（研究会B2）
言語学で用いられる定量的な分析手法を学び、卒業プロジェクトや学会発表で通用する技術を自在に操れるようになることを目指します。
統計は予習ビデオによる反転授業で疑問を解消し、対面授業ではハンズオン形式でコーパス作成や実験立案の学びを深めます。
各学期ごとに目標を据え、一歩一歩技術を会得していきます。
初歩的な統計手法をおさらいし、言語実験で得られたデータを解析します。
線形混合効果モデルの理解を最大の目的とし、高度な実験を立案・実施します。
テキストデータの解析手法を学び、自分だけのコーパス作成にも取り組みます。
最近の研究で用いられる応用的な手法を学び、Stanでの演習も行います。
※同程度の知識を有している、ないしは、極めて高い意欲と理解力を有する学生については特別に履修、ないしは、聴講を許可することもある。
このセミナーは、春学期が実験言語学、秋学期がコーパス言語学を扱います。ただし、前提となる統計の内容としては、春学期の方が初歩的で、かつ、秋学期のセミナーで扱う統計手法の基盤となりますので、受講を考えている学生さんは、春学期からの履修をお勧めします。もちろん、すでにDS等で知識をお持ちの方は、いつの学期から参加してもかまいません。
次のURL先の課題を読み、選抜課題を解き、慶應のオンライン・シラバスに記載された期日までに、シラバスに指示された投稿先に提出すること。内容を踏まえて、履修者を選抜する。（必ず拡張子を.pdf形式にして提出すること）
選抜課題 (docx)Task for application (docx)本研究会では、様々な背景の学生が話しやすく、気持ちよく過ごせる心理的に安全な場を作ること、そして、個人研究の深化はもちろん、グループワークを通じた「全体からの学び」を重視しています。教員である私も、皆さんが安心・安全に、そして気持ちよく学びを深められるよう環境づくりに全力を尽くしますが、同時に、これには、学生の皆さんの協力も不可欠です。参加者の皆様一人一人には、お互いをリスペクトし、主体的に、そして協調的に研究会へコミットすることを期待します。
なお、充実した学習環境を維持し、研究会の健全な運営を守るため、共同学習の場を維持することが困難と判断される場合（過去の履修状況や研究活動への取り組み状況などを含む）には、履修を認めないことがありますので、この点はあらかじめご承知おきください。
Class on November 7 is cancelled.
| 日程Date | 内容Class | 次回までの宿題HW for Next Class |
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