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Rによる実践と分析のセオリーを把握
数学の苦手な文化系の学生，実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス（統計学）の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。
実際の課題（研究課題）を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ（考え方）と類題といった構成で解説することで、目的（テーマ）に応じた分析の流れを学ぶことができます。

【このような方におすすめ】
◎卒論・修論，仕事で推測統計を使ったデータ分析を試みている文系の学生・実務者
○文系研究者でデータ分析を使ってみたいと思ってる人やその予備軍

【主要目次】
準備
Chapter 0　Rはじめの一歩―これだけで使えるR―
第1部
Chapter 1　グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う―
Chapter 2 　統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定―
Chapter 3　同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか―
Chapter 4　異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか―
Chapter 5　サンプルの小さい外れ値のある二条件（群）を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか―
Chapter 5 発展　三条件（群）以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか―
Chapter 6　二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関―
第2部
Chapter 7　2×２のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか―
Chapter 8　名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか―
Chapter 8 発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析－
Chapter 9　テキストマイニング―パートナーに求めるもの―
第3部
Chapter 10　同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか―
Chapter 11　二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか―
Chapter 12　複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか―
Chapter 12 発展　説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か―
Chapter 13　変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは―
Chapter 14　人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる―
類題の解説・解答
参考図書
別表

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健康で豊かな食生活の実践に役立つ46の実習
本書は、調理の基礎を学ぶことに重点をおき、理論と実際が結びつくように、手法別調理（汁物、炊飯、煮物、蒸し物など）を充実させました。
　まず、基本的な調理手法の理論を学び、実習に展開しています。そのうえで、各料理様式の献立に応用・発展できるように工夫されています。また、日本の伝統的なだしの風味、食材、調理法、季節感を大事にする食文化を確かな座標軸とできるよう、日本料理に重点をおきました。さらに、高齢社会を迎えた今日、家族がそろっておいしい食卓を囲むことができるように、調理のポイントとして「高齢者への配慮」を付記しました。
実習は、学校の授業での1回分、また家庭での1回の食事に相当する献立となっています。学校のテキストとして、家庭料理の参考として、調理のスタンダードが学べる一冊です。

1章　調理の基本
　1-1　調理実習時の衛生管理
　1-2　調理の基本操作
2章　手法別調理
　2-1　汁物と炊飯
　2-2　煮　物
　2-3　蒸し物
　2-4　焼き物
　2-5　炒め物
　2-6　揚げ物
　2-7　和え物、酢の物、浸し物
　2-8　寄せ物
　2-9　高齢者に配慮した食事
3章　献立別調理
　3-1　日本料理
　3-2　西洋料理
　3-3　中国料理

付録-1　肉類の部位とそれに適した料理
付録-2　チーズの種類と料理適性
付録-3　煮だし汁のとり方

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「社会と情報」「情報の科学」の指導法に対応！教職課程・情報教育指導のための座右の書！
高校の情報科の教員免許取得には欠かせない、大学教職課程の講義「情報科教育法」の教科書です。前版（改訂2版）は平成20（2008）年度に告示され、平成25（2013）年度から実施されている学習指導要領の内容をふまえて実施に先がけて発行したものでしたが、発行後に一部教科名が変更される（『普通教科「情報」→共通教科「情報」』）、文科省が推奨する教科「情報」の学習の目的区分が変更されるなど、現在の高校の教科「情報」の教育実態に合わせた記述となるよう全体的に見直して、改訂3版として発行するものです。

序章　情報科教育法とは
　1.　　教育はなぜ必要か
　2.　　情報教育はなぜ必要か
　3.　　情報科教育法とその必要性

第1部　情報科とは
　1章　 情報科の成立
　　1･1　情報科設立経緯の概観
　　1･2　情報科の目標
　　1･3　情報科の学習内容
　　1･4　他の教科などとの関連
　　1･5　その他の特記事項
　2章　 現行学習指導要領における情報教育
　　2･1　小学校における情報教育
　　2･2　中学校における情報教育
　　2･3　高学における情報教育
　　2･4　現行学習指導要領とPISA

第2部　情報活用の実践力の指導法
　第2部の概説
　3章 　情報活用の実践力の指導法
　　3･1　「情報活用の実践力」
　　3･2　「情報活用の実践力」の指導項目
　　3･3　小中学校における「情報活用の実践力」育成
　　3･4　高等学校における「情報活用の実践力」育成
　　3･5　情報フルーエンシーへの昇華

第3部　情報の科学的な理解の指導法
　第3部の概説
　4章 　情報の科学的な理解の指導法
　　4･1　情報の科学的な理解の指導法
　　4･2　コンピュータを使わない指導法
　　4･3　コンピュータを使う指導法
　5章　 問題解決とモデル化・シミュレーションの指導法
　　5･1　問題を選定する
　　5･2　モデル化とシミュレーションを授業で取り上げる
　　5･3　まとめ
　6章　 アルゴリズムとプログラミングの指導法
　　6･1　アルゴリズムとプログラミング学習の必要性
　　6･2　アルゴリズムとプログラミング指導のポイント
　　6･3　プログラミングの指導法
　7章　 情報検索とデータベースの指導法
　　7･1　情報の整理と検索の必要性
　　7･2　情報検索と検索エンジン
　　7･3　データの重要性
　　7･4　データベースとDBMS
　　7･5　関係モデルと関係データベース
　　7･6　データウェアハウスとデータマイニング

第4部　情報社会に参画する態度の指導
　第4部の概説
　8章　 情報モラル・情報倫理の指導法
　　8･1　情報モラル・情報倫理とは
　　8･2　指導方法
　9章　 メディアリテラシーの指導法
　　9･1　メディアリテラシーの概念
　　9･2　構成されるメディア
　　9･3　メディアの変化
　　9･4　メディアリテラシーの教育
　　9･5　授業の進め方
　　9･6　まとめ
10章　情報通信ネットワークとコミュニケーションの指導法
　 10･1　コミュニケーションとその構造
　 10･2　コミュニティと情報社会
　 10･3　情報通信ネットワークの仕組み
　 10･4　情報通信ネットワークとセキュリティ
11章　情報システムと社会の指導法
　 11･1　社会における情報システムの役割
　 11･2　生活の中の情報システム
　 11･3　情報システムの具体例
　 11･4　情報システムの社会的な重要性
　 11･5　授業への展開

第5部　情報科の教員として
12章　「総合的な学習の時間」との協調
　 12･1　指導要領における「総合学習」の位置づけ
　 12･2　どのような授業形態が考えられるか
　 12･3　「総合学習」に臨む教員の姿勢
13章　コラボレーションとプレゼンテーション，および授業システム改善の動き
　 13･1　コラボレーションプログラムの必要性
　 13･2　プレゼンテーションプログラムの必要性
　 13･3　プログラム展開において留意すべき点
　 13･4　授業システム改善の動き
14章　評価の工夫
　 14･1　観点別評価と評価の工夫
　 14･2　評価の計画と学習指導案
　 14･3　観点別評価の実際
　 14･4　生徒による自己評価，相互評価
15章　学習指導案の作成
　 15･1　学習指導案の内容
　 15･2　作成上の注意点
　 15･3　学習指導案の例
16章　情報科とプレゼンテーション
　 16･1　プレゼンテーションとは
　 16･2　プレゼンテーションの方法
　 16･3　スライドを用いたプレゼンテーション
　 16･4　実習としてのプレゼンテーション
　 16･5　授業におけるプレゼンテーション
　 16･6　プレゼンテーションのツール
17章　授業形式の実習
　 17･1　マイクロティーチングと教壇実習
　 17･2　実習の概要
　 17･3　ふりかえりの必要性
18章　これからの情報教育
　 18･1　ドラッカーが主張する21世紀の教育
　 18･2　知識のストックとフロー
　 18･3　ブートストラッピング
　 18･4　身体軸としてのキーボード練習
　 18･5　入門教育の重要性と熟練の獲得
　 18･6　プログラミング教育（論理軸）

第6部　情報教育に必要な知識
19章　情報の表現と発信
　 19･1　情報とデータ，情報量とデータ量
　 19･2　情報とデザイン
　 19･3　ユーザーインターフェイスのデザイン
　 19･4　コンテンツ構成の設計
　 19･5　Webページの論理構造と物理表現
　 19･6　情報システムとしてのWWWの設計
20章　ソフトウェア制作から見た情報教育
　 20･1　専門教科「情報」から見た情報技術教育
　 20･2　プロジェクトとして見たソフトウェア開発
　 20･3　見たこともないものを作る難しさ
　 20･4　お絵かきプログラム開発演習
　 20･5　ソフトウェア開発の実際
　 20･6　指導設計（ID）

索　　引

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教育現場のデータを活かすために！
　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。

　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。

　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。

　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。

【準備編】
第1章　Rの使い方

【基本編】
第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい
第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい
第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい
第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい
第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい
コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい
第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい
コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい

【発展編】
第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい
コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい
第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい
コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい
第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい
コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい
第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい
コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい

参考文献
索引

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大学の基礎化学実験で理解不足の知識を補える分かりやすい実験書！
　本書は、大学教養および専門学校などで行われている基礎化学実験をイラストなどで視覚的に分かりやすく丁寧にまとめた実験書です。大学や専門学校では、高校までの実験器具よりもさらに多くの器具を扱うことになるため、安全に楽しく実験が行えるように配慮した内容としています。また、「この実験の目的は何か」を明確に示し、ただ実験をするだけではなく、その結果からどのような考察ができるのかを解説してありますので、大学初学年向けの教科書や参考書として活用できます。

序章　化学実験を行うための心得と諸注意
1章　実験の基本操作
2章　薬品の作り方と保存方法
3章　検出実験
4章　滴定
5章　電気分解
6章　機器分析の紹介
7章　応用的な実験例
付録