質的研究のデータ分析に苦労していませんか？
コーディングの基礎から応用まで学べる
オンライントレーニングプログラム
参加費：49,800円
質的研究におけるコーディングを学ぶ
オンライントレーニングプログラム
質的研究におけるコーディングで体験する問題
質的研究では、非数量的データから重要な情報を引き出すためにコーディングが必要です。コーディングは、大量の情報から重要な点を見つけ出し、データを整理するプロセスです。コーディングがうまくいけば、データから価値のあるテーマや理論を構築できます。
しかし、コーディングが不適切だと、混乱や誤った結論を招きかねません。だからこそ、質的研究においてコーディングの理解と技術は極めて重要なのです。
しかし、これが意外と難しいんです。例えば、研究者は以下のような問題に直面しやすいです。
- コーディングの方法が理解できない
- 様々な質的研究で適用可能なコーディング手法を知らない
- 専門書を読んでも具体的な適用方法が掴めない
- 実践的なコーディングトレーニングの機会が限られている
- 相談できる専門家や先輩が周囲にいない
これらの問題は、研究の質を落とし、プロジェクトの遅延を招く原因となります。
本講座で解決できる問題
しかし、ご安心ください。この『質的研究のためのコーディングマスター講座』では、これらの問題に対処し、質的研究のコーディングスキルを身につける方法を提供します。体系的なオンライントレーニングプログラムにより、コーディングの困難を克服する道を切り拓くサポートをします。あなたの研究が新たな高みに到達することを、私たちは心から願っています。
本講座を受講することによって、あなたは、、
- 質的研究やコーディング手法を理解し、自分の研究目的に合ったものを選択できる
- 質的データの分析に必要なコーディングのスキルを習得し、データの中に隠れている意味の本質をコード化できる
- データの中にあるパターンを理解し、カテゴリーやテーマを生成できる
『質的研究のためのコーディングマスター講座』は、動画講義、課題、演習、理解度テストなどの学習教材を通して、コーディングの知識と技術を身につけ、質的研究におけるコーディングで体験する問題を解決することができます。また、Q&Aコーナーで講師に質問や相談ができるというサポート体制も充実しています。
この機会にぜひ「コーディングって難しい」「実際にどうやったらいいのかわからない」「本を読んでもいまいち理解できなかった」「体系的に学ぶ機会がなかったので、基礎から実践までしっかり学びたい」などの悩みを解決してください。
プログラムの全体像
- 本講座は、講義、課題、演習、理解度テスト（クイズ）で構成されています
- 質的研究におけるコーディングの理解に必要な内容をカバーしています
- 本講座で学ぶコーディングはAttribute Coding、Holistic Coding、Structural Coding、In Vivo Coding、Process Coding、Values Coding、Pattern Codingです
- 多数の課題や演習がありますので、積極的に取り組んでいただくことで、コーディングの知識やスキルの獲得を促進できます
- さらには、オンライン講座による学習を確かなものにするために、各Moduleには理解度テスト（クイズ）があります。理解度テストに合格しなければ、次のModuleに進めません
合計8時間以上ある充実した動画講義
動画講義の理解を深める課題設定
デモデータによる豊富な実践演習
理解度テストによる学習成果の可視化
一定期間の学習サポートメールの配信
わかりやすく充実した学習教材
カリキュラムの詳細
- はじめに
- 質的研究のためのコーディング
- よくある悩み
- マスター講座の目的と内容
- マスター講座で達成できること
- 本講座の受講方法
- 事前準備
- 修了証の発行
- Q&A
- 理解度テスト（クイズ）の受け方
- 講師紹介
- 質的研究の基礎
- 質的研究
- 質的研究法
- 構造構成的質的研究法
- グラウンデッド・セオリー
- テーマティック分析
- 内容分析
- コーディング
- コーディングの種類
- 質的研究とコーディングの違い
- 理解度テスト
- コーディングの基礎
- コーディングとは何か
- コーディングの例：その①
- コーディングの例：その②
- 分析メモ
- 分析メモの例
- コーディングアプローチの種類
- 演繹的アプローチ
- 演繹的アプローチの例
- 帰納的アプローチ
- 帰納的アプローチの例
- ハイブリッドアプローチ
- ハイブリッドアプローチの例
- コーディングと主観性
- コーディングと反復性
- コーディングと読解力と語彙力
- コーディングで生成するコード数
- 理解度テスト
- コーディングの実際
- コーディングの基本的な手順
- 【手順1】逐語記録を作成する
- 演習1：逐語記録を作成する
- 演習2：データに慣れる
- 【手順2】コーディング方法を選ぶ
- 本講座で学ぶコーディング
- その他の様々なコーディングの方法
- 【手順3】データからコードを生成する
- Attribute Codingの概要
- Attribute Codingの目的
- Attribute Codingの方法
- Attribute Codingの例
- 演習3：Attribute Coding
- 演習4：Attribute Coding
- Holistic Codingの概要
- Holistic Codingの目的
- Holistic Codingの方法
- Holistic Codingの研究の使用例
- 演習5：Holistic Coding
- 演習6：Holistic Coding
- Structural Codingの概要
- Structural Codingの目的
- Structural Codingの方法
- Structural Codingの研究の使用例
- 演習7：Structural Coding
- 演習8：Structural Coding
- In Vivo Codingの概要
- In Vivo Codingの目的
- In Vivo Codingの方法
- In Vivo Codingの研究の使用例
- 演習9：In Vivo Coding
- 演習10：In Vivo Coding
- Process Codingの概要
- Process Codingの目的
- Process Codingの方法
- Process Codingの研究の使用例
- 演習11：Process Coding
- 演習12：Process Coding
- Values Codingの概要
- Values Codingの目的
- Values Codingの方法
- Values Codingの研究の使用例
- 演習13：Values Coding
- 演習14：Values Coding
- 【手順4】生成したコードを再検討、再構成する
- 手順3と手順4の共通点
- 手順3と手順4の相違点
- Pattern Codingの概要
- Pattern Codingの目的
- Pattern Codingの方法
- Pattern Codingの研究の使用例
- 演習15：Pattern Coding
- 演習16：Pattern Coding
- 演習17：Pattern Coding
- 演習18：Pattern Coding
- 演習19：Pattern Coding
- 演習20：Pattern Coding
- まとめ：コーディングの基本的な手順
- 理解度テスト
- よくある疑問とその解答
- コーディングの目的や役割は何ですか？
- コーディングは最初から細かく行うべきですか？
- コーディングはどのように選択したらいいですか？
- コーディングはデータ収集が完了してから行うのですか？
- コーディングには正解があるのでしょうか？
- コーディングにおいて、データに複数のコードを割り当てることはできますか？
- コーディングの結果をどのように活用することができますか？
- コーディングの過程で生じる疑問や不明点に対して、どのように解決すれば良いですか？
- コーディングを行う上で注意すべきポイントはありますか？
- コーディングの精度を高めるための方法はありますか？
- 理解度テスト
- まとめ
- 今後の展望
- 修了証の発行手続き
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講師紹介
京極真、博士（作業療法学）、作業療法士。
吉備国際大学ならびに同大学大学院・教授。作業療法学科長、保健科学研究科長。首都大学東京大学院人間健康科学研究科博士後期課程修了。『作業で創るエビデンス』（医学書院）の編著者のひとりであり、質的研究に関する章の執筆担当。その他、著書、研究論文多数あり。
Q&A
期限はありません。ご自身のペースで学習していただけます。
本講座は、特定の質的研究法におけるコーディングの方法を学ぶものではありません。しかし、本講座で扱うコーディングは様々な質的研究法で使えます。これは、グラウンデッド・セオリーやテーマティック分析などで使える方法が含まれています。グラウンデッド・セオリーやテーマティック分析などの特定の質的研究法について学びたい方は、それらの手法に特化した文献を参考にすることをオススメします。
本講座は、コーディングに焦点をあてていますが、その結果をまとめたり、研究論文で報告する方法については扱っておりません。しかし、コーディングは質的研究のデータ分析の重要なステップであり、データを整理し理解するための基礎を提供します。このプロセスを通じて、研究結果のまとめ方や報告方法に関する間接的な支援を提供しております。質的研究の結果のまとめ方や報告方法についてより具体的な指導を求める場合は、それらに特化した他の文献を参照することをお勧めします。
大丈夫です。Q&Aに対応しておりますので、わからないことがあれば講師（京極真）に質問してください。
安心！14日間返金保証付き
プログラムに従い、動画講義を視聴し、課題や演習をこなせば、コーディングの知識と技術の学習につながります。しかし、万一、何らかの理由で満足していただけない場合、14日間返金保証を提供しておりますので、理由を質問することなく返金させていただきます。あなたのリスクはゼロですので、安心して参加してください。
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