第80回大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム＠オンライン

2024年9月3日（火）高等学校「情報」データサイエンス教育における実践事例
Practical examples of data science education in high school “Informatics"

愛知県立旭丘高等学校 教諭 井手 広康
k619154u@gmail.com

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2024年9月3日（火）自己紹介◆旭丘高校について

井 手 広 康博士（情報科学）愛知県立旭丘高等学校 教諭◆略歴2004年3月

兵庫県立加古川東高等学校 卒業

2009年3月

鳴門教育大学 学校教育学部 卒業

2009年4月

愛知県立衣台高等学校 教諭

2018年3月

愛知県立大学大学院 情報科学研究科博士前期課程修了

2019年3月

愛知県立大学大学院 情報科学研究科
博士後期課程修了，博士（情報科学）

2019年4月

愛知県立小牧高等学校 教諭

2024年4月

愛知県立旭丘高等学校 教諭•

1877年に愛知県中学校として開校し，1899年に愛知一中と改称（創立147年）•

平成14年よりSSH事業（現在，第Ⅱ期目）•

1学年10クラス（1～9組：普通科，10組：美術科）•

情報科目は課題研究（情報）【学校設定科目】→1年1単位，2年1単位の分割履修【教育目標】
真理と正義を愛し、自主・自律の精神に充ちた心豊かな生徒の育成を期し、高等学校としての全人的完成教育を行う①文理融合による多面的・多角的な視野での活動の充実②生徒の個性・特性を最大限に尊重③生徒の果敢な挑戦を支える教育活動の展開

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2024年9月3日（火）情報科教員（愛知県）に対するアンケート調査
0%

20%

30%

0.0%

50%

60%

70%

11.7%
16.7%

令和4年度(n=74)
令和5年度(n=94)(3) コンピュータとプログラミング(4) 情報通信ネットワークとデータの活用40%

8.1%
7.4%
5.2%

(1) 情報社会の問題解決(2) コミュニケーションと情報デザイン

10%

41.5%
39.6%
28.4%

63.5%

令和6年度(n=96)

39.4%
38.5%

【引用】愛知県高等学校情報教育研究会総会および研究協議会における令和4・5・6年度のアンケート結果

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2024年9月3日（火）（引用）数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム：数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～ データ思考の涵養 ～，http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy_20240222.pdf (2020年4月)

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2024年9月3日（火）（引用）数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム：数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム～ データ思考の涵養 ～，http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy_20240222.pdf (2020年4月)

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2024年9月3日（火）高等学校学習指導要領 解説 情報編(4) 情報通信ネットワークとデータの活用
データを分析する過程については，データの分析を容易にするために必要な計算を事前に行っておくなどデータの傾向などを読むことを容易にする工夫を行う力を養うことが考えられる。

基本統計量の算出やグラフの作成など多くの項目のあるデータに対して，項目間の相関を見るためにデータを漏れのないよ
うに組み合わせて複数の散布図などを作成し，相関関係の見られる変数の組合せを見出し，その変数の組合せに関して回帰直線を考え，データの変化を予測する力を養うことが考えられる。
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2024年9月3日（火）高等学校学習指導要領 解説 情報編(4) 情報通信ネットワークとデータの活用
また，気象データ，総務省統計局のデータ及び国や地方公共団体などが提供している
e-Stat

オープンデータなどについて扱い，データ収集の偏りについても考え，それらのデータを表計算ソフトウェアや統計ソフトウェアで扱うことができるように整理，加工し，適切な分析や分かりやすい可視化の方法について話合い，これらを選択して実施し，その結果に関する生徒個々人の解釈をグループで協議し，評価する学習活動などが考えられる。

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2024年9月3日（火）高等学校で使用されるオープンデータの例

e-Stat
政府統計の総合窓口（総務省統計局）
https://www.e-stat.go.jp/RESAS
地域経済分析システム（内閣府・経産省）
https://resas.go.jp/

SSDSE
教育用標準データセット（統計センター）

https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/

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2024年9月3日（火）SSDSE（教育用標準データセット）

SSDSE（教育用標準データセット）：https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/#SSDSE-C
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2024年9月3日（火）10第80回大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム＠オンライン

2024年9月3日（火）データサイエンス教育の流れ（50分×6コマ）
授業回

形態

授業の内容

1

一斉

オープンデータの取得（e-Stat・RESAS・SSDSE）

2

一斉箱ひげ図・基本統計量（最小値・最大値・最頻値・平均値・分散・標準偏差）3

一斉

散布図・相関係数・回帰直線4

個別データの分析①

5

個別データの分析②

6

個別発表会・事後アンケート

SSDSE-C「家計消費」の全226項目から自由な組み合わせで箱ひげ図・散布図を作成して相関係数（＋回帰直線）求め，その結果となった背景や原因について考察する。

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2024年9月3日（火）生徒の発表スライドの例

外れ値の処理に関する教科書の記載例

この生徒は体験的に外れ値の処理について理解できた

・一般に統計処理を行う場合は外れ値を除いて処理する場合が多い。
・外れ値が出た場合は，外れ値が発生した原因を考察した上で，どのように処理するかを判断することが重要である。
・外れ値は取り除くべきと考えがちだが，そこに問題の発見や解決の手がかりが見つかることがあり，適切な処置が必要である。
・外れ値が見つかった場合，本当に外れ値かどうか確認して，データとして採用するかどうかを決定する必要がある。

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2024年9月3日（火）事後アンケートの結果①（授業内容の理解度：５件法）

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2024年9月3日（火）事後アンケートの結果②（ARCS評価シート）

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2024年9月3日（火）事後アンケートの結果③（生徒の感想例）
 今まで数学で行っていたのは何に使えるのか分からなかったが，情報で詳しく自分でやってみることでグラフの実用性などが学べたので良かった。
 自分の興味があるものの相関係数や散布図を調べることによって，理解が深まり作っていて面白かった。数Ⅰとも関係があって，箱ひげ図などの読み取りにも生かせたのでよかった。
 数学で学んだことよりも深く学習できて楽しかったです。初めて情報の授業で発表した時よりも上手にできていると実感することができました。
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