はじめに
現在、IT 技術は私たちの⽣活に⽋かせないものであり、近年、世界中でプログラミング教育が必要とされてきています。⽂部科学省が発表している新学習指導要領では、2020 年から⽇本の⼩学校でプログラミング教育が必修化されることが明記され、⽇本でもプログラミング教育の重要度が⾼まっていることがわります。
しかし、まだまだ⽇本の⾼校⽣にとって、プログラミングはあまり馴染みがないことかもしれません。そこで私たちは、これまでプログラミングに触れる機会のなかった⾼校⽣を対象に、⾝近な⽣物のデータを使ってプログラミングの基礎を体験してもらうために、このテキストを作成しました。テキスト内で扱う R ⾔語は、⽣物学や経済学など様々な分野のデータの統計解析によく使われる⾔語です。このテキストの内容では、モミジの葉の形態を統計的に⽐べる作業を通して、R ⾔語を⽤いたプログラミングの基礎を学びます。なかなかプログラミングに⼿を出すことができなかった⾼校⽣にとって、少しでもプログラミングに興味を持つ機会となり、また、勉強を始める助けになれば幸いです。

奈良⼥⼦⼤学 理系⼥性教育開発共同機構
若林 智美 ・ 船越 紫⽬次はじめに

１⽬次

２

1. モミジの葉形態計測編

３

1.1 モミジってどんな植物︖

４

1.2 モミジの種を同定してみよう︕

５

1.3 葉形態を測ってみよう︕

６

2. 統計解説編

７

2.1 統計ってなに︖

８

2.2 統計の基本的な考え⽅

９2.3 検定の流れ

１１

3. R の使い⽅編

１５

3.1 R ってなに︖

１６

3.2 データを取り込んでみよう︕

１７

3.3 図を書いてみよう︕

１９

3.4 検定をしてみよう︕

２１

4. ⾼校⽣向け講座の実施記録

２４

2

⽣物データから学ぶプログラミング⼊⾨

1. モミジの葉形態計測編3

1.1 モミジってどんな植物︖
1. 紅葉（こうよう）の主役
秋に⾊づく葉をもつ植物として有名なモミジですが、紅葉シーズンには⽇本各地で綺麗に⾊づいた葉を⾒ることができます。庭園や公園などに植えられ、⼈の⼿によって様々な品種が作られています。

2. ⽣物学的なモミジ「モミジ」という⾔葉をよく⽿にすると思いますが、⽣物学的には「モミジ」という名前の植物は存在しません。⼀般的に「モミジ」と呼ばれる植物は、“イロハモミジ”と“オオモミジ” の２種に分けられます。学名*はラテン語でそれぞれAcer palmatum, Acer amoenum といいます。この２種はムクロジ科カエデ属に含まれる樹⽊で、カエデ属に含まれる樹⽊をまとめて「カエデ」と呼ぶこともあります。分布は東アジアで、イロハモミジは⽇本や朝鮮半島、中国台湾に、オオモミジは⽇本や朝鮮半島に⾃⽣します。国内の分布では、オオモミジは北海道まで分布するのに対し、イロハモミジの分布の北限は東北までになります。
ようけいたいこの講座では、これらの２種のモミジの葉形態の違いを材料に、プログラミングや統計を学びます。
ぞく

しゅにめいほう* ⽣物の学名表記には、決まりがあります。属と種の２語で表す⽅法（⼆名法）を使って、ラテン語のイタリック体で表記します。

4

しゅ1.2 モミジの種 を同定してみよう︕
1. ２種のモミジの違い
ぶんれつようイロハモミジ、オオモミジはともに広葉樹で、葉は切れ込みが⼊った分裂葉の形をしていることが⼤きな特徴です。葉の縁を⾒るとギザギザとした形をしていきょし

きょします。このギザギザを「鋸⻭」と呼び、この鋸⻭が２種を⾒分けるポイントできょし

じゅうきょしす。下の図のように、イロハモミジでは鋸⻭が重なって「重鋸⻭」に、オオモミ
きょし

ジでは重ならない「鋸⻭」の形になっています。
よくか

また、果実の形にも違いがあります。２種ともに⽻のような「翼果」を付け、よくかこの翼果はヒラヒラと⾵にのって散布されます。下図のように、イロハモミジでは 2 つの⽻が⽔平に、オオモミジでは U 字型に並びます。

イロハモミジ

オオモミジ

2. 実際に⾒分けてみようイロハモミジ、オオモミジは庭や公園などにも植えられています。特徴に注⽬して、この２種を⾒分けてみましょう。このテキストでは、イロハモミジ、オオモミジの葉から得られたデータを使って、統計と簡単なプログラミングを学んでいきます。葉の採取には許可が必要な場合がありますので、注意しましょう。
5

1.3 葉形態を測ってみよう︕
1. ⻑さを計測する葉の箇所
２種の葉を分けられたところで、葉の縦のれっぺん

⻑さ（Length）と、裂⽚（葉の分裂しているところ）の幅の⻑さ（Width）を測ってみましょう。右図のように、葉の縦の⻑さは茎とれっぺん

葉の境⽬から葉の先までを、裂⽚の幅は中央れっぺんの裂⽚の⼀番広い部分を測ってください。

2. エクセルでデータを⼊⼒しよう
葉の形態を測りながら、エクセルを使ってデータを表にまとめましょう。表は下に⽰す形で、⼩数点第⼀位まで⼊⼒しましょう。group 列は種名の palmatumと amoenum の頭⽂字を取っています。全ての葉の計測が終わったら、“rate”という列を作り、縦横⽐（length／width）を計算しましょう。エクセルの関数を使うと楽に計算できます。例えば No.1 のデータの場合、“=C2/D2”と⼊⼒します。
最後に、“.csv”という形式でデータを保存します。

6⽣物データから学ぶプログラミング⼊⾨

2. 統計解説編

7

2.1 統計ってなに︖
1. 統計とは︖
私たちは⽇常的に「統計」という⾔葉を⽿にします。よく考えてみると、この⾔葉の意味を明確に説明するのは難しいかもしれません。簡単に⾔えば、「統じしょう計」とは“ある事象の性質や傾向を、数量的に明らかにすること” を意味する⾔葉です。これだけではイメージしにくいと思いますので、例を考えてみましょう。
奈良にはホンシュウジカがたくさん⽣息していますが、屋久島にのみ分布するヤクシカと⽐べると体のサイズが⼤きいと⾔われています。しかし、単に⾒ただけでは、直感的に違うと感じたとしても、本当に差があるのかどうかを明確に⽰すことはできません。しかし、それぞれのシカの体サイズ（体⾼や体重など）を測定し数値化したものを使って、差があるかないかを数量的に検定すれば、“気のせい”なのか、本当に差があるのか、客観的に確かめることができるのです。

2. ⽇常的にどんなところで使うの︖
皆さんの⾝近なところでは、テストの成績なども統計によって分析されています。クラスや学校ごとの点数を⽐較することで、それぞれの学⼒の傾向を知ることができますし、また、時間的な変化を知ることもできます。それから、ニュースや公共機関のホームページなど、様々な種類の統計検定が世の中のあちらこちらで使われています。
8

2.2 統計の基本的な考え⽅
統計では、基本的な考え⽅として、以下の⾔葉や考え⽅を使⽤します。これらの考え⽅を踏まえて、この後の検定の流れを学習すると理解が深まるでしょう。

1. ⺟集団と標本
A. ⺟集団
こたいぜんたいしゅうごう

⺟集団とは、調べる対象としている個体の全 体 集 合 のことを指します。標本から測定されたデータを使って、⺟集団の特徴を推定します。
B. 標本
標本とは、⺟集団を調べるためにそこから取り出された部分集合のここたいとを指します。統計では偏って個体を選んでしまうことを防ぐため、無作為に抽出する必要があります。

9かくりつぶんぷ

2. 確率分布

対象としているデータに対して、その値や階級ごとに出現頻度を表したもののことを指します。（下図は確率の分布図を⽰しています。）例えば、ホンシュウ
こたいジカの体のサイズを対象とした場合、それぞれのサイズの個体が集団内にどのくらい存在するのかを⽰すことができます。

前ページの⺟集団と標本の説明にあるように、統計では無作為に選ばれた標本
かくりつぶんぷを使って、⺟集団の確率分布の推定を⾏います。また統計では、標本から得られとうけいりょうたデータだけでなく、データから計算された統 計 量 （標本の特徴を要約した数かくりつぶんぷ

かくりつぶんぷ値）についての確率分布もよく使⽤されます。確率分布には様々な種類があり、かくりつぶんぷどの確率分布に基づいて検定を⾏うかがとても⼤事なポイントになります。

とうけいりょう

3. 統 計 量とうけいりょう

統 計 量 とは、標本の特徴を要約した数値のことを指します。標本から得られた数値を元に、検定に使いやすい値を計算して、⺟集団の特徴の推定や検定に利とうけいりょう⽤します。⾏う検定の種類により、使⽤する統 計 量 は様々で、上記にもあるよとうけいりょううに、それぞれの統 計 量 の確率分布の検定を⾏う際にとても重要です。皆さんとうけいりょうが計算したことのある平均値や中央値なども、統 計 量 として使われます。
102.3 検定の流れ
統計検定には様々な種類がありますが、共通する流れがあります。まず証明しやすくするた
き む か せ つめに“帰無仮説 ”（証明したい事象を否定するような仮説）を⽴てます。次に、得られているデとうけいりょうータから検定しやすい統 計 量 を求めて、それが⽣じる確率に基づいて、最初に⽴てた仮説が正しいのかどうかを判定します（右図）。
下記では特に、２グループ間の差の検定の流れを例に説明します。

1. 仮説を設定する
ある事象を統計的に検定するには、まず明確な仮説を⽴てる必要があります。
また、⽴てた仮説は証明しやすい形であることが⼤切です。統計の考え⽅では、証明したい事象を否定するような仮説を⽴てます。なぜなら、反証するほうが簡単だからです。例えば、先ほどの２つのシカのグループを⽐べる時に、「差がある」と仮定すると、その差の程度がわからないので、証明するのは難しくなります。そこで、このグループ間には「差がない」という仮説を⽴てます。もしこの「差がない」という仮説に何らかの⽭盾が起これば、「差がない」ことが否定さ
き む か せ つれ、「差がある」ことが⽰されます。この仮説を“帰無仮説”と呼び、「『データの偏りが偶然⽣じた』とする確率が無視できるほど低い」ことを証明することで、「差がある」ことを⽰します。

11とうけいりょう2. 統 計 量 を求めるとうけいりょう

統 計 量 の説明にもあるように、得られているデータを使って、検定しやすいとうけいりょうとうけいりょう値（統 計 量 ）を求めます。統 計 量 はデータの特徴を要約した数値で、統計検定とうけいりょう法によって様々な統 計 量 を⽤います。上記のシカの例では、各グループの体のとうけいりょうサイズの平均の差を統 計 量 として使⽤します。

123. 確率を求めるとうけいりょう

計算した統 計 量 が、確率的に⼗分起こり得るものかどうかを調べます。２グとうけいりょう

ループ間の差を検定する場合、統 計 量 がその値を取り得る確率（“t 値”と呼びます。）をみます。そのグループ間の差がどのくらい起こり得るかは、平均値以外
ひょうじゅんごさにデータのばらつき（標準誤差）と、データをとったサンプルの数を使って求めることができます。シカの例では、シカの体のサイズの平均値と、グループ内でのばらつきの⼤きさ、サイズを測ったシカの個体数を使います。
ひょうじゅんごさ※興味のある⼈は“標準誤差”や、“t 値”について調べてみてください。

4. 判定する
ゆういすいじゅんとうけいりょう「有意⽔準」という基準を設定して、統 計 量 の値が偶然のものかどうかを判定します。⽣物学の分野では、ほとんどの場合で５％の確率を基準とします。２とうけいりょう

グループの差の検定では、グループ間の平均の差（統 計 量 ）が⽣じる確率が有
き む か せ つ意⽔準の５％よりも⾼い場合（下図の帰無仮説の受容域にあたる場合）、「2 つき む か せ つのグループに差がない」という帰無仮説の事象は⼗分に起こり得ると考えられま
き む か せ つす。このため、帰無仮説を否定することができません。⼀⽅、平均の差（統計量）が同じ⺟集団から抽出したにしては⼤きい、つまり下図の両端にあたるような確率が５％以下と低い場合では、「２つのグループに差がない」という
き む か せ つ帰無仮説を否定することができます。

1314⽣物データから学ぶプログラミング⼊⾨

3. R の使い⽅編

15

あーる

3.1 R ってなに︖
1. プログラミングってなに︖
コマンドと呼ばれる“⾔葉”を使ってプログラムという“指⽰”を作り、その指⽰に従ってコンピューターに処理を⾏わせることを指します。指⽰に使う⾔葉（コマンド）は、私たちが使う⾔語のように、様々な種類があり、その種類によってスペルや意味合いが異なります。プログラミング⾔語にはそれぞれに特化した分野や働きがあるため、指⽰の種類によって適切な⾔語を選ぶことが⼤切です。

あーるげんご2. R ⾔語

統計計算や図の描画に特化したプログラミング⾔語です。ニュージーランドの統計学者によって開発され、統計学だけでなく、様々な分野で使われています。
無料でダウンロードすることができ、標準で実⾏できるコマンドの他に、パッケージをインストールすれば、コマンドを新たに取り込むことができます。

3. 使い⽅あーる

詳しくは次ページ以降で説明しますが、 R では、基本的に“[コマンド]([オプション])”の形で指⽰を出します。[オプション]は、使う[コマンド]によって必要な場合とそうでない場合があり、また、設定の仕⽅もその種類によります。使い⽅がわかあーるげんごらないときは“?[コマンド]”と⼊⼒して、使い⽅を表⽰させましょう。R ⾔語では多少の書き⽅の違いは許容されますので、エラーを恐れず試してみましょう︕
ではコマンドを⼊⼒する前に、「その他」から「作業ディレクトリの変更」を選択して、作業をするフォルダ（ディレクトリ）に移動しましょう。
16

3.2 データを取り込んでみよう︕
1. データの形式に注意︕
あーる

R では⾊々な形式のデータを取り込むことができます。よく使⽤する形式には“.txt”, “.csv”などがあります。コマンドによっては、形式を指定する必要がある場合や、取り込みのできる形式が限られている場合があります。取り込むデータの形式に注意して取り込みましょう。

2. 実際に取り込んでみよう︕
今回は表データを取り込むコマンド、“read.table”を使ってみましょう。オプシ
ョンとして、“sep”と“header”を⼊⼒する事で、取り込むデータの形式やヘッダの有無を指定できます。また、すでに読み込んであるデータから、“subset”を使って条件に合うデータのみを取り出してみましょう。ここでは例として、P. 6 で作成したファイルのデータの読み込み⼿順を以下に⽰します。
例）“.csv”形式でヘッダのある [file.name.csv]というファイルの内容を、“momiji”という名前で取り込む。
%

momiji <- read.table(“[file.name.csv]”, sep=“,”,header=T)※ ここでの“%”は⼊⼒する⾏を意味しますので、実際には⼊⼒しません。
※ [file.name.csv]には、P. 6 で作成したファイルの名前を⼊れてください。

例）“momiji”のうち“group”列が“a”のデータを取り出して“momiji_a”という名前で読み込む。
データ内の特定の列を指すときは、“$”を使って表します。
%

momiji_a <- subset(momiji, momiji$group==“a”)
17

☆イロハモミジ（“group”列が“a”）のグループに関しても同様にやってみましょう︕

3. 取り込んだデータを確認してみよう︕
先ほど“momiji”や“momiji_a”, “momiji_p”という名前をつけて取り込んだデータの中⾝を⾒てみましょう。
例）表全体を⾒る。
%

momiji例）表の先頭だけを⾒る。
%

head(momiji)

以下のように表⽰されましたか︖

18

3.3 図を書いてみよう︕
さ ん ぷ ず1. 散布図
さ ん ぷ ず散布図とは、縦横軸にそれぞれ値をとり、点などでデータをプロットした図を指します。（右図に例を⽰します。）
実際にモミジのデータを使って描いてみましょさ ん ぷ ずう。散布図を描くときには“plot”というコマンドを使います。オプションでは、縦と横にどの数値をとるかを指定します。
例）“momiji”の“length”列を横軸に、“width”列を縦軸に指定します。
%

plot(momiji$length, momiji$width)例）“lab”オプションで縦横軸にラベルを表⽰できます。
%

plot(momiji$length, momiji$width, xlab=“Length”, ylab=“Width”)

例）“col”オプションで“momiji”の“species”ごとに⾊を変えてプロットします。
%

plot(momiji$length, momiji$width, col=momiji$group)※ 他にもオプションをつけられるので、興味のある⼈は調べてみましょう。

右のような図が描けましたか︖

19

ば こ ひ げ ず

2. 箱ひげ図ば こ ひ げ ず

箱ひげ図とは、データのばらつきをわかりやすく視覚的に表した図のことです。最⼩値や最⼤値、中央値などが⽰されます。（右図に例を⽰します。）
ば こ ひ げ ず

ではこちらも実際にモミジのデータを使って描いてみましょう。箱ひげ図を描くときには“boxplot”というコマンドを使います。
ば こ ひ げ ず例） “momiji_a”の縦横⽐“rate”の箱ひげ図を描きます。
%

boxplot(momiji_a$rate)

ば こ ひ げ ず例） “momiji_a”と“momiji_p”の縦横⽐“rate”の箱ひげ図を並べて描きます。
%

boxplot(momiji_a$rate, momiji_p$rate)

右のような図が描けましたか︖☆２種の間に差はありそうですか︖☆箱ひげ図の⾒⽅
は ず れ ち“○”は極端に他から離れた外れ値を、バーの上下はそれぞれ外れ値を除いたデータの最⼤値、
し ぶ ん い最⼩値を、箱の上下はそれぞれ第１・３四分位を、箱の中の仕切りは中央値を⽰します。
しぶんい※第１四分位とは、データを⼤きい順に並べた時に、個数で⾒て上から４分の１に来るしぶんい値を指します。第３四分位は個数で⾒て上から４分の３に来る値です。

20

3.4 検定をしてみよう︕
ぶんさん

えふけんてい1. 分散 の確認（Ｆ検定 ）ぶんさん

２つのグループの差を検定するときには、検定するグループの分散（ばらつきを表す統計量の⼀つ）が等しいかどうかを調べることが⼤切です。このため、２
ぶんさんグループの差を検定する前に、分散が等しいかどうかを検定します。この検定にえふけんていは、“var.test”というコマンドを使ってF 検定 を⾏います。
例） “momiji_a”と“momiji_p”の縦横⽐“rate”の分散が等しいかを検定します。
%

var.test(momiji_a$rate, momiji_p$rate)

以下のような表⽰が出ましたか︖

き む か せ つ“p-value”を⾒てみましょう。この値は帰無仮説が起こる確率を⽰しているので
き む か せ つすが、この結果から、帰無仮説として設定している事象は約 51％の確率で起こ
き む か せ つることが⽰されました。⽣物学では 5％の確率を基準に、帰無仮説が正しいかどぶんさんうかを判断するのが⼀般的です。この検定では、「２つのグループの分散が等しい」という事象が約 51%、つまり 5%よりも⾼い確率で起こることが⽰されましき む か せ つぶんさん

た。このことから帰無仮説は棄却されず、「分散が等しい」と仮定して次の検定に移ることになります。

21き む か せ つ⼀⽅、上記の事象が起こる確率が 5%よりも低い場合、帰無仮説は棄却され、ぶんさん

次の検定では「分散が等しくない」ことを仮定して検定を⾏う必要があります。
ぶんさん

ぶんさん

※ただし、「分散が等しくない」ことを仮定する検定は、分散が等しい場合にも使ぶんさん

うことができるので、最近ではどちらの場合にも「分散が等しくない」ことを仮定する検定を使うことが多いようです。てぃけんてい

2. ２グループの差の検定（ｔ検定 ）ではいよいよ２つのグループの差を検定してみましょう。２グループの差があてぃけんてい

るかどうかの検定には、“t.test”というコマンドを使ってt 検 定 を⾏います。
えふけんていぶんさん

ぶんさん

F 検定 のところに記述したように、分散が等しい場合でも、分散が等しくないこぶんさんとを仮定した検定が使⽤できますので、今回は分散が等しくないことを仮定したてぃけんてい「ウェルチのt 検 定 」を⾏います。
※ “t.test”コマンドでは、何もオプションを設定しなければ、てぃけんてい

標準設定でウェルチのt 検 定 を⾏います。

例） “momiji_a”と“momiji_p”の縦横⽐“rate”に差があるかを検定します。
%

t.test(momiji_a$rate, momiji_p$rate)

以下のような表⽰が出ましたか︖

22

こちらも同様に、“p-value”を⾒てみましょう。仮説が起こる確率は、約 17%でした。つまり、「２つのグループの間に差がない」という仮説を棄却しなかったので、この結果では差があることは⽰されませんでした。
みなさんの結果はどうなりましたか︖

3. おまけてぃけんてい

ば こ ひ げ ずは ず れ ち

先ほどのt 検 定 ですが、箱ひげ図を⾒ると“momiji_p”に 2 つの外れ値があることがわかります。これらの値を除いて検定を⾏うと、p-value は約 0.04、つまり確率は 4％で、2 つのグループには差があることが⽰されました。

は ず れ ち※ 外れ値を含んだデータを検定にかけることもできますが、その場合はは ず れ ち外れ値があることを仮定した「ウィルコクソン検定」が有効です。

23

⽣物データから学ぶプログラミング⼊⾨

4. ⾼校⽣向け講座での実施記録

高校生シンポジウム 2018

生物データから学ぶプログラミング入門
1. 講座開催の⽬的
⽇本では理科系を専⾨とする⼥性の数が少ないという現状がある。⾼等学校において⽂理を選択する時点で、すでに理系を選択する⼥⼦学⽣の数は少なく、理科系科⽬への興味関⼼を⾼めるための対策が必要である。⼀⽅で、昨年度、本機構が⼥⼦⼤学⽣向けに実施したアンケート調査によれば、プログラミングに興味をもつ⼥⼦学⽣の割合が⾼いという結果が得られている。そこで本プログラムでは、まず、⼥⼦⾼校⽣を対象にプログラミングの体験を通じて、理科系科⽬を⾝近に感じてもらうことを⽬的とする。さらに、理系を選択する⼥⼦学⽣が少ない理由と解決策や、プログラミング教育に対する意⾒を、現役の⾼校⽣どうしで議論し合い、世の中に発信することで、その意⾒がこれからの教育に反映されることを期待する。

2. 活動の概要
開催⽇︓２０１８年１０⽉２７⽇（⼟）11:00~17:00, (途中、昼休憩１時間)
会場︓奈良⼥⼦⼤学 コラボレーションセンターZ103
参加学⽣︓奈良県内の４つの⾼校に通う６名の⼥⼦⾼校⽣が参加した。

以下の項⽬のうち①、②を当⽇に、③を後⽇⾏った。

① 簡単なデータ収集とプログラミングの基礎体験② グループディスカッション③ 当⽇使⽤したテキストや活動の様⼦、議論で出た内容をまとめた冊⼦の配布、及び Web 上での公開

25

3. 当⽇の⾏程① ⾏程やデータ収集の説明
プログラムの概要や当⽇の⾏程、どんなデータを収集し、どんな検定を⾏うかなどを説明した。
② モミジの説明
オオモミジとイロハモミジの特徴や、葉形態・種⼦形態の違いを説明した。また、事前に⼤学構内で採取した２種のモミジの葉と種⼦を配布し、実際に⼿にとって観察した。
③ 葉形態のデータ収集
あらかじめ⼈数分⽤意しておいたオオモミジとイロハモミジの葉を配り、形態の⽐較と右図に⽰した
２箇所の⻑さを測定した。定規を⽤いて２種それぞれの落ち葉５枚（合計１０枚）につき計測を⾏い、Microsoft Excel を⽤いて表に記録した。
④ 統計を通してのプログラミング
R ⾔語を使⽤して、２種のモミジの葉形態の２群間⽐較（t 検定など）を⾏った。上記の⽅法で記録した２つの形態データについて、それぞれ種間での有意な差があるか否かを検定した。データの取り込みから図の描画までを通して R でのプログラミング⽅法を学んだ。
⑤ 理系選択やプログラミング教育に関するグループディスカッション
参加教員や TA が司会役となり、議題をいくつか出して、参加学⽣に意⾒や体験談などを出し合ってもらった。
※意⾒や議論の内容の詳細は次のセクションにて後述する。
⑥ 講座内容のまとめ
当⽇に⾏ったプログラミング体験や、意⾒交換・議論の内容の振り返りを⾏った。また、アンケートを実施した。
※アンケートの内容については後のセクションにて後述する。
26

⾼校⽣が葉の⻑さを計測する様⼦。
どの⽣徒も真剣に黙々と取り組んでいた。

和やかなグループディスカッションの様⼦。
少⼈数ということもあり、それぞれが積極的に発⾔していた。

27

4. グループディスカッション① 議題
・⾃分⾃⾝や、周囲の⼈のプログラミングへの印象・プログラミング教育の必要性
・（経験者に対して）プログラミング教育を始めたきっかけ
・どうしたらプログラミングに興味を持つ⼈が増えるか

他② 意⾒や議論のまとめ
参加者が６名と少数であったため、全員で円になり上記の議題に対して意⾒交換を⾏った。出された意⾒は TA にホワイトボードに記述してもらい、そこからさらに派⽣した内容についても話し合って議論を深めた。

5. アンケート結果
最後に６名の参加者にアンケートを実施した。参加⼈数は少ないながらも、１〜３年⽣、⽂理にまたがっての参加があった。講義内容に対する満⾜度は⾼かったことが伺える（下図に選択解答欄の集計結果を⽰す）。

また⾃由解答欄では、講座の内容で印象に残ったこと、今後もプログラミングをしたいかとその理由、グループディスカッションの感想、講座を通してプログラミングへのイメージが変わったかについて記述してもらった。印象に残った内容では、グループディスカッションや実際にプログラミングを体験したことが挙げられた。今後プログラミングをしたいかに関しては、すべての参加者が⾏いた
28

いと回答していた。グループディスカッションの感想では、プログラミング経験者・未経験者の間で意⾒交換でき、また参加者の周囲の⽣徒が持つプログラミングへの印象なども議論され、それぞれが刺激を受けたようであった。今回の参加者の⼤半はプログラミング経験者であったため、グループディスカッションを通してプログラミングの印象が変わったかについては、特に変わらないという回答もあった。しかしその⼀⽅で、⽣物学を題材にして R ⾔語を使⽤した講座内容であったため、初⼼者だけでなく経験者にも初めて学ぶ内容が含まれていたようで、講座の内容をレポート作成など今後に⽣かしたいとの意⾒も⾒られた。選択解答欄・⾃由解答欄を通して、参加者の反応は良好であった。

6. 本プログラムを開催してIT が私たちの社会に必須のものとなり、近年、世界規模でプログラミング教育の必要性が叫ばれている。しかし⼤学⽣でも、時には理系の⼤学院⽣でも、プログラミングへの苦⼿意識を持つ学⽣は多く存在するが、⼀⽅で実際に始めてしまえば意外と簡単だと感じる学⽣も多い。本講座を企画するにあたり、⾼校⽣にももっと気軽にプログラミングを学んでほしいと考え、プログラミング未経験の⾼校⽣に対しても敷居の低くなるような内容を企画することを念頭に置いた。反省点としては、開催⽇に他のイベントが重なり参加者が少数となってしまったことが挙げられる。次回以降は、募集する⾼校⽣を奈良県内に限定せず、また、開催⽇を決める際の下調べを徹底する必要がある。
当⽇は上述のように、本講座にはプログラミング経験者と未経験者の両⽅の参加があったが、未経験の参加者にも楽しんでもらい、また、講座中の様⼦やアンケートの結果からプログラミングを学ぶきっかけになったように思う。加えて、グループディスカションでは、プログラミング教育の必要性や、周囲の⽣徒の意識に関しても意⾒交換を⾏うことができ、参加者は互いに刺激を受けていたように⾒受けられた。この講座での体験が、講座当⽇のみにとどまらず、また、参加者の周囲の⽣徒へ波及性のあるものとなれば幸いである。
29

7. 資料
広報⽤ポスター

奈良女子大学
理系女性教育開発共同機構

高校生シンポジウム2018

生物データから学ぶ
プログラミング
プログラミングを体験してみよう！

情報化する社会で、プログラミングは重要なスキルとなりつつあります。

入門“興味はあるけど始めるきっかけがない”“聞いたことはあるけどどんなもの？”という女子高校生のために、プログラミングの初歩を学ぶ入門講座を開講します。

10/27（土）11:00〜17:00
内容

参加者募集！

２種のモミジの形態データを使った統計計算を通してプログラミングを体験します。
体験後には、プログラミング教育の必要性などを議論します。
講師：若林智美（奈良女子大学 理系女性教育開発共同機構 特任助教）

会場

奈良女子大学 コラボレーションセンターZ１０３

応募

奈良県内の高校に所属する女子高生資格応募方法お問い合わせ近鉄奈良駅から徒歩１０分※プログラミングに関わる知識や経験は必要としません。
※先着３０名を予定しています。

10/14（日）までに下記アドレスに必要事項を明記の上ご応募ください。
coreofstem@cc.nara-wu.ac.jp／必要事項: お名前、所属する学校名、学年※題名に“高校生シンポジウム2018申し込み”とご記入ください。
※メールを送信後、１週間以内に返信がない場合は下記までご連絡ください。
奈良女子大学 理系女性教育開発共同機構〒630-8285 奈良県奈良市北魚屋東町
TEL: 0742-20-3266/ E-mail: coreofstem@cc.nara- wu.ac.jp

HP: http://www.nara-wu.ac.jp/core/30

参加者募集！

当⽇に実施したアンケート

高校生シンポジウム2018 生物データから学ぶプログラミング入門

アンケート

学年

文系・理系・どちらでもない① 本日のプログラムに参加して一番印象に残ったことは何ですか？

② 講義は楽しかったですか？

はいふつう

いいえ

③ 講義の内容はわかりやすかったですか？

はいふつう

いいえ

④ 講義の分量・スピードは適切でしたか？

はい

ふつう

いいえ

⑤ ②〜④において、いいえと答えた方はその理由をお答えください。

⑥ 今後もプログラミングをしたいと思いますか？あれば理由もお答えください。

⑦ グループディスカッションの感想をお答えください。

⑧ 本日のプログラミング体験・ディスカッションによって、プログラミングへのイメージは変わりましたか？

⑨ 他にどのような講義やイベントがあれば参加してみたいと思いますか？

31

LADy SCIENCE BOOKLET 21
生物データから学ぶプログラミング入門
2019 年 3 月 31 日発行
奈良女子大学 理系女性教育開発共同機構
CORE of STEM
Collaborative Organization for Research in women’s Education ofScience, Technology, Engineering, and Mathematics〒630-8506 奈良市北魚屋東町
コラボレーションセンター Z207
TEL.&FAX 0742-20-3266
ladyscience@cc.nara-wu.ac.jp32