統計教育のカリキュラムづくり―第1回データビジネス創造コンテスト最優秀賞受賞までの３年間―

長野県屋代高等学校 ・ 附属中学校

横澤克彦

長野県屋代高等学校のご紹介
沿革
1923年(T12) 長野県埴科中学校として開校
1925年(T14) 屋代中学校と改称
1963年(S38) 長野県屋代高等学校(現在)と改称
1992年(H04) 理数科設置（県内初）
1995年(H07) 65分授業実施
2001年(H13) しなの鉄道「屋代高校前駅」開業
屋代高校 校舎正面
2003年(H15) SSHの指定を受ける
2012年(H24) 新学習指導要領(理科数学先行)実施
併設型中高一貫校開校（県内初）55分授業実施
2014年(H26) 山岳部男女団体ｲﾝﾀｰﾊｲ出場(箱根)SSH第3期4年目を実践中
屋代高校附属中学校 校舎正面

データビジネス創造コンテスト とは？

データから新たな知・価値を創り出せるか

1日数億件のつぶやきから、ビジネスを創り出せなぜ、コンテストに出始めたのか。
（当時の課題と解決方針）

そのための解決方針① 新学習指導要領がスタート
数学的活動の実現課題学習の必修化② 中高一貫校がスタート
中高6年間のシラバスづくり③ ＳＳＨ第３期中間評価
JSTからは、数学の姿が見えない作品づくりによって・目的をもたせ、主体的に・数学の有用性を実感

コンテストへの参加によって・自己評価
・シラバス修正コンテストの結果によって・数学の取組みや成果統計カリキュラムの全体像

どんな授業をしたか／発問の仕方で探究が変わる
どのお菓子の相関図？
①アイス ②チョコ ③おまんじゅう

いろいろな発問あり得る
１．先に品物を示す
２．横軸を月ごとにする
今回は、興味→ 発見
大切なのは、目的

２－１．統計グラフコンクール
時期 : 中１・高１の夏休み
位置づけ ： 課題学習を拡張して仕掛け １ ： 教科書を学んだあと、BigData講演会を入れ、テーマ設定
仕掛け２ ： 中間発表で共有
テーマを絞る、 プレゼン方法

自分の思いはどうしたら伝わるか
数学的活動が実現

失敗例１ ： タイトル
× ・・・について○ 新聞の見出し、結論

統計協会長賞作品 （全国大会へ）失敗例２ ： 結論× 調べ学習（誰でも）○ 提案（自分らしさ）２－２．統計検定 ３ 級

検定合格は、数学のできよりも、統計を使った経験２－３．統計的戦略づくり①（富士ｾﾞﾛｯｸｽ新人研修）
時期 : 高２の４月
SSH課題研究のスタート直前
位置づけ ： チームワークづくり
課題：ブロックをより短時間で完成させよ。
方法は自由。
ねらい １ ：一人のスーパーマンに頼ったときに越えられない壁があることを経験させたい。
ねらい ２ ：時間短縮の方法提案には、統計が使えることを経験させたい。

Q. どう改善したらよいか？
A. 統計データの分析から戦略づくり
Q.自分の思いはどうしたら伝わるか？
A.統計データに基づく論理で説得それがグローバル化につながる２－４．統計的戦略づくり②（ﾃﾞｰﾀﾋﾞｼﾞﾈｽ創造ｺﾝﾃｽﾄ）

２－４．提案 （男女で反応している花粉が違う）

２－４．コンテストでの講評

無機質な Big Data から新たな知を創造
審査員：渡辺正弘（慶應大学）
http://ameblo.jp/karurosu2013/entry-11895042712.html高校生から大学院生までを対象に、Twitterを流れる膨大なツイートデータを使い、ビジネスにつながるアイデアを競い合うものです。
応募総数55件の中から本選に進んだのは、高校生チーム5組と大学生・大学院生チーム7組の計12組。私を含む審査員たちの多くは、高校生に比べ、分析手法やＩＴリテラシーに長けているはずの大学生・大学院生チームのほうが有利という見立てで審査に臨んでいたと思います。

大学生・大学院生を抑え高校生チームが最優秀賞に事実、大学生・大学院生チームの提出物はどれもレベルが高く、短期間のうちに数理モデルを駆使した消費税増税の影響を評価する手法を編み出したチー
ムや、類似語コーディングによるクレンジングや潜在クラス分析を行い育児の実態を把握するという、ビジネスパーソン顔負けのアイデアが出され、私たち審査員を大いに喜ばせました。
しかし審査員から圧倒的な得票を得て最優秀賞に選ばれたのは、残念ながら彼らではありませんでした。
並み居る大学生・大学院生チームを抑えて最優秀賞に輝いたのは、なんと高校生チームだったのです。

学生が示してくれたデータサイエンティストの理想像
屋代高校チームが最優秀賞を受賞したのは、ユニークな着想とデータへのアプローチが評価されてのことは言うまでもありません。
その中でもデータの中から見えざる事実を掴み出し、データに基づいて現実をよりよく変えうる可能性を的確に示した点が、高い評価を獲得した理由です。

「当たり前ではないか」と思われるかもしれませんが、アナリティクスを生業とする者でさえ、ともするとこうした「当たり前」のことを忘れ、手段に過ぎないはずのツールや手法、もしくはデータそのものに翻弄されることがよくあります。
いくら高度な知識や技術を持っていたとしても、「データ解析のためのデータ解析」には何の意味ありません。

彼らは、データ解析の結果どんな成果を得たいのかを常に意識しながら、適切な手法と論理的思考によって答えに近づいていくという、データサイエンティストのあるべき姿を、非常にストレートな形でわたしたちに示してくれたわけです。

４．どんな統計的探究活動が実現されたか

場面：統計グラフコンクールの作品づくり
方法：PPDACサイクルの各ステップで検証

統計グラフコンクール作品

PPDACサイクルとは？
身近な問題の明確化

結論と新たな課題提示

データの分析

調査の計画

データの収集(図5)統計的問題解決のプロセス（PPDACサイクル）を説明する
ニュージーランドの小中学生用資料

(1) １回目のPPDACサイクル① Problem「人はなぜひらめくのか」を解明したい。

② Plan
測定すべき数値がなかなか見つからず追究が止まってしまった。杉原厚吉先生(明治大)に「知識量の豊かさも重要だ」というアドバイスをいただき、人はどのくらいの時間で記憶をなくしてしまうかを測定することにした。
③ Data
それを表すデータとして忘却曲線を知り、１時間ごとや1日ごと、1週間ごと、1ヶ月ごとと、時間別の忘却曲線データを集めた。

④ Analysis（表やグラフに分析し仮説を立てる）

忘れるスピードが接線の傾きで判断できるという見方を学んだ。
これは高1ではまだ未履修である。
さらに(図7)のように2つの曲線を並べ記憶量が40％に落ちたときの接線の傾きを調べることで、復習しないと忘れるスピードがとても早いことが視覚的に理解できるようになった。

⑤ CONCLUSION(結論を解釈し活用。再びサイクルへ)

こうした見方による分析で分かったことは、「復習すれば忘れにくい」というごく当然な結論
これがとても多い
ここで終わらないように

（２） ２回目のPPDACサイクル
この研究を 自分の生活にどう活かすのか（提案型） を検討するよう働きかけた。そして、新たな課題にたどり着き、２回目のPPDACサイクルに入った。

再① Problem
5週間後のテスト対策として復習したいとき、効果的な時期はいつだろうか。
再② Plan 再③ Data
復習しないときや１～4週後の、合計5本の忘却曲線を比べる計画を立て集める。

再④ ANALYSIS

比較分析のため5本の忘却曲線を(図8)のように重ね、5週間後の記憶量を調べる。このとき5週目に縦線を引き、その切片を比較する見方を学ぶ。

再⑤ Conclusion
分析の結果、復習を1週間後か4週間後にやると一番効率がよいと分かった。

（３） ３回目のPPDACサイクル
しかし2割程度しか回復していない のは、少なすぎると働きかけ、新たな課題がつくられた。

再々① Problem
5週間後のテストで、授業の 記憶を8割程度にする復習のタイミングはいつか。

再々② PLAN 再々③ DATA 再々④ ANALYSIS

接線の傾きを利用しながら、5週間後の記憶量が8割になる組合せを探していった。

再々⑤ Conclusion

その結果、 1週後と3週後に復習すれば、テスト時の記憶量が8割保てることがわかった。

ここで提案型の問題解決を終えた。

５．統計教育のカリキュラムづくり
１．生徒へ（１）目的を明確にもたせる（自分の思いを突き詰める）（２）しっかりした根拠をつくらせる（統計による論理的な根拠は理解されやすい）（客観的根拠は、グローバル化でも理解される）

２．先生方へ（１）発問が大事（発見や思考の連鎖を導ければ…）（２）思いをくみ取る（よく聴くことで、真の問題を解決できれば…）（３）提案で終わる（調べる→使える統計へ）

３．今後の課題（１）推測統計の教材研究（２）学校全体の取り組みに