高 3 選択科目「データ科学」での授業実践
馬場 国博・慶應義塾湘南藤沢中・高等部〒252-0816 藤沢市遠藤 5466
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1. はじめに
本校では, 高校 3 年生を対象にした 2 単位分の選択

この「コンペ」は, 都道府県や市町村, 県庁所在市別の公的統計を集めた 3 種類の教育用標準データセッ

必修科目（学校設定科目）を 18 講座用意しており,ト(SSDSE)を用いた統計分析によりアイデアと解析力文理のコースに拘わらず, 1 学年 6 クラス約 240 人のを競うもので, A4 用紙で 2～8 ページにまとめる.

生徒が原則希望した科目を履修する. 数学科では毎年(1) 授業展開「データ科学」という講座を開設しており、コンスタ① 4 月～5 月中旬

ントに 10 名前後が履修する.

まだオンライン授業の態勢も整わない中で, 9 月 10

担当者により取り扱う内容は異なるが, R 言語を用日締切りの「コンペ」に全員が応募することを宣言

いてデータを解析する力を身につけさせるという目的

し, HP に掲載されている 2019 年度の受賞論文を読みは一貫している. 全生徒を対象にしては, 関数電卓や込み, 使用する SSDSE を眺めて, 自分の論文テーマその iPad アプリケーション版を用いて簡易的にデー案を考え始めるよう指示した.

タの分析を学習させているが, 学習意欲のある履修者② 5/21を対象にデータ解析の基礎を身につけさせようとする

各自の自宅にある PC に R をインストールさせた上とき, また大学進学後の統計教育を見据えたとき, デで, Google Meet を通じてオンライン(リアルタイム)ータサイエンス分野で広く使用されている R 言語を授業を開始した.

使用することが望ましいと考えている.
この科目は, 大学・大学院で統計学を専攻した 3 名の数学科教員が交代で担当しており, 8 名の履修者を迎えた 2020 年度は 3 年ぶりに発表者が担当した.

R の基本文法, 基本統計量の算出, グラフ表現(ヒストグラム, 箱ひげ図, 茎葉図, パレート図など)③ 5/28 ～ 6/11
SSDSE の R への取り込みを行った後, 2019 年度に前半は, 2018 年度に新設された「統計データ分析コ統計活用奨励賞を受賞した大段利々子さん（広島大学

ンペティション」（総務省統計局, 統計センター, 統計附属高等学校）の論文「日本で暮らす外国人の動向か数理研究所, 日本統計協会の共催）への応募を前提とら見た他民族化」をなぞるように, 同論文に掲載されした授業展開を行い, 後半は多変量解析の幾つかの手たグラフや統計量を R で作成しながら, R の使用方法法を扱った.

やデータの見方を学ぶ授業(1 回 2 時間)を 3 回にわたって行った.

２. オンライン授業による「統計データ分析コンペテ
ィション」への挑戦
今年度はコロナ禍により 4 月～7 月が完全オンライ

具体的には, データの加工, 行名札や列名札の管理,散布図, 回帰直線, 決定係数, for 文, 加工したデータの csv ファイルでの書き出し, 「jSTAT MAP」を利ン授業となった. その状況下で, 自宅で自分のペース用した地図表現などで作業を進めることができるであろうことから, 年度④ 6/18 ～ 7/2の前半は「統計データ分析コンペティション」（以下各自のテーマに沿ったデータ分析の演習時間を 3 回「コンペ」と表記）への応募を前提とした授業展開をとり, Meet を通じて個別に質問対応を行った.

行うことを決定した.

⑤ 7/9, 16

1 人 10 分ずつ中間発表を行い, 発表後には履修者がExcel 等でも可としたが, テーマ選び, R の文法の習得,互いに疑問点や改善点を指摘しあう時間をとった.

論文の作成を 5 ヶ月の間に行わせることは時間的に厳⑥ 7/30

しかった.

中間発表を受けて, 夏休み中の論文作成にあたってまた, オンライン授業であったため, 個人の PC で履修者と Meet により個別に助言を行った.

解析を行う形となり, 生徒間で教えあうような機会を⑦ 8月もつことができず, また Windows と Mac が混在す

夏休み中には必要に応じて個別に相談に乗る対応をるなど個別対応が必要なことも多かった.

行った. 他の変数の影響を除いた 2 変数間の関係につ生徒諸君がオンライン授業というコミュニケーショ

いて助言を求められ, 偏相関についての説明や R でのンが取りづらい環境下にありながら, 半年間でデータ算出方法について指導することもあった.

分析を行い論文を作成するというハードな取り組みに⑧ 9/3

真摯に取り組んでくれたことを評価していただいたの初めて対面で履修者と顔を合わせ, 完成間近の論文

か, このコンペにおいて学校賞を受賞することができについて個別に助言を行った. 全員が 9/10 までに論た. またこの授業とは関係しないが, 本校高 1 の生徒

文の応募を行った.

である朝倉翔汰君が自主的に「人口増加と『住みやすい街』の関係」と題した論文でこのコンペに応募し,(2) 応募論文総務大臣賞を受賞することができた.

8 名の履修者が応募した論文タイトルは以下の通り
・学習、SNS いじめ、労働環境から見たいじめの地域格差

３．多変量解析の学び
10 月～11 月の 2 ヶ月では, 対面授業で以下の多変・教育分野における地域間格差

量解析の手法を扱った.

・大都市「東京」がもたらした副作用

・重回帰分析

・定住人口の増加策

回帰係数に対する検定, 偏相関係数, AIC・自由度

・外国人の暮らしやすさとグローバル化に向けて調整済寄与率に基づく変数選択

・健康 3 原則からみる糖尿病・主成分分析

・投票率の決定要因に関する分析

・正準判別分析・自治体ごとのふるさと納税の必要性を定義する
SSDSE を用いた分析を行うことから, 地域間格差

最終授業で実データに対して各手法を適用させる実を扱う類似したテーマが多くなる点は致し方ないとこ

技試験を行ったところ, 各手法の意味や有用性についろと考える. その中でも独自の着想に基づいた論文もてよく理解してくれたことが確認できた. 中には 1 学散見された.

期に教えてもらえたら論文作成にも活かせたのに, と結果としては, 最後に記載したテーマの岡本涼夏のいった感想も寄せられた. 一方で, 各手法の理論的側論文が「統計活用奨励賞」を受賞することができた.

面については理解を伴わない部分も多かった.

(3) 反省点

４．最後に様々な種類のグラフ表現や統計量を算出してデータ「コンペ」に応募することを前提とした授業展開分析を行っていることから, 大段さんの論文をなぞるは, 生徒にかなり大きな負担がかかるものの, 学習の形で, R によるグラフ作成, 統計量算出の手法を学ばモチベーションや, データ分析力, 論文作成力を身にせた. 論文のイメージをつかませる意味でも有用であつけさせる点では得るものも大きいことがわかった.

ったと考えるが, どうしても数人の生徒はこの論文になお, 本研究は慶應義塾学事振興資金による共同研究引っ張られて, 似たようなテーマとなってしまった.

「初等中等教育段階におけるデータサイエンスプログ

論文作成時のグラフ作成ソフトは R に限定せず,ラムの開発」の助成を受けて行った.