第１回

ＴＱＥ問題解決オンラインセミナー

⾼等学校における統計・情報教育における新たな展開

令和2年12⽉21⽇
総務省統計研究研修所
⻑ 尾 伸 ⼀

総務省統計研究研修所

・小中学生向け学習サイト

・高校生向け学習サイト

令和4年度から⾼等学校の学習指導要領が改訂される
ことを踏まえ、新設される「情報Ⅰ」、「情報Ⅱ」及び「地理総合」等、統計・情報に係る範囲について、統計リテラシーの向上及び公的統計の利活⽤推進を⽬的とした統計教育⽤教材の開発を進めているところ1・【統計学習の指導のために「先生向け」】の紹介

https://www.stat.go.jp/teacher/index.html
2https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-03.html

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■令和４年度からの新学習指導要領に準拠、本年は「情報Ⅱ」の範囲を中心に作成■公的統計等「実際のデータ」を活用■新設する「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」に対応し、プログラミングを重視
R, Pythonが記述できるよう工夫■「データ」及び「プログラムのコード」を提供することで誰でも推計結果を再現可能■高校生が興味を持てるような題材も活用
4https://www.stat.go.jp/data/sekai/index.html
5基本統計量(億⼈)
平均0.92

標準誤差0.28

中央値 （メジアン）

0.35

標準偏差

2.28

分散

5.22

尖度

26.91

歪度

5.11

範囲

13.97

最⼩0.0033

最⼤13.97

合計

63.58

データの個数69

世界の統計から収集できる69か国の⼈⼝のヒストグラム。1000万⼈を下回る国が最も多い（15か国）ことが分かる。1億⼈を超える国は12か国あり、中国が13億97百万⼈と最も多く、次いでインドとなっており、両国ともに10億⼈を超えて、他の国に⽐べ圧倒的な数となっている。ちなみに、⽇本は2018年時点で、約1億27百万⼈と世界の中で10番⽬に⼈⼝が多い国となっている。
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平均余命は、平均値が75.7歳となっており、⼭が2つに分かれていることが特徴。属性の異なる集団が混在している場合に、このような形状となることが知られている。データの分布は右に偏った形状となっている。
7国数(ヵ国)
35323025201511105637611110
1⼈あたりGDP(ドル)

1⼈当たりGDPは、⼈⼝と同様に右裾の⻑い分布となっていることが分かる。多くの国で1⼈当たりGDPの値が低い⼀⽅で、少数の国で1⼈当たりGDPの値が⾼くなっている。所得や貯蓄などお⾦に関するデータはこのように右裾の⻑い分布となることが多い。
8一人あたりGDPと平均余命の散布図

1⼈当たりGDPと平均余命を縦軸と横軸にプロットした散布図である。左の図は、1⼈当たりGDPと平均余命をプロットしたもので、1⼈当たりGDPが⾼くなるほど、平均余命が⾼くなるという傾向をみることができる。右の図は横軸の1⼈当たりGDPを対数にとったグラフとなっている。このように対数変換すると両者が線形関係に近くなり、相関係数が⾼くなる。

https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai4-1.pdf
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「人口」(対数)， 「平均余命」， 「１人当たりGDP」(対数)，「単位人口人あたり医師数」，「森林率」の5変数で主成分分析，推計された主成分得点を二次元にプロット。

第一主成分軸は、 「１人当たりGDP」，「平均余命」，「人口1000人あたり医師数」が寄与。第二主成分軸は、 「森林率」と「人口」が寄与。

10https://www.stat.go.jp/info/today/159.html

11 テキストマイニングとはテキストマイニングとは、⼤量のテキストデータから重要な情報を組み上げる技術のこと
⾃然⾔語解析の⼿法を使って、⽂章を単語に分割し、それらの出現頻度や相関関係といった統計的⼿法を⽤いて分析することで有益な情報を抽出
ビッグデータの活⽤において、「⾮構造化データ」とよばれる従来は取り扱いが困難であった情報を解析できる12

 形態素解析とは文章を構成する単語を最小単位に分解し、文章を分割する作業のことを指します。
<例> 私は大学で統計の勉強をします
私は大学で統計の勉強をします

名詞

助詞

名詞

助詞

名詞

助詞

名詞

助詞

動詞

助動詞

形態素に分割したあとは必ずいずれかの品詞に分類される
形態素はそれ以上細分化してしまうと意味を成すことのできない最小単位
13

単語の出現頻度から分析する主な手法

出現頻度グラフ・ワードクラウド
単語の出現頻度を集計(グラフ化)
共起ネットワーク
同時に出現しやすい単語同⼠をネットワークでつないで可視化
対応分析(コレスポンデンス分析)
属性情報と出現単語との対応関係を同じ座標にマッピングしその位置関係から属性の傾向を把握

14https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai1.pdf

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https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai1.pdf

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https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai1.pdf

17

APIでデータ収集
UTA-NETサイトから歌詞データをダウンロード(著作権に留意)

形態素解析
形態素解析エンジンとしてMeCabを利用

頻出単語のグラフ化

対応分析(コレスポンデンス分析)※PCの計算資源を大量に消費
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前期
タイトル

主題歌

後期
アーティストタイトル

主題歌

アーティスト

令和2年度

エール

星影のエール

GReeeeN

おちょやん

泣き笑いのエピソード

秦基博

令和元年度

なつぞら

優しいあの⼦スピッツ

スカーレットフレア

Superfly

平成30年度半分、⻘い。

アイデア星野源

まんぷく

あなたとトゥラッタッタ♪

DREAMS COME TRUE

平成29年度

ひよっこ

若い広場

桑⽥佳祐

わろてんか

明⽇はどこから

松たか⼦

平成28年度とと姉ちゃん

花束を君に

宇多⽥ヒカル

べっぴんさんヒカリノアトリエ

Mr.Children

平成27年度まれオリジナル曲

澤野弘之

あさが来た

365⽇の紙⾶⾏機AKB48

平成26年度花⼦とアンにじいろ

絢⾹

マッサン

⻨の唄

中島みゆき

平成25年度あまちゃん

オリジナル曲

⼤友良英

ごちそうさん

⾬のち晴レルヤ

ゆず平成24年度

梅ちゃん先⽣

さかさまの空SMAP

純と愛

いちばん近くにHY

平成23年度

おひさま

おひさま

平原綾⾹

カーネーション

カーネーション

椎名林檎

平成22年度ゲゲゲの⼥房ありがとう

いきものがかり

てっぱん

葉加瀬太郎

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20

21

22

対応分析(コレスポン
デンス分析)の結果

英語は分析対象から除外

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対応分析(コレスポンデンス分析)の結果-原点付近を拡大

24

形態素解析の結果から得られた単語の品詞のうち、どこまでを分析に利用するか。
⇒具体的には、「英語」の文章をどう扱うか

分析対象とする集団の属性は適当か。
⇒具体的には、「歌詞を作詞・作曲するアーティスト」と「専門家から楽曲を提供されているアーティスト」を一緒にしたことは、特性の分析を攪乱させる要因となっていないか⇒分析の目的を明確化することが重要
実際のデータを利用することで見えてくる課題もある。
目的を明確にし、それを解決するためにはどうするかを考え、新たな課題が見つかった場合に、さらに検討を深める。
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 データサイエンス教育にたくさんの実績を持つ（株）Rejouiに研究委託

 各種統計分析手法の紹介⇒文部科学省が作成した高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材を参考にして作成

テキストマイニングのほか、
 画像解析
 音声解析

高校生が関心を持ちそうな題材を提供

 データの可視化

26 PCの性能、OS(windows,Mac,etc.)に依存しない教材
 各学校ごとに異なるネットワーク環境に依存しない教材

 ソフトウェアのインストールの可否⇒Python, R,その他のプログラミング言語の利用を想定するが、クラウドでの利用も含めて検討
様々な可能性を考慮して検討しているところ

27 大学で学習する「線形代数」、「多変数の微分・積分」についての理解を前提としない⇒「数学ができないから統計は理解できない」という思い込みを払拭したい⇒ただし、関⼼のある⼈向けにできるだけ簡単に数学的な説明を付録として加えたい 可視化を重視し、グラフや地図を多用する
 「ものの考え方」としての統計的思考方法の重要性を伝えたい⇒「データに基づく意思決定」の重要性を訴求
課題の把握から問題解決の⽅法を探るPPDACサイクルの重要性を訴求
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（株）Rejouiの企画・運営により2/20(土)，21(日)の両日10:00～17:30(70分×5コマ)
総務省統計研究研修所(最寄り駅:JR西国分寺駅)で実施
オンラインでも同時開催
両日ともに集合研修:30名(オンラインに振替になる可能性も有り)
オンライン研修:100名※参加希望者多数の場合は、抽選とします。後日動画配信を予定しています
詳細はイベント公式サイトに掲載
https://datascience-seminar.jp/29

Thank you for your attention.