2024年６月３日（月）＠数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム関東ブロック

第１回ワークショップ
データサイエンス・AI教育の高大接続

高等学校「数学」におけるデータサイエンス教育の事例

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会主査
雲雀丘学園中学校・高等学校
情報科・数学科・探究科

兵庫県立大学大学院
情報科学研究科博士後期課程

林 宏樹 （Hiroki Hayashi）
Mail: h-hayashi@hibari.ed.jp〒６65-0805 兵庫県宝塚市雲雀丘4-2-1〒６51-2197 兵庫県神戸市西区学園西町８丁目2－1

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目次• 高等学校のデータサイエンス授業実践
数学B
数学Ⅰ×情報Ⅰ
数学B×情報Ⅰ・ 高大接続を目指したAIMD教育2

高等学校の現状⚫ AI戦略2022ではすべての高等学校卒業生が「数理・データサイエン
ス・ＡＩ」に関する基礎的なリテラシーを習得することが目標⚫ 令和4年度から実施される高等学校学習指導要領では，いろいろな教科でデータサイエンス（DS）に関わる内容の増加➢ 教科「数学」 数学Ⅰ「データの分析」，数学B「推測的な統計」➢ 教科「情報」 情報Ⅰ「データの活用」，情報Ⅱ「情報とデータサイエンス」➢ 総合的な探究の時間 … 問題解決にかかわる探究活動➢ 「地理×データサイエンス」，「家庭科×データサイエンス」
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授業実践

【数学B】
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数学B

統計的な推測の指導の困りごと⚫ 単なる手続きだけの指導になることの不安⚫ 生徒に探究的な活動を取り入れた実践を行いたいけど，正しい手続きか不安⚫ 身近に統計教育の専門家が少ない⚫ 専門家の当たり前と，専門家でない人の当たり前のギャップが大きい→ 暗黙知が多すぎる⚫ 専門的で理論的な書物に高度なものが多い→高校生が実践できる内容にどう落とし込むかが知恵の出しどころ
5統計教育を学ぶ機会

https://jimmydoi.github.io/Lect_JAPN/
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数学B

信頼度95％とは？
次の選択肢において，適切なものをすべて選べ．
ア 高校生の握力の母平均に関する信頼度95％の信頼区間内には，35％95％の高校生の握力はその範囲内におさまるといえる
イ 高校生の母平均が信頼区間の範囲外にある確率は5％程度である ７3％
ウ 標本調査を60回行った際，実際の母平均がそれぞれ求めた信頼区間内に７3％存在するのは57回程度である
エ 標本サイズを大きくすると，信頼区間の幅は大きくなる

3１％

オ 標本サイズを４倍にすると，信頼区間の幅は0.25倍である １１％

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数学B

信頼度95％とは？

Jimmy Doi先生のサイトに教材が提供されている今回使用した教材
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数学B

アプリを用いたシミュレーション

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数学B

広島大学附属中・高等学校 橋本三嗣先生の事例
古語辞典の見出しの総数について推測する活動
古語辞典の見出しの総数を母平均の区間推定を利用して求める無作為抽出の方法を確認し，乱数さいを利用して，どのように調べるページを決めるかルールを決める

収集したデータの標本平均から母平均を区間推定し，見出しの総数について推測する
橋本三嗣：推測統計の指導について，第18回統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修会（東京）

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数学B

広島大学附属中・高等学校 橋本三嗣先生の事例
古語辞典の見出しの総数について推測する活動
１０のグループで収集したデータから母平均mの95％の信頼区間を求める

見出しの総数について推測した後，見出しは約23000と古語辞典に書かれていることを伝える

その後，考察を行い，信頼度に関する理解を深め，標本調査の結果を批判的に考察する
橋本三嗣：推測統計の指導について，第18回統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修会（東京）

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数学B

統計・データサイエンス教育の方法論ワークショップ

12数学科の困りごと◆ ただ，数学科として，教科書の内容が多すぎる◆ 授業時間数が足りない◆ 探究的な取組を入れたいが，本当に時間がない！

◆ 日常の大学受験の『知識・技能習得』の量が減らない限り，高等学校で可能なことは限られていることをご留意ください。

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他教科との連携高等学校学習指導要領
情報編

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授業実践
【数学×情報Ⅰ】15

数学Ⅰ×情報Ⅰ

オープンデータ収集

相関分析における探究事例

散布図→相関係数考察分析したデータから，傾向を見出す
・月別平均気温・最高気温25℃以上の日数・降水量・風速など，複数データで分析
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数学B×情報Ⅰ

標準化を用いた探究事例

オープンデータ収集

データの加工考察

単に得られたデータを比較しない分布から傾向を見出す

標準化得点を比較する

データの裏側にある背景を見抜く

独立行政法人統計センター

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数学B×情報Ⅰ

標準化を用いた探究事例

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探究が自主的にできるようになるコンテンツ

経済産業省「未来の教室」STEAMライブラリーの動画コンテンツ
７つの動画で構成されており，データサイエンスを活用した実例が紹介されている教員の負担を軽減しつつ，授業の質を保つことが可能な授業展開が可能ではないか

経済産業省「未来の教室」STEAMライブラリー 世界はデータで出来ている ～STEAM探究のための統計・データサイエンスの道具箱～

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一覧

世界はデータで出来ている～STEAM探究のための統計・データサイエンスの道具箱～

今回使用した動画
経済産業省「未来の教室」STEAMライブラリー 世界はデータで出来ている ～STEAM探究のための統計・データサイエンスの道具箱～

20高大接続について21

高大接続の観点AIMD教育を行う中で，軸となるのは，問題解決力の育成
問題解決を行うためには，問題発見，課題設定，要因分析が必要！
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高大接続の観点
いろんな人がいろんな分野で問題解決プロセスを提案している

カリキュラムマネジメントを行う上で，各教科の特性を生かせるフェーズに着目した指導体制をつくる
例えば，P （Problem）解決すべき問題を捉える

DSを活用した問題解決のフレームワークとして利用可能な統計的探究プロセスである

P （Plan）Prでの議論をもとに具体的な計画を立てる
Ｄ （Data）必要なデータを取捨選択し，収集・整理整形するA （Analysis）データを適切に可視化し分析する
C （Conclusion)分析結果を的確に整理し考察を行う
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実践したカリキュラムデザイン

問題

計画

データ

分析

結論

Problem

Plan

Data

AnalysisConclusion

Pr

Pl

DA

C

・テーマを決める
・問題を発見する・問いを立てる・課題を設定する・仮説を立てる・データ収集の方法を調査する
・分析計画を立てる

・データ収集する・データを整理する・データを整形する

・可視化する・特徴量を求める・データの特徴を読み解く

・結果をまとめる
・考察する

数学B

数学Ⅰ×情報Ⅰ

数学B×情報Ⅰ

全教科の知識・技能集大成

総合的な探究の時間

地理

統計的推測の事例

相関分析

標準化活用

統計ポスター制作

質的データ分析GISの活用

P
ＤPP
A

C

ＤP
A

P
C

ＤP
A

P
C

ＤP

P
A

C

Ｄ

P

P
A

C

Ｄ

P
A

C
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AIMD教育における高等学校の役割事例（案）

問題

計画

データ分析

結論

Problem

Plan

Data

AnalysisConclusion

Pr

Pl

D

A

C

・テーマを決める
・問題を発見する・問いを立てる・課題を設定する・仮説を立てる・データ収集の方法を調査する
・分析計画を立てる

・データ収集する・データを整理する・データを整形する

・可視化する・特徴量を求める・データの特徴を読み解く

・結果をまとめる
・考察する

この数値AとBはＡの方が大きいけど，モデル式から判断すると，あんまり意味のある差ではないんじゃないの？
ここの数値がこう変化すれば，この出力結果はこうなるんじゃないの？

・量的データを収集する
・質的データを収集する
・信頼性のあるデータ収集

・相関係数の理解・活用
・回帰分析の理解・活用

・可視化する作法はできているか
・データを比較する可視化の技能
・代表値を比較して分析できるか・出力された数値の意味は？
・数値から全体を予測できる数理的な理解・出力されたモデル式の中身を批判する習慣作り

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AIMD教育における高等学校の役割事例（案）

問題

計画

データ分析

結論

Problem

Plan

DataAnalysis

Conclusion

PrPl

D

A

C

・テーマを決める
・問題を発見する・問いを立てる・課題を設定する・仮説を立てる・データ収集の方法を調査する
・分析計画を立てる

・データ収集する・データを整理する・データを整形する

・可視化する・特徴量を求める・データの特徴を読み解く

課題抽出と定式化

データの取得・管理・加工

探索的データ解析

・結果をまとめる
・考察する

データ解析と推論
結果の共有・伝達
課題解決に向けた提案
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