数学における統計教育の意義とその背景
新学習指導要領実施のための高等学校数学科授業改善研修
島根県政策企画局統計調査課
統計分析スタッフ 森 永壽

本日の内容1. なぜ統計教育が重要になってきたのか
2. そもそも統計とは
3. 数学と統計学と科学
4. 統計をみるときの注意点
5. 統計のありか
6. 出前講座のご案内など１．なぜ統計教育が重要になってきたのか統計教育が重要になってきた• 平成(1989～2019)の頃は統計の授業は少なかった– 特にH10からの中学校では、統計の扱いがなかった– 高校では選択科目• H20～21(2008～09)の学習指導要領の改正– 小中高で統計教育が盛り込まれた• H29～30(2017～18)の学習指導要領の改正– 小中高で統計教育が一層の充実⇒先生方に「教えたことがない」「習ったこともない」などの戸惑いが増えた海外では以前から統計教育を充実• アメリカのSCANS Report、Cobb’s Report– SCANS Report（1992）…21世紀型のスキルの原型• 必要となる職業の基礎力として3つの基本スキルと5つのコンピテン
シー（能力）を明確化(21世紀型のスキル)、産学連携で、学校段階から養成する必要を提唱– Cobb’s Report（1992）…統計教育の改革の提唱• 初等教育から大学まで一貫した問題解決力の向上• この流れを受けて、世界各国で統計教育に力を入れる• 欧米や中国など、各国で「統計学」の学位を出す大学が増えている• これらの改革の範は日本だった• 統計学の知識が国民に広まっていたことが、高度経済成長を達成できた理由と考えられた

渡辺美智子, 三浦由己. (2012). 「統計教育の新展開 初等中等教育における統計必修化」. 渡辺美智子, 椿広計, 『問題解決学としての統計学』 p.1-26. 株式会社日科技連出版社.

日本の統計教育のきっかけ• ライス統計使節団の来日（1946）「日本で民主主義が確立されるためには、政府と国民がものごとをより客観的・合理的に認識することができる文化、素養（リテラシー）の形成が基礎となる」① 政府における公的統計の整備② 学校教育における統計教育の推進の勧告• ライス統計使節団の一人、エドワード・デミング博士による指導– 政府関係者に対して、公的統計作成のための標本調査の理論を指導– 企業関係者に対して、産業復興のための「品質管理の講座」（通称「デミング講座」）を開催し、品質管理の理論を指導
渡辺美智子・椿広計「問題解決学としての統計学」（2012、日科技連）

日本の統計教育• 1947年以降、文部省は全国に「統計教育研究校」（全国で450校、指定校制度）の設置など、各都道府県の統計主管課と連携して統計教育の普及・推進を図るなど、充実した内容– 1980年以降、経済成長の過程で、統計教育の重視というコンセンサ
スが希薄に• 「ゆとり教育」の本格的導入（1998～99）に伴う統計教育の削減– 義務教育課程では小6の平均値の計算のみ
中学校での統計の内容は削除– 高校では選択制⇒ 統計教育がほとんど行われていなかった• ゆとり教育で学力の低下が問題に– 海外に追い越され、統計学の専門家の必要性の再認識⇒ 統計教育が見直される

渡辺美智子・椿広計「問題解決学としての統計学」（2012、日科技連）

２．そもそも統計とは

① 「統計」の定義• 暮らしの中のできごとを数字で表したもの。
（島根県「やさしい統計のはなし」）• 「ひっくるめて かぞえること。同じ範囲のものをたくさん集めた数字（の計算）によってしめすこと（したもの）」（三省堂国語辞典）• 「集団における個々の要素を調べ、その集団の傾向・性質などを数量的に統一的に明らかにすること。また、その結果として得られた数値」（広辞苑）• 「集団現象を数量的に把握すること。一定集団について、調査すべき事項を定め、その集団の性質・ 傾向を数量的に表すこと。」（大辞林）【参考】• 「データ」
立論・計算の基礎となる、既知あるいは認容された事実・数値。資料。与件」（広辞苑）。
基になる数字の集まり• 「情報」
判断を下したり行動を起こしたりするため」に必要な「知識」「統計学習の指導のために」https://www.stat.go.jp/teacher/statistics.html

9統計主管課としての説明「一定の条件で定められた集団について調べた
結果を、集計・加工して得られた数値」（「統計実務基礎知識」より）

 一定の条件とは• 時間：統計の対象となる集まりが存在する「時」（例）令和４年度、４月１日現在•

空間：地域範囲を示す「場所」（例）全国、島根県•

標識：集まりを構成するそれぞれが持つ「特性」（例）年齢、性別、職業、産業

 統計の役割• 集団の特徴を客観的、定量的な情報として表現できる。
• 集団の時間的変化を捉えたり、地域間比較を行うことができる。
• 集団の特徴や物事の相互の関連性を明らかにできる。

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統計の発展• 国の実態を捉えるための「統計」– 支配する領域内の実情を把握する• 大量の事象をとらえるための「統計」– E. Halley (1656～1742)ら「生命表」• 人間の死亡者数に一定の規律性を発見、予測も可能に。
• 生命保険会社が合理的な保険料金を算出するきっかけに• 確率的事象をとらえるための「統計」– 偶然に左右されるギャンブルからの発展– 推定、検定、標本などの理論の発展に⇒ いまや、ビッグデータの分析から何かを析出することも「統計実務基礎知識」より

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② 統計と歴史
もともと「統計」は、国力を計ることからはじまった
時代

古代
中世
近世15C
～
16C

近代18C
～

裁判国家
(司法国家)

歴史的な動き統計

徴税、兵役のために、領域内を調査（古来、世界各国で）目的を達成するために必要な特定の人だ
けを調査

行政国家

• 重商主義・家族を中心とした統治• 「一家郎党と一家の父」と「国家と主権者」の関係• ヨーロッパにおける人口学の発展

経済は「家族」を通じて「人口」に介入

統治国家• 人口に関する規則性の発見・家族に還元できない現象の計量化• 家族のモデルから脱却• 「政治経済学」の成立と、統治＝政府の経済と人口への介入• 人口を細部にわたるまで管理

経済は直接「人口」に介入

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「カテゴリー化」して「数え上げ」• 1820～1840年の「印刷された数字の雪崩」– 多くの統計数字が発行されるが、数字を印刷しただ
けでは何のことか分からない– 人々を記述するための新たな行政的-科学的カテゴ
リーが導入される– 導入された概念は、官僚や学者などの専門家が人々を描き出すのに利用しただけでなく、人々が自分自身や他人を新たな方法で描き出し、理解することも可能にした⇒単に数えるのではなく「カテゴリー化して」数え上げる発想が生まれ、社会統計データなどが進展
Ian Hacking “Biopower and the Avalanche of Printed Numbers”, Humanities in Society, Vol.5, 1982,
pp.279-295 （「生権力と印刷された数字の雪崩」『思想』No.1057, 2012 岡澤康浩(訳)）13

「医療」や「経済」での統計の発展• 「確率」は１７世紀に突然今のような形となったが、大量データを確率論的に扱う「統計」の概念は、１９世紀にじわじわと生じた。
• 「科学」と結びつき、科学的手法の重要要素としての意味を持つように– 不確実性の減少・不確実な部分を確率論で扱う– 「平均人」からの差 ⇒ 個性の無視 ⇒優生学への傾向• 「すでに確率・統計化は完了している。そして、現実との矛盾が、あちこちで露呈している」（竹内啓）竹内啓 他(2000)「確率・統計化した社会のゆくえ」、『現代思想』2000年1月号 特集 確率化する社会』p.84-99

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③ 統計学の分類の例

資料の整理
表やグラフ
平均値や中央値
相関

•
•
•

推定
検定
分散分析

確率を使う

統
計

記述統計学

頻度論

推測統計学
数理統計学

ベイズ統計

多変量解析
ベクトルと行列を多用涌井良幸 他. (2015). 「統計学の図鑑」. 技術評論社

•
•
•

ベイズ推定
ベイジアンネット
ワーク
ベイズ決定

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３．数学と統計学と科学

数学の特質• 「数学の本質は、そのときどきの状況を冷静に判断し、しかも全体の大きな流れを見失うことなく、論理的に、理性的に考えを進めることにあります」• 「数学は言葉と並んで、人間が人間であることを最も鮮明にあらわすものです。しかも文学や音楽と同じように、毎日毎日の努力を積
み重ねてはじめて身につけることができます」
宇沢弘文. (1998). 「好きになる数学入門」. 岩波書店.

統計学とは• 統計学（Statistics）は、
データをもとに対象となる現象を記述し、さらに現象のモデルを構築することによって、対象に関する知見を得るための方法論を提供する学問• 統計学の定義をめぐる分類軸① 汎用性と個別性
諸分野を横断的に貫く方法論であり、科学の文法の性格② 帰納と演繹
数学は演繹的推論、統計学は帰納的推論。
統計学に科学性を持たせるために演繹的推論を加味③ 検証的データ解析と探索的データ解析「理論の確認のためのデータ」と「データからの理論の探索」④ 理論と計算数理統計学や統計的決定理論などの数学的な理論と計算機の利用を前提とした手法の体系
日本学術会議「大学教育の分野別質保証のための教育課程編成上の参照基準 統計学分野」(H27.12.17)

「科学は統計の学問である」• 「できるだけ条件を同じくして、あるいは同じような条件のものを選んで…多数の資料について、測定をした
結果を、全体的に眺めて、全体としての傾向を見るというやり方」• 「科学には本来限界があって、広い意味での再現可能の現象を、自然界から抜き出して、それを統計的に究明していく、そういう性質の学問である」• 「全体の中の個の問題、あるいは予期されないことがただ一度おきたというような場合には、役に立たない」（人生論や、個の動きなどは得意分野ではない）
中谷宇吉郎. (1958). 「科学の方法」. 岩波書店.

• 高等学校数学科では､「数学的活動の一層の充実」や「統計教育の一層の充実」• 高等学校数学における主体的・対話的で深い学びとは、「数学的活動を充実した学び」• 数学はその抽象性ゆえ、前提条件を満たせば結果をさまざまな事柄に適用できる（数学の実用性）• 統計的な内容は数学の実用性を生徒に感じ取らせる、適した内容
長尾篤志. (2019年3月). 「新学習指導要領で強化された統計教育のポイント」. 『統計調査ニュース』(388), 1. https://www.stat.go.jp/info/t-news/pdf/1903.pdf

４．統計をみるときの注意点
世の中には、さまざまな統計がある
一つのことがらに対して複数の統計があり、数字が異なることさえあるので、統計の定義の違いに注意島根県の産業別人口

例:島根県の産業別人口・平成27年国勢調査（H27.10調査）就業者数とH28経済センサス-活動調査（H28.6調査）従業者数で大きな違い。
→調査日だけでなく、調査対象の扱いや数え方に違い• 国勢調査は県内居住者の主な職業のみを調べるため、副業はカウントされない。
• 経済センサスは事業所が雇っている人数を調べるため、結果的に他県からの通勤者や副業を持つ人もカウントされる。
また、農林漁業の個人業主や公務員などは調査対象外で、カウントされない。
• 国勢調査の就業者の「うち雇用者数」をみると経済センサスの数値と似た数字に。
→統計の定義をよく読み、目的に合う統計を使うことが理想

H28経済センサス-活
うち雇用者
就業者数 （役員を含む） 動調査
従業者数
H27国勢調査

総数（産業大分類）

342,994

284,703

290,557

Ａ 農業，林業

23,770

5,062

5,769

306

294

294

Ｄ 建設業

30,99825,31827,364

Ｅ 製造業

45,72942,62343,920Ｆ 電気・ガス・熱供給・水道業

2,444

2,435

1,601

Ｇ 情報通信業

3,433

3,233

3,805

Ｈ 運輸業，郵便業

12,443

11,846

12,270

Ｉ 卸売業，小売業

50,77743,60557,760

Ｊ 金融業，保険業

7,076

6,837

7,714

Ｋ 不動産業，物品賃貸業

3,518

2,918

5,092

Ｌ 学術研究，専門・技術サービ
ス業

8,906

7,169

6,780

Ｍ 宿泊業，飲食サービス業

18,042

14,49024,392

Ｎ 生活関連サービス業，娯楽業

10,8407,339

11,452

Ｏ 教育，学習支援業

17,651

16,634

6,654

Ｐ 医療，福祉

54,46552,69150,496

Ｑ 複合サービス事業

5,437

5,306

3,903

19,875

16,972

21,291

15,867

15,867

…

8,579

2,863

…

Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業

Ｒ サービス業（他に分類されないもの）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く）
Ｔ 分類不能の産業

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① 統計を見たり、使ったりするときの注意
1. 表題をよく読む。
2. 頭注・脚注・資料出所などをよく見る。
3. 単位を確かめる。
4. 比率については、何を何で割ったものかをよく調べる。
5. 指数に
ついては、
基準に十分
注意する。

6. 平均だけでなく、散らばりもよく調べる。
7. 相関関係が強いからといっても、一方が他方の原因であるとすぐに決めない。
8. 標本の選ばれ方が無作為であるかないかに注意する。
9. 統計グラフを見誤らない。

島根県「中学生のための統計」p.62

23

② 「統計のウソを見破る五つのカギ」• 誰がそういっているのか（統計の出所に注意）– 調査ソースがしっかりしていても、誰がコメントしているか、全面的に支持できるかを確認。

• どういう方法でわかったのか？（調査方法に注意）– どんなサンプルに対する調査か。回収率（回答率）はどれくらいあるか。

• 足りないデータはないか？（隠されている資料に注意）– 母数はいくつで、何と比較しているか。単なる相関関係を因果関係と思い込んでいないか。

• いっていることが違ってやしないか?
（問題のすり替えに注意）– 関係ないものと比較していないか。

• 意味があるかしら？（どこかおかしくないか？）– 数字と現実とがずれていないか。数字が正確すぎないか。
ダレル・ハフ（1968）「統計でウソをつく法」 講談社ブルーバックス24

③ 数学的分析だけでは問題は解決できない• 問題を見つける力（問題発見力）– 現場にも足を運んで、いろいろな経験を• 問題を解く力（分析力）– 数学的な分析• 結果を使わせる力（実行・表現力）– プレゼンや具体化の力– KKD（勘・経験・度胸）も大事
河本薫（2013）「会社を変える分析の力」講談社現代新書⇒意志決定に役に立てる

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５．統計のありかe-Stat
基幹統計（53統計）をはじめ、国が作成する各種統計を探すことができます。

27

社会生活統計指標28

しまね統計情報データベース
島根県の統計情報を掲載「統計指標でみる島根のすがた」で独自のランキングを掲載

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教材の参考になるサイトなど•

総務省統計局「なるほど統計学園」– 子どもたちが統計に親しみを感じながら、統計をさまざまな角度から学ぶことができる– 先生向けの資料も掲載– https://www.stat.go.jp/naruhodo/index.html•

総務省政策統括官室「 統計の調査環境の整備」– 中学生以上向け、高校生以上向けの統計教材を紹介– https://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/info/guide/stkankyo.htm•

日本統計学会・統計数理研究所「センサス＠スクール」– 生徒に実際のデータ，しかも「生徒自身のデータ」を通して統計を学習する環境を提供– https://census.ism.ac.jp/cas/•

日本統計学会統計教育分科会「データで学ぶ！統計・データサイエンス活用授業のための教材ダウンロードサイト」– カテゴリ分けされたデータセットや授業ワークシート等の教材がダウンロード可能– https://statds.jp/data/•

独立行政法人科学技術振興機構理科ねっとわーく「科学の道具箱」– 身近なデータ活用・統計分析の実例紹介、実際のデータ集、データを分析・処理するためのソフトウェア、統計グラフや統計概念の学習教材等で構成– https://rika-net.com/contents/cp0530/contents/index.html

統計を詳しく学びたい人のために
毎年、統計局がオンライン講座を開催• 社会人のためのデータサイエンス入門（https://gacco.org/stat-japan/ ）• 社会人のためのデータサイエンス演習（https://gacco.org/stat-japan2/ ）• 誰でも使える 統計オープンデータ（https://gacco.org/stat-japan3/ ）32

統計データ分析にかかる主なコンペ• 統計グラフコンクール
https://www.pref.shimane.lg.jp/admin/pref/toukei/kyoukai/graphconcours/• 統計データ分析コンペティション
https://www.nstac.go.jp/statcompe/• スポーツデータ解析コンペティション
https://sports.ywebsys.net/• 地方創生★政策アイデアコンテスト
https://contest.resas-portal.go.jp/2022/※ 今年度の募集は終わっていますが、来年度以降の指導・応募の参考にしてください。
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令和４年度

島根県統計グラフコンクール

島根県では、統計知識の普及と統計の表現技術の研さんのため、県内の小学生、中学生、高校生、大学生及び一般から統計グラフを募集します。
疑問に感じていることや不思議に思っていることはありませんか？それを自分なりに調べてグラフにまとめてみよう！！意外な発見があるかも。たくさんのご応募お待ちしています。
テーマはなんでも
応募資格：島根県に在住、在学、在勤する人
OK！
第１部～第４部 小中学校の児童・生徒
あなたの作品をお待
ちしています！！
第５部：高等学校以上の生徒・学生・一般
パソコン統計グラフの部：小学校の児童以上
課
題：自由規
格：Ｂ２判（仕上げ寸法７２．８㎝×５１．５㎝）
募集期間：令和４年7月11日(月)～9月7日(水) 必着
入賞区分：特選・入選・佳作・努力賞・学校奨励賞
入賞発表：10月14日(金)島根県の募集要領などはhttps://www.pref.shimane.lg.jp/admin/pref/toukei/kyoukai/graphconcours/
県優秀作品は全国コンクールにhttps://www.sinfonica.or.jp/tokei/graph/index.html

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統計グラフコンクールの審査基準
ア 共通基準①誤りはないか目盛り、単位の取り方、文字・数字、脱字、記入漏れ②書き落としはないか
資料の出所、観察・調査の方法③的確か見出し（主題）の表現、配色

イ 部別基準(該当部分)① 統計データを正しく理解してグラフ化することによって、データの持つ事象が理解されやすくなるように工夫されているか。
② 訴えたい主題が的確にグラフに表れているか。また、主題は斬新で興味を喚起するものであるか。
③ パソコン統計グラフの部では、パソコンの機能を十分に活用したものであるか。
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統計データ分析コンペティション• 総務省統計局、（独法）
統計センター、統計数理研究所、（一財）日本統計協会の共催• 地域別の統計をまとめた
SSDSE（教育用標準デー
タセット）を用いた統計
データ分析論文を募集• 優秀作品には総務大臣賞をはじめ各賞が授与。
受賞論文は統計専門誌に掲載• 過去の優秀作品はこちら
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スポーツデータ解析コンペティション• 主催
日本統計学会スポーツ
統計分科会
情報・システム研究機
構統計数理研究所• 実際のスポーツデータ
を使って分析
– 2022年は、野球、サッカー、柔道、eスポーツ– 高校生向けコンペは一般とは別に開催。
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地方創生★政策アイデアコンテスト• 主催：内閣府地方創生推進室
共催：経済産業省• 地域経済分析システムRESASを活用し、地域課題の分析を踏まえた、地域を元気にする
ような政策アイデアを募集• 優秀作品には各種表彰あり。
• 前回の優秀作品はこちら

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６．出前講座のご案内など

統計の見方・使い方に関する出前講座を行っています• さまざまな場面で統計に基づいて考えることが求められるようになっており、国でも「証拠に基づく政策立案」（ＥＢＰＭ）を進めています。
• 島根県では、統計データを積極的に利活用していただけるよう、出前講座を行っています。内容はご要望に応じますので、お気軽にご相談ください。
これまで実施した主な内容• 高校・大学向け
統計データの紹介や、統計を見るとき作るときの注意点
https://pref.shimane-toukei.jp/index.php?view=23327• 中学校向け
人口ピラミッドづくりを通じたグラフづくりのポイント。
ふるさとを考えるきっかけにも
https://www.pref.shimane.lg.jp/admin/pref/toukei/hukyu/demae.html• 小学校・一般向けも、ご要望に応じます。

これまで実施した主な内容
統計データの紹介

データの探し方

データを見るとき作るときの注意点【詳しくはこちらまで】
島根県政策企画局統計調査課
統計分析スタッフ
690-8501 松江市殿町1
電話 0852-22-5074
FAX 0852-22-6044

参考文献等
•

•

•
•
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•

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•

G. Cobb (1992). Teaching statistics. L. A. Steen (Ed), •Heeding the Call for Change: Suggestions for
Curricular Acction (p. 3-43).
•
Department of Labor, Washington, DC. Secretary’s•
Commission on Achieving Necessary Skills. (1992.4).
Learning a Living: A Blueprint for High Performance. A
SCANS Report for America 2000.
•
https://eric.ed.gov/?id=ED346348
I. Hacking. (2012). 政権力と印刷された数字の雪崩.
(岡澤康浩, 訳) 思想(1057), 76-101.
ダレル・ハフ. (1968). 統計でウソをつく方法. 講談社. •宇沢弘文. (1998). 好きになる数学入門. 岩波書店.
河本薫. (2013). 会社を変える分析の力. 講談社.
•
見坊豪紀, 金田一京助, 金田一春彦, 柴田武, 市川孝,
飛田良文 (共同編集). (2007). 三省堂国語辞典 第六版. 三省堂.
公益財団法人統計情報研究開発センター. (2021).
統計実務基礎知識（令和3年3月改定）. 公益財団法•
人統計情報研究開発センター.
江本真理子. (2016.9.13). 「意外と知らない”21世紀型スキル”: 」
https://ueric.uchida.co.jp/index.cfm/14,2658,50,html
総務省統計局. (日付不明). 「データ」と「統計」はどこが違う？ 統計学習の指導のために先生向け:
https://www.stat.go.jp/teacher/statistics.html#mean

竹内啓 他. (2000). 確率・統計化した社会のゆくえ.
現代思想, 28(1), 84-99.
中谷宇吉郎. (1958). 科学の方法. 岩波書店.
長尾篤志. (2019.3). 新学習指導要領で強化された
統計教育のポイント. 統計調査ニュース(388), 1.
https://www.stat.go.jp/info/t-news/pdf/1903.pdf
渡辺美智子, 三浦由己. (2012). 統計教育の新展開
初等中等教育における統計必修化. 著: 渡辺美智子,
椿広計, 問題解決学としての統計学 (p. 1-26). 株式会社 日科技連出版社.
島根県統計協会. (1997). 中学生のための統計教室（再版）. 島根県統計協会.
日本学術会議数理科学委員会統計学分野の参照
基準検討分科会. (2015.12.17). 大学教育の分野別
質保証のための教育課程編成上の参照基準 統計学分野.
https://www.scj.go.jp/ja/member/iinkai/daigakuhosy
o/daigakuhosyo.html
涌井良幸, 涌井貞美. (2015). 統計学の図鑑. 技術評
論社.

SCANS REPORT（1992）••

A Three-Part Foundation– Basic Skills:
Reads, writes, performs arithmetic
and mathematical operations,listens and speaks– Thinking Skills:
Thinks creatively, makes decisions,solves problems, visualizes, knows
how to learn, and reasons– Personal Qualities:
Displays responsibility, self-esteem,sociability, self-management, andintegrity and honesty• ＜三つの基本スキル＞– Basic Skills（基礎スキル）

Five Workplace Competencies– Resources: Identifies, organizes,
plans, and allocates resources– Interpersonal: Works with others– Information: Acquires and uses
information– Systems: Understands complex
inter-relationships– Technology: Works with a variety oftechnologies• ＜五つのコンピテンシー＞– Resources（資源配分能力）

https://eric.ed.gov/?id=ED346348•

マニュアルや指示書、グラフ、スケジュール表、リポート、手紙、フローチャートなどのドキュメントを読み書き
するスキル

•

実生活の中で整数やパーセントの概念を使って計算機を使わずに計算できたり、図表やグラフを使って数量を伝えたりするスキル
話を聞く能力。聞き手や状況に応じて話すスキル•– Thinking Skills（思考スキル）
•
•
•
•
•
•

想像したり、情報を結び付けたりして新しい可能性などを創造するスキル
リスク等を考慮して複数の選択肢から意思を決定するスキル
問題を認識して原因を明らかにし解決するスキル
想像するスキル（レシピを読んで、味を想像するなど）
新しい知識やスキルを学び、新しい状況に対応するスキル
ルールや原理の背景にあるものを推し量ったり、論じたりするスキル– Personal Qualities(人間的資質)
•
•
•

•

責任感、自尊心、社会性を持つこと自己が持つ能力を正しく評価して、管理する資質
決定や行動に際して誠実であること

目的を達成できるように時間、お金、材料、場所、人材を配分する能力– Interpersonal（人間関係能力）•

チームに貢献したり、人に教えたり、顧客を満足させるサービスができたり、リーダーシップを発揮したり、合意できるように交渉したり、多様な人々と働いたりする能力– Information（情報収集・整理能力）•

情報を収集し、評価し、体系化し、維持し、解釈して伝えたり、コンピュータを使って処理したりする能力– Systems（組織理解・設計・改善能力）•

社会や組織、技術の複雑な相互関係を理解し、観察して改善していく能力– Technology（技術操作能力）•

コンピュータなどのツールを選び、適切な手順で使い、メンテナンスし、そのトラブルに対処する能力

https://ueric.uchida.co.jp/index.cfm/14,2658,50,html

Cobb’s report（1992）• Emphasize Statistical Thinking• 統計リテラシーや推論力（数学的展開）より、統計的思
考力（統計的問題解決力）をより重視する• More Data and Concepts, Less Theory andFewer Recipes• 理論や公式、計算方法は控えめにして、データそのものや統計的な考え方を重視する• Foster Active Learning• 問題解決の活動を行う
CobbWG. (1992). Teaching statistics. : SteenALynn (編), Heeding the Call for Change: Suggestions for CurricularAcction (p. 3-43).
渡辺美智子, 三浦由己. (2012). 「統計教育の新展開 初等中等教育における統計必修化」. 渡辺美智子, 椿広計,
『問題解決学としての統計学』 (p.1-26). 株式会社 日科技連出版社.に解説