文系学生を対象とした高等学校情報科での知識習得の現状－2024 年度の結果と傾向－
小河 智佳子*1
Email: chika-co@tf7.so-net.ne.jp*1: 広島修道大学経済科学部◎Key Words 高等学校情報科，学習指導要領，検定教科書，文系学生，重要語句の理解度

1.

背景と目的

全国の大学で，データサイエンスや AI に関する科目の導入が進められている。「AI 戦略 2022」では，「文理を問わず，全ての大学・高専生が，課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AI を習得すること」(1)を具体目標のひとつに設定されている。
筆者の所属大学においても，2024 年度に情報教育の科目改訂が行われ，これまでの情報機器の利活用力を修得する演習科目に加えて，データサイエンスやプログラミングの基礎を学ぶ科目を新規開講し，データサイエンスの基礎科目である「データサイエンス概論」も，全学部の 1 年生が履修必修することになった。
一方で，高等学校の情報教育でも，2022 年度に科目改訂した必修科目「情報Ⅰ」にて，ビッグデータやプログラミング，シミュレーション等の項目が新たに追加されている。
このように，近年は，これまで行われてきた情報教育に加えて，データサイエンスや AI に関する内容が追加導入されている変革期である。大学では，2024 年度までは主に旧課程の「社会と情報」や「情報の科学」を履修した学生が入学してくるが，2025 年度以降は「情報Ⅰ」を履修した学生が入学するようになる。さらに，大学入試にも「情報Ⅰ」が導入される。
これらのことから，これまでも学生の高等学校等の教育内容の理解度等の状況をふまえた学習内容を提供することを課題としてきたが，この数年は特に入学者の理解度に合わせて柔軟に授業内容を変えていくべき時期であると考えられる。
学生の高等学校での理解度を調査する先行研究として,相澤（2015）(2)が，「社会と情報」の検定教科書の各索引に記載されている語句を抽出した質問紙による調査を実施し，多くの学生が情報活用能力における基礎的な知識を身に付けられていない状況を報告している。
上記を参考にして，情報の科学的な理解に基づいた知識と重要語句の関連について，2019 年度から文系学生を対象とした理解度調査を実施した研究を継続的に行っている。「情報Ⅰ」に関する研究では，小河（2022）(3)
にて，全教科書の記載内容の特徴を分析した。さらに，小河（2023）(4)にて，「社会と情報」と同様の方法を用いて教科書の索引から語句を抽出し，重要語句の整理分類を行った。
本発表では，小河（2023）(4)での重要語句の分類結果を用いた新たな理解度調査を，自身が授業を担当する 2大学にて実施し，結果と傾向を報告する。先述したように，今回の調査対象である 1 年生は，旧課程の情報科目を学んできた学生であることから，「情報Ⅰ」にて新たに追加された統計処理（ビッグデータの解析）やプログラミング等の語句の理解度が低いことが想定されるが，大学教育で求められているデータサイエンス教育を行う参考等にしたいと考え，新科目での調査を実施することとした。

2.

調査対象

今回の調査は，S 大学の 1 年生が履修可能な選択科目「情報基礎演習」と「情報応用演習」，および，B 大学1 年生の必修科目「コンピュータ演習Ⅰ」を履修している学生のうち，それぞれ再履修等による2 年生以上を除いた 1 年生を対象とする。
S 大学の 2 科目は，カリキュラム改訂に伴い今年度から開講した新科目である。「情報基礎演習」は，文書の編集や表計算，プレゼンテーションの基礎，情報モラルとセキュリティ等を学ぶ演習科目である。
「情報応用演習」は，長文の編集や文書の校閲，関数やピボットテーブル等の機能を用いた文書作成やデータ処理を学ぶ科目である。「情報基礎演習」の単位を取得していない学生でも履修が可能であり，履修期間中に基礎と応用を選ぶ上での参考資料を提示することで，学生が自身の判断で履修登録ができるようにしている。また，B 大学の「コンピュータ演習Ⅰ」は，S 大学の「情報基礎演習」と同等の内容の科目である。
対象人数は，S 大学では「情報基礎演習」（以下，S大学基礎）は 85 名，「情報応用演習」（以下，S 大学
応用）は 36 名の計 121 名，B 大学の対象者は 78 名とし，合わせて 199 名である。

3.

調査方法

今回の調査は，各大学の LMS（Learning ManagementSystem）のアンケート機能を用いて実施する。S 大学はMoodle，B 大学は e-Campus を用いる。授業内容が本調査に影響しないよう，第 1 回目であるオリエンテーション回に実施する。
調査項目は，「社会と情報」での調査と同様に(1)自分専用のコンピュータの有無と利用状況，(2)高等学校等での情報科目の履修状況，(3)重要語句の理解度の 3 項目で構成する。
(1)では，自分専用のコンピュータの有無（タブレット端末は含むが，スマートフォン等の携帯電話は含まない）

を，「持っている」「家族で共有している」「持っていない」の三択で回答してもらう。さらに，自分専用のコンピュータを「持っている」または「家族で共有している」と回答した学生の利用状況を，「ほぼ毎日利用している」「たまに利用している」「ほとんど利用していない」の三択で回答してもらう。
(2)は，高等学校等で履修した情報科目の科目名を問う内容である。複数回答可とし，商業科や工業科等で共通教科情報科以外を履修した学生は「その他」を，科目名が不明な学生は「わからない」を選択する。
(3)では，小河（2023）(4)にて分類した「情報Ⅰ」の 192の重要語句のうち，8 種数以上の教科書（全 12 冊）で記載があった 162 の重要語句を用いた 5 件法での調査を実施する。それぞれの回答を，「大変よく理解している」を 5 点，「やや理解している」を 4 点,「どちらともいえない」を 3 点，「あまり理解していない」を 2 点，「全く理解していない」を 1 点として点数化し，平均点が高い語句（3.5 点以上）と低い語句（1.5 点未満）を算出する。さらに，これらの語句を，高等学校学習指導要領の「情報の科学的な理解」に関する項目等に照らし合わせて分類を行う。

4. 調査結果
4.1 有効回答数
有効回答数（有効回答率）は，S 大学基礎では 80（94.1%），
S 大学応用では31（86.1%）の計 111（91.7%），
B 大学は 75（96.2%）であり，全体で 186（93.4%）であった。

4.2 自分専用のコンピュータの有無と利用状況「自分専用のコンピュータを持っている」と回答した
学生の割合は，S 大学基礎では 79 名（98.8%），S 大学
応用では 30 名（96.8%），B 大学では 74 名（98.7%）であった。また，「家族で共有している」と回答した学生
は，S 大学基礎と S 大学応用でそれぞれ 1 名ずつ，「持っていない」と回答した学生は，B 大学で 1 名であった。
さらに，「自分専用のコンピュータを持っている」または「家族で共有している」と回答した学生を対象としたコンピュータの利用状況の結果を表 1 に示す。
「ほぼ毎日利用している」または「たまに利用している」と回答した学生は，いずれの集団も 7 割を超えていた。
表 1 コンピュータを所持している学生の利用状況（単位：人 ＊括弧内の数字は集団毎の割合）
S 大学
S 大学
B 大学
基礎
応用
ほぼ毎日利用
19827(23.8%)(25.8%)(36.5%)
している
たまに利用
42
1425(52.5%)(45.2%)(33.8%)
している
ほとんど利用19922(23.8%)(29.0%)(29.7%)
していない
合計

80

3174

4.3 高等学校等での情報科目の履修状況
表 2 は，高等学校等で履修した情報科目と人数である。本設問は複数回答可であるため，合計値はそれぞれの集団の有効回答数を上回る結果となった。S 大学基礎と B 大学では，6 割以上の学生が自分の履修した科目を把握しており，その多くが「社会と情報」と回答しているが，S 大学応用では 5 割弱の学生が「わからない」を選択した。
表 2 高等学校で履修した情報科目（複数回答可）（単位：人 ＊括弧内の数字は集団毎の割合）
S 大学
S 大学
科目
B 大学
基礎応用
43
1145
社会と情報
(53.8%)(34.4%)(59.2%)
2
1
2
情報の科学(2.5%)(3.1%)(2.6%)
3
3
1
情報 A(3.8%)(9.4%)(1.3%)
100
情報 B(1.3%)
(0%)
(0%)
000
情報 C
(0%)
(0%)
(0%)
334
その他
(3.8%)(9.4%)(5.3%)
31
14
24
わからない(38.8%)(43.8%)(31.6%)
合計

83

32

76

4.4 重要語句の理解度
集団毎の重要語句の回答数と割合を表 3 に示す。
いずれの集団も，「大変よく理解している」または「やや理解している」と回答した割合を合わせると25%程度であり，「あまり理解していない」または「全く理解していない」と回答した割合を合わせると 6 割程度であったことから，全体的に理解度が低い傾向がみられる。
表 3 重要語句の回答数と割合（＊括弧内の数字は集団毎の割合）
S 大学
S 大学
B 大学
基礎
応用
大変よく理解
1167
459
1172
(9.0%)(9.1%)(9.6%)
している
やや理解
2211
970
2174
(17.1%)(19.3%)(17.9%)
している
どちらとも
1439
613
1239
(11.1%)(12.2%)(10.2%)
いえない
あまり理解
2722
1195
1875
(21.0%)(23.8%)(15.4%)
していない
全く理解
5421
1785
5690
(41.8%)(35.5%)(46.8%)していない

表 4 情報の科学的理解に基づいた知識の分類（大項目）における各項目と全体の平均点
語
S 大学 S 大学
句B 大学
基礎
応用数
①情報と情報技術を活用し
46
1.98
2.08
1.98
た問題の発見・解決等の方法②情報化の進展が社会の中
12
3.11
3.05
2.96
で果たす役割や影響③情報に関する法律・規則・ 22
2.73
2.73
2.62
マナー
④個人が果たす役割や責任 18
2.38
2.59
2.36
等
⑤その他（情報及び情報技術64
2.22
2.41
2.23
に関する基礎理論等）
全体
162
2.30
2.43
2.28

表 4 は，学習指導要領における情報の科学的な理解に基づいた知識の分類のうち，5 つの大項目に該当する語句数と，それぞれの集団の平均点を算出した結果である。
項目によって重要語句数が異なるが，いずれの集団も，「②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響」の平均点が高く，「①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法」の平均点が低い傾向がみられた。
さらに細かく傾向を分析するため，平均点が 3.5 以上の語句を理解度が高い語句，平均点が 1.5 点未満の語句を理解度が低い語句とし，それぞれを学習指導要領における情報の科学的な理解に基づいた知識の分類の 18 の小項目に照らし合わせた。
集団毎の理解度が高い語句と低い語句の一覧を，表 5 と表 6 に示す。
理解度が高い語句は，「②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響」の「1）情報化の進展により発展した事項」と「④個人が果たす役割や責任等」の「2）情報管理とセキュリティ対策」が比較的多い。一方で，理解度が低い語句は，「①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法」の「2）統計処理（ビッグデータの解析を含む）」や「3）プログラミング」，「⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論等）」の各小項目に該当する語句に多い傾向がみられた。
統計処理やプログラミングは，「情報Ⅰ」から導入された内容だが，基礎理論に関しては，新旧科目問わず取り扱いのある内容である。

表 5 理解度が高い語句（平均 3.5 点以上）
大項目
①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響③情報に関する法律・規則・マナー④個人が果たす役割や責任等⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論等）

小項目

S 大学基礎プレゼンテーション

語句S 大学応用プレゼンテーション

B 大学1）問題の発見・解決
プレゼンテーションの方法
2）統計処理（ビッグ 中央値（メジアン）
データの解析を含む）
5）情報デザイン
ユニバーサルデザイン ユニバーサルデザイン
1）情報化の進展によ SNS，電子マネー，コミ SNS，電子マネー，コミ SNS，コミュニケーショ
り発展した事項ュニケーション，電子 ュニケーション
ン，電子マネー
メール2）情報化により発生 信ぴょう性
信ぴょう性
した問題
1）個人情報の保護に 個人情報，個人情報保 個人情報
個人情報関する法律
護法，肖像権
2）知的財産に関する 著作権，引用
著作権，著作権法
著作権法律6）規則・マナー
メディアリテラシー
2）情報管理とセキュ パスワード，コンピュ パスワード，コンピュ パスワード，コンピュ
リティ対策
ータウイルス，ユーザ ータウイルス，ユーザ ータウイルス，ユーザ
ID
ID
ID，不正アクセス
2）情報のディジタル メディア
フォント
メディア
化とその特徴（表現や伝達を含む）
3）ネットワーク，デ Wi-Fi，インターネット， Wi-Fi，インターネット， データ，インターネッ
ータ通信に関する基 データ
データ，URL
ト，URL
礎的事項等
語句数
21
1714

表 6 理解度が低い語句（平均 1.5 点未満）
大項目
①情報と情報技術を活用した問題の発見・解決等の方法②情報化の進展が社会の中で果たす役割や影響③情報に関する法律・規則・マナー④個人が果たす役割や責任等⑤その他（情報及び情報技術に関する基礎理論等）

5.

小項目

S 大学基礎KJ 法，PDCA サイクル

語句
S 大学応用B 大学
1）問題の発見・解決
KJ 法の方法
2）統計処理（ビッグ 名義尺度，クロス集計， 量的データ，名義尺度， クロス集計，間隔尺度，データの解析を含む） リレーショナルデータ クロス集計，順序尺度， 名義尺度，順序尺度，ベース，順序尺度，間 間隔尺度，欠損値，比 リレーショナルデータ
隔尺度，質的データ， 例尺度
ベース，欠損値，質的デ欠損値，テキストマイータ，比例尺度
ニング，外れ値，量的データ，比例尺度
3）プログラミング
順次構造，CSS，演算 演算子，アクティビテ 順次構造，CSS，演算子子，アクティビティ図， ィ図
引数IoT1）情報化の進展によ IoTり発展した事項
1）個人情報の保護に パブリシティ権
パブリシティ権関する法律
2）知的財産に関する 実用新案権
実用新案権法律
3）サイバー犯罪に関 ISP（プロバイダ）
ISP（プロバイダ）
ISP（プロバイダ）する法律
1）情報の発信，受信 平文
平文，共通鍵暗号方式，に関する留意事項
公開鍵暗号方式
2）情報管理とセキュ 可用性，マルウェア
可用性
リティ対策
1）コンピュータによ API，論理回路，ドロー 論理回路
論理回路，補助記憶装る情報処理
系ソフトウェア
置，ドロー系ソフトウ
ェア2）情報のディジタル ASCII，可逆圧縮，加法 ASCII，加法混色
ASCII，加法混色化とその特徴（表現 混色，JPEG，非可逆圧や伝達を含む）
縮，Unicode（ユニコード）
3）ネットワーク，デ IPv6，DNS，SMTP， DNS，POP
IPv6，DNS，SMTP，
IMAP
ータ通信に関する基 IMAP，WAN，POP
礎的事項等
語句数
40
1628

考察と今後の課題

今回の調査では，S 大学と B 大学の 2 大学を対象とした。また，これまでの 1 大学 1 集団での調査とは異なり，S 大学では 1 年生の前期から基礎科目と応用科目を選択して履修できることから，計3 集団での調査を実施して語句の理解度の傾向分析を試みた。
重要語句の理解度については，
これまでの調査結果同様に，学習内容の範囲が広く重要語句数も多い情報及び情報技術に関する基礎理論等に関する語句の平均点が低いことから，大学での情報教育でも引き続き，これらを補う授業内容を提供する必要があると考えられる。
一方で，当初想定していたように，統計処理（ビッグデー
タの解析）やプログラミング等は，高等学校での学習範囲ではなかったため，調査結果も理解度が低い語句として算出された。
今後の課題は，データサイエンスに関する新しい学習
内容に関しては，IoT といった情報化の進展により発展した事項に関する語句の理解度が低かった結果もふまえ，学生が興味を持てるよう，社会で起きている変化や身近なIoTについて取り入れた授業構成を考えていくこと，さらに，演習科目でも統計の考え方や Excel の関数を取り入れて，学生の理解度と共に情報機器の利活用力も向上させること，引き続き，学生の理解度に沿った学びを提供することである。

主な参考文献・URL
(1)
(2)

(3)

(4)

内閣府：「AI 戦略 2022」，
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf（アクセス日：2024 年 6 月 30 日）
相澤崇：“高等学校「情報」における知識の習得状況－初年次の大学生に対する重要語句の理解度調査から－”，
日本教育情報学会年会論文集，第 31 回，pp.306-307，（2015）．
小河智佳子：“高等学校情報科の文部科学省検定済教科書「情報Ⅰ」における記載内容の特徴”，広島修道大学，経済科学研究，第 26 巻，第 1 号，pp.9-22，（2022）．
小河智佳子：“高等学校情報科の検定済教科書「情報Ⅰ」における重要語句の整理分類”，コンピュータ利用教育学会，
2023PCカンファレンス論文集，
pp.163-166，（2023）．