Vol.49

CON T E N T S【コラム】新しい学びの機会を広めたい─小学生とプログラミング─… 田島 篤
【解説】情報教育と国語教育の連携を考える… 阿部 圭一【解説】情報教育と統計教育 No.1

R による 1 行プログラミング… 奥村 晴彦

COLUMN

新しい学びの機会を広めたい

基応
専般

─小学生とプログラミング─

プログラミングという新しい学びの機会を，より多くの子供たちに届けたい─．こうした考えに基づき筆者の所属する日経 BP 社では小学生向けのプログラミング本を相次いで発行した．具体的には『小学生からはじめるわくわくプログラミング』（以下わくプロ，図 -1）を 2013 年 7 月に，『Raspberry Pi ではじめるどきどきプログラミング』
を 2014 年 2 月に発行

☆1

．わくプロは，米 MIT メディアラボが開発したビジュアルプログラミング環境「Scratch」を用いた小学生向けの自習書で，順調に版を重ねている．
わくプロの企画段階では，同社にとって大きな挑戦となる小学生向け書籍の発行を危惧する意見も多かった．それでも発行に踏み切れたのは，著者の阿部和広先生が 10 年以上にわたって小学生を対象にしたプログラミングのワークショップを実施しており（図 -2），その実践の場から得られた知見を書籍に盛り込んでもらえると確信したからだ．
一般に入門書では，限定した内容を平易に書くことに注力しがちである．対してわくプロの場合は，子供に本当に分かってもらえる丁寧な書き方に加え，ワークショップで実際にウケるポイント，理解するのが難しいポイントをしっかり押さえた内容にしていただいた．また，子供が紙面を通じて学びの場を疑似体験できるよう，本書の主人公であるニャタロ〜が試行錯誤しながらプログラムを作り上げていく過程を盛り込んだ構成にしていただいた．
このように著者が実践の場を通じて長年培ってきた知見を紙面に反映できたことが，さらには著者の強い要望に応じてフルカラーの書籍ながら本体価格を 1,900 円に抑えたことが，広くご活用いただけている理由だと考える．そしてもう 1 つ，著者が何より重視していたのが「わくわく感」．ページをめくることが楽しくなる紙面こそが，書籍で学び続けてもらうために不可欠な要素ではないだろうか．
読者からは「もっと続きをやりたい」という声をいただいている．これに応えるためには，継続的に学びの機会を提供していくことが大きな使命になる．阿部先生に倣って，継続的な取り組みとなるよう，書籍の枠を越えた活動をしていきたいと考えている．
田島 篤（日経 BP 社）

図 -1 『小学生からはじめる 図 -2 ワークショップの様子わくわくプログラミング』☆1

ほかにも『小学生から楽しむ Ruby プログラミング』（2014 年 7 月発行），『5 才からはじめるすくすくプログラミング』（2014 年 10 月発行），『スタディーノではじめるうきうきロボットプログラミング』（2014 年 11 月発行）がある．
LOGOTYPE DESIGN...Megumi Nakata, ILLUSTRATION&PAGE LAYOUT DESIGN...Miyu Kuno

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015687

ARTICLE

基 応
専 般

情報教育と国語教育の連携を考える阿部圭一（元静岡大学／愛知工業大学）

情報教育と国語教育との目標の重なり

中学校国語の目標もほぼ同じ記述である．
かつては国語の目標は文学鑑賞と日本語の基本運

情報教育と国語教育は，図 -1 に示すように一部重用能力に重点が置かれていた．左下前述の学習指導なった目標を持つ．目標が重なるということは，教要領の目標を見て分かるとおり，現在は表現・理解・育内容も重なる可能性や，同じ目標に対して異なる伝達というコミュニケーションの基本能力の育成に側面からアプローチする可能性がある．本稿では，もかなり重きを置くようになっている．これは，現両者がどのように重なっているかを検討し，その重行の 1 つ前（2002 年度から実施）の学習指導要領かなり部分に対して情報教育と国語教育の間でどのよら顕著である．実際，国語において高いシェアを占うな連携が考えられるかを考察する．ただし，める光村図書の教科書では，特に小学校でコミュニ（1）ここで言う「情報教育」は「情報処理教育」よりも広ケーションにかかわる活動に多くの授業時間を当てい概念である．両者の関係については後に述べる．
（2）国語教育には，小中高校だけでなく，大学にお☆1ている

めて書いたり発表したりする，など．
もちろん，国語教育における表現・理解・伝達とは，いて「日本語表現」などの科目名で開講されている日本人に対する日本語教育を含む．

．話し合う，調べて報告する，考えをまと主に日本語を用いてのという限定がある．一方，情では，まず情報教育と国語教育の重なりを巨視的報教育において扱われるコミュニケーション能力は，に見てみよう．現行の学習指導要領小学校国語の目

あらゆる情報の表現・理解・伝達に開かれたもので標は次のように規定されている．

ある．しかし，我々のコミュニケーションの大きな国語を適切に表現し正確に理解する能力を育成し，割合は言語すなわち日本語を介して行われる．した伝え合う力を高めるとともに，思考力や想像力及がって，国語教育と情報教育とはコミュニケーショ

び言語感覚を養い，国語に対する関心を深め国語ン能力の育成という分野で目標をほとんど共有してを尊重する態度を育てる．

いることになる．両者の連携が必須であるゆえんである．

情報教育

国語教育

1 つの事例
情報教育と国語教育の重なりを示す良い例が，中学校の国語の中で，優れた単元学習を永年続けたこ
情報処理教育図 -1688

情報教育と国語教育の目標の重なり

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015☆1

http://www.mitsumura-tosho.co.jp/kyokasho/s_kokugo/tangen/index.html/

授業での作業情報教育としての見方

１学年の国語教科書丸１冊の中から「ことば」と（1） いう単語の用例をすべて 1 枚ずつ別のカードに抜書きする

─（2）「ことば」という単語の使われ方や意味が同じものを集めて，分類したカードの山を作る

KJ 法の一段階
差異とか，それに基づく分類とかの概念をおぼろげながら得る（3）

カードの山のそれぞれに，それらのカードに共通する意味をニックネームとして付ける

情報の超要約作業
適切な見出し・ファイル名・フォルダ名・メールの件名を付ける作業と共通する

表 -1

大村はまの授業とその情報教育としての見方

情報の入力▪情報収集力▪情報選択力▪情報批判力▪情報理解力情報の処理▪（狭義の）情報処理力▪情報整理力必要がある．これらの能力は ICT によって支援される場合もあれば，人手によったり，ICT 以前の情報を「扱う」能力が重要となったりする場合もある．

情報の出力▪情報生成力▪情報伝達力図 -2各面で，図 -2 に示す多様な能力を総合的に伸ばす

言語，日本人にとって日本語は，情報の中で大きな割合と役割を占める．したがって，日本語で表された情報に対する上に挙げたさまざまな能力は，日情報を「扱う」ために必要な能力

本語を「話す」「聞く」「読む」「書く」能力と大きな共通部分を持つ．さらにはその背後にある「言語をとで有名な大村はまの授業の 1 つにある

☆2．この授業で大村は表 -1 の左欄に示す作業を生徒に行わせた．この作業によって，生徒一人ひとりが私家版の辞書の 1 項目を作ったことになる．

用いて考える」能力とも．これら 5 つの能力の育成
は国語教育の目的にほかならない．
豊福晋平は，ICT を単なる一斉授業のための補助的道具でなく，学習者主導の知的生産能力の育成
1)

この授業実践は情報教育と見ても通用すると，筆に活用する方向を提示している ．情報教育を，こ者は考える．表 -1 の右欄には，作業（2），（3）を情のような知的生産能力の育成のレベルで考えるなら報教育として見た内容を示す．

ば，国語教育との重なりはさらに大きくなる．

この授業は典型的な一例に過ぎないが，情報教育とも国語教育とも捉えることができる授業実践は多くあるだろう．以下では，この重なりへのアプロー
チを両方の側から検討した上で，両者の連携の在り方を考える．

国語教育の側からの考察
筆者は，やや総花的な表現である学習指導要領国語の目標をより具体的に解釈し，国語教育が大きく次の 3 分野に分けられると考えている．

情報教育の側からの考察
ICT（情報通信技術）を駆使した情報処理能力の育成という意味での情報処理教育は，情報教育の一（1）文学作品の鑑賞および創作（2）日本語という言語の理解およびその基本的運用能力（3）コミュニケーションの手段および思考力の基礎と部分でしかないというのが筆者の考えである．人がしての日本語能力

情報を「扱う」
ためには，情報の入力・処理・出力の人と人との間のコミュニケーションには，情緒☆2

大村はま・苅谷剛彦・苅谷夏子：教えることの復権，ちくま新書，p.038，(2003)

的・感情的側面も含まれるが，それは強引に（1）に含めるとして，（3）でのコミュニケーションは，「事情報処理 Vol.56 No.7 July 2015689

1．基礎的な言語能力
2．「型」に合わせる能力
3．情報をうまく伝える能力

3a．伝える内容を選ぶ能力
3b．伝える表現を選ぶ能力

4．情報機器を使う能力

表 -2

ソーシャル・メディアでのテキスト

野田尚史による日本語能力の分類
まとまった文章

コミュニケーション自体が目的（自己完結的コミュ 何らかの用件でのコミュニケーション（道具的コニケーション）のことが多いミュニケーション）
短く，内容も単純目的を達成するだけの長さ，内容感覚的・感情的説明的・論理的相手からの頻繁なフィードバックフィードバックがあるとは限らない

文脈共有・文脈依存性が高い

文脈共有・文脈依存性が低い

表 -3

ソーシャル・メディアでのテキストとまとまった文章との傾向の違い

実と意見」に代表される，論理的な情報伝達に限るるが，ブレインストーミング，ディベート，共同作ものとする．言わば思考力に裏打ちされたコミュニ

業による 1 つの文書の作成など．こういう活動のケーション能力である．

中で，いかに ICT を活用するかという点について，情報教育との重なりが生じるのは，（3）において情報教育の側から助言ができるとよい．

である．つまり，（3）におけるコミュニケーション他面では，情報教育と国語教育との間の役割分担とは「情報の伝達」であり，その前提として発信者のや補い合いも考えなければならない．インターネッ「情報表現」の能力・技術と，受信者の「情報理解」のトとスマートフォンの普及によって，小中高生の言能力・技術も同時に問われるからである．

語環境が激変していることにも留意する必要がある．

情報表現としての日本語技術に関して，野田尚史

橋元良明は，各種メディアの利用時間の経年変化

は話し方と書き方のリテラシーを表 -2 に示すようデータから，若者の文字離れは起こっておらず，テ2)に分類した ．その上で，日本における日本語リテ

キスト系情報行動の時間はむしろ長くなっていると

ラシー教育は，1 と 2 に偏っていて，3 と 4 が弱い言う ．しかし，その内容が短文化された単純な文と論じている．筆者はこの意見に賛成である．

章のほうへ移行していることは，客観的データはな

3)

いものの，事実であろう．ソーシャル・メディアに情報教育と国語教育の連携の在り方
では，情報教育と国語教育との間でどのような連携が考えられるだろうか．

おける短文中心のテキストと，社会において必要とされるある程度まとまった文章との傾向の違いを
表 -3 にまとめた．このような違いの理解に立って，まとまった論理的な文章の読み書きが教えられる必1 つには，国語教育の中で，（3）のコミュニケー要がある．

ションの手段としての日本語能力の育成にかかわる

この状況を背景に，日本語文章を読む技術につい単元の目的や内容を，情報教育の立場から考えたりては，速読と熟読の双方を訓練しなければならない．

援助したりすることであろう．逆に，情報教育の中速読，すなわち日本語で書かれた膨大な記述の中かで日本語を扱う題材を国語教育の立場から検討してら自分にとって必要な情報を素早く見出しつかみと助言をもらうのもよい．具体例は後に述べる．

るには，情報スキャニング・情報スキミングの技術

また，集団で 1 つの成果物を作るという授業体験が役立つ．他方，熟読の機会が減っていることにつも望ましい．どの教科の中で行うかという問題はあいて，Patricia M. Greenfield は文献 4）の結論で次-【解説】情報教育と国語教育の連携を考える -690

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015•• 会議やイベントの案内文，簡単な報告書，提案書，のように述べている．
テレビ，ビデオ・ゲーム，インターネットが持つ依頼文などの不十分な例を示し，抜け落ちている

視覚的特性によって視覚的な知性がかなり発達す情報（表 -2 の 3a）やあいまいな点（表 -2 の 3b）をるかもしれない．しかし，その代償として，深い指摘させる．

レベルでの処理，すなわち，注意深い知識獲得，•• プレゼンテーションを行わせた後，それを（説明帰納的な分析，批判的思考，想像力，熟考が失わ用のメモではなく）1 つの独立した文書として文れるように思われる（筆者訳）．

章化させる．それによって次の 2 点を考えさせる．

Maryanne Wolf と Mirit Barzillai は，オンライン（1）視聴覚を用いた提示と文字だけ（図表の挿入はで熟読を行う学習機会を多くすべきだと提案してい5)

る ．そのための教材の開発は，情報教育者と国語教育者が共同で取り組むべき課題である．
書くことについても，日ごろ LINE，Twitter な可）による提示との違い（2）受け手がその場に居る場合（同期的）と，受け手がその場に居ない場合（非同期的）とのコミュニ
ケーションの違い

どで書いているその場限りの短文ではない，ある程情報教育と国語教育の重なりの核心には，「情報度まとまった論理的な文章を書く機会をたくさん設の整理の仕方・まとめ方」があると筆者は思う．こけるべきである．

れが ICT の進歩や社会の進展に伴って変化するこ

その種の文章の書き方を教えるのが難しい理由の 1 つは，文章を書くためには一度に並行していくつもの作業をしなければならないからである．向
後千春は，その対策として，こうした複数の作業を分割して取り組んでいくという戦略をとることを勧6)

め，具体案を示している ．このような作業の中で，ワープロソフトのアウトライン機能や Mind Map，文章チェック・ソフトのようなツールの活用が考えられる．また，それらの背後にある情報科学的な考え方（たとえば階層化，構造化）も参考になるだろう．
さらに，次のような試みも検討されてよい．とにも注意すべきである．
参考文献
1） 豊福晋平：日本の学校教育情報化はなぜ停滞するのか，情報処理，Vol.56, No.4, pp.316-321 (Apr. 2015).
2） 野田尚史：話し方と書き方のリテラシー，日本語学 , Vol.282, pp.24-33 (2009).
3） 橋元良明：今の日本は，簡単に世論統制ができてしまいかねない危険な状態がある，長澤秀行 編著，メディアの苦悩，光文社新書，p.250 (2014).
4） Greenfield, P. M. : Technology and Information Education :  
What is Taught, What is Learned, Science, Vol.323, pp.69-71(2 Jan. 2009).
5） Wolf, M. and Barzillai, M. : The Importance of Deep Reading,
Educational Leadership, Vol.66, No.6, pp.32-37 (2009)6） 向後千春：200 字の法則 伝わる文章を書く技術，永岡書店(2014).
（2015 年 3 月 11 日受付）•• メールの本文を与えて，適切な件名を付けさせる（超要約作業の実習）．

阿部圭一（正会員） kei1.abe@nifty.com

1968 年名古屋大学大学院工学研究科博士課程満了．工学博士．静岡大学工学部，情報学部を経て，2006 年 4 月から 2013 年 3 月まで愛知工業大学教授．

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015691

ARTICLE

基 応
専 般

情報教育と統計教育 No. 1

R による 1 行プログラミング
奥村晴彦
三重大学教育学部

情報教育と統計教育の接点を扱う 3 回シリーズ存在する．古い人なら BASIC のダイレクトモードをの第 1 回として，話題の R 言語を使った情報＋統思い出すであろうし，Ruby（irb など），Python（特計教育を紹介する．に IPython）もそうである．これらの中で R の特徴をより詳しく説明するために，次の問題を考えてみよう．

R による 1 行プログラミング
FizzBuzz 問題：従来型解法

問

正規分布の乱数を百万個作り，配列 x に入れよ．

答

x = rnorm（1000000）

1 から 100 までの整数を唱えよ．ただし，3 の倍問

x の度数分布図を描け．

数なら Fizz，5 の倍数なら Buzz，両方の倍数なら答

hist（x）

FizzBuzz と唱えよ─これが有名な FizzBuzz 問
題である．これを R で解いてみよう．おそらく C  （ちょっと寂しいので色を付けよう）

や Java を習った学生なら次のようなプログラムを

hist（x, col="gray"）：
考えるであろう（%% は剰余演算子，cat() は出力）
これは，R 言語を使った私の授業でウォーミングアップ的に行う小課題の一例である．次ページ
図 -1 に RStudio（R のフロントエンドの 1 つ）で上のことを実行した画面を示す．
注目すべき点は，ほとんどの作業が 1 行プログラムでできてしまうこと，そして，1 行 1 行の効果が即時に得られることである．エラーが出てもキーで履歴を遡って修正できる．

for (i in 1:100) {if (i %% 15 == 0)cat("FizzBuzz\n")else if (i %% 3 == 0)cat("Fizz\n")else if (i %% 5 == 0)cat("Buzz\n")else
cat(i, "\n")}同じことを C や Java の類で行うのはとても面倒R で こ れ を 実 行 す る に は， テ キ ス ト エ デ ィ タである．Excel でも（「百万」が「百」であっても）まで 作 っ て お い て R の 入 力 画 面 に コ ピ ペ す る か，か みともな度数分布図を描くにはネ申ワザが必要であ

fizzbuzz.R といった名前で保存してファイル名を指る．R 言語では，上の程度のことなら，オマジナイ定して実行する．RStudio なら，ソースエディタの（#include <stdio.h> や import matplotlib.

選択された部分を実行する機能がある．OS によっpyplot as plt の類）を唱えることなく，掛け値なては，fizzbuzz.R の先頭にしの 1 行プログラミングが可能である．
対話型の環境ということなら，R に限らず，多数

692

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015#!/usr/bin/env Rscript図 -1

RStudio に本稿冒頭の例を打ち込んだところと書いて実行許可を与えれば，単独で実行できるス
クリプトになる．

FizzBuzz 問題の 1 行プログラミング> a = 1:100> a[1] 1 2 3 4 5 6 7 8[9] 9 10 11 12 13 14 15 16[17] 17 18 19 20 21 22 23 24...

より R 的な方法は，たとえば次のように，1 行プのように出力される（改行位置は端末の幅に依存

ログラムを積み重ねて解くことである．ここでは対する）．左端の [ ] 内は各行の先頭の要素の番号

話型環境に 1 行ずつ打ち込むことを強調するため（1 から始まる）である．これで 1:100 は 1 からに，R のプロンプト > を明示的に書いている：

100 までの整数のベクトルであることが分かる．
seq（from, to, by）は，初項・上限・公差を与> a = 1:100> a[seq(3,100,3)] = "Fizz"> a[seq(5,100,5)] = "Buzz"> a[seq(15,100,15)] = "FizzBuzz"> a1 行プログラミングの特徴として，どの段階でえて等差数列のベクトルを作る関数である：> seq(3, 100, 3)[1] 3 6 9 12 15 18 21...
したがって，も，上の例では a というベクトル（配列）に，途中段階の解が入っていることである．最後の行のよう> a[seq(3,100,3)] = "Fizz"に，R のコンソールに a とだけ打ち込めば，全要素は a[3]="Fizz";a[6]="Fizz";... と同じことで，が表示される．試しに 1 行目を打ち込んだ直後に a

配列 a の 3 の倍数番目の要素に "Fizz" を代入する．と打ち込めば，最終的に上のプログラムの出力は次のようになる（整数型が文字列型に変換されたことに注意する）：

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015693

> a[1] "1"[5] "Buzz"...

"2""Fizz""Fizz""7""4""8"◆ R 言語の代入は <- か = かR 言語（およびその前身の S 言語）の代入は，もと も と x <- 3 ま た は 3 -> x の よ う に 書 いたが，1998 年の S Version 4 から x = 3 とい明示的に 1 行ごとに出力したいなら，次のようにする：> cat(a, sep="\n")12Fizz...
このように，R の基本データ型はベクトル（配列）であり，スカラはベクトルの特別な場合（長さ 1 のう 書 き 方 も で き る よ う に な っ た．Chambers の本 Programming with Data : A Guide to the S
Language（1998）では = が主に使われている．R
言語では 2001 年から = も使えるようになった．現
在でも <- を使う人が多い（例：“Google’s R StyleGuide”）が，本稿では = を使っている．
<- を使う理由として，= は関数の引数リストの中では名前付き引数を指定する = と衝突することが挙げられる．たとえば mean（x = var）では xは引数名と解釈される．もっとも，引数リストの場合）である．ベクトルデータの作り方はいろいろ

中での代入は，遅延評価のため予想外の結果になあり，上の a = 1:100 もその 1 つであるが，次のることもあり，推奨されない．

ように要素を列挙してもよい：> x = c(3.14, 2.718, 0.577)> 初夢 = c(" 富士 ", " 鷹 ", " 茄子 ")の tr コマンドと同様に，対応する文字に変換する．tolower() は大文字を小文字に変換する．こ変数（オブジェクト）名には日本語も使える．

れ ら の 関 数 は す べ て ベ ク ト ル に 要 素 ご と 作用すベクトルをうまく使うと，かなりの for ループ

る．table() は度数分布表を作り，sort() は整や if 文を隠ぺいでき，場合によっては高速化が可

列する．head() は，Unix の同名コマンドと同様に，能である．

先頭だけを取り出す．
上の例では使っていないが，POSIX 互換またはPerl 互換の正規表現も使える．

文字列処理

また，文字列処理ではないが，上で求めた度数分行ごとに収めた単語を読み込み，「全角」英数字を「半角」に直し，英字を小文字に揃え，出現頻度順に10 位まで出力したい．これも 1 行プログラムの並び

布 s のエントロピーを求めるのも簡単である：> p = s / sum(s)> -sum(p * log2(p))

で解くことができる．
2 ～ 3 行目は，本誌紙面に合わせるため，途中で改行している．R は文法的に完結しない行は継続すると見なす．継続行のプロンプトは + である．
> x = readLines("words.txt")> x = chartr(" ０-９ A - Ｚ a - z ",+"0-9A-Za-z", x)> x = tolower(x)> s = sort(table(x),decreasing=TRUE)> head(s, 10)
readLines() は，ファイル全体を読み込み，各行 を ベ ク ト ル と し て 返 す．chartr() は，Unix

R とは？
ここで改めて R を紹介する．
R は，オープンソースの言語処理系である．対話形式で使われることが多い．特に統計・データ解析，統計グラフ作成に強い．追加パッケージによって機能拡張できる．公式パッケージだけで 6,000 種以上が公開されており，XML，JSON，Excel ファイルの読み書きや，多倍長演算など，多くのことが簡単なコマンドで行える．

-【解説】情報教育と統計教育 NO.1 R による 1 行プログラミング -694

情報処理 Vol.56 No.7 July 2015

R の元となった S は，1976 年から，AT&T Bell研究所の統計学者たちによって開発された．S は商情報と統計を融合した授業例用の S-PLUS に発展した．一方，オープンソース

筆者は，かねてから情報処理と統計・データ解析の R は，1990 年代に，Auckland 大学の Ross Ihakaとを融合した教育を模索していた ．2009 年度かと Robert Gentleman（2 人の R）によって実装された．

らは R を使った統計学の授業の中で試行錯誤を重現在は，彼らを含む R Core Team によって開発が続ねている ．適当な教科書がないので，教材はすべ

1)

けられている ．

2)3)4)て自作し，Web で公開している ．授業は PC 教室

R は内部的には Scheme に近い関数型言語である．

（Windows）で行っている．最近は R 標準のユーザイ

Chambers は R の特徴を functional OOP（関数型オンタフェースと RStudio フロントエンドから好きなブジェクト指向プログラミング）と呼んでいる．

方を選ばせているが，ほとんどの学生が RStudio をソースコードのほか，Windows，Mac，Linux 用使っている．のインストーラが配布されている．Windows 用・

簡単な計算から，平均・標準偏差・相関係数など

Mac 用のものには専用の実行環境が付属しているの統計量の計算，直線や曲線のあてはめ，p 値や信が，ターミナルに「R」と打ち込んでも使える．最近

頼区間の計算，グラフ描画，乱数を使ったシミュ

は RStudio☆1というフロントエンドがよく使われる．

Emacs からも使える（ESS）．IPython Notebook からも使える（rpy2）．

レーションなど，多様な実習を通じて，データ処理から統計学の基本的な考え方までを教えている．
Hello, world! を出力するのに何行も必要な実習と学 生 用 の PC で 自 由 に R や RStudio が イ ン ス

比べて，たった 1 行のプログラムでも意味のあるトールできない場合は，別の Linux サーバで R とデータ処理ができるので，最近のデータサイエンス

RStudio Server を動かしておけば，ブラウザからブームも手伝って，学生のモチベーションは高い．

使える．
ヘルプは対話型環境内で参照できる．あるいはコマンドでたとえば> ?rnormと打てば rnorm() のヘルプが表示される（現状では英語）．

参考文献
1） R Core Team : R : A Language and Environment for
Statistical Computing, http://www.R-project.org
2） 奥村晴彦：情報教育と統計，情報処理学会研究報告コンピュー
タと教育，2008-CE-97, pp.81-88 (2008).
3） 奥村晴彦：R を使った情報教育，情報処理学会 SSS2010 論文
集 , pp.77-80 (2010).
4） 奥 村 晴 彦： 統 計・ デ ー タ 解 析，http://oku.edu.mie-u.
ac.jp/~okumura/stat/（2015 年 3 月 31 日受付）

奥村晴彦（正会員） okumura@okumuralab.org☆1

http://www.rstudio.com

三重大学教育学部教授（情報教育）．LHA データ圧縮アルゴリズムの開発者，『LaTeX2e 美文書作成入門』（現在第 6 版）の著者．

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