SSDSEでPPDAC
東京都立立川高等学校 指導教諭 佐藤 義弘©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved東京都立立川高等学校• 明治34年創立の伝統校• 普通科と創造理数科の併設• 普通科7クラス・創造理数科(2022年度新設)1クラス• 進学指導重点校• 75%が"共通テスト・フル型(6教科7科目)受験"• スーパーサイエンスハイスクール(SSH)• SS課題研究Ⅰ：1年必履修/SS課題研究Ⅱ：2年必履修• 情報Ⅰ：1年必履修 情報Ⅱ：3年自由選択©2024 Yoshihiro Sato All rights reservedオープンデータを使ったデータ分析©2024 Yoshihiro Sato All rights reservedオープンデータの分析• オープンデータの分析• 学習指導要領にも例示• 実際に授業をすると• データが多すぎる• 目標が立てにくい• データがバラバラ• グラフを作るのがやっと©2024 Yoshihiro Sato All rights reservedオープンデータの分析-問題点の整理• 実際に授業をすると• データが多すぎる• 探したいデータが見つからない• 目移りしてデータの沼に落ちる• 目標が立てにくい• 何と何を組み合わせられるか• どのような手順で処理したらよいか• データがバラバラ• データの形式がバラバラ• Excel地獄に落ちる©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

PPDACとSSDSE©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

PPDACとは• PPDACサイクル=統計的探究プロセス• Problem（問題）• Plan（計画）• Data（データ）• Analysis（分析）• Conclusion（結論）• 情報Ⅰの教科書、数学Ⅰの教科書に記載• PPDACと書いてなくてもこの流れが多い• 「数学でやったよね」が使える©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

統計的探究プロセス（数学Ⅰ 201ページ）• PPDACサイクル• P(problem、問題)• 解決すべき事柄を把握し、統計で扱える問題を設定する• P(plan、計画)• 設定した問題に対して、集めるべきデータとその集め方を考える• D(data、データ収集)• 計画に従ってデータを集め、表などに整理する• A(analysis、分析)• 目的やデータの種類に応じてグラフにまとめたり、データに関する数値を求めたりして、特徴や傾向を把握する• C(conclusion、結論)• 見出した特徴や傾向から結論をまとめて表現したり、さらなる課題や改善点を見出したりする©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

PPDACの良いところ• 手順が明確になる• 各段階で何をするべきか• ゴールまでに何をするべきか• 結論から問題は発見できないか• 進め方をグループ内で共有できる©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

SSDSEとは• 独立行政法人統計センターが作成・公開• データ分析のための汎用素材• 主要な公的統計を地域別に一覧• 表形式のデータセット• https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/• SSDSE-市区町村• SSDSE-県別推移• SSDSE-家計消費• SSDSE-社会生活• SSDSE-基本素材• SSDSE-気候値（SSDSE-A）（SSDSE-B）（SSDSE-C）（SSDSE-D）（SSDSE-E）（SSDSE-F）©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

SSDSEの良いところ• 解説がある• どのようなデータがあるか開かずにわかる• データの沼に落ちずにすむ• 目標が立てやすい• データのレイアウトの説明がある• データを揃えやすい• Excel地獄にならない• 目標を持って「データをいじり始める」ことができる©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

授業の構成https://hs-joho.net/23j1/©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

SSDSEでPPDAC• 全3回＋ポスターセッション• SSDSEを利用• PPDACの手法• 統計的な手法を使う• スライドにまとめる©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

授業の工夫• 進行の目安を提示する• 前ページのスライド• スライドテンプレートを配布• 各ページに何を書くべきか提示• スライドマスターの工夫©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

生徒の感想から生徒の感想をChatGPTで要約したものから抜粋しました©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

1回目の授業の感想より• データ収集の楽しさと難しさ• データを集めて分析するのは、面白そうだと思ったが深く調べていくほど複雑になりそうだなと思った• データ分析の手法と計画性• データを探す前にちゃんとどんなデータが必要なのか、どういう結論を出すのかを事前に決めておかないと全く進まないので気を付けたい• 仮説検証の難しさ• 仮説を立ててからのデータの読解が大切だと感じました©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

2回目の授業の感想より• Excelの使用とデータ整理の難しさ• Excelってどうやって使うんだっけ？となって手間取って全然進まなかったのでググって復習しました• グループでの協力とアイデアの共有• お互いのアイデアを活かし切ることができたと思う• 仮説の設定とデータの関連性• そもそもの仮説を決めるのが1番時間がかかった©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

3回目の授業の感想より• データ分析の難しさ• 必要なデータを集めることは難しくはなかったが、～中略～、考察に説得力を持たせるというような統計的な手法の実行は想像以上に難しいことが分かった• 相関関係の発見• 実際に相関係数を出してみると、0.4くらいの値が出ました。
～中略～これで関係があると言ってしまうのも少し違う気がするなと個人的に思いました• グラフ作成の工夫• 複数のグラフを作成するとき、比較がしやすいように項目や使う色をそろえることを心掛けました」©2024 Yoshihiro Sato All rights reservedポスターセッションの授業の感想より• 相関関係の発見• 初めは相関がないと結論づけたが、他のチームの発表を聞くことで新たな仮説を立て、相関関係を見つけることができた。これにより、探究活動において柔軟な思考が重要であることを学んだ• コミュニケーションの重要性• 他の班の発表を聞くことで新たな視点を得たり、質問を通じて理解を深めたりすることができた。特に、意見交換が研究を深めるために重要であると認識した• データ分析の課題• データの収集や分析において、外れ値の影響や適切なデータの選定が重要であることを学んだ©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

まとめ©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved

SSDSEでPPDAC• SSDSE• 解説を活用することでデータの沼に落ちない• データの形が整っているのでExcel地獄に落ちない• PPDAC• 手順が明確になりグループで作業しやすい• 2回目のサイクルに入るチームもある• 統計的手法の活用• データを見る尺度として有効• 適切でない使い方も散見（例：県民総所得と持ち家数）©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved©2024 Yoshihiro Sato All rights reserved