データサイエンス・リテラシー(1)データサイエンスの社会課題（SDGs）への適⽤事例探索（４）イラスト︓©いらすとや
本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

調査内容の発表の振り返り
データサイエンスのSDGsへの適⽤事例探索（資料）p発表資料の情報
l記述や結論がデータに基づいているか︖
l「解決策」は「課題」を解決しているか︖

クリティカルシンキング

情報を鵜呑みにせずに「本当に正しいのか︖」とい続け、最適な結論を導く
lそもそものゴールは確かか︖
l⾃分の考えも含めて前提となっている情報は確かか︖
l「なぜ︖」「本当に︖」と思う情報はもうないか︖

l「対象者」は解決策がないと困る⼈に絞り込まれているか︖
l「⼊⼒情報」と「出⼒情報」は明確かつ⼗分か︖
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ただし，出典の表記等によって第三者が権利を有していることを直接的に表⽰・⽰唆している場合は利⽤者の責任において確認し，提供元の利⽤条件に従ってください．

イラスト︓©いらすとや調査内容の発表の振り返り
データサイエンスのSDGsへの適⽤事例探索（発表）p発表の内容・質疑応答
l ⾃分の発表への質問は何件くらいありましたか︖
Ø質問がない＝興味関⼼がないor全く理解できない≠完璧な発表
Ø良い質問は内容をさらに発展させます．
è 良い質問をするにはたくさん質問することが早道だと思っています．

pさらに上を⽬指して
l 質問は⾃分が聞きたいことを簡潔に述べられると、的確な答えを得られます．
l 回答は簡潔に、質問への回答から．詳細は後から必要に応じて．
Ø「〜ということですか︖」「はい、そうです．なぜなら〜」Ø「なぜ〜なのですか︖」「〜だからです．実際には〜」
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グループワークに期待する効果について（トライズマン）
p特徴的な数学（微積分）のワークショップ
l 難しい数学にどっぷり浸かること
l グループ学習

pWSへの参加効果
l ある⿊⼈学⽣は微積分の授業で他の⼈種よりも⾼成績．
l アメリカで⼤学院レベルの数学を学ぶことにした⼥性の多くがWSに参加経験有．

pワークショップを考案したきっかけl ⿊⼈学⽣は⼊試の数学の点数が同レベルの⽩⼈やアジア系の学⽣と⽐べて、⼀貫して⼤学（微積分）での成績が低い．

なぜか︖

クロード・スティール、「ステレオタイプの科学」(英治出版)

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グループワークに期待する効果について（トライズマン）
p アジア系学⽣

l ⼤学の教室でもプライベートでもグループで勉強．
l ある問題が解けない学⽣がいても、別の学⽣が解いて、解き⽅を説明．イラスト︓©いらすとや
l 微積分の概念を理解することに多くの時間を割き、計算にかける時間は少なくて済む．

p ⽩⼈学⽣l 1⼈で勉強することが多いが、友達や教員助⼿に気軽に助けを求めた．
l 教室の外で微積分について情報交換し、様々な問題についてノートを⽐較し合う．

p ⿊⼈学⽣l ひとりでいることに徹底的にこだわり、勉強するときは完全に他⼈を締め出す．
l 授業が終わると寮の部屋に戻り、⻑時間⾃習（⽩⼈、アジア系より⻑時間）
l 微積分の概念の理解より、模範解答に対して⾃分の計算が合っているかチェックè ステレオタイプに抗うマイノリティへの抑圧

クロード・スティール、「ステレオタイプの科学」(英治出版)

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データサイエンスの社会課題への適用

Table of Contents
各⾃フィードバック内容の記載
グループワーク︓
討議グループで発表結果のフィードバック
各グループでの議論の結果を全体で共有

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各⾃フィードバック内容の記載
p発表で得られた情報でグループにフィードバックしたい内容を選定
l例えば．．
l発表で共感を得られたこと、反対意⾒
l気づいていなかった新たな視点
l答えられなかった質問
l他のグループの発表で参考になったこと
l質問から得られた回答で参考になったこと

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各⾃スプレッドシートに記載（３件以上）

データサイエンスの社会課題への適用

Table of Contents
各⾃フィードバック内容の記載
グループワーク︓
討議グループで発表結果のフィードバック
各グループでの議論の結果を全体で共有

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討議グループでの発表フィードバック振り返りl 初めにグループリーダと書記を決定し、フィードバック⽤スプレッドシートに記載

p発表で得られた情報を討議グループでシェア（1⼈~2分）
l 発表で共感を得られたこと、反対意⾒l 気づいていなかった新たな視点l 答えられなかった質問
l 他のグループの発表で参考になったこと
l 質問から得られた回答で参考になったこと
è上記の議論の中から、興味深かったものを２、３ピックアップしてまとめに記載
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データサイエンスの社会課題への適用

Table of Contents
各⾃フィードバック内容の記載
グループワーク︓
討議グループで発表結果のフィードバック
各グループでの議論の結果を全体で共有本資料はCC-BYライセンスによって許諾されています．ライセンスの内容を知りたい⽅はhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.jaでご確認ください．
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データサイエンスの社会課題への適用

Table of Contents
各⾃フィードバック内容の記載
グループワーク︓
討議グループで発表結果のフィードバック
各グループでの議論の結果を全体で共有

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各グループでの議論の結果を全体で共有
p各グループリーダによる発表（1⼈1分）
例えば．．
l発表で共感を得られたこと、反対意⾒
l気づいていなかった新たな視点l答えられなかった質問
l他のグループの発表で参考になったこと
l質問から得られた回答で参考になったこと

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