データ対話型アナリティクススキル評価：統計検定 CBT データサイエンス基礎
渡辺 美智子慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科
watanabe_michiko@nifty.com
1. 100 万人のデータサイエンス
社会の AI・デジタル化が急速に進行し、社会のほぼすべての領域でデータの利活用とその可能性への期待活動（アクティブラーニング）を通して、探究能力を育むことが意図されているが、ここでの探究は、調査・実験・観察データに基づく科学的探究を指す。

がかつてない高まりを見せている。その中で、デジタ

そのため、科学的探究の方法論である統計・データ

ル時代の新しい職能として、課題をとらえ、定量的デサイエンスの分析手法の理解と実践スキル習得は、数ータに基づいて問題を理解・分析・解釈し、組織の意

学Ⅰ「データの分析」、数学 B「統計的推測」と情報Ⅰ

思決定の高度化を先導するデータサイエンティストの「情報通信ネットワークとデータの活用」、情報Ⅱ「デ需要は大きく、人材育成と教育システムの構築は、どータサイエンス」が連携して、主に担う。具体的に取の国においても喫緊の課題となっている。

り扱われる内容は、相関、単回帰、重回帰、クロス集

日本においても、「AI 戦略 2019」（2019 年 6 月閣議

計、仮説検定、信頼区間に加え、情報Ⅱ「データサイ決定）において、数理・データサイエンス・AI 必修化エンス」単元には、ビッグデータ整形処理をはじめ代として、小中高等学校から大学・大学院、社会人のリ表的な多変量解析や機械学習系の手法、テキストマイカレント教育に至る教育の体系化が示されており、全ニングなどが Python や R のコードと共に取り扱われての生徒が高等学校卒業時までに、数理・DS・AI のる。

基礎的なリテラシーを習得することを掲げている。か

一見すると驚くほどの高度な手法ではあるが、インつて日本人が苦手とする英語教育の重要性から、「100ターフェースに優れたツールの普及で、既にスーパー万人の英語」が叫ばれた時代があったが、「100 万人のサイエンスハイスクールなど全国大会では、AI、機械データサイエンス」時代の教育と質評価が社会で望ま学習、多変量解析を応用した高校生ならではの創意あれている。

ふれる分析実践例が多数みられる。

2. 高校でのデータサイエンス探究力強化

3. データサイエンスの国際的評価のフレーム

新学習指導要領で最も大きく変わるのは 2022 年か(１) AP Statistics

ら年次進行で実施予定の高校教育である。既にその重1990 年代初頭より、OECD など国際社会は、予測要性から共通必履修科目として新設された「総合的な困難な変化に向かう 21 世紀の人材スキルとして、従探究の時間」が 2019 年から前倒しで先行実施されて来の専門知識・技能(ハードスキル)から問題解決力・いる。新課程ではさらに、地理探究、数学探究、理科科学的思考力・コミュニケーション力・連携力などの探究、理数探究とほぼすべての教科に、探究が位置づ業種を超えて転用可能なパフォーマンス(行動特性)基けられ、実社会・実生活から自ら見出した課題の探究盤型ソフトスキルを 21 世型スキルとしてより重視するという方向を示し、初中等から高等教育、社会人教こなす「資質・能力」の育成へと変化した。PISA2015

育の枠組みと評価システムの確立を行ってきた。統計

では、先述の 21 世型スキルも、21 世型学力(世界共通教育に関しても問題解決型を指向し、Real Data, Realの力)として導入され測定が行われた。昨年末に、PISA

Problem, Real Learning を軸に、問題解決のサイクル

2018 の結果が日本でも公表され、「数学的応用力」で

PPDAC: Problem-Plan-Data- Analysis- Conclusion

6 位、「科学的応用力」では 5 位と数学、科学はトップを広く普及させ、1992 年には高校生を対象としたレベルを維持したと報道されたが、果たしてこれが次Advanced Placement Statistics の高校 1 年間の教育回も達成できるのか。

プログラムと統一試験を始め、現在、毎年 20 万人をOECD は既に、劇的にデジタル化した現代社会の変超える高校生が現実の文脈の中で統計分析の設定から容に合わせ、次回 2021 年の PISA 数学の評価フレー解釈までを行う問題の試験を受験している。

ムを数学リテラシ－の定義、内容、測定方法とも大幅に改訂したことを発表している。主な変更点は、デ－タサイエンスを中心に据えたこと。測定方法も表計算機能を使って段階的にデータ分析的思考で問題を解いていく Computer based assessment（CBA）方式に本格的に変更した。内容領域は「数量」「不確実性とデ－タ」「変化と関係」「空間と形」で、これまでトップレベルと言われながらも領域的に日本が弱かった「不確実性とデータ」の部分が強調されている。AI 時代の予測モデルの基礎である散布図や相関、関数の適合、集計から得られる条件付確率を基に意思決定するなどの問題がコンピュータベ－スでインタラクティブに課AP Statistics では、計算の公式は与えられ、単純なされる。数式を中心とした旧来の紙ベ－スのセンター計算問題や公式を覚えているかどうかなどの問題では試験の形式では測れない、データ対話型のアナリティなく、ブートストラップなどのリサンプリングや仮説カルな思考とスキルである。

検定、ベイズ統計の考え方を理解し応用する問題が統計研究者によって開発・出題されている。

表計算ソフトは、米国の調査では 6 割強の大人がデータ処理に日常で活用している。
子供の未来のために、AP 統計が新しい統計能力の評価として登場してか入試改革も内容だけではなく評価方式もアナリティク

ら 30 年近くが経過し、実際に 21 世紀を迎え冒頭で述スを組み込むなどのデジタル化も急務となっている。

べたデジタル化社会への変革が迫られている現在、AI

日本では、PISAは高校1年の春に実施されているが、とアナリティクスの普及は、専門職能とその基礎とし実は PISA2021 の散布図・相関・クロス集計表から条て、分析結果の解釈方法とともにビッグデータ・スモ件付確率を推測して意思決定する等は、次期の指導要ールデータの収集方法と解析方法、データハンドリン

領でも高校生の内容である。つまり、義務教育段階のグ・解析アルゴリズムの機能を理解し問題解決を通し数学(統計)内容が改訂しても既に世界とずれているのて社会の価値に結び付けるデータサイエンスのパフォである。

ーマンス評価の段階に至っている。

更に、数学(統計)内容は、具体的な文脈（身の回り、(２) PISA2021 数理リテラシーの新フレーム

職業、社会、科OECD が実施する生徒の学習到達度調査 PISA は、学）において問義務教育修了時点（15 歳）で身に付けてきた知識や技

題解決サイクル

能を実生活の課題解決に活用できるかを評価する試験のプロセス：「定として 2000 年から 3 年ごとに、読解力、数学リテラ式化」→「活用」

シー、科学リテラシーの主要３分野で実施されている。

→「解釈と評価」の中に組み込まれる形で問題が開発

この時点から世界的に、「学力」論は知識・技能を使いされており，プロセスごとの評価もできるようになっている。

力は、AI・データサイエンススキルの主要な能力であ(３) IDSSP (International DS in School Project)る。

2018 年に、国際統計協会や米国統計学会、王立統計

そこで、データサイエンス基礎試験では、新たに、学会、国際コンピュータ科学学会(ACM)、オーストラ

実際に、具体的なデータセットをコンピュータ上に提リア統計局、Google などの支援で、AP 統計受講後の示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、デー高校の2 年間分のデータサイエンス入門コースのカリ

タの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適

キュラムチームIDSSPが国際的に組織されているが、切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈や判断

2019 年 9 月に公開されたガイドラインでも、先ず、を行う、一連の問題解決能力を「データサイエンス基データに基づく学習（知識獲得）のサイクルを理解し、礎」として評価することとした。
取り扱う分析手法は、具体的な課題に応じてこのデータサイエンスサイクル

新学習指導要領の数学と情報の両科目の内容レベルとをまわすために、5 つの各ステップでどのようなスキしたが、先述の通り実用的な広い範囲を一通り含んでルが必要とされるのかを実践的に学ぶ構成が示されている。データの文脈（コンテキスト）は、身近な生活いる。

から地域課題に関わる内容とし、さらに、ビジネスな医療・健康・スポーツ・文化等も含めることで、社会人のリカレント教育にも資することも目的としているので、対象は、生徒、大学生、社会人一般である。コンピュータでのデータ処理技術に関しては、Excel によるデータ処理、分析スキルが基本となる。
ここでは、Excel 関数、ピボットテーブル、アドインツールである「データ分析」や「ソルバー」の機能も含まれる。
これらの対話的な操作を踏まえて、データサイエンス基礎で評価するキーコンピテンシーの構造は、

4. 統計検定 CBT-データサイエンス基礎
これまで述べたように、社会のデジタル革新が急速

データサイエンス基礎＝＞ データアナリティクス基礎に進行する中で、データサイエンス人材の育成は喫緊＝＞の課題であり、その際、日本においても規模の拡大だ分析目的の把握けではなく、国内外のガイドラインに沿ったデータサ

× データハンドリング × データ解析

イエンス人材の質評価のシステムを確立する必要があ× 適切な解釈る。このため、一般財団法人統計質保証推進協会は、＝＞ 意思決定

統計検定に新たに CBT『データサイエンス』を創設し、である。

来年度から順次、「基礎」、「発展」、「応用」の３水準でデジタル社会の課題解決に、上記のスキルを活かすその能力評価を実施することとなった。ここでは、「基能力をすべての国民が身に着けるべき『情報活用能力』礎」についての紹介を行う。と位置付けている。

データサイエンス基礎試験は、高校における新学習

下記は、統計検定センターWeb サイト

指導要領および国際高校データサイエンスカリキュラ

http://www.toukei-kentei.jp/cbt/cbt_about/grade11/ム（IDSSP）を参照した内容構成となっている。また、で公開されている実施趣旨、試験内容、出題範囲表、これまでの「統計検定」では、コンピュータ上での実サンプル問題の情報である。

際のデータ処理能力の評価は含まれていなかったが、PISA2021 数学のフレームが重視しているように、具体的な文脈での課題とデータ、所与のデータと情報を中心に対話型で行う「データアナリティクス」の思考

まとめ
AI・デジタル社会を迎え、多くの全国的な試験が将来的には CBT 化されることが予想される。また、そうならなければ、データ中心のコンピュータ対話型試
験は実行できず、モデリングやアナリティクスの真に測らなければいけない能力が測定できない。
海外では、AI やデータ解析、Python などの単純な知識を問う、4 択や 5 択のクイズ形式のオンライン試
験や資格は、有償・無償を含め多くインターネット上に存在し、簡単に試験が開始できその場で合格証が手に入る。これらは入り口に過ぎない。
OECD の PISA や AP、IDSSP、日本の大学入試改革などは、問題開発に困難は伴っても、学協会の経験と知識、ICT の技術を使って、今後求められる高度に知識処理ができる人材の質保証にチャレンジしている。
AI・データサイエンスは、社会実装化が大学等高等教育の現行課程を追い越し、はるかに速いスピードで進んでいる。評価問題の開発や提供においても、学協会と産官の連携が望まれる。