データサイエンスリテラシー(1)「身近なデータサイエンスのメリット・デメリット」

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．

「身近なデータサイエンスのメリット・デメリット」

Table of Contents
2-1. グループワーク:「データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット」

2-2. グループワーク発表:「話し合ったトピックスについてリーダーが発表」

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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．

今⽇のグループワークの流れ
1. 興味を持っている話題・技術の記載
2. リーダーと書記の選出
3. 各メンバーのテーマについて議論
4. 全員発表したら、グループでの発表内容をまとめる
è ５．グループリーダによる発表
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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．

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個⼈ワーク
グループワーク

2-1. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
1. 興味を持っている話題・技術の提供
l考えてきたデータサイエンス、AI、データ分析の話題・技術について、
Ø興味を持っている話題・技術の概要
Øなぜ興味を持ったかØその技術のメリット・デメリット

èGoogle Classroomのスプレッドシートに記載
今から，Zoomのブレイクアウトルームでランダムにグループを作ります．
まずは個⼈でスプレッドシートに書き込んでください．
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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．

今⽇のグループワークの流れ
1. 興味を持っている話題・技術の記載
2. リーダーと書記の選出
3. 各メンバーのテーマについて議論
4. 全員発表したら、グループでの発表内容をまとめる
è ５．グループリーダによる発表
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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．

個⼈ワーク
グループワーク

2-1. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
2. リーダーと書記の選出
lリーダー︓メンバーの考えを引き出し、グループの意⾒をまとめる.
l書記︓グループの考えを適切な⾔葉に落とし込みファイルに記載する.
è選出したらGoogle Classroomのスプレッドシートに記載.

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2-1. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
3. 各メンバーのテーマについて議論
l まず、各メンバーから話題・技術について⾃⼰紹介も兼ねて紹介（まずはリーダーからが良いかも）
l 書記は各⾃の話題について、メリット・デメリットを軸に議論のポイント、気づいたことなどを共有スプレッドシートに記載（各⾃2分程度）

4. 全員発表したら、リーダは議論の内容をまとめる
l 例えば・・・・
Ø特に盛り上がった話題について、メリット・デメリットを軸にまとめる．
Ø共通のメリット・デメリットで話題をまとめる．
Ø似ている話題でまとめて、メリット・デメリットの相違をまとめる．など本資料は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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2-1. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
5. グループリーダによる発表︓
l発表︓ １分／１⼈l質疑応答︓〜１分
Ø質問⽤フォームから質問を投稿してください。講師が選択して質問します。
Ø全てを取り上げることはできませんが、少なくともひとつは質問を投稿すること

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リーダーとファシリテーター
pリーダーとはlあるチームの中のトップで、責任のある⽴場にある⼈を指す
è「先頭で引っ張るタイプ」 or 「後⽅から⽀援するタイプ」
ファシリテーター

pファシリテータとは︖
l会議を進⾏する．
l参加者に発⾔を促す．
l参加者の共通認識を確認する
l話の流れをまとめる．
l時間の管理1⼈で頑張るのではなく、メンバーと話し合いながら進めていきます。
イラスト︓©いらすとや

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2-1. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
議論の例︓
l 話題・技術︓⼈材採⽤システムによる優秀⼈材発掘l 興味を持った理由︓ AIに採⽤を決められるのは嫌だと思ったから。
l 技術のメリット︓
Ø（会社）その会社に⻑く在籍し、成果を上げる可能性が⾼い⼈材を確保できる。
⼈による評価のような、ばらつきがなくなる。
Ø（応募者）⾃分のスキルや経歴データを考慮し、１つの軸で評価してもらえる。
コネや容姿以外の実⼒で評価してもらえる。

l 技術のデメリット︓
Ø（会社）学習するデータが⼊社社員に限られ、同じような⼈ばかりが採⽤されやすい。
Ø（応募者）⼈柄や熱⼼さなど、数字やデータにしにくい特⻑をアピールできない。
嫌な思いをする人・不利益を被る人がいないか？
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イラスト︓©いらすとや2-1. グループワーク

ディスカッションのチップス

lどんな意⾒でも⼀旦受け⼊れて考えてみる、否定しない．
l他の⼈の意⾒をさえぎらず、最後まで聞く．
l意⾒はできるだけ簡潔に．
Ø質問されたら、まず答えをはじめに⾔う.（Yes、Noなど）

lスプレッドシートはZoomウインドウの下にある「画⾯を共有」を使って共有すると便利です.
lオンライン参加者はグループワークでは，カメラ・マイクをオンにしてください．
Ø（ネットワークが不安定な場合はメンバーに断ってオフに．）
イラスト︓©いらすとや
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Google Spread Sheetのチップス
lスプレッドシートへの記載は、思いつき次第書き込み、議論や調査内容によって編集・推敲する。
lセル内に改⾏を追加する Windows︓Ctrl+Enter, Alt+Enter
Mac︓⌘+Enterl誤って貼り付けたり、削除してしまった時、元に戻す・やり直す
Windows︓Ctrl + z
Mac︓ ⌘ + z

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「身近なデータサイエンスのメリッ
ト・デメリット」

Table of Contents
2-1. グループワーク:「データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット」

2-2. グループワーク発表:「話し合ったトピックスについてリーダーが発表」

pZoomでグループ分け
lランダムに4~5⼈のグループに分かれます．

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「身近なデータサイエンスのメリット・デメリット」

Table of Contents
2-1. グループワーク:「データサイエンス、AI、データ分析で興味を持っている話題」

2-2. グループワーク発表:「話し合ったトピックスについて発表」

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．

2-2. グループワーク

データサイエンス、AI、データ分析のメリット・デメリット
グループで話し合ったトピックスの共有（リーダー︓1分/１⼈）
l発表︓ １分／１⼈l質疑応答︓〜１分
Ø質問はZoomのチャットに随時書き込んでください.
è講師が選択して取り上げます.
Ø講師から内容について質問する場合があります．

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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．