モデルカリキュラム改訂（と⼤学初等確率統計科⽬における対応）

関東ブロックワークショップ「データサイエンス・AI教育の⾼⼤接続」
2024年6⽉3⽇
河合 玲⼀郎
企画推進ワーキンググループ 主査
モデルカリキュラム改訂に関する特別委員会 主査

モデルカリキュラム改訂
数理・データサイエンス・AI モデルカリキュラムは、数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムが主体となって策定・公表したもので、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）
は 2020年4⽉、モデルカリキュラム（応⽤基礎レベル）は2021年3⽉に公表された。
⼩中学校でのプログラミング学習の導⼊・定着や、⾼等学校での「情報I」の必修化に伴い、2025年4⽉に当該教育を受けて⼊学する学⽣を踏まえた対応とともに、⽣成AI等社会の動向の変化を踏まえたスキルセット等の⾒直しにより、リテラシーレベル及び応⽤基礎レベルのモデルカリキュラ
ムの改訂を検討する。

モデルカリキュラム改訂に関する特別委員会委員
河合（主査）、⼩野陽⼦（横浜市⽴⼤学・准教授）、菅由紀⼦（株式会社Rejoui・代表取締役）、孝忠⼤輔（⽇本電気株式会社AI・アナリティクス統括部⻑）、駒⽊⽂保（東京⼤学・教授）、瀬⼾川昌之（滋賀県教育委員会事務局・主幹）、林和則（京都⼤学・教授）、⺒波弘佳（関⻄学院⼤学・副学⻑・教授）、ルゾン
カ典⼦（コスモエネルギーホールディングス株式会社・常務執⾏役員CDO）
事前アンケート
2023年10⽉27⽇〜11⽉10⽇ 回答率94%（364校/387校）
全体のうち約5割(47%)の認定校が、認定プログラムにおける「情報I」を踏まえた授業をすでに実施しており、それらは「復習を意識した取り組み」と「発展的な取り組み」に⼤きく分けられる。
「情報Ⅰ」の必修化に係るモデルカリキュラムの改定に対する具体的な意⾒・要望• 「情報Ⅰ」の必修化への対応の考え⽅、⾼校と⼤学で学ぶことの違い、既存の認定基準のどの部分に「情報Ⅰ」の内容が該当するのか等を明⽰して欲しい。
• 当⾯、⾼校での「情報Ⅰ」の履修状況・内容にはバラツキが予想されるため、あまり急激な変更は望ましくない。
• 「情報Ⅰで学んだから省略して良い部分」、「学んだけれども復習する必要があり教えることを推奨する部分」、「学んでいないことを考慮しながら教えるべき部分」、それぞれを明確にして欲しい。

モデルカリキュラム改訂の審議経過
2023年10⽉16⽇

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム会合
・モデルカリキュラムの改訂検討に関する特別委員会設置について

2023年12⽉8⽇

第１回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂に向けた意⾒交換

2024年1⽉10⽇

第２回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂（たたき台）の検討

2024年1⽉11⽇〜 1⽉18⽇

有識者からの意⾒聴取

2024年1⽉22⽇

第３回 特別委員会
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の検討

2024年1⽉26⽇〜2⽉7⽇

第4回 特別委員会（メール審議）
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の検討

2024年2⽉22⽇

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム運営会議
・モデルカリキュラム改訂（最終案）の審議・決定※モデルカリキュラム（リテラシーレベル）及び（応⽤基礎レベル）の改訂を合わせて審議

⾼等学校「情報Ⅰ」とモデルカリキュラムとの関係
Ø ⾼等学校「情報Ⅰ」の教科書に掲載されている内容を参考に⼤分類・中分類・⼩分類に分け、それに対応するリテラシーレベル及び応⽤基礎レベルのモデルカリキュラムの箇所を⽐較表として⽰したもの。なお、⾼等学校では「数理探究基礎」が新たに設置されいる。
Ø リテラシーレベル及び応⽤基礎レベルのモデルカリキュラムにおいて⾼等学校「情報Ⅰ」の項⽬が網羅されていることから、モデルカリキュラムで重複している箇所は、各⼤学・⾼専が開設する授業において、⾼等学校「情報Ⅰ」の学習内容に対する理解度を確認したり、復習したりした上で、より深い内容を教えることなどが考えられる。
⾼等学校「情報Ⅰ」
⼤分類

情報社会

情報デザイン

デジタルネットワーク

中分類

⼩分類

情報と情報社会
問題解決の考え⽅
法規による安全対策
個⼈情報とその扱い
知的財産権の概要と産業財産権
著作権
コミュニケーションとメディア
情報デザインと表現の⼯夫
発展・プレゼンテーション
Webページと情報デザイン
デジタル情報の特徴
数値と⽂字の表現
演算の仕組み⾳の表現
画像の表現
コンピュータの構成と動作
コンピュータの性能
発展・データの圧縮と効率化
ネットワークとプロトコル
インターネットの仕組み
Webページの閲覧とメールの送受信
情報システム情報システムを⽀えるデータベース
データベースの仕組み
個⼈による安全対策

情報の特性・定義と分類、メディア、情報社会など
問題の発⾒、問題解決の遂⾏、表現と伝達など
セキュリティ、安全対策など

安全のための情報技術

電⼦透かし、ブロックチェーン、VPN、誤り検出、暗号化、電⼦署名などデータの収集と整理
ソフトウェアを利⽤したデータの処理
統計量とデータの尺度[発展]データの分布と検定の考え⽅
問題解決
時系列分析と回帰分析
発展・区間推定とクロス推定モデル化とシュミレーション
アルゴリズムとプログラミング
プログラミングの基本
配列
関数
プログラミング
探索
整列
発展・オブジェクト指向プログラミング
発展・プログラムの設計⼿法

コミュニケーションの⼿段や形態、メディアなど
⽂字、配⾊、抽象化、可視化、構造化など
HTML, CSSなど
デジタル表現や情報量など
2進数、浮動⼩数点、⽂字コードなど
加減算、論理回路など

リテラシーレベルモデルカリキュラム
リ1-1 社会で起きている変化
リ1-5 データ・AI利活⽤の現場
リ3-2 データを守る上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
リ3-1 データ・AIを扱う上での留意事項
リ2-2データを説明する
リ2-2データを説明する

ハードウェア、ソフトウェア、OS、メモリ、CPUなど

LAN, WAN, サーバ, プロトコルなど
IPアドレス、ドメイン、ルーティングなど
リ1-3 データ・AIの活⽤領域

ウイルス、不正アクセスなど

応⽤基礎レベルモデルカリキュラム
応1-1 データ駆動型社会とデータサイエンス
応2-6 ITセキュリティ

応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング

応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-2 データ表現
応2-2 データ表現
応2-7 プログラミング基礎
応2-2 データ表現
応2-2 データ表現
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-2 データ表現
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-3 データ収集
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-1 ビッグデータとデータエンジニアリング
応2-4 データベース
応2-6 ITセキュリティ
応2-6 ITセキュリティ

リ1-2 社会で活⽤されているデータ
リ2-3 データを扱う
リ2-1 データを読む

リ4-2 アルゴリズム基礎、リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-3 データ構造とプログラミング基礎
リ4-2 アルゴリズム基礎
リ4-2 アルゴリズム基礎

応2-3 データ収集、応2-5 データ加⼯
応1-3 データ観察
応1-6 数学基礎
応1-4 データ分析
応1-6 数学基礎
応3-7 予測・判断
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応1-7 アルゴリズム、応2-7 プログラミング基礎
応2-7 プログラミング基礎
応2-7 プログラミング基礎

⼤学⼊学時点での学⽣のデータリテラシーのレベルは全体として底上げがなされるが、その分散も⼤きくなる。
• 情報Ⅰには6社から12種類の教科書が刊⾏されているが、データリテラシー教育に関わる記述の内容や説明の深さはまちまち。
• ⾼校段階のデータリテラシーに関して、特に統計解析に関わる知識については、情報科担当教員の間で、その専⾨性に差異が⽣じる可能性が危惧される。
• 近年、ベテラン教員が⼤量に退職し、多くの教員が採⽤されているため、年齢構成としては中堅層が少ない状況。
• ⾼校情報科が⼊試科⽬となることで、データリテラシーに係る学習が無機質なものに矮⼩化される危険がある。
• 「情報Ⅰ」を第１学年に配置している⾼校が多く、⼤学⼊学共通テストで「情報Ⅰ」を課さない⼤学を受験する⽣徒にとっては、２年間のブランクがあって⼤学に⼊学する。
• ⼤学⼊学⽣全員が⾼校情報科の内容を完璧に理解しているという前提で⼤学の授業を展開することは決してするべきではない。むしろ、⾼校情報科、数学科などの学習内容についてしっかりと復習した上で、⼤学レベルの内容を掘り下げていくことが肝要である。
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モデルカリキュラム改訂の考え⽅
リテラシーレベルリテラシーレベル初版では、『現在進⾏形で起きている新しい技術による社会の変化を知り、その技術の「プラスの側⾯』と「マイナスの側⾯」を理解した上で、適切に新しい技術を活⽤できるようになること』を⽬標としてモデルカリキュラムを設計した。
⾼等学校「情報Ⅰ」の必修化や⽣成AIの登場により社会は⼤きく変化しようとしているが、カリキュラム設計の考え⽅はリテラシーレベル初版と同様であるため、主に⾼等学校「情報Ⅰ」及び⽣成AIに対応するキーワードの追加及び主要なキーワードについて太⽂字表記への変更を⾏った。
上記を踏まえ、今回の改訂においては、
Ø ⾼等学校「情報Ⅰ」で学んでいることを前提としつつ、『社会での実例を題材にした実データや実課題を⽤いた演習』を中⼼に実施することを推奨する。
（モデルカリキュラム初版の教育⽅法で記載しているとおり、データ利活⽤の⼀連のプロセスを⼿触り感をもって体験できることを重視する。）
Ø ⼤学・⾼専おける個性・特⾊ある演習内容となることを期待する。
（必要に応じて、⾼等学校「情報Ⅰ」で学んだ内容をデータリテラシーとして復習することも考えられる。）
Ø ⾼等学校「情報Ⅰ」との重複・カリキュラムの⾒直しによって⽣み出された時間は、AI（特に⽣成AI）を学ぶ時間に充てることを推奨する。
応⽤基礎レベル
応⽤基礎レベル初版(2021年度版)では『⾃らの専⾨分野に数理・データサイエンス・AIを応⽤できる⼒（応⽤するための⼤局的な視点）を⾝に付けること』を⽬標としてモデルカリキュラムを設計した。
⾼等学校「情報Ⅰ」の必修化や⽣成AIの登場により社会は⼤きく変化しようとしているが、カリキュラム設計の考え⽅は、応⽤基礎レベル初版（2021年度版）と同様であるため、主に以下の変更を⾏った。
Ø ⾼等学校「情報Ⅰ」については、モデルカリキュラム（リテラシーレベル）と同様にキーワードを追加。
Ø ⽣成AIについては、今後、各専⾨分野における応⽤機会が増えていくと想定されるため、「AI基礎」のコア学修項⽬として、⽣成AIの基礎的な概念と実社会で進む応⽤について扱う「3-5.⽣成AIの基礎と展望（☆）」を追加
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数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム改訂
⾼等学校「情報Ⅰ」及び⽣成AI等への対応として、主に以下の点を変更。変更箇所は、⻩⾊マーカー及び⾚字で表⽰。

Ø該当ページ
P9

項⽬
数理・データサイエンス・AIリテラシーレベルの教育の基本的考え⽅

改訂内容
・スキルセットのキーワードを網羅的に求めるものではないこと及びキーワードの太字は推奨する項⽬としての例⽰を追記。
・モデルカリキュラムの改訂時期について定期的に修正。

P10

数理・データサイエンス・AIリテラシーレベルの教育の基本的考え⽅

・応⽤基礎レベルP9「数理・データサイエンス・AI（応⽤基礎レベル）の位置づけ」の説明と同様にリテラシーレベルモデルカリキュラムにも追加。

P14

1. 社会におけるデータ・AI利活⽤

・社会での応⽤、社会との接続を追記。

P15

1. 社会におけるデータ・AI利活⽤＜スキルセット＞

・⽣成AIのキーワードを追記。

P17

2. データリテラシー＜スキルセット＞

P18

3. データ・AI利活⽤における留意事項

・データの⼊⼒（機械判読可能なデータの作成・表記⽅法）をキーワードに追加。
・⾼等学校「情報Ⅰ」の「情報デザイン」への対応として、キーワードに「相⼿に的確かつ正確に情報を伝える技術や考え⽅」を追加。
・学修⽬標にマインドスタンス、⼼構えの観点を追加。
・⽣成AIのキーワードを追加。

P19

3. データ・AI利活⽤における留意事項＜スキルセット＞

・「3-1. データ・AIを扱う上での留意事項」に「データガバナンス」のキーワードを追加。
・「3-2. データを守る上での留意事項」に「サイバーセキュリティ」のキーワードを追加。

P22

4. オプション＜スキルセット＞

・⽣成AIの利⽤をキーワードに追加。

P30

５．⽣成AIを授業で活⽤・⽣成AIの授業での活⽤事例を追加。

P39

モデルカリキュラム改訂の審議経過・新規追加。

P40

⾼等学校「情報Ⅰ」と本モデルカリキュラムとの関係・⾼等学校「情報Ⅰ」とモデルカリキュラムの対応表を新規追加。

Ø

数理・データサイエンス・AI（応⽤基礎レベル）モデルカリキュラムと同様に、推奨する項⽬について、太⽂字に変更。
対象ページは、P15、P17、P19、P21、P22。
変更箇所は、⽔⾊マーカー及び太⽂字で表⽰。
（※P15の「⽣成AI」、「モデル化」、「敵対的⽣成ネットワーク」、P17の「外れ値」、「箱ひげ図」、「データの取得（機械判読可能なデータの作成・表記⽅法）、P19の「倫理的・法的・社会的課題」、「情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可性）」
及びP21の「n-gram⾔語モデル」のキーワードについては、⽣成AIへの対応等として⻩⾊マーカー及び⾚字太⽂字で表⽰。）

数理・データサイエンス・AI（応⽤基礎レベル）モデルカリキュラム改訂
Ø

⾼等学校「情報Ⅰ」及び⽣成AI等への対応として、主に以下の点を変更。変更箇所は、⻩⾊マーカー及び⾚字で表⽰。
該当ページ

P8

項⽬
数理・データサイエンス・AI応⽤基礎レベルの教育の基本的考え⽅

改訂内容
・スキルセットのキーワードを網羅的に求めるものではないこと及びキーワードの太字は推奨する項⽬としての例⽰でることを追記。
・モデルカリキュラムの改訂時期について定期的に修正。

P9

数理・データサイエンス・AI（応⽤基礎レベル）の位置づけ

・「AI基礎」に「⽣成」を追加。

P10

数理・データサイエンス・AI応⽤基礎レベルの学修内容と教育⽅法・学修内容の「AI基礎」に「⽣成」を追加。

P12

応⽤基礎レベル モデルカリキュラムの構成

・「３．AI基礎」に「3-5.⽣成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P14

数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル選択項⽬と応⽤基礎レベル学修項⽬の対応

・「３．AI基礎」に「3-5.⽣成AIの基礎と展望」を新設。

P19

2. データエンジニアリング基礎・⾼等学校「情報Ⅰ」における「デジタル」と「ネットワーク」への対応として、キーワードに「コンピューターの構成、動作、性能」、「ネットワーク」、「プロトコル、インターネットの仕組み」を追加。
・「デジタル」の「発展・データの圧縮と効率化」について、オプションとして「データの圧縮と効率化」を追加。
・「データガバナンス 」のキーワードを追加。

P20

2. データエンジニアリング基礎・⾼等学校の「情報Ⅰ」における「プログラミング」の「発展・オブジェクト指向プログラミング」と「発展・プログラムの設計⼿法」について、オプションとして「オブジェクト指向プログラミング」と「プログラムの設計⼿法」を追加。
・「サイバーセキュリティ 」のキーワードを追加。

P21

3. AI基礎・コア学修⽬標として、「3-5．⽣成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P22

3. AI基礎・「3-5．⽣成AIの基礎と展望（☆）」のキーワード及びオプションを新設。

P23

3. AI基礎・⾼等学校「情報Ⅰ」における「問題解決」の「モデル化とシュミレーション」への対応として、キーワードに「現象のモデル化」を追加。

P25

数理・データサイエンス・AI 応⽤基礎レベルの教育⽅法・社会との連携を追記。

P26

応⽤基礎レベル モデルカリキュラムの授業科⽬設計

・「３．AI基礎」に「3-5.⽣成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P27

学部系統ごとの応⽤基礎レベル授業科⽬設計イメージ（1/2）

・「３．AI基礎」に「3-5.⽣成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P28

学部系統ごとの応⽤基礎レベル授業科⽬設計イメージ（2/2）

・「３．AI基礎」に「3-5.⽣成AIの基礎と展望（☆）」を新設。

P34

モデルカリキュラム改訂の審議経過

・新規追加。

P35

⾼等学校「情報Ⅰ」と本モデルカリキュラムとの関係・⾼等学校「情報Ⅰ」とモデルカリキュラムの対応表を新規追加。

⼆次モーメントが存在すれば⼀次モーメントも存在する

マルコフやチェビシェフの不等式を導出する

⼆項分布の平均や分散を、ベルヌーイ分布の独⽴同⼀分布の和であることから導出

12⼆項分布からポアソン分布へ収束する様⼦を、実際に計算実験させる

まとめ••

⾼校と⼤学の間に致命的に⼤きな溝が存在する
⾼校数学の時点で諦めてしまうと取り返しがつかない
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数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム ニュースレター vol.21• 河合玲⼀郎・林和則 (2024)「2023年度モデルカリキュラム改訂について」• 河合玲⼀郎・瀬⼾川昌之・井⼿広康・森⼭潤 (2024)「⾼校情報科と⼤学における数理・データサイエンス・AI教育との接続に向けた課題と展望」

ご清聴ありがとうございました16