第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）高等学校「情報」におけるデータサイエンス教育の事例
Data science education in high school “Informatics"◆井手広康◆
愛知県立旭丘高等学校 教諭
k619154u@gmail.com

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School1第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）自己紹介
井 手 広 康博士（情報科学）愛知県立旭丘高等学校 教諭◆略歴2004年3月

兵庫県立加古川東高等学校 卒業

2009年3月

鳴門教育大学 学校教育学部 卒業

2009年4月

愛知県立衣台高等学校 教諭

2018年3月

愛知県立大学大学院 情報科学研究科博士前期課程修了

2019年3月

愛知県立大学大学院 情報科学研究科
博士後期課程修了，博士（情報科学）

2019年4月

愛知県立小牧高等学校 教諭

2024年4月

愛知県立旭丘高等学校 教諭◆旭丘高校について•

1877年に愛知県中学校として開校し，1899年に愛知一中と改称（創立147年）•

平成14年よりSSH事業（現在，第Ⅱ期目）•

1学年10クラス（1～9組：普通科，10組：美術科）•

情報科目は課題研究（情報）【学校設定科目】→1年1単位，2年1単位の分割履修

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School2第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）情報科教員（愛知県）に対するアンケート調査
0%

20%

30%

0.0%

50%

60%

70%

11.7%
16.7%

令和4年度(n=74)
令和5年度(n=94)(3) コンピュータとプログラミング(4) 情報通信ネットワークとデータの活用

40%

8.1%
7.4%
5.2%

(1) 情報社会の問題解決(2) コミュニケーションと情報デザイン

10%

41.5%
39.6%
28.4%

63.5%

令和6年度(n=96)

39.4%
38.5%

【引用】愛知県高等学校情報教育研究会総会および研究協議会における令和4・5・6年度のアンケート結果

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School3第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）高等学校学習指導要領 解説 情報編(4) 情報通信ネットワークとデータの活用
データを分析する過程については，データの分析を容易にするために必要な計算を事前に行っておくなどデータの傾向などを読むことを容易にする工夫を行う力を養うことが考えられる。

基本統計量の算出やグラフの作成など

多くの項目のあるデータに対して，項目間の相関を見るためにデータを漏れのないように組み合わせて複数の散布図などを作成し，相関関係の見られる変数の組合せを見出し，その変数の組合せに関して回帰直線を考え，データの変化を予測する力を養うことが考えられる。
愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School4第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）高等学校学習指導要領 解説 情報編(4) 情報通信ネットワークとデータの活用
また，気象データ，総務省統計局のデータ及び国や地方公共団体などが提供している
e-Stat

オープンデータなどについて扱い，データ収集の偏りについても考え，それらのデータを表計算ソフトウェアや統計ソフトウェアで扱うことができるように整理，加工し，適切な分析や分かりやすい可視化の方法について話合い，これらを選択して実施し，その結果に関する生徒個々人の解釈をグループで協議し，評価する学習活動などが考えられる。

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School5第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）具体的な授業の流れ
授業回

形態

授業の内容

1

一斉

オープンデータの取得（e-Stat・RESAS・SSDSE）

2

一斉

箱ひげ図・基本統計量（最小値・最大値・最頻値・平均値・分散・標準偏差）3

一斉

散布図・相関係数・回帰直線4

個別

データの分析①

5

個別データの分析②

6

個別発表会・事後アンケート

この辺りで学年末考査の実施（試作問題『情報Ⅰ』）

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School6第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）SSDSE（教育用標準データセット）

SSDSE（教育用標準データセット）：https://www.nstac.go.jp/use/literacy/ssdse/#SSDSE-C
愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School7第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School8第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）生徒の発表スライドの例

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School9第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）事後アンケートの結果①（授業内容の理解度：５件法）

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School10第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）事後アンケートの結果②（ARCS評価シート）
 ARCSモデルは，1983年に米国の教育学者 John M. Keller が提唱した学習者の動機付けを高める方法をモデル化したもの
 学習者のやる気を引き出す要素を注意(Attention)，関連性(Relevance)，自信(Confidence)，満足感(Satisfaction)の四つに分類
 本研究では，ARCSモデルの各分類に対して，それぞれ四つの質問項目(計16項目，5件法)で構成されるARCS評価シートを使用した

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School11第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School12第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）事後アンケートの結果③（生徒の感想例）
 今まで数学で行っていたのは何に使えるのか分からなかったが，情報で詳しく自分でやってみることでグラフの実用性などが学べたので良かった。
 自分の興味があるものの相関係数や散布図を調べることによって，理解が深まり作っていて面白かった。数Ⅰとも関係があって，箱ひげ図などの読み取りにも生かせたのでよかった。
 数学で学んだことよりも深く学習できて楽しかったです。初めて情報の授業で発表した時よりも上手にできていると実感することができました。

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School13第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）試作問題とサンプル問題（大学入試センター）

2020年11月
試作問題（検討用イメージ）

2021年3月
サンプル問題2022年11月
試作問題

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School14第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）問１－解答欄[ア]愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School15

第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）問２－解答欄[イ]愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School16第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）問３－解答欄[ウ]愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School17第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）問４－解答欄[エ]愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School18

第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）問５－解答欄[オ][カ][キ]２

1

愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School

19第1回ワークショップ「データサイエンス・AI教育の高大接続」2024年6月3日（月）まとめ 箱ひげ図，散布図，相関係数，回帰直線についての理解度は比較的高い結果となった 自由にデータを組み合わせて相関を見つけ出すという作業が，生徒にとって面白さを感じる要因であったと感じる一方で，使用したオープンデータ（家計消費）を自分事として捉えることは難しかったのではないかと推察する
 大学入学共通テスト「情報」試作問題の解答からは，散布図や外れ値の読み取りについて課題が残った
愛知県立旭丘高等学校｜Aichi Prefectural ASAHIGAOKA High School20