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教育情報誌

情 報

No.

CONTENTS

連載 奥村先生の統計学教室⑺ ㌀
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画像を用いた対象物体の形状計測

要点解説！

三重大学特任教授「明るさ」「色」ではなく「形」を測るカメラ ㌀
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㌀6
広島市立大学大学院教授

日浦慎作先生32

奥村晴彦先生改正された個人情報保護法 ㌀
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10
元・大阪府立岸和田高等学校指導教諭

南英世先生

特集 実践報告＜社会と情報＞＜情報の科学＞＜情報の科学＞

グラフや図表による表現と伝達

アクティブラーニング型授業で理論的

情報モラルとアルゴリズムの指導実践〜違った印象を与えるグラフの検証な思考を促す試み ㌀
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㌀13
滋賀県立甲西高等学校

福永秀朗先生東京電機大学中学校・高等学校
山住直政先生

福岡県立修猷館高等学校

倉光浩二先生＜SSH 情報＞＜情報の科学＞＜情報の科学＞

AR プログラミングを用いた空間認識

乱数を利用した JavaScript プログラ

プログラミング演習 ㌀
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力の向上 ㌀
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ミング ㌀
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福島県立会津学鳳中学校・高等学校
古川達規先生東京都立町田高等学校

名古屋中学校・高等学校

中西渉先生

小原格先生

第一学習社

連

奥村先生の統計学教室

載

第7回

確率・統計・ベイズ

三重大学教育学部

確率の意味をよく理解していない生徒は(一般人も)多

特任教授

奥村 晴彦

すので，ご覧ください。

いと思います。実際，確率の正確な意味はけっこう難し

ア・イ・ウはどれも， 1 から 6 までの目をすべてコ

く，「雨の降る確率」「トランプ候補が大統領に当選する

ンプリートする(揃える)には 6 回投げればいいことを確率」「火星に生命が存在する確率」について正確に説明意味しています。これが正しくないことは実際にさいするのはたいへんです。一方，確率をどのようにとらえころを投げてみればわかりますが，コンピュータでもても，「ベイズの定理」というものが成り立ちます。この

簡単にシミュレーションできます。Excel ならことを使った「ベイズ統計学」というものが流行っています。どんなものでしょうか？

=RANDBETWEEN(1,6)
で，JavaScript ならMath.floor(Math.random()*6+1)

1確率の意味？

｢全国学力・学習状況調査」の中学校(3年生対象)「数学Ａ」で，2007年(*1)と2015年(*2)に，次の問題が出まで， 1 から 6 までの整数が同じ確率で出る乱数(一様乱数)をつくることができます。
アイテムをコンプするための試行回数の期待値を求
め る 問 題 は，ク ー ポ ン 収 集 問 題 (coupon collectorʼ s

した。

=14.7 が期待値です。つまり，平均して15回くらい投とがいえますか。下のアからオまでの中から正し

類似の誤解として，「成功する確率が 1 ％でも，100

いものを 1 つ選びなさい。
ア

5 回投げて， 1 の目が 1 回も出なかったとす
れば，次に投げると必ず 1 の目が出る。

イ

6 回投げるとき，そのうち 1 回は必ず 1 の目が出る。

ウ

6 回投げるとき， 1 から 6 までの目が必ず 1
回ずつ出る。

エ

30回投げるとき，そのうち 1 の目は必ず 5 回出る。

オ

3000回投げるとき，1 の目はおよそ500回出る。

正答はオですが，正答率は2007年で49.9％，2015年
で55.8％です。誤答で多いのはイで，2007年で27.1％，
2015年で22.3％です。

げてやっと， 1 から 6 までの目が出揃うのです。
回挑戦すれば100％成功する」があります。
これらは，確率の概念というよりは，毎回の試行が「独立」であるということがよくわかっていないこと
からくる間違いです。
ただ，冒頭の問題の正答とされる「3000回投げるとき， 1 の目はおよそ500回出る」の「およそ」というのもあまり厳密ではありませんし，そんなにたくさん繰
り返すことができない場合の確率はどう考えたらいいのか，という問題も残ります。

2

本当は難しい確率の意味

2016年はイギリスの EU 離脱，トランプ大統領の誕生といった「予測に反する」大きなできごとが起きた

8 年間で改善したとはいえ，まだ半分近くの生徒が年 で し た。こ れ ら と の 関 連 で よ く 使 わ れ た post-

確率の意味を正しく理解していないことがわかります。

truth(脱真実)という語が，Oxford 辞書の「2016年の詳しい結果は国立教育政策研究所で公開されていま＊1

2

problem)ともいい，さいころの場合は ∑ 1/(/6)

1
1 の目が出る確率がであるさいころがあり6ます。このさいころを投げるとき，どのようなこ

http://www.nier.go.jp/tyosa/07mondai_chuu_suugaku_a.pdf

言葉」に選ばれ，話題になりました。
＊2 http://www.nier.go.jp/15chousa/pdf/15mondai_chuu_suugaku_a.pdf

3

トランプ候補が大統領になる確率は，有名なネイ当選確率の求め方

ト・シルバー(『シグナル＆ノイズ』という本の著者)の

アメリカの大統領選は複雑ですが，単純化して，単直前の予測が30％程度，調査によっては 5 ％以下で，純多数決で決める選挙を考えましょう。また，世論調

予測は大外れでした。

査は完璧で，拒否したりウソを答えたりする人はおら

未来を確率で予測するのは，天気予報でもよくおこなわれています。たとえば雨が降る確率(降水確率)はず，投票ではトランプかクリントンのどちらかに入れるとしましょう。

30％などといいます。30％の予報でも傘をもっていく

計算を簡単にするために，10人を対象に世論調査し人は多いでしょうし，雨が降っても「予測は大外れ」

たとしましょう。このうち 2 人がトランプに投票する，とは言わないでしょう。さらに，さいころの 1 の目が1出る確率がなのに実際に 1 が出たとき「予測は大6外れ」と言う人はもっと少ないでしょう。同じ確率で8 人がクリントンに投票すると答えました。トランプが当選する確率はどれくらいでしょうか。

も，起きる事象によって，感じ方に違いがあるようでに求められるはず……ですよね？

す。

難しいのです。

これくらい単純化すれば，当選確率は統計学で簡単
ところが，これがよく考えてみると，トランプ候補が大統領になる確

全有権者のうち，トランプに投票する人の割合を 

率は，さいころの 1 の目が出る確率とはちょっと違っとします。>0.5 ならトランプが当選し，<0.5 なた意味をもっていることがわかります。さいころは nr回振って 1 の目が r 回出たとすればの n →∞でのn極限が確率だと言えますが，クリントン対トランプのらクリントンが当選します。もし  がわかれば，世論

選挙戦はおそらく 1 回かぎりですので，多数回の試行

調査で10人のうち 2 人がトランプに投票すると答える
確率は， 2 項分布を使ってC   1−

天気予報の場合はどうでしょうか。池上彰『はじめ10×9=45 は10個か
2×1
ら 2 個を選ぶ組みあわせの数です。

てのサイエンス』には「同じ天気図の100回のうち30回

つまり，母集団におけるトランプ支持率  が与えら雨が降っていれば「降水確率30パーセント」というこ

れ れ ば，こ の 世 論 調 査 の 結 果 が 起 こ る 確 率とになるわけです」と書いてありました。さすがに池

上さんは説明がうまい！概念的にはその通りなのですは  ではなく世論調査の結果のほうです。どうしたらが，現在の天気予報は，過去の類似の天気図に頼って世論調査の結果から  の分布を導くことができるでしいるわけではなく，スパコンを使って予測しています。

ょうか。

の極限で確率を定義することはできません。

選挙予測も，世論調査に基づいて計算して求めます。

と求められます。ここで C=C   1− が計算できます。でも，わかっているの

これは，従来の統計学では答えを出すことができな

同じ選挙戦は 1 回しかありませんが，概念的には，同い問題です。このような問題を解くために考えられた

じ世論調査の選挙戦100回のうち30回当選するなら「当のがベイズ統計学です。ベイズ統計学を理解するには，

選確率30％」というわけです。でも，天気予報にくらベイズの定理が必要です。

べて，導き出した当選確率が妥当かどうかの検証は難しそうです。

4

ベイズの定理とベイズ統計学「火星に生命の存在する確率は30％である」のよう事象A，B があります。Aの起こる確率を A，B

な主張も，概念的には同じですが，ますます検証は難の起こる確率を B，A が起こったとして B が起こ

しくなります。このように確信の度合を 0 ％〜100％

る確率を B  A， B が起こったとしてAが起こる確の数であらわしたものではあるけれども検証が難しい率を A  B，Aと B が同時に起こる確率を A∩B

ものを「主観確率」ということがあります。

とします。このとき，当たり前のことですが，Aの起つまり，一口に「確率」といっても，多数回の試行の結果から導かれるものから，むしろ主観的な確信のこる確率に，Aが起こったとして B が起こる確率を掛ければ，Aと B が同時に起こる確率になります：

度合ととらえたほうがいいものまで，いろいろなレベルのものがありますA∩B=A B  A同様に
A∩B=B A  Bも成り立ちます(これらは条件付き確率の定義です)。

3統計学が「異端の統計学」とされて葬られることはな

したがって，
A B  A=B A  B
ここでAを固定すると，Aは定数になるので，かったでしょうから，おわかりにならなくても無理はありません。それに = 一定という事前分布には
実は後で述べるような問題があります。

B  A∝B A  Bという比例関係が成り立ちます(∝は比例をあらわす記号)。これがベイズの定理です。ベイズ(Thomas
Bayes)は18世紀のイギリスのアマチュア数学者の名前です。

とりあえず事前分布は = 一定と考えておきましょう。すると，  データ∝  1−となります。具体的な計算は面倒なので，このベイズの定理に基づいて組み立てられた統計学がベイズ統計学(Bayesian statistics)です。有名な数

=0.05，0.15，0.25，. . . ，0.95の 9 通りしかないと考えて，Excel で計算しましょう。

学者ラプラス(Pierre-Simon Laplace)がベイズ統計学の基礎を築きますが，今われわれが習う「普通の」統計学に負けて，影を潜めてしまいます。しかし，最近はベイズ統計学の信奉者が急増しています。
ベイズ統計学では，Aがデータ，たとえば世論調査の結果です。データは固定して考えます。
B が求めたい量です。さきほどの例では  がこれにあたります。つまり，  データ∝ データ  ということになります。日本語に翻訳すれば，「デー

A2 から A11 までに0.05から0.95までの  の値を入タが与えられたときの  の分布   データは，単なれます。B2 に =POWER(A2,2)*POWER(1-A2,8)を入れる  の分布 に，  が与えられたときのデータの分て B11 まで伸ばし，B12 にその合計を求めます。C2

布 データ  を掛けたものに比例する」というわけに =B2/B$12 を入れて C11 まで伸ばします。最後に，です。

>0.5 の確率(C7 から C11 までの合計)を求めます。
データ  =C  1−

ですが，C は定数ですので，データが与えられたと

約 3 ％です。
つまり，この世論調査の結果からは，トランプ大統領が誕生する確率は 3 ％しかないことがわかりました。

きの  の分布は結局
  データ∝  1−

より正確に求めるには，たとえば  を0.005からということになります。比例定数は後で「全部足して0.01きざみで0.995までとればいいのですが，ほぼ 3 ％1 」になるように調節すればいいので，ここでは無視という結論に違いはありません。

します。
ここで は「単なる  の分布」つまり，世論調査の結果を見る前の，支持率  の確からしさの分布です。
こういう分布を事前分布といいます。

事前分布が問題

えっ，これって，どういう意味でしょうか。さいこ

支持率  の分布は  によらない」つまり 0≦≦0.1 のろを振る問題なら，振った結果を教えられる前は， 1

確率も 0.4≦≦0.5 の確率も等しいということを使が出たか 2 が出たかまったくわからないのですから，
1
事 前 分 布 は 1=2=…=6= だ と 考 え ら れ
6ます。同様に，「世論調査の結果を見る前」には，支持っています。確かに「何も情報がない」という状況で率が =0.4 か =0.7 か，まったくわからないのです

い」前分布としてはから， 0.4=0.7=… つまり =一定と考えら
れます。

4

5

上で述べた計算には，「世論調査の結果を見る前のは，このことを仮定しても直感的にはよさそうです。
もうちょっと詳しい考察からは，より「何も情報がな

∝

1
 1−

えっ，まだわかりませんか。まぁ，「データを見る前のほうが自然です(詳細はベイズ統計学の本をご覧くの  の分布」という概念が簡単にわかるなら，ベイズ

ださい)。このような「何も情報がない」ことをあらわす事前分布を無情報事前分布といいます。ただ，上の6｢ふつうの」統計学との関係

式が = 一定より無情報であるなどということは，

明日雨が降る確率や，トランプ候補が勝つ確率を求分散を計算するとき n でなく n−1 で割るということめられるのが，ベイズ統計学の強みです。「ふつうのと同様に，高校生への説明は難しいので，ここでは「無統計学」では，未知の量の確率分布を求めることがで

情報事前分布」として = 一定を使います。大数

きません。

学者ラプラスもこれを使ったくらいですから，とくに問題ありません。

たとえば，「ニュートリノという素粒子が質量をもつ確率は99％であることが実験でわかった」というよ

しかし，われわれは過去の経験から，大統領選挙にうな昔の新聞記事を見たことがあるかもしれません。

ついて多少の情報をもっているはずです。「無情報」

これはベイズ統計学を使って出したのかといえば，そにこだわらず，それを活用したほうがいいのではない

うではなく，「ニュートリノが質量を仮にもたないとでしょうか。

すれば，このような実験結果が得られる確率は 1 ％にWikipedia の “List of United States presidential

過ぎない」という発表を誤解したのだと考えられます。

elections by popular vote margin” という項目に過去「ニュートリノが質量をもつ確率は99％」と言うための当選者の得票率が載っています。1900年以降，トラにはベイズ統計学が必要です。しかし，ふつうの人(たンプ候補の直前までの得票率の度数分布を調べたとこ

とえば新聞記者)が「ニュートリノが質量を仮にもたろ，次の図のようになりました。

ないとすれば，このような実験結果が得られる確率は1 ％に過ぎない」と聞いたとしても，「要するにニュートリノが質量をもつ確率は99％なんだな」と曲解してしまいがちです。ふつうの人にとっては，ベイズ統計学の言葉のほうがわかりやすいようです。
一方で，ベイズ統計学をちゃんと勉強しようとすると，「事前分布」のところでわからなくなってしまいがちです。このため，いったんはベイズ統計学は「異端」として葬り去られてしまいます。また息を吹き返した

50％未満でも当選するのは， 2 大政党以外からも候

理由は，コンピュータの発達によって，ふつうの統計

補 者 が 出 る こ と と，ア メ リ カ 大 統 領 選 の 選 挙 人 団

学では解き難い問題がベイズ統計学ならシミュレーシ(electoral college)という不思議な制度のためです。

ョン(MCMC というアルゴリズム)によって解けるこ

実際，トランプも得票率ではクリントンに負けましたとがわかったからです。

が，選挙人の数で勝ちました。
それはともかく，上の図からは，大統領選の得票率
は 0 ％から100％まで平坦に分布するのではなく，勝つほうはたかだか60％台(負けるほうはおそらく30％台)であることがわかります( 2 大政党以外の泡沫候補は考えないことにします)。
そこで，「30％台〜60％台は一定，それ以外は 0 」という事前分布を試してみましょう。さきほどの Excelの計算で，  が0.35〜0.65の 4 行以外は B 列を全部 0にするだけです。
「トランプ候補が勝つ確率」が跳ねあがることがわかります。
もっとも，このように事前分布によって結果が大きく変わるのは，「10人に聞いてみました」という「なんちゃって世論調査」だからで，1000人規模の現実の世論調査なら，ほとんど事前分布によらない結果になります。

5

画像を用いた対象物体の形状計測〜｢明るさ」「色」ではなく「形」を測るカメラ
広島市立大学大学院情報科学研究科

私たち人間が目にした物体の形や大きさを把握でき

教授

〜

日浦 慎作

形を測るための光の性質

るのと同じように，カメラでとらえた画像をコンピュ

何かを測ろうとするとき，既存の装置や技術から出ータに入力すれば，すぐに被写体の形がわかると思わ発するのではなく，まずはどんな物理現象を用いるのれがちです。しかし，なかなかそうはいきません。なかを出発点にするほうが発想が広がります。とくに形

ぜなら，カメラは被写体から届いた光の「強さ」をと状計測では，非接触的に，また離れた位置から物体のらえる装置であり，形の情報を直接取り出すことがで形を求めたいことが多くあります。そのためにはどのきないためです。

ようなものを「飛ばせば」いいのでしょうか。

他の計測技術にくらべると，カメラを用いた形状計

カメラは光をとらえますが，その他に何があるかと測はかなり間接的な方法だと言えます。たとえば「温問われれば，きっと音波や電波があがるでしょう(光度センサ」「圧力センサ」「加速度センサ」など，電子も電磁波の一種ですが，ここでは区別して扱うことに機器には多くのセンサが用いられていますが，これらします)。たしかに，これらを使うことでも距離の計のセンサからは多くの場合，欲しい情報が直接出力さ測は可能です。音波(超音波を含む)は初期のカメラれます。それに対し画像を用いたセンシングでは，(ポラロイドカメラなど)のオートフォーカスに用いら往々にして欲しい情報は計算機の演算処理によって画れていましたし，最近では自動車のバンパーにセンサ

像から引き出すことになります。画像処理の研究者はをしこんで，車庫入れを助けるような用途にも用いら

よく，カメラのことを「画像センサ」などと呼びます

れています。しかし，音波には， 1 つ大きな問題があが，これは言い方を変えるとすれば「明るさ分布セン

ります。広がりやすいため，対象物体の細かな形状をサ」ということになるでしょう。決して「形センサ」

求めることは不得意なのです。より詳しく言うと，波ではないのです。

長が長いため，細かい部分に絞りこむことが難しいの

我々自身も，眼球でとらえた物体を認識するために，です。かわりに，光による計測が難しい分野で活躍し脳細胞のかなりの割合を費やしています。後頭部の脳ています。胎児を確認するためのエコー写真はその代細胞のほとんどは視覚系のために働いているといって

表例で，皮膚や臓器は光をほとんど通さないためです。

も過言ではないほどです。最近はかなり減りましたが，また他にも，漁船の魚群探知機や潜水艦など，光が届

以前は画像処理に関して，無理筋の相談がけっこうあ

きにくい水中での距離計測にも広く用いられています。

りました。画像に写っているのだから，我々が見ればこれらはソナーと呼ばれますが，これは Sound navi-

わかるのだからなんとかなるだろう，というものです。

gation and ranging の略語(SONAR)です。

しかしそれには，極論すれば人間の脳と同じ働きをす

電波はどうでしょうか。これは長距離の計測によくるコンピュータを作る必要があるということになりま用いられています。航空機や船舶に搭載されているレす。画像処理の研究は長足の進歩を遂げていますが，ーダーは，対象物に対して発射された電波が反射し，まだまだ人と同じようにものを見ることは困難です。

戻ってくるまでの時間を測ることにより距離を測る装そこで今回は，計算による推測ではなく，工学的に物

置 で，や は り Radio detecting and ranging の 略 語体の形をとらえる方法について解説したいと思います。

(RADAR)です。利点はなんといっても，雲や霧など視界を遮るものがあっても対象の位置を把握できることにあります。しかし見方を変えると，電波が通り抜

6

けてしまうものは「透明」になり，見ることができな手法が用いられています。これと同様の計測手法が光いという欠点を持つことにもなります。電気を通しやでも用いられるようになっており，これは電波を光にすい，金属や水分の多いものは電波を反射しますが，置き換えたという意味で LIDAR (Light detection and乾いた木やプラスチックなどは電波を通しやすく，こranging)と呼ばれることがあります。この方法についれらの計測には向いていません。また音波と同様に，ては後に述べます。それに対し，三角測量は光ならで細かいものに絞りこむことが難しいという問題も持ちはの計測手法といえるでしょう。ある対象物体への方ます。

位を 2 地点から計測し，それに 2 地点間の距離を組み

このように考えると，光を用いて形状を計測するこ

合わせることで「 2 角挟辺」により三角形が決まることのメリットがよりはっきりとわかってきます。 1 つとで距離が定まる，というものが三角測量の原理です。

は，私たちが「形状を測りたい」と思う物体の多くに三角測量というと土木工事の前などに 2 人 1 組でおこ

おいて光は透過せず(不透明で)，表面で反射を起こす

なわれるものを想像しがちですが，図 1 のようにカメことです。形状計測の対象のほとんどは固体であり，

ラを 2 台用いたステレオ法と呼ばれる計測法も三角測形を変えやすい液体や気体の形状を測ることは多くあ量の一種です。私たち人間が，両目でものを見ることりません。そして，液体や気体は透明であることが多により立体感を感じるしくみも同様です。

いのです。もう 1 つは細部の計測に向いていることでいろいろなステレオ法

す。光は波長が極めて短いため，小さな点に絞りやす
かったり，装置を小型化することができます。電波をステレオ法では， 2 台のカメラから得た画像から，用いたレーダーでは大きなパラボラアンテナや棒状の物体上の同じ点を見つけ出す処理の性能がもっとも大アンテナをくるくると回していますが，それはあの大きな問題になります。 1 つはその処理速度です。一方

きさがなければ方位の精度(分解能)が低下してしまうの画像から小さな領域(テンプレート)を切り出し，そためなのです。それに対して光であれば，スマートフ

れに似た模様が含まれる領域をもう一方の画像から探ォンのカメラレンズぐらいの小さなものでも極めて高すことになりますが，しらみつぶしに探すとかなり大い方位分解能を得ることができます。

きな計算量になります。しかも，画像全体に対して形状を得るためには，テンプレートを切り出す位置も変距離計測のための 2 つの原理

えていく必要があります。しかし最近では計算機の性光を用いた距離計測では，以下の 2 つの原理のどち能が向上したため，ほぼ瞬時に結果を得ることができ[1]

らかが用いられています。

るようになってきています。また，通常の演算処理装・光の直進性（三角測量にもとづく手法）

置(CPU)で処理すると時間がかかるだけでなく消費・光速度の一定性（光飛行時間にもとづく手法）

電力が大きくなります(またそれに応じて発熱量も大先に述べたように音波や電波を用いた距離計測では，

きくなります)ので，専用ハードウェアによりこのテ

機器から発した電波や音波が対象物体で反射し，再びンプレートマッチング処理をおこなうものが増加して機器まで戻ってくるまでの時間遅れを用いて計測する

きています。

▲図 1

受動的ステレオ法7

もう 1 つの問題は，この対応付けの安定性です。文書中の文字検索などとは異なり，テンプレートの照合では完全な一致は期待できません。差がもっとも小さくなる点を探すことになりますが，よく似た模様が他にある場合，取り違えることがあります。とくに，模様がない平坦な面は特徴が乏しく，正確な対応点を見つけ出すことが困難です。

スリット光投影法(光切断法)

よって，プロダクトデザイン(デザイナーが削り出し脇にずれた位置から断面形状を得るわけです。もちろた模型の形状を計測して生産に用いるなど)や遺跡のん実際に切ってしまうわけではありませんが，光が照計測などには向いていません。ただし，計測そのもの射された部分は断面に一致することからこのように呼は同時に 2 枚の写真を撮るだけですので，瞬間的に完びます。

了し，動いている物体の計測に強みがあります。また，

スリット光投影法の欠点は計測時間です。一本のス装置から光を発しなくても，太陽光や屋内の照明など

リットを照射するだけでは，その照射断面の形状しかの光を利用した計測がおこなえることも利点の 1 つで得ることができません。そこでスリットの方位を動かす。よって「ぶつからないクルマ」などと呼ばれる自しながら(走査しながら)，そのつど画像を撮影する必

動車の運転支援システムなどに利用されていますが，要があります。精密に形状を計測するためには1000枚

人間や動物に近い方法ということから想像されるほど前後の画像を得る必要があり，高速なカメラを用いてには広く利用されていません。

も一定の時間を要します。よって動いている物体の形

より精密な形状計測には，装置から光を物体へ照射

状計測には不向きですが，専用の撮像素子を用いるこする方法が用いられます。これを能動的計測と呼びまとで高速化した例もあります。長所は物体表面をくます。それに対し，先に述べたカメラを 2 台用いる方法

なく精密に計測できることです。受動的ステレオ法とは受動的計測です。能動的計測では，ステレオ計測のは反対に，平坦な面の計測が得意です。よって立体デ

2 台のカメラのうち一方をパターン光投影機に置き換ザイン分野や考古調査などで多く用いられており，昨

えます。そして，被写体に投影されたパターン光の変

今の 3 D プリンタでレプリカを作るような用途にも向形を元に物体の形状を復元します。

いています。

[2]

8

▲図 2

図 2 は，能動的ステレオ計測の代表例であるスリッ

高速化するためには，同時に投影するスリットの本

ト光投影法を図示したものです。右側から，細い線状

数を増やせばよいのではないかというアイデアがありの光(スリット光)を被写体に投影します。すると，そます。しかし，こんどは撮影した画像から，それぞれの明るい線がカメラによって観察されます。スリットの輝線がどのスリット由来のものかが区別できなくな光を投影した方位と，それが画像中に写った位置の関ります。よって，スリットの色や配置を工夫する方法，

係から形状を求めます。画像中の位置がカメラからの何種類かの投影パターンを順次投影する方法など，多方位に対応するため三角測量の一種とみなすことがでくの方法が提案されています。線のかわりに点をランきる，というのは受動的ステレオ法と同じです。このダムに配置した模様を用いる方法が，Microsoft のゲ

方法には「光切断法」という別名もつけられています。

ーム機用カメラ(Kinect)に用いられたこともあります。

もし，投影するスリット光が極めて強力で，対象物体

図 3 はモアレ法と呼ばれる 3 次元計測法を図示したを一刀両断に真っ二つにできるとしたらどうでしょう。

ものです。網戸のような細かな模様を重ねると，そのその断面を撮影することで，物体の形状を計測するこ干渉により大まかな模様があらわれることがあり，ことができるはずです。このとき，レーザー光源の位置

れをモアレと呼びます。この方法では黒く塗った格子から撮影するのでは断面形状が見えませんから，少し越しに物体を照らし，投影された模様が再び格子により遮られることによりモアレを発生させます。図 3 に示す
ように，光源から発した直線と，カメラへ向かう直線の交点にちょうど物体の表面があると，モアレの明るい縞があらわれます。この方法を用いれば画像処理をおこなわなくても撮影するだけで，高さに対応した等高線のような模様を観察することができます。
実際には高さによって縞の間隔が変わるため「等高線」とは呼べませんし，また，物体の凹凸の区別がつかないケー
スがありますが，物体のひずみを高精度に検出するのに向いた方法であると言えま
す。

▲図 3

モアレ法

おわりに
カメラで撮影した画像はおもに，私たちが鑑賞するために用いられています。しかし近年，情報処理技術

光飛行時間測定法の発展に伴い，「機械の目」としてのカメラの存在感がソナーやレーダーと同様に，機器から発した光が物高まってきています。自動ブレーキなど自動車の運転体で反射し，再び装置へ戻ってくるまでの時間遅れを支援があたりまえになりつつあり，現在は自動走行を用いて形状を計測する方法があります。音波にくらべ目指して研究開発が進められています。そうなると当て光は 6 桁ほど速いため，近距離を計測するためには

然，カメラに求められるものも「美しい映像を得るた

極めて短時間の時間遅れを計測する必要があります。

めの装置」とは異なったものとなり，形状計測に特化

そのため従来は遠距離の計測にしか用いられていませしたカメラはその代表例といえるでしょう。

んでしたが，半導体技術の発展により最近では屋内環境などでの利用が可能となってきています。

参考文献

世界で初めて地上での光速測定に成功したフィゾー[1]日浦慎作，眞鍋佳嗣：高機能画像センシング，情報は，高速回転する歯車を用いて光を点滅させ， 8 km

処 理 学 会 研 究 報 告 2005-CVIM-147，pp.35-50，先に置いた鏡から反射した光の位相遅れを求めること

2005.

で光速を求めました。逆に，光速がわかっていれば同じ方法で対象物体までの距離を求めることができます。

[2]大隈隆史編，AR（拡張現実）技術の基礎・発展・実践，科学情報出版，2015.

半導体技術の発展により，これを高速化したものをセンサ上に多数並べ，すべての画素で同時に距離計測できるようにしたものが小型化され，安価に入手できるようになっています。現在販売されている Kinect もこの方法に置き換わっていますし，最近，この方法で距離計測できるカメラを搭載したスマートフォンも発売されています。対象物体の明るさだけでなく形状も計測できるので，室内に家具を配置したときのようすを確認できる拡張現実感(AR)アプリなどが実現され
ています。

9

要点解説！

改正された個人情報保護法
元・大阪府立岸和田高等学校指導教諭

南 英世

先生

個人情報保護法が初めて成立したのは2003年である。その後，個人情報を取り巻く環境は大きく変化した。
そのため，今回約10年余りを経て大幅に改正され，2017年 5 月30日から全面施行される。
改正が必要となった背景，および改正個人情報保護法のポイントをわかりやすく解説する。

出回る個人情報ができないようになった。

個人情報はお金になる。だから，個人情報を集めて個人情報保護法は，第 2 条で「個人情報とは，生存カネに換えるビジネスが誕生する。たとえば，名簿業する個人に関する情報であって，当該情報に含まれる者である。名簿業者は当初，住民基本台帳や電話帳か

氏名，生年月日その他の記述等により特定の個人を識ら情報を集め，コンピュータに入力しデータベースを別することができるもの」と定義し，さらに第23条で作成していた。1967(昭和42)年に成立した住民基本台「個人情報取扱事業者は，次に掲げる場合を除くほか，

帳法では，市町村役場に行けば，氏名，住所，生年月

あらかじめ本人の同意を得ないで，個人データを第三日，性別のいわゆる基本 4 情報について「誰でも閲覧者に提供してはならない」と定めた。そして，本人のを請求できる」と定めていた。役所には多くの名簿業

同意を得ないで第三者に提供できるのは，法令に基づ者が押し寄せ，住民票を黙々と書き写している光景がく場合のほか，急病，不登校児童の指導，税務調査に見られ，自治体も対応に苦慮していたという。これら

協力する場合など，一定の合理性が認められる場合に基本 4 情報と，さらに電話帳の情報を組みあわせると限るとした。

基本 5 項目となる。そして基本 5 項目 1 人あたり60銭

しかし，この法律が成立した後も，名簿ビジネスはから 1 円20銭で，おもに通信販売や通信教育，訪問販

なくならなかった。名簿を利用する企業への配慮から，

売，不動産販売などの企業に販売され，ダイレクトメ

プライバシーポリシーなどによって利用目的を明示し，ールや電話勧誘のために利用された。これらの情報をオプトアウト手続(本人からの求めがあれば第三者提用いれば，子どもが受験を控えていそうな家庭や，定供を停止できること)を取っている場合には，本人の年退職が近づいている家庭などのリストが簡単に抽出同意がなくても個人情報を第三者に提供できるとするできた。

例外規定が残されたからである(第23条第 2 項〜第 4

こうした情報のほかにも高校や大学の同窓会名簿，項)。つまり「これらの情報は正規の方法で購入した

医師会，ゴルフクラブ，町内会の名簿，あるいは，消ものであり，申請があれば直ちにその人の情報を削除

費者金融で金を借りた人や詐欺に遭った人の，いわゆする」と名簿業者が表明していれば，法的にはそれ以る「カモリスト」なども名簿業者の手に集められるよ

上追及することができなかったのである。結局，個人うになった。

情報保護法は「ザル法」と化し，名簿業者はオプトア
ウトの例外規定に基づき，名簿を合法的に販売するこ

個人情報保護法の成立(2003年)とができたのである。

プライバシーの権利は一般に「自己に関する情報をコントロールする権利」と定義される。しかし，コン

2 つの事件

ピュータの普及とともに，自己に関する情報が自分の2013年から2014年にかけて，個人情報保護法の欠陥

知らないところで一人歩きすることが常態化し，個人をつく 2 つの大きな事件が起きた。ひとつは2013(平情報を保護する法律が必要だという声が高まった。こ成25)年に起きた「Suica(スイカ)乗降履歴販売騒動」

うして整備されたのが個人情報保護法(2003(平成15)である。JR 東日本が，Suica と呼ばれる IC カードの年成立)である。また，
住民基本台帳法は2006(平成18)

乗降履歴4300万人分のデータを，日立製作所に販売し年に改正され，ダイレクトメールなど営利目的の閲覧ようとした。もちろん，販売した乗降履歴データから10

は，氏名，住所，電話番号といった個人を特定できる①

個人情報の定義の明確化

情報は取り除かれており，個人情報保護法に違反する

改正前の法律で保護対象とされた個人情報とは，特ものではなかった。しかし，個人を特定できる情報を

定の個人を識別できるか，または他の情報と容易に照削除したデータといえども，ほかのデータと組みあわ合し特定の個人を識別することができるものと定義させることによって個人が特定される可能性がある。結れた。ところが，Suica 事件をきっかけに定義を巡る

局，多くの利用者から反発を受け，販売中止に追い込

グレーゾーン問題が浮かび上がり，顔や指紋などの情

まれてしまった。Suica 事件は「個人を特定できない報を電子化したデータがあらたに「個人識別符号」と情報」も「守られるべき個人情報」に含まれるのでは定義され，個人情報に該当することとなった。個人識

ないかという「個人情報の定義をめぐるグレーゾーン」

別符号には，このほか旅券番号，免許証番号，マイナという新たな問題を提起した。

ンバー，基礎年金番号，位置情報や購買履歴なども含

Web の閲覧履歴，GPS による移動履歴，ポイントカードから得られる購買履歴，数字の羅列からなる顔認

まれるとされる。
②

匿名加工情報の取り扱い

証データ，血圧や血糖値などの健康データなど，直接

これまでの法律では，個人情報の利用は利用目的をには個人を特定できない情報はたくさんある。これら

示したうえで，すべての個人から同意を取りつけるこ

グレーゾーンデータをいかに扱うかが，新たな課題ととが必要であった。しかし，ビッグデータといわれる

して浮かび上がってきた。

膨大な数の個人情報については，すべての本人から同

一方，いかにセキュリティを高めても，情報を扱う

意を取りつけるのは時間的にもコスト的にも困難がとのが人間である以上，情報漏れを完全に防ぐのは難しもなう。そこで，今回の改正では，特定の個人を識別い。そのことを象徴する事件が2014(平成26)年に起きできないように「匿名化」した情報を，あらたに「匿た。大手通信教育会社の管理するデータベースから，名加工情報」として導入し，これをビジネスに利活用

2895万件の個人情報が不正に持ち出され，名簿業者にしてもよいとした。これによって，位置情報を使って，売り渡されたという事件が発覚したのである。この大たとえば東日本大震災のときに住民がどのような経路

手通信教育会社は，情報流出のお詫びとして 1 人500で避難したかを明らかにしたり，道路の渋滞状況を分円の金券を配ったが，その損害額は260億円に上った

析したり，あるいは商圏分析やマーケティングなどへといわれる。しかも現行法ではこうした情報流出を処の応用が可能になった。

罰するための法律が存在しないことが明らかになった。

③

名簿業者に対する規制

結局，この事件は不正競争防止法違反で立件されたが，これまでの個人情報保護法では，たとえ本人の同意

この事件をきっかけに情報の不正取得や流通に対して，を取らなくても，事業者がオプトアウトの方法をホー

新たな法律の制定を望む声が強まった。

ムページなどで形式的に掲載するだけで名簿を合法的･･･に販売することができた。しかし，これでは実際問題

改正個人情報保護法のポイントとして「個人に関する情報をコントロールすること」

2017(平成29)年 5 月から施行される今回の改正の狙はできない。そこで，新しい法律では，名簿業者にあいは，近年飛躍的に増加したパーソナルデータ(個人

らたに 3 つの規制を設けた。

の行動・状態に関するデータ)の利活用を促進し，ビッ

第一に，オプトアウト手続の厳格化である。具体的

グデータを扱うビジネスをグローバルに展開できる環には，電話，メール，窓口での対応，ホームページに境を整えることにある。今回の改正のポイントは，おける入力フォーマットの記載など，オプトアウトの①個人情報の定義の明確化

方法を本人が容易に知ることができる状態に置くと同②匿名加工情報の取り扱い時に，その方法を個人情報保護委員会(後述)に届け出③名簿業者に対する規制ることを義務づけた。さらに，新しく要配慮個人情報④個人情報保護委員会の新設を設け，「本人に対する不当な差別，偏見などの不利益⑤グローバル化への対応が生じないように取り扱いに特に配慮を要する情報」⑥適用範囲の拡大とし，本人の事前同意を得ずにこうした情報を取得すなどである。

ることは禁止された。

11

「要配慮個人情報」の新設
・人種 ・信条 ・社会的身分 ・病歴 ・犯罪歴
・犯罪被害情報 ・健康診断や遺伝子検査の結果など

原則として本人の同意なしの取得を禁止

第二に，トレーサビリティの確保である。すなわち，⑥

適用範囲の拡大
これまで個人情報保護法は，5000人をこえる情報を取り扱う事業者に対してのみ適用されてきた。しかし，
インターネットの普及などで，取り扱う個人情報が少ない場合でも，個人の権利や利益を侵害する危険性が高まってきた。そこで今回の改正で政令も改められ，

個人データを第三者に提供した場合，データを提供し取り扱う情報が5000人以下の小規模取扱事業者にも改た側および受領した側双方に，個人データを提供した

正個人情報保護法が適用されることとなった。これに日付やデータの項目などの記録の作成が義務づけられ，

より，営利か非営利かに関係なく，個人事業主や NPO，

一定期間保存しなければならなくなった。これにより，自治会組織なども法規制の対象となった。

双方向からのトレーサビリティの確保を可能にした。
第三に，｢個人情報データベース等不正提供罪」(第83条)が新設された。いままでは会社の顧客名簿を不最後に，改正個人情報保護法の要点をまとめると，以下のとおりである。

正に持ち出し他の企業に売却しても適用できる法律がなく，不正競争防止法違反や窃盗罪によって立件する

①

念など）

しかなかった。しかし，この法律を設けたことにより，データベース等を不正に持ち出し，第三者に提供して②

個人情報保護委員会の新設

匿名加工情報の新設により，個人情報等の有用性を確保利益を得る行為を処罰することが可能になった。
④

個人情報の定義を明確化（個人識別符号の概③

名簿屋対策として個人情報の保護を強化（トレーサビリティの確保，データベース提供罪

法改正の 4 つ目のポイントは，個人情報保護委員会の新設，要配慮個人情報の新設）の新設である。これまでの個人情報保護法は消費者庁が所管する一方，事業者に対する監督は各主務大臣(各④

個人情報保護委員会の新設

省庁)がおこなっていた。しかし，これでは 1 つの事⑤

グローバル化に対応する法の整備業者に対して複数の主務大臣がかかわったり，場合に⑥5000人以下の中小事業者にも適用

よっては主務大臣が明確に定まらなかったりする不都合がある。また，EU をはじめとする諸外国では，個人情報の保護を一元的に管理する監督機関を設置しているのに対して，日本では一元的に管理する機関がな
く，国際的には「非常に恥ずかしい」思いをしてきた。
そこで，この問題を解消するために，個人情報保護委
員会が新設されたのである。個人情報保護委員会は公正取引委員会や国家公安委員会などと並ぶ位置づけとされる。
⑤

グローバル化への対応
グローバル化が進み，大量の個人情報が世界的規模で流通している今日，個人情報の保護問題は国際的な基準で取り組む必要がある。ところが，これまでの個
人情報保護法は，個人情報の第三者提供に関するルールを定めてはいたが(第23条)，外国の第三者に対する個人データの提供については規定がなかった。そこで，
今回の改正ではあらたに第24条として「外国にある第三者への提供の制限」に関する規定を設け，原則として本人の同意がないと海外にデータを移転することができなくなった。

12

社 会 と 情 報 実 践 報 告

グラフや図表による表現と伝達違った印象を与えるグラフの検証
滋賀県立甲西高等学校

1

福永 秀朗

はじめに

本校では 1 年次に，「社会と情報」( 2 単位)を履修す

科目：社会と情報（ 1 年生
内容：情報の伝達
クラス： 4 クラス
時間： 2 時間
時期：12月〜 1 月

各40名

先生

2

準備

パソコン，センターモニタ，プロジェクタる。 1 年を通して，知識理解と実習をバランスよく学

新聞 1 箇月分×10グループ

習するよう工夫している。

表計算ソフトウェア

1 学期

情報を学ぶ意義，メディアリテラシー
コンピュータやネットワークのしくみ
文字や画像での表現と伝達
ネットワークとコミュニケーション
オリエンテーション実習レポート作成

2 学期

プレゼンテーションの理論と実践
情報モラル，知的財産権
ディジタル表現
グラフによる表現と伝達
表計算ソフトの利用

3 学期

2 単位）

プレゼンテーションソフトウェア

3

実践内容

▼ウォーミングアップ｢百聞は一見にしかず」というが，見たものが必ず真実とはかぎらない。つぎのような錯視を見せることにより，自分の目が，いかにいい加減かを感じさせる。

画像処理
ホームページ作成■問題意識
コピー機やパソコンが普及したとき，学校やオフィスの様子は一変した。さらに，インターネットが当たり前になった今，仕事のテンポもコンテンツの質も大きく高まっている。プレゼンテーションだけとっても，
いまや原稿棒読みの発表などまったく評価されない。
ポイントの絞りこみとそれを端的に見せるグラフィッ▲シェパード錯視：天板の平行四辺形は合同

クづくりがプレゼンの肝所になっている。もちろん，
いつの世も言語能力の重要性は変わらない。話し方はコミュニケーションの柱だ。ただ，IT 機器が発達す
ればするほど，求められるコミュニケーション能力は，図表化能力の高さへと力点を移す。
その上での話だが，このコミュニケーションの質的変化には見過ごされがちなところがある。子どもたち
は，見たものをそのまま信じてしまっているところがある。また，図表のどこをどう見るかという基礎的な力が備わっていないから，全体を見て漠然と印象をつかみ，その印象にかなった説明でもされれば，簡単にら せん

さも自分の意見であるかのように信じこんでしまう。

▲フレーザー錯視：螺旋に見えるが同心円

子どもたちに，図表やグラフを読み解くリテラシーをこうした錯視は昔から研究されているが，Web でもたせることの重要性を痛感する。

検索すると多くの例が見つけられる。紹介するたび，
子どもたちは，大きな衝撃を受けているような反応を見せてくれる。

13

さて，本題だ。注目させたいものを効果的に見せる

まったく同じデータでありながら，目盛り幅を変え手法を学ぶことで，リテラシーを身につける機会とするだけで印象は変わる。意図的に変えられていることる。平たくいえば，だます手法を知って，だまされなもあれば，グラフの作成に使ったソフトウェアが自動い知識を身につけるということだ。

的に設定したままにしているだけのこともある。

とくに，今回は違った印象を与えるグラフを検証させることにした。まずは，生徒に例を紹介する。

▼強調したい部分だけを切り取る
次は，警察庁「捜査活動に関する統計等」で公開されている，「一般刑法犯犯罪少年の罪名，年齢別検挙及▼縦軸の目盛りを変える
育児休業取得率の推移について，厚生労働省が発表＊2

び補導人員」から Excel で作成したグラフである。

したデータにもとづいた 2 紙の新聞掲載グラフを紹介＊1する。（この 2 つのグラフは，元データにもとづいて筆者が Excel で作成）

(縦軸：人▲少年の凶悪犯罪検挙数の推移(縦軸：％▲育児休業取得率の推移

横軸：年[元号])

グラフ 1

(縦軸：人

▲少年の凶悪犯罪検挙数の推移(縦軸

左：％(女性)，右：％(男性)▲育児休業取得率の推移

横軸：年[元号])

グラフ 1

横軸：年[元号])

グラフ 2

一方の新聞に掲載されていたグラフはグラフ 1 のよ
うなもので，育児休業は圧倒的に女性が取得していて，男性はまだまだ少ないことがわかるものであった。

横軸：年[元号])

グラフ 2

グラフ 1 から，少年の凶悪犯罪数(殺人・強姦・放火・強盗で検挙された人数)は，昭和34年をピークに減少
していき，平成に入ると昭和の多い時期にくらべて，4 分の 1 以下になっていることがわかる。
ところが，グラフ 2 のように，平成の部分だけを切しかし別の新聞では，グラフ 2 のように，男女で縦り取ると大きく増加している印象をもつ。時期を切りの目盛り幅を変え，男性の育児休業が増えてきたこと

取り，値の幅を強調するように目盛りを設定している。

が強調されるものであった。男性の育児参加を主張す2000年に少年法が改正されたが，その気運を高めた

る記事を加えれば，なおさらその印象は大きいものに

資料の 1 つとも言われている。

なるだろう。
＊2：一般刑法犯犯罪少年の罪名，年齢別検挙及び補導人員(警察庁)
14 ＊1：｢平成27年度雇用均等基本調査」の結果概要(厚生労働省)
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/dl/71-27-07.pdf
http://www.stat.go.jp/data/chouki/28.htm

かかわっているかを検証し発表する。発表は 3 グルー▼ 3 Dグラフを利用する
この例は，東京都での「生物」教科書の採択シェア＊3プ程度とし，その他は提出にて評価する。

をあらわした円グラフである。 3 D 化されたグラフは手前が大きく見えるため， 3 D 化していないグラフとの印象差は大きい。

4

結果とまとめ｢見た目に影響されてるんだなあ」「事実と印象がかなり違うグラフがままある」と感想にあるように，具体的な体験をつませられたのは実があった。また，「新聞を批判的に見るようになった」との発言から，リテラシー獲得の導入になったのではないかと考える。情報を検索・収集することに時間をさき，その情報のとらえ方を疎かにすると，教科情報の意義は半減する。
授業内容をとらえ直す一実践になった。
授業のまとめとして，データの出典や処理の方法な▼グループ活動

どをしっかり精査することを，これから情報に接する※いずれもグループ（ 4 人）活動，素材は一例

際の課題にしておく。具体的には，つぎのようなもの①グラフからわかる印象と事実を議論する。

になる。

同じデータからつくったグラフについて，その印象①誰がいっているのか？（統計の出所）②どういう方法でわかったのか？（調査方法）と事実についてグループで議論する。

③足りないデータはないか？（隠されている資料）④いっていることが違ってないか？（問題のすりかえ）など
このなかで，印象としてもっとも例が多いのは②の調査方法についてだろう。経年比較においては，その②違った印象を与えるグラフをつくってみる。
同じデータからつくったグラフについて，その印象
A社
300

B社
250

C社
250

がある。しかし，そのことを明示していないことも珍しくない。また，社会問題などのデータでは，官庁がと事実についてグループで議論する。
シェア

途中に何らかの理由で調査方法を変えられていること

D社
150

その他
50

カテゴリーやカウントの仕方を変えたりしていることもある。
統計は決して万能なものではないが，社会的には日に日に重視する傾向が強まっている。そのなかで，統計を読み解く能力(リテラシー)をもつことは，日常生
活でも大きな武器になる。

5
教科書

参考文献
社会と情報（第一学習社）

統計でウソをつく法（ブルーバックス）③新聞からグラフを検証する。
1 箇月分の新聞の中から，グラフを使ったニュースを抜き出し，そのニュースの趣旨と印象，事実を議論

グラフはこう読む！悪魔の技法（三修社）
錯視大解析（カンゼン）
だまされる目 錯視のマジック（誠文堂）

する。
④事例検討
検証すべきグラフをスキャナで取りこむなどして，スライドにして発表する。
記事の紹介，およびその主張がグラフの印象とどう＊3：｢平成28年度使用 都立高等学校及び中等教育学校(後期課程)用教科書
http://www.kyoiku.metro.tokyo.jp/press/2015/pr150827a/besshi.pdf

教科別採択結果（教科書別学校数）」(東京都教育庁)

15

S S H 情 報 実 践 報 告

AR プログラミングを用いた空間認識力の向上
福島県立会津学鳳中学校・高等学校

1

古川 達規

ねらい

科目：SSH 情報（ 1 年生

2 単位）

内容：社会における情報システム
クラス： 2 クラス 計83名
時間： 6 時間
時期： 1 〜 3 月

先生
■指導観

本校は，併設型中高一貫校であり，単位制総合学科

本講座においては，情報システムの中でも画像処理である。2016年度より SSH(スーパーサイエンスハイ技術を使用しているものをピックアップし，それらのスクール) 2 期目の指定を受けている。理科だけでなシステムにどのような技術が使用されているのかを中く，中学技術・高校情報も参加している。
「社会と情報」

心に理解させるとともに，数学の知識がどのように活2 単位を，学校設定科目「SSH 情報」としておこなっ

かされているのかを認識させたい。また，プログラミている。授業は基本的に週 1 回 2 単位連続である。本ングをおこなうことによって，社会で使われる技術の講座は， 4 月〜12月までに教科書の内容を終わらせ，

一端に触れるとともに，プログラミングに対する興味

1 月〜 3 月におこなう 6 時間設定の講座の 1 つである。

や空間認識力，深く考えて問題を解決する力などを育

他の講座として，電子工作講座がある。

成したい。

■教材観

■各時間の学習内容とねらい

現在の高度情報通信社会は，情報システムによってささえられていることを理解させなくてはならない。
また，社会で運用されている情報システムを知ること
で，それらに関心をもたせる必要がある。単に情報シ
ステムを利用するだけでなく，それらの役割や特徴を理解することで，私たちの生活を豊かにしている技術に目を向けさせることが重要である。本講座においては，それらの技術のうち，画像処理技術にスポットをあてる。画像処理技術は，生徒たちが普段何気なく使っている携帯電話，スマートフォンをはじめとした製品にも使われている技術である。技術の原理をすべて学習内容

学習のねらい配当時間

画像処理技術の使用事例について

画像処理技術が我々の生活にどのように関わっているかを理解できる。

1

プログラミング①（初 期 設 定，立 体の表示）

プリセットされている立体のパラメータを変更して，適切に立体を表示することができる。

1

プログラミング②（色 の 変 更，物 体の平行移動， x ，y ， z 軸の回転

質感，影等も設定し，物体の色を自由に変更できるとともに，物体の移動を座標軸の回転を伴う場合も含めて適切におこなうことができる。

2

プログラミング③（立体の作成）

適切に頂点座標を算出し，立体を作ることができる。

2

知る必要はないが，基本原理を知り，実際に体験することで，身のまわりのさまざまな情報システムや機器

2準備について興味関心をもたせることを目標に，本講座を必要なハードウェア

設定した。

・パーソナルコンピュータ一式■生徒観・Web カメラ

コンピュータ操作が苦手だという生徒も多いが，授必要なソフトウェア

業に臨む姿勢や課題の取り組み方から，「情報」に対す

・ARToolKit

る興味・関心をもつ生徒は多いように伺える。しかし，・Microsoft Visual Studio 2008 Express Edition (VC+

情報システムや身のまわりのさまざまな機器の有用性+2008)

を理解し，利用できていても，普段何気なく利用して必要な準備物

いるそれらに対しての興味・関心はさほど高くなく，・初期設定用のプリント，ワークシート

どのような技術が使用されているか，などまで考えて・講義スライド

生活している生徒はさほど多くない。

・実行すれば最低限の立体が表示されるプロジェクト
ファイル

16

3

実践内容

■画像処理技術の使用事例について

必要な場合はそれがどこにあるか明示しないと使えない旨を説明した。

画像処理とは何か，どのような流れでおこなうのか設定がきちんとできていれば，実行した際，マーカを簡単に講義した後，それらの技術が社会の中でどのーを Web カメラが認識し，ディスプレイ上に立体がようなものに使われているのかを考えさせた。その際，表示される。

生徒たちからは，スマートフォン，ゲーム機，プリク関数によりプリセットされた立体を表示して，各パラなどがあがった。生徒たちの意見を聞いた後，画像ラメータを変化させることにより，立体が変化するこ処理技術の使用事例についての講義を再開した。工業とを確認する。

の分野で，鋳型の文字認識，金属表面の傷の認識，タ■プログラミング②(色の変更，物体の平行移動， x ，イヤの文字認識。ディジタルカメラの顔検出機能，スy ， z 軸の回転)

マイルシャッター。プリクラにおける特徴点抽出の方

RGB の復習も兼ねて，表示される物体の色を変更

法。セキュリティの分野で，駅のホームにおける置きさせた。その際，物体そのものの色よりも物体に当て

去り検知，監視カメラ(侵入者の検知・追尾など)，指る光の色のほうが強く表示されることを説明し，環境

紋・筆跡・光彩・静脈などを用いた本人認証。AR の分

光，拡散光，鏡面光のパラメータを調整し，影や質感

野で，ポケモン GO，セカイカメラ，ニンテンドー ARなども表現させた。(環境光：光が拡散して方向を特ゲームズ，AR カタログ，AR 試着，カーナビゲーショ

定できないような光。均一な光を当てるので物体の明ン，採血・点滴などにおける血管のプロジェクション

暗はできない。曇りの日の光をイメージする。拡散マッピング。VR の分野で，Oculus Rift，HTC VIVE，

光：特定の位置，方向からくる光で，環境光とは対照

PSVR，ハコスコなどについて紹介した。その際に，的。スポットライトをイメージする。鏡面光：特定のベクトル，微分，近傍，ガウス，フーリエ変換，ラプ

方向からくる光で，面から反射する性質をもつ。光沢

ラス変換など，数学的知識が画像処理には不可欠なこをもつ物体に光を当てたときにできる光のスポットをとも説明した。

イメージする。
)

近年，身近な存在となってきた AR，VR 技術が今後どのように発展するのかをグループで話しあわせた後，ヘッドマウントディスプレイやハコスコ，スマートフォンアプリなどを使って，AR，VR 技術の体験をおこなった。身近になったとはいえ，まだまだ，それらの技術を体験している生徒は少なく，非常に興味深そうなようすであった。

▲AR，VR を体験しているようす■プログラミング①(初期設定，立体の表示)
生徒たちには，ゼロからプログラミングをする知識
も技術もないため，実行すれば最低限の立体が表示され る プ ロ ジ ェ ク ト フ ァ イ ル を 配 布 し た。そ の 後，

▲移動と回転のイメージ図「ARToolKit 拡張現実感プログラミング入門」を参考

移動と回転については，まず，  軸まわりに 90° 回に 初 期 設 定 を お こ な っ た。設 定 資 料 を 配 布 後，転させた場合についての平行移動を考えさせた。軸がMicrosoft Visual Studio 2008 Express Edition に回転している状態での移動なので，生徒たちは頭を悩

ARToolKit の各 PATH を設定させた。その際，アプませていた。「フレミング左手の法則」の形を作り，中リケーションを使用するときに外部プラグインなどが指が  軸，人差し指が  軸，親指が z 軸に相当すると

17

説明しながら，指を回転させて考えさせると徐々に理解できる生徒が増えた。次に，  軸まわりに 90°， z
軸まわりに 90° 回転した場合についての移動を考えさせた。その後，回転角を変更したり，複数の軸を回転させたりしながら，表示位置を変更させていった。最後に， 軸まわりに 180° 回転した状態で，画面内の原点から右に50，手前に100，上に50移動した位置に表示
する，など逆のパターンも繰り返し練習させた。生徒たちには，指定した座標に物体を表示する際に，画面内においてどの辺に表示されるかを必ずイメージしながら実行するように注意を促しながら作業をおこなわせた。このときに，内部処理では，まだ習ってはいな
いが数学の行列が使われており，移動や回転に使われ▲配布したワークシートの一部ているという説明もおこなっている。

▲指を使って座標系を確認しているようす■プログラミング③(立体の作成)▲生徒の作業画面

まず，頂点座標を連結し，面を作り，面の複数構成
により立体を作る方法を教える。

4

結果と反応

■アンケート結果
講座終了後，生徒に匿名のアンケートを実施した。
「興味をもって積極的に学習できたか」という問いに対しては，93％の生徒が肯定的な意見であった。「画像処理の利便性や必要性を理解できたか」という問いに対しては，90％の生徒が肯定的な意見であった。
「AR を用いた図形の表示は今後の数学に役に立つと思うか」という問いに対しては，85％の生徒が肯定的な意見であった。
「深く考える力が身についたか」という問いに対しては，95％の生徒が肯定的な意見であった。「授業をきっかけにプログラミングを学んでみ次に，ワークシートに沿って個々人で作業を進める。

たいと思うようになったか」という問いに対しては課題(正方形，立方体，正四面体，正八面体，正八角形，

44％の生徒が肯定的な意見であった。

八角柱)ができたら手をあげて，確認印をもらう。そ■生徒の感想の一部の繰り返しで，課題を最後まで終わらせる。その際，・空間認識が苦手なので難しかったが，成功したときわからなかったら近くの人たちと相談することも可との達成感が凄かった。それと同時に，AR 技術に感した。課題は，数学の座標計算ができないと解けない動した！

ものになっている。また，すべて正方形をベースに考・実習がとても面白かった。実習の中で新たな知識やえれば解きやすいように作ってあるので，そこに気づ

役に立つことを知ることができたので，とてもためけるかどうかもポイントの 1 つである。

になった。
・AR 技術は思ったより身近であり，実習で興味をも18

って取り組むことができた。また，パソコンは苦手「空間認識力を高める」，「深く考えて問題を解決するだったが楽しく技術を学ぶことができた。

力を身につける」，については，おおむね達成できたと・予想以上に楽しくて，もっとやってみたいです！

考える。しかし，「プログラミングに対する興味をも・はじめはプログラミングなんて無理！！と思っていたせる」については，達成できたとは言えない結果にましたが，やってみて意外とできました。また，数なった。また，生徒の感想から，「難しい」という言葉

学の幾何編にとても役に立つ授業だったと感じていが多くみられたが，ほとんどの生徒がその後に，
「でき

ます。

たら楽しかった」と書いていたのが印象的であった。

・情報を学習するにも，数学は不可欠だと思った。も確かに授業難易度的には高い部類に入ると思うが，本校の生徒ならばやってできないレベルではない。あるっと数学を学びたい。
・わからないときは頭がおかしくなりそうになるけど，程度悩むが，その分達成感も大きいのではないかと思できたときの楽しさがやる気につながって面白かっう。だが，プログラミングへの興味という点では，失た。

敗したと考える。ただでさえ難しいというイメージが・映像で確認することで，どこが間違っているかすぐ

先行しているプログラミングなので，プログラミング

わかる。紙でやる数学ではわからない点かもしれなが楽しいと認識させるためには，ビジュアルプログラ

い。 1 つ 1 つ確認する大切さがわかった。

ミングが適切だったのではないかとも考える。

・自分で考えてプログラムを打ち込んだ結果が画面にゆえに，今後の展望として，Scratch やプログラミ

ちゃんと出てきたときは面白かった。また，間違っン，LEGO mindstorms を利用したプログラミングをていたときも，自分でどこが違うのかを修正してい前段階としておこない，プログラミングへの近寄り難

くのもできてよかった。

さを取り除いたうえで本講座を実施していきたい。

・ 3 D のモデリングソフトがいかに便利なのかが身に

5

しみてわかった。
■評価について1 . 橋本 直(2008)『 3 D キャラクターが現実世界に関心・意欲・態度

思考・判断・表現

仮想現実・拡張現実について興味・関心を持ち，調べようとしている。

画像処理技術が使われている身のまわりの製品や情報システムについて考えることができるとともに，実習の際に軸を回転しても，目標とする座標に物体を移動することができる。また，
頂点座標を考えたうえで，点を適切につなぎ，立体を作ることができる。

技能

参考資料

知識・理解

プリセットされた立体につ 画像処理技術が我々の生活いて，個々のパラメータの にどのように関わっている
意味を理解し，適切に表示 かを理解すると共に，身のすることができるとともに，まわりにある仮想現実・拡色，座標変換等を用いて， 張現実について知ることが自由に物体を移動すること できる。また，実習の際にができる。
各関数の意味を理解することができる。

誕生！ARToolKit 拡張現実感プログラミング入門』
アスキーメディアワークス
2 . 『 3 D キ ャ ラ ク タ ー が 現 実 世 界 に 誕 生！
ARToolKit 拡張現実感プログラミング入門』
CD―ROM 用データ
http://books.ascii.jp/9784048673617/
3 . 工学ナビ『「攻殻機動隊」「電脳コイル」の世界を実現！
ARToolKitを使った拡張現実感プログラミング』
http://kougaku-navi.net/ARToolKit/index.html■まとめアンケートの結果からわかるとおり，ねらいにある「身のまわりのさまざまな情報システムや機器について興味関心をもたせる」，「画像処理にどのような技術が使用されているのかを中心に理解させる」，「数学の知識がどのように活かされているのかを認識させる」，

19

情 報 の 科 学 実 践 報 告アクティブラーニング型授業
で理論的な思考を促す試み
東京電機大学中学校・高等学校

1

山住 直政

ねらい

科目：情報の科学（ 1 年生

2 単位）

内容：アルゴリズム
クラス： 2 クラス 各40名
時間： 5 時間
時期： 2 月

先生
■指導計画

本校では，
「情報」の授業は 1 年次に 2 単位を配当している。授業内容は，教科書に沿った座学と，教員が用意した教材に沿ったパソコン実習である。
1 ， 2 学期にはパソコンを使って Microsoft Office(Word，Excel，PowerPoint)の操作の基本を学ぶ。 3
学期の 2 月は，Excel に内蔵されている VBA を使って，Windows パソコン上で動作するアプリケーションを作成し，アルゴリズムの基本を習得する。

実習時間を 5 時間と設定し，以下のような計画とし
た。
2
時
間
3
時
間

ボタンのクリック時，自VBA の基本操作
アプリケーション作成は，分のプロフィールを表示
コマンドボタンをクリッ する。
クしたときの処理
アプリケーション作成は， 2 つの数字を入力し，四則計算をおこなう。
数値計算処理

授業方法は，友人と意見交換をしながら課題を解決していくというアクティブラーニング型授業も試行し
た。

2

実践内容

■自己紹介用アプリケーションの作成

この単元のねらいは以下の通りである。

VBA では，マウスでクリックする「ボタン」，テキ①理論的な考え方を身につけるとともに，目には見えストで内容を表示する ｢ラベル」，テキスト入力をすないコンピュータの内部処理がどのようになっている「テキストボックス」などの部品の配置がマウス操るかを考える。
②実習の答えは 1 つではない。理論的な考え，アルゴ
リズムに沿った自分の考えでアプリケーションが動くことの喜びを体感する。
③他人と相談することで，課題の考え方や解決方法にはいろいろあることを体感し，学習・生活に活かし
ていく。
■学習内容

1
学
期

2
学
期

3
学
期

20

情報のあらわし方・
コンピュータのしくみ

座学

Word の基本

実習

情報化による生活の変化
情報技術による社会の発展

座学

Excel の基本

実習

コンピュータのディジタル表現
ネットワークのしくみ・活用
情報システムと情報セキュリティ

座学

HTML を使ったホームページ作成

実習

問題解決

座学

PowerPoint を用いたプレゼンテーション

実習

モデル化とシミュレーション

座学

Excel を用いたシミュレーション

実習

アルゴリズム・
Excel の VBA を用いたプログラミング

実習▲ ｢自己紹介」アプリケーション実行画面▲ ｢自己紹介」アプリケーション部品配置画面

作のみでできる。VBA のプログラム入力支援機能に授業中，私は生徒の質問に対して解決方法のアドバ

より，スペルミスの削減，キー入力数の削除ができる

イスをすることに注力し，課題の答えを教えることをので，初心者に対して指導が比較的しやすい。

しないようにした。多くの質問に対して私は，「それ最初の課題は，ボタンとラベルを画面に配置し，ボタンをクリックするとラベルに自分の名前・住所等を表示するアプリケーションを作成することとした。
■アクティブラーニング型授業の試行

は○○君に聞くとわかるかも」という応答になっている。
ここで困るのが，各生徒の実習課題の進捗具合の把握である。これがわからないと授業中の実習時間の終自己紹介アプリケーションにおいて自分の名前が表了のめどを把握することができない。そこで， 1 つの示できるところまで，一斉型授業でおこなった。しか

実習課題が完成したとき，生徒に自分の出席番号が表し，その一斉型授業も説明はあまり丁寧にはおこなわ示された電子黒板に自己申告制で〇をつけさせる。確ない。生徒が，これからおこなう実習を通して，自分認したい課題が複数ある場合， 1 つ目の項目が完成しで例題を考えて理解するための余地を考慮した説明とたとき〇をつけさせ， 2 つ目の項目が完成したときにした。次に，自己紹介アプリケーションの追加項目とは◎をつけさせるようにした。

その処理にともなう要点だけを Power Point のスライドに表示し，それを見せながら実習課題を始めた。このタイミングで生徒は，一斉型授業で説明した例題の内容を理解することを始め，実習課題に対して思考錯誤し，トライアンドエラーを繰り返しながら，課題の完成を目指した。生徒が自力で問題点を解決できない
とき，私は生徒に対して「他人との意見交換をすること」と「立ち歩き」をうながし，生徒同士の活動の中から解答を導き出す授業形式，つまりアクティブラー
ニング型授業を実施した。
▲電子黒板に○をつけて確認

これで，全体の何割が完成し，誰ができていないか
が教員だけでなく生徒も把握でき，どの生徒をフォローすればよいかがわかる。また，生徒自身で完成した生徒が把握でき，誰のところに行けば課題が解決できるか自ら考え，行動することができる。
また，すべての実習課題を終了させた生徒には，実習で行き詰っている生徒の手伝いをさせることができる。
■加算アプリケーションの作成▲立ち歩いて2 つ目の実習課題は，キーボードから 2 つの数字をアプリケーション作成において，答えは決して 1 つ

入力し，「+」ボタンをクリックすると加算結果を表示

ではなく，さまざまな解決方法がある。教師が 1 人でするアプリケーションを作成することとした。

複数の解決方法を提示し，生徒に理解させるには，決キーボートから入力された数字は文字形式で扱われめられた時間の中では限度がある。アクティブラーニ

るため，単純に足したのでは「 1 + 1 」は「 1 1 」，
「2

ング型授業には，生徒同士が相談することでさまざま+ 3 」は「 2 3 」という結果となる。正しい計算結果な考え方を検討できること，また，その考え方の中かを表示するために文字形式を数字形式に変換する処理

ら自分にあった解法を選択しプログラム作成できるこが必要となる。コンピュータ内の数値処理を考える課と，という利点がある。教員の発言，考えを理解する題とした。最終の演習問題として，加算に加え，四則ことがメインとなる一斉型授業で展開するよりも意義

計算すべてに対応するアプリケーションの作成をおこがあると考える。

なった。

21

4

おわりに

生徒は，新しいソフト，技術に興味はあるが，実際に自分が使ってうまくいかないとすぐに心が折れてしまう様子がわかる。一斉型授業では，私にとってその生徒の気持ちを拾っていくことは難しかったが，アクティブラーニング型の授業では，私が自主的にグループ活動をしている生徒に対して少し ｢励まし」「ライバル心をあおる」等の声かけをすることで，生徒の課▲ ｢加算」アプリケーション実行結果

題に向かう姿勢がよい方向に向かうことがわかった。
一斉型授業では，多くの注意点等を説明してから実

3

成果と反応

習に入っていた。生徒から見て大切なことと教師から毎授業の終わりに，ノートに 1 行コメントを書かせ見て大切なことや，大切さの優先順位に違いがあるこている。その内容は，「気づき」「感想」である。そのとは多々ある。アクティブラーニング型授業では，注

コメントから，思いがけない実行結果に驚いたり，悔意点は，実習を通して生徒自身でお互いに気づいたり，しがったり等の精神的葛藤からどのようなことで学習

また，私が机間巡視をしながら個々の状況にあわせて意欲が下がったかを分析し，次回の授業でどのような説明したりすることができた。また，クラス別に，必対策をすればよいか考えることができ，ノートを通し要な注意点をフレキシブルに説明できることに気づいた教員からの返信で生徒のモチベーションを上げるこた。

とができた。

また，一斉型授業での作品は，教師が授業で使った

結果として， 2 つの演習問題をやり遂げた生徒は機能のみを使って，例示した例題に近くなれば完成と90％であった。生徒の40％は，初回， 2 回目の授業のいう実習結果が多く，どの生徒もだいたい似たような感想として「戸惑い」「わからない」というコメントを完成度で「金太郎あめ」のようであった。生徒は，一寄せていた。 1 ， 2 学期の授業で使用していた Word，斉型授業では例題内容が教師の決めた最高達成点だとExcel，PowerPoint にくらべて VBA は，生徒にとっ考えているため，少しくらい欠けてもいいだろうと判て操作方法が難しいこと，覚えることが多いことなど断し，私には不満が残る実習結果であった。

が原因と考える。それでも 1 つ目の課題が終了したと一方，アクティブラーニング型では，生徒同士の交きは70％の生徒が「わかれば簡単」，「楽しい」，「仕様

流を通して，授業では説明していない機能を使用する

通り動作したときは感動した」というポジティブな意などの工夫をした様子が見える実習結果となった。

見となった。ところが 2 つ目の課題に入ると再び，「戸

一斉型授業における実習課題の達成点と，アクティ

惑い」「わからない」というコメントが30％に増えた。

ブラーニング型授業における到達点を変えているつも

2 つ目の課題が終わるときには「わかれば簡単」，「楽りはないが，アクティブラーニング型では，到達点をしい」というコメントが85％になったが，残りの10％

生徒同士の活動の中で生徒自身が決めている。生徒には戸惑ったまま終わってしまった。

とって教員の到達点は最低点であり，その上を自分のあらたな課題に入ったときに「わからない」とした

到達点，または，友人と同等または少し上を到達点と生徒の理由は，「予想外の演習結果」「プログラムの内考えて実習課題に取り組んでいるように思う。また，

容をよく確認しないでプログラムを入力」「表示され生徒個々が取り組む課題数も増えたように思う。

たエラーメッセージの処理を，どうしていいかわから

しかし，アクティブラーニング型の授業は，全教員，ない」いうことが多かった。最初はエラーだらけでう

全生徒，全授業で有用というわけではない。生徒の中まく動かず，エラー対策を多く処理していく中でクラには，一斉型授業型を好む生徒も多くいる。また，授スメイトに相談をしたり，また自ら対策ができように

業内容によっては一斉型授業の方が適している場合もなって上記のポジディブなコメントになっていった。

あると考える。今後，どのような使い分けをしていくのがよいかが教員の課題となった。
｢情報」の授業では，数年に 1 回は，新しい実習課題を検討する必要があると考える。そのとき，生徒は新22

しい技術の使用を楽しみしている反面，難しくなる傾向にあるのですぐに心が折れてしまう。
「この実習は，
これから身につける必要がある」と教師が言うことは簡単である。しかし，生徒はその教師の発言に必ずしも共感するわけでない。
これからの授業は，生徒自身が「この実習内容はおもしろい」「技術を身につけたい」と感じるようにして
いきたい。

23

情 報 の 科 学 実 践 報 告

乱数を利用した JavaScript
プログラミング
東京都立町田高等学校指導教諭

1

小原 格

ねらい

■実践のねらい

科目：情報の科学（ 1 年生

2 単位）

内容：ソフトウェアによる問題解決
クラス： 8 クラス 計322名
時間： 4 時間
時期：11〜12月

先生
・ 1 時限：日常のアルゴリズムに興味関心を持ち，身のまわりの出来事の処理手順を考え記述する。

本校では， 1 学年に「情報の科学」を 2 単位設置し・ 2 時限：JavasScript に 関 心 を 持 ち，HTML とている。
「問題の解決と処理手順の自動化」では，毎年JavaScript で基本的な処理を自動実行させること

JavaScript を用いたプログラミングをおこなってきたができる。

が，与えた課題に対し，自らフローチャートを考え，・ 3 〜 4 時限：グループで「問題」を設定し，それそれをコードにして打ち込んでいくには，生徒にとっを解決するためのプログラムを JavaScript で作て，なかなかクリアする壁は高い。
「数当てゲーム」な成する。

ど，興味関心が高そうな題材を選んではいたが，時間③指導上の留意点：の関係もあり，どうしても，最終的には生徒が「お手必要最小限の内容は，あらかじめワークシート等で本」となるコードを打ち，そのバグ取りをすることが与え，必要に応じて参照できるようにさせるととも時間の大部分を占めがちであった。学習指導要領では，に，簡単なサンプルを示して，1.5時間程度で完成で「問題を解決する」ためにプログラミングを利用する

きるような内容でよいことを示す。

ことを想定しているため，目的と手段が混同しがちなジレンマを抱えていた。
そこで本年度は，思い切って，「具体的な課題」を出さずに，大まかな条件だけを示し，作るものを制限しないで自由に取り組ませることにした。これにより，「自ら問題を発見し」「プログラミングで自ら解決する」

2

準備

必要なハードウェア
・インターネット環境が利用できる PC
必要なソフトウェア
・ブラウザ，クラウドプログラミング環境「monaca」ということを目指した。

(アシアル株式会社)［ただし，利用できない場合は，ブ■全体のカリキュラムの中での位置づけ

ラウザとテキストエディタ］

今回の「アルゴリズムとプログラム」は， 2 学期の終わり頃に配置している。これまでに，「問題解決の基本的な考え方」，すなわち意識的に問題をとらえ，発必要な素材，材料
・JavaScript のコマンドを参照できるものが手元にあることが望ましい。

見・解決をするための基本的な考え方や技法を学習した後に，モデル化とシミュレーションの学習を経てお3り，問題の具体的な解決方法を提供する手法の 1 つ，

▼ 1 時限目

実践内容
アルゴリズムとフローチャートという位置づけである。日常の行動から処理手順を意

1 時限目については，「アルゴリズムとフローチャー

識し流れ図としてモデル化するとともに，コンピュート」である。中学校までの学習内容にかなりの習熟度

タの特徴を復習し，アルゴリズムを明確にしてプログの差があるため，まずは「決められたことを，決めらラムを記述させコンピュータで実行させることにより，れた通りに動かす」「人間が直接的・間接的に指示を出

問題解決においてのプログラミングの有用性の理解へしている」等というコンピュータの特性を確認し，アとつなげていく内容である。

ルゴリズムの記号の復習，教科書にある簡単なパスワ■授業計画

ード入力のアルゴリズム表現， 3 つの基本制御構造等①配当時間： 4 時限の学習をおこなう。そして，それをもとに，身近な作②時間ごとの内容と学習目標：

業を 3 つあげ，実際に流れ図を書く作業をおこなう。

24

●指示された 3 人組でおこなう。

内容は，・朝起きてから家を出るまでにすることの流れ。
・見たいテレビのチャンネルがわからないので，最初のチャンネルから順に確かめ，見つけたらそのまま見る。
・風呂の湯船につかり，100数えたら湯船から上がる。

●協力，相談 OK。ただし，チーム外はダメ。
●楽しいもの，役に立ちそうなものなど，何でもOK。
●意味がわからないものはダメ。
●本時の残り時間と，次回の前半が作業時間●次回の後半で，他のグループに作品紹介とプログラムの解説を全員がおこなう。

である。その際，必ずしも正解は一通りとは限らない
こと，また，同じ内容でも，表現の方法によって複雑になったり非常にシンプルになったりすることがある，▼生徒の作業内容
システムは，アシアル株式会社の統合環境「monaca」ということを実際の例を通して意識させる。

を利用させていただいた。これにより，全員が，ブラ▼ 2 時限目

ウザのみでクラウド上の統合環境を利用でき，必要にJavaScript の基本

2 時限目については，JavaScript の文法の基本につ応じて教員がサンプルを生徒に配布したり，生徒どういて学習する。主に 1 時間目におこなった 3 つの基本

しで作品をシェアしたりすることが可能であった。ま制御構造の順次・反復，手操作入力，画面への出力，た，自宅で続きをおこなうこともできるため，作業時

数字の入力，乱数について等，必要最小限の内容を扱間の乏しい本校にとっても非常に有用であった。作品

う。具体的には，をスマートフォンに転送し実行させることもできるた<script>

め，生徒の興味関心を引き出す上でも役に立つものとsuki = prompt("kotoba");

いえる。

alert(suki);
document.write(suki);</script>

内容的には，いきなり「好きなもの」といっても，何をしてよいかがわからない生徒もいるということをという５行のプログラムを打ち，prompt，alert，

想定し，サンプルを 2 つ用意し，完成のイメージとしdocument.write の使い方について学習した後， 2 行て示した。これらのサンプルのソースコードは公開し目の prompt の前に parseInt を入れさせ，変数につなかったが，これらの作品を作る上で十分な，簡単ないての簡単な考え方についても理解させるようにしてコマンドリファレンスと使用例を掲載したシートをワいる。また，よくある典型的なミスとして，日本語をークシートに付け加えた。

入力した際に全角記号が入ってしまい，見た目では非常にわかりにくい場合があるため，この段階では日本語は極力入力させないように工夫している。さらに，表示方法を工夫する手段としての「+」の記号，Math.
random()を用いての乱数表現と数値計算，for を用いての繰り返しを扱い，次回からの課題に必要となる
最小限の内容を扱う。
▼ 3 〜 4 時限目

課題の実践

3 ， 4 時限目については， 3 人 1 グループとなり，実際にグループで課題を実践する。与えたテーマは，「乱数を用いた『おもしろいもの』あるいは『何か役にサンプル 1 ：サイコロ● 0 から 1 までの乱数を発生させて 6 倍し，それを整数化したものに 1 を加えて alert で表示させる。
サンプル 2 ：数当てゲーム● 0 から 1 までの乱数を発生させて10倍し，それを整数化したものを正解とし，prompt を用いて入力させた数字が正解と一致したら「あたり」
外れたら「はずれ」と alert を出す。当てるチャンスは 5 回。

立ちそうなもの』」とし，具体的な制作物についてはす▲配布したサンプルの概要

べて各グループで考えることとした。具体的な指示は，いくつかのチームでは，何を作ってよいかがなかな

以下の通りである。

か決まらないようで戸惑いを見せていたが，サンプルを見ることにより，最終的にはほとんどのチームがイ●乱数【Math.random()】の機能を使う。

メージを膨らませることができた。内容的には，サイ●チームで最低 1 つはプログラムを作る。

コロを発展させた「おみくじ」や「今日の運勢」とい25

結果 1 ：課題の難易度と楽しさ◎課題は難しかったですか／楽しかったですか
楽しさ
難しさ

とても

まあ

とても

29

76

あまり まったく
27

まあ

58

58

1

あまり

7

8

まったく

1

1

計

95

143

6

計
138
117
15
2

28

6

272

◎課題制作のどこが楽しかったか（自由記述：抜粋）

ったチームがもっとも多く，数当てゲームが次に多かった。中には，教員が生徒を当てる「指名番号作成プ
ログラム」を作った生徒もおり，重複をなくすためにはどのようにすればよいか，等の質問をしてくるグループも見られた。次の時間に自主的に課題をこなしてくる生徒も見られ，チームでのブラッシュアップや次の作品作成をおこなっているようすも見られた。

・自分で考えて作ったものが実際に動いたとき。
・どうやったらうまく表示されるのか，原理を考えながら作成するところ。
・乱数を使って楽しめるゲームのようなものがつくれるところ。
・いろいろ試してみたこと。
・どんな内容にするかというのを決めること。
・みんなで何かをすること。
・何を表示するかを自分たちで決められること。
・発表をして他班の内容を見たり，改善点を教えてもらい自分の班でこうすればよかったなどと意見を交換できたこと。

｢とても難しかった」「まあ難しかった」と回答した
生徒をあわせると約94％となり，ほとんどの生徒が「難しい」と答えているが，約87％の生徒が「とても楽し
かった」「まあ楽しかった」と回答している。このことから，「難しいけど楽しい」という生徒のようすが見てとれる。

作品発表については， 4 時限目の後半25分程度を使った。個人が，別に組み分けされた違うグループの 2
人に，実際にプログラムを実行させ内容を理解してもらい，さらにソースコードを見せて説明させる形式とまた，「まあ難しい」「あまり難しくない」「まったくした。説明に 3 分程度，コメント返しに 1 分程度の時

難しくない」と回答した生徒は， 1 名を除いて全員が間をとった。そして，最後にもう一度作成したグルー「とても楽しかった」「まあ楽しかった」と肯定的な回プに戻り，それぞれがもらったコメントについて共有

答をしており，「あまり楽しくなかった」「まったく楽するとともに，自分たちのプログラムの発展可能性やしくなかった」と答えている生徒のほとんどが「とてバグなどの評価をおこなった。

も難しかった」と答えている。つまり，「難しすぎて楽しくない」というようすが見られる。

4

結果と反応

本校では頻繁にグループ活動をおこなっているため，実際に，生徒はどのような内容を「難しい」と感じていたかをあらわしたものが以下のグラフである。な制作場面では，みな協力し，積極的に楽しくおこなっ

お，実際のアンケートでは， 8 つの選択項目の中からていた。生徒への，終了後のアンケート結果は，以下強く感じた順に 3 つ選んでもらったが，ここでは，ものとおりである。(アンケートは 7 クラスに実施。
)

っとも強く感じたもののみ集計した。

26

人は本当にすごいなと思った。
・ C 言語もやりたい。
・最初は難しくてできなかったけど，しくみがわかると，できるようになってとても楽しみながら制作をすることができた。
・自分達が作るのは大変だけど，自分たちよりレベルの高
いものを見るのは楽しかった。

課題内容を特に制限せずにおこなうことにより，生徒はやや戸惑いをみせたが，自由意見からも見られる
とおり，しくみがわかるとグループで工夫しながら楽しそうに取り組んでいるようすが見られた。特に発表会では，自分たちの作品のしくみを他のグループに説
集計結果を見ると，「手順を，どのように JavaScript

明することにより，内容を深めたり，また，他のグルで書いたらよいかということ」がもっとも多く，「動かープの作品を見て自らの作品を振り返ったりという，ないとき，どこが誤っていて動かないかを見つけるこ

主体的な学習の広がりや深まりが見られ，課題設定のと」「やりたいことが，どのような手順になるのかとい重要性を改めて認識したところである。

うこと」が多い内容として続いている。ただ，今回のまた，短い時間の中で，自ら課題内容を設定させ作実践では，時間の関係もあり，生徒が作りたいものの品制作をおこなうという実習をおこなうには，生徒のアルゴリズムを教員が厳密にチェックしたわけではな

実情にあわせ，基本の習熟やサンプルの提示などを十いので，「どのような手順になるのか」の手順の曖昧さ分に検討し，効果的に授業を設計する必要がある。こは否定できず，選択肢の 4 と 5 を混同している生徒もの意味でも，生徒の実情をよく把握するとともに，授多いように思える。また，「何を作ったらよいかが思業をコーディネートしていく力をより高めていくこと

いつかないこと」がもう少し多いことが予想されたが，の重要性を，改めて認識している。

サンプルを示したこともあってかそれほど多くはなかった。
意外であったことが，「とても難しかった」と答えた

6

参考文献等

・永井勝則「monaca 公式ガイドブック

クラウドで生徒の中に，「コンピュータの操作方法が難しかった」

できる HTML 5 ハイブリッドアプリ環境」翔泳社と答えている生徒が予想以上に多くいたことである。

（2015）

この実践が11月であり，少なくとも半年以上は本校にて PC を操作してきたにもかかわらず，内容云々以前にキーボードやマウス操作等について難しい，という

なお，ワークシート等は，当分の間，以下のサイト内に掲載しています。

バックグラウンドには，PC は日常的なものではなく，｢情報科準備室へようこそ」

もはや「特別な機械」となっているようすも伺える。

http://www.johoka.info/

このことは，本校生徒のスマートフォン所持率が93％，（謝辞）

全体の85％の生徒がインターネットにアクセスする主「monaca」を利用させていただいたアシアル株式会社

な手段としてスマートフォンをあげており，パソコン

様に，厚く御礼申し上げます。

を利用するのが「あまり得意でない」「苦手だ」と答えている生徒が約48％に上っている，という年度当初のアンケート結果からも想像できる。

5

まとめ

アンケートによる生徒の自由意見の抜粋は以下のとおりである。
・自分で何かを考えるのは難しいと思った。
・このようなプログラミングなどでスマホのゲームを作る27

情 報 の 科 学 実 践 報 告

情報モラルとアルゴリズムの指導実践
福岡県立修猷館高等学校

1

倉光 浩二

はじめに

科目：情報の科学（ 1 年生

2 単位）

内容：情報モラルとアルゴリズム
クラス：普通科 5 クラス 計202名
時間： 8 時間
時期： 9 〜12月

先生
コメントを加える。

本校では， 1 年次と 2 年次に 1 単位ずつ『情報の科学』を実施している。本稿では， 1 年次に実施してい後日とった授業アンケートの「スライド作成や発表

る情報モラル学習と，学校生活の中の「情報の科学的を通して情報モラルがしっかりと身についたと思う

理解」を進める題材について紹介する。

か」という問いに対し，回答した190名中 5 段階評価の5 が93名， 4 が70名， 3 が23名， 2 が4名， 1 は 0 名と

2

情報モラル指導いう結果であった。平均でも4.3という高い数値が得

本校では，平成20年度から副読本として「ケースス

られ，生徒の多くが一定の達成感をもったことが伺え

タディ情報モラル」を継続して用いている。授業でのる。少数ではあったが，そうではない生徒も存在する

利用はもちろん，学年での人権教育や学校行事等幅広ので，今後その原因を探り，より生徒たちがアクティ

く活用している。本の内容について，他教科の教師とブに学べる方法を模索していきたい。

話す機会も多い。とくに，次の学習指導要領で新科目「公共」を担当する公民科の教員の関心が強いようだ。
『情報の科学』の授業における情報モラル学習は，次のような指導計画を立てておこなっている。
■１時間目

生徒が書いたふりかえりシートの自己評価記述のう
ち，とくに印象に残ったものを記載する。
○知っているつもりでも，まだ知らないことがあると思い知った。パソコンやスマホは，身近によく使う40人から41人の各クラスを 5 〜 6 名の 8 班に分け，ものだから，いつトラブルに巻き込まれてもおかし「ケーススタディ情報モラル」の 0 章から 7 章までのくはないので，今回学習したことをしっかりと覚え

どこか 1 つずつを割り当てる。その後，班で話しあいておきたい。まわりにそういうことに巻き込まれるをさせ，各自の分担を決めさせる。分担せずに 1 人が人がいたら，アドバイスできるようにしたいし，家全部の内容をまとめてもよい，と指示する。

族の中でも共有しておきたいことだと思った。

■ 2 時間目〜 4 時間目○インターネットが普及し，どんどんといろいろなこ

1 人ひとりが自分の担当する章の内容を熟読し，プとができるようになっているが，その分悪用する方

レゼンテーションソフトウェアを用いて，スライドの法もどんどん増えていると感じた。いくら対策を立形でまとめさせていく。アニメーションやテンプレーてても，イタチごっこになっているので，対策ソフトなど，不必要な飾り立てはしないように指示する。

トだけで安心せずに，使用者自身がしっかり知識を■ 5 時間目

身につけて，ネットを使うときはつねに気をつけて班で 1 人ずつ発表をおこなう。相互に意見を出しあおかないといけないと思った。また，ネットは相手

い，内容に対する理解を深めさせる。全員が終わったの顔が見えないので，悪い事をしても罪悪感が少な

ら，全体発表をおこなう代表者を決めさせる。

いのだと思った。だから自分も「ネットだからいい■ 6 時間目や」という感じで適当なことを言ってしまうかもし

全体発表で用いるプレゼンテーションのスライドをれないとも思った。そうならないように，なにかを班全体で作らせ，発表練習等を入念におこなう。

ネットで発信するときは，一度客観的に自分の文章■ 7 時間目〜 8 時間目を見ることが大切だなと考えた。

1 班の発表と質疑応答およびディスカッションの時間を10分ずつとる。発表終了後，教師によるひとこと28○普段何気なく使っているスマートフォンやパソコンが犯罪やトラブルの原因にいつでもなり得ることが，発表したり，調べを進めたりするうちにわかってき○私は小さい頃からよくパソコンを使っているが，こた。犯罪トラブルに巻き込まれないよう未然に防ぐれまでネット犯罪の被害にあったことはなく，自分ことが大切だと思う。もう少し，自分でもインターには縁遠いものだと思っていた。しかも，漠然とネ

ネットや SNS の使用は慎重にならなければならなット犯罪とはこういうものだと思っていただけで，いと思った。自分のパスワードなどの個人情報は思

具体的にはよくわかっていなかった。今回の学習をっていた以上に気をつけなければならないし，犯罪通して，「クリックしなければ大丈夫」とか，「メー

利用されやすいことがわかった。今回の学習だけでルをすぐ消せば大丈夫」といった予断が通用せず，も知らないことが多かった。「情報モラルとセキュ

何もしないでも知らぬ間に感染するウイルスもあるリティ」を知らないと大変な事態を招く恐れがある。

ことを知り驚いた。幸い，両親がシステム・エンジ

実際に使ってはいるが，危険性が十分にわかっていニア(SE)なので，家庭でのウイルス対策は万全だ

ないという状況に自分があることを知ることもできと思うが，将来ひとり暮らしして自分用のパソコンた。これからもセキュリティについて，とくにアンを使うようになる際，自分自身で対策を施す必要もテナをはって，情報を得たいと思う。そして，今回出てくるだろう。ウイルスを軽く見ず，対策に努力学んだことは，もしものときに役立つように，普段を惜しまないようにしたいと思う。

からトラブルに巻き込まれないようにするためにし○情報化社会となった世の中なのに，私は，『ケースス

っかりと心に留めておかなければならないと考える。

タディ情報モラル』に書いてあったり，ほかの人が危険性をしっかり忘れないでおこうと思う。

発表したりした内容をよく知らず，とても危険な状○今回は多面にわたり情報モラルを学んだ。自分が担態だったということがわかった。コンピュータウイ

当した「著作権」については全力をそそいで取り組

ルスも自分は感染しないと思っていたが，メールをんだつもりだ。『ケーススタディ情報モラル』を読開いたら，あるいは画面をクリックしたら，いともんでいたら，何度か聞いたことがあるようなフレー

簡単に感染し，除去しない限りその状態が続く怖さ

ズがたくさん出てきた。それと同時に，この言葉がを知った。また私は，勝手に未購入の商品の写真を日常生活においてこんなにも使われているというこ

撮って家族に送ったこともあった。それも法律に反とがわかり，もう少し自らまわりの問題に目を向けする可能性があると今回の学習で知り，無知でいるる必要があると反省している。多くのフレーズの意

怖さもつくづく味わった。

味を知り，ただ覚え，知識とするだけではもったい○最近ツイッターをはじめたので，ツイッターの危険ないと思う。情報は，他教科の勉強とはまったく違性について理解できるよい機会になった。私たちは，うタイプの学習だ。知らなくてはならない知識，常知らず知らずのうちに危険な方向に導かれてしまう

識を知るとともに，プレゼンテーションを通して自のだと思った。それに気づくのが遅れ，取り返しの分の物足りなさを知ることができたし，まわりの評

つかないことになる場合もあるので，日々自分のス

価も得ることができた。とても楽しい学習だった。

マホの使い方は正しいのか自分に向きあって考えよ○普段使っているインターネットだが，意外に詳しくうと思う。私は著作権について調べ，今まで表面上は知らないものだと気づいた。質問をしている生徒のことしか知らなかったのだとわかった。ある程度もいたので，きっと他の人もそうなのだろうと思う。

は知っているつもりでいただけに，余計に無知を痛具体的な事例を通して学び，自分なりにまとめて理感した。情報モラルが学べる「情報」は，生きてい解を深め，ほかの生徒たちの発表を聴いて，インタ

く上ではもっとも大切な学習だと思う。

ーネットについて詳しく知ることができるよい機会○今まで知らなかったネット用語というものを知り，だったと思う。それでも，まだまだ私たちが知らな

現代の日本語の乱れを感じた。また LINE やツイッ

いことはたくさんあるだろう。皆がそれぞれに，情ターのアプリで知らない人とつながってしまう危険

報モラルを身につけることが大切だ。今後，インタ性も痛感した。以前，私のおばのパソコンに「トローネットを利用する際，今回の学習を生かし，十分

イの木馬」が入ってきたことがあったそうで，そのに気をつけて用いるとともに，わからないところが怖さは知っていたつもりだった。今回の学習でその出てきたら，すぐに調べたり，人にたずねたりする

怖さをより強く実感できた面もある。いろいろな電ことが大切だと思う。

子機器に多くの個人情報を乗せているこの現代にお29

いて，危険性を正しく知ることが犯罪などに巻き込まれないために必要なのだと改めてわかった。
○昔も今も，パソコンや携帯電話，スマホなどを使っているときにトラブルが頻繁に起きている。私自身，
つい数週間前も見覚えのない架空請求のメールが届いた。もちろん，すぐに削除した。授業で，見覚えのない架空請求などの不審なメールが届いたら，相談したり，無視して削除したりするようにと習うが，いざ本当に自分に届くと，慌てて返信したり，送信元にうっかり電話したりしてしまうケースも少なくはないのだろう。便利さだけを追求し，注意すべき

1 組− 2 組

0−0

PK 戦 ( 2 − 3 )1 組− 3 組

0−0

PK 戦 ( 3 − 2 )1 組− 4 組

0−0

PK 戦 ( 1 − 0 )1 組− 5 組

0−0

PK 戦 ( 3 − 3 )2 組− 3 組

1−0

2 組− 4 組

3−3

2 組− 5 組

1−2

3 組− 4 組

5−1

3 組− 5 組

0−2

4 組− 5 組

4−1

PK 戦 ( 3 − 3 )ことを十分に理解しないままアプリやサービスを使

順位決定は以下の優先順位で決める，というルーってしまうことの危険性を，私たちはもっともっとルが与えられている。

知るべきだ。時には人生を棒に振ってしまうような

1. 勝敗(勝ち数同数の場合,引き分けが多い方が上）トラブルにも巻き込まれかねないのだから。

2. 得失点差
3. 得点数3

アルゴリズムの個別指導

4. 直接対決

平成15年度に教科「情報」がはじまって以来，情報教育の 3 観点のなかで，ともすれば後回しにされ続け生徒から渡された課題プリントを眺めているうちに，てきたのが，「情報の科学的理解」についての指導では初任校での悪戦苦闘の日々をふと思い出した。従来，ないかと思う。
「情報 B 」および「情報の科学」の教科

木製の小さなコマを時間割作成板に埋める形で手作業書採用割合がそれを裏付けている。次の学習指導要領

によりおこなわれていた時間割作成を，市販ソフトをの共通教科「情報」における必履修科目が「情報の科用いてコンピュータ化することを任され，足かけ 3 年

学的理解」に力点を置いた「情報Ⅰ」になるだろうとぐらい研究に取り組んだ経験があったのだ。手作業で言われている今日，情報科の教員には科学的理解に関おこなうチームとコンピュータ化のチームに分かれ，する指導力が強く求められるだろう。そのヒントとな同時進行で競いあう形がとられた。

る題材は案外教科書や授業を離れた日常の教育活動の授業 1 つひとつの駒をデータインプットして，それ中にあるのではないか，と再認識させられる体験を最を仮の形で一週間全部の時間に埋め込む作業はほぼ瞬近したので，その紹介をしたい。

時に終わり，序盤は圧倒的にコンピュータ化チームが授業で表計算ソフトウェアを用い，データベースやリードしたのだが，細かい条件にあわせて調整する段関数の使い方を指導したばかりの生徒の 1 人から，放階で途端にペースが落ちた。時間割全体が一目で見渡

課後次のような相談を受けた。

せる作成板に対して，モニタの当時の画面解像度では生徒会の仕事をしているその生徒に対して，先輩か

どうやっても一部しか映し出すことができず，現在のら，従来手作業でおこなっているクラスマッチのリー

時間割全体を見るには印刷するしかない。その印刷物

グ戦における順位決定を表計算ソフトウェアでできるが最新のものである時間はわずかで， 1 コマでも動かようにせよ，との課題が与えられたのだそうだ。そのせば，また印刷し直さないかぎり新たな時間割全体を際に渡された例題が，次のようなものである。ルール

見ることはできない。さらに条件が煩雑になると計算策定のために，もっとも処理が煩雑な試合結果を想定

処理が追いつかないのか，コンピュータが早々に白旗したものらしく，現実には滅多に起こらないケースらを揚げるなどという問題も次々発覚した。

しい。

結局，時間割作成のコンピュータ化は不可能という結論を提出し研究は終了した。人間には一目で判断で1 組から 5 組の 5 チームがサッカーのリーグ戦をきることを，コンピュータに正確なアルゴリズムとしおこない，結果が次の通りであった。

て渡すことの難しさをつくづく思い知らされた苦い体
験だった。

30

今回のクラスマッチの課題にも，同様の困難性が見受けられる。 1 〜 4 の順位決定ルールにおける優先順スが生じたら 3 チームジャンケンで優勝を決める以外方法はないだろう。

位を，どうコンピュータに処理させるかということだ。
生徒がつまずいた箇所がまずここだった。さらに，当初完全にお手上げ状態だと嘆いていたのが直接対決の処理であった。
私は，ひとまず生徒が帰った後，数時間この課題の解決に没頭し，リーグ戦の表に対戦結果を入力しさえすれば自動的に順位算出ができるワークシートを作り上げることに成功した。この際，担当者の労力をなるべく少なくすることを目的に考えた，数値の文字入力という方法が思わぬ幸運をもたらす結果となった。
ちょうどその日は代表を務める研究会で 2 ヶ月に 1回おこなっている研究協議会の日でもあったので，課
題プリントを持参し，私が考えた表計算のアルゴリズ
ムをスクリーンに投影しながら仲間たちに説明した。
そのうちの 1 人は博士号をもち大学でプログラミングを専門に教えている方でもあった。
プレゼンテーション後のディスカッションで私が考えた解決のためのアルゴリズムを正しいと皆に評価してもらうことができ，自信もって生徒に提示できると思えた。商業科で常日頃情報処理検定等の指導をおこなっている仲間の 1 人に，文字入力のアイデアを高く▲ワークシートの例

評価してもらえたことが嬉しく，課題に取組むモチベ

順位決定ルールの順番づけの際，人間には直観的にーションをより高められた気がした。

把握できるデータ間の重みをコンピュータに理解させ当然のことと言うべきか，生徒が当初私に示した自るには，数値による差をつけるしかない。その説明を作のワークシートは，それぞれの対戦の点数および引丁寧に生徒にしてワークシート上の計算式の例も示し

き分けの場合の PK 戦の点数を 1 セルずつ入力する形た。十分に納得できたようすで，次にもってきた自作式であった。この方法だと 1 回の対戦データが複数のシートではその部分がうまく解決できていた。

セルにまたがってしまい極めて処理が難しくなるという問題点が生じる。それに対し， 1 回の対戦を数値化

4

おわりに

し 1 つの文字列にすると，順位決定の最終ルールでコ

情報モラルの指導において，個別学習とグループ学

ンピュータ処理が難しいと思われる直接対決のデータ

習を組みあわせることによって，相乗効果が得られる抽出でさえも式のみで可能になる。

ことが実証できた。また，アルゴリズムの個別指導を

ちなみに入力した文字列からデータを取り出すのは，通して，これまで手作業でおこなってきたアルゴリズ

Excel の場合，VALUE 関数と MID 関数を組みあわせムをコンピュータに提示すれば，「情報の科学的理解」

れ ば 自 在 に で き る。ま た，直 接 対 決 の 判 別 に はに関するまたとない教材となることに改めて気づかさ

LARGE 関数で並べたあと，INDEX 関数と MATCHれた。次年度以降，表計算ソフトウェアの学習の際の関数を組みあわせておこない，VLOOKUP 関数で最応用問題として，生徒に与えてみるのも面白いだろう

初に入力した文字列の表から見つけ出す。

と思っている。

しかしながらこの方法が使えるのは，上位 2 チーム

いよいよ原稿を提出する当日になって，くだんの生がルール 3 まで同点だったときのみで，仮に 3 チーム

徒が新たな課題をもってきたので追記する。課題の内が並んだ場合， 3 すくみの関係になることも理論上は容を聴くと，前回よりも切実で手作業だと厳しい時間

あり得，処理が事実上不可能となる。この超レアケーとの戦いにもなる重要な仕事らしかったが，いかんせ31

ん条件が複雑すぎて，一読しただけではまだ頭の整理がついていない。
どうか，この拙文をご覧になる全国の先生方，スマートなアルゴリズムづくりに，一緒にチャレンジしてもらいたい。
クラスマッチ

ヘルパー抽出

手順
1 . ヘルパーを募る。アンケートにペアになりたい人がいる場合は記入してもらう（同学年のペ
アのみ可，他学年は不可）。希望がない場合は，執行部がランダム（ペア固定）で決める。
2 . ヘルパーペアに番号（数字）を振る。
3 . ヘルパー自身の試合とその前後以外にペアごとにヘルプ時間を設定する。順位の低い（負け確定）ヘルパーから優先的にヘルプに回す。できるだけ自分のする競技のヘルプに入ってもらうが，基本的に人数が少ないため，他の競技のヘルプに入ってもらうが，基本的に人数が少な
いため，他の競技のヘルプに入ってもらうことも十分あり得る。やむを得ない場合は執行部員がヘルプに入る。
ちなみに去年は160人(80組)のヘルパーが集まった
そうだ。また，競技は男女あわせてのべ 5 種目あり，
2 日間にわたっておこなわれる。とくに 1 日目のヘルパー探しが難航するらしい。各競技の時間帯も20以上用意されているようだ。競技会場も 3 つずつだ。少々，
気が遠くなる思いがするのは私だけだろうか。

32

情 報 の 科 学 実 践 報 告
科目：情報の科学（ 2 年生

プログラミング演習
名古屋中学校・高等学校

1

中西 渉

ねらい

2 単位）

内容：問題の解決と処理手順の自動化
クラス：14クラス 各 約40名
時間：10時間
時期：12(期末テスト後)〜 2 月頃

先生

2

準備

[1]

勤務校は併設型中高一貫校である私立の男子校であ情報教室のパソコンに，PenFlowchart をインスト

り，第 2 学年で「情報の科学」を全員が履修している。

ールする。勤務校では情報教室の端末が Debian なの

生徒が暮らす情報社会でうまくやっていくためにはでパッケージでインストールしているが，Windows「しくみ」の理解が重要である。しくみの科学的な理や Mac であれば zip ファイルを任意のフォルダに展解を抜きにしたまま，現状にそぐわない「とにかく禁開すればよい(必要なファイルは PenFlowchart.jar だ止」的ルールを押しつけても聞き流されるだけである

けなので，他のファイルは削除してよい)。ただし，

し，今後，彼らが出会う新たな脅威に対応することはJava のランタイムライブラリが必要である。

できない。彼らにとって将来役に立つのは，コンピュ

教科書とは使っているプログラミング言語が違ってータやネットワークに関する普遍的な知識だと考えていて，そのままでは授業がしにくいので，この単元のいる。

内容にあわせたプリント(B4 判で11ページ)を作成しプログラミングもその 1 つであり，コンピュータというものが何ものであるかをよく知るための手段でもて配布し，それをテキストにした。また，課題提出用に moodle で授業用のサイトを立ち上げている。

ある。本校の情報の授業で，教科発足からずっと授業にプログラミングを取り入れてきたのは，生徒たちが

3

実践内容

技術者になることを期待してのことではなく，コンピ

授業で用いた PenFlowchart は，大阪市立大学・大ュータがどのように動作しているかについて理解を求

阪学院大学で開発されている初学者向けプログラミン

めるためである。

グ学習環境 PEN で実行できるソースコードを，フロ

情報教室の端末の OS を Linux にしていることもあって，特定の言語・環境への依存はできるだけ減らす[2]

ーチャートを作ることで生成するプログラムである。
スクリーンショットを図 1 に掲載する。

ことを考えてきた。プログラミングの演習を，大学入試センター試験の「情報関係基礎」で用いられている
プログラミング言語 DNCL を元にした環境でおこなっているのはそのためである。現在までに発行されて
い る「情 報 の 科 学」の 教 科 書 で は 主 に VBA や
JavaScript が 使 わ れ て い る が，VBA は Microsoft
Office の 使 用 を 前 提 と し て い る し，JavaScript はHTML の知識を必要とするため，勤務校では採用しなかった。それらを覚えた方が実地で直接使えるから有 利 で あ る と い う 意 見 も あ る が，コ ン ピ ュ ー タ はWeb とオフィスツールだけのものではないことを体験するのも重要だと考えている。

▲図 1

PenFlowchart の画面例

1 時間目はプログラム作成から課題提出までの手順を覚えるために，プリントに記載したプログラムおよ

この授業では，手順をアルゴリズムとして考えるこびフローチャートをそっくりそのまま真似て入力させと，そのアルゴリズムをプログラムとして実現して実て，その後で動作確認をし，提出をするという一連の行する体験をすることによって，簡単なアルゴリズム

流れを確認した。提出方法は各担当教員の都合のよいやプログラムを自分で作成できることを目標とする。

ようにということで，moodle に保存ファイルを提出33

させたクラスと，moodle にソースコードをコピーしいてくれなかったので，書き写すためのプリントを用て提出させたクラスと，メールでソースコードのコピ意した。これは定期テスト対策とは言ってあるが，生ーを提出させたクラスがあったが，とくに混乱なく実徒たちがややもするとフローチャートだけを見て，ソ施することができた。

ースコードを読まないことになりかねないことを危惧

2 ・ 3 時間目はプログラムを作るためにはどういうしておこなっていることでもある。

順序で考えていけばいいか(図 2 )を説明した上で，実

4 〜 7 時間目は順次・選択・繰り返しの構文を説明際に偶数奇数の判定や曜日を計算するプログラムを作しながら，それに応じた課題を作成させた。ここでは，らせた。どちらもほんの数行程度のプログラムではあ変数の値が代入のたびに変化していくのを紙の上でトるが，示された見本を真似るのではなく，流れを考えレースさせる練習もしている。とくに整数型特有のふて自分で作るということで，苦心しているようすではるまい(割り算が余りを切り捨てるので，図 3 の左側あった(言い換えると，1 時間目の「写経」は頭を使わ

は「×」，右側は「○」が表示される)については間違ないでもできてしまうということだ)。しかしここでえやすいので，念を押して指導している。また，実数手本を見せて「この通りに…」とやってしまうと，こ型の値を等号で比較することが危険であることを，れから先の演習すべてが，わけもわからないまま板書

0.1*2=0.2 と0.1*3=0.3 の真偽を確認させることでをノートに書き写すのと同じような不毛な行為に終始体験させている。

してしまうので，ここは我慢のしどころであった。「何のデータを覚えておく必要がある？」「まず何の処理をする？」「次は何の処理をする？」「これでできたと思うか？だったら実行してみなさい」「他の数字でも，あってるか？」という問いかけを何人もの生徒の後ろに立って繰り返した。たいていは正しく答えるのでわ
かっていないわけではないのだが，誰かにゴーサインを出してもらえないとそれをコンピュータに打ち込む▲図 3

整数型のふるまいを確認ことに躊躇してしまうようだ。これは情報にかぎった

WHILE や UNTIL 系の繰り返しでは，終了条件などを話ではなく，数学などでも(書くことを要求されたと間違って無限ループを発生させて止められなくなるとき以外は)正解でないかもしれないものをノートに書いう状況が多発した(FOR〜NEXT 系ではそのようなこくことをためらう傾向があるので，正解を示してしまとは起こらない)。PEN は実行速度を調整できるので，わないように気をつけていた。

事前に速度を少し落としておくよう指導することで，また，生徒が自分で考えて作ったプログラムはパソ
コン上に保存するだけでなく，手書きでプリントに書

停止ボタンが効かなくなるのを回避するようにした。
8 時間目に配列を扱い，き写すよう指導した。以前はテキストとして使ってい9 ・10時間目は配列を用るプリントの余白に書かせようとしたが，なかなか書

いた集計(合計・最大値・最小値・ソート)のプロ
グラムを扱った。集計の前に，サイコロを60回振って各目の出た回数を数えるシミュレーションを作らせようとしたが，これは想像以上に苦労した。
できてしまえば短いプロ
グラム(図 4 )ではあるのだが，配列が出てきてすぐなので，使い方に納得

▲図 2

34

プログラム作成を考える順序することがなかなかでき▲図 4

サイコロのシミュレーション

ないようすであった。そのため，集計のアルゴリズム者は少ないので条件はどの生徒もほぼ同じではあるのは基本的なものを読んで理解し，プログラムにするこだが，実習をやっていると個人差が非常に大きい。何とでその処理が自分でできるということを体験するの度も同じところでつまずいて進めない生徒もいれば，を目標とした。

新しい課題を瞬時に終わらせて暇になってしまう生徒もいる。そういった，よくできる生徒が持て余してし

4

結果と反応

この授業をおこなったのは3学期であり，それまでまうことへのフォローが十分でなかったので，発展的な例題の準備などが今後の課題である。

にパソコンの文字入力にはある程度慣れてきたと思っ

自由課題を与えたクラスは，期末テストの成績がすていたが，記号の入力には思いのほか手間取っていた。

こぶるよかった。小さいものであってもいいから自分

カギカッコが   のキーであることがわからなかったの考え通りに作ろうとすることは有効であることを実り，+や−の記号を「ぷらす」「まいなす」で変換して感した。

入力したりしている生徒を何人も見た。このあたりは，
ケータイの文字変換の感覚なのだろうか。
また，プログラムを moodle の課題提出欄などにコ

5

参考資料

[1]PenFlowchart

ピ ー す る に あ た っ て，全 選 択 (Ctrl+A)，コ ピ ー

http://watayan.net/prog/#penflowchart(Ctrl+C)，貼り付け(Ctrl+V)のショートカットは覚[2]初学者向けプログラミング学習環境PEN

えるよう指導したが，なかなか浸透してはいないよう

http://www.media.osaka-cu.ac.jp/PEN/

すだった。教えていないにもかかわらず，右クリックのメニューでそれらの作業をしている生徒は案外多いのだが，PEN のように右クリックに対応していない環境だとどうしていいかわからないようすであった。
画面上部のメニューの「編集」からコピーや貼り付けが呼び出せることも何度も説明したが，結局は隣どうし教えあうことでしか解決しなかった。
生徒の中には，プログラムを作ったものの実行をた
めらう者がわりと多い。手が止まっているのを見て「正しく動くか確かめた？」と問うと「いや，まだです」と答えてようやく実行ボタンを押す，あるいは「何かおかしかったみたいです」と言うものの何の手出しもしない，というような場面がよくあった。思った通りに動くかどうかを確認する楽しさを十分には伝えられなかったということかもしれない。
プログラムを手で書き写すことについては生徒から「めんどくさい」「プリンタで打ち出せばいいやん」な
どの文句があった。しかし，これをやらなかった年度と比較すると，定期テストでのプログラムを書かせる
問題(穴埋めでなく，プログラム全体を作らせる)はよ
くできていたので，一定の効果はあったものと思われる。
配列を扱ったのは最後の 3 時間であったが，十分に理解しないまま集計のプログラムに入ってしまった感が否めない。重要かつ難しい概念であるのだから，もっと早い段階で扱うようテキストを改訂したい。
この授業に入る前にプログラミングを経験していた

35

発行所
[情報

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広 島：〒733-8521 広島市西区横川新町 7 番14号
札
新
横
大
福

88130O32

第一学習社

発行者 松本 洋介

No. 32]2017年 5 月22日発行

教育出版
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