2024年3⽉2⽇

統計・データサイエンス教育の⽅法論ワークショップ

STEAM への接続を意識した
データ駆動型 PBL の展開

国⽴⼤学法⼈東海国⽴⼤学機構
名古屋⼤学教育学部附属中・⾼等学校
都丸希和（数学科）

佐藤健太（体育科）

⽯川久美（理科）名古屋⼤学教育学部附属中・⾼等学校

併設型中⾼⼀貫校

名古屋⼤学敷地内に存在します実践校でのDSの位置付け

課題研究 STEAM
⽬的
⽅法

2-3年⽣合同

インターディシプリナリーに課題を捉え、社会へのつながりを考えて解決へ導く⼒を養う
少⼈数ゼミ
n 個⼈テーマで探究（共同・グループ可）
n 報告会
様々な異分野に多領域合同報告会

助⾔や質問

1年⽣

1年⽣

データサイエンス

アカデミックライティング

量的分析

質的分析

全ての⽣徒が客観的に定量評価する視点を持つことを⽬指す

DSでの協同の意義

複数の視点があると嬉しいとき
llll

統計⼿法の選択
変数の選択
結果の解釈
⽤いる図の表現⽅法
etc..

他者との意⾒交換p ⾃分以外の視点の「ありがたみ」を実感
p 視点は沢⼭あると良いことを実感
DSでの協同を通じて、STEAMでの異分野協同に繋げる

DSの授業構成

STEAMで使いそうな基本的な分析
l グラフ化
l 相関分析
l 回帰分析

l 平均の差の検定
l 適合度検定
l 独⽴性の検定

A．理論・概念を理解
B．実際に統計処理を⾏う
初年度 A → B
2年⽬ B → A
3年⽬ ? → ?

理論？

演習

DSの授業構成

3年目のDSは、
a．使う場⾯と⽅法だけ理解

B．実際に統計処理を⾏う
A．理論・概念を詳しく理解
B
A

BA

B
A

トピックごとにできる限り細かく何度か繰り返す。

DSの授業構成

年間３つのフェーズで構成

Ⅰ．方法と結果の解釈
演習
Ⅱ．方法の選択ポスター・レポート
Ⅲ．データの取得と整理
PBL

データサイエンス（DS）実践者について

理科（化学）

体育科

フェーズ3（実験）

フェーズ1・2（理論補佐）

数学科
フェーズ1・2・3、数Ⅰ

数学・情報・理科＋他教科で連携情報
Excel・Python操作

DS前期指導計画（フェーズI・II）
回

内

1

基礎

データの種類・構造

基礎

統計図表・代表値

3

基礎

散布度

4

演習

相関関係

5

基礎

回帰分析・時系列分析

6

基礎

仮設検定

7

演習

t 検定

8

基礎

クロス集計表・適合度検定

応⽤

データ収集・正規分布

応⽤

統計ポスター作成

夏応⽤

統計ポスター作成・提出

11

基礎

レポート作成時の注意

12

基礎分析・レポート作成

13

応⽤

分析・レポート作成２回⽬

14

応⽤

分析・レポート完成・まとめ

2

9
10

理論

実践

容

情報の授業でエクセルの基礎演習

情報・数学と重複する部分

数学I・Bの授業で問題演習

フェーズI：尺度⽔準

他者との意⾒交換フェーズI：オープンソースを⽤いた演習
エクセルで相関分析をする（⽅法）u 相関関係を調べたいペアをA列とB列にペーストフェーズI：相関係数の読み取り相関関係と因果関係

正の相関関係(相関係数 0.71***）

正の相関関係(相関係数 0.46***）

正の相関関係(相関係数 0.44***）

外れ値の影響

第３の変数
相関関係は２種類の関係性を調べるもの！

他者との意⾒交換静岡県

フェーズI： t 検定の考え⽅
ｔ検定の仕組み仮説検定の考え⽅

帰無仮説

⺟平均に差がないとする＝
標本⻄

標本東(標本⻄の平均)−(標本東の平均)を記録
1000回分記録する

仮説検定の考え⽅

回数

標本分布

今回の標本の平均

⻄⽇本：27211円
東⽇本：16696円
差 ：10515円＝東⽇本と⻄⽇本の平均⽀出⾦額には差がある！

-80000

-4000

０4000

⻄と東の標本平均の差

他者との意⾒交換

1000個の標本で10515円の差が出たのは１個もなかった！

8000

フェーズIをまとめたテキストの作成※監修：名古屋⼤学⼤学院教育発達科学研究科 ⽯井秀宗教授

フェーズII：統計ポスターの作成（愛知県グラフコンクールへの参加）
国産の果物がなくなっちゃう⁉
～統計でみる果物の現在と未来～
例年、みかんといちごで全体の収穫量の6割近くを占める！

国内での果物の収穫量は1979年の675万トンをピークに年々減少。
2021年は226万トンで約1/3になっている。
果物の国内収穫量減少の原因は３つあると考察した。

果物農家の減少
輸入果物の需要UP⤴
地球温暖化の影響それぞれの考察についてデータから真相を探る‼
農林水産省『作物統計調査 作況調査(果樹)確報 令和3年産果樹生産出荷統計』

原因1:果物農家の減少
2010年から順に、農業従事者の高齢者(65歳以上)割合は全体の43％→61％→69％と増えている。
一方、15～39歳の世代は、15％→5％→4％と減っている。

原因2:輸入果物の需要UP⤴
1994年に果実の輸入量が国内生産量を上回る→その背景には果物価格の上昇

いちごやぶどう、日本なしの価格の上昇に対し、輸入果物のバナナやオレンジは低価格で安定している。

農林水産省『農林業センサス 果樹部門－販売目的の果樹栽培面積規模別統計
年齢階層別の基幹的農業従事者数（仕事が主で、主に自営農業に従事した世帯員数）』
農林水産省『食料需給表

国内生産量、輸入量』

2021年は、果物の中で100g当たり農家の少子高齢化を背景に栽培農家数も栽培面積も減少している。

約26円のバナナが最も安い。
最も高い約153円のいちごはバナナの5.8倍の値段。

総務省『家計調査 ＜品目分類＞1世帯当たり年間の支出金額，購入数量及び平均価格』

農林水産省『農林業センサス累年統計－農業編ー果樹類の栽培農家数と栽培面積』

原因３:地球温暖化の影響
1973年～2021年までの平均気温偏差(＊)とそれぞれの果物の出荷率の相関関係を調べた。

輸入果物(バナナやオレンジ)は低価格で安定しているため、近年は国産果物よりも需要が高まりつつある。

（r：相関係数、p：有意確率、有意水準：5％未満、*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001)

りんご、桃、日本なし→負の相関
みかん、ぶどうはp値が5％以上→相関不明(＊)平均気温偏差は各年の平均気温の基準値からの偏差を示す。 基準値は1991〜2020年の30年平均値。

近年平均気温偏差は上昇傾向→平年よりも平均気温が高い年が増えている。

国土交通省気象庁『日本の年平均気温偏差』

農林水産省『作物統計調査 作況調査(果樹) 品目別結果樹面積、収穫量及び出荷量累年統計』

負の相関がある＝平年より気温が高い(平均気温の正偏差が大きい)程、出荷率が低い＝平年より気温が低い(平均気温の負偏差が大きい)程、出荷率が高い価格の安いバナナやりんご、みかんの購入数が50%以上を占めている。

まとめ
データから、国産果物の収穫量減少の原因
は、高齢化に伴う果物農家の減少、輸入果物の需要の高まり、また一部の果物は地球温暖化による出荷率の低下などいくつかの原因が絡まりあっていることがわかった。
現在、果物の国内自給率が減っている一方で、輸入果物の消費が増えている。国産のりんごや桃、梨などは品質の良さから海外でも人気なため、これらは経済資源でもあると思う。今回調べたかぎりでは、果物生産減少の原因は地球温暖化によるというよりも農家数の減少による国内自給率の低下が大きいと思う。しかし地球温暖化の影響を受けていないと言い切ることもできない。
これからも国内で果物生産を続けていくには、若者が一次産業に携わる機会を増やし、農業者数を保っていくことや地球温暖化による被害を最小限にするための品種改良への取り組みを行うこと、また根本的に少子高齢化や地球温暖化などを止める方法を考え、取り組む必要があると思う。

第５部（高校生以上手書きの部）

PC統計グラフの部（小学生以上）

愛知県金賞作品

愛知県金賞・全国特選作品

フェーズII：ポスターのソースをもとにしたレポートの作成

フェーズII：レポート作成の注意点（間違い探し）

第６問 これあなたならどう書きますか？
結果
即席麺の年間⽀出⾦額には、群間差は⾒られなかった。
これはそもそも即席麺の需要が低いことが影響していると考えられる。

削除
結果から予想される背景や因果関係などは考察へ。ただし、即席麺の需要が低いという根拠を記載（先⾏研究）。
“寒い地域で温かいラーメンが好まれる”→ ⼀般論は根拠必要なしで良い場合が多い
他者との意⾒交換

DS後期指導計画（フェーズⅢ）
回

内1

後期オリエンテーション

2滴定原理・器具の説明3準備容

実験環境の整備

濃度既知のビタミンCの定量滴定

4プレ実験（オレジュース対グレープフルーツジュース）

5

分析・グループ⾃由テーマ検討

6

PBL研究テーマ発表会・実験計画

7

PBL実験（ビタミンCの滴定）①8PBL実験（ビタミンCの滴定）②9PBL実験レポート作成

10実践

PBL実験レポート作成・再実験計画

夏

PBL再実験（ビタミンCの滴定）

11

PBL実験レポート提出

12

PBL実験レポート発表会

13

相関・重回帰分析

14

まとめ・アンケート

実験によるデータを⽣成する経験フェーズⅢ：導⼊問題としての予備実験（2022年と2023年の⽐較）
オレンジジュースとグレープフルーツジュースはビタミンCの含有量に違いがある？
p < 0.001

オレンジジュース

他者との意⾒交換

p < 0.001

グレープフルーツジュース

フェーズⅢ：オリジナル試料のテーマ発表会

実験・分析に入るまでのイメージ① ビタミンC含量を調べる資料を選ぶ② ①を選んだ理由③ 仮説を⽴てる④ 具体的な予想をする⑤ ④のように予想した理由
実現可能性を意識⑥ データの収集と分析の⽅法⑦ 試料収集の際に気を付けること⑧ 実験やデータ収集の際に気を付けること他者との意⾒交換フェーズⅢ：⽣徒が選んだテーマ例
１班 🍊🍎🍇１００％果汁ゼリーの味によって、ビタミンCの含有量は異なるのか？（同一メーカー、袋）２班 💴値段とビタミンCの量は比例するのか 試料：オロナミンCとオロナミンCゴールド
３班 🍅小さいトマトの方が大きい🍅よりビタミンCを多く含んでいる（熊本県産、愛知県産（２回目〜））
４班 🥝ビタミンC含量はゆでることや電子レンジであたためることで変化するのか（キウイ、福岡県産）
５班 🍋ゆでることでレモンのビタミンC含有量は変化するのか（チリ産とアメリカ産（３回目以降））
６班 🥝キウイフルーツにおいて、緑色の部分は白色の部分に比べてビタミンCの含有量が多い（NZ産）
７班 🍊同じ日本産蜜柑でも品種が違えばビタミンCの量が変わるのか（静岡県産、熊本県産）
８班 🍅トマトの色によってビタミンCの含まれている量が違うのか（愛知県産）
９班 🍅柿の種類によってビタミンCの含有量は異なるのか（スーパー、Mさんの家）
10班 🥬ゆでた後のホウレンソウは、ゆでる前に比べて、ビタミンCが減少している（岐阜県産）

フェーズⅢ：ビタミンCの滴定実験レポートの作成

フェーズⅢ：ビタミンCの滴定実験レポートの作成アンケート結果（2022年）
質問項⽬

4⽉

3⽉

現在「数学」は好きですか

3.40

3.96 ***

現在「理科」は好きですか

3.24

3.79 **

現在「統計」「データ分析」は好きですか

2.83

3.33 ***

現在「統計」「データ分析」は得意ですか

2.54

2.74

グラフや表を適切に読むことが出来ますか

3.43

3.26

実験や観察，アンケートなど⾃分でデータを収集することが出来ますか

3.06

3.23

データの種類からどんな分析⽅法が適切かを判断できますか

2.85

3.20 *

先⾏研究などを調査して，課題を発⾒することが出来ますか

2.83

3.31 ***

データを加⼯・整理することが出来ますか

2.88

3.14

データ解析から結論を導くことが出来ますか2.97

3.39 **

複数のデータを組み合わせて結論を導くことが出来ますか

3.09

3.30

⾃分の研究を客観的に他者に説明することが出来ますか

3.26

3.41

他の⼈の研究にアドバイスを出来ますか

2.88

2.83

他の⼈の意⾒を柔軟に取り⼊れて，考えを修正することが出来ますか

3.59

3.80 *

あなた⾃⾝にとって，DSの授業はどの程度必要性を感じますか

2.87

4.25 ***

vs.4⽉（n=120，*p<.05,**p<.01,***p<.001）

アンケート結果（2021年と2022年の⽐較）

データコンペティションなど発表の機会

和歌山県データ利活用コンペティション（大賞・協賛企業賞）

ユニセフシンポジウムでの発表

WWL高校生フォーラム（優秀ポスター賞）

SDGs将来世代創造フォーラムでの発表

WWL生徒研究発表会（最優秀ポスター賞）

ご静聴ありがとうございました

国⽴⼤学法⼈東海国⽴⼤学機構
名古屋⼤学教育学部附属中・⾼等学校