C4-1
AIGBS

用にに用

学
題元学 のDesign of Mathematics Learning Units Integrating AI Technology andProblem-Solving Learning Based on GBS Theory*2,*3
田 美 *1,*2,*1,*2
Miyo FUKUDA , Toshihiro KITA*2,*3
*1
大学
*2
大学大学
文 科学教育部 教ス
学専*3
大学 導デジタル教育機構*1
Kansai University of International Studies*2
Graduate School of Instructional Systems, Kumamoto University*3
Research and Education Institute for Semiconductors and Informatics, Kumamoto University
Email: m-fukuda@kuins.ac.jp

あらまし：本稿では，機 学 でを行う営業事務の 事を想定し，そのストーリーに 在する数理活動と 学 から大学 業時までの数理学 を対 し，学元表を作成した．またその対 表とールベースシナリ （GBS）理論に基 き，AI 活用業務をシナリ とした数理活用型 題
学 の概要設 を みた．その，学元には 学 で につける「な数 や表，グラフを読み取る力」
から機 学 の理 までい数理能力が含まれるが，学元を って教材化できることが分かった．
キーワード：AI，数理，学
導要 ，MDASH，企業，GBS

1.

3.

はじめに学元モデルの構築

MDASH

が国では Society5.0 社会の実現や DX 推進のた
次に，設定した AI 活用実務ストーリーから数理め人 知能（AI）の活用が進展しつつあるが，高等活動を 出し，学元表として整理した．
教育において AI 技術を活用する多様な人材を 出
3.1
等
等等教育の学元のするための教育活動は，まだ発展 上のである．
めに 学 から大学における 数・数学・情報・企業等において AI を活用し業務に従事する際，数理のカリキュラム基 から学元の 出を行い語表現，数理などのい能力が必要であるた整理した．
した基 を表 に示す．いずれも 2024
め，とりわけ技術 向ではない学生の汎用能力育成
4 時点での 新をした[1] [2] [3] [4] [5] [6] ．
が AI の知識や活用技能と に 可 となっている．
本研究は，汎用能力の「数理」に 目し，企
表 1 教育課 からの数理学
元 出対
業の AI 活用業務とけた数理学 の 元モデル
分対びその学 システムの開発を目的としている．こ学「数」各学の目標 び内容
学のシステムは，学 の興 ・関 向上と学の中学「数学 」各学 の目標 び内容
要実現を いとしている．本稿では，AI を活用する実高等「数学 」数学 / / /A/B/C
務のストーリーとけた数理学
元表の作成を導 学「情報 」情報 ，情報 の一部行った．またその 元表をベースに，シナリ 型のモデルカリキュラム リテラシーレ
大学・教 法である ールベースシナリ （GBS）理論に
ベル 4-1.
および数理基高等専
基 く数理活用型 題
学 教材の設 を みた．
モデルカリキュラム 応用基 レベ門学
ル 1.6 数学基2.

AI

用スーリーの今回設定したストーリーは， 上と Excel®
for Microsoft 365 を用いてを行う高度事務職の業務を想定した．これは 者が複数の業者と にした企業内での実務経験に基 き， い未 であることを前提にアレンジしたものである．
えた変 点は以 の通りである．
・分 対 をベーカリーとした・Excel 使用時に Copilot 機能の活用を含めた・ 関分 だけでなく AI 教 あり学 （重回 分）による AI のを含めた高等学 の情報 については，学元の中から数理と関連する情報 「情報社会の 題」「情報通ット ークとデータの活用」と情報 「情報とデータサイエンス」「情報と情報技術を活用した題発 ・の 究」
を対 に学 部分を 出した．
3.2 AI

用の考のとけ次に，AI 活用実務ストーリーの各業務シーンに対し想定される数理の知識 び活動を 出した．
そして，3.1 で整理した表に学 ，学元の を― 231 ―教育システム情報学会 JSiSE2024
第49回全国大会 2024/8/27-8/29

え，3.2 で 出した数理活動と学 学 ，科目の対応関 を整理した．そのを図 1 に示す．

図 1 数理活動と学時期の対応（概要）

重回 分 の実は，難 度の高さから高等学 の情報 や MDASH 応用基 に含まれている．
一方，その前のデータの入手や，要 といった前 理の数理活動は， 学学 からの的 究プロ スの学びの み重 によって成り立つことが らかになった．これは， 新の 学
び中学 の学導要 の全学 において学 分類「データの活用」が設定され，「 の回りにある数を分類整理し，な表やグラフを用いて表す」といった活動を含むようになったからである．AIの前に基 的な数理の能力 成が必要である
ことが分かる．
データ入手前の 画と・報告
は，確な学 学 が 在しない点にも 目したい（図 1印）．この部分は高等学 の専門教科情報科で取り われ，MDASH 応用基 においては「各大学での演 や PBL 等で実践することが推 される」とされている [6]．よって， 通科目としての汎用的なカリキュラムや教材はなく， 別の教育機関にられていることが分かる．現場で実践活動をする前に，数理やを文 化する的な学 トレーニングの機会 出は，このような教育現場に必要ではないか，と えられる．

4.

GBSに用学の今後 AI 活用実務ストーリーと対 表をもとに学教材化するにあたり，インストラクショナルデ
インの GBS 理論に基 く概要設 を みた．その内容を表 2 に示す．GBS 理論のを目的にされた文 の内容をした[7]． 業経験のない学生がカバーストーリーをより 体的に想 できるようにすることと数理の 題を う際ののが必要であることが，今後の方 として 確になった．

5.

まとめ

今回の設 活動から， 学
学 で につける数や図 を感 的に える力から AIの理論までい数理の知識と力が必要である一方で，AI の活用に必要な内容に って学 教材を開発できることが分かった．今後は AI を活用しての DX 推進に取り む先進企業への活動を行い，数理元表を学 モデルへ発展させるとともに，GBS シナ
リ 設 の 度を高めた後，教材を制作し，利用者検証を行う 定である．
表 2 数理活用を題材とした GBS シナリ 設
構成要
教材の内容
AI 技術を活用する事務 事におい使て，を数理に基きし，上 にすること．
企業 営ベーカリー の 上
シナ
カバと実況等から，AIによりリース
事前に数や数を 想し，トーンの生 数と数を えたい．新文リー
たな みであるので，スキルを つ手社員にその業務をしたい．
新 2 目の事務職，営業部所 ．
作成や業務データ分 を う．
業務で 度必要となる数理の知識
学 目標
や え方にき， 題，時に応用できる．
Excel を用いて 上データを・要 ・分 し，重回 分 によるを行う．の有 ，シナリ
データの種類， 分 数の，分操作手法の選択，の文のなどの数理， 理方法を回 するシーンを 所に含む．
フィー ストーリーの中で行う数理的
シ ドバッ に応 て異なるが出力され，そ構ナ
クの後の動きが変化する．
成リ
情報
数理の 後と，しする際に ントを提示する．
参考文献(1) 文部科学省
学 学
導要 （ 成 29 告示）
数 : 成 297 ”, pp.351-369（2018）(2) 文部科学省 中学 学
導要 （ 成 29 告示）
数学 :成 29 7 ”, pp.62-161（2018）(3) 文部科学省 高等学 学
導要 （ 成 30 告示）
数学 理数 : 成 30 7 ”, pp.1-128（2019）(4) 文部科学省 高等学 学
導要 （ 成 30 告示）
情報 :成 30
7 ”, pp.21-59（2019）(5) 数理・データサイエンス・AI 教育 化 点コン ーシ
アム
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 , http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_literacy_20240222.pdf（2024. 5.21）(6) 数理・データサイエンス・AI 教育 化 点コン ーシアム
数理・データサイエンス・AI（応用基 レベル）モデルカリキュラム , http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/pdf/model_ouyoukiso_20240222.pdf（2024.5.21）(7)
本 子, 鈴木:ールベースシナリ （GBS）
理論の 応度チ ックリストの開発 , 日本教育 学会論文 29（3）, pp.309-318（2005）― 232 ―