データサイエンス教育と情報教育
萩谷昌己
情報処理学会 情報処理教育委員会 委員長
東京大学数理・情報教育研究センター 基盤情報部門 部門長

数理及びデータサイエンス• 文部科学省「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」• 拠点6校：北大・東大・滋賀大・京大・阪大・九大• 協力20校• 予算：6億円 ⇒ 9億円• 東大 --- 数理・情報教育研究センター• 数理情報部門• 数学基礎教育部門• 基盤情報部門• 応用展開部門

情報処理学会• 情報処理教育委員会• J17WGデータサイエンス委員会• 委員長：中野美由紀（津田塾大学）• データサイエンス教育委員会（設立予定）• 委員長：加藤浩（筑波大学）• CITP：Certified IT Professional --- IFIP IP3の認定を取得• データサイエンティスト資格検討WG• 委員長：掛下哲郎（佐賀大学）• J17 --- 情報処理学会が2017年度に公開したカリキュラム標準

統計と情報の悩ましい関係• データサイエンス教育は誰がやるべきか• 大学の場合（特に全学教育）• 統計学者がやるべきか• 数学者がやるべきか• 情報学者がやるべきか• 高等学校の場合• 数学科でやるべきか• 情報科でやるべきかデータサイエンス教育• ACM (Association for Computing Machinery) も困っている• 多様なカリキュラム(1) 人工知能を基盤とするカリキュラム(2) データベースを基盤とするカリキュラム(3) 統計を基盤とするカリキュラム• 統一カリキュラムを出せていない• CC2020 (Computing Curricula 2020) でも検討されている• 情報処理学会J17でも報告されている• しかしカリキュラムは作られず• 米国統計学会の学部向けカリキュラム・ガイドラインを参照するのみ（次のスライド）データサイエンスの６つの主要課題分野（J17報告書より）
1. データデスクリプションとキュレーション
2. 数学的基礎
3. 計算論的思考
4. 統計的思考
5. データモデリング
6. コミュニケーション、生産性と倫理• ほとんどは情報系のカリキュラムに含まれる

Computing Competencies forUndergraduate Data Science Curricula• ACM Data Science Task Force• Initial Draft• January 2019

Knowledge Areas for Data Science• Computing Fundamentals, including• Programming Data Structures, Algorithms, and Software Engineering• Data Acquirement and Governance• Data Management, Storage, and Retrieval• Data Privacy, Security, and Integrity• Machine Learning• Data Mining• Big Data, including• Complexity, Distributed Systems, Parallel Computing, and High Performance Computing• Analysis and Presentation, including• Human-Computer Interaction and Visualization• Professionalism

Computing Competencies for
Undergraduate Data Science Curricula• データサイエンスに必要なコンピュータサイエンスの素養をまとめたもの• プログラミング・データベース・情報セキュリティ• 機械学習とデータマイニングは入っているが、• 統計教育に踏み込んではいない（cf. 高等学校「情報科」）• “This project looks at data science from the perspective of
the computing disciplines, but recognizes that other views
contribute to the full picture.”• “This ACM Data Science report builds on the Park City workwith a heavy orientation toward computer science.”

高等学校「情報科」次期学習指導要領• 情報Ⅰ(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(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• 情報Ⅱ(1) 情報社会の進展と情報技術(2) コミュニケーションとコンテンツ(3) 情報とデータサイエンス(4) 情報システムとプログラミング(5) 情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探究

情報科におけるデータサイエンス教育• 情報Ⅰ(4) (ｳ)• データを表現，蓄積するための表し方• データを収集，整理，分析する方法• 結果の表現の方法• 情報Ⅱ(3) 情報とデータサイエンス• 学習指導要領の「解説」では、多変量解析や人工知能・機械学習まで取り上げられている• 回帰（重回帰分析）• 分類（条件付確率・近傍法・木構造）• クラスタリング（階層的方法・非階層的方法）• 画像・音声・Web・GIS

情報教育の中でのデータサイエンス教育

情報教育の中でのデータサイエンス教育の可能性• 問題解決  モデル化とシミュレーション --- 情報教育の中核• 統計の基本概念を確認• 記述統計量・帰無仮説・有意水準・p値• それらをプログラミングにより体験する• モデル化とシミュレーション• 特にモンテカルロ法• データの可視化• 基本的な性質を再発見させることも• 作ったコードをツールとして利用• 培ったプログラミング能力を活用Simulation Based Inference (SBI)• シミュレーションを通して統計的推論の論理を理解させる授業 方法• ジミー・ドイ: シミュレーションに基づく統計的推論とアクティブ・ラーニングの授業事例, 数学科におけるデータサイエンス(1), 日本数学教育学会誌, 101(3), pp.28-39• トピック例• 乳児に対する実験 --- 二項検定
• 研究者が乳児の前に助けてくれるキャラクターと邪魔するキャラクターを提示し、乳児がどちらのキャラクターに最初に手を出すのかを調べる• ベンフォードの法則• 2𝑛 の最上位の桁の分布• 同事象の連続出現の回数 (Longest Run)
• 公正なコインによる表と裏の連続

高等学校「情報Ⅰ」でも十分に可能• 統計の基本概念の理解を確認• 確率モデルのシミュレーション（モンテカルロ法）• 繰り返しと配列の簡単なプログラミング• 簡単な視覚化（グラフ表示）• 工夫により少ない授業時間で効果的に• 大学の数理・データサイエンス教育にも情報教育を基盤とするデータサイエンス教育• 情報教育の幅広さ• 特にモデル化とシミュレーション• 統計の基本概念の体験・再発見• ここで統計教育のノウハウが重要• データ分析の実践

情報教育と統計教育の協力• プログラミング教育のノウハウ• ツールとしてのプログラミングの重要性• データのクレンジング・可視化・キュレーション• より一般的には計算論的思考の重要性• 人工知能・機械学習への自然な接続• 特に最適化