2022.7.23 情報学科・専攻協議会

新しい情報科の内容と⾼⼤接続

京都精華⼤学メディア表現学部
⿅野 利春

⾃⼰紹介

学習指導要領改訂
情報活用能力
プログラミング教育
GIGAスクール構想

鹿野 利春（かの としはる）

文部科学省視学委員（STEAM教育）

大学教授
教育委員会事務局
財団法人職員
公立高等学校教諭

文部科学省教科調査官

7月5日に一般社団法人「デジタル人材共創連盟」を設立
・若年層のデジタル活動支援
・「情報I」の授業を支援（教材、外部人材）
・STEAM教育、「総合的な探求の時間」を支援
2022/7/23

⾼⼤接続（⼤学ではどこから始めるか）¡ 「情報I」を全員に⼊試科⽬として課す（国⽴⼤学協会の⽅針）¡ 「情報Ⅱ」も全員に⼊試科⽬として課す¡ 「情報Ⅱ」を⼊試科⽬として選択できるようにする¡ 「情報I」も「情報Ⅱ」も⼊試で課さない¡ 情報オリンピックなどの⼤会出場者を積極的に⼊学させる※「情報」の部分を「数学」としてみると、その効果がわかる
2022/7/23

「情報Ⅰ」で何が変わったか

社会と情報〇情報の表現，コミュニケーション

情報の科学〇コンピュータの活用，情報の管理

共通〇情報通信ネットワーク〇情報社会，情報技術〇問題解決〇情報モラル〇情報セキュリティ

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※赤字は新しい内容を多く含む

4

「情報Ⅰ」の構造

これらを高校生全員が履修すると同時に大学入試によって履修内容がチェックされるようになった。（工業等の産業の各学科も同様）

ツール

情報デザイン
目標

問題の発見・解決
コミュニケーション
コンピュータネットワーク
情報モラルに関連した学びも重視

プログラミング
データの活用⼩学校からの学習の積み上げ
情報デザイン

プログラミング

統計に関連した学び

情報Ⅱ

情報デザインを⽣かしたコンテンツ作成

情報システムのプログラミング

データサイエンス※数学Ｂと連携

情報Ⅰ

情報デザインの⽅法と考え⽅問題を発⾒・解決する⼿段として活⽤

問題解決のためのプログラミング
コンピュータの仕組モデル化・ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

データの活⽤※数学Ⅰと連携

技術・家庭科など
中学校の各教科等

問題解決のための簡単なプログラミング
計測・制御
ネットワーク＆双⽅向

簡単な統計

国語，図画⼯作など
⼩学校の各教科等教科の中で体験する
プログラミング
仕組みを知り，活⽤して可能性を広げる

統計的考え⽅中学校

⼩学校

プログラミング⾔語は⼩学校はビジュアル型、中学以降はテキスト型が多い情報Ⅰ(1)

情報社会の問題解決「社会と情報」「情報の科学」「情報Ⅰ」

中学までに⾝に付け⼀連の過程の理解
・問題の発⾒と明確化
・分析
問題の発⾒・解決 ・解決策の検討
・実践，結果の評価・振り返り，改善などの⼀連の過程

⼀連の過程で必要な⼒
た統計の⼒を活⽤
統計について数学Ⅰと連携
・科学的な根拠に基づいた判断⼒
・ゴールを想定する⼒問題の発⾒・解決・他の⽅法の結果を予想する⼒のプロセスを体験
・合理的に解決⽅法を選択する⼒
・過程を振り返って改善する⼒

内容や必要性の理解
・法律や制度の内容
・情報セキュリティの必要性
法規・制度
情報セキュリティ ・情報モラルの必要性
情報モラル

意義を知って適切に対応する⼒
・法律や制度の意義
・情報セキュリティの意義
・情報モラルの意義
・バックグラウンドの情報技術
これらを知って適切に対応する⼒調査や発表を通じた理解
情報技術が果たす ・社会⽣活の変化
・⼈間とのかかわりの変化
役割と影響対応を考察し提案する⼒
・⼈に求められる仕事の変化
・情報社会をよりよくする⽅法

変化に対応するためには意義やしく
みの理解と活⽤が必要

AIの社会や⽣活に対する影響を考え，使い⽅の提案も必要7

情報Ⅰ(1)情報社会の問題解決
では，中学までの統計を活⽤する
発⾒
改善

分析

評価

解決策の検討実施

統計を活⽤した思考・判断・表現

統計の活⽤ 原因を判断する⼒
発⾒
分析

改善

統計の活⽤ 評価
解決の程度を判断する⼒

実施

統計の活⽤
ゴールを想定する⼒

解決策 統計の活⽤の検討
結果を予想する⼒
解決策を選択する⼒中学校までの既習事項

ヒストグラム（ハンドボール投げの記録）

階級の幅の設定の仕⽅による違い
中学校学習指導要領（平成29年告⽰）解説 数学編

１学年

中学校までの既習事項

四分位数（ハンドボール投げの経年変化）

中学校学習指導要領（平成29年告⽰）解説 数学編

２学年

中学校までの既習事項

標本調査（１⽇の睡眠時間）

中学校学習指導要領（平成29年告⽰）解説 数学編

３学年

「情報Ⅰ」サンプル問題での出題
問題⽂そのものが問題の発⾒・解決の流れに沿ったものとして出題

会話⽂の中で，前後の記述から適切な選択肢を選ぶ形で知識を問う問題が出題されている

情報Ⅰ(2)

情報デザイン

情報デザインの対象

コミュニケーションと情報デザイン「社会と情報」「情報の科学」「情報Ⅰ」

情報の表現・伝達の⼯夫
・メディアの特性
・伝えたいことの整理問題を発⾒・解決する⽅法
・メディアの特性の科学的理解
・情報の抽象化，可視化，構造化

以下のコンテンツが対象
・ポスター
・Webページ

コンテンツ以外も対象
・ポスター
・Webページ・Webサイト・インタフェース
・モデル化
・アルゴリズム・プログラミング
・情報通信ネットワーク
・データの扱い

表現機能論理※コミュニケーションについても科学的な理解が必要
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ノイズ

シャノンの定理までしっかりやるところは少ない
⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）14

情報デザイン≒抽象化，可視化，構造化

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）「情報Ⅰ」サンプル問題での出題
情報デザインの問題も出題されている

デジタル化は⼿順に沿って出題

情報Ⅰ(3)コンピュータとプログラミング「社会と情報」「情報の科学」
アルゴリズムの表現
・フローチャート

アルゴリズム＆プログラム

学習の仕⽅

典型的な例
・並べ替え（ソート）・探索（サーチ）「情報Ⅰ」
アルゴリズムの表現
論理表現の・フローチャート
・アクティビティ図
多様性
典型的な例
・並べ替え（ソート）・探索（サーチ）
問題の発⾒・解決に応じたもの
・⾳声の認識と応答
WebAPIの利⽤
・計測・制御⼈⼯知能の活⽤
・画像処理
・物理シミュレーション
・⾃然界のシミュレーション
他教科連携プログラムを学ぶ
プログラムを学ぶ
・プログラムの有⽤性・プログラムの有⽤性・アルゴリズムによる効率の違い ・アルゴリズムによる効率の違い
・関数の使⽤による構造化プログラムで学ぶ
実際に使ってみ・形や⾊る必要がある・コマンドの仕組み※短いプログラムでコンピュータの仕組みを学習
20※コンピュータについても科学的な理解を深める必要がある

集合，⼆進数，論理演算
数学Ⅰ(1)数と式

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）モデル化とシミュレーション，確率，プログラミング

数学A(1)場合の数と確率⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）数学Ⅰ(4)データの分析
数学Ａ(1)図形の性質(2)場合の数と確率⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）「情報Ⅰ」サンプル問題での出題
プログラミングは問題の発⾒・解決のツールとして出題

・⾔語は独⾃のもの（DNCL）仕様⾮公開
・配列，ループあり
今後は，・関数による構造化
・WebAPIの使⽤にも対応すると予想(新学習指導要領に対応)
基本的なプログラミングについて問う問題であるが，実際に作った経験がないと正答は難しい

情報Ⅰ(4)

情報通信ネットワークとデータの扱い「社会と情報」「情報の科学」

「情報Ⅰ」

統計

数学と連携して平均値，中央値などの基本的統計値を扱う

分散，標準偏差，相関係数などの統計指標，散布図，仮説検定の考え⽅，交絡因⼦なども扱う

分析

主にグラフ化などを⾏い，データの傾向をつかむ

クロス集計，仮説検定，単回帰分析，これらを通じたデータの可視化，現象のモデル化と予測

量的データ

主に表形式で整理された数値を中⼼に扱う

量的データの記載あり。表形式で整理されていないものも扱う

質的データ

質的データの記載なし
テキストマイニングの例あり

質的データの記載あり
テキストマイニングの例あり

扱うデータ整理されたデータを扱う

実験値などの整理されていない
データも扱い，外れ値，⽋損値などの処理も学ぶ

尺度−

名義，順序，間隔，⽐例など尺度⽔準の違いを扱う

データベース「情報の科学」のみで扱う

情報を収集・蓄積・提供する⽅法として全員が学ぶ

中学校数学科「Dデータの活⽤」，⾼校「数学Ⅰ」の(4)「データ分析」と連携
⾚字＝数学科で学び情報科で活⽤ ⾚字＝情報科のみで活⽤

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ネットワークで重視すること• 到達点は情報セキュリティを保った⼩規模ネットワー
クの設計• TCP/IP，プロトコルなどについても学ぶ• ネットワーク構築の演習は必須とはしていない。

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量的データ

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）量的データ

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）質的データ

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）質的データ×量的データ

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）質的データ×質的データ

⾼等学校「情報Ⅰ」教員研修⽤教材（本編）「情報Ⅰ」サンプル問題での出題
・⼤量のデータを計算させることはない（試験でコンピュータは使えない）
・統計指標，散布図から考えさせる問題が出題されている・単回帰を作成するのではなく，単回帰からの予測値を計算させている
・簡単なクロス集計表の作成は出題可能

⾼校情報Ⅱ(2)コミュニケーションとコンテンツ「情報Ⅰ」の履修を前提とした選択科⽬

情報デザインの活⽤→制作・発信・評価

CLI→GUI→NUI→OUI(1)情報社会の進展と情報技術⼈に求められる資質・能⼒の変化(4)情報システムとプログラミング(3)情報とデータサイエンス

システムの構想→分割→作成→統合，全体のﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ

多様かつ⼤量のデータの扱い(5)情報と情報技術を活⽤した問題発⾒・解決の探究
探究→活⽤→新たな価値
デ"
タ分
析

モデル
化

予測機
械
学
習

⼈
⼯知
能

⼈⼯知能は特性を知って使うことに重点を置く

想像⼒
創造⼒

・コンピュータや情報システム・コミュニケーション

新たな価値・データ活⽤
・情報社会
・複数の項⽬

「情報Ⅱ」が⼊試に出るとしたら・・・(1)情報社会の進展と情報技術• 論述形式の問題として出題可能• ⾯接等で関連したことを問うという形も考えられる(2)コミュニケーションとコンテンツ• ペーパーで内容を問うことは難しい(3)情報とデータサイエンス• ⼤学の数理・データサイエンス・AI教育に直結する• ⾼校の内容としても最も問題が作りやすい(4)情報システムとプログラミング• 情報システムの作成プロセスについての問題が作成可能• チームでプログラムを作成する際の⽅法は出題可能(5)情報と情報技術を活⽤した問題発⾒・解決の探究• 各学校及び⽣徒個々に実施する内容が異なるので出題は難しい

情報Ⅱ (1)情報社会の進展と情報技術

情報Ⅰ(1)(4) 情報Ⅱ(1)(3)

⼈⼯知能

機械学習

ＡＩ

「情報Ⅰ」

「情報Ⅱ」

⼈⼯知能による社会の変化について理解
・⼈の⽣活や経済活動を豊かに・⼈に求められる仕事の変化

⼈⼯知能のできることを理解し、どう使うかを考察
・データの活⽤の仕⽅
・仕事の仕⽅・知的活動の在り⽅

機械学習につながる内容
・基本的な統計など
・様々な形式のデータの扱い⽅
・テキストマイニング
・単回帰分析

機械学習で⾏うデータ処理
・確率や統計・回帰分析
・分類・クラスタリング

⼈⼯知能
機械学習
ディープ
ラーニング

⼈⼯知能を気軽に使うには〇AI関連APIの利⽤〇⽬的や要件に合わせてAPIとデータを組み合わせて使う

本格的に⼈⼯知能を理解するために必要な数学〇微分積分（関数の極⼤・極⼩，指数・対数関数，多変数関数，偏微分）〇線形代数(スカラー，ベクトル，⾏列，テンソル，内積，微分，勾配）〇確率・統計（確率変数，条件付確率，正規分布，尤度，正規化，標準化）〇その他（パーセプトロン，畳み込み層，プーリング層，全結合層）

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情報Ⅰ(4) 情報Ⅱ(3)

データの活⽤

「情報Ⅰ」

「情報Ⅱ」

統計

分散，標準偏差，相関係数などの統計指標，散布図，検定の考え⽅，交絡因⼦なども扱う

統計的な推測（標本調査，⺟集団の特徴や傾向），仮説検定の⽅法などを扱う

分析

クロス集計，仮説検定，単回帰分析，これらを通じたデータの可視化，現象のモデル化と予測重回帰分析，分類，クラスタリ
ング，これらを通じた可視化，現象のモデル化と予測及びモデ
ルの評価，機械学習

量的データ

量的データの記載あり。表形式
で整理されていないものも扱う

質的データ

質的データの記載あり。テキス
トマイニングの例あり。

扱うデータ

実験値などの整理されていないデータも扱い，外れ値，⽋損値などの処理も学ぶ

尺度

名義，順序，間隔，⽐例など尺度⽔準の違いを扱う

データベース

情報を収集・蓄積・提供する⽅法として全員が学ぶ

多様かつ⼤量のデータを扱い，バイアスなどデータの信頼性にかかわることにも配慮する
特に記載なしデータの整形などで，データを扱うプログラミングにも触れる

中学校数学「Dデータの活⽤」⾼校「数学B」の(2)「統計的な推測」
⾚字＝数学科で学び情報科で活⽤ ⾚字＝情報科のみで活⽤

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「情報Ⅱ」第３章の教員研修⽤教材の構成

38

第３章の学習 プログラムを⽤いたデータの収集

39

第３章の学習 プログラムによるデータの処理40

第３章の学習 重回帰分析

41

第３章の学習 分類による予測

42

情報Ⅰ(3) 情報Ⅱ(4)「情報Ⅰ」

プログラミング
「情報Ⅱ」

作成対象

・アプリやツール・情報システム

作成者

・主に個⼈

・主にグループ

作成⽅法−

・システムの構想，企画・機能単位に分割・設計・分割したものを担当して作成・作成したものを統合
・評価・改善・プロジェクト・マネジメントの⼿法で進捗を管理⾝に付ける⼒・アルゴリズムの表現⽅法を選択し， ・アルゴリズムの表現⽅法を選択し，アルゴリズムを作成する⼒
アルゴリズムを作成する⼒
・適切なプログラミング⾔語を選択 ・適切なプログラミング⾔語を選択し，プログラムを作成する⼒
し，プログラムを作成する⼒・関数の使⽤により構造化する⼒・関数の使⽤により構造化する⼒・不具合を修正する⼒・不具合を修正する⼒
・評価し改善する⼒・評価し改善する⼒
・情報システムを設計する⼒
・情報システムを分割統合する⼒・グループの進捗を管理する⼒43

情報科の⼒を⽣かすカリキュラム・マネジメント

社会国語

外国語

地理情報システム 情報収集，習得
蓄積，発表，深化
情報収集，統計

情報Ⅱ

数学

情報収集，交流・遠隔 二次関数，複雑なグラフ
素材，写真，イラスト
自学自習

数学Ｂ

総合的な探究（理数探究）

理科

保健体育
家庭
芸術
特別活動

実験データ処理
計測・制御
シミュレーション

データサイエンス
各教科等の指導におけるICTの効果的な活用に関する参考資料
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/mext_00915.html

公共法律・モラル問題の発見・解決
情報デザイン
モデル化とシミュレーション
プログラミング
データの活用
情報モラル等

情報Ⅰ

データの活用

数学Ⅰ

⾼校の現状と近未来

⾼校における「情報I」の学習（例）

１年
テキスト系

Web系

２年

３年受験準備

受験直前

問題集

問題集

コース教材

コース教材

コース教材

動画教材

動画教材

動画教材

学習ノート

教科書準拠

教科連携等

数学・公民との連携

基礎力充実

総合的な探究との連携

実践演習

受験のための設定科目

⽣徒⽤のコース教材・動画教材
コース教材（プログラムの実⾏環境も提供）• Life is Teck !
• アシアル• みんなのコード• ベネッセ
動画教材（プログラムの実⾏環境は提供しない）• スタディサプリ（リクルート）• 東進（情報科講師採⽤）※学校単位、都道府県単位での採⽤が進んでいるものもある
⼤学からの教材提供・授業協⼒＝＞⾼⼤連携の新しい形

⾼校の先⽣⽅の情報科研修状況「情報I」について詳細な調査が⾏われたわけではないので、ここに書かれていることは講演者の現時点での印象。

ほとんどの県で「プログラミング」「データの活用」などは実施済み「問題の発見・解決」「情報デザイン」などは自治体によって濃淡あり「情報Ⅱ」について研修は「これから」の自治体が多い
大学主催の「情報I」「情報Ⅱ」研修＝＞高大連携の新しい形

令和７年度の情報教員の業務として考えられるもの
区 分業

務

１年

「情報Ⅰ」の授業，カリキュラム・マネジメント

２年「情報Ⅱ」の授業，カリキュラム・マネジメント，「情報Ⅰ」の継続的学習

３年「情報Ⅰ」の受験指導

GIGA「１人１台端末」の管理，校内ネットワーク管理，ID・パスワード管理

校務

情報セキュリティ，情報資産管理，統合型校務支援システムの導入・研修
入試処理，時間割，情報に関する校内研修，トラブル処理
担任，その他の校内業務

情報倫理 情報モラルの指導，資料作成

他教科と兼務している教員はそちらの教科の受験指導なども必要

より進んだ学びを提供する団体• 情報オリンピック（情報オリンピック⽇本委員会）– 国際⼤会に向けて⽇本のトップレベルを強化• SecHack365（国⽴研究開発法⼈ 情報通信研究機構）– ⾼度セキュリティ⼈材を輩出• データビジネス創造コンテスト（慶應義塾⼤学湘南藤沢キャンパス）– データ分析を踏まえてビジネスを創造• SECCON（セキュリティコンテスト）– セキュリティに関する多彩な事業を展開• First Global Challenge（NPO法⼈ ⻘少年科学技術振興会– STEM関連の国際的ロボット協議会に向けた活動• U22 プログラミング・コンテスト（⼀般社団法⼈ ソフトウェア協会）– ⽇本の若年層のプログラミング・コンテストの最⾼峰

これらの参加者・入賞者を獲得することにより突出した人材の育成につながる他の学生にも良い刺激となり全体のレベルが向上する可能性がある2022.7.5設立

代表理事

鹿野 利春 kanot@kyoto-seika.ac.jp

（⼀社）デジタル⼈材共創連盟 https://iroobo.jp/dle/

内容変更が必要となる⼤学の科⽬

「情報I」を⼊試科⽬として⼊れた場合
内容に⼤きな変化が必要となるであろう科⽬（例）• 講義系科⽬
––––
–

情報と倫理
情報科学議論
データサイエンス
情報テクノロジー
IoT関連の科⽬• 演習系科⽬– プログラミング演習– グラフィックソフト演習– オフィス系ソフト演習• 情報学科・専攻の科⽬に加えて全学の科⽬についても変更が必要となる• 数理・データサイエンス・AI関係の科⽬内容についても変更の必要性あり「情報Ⅱ」を全員に⼊試科⽬として課した場合• スタートラインが「情報Ⅱ」• 数理・データサイエンス・AI関連の科⽬に⼤きな変化– 「情報Ⅱ」のデータサイエンスをベースとした内容• 動画・画像・⾳声の扱いに⼤きな変化– コミュニケーションの素材が⽂字や画像だけではなくなる• 情報システムを実際に作った経験を経て⼊ってくる– 要件定義– システム設計– モジュール、グローバル・ローカル変数の理解• 情報技術を問題の発⾒・解決に活⽤した経験（課題研究）– 情報分野における探究的学習を経て⼊ってくる課外活動等で情報系の内容に取り組んだ学⽣• ⼊試でどう評価するか• 授業等でどう扱うか– 科⽬によっては、その内容を全てやってしまっている可能性あり• 他の学⽣との関係をどうするか– TA的扱いにするか、別プログラムを準備して伸ばすか– あるいは両⽅• 教員との関係– 分野によっては教員を超えている可能性あり– ヒエラルキーの崩壊

⼤学が取り組むべきこと•「情報I」「情報Ⅱ」の内容を知ること••••

情報、統計、データ活⽤関連のカリキュラム変更
それを教えられる⼈材の確保
教授システムの再検討必要な施設・設備・クラウドサービスの増強•

⽂系を含む既存の教員の再教育– 新しい学⽣についていけない可能性•

情報学科・専攻の先⽣の学習– 「情報I」「情報Ⅱ」の内容を学⽣は基本的なことと思っている– 「私の専⾨は・・・」という⾔い訳を学⽣は聞いてくれない– 「情報I」「情報Ⅱ」の内容を把握しておく必要あり参考資料
教員研修⽤リソース
⽣徒向けコンテストなど

教員研修リソース
⽂部科学省で作成
高等学校情報科に関する特設ページ
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416746.htm（参考）⼩学校プログラミング＆プログラミング教育
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1375607.htm
総務省統計局 統計学習教材（総合的な学習など） ※「情報Ⅱ」データサイエンスの教材掲載
https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html

教員研修リソース
⽂部科学省以外で作成「情報Ⅰ」教員研修用教材に沿った動画教材－情報処理学会作成

https://sites.google.com/view/ipsjmooc/home
情報デザイン－「防災アプリを作ろう」授業案ダウンロード(Adobe XD)

https://jp.surveymonkey.com/r/shs-adobexd
プログル情報（みんなのコード）

https://high.proguru.jp/
ドリトルを使ったデータ処理

https://dolittle.eplang.jp/
Swiftのプログラミング（iPad対応）

https://www.iedtech.jp/swift-playground-books/「情報Ⅰ」対応の教員研修プログラム－アシアル情報教育研究所

https://edu.monaca.io/joho1「⾼等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析⼊⾨」

https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
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京都精華⼤学メディア表現学部のプログラミング資料＆動画（micro:bit V2使⽤）※試験公開https://songcun.notion.site/215ba5717c8b4f158993a3737dd56fac

⼤学の職員の⽅などに「情報I」の内容を知っていた
だくのに良い本「情報I」で⼤体、何をやるかがわかります。
内容は⼊⾨程度。