第 3 分科会【情報】
情報教育で繋がる・繋げる⾼等学校と⼤学〜理想と現実、期待と不安を越えて〜［報告者］

⻑⾕川 卓也（京都橘⾼等学校 教諭）［報告者］

⽚岡 裕介（京都橘⼤学 ⼯学部 准教授）

［コーディネーター］

鈴⽊潤（同志社⾼等学校 教諭）

大学入学共通テストの出題科目に「情報Ⅰ」が加わることになった。しかし、それは高等学校と大学における情報教育の接点の一つでしかない。高等学校でのプログラミングやデータ活用を柱とした情報教育、大学での数理・データサイエンス・ＡＩに関する情報教育プログラムはどう繋がるのか、どう繋げればよいのか。高等学校と大学の双方から、情報教育の現場における理想

概第２部と現実、期待と不安の声を引き出し、議論を深める。

略

小学校・中学校段階におけるＧＩＧＡスクールの推進と１人１台端末の普及、プログラミング
教育の必修化、高校情報科での「情報Ⅰ」や共通テストでの出題、大学での数理・データサイエ
ンス・ＡＩ教育プログラムなど、情報教育をめぐる動きに対して期待や不安が大きくある状況である。高校側からみた高大接続について、大学における情報教育の状況をそれぞれ報告し、各校の現場の状況を共有し今後につなげるべく討論を行った。高校からの報告では、大学入試における出題の状況や、私学や公立校での取り組み、京都橘高校におけるプログラミング教育の実際やらの報告では、京都橘大学における全学共通情報教育「たちばなＡＩ・データサイエンスプログ
ラム」についての報告があった。共通教育での内容や、各学科の専門教育との関わりの実例が紹介され、高校までの情報教育への期待や高大連携での可能性について共有した。

全体討論の内容

質疑応答においては、情報Ⅰの内容が教えられるのか、どのような端末になるのか、端末が変わって困らないか、大学ではどこに困っているのかなど多岐にわたって質疑応答があった。
高校段階までの新しいカリキュラムにおける教育内容に対して、大学からの高校への期待の高さが感じられた。一方で、情報リテラシに関する部分でオフィススイート（Word、Excel、PowerPoint など）やタッチタイピングなどの基本的な技能の部分について、特に PC の操作や使用に不慣れな生徒や学生への指導について話題となった。タブレットやスマートフォンの利用が増え、まずは電源の入れ方からの指導が必要ということも、高大ともに事例があがった。
また、高校までで情報リテラシの学習が既習のため、リテラシ科目をなくす動きがあったり、

91

第３分科会

指導上での心配な点について、生徒アンケートの結果とともに話題提供があった。また、大学か逆にオフィススイートの操作を含めて最初に全学的に扱うという学校もあった。
「情報」ができる生徒とは何をさすのか？という話題については、プログラミング教育として
具体的なコーディングができる力なのか、プログラミング的思考を身につけることなのか、大学で期待する部分と高校までの実際の授業内容とでの差を感じさせるやりとりがあった。共通テス
トでは DNCL での擬似プログラミング言語での出題であり、英語などの語学教育で「学習をしているが、実際の英語でのコミュニケーションができない」生徒がいる状況が、プログラミングにおいても起きるのではないかという懸念も示された。

到達点と今後の課題

全体のテーマである「探究」や「研究」について、上手な問いかけがあると生徒や学生の「探究スイッチ」が入り、自発的な学びが始まる。小中段階でも高校段階でも１人１台端末が普及しツールやハードの面での整備が進んでいる。また、探究や研究の対象となるデータも、オープンデータやスマートフォンのセンサから得られるデータなど、以前に比べて簡単に多量の情報が収集できるようになってきた。一方で、データ活用の分野においては、「ハンドボール投げ」など少量のデータなどで実習が教科書等にもあるが、探究や研究に利用するデータとは異なっている。実際に答えのまだない課題にぶつかった際に、机上での演習で学んだ手法を活用し実際にツールとして利用できるか、その間をどうつないでいくかも課題となる。ＡＩやデータサイエンスの分野の教育は始まったばかりである。情報教育全般を通して、生徒・学生の興味関心を保ち、より深い探究となるためにも、校種にかかわらず様々な実践を今後も共有していく必要がある。

92

長谷川

卓也（京都橘高等学校 教諭）

スライド 1

スライド 2

2023年12月2日

第21回高大連携教育フォーラム

第3分科会【情報】

本日お話する内容
1. 学校紹介 自己紹介

高等学校から大学へ
つなぐ情報教育

2. 高大における情報教育の背景
3. 高等学校での実践
4. 大学のDS教育・大学入試に関する
生徒アンケート
情報教育を通じた高大連携のより良いあり方を考えるた
めの機会になれば・・・

京都橘中学校・高等学校

長谷川卓也

第２部

スライド 3

スライド 4

1.学校紹介

自己紹介
学習指導・進路実績

京都橘中学校・高等学校

京都橘大学への進学 76名

スライド 5

スライド 6

自己紹介

クラブ活動

特別支援学校の寄宿舎指導員
高校の理科非常勤講師
スポーツクラブのインストラクター（幼児～成年）↓
2003年より 京都橘高校の情報科教員
京都橘中学校の技術科教員兼務

ロボットプログラミング部顧問
京都府私立中学高等学校情報科研究会 委員長

93

第３分科会

創立:1902年
所在:京都市伏見区
森に囲まれた落ち着いた環境 → 学業にクラブに活発な生徒スライド 7

スライド 8京都府私立中学高等学校情報科研究会

ロボットプログラミング部

設立
目的

2009年3月
情報科教育の研究ならびに振興を図り、併せて会
員相互の親和向上を図る。
主な活動
夏期研究会
秋期研究会

2018年同好会→2019年正式クラブに昇格
主な活動• レゴロボット競技（中）• 情報オリンピック（中高）• 電子工作• 3Dプリンタ• マインクラフト• VRゲーム制作 など自由

（京都府私立中学高等学校教育研究大会 分科会として）

冬期研究会（情報分野での活躍が期待される生徒を応援する
Rookie of the Year Award）

部員数（2023年5月時点）
中高あわせ約40名

次回授賞式の予定
2024年1月27日（土）京都産業大学むすびわざ館ホール

スライド 9スライド 10

2. 高大における情報教育の背景
文部科学省，教育の情報化に関する手引（追補版），2020年 より
学習指導要領についての記載を抜粋

スライド 11

スライド 12

情報Ⅰ

学習指導要領より目標
情報に関する科学的な見方・考え方を働かせ，情報技術を活用して問題の発見・解決を行う学習活動を通して，問題の発見・解決に向けて情報と情報技術を適切かつ効果的に活用し，情報社会に主体的に参画するための資質・能力を次のとおり育成することを目指す。
（1） 効果的なコミュニケーションの実現，コンピュータやデータの活用について理解を深め技能を習得するとともに，情報社会と人との関わりについて理解を深めるようにする。
（2） 様々な事象を情報とその結び付きとして捉え，問題の発見・解決に向けて情報と情報技術を適切かつ効果的に活用する力を養う。
（3） 情報と情報技術を適切に活用するとともに，情報社会に主体的に参画する態度を養う。
内容（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94スライド 13

スライド 14

大学の情報教育内閣府…詳しくは後の講演でAI戦略

令和７年度大学入学者選抜に係る大学入学共通テスト

https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html

大学入試センター『ＡＩ戦略 2019』
統合イノベーション戦略推進会議※1決定●高等学校関連の目標
全ての高等学校卒業生（約100万人卒/年）が、データサイエン
ス・ＡＩの基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得●大学・高専関連の目標
文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が、課程※2にて初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得※1内閣に設置された会議

https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/shiken_jouhou/r7/

出題教科・科目の出題方法等『情報Ⅰ』 60分 100点
問題作成方針『情報Ⅰ』○ 日常的な事象や社会的な事象などを情報とその結び付きとして捉え，情報と情報技術を活用した問題の発見・解決に向けて探究する活動の過程，及び情報社会と人との関わりを重視する。
問題の作成に当たっては，社会や身近な生活の中の題材，及び受験者
にとって既知ではないものも含めた資料等に示された事例や事象について，情報社会と人との関わりや情報の科学的な理解を基に考察する力を問う問題などとともに，問題の発見・解決に向けて考察する力を問う問題も含めて検討する。
○ プログラミングに関する問題を出題する際のプログラム表記は，授業で多様なプログラミング言語が利用される可能性があることから，受験者が初見でも理解できる大学入試センター独自のプログラム表記を用いる。

※2正規の教育課程

文部科学省 https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm『数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度』
文部科学大臣決定
数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定及び選定して奨励することにより、数理・データサイエンス・ＡＩに関する基礎的な能力及び実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資する・・・

第２部

スライド 15

スライド 16

情報入試 全体像に関する参考資料
河合塾，国公立大，共通テスト「情報Ⅰ」の設定状況
河合塾，国公立大，共通テスト「情報Ⅰ」の設定状況，
https://www.keinet.ne.jp/exam/2025/point/kamoku_k_joho.pdf（2023年10月19日閲覧）

第３分科会

スライド 17

スライド 18

参考情報入試 大学個別の内容に関する参考資料

日本学術会議の報告書

株式会社ラーンズ，【令和5年10月13日更新】2025年（令和7年） 教科「情報」の大学入試情報（共通テスト・個別試験等）まとめ，
https://www.learn-s.co.jp/edu/pg/1info220901/（2023年10月19日閲覧）

大学教育の分野別質保証委員会
https://www.scj.go.jp/ja/member/iinkai/daigakuhosyo/daigakuhosyo.html
報告「情報教育課程の設計指針―初等教育から高等教育まで」のポイント
https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/kohyo-24-h200925-abstract.html

95スライド 19

スライド 20

日本学術会議 情報学委員会 情報学教育分科会，
情報教育課程の設計指針 ―初等教育から高等教育まで（2020年）より

５ 高等学校段階
高等学校段階については、情報教育は情報科による扱いが中心となる。
2018 年告示学習指導要領では、情報科は必履修科目「情報 I」と選択科目「情報 II」の２科目から成る。
本報告では必履修科目に対応する部分は「全員が学ぶ」内容（３節の「(高必)」）、選択科目に対応する部分は「高等教育に進む学生が学ぶ」内容（３節の「(高選)」）と位置付けている。
ただし、本報告の提案は必ずしも「情報 I」「情報 II」の内容範囲とは一致しない。これは本報告が「将来的に」初等中等教育から大学共通教
育・普遍的事項の教育までの内容・範囲となるべき体系を提案するという立場を取っていることによる（これは中学校までの部分でも同じである）。
（中略）
全体として高等学校段階は、卒業後社会に出る生徒が情報社会で求められることがらをきちんと身に付けるようにすること、そして高等教育に進む生徒がそこで必要とされる十分な土台を備えること、という２つの目的への対応を求められる。そこで、内容・範囲については主に情報科にゆだねるとしても、そこで学んだことを生かし、有効な道具として活用しつつ各教科の学習を行うという、実践面での連携が極めて重要である。

はじめに
情報学分野の参照基準[1]でも述べられているように、情報学はメタサイ
エンス[2] （複数分野の科学に共通して必要な学問）として、すべての諸科学の基盤の一つと考えられ、市民の一人一人が情報技術に関する知識を背景として、情報社会の制度や情報倫理に関する見識を有していることが望まれる。そのために情報学分野の参照基準では、情報学以外の専門課程における基礎教育(専門基礎教育)、さらに初等中等教育から大学の共通教
育に至る教育課程における情報教育について述べているが、そこでは基本的な考え方を示すにとどまっており、各教育段階での教育内容について詳細な検討を行っているわけではない。
本報告では、初等中等教育、および高等教育における共通教育・専門基礎教育ならびに卒業研究やゼミ等を通じた教育までの各段階について、情報学のうちから何を学ぶことが望まれるかを検討し整理している。

スライド 21

スライド 22

3. 高等学校での実践
第16回全国高等学校情報教育研究会全国大会（東京大会）
2023年8月，大会冊子より
令和５年度京都府高等学校教育課程研究協議会 情報部会
2023年8月，府立53校の報告書より（テーマ）情報科の挑戦※数値は筆者の集計による・情報デザイン・プログラミング
・データの活用30
32
14・・・やや少・教科横断的な実践 53・・・数学や探究と連携が多い印象。
多くの学校で取り組まれている。

～授業実践と大学入試～分科会発表30件

ポスターセッション発表20件

・情報デザイン・プログラミング・データ活用・大学入試

5件（分:3件，ポ:2件）
12件（分:7件，ポ:5件）
9件（分:6件，ポ:3件）
8件（分:5件，ポ:3件）※分類，集計は筆者による・情報Ⅱの設置なし 81%の学校※単元ではなく，授業デザイン，探究やPBLとの関連，評価に着目した研究発表あり。

（Ｚ会の2022年度全国調査 開講していない 80.0% とほぼ一致
https://www.zkai.co.jp/solutions/teacher/ejournal/ejournal-22419/）

スライド 23

スライド 24
情報Ⅰ 年間授業計画

本校での実践

1学期

情報Ⅰ 第2学年 2単位 （1単位時間＝45分）• 教科書 実教出版『高校情報Ⅰ JavaScript』• 副読本 同学習ノート• およそ講義60%：実習40%• 授業形態に応じてコンピュータ教室(小型デスクトップPC)またはHR教室で実施• 全生徒が学校が設定管理するiPadを所有

2学期

第2章 情報デザイン

第5章 問題解決

・デジタル情報の特徴
・数値と文字の表現
・演算の仕組み・音の表現 ・画像の表現
・コンピュータの構成と動作
・コンピュータの性能・コミュニケーションとメディア
・情報デザインと表現の工夫
・Webページと情報デザイン

・データの収集と整理
・ソフトウェアを利用した
データの処理・統計量とデータの尺度
・時系列分析と回帰分析・モデル化とシミュレーション

第6章 プログラミング
・アルゴリズムとプログラミング・プログラミングの基本
・配列 ・関数・探索のプログラミング
・整列のプログラミング

情報Ⅱ なし（学校設定科目）
ゲームプログラミング 第3学年 2単位 私大クラス選択
情報リテラシー講座 第3学年 2単位 私大クラス選択

3学期

第3章 デジタル＜期末考査＞

第1章 情報社会第4章 ネットワーク
・ネットワークとプロトコル
・インターネットの仕組み
・Webページの閲覧とメールの送受信・情報システム・情報システムを支える
データベース・データベースの仕組み
・個人による安全対策
・安全のための情報技術＜期末考査＞

夏期休暇課題＜学年末考査＞※章の順序を入替えて実施。
※プログラミング言語には
JavaScriptを選択。テキス
トエディタとブラウザがあれば開発と実行が可能。
情報デザインでのHTML，CSSと関連した学習も可能。
※内容，難度の観点から問題解決を最後に。
※情報社会は自学習中心。

萩谷昌己

96

高等学校情報Ⅰ

実教出版※実際には，プログラミングが2学期に及んだ。

スライド 25

スライド 26
考査におけるプログラミングの問題例

スライド 29

スライド 30

第３分科会

スライド 28

第２部

スライド 27

指導上の困りごとや心配• 単位数が少ない。情報Ⅰの標準単位数 2• 実習と座学の両方の学習が必要。
• 思考・表現のためには知識・技能が必要。
• 難度が高い。特に思考を要するプログラミング。
• 授業時間が少ない。
理想 50分 70単位時間
本校の現状 45分 50～59単位時間（＋夏期・冬期の補習あり）• 中と高の接続，高と大の接続が難しい。

(1)①～⑧(1)⑨(2)

具体的な計算方法に関する問題
アルゴリズムの概要に関する問題
プログラムに関する問題

正答率※
90.4%
74.4%
3.9%

中3

高1

高2

技術 0.5単位

空白期間

情報Ⅰ 2単位• 試験で問う力と実践力の不一致？

高3
空白期間

入試

「何ができるようになるか」→「情報離れ」「情報嫌い」「試験はできるが実践力が弱い」…心配→ 理科教育や英語教育の工夫改善が参考になる？

※10進数の2進数への計算方法は既習，プログラムは初見で受験しての正答率97スライド 31

スライド 32

4. 大学のDS教育・大学入試に関する
生徒アンケート

設問 1「文理を問わず，全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が，課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを習得」が目的として掲げられている（AI戦略2019）ことを知っていましたか。

目的：大学における数理・データサイエンス・ＡＩ教育
プログラムおよび大学入学共通テストに関する生徒の認知や意識の調査
日時：2023年10月上旬
対象：高校2年 4クラス131名
回答者数：127名（96.9％）
設問：10（選択肢回答：7，自由回答：3） 記名式

1 全ての大学でDS・AIの習得を目的
知っていた
2%

どちらかと言うと知っていた
7%
どちらかと言うと知らなかった
7%

知らなかった84%

スライド 33

スライド 34
設問 2

設問 3「数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定」する制度について知っていましたか。

基礎教育として，数理・データサイエンス・ＡＩに力を入れている大学に興味がありますか。

2 DS・AI教育プログラム認定制度

3 認定された大学への興味

知っていた
1%

どちらかと言うと
知っていた
6%

興味がある
13%
興味がない
33%

どちらかと言うと知らなかった
6%

どちらかと言うと興味がある
31%

どちらかと言うと興味がない
23%

知らなかった87%

スライド 35

スライド 36
設問 4

設問 5

3で回答した理由について教えてください。
令和7年度の大学入学共通テストで「情報Ⅰ」が出題されることを知っていましたか。

数値はJaccardの類似性測度 関連無:0→強:1

興味がある
将来
知識
進む
力
社会
AI
情報
技術
現代
時代

.250
.174
.167
.143
.130
.118
.118
.111
.111
.105

どちらかと言うと
興味がある
思う
.333
AI
.200
情報
.154
必要
.149
社会
.143
興味
.140
学ぶ
.130
基礎
.119
分野
.118
知識
.114

外発的：社会を意識どちらかと言うと
興味がない
分野
.175
興味
.146
自分
.143
情報
.136
難 しい
.118
学部
.097
関係
.091
大学
.081
.079
プログラミング
志望
.069

← →

興味がない
データ
自分
興味
サイエンス

数理
大学
学ぶ
プログラミング

パソコン
苦手

.204
.173
.172
.170
.152
.128
.100
.080
.067
.067

5 共通テストへの情報科目の出題
どちらかと言うと知っていた
4%

自分を意識：内発的「必要」が含まれる文脈の例••••

これからの時代に必要なものだから、力を入れている大学には少し興味があります
これからネットが普及していく社会において必要なことを学べるのはいいなと思ったから。
AIなどの知識は、これから必要になってくると思うから。
これからの社会で必要不可欠になってくると思うから。自分がつく仕事にも関わってくる気がするので、ある程度学んでおきたい。

知っていた
96%

・・・社会との関わりの中で必要と答えている。

98スライド 37

スライド 38
設問 6

設問 7

大学入学共通テストの「情報Ⅰ」の時間や基本となる配点について知っていましたか。

大学入学共通テストの「情報Ⅰ」の配点比率が大学や学部によって異なることを知っていましたか。

6 情報科目の時間や配点

7 大学間の配点比率差

知っていた
12%

知らなかった46%

知らなかった20%

どちらかと言うと
知っていた
14%

知っていた
58%

どちらかと言うと知らなかった6%

どちらかと言うと知っていた16%

どちらかと言うと知らなかった28%

第２部

スライド 39

スライド 40
設問 9

設問 88で回答した印象の理由を教えてください。
数値はJaccardの類似性測度 関連無:0→強:1「情報Ⅰ」の配点比率が低いことに対してどのような印象を持ちま
すか。

肯定的
情報
苦手
科目
過去
点数
得意
問
自分
取れる
負担

8 配点比率が低いことに対する印象
否定的
2%
どちらかと言
うと否定的
14%

肯定的
47%

.315
.191
.157
.098
.095
.094
.082
.081
.067
.066

どちらかと言うと
肯定的
思う
.294
配点
.200
高い
.154
苦手
.150
テスト
.143
初めて
.140
難しい
.122
人
.115
教科
.109
.083
プログラミング

内発的：自分を意識←

どちらかと言うと
否定的
思う
.229
配点
.225
勉強
.208
必要
.200
低い
.177
知識
.150
情報
.143
科目
.143
比率
.115
現代
.111

→

否定的
失う
従来
新設
深める
阻害
方針
本来
目的
優先
分野

.333
.333
.333
.333
.333
.333
.333
.333
.333
.286

入試の背景を意識：外発的「必要」が含まれる文脈の例•

今後社会で必要となっていく情報の配点が少ないことが驚き
現代にとって、情報は必要不可欠だと感じたが、まだまだ発展途上であり、これからの発展に期待したいため。
私個人としては肯定的だが、今の時代インターネット関連の柔軟で豊富な知識が必要になってくると思うので配点比率を上げて知識を蓄えることが必要だと考えたからです。

・・・社会との関わりの中で必要と答えている。

スライド 41

スライド 42
設問 10【参考】データの活用に関するキーワード（教科書より）

情報教育に関することで大学の先生に聞きたいことはありますか。
何でもどうぞ。実際に聞いて，返答をお願いしてみます(^^)

25 データの収集と整理• オープンデータ• シミュレーション• リレーションシップ
• 誤差
• 外れ値
• 欠損値
• テキストマイニング• キーバリュー型データベース

1. 情報に興味はあるものの情報の基礎知識やそこから発展した知識がないと難しいなと思う点や難しいと思わない点があれば、教えてほしいです。また、情報教育をうける上で必要だと思う能力を知りたいです。
2. 大学で受ける情報教育は、高校よりも多くの語句・プログラムなどを覚えなければいけなくてとても大変というイメージがあるのですが、やっぱり大変な科目なのでしょうか？
3. 情報と聞くと理系のイメージ強く文系にはあまりなじみがないですが、経済や経営学部でも情報は必要になってくるのですか？必要ならどの程度必要ですか？
4. 情報とは一言で言うと何を学んでいるのですか。国語は日本語の文章を読む、数学は数字を使って計算をするなどのように簡単でいいので教えてほしいです。
5. 共通テストで必要とされる最低限の情報についての知識はどのくらいなのですか？また、ここは絶対に抑えておいたほうがいいという分野はありますか？
6. すべての大学生が情報教育を受けることが必須となっていることに関して、大学の先生方の中ではどれほどの人が肯定・否定しているのでしょうか。
7. 情報の教育は万人に必要なんですか？プログラミングなどは得意な人やプロの人がやればいいと思うのですが授業でやる意味はあるんでしょうか？
8. 共通テストに情報という教科が入り、高校生が情報を勉強することになったことについてどう思いますか。肯定的ですか。
9. いきなり高校生の時から情報ぶっこまれてしまって困ってます。今後中学のころから情報を学ぶ機会はできるんですか？
10. 情報は専門分野の学習だという印象が強いのですが、情報学部以外に進学する生徒でも生かせるスキ
ルになりますか。
その他多数・・・

26 ソフトウェアを利用した
データの処理• 算術演算子• 相対参照と絶対参照• 関数 引数 戻り値• 並び替え99

27 統計量とデータの尺度• 度数分布表• ヒストグラム• 第1四分位数• 中央値• 箱ひげ図• 分散 標準偏差• 偏差• 量的・質的データ• 名義・順序・間隔・比率
尺度
アドバンス（省略）• データの分布と検定の考え方• 区間推定とクロス集計• 確定的モデルのシミュ
レーション• 確率的モデルのシミュ
レーション

28 時系列分析と回帰分析• 移動平均法• 回帰分析
• 回帰直線• モデル関数• 相関係数• 最小二乗法
29 モデル化とシミュレー
ション• モデル化• シミュレーション• 物理・論理モデル• 静的・動的モデル• 確定的・確率的モデル• 乱数• モンテカルロ法

第３分科会

•
•

どちらかと言
うと肯定的
37%

片岡

裕介（京都橘大学 工学部 准教授）

スライド 1

スライド 2

自己紹介 京都市出身。学生，大学教員として，東京で約20年（2年間は九州）過ごした後に，2014年に京都橘大学現代ビジネス学部へ。
2021年から同工学部情報工学科，現在に至る。
 データ分析に関わる科目を主に担当

大学における情報教育をふまえて高校とのつながりを考える 2016年より教養教育推進室委員，2021年より共通教育推進室
情報教育部会にて，「たちばなAI・データサイエンスプログラム」
策定に携わる。

－京都橘大学の全学共通
情報教育の例を中心として－ 専門は，都市や地域の空間情報を用いた分析
 地理情報システム（GIS）を用いた諸現象の視覚化
 都市計画・まちづくりのための分析ツールの開発

片岡 裕介
京都橘大学工学部情報工学科
kataoka-y@tachibana-u.ac.jp

2

スライド 3

スライド 4

大学からの報告として

京都橘大学の学部・学科
 2023年4月時点で，9学部15学科
 全学的な教養教育（共通教育）をどのように位置づけられるか 京都橘大学における全学共通情報教育
 大学において情報教育で身につける力とは
 情報教育でみる高校と大学のつながりに向けて

2026年にデジタルメディア学科（仮称），ロボティクス学科（仮称）の2学科を開設予定
2026年に臨床工学科（仮称）を開設予定

34スライド 5

スライド 6

本学の情報教育の概況

情報工学科における専門教育
 5つのラーニングコース

 「たちばなAI・データサイエンスプログラム」
 共通教育 （一部の学科を除き必修） 「ITリテラシー」 （2025年度より全学必修化） ← Officeソフト
 「データサイエンス基礎」 （同） ← AIおよびデータ分析の基本など
 共通教育 （一部の学科を除き選択）
2021年度より全学 「情報社会論」
でノートPC必携化
 「AIリテラシー」など（2025年度に向けて情報関連科目を増強予定）
 各学科における専門教育
 学科の特性に応じて，データサイエンス，プログラミング演習，
統計学基礎など様々
 情報工学科における専門教育科目
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共通必修で扱う内容
 「ITリテラシー」 の到達目標

 「データサイエンス基礎」の主な内容① 電子メールの利用法，ならびに利用にともなうマナーを身につけ，学修上のコミュニケーションにおいて電子メールを適切に活用することができる。
② 剽窃や盗用といった不正行為の重大性を十分認識した上で，インターネットを活用した情報収集を適切におこなうことができる。
③ ITリテラシーの基礎となる，コンピュータの構成とネットワーク環境についての基本的知識が身についている。
④ タッチ・タイピングによるスムーズな文字入力ができ，文書作成ソフト
ウェアを用いてレジュメやレポートの形式でまとめることができる。
⑤ 表計算ソフトウェアを用いた，データの整理，加工をおこなうことができる。
⑥ プレゼンテーションの技法についての知識を身につけ，プレゼンテー
ションソフトウェアの基本的な機能を有効に活用することで，効果的なプレゼンテーションをおこなうことができる。

 社会におけるデータ・AI利活用
 データ活用のプロセス
 データ収集 データを表現する，データの視覚化 統計活用事例に学ぶ
 顧客分析を体験する
 天気と売り上げの関係から効果的な販売・仕入れを考える
 統計的思考で商品の品質チェック
 分析手法を知る
 データ分析の実践
 オープンデータを用いたデータ分析
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第２部

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AI戦略2019 「人間中心のAI社会原則」

 2022年度の「たちばなAI・データサイエンスプログラム」の運用実績をもって，2023年に「数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）」に認定

 「教育・リテラシーの原則」
 AIを前提とした社会において，我々は，人々の間に格差や分断が生じたり，弱者が生まれたりすることは望まない。（中略）AIの利用者側は，AIが従来のツールよりはるかに複雑な動きをするため，その概要を理解し，正しく利用できる素養を身につけていることが望まれる。一方，AIの開発者側は，AI技術の基礎を習得していることが当然必要であるが，それに加えて，社会で役立つAIの開発の観点から，AIが社会においてどのよ
うに使われるかに関するビジネスモデル及び規範意識を含む
社会科学や倫理等，人文科学に関する素養を習得していることが重要になる。このような観点から，我々は，以下のような原則に沿う教育・リテラシーを育む教育環境が全ての人に平等に提供されなければならないと考える。

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スライド 12 人々の格差や弱者を生み出さないために，幼児教育や初等中等教育において幅広くリテラシー等の教育の機会が提供されるほか，社会人や高齢者の学び直しの機会の提供が求められる。
 AIを活用するためのリテラシー教育やスキルとしては，誰でもAI，数理，データサイエンスの素養を身につけられる教育システムとなっているべきであり，全ての人が文理の境界を超えて学ぶ必要がある。リテラシー教育には，データにバイアスが含まれることや使い方によってはバイアスを生じさせる可能性があることなどのAI・データの特性があること，AI・
データの持つ公平性・公正性，プライバシー保護に関わる課
題があることを認識できるような，セキュリティやAI技術の限界に関する内容を備えることも必要である。
 ＜省略＞
 ＜省略＞
数理・データサイエンス・AI教育プログラム 認定制度検討会議［2020］「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認
定制度（リテラシーレベル）」の創設について」より「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度概要」より
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datascience_ai/00002.htm

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第３分科会

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情報教育における課題
 ＜数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）>の学修目標
 今後のデジタル社会において，数理・データサイエンス・AIを
日常の生活，仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして，学修した数理・データサ
イエンス・AIに関する知識・技能をもとに，これらを扱う際には，
人間中心の適切な判断ができ，不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し，これらを説明し，活用できるようになること。

 共通教育において考えられるもの
 同一の内容を複数クラスで開講する科目については，質の担保，内容や評価の標準化がどこまで図れるか（図るべきか）
 全学の教養教育課程における共通教育として，どのような特色を出せるかの継続的な検討
 各学科で異なる専門教育のカリキュラムとの調整など⇒ 幅広い能力が求められている （高校教育との共通点か）

 専門教育（情報工学科の場合）において考えられるもの
 新学習要領の影響は大きく，カリキュラムの編成をおこなうにあたって，何をどこまで理解しているかの見極めが難しい 学生のレベルや経験をふまえて，プログラミング教育をどのよ
うに位置づけるかなど

 情報の知識・技能
 主体性
 判断力，思考力
 説明力，コミュニケーション能力
 応用力

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム（2020）「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～ データ思考の涵養 ～」より

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大学からの期待と不安

他の科目への情報の活用は？

 高校（まで）における情報教育への期待は大きい プログラミングをはじめ情報分野全般への関心の高まり
 ITに関わる問題発見や問題解決において，大学との接点となるようなプロジェクトの可能性
 情報倫理への理解の深まりは，大学教育におけるレポートや論文の指導において重要な意味をもつ
 生成AIの登場によって好転する可能性もあるか 数学の一例
 視覚化を通した理解 自分たちでプログラミングしたり，オープンなサービスを活用したりする障壁は下がってはきている 自然や社会における様々な現象を説明することに使われる，
例えば三角関数や指数関数の特徴を，視覚化を通して理解を深められないか 不安となると大学教育での不安からくるものが多いかもしれない
 情報が様々な科目や段階に関わることで重要度は増す一方
で，焦点が絞りにくいようにみえる 高校生は何を目的に情報を勉強し，成績評価はどのようになされるのか
 情報ができる生徒とは？
 今後の未知の情報技術への対応，活用 社会の一例
 地理情報システム（GIS）の活用
 メディア，ICT，統計，データベースといった情報の様々な要素を含むGISの活用が新指導要領でもふれられているが，GISの活用が地域問題の理解や空間的思考の涵養に効果が期待できそう15

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スライド 17「良い問い」で高大でつながれるか 良い問いのデザインに向けて
 大学においては，専門性を獲得できていない時期に問いを発することは難しいとは思う一方で，知的好奇心を育むような仕組みはどの学びの段階でもとても重要だと考える
 大学では，課題発見力とともに課題解決力を重視されるなか，実践したことの振り返りによって新たに生まれる問いという形もあるか 例えば，「人間中心の適切な判断」，「不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受」といった概念を，様々な立場になって問い直すことができないか AIも間違うことは多々あるが，人間も間違いや偏った判断をすることがある 意思決定における「不安」はどこからくるものなのか？
 人間にとってのツールを超えた，未知の情報技術の出現？
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