データサイエンス教育における講義・演習環境の構成例- Jupyter Notebook を活⽤した計算機実験を軸に 横山重俊†1,3， 浜元信州†1 ，長久勝†2， 政谷好伸†3，竹房 あつ子†3， 合田憲人†3†1 群馬大学，†2 ライフマティックス株式会社，†3 国立情報学研究所
yoko@gunma-u.ac.jp

A Courseware Environment for Data Science Courses
SHIGETOSHI YOKOYAMA†1,3 NOBUKUNI HAMAMOTO†1 MASARU NAGAKU†2YOSHINOBU MASATANI†3 ATSUKO TAKEFUSA†3 KENTO AIDA†3†1 Gunma University †2 Lifematics †3 National Institute of Informatics
概要

Jupyter Notebook を活用した計算機実験を主体にしたデータサイエンス教育向け講義・演習環境を国立情報学研究所が開発する教育現場のワークフローに特化した Jupyter
Notebook 実行環境 CoursewareHub により構築し，教育実践を進めている．本稿では，これまでの実験的な取り組みを基礎に，データサイエンス教育の全学教育などへ本格展開する
際に課題となる各講義・演習環境の構築・運用コストの削減策について提案する．

1を使った講義演習環境の教育現場への浸透も国はじめに内外で始まっている[2]．

情報教育およびデータサイエンス教育の全学

この様な状況のもと，群馬大学と国立情報学展開が必然的な事項として認識され，これらの研究所は共同で情報学関連講義において講義演習の大規模化にどのように対応して行く

Jupyter Notebook 実行環境を講義・演習環境とべきかについて，各教育機関で検討が進められして適用する教育実践を行って来た．ている．群馬大学は，情報数理及びデータ科学

本稿では，今後この取り組みをデータサイエを中心とした情報学分野の教育を展開するととンス教育およびそれを支える数学，統計学，情もに，これらの素養を持った人材の育成及び研報学の講義・演習環境としてさらに拡大展開す究の推進を図ることを目的として 2017 年 12 月

る場合に問題となる課題とその解決策について

１日に教育研究組織「数理データ科学教育研究

述べる．その課題とは，今後増加する講義毎のセンター」を設置した．また本学は，「大学に講義・演習環境を個別に構築・運用するコストおける数理・データサイエンス教育の全国展の削減である．

開」の協力校であり，現在「数理データ科学教

本稿ではこのコスト削減策として，国立情報育研究センター」が中心となり数理・データサ学研究所の提供する学認クラウドオンデマンドイエンス教育の全学展開などを行っている．具

構築サービス[3]の新たなアプリケーションテ

体的には，全学へのデータサイエンス教育へのンプレートを開発し，それを使って各教育機関展開のためのカリキュラム作成，e-learning 教が自立的に各講義の要求条件に合わせた材の開発やそれらを実施するための基盤作りを

Jupyter Notebook 実行環境を自身が確保したク行っている．

ラウド上のマシンリソースに動的に構築するこ

一方，データサイエンス教育およびプログラとを提案する．この提案手法での実践を積み重ミング教育を主なターゲットとして，ノートブねることで，今後取り組みが加速するデータサックを教育メディア用として活用するためのオ

イエンス教育の全国展開の一助としたい．

ープンソースプロダクト Jupyter Notebook[1]2642背景問題 3: 数学，統計学，情報学への広範囲適用(1) データサイエンス教育＋数学教育（統2.1 データサイエンス教育カリキュラム「数理及びデータサイエンスに係る教育強計・線形代数・微分積分など）への適用化」の拠点校に設置されたセンターが結集した(2) 情報基盤教育・プログラミング教育など

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソー
シアムは，データサイエンス教育のための「カリキュラムサンプル」を公開している．
「カリキュラムサンプル」は，拠点 6 大学で開講中ある
いは 2019 年度中に開講予定の数理・データサ
イエンスに関わる科目のシラバスやその教材を，協力校向けに提供する取り組みである．「カリキュラムサンプル」として提供することになった科目は概ね学部低年次向けの科目であるが，データサイエンスの基礎科目として認識されている数学，統計学，情報学が含まれている．
2.2 各大学でカリキュラム実施する際の問題への適用
2.2.1 受講者エンゲージメント向上
数学，統計学，情報学の講義に限らないこと
ではあるが，講義対象となる知識範囲が広範なことに加えて講義時間に制約があるため，どうしても概要的な説明が主体となってしまう．このため単なる座学だけの講義では，特に，全学を対象とした場合，受講側のエンゲージメントを確保するのが難しい．この課題を克服しようと，アクティブラーニング手法を適用することを奨励されているが，実際の実践内容については各講師に委ねられている．

筆者らは，前節に例示したようなカリキュラムに沿ってデータサイエンス教育を各大学で実施しようとした時に，現状の各大学の環境を考慮すると，主に以下の三つの問題が存在すると考えている．問題１は，大規模講義を全学展開するという要件から発生し，その環境でも一方通行に陥らない講義品質の確保する必要性を言っている．問題 2 は，そのような品質を確保するために人的コストを増加させることは出来ないという制約のもと，講師に対する支援を基盤側などで確保する必要性を言っている．問題 3
は，そのような講義を体系的に全学共通の基礎的講義群として育んで行くために，基盤側と教材作成の指針（教育手法）の双方を組合わせて統一感のある講義群とする必要性を言っている．
問題１：受講者エンゲージメント向上

アクティブラーニング実践の一つの方向として講義と演習の連携性を保ち，受講生が自主的に実行できる対話的な演習環境を提供すること，および受講生間での演習実行に関して進捗の共有やわからなさ[4]の共有などを利用することが有用であると考える．
2.2.2 講師側への支援機能充実
データサイエンスに関する知識を提供するカ
リキュラムを全学的に展開する要求に現状の教員体制で対応するための現実的な方法として，講義動画などを活用した反転授業を援用することが考えられる．この際，反転授業をスムースに実施する方法を工夫する必要がある．さらにこれらの授業は対象受講者が大人数になることが多く，大規模講義の品質を確保するための仕組みを導入する必要もある．
例えば，従来型の講義や反転授業のための(1) 講義と演習の連携性

e-leaning 講義と組み合わせるアクティブラー(2) 演習環境の対話性

ニングの実践方法の一つとして計算機実験を主(3) 受講生間の共有性体とした演習を常用する手法を取ることがある．

問題 2：講師側への支援機能充実

少人数の講義なら各受講生の進捗状況は適宜(1) 教材開発・配布支援

巡回するなどして把握可能であるが，ある程度(2) 受講生進捗状況把握支援

規模以上になると各実験内容も理解した(3) 受講生回答回収・集約支援

Teaching Assistant (TA) 配置が必要となり実265

施のハードルが高くなる．また，TA がたとえの二例が代表的である．
3.1 data8 [7]十分配置できたとしても彼らに対する事前指導・養成などの手当てが必要となり，これも講UC Berkeley Data8: Foundation of Data

師の負担となる．このため，基盤側で教材の開Science コースは，経済データ，文書コレクシ発から配布，そして前述の受講生状況把握や回ョン，地理データ，ソーシャルネットワークな答回収・集約を支援することで，その講師負担ど，実際のデータセットを実際に分析しながら，を軽減できると考える．
2.2.3 数学，統計学，情報学へ広範囲適用コンピュータプログラミングと統計的推論における重要な概念とスキルを学ぶ．教科書と課題

カリキュラム作成上の制約で，新しく導入すを含むコースのためのすべての材料は，るデータサイエンス教育と既存の情報教育を統Creative Commons ライセンスの下，無料でオン合することが現実的に起こっている．この統合ライン利用可能である．さらに受講生が自分のを行うにあたって双方を親和性を持たせた形でJupyter Notebook を編集して実行するための環統合を実現する必要がある．さらに今後データ境が提供されている．これは，コース用に特別サイエンス教育の関連講義が増加することが予に設計された Kubernetes ベースの JupyterHub

想できるので，その際に基盤や教育手法の広範と，課題を受講生の環境にロードする課題サー囲への拡大が可能な手当てを用意しておく必要バから構成されている．
3.2 Syzygy [8]がある．
筆者らはこれらの問題を解決するために，対PIMS(ThePacificInstituteforthe

話性が高く受講生も編集可能なメディアとしてMathematical Sciences）は Compute Canada おの Jupyter Notebook を講義や演習で活用するこ

よび Cybera と協力して研究者と教育者をサポとが有効であるという仮説のもとにこれまで実ートするために JupyterHub プラットフォーム

験的な教育実践を進めている．その実践を通じプロジェクト Syzygy を立ち上げた．
Syzygy は，て確認できた問題解決への見通しを関連研究と既存の大学・研究機関の認証情報を使用してクの比較により第 3 章で説明し，今までの実践のラウドでホストされ Jupyter Notebook へのアク

概要とそこではまだ解決できていない課題につセスを提供し，データサイエンスのスキル開発いて第 4 章で述べる．さらに第 5 章で課題解決を促進している．

への提案を行い，第 6 章で提案に沿った実装例

Data8, Syzygy を代表とする JupyterHub をそを紹介，第 7 章でその実装例についての机上評

れらの基盤とするプロジェクトでは，Jupyer

価，最後に第 8 章で今後の取り組みについてもNotebook 環 境 を マ ル チ ユ ー ザ 化 す る と い う

触れる．

JupyterHub の汎用的な機能を活用して，それにGithub などを課題提供用に利用するハイブリ

3 関連研究ッドなシステム構成になっている．

Jupyter Notebook は，データサイエンスやプ

これらの取り組みにおいて第 2 章で提示したログラミングの教材として広く使われている．

問題のうち Jupyter Notebook の持つ対話性など

例えば， Project Jupyter が英語圏におけるさの特徴を活かすことで，問題１（１），（２）にまざまな取り組みをまとめた”A gallery of

ついては有効な取り組みであることが確認されinteresting Jupyter Notebooks[2]”などがあて来ている．また，Jupyter Notebook の当初のる．Jupyter Notebook の教育・研究への適用をターゲットであったデータ解析教育やプログラ組織的に行っている事例は数多く存在するがミング教育などの教材も揃って来ていて，それ[5,6] ，教育への大規模な適用例としては以下らの教材を使った教育実績が出て来ている．そ266

ういう意味では問題 3 についてもあるレベルでは解決できている．
一方，それぞれの受講生の Jupyter Notebook
環境を汎用的な JupyterHub により提供するという関連研究の取り組みの範囲では，教育のシーンに特化した問題１（３）や問題２については未解決であると言える．そして問題３についても，基盤側が提供する統一的な環境に当てはまる場合は問題がないけれど，講義の分野範囲

図１ プロジェクト取り組み方針が広がった際にそれぞれの講義の要求に柔軟にJupyter Notebook は，それを個々人が研究環対応できるアーキテクチャーではないため，そ境や学習環境として構築し利用するためには良れが教材作成の幅を制限する．また，基盤は統く整備されたオープンソースプロダクトである．

一的であるが教材内での Jupyter Notebook の活しかし，複数の受講生に対して講義・演習環境用方法について統一的な方針が用意されていなとして提供する場合や複数の研究者が利用するい．このため，その基盤の上に講義毎にその担研究環境を構築したい場合は，アカウントの管当者が自由に教材開発をしているので，講義間理や，実行環境の分離など，いくつかの機能がの連携性確保という観点では工夫の余地がある． 不足している．

4 現在までの取り組みと解決すべき課題
4.1 現在までの取り組み

これに対する答えとして，Project Jupyter
は，JupyterHub を開発した．JupyterHub は，複数の利用者に対して Web ベースで利用可能な演

前章で述べた関連研究調査をもとに群馬大学習環境を，サーバからサービス提供する．と国立情報学研究所を中心とする共同研究プロ

JupyterHub には複数のアカウントを管理する

ジェクトで前述の背景で述べた問題の解決を図とともに，アカウント毎に分離した実行環境をることを目標にいくつかの教育実践を行ってい多数並列に提供するなどの機能がある．しかし，る [9-12] ．

JupyterHub は，講義・演習のライフサイクル全プロジェクトの基本方針は以下の通りである． 体をカバーするには至っていない．講義・演習
方針１：関連研究では未解決の問題２とまだ改内容に合わせた実行環境の作り込みを含む教材
善の余地のある問題３に対応するために，講の準備，教材の配布・更新，課題の回収，学習義・演習環境として使う Jupyter Notebook 実行

活動の分析などの機能が備わっていない．

環境を大学などの教育現場でのワークフローにこのため，実行環境の作り込みにエンジニア合わせてカスタマイズすることで講師及び受講の支援が必要となったり，GitHub など外部のリ生の利便性を向上させる．

ポジトリを通じて教材を配布する必要があった

方針２：講義・演習環境上で実行する Jupyter

り，教材の軽微な誤りを見つけて修正しても迅Notebook の利用方法を“計算機実験”として統速に再配布する手段がなかったり，いくつかの一し，教材は受講生の実験実施の枠組みを作り場面で不便がある．

出し，その枠組みに合わせて開発する [13-21] ．

国立情報学研究所では，講義・演習の準備かプロジェクト取り組み方針を説明するために， ら実施までに渡る煩雑な講師の作業負担を軽減
図 １ に Jupyter, JupyterHub, CoursewareHub
することを目的として以下のような機能追加，の関係とその中でのプロジェクトの方針についてその位置付けを記述した．

267

拡張を実装した CoursewareHub を開発した．

前節で触れた関連研究との関係はプロジェク
トの取り組み方針を示す図１に示す通り関連研
究では汎用の Jupyter Hub をそのまま利用するのに比べて国立情報学研究所で教育向けに特化解決策を我々も提示できていないので，これへの対応が必要なのである．

5 提案する解決策

して機能拡張している CoursewareHub[22,23]

各講義の要求に柔軟に対応できるアーキテクを利用することと Jupyter Notebook の利用を実チャーにするための方策として，国立情報学研

験実施の枠組みに合わせ計算機実験を講義・演

究所クラウドチームが構築・運用している習で常用することである．

CoursewareHub を SaaS（Software as a Service）

これらの方針に沿った教育実践を通じて化し，その SaaS 機能として各講義への対応の柔CoursewareHub を利用することによる受講生の軟性を追求するというアプローチも考えられる．

エンゲージメント向上及び講師負担の軽減や情但し，このアプローチでは SaaS というアーキテ報基盤や数学における講義への適用性について， クチャーが抱え持つ限界から自ずと柔軟性にも限りがある．
まだ事例としては少ないながらもその有効性に
SaaS 化のアプローチと並行して，さらなる柔ついての手応えを感じることができている．
4.2 解決すべき課題

軟性を追求する必要がある場合への対応を考え前節で述べた情報基盤や数学における教育実る必要がある.

践を行うために，国立情報学研究所のクラウド

それは各教育機関が自らリソース確保から構環境内に国立情報学研究所クラウドチームが築する CoursewareHub の仕様の設定，そしてそCoursewareHub を構築し，それに対する運用監の確保したリソース上への CoursewareHub 構視サービスも同時に構築，監視することで講義築・運用を各機関が自立して実施できることがの実施に問題がない体制を作り上げている．こ必要になる．これは単純に JupyterHub のコード

れらの構築にあたってはこのチームが開発してに加えて CoursewareHub のコードをオープンソいる基盤構築技術である Literate Computingース化すれば解決する単純な問題ではない．各

for Reproducible Infrastructure (LC4RI)の手

機関の CoursewareHub の構築・運用をサポート

法を用いて，その構築・運用コストの削減を実する仕掛けが重要である．
その仕掛けとして，国立情報学研究所の提供現している[24]．
しかしながら，この様な体制は実験的なサイする学認クラウドオンデマンド構築サービスのズでのみ実施可能なものであり，各教育機関がアプリケーションテンプレートとして行うデータサイエンス教育の全学展開に適用すCoursewareHub 用のものを開発する．そのアプることはできない．

リケーションテンプレート（以後，従って，我々の実験成果を活かした実運用へCoursewareHub テンプレートと呼ぶ）を使っての橋渡しのソリューションを見つけることが今

各講義の要求条件に合わせた Jupyter Notebook

後解決すべき課題となる．具体的には，各教育実行環境をクラウド上に動的に構築することで機 関 が そ れ ぞ れ の 事 情 に 合 わ せ た Jupyter

データサイエンス教育における講義・演習環境

Notebook 実行環境の構築と運用のためのコスの構築・運用のコストの削減を目論む．

トを実施可能な範囲に止める仕掛けを作り上げ

学認クラウドオンデマンド構築サービスは，SINET5 と学術・商用クラウドの資源を活用したる必要がある．
つまり，現状の我々の取り組みでは第 3 章にアプリケーションの構築・運用を支援する.まず述べた「各講義の要求に柔軟に対応できるアー基盤ソフトウェアにより，SINET5 の L2 VPN をキテクチャーではない」という部分についての介した利用機関とクラウドとのネットワーク設268

定支援を行い，仮想クラウドの構築準備をする.

ド)と仮想ネットワークを利用した

次に，基盤ソフトウェアで用意した環境上でのCoursewareHub の構築を Jupyter Notebook 形式

仮想クラウド構築を支援する. またアプリケー

で記述することで実現した．

ションテンプレートによりアプリケーション環境構築・運用の手順書を提供しする.

後者については，Reverse Proxy を用いたベーシック認証，CoursewareHub のローカル認証

アプリケーションテンプレートは，研究・教育目的で広く利用されているアプリケーション機能，学認連携による認証の三レベルについて
Jupyter Notebook の記述を用意した．の構築・運用手順をテンプレート化したものがVCP を利用した CoursewareHub の構築のため

Jupyter Notebook 形式で提供される. これによには図 2，3 にその一部を示したような以下の三り，クラウドでのアプリケーション構築に不慣

つ の Jupyter Notebook （ 001-VC ノ ー ド の 起

れな利用者に対してクラウドの利活用を支援が

動 .ipynb, 002-JupyterHub の セ ッ ト ア ッ プ ,なされている. 現時点では，アプリケーション

003-CoursewareHub のセットアップ）を用意しテンプレートとして HPC テンプレート，LMS テた．これが CoursewareHub テンプレートのプロンプレート，VDI テンプレート，ゲノム解析テトタイプとなる．

ンプレートが開発され，それぞれの分野で活用

001-VC ノードの起動.ipynb:

されている．このアプリケーションテンプレートを順次用意していくという戦略はまだ途上ではあるものの可能性は示されていて，今回既存のアプリケーションテンプレートに加えデータサイエンス教育における講義・演習環境の構
築・運用のための CoursewareHub テンプレートを追加するという解決策を目論んだ．

利用するクラウドを指定して必要なスケールで VC ノードと仮想ネットワークを用意し，そのクラスタをAnsible で制御可能にし，他の二つの Notebook で前提とする Docker Swarm 環境を作り出す．

002-JupyterHub のセットアップ：
JupyterHub のインストールに必要となるコンポーネント類の準備と本体のインストールを行う．

003-CoursewareHub のセットアップ：
JupyterHub への機能強化のためのコンポーネント類のインストールを行う．

6 実装
前述のように国立情報学研究所クラウドチー
ム は す で に CoursewareHub の 構 築 手 順 書 を
LC4RI の考えにもとづき Jupyter Notebook 形式で記述し，それを用いて我々の教育実践で使っている環境を構築し，実際の運用を行っている．
今回の実装では，この手順書を外部機関でも利用できる状態に汎化する作業を行った．
汎化の主な作業は，CoursewareHub を構築する際に利用するクラウド資源を抽象化することと認証部分の接続パターンを利用環境に合わせて複数用意することであった．
前者については，学認クラウドオンデマンド構築サービスが提供する利用するクラウドを抽象化するためのミドルウェア Virtual CloudProvider（VCP）を利用することで，クラウド上の計算資源である Virtual Cloud Node (VC ノー269

図 2 001-VC ノードの起動.ipynb（一部）るクラウドの選定と利用準備（契約他）と構築する CoursewareHub のパラメータ決定と学認ク
ラウドオンデマンド構築サービスの利用リテラ
シーの獲得と実際の上記 CoursewareHub テンプレートの実行である．
コスト想定であるが，利用するクラウドの選定と利用準備（契約他）については，昨今の状況からしてすでに出来ている機関も多いため特に計上しないで良いと仮定する．
構築する CoursewareHub のパラメータ決定については CoursewareHub テンプレート内に明示的なパラメータ設定部分があり，さらにデフォルト設定値も含めすでに実績のあるものを共有
図 3 002-JupyterHub のセットアップ（一部）することでコストを大幅に削減できる可能性が

これら三つの Jupyter Notebook に必要なパラある．

メータを設定して学認クラウドオンデマンド構
築サービスで実行することによりパブリックク
ラウド Amazon Web Services(AWS)上に構築した．
構築後の CoursewareHub に 2019 年前期講義で学認クラウドオンデマンド構築サービスの利用リテラシーの獲得については頻繁に開催される本サービスのハンズオンセミナーに参加す使用した教材を持ち込み動作確認のためにアクることで実現できると言える．このセミナーはセスして利用している様子を図 4 に示す．

最大単日で完了するものである．

以上説明したように提案する解決策が上記方

CoursewareHub テンプレートの実行について針に沿って実装が可能であることを確認できた． は，パラメータ設定などがなされているので，ほぼクラウド内の仮想マシン起動や必要ソフトウェアのインストール時間だけになる．
以上，特に問題が発生しない前提での楽観的な見積もりではあるが，仮に各フェーズのどこかで問題が発生した場合にも，実行した
CoursewareHub テンプレートの中に含まれる実行結果やそのテンプレート内に設定したパラメータ値などを共有することで問題の解決を加速

図 4 VCP を利用した CoursewareHub 構築例出来る仕組みが含まれている．

7 評価
今後，実利用シーンで実際にこの実装をベー8 今後の展開スとした CoursewareHub の構築・運用とその利2019 年度前期講義まで利用していた国立情用を進めて行って評価を進める必要があるが，報研究所のクラウド内に CoursewareHub テンプ

現時点机上でできる範囲の評価について述べてレート無しで構築した環境に加えて，前章で紹おきたい．

介した CoursewareHub テンプレートを利用した

まず，データサイエンス教育用 Jupyter

環境で講義を実施しその際の構築コスト評価やNotebook 実行環境構築にかかる項目は，利用す実利用時に出現した問題点などを抽出して行く．
さらには，今回は教育用に特化した

270

CoursewareHub テンプレートについて述べたが，データサイエンス研究のために同様の枠組みで
図 5 に示すような CoursewareHub テンプレートの派生のテンプレートとして ResearchHub テンプレートと呼べるようなものについても検討を進めたい．これは今後研究実験環境の再現性および共有につながる可能性を持っていると考えるからである．

図 5 ResearchHub の位置付け

参考文献[1] ”Project
Jupyter”,
https://jupyter.org/ , (参照 2019-09-01)[2] "A gallery of interesting Jupyter
Notebooks"：
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Noteboo
ks , (参照 2019-09-01)[3] 竹房あつ子, 佐賀一繁, 丹生智也, 横山重俊,合田憲人, 学認クラウドオンデマンド構築サービスの推進, AXIES 2018 年度年次大会[4] 吉岡拓也, 「自律的学習者」を育てるための実践研究 －「わからなさの共有」を通して－,2019 年度 数学教育学会 夏季研究会（関西エリア）[5] "JupyterHub", https://jupyter.org/hub ,(参照 2019-09-01)[6] A Gallery of JupyterHub Deployments:
https://jupyterhub.readthedocs.io/en/sta
ble/gallery-jhub-deployments.html, (参照2019-09-01)[7] Data8: http://data8.org, (参照 2019-9-01)[8] Syzygy:
http://syzygy.ca,( 参 照2019-9-01)[9] 横山重俊, 浜元信州, 政谷好伸, Jupyter
Notebook を活用したアクティブラーニング
へのトライアル － 暗号技術教育を 例に －,2019 年度 数学教育学会 夏季研究会（関西エリア）[10] 横山重俊, 浜元信州, 政谷好伸, Jupyter

271

Notebook を活用した実験数学におけるリア
ルタイム進捗収集ツール, 2019 年度 数学教
育学会 夏季研究会（関東エリア）[11] 横山重俊, 浜元信州, 政谷好伸, 合田憲人,
Jupyter Notebook を活用した情報教育実践,
情報処理学会 情報教育シンポジウム
SSS2019[12] 横山重俊, 浜元信州, 政谷好伸, Jupyter
Notebook を活用した実験数学環境に関する提案, 2019 年度 数学教育学会 秋季例会
[13] 山本芳彦, 実験数学入門, 岩波書店, 2000 年[14] 小池正夫, 実験・発見・数学体験, 数学書房,
2011[15] 銀林浩, 実験数学のすすめ : 課題に取り組む楽しい授業, 国土社 1993[16] 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．
[17] 清 水 克 彦 , 目 代 充 寿 , Mathematica forStudent を用いた実験数学の教材開発, 数理解 析 研 究 所 講 究 録 第 1780 巻 2012 年
213-220[18] 原田耕平, 世紀の科学教育における実験・観察・課題研究 : 数学分野から,日本科学教育学会年会論文集 19 巻 (1995) , 9-10
[19] 清水克彦, 実験数学による創造性の育成についての検討 : テクノロジーによる帰納・類比，そして推測の導入, 日本科学教育学会年
会論文集 / 34 巻 (2010)[20] 岩崎紀子, 棚橋源太郎の理科教授論における「実験」観 - 子どもの「自己活動」の具体化 としての「生徒実験 」分析, 日本教育方法学会紀 要 「教育方法学研究」第 25 巻 1999
年
[21] 鬼塚史朗 , 理科教育における実験の意義,物理教育 第 46 巻 第 5 号（1998）[22] "CoursewareHub",
https://github.com/NII-cloud-operation/C
oursewareHub-LC_platform,( 参 照2019-09-01).
[23] 長久勝, 政谷好伸, 合田憲人. Notebook による講義・演習環境の開発. 第 27 回教育学習
支援情報システム研究会 2019 年 3 月 22 日
情報処理学会[24] 長久勝, 政谷好伸, 谷沢智史, 中川晋吾, 合田憲 人 . Literate Computing for Reproducible
Infrastructure による研究・教育環境の構築と運用. 大学 ICT 推進協議会 2017 年度年次大会,2017-12-13.