第19回統計教育の方法論
ワークショップ
理数系教員授業力向上研修会(東京)高等学校におけるデータサイエンス教育の現状と展望

兵庫県立姫路西高等学校
林宏樹

兵庫県立姫路西高等学校について
2020年4月～
文部科学省スーパーサイエンスハイスクール（SSH）指定校
高度な「知」を有するグローバルサイエンティストの育成～AI時代を切り拓く～
全校生徒対象「データサイエンスを基盤とする課題研究」「知」の育成プロジェクト … データサイエンス教育を受け、探究力を養う。
「知」の検証プロジェクト … 生徒ひとりの自己分析力を養う。
「知」の連携プロジェクト … 大学・企業等との連携より、発信力を養う。

データサイエンス教育の概要
１年次 探究準備期間

２年次 探究実践期間

３年次 探究展開期間

学校設定
科目

データサイエンス研究（４単位）データサイエンス探究（２単位）データリサーチ研究（３単位）データリサーチ探究（２単位）グローバル研究（２単位）グローバル探究（１単位）概要

データサイエンス教育の基礎・基本に関する知識・技能の定着

データサイエンスを基盤とした研究実践の実施

データサイエンスの学びの振り返り

・データリテラシーや研究スキル ・自分の興味関心のあるテーマの研究を行う。
を学ぶ。
「データ活用実践」
・データ分析による課題発見力を「情報開発実践」
伸ばす。
実践内容 ・データ解析による問題解決力を「自然科学実践」
伸ばす。の３つの類型に分かれて研究・新たな価値を生む創造性のメカ を実践する。
ニズムを理解する。

・研究論文を作成する。
・発表会等で外部発信を行う。
・後輩の研究指導を行う。
・自らのデータサイエンスの学びを振り返り，知識・技能の定着を認知する。

データサイエンスと探究活動
問題(Problem)
統計的探究プロセスに，PPDACサイクルというものがある。
確かな問題と計画の立案があってこそ，データ収集や分析を行うことができ，問題解決へ導くことができる，研究フレームワークである。
サイクルであるから，結論フェーズで新たな問題が発見されれば，次のPPDACサイクルを回す。

計画(Plan)
データ(Data)
分析(Analysis)
結論(Conclusion)データサイエンスを基盤とした探究活動

統計的探究プロセス（PPDACサイクル）
総合的な探究の時間
教科「国語・地歴公民・理科・体育・芸術」等
すべての教科の知識現実と照らし合わせる視野批判力・考察力が必要！

統計学の知識通常授業での豊富な知識が必要！

問題
Problem
結論
Conclusion

教科「数学・情報」の思考力・判断力・表現力が必要！

PC

分析
Analysis

P

A D

計画
Plan

データ
data

問い→仮説の設定！
研究計画を立て，必要なデータを収集するには言葉を細分化する力が必要！

教科「情報」の技能が必要！
理科実験・観察によるデータ収集も含みます。

学校設定科目「データサイエンス探究」
１年普通科（2単位）対象人数：240名
社会と情報・総合的な探究の時間による代替
入学～5 月考査（3 回）～7 月考査（7 回）
DSにおける基礎・基本の学び

問題解決演習の導入
・問題解決とは・D(データ)に関する指導・PPDACとは・エクセル技能習得～9 月まで～1 0 月考査（4 回）～1 2 月考査（8 回）

外部への発信データ解析の学びデータ解析実践

・データサイエンス

・PPDACの復習

技能テストの実施

・A(分析)に関する指導・P(問題)に関する指導 ・パワーポイント技能習得

・データ分析発表会

・連携企業の教材提供に・知的財産権等の理解・統計量の理解・統計グラフの作製

・単回帰分析の理解→夏季休業中課題は，滋賀大学DS講座の動画の活用

統計グラフの作製よるPBL(問題解決型学習)

・問題解決を目的としたデータ解析演習の実施
・発表会の実施・ルーブリックによる評価

別途，探究に関わるPPDACの定着に関する集中講座を実施していますDSにおける基礎・基本の学び
データの可視化・棒グラフ，折れ線グラフ，円グラフ，レーダーチャート
散布図の作成方法・有効的な活用データ
・エクセルによる四則計算，統計量の求め方
・データの並べ替え，抽出，ウィンドウの固定の手法
・度数分布，ヒストグラム，箱ひげ図問題(Problem)

計画(Plan)
探究で必要なこと

データの収集・RESAS（地域経済分析システム）・e-Stat（政府統計の総合窓口）
・SSDSE（教育用標準データセット）

データの整理・整形
・ピボットテーブルの作成・クロス集計
・時系列，指数化，移動平均

滋賀大学
DS動画の利用

データ(Data)

分析(Analysis)

結論(Conclusion)

・引用文献，参考文献の書き方
・知的財産権に関する内容
・情報の光と影・相関関係と因果関係の違い

単回帰分析による分析モデルの構築
質問： ハンドボール投げの結果を予測したい。
ハンドボール投げの結果と関係のありそうな種目は何でしょうか。
予測したいもの→ 「目的」
ハンドボール投げ → 「目的変数」

ハンドボール投げ（目的）を予測するための種目「説明変数」を見つけよう！

「目的変数」に対して，「１つ」だけの「説明変数」との関係 ⇒単回帰分析
握力の測定値によって，ハンドボール投げが予測できないか？

質問
握力が30kgであった。では，過去のデータからハンドボール投げはどうなるか予測できますか？

ハンドボール投げ（ ）m

握力

ハンドボール投げ

握力（ｋｇ）

データサイエンスで目指すこと「現在は情報化社会」と言われ，データサイエンスの世界では，「扱えるデータが容易に得られる社会」と解釈ができる。

創造性

データサイエンスは，ビッグデータから有益な情報をあぶり出すことです。
多変量のビッグデータからあぶり出す解析を多変量解析という。
分析（A2 データ解析）

データサイエンスで活用できる手法例

第２学年の学び

回帰分析法（単回帰分析・重回帰分析）
・ 未知な事柄を予測するための手法 キーワード：回帰式・回帰係数・決定係数・寄与率・p値・予測モデル
標準化・ データ群を，平均０，標準偏差１にする手法
仮説検定（平均の差の検定）
pythonを活用した
・ データ群とデータ群を比較し，平均の差が有意であるかないか判断する手法
データ分析
クラスタリング（k- means法など）
・ 統計的にデータをグループ分けする手法
主成分分析法・ 変数間の関係性から共通する因子（潜在変数）を導き出し，多くのデータを少ない変数に縮約する分析手法

生徒の研究成果一覧（データ解析）データ分析コンペティション
令和２年度

優秀賞，特別賞，学校賞

令和３年度特別賞，学校賞（スポーツ分析）中高生スポーツデータ解析コンペティション
令和２年度

最優秀賞（バドミントン）・奨励賞（サッカー）・敢闘賞（野球）（地方創生）和歌山県データ利活用コンペティション
令和２年度

データ利活用賞

令和３年度大賞（健康ヘルス）Wids HIROSHIMAアイデアソン
令和２年度優勝（統計）兵庫県統計グラフコンクール
令和２年度

入選・佳作

令和３年度

特選・入選・佳作

データサイエンス教育の普及

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会

http://ds-education.com/

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会
研究会の記事一覧
年に５・６回の研究会をオンラインで実施しています。
研究会の構成・高等学校の実践事例
・専門家のDS事例JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会
DS教材の一覧・高等学校の教員が活用できる教材の紹介
・外部発表における生徒の成果作品

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会
研修・コンペの一覧
・高校生が参加できる外部発表・コンテスト
・教員が新しい学びを得るための研修紹介

JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会
高校生が参加できる発表会
・発表会名，申込締切，開催日，主催などの情報を掲載

今後の展望JDSSP高等学校データサイエンス教育研究会
困ったときに立ち寄れる研究会

・教育実践例の集積・SSH校，教員方の作成教材の掲載
・コンテスト入賞などの研究紹介

データサイエンス教育を実践する教科の垣根を越えた教員が集う場

・外部のコンテストなど申込要項の集積
・人材の橋渡し（指導員・専門家）
統計教育・データサイエンス教育を指導する教員学ぶ生徒が活用できる集積サイト作り

ご清聴ありがとうございました。
JDSSPデータサイエンス教育研究会のホームページに掲載できる内容がありましたら，問い合わせにしてください。
アドバイザリーボードとして，指導助言いただける専門家の方もお声掛けください。
ご協力よろしくお願いいたします。
統計教育・データサイエンス教育の発展のために！