Japanese Data Science in Schools Project

第18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
2021年2月27日（土）兵庫県立姫路西高等学校
林 宏樹

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

兵庫県立姫路西高等学校のSSH取組
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、探究力を養います。

「知」の検証プロジェクト … 生徒ひとりの自己分析力を養います。
「知」の連携プロジェクト … 大学・企業等との連携より、発信力を養います。

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

データサイエンス教育に係わる 「知」の育成プロジェクト
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を学ぶ。
・データ分析による課題発見力を実践内容 伸ばす。
・データ解析による問題解決力を伸ばす。
・新たな価値を生む創造性のメカニズムを理解する。

・自分の興味関心のあるテーマ ・研究論文を作成する。の研究を行う。
・発表会等で外部発信を行う。
「データ活用実践」
・後輩の研究指導を行う。
「情報開発実践」
・自らのデータサイエンスの「自然科学実践」
学びを振り返り，知識・技能の３つの類型に分かれて研究を の定着を認知する。
実践する。

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

探究活動・課題研究の評価に係わる 「知」の検証プロジェクト
取組① 生徒が討議によって，評価の「観点」を見出し，観点の「基準」を導くディスカッションを実施し，生徒がルーブリックを作成することで，効果的なメタ認知力の向上を図る。
１年次

２年次

３年次

生徒が討議により評価の「観点」を導き、「基準」を考え、ルーブリックを作成する。

生徒が作成したルーブリックを用いて自己評価・他者評価を実施する。

後輩の指導を通して自己のDS力を振り返り、メタ認知力の向上を促す。

取組② 発表会における他者から受けた評価をデータ解析によってレポート作成し，メタ認知力の向上を図り、自己分析力を育成する。
取組③ 異なる教員が評価をしても評価の差異が少なくなるようなデータサイエンス用の評価シートを作成する。
本年度実施したデータサイエンスに特化した教員評価ルーブリック

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高大接続・企業との連携に係わる 「知」の連携プロジェクト
取組① 「知」の育成プロジェクトでは、兵庫県立大学・帝国データバンクとの産学連携したカリキュラム開発
取組② 「知」の検証プロジェクトでは、兵庫教育大学との定性的評価・定量的評価を融合したメタ認知育成講座の開発・実施
取組③ 連携企業である（株）西松屋チェーンにおけるデータの可視化・時系列データの活用・季節要因分析の見方・考え方を学ぶ教材の作製
右図のような企業の販売データを可視化し、読み取り、売り上げを伸ばすための施策や規則性を発見するデータ解析の授業の実施。
今後、グローリー（株）とデータ分析教材や研究の実施予定
取組④ 全国のデータサイエンス教育を実施している高等学校教員・データサイエンス専門の大学教員・統計数理研究所と連携した「高等学校データサイエンス教育研究会」を立ち上げ、データサイエンス教育の研修・学び合い、研究会のホームページより成果の普及の実施「高等学校データサイエンス教育研究会」ホームページ： https://ds-education.com/

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

姫路西高校SSH 「知」の育成プロジェクト
データサイエンス １年探究準備期間 全体像
基礎・基本の学び
データ分析による課題発見力の育成
・データサイエンス入門
・統計的探究プロセスの学び
・MS-Word,Excel,Powerpointの技能
等

・ヒストグラム，箱ひげ図，散布図の理解と作成技能の習得
・グラフの読み取り
・統計量の理解・単回帰直線の理解と描画方法の習得 等⇒普通科：統計グラフコンクール
国際理学科：各種コンテストに出場

データ解析による課題解決力の育成

グループでのプレ課題研究⇒クラス発表会・SSH中間発表会新価値創造講座による創造力の育成

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

姫路西高校SSH 「知」の育成プロジェクト
統計的探究のプロセスに、問題(Problem)

PPDACサイクルというものがあります。
確かな問題と計画の立案があってこそ、実際の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。

計画(Plan)
データ収集(Data)

研究のフレームワークです。
分析(Analysis)

サイクルですから、結論フェーズで新たな問題が発見されれば、次のPPDACサイクルを回していきます。

結論(Conclusion)

Hyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

姫路西高校SSH 「知」の育成プロジェクト問題(Problem)

課題の定式化PP計画(Plan)

データ収集

D

データ収集(Data)

データ研磨

D

分析(Analysis)

データ解析

A

結論(Conclusion)

結果の考察

C姫路
西高校
DSサイクルHyogo Prefectural Himeji Nishi SHS

データサイエンスを基盤とした研究サイクルのプロセス
姫路
西高校
DS
サイクル

課題の定式化

データ収集

データ研磨

データ解析

結果の考察

PPDD
A

C

・抽象的な課題になっていないか
・言葉の定義が定まっているか課題解決のための必要なデータが・課題が細分化されているか収集できているか

自分でデータをエクセル等を用いて加工できているか・グラフの特徴的な部分に関する説明がされているか・内容に適した分析手法を活用できているか

結果と結果を融合させ、新たな課題や仮説を立てているか

令和２年度におけるデータサイエンスを基盤とした探究活動の成果
普通科
・兵庫県統計グラフコンクールに，240名中，236名参加 入選・佳作

国際理学科（理数科）
・統計データ分析コンペティション
優秀賞 気温と脳卒中の発症リスクについて
特別賞 空き家を減らすために

・第21回日経ストックリーグ

大学入学共通テスト「情報」試作問題による「DS研究」の成果の検証

大学入学共通テスト「情報」試作問題による「DS研究」の成果の検証(1) 散布図からわかることを解答群からすべて選べ。
① 握力の計測値が大きくてもハンドボール投げの測定値が大きいことには影響しない。
② 握力の計測値が大きくなると、ハンドボール投げの測定値が大きくなる。
③ ハンドボール投げの測定値が大きくなると、握力の計測値も大きくなる傾向がある。
④ 握力の計測値と、ハンドボール投げの測定値の関係は一定である。
⑤ 握力の計測値とハンドボール投げの測定値との間には双方向に相関関係があると考えられる。

(2) 二つの関係を次のような回帰直線で表している。

y = 0.3841x + 8.4397
ここから、握力の計測値が１0ｋｇ増えるごとに、ハンドボール投げの測定値は、概ね何ｍ増加していることが読み取れますか、もっとも適切なものを選択肢から選べ。

① 概ね４回②概ね８回③ 概ね１２回④ 概ね16回⑤ 概ね20回

大学入学共通テスト「情報」試作問題による「DS研究」の成果の検証(1) 散布図からわかることを解答群からすべて選べ。
① 握力の計測値が大きくてもハンドボール投げの測定値が大きいことには影響しない。
② 握力の計測値が大きくなると、ハンドボール投げの測定値が大きくなる。
③ ハンドボール投げの測定値が大きくなると、握力の計測値も大きくなる傾向がある。
④ 握力の計測値と、ハンドボール投げの測定値の関係は一定である。
⑤ 握力の計測値とハンドボール投げの測定値との間には双方向に相関関係があると考えられる。

生徒（39名）の回答①6名 ②10名 ③35名 ④2名 ⑤33名（複数選択可）
生徒の研究内容をみても，数値の読み取りから結論を断定的に言い回すことが多い。

大学入学共通テスト「情報」試作問題による「DS研究」の成果の検証(2) 二つの関係を次のような回帰直線で表している。

y = 0.3841x + 8.4397
ここから、握力の計測値が１0ｋｇ増えるごとに、ハンドボール投げの測定値は、概ね何ｍ増加していることが読み取れますか、もっとも適切なものを選択肢から選べ。
① 概ね４回②概ね８回③ 概ね１２回④ 概ね16回⑤ 概ね20回

生徒（39名）の回答①30名 ②4名 ③3名 ④1名 ⑤1名（複数選択可）
全員正解を期待していたが，上記のような結果であった。
回帰式に関する理解が浸透できておらず，研究に活用している生徒もほとんどいなかった。
来年度，重回帰分析の授業において，回帰式の理解，活用を深めていきたい。

「DS探究」「DS研究」の評価について【知識及び技能】
・表計算ソフトウェアを利用したデータ解析テストの得点結果・・・【データ解析】・タイピングテストの得点結果 ・・・【情報機器活用力】【思考力・判断力・表現力】
・情報モラルに関するレポート点 ・・・【情報モラル・研究倫理】
・表計算ソフトウェアを利用したデータの可視化テストの得点結果・・【データ研磨】
・ルーブリックによる研究発表に関する得点【学びに向かう力・人間性】
・提出に関する評価・研究における討議力や研究の態度に関する評価
・DSサイクルを探究活動に活用する態度に関する評価

「DS探究」「DS研究」の反省点
あなたの１年生での研究ポスターの内容を、下記の質問に対して振り返りましょう。
統計量（最大値・最小値・四分位数等）
平均値・標準偏差・相関係数などの数値が書かれていましたか？

データ収集

統計量を求める

どのような可視化（グラフのこと）がされていましたか？
散布図だけしかないのは残念！

統計量・平均値・標準偏差・相関係数などの数値から解決策を考えましたか？

ヒストグラムを比較する

箱ひげ図を比較する

相関関係があるものを洗い出す

度数分布表
を比較する

散布図

相関係数

を比較する

を求める

相関関係から因果関係のありそうな事柄を見定める

生徒アンケートによる振り返り「DSサイクル」意識調査① 「探究(普通科)」と「研究(国際理学科)」の比較

高評価（4・5評価点）の割合をみると，５つの力のすべてにおいて，国際理学科の方が高い．
単位数の違いにより，普通科に比べ，連携企業によるデータ分析教材の授業や，研究指導においても綿密な指導ができたため，想定通りの結果である．
② DSサイクルのプロセスの比較

普通科・国際理学科ともに，他のプロセスと比べて，図課題定式力が最も低いことがわかる．
「データ収集」が高いことから，「課題の定式化」がうまくいけば，その後のプロセスはスムーズにいくことが多い。
来年度は課題の定式化に関する授業の工夫をしていく．

DSサイクルの生徒による自己評価振り返りと今後の展望①(1)

本年度の「探究準備期」では，DSサイクルの「データ収集」「データ研磨」を重点的に実施した．
想定以上に「データ研磨」のエクセル操作の指導に時間がかかった．

→

今後定着の悪い内容とそうでない内容の区別を明確にして，年間計画を立てていく．

(2)「データ解析」の手法は，入門的な内容しかできていない。しかしながら，準備期においては，これでよいと考えている．生徒の探究の内容をみると，代表値・標準偏差・相関係数・度数分布表・ヒストグラム等の数学Ⅰにおける内容を丁寧に扱い，分析する土台作りを「探究準備期間」にする必要性がある．
→ 今後「探究実践期間（２年）」は統計手法に重点的に扱い，「探究準備期間（１年）」はデータを可視化・整理し，データを眺める習慣を身につけさせる．

振り返りと今後の展望②(3)

データサイエンスに特化した評価に関しては，本年度の取組からルーブリックを作成した．

→ 今後特定の教員だけが評価をするのではなく，どの教員が評価しても散らばりの小さくなるルーブリックの作成を目指す．

（作成した兵庫県立姫路西高等学校のホームページに随時掲載します．）(4) 「準備期」では「データ解析力」を重視できなかった．
→ 今後「実践期」では，「情報Ⅱ」に関する内容を重点的に指導し，機械学習の仕組みを学び，AIを活用方法を理解し，活用する場面を判断できるようにする．
そして，「結果の考察」のプロセスから新たな価値を見出す創造力の育成を目指し，AI時代を生き抜く生徒の育成を行う．