教員向け指導⼒向上事業のための学習会〜データの種類に応じた分析・教育実践事例〜
早稲⽥⼤学 創造理⼯学部 経営システム⼯学科
蓮池 隆
2023年1⽉19⽇(⽊)

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本講演に関して• 本講演は以下の2つの授業解説動画のフォローアップ，補⾜解説，発展解説を⽬的としています• 情報通信ネットワークとデータの活⽤(4)「アンケートで⾝近な問題を解決しよう︕」
https://www.youtube.com/watch?v=VFzCUPp30jg&t=41s• 情報通信ネットワークとデータの活⽤(5)「オープンデータの分析」(近⽇公開予定)• 本⽇はデータ分析のPPDACサイクル「データをどう収集し，分析し，サイクルを回すのか︖」の流れを⾒ていきます3(前回の⼀部再掲)『情報I』におけるデータサイエンス• 学習指導要領︓(4)情報通信ネットワークとデータの活⽤• データを表現，蓄積するための表し⽅と，データを収集，整理，分析する⽅法について理解し技能を⾝に付ける• データの収集，整理，分析及び結果の表現の⽅法を適切に選択し，実⾏し，評価し改善する → データ分析• データ分析に関わる⼀連の流れを，実際にデータを操作・分析しながら理解を深め，⾝に付けることが⽬的

4(前回の再掲)『情報I』におけるデータサイエンス

https://www.sky-school-ict.net/shidoyoryo/210108/

5(前回の再掲) データ分析にトライしよう• おそらく，前回の学習指導要領からの⼤きな変更点がこの「データ分析」「データを⽤いた問題解決」▫ 「データ分析は難しそう…」▫ 「今までやったことないのにできるか不安…」▫ 「データ分析って何をどうすればよいの︖」→ データ分析は怖いものではけっしてありません︕
難しい部分もあるかもしれませんが，失敗を恐れずにトライしてみることが重要6いただいた質問内容から…①• 実習に⽤いるデータは、どこから探せばよいか︖→ オープンデータの利⽤(公的な統計調査データやスポーツ系のデータは⽐較的取りやすい)→ オープンデータだけでもいろいろな解析が可能• 利⽤可能なオープンデータの例▫ 公的機関(例︓総務省統計局，RESAS，市町村のWebページ)▫ データカタログサイト
https://www.data.go.jp/#!#page:1&frame_id:55▫ (登録すれば) NII 情報学研究データリポジトリ▫ (海外でもよければ) UCIオープンデータセット

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例︓総務省統計局

https://www.stat.go.jp/

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例︓e-Stathttps://www.e-stat.go.jp/

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例︓RESAS(地域経済分析システム)

https://resas.go.jp/#/27/27100

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例︓UCI Machine Learning Repository

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php

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統計データを利⽤してみよう• 総務省統計局のデータに関しては，もうすぐ公開されている授業動画(情報通信ネットワークとデータの活⽤(5)「オープンデータの分析」)でも分析で利⽤12統計データを利⽤してみよう• 授業動画とは異なる視点で，オープンデータから分析• 総務省統計局の「社会⽣活基本調査」は多様なデータが収集されているので，分析も⾏いやすい
今回のテーマ• 「若者はスマートフォンやPCから情報を得たり，動画を⾒たりしているから，テレビ(新聞・雑誌)離れが進んでいる︖」→ 休⽇(⽇曜⽇)の動向を「社会⽣活基本調査」のデータ(65-1)を基に分析

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統計データを利⽤してみよう• 「若者はスマートフォンやPCから情報を得たり，動画を⾒たりしているから，テレビ(新聞・雑誌)離れが進んでいる︖」→ 休⽇(⽇曜⽇)の動向を「社会⽣活基本調査」のデータ(65-1)を基に分析(結果︓差はなさそうだけれど…)• 「テレビ」だけのデータで分析すると結果が変わるかも︖• そもそもサンプル数が少なすぎる︖• 他に同じような分析をしていないだろうか︖(他のデータと組み合わせて分析できないだろうか︖)• スマートフォンやPCの時間が⻑いと，他の時間が削られるはず → どの時間を削っているのだろうか︖

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アンケート分析はやはり重要︖• ⽣徒にとって⾝近な(学校や住んでいる地域などの)疑問を分析しやすい• アンケートを作成すること⾃体がPPDACサイクルを回すことにつながりやすい▫ 疑問解決のためにアンケートを作成する▫ アンケートをとって分析するがあまり良い結果が出ない(想定通りにいかない)▫ 聞いた内容や⾃由記述欄を⾒ると，アンケートの不備が発⾒できる▫ 不備をなくしたアンケートを再実⾏する▫ …(以下繰り返し)

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授業動画を詳細に⾒ていく

ある程度具体的・状況を限定する⽅が分析しやすい(アンケートを作成しやすい)16

アンケートは明確かつ限定的して

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数値・⾃由記述・選択肢をからめて

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数値・⾃由記述・選択肢をからめて数値なら基本統計量(平均・分散・四分位点など)を出しやすい，散布図も書きやすい

選択肢で聞くと層別にしやすい(割合がとりやすい)19

数値・⾃由記述・選択肢をからめて選択肢で聞くと層別にしやすい(割合がとりやすい)20

数値・⾃由記述・選択肢をからめて数値なら基本統計量(平均・分散・四分位点など)を出しやすい，散布図も書きやすい

相関係数︓0.3117

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数値・⾃由記述・選択肢をからめて数値なら基本統計量(平均・分散・四分位点など)を出しやすい，散布図も書きやすい

外れ値の発⾒22

数値・⾃由記述・選択肢をからめて数値なら基本統計量(平均・分散・四分位点など)を出しやすい，散布図も書きやすい

相関係数︓0.0449

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数値・⾃由記述・選択肢をからめて24

分析から次の分析へ

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警察官と通報件数は相関関係︖• 各都道府県の警察官の⼈数(縦軸)と110番通報件数(横軸)の関係を⾒ると…

https://life-analyze24.com/gijisoukan-example/

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警察官と通報件数は相関関係︖• 各都道府県の警察官の⼈数(縦軸)と110番通報件数(横軸)の関係を⾒ると…
→ 警察官が多いと110番通報件数が多い(治安が悪くなる)• 本当に︖︖

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警察官と通報件数は相関関係︖• 各都道府県の警察官の⼈数(縦軸)と110番通報件数(横軸)の関係を⾒ると…
→ 警察官が多いと110番通報件数が多い(治安が悪くなる)• 本当に︖︖• 擬似相関の有名な例はいくつかあるので，それを利⽤して授業展開するのもよい28

いただいた質問内容から…②• 授業時数が⾜りませんどうしたらよいですか︖→ オープンデータを⽤いれば，データ収集部分の時間は省略可能(他にも⼯夫してみると…)▫ 知識を確認するだけの⼩テストのようなものは，与えたプログラムを実⾏して確認するだけでよいものなどは，⽣徒の都合が良い時間で取り組むようにする▫ PPDACサイクルを回しながら理解を深める流れをつくる(⽣徒がPPDACサイクルをまわす時間が多くなるように）▫ データを深掘りするきっかけまでは授業で，実際に深掘りする試⾏錯誤は⾃宅で⾏うようにする→ それでも時間が⾜りない場合は…

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実験をふまえたデータ解析もあり• 2⼈組を作る(Aさん，Bさん)• まず，Aさんに1万円渡す(渡す状況を想定する)

Aさん

Bさん

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実験をふまえたデータ解析もあり• 2⼈組を作る(Aさん，Bさん)• まず，Aさんに1万円渡す(渡す状況を想定する)• Aさんは，⾃分とBさんとの1万円の配分を提案する(例えばAさん5000円，Bさん5000円)

Aさん

Bさん

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実験をふまえたデータ解析もあり• 2⼈組を作る(Aさん，Bさん)• まず，Aさんに1万円渡す(渡す状況を想定する)• Aさんは，⾃分とBさんとの1万円の配分を提案する(例えばAさん5000円，Bさん5000円)▫ BさんがAさんの提案にOKすれば，Aさんの配分提案どおりのお⾦が，AさんBさんそれぞれもらえる
Aさん

Bさん

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実験をふまえたデータ解析もあり• 2⼈組を作る(Aさん，Bさん)• まず，Aさんに1万円渡す(渡す状況を想定する)• Aさんは，⾃分とBさんとの1万円の配分を提案する(例えばAさん5000円，Bさん5000円)▫ Bさんが拒否すれば，両⽅とも，何ももらえない(1万円は没収されます)
Aさん

Bさん

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実験をふまえたデータ解析もあり• 2⼈組を作る(Aさん，Bさん)• まず，Aさんに1万円渡す(渡す状況を想定する)• Aさんは，⾃分とBさんとの1万円の配分を提案する(例えばAさん5000円，Bさん5000円)
Ｑ︓Ａさんの最も良い提案は何でしょうか︖
Aさん

Bさん

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授業では…
• Aさんが提案した配分額とその結果を記録• NGだった場合，いくらだったらOKとしたかも記録• これを他のメンバーで組み替えて実施する• 結果をまとめる(そのクラスの配分提⽰額の平均や分散，受諾率，受け⼊れ可能額の平均や分散など)• 実際に合理的とされる結果を⽰す(おそらくその結果は納得されない可能性が⼤きい)• 他の国々でやって結果なども⽰し，⾃分たちのクラスがどうだったか，なぜそうなったのかの分析を⾏う35

ちなみに結果は…

解答︓理論上最も良い提案(最良提案)は…，『Aさん︓9999円，Bさん︓1円』(理由)• Bさんはどんな提案であろうとも，提案にOKすれば，拒否する(=0円)よりはプラスになるので，Bさんにプラスを与えつつ，Aさんが最⼤限プラスになる提案をするはず︕
けれども…
• 結果はおそらく，4000円〜5000円くらいになる(はず)• なぜ理論とは異なる結果になるのだろうか︖• 今回は1万円だったが，1000円で実施した場合，10万円で実施した場合などでは変化するのだろうか︖(参考) ⼩林佳世⼦, ”最後通牒ゲームの謎 ◇進化⼼理学からみた⾏動ゲーム理論⼊⾨”, ⽇本評論社 (2021)

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シミュレーションの利⽤• どれが最も⾏列の⻑さを短くできる︖
or 待ち時間が短い︖• (事前にシミュレーション環境を整えたうえで)到着
間隔やサービス時間の様々なパターンで分析(学校の⾷堂などで調査)• カウンター数も考慮• (後述するが)シミュレーションとデータ分析をうまくつなげる

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(参考)
データサイエンスにはやはり数学が必要︖• 1カップあたり10個の⾚球が⼊っているカップが100個
12103・・・

・・・

91

92

93100・・・

38(参考)
データサイエンスにはやはり数学が必要︖• 2つのカップをランダムに選択
12103・・・・・・

91

92

93100・・・

39(参考)データサイエンスにはやはり数学が必要︖• 表裏が同じ確率で出るコインを1枚投げる
12103・・・

・・・

9192

93100・・・

40(参考)データサイエンスにはやはり数学が必要︖• 表裏が同じ確率で出るコインを1枚投げる
12103・・・

9192・・・

表が出れば，番号の⼩さいカップから⼤きいカップへ1つ⾚球を移動させる
93

100・・・

41(参考)データサイエンスにはやはり数学が必要︖• 表裏が同じ確率で出るコインを1枚投げる
12103・・・

9192・・・

裏が出れば，番号の⼤きいカップから⼩さいカップへ1つ⾚球を移動させる
93

100・・・

42

考えてみましょう︕• これをめちゃくちゃ多くの回数(数千万回)繰り返す
12103・・・

・・・

Q︓繰り返した後，カップの状況はどうなるでしょうか︖
次の2つの選択肢から選んでください
9192

93100・・・

43

考えてみましょう︕• A︓すべてのカップにおおよそ同じくらいの⾚球がある
12103・・・・・・

91

92

93

100・・・

44

考えてみましょう︕• B︓いくつかのカップに⾚球が集中し，空のカップも多数
12103・・・・・・

91

92

93

100・・・

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この問題をまとめると• 1カップあたり10個の⾚球が⼊っているカップが100個• 2つのカップをランダムに選択• 表裏が同じ確率で出るコインを1枚投げる▫ 表が出れば，番号の⼩さいカップから⼤きいカップへ1つ⾚球を移動させる▫ 裏が出れば，番号の⼤きいカップから⼩さいカップへ1つ⾚球を移動させる• これをめちゃくちゃ多くの回数繰り返した後，カップの状況はどうなるでしょうか︖▫ A︓すべてのカップにおおよそ同じくらいの⾚球がある▫ B︓いくつかのカップに⾚球が集中し，空のカップも多数

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ちなみに結果は…
• これをめちゃくちゃ多くの回数繰り返した後，カップの状
況はどうなるでしょうか︖▫ A︓すべてのカップにおおよそ同じくらいの⾚球がある▫ B︓いくつかのカップに⾚球が集中し，空のカップも多数• シミュレーションは，「コンピュータとプログラミング」
で扱うため，シミュレーション結果を「データの活⽤」にどのようにつなげていくかは要検討

47

いただいた質問内容から…③• 実社会や⼤学進学後を⾒据えた内容を展開するのに適切なデータ等は︖→ 前述のオープンデータでもOK．スポーツデータも分析も多岐で⾏うことができ，かつ⾝近なのでとっつきやすい• マーケティング系のデータを扱うことができればよいが，先端の機械学習・AI⼿法が利⽤する可能性が⾼い…
(もしくはデータをオープンにしてくれない場合も多い…)• 「国勢調査」と「経済センサス」のデータを利⽤すれば，ある程度の分析は可能48

Mapから読み解くマーケティング• 「コンビニエンスストアやコーヒーショップって隣り合う場所に合ったりするけど，どうしてなんだろう︖」• 実際にコンビニエンスストアやコーヒーショップが隣接している(もしくはかなり近い場所にある)場所がどのくらいあるか集計する• ⾃社の他の店舗，同業種の競合他社，ドラッグストアなどの競合他社との距離関係も⾒てみると⾯⽩いかも• 参考︓ホテリングの⽴地モデル(1929年発表)
http://gametheory.jp/page.php?id=96(最終閲覧⽇︓2022年2⽉22⽇)

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例︓スポーツにおける都市伝説︖• 素朴な疑問︓スポーツ競技でよく「今，流れが来てます」という⾔葉を⽿にするけど，本当に「流れ」ってある︖• 野球であれば，それなりにデータが存在する(例えば，⽇刊スポーツのWebページよりhttps://www.nikkansports.com/baseball/highschool/archives.html )• 「四球を出すと流れが悪くなって，失点しやすくなる︖」• 「スクイズ作戦に意味はあるの︖」• 「ジョックロックは本当に魔曲︖」

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例︓スポーツにおける都市伝説︖• 例えば，⾼校野球(甲⼦園の春・夏の⼤会)における6回以降の安打出塁後と四球後の投球コースの違い• 真ん中や低めに来やすい→ 叩きつけるバッティングでゴロを転がしやすい→ ヒットエンドランをかけやすい︖• スクイズ作戦の有効性に関する研究なども，いろいろと発表されている

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サンプル問題がスポーツのデータサイエンス
仮説を⽴てる⽐較のため，全体を2つに分割(層別)52

例︓⽂章の解析もいい題材• 動画共有プラットフォームで「バズりやすいタイトルってあるの︖」「再⽣回数が伸びやすい動画ってどんな動画︖」• 売れている⼩説・⾳楽の歌詞は時代を反映してる︖• 作家・作詞家ごとに特徴(例︓恋愛系の⾔葉が好き，ある特定の季節の作品が多い など)がある︖• ⽂章の中に出てくる「名詞・形容詞・副詞」の頻度を⽐較するだけでも，ある程度分析できる• データの例︓(⽂学系なら)⻘空⽂庫
https://www.aozora.gr.jp/• (API等を使いこなせる先⽣・学⽣がいれば，動画共有プ
ラットフォームなどからデータを収集，まとめるのもあり)

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例︓⽂章の解析もいい題材• 動画共有プラットフォームで「バズりやすいタイトルってあるの︖」「再⽣回数が伸びやすい動画ってどんな動画︖」• 売れている⼩説・⾳楽の歌詞は時代を反映してる︖• 作家・作詞家ごとに特徴(例︓恋愛系の⾔葉が好き，ある特定の季節の作品が多い など)がある︖• ⽂章の中に出てくる「名詞・形容詞・副詞」の頻度を⽐較するだけでも，ある程度分析できる• データの例︓(⽂学系なら)⻘空⽂庫
https://www.aozora.gr.jp/• (API等を使いこなせる先⽣・学⽣がいれば，動画共有プ
ラットフォームなどからデータを収集，まとめるのもあり)

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まとめ
• おそらく，前回の学習指導要領からの⼤きな変更点がこの「データ分析」「データを⽤いた問題解決」▫ まずは数値データ，構造化データから進めていくことが良いかと思います(データ・⼿法ともに扱いやすい)▫ オープンデータを利⽤すれば，データ分析が始めやすいです▫ アンケートをとることで，PPDACを回すことができ，共通テストへのつながりも作りやすいと思います→ データ分析は怖いものではけっしてありません︕
難しい部分もあるかもしれませんが，失敗を恐れずにトライしてみましょう︕

55(参考)分析のための概略表• 分析対象のデータ(質的・量的)の⽐較対象と可視化⽅法
⽐較対象 なし(分析対象分析対象のみ)

質的データ

質的データ

棒グラフ
円グラフ

分割表
(クロス集計)層別

量的データ

ヒストグラム
棒グラフ
円グラフ
折れ線グラフ

層別

量的データ

散布図
相関係数