教員向け指導⼒向上事業のための学習会〜3学期に向けたデータサイエンス概論〜
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16⽇(⽉)

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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(3)「⾝近にあるデータベースを学ぼう︕」
https://www.youtube.com/watch?v=T1UE1j8Q-i0&t=718s• 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• いずれもデータサイエンスに関わる内容です• 本⽇はデータサイエンスに必要な項⽬を概観していきます3

データサイエンスとは• データサイエンスとは▫ さまざまな課題の解決や展望を予測するため，▫ 膨⼤に蓄積されているデータの内容やその分布を調べ，▫ 特定の傾向や性質に基づいた解析により，適切な解決⽅法を提⽰・評価する(⽇本⼤百科全書(ニッポニカ))
⼀度で課題をすべて解決できるのは稀
結果から新たな課題に取り組む

4『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• データを蓄積，管理，提供する⽅法，情報通信ネットワークを介して情報システムがサービスを提供する仕組みと特徴について理解する → データベース• 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

5『情報I』におけるデータサイエンス

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

6(再掲)データサイエンスとは• データサイエンスとは▫ さまざまな課題の解決や展望を予測するため，▫ 膨⼤に蓄積されているデータの内容やその分布を調べ，▫ 特定の傾向や性質に基づいた解析により，適切な解決⽅法を提⽰・評価する(⽇本⼤百科全書(ニッポニカ))• データサイエンスは「データ」が無いと始まらない→ データは世の中にたくさんあふれている→ データが散在していると，⼿が付けられない→ まずはデータをまとめるところからスタート(授業時間が取れないようであれば，既にまとめられたデータを利⽤してもOK)7

データをまとめる・蓄積する• データにも様々な種類があることに気づく▫ 数値(整数，実数，カテゴリーのラベルなど)▫ ⽂字(出現回数をカウントすると数値データに)▫ 画像や⾳• ⼀つの物に対して，様々なデータがある• 例︓お菓⼦の表⽰
あるお菓⼦のパッケージ裏⾯

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データをまとめる・蓄積する• データにも様々な種類があることに気づく▫ 数値(整数，実数，カテゴリーのラベルなど)▫ ⽂字(出現回数をカウントすると数値データに)▫ 画像や⾳• ⼀つの物に対して，様々なデータがある→ (⽬的に合わせて)必要な項⽬を抽出し，それをまとめる→ これらが蓄積してくるとデータベースが充実してくる(ただし，実際にデータベースは縁の下の⼒持ち的な役割で外からは⾒えにくい)• データベースの利点や重要性がわかる授業にしたい9

データベースを学ぶ(授業動画より)

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情報システムの観点であれば…
• データベースが⾝近な実社会で活躍していることを伝える

11(例)POSシステム

12(例)POSシステム• スーパーやコンビニの流れを理解させる▫ バーコードリーダーで読み取ってすぐに値段が表⽰される→ これを可能にするためには何が必要︖→ これだけだとレジだけでもOK︖▫ 陳列商品が少なくなってるかどうかは誰が確認する︖→ ⼈が⽬視で確認してもよいが⾯倒では︖→ せっかく何が売れたレジで読み取っているので，それを使った⽅が効率的→ 何がいくつ残っているかのデータベースが必要▫ 他店舗の売り上げデータや購買データを有効活⽤したい→ データベース間をつなぐ or 結合する13(例)交通系ICカード• 3枚の写真からでも，データベースの構築・連携の重要性がわかる︖

14(例)交通系ICカード• ICカードを改札機にかざすと⼊場(退場)できる→ かざした時にICカードの情報をデータベースから検索，⼊場(退場)可能か，瞬時に判断• 他の交通系ICカードでも(例えば，JRでPasmoを利⽤で)⼊場(退場)できる→ データベースの共有やネットワークでつながっていないといけない• 交通系ICカードは⼀般的なお店でも使える→ 様々な情報システムがネットワークでつながることで場所を選ばず利⽤できる

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データ分析の視点で• データベースの操作・分析に関しては，情報通信ネットワークとデータの活⽤(3)「⾝近にあるデータベースを学ぼう︕」
でコンパクトかつわかりやすくまとまっています• データベースの結合・選択・検索等の基本的な操作がsAccessを利⽤するとやりやすい (もちろんExcel等でもできないわけではない)16

個⼈情報・プライバシーの視点で• データベースには個⼈情報が膨⼤に蓄積されている→ 情報システムがネットワークでつながると便利になることも多いが，そうでないこともある︖• POSシステム(特に会員カードなど)でも交通系ICカードでも，そこで「個⼈の何らかの⾏動が記録されている」• あるデータベースのデータだけでは個⼈を特定できないとしても，複数のデータベースをうまく活⽤されると，個⼈が特定できてしまう場合もある• データベースにどこまでの情報を蓄積しておけばよい︖• 他のデータベースとどこまで連携する︖• 「詳細に分析したい」気持ちと「プライバシー」

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データが集まれば，いよいよ分析• 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18

データが集まれば，いよいよ分析• 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」• PPDACサイクルを回す19

第1歩⽬が実は⼤変︖• 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」• まず何から⼿を付けたらよいか︖→ 普段の⽣活で感じる「なぜ︖」「どうして︖」「本当だろうか︖」に対し，理由や真偽をはっきりさせたいことを⽬的として設定(仮説を設定)• ⽬的を達成するためにどうやってデータを集めたらよいか︖→ 実はここが⼀番⼤変だったり(難しかったり)する
例︓授業動画のように学⽣からアンケートをとることが実⾏しやすい (⼯夫は⽣徒と試⾏錯誤でもOK)20

データが集まれば，いよいよ分析• 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」• 分析のことまで考えて，どんなデータをとるかを検討できればベスト (そこまで無理をしなくてもOK)21

アンケートを作成する

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)22

アンケートで得たいデータは︖

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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25

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

選択肢で聞くと層別にしやすい(割合がとりやすい)26

視覚化による重要性• 視覚化はわかりやすい(インパクトが強い)がだまされやすくなることも…

27(参考)簡単な例からみると…
例︓こんなグラフからも学びはあります2018823

2019
846

2020
840
(参考)

2021
830
https://aitelefonista.com/blog/1209/

28(参考)他にも…
例︓TOEICは⼩学⽣が⼀番よくできる︖
⺟集団は︖
無作為抽出︖
こういったデータの各項⽬に関するの特徴を⾒ることが意外と重要(参考)https://www.procrasist.com/entry/science-literacy

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考察・結論から次の問題へ

今後の『情報I』の共通テストでもこの⼀連の流れで問われる可能性が⾼い30

サンプル問題から⾒るデータサイエンス
仮説を⽴てる⽐較のため，全体を2つに分割(層別)31

サンプル問題から⾒るデータサイエンス

データをまとめる(データベースの構築)32

サンプル問題から⾒るデータサイエンス
ある1つの項⽬に関してはヒストグラムで視覚化
2つの項⽬間に関しては相関関係を全体・層別に⾒ている→ 層別に⾒ることで，差があるかないか等を確認できる(傾向を読み取る⼒)

1試合あたりの得点と反則回数は，予選敗退チームの相関はほぼなし，決勝進出チームは負の相関(＝得点が上がると反則回数は減る傾向)

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サンプル問題から⾒るデータサイエンス

回帰直線からの予測(傾きの意味)予測誤差の問題もあり

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サンプル問題から⾒るデータサイエンス

基本統計量から読み取れる特徴，統計量の意味(例︓第2四分位数＝中央値)

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サンプル問題から⾒るデータサイエンス

結果からの気づきと次の仮定の設定
クロス集計表の作成

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まとめると
• 仮説を⽴てて，それに基づきデータをまとめる能⼒• 項⽬ごとにヒストグラムによる可視化や，項⽬間の散布図・相関係数の導出と，その値が意味することの理解• 回帰直線による予測と予測誤差の意味• 基本統計量とそこからの分析• 仮説を裏付ける根拠と，そこからの発展分析(クロス集計)• ⼀連の流れを何らかのデータで経験している学⽣としていない学⽣で，読みこなす時間に⼤きな差が出そう…
(着⽬すべき点が⾒つけやすくなる)37

ただやはり⼼配…
• アンケート結果から，⽬的を達成できなかったら…，相関の結果がうまくいかなかったら…
▫ 「データ分析の結果はうまくいかないことが当たり前」「思い描いていた通りの結果にならなくてもOK」の精神で⾏きましょう▫ ただ，理由をしっかりと分析しましょう(外れ値がある︖ データの内容までしっかりと分析)• どう分析していいかわからない…
→ まずはヒストグラムや散布図，クロス集計表など，データを集計・可視化するだけでも特徴がわかるかも(記述統計量(平均値・中央値・分散など)を求めることも重要)38

いや，そもそも論として• アンケートを試⾏錯誤で実施している時間がない．分析できそうなデータはどこにあるの︖→ 重要なデータ，お⾦になるデータは企業は出さない→ オープンデータだけで解析できることも多いので，そこからやってみよう︕(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)• アンケートの分析も含めて，次回「データの種類に応じた分析・教育実践事例」で考えていきます39

本⽇の(柔らかい)まとめ• まずは，疑問に思ったことが”解決できそうな”データを集めてみることからスタート→ データを集計・可視化するだけでもわかることがある
統計⼿法を使えば，さらに⾯⽩い結果がわかるかも• データの切り⼝は様々で，テーマ設定や分析⽅法で結果の⾒え⽅も多様になる→ データサイエンスでは，答えが1つということは稀• 学⽣と試⾏錯誤しながら，楽しくデータと対話しながら，解析を進めていくことが重要︕→ ディスカッション・意⾒交換が重要です
ご清聴ありがとうございました