「情報Ⅱ」に向けた
情報教育概論京都精華⼤学メディア表現学部

⿅野利春

⾃⼰紹介

学習指導要領改訂
情報活用能力
プログラミング教育
GIGAスクール構想

鹿野 利春（かの としはる）

文部科学省視学委員（STEAM教育）

大学教授
教育委員
会事務局

文部科学省教科調査官

京都精華大学メ
ディア表現学部

財団法人職員
公立高等学校教諭（一社）デジタル人材共創連盟
代表理事

本⽇の内容新しい情報科

すぐに試せるコンテンツ「情報I」と「情報Ⅱ」の違いを知る

その他の教材「情報Ⅱ」教員研修用教材の紹介（第３章）「情報Ⅱ」動画
教材の紹介

専門教科情報科

デジタル人材共創連盟

2023/2/14

新しい情報科

中教審答申ー情報科
情報科については、情報の科学的な理解に裏打ちされた情報活⽤能⼒を育むとともに、情報と情報技術を問題の発⾒・解決に活⽤するための科学的な考え⽅等を育むことが求められている。そのため、具体的には、コンピュータについての本質的な理解に資する学習活動としてのプログラミングや、より科学的な理解に基づく情報セキュリティに関する学習活動などを充実する必要がある。また、統計的な⼿法の活⽤も含め、情報技術を⽤いた問題発⾒・解決の⼿法や過程に関する学習を充実する必要がある。

中教審答申ー「情報I」「情報Ⅰ」においては、プログラミング及びモデル化とシミュレーション、ネットワーク（関連して情報セキュリティを扱う）とデータベースの基礎といった基本的な情報技術と情報を扱う⽅法とを扱うとともに、情報コンテンツの制作・発信の基礎となる情報デザインを扱い、さらに、この科⽬の導⼊として、情報モラルを⾝に付けさせ情報社会と⼈間との関わりについて考えさせることとして、内容を構成することが適当である。

2023/2/14

中教審答申ー「情報Ⅱ」「情報Ⅱ」においては、情報システム、ビッグデータやより多様な情報コンテンツを扱うとともに、情報技術の発展の経緯と情報社会の進展との関わり、さらにＡＩやＩｏＴ等の技術と今⽇あるいは将来の社会との関わりについても考えさせることとして、内容を構成することが適当である。

2023/2/14

情報科の変化
社会と情報〇情報の表現，コミュニケーション

情報の科学〇コンピュータの活用，情報の管理共通〇情報通信ネットワーク〇情報社会，情報技術〇問題解決〇情報モラル〇情報セキュリティ

情報Ⅱ(1) 情報社会の進展と情報技術(2) コミュニケーションとコンテンツ(3) 情報とデータサイエンス(4) 情報システムとプログラミング(5) 情報と情報技術を活用した問
題発見・解決の探究

情報Ⅰ(1) 情報社会の問題解決(2) コミュニケーションと情報デザイン(3) コンピュータとプログラミング(4) 情報通信ネットワークとデータの活用※赤字は新しい内容を多く含む

8

「情報I」と「情報Ⅱ」の違いを知る

「情報I」と「情報Ⅱ」で何が変わるか？
情報技術の発展の経緯と情報社会の進展との関わり
ＡＩやＩｏＴ等の技術と今日あるいは将来の社会との関わり(1) 情報社会の問題解決(1) 情報社会の進展と情報技術(2) コミュニケーションと情報デザイン(2) コミュニケーションとコンテンツ

多様な情報コンテンツ(3) コンピュータとプログラミング(3) 情報とデータサイエンス

ビッグデータ(4) 情報通信ネットワークとデータの活用(4) 情報システムとプログラミング

情報システム(5) 情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探究10

(参考) ⾼校情報Ⅱ(2)コミュニケーションとコンテンツ「情報Ⅰ」の履修を前提とした選択科⽬

情報デザインの活⽤→制作・発信・評価

CLI→GUI→NUI→OUI(1)情報社会の進展と情報技術⼈に求められる資質・能⼒の変化(4)情報システムとプログラミング(3)情報とデータサイエンス

システムの構想→分割→作成→統合，全体のﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ

多様かつ⼤量のデータの扱い(5)情報と情報技術を活⽤した問題発⾒・解決の探究
探究→活⽤→新たな価値
デ"
タ分
析

モデル
化

予測機
械
学
習

⼈
⼯知
能

⼈⼯知能は特性を知って使うことに重点を置く

想像⼒
創造⼒

・コンピュータや情報システム・コミュニケーション

新たな価値・データ活⽤
・情報社会
・複数の項⽬情報Ⅰ(3) 情報Ⅱ(4)プログラミング

「情報Ⅰ」

「情報Ⅱ」

作成対象・アプリやツール・情報システム

作成者

・主に個⼈・主にグループ−・システムの構想，企画・機能単位に分割・設計・分割したものを担当して作成・作成したものを統合
・評価・改善・プロジェクト・マネジメントの⼿法で進捗を管理

作成⽅法

⾝に付ける⼒・アルゴリズムの表現⽅法を選択し，アルゴリズムを作成する⼒
・適切なプログラミング⾔語を選択し，プログラムを作成する⼒・関数の使⽤により構造化する⼒・不具合を修正する⼒
・評価し改善する⼒

・アルゴリズムの表現⽅法を選択
し，アルゴリズムを作成する⼒
・適切なプログラミング⾔語を選択し，プログラムを作成する⼒・関数の使⽤により構造化する⼒・不具合を修正する⼒
・評価し改善する⼒
・情報システムを設計する⼒
・情報システムを分割統合する⼒・グループの進捗を管理する⼒12情報Ⅱ(4) プログラミングの活動例
情報システムの設計と制作
機能単位に分割して制作・統合

送信
判断

検出

インターネット
検出

検出

画像検出

開け閉め
ポットの使用
受信
表⽰

外出・帰宅

※全体の進捗を管理するためにプロジェクト・マネジ
メントについても学ぶ13

情報Ⅰ(4) 情報Ⅱ(3)

データの扱い

「情報Ⅰ」

「情報Ⅱ」

統計

分散，標準偏差，相関係数などの統計指標，散布図，検定の考え⽅，交絡因⼦なども扱う

統計的な推測（標本調査，⺟集団の特徴や傾向），仮説検定の⽅法などを扱う

分析

クロス集計，仮説検定，単回帰分析，これらを通じたデータの可視化，現象のモデル化と予測重回帰分析，分類，クラスタリング，これらを通じた可視化，現象のモデル化と予測及びモデ
ルの評価，機械学習

量的データ

量的データの記載あり。表形式
で整理されていないものも扱う

質的データ

質的データの記載あり。テキス
トマイニングの例あり。

扱うデータ

実験値などの整理されていないデータも扱い，外れ値，⽋損値などの処理も学ぶ

尺度

名義，順序，間隔，⽐例など尺度⽔準の違いを扱う

データベース

情報を収集・蓄積・提供する⽅法として全員が学ぶ

多様かつ⼤量のデータを扱い，バイアスなどデータの信頼性にかかわることにも配慮する
特に記載なしデータの整形などで，データを扱うプログラミングにも触れる

中学校数学「Dデータの活⽤」⾼校「数学B」の(2)「統計的な推測」
⾚字＝数学科で学び情報科で活⽤ ⾚字＝情報科のみで活⽤

14

情報Ⅰ(3) 情報Ⅱ(4)情報Ⅰ

データの扱い情報Ⅱ

統計を活⽤して客観的に判断
単回帰 ⾝⻑と靴のサイズの関係

統計を活⽤したモデル化と予測クラスタリング28
27
靴のy = 0.2073x - 9.1461

グラフを延⻑すれば，予測が可能

26

サ 25
イ 24
ズ
23(cm)

未知のデータ

未分類の
メール

分類

22
150

155

160
165
身長(cm)

170

175

確率や統計を使う−客観的に判断
統計的検定(例)
・確率が5%以下ならありえない事象ということにする。
・表が２回以下しか出ない確率を計算すると約11%・これはありえない事
象ではないと判断す15
る※メールの分類にはベイズ統計などが使われている

多様かつ⼤量のデータの扱い

情報Ⅰ(1)(4) 情報Ⅱ(1)(3)

⼈⼯知能

機械学習

ＡＩ

「情報Ⅰ」

「情報Ⅱ」

⼈⼯知能による社会の変化について理解・⼈の⽣活や経済活動を豊かに・⼈に求められる仕事の変化

⼈⼯知能のできることを理解し、どう使うかを考察
・データの活⽤の仕⽅
・仕事の仕⽅・知的活動の在り⽅

機械学習につながる内容
・基本的な統計など
・様々な形式のデータの扱い⽅
・テキストマイニング
・単回帰分析

機械学習で⾏うデータ処理
・確率や統計・回帰分析
・分類・クラスタリング

⼈⼯知能
機械学習
ディープ
ラーニング

⼈⼯知能を気軽に使うには〇AI関連APIの利⽤〇⽬的や要件に合わせてAPIとデータを組み合わせて使う

本格的に⼈⼯知能を理解するために必要な数学〇微分積分（関数の極⼤・極⼩，指数・対数関数，多変数関数，偏微分）〇線形代数(スカラー，ベクトル，⾏列，テンソル，内積，微分，勾配）〇確率・統計（確率変数，条件付確率，正規分布，尤度，正規化，標準化）〇その他（パーセプトロン，畳み込み層，プーリング層，全結合層）

16

情報Ⅱ (5)情報と情報技術を活⽤した問題発⾒・解決の探究

⾼等学校情報科 「情報Ⅱ」教員研修⽤教材 第５章
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_00742.html

17

情報Ⅱ 情報と情報技術を活⽤した問題発⾒・解決の探究（参考）
中⾼⽣情報学研究コンテスト
https://www.ipsj.or.jp/event/event_chukousei.html
データビジネス創造コンテスト https://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/v2/?page_id=431
デジタルコンテストの⼀覧
https://dle.or.jp/contests/

18

「情報Ⅱ」教員研修⽤教材の紹介（第３章）

「情報Ⅱ」教員研修⽤教材の構成（３章のみ）

20

重回帰分析

出典：「情報Ⅱ」教員研修用教材

21

分類

出典：「情報Ⅱ」教員研修用教材

22

主成分
分析

「合計得点」という主成分を作る

出典：「情報Ⅱ」教員研修用教材

クラスタリングによる分類

出典：「情報Ⅱ」教員研修用教材

24

ニューラルネットワークとその仕組み

出典：「情報Ⅱ」教員研修用教材

25

「情報Ⅱ」動画教材の紹介

デジタル人材共創連盟 https://dle.or.jp/27

AIによる認識

Teachable Machine https://teachablemachine.withgoogle.com/train28

すぐに試せるコンテンツ画像認識

Teachable Machine https://teachablemachine.withgoogle.com/train30

テキストマイニング

AIテキストマイニング by ユーザローカル

https://textmining.userlocal.jp/
31

共起
キーワード

AIテキストマイニング by ユーザローカル

https://textmining.userlocal.jp/32

その他の教材

高等学校情報実践事例集

出典：高等学校情報実践事例集

34
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_01833.html

高等学校情報実践事例集ー内容

出典：高等学校情報実践事例集

35
https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_01833.html

高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門
第１章 データサイエンスによるデータ解析が社会にもたらす変化
第２章 機械学習を用いたデータサイエンスのプロセス
本文に関連した第３章 機械学習（教師あり学習）・Pythonのコード
第４章 機械学習（教師なし学習）
・データもダウンロード
第５章 構造化データ処理の基本
第６章 非構造化データ処理の基本 できます。
第７章 プログラミングの基本（R/Python)
参考
Rの環境構築／代表的なライブラリ
Pythonの環境構築／代表的なライブラリ
出典：総合学習のための補助教材（総務省統計局）
https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html

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専⾨教科情報科

(参考) 専⾨教科情報科 ※主に専⾨⾼校で実施。普通科の選択科⽬としても実施。
専門教科情報科

共通教科情報科情報システム分野の科目群
情報システムのプログラミング
選択科目
情報Ⅱ

共通必履修科目
情報Ⅰ

共通的分野の科目群

ネットワークシステム

情報産業と社会

データベース

情報の表現と管理

総合的科目
課題研究

情報テクノロジー

情報セキュリティ

情報実習

コンテンツ分野の科目群
情報デザイン
コンテンツの制作と発信
メディアとサービス

（⼀社）デジタル⼈材共創連盟

40

41

デジ連 ⾃治体・学校の⽅
https://dle.or.jp/municipality_school/42

43

44

45

46

デジ連

⼊会案内

https://dle.or.jp/guidance/ 47