データサイエンスは、教育や社会においてますます重要な役割を果たしています。
データを適切に活用し、その考え方を深く理解することは、探究活動の質を高め、より根拠に基づいた意思決定を可能にします。
データサイエンスを学ぶことができる以下の動画が学芸大教育プラットフォーム「I Dig Edu」に掲載されておりますので、ぜひご活用ください。
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データサイエンス（統計） 第1回
高等学校の数学Ⅰで扱う箱ひげ図と外れ値をはじめとする記述統計について、分析の目的とそれに対応する手法を知ることを目的とします。
■講師：西村 圭一（東京学芸大学 教授）
山下 雅代（総務省統計研究研修所特任講師、独立行政法人統計センター統計技術・提供部技術研究開発課非常勤研究員、現・東京学芸大学准教授）
■主な対象：教員（小学校・中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：6ポイント
学んでほしいこと
・記述統計における分析の目的
・記述統計における分析の目的に対応する手法
データサイエンス（統計） 第2回
記述統計の学習に活用できるアプリケーションソフト等を用いた海外の事例や、統計データを地図上に表示するGISの利用方法について知ることを目的とします。
■講師：西村 圭一（東京学芸大学 教授）
長藤 洋明（総務省統計局統計情報利用推進課統計利用推進研究官）
石橋 信人（総務省統計局統計情報システム管理官付統計専門職）
■主な対象：教員（小学校・中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：3ポイント
（カテゴリC）C-5.カリキュラムデザイン：3ポイント
学んでほしいこと
・記述統計の学習に活用できるアプリケーションソフト等を用いた海外の事例
・統計データを地図上に表示するGISの利用方法
データサイエンス（統計） 第3回
学習指導要領における統計関連の学習の意義を理解するとともに、数学Ⅰで扱う「仮説検定の考え」をはじめ、乱数を用いたインフォーマルな統計的推測について理解することを目的とします。
■講師：西村 圭一（東京学芸大学 教授）
中西 寛子（統計数理研究所 統計思考院 特任教授）
中西 展大（田辺三菱製薬株式会社）
■主な対象：教員（中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：3ポイント
（カテゴリC）C-1.指導計画・授業づくり：3ポイント
学んでほしいこと
・学習指導要領における統計関連の学習の意義
・「仮説検定の考え」をはじめ、乱数を用いたインフォーマルな統計的推測について
データサイエンス（統計） 第4回
高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「区間推定」の方法を、数学的背景とともに理解することを目的とします。
■講師：中西 寛子（統計数理研究所 統計思考院 特任教授）
中西 展大（田辺三菱製薬株式会社）
■主な対象：教員（中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：3ポイント
（カテゴリC）C-1.指導計画・授業づくり：3ポイント
学んでほしいこと
・高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「区間推定」の方法
・高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「区間推定」の方法の数学的背景
データサイエンス（統計） 第5回
高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「仮説検定」の方法を、数学的背景とともに理解することを目的とします。
■講師：中西 寛子（統計数理研究所 統計思考院 特任教授）
中西 展大（田辺三菱製薬株式会社）
■主な対象：教員（中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：3ポイント
（カテゴリC）C-1.指導計画・授業づくり：3ポイント
学んでほしいこと
・高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「仮説検定」の方法
・高等学校の数学B「統計的な推測」で扱う「仮説検定」の方数学的背景
データサイエンス（統計） 第6回
中学校・高等学校数学科におけるデータの活用や分析に関する授業を設計する際のポイントを事例をもとに具体的に知ることを目的とします。
■講師：西村 圭一（東京学芸大学 教授）
新井 健使（東京学芸大学附属国際中等教育学校 教諭）
■主な対象：教員（中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリC）C-1.指導計画・授業づくり：2ポイント
（カテゴリC）C-2.学習指導・授業実践：2ポイント
（カテゴリC）C-5.カリキュラムデザイン：2ポイント
学んでほしいこと
・中学校・高等学校数学科におけるデータの活用や分析に関する授業を設計する際のポイント
・中学校・高等学校数学科におけるデータの活用や分析に関する授業の事例
データサイエンス（統計） 第7回
総合的な探究の時間等の指導に役立つ、多変量データの扱いや主成分分析、クラスター分析等の概要を知ることを目的とします。
■講師：菅 由紀子（株式会社Rejoui 代表取締役）
木村 敦（独立行政法人統計センター 理事）
■主な対象：教員（中学校・高等学校）
■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：6ポイント
学んでほしいこと
・多変量データの扱い
・主成分分析やクラスター分析等の概要