平成28（2016）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	28−共研−2072		分野分類			統計数理研究所内分野分類			j
						主要研究分野分類			9
研究課題名	データサイエンス教育のための実践的カリキュラムの開発〜 高大接続とオンライン教育組込みの視点から〜
フリガナ 代表者氏名	サクライ ナオコ 櫻井 尚子				ローマ字		Sakurai Naoko
所属機関	東京情報大学
所属部局	総合情報学部
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		150千円		研究参加者数		9　人

研究目的と成果（経過）の概要

目的
ビッグデータの出現・蓄積により，近年需要が高っているデータサイエンティスト養成のための教育カリキュラム構築へ向けて議論と実践を行う．研究者間での教育実践データを分析し，最新の教育情報と社会の要請を考慮した上で，実効性の高いカリキュラム編成のための評価方法を作成する．

成果
前年度の研究を引継ぐ形で研究に対応した．PPDACサイクルに基づく評価方法をオリジナルに開発し，その実効性を確認のため，実際の授業において評価を実施・比較した．加えてPLTWの評価系統樹立のため，関係者（中高教員，大学教員，ネットワーク配信企業体，教育方法提供サイト等）がオンライン上で討論し作成を試みたpractical assessmentやEDPPSRについて詳細に調べ，そのコンセプトや意義について議論を重ねた．その結果，主にエンジニアリング分野で作成されている評価用rubricに統計の素養を組み込んだ独自のProject Based Educationのrubric作成へ向けて弾みをつけた形となった．これは以降の研究で継続する．なお，カリキュラムについては滋賀大学やその他の関係大学での結果をみて新たな研究課題とする．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

発表
深澤弘美, 和泉志津恵, 櫻井尚子.
統計教育における評価指標の作成と試行　-高校、大学の教養レベル-
第13回 統計教育の方法論ワークショップ（JCOTS17) 特別講演、2017年3月3-4日、政策研究大学院大学.

和泉志津恵.
公的ビッグデータを用いた課題解決型学習（PBL）演習の試行 .
第13回 統計教育の方法論ワークショップ（JCOTS17)、2017年3月3-4日、政策研究大学院大学.


論文（査読無）
深澤弘美，和泉志津恵，櫻井尚子. (2017).
統計教育における評価指標の作成と試行 -高校、大学の教養レベル-
統計数理研究所共同研究レポート379「統計教育実践研究」, 9,9-14.

和泉志津恵. (2017).
公的ビッグデータを用いた課題解決型学習(PBL)演習の試行.
統計数理研究所共同研究レポート379「統計教育実践研究」, 9,97-102.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

第13回統計教育の方法論ワークショップが，2017年3月3-4日に政策研究大学院大学において開催された

研究参加者一覧
氏名	所属機関
和泉 志津恵	滋賀大学
岩切 僚真	大分大学大学院
内野 邦望	大分大学大学院
呉 皓明	大分大学大学院
中野 純司	統計数理研究所
深澤 弘美	東京医療保健大学
藤原 丈史	東京情報大学
松尾 省吾	大分大学大学院