教育環境分科会 2018年度会合
[開催済]
拡がるデータサイエンス教育 -高校から大学まで-
| 日時 | 2018年10月27日(土) 9:30-12:30(予定) |
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| 場所 |
ANAクラウンプラザホテル神戸 9階「ジャスミン」
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| 参加対象 | SS研会員に限らず、どなたでも参加可能 |
| 参加費 | 無料 |
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参加申込み |
開催済
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| その他 | 本会合は、2018年度秋イベント(25日:科学技術計算分科会、BoF、26日:合同分科会、27日:教育環境分科会)の一部です。 |
開催趣旨
データサイエンス教育やデータサイエンティストの育成は、世の中で脚光を浴びつつある重要な課題です。
高校においては、2022年度からの学習指導要領に教科「情報」でデータサイエンスが大きな項目として盛りこまれました。大学での教養教育については、6月2日の未来投資会議(議長：安倍首相)において「文系も含めてすべての大学生が一般教養として数理・データサイエンスを履修できるよう、標準的なカリキュラムや教材の作成・普及を進める」と宣言されたところです(※)。大学の専門教育については、滋賀大学でデータサイエンス学部が新設されたことを皮切りに、専門としてデータサイエンスを学べる学部学科が増えています。
本会合では、高校教育から、大学教養教育、大学専門教育までを見据えた議論ができればと思います。具体的には、それぞれの教育の目標、教育に利用できるツール、教育に利用できる大量データの入手方法などについて議論できればと考えています。
(※) http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/index.html#senryaku2018
プログラム(敬称略)※予告なく変更する場合がございます。予めご了承下さい。
当日は講演者プロフィールとアブストラクトなどを記載した講演紹介資料のみを配付します(予稿集は配付しません)。詳細資料が必要な方は、本ページからダウンロードして下さい。| 09:00- | 受付 |
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| Session1 [司会]長瀧 寛之(岡山大学) | |
| 09:30-09:35 |
開催趣旨説明
仲林 清(千葉工業大学)
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| 09:35-10:25 講演 40分 Q&A 10分 |
講演
高等学校新学習指導要領におけるデータサイエンスの扱いについて
大橋 真也 (千葉県立千葉中学校・千葉高等学校) プロフィール
2018年3月に公開された高等学校新学習指導要領並びに同7月に公開された解説における主に情報科の学習内容の概要・変化と新たに加えられたデータサイエンス分野に関する扱いについて説明させていただきます。データサイエンス分野の導入により、他教科との連携を考えるカリキュラム・マネジメントの必要性、情報科教員の現状と研修等による指導力向上の必要性などに関しても、資料を基に説明させていただきます。
新学習指導要領, 情報科, データサイエンス, カリキュラム・マネジメント, プログラミング
プレゼン資料(最終版)[1.6MB]
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| 10:25-10:35 | 休憩(10分) |
| 10:35-11:25 講演 40分 Q&A 10分 |
講演
京都大学データ科学イノベーション -教育研究センターにおける取組み-
山本 章博 (京都大学) プロフィール
京都大学は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の一つに選定され、平成29年4月に国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センターが設置された。本講では、同センターが提供する全学の学部学生を対象としたデータサイエンス教育と同センターと高度情報教育基盤ユニットで提供されている大学院共通・横断教育における情報教育・データサイエンス教育について報告する。
データサイエンス, 統計基礎, 情報基礎, 全学共通教育, 研究科横断教育
プレゼン資料(最終版)[2.9MB]
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| 11:25-11:35 | 休憩(10分) |
| 11:35-12:25 講演 40分 Q&A 10分 |
講演
滋賀大学におけるデータサイエンス教育
高田 聖治 (滋賀大学) プロフィール
滋賀大学では、平成29年4月に、我が国初となるデータサイエンス学部を設立し、今後ニーズが高まるデータサイエンティストの体系的な育成に乗り出した。統計学を基礎としつつコンピュータースキルや実際の応用領域分野も重視した教育を行っており、特に、企業等と連携して実際のデータを使った課題解決型学習(PBL)に重点を置いている。講演では、そのようなデータサイエンス教育の実際について紹介する。
ビッグデータ, データサイエンス教育, 課題解決型学習, アクティブラーニング
プレゼン資料(最終版)[1.4MB]
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| 12:25-12:30 |
閉会挨拶
中西 通雄 (大阪工業大学)
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