特設科目データサイエンス
課題研究を支える科目として、高校１年生全員対象で「データサイエンス（DS）」を設置しています。DSは前期と後期に分かれており、前期で「データを正しく読む」実践を、後期で「データを生み出す」実践をしています。また、この実践は、2023年度統計・データサイエンス力向上のための授業に係る優秀事例表彰（公益財団法人 統計情報研究開発センター）において最優秀賞を受賞しています。 詳細はこちら
本校のデータサイエンスでは、STEAM＋で活用できる基本的な分析方法を学びます。 授業では、統計の理論や概念を理解することだけでなく、実際にデータを扱いながら分析を行うことを重視しています。 使う場面と方法を理解し、実際に統計処理を行った上で、必要に応じて理論や概念をより詳しく学ぶという流れを大切にしています。
本校のデータサイエンスの授業をそのまま書籍化した 「THE FIRST STEP データサイエンス」を2025年に大修館書店より出版しました。
詳細はこちら- STEAM＋の課題研究で使えそうな基本的な分析方法を学ぶ。
- 数式などを極力少なくし、まずは「データの読み方・使い方」を理解することを重視する。
- 理論・概念の理解と、実際に統計処理を行う活動を往復しながら学ぶ。
- トピックごとに、方法の理解と演習をできる限り細かく繰り返す。
- データサイエンスを難しいものとして捉えるのではなく、データを使って考えることの面白さを実感する。
データサイエンスの授業では、研究でデータを扱うために必要な力を段階的に育成します。 分析方法を学ぶだけでなく、得られた結果をどのように解釈するか、研究の目的に応じてどの分析方法を選ぶか、必要なデータをどのように取得し整理するかを重視しています。
授業では、教室での説明や演習に加えて、PCを用いたデータ処理、実験・観察によるデータ取得などを組み合わせます。 生徒が自分の研究テーマに応じて、データを根拠として考察できるようになることを目指しています。
分析方法の意味を理解し、得られた結果を研究の文脈に合わせて読み取ります。
研究で明らかにしたいことやデータの種類に応じて、適切な分析方法を選びます。
調査・実験・観察などを通して必要なデータを集め、分析しやすい形に整理します。
高校1年生のデータサイエンスで使用している授業資料です。 各回の資料はPDFでダウンロードできます。