統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修オンライン
・TQE 問題解決オンラインセミナー

The 18th Japan Conference on Teaching Statistics Online Seminar (JCOTS2020i)

主催: 日本統計学会統計教育分科会 日本統計学会統計教育委員会
情報・システム研究機構統計数理研究所共同研究プログラム
（共研究課題番号：2020-ISMCRP-2033；2020-ISMCRP-4604；2020-ISMCRP-5006 ; 2020-ISMCRP-5007）

更新日：2021 年 9 月 23 日

本セッションは、今年 2 月コロナ禍で誌上発表になった第 17 回統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修会および第 9 回科学技術教育フォーラム（リンク）のセッション内容を再構成して、オンラインセッションとしてシリーズで提供するものです。セッションはウェビナーではなく Zoom のミーティングルームで行い、できるだけ参加者間で意見交換できるようにいたします。

数理・データサイエンス・AI 人材育成は本年 7 月にも政府の骨太方針で閣議決定され、新学習指導要領における初中等教育改革、入試改革、大学改革、社会人のリカレント教育推進など、体系的に実装化が進んでおります。ひろく関心をお持ちの皆様のご参加をお願い申し上げます。

注意：参加申し込みはセッションごとに行ってください。

なお本セミナーでは、統計・データサイエンス教育に関する発表を希望する方、または、セッションテーマに関するご意見、ご希望の方は一番下の「問い合わせ」先まで、いつでもお寄せください。

===　セッション I：新学習指導要領と高校でのデータサイエンス教育　===
2020 年 08 月 22 日（土）09:40-11:30

ホスト：日本統計学会統計教育分科会
ファシリテーター：馬場国博（慶應義塾湘南藤沢中等部・高等部）
  1. AI 時代を切り拓くグローバルサイエンティスト育成を目指した全校生対象のデータサイエンス教育〜本校 SSH 研究課題の概要〜
    林宏樹（兵庫県立姫路西高等学校国際理学科長）
  2. 統計課題研究 2 年目の取組〜様々なコンテストへの参加と産学連携に向けて〜
    渡部靖司（愛媛県立松山南高等学校 SSH 推進課次長）（資料）
  3. 必修「数学 I」で統計を学ばせるための教材実践研究
    駒野誠（東京電機大学）
  4. 仮説検定の考え方〜導入の一例〜
    上野隆彦（聖マリアンナ医科大学）
  5. 日本学術会提言「新学習指導要領下での算数・数学教育の円滑な実施に向けた緊急提言：統計教育の実効性の向上に焦点を当てて」趣旨解説
    真島秀行（日本学術会議数理科学委員会数学教育分科会委員長、お茶の水女子大学名誉教授）
総合質疑

本ワークショップへ参加費は無料です。参加申込は、2020 年 8 月 21 日（金）23:59 までに
申込ページ（こちら）で受け付けています。定員 80 名、先着順。

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===　セッション II：大学におけるデータサイエンス産学連携教育の方略　===
2020 年 09 月 05 日（土）09:30-11:30

ホスト：日本統計学会統計教育分科会
ファシリテーター：椿広計（統計数理研究所）
  1. 大学での DS 教育における産学官連携推進の意義と方策
    須江雅彦（滋賀大学副学長）
  2. 佐賀大学における産学官連携データサイエンス教育
    皆本晃弥（佐賀大学）
  3. モード２科学としてのデータサイエンスと Yokohama D-STEP
    坂巻顕太郎・汪金芳（横浜市立大学）
  4. 産学連携による SDG's × データサイエンス × WiDS
    村田貴司（横浜市立大学）
  5. SAS Institute が実践するアナリティクス教育活動
    竹村尚大（SAS Institute Japan）
総合質疑

本ワークショップへ参加費は無料です。参加申込は、2020 年 09 月 04 日（金）23:59 までに
申込ページ（こちら）で受け付けています。定員 80 名、先着順。

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===　セッション III：CBT を活用した数理・情報・データサイエンス基礎力評価　===
2020 年 10 月 16 日（金）10:00-12:00

ホスト：日本統計学会統計教育分科会
モデレーター：竹内光悦（日本統計学会統計教育委員会委員長）
  1. PISA2021 数学の CBA（the computer-based assessment）によるフレームワーク
    深澤弘美（東京医療保健大学）
  2. 全国学力・学習状況調査「小学校理科」の教科横断的分析及び CAT の開発　
    加納圭（滋賀大学大学院教育学研究科）・後藤崇志（滋賀県立大学人間文化学部）・塩瀬隆之（京都大学総合博物館）
  3. 理工系大学の新入生全員を対象にした 4 年間のオンラインテストの実際〜CBT の Pros & Cons
    廣瀬英雄（久留米大学）
  4. デジタル・情報活用能力を測定する CBT の研究開発―小学校・中学校・高等学校・大学の教育の接続にむけて―
    牧野直道・菅崎直子・岡本和之・白戸大士・宮和樹・海瀬真歩・松尾春来（ベネッセコーポレーション）
  5. 「ビジネス統計スペシャリスト」試験で養うデータ分析力（スキルと活用視点）
    豊田裕貴（法政大学経営大学院）
  6. データ対話型アナリティクススキル評価：統計検定 CBT データサイエンス基礎
    渡辺美智子（慶應義塾大学大学院）
総合質疑

本ワークショップへ参加費は無料です。参加申込は、2020 年 10 月 15 日（金）23:59 までに
申込ページ（こちら）で受け付けています。定員 80 名、先着順。

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===　第 1 回 TQE 問題解決オンラインセミナー　===
科学技術立国を支える問題解決オンラインセミナー
　　−新たな時代へのデータの活用と問題解決−

2020 年 12 月 21 日（月）16:25-18:30

主催：日本品質管理学会 TQE 委員会
情報・システム研究機構統計数理研究所共同研究プログラム
（共研究課題番号：2020-ISMCRP-5007）
ホスト：(一社)日本品質管理学会 TQE 特別委員会
モデレーター：渡辺美智子・竹内光悦







開催趣旨

AI、ビッグデータ、IoTによる産業構造の変革が世界的に進行している今日、将来を担う人材育成は、産官学で取り組むべき喫緊の課題です。

日本発のデータに基づく問題解決法は、今日、課題解決とイノベーション創造のための 21 世紀型ソフトスキルとして、海外において広く普及定着し、企業のみならず学校教育の場で早期より体系的に教育され AI、ビッグデータ活用へとつながっています。新学習指導要領に新学習指導要領に“問題発見・解決能力” 及び ”情報活用能力”が織り込まれ、この円滑な実施に向けて日本品質管理学会 TQE 特別委員会の企画で第 1 回 TQE 問題解決オンラインセミナーを下記の要領で開催致します。

今回は特に、情報活用能力の育成、統計教育における新たな取り組み、問題解決へのオープンデータの紹介とその活用に関しご紹介します。

    プログラム
  1. 16:26-16:28/ 趣旨説明：日本品質管理学会 TQE 特別委員会
    鈴木和幸（電気通信大学）
  2. 16:30-17:00/ 新学習指導要領における情報活用能力の育成
    鹿野利春（国立教育政策研究所／文部科学省初等中等教育局　教科調査官）(資料)
  3. 17:00-17:30/ 高等学校における統計・情報教育における新たな展開
    長尾伸一（総務省統計研究研修所））(資料)
  4. 17:35-18:00/ 統計教育のための SSDSE の開発と活用
    飯島信也（統計センター　研究官）(資料)
  5. 18:00-18:25/ COVID-19 関連オープンデータの紹介と問題解決への活用
    鈴木和幸（電気通信大学）(資料)
  6. アンケートのお願い
    石津昌平（青山学院大学）
    第 1 回 TQE 問題解決オンラインセミナーアンケート　回答者の所属別の分析結果（こちら）

本ワークショップへ参加費は無料です。参加申込は、2020 年 12 月 21 日（金）18:00 までに
申込ページ（こちら）で受け付けています。

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今後、予定されているオンラインセッション

ワークショップ運営

本ワークショップの場を活用していただき、小学校の児童および中学校、高等学校の生徒を対象に統計教育に関っている教師の方や、大学等高等教育機関で統計教育を担当している教員の方、さらには、ひろく社会人への高度専門職能教育の一環として統計教育に携わっている方々に、日頃の教育成果の発表や相互の情報交換や交流を深めていただければ幸いです。

問い合わせ

第 18 回統計教育の方法論ワークショップ・理数系教員授業力向上研修オンライン事務局
E-mail: sesjssあっとまーくstat.k-junshin.ac.jp（ワークショップに関する問合せ）
[あっとまーくは @ にしてください]