【10月2日】第１回 JDSSPデータサイエンス研究会

内容

１　データサイエンスの評価基準について

兵庫県立姫路西高等学校の積み上げ式の評価シートを提示し、協議しました。

データ収集→データの読み取り→データのクレンジング→データ分析手法orデータとデータの組み合わせを基準に積み上げ式で評価すると全職員が評価しやすいのではないかと提案しました。

・「内容に適した分析」というのは人によって評価が変わるのではないかという指摘。

・研究全体での評価もあるがデータサイエンスの１つ１つの技法が身についているのか授業で実施し評価しているという意見。

・何を根拠に作っているのかという指摘。

結論：

「Curriculum_Frameworks_for_Schools_Edition_1.0」を提示し、Problem elicitation and formulation→Getting the data→Exploring the data→Analyzing the data→Communicating the resultsのサイクルを意識した評価シートへと次回までに改良します。

２　「検定」に関する授業について

2020年9月28日兵庫県立姫路西高等学校にて、１年生に「検定」の授業を実施したことを提示。体力測定のデータを用いて「検定」で平均値の差に有意差があるかどうか判断できるように実践しました。

・生徒へのデータの提示として、平均と標準偏差の小数点以下の数が一致していなかったため、小数点下〇桁を揃えておくこと。

・信頼区間などの理論をきちんと教える授業構成をした方がよい。

・t検定は数学の学習指導要領に含まれておらず、二項検定の事例を生徒に考えさせる授業作りを提案された。また、youtubeでの海外の事例の紹介あり。