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情報Ⅰ・Ⅱで大切なこと

 情報Ⅰ・Ⅱで大切なこと

5月29日開催の
高等学校「情報科」事例セミナー ~情報技術を活用した問題の発見・解決~
での、京都精華大学メディア表現学部 鹿野利春先生の基調講演資料

Transcript

  1. 新しい情報科を 教えるために 京 都 精 華 大 学 メ デ

    ィ ア 表 現 学 部 教 授 大 阪 芸 術 大 学 ア ー ト サ イ エ ン ス 学 科 客 員 教 授 鹿 野 利 春
  2. 自己紹介と本日の内容 理学 部 高校 教育委 員会 文部科 学省 大学 「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」&ICT

    1.タイムテーブル 2.行うべきこと 3.「情報Ⅰ」を教えるために 4.「情報Ⅱ」を教えるために 5.ICTの活用
  3. 準備と実施のタイムテーブル 2.準備のタイムテー ブル 2019 2020 2021 2022 2023 2024 現行学習

    指導要領 社会と情報 情報Ⅰ 研修実施 研修実施 研修実施 教科書採択 授業開始 情報Ⅱ 自主研修 研修実施 研修実施 研修実施 教科書採択 授業開始 文部科学省 「情報Ⅰ」 教員研修用 教材 「情報Ⅱ」 教員研修用 教材 「情報科」実 践事例集 学会&企業 情報処理学会 (株)アシアル 多くの学会 企業が参入 「社会と情報」「情報の科学」 研修を継続 研修を継続
  4. 研修 授業 準備 環境 整備 2021/5/28 行うべきこと

  5. 「情報Ⅰ」を教えるために ~ 「情報Ⅰ」で何が変わったか~ 5 社会と情報 情報の科学 情報Ⅰ 〇情報の表現,コミュニケーション 〇コンピュータの活用,情報の管理 共

    通 〇情報通信ネットワーク 〇情報社会,情報技術 〇問題解決 〇情報モラル 〇情報セキュリティ (1) 情報社会の問題解決 (2) コミュニケーションと情報デザイン (3) コンピュータとプログラミング (4) 情報通信ネットワークとデータの活用 ※赤字は新しい内容を多く含む
  6. 「情報Ⅰ」の構造 問題の発見・解決 情報デザイン プログラミング データの活用 目標 ツール コミュニケーション コンピュータ ネットワーク

    情報モラル に関連した学びも重視
  7. 小学校からの学習の積み上げ 情報デザイン プログラミング 統計に関連した学び 情報Ⅱ 情報デザインを生かし たコンテンツ作成 情報システムの プログラミング データサイエンス

    ※数学Bと連携 情報Ⅰ 情報デザインの 方法と考え方 問題を発見・解決する 手段として活用 問題解決のための プログラミング コンピュータの仕組 モデル化・シミュレーション データの活用 ※数学Ⅰと連携 中学校 技術・家庭科など 中学校の各教科等 問題解決のための 簡単なプログラミング 計測・制御 ネットワーク&双方向 簡単な統計 小学校 国語,図画工作など 小学校の各教科等 教科の中で体験する プログラミング 仕組みを知り,活用し て可能性を広げる 統計的考え方
  8. Ⅰ(1)情報社会の問題解決 • 問題解決の過程を通じて,中学校までの段階で学習したものを 振り返る。 • 情報Ⅰの(2)~(4)に向けたイントロダクション • 問題解決の方法を身に付ける • 情報の科学的な理解から法規等の意義を考える

    • 人に求められる仕事内容,能力の変化を考える 発見 分析 解決策 の検討 実施 評価 改善 発見 分析 実施 評価 改善 統計の活用 統計の活用 解決策 の検討 統計の活用 結果を 予想する力 解決策を 選択する力 ゴールを 想定する力 原因を判断する力 解決の程度を 判断する力 統計を活用 した思考・ 判断・表現 統計の活用
  9. 情報Ⅰ(1) 情報社会の問題解決 「社会と情報」「情報の科学」 「情報Ⅰ」 問題の発見・解決 一連の過程の理解 ・問題の発見と明確化 ・分析 ・解決策の検討 ・実践,結果の評価

    ・振り返り,改善 などの一連の過程 一連の過程で必要な力 統計について数学Ⅰと連携 ・科学的な根拠に基づいた判断力 ・ゴールを想定する力 ・他の方法の結果を予想する力 ・合理的に解決方法を選択する力 ・過程を振り返って改善する力 法規・制度 情報セキュリティ 情報モラル 内容や必要性の理解 ・法律や制度の内容 ・情報セキュリティの必要性 ・情報モラルの必要性 意義を知って適切に対応する力 ・法律や制度の意義 ・情報セキュリティの意義 ・情報モラルの意義 ・バックグラウンドの情報技術 これらを知って適切に対応する力 情報技術が果たす 役割と影響 調査や発表を通じた理解 ・社会生活の変化 ・人間とのかかわりの変化 対応を考察し提案する力 ・人に求められる仕事の変化 ・情報社会をよりよくする方法 9
  10. 第1章 問題の発見・明確化・問題解決の流れ 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  11. Ⅰ(2)コミュニケーションと情報デザイン • ここで扱う情報デザインとは,効果的なコミュニケーションや 問題解決のために,目的や意図を持った情報を受け手に対して 分かりやすく伝達したり,操作性を高めたりするためのデザイ ンの基礎知識や表現方法及びその技術のことである。 • アルゴリズム,プログラミング,ネットワーク,データの扱い にも情報デザインの考え方は重要 •

    ポスターやWebページ作成など具体的な実習を行う中で実践的 な力を育む。アクセシビリティ,ユーザビリティ,ユニバーサ ルデザイン,色や造形,論理性など インタフェース ストップウォッチの状態遷移図
  12. 情報Ⅰ(2) 情報デザイン 「社会と情報」「情報の科学」 「情報Ⅰ」 情報デザイン 情報の表現・伝達の工夫 ・メディアの特性 ・伝えたいことの整理 問題を発見・解決する方法 ・メディアの特性の科学的理解

    ・情報の抽象化,可視化,構造化 情報デザインの 対象 以下のコンテンツが対象 ・ポスター ・Webページ コンテンツ以外も対象 ・ポスター ・Webページ ・Webサイト ・インタフェース ・モデル化 ・アルゴリズム ・プログラミング ・情報通信ネットワーク ・データの扱い 12
  13. 第2章 情報の構造化 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  14. 第2章 プロトタイプ(機能のデザイン) 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  15. Ⅰ(3)コンピュータとプログラミング • コンピュータの仕組みや特徴 • 内部表現や誤差 • モデル化とシミュレーション • アルゴリズムを表す複数の表現 •

    用途に応じたプログラミング言語の使用 • プログラミング言語は指定しない • 関数の使用による構造化ができること • ネットワークは中学校で既習 (例)並べ替える(ソート)
  16. 情報Ⅰ(3) プログラミング 「社会と情報」「情報の科学」 「情報Ⅰ」 アルゴリズム &プログラム アルゴリズムの表現 ・フローチャート 典型的な例 ・並べ替え(ソート)

    ・探索(サーチ) アルゴリズムの表現 ・フローチャート ・アクティビティ図 典型的な例 ・並べ替え(ソート) ・探索(サーチ) 問題の発見・解決に応じたもの ・音声の認識と応答 ・計測・制御 ・画像処理 ・物理シミュレーション ・自然界のシミュレーション 学習の仕方 プログラムを学ぶ ・プログラムの有用性 ・アルゴリズムによる効率の違い プログラムを学ぶ ・プログラムの有用性 ・アルゴリズムによる効率の違い ・関数の使用による構造化 プログラムで学ぶ ・形や色 ・コマンドの仕組み ※短いプログラムでコンピュータ の仕組みを学習 16
  17. 「情報Ⅰ」教員研修用教材サンプル 「外部装置」の例としてMicro:bit 中学校の計測・制御との接続に配慮 第3章 Web上の実行環境の例(microbit.org/ja/) 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  18. 第3章 端末にインストールした実行環境の例 実行結果 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  19. Ⅰ(4)情報通信ネットワークとデータの活用 • ネットワークを構成する機器,プロトコル • 小規模なネットワークを設計できる力 • 情報セキュリティは無線,有線の両方 • データを蓄積,管理,提供する仕組み •

    サービスの仕組みと活用 • データを収集,整理,分析できること • 形式や尺度水準の異なるデータの扱い • 「量的データ」と「質的データ」の扱い • 統計的処理とそれに基づく解釈 y = 0.2073x - 9.1461 22 23 24 25 26 27 28 150 155 160 165 170 175 靴 の サ イ ズ 身長(cm) 身長と靴のサイズの関係 (cm) グラフを延 長すれば, 予測が可能
  20. 情報Ⅰ(4) ネットワーク 「社会と情報」「情報の科学」 「情報Ⅰ」 ネットワークを構 成するもの クライアント,サーバ,ハブ, ルータ,周辺機器 クライアント,サーバ,ハブ, ルータ,外部機器(IoT含む)

    プロトコル ・経路制御,伝送制御,階層 ・経路制御,伝送制御,階層 ・暗号化プロトコル 情報セキュリティ ・個人認証,情報の暗号化 ・ファイアウォール ・アクセス制御 ・個人認証,情報の暗号化 ・ファイアウォール ・アクセス制御 ・データを暗号化するプロトコル ・デジタル署名,デジタル証明書 ・無線LANの情報セキュリティ クラウド - サービスの多くが情報通信ネット ワーク上のシステムで稼働 分散型データベー ス - 取引データを蓄積するデータベー スを分散管理し,情報システム同 士を連携させる仕組み 身に付ける力 - 小規模な情報通信ネットワークを 設計できる ※「情報Ⅱ」ではネットワークについては学習済みとして扱っている 20
  21. 第4章 ネットワーク(家庭内LANを例に考える) 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  22. 情報Ⅰ(4) データの扱い 「社会と情報」「情報の科学」 「情報Ⅰ」 統計 数学と連携して 平均値,中央値 などの基本的統計値を扱う 分散,標準偏差,相関係数など の統計指標,散布図,仮説検定

    の考え方,交絡因子なども扱う 分析 主にグラフ化などを行い,デー タの傾向をつかむ クロス集計,仮説検定,単回帰 分析,これらを通じたデータの 可視化,現象のモデル化と予測 量的データ 主に表形式で整理された数値を 中心に扱う 量的データの記載あり。表形式 で整理されていないものも扱う 質的データ 質的データの記載なし テキストマイニングの例あり 質的データの記載あり テキストマイニングの例あり 扱うデータ 整理されたデータを扱う 実験値などの整理されていない データも扱い,外れ値,欠損値 などの処理も学ぶ 尺度 - 名義,順序,間隔,比例など尺 度水準の違いを扱う データベース 「情報の科学」のみで扱う 情報を収集・蓄積・提供する方 法として全員が学ぶ 中学校数学科「Dデータの活用」,高校「数学Ⅰ」の(4)「データ分析」と連携 赤字=数学科で学び情報科で活用 赤字=情報科のみで活用 22
  23. 「情報Ⅰ」教員研修用教材サンプル 中学校で習うこと↓や背景として必要なこと↑も記載 第4章 データの活用 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  24. 「情報Ⅰ」教員研修用教材サンプル 数学的内容は図解を多用しわかりやすく説明 第4章 データの活用 「情報Ⅰ」教員研修用教材

  25. (1)情報社会の進展と情報技術 人に求められる資質・能力の変化 (2)コミュニケーションとコンテンツ (3)情報とデータサイエンス 多様かつ大量のデータの扱い 情報Ⅱを教えるために CLI→GUI→NUI→OUI デ ー タ

    分 析 モ デ ル 化 予 測 機 械 学 習 人 工 知 能 情報デザインの活用→制作・発信・評価 人工知能は 特性を知って 使うことに 重点を置く (4)情報システムとプログラミング システムの構想→分割→作成→統合,全体のマネジメント (5)情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探究 探究→活用→新たな価値 想像力 創造力 新たな 価値 ・コンピュータや情報システム ・コミュニケーション ・データ活用 ・情報社会 ・複数の項目 「情報Ⅰ」の履修を前提とした選択科目
  26. 情報Ⅰ(3) 情報Ⅱ(4) プログラミング 「情報Ⅰ」 「情報Ⅱ」 作成対象 ・アプリやツール ・情報システム 作成者 ・主に個人

    ・主にグループ 作成方法 - ・システムの構想,企画 ・機能単位に分割 ・設計 ・分割したものを担当して作成 ・作成したものを統合 ・評価・改善 ・プロジェクト・マネジメントの手 法で進捗を管理 身に付ける力 ・アルゴリズムの表現方法を選択し, アルゴリズムを作成する力 ・適切なプログラミング言語を選択 し,プログラムを作成する力 ・関数の使用により構造化する力 ・不具合を修正する力 ・評価し改善する力 ・アルゴリズムの表現方法を選択し, アルゴリズムを作成する力 ・適切なプログラミング言語を選択 し,プログラムを作成する力 ・関数の使用により構造化する力 ・不具合を修正する力 ・評価し改善する力 ・情報システムを設計する力 ・情報システムを分割統合する力 ・グループの進捗を管理する力 26
  27. 情報Ⅰ(4) 情報Ⅱ(3) データの活用 「情報Ⅰ」 「情報Ⅱ」 統計 分散,標準偏差,相関係数など の統計指標,散布図,検定の考 え方,交絡因子なども扱う 統計的な推測(標本調査,母集

    団の特徴や傾向),仮説検定の 方法などを扱う 分析 クロス集計,仮説検定,単回帰 分析,これらを通じたデータの 可視化,現象のモデル化と予測 重回帰分析,分類,クラスタリ ング,これらを通じた可視化, 現象のモデル化と予測及びモデ ルの評価,機械学習 量的データ 量的データの記載あり。表形式 で整理されていないものも扱う 多様かつ大量のデータを扱い, バイアスなどデータの信頼性に かかわることにも配慮する 特に記載なし 質的データ 質的データの記載あり。テキス トマイニングの例あり。 扱うデータ 実験値などの整理されていない データも扱い,外れ値,欠損値 などの処理も学ぶ 尺度 名義,順序,間隔,比例など尺 度水準の違いを扱う データベース 情報を収集・蓄積・提供する方 法として全員が学ぶ データの整形などで,データを 扱うプログラミングにも触れる 中学校数学「Dデータの活用」高校「数学B」の(2)「統計的な推測」 赤字=数学科で学び情報科で活用 赤字=情報科のみで活用 27
  28. 情報Ⅰ(1)(4) 情報Ⅱ(1)(3) AI 「情報Ⅰ」 「情報Ⅱ」 人工知能 人工知能による社会の変化につい て理解 ・人の生活や経済活動を豊かに ・人に求められる仕事の変化

    人工知能のできることを理解し、 どう使うかを考察 ・データの活用の仕方 ・仕事の仕方 ・知的活動の在り方 機械学習 機械学習につながる内容 ・基本的な統計など ・様々な形式のデータの扱い方 ・テキストマイニング ・単回帰分析 機械学習で行うデータ処理 ・確率や統計 ・回帰分析 ・分類 ・クラスタリング 28 人工知能 機械学習 ディープ ラーニング 人工知能を気軽に使うには 〇AI関連APIの利用 〇目的や要件に合わせてAPIとデータを組み合わせて使う 本格的に人工知能を理解するために必要な数学 〇微分積分(関数の極大・極小,指数・対数関数,多変数関数,偏微分) 〇線形代数(スカラー,ベクトル,行列,テンソル,内積,微分,勾配) 〇確率・統計(確率変数,条件付確率,正規分布,尤度,正規化,標準化) 〇その他(パーセプトロン,畳み込み層,プーリング層,全結合層)
  29. 共通必履修科目 情報Ⅰ 選択科目 情報Ⅱ 情報産業と社会 情報の表現と管理 情報テクノロジー 情報セキュリティ 共通教科情報科 専門教科情報科

    共通的分野の科目群 情報システムのプログラミング ネットワークシステム データベース 情報システム分野の科目群 情報デザイン コンテンツの制作と発信 メディアとサービス コンテンツ分野 の科目群 課題研究 情報実習 総合的科目 (参考) 専門教科情報科 ※主に専門高校で実施。普通科の選択科目としても実施。
  30. 情報における1人1台端末の活用 ICTの活用だけでなく、ICTそのものについても学び、情報社会に主体的に参画するための資質・能力を育成することを踏まえ、 情報科の指導の充実を図る観点から、ICTの効果的な活用方法や活用場面を考え、実践していくことが重要。 【学習活動の例】 •情報を統計的に処理して判断する ・表計算ソフトウェアなどを活用し,データを統計処理して比較・検討したり,興味のある分野 についてデータサイエンスを活用して分析したりするなど,情報を統計的に処理して判断する。 •情報技術を活用して問題解決をする ・スマートスピーカーやホームエレクトロニクスを制御して生活を豊かにしたり,健康管理や学校 生活に役立つプログラムを作成・改善したりするなど,情報技術を活用した問題解決を行う。

    【時間・場所等の制約を超えた資源の活用・授業の実施】 テレビ会議やクラウドなどを使うことで,時間と場所にとらわれず、外部人材の指導や他地域の 生徒などとの意見交換や協働作業などを行うことができる。 実習で、コンピュータや情報通信ネットワークなどのICTを積極的に活用し、 アウトプットの質と量を高める 【クラウド上で進捗状況の把握やドキュメントの共有を行う】 ➢ クラウド上で生徒が学習を進めることで、教師が生徒の学習課題の進捗状況をリアルタイムに 把握できるとともに、教師が行った評価や指導を生徒が容易に確認することができる。 ➢ クラウド上で資料の配布・回収を行うことで,業務の効率化・負担軽減を図ることができる。 ➢ クラウド上で生徒の学習履歴等を一元的に管理することで,生徒の実態(例:理解度・ つまずき、生徒間の協力関係等)を踏まえた指導方法等の工夫改善に活用することができる。 学習指導の準備や評価にICTを活用し、教師の負担軽減や指導方法等の 工夫・改善を図る ・意見交換 ・協働作業 ・高度な授業 指導と 評価 ・統計的な判断 ・情報技術を使った 問題解決 ・時間や場所の制約 を超えた授業等 ・進捗状況 の把握 ・ドキュメント の共有 プロ グラ ム ドキュ メント 外部人材等 教師 意見交換・協働作業 1人1台端末をより効果的に活用