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_Oracle_Cloud_ウェビナー_DXシリーズ_Edtech_探究活動___オープンデータ.pdf

 _Oracle_Cloud_ウェビナー_DXシリーズ_Edtech_探究活動___オープンデータ.pdf

2022年5月に開催したOracle Cloudウェビナー DXシリーズ
「Edtech 探究活動 × オープンデータ~自ら学ぶ・考える・創る 東京都立八王子東高等学校との取組~」の資料です。

oracle4engineer
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June 02, 2022
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Transcript

  1. Oracle Cloud ウェビナー
    DXシリーズ
    Edtech 探究活動 × オープンデータ
    ~自ら学ぶ・考える・創る 東京都立八王子東高等学校との取組~

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  2. Monthly DX オンラインセミナー
    Edtech 探究活動 × オープンデータ
    ~自ら学ぶ・考える・創る 東京都立八王子東高等学校との取組~
    八王子東高等学校
    主任教諭
    島津 聡
    八王子東高等学校
    主任教諭
    白石 岳
    東京都立大学
    システムデザイン学部 教授
    高間 康史
    日本オラクル
    DX推進室 データサイエンティスト
    横山 慎一郎
    Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates,
    2

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  3. Agenda
    1. はじめに
    2. 八王子東高校様 ご講演
    「八王子東高校の探究活動」 島津先生
    「オープンデータプロジェクトの探究成果」 白石先生
    3. 都立大学 高間教授 ご講演
    「情報化社会におけるデータとの関わり方、
    八王子東高校とのこれまでの関わりとこれからの大学教育」
    4. 日本オラクル 横山さん 講演
    「デジタル社会における次世代教育に向けたオラクルの挑戦」
    5. QA
    Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates,
    3

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  4. 4 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates,
    ■連携のきっかけ
    2020年の1年間、東京都教育庁で勤務
    ”学校と企業のつながりを通して、新しい取り組みをしたい”
    という思いから、都立八王子東高等学校をご紹介いただく
    八王子東高校との連携のきっかけ
    ■探究活動の先進校 八王子東高校
    探究活動で複数企業とコラボレーションしてることを
    知り、オラクルも「オープンデータプロジェクト」の支援
    をさせていただくことに。

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  5. 5
    取組概要
    生徒の「オープンデータの活用」に関する探究活動を都立大学の高間先生とともに支援。
    オラクルクラウドを使ってオープンデータを活用したソリューションを成果物に。
    データサイエンス・AI勉強会
    オープンデータの活用に関する講演
    Data Visualizationを使ってデータの分析
    成果発表会
    今年度の主な取り組み:
    体調予測・事故防止・犯罪抑止など、高校生がデータの利活用に挑戦
    https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220314-2291822/
    Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates,

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  6. 八王子東の探究
    自ら学ぶ・自ら考える・自ら創る
    2022/5/26 八王子東高校 6
    Edtech 探究活動 × オープンデータ

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  7. 東京都立八王子東高等学校
    創立47年の全日制普通科高校
    進学指導重点校
    G-net20
    海外学校間交流推進校
    理数研究校
    三菱みらい育成財団助成
    2022/5/26 八王子東高校 7
    ✅2018年度より探究活動を開始
    ✅2019年度より新学習指導要領を見据えて教育課程変更

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  8. 変化するグローバル社会で活躍できる力の育成
    「問い」を育む
    “八王子東の探究”
    1
    大学・企業・研究機
    関との連携
    2
    海外
    リサーチプログラム
    カナダ・台湾
    3
    2022/5/26 八王子東高校 8
    詳細は本校ホームページ「探究ニュース」もご覧下さい。

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  9. 八王子東グランドデザイン 8つの力
    2022/5/26 八王子東高校 9

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  10. 八王子東の学びポリシー
    自ら学ぶ
    「問い」を立てて学ぶ
    自ら考える
    「どのように学ぶか」から考える
    自ら創る
    根拠立てて「創造」する
    2022/5/26 八王子東高校 10

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  11. 探究プロセスを様々な学習単位で実践
    2022/5/26 八王子東高校 11
    対象を知る
    問いを持つ
    仮説を立てる
    問いを解決す
    る方法を計画
    する
    問いを解決す
    る方法を実行
    する
    結論を出し、
    新たな課題を
    発見する

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  12. 日常的取り組み
    八王子東の「探究」3年間
    2022/5/26 八王子東高校 12
    A探究(個人)
    B探究(チーム)

    自己の興味関心を
    探り、各自の課題設
    定を行う
    1年次
    C探究(個人・ゼミ)
    各自の論文テーマに
    応じたゼミに所属しな
    がら、論文作成とプレ
    ゼンテーションを行う

    論理的思考力や協働
    力、表現力を養う
    CーAdvanced
    思考力、協働力、表
    現力、創造力などを
    発展させる

    3年生は1・2年生の
    指導を論理的思考
    力や表現力を完成
    させる
    2年次
    3年次
    「問い」から始
    まる学び
    知的好奇心
    確かな学力
    ✅「問い」に始まる教科学習
    ✅国語探究
    ✅英語探究
    ✅課題探究
    ✅探究応用
    ✅探究基礎

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  13. B探究 プロジェクト(PJ)に所属し協働研究
    2022/5/26 八王子東高校 13
    生物探究PJ
    大学
    まちづくりPJ
    企業×行政
    超小型衛星PJ
    衛星開発企業
    人間と行動心理PJ
    大学
    ゲーム理論PJ
    大学
    オープンデータPJ
    大学×企業
    政治とメディアPJ
    大学
    がんの早期発見PJ
    企業・医療機器開発
    超高齢社会PJ
    病院
    英字新聞PJ
    英字新聞社

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  14. 八王子未来PJ
    八王子市内
    高校間ネットワーク
    他校
    他校
    他校
    マチ作りプロジェクト(八王子市役所で政策提言)
    2022/5/26 八王子東高校 14
    事例紹介
    八王子東マチ
    づくりPJ
    企業
    生徒
    行政
    八王子東
    超高齢社会と医
    療デザインPJ
    国際
    医療
    地域
    医療
    生徒
    超高齢社会と医療デザインプロジェクト
    (地域医療機関でソーシャルデザインの提言)
    異なるテーマ・連携相手との探
    究が重なり合い、相互に作用し
    あう関係に発展

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  15. 2022/5/26 八王子東高校 15
    課題設定
    教員設定 生徒設定
    ✔課題設定の適切さ=探究の質=教育経験の質
    ✔教師の設定する課題→質が保証される一方で、「課題設定」の力は試されず
    ✔課題設定場面で知識を収集したり、自己理解を深める経験はもっとも重要
    ✔課題設定を適切にできる状態=最も知識・思考・判断ともに高度な状態
    専門家との対話・質疑を組み合わせることの効果
    各教科学習 1年A探究
    1年B探究 2年C探究

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  16. 生徒の声
    ●どんなに優秀な人でも、1つの視点からだと絶対に見えないものがあると思う。だか
    らこそ多くの人で多角的に見ることで、意見が深まっていく。こう考えると、他の人と
    は違う意見でも良いのだと考えることができる。自分の意見を伝えるのが楽しいと感
    じることができた。
    ●探究する、つまり深く掘り下げて考えていくことで、その「問い」の解決の糸口が見え
    てくるのだと感じた。またその解決方法が、世の中に関わってくることもあり、広がっ
    ていく。このことにこそ探究の価値があるのだと思った。

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  17. オープンデータプロジェクトの取組み
    東京都立八王子東高等学校
    白石 岳

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  18. 年度 概要
    2018 オープンデータの元データを作成する
    2019
    オープンデータの元データを作成し、公開を
    目指す
    2020
    既存のオープンデータを組み合わせて新しい
    サービスを考案する
    2021
    既存のオープンデータを組み合わせて新しい
    サービスを考案し、形にする
    オープンデータプロジェクトの変遷

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  19. 具体的な取組み【2018年度】
    本校周辺のフィールドワークを行い、情報を収集する
    ➡ Excelにデータをまとめる
    課題
    ▲地域が狭い範囲に限定
    ▲データをまとめただけ
    で終わってしまう
    *災害対応自動販売機
    *ATM *駐輪場や駐車場
    *スーパーマーケットの
    セール情報
    実践例

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  20. 具体的な取組み【2019年度】
    本校周辺のフィールドワークを行い、情報を収集する
    ➡ Excelにデータをまとめる
    ➡ オープンデータ化を目指す
    課題
    ▲情報収集に時間が掛かる
    ▲オープンデータ化をする上で
    フィルタリング等の問題
    *Wi-Fiスポット
    *ピーポ君の家・店舗
    *防火水槽や消火栓
    実践例

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  21. 具体的な取組み【2020年度】
    既存のオープンデータを組み合わせて新しいサービスを
    考案する
    月 概要
    10 オープンデータとは?
    11~12 グループごとにテーマ設定・アイデア考案
    1~2 サービスの具体化・発表資料作成
    3 探究成果発表会

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  22. 目的
    自転車の利用者数を増やすことで自動車の利用を減らし、
    地球温暖化を抑制する行動の一つとしたい。
    組み合わせるオープンデータ
    *貸し出し自転車ステーションマップ
    *Open street map Japan
    *自転車走行環境整備状況
    *八王子市の自転車店や駐輪場のマップ
    実践例 自転車総合サポートガイド

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  23. 具体的な取組み【2020年度】
    課題
    ▲あくまで「アイデア」止まり
    ▲実際にオープンデータを組み合わせた際の関連性や問題点
    について深く分析・考察できなかった
    既存のオープンデータを組み合わせて新しいサービスを
    考案する

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  24. 具体的な取組み【2021年度】

    既存のオープンデータを組み合わせて新しいサービスを
    考案し、形にする
    東京都立大学 高間教授
    *生徒が考案したアイデア
    への助言
    *オープンデータに関する
    講演
    日本オラクル
    *生徒が考案したアイデア
    への助言
    *Oracle Analyticsの提供
    データの分析・考察を踏まえてアイデアを形に!

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  25. 目的
    本校では自転車通学が多く、甲州街道など交通量が多い
    道路と面している。事故発生地点・発生率を地図上に示し、
    より安全な道を案内するナビ
    サービスを提供したい。
    組み合わせるオープンデータ
    *自転車事故の場所・件数
    *地図
    実践例 登校時の交通事故の削減
    完成イメージ

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  26. 目的
    予定していた旅行プランが天候によって崩れてしまっても
    楽しめる第二のプランを提案するサービスを提供したい。
    組み合わせるオープンデータ
    *観光スポットデータ
    *文化財
    *交通
    実践例 雨天時の快適な旅行プランの提案
    *アーケードなど雨を避けて歩ける場所

    実際には公開されていない
    ➡ オープンデータの価値への気付き

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  27. 今年度の取組みに向けて
    ●年内に具体的なアイデアを考案
    ➡ 年明けのデータ分析や処理に時間を
    ●データ分析や処理の技術的サポート
    ➡ アイデアをより具体的な形へ
    ●アイデアを形にした後のフィードバック
    ➡ より分析を深め、運用データの妥当性を検証

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  28. 「情報化社会におけるデータとの関わり方、
    八王子東高校とのこれまでの関わり
    これからの大学教育」
    東京都立大学 システムデザイン学部
    高間康史

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  29. 自己紹介
    • 高間 康史(たかま やすふみ)
    • 東京都立大学システムデザイン学部 教授
    • 略歴
    • 1990: 東京都立八王子東高等学校卒業
    • 1999: 東京大学大学院工学系研究科修了.博士(工学)
    • 1999-2002: 東京工業大学助手
    • 2002-2014: 都立科学技術大学助教授 ➡ 首都大学東京准教授
    • 2014-: 首都大学東京教授 ➡ 東京都立大学東京教授
    • 研究テーマ
    • Webインテリジェンス,情報可視化,情報推薦
    29

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  30. 探究活動のテーマ:
    オープンデータの活用
    • 当初(2018):オープンデータを作る
    • どのようなデータが役立つか?
    • どうやって収集するか?
    • どうやって公開するか?
    • オープンデータの活用
    • どのようなオープンデータが存在するか?
    • どのようなサービス・アプリを作るか?
    • どのようなデータを組み合わせるか?

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  31. オープンデータ
    • 定義(総務省)
    • 営利・非営利目的を問わず二次利用可能
    • 機械判読に適する
    • 無償で利用可能
    • 二次利用可能のメリット
    • データ公開者とは異なる利用
    • サービス作成は他者に任せる
    • マッシュアップ(MashUp)
    • 複数のデータ・サービスを組み合わせて
    新しいサービスを作ること
    • 機械判読可能
    → プログラムで自動処理可能
    31
    道路
    混雑
    データ プログラム サービス

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  32. 東日本大震災とオープンデータ
    • 自動車通行実績情報マップ
    • 被災地救援・支援活動のサポート
    • 各社のカーナビ情報などを共有・提示
    • 電力使用状況アプリ
    • 東京電力管内の電力需給状況を伝えるアプリ
    • 東京電力がデータを公式公開
    • データ公開に保守的な姿勢からの転換
    • 悪用・誤用の心配
    • 敵に塩を送る
    • 手間(加工,プライバシー配慮,メンテナンス)・リスク
    • 現状:Global Open Data Index で16位

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  33. データサイエンスとは
    • データから価値を引き出す
    • データ駆動型社会において普遍的な取り組み
    • AI戦略2019(統合イノベーション戦略推進会議)
    • 文理を問わず,一定規模の大学・高専生が自らの専門分野への数理・
    データサイエンス・AIの応用基礎力を習得すること
    • データサイエンティストに必要な能力・スキル
    • 計算機科学:AI, データ工学
    • 数学・統計
    • ドメイン知識
    33
    計算機科学 数学・統計 ドメイン知識

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  34. 大学での教育
    • 学部での教育
    • システムデザイン学部情報科学科
    • 数理・データサイエンス副専攻コース
    • 研究室での学び
    • 卒論,修論,D論
    • 新しい知的処理手法(アルゴリズム)
    の研究
    • 実験:ユーザ実験,データセットによる実験
    • 実験結果(データ)の分析
    • 主体的な取り組み
    • 学術的貢献:学会発表,論文執筆

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  35. 最後に
    • 探究活動を将来の主体的な学びへ
    • 高校:社会にどのような課題・問題
    があるか
    • データの不足・公開の障壁
    • 大学:どのような解決策が考えられるか
    • データ解析,AI,可視化,etc.
    https://www.ai-gakkai.or.jp/about/about-us
    /notice/info-exam-statement/
    高校
    大学
    高校
    大学

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  36. デジタル社会における次世代教育に向けたオラクルの挑戦
    ~東京都立八王子東高等学校との取組~
    2022年5月26日
    日本オラクル株式会社
    クラウド・エンジニアリング統括
    デジタルトランスフォーメーション推進室
    データアナリスト
    横山慎一郎

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  37. Green
    Sustainable
    Resilience
    Smartcity
    Initiative Themes / Keywords
    Well-Being
    Inclusive
    #カーボンニュートラル #エシカル
    #フードロス #ゼロ・ウェイスト
    #サーキュラーエコノミー
    #地域活性化 #安心・安全 #CEP
    #事業・文化継承 #格差是正
    #農業 #地産地消 #観光
    #次世代教育 #ヘルスケア
    #ウェルネス #シニア活躍
    #コミュニティ #人生100年時代
    ヒト マチ・社会 地球
    災害
    対策
    観光
    食・農業
    教育 環境
    医療
    健康
    37 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.

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  38. 多様な人材、世代の交流による未来創りの可能性
    高校生向けデザイン思考教育
    (US本社敷地内D.Tech High School)
    小学生向けスマートシティ教育
    (こども霞ヶ関見学デー)
    大学院生向けDX博士課程プログラム
    (北海道大学)
    社会人女性向けシステムデザイン教育
    (5G・IoTデザインガール)
    高校生向け探究学習支援
    (八王子東高校)
    高校生向けキャリアメンタリング
    (青山高校)
    10代女性向けハッカソン
    (テクノベーション)
    小学生向けプログラミング教育
    (赤坂小学校)
    「D&Iな未来創り・課題解決」へ
    学び × つなぐ
    38 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.

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  39. × 八王子東高校
    都立大学の高間教授と連携し、
    生徒の「オープンデータの活用」に関する探究活動を支援
    データサイエンス・AI勉強会
    オープンデータの活用に関する講演
    Data Visualizationを使ってデータの分析
    成果発表会
    支援内容:
    39 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.

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  40. 40 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.
    データサイエンス・AI勉強会(一部抜粋)
    20 Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    F
    Aさん 21 6 10
    Bさん 24 5 10
    Cさん 15 6 20
    Dさん 18 4 30
    Eさん 27 5 20
    内積から2人の類似度を出せる
    A[6, 60, 15]
    B[8, 50, 15]
    C[4, 60, 20]
    D[5, 40, 25]
    E[9, 50, 20]
    6, 60, 15
    8, 50, 15
    4, 60, 20
    5, 40, 25
    9, 50, 20
    ベクトル 行列
    24 Copyright © 2021 Oracle and/or its affiliates.

    AI 平均精度
    予測1 80% 50% 100%(8名/8名) 0%(0名/2名)
    予測2 30% 56% 12.5%(1名/8名) 100%(2名/2名)
    予測3 50% 50% 50%(4名/8名) 50%(1名/2名)
    予測4 70% 82% 64%(5名/8名) 100%(2名/2名)
    予測5 60% 38% 75%(6名/8名) 0%(0名/2名)
    予測6 70% 63% 75%(6名/8名) 50%(1名/2名)
    例. 実際に知り合い、知り合いではない人の計10人(知り合い:8人、知り合いでない:2人)
    を予測する
    25 Copyright © 2021 Oracle and/or its affiliates.
    予測4のケース
    知り合い
    知り合いを知り合いと正しく予測した
    人数
    5
    知り合いを知り合いでないと誤って予
    測した人数
    3
    知り合い
    でない
    知り合いでない人を知り合いと予測し
    た人数
    0
    知り合いでない人を知り合いでないと
    正しく予測した人数
    2
    2
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    17

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  41. 41 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.
    オープンデータの活用に関する講演(一部抜粋)
    Excel, CSV
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    10
    7/1 29
    7/2 28
    7/3
    7/4 30
    7/5 27
    7/6
    7/7 25
    7/8 28
    7/9 31
    7/10 29
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    12
    1月 10000
    2月 15000
    3月
    4月 30000
    5月 35000
    6月 40000
    7月 40000
    8月 25000
    9月
    10月 10000
    No.
    1 170 60
    2 175 70
    3 170
    4 165 55
    5 170 65
    6 180 70
    7 175 80
    8 170 55
    9 160 50
    10 165 160
    それぞれどうやって埋めるのが適切か?
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    5
    調べる 話し合う
    好きなこと・もの
    前提
    形式
    経験
    • オープンデータまとめサイトもあるので活用してみましょう
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    6
    https://www.octoparse.jp/blog/70-amazing-free-data-sources-you-should-know/
    • データ分析によって成し遂げたいこと、知りたいことは何か?
    • 成し遂げる、知るためには、データから何を出したいのか?
    9
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    3
    引用: https://data-viz-lab.com/dataanalysis-basic
    Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal/Restricted/Highly Restricted
    8
    地域の
    一致
    時間軸
    の一致
    住所
    緯度経度
    時刻
    日・月
    観光スポットの
    住所など

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  42. 42 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.
    Data Visualizationを使ってデータの分析(デモ画面)

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  43. 43 Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.
    マイナビニュースに掲載いただきました
    体調予測・事故防止・犯罪抑止など、高校生がデータの利活用に挑戦
    https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220314-2291822/
    成果発表会

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