データサイエンスは、価値の抽出や実現を行うための学問ですが、難しい方法を使わなくても十分に行っていけます。身近な生活の中での問題解決を行うためには、問題解決のプロセスの理解が重要です。この講座では、グラフをどう選ぶか可視化の目的に加え、割合を使ったデータ変換、分布のよみ方など、データを使った観察の方法や活用方法について、問題解決プロセスと共に説明します。
学校生活で起こるような問題を解決するためにデータをどのように活用していくのか、データ活用の枠組みへのイメージを作ることをこの講座では目的にしています。
※Chapter4～6は、総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」Week3　第6回～第8回と同じものです。
https://www.stat.go.jp/dss/online01.html

■講師：山下 雅代（東京学芸大学 准教授）

■主な対象：指定しない（小学校、中学校教員）

■紐づく資質・能力と獲得ポイント
（カテゴリA）A-1.教科教育を支える学問的専門性：3ポイント
（カテゴリA）A-2.学習に関する諸科学の知見：2ポイント
（カテゴリC）C-2.学習指導・授業実践：1ポイント