① データサイエンスの基本的な概念と用語を理解し、説明できる。
② 教育現場で扱うデータの種類や収集方法、整理の基本的な手法を理解し、実践できる。
③ 基本的な統計分析やデータの可視化技術を用いて、教育データから有益な情報を抽出できる。
④ 教育データの活用例や事例を理解し、自校や授業に応用できるアイデアを持てる。
⑤ データの倫理やプライバシーに関する基本的な考え方を理解し、適切に対応できる。
① 教育リソースに記録・管理される資料についてどのような資料があるか、検討し、次に具体例を簡単に説明せよ。
② 個別学習の自動化(OECDの個別学習の自動化のレベル0~5での検出について検討せよ。)
③ 戦後の混乱期から教育リソースの収集と管理が必要とされた歴史的背景は何か。
④ 木田宏が提唱した教育リソースに不可欠な4つの要素は何か。
⑤ 教育リソースとして保管すべき資料の具体例を5つ挙げよ。
⑥ 木田宏が教育資料の必要性を痛感した歴史的背景を述べよ。
① シソーラスについて具体例を挙げて説明しなさい。
② アメリカのプロトコール運動について説明しなさい。
③ 日本と米国における教育リソースのデジタル化はどのような歴史を辿ってきたか。
④ 米国のERICが提供を開始した主な情報とは何か。
⑤ 日本の教育情報センター構想が中断した社会的要因は何か。
⑥ 情報検索用に開発されたシソーラスとメタデータの役割を説明せよ。
① 1970年代におけるCMIシステムの開発は教育実践のデジタル化にどう貢献しましたか。
② CMIシステムにおけるItem Libraryの役割を述べよ。
③ CMIシステムを用いた教授項目の系列化処理の成果を三つ挙げよ。
④ 授業分析装置の開発において、行動判定に用いた手法を記せ。
⑤ CMIシステムにおける「Item Library」の役割を説明せよ。
① 8の1~5の中で、指導経験のある項目があれば、まとめて記述しておいてください。
② 個別学習の講座でも関係事項についての説明があると思います。ぜひ、整理し、まとめておいてください。
③ デジタルアーカイブは個別学習の最適化にどのような役割を果たすのでしょうか。
④ デジタルアーカイブにおけるオーラルヒストリーの役割を述べよ。
⑤ DIKWモデルにおける各要素の関係性を説明せよ。
⑥ 教育リソースに含まれる主な具体例を4つ挙げよ。
1)岩田晃(1968)、ティーチングアナライザーを用いた授業、TM研究第1 報
2)後藤忠彦(1968)、ティーチングマシンのシステム、TM研究第1報
3)後藤忠彦、森幸雄、成瀬正行(1970)、集団反応曲線分析の手法について(1)、学習システム研究会No.1
4)成瀬正行、後藤忠彦(1970)、磁気テープの方法によるRA反応の記録報、電子通信学会ET70
5)Flanders.N.A.(1970)、And going Teaching behavior, Addism – Wesleg
6)(Observational System for Instructional Analysis): Hough J.B and Duncan J.K (1970) Teaching: description and analysis. Boading. Mass Addison–Wesley
7)Cruickshank,D.R(1974)`The protocol materials movement :On exemplar of efforts to Web Theory and practice in teacher education.’ Journal of Teacher Education, 25, 4 (Winter, 1974) 300-ll
8)Bloom, B. S., Madaus, G. F., & Hastings, J. T. (1971). Handbook on Formative and Summative Evaluation of Student Learning. New York McGraw-Hill.
9)広瀬弘、森幸雄、後藤忠彦、成瀬正行(1972)、CMIシステムについて、岐阜大学教育学部研究報告Vol.5 No.1
10)OECD国際学会(1975)、カリキュラム開発に関する報告、文部省
11)大塚明朗(1976)、新しい教育工学の展開、第一法規
12)招野和夫(1976)、授業の計画入門、国士社
13)成瀬正行、後藤忠彦(1977)、反応装置による教授項目の系列化、日本教育工学誌Vol.2 No.4
14)坂元昂(1977)、CAI学習プログラムの評価、機械振興協会
15)後藤忠彦、成瀬正行、樋田陽子、磯野紀代(1978)、小学校用CMIシステム(1)、電子通信学会教技ET-78-5
16)後藤忠彦(1980)、SIS-TEMⅢ – A Computer – Based Educational System, Edus, Technol , Res. 4-1,2
17)後藤忠彦(1986)、コンピュータと教育情報システム、東京書籍
18)OECD(2021)、OECD Digital Education Outlook 2021 pushing the formtiers with AI, blockchain and Robots.(濱口久美子訳(2022)、OECD教育白書、明石書店
19)Burns. T. and F. Gottschalk(eds)(2012)、西村美由起訳(2022)感情的ウェルビーイング-21世紀デジタルエイジの子どもたちのために、明石書店
20)眞喜志悦子、長尾順子、宮城卓司、井口憲治(2023)
21)齋藤陽子(2023)、教育リソースの発展と利活用Ⅰ、遠隔教育振興会
22)櫟彩見、齋藤陽子、林知代(2023)、教育リソースの発展と利活用Ⅱ、遠隔教育振興会
23)齋藤陽子、横山隆光(2024)、学習の理解度・積極的参加を求めて、一遠隔教育振興会
24)加藤真由美(2024)、「沖縄おぅらい」デジタルアーカイブ、遠隔教育振興会
25)後藤忠彦、久世均、横山隆光、齋藤陽子、又吉斎(2025)、個別学習の自動化の課題Ⅰ、一般社団法人遠隔教育振興会
① データサイエンスの基本的な概念と用語を理解し、説明できる。
② 教育現場で扱うデータの種類や収集方法、整理の基本的な手法を理解し、実践できる。
③ 基本的な統計分析やデータの可視化技術を用いて、教育データから有益な情報を抽出できる。
④ 教育データの活用例や事例を理解し、自校や授業に応用できるアイデアを持てる。
⑤ データの倫理やプライバシーに関する基本的な考え方を理解し、適切に対応できる。
① さまざまな種類のデータ(定量データ、定性データ、時系列データなど)を理解し、それぞれの特徴や適した分析方法について説明できる。
② データの収集方法(観察、アンケート、実験など)を理解し、具体的な場面に応じた適切な収集手法を選択できる。
③ データの種類と収集方法の違いを理解し、実際の教育現場や調査活動において適切なデータ収集計画を立てることができる。
3.課題
① 次のデータの種類を分類し、それぞれの特徴と適した分析例を述べなさい。
a) 生徒の身長の測定値
b) 生徒の好きな教科(国語、数学、英語など)
c) 1週間の気温の変化(時系列データ)
② 以下の状況に適したデータ収集方法を選び、その理由を説明しなさい。
a) 学校の授業改善のために生徒の意見を集めたい。
b) 校内の運動会の参加者数を正確に把握したい。
c) 地域の気候変動を長期的に観察したい。
③ あなたが教員として、クラスの学習状況を把握するためのデータ収集計画を立てるとします。どのようなデータを収集し、どの方法で行うかを具体的に記述しなさい。
④ 教育研究においてデータを収集し客観化することにはどのような役割や意義があるか。
⑤ 質的データと量的データの特徴と使い分けを説明せよ。
⑥ データの信頼性と妥当性の違いを簡潔に述べよ。
① データ前処理とクリーニングの基本的な目的と重要性を理解できる。
② 欠損値や異常値の検出と適切な処理方法を説明できる。
③ データの整形や正規化の手法を理解し、実際に適用できる。
3.課題
① 欠損値が含まれるデータセットに対して、どのような処理方法が考えられるか説明してください。
② 異常値を検出するための方法を2つ挙げ、それぞれの特徴を説明してください。
③ データの正規化と標準化の違いについて説明し、それぞれのメリットを述べてください。
④ データ前処理が分析結果の正確性や信頼性に与える影響と重要性は何ですか。
⑤ 異なる形式のデータを分析可能にするための変換や正規化の役割は何ですか。
① 「探索的データ分析(EDA)」の概念を理解する:仮説検証型の分析に⼊る前に、データの構造や特徴を直感的に把握するプロセスの重要性を理解する。
② 基本統計量の限界と可視化の効⽤を知る:平均値や分散などの数値要約だけでは⾒落としてしまうデータの「真の姿」を、グラフ化によって発⾒できることを学ぶ。
③ 多⾓的な視点でデータを解釈する能⼒を養う:ヒストグラム、箱ひげ図、散布図などの適切な使い分けを習得し、シンプソンのパラドックスなどの統計的な落とし⽳を回避する視座を持つ。
3.課題
① 外れ値のケーススタディ
ご⾃⾝の職場や⾝近なデータ(なければ公開されているオープンデータ)において、「外れ値」と思われるデータを探してください。そして、その外れ値が「単なるエラー(ノイズ)」なのか、それとも「重要な意味を持つ特異点(インサイト)」なのか、その背景を調査して記述してください。
② 「平均値」の再考
ニュースや業務報告で使われている「平均値」を⼀つ取り上げ、それが実態をミスリードしている可能性がないか考察してください。「もしヒストグラムを描いたら、どのような形になっていると推測されるか」を図⽰して説明してください。
③ シンプソンのパラドックスの構築
「全体で⾒るとAの傾向があるが、層別化すると逆の傾向になる」という架空の、あるいは実際のシナリオを⼀つ作成してください。(例:病院の⼿術成功率、学校のテストの平均点など、⾝近な例で構いません)。
④ なぜ数値要約だけではデータの真の姿を正確に把握することができないのでしょうか。
⑤ 探索的データ分析(EDA)と確証的データ分析の違いを述べよ。
① 基本的な統計量(平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差など)の意味と計算方法を理解し、適切に使い分けられる。
② データの分布や傾向を表すための代表的な統計的手法(ヒストグラム、箱ひげ図など)を理解し、実際に作成・解釈できる。
③ 確率の基本概念と、その応用例を理解し、日常や教育現場でのデータ解釈に役立てられる。
3.課題
① データの平均値、中央値、最頻値の違いと、それぞれの特徴について説明してください。
② 以下のデータセット(例:5, 7, 8, 8, 9, 10, 12)について、分散と標準偏差を計算し、その意味を説明してください。
③ コインを10回投げたときに表が出る確率は0.5です。このとき、実際に表が7回以上出る確率について二項分布を用いて計算し、その結果から何がわかるか説明してください。
④ 教育研究において統計を活用する際、数値に振り回されず学習者を深く理解する方法は何か。
⑤ 仮説検定において帰無仮説を立てる目的を説明せよ。
⑥ 仮説検定において、なぜ背理法的アプローチを用いるのか。
① 機械学習の基本的な仕組みと種類(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)を理解し、それぞれの特徴と適用例を説明できる。
② モデルの学習過程(訓練、検証、テストの流れ)と、その目的や重要性を理解し、適切なモデル評価指標(正確率、精度、再現率など)を選択できる。
③ 過学習やバイアス・バリアンスのトレードオフについて理解し、モデルの汎化性能を向上させるための基本的な対策を説明できる。
3.課題
① 機械学習の三つの主要な種類(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)について、それぞれの特徴と代表的な応用例を説明してください。
② 過学習とは何かを説明し、過学習を防ぐための一般的な方法を2つ挙げてください。
③ 機械学習モデルの評価指標にはさまざまなものがありますが、正解率(Accuracy)と再現率(Recall)の違いについて具体的な例を用いて説明してください。
④ 学習モデルの性能を客観的に評価するために用いられる主要な指標は何ですか。
⑤ 教師あり学習における誤差逆伝播法の仕組みを記述しなさい。
⑥ 過学習の定義と、それを防ぐための具体的な対策を挙げなさい。
① 回帰分析と分類モデルの基本的な概念と違いを理解し、適切な場面で使い分けられるようになる。
② 回帰分析における代表的な手法(例:線形回帰)の仕組みと、その結果の解釈方法を説明できる。
③ 分類モデル(例:ロジスティック回帰や決定木)の仕組みと、その評価指標(例:正解率、再現率)について理解し、モデルの性能を適切に評価できるようになる。
3.課題
① 回帰分析と分類モデルの違いについて示してください。
② 回帰分析において線形回帰モデルを用いる場合、どのようにしてモデルのパラメータ(係数)を推定しますか?また、その推定結果の解釈について説明してください。
③ 分類モデルの評価指標の一つであるF値(F1スコア)について、その意味と計算方法を具体的に説明し、なぜこの指標が重要となる場合があるのか例を挙げて説明してください。
① クラスタリングの基本概念と代表的な手法を理解し、適切な場面での適用方法を説明できる。
② 次元削減の目的と代表的な手法(主成分分析(PCA)など)を理解し、データの可視化や前処理に役立てられる。
③ クラスタリングと次元削減の違いや関係性を理解し、実データ分析においてこれらの手法を適切に選択・適用できる。
3.課題
① クラスタリングの代表的な手法を2つ挙げ、それぞれの特徴と適用例について説明してください。
② 主成分分析(PCA)の基本的な仕組みと、その結果得られる主成分の意味について説明してください。さらに、PCAを用いる際の注意点も述べてください。
③ 高次元データに対して次元削減を行う目的と、その際に考慮すべきポイントについて具体的に説明してください。
④ 教師なし学習においてクラスタリングと次元削減が果たす役割と目的は何ですか。
⑤ 主成分分析(PCA)における主成分の抽出手順を説明せよ。
⑥ 教師あり学習と教師なし学習の相違点を説明せよ。
⑦ 主成分分析(PCA)が次元を削減する仕組みを述べよ。
① プログラミングの基本的な概念と構文を理解し、データ処理や分析に必要な基本操作を実行できる。
② 代表的なプログラミング言語(例:Python)の基本的な文法とライブラリの使い方を習得し、簡単なデータ分析プログラムを作成できる。
3.課題
① Pythonを用いて、リストに格納された数値データの平均値と中央値を計算するプログラムを作成してください。
② pandasライブラリを使って、CSVファイルからデータを読み込み、特定の列の欠損値を平均値で埋める処理を行うコードを書いてください。
③ matplotlibやseabornを用いて、データの散布図とヒストグラムを作成し、データの分布や関係性を視覚的に表現してください。
④ データサイエンスにおいて、プログラミングが自動化と効率化に果たす役割は何ですか。
⑤ Pythonにおける変数と型の関係について説明せよ。
① 自治体が実施する大規模学力・学習状況調査の一例として、埼玉県学力・学習状況調査について理解し、説明できる。
② 学力調査の結果データの分析には様々な手法があることを理解できる。
③ データ分析の結果から、学校や学級の傾向や個々の児童生徒のつまずきの原因を考察し、指導改善や児童生徒への支援に繋がる方策等を検討することができる。
3.課題
① 埼玉県学力・学習状況調査の概要や目的、特長について説明しなさい。
② 学力調査の結果データをどのような方法で分析できるかを説明しなさい。
③ ある学級では算数の「数と計算」の領域において、解答時間は短いが、正答率は低い傾向があることがわかった。また、質問調査の結果から作業方略の数値が低い児童が多いこともこの学級の特徴である。このケースの場合どのような授業改善の方策が考えられるか、具体的に説明しなさい。
④ 埼玉県学力・学習状況調査の主な目的と、他にはない独自の特徴は何ですか。
⑤ CBT化によって新たに分析可能となったデータは何ですか。
⑥ 埼玉県学力・学習状況調査でIRTを採用する利点は何か。
① ELSIとは何か説明できる
② 新しい科学技術の教育利用にあたってELSIを考えることができる。
③ 生成AIのELSIについてその概要を理解する。
3.研究課題
① ELSIとは何のことですか?説明しなさい。
② 生成AIのELSIのうち「倫理的課題」の「偏見」の具体的例を述べなさい。
③ 生成AIの「ジェイルブレイク(脱獄)」とはどのような行為か説明しなさい。
④ 生成AIのELSIのうち「法的課題」の「著作権/知的財産」の問題で、生成AIの私たち一般利用者がするべきことを述べなさい。
⑤ 生成AIのELSIのうち「社会的課題」の「格差問題」と「自然環境問題」について、どのような問題かを述べなさい。
⑥ ELSIの枠組みはデジタル教育における新技術の評価にどう貢献しますか。
⑦ 生成AIにおける「ジェイルブレイク」の代表的な手法を述べよ。
① データサイエンスの具体的な応⽤例を理解して説明できる。
② 応⽤例において、どのようなデータ分析⼿法や技術が⽤いられるかを理解できる。
③ 実社会や教育現場において、データサイエンスを活⽤した課題解決の事例を挙げ、今後の可能性を議論できる。
3.課題
① 自治体でのデータサイエンスの応用例を調べて説明しなさい。
② マーケティング分野でのデータサイエンスの応⽤例として、オンラインショッピングサイトでの顧客への商品推薦があります。そこでは、どのようなデータが収集され、どのよう分析されているか説明しなさい。
③ 教育分野において、学習者のデータを分析して学習管理や学習⽀援を行うことの意義と、その際に注意すべき点について述べなさい。
④ データサイエンスは、現代社会の多様な分野で具体的にどのような価値を創造しているか。
⑤ 教育現場でLMSを活用する利点を、教師と生徒の視点から説明せよ。
⑥ 地域社会DXが解決を目指す社会課題を三つ挙げよ。
① ネットワーク分析の基礎を習得する:物事の「関係性」をノードとエッジで表現し、中⼼性指標を⽤いてキーパーソンやハブを発⾒する⽅法を学ぶ。
② 地理空間情報(GIS)の多次元的表現を理解する:地図データに時間軸や3D表現(⾼さ)を加えることで、地域課題や歴史的変遷を動的に可視化する⼿法を⾝につける。
③ デジタルアーカイブにおける3D技術の意義を学ぶ:フォトグラメトリなどの技術が、単なる保存を超えて「コンテキスト(⽂脈)の再現」にどう寄与するかを理解する。
3.課題
① 「私のネットワーク」の設計
⾃分⾃⾝、または歴史上の⼈物(織⽥信⻑など)を中⼼とした「ネットワーク図」の構想を練ってください。「誰」がノードとなり、「どのような関係」がエッジとなるか? また、その図において「媒介中⼼性」が⾼い(異なるグループをつなぐ)⼈物は誰になりそうか、仮説を記述してください。
② 地域資源のGIS活⽤案
あなたの住む地域、あるいは岐⾩県内の特定のエリアを対象に、「地図に重ね合わせることで新たな発⾒がありそうなデータ」の組み合わせを提案してください。(例:「古地図」×「現在の浸⽔被害想定区域」、「昭和の写真撮影地点」×「現在の観光ルート」など)。なぜその組み合わせが有効なのか、理由も添えてください。
③ 未来のミュージアム企画
3D技術やVR、メタバースが普及した10年後の未来において、デジタルアーカイブを活⽤した「全く新しい博物館の展⽰」を企画してください。物理的な制約(場所、保存状態、アクセス)を取り払った時、どのような体験が可能になるか、⾃由な発想で記述してください。
④ ネットワーク分析は複雑な人間関係からどのように歴史的な文脈を可視化しますか。
⑤ 現代のGISにおけるレイヤー構造と3D表現の利点を述べよ。
⑥ フォトグラメトリ技術が文化財の保存に果たす役割を述べよ。
① AIの発展と深層学習の基本的な概念と仕組みを説明できる.
② 深層学習の代表的なモデルの特徴を理解し、適用例を説明できる.
③ LLM・VLM・VLAの関係と役割を整理して説明できる。
3.課題
① 囲碁AIであるAlphaGoの仕組みを説明しなさい.
② 大規模言語モデルの限界とRAGの役割を説明しなさい.
③ VLMとは何か、どのような応用が可能かを説明しなさい.
④ VLAを用いたロボットは、何かできるかを説明しなさい.
⑤ 人工知能は歴史の中でどのようにルールベースから学習ベースへと進化したか。
⑥ 第2次AIブームにおける知識獲得の課題を説明しなさい。
⑦ VLAモデルがロボット制御にもたらす利点を記述しなさい。
① データサイエンスの未来展望と教育的意義を理解する。
② 教育現場における役割と必要性を説明できる。
③ 発展に伴う課題とそれに対する教育の対応策を考察できる。
3.課題
① データサイエンスの未来において、社会や産業界で期待される役割と、その教育的意義について述べなさい。
② 今後の教育現場において、データリテラシー教育を推進するために必要な取り組みや内容について具体的に述べなさい。
③ データサイエンスの発展に伴う倫理的・社会的課題を挙げ、それに対して教育現場でどのような対策や教育内容を取り入れるべきか、あなたの考えを述べなさい。。
④ データサイエンスの進化は、医療、金融、交通などの産業分野をどのように変革させるか。
⑤ 教育現場でデータリテラシー向上に必要とされる3つのスキルは何か。
⑥ データ駆動型教育における概念設計シートの役割を述べよ。
① デジタルトランスフォーメーション(DX)の基本的な定義を理解し、なぜ現代のビジネスや社会においてDXが重要であるのかを説明できるようになる。
② DXの歴史的な背景や進化の過程を学び、過去の技術革新が現在のDXにどのように影響を与えているかを理解し、具体的な事例を挙げて説明できるようになる。
③ DXが企業や社会に与える具体的な影響(ビジネスモデルの変革、顧客体験の向上、業務効率の改善など)を認識し、実際の事例を通じてその効果を分析できるようになる。
① デジタルトランスフォーメーションの定義を調査し、具体的な企業や業界におけるDXの成功事例を3つ以上挙げ、それぞれの事例がどのようにDXを実現したのかを分析するレポートを作成する。
② DXの歴史的な背景や進化の過程について調査し、特に重要な技術革新やトレンドを選び、それらがどのようにDXに寄与しているかをまとめたプレゼンテーションを作成し、クラスで発表する。
③ DXが企業や社会に与える影響についてのディスカッションを行い、特にビジネスモデルの変革や顧客体験の向上に関する具体的な例を挙げて議論する。
※ディスカッションの結果をまとめたレポートを作成し、各自の意見や考察を含める。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第2講 DXの歴史と進化
1.学修到達目標
① デジタルトランスフォーメーションに関連する主要な歴史的出来事や技術革新を時系列で整理し、それぞれの出来事がDXに与えた影響を説明できる。
② DXの進化の過程をテーマにしたプレゼンテーションを作成し、特に重要な技術やトレンド、企業の事例を含めて、クラスメートに向けて発表することができる。
③ DXの歴史を通じて得られた教訓や今後の展望について考察し、自らの意見を含めたレポートを作成することができる。
① デジタルトランスフォーメーションに関連する重要な歴史的出来事(例:インターネットの普及、クラウドコンピューティングの登場など)を調査し、それぞれの出来事がDXに与えた影響を分析したレポートを作成する。
② DXの進化を示すタイムラインを作成し、主要な技術革新やトレンド、企業の事例を含めて視覚的に整理する。
※タイムラインには、各項目の説明やその重要性も記載する。
③ DXの歴史を通じて得られた教訓や今後の展望についてのディスカッションを行い、各自の意見や考察をまとめたレポートを作成する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第3講 デジタル技術の基礎
1.学修到達目標
① AI(人工知能)、IoT(モノのインターネット)、クラウドコンピューティングなどの主要なデジタル技術の用語を理解し、それぞれの技術の基本的な概念と機能を正確に説明できる。
② 学んだデジタル技術が実際にどのようにビジネスや日常生活に応用されているかを調査し、具体的な実用例を3つ以上挙げて説明できる。
③ 各デジタル技術の利点と課題を比較し、どのようにそれらがDXに寄与するかを分析した上で、クラスメートとディスカッションを行い、自らの見解を述べることができる。
ビジネスのあり方は大きく変わるでしょう。これからの社会では、デジタル技術を駆使して新たな価値を創造することが求められます。高校生の皆さんがこれらの技術を理解し、活用する力を身につけることは、未来のリーダーとしての資質を育むために不可欠です。
① 新たな職業の創出
デジタル技術の進化に伴い、新しい職業が次々と生まれています。AIエンジニアやデータサイエンティスト、IoTデバイスの設計者など、これまで存在しなかった職業が増えてきています。これらの職業は、デジタル技術の理解と応用が求められるため、今後のキャリア選択において重要な要素となるでしょう。
② 社会課題の解決
デジタル技術は、社会課題の解決にも大きな力を発揮します。例えば、AIを活用した医療診断や、IoTを用いた環境モニタリングなど、技術を通じて人々の生活を向上させる取り組みが進んでいます。皆さんも、デジタル技術を使って社会に貢献する方法を考えてみてください。
③ グローバルな視野
デジタル技術は国境を越えて広がっています。国際的なプロジェクトやチームでの協力が増える中で、異文化理解やコミュニケーション能力がますます重要になります。英語や他の言語を学ぶことも、デジタル技術を活用する上での大きなアドバンテージとなるでしょう。
④ 倫理的な視点
デジタル技術の進化には、倫理的な課題も伴います。AIの判断が人々の生活に影響を与える中で、プライバシーやセキュリティ、偏見の問題など、さまざまな倫理的な視点が求められます。これらの問題に対処するためには、技術の利用に関する倫理的な考慮が不可欠です。高校生の皆さんも、デジタル技術を学ぶ際には、技術の利点だけでなく、その影響やリスクについても考えることが重要です。
3.終わりに
デジタルトランスフォーメーションは、私たちの生活やビジネスのあり方を根本から変える力を持っています。AI、IoT、クラウドコンピューティングといったデジタル技術を理解し、それを活用する力を身につけることで、より良い未来を築くための一助となるでしょう。皆さんがこれからのデジタル社会を形作る一員として、積極的に関わり、貢献していくことを期待しています。
デジタル技術の学びは、単なる知識の習得にとどまらず、未来の可能性を広げるための重要なステップです。自分自身の興味や関心を大切にしながら、これからの学びを楽しんでください。あなたたちの未来は、あなたたち自身の手の中にあります。デジタル技術を通じて、より良い社会を築くための挑戦を楽しむ姿勢を持ち続けてください。
3.課題
① AI、IoT、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの主要なデジタル技術に関する用語を調査し、それぞれの定義、機能、実用例を含む用語集を作成する。
② 特定のデジタル技術(例:AIやIoT)がどのようにビジネスや社会に応用されているかを調査し、具体的な事例を3つ以上挙げて、その影響や利点を分析したレポートを作成する。
③ 選んだデジタル技術の利点と課題について調査し、クラスメートとグループディスカッションを行う。ディスカッションの結果をまとめ、各自の意見や考察を含めたレポートを作成する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第4講 データの重要性
1.学修到達目標
① 構造化データ、非構造化データ、ビッグデータなどのデータの種類とその特性を理解し、それぞれの違いやビジネスにおける役割を説明できる。
② 基本的なデータ分析手法(例:統計分析、データ可視化、機械学習の基礎)を学び、実際のデータセットを用いて分析を行い、その結果を解釈して報告することができる。
③ データがどのように企業や組織で活用されているかを調査し、具体的な事例を3つ以上挙げて、その影響や利点を分析したプレゼンテーションを作成し、クラスメートに発表することができる。
① 構造化データ、非構造化データ、ビッグデータなどの異なるデータの種類について調査し、それぞれの特性、利点、ビジネスにおける活用方法をまとめたレポートを作成する。
② 実際のデータセット(例:オープンデータや企業のデータ)を使用して、基本的なデータ分析を行い、その結果を可視化する。
※分析手法や結果の解釈を含むレポートを作成し、分析の過程を振り返る。
③ データがどのように企業や組織で活用されているかを調査し、具体的な事例を3つ以上挙げて、その影響や利点を分析したプレゼンテーションを作成し、クラスメートに発表する。
※発表後には質疑応答を行い、他の学生からのフィードバックを受ける。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第5講 ビジネスモデルの変革
1.学修到達目標
① ビジネスモデルキャンバスなどのフレームワークを用いて、ビジネスモデルの主要な構成要素(顧客セグメント、価値提案、収益モデルなど)を理解し、それぞれの要素がどのように相互作用するかを説明できる。
② デジタル技術(例:AI、IoT、クラウドサービスなど)を活用して成功したビジネスモデルの変革事例を調査し、その要因や成果を分析したレポートを作成することができる。
③ 特定の業界や企業においてデジタル技術を活用した新しいビジネスモデルを提案し、その提案内容をビジネスモデルキャンバスを用いて整理し、クラスメートに向けてプレゼンテーションを行うことができる。
① 特定の企業や業界を選び、そのビジネスモデルについてビジネスモデルキャンバスを用いて可視化する。
※各構成要素(顧客セグメント、価値提案、収益モデルなど)について詳細に記述し、現状のビジネスモデルの強みと弱みを分析するレポートを作成する。
② デジタル技術を活用してビジネスモデルを変革した企業の事例を調査し、その成功要因や課題を分析したレポートを作成する。
※具体的なデータやインタビューを含め、実際の影響を考察する。
③ 特定の業界や企業に対してデジタル技術を活用した新しいビジネスモデルを提案し、その提案内容を詳細に説明するプレゼンテーションを作成する。
※提案したビジネスモデルの実現可能性や市場への影響を評価し、クラスメートに発表する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第6講 顧客体験の向上
1.学修到達目標
① 顧客体験(CX)の主要な要素(例:顧客の期待、感情、接点など)を理解し、それぞれが顧客満足度やロイヤルティに与える影響を説明できる。
② 顧客体験を向上させるためのデジタルツール(例:チャットボット、CRMシステム、データ分析ツールなど)を調査し、実際にそのツールを用いて簡単なプロジェクトを実施し、結果を報告することができる。
③ 特定の企業やサービスに対して顧客体験を向上させるための具体的な改善提案を作成し、その提案内容についてビジュアル資料を用いてクラスメートにプレゼンテーションすることができる。
※提案には、デジタル技術の活用方法や期待される効果を含める。
① 特定の企業やサービスを選び、その顧客体験を分析するレポートを作成する。顧客の期待、接点、感情などの要素を考慮し、どのように顧客体験が形成されているかを評価し、改善点を提案する。
② 顧客体験を向上させるためのデジタルツール(例:アンケートツール、チャットボット、SNSなど)を選び、そのツールを用いて実際に顧客のフィードバックを収集するプロジェクトを実施する。
※収集したデータを分析し、結果をレポートにまとめる。
③ 特定の企業やサービスに対して顧客体験を向上させるための具体的な改善提案を作成し、提案書を作成する。
※提案には、デジタル技術の活用方法や期待される効果を含め、実現可能性についても考察する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第7講 組織文化とDX
1.学修到達目標
① 組織文化の主要な要素(例:価値観、信念、行動規範など)を理解し、それがどのように組織のパフォーマンスやDX(デジタルトランスフォーメーション)に影響を与えるかを説明できる。
② デジタルトランスフォーメーションに成功した企業の事例を調査し、その中で組織文化がどのように影響を与えたかを分析したレポートを作成することができる。
※具体的な要素や成功要因を挙げて評価する。
③ 自分の学校や地域の組織文化を観察し、その文化がDXにどのように影響しているかを考察する。
※さらに、組織文化を改善するための具体的な提案を作成し、クラスメートにプレゼンテーションすることができる。
① 自分の学校や地域の組織文化を調査し、その特徴や価値観、行動規範をまとめたレポートを作成する。
※さらに、その文化がどのようにデジタルトランスフォーメーションに影響を与える可能性があるかを考察する。
② デジタルトランスフォーメーションに成功した企業の事例を選び、その組織文化が成功にどのように寄与したかを分析する。
※具体的な要素や成功要因を挙げて、レポートとしてまとめる。
③ 自分の学校や地域の組織文化を基に、デジタルトランスフォーメーションを促進するための改善提案を作成する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第8講 セキュリティとプライバシー
1.学修到達目標
① 情報セキュリティとプライバシーの基本的な概念(例:機密性、完全性、可用性、個人情報保護など)を理解し、それぞれの重要性や関連性について説明できる。
② 日常生活や学校で使用するデジタルツールやサービスにおけるセキュリティリスクを特定し、それらのリスクがもたらす影響を評価することができる。
※具体的な事例を挙げて、リスクの種類や対策を考察する。
③ 個人情報を保護するための具体的な対策(例:パスワード管理、二要素認証、プライバシー設定の確認など)を提案し、実際にそれらの対策を実践することができる。また、その結果をレポートとしてまとめる。
① 情報セキュリティやプライバシーに関する最近のトピック(例:データ漏洩、サイバー攻撃、プライバシー法の改正など)を調査し、その内容をまとめたレポートを作成する。
※具体的な事例を挙げて、影響や対策について考察する。
② 特定のデジタルサービスやアプリケーションを選び、その使用に伴うセキュリティリスクを評価するシミュレーションを行う。リスクの特定、影響の分析、対策の提案を含むレポートを作成する。
③ 自分のデジタル環境(スマートフォン、SNS、オンラインサービスなど)におけるプライバシー設定を見直し、個人情報を保護するための具体的な対策を実施する。
※実施後、その結果や気づきをまとめたレポートを作成し、クラスメートにプレゼンテーションを行う。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第9講 プロジェクトマネジメント
1.学修到達目標
① 特定のプロジェクト(例:学校行事の企画、地域のボランティア活動など)を選び、その目的、スケジュール、リソース、役割分担を含むプロジェクト計画を作成することができる。
② プロジェクトチームを組み、定期的なミーティングを通じて進捗状況を共有し、意見交換を行う。
※チーム内での役割を明確にし、効果的なコミュニケーションを実践することができる。
③ プロジェクトの進行状況を定期的に評価し、目標達成に向けた進捗を確認する。
※問題点や課題を特定し、それに対する改善策を提案するレポートを作成することができる。
① 特定のプロジェクト(例:学校の文化祭、地域のイベントなど)を選び、そのプロジェクトの目的、スケジュール、リソース、役割分担を含む詳細なプロジェクト計画書を作成する。
※計画書には、リスク管理や評価基準も含めることが求められる。
② グループで選んだプロジェクトを実施し、その過程を記録する。
※プロジェクトの進行状況や課題、解決策を含む進捗報告書を作成し、最終的な成果物を発表する。
③ 実施したプロジェクトの結果を評価し、成功した点や改善が必要な点を分析する。
※プロジェクトの振り返りを行い、次回に向けた改善策や学びをまとめたレポートを作成する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第10講 アジャイル開発とDX
1.学修到達目標
① アジャイル開発の基本的な概念(例:反復的な開発、顧客との協力、柔軟な対応など)を理解し、具体的な事例を用いてその特徴や利点を説明できる。
② アジャイル手法(例:スクラム、カンバンなど)を用いて、特定のプロジェクトの計画を作成する。
※計画には、スプリントの設定、タスクの優先順位付け、役割分担を含めることができる。
③ アジャイル開発のプロセスを実践し、定期的なレビューや振り返りを通じて得たフィードバックを活用してプロジェクトを改善することができる。
① 実際の企業やプロジェクトにおけるアジャイル開発の事例を調査し、その成功要因や課題を分析するレポートを作成する。具体的なアプローチや手法、得られた成果についても考察する。
② グループでアジャイル開発の手法を用いたプロジェクトをシミュレーションする。
※プロジェクトのテーマを決定し、スプリント計画、タスクの優先順位付け、進捗管理を行い、最終的な成果物を発表する。プロジェクトの進行中に得たフィードバックをもとに改善策を提案する。
③ 実施したアジャイルプロジェクトの振り返りを行い、成功した点や改善が必要な点を分析する。
※具体的なデータやフィードバックを基に、次回のプロジェクトに向けた改善提案をまとめたレポートを作成する。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第11講 デジタルツールの活用
1.学修到達目標
① 特定の課題やプロジェクトに対して適切なデジタルツール(例:プロジェクト管理ツール、コミュニケーションツール、データ分析ツールなど)を選定し、その機能を活用して実際に作業を行うことができる。
② グループでのプロジェクトにおいて、デジタルツールを活用して情報を共有し、リアルタイムでのコラボレーションを行う。
※具体的には、オンラインドキュメントやチャットツールを使用して、意見交換や進捗管理を行うことができる。
③ 使用したデジタルツールの効果を評価し、プロジェクトの進行や成果に対する影響を分析する。
※得られた結果を基に、次回のプロジェクトに向けた改善提案をまとめたレポートを作成することができる。
① 特定の目的(例:プロジェクト管理、データ分析、コミュニケーションなど)に応じた複数のデジタルツールを調査し、それぞれの機能、利点、欠点を比較分析したレポートを作成する。
※最終的に、どのツールが最も適しているかを提案する。
② グループで特定のプロジェクトを選び、デジタルツールを活用して計画、実行、進捗管理を行う。
※プロジェクトの成果物を作成し、使用したツールの効果やチーム内でのコミュニケーションの様子を振り返るプレゼンテーションを行う。
③ 実施したプロジェクトにおいて使用したデジタルツールの効果を測定し、プロジェクトの進行や成果に対する影響を分析する。
※得られた結果を基に、次回のプロジェクトに向けた改善提案をまとめたレポートを作成する。
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4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第12講 ケーススタディ:成功事例
1.学修到達目標
① 特定の企業やプロジェクトの成功事例を調査し、その背景、実施されたデジタルトランスフォーメーションの手法、得られた成果を詳細に分析することができる。
※分析結果をレポートとしてまとめ、プレゼンテーションを行う。
② 調査した成功事例から、デジタルトランスフォーメーションが成功した要因(例:リーダーシップ、技術の活用、組織文化など)を特定し、それらがどのように影響を与えたかを説明することができる。
③ 成功事例から得た知見を基に、自分たちの学校や地域のプロジェクトに応用できる具体的な提案を作成する。
※提案には、成功要因をどのように取り入れるか、期待される成果、実施方法を含めることができる。
① 特定の企業やプロジェクトの成功事例を選び、その背景、実施されたデジタルトランスフォーメーションの手法、得られた成果を詳細に調査し、レポートを作成する。
※レポートには、成功要因や学びを含めることが求められる。
② 調査した成功事例を基にグループディスカッションを行い、各自の見解や意見を共有する。
※その後、グループでまとめた内容をクラス全体に向けて発表し、他の学生からのフィードバックを受ける。
③ 成功事例から得た知見を基に、自分たちの学校や地域のプロジェクトに応用できる具体的な提案書を作成する。
※提案書には、成功要因をどのように取り入れるか、期待される成果、実施方法、必要なリソースを含めることが求められる。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第13講 未来の仕事とDX
1.学修到達目標
① デジタルトランスフォーメーション(DX)が影響を与える職業や業界を調査し、どのように変化するかを分析することができる。
※具体的には、AI、ロボティクス、データ分析などの技術がどのように職業に影響を与えるかを考察し、レポートとしてまとめる。
② 未来の仕事に必要とされるスキルや知識を特定し、それらを身につけるための具体的な学習計画を作成することができる。
※特に、デジタルスキルやソフトスキル(コミュニケーション能力、問題解決能力など)について考える。
③ 調査結果やスキルセットを基に、自分自身のキャリアプランを策定する。
※具体的には、将来の職業目標、必要なスキルの習得方法、実践的な経験を得るための活動(インターンシップやボランティアなど)を含めた計画を作成することができる。
① デジタルトランスフォーメーションが影響を与える特定の職業や業界を選び、その変化や新たに生まれる職業について調査する。
※調査結果をレポートとしてまとめ、どのようなスキルや知識が求められるかを分析する。
② 未来の仕事に必要とされるスキルをリストアップし、それらをカテゴリごとに整理したスキルマトリックスを作成する。
※各スキルについて、どのように習得するか、どのような実践的な経験が必要かを考え、具体的な学習計画を提案する。
③ 自分自身のキャリアプランを策定し、その内容をクラスメートに向けてプレゼンテーションする。
※プレゼンテーションには、将来の職業目標、必要なスキル、実践的な経験を得るための活動を含め、質疑応答の時間を設ける。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第14講 社会への影響
1.学修到達目標
① デジタルトランスフォーメーションが社会に与える影響(経済、教育、医療、環境など)を調査し、具体的な事例を挙げて分析することができる。
※調査結果をレポートとしてまとめ、社会におけるポジティブな影響とネガティブな影響を比較する。
② 特定の社会問題(例:高齢化、環境問題、教育格差など)を選び、デジタルトランスフォーメーションを活用した解決策を考案することができる。
※提案には、具体的な技術やアプローチを含め、期待される成果を説明する。
③ デジタルトランスフォーメーションに伴う倫理的な問題(プライバシー、データセキュリティ、雇用の変化など)について調査し、クラスメートとディスカッションを行うことができる。
※議論の中で、自分の意見を述べ、他者の意見を尊重しながら建設的な対話を進める。
① デジタルトランスフォーメーションが社会に与える影響について調査し、具体的な事例を挙げてレポートを作成する。
※レポートには、ポジティブな影響とネガティブな影響を比較し、どのように社会が変化しているかを考察することが求められる。
② 特定の社会問題(例:環境問題、教育格差、高齢化など)を選び、デジタルトランスフォーメーションを活用した具体的な解決策を提案する提案書を作成する。
※提案書には、使用する技術やアプローチ、期待される成果、実施方法を含めることが求められる。
③ デジタルトランスフォーメーションに伴う倫理的な問題(プライバシー、データセキュリティ、雇用の変化など)について調査し、グループでディスカッションを行う。
※その後、ディスカッションの結果をクラス全体に向けて発表し、他の学生からの意見や質問を受ける。
4.プレゼン資料
5.動画資料
6.テキスト
第15講 DXの未来とキャリア
1.学修到達目標
① デジタルトランスフォーメーションに関連する最新のトレンドや技術(AI、IoT、ビッグデータなど)を調査し、それらが今後の社会や職業に与える影響を分析することができる。
※調査結果をレポートとしてまとめ、将来の職業にどのように影響するかを考察する。
② DXの進展に伴い新たに生まれる職業や役割を理解し、自分自身の興味やスキルに基づいて将来のキャリアパスを選定することができる。
※具体的には、必要なスキルや資格、学習方法を含むキャリアプランを作成する。
③ 学校や地域のDX関連のプロジェクトやイベントに参加し、実践的な経験を積むことができる。
※プロジェクトに参加することで、チームでの協力や問題解決能力を養い、将来のキャリアに向けた実践的なスキルを身につける。
① デジタルトランスフォーメーションに関連する最新のトレンドや技術(AI、IoT、ビッグデータなど)を調査し、それらが未来の社会や職業に与える影響についてレポートを作成する。
※レポートには、具体的な事例やデータを含め、将来の職業にどのように影響するかを考察することが求められる。
② 自分の興味やスキルを基に、デジタルトランスフォーメーションに関連する職業を選定し、具体的なキャリアプランを作成する。
※プランには、必要なスキルや資格、学習方法、実践的な経験を得るための活動(インターンシップやボランティアなど)を含めることが求められる。
③ デジタルトランスフォーメーションを活用した新しいプロジェクトやサービスのアイデアを考え、その提案書を作成する。
※提案書には、プロジェクトの目的、実施方法、期待される成果、必要なリソースを含め、プレゼンテーション形式で発表することが求められる。