アーカイブ年: 2026

【e-Learning】学校DX戦略コーディネータ概論【Ⅷ】　～　デジタルアーカイブにおける新たな価値創造　～

Ⅰ　はじめに

デジタルアーカイブは，さまざまな分野で必要とされる資料を記録・保存・発信・評価する重要なプロセスである．このデジタルアーカイブは，わが国の知識基盤社会を支えるものであり，デジタルアーカイブ学会でも，デジタルアーカイブ立国に向けて「デジタルアーカイブ基盤基本法（仮称）」などの法整備への政策提言を積極的に行っている．今後，知識基盤社会おいてデジタルアーカイブについて責任をもって実践できる専門職であるデジタルアーキビストが必要とされている．ここでは，デジタルアーキビストの学術的な基礎として，デジタルアーカイブに関する歴史から我が国の動向並びにデジタルアーカイブの課題を学ぶ．また，この内容は，今後の学修におけるデジタルアーキビストの学びの地図となる．

Ⅱ　授業の目的・ねらい

・この授業は全１５講に分かれて論述している．各講における参考文献並びに関連情報は，横のQRコードで示してある．各講においてこれらの参考文献などを読み込んで発展的な学修ができるように構成されている．
・各講の最後に研究課題が設定されており，個別で学修する場合にも，集団で学修する場合においても学修を深めるために主体的に研究課題を考えることが重要である．
・解が見えない地域課題を主体的に探求し，深化させ課題の本質を探り実践的な解決方法を導き出すための手法を研究する．

Ⅲ　授業の教育目標

・日本の目指す知識基盤社会を支えるのはデジタルアーカイブといっても過言ではありません．初期の文化遺産を中心とした展示やウェブ公開など提示中心から，いかに社会の全領域で知的生産やナレッジマネジメントに活用できるインターフェイス，横断的ネットワークなどの環境を確保するかの段階に入ったといえます．
・ここでは，15のテーマに基づいて，それぞれのテーマの中に研究課題を設定し，また，各講に学修到達目標を設定し，個々に学修の到達を確認することができる．

第１講　デジタルアーカイブの歴史とその課題

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

1994年頃に和製英語として誕生したデジタルアーカイブ（DA）の日本における歴史とその課題、特に知識基盤社会における役割を中心に概説しています。2001年以降、国策としてDA構築が進められたものの、欧米と比較して施策の遅れが指摘されており、近年は「共有」と「活用」の推進が重視されています。特に、岐阜女子大学（GWU）の取り組みが詳しく紹介されており、地域資源デジタルアーカイブを活用し、地域課題を解決するための「知の創造サイクル」を実践する人材育成を目指しています。GWUは、文部科学省の継続的な支援を受け、日本初の「デジタルアーキビスト」養成カリキュラムと資格認定制度を確立し、DAの実践的な体系化に大きく貢献しました。同大学は現在、デジタルアーカイブ学会の中心的なメンバー校として、知の増殖型サイクルDAの開発研究を地域貢献型の研究ブランドとして推進し、地方創生に寄与する姿勢を示しています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブの歴史について説明できる．
・　知識基盤社会におけるデジタルアーカイブの必要性について事例をあげて説明できる．

３．研究課題

・　デジタルアーカイブの歴史をまとめて，何が変化して何が課題になっているかを話し合ってみなさい．
・　日本におけるデジタルアーカイブの歴史的変遷と現状の課題は何ですか。
・　欧米の先進事例と日本の施策にはどのような違いがありますか？
・　デジタルアーキビストにはどのような専門技能が求められますか？

４．プレゼン資料

第１講　デジタルアーカイブの歴史とその課題

【AIプレゼン】

第１講　デジタルアーカイブの歴史とその課題

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１講 　デジタルアーカイブの歴史とその課題

７．資料

デジタルアーカイブ年表（岐阜女子大学）

第２講　デジタルアーカイブプロセス

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

従来のデジタルアーカイブ（DA 1.0）が抱える持続性の問題を考察し、持続可能なデジタルアーカイブ（DA 2.0）開発の必要性を論じています。事例検証の中心となるのは、2000年代初頭に沖縄の豊富な文化資源をデジタル保存・発信するために、巨額の予算を投じて制作された大規模事業「Wonder 沖縄」です。このプロジェクトは、高いアクセス数と技術的な賞を受賞するなど、当初は成功を収めましたが、ウェブコンテンツの配信は数年で終了してしまいました。この運用停止の背景には、デジタルアーカイブ構築が「成果物納品」を完成と見なす単年度の大型事業として進められ、コンテンツ公開後の継続的な維持管理や予算確保の計画が欠如していた点があると分析されています。結論として、「Wonder 沖縄」のアーカイブプロセスから長期保存・継承という重要な工程が抜け落ちていたことが、有用なデジタルアーカイブが消滅した根本的な原因であると指摘されています。

２．学修到達目標

・　「Wonder沖縄」におけるWeb用コンテンツがなぜ消滅したかについて説明できる．

３．研究課題

・　「Wonder沖縄」のアーカイブプロセスでは何が足りなかったのか．どうすれば持続可能になったのかを考えなさい．
・　デジタルアーカイブ1.0から2.0への持続可能な進化に必要な課題と改善点は何か?
・　沖縄デジタルアーカイブ整備事業が目指した本来の目的と役割は何であったか。
・　膨大な予算を投じたプロジェクトが運用停止に至った主な要因は何か。
・　持続可能なデジタルアーカイブ2.0への改善策は？

４．プレゼン資料

第２講　デジタルアーカイブプロセス

【AIプレゼン】

第２講　デジタルアーカイブプロセス

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第２講 　デジタルアーカイブプロセス

第３講　知のデジタルアーカイブ

久世　均（岐阜女子大学・教授）　

１．何を学ぶか

2012年の提言を起源とする「知のデジタルアーカイブ」に関する研究会の議論を基に、社会の知識インフラの強化を目的としたデジタルアーカイブ化の現状と課題を概説しています。中心的な焦点は、図書館、博物館、文書館といったMLA（Library, Museum, Archive）機関が持つ知的資産のデジタル化を推進し、ネットワーク経由でのアクセス性を高めることです。研究会では、デジタル・ネットワーク社会に適合するためのシステム（技術）、人材育成、災害の三つのテーマに焦点を当て、掘り下げた共通理解を得るための議論が行われました。財政的・人的資源の不足、制度的制約といった課題を克服し、技術やノウハウの共有を進め、機関間連携（MLA連携）を強化することが重要な目標とされています。デジタルアーカイブはネットワーク化された社会の知識インフラの中核を担う可能性を持ち、その重要性は東日本大震災以降、災害に対する備えという側面からも高まっています。最終的な提言の目的は、公共的な知的資産の総デジタル化を進め、インターネット上で共有・利用できる仕組みの構築を図ることです。

２．学修到達目標

・　知のデジタルアーカイブの提言について説明できる．
・　MLA連携などデジタルアーカイブの連携の必要性について説明できる．

３．研究課題

・　知のデジタルアーカイブの提言を受けて博物館・図書館・公文書館の現状と課題について論述しなさい．
・　デジタルアーカイブを社会の知識インフラとして拡充するための主な課題は何ですか。
・　図書館や博物館などの諸機関が連携することにはどのような重要性がありますか。
・　知の地域づくりにデジタルアーカイブはどう貢献しますか

４．プレゼン資料

第３講　知のデジタルアーカイブ

【AIプレゼン】

第３講　知のデジタルアーカイブ

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第３講 　知のデジタルアーカイブ

７．資料

知のデジタルアーカイブ

第４講　デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン

久世　均（岐阜女子大学・教授）　

１．何を学ぶか

総務省が2012年に提言した「デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン」の抜粋であり、公共的な知的資産をデジタル化し、インターネット上での共有・利用を促進することを目的としています。この取り組みの究極的な目標は、貴重な資料へのアクセスを全国民に広げ、学習・研究を支援するとともに、知の地域づくりを推進し、地域経済の活性化に繋げることです。しかし、ブロードバンド基盤が整備されているにもかかわらず、多くの「知の記録組織」においてデジタルアーカイブの構築が遅れている点や、既存システムの陳腐化が課題として挙げられています。これを受け、本ガイドラインは、専門的でなく地域組織でも活用しやすいよう、運用マニュアル作成の参考となる指針を提供し、各組織がデジタルアーカイブを効率的に構築・連携できるよう策定されました。ガイドラインは、デジタルアーカイブの構築**、効果を高めるための連携、具体的な事例、そして導入のための実践的な手引きといった要素を網羅した構成となっています。

２．学修到達目標

・　知の地域づくりの推進するために必要なことは何かを説明できる．
・　デジタルアーカイブの構築・連携において大切なことを説明できる．

３．研究課題

・　デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドラインをよく読んで，それぞれの組織のデジタルアーカイブ構築・連携の手引きを完成しなさい．
・　知の地域づくりを推進するためにデジタルアーカイブが果たすべき役割は何ですか。
・　デジタルアーカイブの構築において組織間が連携することの重要性と利点は何ですか。
・　ガイドラインが推奨する運用マニュアルの作り方を示しなさい。

４．プレゼン資料

第４講　デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン

【AIプレゼン】

第４講　デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第４講 　デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン

７．資料

デジタルアーカイブの構築・連携のためのガイドライン

第５講　知の増殖型サイクルの情報処理システムの構成

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブにおける「知の増殖型サイクル」という情報処理システムの構成と課題について解説しています。このサイクルは、資料の保管システムと利用システムに大きく分けられ、特にデータの分析・解析・加工処理のためのスキルや考え方、そして留意事項が焦点となっています。研究では、収集資料の選定、メタデータ、検索、分析処理に関するシステムの構成要素が詳細に検討されており、特に知的処理の可否や著作権に関する記録の重要性が指摘されています。さらに、新しい知の創造と次世代への伝承を可能にするためのデータ管理システムとして、Item PoolとItem Bankの構造と、そこで記録されるメタデータ項目についても説明されています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブのプロセスとして，知的創造サイクルをデジタルアーカイブに当てはめた知の増殖型サイクルについて説明できる．

３．研究課題

・　知の増殖型サイクルにおけるメタデータの項目を作成してみなさい．なお，その際にDublin Core（ダブリン・コア）に配慮すること．
・　知の増殖型サイクルにおいて保管システムと利用システムはどのように連携し機能しますか。
・　デジタルアーカイブにおける知的創造を支えるメタデータの役割と構成要素は何ですか。
・　収集資料から新しい知を生成し次世代へ伝承するプロセスには何が必要ですか。

４．プレゼン資料

第５講　知の増殖型サイクルの情報処理システムの構成

【AIプレゼン】

第５講　知の増殖型サイクルの情報処理システムの構成

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第５講 　知の増殖型サイクルの情報処理システムの構成

第６講　知の増殖型サイクルの知的処理と流通システム

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブにおける知の増殖型サイクルの構成、知的処理、および流通システムに関する研究課題を概説しています。このサイクルは、資料の保管、検索、分析、利用を繰り返すことで新しい知識が追加され、データの精度が向上することを目指しています。特に、利用目的に適した資料の検索、分析、加工処理の重要性が強調されており、そのためのメタデータの整備と横断検索の必要性が論じられています。また、知的処理に伴う著作権やプライバシーといった権利の課題についても触れており、CCライセンス（クリエイティブ・コモンズ・ライセンス）の適用や厳しいデータ選択条件の構築が求められています。最後に、サーチャー・アナリストによる検索結果の提供とインタラクティブな表示処理システムの開発が、効率的なデータ活用に不可欠であると指摘されています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブにおける知の増殖型サイクルの構成を説明できる．

３．研究課題

・　「沖縄おぅらい」における知の増殖型サイクルはどのように構成されるか述べなさい．
・　沖縄の学力向上における知の増殖型サイクルとは，どのようなサイクルになるか論じなさい．(参考：沖縄における教育資料デジタルアーカイブを活用した学力向上について)
・　知の増殖型サイクルにおいてデジタルアーカイブはどのように新しい知識を生成し続けるのか。
・　高度な知的処理を実現するためにメタデータと著作権管理はどのような役割を果たすか。
・　CCライセンスが知のサイクルに与える影響を述べよ

４．プレゼン資料

第６講　知の増殖型サイクルの知的処理と流通システム

【AIプレゼン】

第６講 　知の増殖型サイクルの知的処理と流通システム

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第６講 　知の増殖型サイクルの知的処理と流通システム

第７講　知の増殖型サイクルを支えるメタデータの構成

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

「知の増殖型サイクル」を支える動的なメタデータの構成に焦点を当てており、特に地域資源のデジタルアーカイブ構築と運用における詳細なガイドを提供しています。地域資源を広義に定義し、その非移転性や有機的連鎖性といった特徴を説明した上で、地域再生には住民による創意工夫と総合的な取り組みが不可欠であると論じています。資料の主要な部分では、コンテンツを効率的に検索・利用するためのメタデータの役割、作成方法、および具体的な項目例（利用者用、管理者用、知の増殖型サイクル用）が詳細な表形式で提示されています。さらに、ダブリン・コアなどの国際的な標準との連携や、メタデータ付与作業における品質管理と効率性の重要性についても触れられています。

２．学修到達目標

・　地域資源のメタデータの構成について説明できる．

３．研究課題

・　地域資源のデジタルアーカイブのメタ情報の項目を考えてみなさい．そのうえで，それらの項目がなぜ必要なのか利用を考えて論述しなさい．
・　地域資源の価値を高め、知の増殖型サイクルを回すためのメタデータの役割は何ですか。
・　地域の多様な資源を体系化するために、どのようなメタデータの分類構成が必要ですか。
・　メタデータの付与作業を効率化するための具体的な工夫は何ですか？
・　地域資源の「有機的連鎖性」とは具体的にどのような意味ですか？

４．プレゼン資料

第７講　知の増殖型サイクルを支えるメタデータの構成

【AIプレゼン】

第７講　知の増殖型サイクルを支えるメタデータの構成

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第７講 　知の増殖型サイクルを支えるメタデータの構成

第８講　我が国におけるデジタルアーカイブ推進の方向性

久世　均（岐阜女子大学・教授）　

１．何を学ぶか

日本におけるデジタルアーカイブ推進の方向性に関する提言の要旨をまとめたものであり、平成29年4月に関係省庁等連絡会・実務者協議会から出されたものに基づいています。主な焦点は、文化の保存・継承に加え、二次利用や国内外への発信を可能にするためのデジタルアーカイブの重要性です。また、知的財産推進計画2015に基づき、アーカイブ間の連携や基盤整備を促進する必要性が示されており、観光、教育、防災など多様な分野での活用が目指されています。さらに、デジタルアーカイブの構築と活用を持続的なものとし、その便益を国民のものとすることで、社会的、文化的、経済的発展に貢献することが重要であると強調されています。この中で、デジタルアーカイブが場所や時間を超えた情報アクセスを可能にし、イノベーションを推進する基盤となる「デジタルアーカイブ社会」のイメージが紹介されています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブ社会について説明できる．
・　オープンなデジタルコンテンツの必要性について具体例を挙げて説明できる．

３．研究課題

・　デジタルコンテンツのオープン化と著作権はどうしても利害が衝突する．デジタルアーカイブ社会においてオープンデータ化はなぜ必要で，そのために著作権をどのように改正する必要があるかについて論述しなさい．
・　日本におけるデジタルアーカイブ推進の主な目的と社会的、経済的な意義は何ですか。
・　デジタルアーカイブの構築と利活用を促進するために、現在どのような課題がありますか。
・　アーカイブ推進における著作権の課題と法改正の方向性を述べなさい

４．プレゼン資料

第８講　我が国におけるデジタルアーカイブ推進の方向性

【AIプレゼン】

第８講　我が国におけるデジタルアーカイブ推進の方向性

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第８講 　我が国におけるデジタルアーカイブ推進の方向性

７．資料

我が国におけるデジタルアーカイブ推進の方向性

第９講　デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの構築、共有、活用のための指針を詳述しており、2017年4月に策定された「デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン」の主要な論点を解説しています。ガイドラインは、博物館や図書館だけでなく、大学、企業、官公庁など幅広い機関を対象としており、デジタル情報資源の整備と運用方法を報告しています。また、「デジタルアーカイブは構築して終わりではない」という考えに基づき、利用者ニーズへの対応や、Wikipediaを例にした利用者と一緒にアーカイブを育てていく仕組みの重要性を強調しています。さらに、「つなぎ役」（ハブ機能を持つ機関）や「成果物の還元」といった概念を通じて、国内のデジタルアーカイブ施策が欧米に比べて遅れている現状を踏まえ、今後の推進方向性や共通基盤の構築の必要性を示しています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブの構築・提供ついて説明できる．
・　アーカイブ機関が無理なくデータを整備・共有・連携できる共通基盤（プラットフォーム）の構築について，その機能を具体的に説明できる．

３．研究課題

・　活用する場合は，メタデータを共有することで，様々なアプリの提供，付加価値の追加等を通じて，活用を行い，その成果物を保存・共有領域に還元し，再資源化することも期待されると報告されている．そのためには，具体的に何をすることが必要になるか述べよ．
・　日本のデジタルアーカイブ推進において克服すべき現状の課題と解決策は何ですか。
・　産官学の多様な機関が連携して構築を目指す共通プラットフォームの役割は何ですか。
・　デジタルアーカイブの「消滅」を防ぐために、共通基盤にはどのような役割が求められますか？

４．プレゼン資料

第９講　デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン

【AIプレゼン】

第９講　デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第９講 　デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン

７．資料

デジタルアーカイブジャパン推進委員会及び実務者検討委員会
３か年総括報告書 我が国が目指すデジタルアーカイブ社会の実現に向けて

デジタルアーカイブの構築・共有・活用ガイドライン

第１０講　知的財産推進計画に見るデジタルアーカイブ

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

知的財産推進計画2017におけるデジタルアーカイブの位置づけと、その推進の必要性について論じています。文化資源の次世代への継承と新たな価値創造を目的として、分野ごとのデジタルアーカイブ構築に加え、分野横断的な連携の強化が重要視されています。今後の方向性として、各アーカイブ機関、連携を担う「つなぎ役」、そして国のそれぞれの役割が具体的に示されており、メタデータ整備や統合ポータルの構築が主要な課題とされています。また、2020年の東京オリンピック・パラリンピックに向け、デジタルアーカイブの日常的な活用と、コンテンツ創出基盤としての社会実現を目指すことが強調されています。

２．学修到達目標

・　知的財産推進計画を理解し説明できる．
・　新たな価値創造とデジタルアーカイブの構築について具体例を出して説明できる．

３．研究課題

・　知的財産推進計画とデジタルアーカイブとの関係を明確にして，知的財産計画の目的について論述しなさい．
・　知的財産推進計画においてデジタルアーカイブはどのような役割と目的を持っていますか。
・　デジタルアーカイブ構築で欧米諸国と比べ遅れている点は何か？
・　知的財産推進計画においてデジタルアーカイブの構築が重視される目的は何ですか。
・　デジタルアーカイブ構築における「つなぎ役」の具体的な役割は？

４．プレゼン資料

第１０講　知的財産推進計画に見るデジタルアーカイブ

【AIプレゼン】

第１０講　知的財産推進計画に見るデジタルアーカイブ

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１０講 　知的財産推進計画に見るデジタルアーカイブ

７．資料

知的財産推進計画

第１１講　地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

久世　均（岐阜女子大学・教授）　

１．何を学ぶか

地域資源デジタルアーカイブを活用した「知の増殖型サイクル」の形成に焦点を当てた講義の抜粋です。具体的には、知識基盤社会におけるデジタルアーカイブの有効活用により、地域課題の解決や新たな知の創造、そして地方創生イノベーションの創出を目指す大学の取り組みについて説明されています。特に、「飛騨高山匠の技」に関するデジタルアーカイブを事例として取り上げ、このサイクルを産業技術、歴史、観光、教育の各分野に適用する具体的な方法が詳細に論じられています。また、大学アーカイブの機能と役割についても触れられており、大学が知の拠点として果たすべき主導的な役割が強調されています。

２．学修到達目標

・　デジタルアーカイブと地域課題解決について説明できる．
・　地方創成イノベーションの創出について具体的に説明できる．

３．研究課題

・　飛騨高山匠の技デジタルアーカイブにより，地域の文化産業を振興するための方策を3つ挙げて論述しなさい．
・　デジタルアーカイブは地域課題解決と地方創生にどのように貢献するのか。
・　大学アーカイブの基本的な役割は何か？
・　デジタルアーカイブは地域課題の解決や地方創成にどのような役割を果たすか。
・　知の増殖型サイクルにおいて収集された情報はどのように新技術へ繋がるか。
・　匠の技をデジタル化することで、どのように雇用が生まれる？

４．プレゼン資料

第１１講　地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

【AIプレゼン】

第１１講　地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１１講 　地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

７．資料

地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

第１２講　知の拠点形成のための基盤整備　

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

岐阜女子大学が推進する地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点形成のための基盤整備事業について概説しています。具体的には、知識基盤社会において、大学独自の「知の増殖型サイクル」を活用し、地域の伝統文化産業の振興や観光資源の発掘といった地域課題の解決を目指す取り組みです。この事業は、飛騨高山の匠の技や郡上白山文化遺産をデジタルアーカイブ化し、その効果を社会経済的効果および意識的効果の測定を通じて定量的に分析する手法を確立しようとしています。また、デジタルアーカイブの活用を支える「サーチャー・アナリスト」や「コーディネータ」といった専門職の人材育成カリキュラム開発も重要な目標とされています。

２．学修到達目標

・　知識基盤社会とデジタルアーカイブの関係について説明できる．
・　知識循環型社会について具体的に説明できる．
・　地域課題の解決とデジタルアーカイブについて説明できる．

３．研究課題

・　大学が地域の知の拠点形成のための基盤整備に必要な要素は何か論述しなさい．
・　デジタルアーカイブは知識基盤社会においてどのような役割を果たし知を循環させるか。
・　知の増殖型サイクルは地域課題の解決と新たな価値創造にどう貢献するか。
・　地域の伝統文化を継承し振興するために大学が果たすべき役割は何か。
・　地域資源の「遺贈価値」や「威信価値」をどう測定するのか
・　飛騨高山の匠の技を次世代へ継承する具体的な手法は

４．プレゼン資料

第１２講　知の拠点形成のための基盤整備

【AIプレゼン】

第１２講　知の拠点形成のための基盤整備

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１２講 　知の拠点形成のための基盤整備

７．資料

地域資源デジタルアーカイブによる知の拠点の形成

第１３講　デジタルアーカイブにおける新たな評価法

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの評価方法と国際標準化という二つの主要なテーマを扱っています。まず、ヨーロッパで開発された「Impact Playbook」について詳細に解説しており、これは文化機関がデジタルアーカイブ事業の多様な価値を評価し共有するための共通言語として機能するガイドラインです。このプレイブックは「設計」「査定」「物語」「価値評価」の4段階から成り、特に「社会的インパクト」「経済的インパクト」など4つの「戦略的視点」と「有用性レンズ」「学習レンズ」など5つの「価値レンズ」を用いて評価を具体化します。次に、経済産業省が推進するデジタルアーカイブの利活用促進のための国際標準化の取り組みについて説明しており、これはISOにおいて「デジタルアーカイブにおける権利情報の記述と表示」に関する国際標準の開発が承認されたことに焦点を当てています。この標準化の目的は、ウェブサイトごとに異なり利用の障壁となっていた権利情報**の記載内容と表示位置を統一し、二次利用の活性化と日本文化の国際的な利用促進を図ることです。

２．学修到達目標

・　新たな評価法であるインパクト評価について具体的に説明できる．

３．研究課題

・　デジタルアーカイブの新しい評価について論述しなさい．
・　デジタルアーカイブの価値を多角的に測定するインパクト評価の意義と役割は何ですか。
・　評価モデルを構成する視点やレンズは具体的にどのような変化を捉えますか。
・　権利情報の国際標準化はデジタルアーカイブの利活用と信頼性にどう貢献しますか。
・　評価結果を「物語（ナラティブ）」にする利点を知りたい

４．プレゼン資料

第１３講　デジタルアーカイブにおける新たな評価法

【AIプレゼン】

第１３講　デジタルアーカイブにおける新たな評価法

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１３講 　デジタルアーカイブにおける新たな評価法

第１４講　デジタルアーカイブを活用した地域課題の解決手法

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

飛騨高山の「匠の技」という伝統文化産業が抱える後継者不足や海外展開などの地域課題に対し、デジタルアーカイブ（DA）を有効活用して解決策を確立するための研究について述べています。特に、新しい知を創造する独自の「知の増殖型サイクル」の手法を応用し、地域文化の創造を進めるデジタルアーカイブの新しい評価指標を提案しています。この評価指標は、住民の地域資源に対する認知度を定量的に分析するために、項目関連構造分析（IRS分析）を適用し、R-L表やそこから導出される注意係数および差異係数を用いて、広報や伝承方法を検証する論理的根拠を確立することを目指しています。本研究は、地域振興に資する伝統文化的事業の社会経済的効果および意識的効果を測定する実践的な取り組みとして、文部科学省の事業に採択されています。

２．学修到達目標

・　「知の増殖型サイクル」の手法による地域課題に実践的な解決方法を確立することについて説明できる．

３．研究課題

・　住民Ｒ（Resident）-地域資源Ｌ（Local Resources）認知度診断表から何がわかるか論述してみなさい．
・　デジタルアーカイブは地域課題を解決するためにどのような役割を果たしますか。
・　知の増殖型サイクルは地域資源の保存と活用にどう貢献しますか。
・　新しい評価指標は伝統文化の継承や財源確保をどのように支援しますか。
・　地域資源の社会的価値を測る「IRS分析」の仕組みを詳しく知りたい

４．プレゼン資料

第１４講　デジタルアーカイブを活用した地域課題の解決手法

【AIプレゼン】

第１４講　デジタルアーカイブを活用した地域課題の解決手法

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１４講 　デジタルアーカイブを活用した地域課題の解決手法

第１５講　首里城の復元とデジタルアーカイブの可能性

久世　均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

沖縄戦で多くが消失した首里城の復元プロセスにおいて、鎌倉芳太郎が戦前に収集し保存していた資料がいかに重要な役割を果たしたかを論じています。特に、鎌倉資料は、復元に不可欠な設計図や寸法を記した**『百浦添御殿普請付御絵図并御材木寸法記』などを含んでおり、資料の空白を埋めました。筆者は、この復元事例を「知の増殖型サイクル」に当てはめ、資料の保存が新たな文化資源や観光客増加、ひいては地域経済の活性化**につながることを示しています。また、この事例から、デジタルアーカイブの未来において、原資料と二次資料の「保存」がいかに重要であるかを提言しています。

２．学修到達目標

・　鎌倉芳太郎と首里城復元の過程で説明できる．
・　デジタルアーカイブという視点から鎌倉芳太郎資料集について説明できる．

３．研究課題

・　首里城の復元に鎌倉芳太郎の資料が重要であったかについてデジタルアーカイブの視点で論述しなさい．
・　鎌倉芳太郎が戦前に収集した資料は首里城の復元にどのような役割を果たしましたか。
・　首里城の復元プロセスは沖縄の文化資源や経済にどのような影響を与えましたか。
・　知の増殖型サイクルの視点から見たデジタルアーカイブの将来像とは何ですか。
・　首里城の取り壊しを救った鎌倉芳太郎と伊東忠太の活動について教えてください。

４．プレゼン資料

第１５講　首里城の復元とデジタルアーカイブの可能性

【AIプレゼン】

第１５講　首里城の復元とデジタルアーカイブの可能性

５．映像

【AI動画】

６．テキスト

第１５講 　首里城の復元とデジタルアーカイブの可能性

資料

公開講座：沖縄デジタルアーカイブセミナー

Ⅳ　課題

課題１

テーマ１からテーマ８の中で，興味を持った研究課題についてさらに詳しく調べA4用紙1ページにまとめよ．

課題２

テーマ９からテーマ１５の中で，興味を持った研究課題についてさらに詳しく調べA4用紙1ページにまとめよ．

Ⅴ　アドバイス

課題１解説

テキスト並びに参考文献を参考に論述しなさい．

課題２解説

テキスト並びに参考文献を参考に論述しなさい．

Ⅶ　テキスト

学校DX戦略コーディネータ概論【Ⅷ】

年表

１．年表

Ⅷ　タキソノミーテーブル（教育目標の分類体系：タキソノミー）

タキソノミーテーブル（教育目標の分類体系：タキソノミー）情報の管理と流通

 

※　AI動画並びにAIプレゼンは、テキストを　　　で分析し生成したものです。

【e-Learning】学校ＤX戦略コーディネータ概論【Ⅵ】 ～　データサイエンスから見える新たな学びの未来像　～

【概要】

国立教育政策研究所の白水始氏による「教員のための実践的データサイエンス入門」の第1講の講義録の一部であり、教育データサイエンスの基本と教育現場での応用について概説しています。講義では、教育データの定義や種類を整理し、データ活用が児童、教師、保護者にもたらす具体的なメリットの基盤が「学習過程の解明」にあることを説明しています。さらに、データサイエンスを構成する統計、機械学習、教育理論の3要素の重なりとして教育データサイエンスを構造化し、多層型支援（RTI）や教育付加価値評価システム（EVAAS）といった具体的な導入例を提示しています。最後に、EVAASの課題を教訓として、教育データサイエンスを健全に機能させるための目指すべき方向性（協働の重視、理論に基づく実践）と、避けるべき方向性（インセンティブによる管理など）について注意喚起を行っています。

【学修到達目標】

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。

第１講　データサイエンスとは何か

白水　始（国立教育政策研究所　初等中等教育研究部・部長、教育データサイエンスセンター・副センター長）

１．何を学ぶか

第１講では、教育現場の質向上につながるデータサイエンスの在り方について、その概要を紹介します。教育とは一人一人の児童生徒の学びと育ちを支える営みです。そこにデータやそれらの分析・可視化がどう役立つのか、そして、教育という人間の営みにデータサイエンスを導入する際の留意点は何かを考えます。

２．学修到達目標

①　一般的なデータサイエンスについて理解したうえで、教育のためのデータサイエンスの在り方を説明できる。
②　データサイエンスを支える統計と機械学習という二本の柱について、具体例をもとに説明できる。
③　本講座全体の流れを理解し、学習の見通しと動機づけを持つことができる。

３．課題

①　教育データと教育データサイエンスとは何か、本講座の例を結び付けて説明してください。
②　データサイエンスを教育に導入する際の留意点を述べてください。

４．プレゼン資料

第１講_データサイエンスとは何か

【AIプレゼン】

第１講　データサイエンスとは何か

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１講：データサイエンスとは何か

第２講　データの種類と収集方法

尾関 智恵（岐阜大学高等研究院航空宇宙生産技術開発センター・准教授）

１．何を学ぶか

教育現場におけるデータの重要性と、それらを活用した研究手法について詳述しています。主観的な経験を客観的な知見へと変換するために、統計学の役割やデジタル・アナログ情報の差異、さらには量的・質的データの使い分けが解説されています。また、データの測定基準となる4つの尺度や、観察、インタビュー、学習ログといった具体的な収集手段についても網羅されています。研究の質を担保するために不可欠な信頼性と妥当性の概念に加え、個人情報保護などの倫理的配慮についても注意を促しています。最終的に、適切なデータ収集が教育実践の改善サイクルを回すための強固な基盤になることを強調しています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第２講_データの種類と収集方法

【AIプレゼン】

第２講　データの種類と収集方法

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第２講_データの種類と収集方法

第３講　データの前処理とクリーニング

笹山和明（株式会社　村田製作所・情報科学アーキテクト）

１．何を学ぶか

データサイエンスにおいて分析の精度を左右するデータの前処理とクリーニングの重要性について解説しています。現実のデータに潜む欠損値や異常値を放置すると、誤った予測や分析結果を招くため、全体の工程の約8割を費やしてデータを整える必要があります。具体的な手法として、標準偏差や箱ひげ図を用いた外れ値の検出、不足した情報の補完、そして計算可能な形式へのデータ型変換や正規化などが挙げられています。最終的に、これらの作業は単なる作業ではなく、データの背景にある意味を正しく理解し、信頼性の高い結論を導き出すために不可欠なステップであると結論付けています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

【AIプレゼン】

第３講 　データの前処理とクリーニング

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第３講 データの前処理とクリーニング

第４講　データの可視化と探索的データ分析（EDA）

荒木貴之（日本経済大学/ 社会構想大学院大学・教授）

１．何を学ぶか

統計学者ジョン・テューキーが提唱した「探索的データ分析（EDA）」の重要性と実践的な手法を解説した講義です。数値の平均や分散だけでは捉えきれないデータの真の姿を、グラフ化などの可視化を通じて直感的に把握することの必要性を説いています。具体的には、アンスコムの例を用いて数値要約の限界を示し、ヒストグラムや箱ひげ図を活用して分布の形状や外れ値から価値ある情報を読み解く方法を紹介しています。さらに、相関関係と因果関係の混同や、データの分割によって傾向が逆転するシンプソンのパラドックスといった統計的な落とし穴についても警鐘を鳴らしています。最終的に、データ可視化は単なる資料作成の技術ではなく、複雑な事象の中に隠れたパターンや特異点を発見するための不可欠な視座であると結論付けています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第４講    データの可視化と探索的データ分析（EDA）

【AIプレゼン】

第４講　データの可視化と探索的データ分析（EDA）

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第４講　データの可視化と探索的データ分析（EDA）

第５講　統計学の基礎

尾関 智恵（岐阜大学高等研究院航空宇宙生産技術開発センター・准教授）

１．何を学ぶか

教育現場における統計学の基礎知識とその実践的な活用方法を体系的に解説したものです。平均値や標準偏差といったデータの要約手法から、ヒストグラム等を用いた視覚化の利点、さらに推計統計の根拠となる仮説検定の仕組みまでを網羅しています。単なる計算技術の習得ではなく、数値の背後にある学習者の実態を深く理解するための道具として統計を捉えている点が特徴です。また、サンプルの偏りや因果関係の解釈など、教育研究特有の留意事項についても慎重な議論がなされています。最終的には、データに基づいた客観的な根拠を持ちつつも、数値に振り回されない血の通った教育実践の重要性を説いています。。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第５講_統計学の基礎

【AIプレゼン】

第５講　統計学の基礎

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第５講_統計学の基礎

第６講　機械学習の基本概念

澤井進（岐阜女子大学・特任教授）

１．何を学ぶか

機械学習の基本概念とその教育現場への応用について解説しています。主な内容として、人間の脳機能に対応した教師あり学習、教師なし学習、強化学習という3つの枠組みを定義し、それぞれの仕組みを具体的な事例とともに紹介しています。また、モデルの精度を測るための評価指標や、精度低下を招く過学習とその対策についても詳しく述べられています。最終的には、データサイエンスが普及する未来において、教育者がデータリテラシーや倫理観を育む重要性を説く構成となっています。全体を通じて、AI技術を単なるツールとしてではなく、人間の知性と対比させながら深く理解することを促しています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第６講　機械学習の基本概念

【AIプレゼン】

第６講　機械学習の基本概念

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第６講　機械学習の基本概念

第７講　回帰分析と分類モデル

笹山和明（株式会社　村田製作所・情報科学アーキテクト）

１．何を学ぶか

回帰分析と分類モデルは、データサイエンスにおいて最も基本的かつ重要な予測手法です。これらは、データからパターンを抽出し、未知のデータに対して予測を行うためのモデルです。
回帰分析は、連続値の予測を目的とします。例えば、住宅の価格予測、気温の予測、売上高の予測などが典型的な例です。最も基本的な回帰手法は線形回帰です。線形回帰は、説明変数（特徴量）と目的変数（予測したい値）との間に線形関係があると仮定し、最小二乗法を用いてパラメータを推定します。モデルの式は、目的変数が説明変数の線形結合として表され、例えば「価格 = a × 面積 + b」といった形になります。回帰分析の結果からは、各説明変数の影響度や、予測値の範囲を理解することができます。
一方、分類モデルは、データをあらかじめ定められたカテゴリーに分類することを目的とします。
分類モデルにはさまざまな手法がありますが、代表的なものにロジスティック回帰や決定木があります。ロジスティック回帰は、線形回帰と似ていますが、出力を確率値（0から1の範囲）に変換するシグモイド関数を用います。これにより、あるデータが特定のクラスに属する確率を推定し、その確率に基づいてクラスを判定します。例えば、「このメールはスパムか？」という問いに対し、70%の確率でスパムと判定された場合、その結果をもとに分類します。
決定木は、特徴量の値に基づいてデータを分岐させていく木構造のモデルです。分岐の基準は情報利得やジニ不純度などの指標を用いて決定され、最終的に葉に到達したときにクラスを決定します。決定木は直感的に理解しやすく、特徴量の重要性も把握しやすいのが特徴です。
これらのモデルの性能評価には、正解率（Accuracy）だけでなく、再現率（Recall）、適合率（Precision）、F値なども用いられます。例えば、医療診断の場面では、見逃しを防ぐために再現率を重視することがあります。一方、スパムメール判定では、誤って正当なメールをスパムと判定しないことも重要であり、そのために適合率やF値を考慮します。
回帰分析と分類モデルは、どちらもデータの性質や目的に応じて適切に選択し、モデルの性能を評価・改善することが求められます。これらの理解は、実際のデータ分析や予測モデルの構築において不可欠です。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

【AIプレゼン】

第７講　 回帰分析と分類モデル

５．動画資料

【AI動画】

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６．テキスト

第７講 　回帰分析と分類モデル

第８講　クラスタリングと次元削減

小松尚登（滋賀大学・データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター・助教）

１．何を学ぶか

正解データが存在しない状況で情報の規則性を見出す教師なし学習の主要な手法であるクラスタリングと次元削減について解説しています。クラスタリングでは、データを類似度に基づいて分けるk-means法や、階層構造を可視化するデンドログラムを用いる手法が紹介されています。一方、次元削減については、データの分散が最大となる方向を抽出する主成分分析（PCA）や、複雑な構造に対応する非線形手法の重要性が説明されています。これらの技術はデータの可視化や前処理に有効ですが、分析結果の妥当性を判断するにはドメイン知識に基づく人間による確認が不可欠です。全体を通して、データの本質的な特徴を捉えるためのアルゴリズムの選択と、その適切な適用方法を学ぶ内容となっています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第８講　クラスタリングと次元削減

【AIプレゼン】

第８講　クラスタリングと次元削減

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第８講　クラスタリングと次元削減

第９講　データサイエンスにおけるプログラミング基礎

小松尚登（滋賀大学・データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター・助教）

１．何を学ぶか

データサイエンスの土台となるプログラミングの基礎概念と、特に多用される言語であるPythonの活用方法を解説しています。変数や型、条件分岐、繰り返し処理といった基本構文から、自作関数の定義、そして外部ライブラリを用いた高度なデータ分析手法までを網羅しています。具体的には、数値計算のNumPyやデータ管理のpandas、可視化を担うMatplotlibなどの主要ツールが紹介されています。さらに、効率的な開発のために生成AI（LLM）を補助として利用する現代的なアプローチについても言及しています。最終的には、実データの処理やグラフ作成を自ら実行できる実践的なスキルの習得を目指した構成となっています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第９講_データサイエンスにおけるプログラミング基礎 

【AIプレゼン】

第９講　データサイエンスにおけるプログラミング基礎

５．動画資料

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６．テキスト

第９講_データサイエンスにおけるプログラミング基礎

第１０講　自治体が実施する大規模学力・学習状況調査とその分析

山川喜葉(埼玉県教育局市町村支援部・義務教育指導課長)

１．何を学ぶか

埼玉県が実施する大規模な学力・学習状況調査の概要とその活用方法について解説しています。この調査はIRT（項目反応理論）を用いることで、単なる点数比較ではなく個々の学力の伸びを継続的に測定できる点が大きな特徴です。また、学力だけでなく非認知能力や学習方略も数値化し、それらが学力向上にどう影響するかを多角的に分析しています。令和6年度からはCBT（コンピュータ使用型テスト）を導入し、解答時間などの詳細なログに基づいた精緻な指導改善が可能となりました。収集されたデータは、教員の指導技術の向上や、各学校における具体的な学習支援策の検討に幅広く役立てられています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第１０講　自治体が実施する大規模学力・学習状況調査とその分析

【AIプレゼン】

第１０講　自治体が実施する大規模学力・学習状況調査とその分析

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１０講　自治体が実施する大規模学力・学習状況調査とその分析

第１１講　生成AIとELSIフレームワーク

芳賀高洋（岐阜聖徳学園大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタル教育におけるELSI（倫理的・法的・社会的課題）の重要性と、特に生成AIが抱える具体的な問題点を解説しています。AIは便利な反面、偏見の助長や著作権侵害、さらには環境負荷や情報格差といった多角的なリスクを伴うことが示されています。学校教育での利活用が進む中で、利用者は先入観を排して技術の特性を正しく理解し、ガイドラインに沿った運用を検討しなければなりません。また、AIの不適切な利用を防ぐためのジェイルブレイク対策や、現行法では不十分な権利関係の法整備の必要性についても触れられています。教育現場において科学技術を適切に発展させるため、多角的な視点から課題解決の指針を持つことを促す内容です。

２．学習到達目標

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。

４．プレゼン資料

第１１講　生成AIとELSIフレームワーク

【AIプレゼン】

第１１講　生成AIとELSIフレームワーク

５．映像資料

【AI動画】

６．資料

第１１講　生成AIとELSIフレームワーク

第１２講　データサイエンスの実践的応用例

成瀬喜則（富山大学・名誉教授・学長特命補佐）

１．何を学ぶか

現代社会の多様な領域で展開されているデータサイエンスの実践的な応用について概説しています。医療での早期診断支援や、行政における業務効率化、さらにマーケティングでの消費行動予測など、具体的な活用事例が幅広く紹介されています。特に教育分野においては、LMSを通じた個別最適化学習の実現や、生徒自身の課題解決能力を育むためのデジタル人材育成の重要性が説かれています。また、地域課題の解決に向けたDX推進やメタバースの活用といった最新の動向にも触れられています。最終的に本書は、複雑な社会課題に対してデータを基に戦略的な意思決定ができる人材を育てることが不可欠であると結論付けています。る。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第１２講　データサイエンスの実践的応用例

【AIプレゼン】

第１２講　データサイエンスの実践的応用例

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１２講　データサイエンスの実践的応用例

第１３講　データ可視化の高度な技術

荒木貴之（日本経済大学/ 社会構想大学院大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルヒューマニティーズにおける高度なデータ可視化技術とその応用について解説した講義テキストです。主に、人間関係や組織のつながりを構造化するネットワーク分析、位置情報と時間軸を組み合わせて地域課題を可視化するGIS（地理空間情報システム）、そして文化財を立体的に再現する3DアーカイブとVR技術の3点に焦点を当てています。具体的なツールとしてFlourishやKepler.glを紹介し、専門的なプログラミング技術がなくても高度な分析が可能であることを示しています。最終的には、データサイエンスの技術とリベラルアーツ（教養）の知見を融合させることで、目に見えない情報の文脈に新たな価値を見出す重要性を説いています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第１３講データ可視化の高度な技術

【AIプレゼン】

第１３講　データ可視化の高度な技術

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１３講　データ可視化の高度な技術

第１４講　AIと深層学習の基礎と応用

藤吉弘亘（中部大学ＡＩ数理データサイエンスセンター教授）

１．何を学ぶか

人工知能（AI）の歴史的変遷と、現代の主軸である深層学習の進化を詳しく解説したものです。1950年代の論理推論から始まり、知識ベースのシステムを経て、現在の大規模基盤モデルに至るまでの4つのブームを体系的にまとめています。具体例として、強化学習を用いたAlphaGoの仕組みや、文章生成を行うLLM（大規模言語モデル）の構造と限界が示されています。さらに、視覚情報を扱うVLMや、ロボットの動作制御まで統合したVLAといった最新技術についても言及されています。最終的に、AIが単なる計算機から、自ら考えて行動する汎用的なエージェントへと進化している現状を概観する内容となっています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

【AIプレゼン】

第１４講　AIと深層学習の基礎と応用

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１４講　AIと真相学習の基礎と応用

第１５講　データサイエンスの未来と教育への展望

澤井進（岐阜女子大学特任教授）

１．何を学ぶか

データサイエンスが現代社会にもたらす変革と、それに応じた教育の在り方について論じています。医療や交通といった幅広い産業での活用事例を紹介する一方で、学校現場におけるプログラミングや統計学の習得、さらには生成AIを用いた実践的な学習支援の重要性を強調しています。また、AIの普及に伴う倫理的課題やデータの偏りについても触れ、それらに対処するための法的知識や批判的思考力の必要性を説いています。最終的には、単なる技術習得に留まらず、データを基に主体的な意思決定ができる市民の育成を目指すべきだと結論付けています。

２．学修到達目標

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。

４．プレゼン資料

第１５講　データサイエンスの未来と教育への展望

【AIプレゼン】

第１５講　データサイエンスの未来と教育への展望

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１５講　データサイエンスの未来と教育への展望

 

全テキスト

学校DX戦略コーディネータ概論【Ⅵ】

 

※　AI動画並びにAIプレゼンは、テキストを　　　で分析し生成したものです。