2022 Fiscal Year Annual Research Report
数理・データサイエンス教育のためのデータ分析を訓練する数学教材の開発
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19K02746
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| Research Institution | Tsuyama National College of Technology |
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Principal Investigator |
松田 修 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (60342549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齋藤 純一 東京都立産業技術高等専門学校, ものづくり工学科, 教授 (00469579)
長水 壽寛 福井工業高等専門学校, 一般科目(自然系), 教授 (10259856)
山中 聡 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 講師 (20804066)
相場 大佑 福井工業高等専門学校, 一般科目(自然系), 准教授 (50735123)
中村 重之 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (80207878)
前澤 孝信 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 准教授 (90548398)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 数理・データサイエンス / データ分析 / 数学教材 / 数学教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI時代における科学技術者教育では，無駄を含む多種多様なデータから，潜在的に有益な情報を収集し，分析できるセンスを磨く訓練が必要となる．本研究で開発する数学教材は，『無駄を含むデータに対し，自ら推論した式を立て，適切に計算機を使ってその解を出し，その解とデータを数学的に分析する訓練を行なう』ものである．これは，すでに答えがある問題を解くという従来の数学教材とは大きく異なるもので，十代のための数理・データサイエンス教育の基礎を支える数学教材として開発を目指した．
本研究の研究課題の核心をなす基本的な問いは，「数学的知識・技能を活用して現実的な諸問題を解決する教育法とは何か」というもので，高水準の数学的リテラシー教育に関係する．我々はこれを，来るべき人工知能(AI)時代における数理・データサイエンス教育に繋げるために，『計算機に何をやらせるべきか，数学的に何に着目して，どう発想すべきか，ということを，常に学習者に意識させることができる教材とは何か？』というように定め，これを本研究の「問い」とした．
研究から得られた成果物は，数理・データサイエンス教育に関する教材開発研究会というHP（https://www.tsuyama-ct.ac.jp/matsuda/MDataScienceTM2/MDataSciTM2.html）を作り，そこに提示した．より具体的には，数学の実験実習教材が１４個，統計の教材が１５個，線形代数の教材が６個，微分積分の教材が１３個，基礎数学＆教養数学の教材が１０個，合計５２個である．また，実際の授業で使用するために，これらの教材をまとめた「数理・データサイエンスへの数学 推測・分析・解釈のセンスを養う 数学問題集」（p185）も印刷した．
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