Development of mathematics teaching materials for training data analysis for mathematics and data science education

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K02746
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09040:Education on school subjects and primary/secondary education-related
• Research Institution: Tsuyama National College of Technology
• Principal Investigator: Matsuda Osamu 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (60342549)
• 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)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 数理・データサイエンス / データ分析 / 数学教育 / 数学的リテラシー

Outline of Final Research Achievements

The mathematics material developed in this study "trains students to formulate their own inferences on wasteful data, to properly use computers to find solutions, and to mathematically analyze solutions and data." It is "to do".
The results of the research were published on the website of the Study Group for the Development of Teaching Materials for Mathematics and Data Science Education. Specifically, 14 teaching materials for experimental mathematics, 15 teaching materials for statistics, 6 teaching materials for linear algebra, 13 teaching materials for calculus, and 10 teaching materials for basic mathematics and liberal arts mathematics. There are 52 teaching materials in all. In addition, I printed "Mathematics for Mathematics and Data Science: Developing a Sense of Reasoning, Analysis, and Interpretation: Math Exercises" (p185) for use in the actual classroom.

Free Research Field

数学教育

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

私達は，現実世界において，日々，無駄を含む多種多様なデータから価値を見出す作業を繰り返して生活している．そして，日常生活においては，この作業をほとんど直感的に済ませている．しかし，科学技術者教育においては，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，分析する作業を，数学的に訓練する必要がある．それにも関わらず，これまでそのような教材がなかったことは事実である．我々の研究から提供された新しい数学教材は，今後の数学教育において必要不可欠となるものと考えている．