気象と飲食を主題としたデータ分析実践学習プログラムの構築と電子教材の開発

• 研究課題/領域番号: 21K02894
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分09080:科学教育関連
• 研究機関: 国際高等専門学校
• 研究代表者: 今澤 明男 国際高等専門学校, 国際理工学科, 客員教授 (20148141)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 気象データ / 飲食データ / 相関分析 / 時系列分析 / データ分析教材 / 気象統計 / 時系列データ / データ品質 / データ分析 / 電子教材 / 社会人学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、現実のデータを用いた演習を中心とする体系化されたデータ分析実践学習プログラムを構築し、社会人が効率的に学べる電子教材にする。ここでデータ分析実践学習とは、分析技術を効果的に用いて対象の本質に洞察力を持って迫り目的の情報を導出する過程と、その際の問題点ならびに問題解決方法について学ぶことである。本研究では、日本の気象と飲食のデータを分析対象と定め、データに内在するパターンや法則、それらを導出する適切な方法、導出の際の問題点と対処を明らかにし、体系的に整理して教材化する。教材は解析環境とシームレスに連結し、データを内蔵し、学習者が対話的に学べるものにして効率的学習実現を目指す。

研究実績の概要

前年度は国内各観測地点の気温データ（毎時の気温、毎日の平均気温、毎月の平均気温、毎年の平均気温）および各観測地点の位置データ（緯度、経度、標高）に関して、データに内在するパターンの抽出を行ったが、当年度はこれに降水量データ（毎時間の降水量、毎日の降水量、毎月の降水量、毎年の降水量）を加えたパターン抽出を行った。また、前年度は一時点のデータ、すなわちトランザクションデータの分析が主であったが、気象データが元来時系列データであることを踏まえ、時系列分析の学習への適用について検討した。具体的には、気温データならびに降水量データを対象に自己回帰移動平均モデルを用いて実際の分析を行い、時系列分析のやり方とともに根本にある概念を理解するための教材について目途をつけた。特に、時系列分析適用の妥当性ならびに前処理について、視覚および統計量の両面からどのような学習が可能か検討を行った。ただし、予定していた気象データと飲食データの関係についての教材の検討は完了しなかった。
一方、気象データベースと解析用ソフトウェアとの間をシームレスにつなぐために、簡単な操作でデータベースから解析対象とするデータを抜き出して解析用ソフトウェアでの分析に適した形式に整えるパーソナルコンピュータ用アプリの設計を行い、プロトタイプを実装した。具体的には、データの種類（気温、降水量など）と観測間隔（毎時、毎日、毎月、毎年）と期間（開始時点と終了時点）と観測地点をマウス操作で指定すると、対応したデータのファイルが解析ソフトでの解析に適した形式で作成されるパーソナルコンピュータ用アプリである。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

研究当初、気象データをトランザクションデータとしてとらえて分析することだけを考えていたが、気象データの特性を活かして時系列データとして分析することも主要学習内容に加えることにした。そのため、当年度は気象データの時系列分析の検討について時間を割いた。その影響もあり、飲食と気象との関連についての分析が完了できなかった。その一方で、気象データベースと解析用ソフトウェアとの間をシームレスにつなぐパーソナルコンピュータ用アプリについては、プロトタイプの設計が予定より早くでき、実装もできた。したがって、全体として進捗はやや遅れているレベルと考える。

今後の研究の推進方策

気象と飲食との関係についてのデータに基づいた検討は引き続き行い完了させる。また、気象データベースと解析用ソフトウェアとの間をシームレスにつなぐパーソナルコンピュータ用アプリのプロトタイプの実装が終わったので、これについて検討を行い、結果を最終設計に活かし、最終の実装を行う。その一方で、教材の構成について詰めを行い、教材を作り上げる。さらに、これらの成果について研究発表を行い、外部からのフィードバックを得る。