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第11回スキル養成講座 講義スライド
- 2. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 2 ⽬次 1. 本校の統計教育 2. コンテストへの参加 3. 今後のねらい 4. 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 3. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 3 講義担当者の紹介 ⼩森 晴菜（こもり はるな） • 2015年 慶應義塾湘南藤沢⾼等部卒業 • 2019年 慶應義塾⼤学理⼯学部(管理⼯学科)卒業 • 2021年 同⼤学院理⼯学研究科修了 現在、慶應義塾湘南藤沢中等部・⾼等部数学科教諭として勤務 趣味：プロ野球、ジャニーズ、お笑い はじめに
- 4. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 4 ⽬次 1. 本校の統計教育 2. コンテストへの参加 3. 今後のねらい 4. 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 5. 5 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 中学1・2年 「統計グラフ コンクール」 ⾼校数学 「場合の数と確率」 「データの分析」 「確率分布と統計的な推測」 ⾼校３年選択必修 「データ科学」 社会科 数学科 数学科 ⒈ 本校の統計教育 統計教育の流れ
- 6. 6 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 この図を使って⾃⼰紹介をさせる → 初回授業で飽きさせない → ⼿取り早く理解させるい ⒈ 本校の統計教育 授業事例 ①⾼校1年 数学A
- 7. ⒈ 本校の統計教育 7 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 数学クロスワード → 導⼊部分のまとめ → オンライン授業の モチベーション 授業事例 ②⾼校2年 数学Ⅱb
- 8. 8 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ü ⾼校３年⽣の選択必修科⽬ ü R⾔語を⽤いてデータを分析 ü １回あたり100分間、全15回前後 ü 受講者は昨年度20名 ⒈ 本校の統計教育 ⾼校3年選択授業「データ科学」
- 9. 9 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 データビジネス創造コンテスト 和歌⼭県データ利活⽤コンペティション 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ 9⽉ 10⽉ 11⽉ 12⽉ 1⽉ 2~3 ⽉ Rの 基本 操作 多変量 解析 コンテストの準備 ・研究発表 重回帰分析 判別分析 クラスター 分析 主成分分析 ⒈ 本校の統計教育 ⾼校3年選択授業「データ科学」
- 10. 10 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 コンテストへの参加を必須課題にしている 2022年度実績 A. 第15回 データビジネス創造コンテスト 10名 B. 第6回 和歌⼭県データ利活⽤コンペティション 10名 ※ 統計データ分析コンペティション2022には不参加 ⒈ 本校の統計教育 ⾼校3年選択授業「データ科学」
- 11. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 11 ⽬次 1. 本校の統計教育 2. コンテストへの参加 3. 今後のねらい 4. 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 12. 12 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ◎学⽣・社会⼈コンシェルジュの指導あり △⼤学⽣・院⽣のチームが多い （⾼校⽣増えてきた） 貸与データあり プレゼンテーション形式 https://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/dig15/ ⒉ コンテストへの参加 データビジネス創造コンテスト https://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/dig13/
- 13. 13 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ◎⾼校⽣チームの参加数が多い ◎受講者にとって時期が良い（10⽉エントリー、12⽉審査会） △テーマは決まっていながら貸与データがないため、 参加をするにはある程度のスキルが必要 https://datarikatsuyou.pref.wakayama.jp/jinzai/competition/ ⒉ コンテストへの参加 和歌⼭県データ利活⽤コンペティション 貸与データなし プレゼンテーション形式
- 14. 14 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ◎分析結果を論⽂に仕上げるスキルまで⾝に付く △⾼校⽣は論⽂形式よりもプレゼン形式を好む傾向に ある…？ https://www.nstac.go.jp/statcompe/ 2021年度は受賞者多数 ⒉ コンテストへの参加 統計データ分析コンペティション 2022年度は参加者ゼロ 論⽂形式 貸与データなし
- 15. 15 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 第13回 「モビリティデータが創るSmart City 〜スマートモビリティが⽀える未来の⽣活〜」 • SmaEva〜モビリティデータでハザードマップを作る〜 第15回 「寿命100歳時代を⽣き抜く知恵〜疾病予防と病後の 幸せな⽣活〜」 • 福やく−服薬週間を定着させるアプリ− ⒉ コンテストへの参加 受賞報告（DIG） ⾼校⽣部⾨賞受賞 最優秀賞受賞
- 16. 16 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 第13回 データビジネス創造コンテスト 最優秀賞 独⾃性 ビジネス有効性 公益性 データ分析⼒ ⾼校⽣らしさ ⒉ コンテストへの参加 受賞報告
- 17. 17 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 第15回 データビジネス創造コンテスト ⾼校⽣部⾨賞 独⾃性 ビジネス有効性 公益性 データ分析⼒ ⾼校⽣らしさ ⒉ コンテストへの参加 受賞報告
- 18. 18 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 第６回 和歌⼭県データ利活⽤コンペティション NTT⻄⽇本賞 「⼈⼝減少社会における⼈や企業をひきつける 地域づくり」 • ⾕⼾地域を鬱病療養地に ⒉ コンテストへの参加 受賞報告（DIG以外） 独⾃性 公益性 データ分析⼒ ⾼校⽣らしさ
- 19. 19 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 • Rの使い⽅を理解できないままコンペに臨むことになり, やりたいデータ処理ができなかった • 夏休みに先⽣に質問をしながら取り組めばよかった • 他のチームがクラスター分析を使った発表をしていた, ああいったものができればよかった ⽣徒の声 ⒉ コンテストへの参加 昨年度の反省
- 20. 20 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 • 「詰め込み型」中⼼の授業を展開してしまった • コンテストへの準備に時間をかけすぎ、好きなデータを ⾃由に分析する時間が確保できなかった • 多くの履修者が希望していたスポーツデータの分析に 着⼿できなかった 担当者の反省 昨年度の反省 ⒉ コンテストへの参加
- 21. 21 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 • ⾼校⽣ならではの発想やアプローチは必要不可⽋ （⼤学⽣の下位互換にならないように） • 他教科の教員にも⾒てもらえる強みを活かす • ⾼校⽣でデータ分析のスキルが備わっていると強い （⼤学⽣は質の⾼さ勝負でもある） ⒉ コンテストへの参加 DIG⼊賞への道 担当者視点
- 22. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 22 ⽬次 1. 本校の統計教育 2. コンテストへの参加 3. 今後のねらい 4. 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 24. 24 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 データビジネス創造コンテスト 和歌⼭県データ利活⽤コンペティション 統計データ分析コンテスト 中⾼⽣スポーツデータ解析コンペティション Rの 基本 操作 多変量 解析 コンテストの準備 ・研究発表 ・⾃主研究 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ 9⽉ 10⽉ 11⽉ 12⽉ 1⽉ 2~3⽉ ２回⽬ １回⽬ ⼀貫校教育のねらい ⒊ 今後のねらい
- 25. 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 25 ⽬次 1. 本校の統計教育 2. コンテストへの参加 3. 今後のねらい 4. 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 26. スポーツデータで学ぶ多変量解析 26 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 野球は「データの宝庫」 • 勝敗に影響を及ぼす因⼦はなにか • シーズン記録更新はどこまで可能か • 両リーグDH制を導⼊した場合のシミュレーション 野⼿のシーズン成績に対する年俸の推定 （年俸に⾒合っていない活躍をしている選⼿は？） 私が⾼校⽣のときにトライしたテーマ ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 28. アイドルのデータで学ぶ多変量解析 28 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ⼤学の必修科⽬の実験課題 （理⼯学部管理⼯学科3年） ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 • 量的変数 5種類以上(?) • 質的変数 1種類 • データ30件以上(?) 上記の条件を満たすデータを作成し、 主成分分析・クラスター分析をしなさ い。
- 29. アイドルのデータで学ぶ多変量解析 29 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 2017.06 デビュー後10年以上の グループを対象に主成分分析 ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 • TVレギュラー本数 • ラジオレギュラー本数 • CM本数 • ドラマ出演本数 • 映画出演本数 • 舞台出演本数 • 主演として出演している本数 • メンバーカラー（質的変数） ※あくまでも個⼈の⾒解です
- 30. アイドルのデータで学ぶ多変量解析 30 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 2017.06 デビュー後10年以上の グループを対象にクラスター分析 • TVレギュラー本数 • ラジオレギュラー本数 • CM本数 • ドラマ出演本数 • 映画出演本数 • 舞台出演本数 • 主演として出演している本数 • メンバーカラー（質的変数） ※あくまでも個⼈の⾒解です
- 31. アイドルのデータで学ぶ多変量解析 31 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 2022.10 Kis-My-Ft2まで ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 2023.05 Kis-My-Ft2まで Hey! Say! JUMP Kis-My- Ft2 レ ギ # ラ % 多 関 ジ ャ ニ ∞ マルチに 活躍 アイドル 多才 アイドル レ ギ # ラ % 多 TV多め マルチに活躍 アイドル 多才 アイドル マルチに 活躍 アイドル ※あくまでも個⼈の⾒解です
- 32. アイドルのデータで学ぶ多変量解析 32 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 2023.05 ジャニーズWESTまで 2023.05 Kis-My-Ft2まで レ ギ # ラ % 多 TV多め マルチに活躍 アイドル 多才 アイドル マルチに 活躍 アイドル レ ギ # ラ % 多 TV多め マルチに活躍 アイドル 多才 アイドル マルチに 活躍 アイドル 主 演 ア イ ド ル ※あくまでも個⼈の⾒解です
- 33. お笑いデータで学ぶ多変量解析 33 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 昨今は「賞レース」が話題になりやすい • ⾼得点を叩き出すには？ • どのようなネタを披露したら「⽖痕」を残せる？ • どの賞レースの影響⼒が⼤きい？ • 「漫才か漫才じゃないか論争」を分析するために 必要な尺度とは？ ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析
- 34. 34 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 お笑いデータで学ぶ多変量解析 2023.05 THE SECOND 1×2+2×27+3×71 =269 点 ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 ⽣徒が持ってきてくれた 資料より抜粋
- 35. 35 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 お笑いデータで学ぶ多変量解析 準決勝 第2戦 囲碁将棋vsギャロップ 囲碁将棋 ギャロップ どちらを勝者にすべき？ 1×0+2×16+3×84 =284 点 1×2+2×12+3×86 =284 点 ⒋ 好きなデータで学ぶ多変量解析 ⽣徒が持ってきてくれた 資料より抜粋
- 36. 今後の⽬標 36 第11回スキル養成講座 DIG⼊賞への道 #2 • コンペで勝てるような発表を研究しつつ、⾃由度の⾼い データ分析の授業 • 詰め込み型から「⾃らスキルを獲得しにいく」授業へ • 教科横断をした総合的な指導 • ⾼校1・2年⽣にコンテストの存在をアピール （スポーツデータ解析コンペ中⼼に） • R以外のツールを導⼊することも検討 おわりに