発展: 情報 II

情報 II のデータサイエンスでは、データから予測のための式(モデル)を作ります。文部科学省の教員研修用教材は、回帰と分類の違いを天気で説明しています。「明日の最高気温は何℃まで上がるか」と数を予測するのが回帰です。「今日より高いか低いか」を当てるのが分類です。

予測したい値を目的変数、予測に使う値を説明変数といいます。「情報 I」の教員研修用教材は、中古住宅の取引価格を、土地や床面積の広さから予測する例を挙げています。情報 II で学ぶ重回帰分析は、説明変数を 2 つ以上にして、いくつもの要因をまとめて扱う方法です。

式ができると、条件を変えたときの値を予測できます。どの要因がどれだけ値段に効いているかも、式から読み取れます。「情報 II」の教材は、スポーツの成績の評価や不動産の取引価格に予測モデルを使う分野が、次々に生まれていると紹介しています。

最初の一歩は、何が何に影響しそうかを図に描くことです。教材は、魚の骨のような形の特性要因図を使って、予測したい値と、その要因の候補を洗い出す演習から始めています。

情報システムの内容では、社会で動いているシステムのしくみを調べ、小さなシステムを設計して作ります。解説が例に挙げるものの 1 つが、スマートフォンの位置情報のシステムです。

スマートフォンは、GPS 衛星の電波だけでなく、携帯電話の基地局や、近くの無線 LAN の機器の情報も使って、自分の位置を求めます。これを地図の情報システム(GIS)と組み合わせると、道案内や近くの店の検索のようなサービスになります。いくつものシステムを組み合わせると、より便利なサービスが生まれます。

一方で、位置は大切な個人情報です。解説は、利用者が位置情報の利用を止められるオプトアウト方式などの制度や、システムの中での個人情報の扱い方も取り上げるよう求めています。

設計を表す図も学びます。流れ図のほかに、いくつかの処理が同時に進む様子を表す図や、ものの状態の移り変わりを表す図を、目的に合わせて使い分けます。たとえば信号機は、青・黄・赤の 3 つの状態が決まった順に移り変わる、と図に表せます。

コンテンツの内容では、文字・音声・静止画・動画を組み合わせた作品を、チームで制作して発信します。作って終わりではなく、発信した後に評価して直すところまでが学習です。

解説は、Web 上のアンケートやアクセスの記録から数で評価し、コンテンツを改善する例を挙げています。たとえば文化祭の紹介ページで、多くの人が最初の画面だけ見て閉じていたとします。知りたい情報が見つからなかったのなら、日程や地図をページの最初に移す、といった直し方が考えられます。

直した後も、もう一度記録を見て効果を確かめます。計画・実行・評価・改善をくり返す PDCA サイクルで、数字を根拠に直すのがこの内容の特徴です。評価の基準を段階ごとに表にしたルーブリックを使い、自分たちの作品を評価する方法も学びます。