新・上級C

学習指導案

■単元名
新・上級Cコース　Unit9　データサイエンスの初歩

■単元の学習目標
タイタニック号の乗船者のデータから情報を導き出す。

■テーマ選定の理由
ビッグデータから数学、統計学、計算機科学を駆使して、意味のある情報、法則、現象間の関連姓などを導き出し、新たな価値をもたらすデータサイエンスの分野が注目を浴びている。実際のデータから情報を導き出す経験は将来役に立つと期待される。

■単元の学習計画
カリキュラム
タイタニック号からの生還　Unit9　60分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
PythonのライブラリであるPandas、Seabornなどを使って簡単なデータの処理ができる。

■応用・発展
他のデータを使って、そこから意味のある情報を引き出してみる。

学習指導案

■単元名
新・上級Cコース　Unit10-12　AIの初歩

■単元の学習目標
AIの初歩として回帰、分類、クラスタリングについて学ぶ。

■テーマ選定の理由
AIが様々な分野で活用されるようになってくると、その中の仕組みをある程度は知っておいた方が良いと考えられる。しかしながら、多くの生徒にとって、その機会は少ない。ここでは、AIの初歩的なテーマとして、回帰、分類、クラスタリングの3つに焦点を当て、その原理を学び仕組みを理解する。

■単元の学習計画
カリキュラム
AI（人工知能）研究の歴史　Unit10　60分
回帰
分類　Unit11　60分
クラスタリング　Unit12　60分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
回帰について理解している。
分類について理解している。
クラスタリングについて理解している。

■応用・発展
ディープラーニングなどのAIの最先端技術について調べてみる。

学習指導案

■単元名
新・上級Cコース　Unit5-8　主成分分析

■単元の学習目標
主成分分析について学ぶ。
分散と共分散にについて学ぶ。
基底変換と座標変換について学ぶ。
分散共分散行列の固有値問題について学ぶ。
アイリスのデータセットで主成分分析を行ってみる。
乳がんのデータセットで主成分分析を行ってみる。

■テーマ選定の理由
高次元のデータセットの次元削減が行える主成分分析はデータサイエンスの基礎知識として重要である。その中身を理解することにより、今後のデータサイエンスやAIの学習をスムーズに進められるようにする。

■単元の学習計画
カリキュラム
主成分分析 分散と共分散など　Unit5　60分
主成分分析 基底変換と座標変換など　Unit6　60分
主成分分析 分散共分散行列の固有値問題など　Unit7　60分
主成分分析 乳がんのデータセットの主成分分析など　Unit8　60分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
主成分分析について理解している。
簡単なデータセットの主成分分析を行うことができる。

■応用・発展
様々なデータセットで主成分分析を行ってみる。