数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
全体の170科目 履修・修了証申請のための要件 [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も各研究科の規則の範囲で履修できます。 [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。 [分野と志向] 多くの科目の中から履修科目を適切に選択するための2つの指標が示してあります。 分野区分 : A＝数理科目、B＝統計・データサイエンス科目、C＝情報・プログラミング科目 志向区分 : I＝一般科目、II＝アドバンスト科目、III＝目的志向科目（専門性が高い科目） 注意事項： （１）本プログラムは学部後期課程科目にのみ適用されます。教養学部前期課程における科目は対象とはなりません。 （２）2019年から本プログラムに多くの科目が加わりました。それらのいくつかは、2018年にも開設されていますが、本教育プログラムの対象科目
情報教育の教員向けの資料をまとめてみた
はじめに この４月から新学習指導要領でのカリキュラムが始まり、改定された教科書も公になりました。 TwitterなどのSNSでの教科書に対する反響を見て、割とIT産業界の方々も学校における情報分野の扱いに関心を持っていることを知りました。 そこで、数年間はそこそこ学校教育に近いところ（？）にいたので自分の中で知っている資料を雑多にまとめておこうと思い、この記事を書くことにしました。 まとめている情報はほとんど教員向けのものなので、教員という職業に興味がない人から見るとわかりにくいものも多いかもしれません。その点はご容赦ください。 一般企業で技術者として働いている方でも、これらの資料を見ることで、教える立場のことを考える良い機会になるかもしれません。 資料まとめ 高等学校共通科目「情報I」と「情報II」について無料でアクセスできる資料をまとめました。 資料名 概要 リンク
データサイエンスを学ぶには、そのための基礎として、数理系科目（解析・線形代数）、統計系科目（確率・統計）、情報技術系科目、プログラミング系科目を履修する必要があります。科目系統の説明はこちら このページでは、前期課程と後期課程の主要な科目を図示し、これらの科目間の関係を明らかにしています。さらに、機械学習・データマイニングをゴールとして、いくつかの履修パターンを示しています。 前期課程だけでも、後期課程からでも、大学院に入学してからでも、様々な方法でデータサイエンスを学ぶことができます。履修の参考にしてください。 以下の図は、それぞれの系統の主要な科目と、数理・情報教育研究センターが提供するデータサイエンス分野の科目を示しています。各講義からはより詳細な説明を表示します。 図中の科目名をクリックすると各科目の詳細な説明が表示されます。 開講時期：S 文科理科を問わない必修科目である。 前提
筆者は日本の大学の大学院で勉強していたおりに、ひょんなきっかけで「パーソナルコンピューターの父」と呼ばれるアラン・ケイ博士のグループに参加することとなり、1997年ごろから25年近く共同で研究・開発に携わるという幸運に恵まれた。その縁もあり、コンピューティングの歴史に関わった人々と直接触れる機会を多く持つことができた。 この経験から、筆者は「コンピューティングの歴史と進歩は関わってきた人々の人間臭い努力と協力、感情のぶつかり合いとせめぎ合いによって生み出されてきたものである」と身をもって感じることができた。 また、コンピューティングはプログラムを書く、ということだけではなく、心理学や生理学や社会学と深く関わっており、特にケイ博士が情熱を持っている教育が、人類にとって非常に重要であるという思想にも深く同意するようになった。 このような体験をもとに、この連載では、コンピューティングの発展に関わ
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
2022年4月に入学した高校生に適用される指導要領には、統計や機械学習といったデータサイエンスの理論に加えて、PythonやRで実装する指導も含まれるなど、教育現場では大きな変化が起きています。今回は、元高校教員で現在は校務ICTコンサルタントとして活動する保坂英之氏と、株式会社データミックスの講師である立川裕之氏が「教育DXの実態」について語りました。本記事では、学校の情報教育における教員不足や、画一的な教育が子どもたちにもたらす影響などを指摘します。 日本と比較されがちな「アメリカの学校教育」にも弱点はある 立川裕之氏（以下、立川）：私がちょっと気持ち悪いなと思うのが、教育はみんなが経験していますし、誰でも話しやすい分、いろんなことを自由に言えちゃいますし、特に何でもかんでもアメリカと比較して言及することが多いじゃないですか。 実はアメリカの学校教育って、弱点もあることは一部でよく知ら
国公立大学に加えて私立大学も幅広く利用する大学入学共通テストに「情報」が追加されたことは、大きなニュースとして取り上げられた。これにより、従来の5教科7科目が6教科8科目に変わる。「情報」の出題科目は、高等学校で共通必履修になった情報Ⅰだ。 多くの関係者は入試に「情報」が入ったことを歓迎している。高等学校では大学入試を見据え、情報Ⅰの指導に力を入れるようになるだろう。大学にとっては、情報Ⅰの内容をしっかり学習し、大学入学共通テストを受けて入学してくる学生は、これまでよりもリテラシーレベルが上がると期待できる。 国立大学の受験では実質必須 国立大学協会は、2024年度以降に実施する国立大学入試において、大学入学共通テストの「情報」を受験することを原則とする（図1）。このため、芸術系などの一部の専攻を除き、国立大学を受験するほとんどの受験生が「情報」の試験を受けることになりそうだ。河合塾の予想
前回に引き続き、人工知能の父の一人であるジョン・マッカーシーについて触れていこう。 マッカーシーは1950年代半ばに人工知能（Artificial Intelligence）という用語を考案し、「ダートマス会議」の中心人物として分野の発展に多く貢献した。 この時代以前にもサイバネティクスという言葉に代表される同様の分野の研究は行われていたのだが、マッカーシーは30歳前にしてここに新たな潮流をもたらす核となったわけである。 ジョン・マッカーシー ■マッカーシーとLisp マッカーシーは、コンピューティングの歴史に残る「知的な発明」を多く生み出した。彼が学生だった頃はコンピューターを専門の研究分野としていた人はもちろんいなかったわけだが、数学や科学の他分野で訓練を積んだ研究者たちが、培った知見や研究態度をコンピューティングの分野で発揮することによって、異なる考え方を含んだ豊かな土壌が生まれるこ
複素１変数の微積分 複素関数論は数学の様々な局面で使われるきわめて強力な理論である．本講義では複素数平面，複素関数の微分，複素関数の積分とコーシーの定理といった複素関数論の基礎について解説を行う． 主な内容は ◎複素数平面 ◎リーマン球面と1次分数変換 ◎ベキ級数 ◎複素関数の微分と積分 ・正則関数，コーシー・リーマン方程式，コーシーの積分定理 ◎コーシーの積分公式とその応用 ・ベキ級数展開，リウヴィルの定理，最大値原理，代数学の基本定理 ◎調和関数とポアソンの公式 ◎有理形関数 ・ローラン展開，孤立特異点，無限遠点 ◎留数 ・定積分への応用，ルーシェの定理，逆写像定理 複素解析学I-1 複素解析学I-2 複素解析学I-3 複素解析学I-4 複素解析学I-5 複素解析学I-6 複素解析学I-7 複素解析学I-8 複素解析学I-9 複素解析学I-10 複素解析学I-11 複素解析学I-12
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
情報教育に「地域格差」
情報教育に「地域格差」 ITやAIを学ぶ必修の「情報」科目で、専門の教員を一人も採用していない県が七つもある。 2020年2月号 BUSINESS ［特別寄稿］ by 中山 泰一（電気通信大学大学院情報理工学研究科教授） 大学入学共通テストの英語民間試験や記述式問題について、昨年大きな問題となった。見送りは妥当なものだったと思われるが、今後の入試で望まれる改革もある。その一つが情報科目からの出題だ。今、2025年の共通テストから、03年に高等学校で新設された教科「情報」の出題が検討されている。 「情報」は高校で必履修教科である。社会の変化によって情報の重要性が高まり、共通テストでの出題もそれに伴うものだ。だが、肝心の情報科の体制に、地域間で大きな隔たりがある。 「共通テスト」で出題方針 そもそも、なぜ理系だけでなくすべての生徒が「情報」を学ぶことが必要なのだろうか。 現代社会ではコンピュー
地域ブランドおよび企業ブランドの研究とコンサルティングを行う専門企業。ブランド戦略の理解・普及活動、戦略立案などを担当するほか、ブランド力を高めるためのPR、調査、テストマーケティング、コンサルティング、商標管理などを行っている。同社が1年ごとに発表する『地域ブランド調査』で紹介する都道府県魅力度ランキングは、毎年大きな話題を呼んでいる。地域ブランド調査2020、ブランド総合研究所ホームページ 企業版SDGsランキング ブランド総合研究所が地域に合った持続的な開発目標を明らかにしようと行った「企業版ＳＤＧｓ調査」。投資経験者、ビジネスマン、SDGs認知者、専業主婦、若年層などのステークホルダー1万500人にアンケートを実施。調査対象となった日本を代表する企業210社のSDGsへの取り組み全体を評価するとともに、各社のESG活動（「環境に配慮している」「地域に貢献している」など）20項目につ
コンピューティング史見聞録（14） ジェローム・ブルーナーと認知心理学革命 2024年4月1日コンピューティング史見聞録（13） 私的なジョン・マッカーシーのエピソード 2024年3月1日コンピューティング史見聞録（12） ジョン・マッカーシーの発想と発明 2024年2月1日コンピューティング史見聞録（11） ジョン・マッカーシーの人工知能研究 2024年1月4日コンピューティング史見聞録（10） ビューポインツ・ビデオ・アーカイブ 2023年12月1日コンピューティング史見聞録（9） J. C. R. リックライダーとSAGEシステム 2023年11月1日コンピューティング史見聞録（8） J. C. R. リックライダーの人となり 2023年10月2日コンピューティング史見聞録（7） マービン・ミンスキーと創造する心 2023年9月1日コンピューティング史見聞録（6） マービンミンスキー
東京大学で公開している情報分野のe-learning教材や授業ページを紹介しています。東京大学の教員が関わったコンテンツを中心にしていますが、一部、海外の著名なコンテンツも含めました。 情報分野の自習に際に活用してください。 以下は情報教育の俯瞰図です。下の方には数学・統計を含む基礎分野、上の方には応用分野が示されています。分野を示す長方形をクリックしてください。（教材を参照している分野はクリックできます。）
日本は情報教育の後進国なのか？豊福先生と教育でのICT活用とプログラミングについて考える - 小・中学生のための学研のプログラミングスクール「Gakken Tech Program」
文 星政明／写真 大野真人 小学生でもスマートフォンを持つ子どもが増えた日本。しかし、教育現場での「ICT」（Information and Communication Technology：情報通信技術のことでITとほぼ同義）活用は、OECD諸国（経済協力開発機構：日本やアメリカ、ヨーロッパなどの35か国が加盟）と比べて非常に遅れているそうです。そんな日本の現状と対策について、教育現場のICT化に取り組む豊福晋平 国際大学GLOCOM准教授・主幹研究員にお聞きしました。 Profile：豊福 晋平 国際大学GLOCOM（グローバル・コミュニケーション・センター）准教授・主幹研究員。1995年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程中退。専門は学校教育心理学、教育工学、学校経営、教育情報化。近年の研究テーマは教育情報化政策、学習者中心の ICT 環境、学校 Web ページを中心とした学校
令和７年度大学入学共通テスト 科目「情報I」の試作問題（試問）について｜ELDI事務局〜情報教育支援プラットフォーム〜
情報活用教育支援プラットフォーム「ELDI」事務局員の寺西です。 2022年9月1日、大学入試センターが、令和７年度大学入学者選抜に係る大学入学共通テスト に関する検討状況（PDF）についてを公表しました。 本資料内に、次の記述があります。 ３．出題方法・問題作成方針 新学習指導要領を踏まえた各教科・科目の問題作成の方向性について，大学 入試センターにおける専門の委員会等で検討し，令和４年 11 月９日目途に公表する予定です。その後，令和７年度共通テストの出題教科・科目の出題方法等及び問題作成方針を，令和５年６月までに公表します。 〇地理歴史，公民，数学，情報 科目構成が大きく変わる地理歴史，公民，数学と，新たに出題教科とし て設定される情報については，各出題科目の全体の構成がわかる試作問題（配点付き）を作成します。令和７年度共通テストの科目「情報I」の試作問題（試問）は、令和4年11月9
今回は前回言及したクロード・シャノンについて書いてみよう。時は少し戻り、第二次大戦前の話となる。 クロード・シャノンは1916年にミシガン州で生まれ育った。子供の頃から機械や電気を使った実験をして遊んでいたそうである。飛び級して地元の大学に16歳で入学し、1936年に電気工学と数学の二つの学士号を取って卒業した。極端な天才肌という感じではなかったようであるが、若い頃から非凡な才能を見せていたことは間違いない。 「ネズミ・ロボット」実験中のクロード・シャノン 詳しくは下記の「止まらぬ発明欲と後進の育成」参照 ■スイッチング回路を使った論理演算 その後MITの大学院に進学し、そこで「電気的なスイッチを使った回路で論理演算をする機械を作ることができる」というアイディアを”A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits“という題の修士論文とし
ＧＩＧＡスクール構想の実現 新学習指導要領における情報教育の充実 について 令和２年１２月 初等中等教育局 情報教育・外国語教育課 参考資料３ 「 「１人１台端末」ではない環境 「１人１台端末」の環境 一 斉 学 習 ・ 教師が電子黒板等を用いて説明し、 子供たちの興味関心意欲を 高めることはできる ・ 教師は授業中でも一人ひとりの反応を 把握できる → 子供たち一人ひとりの反応を踏まえた、 双方向型の一斉授業が可能に 個 別 学 習 ・ 全員が同時に同じ内容を学習する （一人一人の理解度等に 応じた学びは困難） ・ 各人が同時に別々の内容を学習できる ・ 各人の学習履歴が自動的に記録される → 一人ひとりの教育的ニーズや、 学習状況に応じた個別学習が可能に 協 働 学 習 ・ グループ発表ならば可能だが、 自分独自の意見は発信しにくい （積極的な子はいつも発表するが、 控えめな子は「お客
応用情報 確率過程 数理手法VI 工学部の数理手法VI（確率過程）の授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。 時系列解析 数理手法Ⅶ 工学部の数理手法Ⅶ（時系列解析）の授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。 多変量解析 統計データ解析Ⅱ 前期課程の統計データ解析Ⅱの授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。 機械学習・データマイニング データマイニング入門 理学部のデータマイニング入門（現在のデータマイニング概論）の授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。ノートブックはこちらから公開しています。 Binderで実行可能です。 Deep Learning基礎講座演習 東京大学で開催中のDeep Learning基礎講座のコンテンツ（ノートブック）を無償公開しています。 情報数理科学VII 教養学部の情報数理科学V
数理・データサイエンス関連教材 学部横断型プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」科目の中で、MIセンター教員が担当している講義を公開しています。現在11科目の講義映像、講義資料が公開されています。また、Special Lectureについてもご覧いただけます。 ［詳細］ 情報教育コンテンツリンク集 東京大学で公開している情報分野のコンテンツをまとめた情報教育コンテンツワンストップサービスです。 ［詳細］
-みんなのコードは、子供たちが次の世界を創る力を育む 次期学習指導要領の議論につながる取り組みを拡大します- 特定非営利活動法人みんなのコード（東京都港区、代表理事：利根川 裕太、以下みんなのコード）は、「子どもたちがデジタルの価値創造者となることで、次の世界を創っていく」をビジョンに掲げ、2015年の団体設立以来、小中高でのプログラミング教育等を中心に、情報教育の発展に向け活動してきました。2022年度に高校での「情報I」の開始に伴い、新学習指導要領が全校種で実施されましたが、さらにその先の情報教育のあり方について探究していく必要があると考え、本提言を発表いたします。 この提言を足がかりとして、全国の学校現場、先生方、教育行政、学識経験者、企業の方々と一丸となり「2030年代の情報教育のあり方」の議論を活性化していきます。 提言の背景 みんなのコードは、子供たちが生きるこれからの社会を描
データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、 地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など
【令和5年４月23日更新】2025年度（令和7年度）大学入試 大学入学共通テスト 教科「情報」（科目「情報I」）を課す大学 入学者選抜・入試要項・配点等の公表一覧｜ELDI事務局〜情報教育支援プラットフォーム〜
【令和5年４月23日更新】2025年度（令和7年度）大学入試 大学入学共通テスト 教科「情報」（科目「情報I」）を課す大学 入学者選抜・入試要項・配点等の公表一覧 ※本ページは適宜更新します。 はじめに情報教育支援プラットフォーム「ELDI」事務局員の寺西です。 本記事では、2025年度（令和７年度）大学入学共通テストにおいて、教科「情報」が必須、あるいは選択となる大学の一覧を掲載しています。学部・学科によって対応が異なる場合がありますので、詳しくは大学名にリンクした、各大学からの発表資料でご確認ください。 ※個別試験で教科「情報」を実施する大学についてはこちらの記事をご参照ください。 大学入学共通テストは「英数国理社”情”」の時代に国立大学の基本方針としてすでに発表されている通り、2022年4月から始まった高校新課程を履修する高校生（2022年4月段階での高校1年生から）が臨む2025年
touya on Twitter: "この東大のPython入門も無料公開。scikit-learnについても説明されている。ホントいいなあ Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: https://t.co/QdTY3ZjD2E https://t.co/qJn585a7hi"
この東大のPython入門も無料公開。scikit-learnについても説明されている。ホントいいなあ Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: https://t.co/QdTY3ZjD2E https://t.co/qJn585a7hi
1960年代のショートフィルムの一場面 詳しくは下記「マッカーシーのプロデュースによる恋愛ドラマ」参照 ■マッカーシーのプロデュースによる恋愛ドラマ 前回紹介したように、ジョン・マッカーシーは大型コンピューターを複数人が対話的に使う「タイム・シェアリング」という方式の考案者の一人でもある。彼との議論を通じて何人ものコンピューター設計者が実際のタイムシェアリングシステムに取り組み、1960年代には実際にタイムシェアリングを採用したコンピューター・システムがMITなどの大学で作られるようになった。ただ、マッカーシーはその先を行き、コンピューター・プログラムのデバッグ作業を対話的にできるようにする研究もした。その成果もさることながら、驚くべきことにコンピュータ・システムを作っただけではなく、そのシステムの利点を示すべく恋愛ドラマ仕立てのビデオを作ることに協力したのである。 “Ellis D. K
基礎 確率・統計 統計データ解析Ⅰ 前期課程の統計データ解析Ⅰの授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。 最適化 数理手法III（最適化） 工学部の数理手法III（最適化）の授業のビデオおよび講義スライドをOCWxから公開しています。 解析・線形代数 文科系のための線形代数・解析I 経済学部の文科系のための線形代数・解析Iの授業のビデオを公開しています。 MATLAB入門（インストール、基本的な使い方） MATLAB入門（行列演算） MATLAB入門（数式処理ｰ1） MATLAB入門（数式処理ｰ2） 行列について 行列の演算 行列と線形写像 線形空間 線形写像と連立一次方程式 線形写像と連立一次方程式（実習） 固有値・固有ベクトル 行列の対角化 文科系のための線形代数・解析II 経済学部の文科系のための線形代数・解析IIの授業のビデオを公開しています。 線形回帰と最小二
１ 現状及び背景 情報学はメタサイエンス（複数分野の科学に共通して必要な学問）として、すべての諸科学の基盤の一つと考えられ、また、市民の一人一人が情報技術に関する知識を背景として、情報社会の制度や情報倫理に関する見識を有していることが望まれる。 平成28年に公開した「情報学分野の参照基準」では、情報学のみならず、学術全般の専門課程に対する、メタサイエンスとしての情報学の基礎教育の記述を行い、さらに、初等中等教育から大学の教養教育に至る教育課程における情報教育について述べている。しかしそこでは、基本的な考え方のみを示しており、各教育段階におけるより詳細な情報教育の指針を与えることは重要な課題であった。 ２ 報告の内容 本報告では、初等中等教育、および高等教育における共通教育ならびに専門基礎教育までの各段階について、情報学のうちから何を学ぶことが望まれるかを検討し整理している。本報告は、情報教
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 --><!--株価検索 中⑤企画-->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"
情報教育 – 文京区議会議員かいづあつこのブログ
《 2022年末のご挨拶 》 「229,866人」 これは、今月１日現在の文京区の人口です。 私が初当選した2011年は192,990人（2011年12月1日現在）。... 丸11年経って、人口は3万6,876人増え、約23万人が、一人ひとり、それぞれの2022年の終わりを迎えようとしています。 . 年の始めには想像もしなかった、嬉しいこと、楽しいこと、悲しいこと、辛いこと・・・ 先々が見えなくなってしまったこと、光が差すような思いのこと・・・ 誰にも誰もが、色々あったと思います。 . 「大丈夫？」と聞かれ、 ときには、「大丈夫じゃない」と言えた今年でしたか？ 大丈夫じゃないのに、「大丈夫」と答えてしまう・・・ 大丈夫じゃないのは、自分の頑張りが足りない気がして、つい「大丈夫」・・・ 「大丈夫じゃない」と言ったところで、どうしようもないから、「大丈夫」・・・ 心配をかけることになって申し訳
河合塾教育研究開発部 「キミのミライ発見」担当 rikei-jinzai(a)kawai-juku.ac.jp ※(a)を@に変更してメールをお送りください。
【読書感想文】賀茂道子『ウォー・ギルト・プログラム：GHQ情報教育政策の実像』 - ゆったりたっぷりアーカイブス
「ウォー・ギルト・プログラム」とは 本書の特徴 ①米国の膨大な一次資料 ②「ウォー・ギルト・プログラム」の包括的な把握 ③「ウォー・ギルト・プログラム」の区分 ④「戦争の有罪性」 プログラムによって問われなかった国民と天皇の有罪性 読んだあとにいわゆる「WGIP」について思ったこと 参考文献 「ウォー・ギルト・インフォメーション・プログラム」（WGIP）は、右派論壇が日本人の戦後の歴史観を「自虐史観」や「GHQによる洗脳」と批判する際に持ち出すものとしてよく目にする。最近では都市伝説系YouTuberの動画でも、「WGIP」がカジュアルな仕方で取り上げられているのを目にしてわりと浸透してるなとショックだった*1。私自身は右派論壇が想定する「ウォー・ギルト・インフォメーション・プログラム」による洗脳には懐疑的だったが、そもそもそれがどのようなものなのかを知らなかった。そこで賀茂道子『ウォー・
情報教育に「地域格差」
情報教育に「地域格差」 ITやAIを学ぶ必修の「情報」科目で、専門の教員を一人も採用していない県が七つもある。 2020年2月号 BUSINESS ［特別寄稿］ by 中山 泰一（電気通信大学大学院情報理工学研究科教授） 大学入学共通テストの英語民間試験や記述式問題について、昨年大きな問題となった。見送りは妥当なものだったと思われるが、今後の入試で望まれる改革もある。その一つが情報科目からの出題だ。今、2025年の共通テストから、03年に高等学校で新設された教科「情報」の出題が検討されている。 「情報」は高校で必履修教科である。社会の変化によって情報の重要性が高まり、共通テストでの出題もそれに伴うものだ。だが、肝心の情報科の体制に、地域間で大きな隔たりがある。 「共通テスト」で出題方針 そもそも、なぜ理系だけでなくすべての生徒が「情報」を学ぶことが必要なのだろうか。 現代社会ではコンピュー
*Amazon.co.jp発送商品の注文額 ¥3,500以上は非会員も無料 無料体験はいつでもキャンセルできます。30日のプライム無料体験をぜひお試しください。
船井総合研究所 情報教育白書
「情報教育」「プログラミング教育」の市場規模・市場動向を調査したレポートです。 「子ども向けのプログラミング教室」 「中学生・高校生向けの情報Ⅰ・情報Ⅱ対応の学習塾・予備校・スクール」 「大学・専門学校の情報系学部学科」 「社会人向けのプログラミングスクール」 など、国内の個人向け情報教育各分野の市場規模・市場予測・動向をまとめています。 2025年大学入試への教科「情報」の活用。 新設される大学・専門学校の「情報系」の学部学科。 社会における、デジタル化・DXやプログラミング・AI・ビッグデータの浸透など、第四次産業革命に向けた様々な変革。 これらの礎となる日本の「情報教育」の全貌について解説します。 💡このような方にオススメ最新の情報教育・プログラミング教育の市場規模や市場動向について、専門コンサルタントの見解などビジネスに役に立つ情報とともに把握したい方 ✓ IR資料への活用や今
情報処理，Vol. 61， No. 8 「中高生の情報教育に関する支援活動 ―第82回全国大会を中心に―」 が刊行されました。 編集にあたって（和田 勉） http://id.nii.ac.jp/1001/00206056/ 中高生情報学研究コンテストの発展に期待する（喜連川優） http://id.nii.ac.jp/1001/00206057/ 中高生情報学研究コンテストの概要・意義・効果（萩谷昌己・中山泰一） http://id.nii.ac.jp/1001/00206058/ 中高生情報学研究コンテストの審査の様子（高岡詠子） http://id.nii.ac.jp/1001/00206059/ 中高生情報学研究コンテストの作品紹介（和田 勉） http://id.nii.ac.jp/1001/00206060/ 教員から見た中高生情報学研究コンテスト ―教科「情報」と「総合的な探
AI時代の情報教育 | RAD-IT21
京都大学 国際高等教育院 教授。 京都大学大学院 工学研究科 電気工学専攻 博士後期課程 研究指導認定退学、工学博士。専門分野はシステム工学、情報教育。 1. 前進しながらも課題の多い情報教育 新しい学習指導要領では小学校からプログラミングが取り入れられたり、現在は2科目から選択履修となっている高等学校での教科「情報」を必履修の情報 I と選択の II の二階建ての構成としたりするなど、情報教育の強化が示されています（平成29･30年改訂 学習指導要領）。大学レベルでは文部科学省が拠点校や協力校を選定するなどデータサイエンス教育の強化の取り組みも始まっています。 一方で、教育の実情に目を向けると、例えば 2003 年度に高等学校で普通必履修科目として導入されましたが、その後、この科目での未履修問題が発覚したり、必ずしも適切とは言えない教員配置が行われていたりなど、学習指導要領で意図し
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス教育プログラム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
データサイエンス履修の手引き概要 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
コンピューティング史見聞録（1） – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
学校でタブレット故障多発、情報教育に詳しい校長が後任の教育長へ：朝日新聞デジタル
教員の専門知識不足が深刻な、学校での情報教育 データサイエンス教育のカギを握るのは「ICT」の利活用
小学校から大学までつながる情報教育（3）――知識だけでは歯が立たない大学入学共通テスト
コンピューティング史見聞録（12）ジョン・マッカーシーの発想と発明 – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
数理・データサイエンス関連教材 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
SDGsへの取り組みの評価が高い企業ランキング2021、情報・教育／輸送／金融業界編【完全版】
コンピューターサイエンス – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
情報教育コンテンツリンク集 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
「AIプロンプトグランプリ」を日本情報教育学会が実施、大賞のAI活用方法に10万円
コンピューティング史見聞録（4）クロード・シャノンの発明遍歴 – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
【参考資料3】GIGAスクール構想の実現 新学習指導要領における情報教育の充実について
情報教育コンテンツリンク集 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
e-learning教材 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
2030年代の情報教育のあり方についての提言 - 特定非営利活動法人みんなのコード
リテラシーレベル教材 目次詳細 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
コンピューティング史見聞録（13）私的なジョン・マッカーシーのエピソード – 京都テキストラボ情報＆教育サイト
情報教育コンテンツリンク集 | 東京大学 数理・情報教育研究センター
報告「情報教育課程の設計指針―初等教育から高等教育まで」ポイント｜日本学術会議
バレンタイン禁止法可決ってホント？ 情報教育の大切さ：朝日新聞デジタル
（ひと）春日井優さん ５２歳で教員採用試験を受け直して高校の情報教育普及につとめる：朝日新聞デジタル
事例192東京都立町田高校/第14回全国高等学校情報教育研究会全国大会(大阪大会)
【イベント】三田図書館・情報学会第188回月例会「情報教育と学校図書館の結びつき：GIGAスクール構想を背景として」（7/30・オンライン）
第16回全国高等学校情報教育研究会全国大会（東京大会） | 全国高等学校情報教育研究会 |本 | 通販 | Amazon
中高生の情報教育に関する支援活動 ―第82回全国大会を中心に―