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  1. 学内刊行物
  2. 放送大学研究年報
  3. 第39号(2021)

大学生を対象としたデータサイエンスに関する 数学的基礎能力の測定とニーズ及び影響要因の調査

https://ouj.repo.nii.ac.jp/records/8697
https://ouj.repo.nii.ac.jp/records/8697
1f5779f0-d149-483a-8558-2c9bb7671726
名前 / ファイル ライセンス アクション
39_05.pdf 39_05 (3.5 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2022-04-13
タイトル
タイトル 大学生を対象としたデータサイエンスに関する 数学的基礎能力の測定とニーズ及び影響要因の調査
タイトル
タイトル Survey on Mathematical Basic Ability by Testing Related to Data Science, Its factors and Needs Targeting at Universitiesʼ Students
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データサイエンス
キーワード
主題Scheme Other
主題 リメディアル教育
キーワード
主題Scheme Other
主題 数学教育
キーワード
主題Scheme Other
主題 情報教育
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 data science
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 remedial education
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 mathematics education
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 information education
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 辻 , 靖彦

× 辻 , 靖彦

WEKO 12102

辻 , 靖彦

ja-Kana ツジ, ヤスヒコ

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秋葉, 広人

× 秋葉, 広人

WEKO 12103

秋葉, 広人

ja-Kana アキバ, ヒロト

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芝崎, 順司

× 芝崎, 順司

WEKO 12104

芝崎, 順司

ja-Kana シバサキ, ジュンジ

Search repository
TSUJI, Yasuhiko

× TSUJI, Yasuhiko

WEKO 12105

en TSUJI, Yasuhiko

Search repository
AKIBA, Hiroto

× AKIBA, Hiroto

WEKO 12106

en AKIBA, Hiroto

Search repository
SHIBASAKI, Junji

× SHIBASAKI, Junji

WEKO 12107

en SHIBASAKI, Junji

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 放送大学で配信中のデータサイエンス(DS)のモデルカリキュラム準拠のリテラシー教材を利用した学習が充分に効果を上げるためには、その学習内容を理解するために必要な高等学校卒業レベルの「数学」や「情報」科目で扱う学習内容を修得していることが前提となる。そこで本論文では、データサイエンス教育における基礎学力の把握及び影響要因とニーズ調査のために、データサイエンス分野のリメディアルチェックテストとアンケートを開発し、2つの大学の1年生計140名を対象に実施した。その結果、DSに関連する高校数学のリメディアル分野において学生のつまずきやすい事項が示唆されると共に、DSに関連する高校数学の科目や単元の受講が一部に留まっている現状、そしてDSスキルへのニーズとDS関連用語の理解度の実情が明らかになった。さらに、テストの正答率と調査項目の関連性を調べた結果、数学Ⅱと数学B、そしてDSに関連する数学Ⅰの「データの分析」、数学Aの「場合の数と確率」、数学Bの「確率分布と統計的な推測」の単元を履修した学生、そしてプレゼンテーションソフトと表計算ソフトを学校で習った学生の正答率が有意に高く、これらの事項がDSに関する数学的基礎能力の向上と関連のある可能性が示唆された。
抄録(英)
言語 en
値 In order to learn effectively using literacy teaching materials based on the data science model curriculum being distributed at the Open University of Japan, high school graduation-level “math” and “information” are required to understand the learning content It is assumed that you have mastered the learning content to be dealt with in the subject. Therefore, in this paper, we developed a remedial check test and a questionnaire in the field of data science in order to understand basic academic ability in data science education and to investigate influential factors and needs, and conducted it for a total of 140 first-year students from two universities. As a result, it is suggested that students are likely to trip over in the field of high school mathematics remedial related to DS, and the current situation that only some high school mathematics subjects and units related to DS are taken, and DS skills The actual situation of needs and understanding of DS-related terms was clarified. Furthermore, as a result of investigating the relationship between the correct answer rate of the test and the survey items, “Analysis of data” of Mathematics II and Mathematics B, and DS-related Mathematics I, “Number and probability of cases” of Mathematics A, and Mathematics B The percentage of correct answers for students who took the unit of “Probability Distribution and Statistical Guess” and those who learned presentation software and table calculation software at school was significantly high, and these items improved the mathematical basic ability regarding DS.
書誌情報 放送大学研究年報
en : Journal of The Open University of Japan

巻 39, p. 55-66, 発行日 2022-03-25
出版者
出版者 放送大学
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0911-4505
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10019636
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Ver.1 2023-06-20 16:00:09.702151
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