情報処理2014年4月号の特集は、情報教育と情報入試だったけど、
高校の情報教育で、パソコンソフトの使い方とかはやらないのはいいとしても、
最近はやりのビッグデータのためのデータサイエンスとかは、やらないの?
情報(informationとしての)の利活用というと、まずは、情報を使った仮説構築と、仮説検証をおもいつくわけで、それらは、こんなふうに体系化できるとおもう。
情報の利活用
仮説構築
定性的な仮説構築
KJ法
グラウンデッドセオリー
マインドマップ
(大澤先生の)チャンス発見など
定量的な仮説構築(BI、データサイエンスのさわり)
探索型データ分析
定性的から定量的にするための仮説(モデリング)
モデリング(クラス図→ER図)
仮説検証
データの収集
DB構築
データ処理(BI、データサイエンスのさわり)
表計算ソフト
結果の表現
文章:Word
プレゼンテーション:ぱわぽ
動画
SNS
そして、利活用をする基礎として、データの表現方法があり(情報科学へ)これらを運用する上で、情報倫理などが必要になってくる。
ちなみに、仮説構築→仮説検証までは順番がある
(1)仮説をつくる
仮説構築:定性的な仮説構築
(2)作った仮説を検証するデータを集めるため、モデル化する
仮説構築:定性的から定量的にするための仮説(モデリング)
(3)モデルに基づきシステムを構築、運用し、データ収集
仮説検証:データの収集
(4)集まったデータをもとに仮説が正しいか、さらなる仮説はないか考える
仮説構築:定量的な仮説構築
(5)定量的な処理をして仮説検証
仮説検証:データ処理
(6)結果を発表する
仮説検証:結果の表現
Excel方眼紙の問題は、結果表現にExcelを使うために、表計算の本来の目的のデータ処理を犠牲にしてしまうケースで問題になるわけで、そこを説明しないで、Excel方眼紙が悪いと「暗記」させられても・・・暗記科目ならば、パソコンの使い方と変わらないわけで。。。こういう全体的な体系が必要だよね!
高校の情報教育で、パソコンソフトの使い方とかはやらないのはいいとしても、
最近はやりのビッグデータのためのデータサイエンスとかは、やらないの?
情報(informationとしての)の利活用というと、まずは、情報を使った仮説構築と、仮説検証をおもいつくわけで、それらは、こんなふうに体系化できるとおもう。
情報の利活用
仮説構築
定性的な仮説構築
KJ法
グラウンデッドセオリー
マインドマップ
(大澤先生の)チャンス発見など
定量的な仮説構築(BI、データサイエンスのさわり)
探索型データ分析
定性的から定量的にするための仮説(モデリング)
モデリング(クラス図→ER図)
仮説検証
データの収集
DB構築
データ処理(BI、データサイエンスのさわり)
表計算ソフト
結果の表現
文章:Word
プレゼンテーション:ぱわぽ
動画
SNS
そして、利活用をする基礎として、データの表現方法があり(情報科学へ)これらを運用する上で、情報倫理などが必要になってくる。
ちなみに、仮説構築→仮説検証までは順番がある
(1)仮説をつくる
仮説構築:定性的な仮説構築
(2)作った仮説を検証するデータを集めるため、モデル化する
仮説構築:定性的から定量的にするための仮説(モデリング)
(3)モデルに基づきシステムを構築、運用し、データ収集
仮説検証:データの収集
(4)集まったデータをもとに仮説が正しいか、さらなる仮説はないか考える
仮説構築:定量的な仮説構築
(5)定量的な処理をして仮説検証
仮説検証:データ処理
(6)結果を発表する
仮説検証:結果の表現
Excel方眼紙の問題は、結果表現にExcelを使うために、表計算の本来の目的のデータ処理を犠牲にしてしまうケースで問題になるわけで、そこを説明しないで、Excel方眼紙が悪いと「暗記」させられても・・・暗記科目ならば、パソコンの使い方と変わらないわけで。。。こういう全体的な体系が必要だよね!