愛媛のＩＣＴ活用実践事例集（小・中・高・中等・特支）

効果的に探究活動を実施することを目的に、データサイエンス等に関する学びを計５回行った。

第５回は、人間環境大学総合心理学部・野内類先生をお招きし、ポジショニングマップの作り方や、ＫＪ法を用いたデータのまとめ方について実践しながら学びました。

・（各探究活動にて）生徒用端末を使ったポジショニングマップの作成

効果的に探究活動を実施することを目的に、データサイエンス等に関する学びを計５回行った。

第４回は、人間環境大学環境科学部・請園正敏先生をお招きし、グラフ（チャート）の種類や使い分け、描画・解釈時の注意事項などについて学んだ。

・Microsoft Teamsを用いたサンプルデータ（Excel）の配布

・サンプルデータの編集、グラフ作成

効果的に探究活動を実施することを目的に、データサイエンス等に関する学びを計５回行った。

第３回は、松山東雲女子大学・中川祐司先生をお招きし、データの種類やデータ分析の手法など、データサイエンスの基礎を学んだ。

・生徒用端末を用いたクラスタリングの演習

効果的に探究活動を実施することを目的に、データサイエンス等に関する学びを計５回行いました。

第２回は、愛媛大学理学部・松浦真也先生をお招きし、「そもそもどういう目的でデータを集めるのか」「目的に応じた情報収集とはどのようなものか」について学んだ。

・生徒用端末を利用し、インターネットを用いたデータ収集

効果的に探究活動を実施することを目的に、データサイエンス等に関する学びを計５回行った。

第１回は、松山大学経営学部・平田浩一先生をお招きし、コンピュータを使って文章を分析する「テキストマイニング」について学んだ。

・生徒用端末を使用したテキストマイニング演習

１年生は、２・３年生の取り組む講座別探Ｑに合流するため、ガイダンスを受講しています。
今回は、
松山東雲女子大学の川北　輝　先生による「データサイエンス入門」講座です。

デジタル人材に育成に必須のデータサイエンスの基礎知識をお教えいただくとともに、
Microsoft Forms を活用しアンケートの分析を行うなど体験的にも学びを深めることができました。

アンケートの分析をもとに、学校をよりよくするためのアイデアをグループで考え
画像生成ＡＩを活用して、アイデアを具現化することにも取り組みました。

１年生にとっては、一人一台端末が配布されて１週間。不慣れな部分も多かったですが、
楽しみながら充実した学びとなりました。

・Microsoft Teamsを利用して生徒に資料を配布した。

・Microsoft Teamsのビデオ会議を利用して、対面とオンラインのハイブリッドで講座を実施した。

・Microsoft Forms を活用しアンケートの分析を行った。

・画像生成ＡＩを活用して、グループで考えたアイデアを具現化した。

授業内で１人１台端末を利活用して、生徒が将来必要となる機器操作を経験する機会を増やしたいと考えました。そこで、復習用小テストと解説スライドを生徒自身が作成して、授業内でテストと解説を実施するサイクルを構築しました。

はじめは慣れない活動だったため、生徒に戸惑いもあったようですが、１年を通して継続して実施することによって、機器操作にも慣れ、人前で堂々と発表する生徒が増えました。学習意欲の喚起にもつながりました。

Microsoft Teams上に作成したテストを保存する場所を提供しました。

※生徒が作成したテストは紙で印刷しました。

※発表のための機器操作は生徒の端末を活用して行いました。プロジェクタへの接続も生徒が行いました。

　情報Ⅰの授業で情報リテラシーについて教える際、先進的な取り組みや興味深い教材がないかを探している際に、Microsoft Copilot（Microsoft社の提供するAIアシスタント）を利用した。　

検索エンジンを用いて自分で探すよりも素早く、かつ信頼性の高い情報を得ることができるため、授業での教材研究やちょっとしたネタ探しなど、普段の授業をより良くするために良いツールとなると考えらえる。

　またこれらは音声認識機能も対応しているため、マイクに直接質問内容を話すことで、AIが音声で返事をしてくれる。この機能を利用し、授業中にAIと対話しながら「ちょっと疑問に思ったことをAIに聞いてみよう」という時間を設ける試みも行った。

※ただしAIは時々不思議な解答を返すこともあるため、AIの返答は検索結果を要約しているだけのものであるということにも留意しながら、AIとの問答を実施し、AIの長所と短所について実感をもたせることも大切であると感じた。

・Microsoft Copilotによる教材研究、授業のネタ探し

・AIを用いたリアルタイム検索による、質疑応答

実践事例①　ルーブリック評価表のChatGPTを利用した作成

　評価基準が明確なルーブリック評価表は、生徒の理解度やスキルの進捗を明確に評価する上で極めて有効である。しかし、これらの評価表を一から作成する作業は時間がかかり、教師にとっては大きな負担となりがちだ。ChatGPTの活用により、評価基準やカテゴリー、レベルに関するプロンプトを入力するだけで、簡単かつ迅速にルーブリック評価表を作成することが可能となる。これにより、教師はより効率的に作業を進めることができ、評価の透明性と公平性を保証することができる。

(実際に出力されたルーブリック評価表）

実践事例②　Microsoft Teamsによる課題提出とルーブリック評価表の活用

愛媛県の教育現場では、Microsoft Teamsなどのプラットフォームを活用して、課題提出や授業の進行を行っている。ChatGPTを用いて作成されたルーブリック評価表は、Teams内の課題提出機能に簡単に追加することができる。これにより、教師はルーブリック評価表を参照しながら、生徒の提出物を評価することが可能となり、評価プロセスの効率化と公平性の向上が期待できる。

・ChatGPTによるルーブリック評価表の作成では、評価基準、評価項目、達成レベルごとの説明を簡潔に入力し、カスタマイズ可能な評価表を生成。

・生成されたルーブリック評価表をMicrosoft Teamsの課題に添付し、生徒が提出した課題の評価に活用。評価プロセスの透明性を高め、生徒とのフィードバックをより具体的かつ建設的に行うことができる。

・Teamsの課題機能を利用して、生徒からの提出物を一元管理。評価後は、そのままフィードバックを生徒に提供し、学習の進捗を共有できる。