先週から始まった個人プロジェクト。様々なデータソースから二次情報に基づく「事実」を集め、背景知識と直観に基づいた「観点」を持ってデータを解析し、「因果関係」をあぶり出してゆきます。

[5・6年生]T4-5

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"> データを集める大変さ – 東京コミュニティスクール

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データを集める大変さ

タイトル:AIしてる?
探究領域:万象究理
セントラルアイディア:データには未来へのメッセージが宿る。

[5・6年生]

先週から始まった、キッズ達の個人プロジェクト。データに宿るメッセージを読み取るためには、まず、「事実」と自分なりの「観点」の二つが必要とされます。

1. 一般的な「事実」
例えば、テニス選手であれば「利き手」「身長」「体重」など、「事実」を基にしたデータを取ることができます。
インターネット上に溢れるスポーツの統計や、犯罪件数データなど、「オープンデータ」の取り組みも進みつつある現在、データを公開している場は増えています。
こうした、「事実」のデータを集めてゆくことで、考えたい集団にはどんな特徴があるのか、「特徴ごとに分けて集計してみる」ことで、あらたなものが見えることもあります。
例えば、上位プロテニス選手には「左利き」が極端に少なかったりすることなど、その統計情報を読み取っていくことで「仮説」を立てることへとつなげることができるのです。

2. 自分なりの「観点」
そして、「事実」を集めた後は「観点」が重要になってきます。
「観点」とは「ある事実と他の事実の間につながりを見出す」ことです。
先週考えた「因果関係」にもつながってくるのですが、「原因」と「結果」にあたりそうな変数を取り出し、掛け合わせて集計してみることで、変数と変数の関係性を理解することができます。
例えば、トレンド分析などは、「ある電鉄」と「ある広告代理店」の株価のつながりがあるか、ないか、「ある電鉄の株価」と「その沿線の地域への旅行者数」のつながりがあるかどうか、など「今持っている知識」を使って「因果関係を考え出す」のです。
この推論方法を「アブダクション」ともいうのですが、科学的な思考、統計的な思考においては最も大切とされる頭の使い方です。

事実を集め、まずは自分の直観をもち、そして事実によって検証する。
このプロセスを行っていくことによって、「予測」に最も重要となる「因果関係」を発見することができるのです。

今回、キッズ達が選んだテーマはそれぞれが「興味のある」テーマを選んでいます。
なので、それぞれのキッズが元々持っている「知識」を生かすことができたり、お互いに「それはおかしい」「これはあるかもしれない」などの共有も行うことができます。

インターネット上に公開されているデータを綺麗にまとめ上げるのは骨の折れる「地味な」作業ではありますが、その成果としてあらたな発見がもたらされる、というのが「データ解析」の醍醐味でもあります。
さて、来週は最終週。今回のデータ解析プロジェクトから得たもの、そしてあらたに発見したもの、など「データには未来へのメッセージが宿る」というセントラルアイディアを基に、「サイエンス番組」を作り上げます!

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TCS2016年度探究テーマ一覧は、こちらよりご覧ください。

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