出版者・発行元：南山大学経済学会  

小中高大のそれぞれの段階で，実際のデータを用いた統計教育が求められている中，技術的な分析スキルの教育に注目が集まりがちだが，統計データから読み取れることを文章で記述するスキルの教育は，特に大学生や社会人に求められる。データの特徴を文章で説明するスキルの教育を実施するには，例題となるような多数の文章が必要となる。本稿では，各行政機関が公表する白書を題材にして，例題となるような文章を収集する方法について検討した。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

ウェブサイトから情報を収集して分析する技術はウェブスクレイピングと呼ばれ，近年では，機械学習用の学習データを集める手法としても注目されている。本稿では，ウェブスクレイピングの技術を用いて，個々のデータを収集して，データ分析用の教材を作成する事例を紹介する。具体的には，経済学部におけるデータ分析の授業で利用可能な教材データの作成事例として，国土交通省の地価公示データと厚生労働省が提供する求人データを収集する手法をそれぞれ説明する。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

大学生に対する統計教育において使用するデータには“reality”が求められる。特に、経済学部における統計教育において、教材として使用するデータに“reality”を求めるには、行政機関や地方自治体が発表している公的な統計データを使用することが効果的である。一方、統計教育の及ぶ範囲は大変広い上に、個別の統計に依存する部分が多い。広範囲に及ぶ統計教育を大学新入生対象に実施するには、教育内容を絞る必要があり、表計算ソフトウェアを使えるようにすることは、適切な目標設定の一つであると考える。表計算ソフトウェア実習のための教材を実際の公的な統計データから作成する際、インターネットを通じてダウンロードした公的な統計データのファイルをそのまま使用することはできないので、何らかの加工を施す必要がある。また、公的な統計データから教材を作成するときは、統計データが更新されるたびに教材も再作成するべきであり、教材作成のために使用する公的な統計データ自体も常に見直すべきであるが、これらは教材作成者には大変な負担である。本稿では、教材作成者の負担軽減を目的として、政府統計からデータ処理の実習用の教材にふさわしい実際のデータを見つけ出す支援システムにおけるインターフェースを試作して、その実現性や有用性を検討した。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

大学卒業時までに身につけさせたい統計に関するスキルは2種類ある。ひとつはデータが属する分野に関わる専門的な知識から、統計の作られ方までを理解するスキルであり、もうひとつはデータ分析の結果と解釈を適切なことばで表現するスキルである。この2種類のスキルを学ぶには、公共データと白書・年次報告書を利用することが有効であるとし、本稿では、2種類の統計に関するスキルを育成することを目的とする学習システムを設計するにあたり、公共データと白書・年次報告書をどのように活用すればよいかについて議論した。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

経済学部生を対象にしたデータ分析の授業で利用するために開発したプログラミング環境と，作成した教材について述べる。h本研究でのプログラミング環境の開発方針は，開発期間の短期化と，単一ファイルによる構成の２点である。また，教材の開発方針は，プログラミングの例題として，表計算ソフトによる既習事項を採用することである。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

行動経済学の法学分野への応用を目的とし、公開買付の適切な価格をたずねるアンケートを実施する際に、回答者に割り当てられるＩＤナンバーや、アンケート用紙に印刷される写真が、公開買付の価格にどのような影響をあたるかを分析した。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

　多くの大学では，初年次に情報リテラシー教育を実施し，コンピュータの基本操作を教えているが，表計算ソフトウェアによる統計データ処理の教育は必ずしも十分とはいえない。情報リテラシー教育の範囲では，統計計算のための操作指導までが限界であり，その計算の統計学的な意味まで理解させるのは困難である。大学教育における統計データ処理教育の目標は，統計学や統計処理手法の知識を実際のデータを適用して，的確な用語を使ってデータを文章化できるようになることである。統計学の専門家ではないほとんどの大学生や社会人にとって，社会や経済の現状を把握し，問題解決や意思決定のためにこそ統計を利用する意義がある。
　そこで本稿では，基本統計量を計算した結果を文章で説明するという実習を支援するシステムが，本格的な自然言語処理を導入しなくとも，十分に実現可能であることを明らかにする。キーワードマッチングにて実習支援システムを実現するため，実際に学生が書いた文章から，システム化に必要な用語を抽出した上で，学生が書いた文章を段階的に改善するような助言を決定するルールを，ある事例について検討する。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

学生一人ひとりにきめ細かく履修指導を実施するには，教員の時間も人員も足りないから，履修ガイダンスのＩＴ化が望まれる。専門分野の学術的知識はもちろん，カリキュラムにおける授業の位置づけ，キャリア形成における授業の位置づけを，暗黙的な知識として有している教員こそが，個々の学生の学習状況や希望進路に応じて適切に助言をする最適任者といえる。しかし，教員の人数は，特に文系では限られており，教員個人の意識のレベルで扱われる暗黙的な知識が，教員の間で共有されることはあまりなかった。本来，個々の授業科目の内容は担当教員に一任されている場合が多く，シラバス等の形で明記されることのない，教員個人の意識のレベルで扱われる情報も多い。例えば，授業科目間の類似性・連続性や，キャリア形成に関する項目は，明示的に表記されないことが多い。しかし，このような情報こそ，本研究における履修指導支援システムの実現には重要である。そこで，本研究では，履修指導に関わる教員の暗黙知を顕在化し，それをベースとする履修指導を支援するためのシステムを提案する。

出版者・発行元：南山大学経済学部  

データ分析の手法を実習するための教材として、ウェブで公開されている経済データをそのまま用いるのは不適切であり、教員が適切な加工を施しているのが現状である。この作業は、もとの統計データが更新されるたびに必要であり、教員の負担となっている。そこで本稿では、教材作成の自動化を試みた２つの事例について報告する。ひとつは折れ線グラフ作成のための教材、もうひとつは、対前年同月変化率（増減率）の算出のための教材である。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

南山大学経済学部生2年次以上対象の選択科目「データ解析A」の2008年度における授業は，副題を「プログラミングによる経済統計データの解析」として，「プログラミングを通して，データ解析手法をより深く理解する」ことを学修目標として設定した。ここで求められるのは，本格的なプログラミング教育ではなく，プログラミングの体験学習であるから，そのための特別な準備はできるだけ避けたい。
そこで，今回の授業では，学習者が学修目標を達成するのに必要最小限の環境を，必要最小限の開発工程で済ませられるような工夫をした。実際には，プログラミング言語JavaScriptによって書かれたプログラムを入力すると，１クリックで直ちに実行できるウェブページを開発した。また，計算結果を表形式で表示する機能や，グラフを表示する機能を付加した。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

2007年度秋学期に実施した2つの授業について、ウェブの利用目的や授業の中での位置づけを考慮しながら、「静的な」ウェブを構築した事例と「動的な」ウェブを構築した事例を紹介し、今後の学部教育におけるウェブの役割を考察している。

出版者・発行元：南山大学経済学会  

出版者・発行元：教育システム情報学会  

出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

出版者・発行元：日本教育工学会  

出版者・発行元：日本ファジィ学会  

出版者・発行元：電子情報通信学会論文誌  

出版者・発行元：Taylor and Francis  

出版者・発行元：Taylor and Francis  

出版者・発行元：名古屋工業大学  

大学の初年次教育としての表計算ソフトウェア演習では，特に社会科学系の学部では，社会統計を可視化するグラフ作成演習が行われることが多い．アカデミックスキルとしては，グラフ作成者の意図が適切に可視化できているかを評価する必要があるが，実状はグラフの作成手順の指導にとどまることが多い．本稿では，グラフ作成演習で作られたグラフの評価項目の構成方法について，具体的な事例をもとに検討する．

大学教育課程の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度が始まっており，リテラシーレベルでは，社会での実例を題材とした「データを読む，説明する，扱う」ことが求められる．特に，社会科学系の学生には，専門的・技術的な知識より，統計データの解釈を文章化する能力が必要である．そこで，統計グラフの解釈を記述する指導のため，行政機関が公表する白書等，ウェブ公開された公的文書の教材化の可能性を議論する．

データサイエンスを専門で学ぶことができる大学が増えている一方で，自分が学んでいる分野にデータサイエンス的な素養を取り入れる傾向も進んでいる．こうした意欲を持つ大学生は，従来の確率論や統計学に加え，統計的探究プロセスに対する理解も欠かせない．これは小学校学習指導要領（平成29年告示）解説でも紹介されており，「分析」の段階では，集めたデータに対して，目的やデータの種類に応じてグラフにまとめたり，統計量を求めたりするなどして特徴や傾向を把握することとしている．本研究では，大学生が統計的探究プロセスを理解することを目的として，実際に公表されている統計とその関連資料をもとにして，統計的探究プロセスにおける分析力の育成に有用な教材開発を試みる．

すべての大学生に統計教育を実施する必要性が高まる中，特に社会科学系の学生には，実社会に結びついたデータを用いることが望ましい．統計教育では，単にデータ分析ができるようになるだけではなく，実際のデータを文章で説明する能力の育成も重要だ．その能力を育成する教育をするには，例文となる文章が有用となるだろう．本稿では，行政機関が公表する白書から，実データについて説明している文章の抽出を試み，ある1編の白書から例題となりうる文章をある程度は収集できることを確認した．

実際のデータから読み取れることを文章で説明する能力は，ほとんどの大学生や社会人に求められる．データを根拠にしたレポートの作成において，データの特徴を適切な図表で表現することと並んで，数字を含む適切な文章で説明する作業は不可欠である．実際のデータの特徴を文章で説明する教育を実施するには，例題となる文章が必要となる．そこで本稿では，データの特徴を文章で説明する能力の育成を最終的な目標にして，その学習を促進するための例題を収集する試みについて述べる．

大学新入生を対象にした表計算ソフトウェアの演習では，架空のデータではなく，その後の専門的な学習につながる実際のデータを用いる方が望ましい．本稿では，経済学部への新入生を対象にして，ウェブスクレイピングの技術を用いて，公開データから表計算演習のための教材を開発した2つの事例を紹介する．具体的には，公開されている地価情報や求人情報の個別データから，表計算演習の例題として使用可能な教材を生成する．

データ処理演習では，架空のデータよりも実際のデータを用いる方が，学習者の興味・関心を喚起させることが期待できる．本稿では，経済学部に所属する大学生を対象にして，ウェブスクレイピングの技術を用いて，公開データからデータ処理演習のための教材を開発した2つの事例を紹介する．1つは，国土交通省地価公示による地価情報であり，もう1つは，厚生労働省職業安定局が提供する求人情報である．それぞれ，集計前の個別データから必要なデータを抽出して，データ処理演習の例題として使用可能なCSVファイルを生成する．

大学生に対する統計教育では，実際のデータを用いて学習者の興味・関心を喚起したい．特に経済学部でしばしば用いられる経済統計の多くは，調査あるいは業務で得られた個々のデータを集計した統計であるが，むしろ，集計前の個々のデータの方が興味・関心を得やすいだろう．集計前の個々のデータがウェブで公開されている場合があるので，これを自動収集して教材化する事例を示し，統計教育教材としての可能性を考えたい．

社会科学系の大学新入生を対象にした表計算ソフトウェアによるデータ分析の指導では，架空のデータではなく，後に実際の分析対象となるデータを教材にする方が望ましい．社会科学系の学生には，さまざまな分野を網羅する政府統計がデータ分析の教材に適しているが，統計ごとにデータ構成が異なるため，一律的な教材化が困難である．本稿では，政府統計を用いたデータ分析教材の作成支援手法を，具体例を通して検討する．

統計の基礎を学ぶ段階では，説明や計算に都合がよい架空のデータを例題として使うことが多いが，大学生・社会人が学ぶ際には，研究や仕事で扱う実際のデータを例題にする方が望ましい．ただし，実際のデータがいつでも統計の学習に都合がよいとは限らない．本発表では，政府統計を題材にして，大量のデータからなる統計表から，特定の学習項目の例題としてふさわしい特徴をもつデータを抽出する方法を検討する．

社会科学系の大学新入生には，問題発見・解決能力の向上のため，政府統計の収集と分析のスキルを獲得させたいので，新入生対象の情報教育の一環としての表計算ソフトウェア指導では，実際のデータを教材として使用したい．政府統計は，調査方法やデータの読み方のコツなどがそれぞれに異なるが，新入生には多数の政府統計に接触させたい．本稿では，データ処理向けの教材作成に目的を特化して，教材生成の手法を検討する．

学部新入生に対する情報リテラシー教育において，オフィスソフトの基本的操作を習得させる際には，学部の専門性に配慮することが望ましい．例えば，経済学部においては，表計算ソフトを用いて実際の経済データに簡単な処理を施し，グラフ化して，短いレポートを作成するということである．本研究では，例題作成支援に資することを目的にして，データ処理で使用する経済データのデータベース構築の要件を議論する．

学部新入生に対する情報リテラシー教育において，オフィスソフトの基本的操作を習得させる際には，学部の専門性にも配慮することが望ましい．例えば，経済学部においては，実際の経済データを用いて，表計算ソフトによる簡単な処理を施し，グラフ化して，ワープロによりレポートを作成するという実習形態が考えられる．本発表では，データ処理実習で使用するための例題作成に資することを目的として，経済データのデータベースの設計について議論する．

データ解析に関する授業は，理論が教授される講義と，ソフトウェアを操作して実際にデータを解析する実習からなる．実習の初期段階では架空データを用いることが多いが，個別の業務や研究に応用できるレベルに達するには実データによる経験を積まなければならない．そこで本稿では，データ解析の実習で用いる例題データをインターネットで公表されている実際のデータから収集して，データベースを構築する手法について議論する．

現学習指導要領では，高校数学で統計に関する内容が必修化され，次期指導要領では，小中学校の統計教育が充実するが，実社会では，実際の統計データに基づいたレポートが求められる．このとき，使用する統計に関わる分野の知識が必要となるので，こうしたレポートの作成スキルの育成は，大学で実施するのが適切である．本稿では，このスキル育成を目的とするシステム化への公共データと白書・年次報告書の活用について検討する．

現行の学習指導要領では，高等学校の数学で統計に関する内容が必修化され，次期指導要領では，小中学校でも統計教育が充実される。しかし，実社会に出れば，実際の統計を解釈して表現するスキルが必要となるが，実際の統計に関する知識も必要であることから，小中高でこのスキルを学ぶことは難しい。本稿では，このスキル育成を目的として，公共データと白書・年次報告書を活用した学習システムについて検討する。

数値データを根拠とするレポート作成では，データをグラフで表現したり，適切に要約した文章を書いたりする必要がある．公的な統計データを利用してレポートを作成する課題を大学生に課すとき，グラフ作成のための表計算ソフトの操作指導はよく行われるが，データの文章表現の指導方法が確立されているとは言いがたい．本研究では，統計データの言語表現をデータベース化して，これをレポート作成指導に役立てる方法を検討する．

大学生に対するレポート作成指導において，レポートの構成の仕方や倫理的な注意事項について指導することは多い一方，統計データを根拠とするレポートの場合，データを適切に要約して記述するための指導方法が確立されているとは言いがたい．本研究では，統計データに関わる記述が豊富にある経済紙誌や白書類を活用して，レポート作成指導を支援するためのシステム化について検討する．

大学の授業では，理解度の確認や成績評価のために，学生にレポートを課すことが多い．大学生に対して，レポートの構成の仕方や倫理的な注意事項について指導されることは多い．統計データを根拠とするレポートの場合，データを適切に要約した文章を書く必要があるが，この指導方法が確立されているとは言いがたい．本研究では，統計データに関わる文章をデータベース化して，これをレポート作成指導に役立てる方法を検討する．

昨今，プログラミング教育は子供の習い事として関心が向かいがちだが，文系の大学生には，表計算ソフトに代わるツールとして，ひいてはプログラミング独特の思考法を学ぶ機会として有用であろう。筆者は，データ分析初学者の経済学部生を対象にして，ウェブベースのJavaScript プログラミング環境を構築した．本稿では，経済データ分析の学習のために開発したプログラミング教材について報告する．教材の特徴は，実際のデータや文章を必ず引用していることである．授業の一例も紹介する．

プログラミング教育への関心は過熱気味であるが，その目的はさまざまであり，まさに同床異夢である。筆者は，経済学部生を対象にしたデータ分析の授業で使用するために，ウェブベースのJavaScriptプログラミング環境を構築した．本稿では，この環境を利用した授業の実践をもとに，経済データ分析の教育とプログラミングの教育を融合するために開発した教材について報告する．

経済学部生対象の表計算ソフトによるデータ分析実習の代替案として，JavaScriptプログラミングによる実習を提案する．開発したプログラミング環境はウェブベースで，唯一つのファイルからなる．例題として，表計算ソフトから連想しやすいプログラムを書く問題を用意した．さらに，SVG(Scalable Vector Graphics)によるグラフィックス機能を付加し，グラフを描くプログラミングも可能にした．

経済学部生を対象にしたデータ解析の授業において，表計算ソフトによる実習のほかに，プログラミングを導入している．新たに生じるコストを最小限にするため，ウェブベースのJavaScriptプログラミング環境を構築した．表計算ソフトによるグラフ作成実習の代わりに，簡単な図形の作図機能を組み合わせるプログラミングができるように，SVG(Scalable Vector Graphics)によるグラフィックス機能を付加した．

特定分野の専門家には，専門のための統計理論とデータ分析手法が必要である一方，一般の社会人には，仕事上の課題解決のための統計知識とデータ処理手法が必要であり，文系学生の多くが卒業後使う統計学は後者である．統計を学ぶための題材は多種多様遍在しており，自ら学びたい学習者にも，コースウェア作成者にも不便な状況である．本稿では，様々な題材を統計学習のために活用することを目的としたメタデータの設計を試みる．

いわゆるビッグデータやオープンデータをビジネスに生かす機運が高まっており，多くの人に統計に対する理解が求められている。新学習指導要領は小中高の統計教育を強化したものの，教科・科目によりその目標は異なる。文系の大学生には，統計理論に関する知識より，与えられた統計データを的確に読解する能力が問われる。本稿では，文系大学における統計学の多人数授業を補完する学習システムの実現に必要な要件を検討する。

統計データに基づく思考の第１歩は，グラフや数表を読み取って，読み取ったことを言葉で表現することである。発表者は，その能力を向上させるための実習を，大学１年生の学生を対象にした情報リテラシーの授業の一環として実施している。本発表では，実習で学生が書いた文章に基づいて，統計データを説明する文章を定型化し，文章で使用した，あるいは使用しなかった用語を手掛かりとする，個別実習支援のシステム化を議論する。

統計データ処理実習において，データに基づく考察の出発点は，グラフや数表を適切な言葉で説明することである．実習用に用意された統計データは多種多様だが，ある種の共通な構造を持つデータの説明文は定型的になる．ただし，それぞれの統計にふさわしい用語を用いる必要がある．本研究では，実習時に学生が書いた説明文に見られる，あるいは見られない用語を手掛かりに，より適切な説明文に誘導する助言システムについて議論する．

するためであるが，教科書の練習問題が解けることと，現実の統計データが分析できることの間には大きなギャップがある．そこで，実習を繰り返すことでギャップを小さくすることを目的とし，実習用に整備した統計データのデータベースと，統計データの特性に合わせて実習を対話的に支援するシステムの連携手法について発表する．

進学率が５０％を超え，多様な背景や目的をもった大学生に対する履修指導では，卒業後のキャリアも意識させる必要がある。学術的な専門知識を有しつつ，授業内容と職業の関係を暗黙的に知っている教員こそ，履修指導に適任である。しかし，学生一人ひとりにきめ細かく対応するには教員不足・時間不足の問題がある。そこで本発表では，この問題を解消するため，教員の暗黙的な知識を活用した履修指導のシステム化を提案する。

統計データ解析を指導する授業では，基本的な講義および計算練習と，現実の統計データへの応用との間に大きなギャップがある。これを埋める第一歩は，計算結果の意味するところを実際のデータに即して説明できるようにすることである。本研究では，統計計算結果の説明能力の育成を目的として，説明に多用されるキーワードと典型的な説明文のテンプレートを用いた学習支援システムを提案する。

統計データ解析の授業の入門段階では，基礎的な統計学の講義の後，計算問題を解く実習をする．上級段階では，社会や経済の状況を把握し，政策立案に資するために，現実のデータを分析し，レポートにまとめる．２つの段階の間には大きなギャップがあり，統計学の難しさの主たる要因である．現実のデータに合わせて統計量を説明する能力が，このギャップを埋める第一歩である．現実のデータには，それぞれの分野に固有の特徴があるから，適用できる分析方法はある程度限られることになる．したがって，統計量を説明する文章は，数種類のパターンになる．この特性を利用して，統計量の説明文を書く実習を対話形式で支援するための手法を議論する．

特定の学問分野の学修と卒業後の職業的自立は大学教育の２大目標である。両者は、入学から卒業まで継続して一体的に指導されるべきだが、実際に受講できる授業科目は限られるという制約を伴う。本研究では、履修の自由度が高く、進路も多種多様な学部のカリキュラムにおいて、学修計画の立案から具体的な科目の学習までを継続的に支援するシステムの実現を目標とし、本報告では、カリキュラムと履修指導支援モデルを、prolog言語におけるファクトとルールを用いて記述する。

多くの統計学の授業では、統計公式の解説と、計算問題の実習を中心としている。そのため、受講者は、計算の手順は習得できても、公式の意味や計算結果を考察する段階で学習の不十分さが目立つ。筆者らは、学習者の漠然とした問題意識を手掛かりに、統計データを考察することの重要さを自覚させ、自分で問題意識を持って学習行動するまでの過程をe-Learningとして支援する手法の開発を試みている。本講演では、そのための、教授方略と仕組みについて報告する。

本稿では、統計データ処理の実習を支援する会話プログラムの設計とその実装手法を議論する。一般に統計学の授業では、学生たちは最初に統計学の講義を受け、それに続いて統計データ解析の演習授業を受ける。残念なことに、統計データ処理演習の段階になると、学生たちの中には支援や助言なしには積極的にデータ解析について考えられない者がいる。そうした消極的な学生に積極的に問題を考える訓練をするための “会話プログラム”を開発している。この会話プログラムは、そうした学生に、学生の持っている問題を統計データ解析でどのように解決するかを積極的に考える訓練をする。 研究会では、会話プログラムの基本構想とその実現に向けたコンピュータ実装手法を報告する。

表計算ソフトによる統計データ処理の実践的な実習を支援する会話プログラムの設計と実装手法を報告する。教師から学生への一方的な指導から、学生自身に考えさせる段階に進んだときに、学生の能動的な行動を引き出すことを目的とする。本研究では、いわゆる会話ボットのコンピュータからの問いかけをきっかけに、解析すべき統計データの特徴を統計学のどの手法で説明すべきかを学生自身に気づかせる教授方略を開発する。

18歳人口が減少し、かつ大学進学率が50%を超える中、きわめて多様な大学生を受け入れなければならない時代に、教育の質保証、学士力、社会人基礎力・就業力というキーワードを使った大学教育への要請が高まっている。ｅラーニングは、この要請に対処するための一手法に位置づけることができる。本発表では、ｅラーニングのための教材を共同利用・開発するための拠点作りを進めている状況を報告する。この拠点では、特に、大学４年間を通じた履修支援や問題解決能力の育成の支援を目指している。前者では、卒業後の職業的自立も考慮した支援方法を検討している。後者では、統計学教育・データ処理実習を事例として検討している。

統計学は、文系と理系を問わず、使われる分野は多岐にわたる。統計学の特徴は、分野ごとに意味の異なるデータに対して、合計、平均、標準偏差等の同じ概念が適用されることにある。このため統計学教育では、それぞれの分野で工夫された教材が開発されている。本稿では、教材の多様性を活かし、多数の教員が共同で作成し利用するe-ラーニング教材の仕組みと人的組織について考察する。

本稿では、複雑な構造を持つ学習教材をe-Learning化する際の学習教材の構成について議論する。因みに統計学や物理学では、基本公式は簡潔に定義されているにも関わらず、そのデータ処理方法は多様である。そのために、基本事項を学習することと、学習内容を様々な具体的課題に応用することを区別し、基本事項の学習では具体的な応用事例に合わせた各々の応用領域に特有の解説も必要である。本文では、こうした複雑な構造の学習教材の体系化について考察する。異なる２分野を扱ったのは、広範に適用可能なモデル設計を可能にするためである。

本発表は、教育システム情報学会第34回全国大会の東海支部での開催にあたり企画されたワークショップの全体説明であり、オーガナイザ連名での発表である。これまでの支部活動を踏まえてe-LearningやCMS(Course Management System)をテーマとし、初期経費が不要で会員相互で支援し情報交換をしながらの共同開発・共同利用に適しているといわれるオープンソースCMSの現状と将来の可能性を議論する。

近年，開発工数やデータ保守の面が重視されるようになり，文書の構造を記述する言語XMLが様々な分野で応用されている。本発表では，ビジネスや教育を対象にして，XMLがいかに活用されているかを報告する。

「論より証拠、勘よりデータ」と題した模擬授業を実施した。証拠やデータを社会科学的に分析して議論することの大事さを伝えることを目的に設定し，実際の経済データを配布し，さまざまなデータの見方を体験してもらうという形式で授業を進行した。

この２～３年で，“タブレット端末”を利用した教育や，“アクティブラーニング”，“反転授業”，“MOOC”といった新しい形態の学習方法が話題にのぼっている．これまで長年蓄積されてきたｅラーニング教材やさまざまな教育データは，こうした新しい形態の学習にも活用すべきである．同世代の半数近くが大学へ進学する時代を迎える中，大学教育や生涯学習のあり方を再構築するにあたり，新しい学習形態の導入は当然議論の対象となる。
これらを踏まえ，「ｅラーニング教材の蓄積を活用した大学教育・生涯学習における新しい学習形態に向けて（２）」と題したワークショップの共同オーガナイザ兼登壇者を務めた。

「eラーニング教材の蓄積を活用した大学教育・生涯学習における新しい学習形態に向けて」と題して開催したワークショップの共同コーディネータ兼報告者を務めた。昨年あたりから，“タブレット端末”を利用した教育や，“反転授業”とか“MOOC”といった新しい形態の学習方法が話題にのぼっており，従来のeラーニング教材が，こうした新しい形態の学習にどう活用できるかは，検討すべき課題である．また，あらゆる分野で，あらゆるデータがデジタル化されており，そうしたデータの利用のオープン化が広がれば，大学生や社会人に対する教育での効果的な利用方法も検討すべき課題である．これらの課題についてワークショップを開催した．

「リポジトリ化時代とこれからの教育・研究活動」をテーマとした２０１３年度南山学会シンポジウムにて，「大学教育と生涯学習のための教育用リポジトリの可能性」と題して，ＭＯＯＣに代表される授業のオープン化の現状を報告するとともに，実際の授業を一事例として，多様な教材をリポジトリ化することによる教育のオープン化の可能性を述べた。

「データ分析に基づいたｅラーニング開発に向けて」と題して開催したワークショップのコ共同コーディネータ兼報告者を務めた。昨今，統計学に注目が集まり，データ分析の重要性が叫ばれる中，ｅラーニングおよびその周辺で開発されている教材やシステム等について，教員の力量（ＫＫＤ（勘・経験・度胸））だけに依存しない「データ」という切り口から，あらためて再検討した。

「統計データを説明するコトバ ～数表、グラフ、文章～」と題して、コンピュータ実習を交えた模擬授業を実施した。

西野和典・九工大教授，津森伸一・近大九州短大教授の各研究室を訪問し，教育工学に関する研究打合せおよび意見交換を行った。具体的な内容は，以下の通り。
西野和典・九工大教授「研究室紹介」「多観点の時系列評価を可能とした映像システム開発」
津森伸一・近大九州短大教授「SPI2問題を用いた数学問題演習システム」「情報教育担当教員のためのSNS活用」
野崎浩成・愛教大准教授「新常用漢字に追加・削除された漢字の使用実態」
磯本征雄・名女大研究員「数理系科目履修のための補助教材」
吉根勝美「卒業後のキャリアを意識した大学カリキュラムの履修指導支援システム」「統計データ処理実習のための教材データベースと連携する対話型学習支援システム」

岐阜県立大垣東高等学校にて、「経済データで考える～数字とグラフと言葉～」と題した模擬授業を実施した。

ｅラーニング教材では，属性の異なる情報が，データ構造上，密接な関係を持っている．教材作成者は，教育上の効果を考えて，異なる属性の間にも何らかの整合性を持たせているはずであり，既存教材のデータベース化においても，そうした意図が反映されるべきである．特に数値情報と文字情報の整合性に注目し，「教材データベース構築における数値情報と文字情報の整合性について」と題したワークショップを共同で企画し，ｅラーニング全般にわたり，様々な立場から議論した．

これまでに、e-Learningで使える学習教材が、様々な場所で多数蓄積されている状況を踏まえ、そうした学習教材を共同で有効利用する方策を協議することを目的に、「e-Learning教材の共有化における諸課題の解決に向けて」と題した開催されたワークショップの共同オーガナイザを務めた。

「統計数字に隠れた法則―表計算ソフトの活用―」と題して、いわゆるベンフォードの法則について、実習を交えた模擬授業を実施した。

最近の社会での話題や研究分野での潮流をとらえ、年に2回（7月、12月）に経済学研究科が開催している社会人や大学生を対象とした講演会にて、「数字を見る・視る・観る」と題して講演を行った。主な内容は以下の通り。
１．グラフにだまされないために
２．平均にだまされないために
３．不平等を図で示す
４．対数目盛でグラフを描く

学科科目「経済専門演習I,II」
2020年度
オンライン会議システムZoomを用いてゼミを実施した．特に，議論促進のために，ブレイクアウトルームを活用した．

Excel VBAによるプログラミングの教材として、現実のデータ分析の場面を想定し、別々のファイルやワークシートに存在している年ごとのデータから、必要なデータを抽出してひとつのワークシートにまとめるプログラムを作成することを課題とした。

3年生対象のゼミにおいて、数名のグループに分かれて議論した結果を、ゼミの時間の終盤でWebClassの掲示板に書き込ませることにより、ゼミでの議論をゼミ生全員で共有できるようにした。

シラバス改訂に伴い、WebClass用の教材も改訂した。具体的には、経済データの特性、経済データの入手、データの蓄積と管理、データの視覚化、データの言語化、対数グラフ、ヒストグラム（基本統計量）、箱ひげ図（順序統計量）、散布図（相関係数）、移動平均と季節調整、加重平均の各項目に対応する教材を作成した。

シラバスの改訂に伴い、WebClass用教材も改訂した。具体的には、経済データの入手と特性、データの視覚化と言語化、対数グラフ、度数分布表と記述統計量、散布図と相関係数、移動平均と季節調整、プログラミングの基礎（変数の利用）、同（サブルーチン）、同（配列変数と反復処理）、同（条件分岐）の各項目に対応する教材を作成した。

前年度に、授業進行のほとんどをWebClassに移行したが、使用するプログラミング言語をVBAに変更し、それに伴い教材を改訂した。

前年に引き続き、授業のほとんどをWebClassにて実施し、そのための教材を改訂した。また、アンケートの公開機能を活用し、授業中に課した課題の回答を受講者同士で共有できるようにした。このことは、学生の参加意欲を高めるのに効果的であっただろう。

授業進行のほとんどをWebClassに移行し、そのための教材を開発した。また、アンケートの公開機能を活用し、授業中に課した課題の回答を受講者同士で共有できるようにした。このことは、学生の参加意欲を高めるのに効果的であっただろう。

PC教室における授業時間中の実習に対する動機付けを高めたり、学生一人ひとりが自分の考えを深めたりするために、実習に対する解答を、e-learningシステムWebClassの公開アンケート機能を通じて受講者全員に発表させた。

2014年度に開発したJavaScriptプログラミング環境で使用するプログラミング教材とするプログラミングの例題と解答例を、実際の経済データを分析するよう改訂した。

前年度までに作成していた教材について，可能な限り最新の経済データに更新したり，参照すべき資料を追加したり，教授方法や例題の見直しを行うなどして，配布資料を改訂した。

2013年は、JavaScriptプログラムを含むHTML文書自体を作成させていたが、本年度は、JavaScriptによるプログラミングをウェブ上で体験できるように環境を開発し、初学者を対象にしたプログラミングの例題を作成した。このシステムでは、簡単なグラフィックも描けるようにした。

前年度までに作成していた教材について，最新の経済データに更新したり，教授方法や例題を差し替えたりするなどの見直しを行い，配布資料(A4判22ページ相当)を作成改訂した。

前年までは、JavaScriptによるプログラミングをウェブ上で体験できるように開発したシステムを使用していたが、2013年度はJavaScriptプログラムを含むHTML文書自体を作成させる方法に切り替え、初学者を対象にしたプログラミングの例題を作成した。

表計算ソフトによるデータ分析手法を理解するため、最新の経済データに更新したテキスト（A4判21ページ相当）をあらためて作成した。

プログラミング言語ProcessingおよびJavaScriptによるプログラミングをウェブ上で体験できるように開発したシステムを見直し、それを使用して授業を行った。あわせて講義資料(A4判で12ページ相当)をあらためて作成した。

表計算ソフトによるデータ分析手法を理解するため、空欄を書き込みながら学習できるテキスト（A4判26ページ相当）を作成した。

プログラミング言語ProcessingおよびJavaScriptによるプログラミングを手軽に体験できる環境をウェブ上に開発し、それを使用して授業を行った。あわせて講義資料(A4判で19ページ相当)を作成した。

プログラミング言語ProcessingおよびJavaScriptによるプログラミングを手軽に体験できる環境をウェブ上に開発し、それを使用して授業を行った。あわせて講義資料(12ページ)を別途作成した。

表計算ソフトによるデータ分析手法を理解するためのテキスト(15ページ)を作成した。また、ほぼ毎回宿題を課し、メールで提出させるようにした。

JavaScriptによるプログラミングを通してデータ分析手法を理解するためのテキスト(12ページ)を作成するとともに、プログラムを書き込むと、１クリックで直ちにそのプログラムが実行されるウェブページを作成し、実習に活用した。

副題を「表計算ソフトによる経済統計データの解析」とし、新入生対象の必修科目「データ処理入門」において表計算ソフトを用いて行ったデータ分析の深化を試みた。
PC教室における授業中の実習課題に対するこたえを、授業の参加者が発表できるように、Wikiを用意して、そこにこたえを書き込ませた。したがって、参加者同士で、こたえを確認しあうことができた。

副題を「プログラミングによる経済統計データの解析」とし、新入生対象の必修科目「データ処理入門」において表計算ソフトを用いて行ったデータ分析と同じことを、コンピュータ・プログラムにより行うことを試みた。
使用したプログラミング言語はJavaScriptである。プログラムをテキストエディタに書き込み、保存し、実行するという手間を省くため、あるウェブページを開発した。受講者は、そのウェブページにプログラムを書き込むと、１クリックでただちに実行できるため、プログラミングにおける試行錯誤が簡単にできる。

「データ処理入門」（学科科目、１年次、春学期・秋学期、２単位）、「データ解析Ａ・Ｂ」（学科科目、２年次以上、Ａ：春学期・Ｂ：秋学期、２単位）は、いずれもＰＣ教室で実施している授業であり、授業で使用する教材やレポート課題はウェブに公開している。

各科目で作成している教材やレポート課題には、架空のデータではなく、直近の経済データから題材を得るようにしている。

コンピュータ・プログラミングを取り上げたこともあり、「難しい・ついていけない」という自由記述があった一方で、「初めての内容で面白い・新鮮」という記述もあった。

「データ処理入門」では、経済学部の新入生が経済データの処理手法とレポートの作成方法を習得することを目的として、講義資料(A4判12ページ)を作成しており、その内容は毎年改訂している。授業での実習や小レポート、定期試験(レポート)の課題には、架空のデータではなく、実際の経済データを題材とした問題を作成している(2004年度-2006年度)。
「データ処理入門」は、いずれも前述のデータ処理入門の後継科目であり、2006年度より独立の2単位科目として実施している。データ解析Aの内容は、経済データを処理するコンピュータプログラミングであり、同Bの内容は、データ処理入門での表計算ソフトによるデータ分析手法の発展である。いずれの科目もPC教室における実習が主であり、実在のデータを教材としている。講義内容や教材はウェブで公開した。(2006年度)。
「経済演習II・III」では、プレゼンテーションソフトを用いた口頭発表を行っている(2004年度-2006年度)。
「経済演習II・III・IV」では、電子メールを使った学生との授業外コミュニケーションの実施している(2004年度-2006年度)。