その他

「データサイエンス的思考」とは，データを根拠とし物事を解決する考え方を指します。
私たちは普段の行動において物事を思考する際，データ(知識)を根拠として判断している場合が非常に多いです。
例えば，お腹が空いて何かを食べたくなり，昨日の残り物から出して食べる動作を考えます。
何気なく行っている動作ですが，実は様々な判断を瞬時かつ横断的に行なっています。
冷蔵庫に食べ物が入っていることが何故分かったのか？冷蔵庫をどうすれば開けられるのか？冷たい食べ物をどうやって温められるのか？お箸や皿はどこにあるのか？これらの判断は知っているからできることであり，つまり知識に基づいた判断を行なっています。
つまり「データサイエンス的思考」とは，私たちが日常的に行なっている当たり前の方法であり，これらを横断的に組み合わせることで，より複雑な問題を処理しています。
ヒトの脳が行なっている知識に基づいた思考をコンピュータに実装することが現実的に可能となり，センサやアクチュエータ(IoT)を組み合わせることで，従来は人間がおこなってきた仕事をコンピュータができるようになってきました。

こうした技術を用いた社会課題の解決について，アイデア出しから実装までの全行程を，高校生でも実装できるようになってきたため，課題解決型の授業として取り入れることができます。

本講座ではAI機能を内蔵したSCRATCH，Teachable Machine(Google)，Neural Network Console (Sony)などの汎用アプリを使うことで，テキストコードを書くことなくノンコードで多分類問題を機械学習で解く仕組みを理解することを目的とします。多値分類問題の例として，ジャンケンにおけるグー，チョキ，パーを取り扱います。