top of page
この科目は
『ワークショップ』
（体験型講座）です
時に個人で、時に他者と一緒に
自分で推測したことを書き出し
他者と共有したのち、自分との違いを探して
自分の意見と組み合わせる
を実践していくカリキュラムになっています
ワークショップでは、推測を多く書き出すため
間違ってしまうこと・失敗してしまうことはつきものです
そのため、評価は 常に「加点」という考え方を取ります
ここには「減点」という考え方はありません
「失敗しても減点はない」
という安心した気持ちで推測を働かせてみましょう
推測して、書き出す
恐れずに、書き出せ
加点方式
評価は常に
減点無し！
失敗しても
唯一、加点されないケースは「書き出さない」ときです
時に、気分が乗らなかったり
書き出したくないと思ったり
することがあるかと思います
そのような時は、自分の気持ちを整理して
その時の自分に何が書き出せるのかを考えて行動すると
結果的に良い効果が出てくる場合があります
なぜいま、
データサイエンスが必要なのか？
社会にはさまざまなデータが溢れています
ITの発展とともに、それがデジタルデータとして扱えるようになってきました
データの取得から、収集、記録までが容易になったということです
次の段階として、それをいかに正しく活用し、より良い生活、より良い人生、
より良い社会を作るのに役立てればよいかに関心が集まるようになりました
そうした機運のなかで、データサイエンスという
科学分野がの必要性が非常に高まっています
＃データは、経済的な新たな資源 ＃２１世紀の石油 ＃資源を活かす技術が必要
＃データを処理して、分析して、有益な情報を引き出す
＃情報学＋統計学＋人文知 ＃データを収集して加工して処理する
＃データを分析解析する ＃価値の発見と創造
＃これから１０年間の最も魅力的な仕事は統計家だといつも言っているんだ
＃データは２１世紀の刀であり、それをうまく扱えるものがサムライだ
＃do not block the way of inquiry ＃日本の大きな課題
根拠をつくる
Creating Evidence
自分の強みを生かした方法で
自分ならではの“答え”とその“根拠”をつくる
bottom of page