高等学校段階におけるデータサイエンス教育に関する一考察：決定木に関する学習指導に焦点を当てて

抄録

本稿は，決定木の学習指導に関する先行研究の特徴を明らかにすることを通じて，日本の高等学校段階におけるデータサイエンス教育に対する示唆を得ることを目的とした．その結果，一つの最適な分類木モデルを自動的に導き出すことが目的ではなく，統計教育ソフトウェアであるCODAPを用いながら，高校生がデータから手動でモデルを構築し，決定木の手法の柔軟性や有用性を実感できるようにすること，モデルの評価において，混同行列や誤分類率，感度といった直感的な尺度を導入することの二点が得られた．本稿で明らかになった知見を基に，教材開発や授業実践を行うことは今後の課題である．