R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
海城学園 数学科
海城の教育・数学科 数学学習における意欲の源 数学が得意な生徒にとっても、難しくてなかなか解けない問題は存在します。そういった難しい問題に出会ったとき、興味をもって粘り強く考えていけるような、いわば“意欲の源”を育むことが大切であると私どもは考えます。ときに、意欲の落ちた生徒から、「数学をなぜ学ぶのですか？」という問いかけを耳にすることがあります。これに対し、各担当者が明確に自己の意見と信念を述べつつ、お互いに考えた上で、質問者が納得し、意欲を再び取り戻せることを指導の目標の一つとしております。 数学学習の原動力 また、数学はその存在自体に価値があり、美しいものでもあります。言うなれば、数学の“崇高なる美”を感じる心を中学・高校において育みたい、そして、もっと知りたい、探ってみたいという探求の心が、数学学習における原動力となるように願ってやみません。 読み・書き・計算，そして論証する力 さ
生徒のコンピュータスキルの国際比較
前回は，わが国の高校生のICT利用度が国際的にみて著しく低いことを明らかにしました。ここでいうICT利用とは，自宅のコンピュータを使ったものであり，ケータイやスマホ等の小型機器を介したものは除かれます。 そうである以上，わが国の高校生のコンピュータスキルはどうなのか，という懸念が持たれます。前回と同様，PISA2009のデータを用いて，この点を吟味してみましょう。 PISA2009の生徒質問紙調査では，対象の15歳の生徒（日本は高校1年生）に対し，「コンピュータで次のことがどれくらいできるか」と尋ねています。 情報化が進む現在，身につけておいて損はないスキルばかりです。いや，見方によっては，学生のうちに習得しておくべき必須のスキルであるともいえましょう。これらの5つの項目への反応を合成して，生徒のコンピュータスキルを測る尺度をつくってみます。 1という回答には4点，2には3点，3には2点，
教員の授業スタイルの国際比較
国際学力調査PISA2009のデータセットづくりに勤しんでいます。9月21日の記事で申したように，学校質問紙調査のデータセットは，何とか完成しました。しかし，生徒質問紙調査については，一筋縄ではいきません。ケース数が膨大であるからです。 下記のOECDサイトからダウンロードしたテキスト形式の圧縮データを，エクセルに取り込むことができません。しからば，必要な設問のデータだけを取り込めないかと，いろいろ悪戦苦闘した結果，ようやくその方法をマスターしました。現在，対象生徒の出身階層，学校観，教師観，および教師の授業スタイルの設問のデータセットを作り終えたところです。 http://pisa2009.acer.edu.au/downloads.php 74か国，51万5,958人分のデータです。とうてい一つのファイルに収まりきりませんので，いくつかに分割しています。ともあれ，このような膨大な数のデ
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医学部入試の文化資本論 ～ 医学部の入学選考はいかにあるべきか