統計教育に関する指針 ～欧米の例から～ 宮崎大学教育文化学部 藤井良宜 2004/7/31 統計教育委員会 米国統計学会 ガイドライン作成までの経緯 • 1999.5.25 – Undergraduate Statistics Education Initiative (USEI) – 学会、経済界、政府からの代表１０名で会議を開く – Vision とMission を定義する。 • 2000.4.28-29 – – – – Workshop on developing undergraduate curriculum guidelines 大きな大学の代表１７名、小さな大学の代表１８名、経済界から５名 統計の学位を出すために必要なトピックを特定する。 マイナーとしての統計教育に必要なトピックを特定する。 • 2000.8.12-13 – Symposium（約１５０名が参加） – Improving the Workforce of the Future: Opportunities in Undergraduate Statistics Education 2004/7/31 統計教育委員会 USEI のVision • 学生に定量的な意味づけを行うために必要 な学部教育プログラムを利用できる機会を与 える。 • 専門分野の研究を進めるために必要な、幅 広い定量的な分析の基礎を与える。 • 現代労働者の定量的分析のリタラシーを向 上させる。 2004/7/31 統計教育委員会 USEI のMission • 学部の統計教育を発展・改善する。 • 教育プログラムのガイドラインを作成するた めにWordshop やsymposium を企画する。 • 統計教育プログラムやその成果に対する潜 在的な要求を市場調査する。 • 現代的な統計カリキュラムの継続的な発展や 作成のサポートを行う。 2004/7/31 統計教育委員会 ガイドラインの内容 • Principle • Skills Needed • Curriculum Topics for Undergraduate Degree in Statistical Science • Curriculum Topics for Minors or Concentrations in Statistical Science • Additional Information 2004/7/31 統計教育委員会 基本方針(Principle) • Undergraduate programs in statistics are intended to equip students with quantitative skills that they can employ and build on in flexible ways. 2004/7/31 統計教育委員会 基本方針（Principle) • 主な内容 – 教育プログラムは、さまざまな進路を考えて柔軟なもの にする。 – 統計の専門家を育てることを目的としない。 – 柔軟にこのガイドラインを適用することを推奨する – 基本的な概念やデータを取り扱う方法を強調し、データ収 集方法のデザインや実際のデータを統計的方法で解析 する経験を与える。 – 数学以外のスキルの向上も目指す。 – 統計の教育を受けたデータを扱った経験を持つ職 員が統計教育プログラムの開発や教育方法に熱心に取 り組む 2004/7/31 統計教育委員会 必要とするスキル（Skills Needed) • 統計的スキル – 統計的な理由付け、研究のデザイン、記述的な統計解析、統計的推論など を訓練し、経験すること • 数学的スキル – Major 微分積分、線形代数、確率論と統計理論 – Minor もう少し少ない内容でもよい • コンピュータのスキル – 標準的な統計ソフトウエアに慣れておく – データ管理やアルゴリズムによる問題解決を推奨する • 数学以外のスキル – 明確に書き、流暢に話す力 – 共同作業やチームワークができる – プロジェクトを企画・管理する 応用分野の知識をある程度もつこと 2004/7/31 統計教育委員会 統計科学の学部教育での 教育方法 • 実データや本当の応用を強調する • 学生にとって意味があるものを選び、データ の背景を示したうえで、データは与える • 統計的な計算をする経験を含む • 理論、方法、応用が有機的に結びつく • コミュニケーションスキルを発展させる機会を 多く提供する 2004/7/31 統計教育委員会 統計科学を専門とする場合の内容 • 統計的内容 – – – – 統計的理論（分布、推定、検定、ベイズ的方法など） グラフィカルなデータ解析法 統計的なモデリング 研究デザイン（ランダム割付、ブロック化、分散分析など） • 数学的な内容 – 微積分、多変量の解析 – 線形代数 • 確率 – 概念と統計的な応用との関係を強調する • 計算方法 – プログラミング、データベースなどの概念 – 統計的なソフトウエアの活用 • 数学以外の内容 – – – – 有効な技術作文、プレゼンテーション チームワークや共同作業 データ収集の計画 データの管理 2004/7/31 統計教育委員会 マイナー教育（他の専門分野を専攻 する学生）の内容 • 一般的な統計的な方法 – 統計的な考え方、記述統計、推定、検定 • 統計的なモデリング – 単回帰、重回帰 – モデルの診断 • 統計ソフトウエアを利用する経験 2004/7/31 統計教育委員会 マイナー教育の例 (Purdue University) • 統計的方法 – 統計学部の初等的なコースのうち１つあるいは他の学部の初等コー ス • 確率 – 統計学部の初等的なコースのうち１つあるいは他の学部の初等コー ス • 応用回帰分析 • 次の中から２つ選択 – – – – – 統計的品質管理 実験計画 確率論 統計理論 オペレーションリサーチにおける確率的モデル 2004/7/31 統計教育委員会 マイナー教育の例 （St. Lawrence University) • 次の中から５つ選択する – – – – – – – – – – 応用統計 応用統計II 確率 数理統計 時系列解析 生物統計学 経済における定量的方法 経済統計学 心理学における調査方法 社会学における定量的方法 2004/7/31 統計教育委員会 この中から１つある いは２つ選択するこ と 日本版を作成するに当たって • 基本方針の内容の検討 • 日本の統計教育の現状 • 統計科学を専門とするカリキュラムの指針を 与えるのか？ – 日本の場合に、統計科学を専門とする学部レベ ルのコースがあるのか？ • マイナー教育の可能性は？ • マイナー教育の内容の検討 2004/7/31 統計教育委員会
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