今回は、この秋田公立美術大学のすばらしいキャンパスをご提供いただきましてありがとうございました。どの会場もたくさんの人で、最後は扉の外まで人が溢れていて、入れずに諦めたということもございました。大変な熱気だったと思います。

ポスターセッションでは、私もいろいろと勉強することがあり、「中等教育資料」の中で紹介しなければいけないなと思うところもございました。また企業展示についても、皆さんが知っておかれた方がいいなというものもありました。

皆さんご存知のことと思いますが、現在の日本の子どもたちの学力は、間違いなく世界のトップクラスです。１位はシンガポールで、他にアジアでは香港、上海、台湾あたりが上位に来ています。

これはPISA調査の結果ですが、OECDの学習到達度調査では、科学的リテラシーも数学的リテラシーもトップで、読解力はちょっと低いということになっています。この調査はCBT（Computer Based Training）で行って、複数のWebページから必要な情報を取り出すような形の出題もありました。

この読解力の低さを受けて、文部科学省の方でも人工知能の時代にどのような読解力を育てるべきかを考え、環境整備のための施策を打って、全教科・全科目で読解力、問題発見・解決力と並んで情報活用能力の育成を入れています。

こちらは、『日本の高校生は勉強しているか』という調査ですが、「全くしない」という生徒が39％、1日30分未満と1時間未満を入れると半数以上になります。それにもかかわらず、総合的な成績では世界トップレベルというところです。これをどう見るべきなのでしょうか。

生徒の自己肯定感ということでは、これはよく出る話ですが、自分にそれなりの能力があると思っている人は日本では50数パーセントです。米国や中国は、学力調査の結果は日本よりも低いにもかかわらず、80％から90％が「人並みの能力」があると答えています。

なぜこうなるかというと、日本の親は子どもを叱る、あるいは「あなたのお子さんは非常によくお出来になりますね」と言われると、「いえいえ、うちの子なんて」ということを言ったりする。そういうことではなくて、自分の子どもをもっと褒めてあげていただきたいです。先生方も、子どもたちを「何でこんなことができないんだ」と叱咤するのでなく、ちゃんと褒めてあげてください。

また校長先生も、先生方のことをちゃんと褒めてあげてください。日本の先生は、本当に世界一すばらしいと思うのですが、日本は先生の自己肯定感もこれまた低くて、「自分はダメな人間だと思う事がある」というのが70％以上なのです。こういうところはぜひ改めなければいけないです。やはり学校の影響は大きいので、生徒に関する接し方や指導の仕方を変えていかなければならないだろうと思います。

こちらは各国のGDPの推移です。90年代初めまでは、皆が「それ行け!」でよかったのですが、その後はご存知の通りです。先ほどの気持ちの問題もありますが、現実の生産性も上がっていないのです。具体的に言えば、OECDの中でホワイトカラーの生産性が最下位グループにあるのが日本です。中国のGDPはどんどん伸びていますし、インドは今後もっと急角度で伸びていきます。さらに、ここには記載がありませんが、この次はアフリカなど人口の多いところが伸びてくるのではないでしょうか。こういった中で、日本は勝ち負けの話ではなくて、日本としての在り方を示さなければいけないということだと思います。

今から50年くらい経つと、働くことができる人口は現在の半分くらいになってくる。もっとわかりやすいのが、生産年齢だけを取り出したこのグラフです。ですから、現在と同じ生活水準を保とうとするならば、もっと生産性を上げなければならない、ということになります。ただ、今後は人工知能などが発達していきますから、人口は減っても生産性を上げることはできるだろうとも言われています。

労働生産性水準はどのくらいかと言えば、これは2005年頃の数字ですが、アメリカが50とすると日本は30くらいです。ということは、まだまだ余地があって、もっと上げていくということは可能であるということになります。ですから、人口が減るからといっても、この先はどうなるかはわからないよ、というお話です。

つまり、人工知能が発達するから人間の仕事がなくなるということではなくて、仕事の質が変わるということだと思うのです。今人間が担当しているところのある部分は機械に任せる、という形になってきます。逆に、そうならないと、今あるような社会の仕組みや生活を維持していくのは難しいでしょう。

資質・能力の三つの三角形の図は、皆さんもすでにご覧になっていると思います。「知識・技能」の部分は、データで測ることができますが、だからといって、今まで通りでよいというわけではないですね。知識や技能を身に付ける時には、詰め込みではなく主体的な学びで身に付けさせていきましょうということが書いてあります。

まず情報Ｉの「(1)情報社会の問題解決」です。この段階では、生徒は中学で学んだことしかわかっていません。ですから、中学のことをベースに問題発見・問題解決をします。

(1)は(2)以降のイントロダクションという位置づけです。ここをやることによって、この後で学ぶ情報デザインが必要だということや、世の中にはプログラミングというものが不可欠であるとか、データを扱う時は何が必要かといったことを感じてもらうための単元です。ここでは、問題解決の方法も身に付けます。

それから法規についても学びますが、「何々してはいけない」ということではなく、情報の科学的理解を通して、その意義をしっかり考えてほしいと思います。

そして、ここでは人間に求められる仕事や能力の内容や変化を考えてほしいと思います。というのは、現在の技術レベルならこういうことが可能だから、仕事はどうなって行くかということが、今の時点ではある程度見えます。しかし、5年経ったら違ったものが見えますし、10年経ったらとんでもないことになっているでしょう。ですから、先生も生徒も、毎年毎年これを考えていかなければなりません。先ほど申し上げたように、特に進路指導をされる先生は、3年後とか5年後とか、子どもたちが社会で活躍するようになる頃のことまで見越していないと、進路指導としての責任を果たせないのではないかと思います。

(2)が「コミュニケーションと情報デザイン」です。マスコミは、プログラミングが必須になったとか、データサイエンスが入ってきたとかは報道してくれますが、「情報デザインが必須になった」となかなか言ってくれません。しかし、ここで扱う情報デザインというのは、『効果的なコミュニケーションや問題解決のために、目的や意図を持った情報を受け手に対してわかりやすく伝達したり、操作性を高めたりするためのデザインの基礎知識や表現方法及びその技術』です。これまで「社会と情報」でやってきたことを、より洗練された形として、専門的にもう少し深めていきましょうということで、「情報デザイン」という言葉を使っています。

この「情報デザイン」は、コミュニケーションのためだけではなく、アルゴリズムや、プログラミング、ネットワーク、データの扱いにも関係します。ですから(3)でプログラミングを、(4)でデータやネットワークを学ぶ前に置かれているのです。そして、プログラミングやデータの扱いを学ぶ時に、この情報デザインで学んだことをしっかりと活かしていただきたいと思います。一口に「情報」と言っても、コミュニケーションに使う「情報」とデータという意味の「情報」は当然違いますから、指導要領解説でもその二つは分けて書かれています。

情報デザインで扱う内容として、アクセシビリティ、ユーザビリティ、ユニバーサルデザイン、色や造形、論理性というのは当然必要なことです。この情報デザインを全部の子どもが学ぶことによって、世の中が良い方向に変わると思っています。

「(3)コンピュータとプログラミング」で扱うのは、こちらに挙げているような内容です。ちょっと踏み込んだところで、「内部表現」というのは今までもありましたが、今回は誤差とか計算限界といったところまで踏み込んでいます。例えば、画面の中で飛び回るキャラクターの座標については普通の精度でいいし、ここからこちらまで飛ばす時にはもう少し高い精度が必要だろう、といったところの判断ができるようになってほしいと思います。

「モデル化とシミュレーション」もここに入っています。アルゴリズムを表す表現はフローチャートだけではないよ、ということを知って、複数の方法の中から用途に応じて使い分けることができなければなりません。また、プログラミング言語は指定しないということで、解説書にも「これを使いなさい」とは書いてありません。ただし、言語を身に付けるのに1年かかるようでは何をしているのかわかりませんから、すぐにできるようなものであることが必要です。また、一つだけ注意があって、それは「関数などの使用によって構造化ができる言語であること」、ということが取り扱いのところに書いてあります。ですから、そういうことがしっかりできる言語を選んでください。ネットワークは中学の技術・家庭科技術分野で学んでいますから、当然高校ではネットワークを使うことを前提としたものが入ってくることになります。

「(4)情報通信ネットワークとデータの活用」については、ネットワークを構成する機器やプロトコルとかいった話がありますが、例えば子どもたちが大学に入って、独り暮らしの部屋にネットワークの環境を作ることくらいは自分でできなければいけないし、情報セキュリティという点も注意しなければいけない。ですから、小規模なネットワークを設計できる力は、全ての人が持っていなければいけないだろうということです。

できれば、教室の中程度のネットワークのつなぎ方も理解できるようになるとよいですね。難しいことでなくてもいい。「先生、つながりません」と言う前に、まず足元を見てハブの電源が抜けていないかとか、そういう程度でもよいのです。そういうことをしっかり教育しておけば、学校や会社で無駄な時間がなくなります。まず自分である程度のことはできるようになってほしいものです。

そして、セキュリティをしっかりすることがわかっていれば、軽々に情報が漏洩することもないはずなのです。これからの子どもたちは、セキュリティ上の失敗は公私ともに厳しく責任を追及されますので、セキュリティは無線も有線も両方やりましょうということですし、「データベース」という言葉はあえて明示的には出していませんが、データを蓄積・管理・提供する仕組みもしっかり学びましょうということです。

情報Ⅱの「(1)情報社会の進展と情報技術」は、情報Iの(1)～(4)を振り返り、さらに情報IIの(2)～(5) に向けたイントロダクションという位置づけです。「情報技術の発展や進展を踏まえる」とか、「法律の意味や目的を考えて対応する」ということで、単に「理解する」ではなく「対応」しなければいけない、さらに、将来の情報技術や情報社会についても考えましょうよ、という辺りが大事なところです。

さらに、情報技術が担う部分と人が担う部分があり、それは技術の進展につれてどんどんと変わっていくのですが、それを考えることによって自分の役割とか能力を再定義していくことも必要です。それをやっていかないと、知らないうちに自分の力が発揮できない、もっと言えば、自分が学んだスキルが全く役に立たないということがないとは言えないという社会になっています。ですから、ぜひここをしっかりやっていただきたいと思います。

もちろん、人の役割の変化とか知的活動、働き方が変化することで、人に求められる資質・能力は変わっていきます。先生方の役割自体も変わってきて、「教える」という役割から、「学びを設計する」という役目に変わっていくと言われています。そういう役割の変化が、今後様々なところで起きてきます。子どもたちも、今後に役立つ力を付けようと思ったら、情報技術をバックグラウンドとして、どんな世の中になるのかを常に考えてもらわないといけない。高校3年生の卒業の時に考えるだけでは、もう間に合わないのです。

「(2)コミュニケーションとコンテンツ」は、ここに書いてあるように、情報I(2)で身に付けた情報デザインの力をしっかり活用していきましょう、ということです。ただ、この評価については、ルーブリックなどで掲げた評価規準表による自己評価や相互評価ということをやっていかないと、総合的に評価することはできません。ルーブリックというのは、何段階かの評価基準を定め、「〇〇までできたら評価B、さらに△△までできたら評価A」という客観的な基準が明示されているものです。

さらにその段階評価に「ここまでできた生徒にはさらにこんな活動を与えよう」ということまでセットになっていれば、先生が一人ひとり付きっきりで指導しなくても生徒は動いていくことになります。

「(3)情報とデータサイエンス」は、特に難しいことをやろうということではありません。ただ、今までやっていなかったことなので、その意味では難しいかもしれません。例えば、今まで一度も泳いだことのない人が泳ごうとすれば、当然恐怖を覚えますが、それと同じようなことだと思うのです。それをやっていくということになれば、やはり研修資料をしっかり作って出さなければいけないということで、予算を取っていただいて、今準備をしているという状態です。もちろん、それが出るのを待たずに学習を始めていただければもっといいな、というところです。

具体的にどのくらいを見ていけばいいのかがこちらです。「多様かつ大量のデータ」というのは、皆さんご存知のビッグデータです。例えば、コンビニで仕入れる弁当の量をどれくらいにしようかという時に、曜日や天候だけでなく周辺の行事の予定など、いろいろな条件を勘案して発注すれば、無駄を最小限に抑えることができます。これはコンビニに限らず、どんな業種の人でもデータをうまく分析すれば最良の選択ができるはずなのです。周りが皆そういう分析ができるようになっているのに自分だけできないというのでは、お店などでは潰れる方向に行ってしまいますから、大学に行く・行かないにかかわらず、この辺りはしっかり身に付けておいた方がよいと思います。

学習指導要領の解説には、「データサイエンスの手法」について詳しく説明してあります。それを使ってデータを分析したり、モデル化したり、予測・関連・結果の評価をしたりといったことをやっていきましょう、ということです。今まで教科書などで出てきたデータというのは、クリーニングされたもので、空欄や外れ値などが入ったデータとかはありませんでした。しかし、クリーニングされていないリアルなデータを扱うためには、抜けているところ(欠損値)や外れ値を除かなければいけない。そういった扱い方とか、データの信頼性・信憑性などについても見ていきましょう、ということです。今までこれはどの教科でもやっていませんでした。ですから、難しいように見えますが、学ぶ価値はあると思います。

「回帰、分類、クラスタリング、人工知能」の辺りは、数学的な裏付けのあるものは数学の理論にお任せしますが、数学で踏み込めない部分も、「情報II」ではその大枠を扱いますということで入っています。モデル化して予測がつくようになると、機械側の判断につながっていくのですが、人工知能の仕組みはどのようになっているのか、ということを、例題やモデルを使って理解できるところまで行ければいいかな、というのがこの辺りの目指すところです。

「(4)情報システムとプログラミング」と情報Ⅰのプログラミングはどこが違うかと言えば、情報Ⅱで扱うプログラミングは、ある程度大きなシステムを考える、ということです。具体的な規模としては、分割して4、5人で作って、それを結合して、システムとして稼働させるというところまで考えています。これをどの言語でやるかということで、情報Iと同様に、文部科学省としては指定しません。

最後が、情報II「(5)情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探求」です。答申の時には『課題研究』として出していたのですが、このようなタイトルになりました。

ここでやっていただきたいのは「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」で学習したことをそのままで終わらせるのではなく、新たな価値につながるような営みや探究活動をしてほしい、という期待をこめています。

それをしなかったら、新たな価値を作り出そうとする態度というのはどこで育つのか、というとなかなか難しいものがありますし、単に知識として身に付けたとか、少し応用してみたという程度では、やはり足りないのではないか、と思います。

ここまでについて、詳しくは学習指導要領の解説をじっくりと読んでいただきたいと思います。

今後の情報科関連のスケジュール感は、ざっくりこんなところです。3月に学習指導要領が出ました、情報科教員の現況調査も行って、都道府県ごとの状況が集まってきています。そういうところをベースに、研修資料を作って各都道府県に提供していく予定です。また、専門学科情報科は教材共有サーバ（仮称）を立ち上げます。教員研修の講師推薦に係る学会の窓口は、現在準備中です。

教員研修については、2018年に研修資料を出したとして、2018年度中にあらかじめ準備をしておいたところは、2019年に開始することができます。研修資料が出たところで、それをベースに予算請求をする都道府県は2020年開始ということになりますが、それでも2020年・2021年の2年間は研修ができます。

研修資料は、高校の先生方のために作るということはもちろんですが、「どのくらいの研修を・どのくらいの量やるのか」ということを、各自治体の財政課に対して予算請求をしなければならないので、その時の説明資料にできるという形で作っていこうと思っています。ちなみに、情報Ⅱについては1年遅れになりますから、それでも研修を2年間はできるという算段でおります。

大学入試の実施方針がいつ出るのか、ということですが、2022年に新しい学習指導要領が始まるとすれば、過去の例を見れば、最低でも2021年度当初には出なければいけません。ただ、今回は教科・科目が変更になりますから、もう少し早い段階で出すことも考えられます。そこは、大学入試センターの対応というところになります。「情報Ⅰ」は2022年から学年進行で始まりますので、大学入試が実施されるとすれば、2024年度からですね。

課題と対応としては、こちらに挙げたとおりです。まず、先ほどお話しした現職教員の研修はしっかりやってねという働きかけを各教育委員会に行っています。

教員採用の実施についても通知を出しています。通知を出したからといって、すぐに状況が動くということではないので、例えば、学習指導要領ではこうなるよとか、入試に向けてもこんな感じですよ、といった形で総合的に働きかけているところです。

指導事例の蓄積、情報入試に関する検討については、今進めているところです。これには大学等の課題もあります。予定としてはこんなところですが、最後に入試に向けた動きをざっとお話しします。

5月17日に、未来投資会議で総理が「大学入試に情報を入れる」と発言しました。5月25日には、文部科学大臣から「大学入学共通テストで情報を入試科目に入れること検討する」ということが出ました。

6月4日には、未来投資会議の素案の中で、文章として「大学入学共通テストにおいて、国語、数学、英語のような基礎的科目として、必履修科目「情報Ⅰ」(コンピュータの仕組み、プログラミングなど)を追加する」ということが盛り込まれています。さらに7月17日には、大学入試センターから、「教科『情報』におけるCBTを活用した試験の開発に向けた問題素案の作成について」ということで、都道府県の指導主事に対して情報入試の問題作成についての依頼が出ました。皆さんのお手元にも近く届くと思いますので、ぜひ対応していただきたいと思います。