道具の選択

前回の見積もりで許可の下書きが書けていない生徒がいれば、この 3 分で書かせる。返事を待つ時間が要るので、第9回で集めに行く前の最後の締め切りになる。縮めた計画のまま今日の道具を選ばせる。

進め方（11分） 5 分で分ける。答え合わせのあと、「平均の差の検定」と「予測したいか」の違いを 2 人に言わせる。差はいま起きていること、予測はこれから起きること。ここを取り違えると、集めるデータの形が変わる。

拾いたい発言 「はかったあとで差を見たい」→ micro:bit で集め、easyStat で読む。組み合わせてよい。ただし今日決めるのは、最初に開く一つ。

情報のどこで扱ったか。easyStat は 情報Ⅰ (4) 第8〜10回 と 情報Ⅱ (3) 第5〜6回。easyDataScience は 情報Ⅱ (3) 第7〜13回。micro:bit は 中学校 D 情報の技術 第8・9回 と 情報Ⅱ (4)。Web アプリは 情報Ⅰ (3) と 情報Ⅱ (4) 第9〜13回。

進め方（4分） 表を読み上げ、各自に「自分の問いはどの行か」を指で示させる。どの行にも当てはまらない生徒がいる（言葉だけを集める問い）。その生徒には「道具を使わない」という選択を認める。使わない理由を書けることも、効果性の評価になる。

道具はすべてブラウザだけで動く。この授業のページの中で開くので、外のページへは移らない。

進め方（12分） 7 分で二つの欄を書いて送る。残り 5 分で投影から 4 件を取り上げる。ここではまだ道具を開かせない。先に型から選ばせ、次の枚で実際に触って確かめる。順番を逆にすると、触れた道具に問いのほうが引っぱられる。

限界の書き方 easyStat は「差があるかは分かるが、なぜかは分からない」。easyDataScience は「予測は出るが、当たる保証はない」。micro:bit は「はかれるものしかはかれない」。Web アプリは「使ってもらえないと何も分からない」。一つ言えれば十分。

高度化の効果性の A は「道具を選んだ理由と、限界を言える」。この二つの欄がその材料になる。投影画面を当日中に保存する。

3分。02 で引っかかる生徒が多い。言葉で集める計画なのに easyStat を選んでいる、など。そのときは確かめ方のほうを直すか、道具を変えるかを本人に選ばせる。

進め方 道具で比べさせてから選ばせる。同じものを選んでも理由が違うことを見せる。少数派の理由を必ず 1 つ読み上げる。

12分。全部を触らせない。自分の問いの型に合う 1 つを決めさせ、残りは名前だけ。easyStat の「分析サポーター」を先に見せると、手法名を知らなくても選べる。easyStat・easyDataScience とも計算はブラウザの中で行い、読み込んだ表を分析用のサーバへ送らない。生成 AI の解釈支援は別の機能で、押さなければ外へは出ない。班で型がばらけるように机を組む。

道具は外で公開されている Web アプリ。この授業のページの中で開くので、別のページへは移らない。閉じれば、そのままこの枚に戻る。ブラウザの中で動き、入力はこの授業のサーバーには送られない。

道具を触る時間と合わせて 10分。02 を口に出して言わせる。表の列の名前を先に決めておくと、第9回で集めたものがそのまま道具に入る。

第9回は教室の外へ出る生徒がいる。時間・場所・戻る時刻を、ここで確かめておく。第7回で取った許可が間に合っているかも、ここで確かめる。

目標 03 に「まだ」が多い場合、第10回の分析で「言えないこと」の線引きが弱くなる。第9回の冒頭 3 分で、道具ごとの限界をもう一度言わせる。

4分。自律化の運用はこの枚で見る。触った結果で判断を変えた記述は、そのまま A の材料になる。変えた生徒は体験02 を送り直させる。

「そのままでよい」と書いた生徒にも、なぜそう言えるのかを一言足させる。触らずに書いた生徒が混ざる。