令和4年度　1年理数DS（データサイエンス）について

今や生活の一部となった顔検出技術。顔検出とは、カメラが取得した画像や映像から人の顔を探し出す技術です。検出した顔画像は、様々な用途に使われています。例えばお店に入るとき、入口に設置されたカメラ付きの小型コンピュータに顔を近づけると、顔を検出し体温を計測してくれます。コロナ禍で、顔検出を利用したこのシステムは急速に広まっていきました。「顔」を使った技術・サービスは今後も広がりを見せることが予想されます。

　２年の理数DSでは、「顔検出」を行いました。画像の中から人の正面顔を探すアルゴリズムとしてHaar-like特徴量という矩形領域の明暗差から求める特徴量を用いました。例えば、目元は暗く、頬は明るいといった矩形の中の明暗差の特徴を組み合わせていきます。得られた顔の特徴量を識別するカスケード分類器を使い、顔を検出していきます。

　プログラミング言語には、Pythonを用いました。人の正面顔を学習したHaar-like特徴量カスケード分類器は、画像処理ライブラリOpenCVが提供しているものをGithubからダウンロードして、顔検出プログラムを実行しました。また、自分たちの顔やインターネットから気になる画像に変更したり、瞳検出に書き換え、ファイルへの書き出し、人だけでなく猫の顔を検出する課題に取り組みました。実習中はエラーメッセージに頭を悩ませたり、解消したエラーの解決方法を説明する生徒や理解を深めるため、さらに調べたり話し合いながら協力して課題を進めて行く生徒の姿が見られました。

　　顔検出プログラムを実行している様子　　　課題について話し合っている様子

理数DS（データサイエンス）について

自分の未来を知りたいと思ったことはありませんか？『未来を予測する最良の方法は、未来を創ることだ』という有名な言葉があるように、大抵のことは必要な努力を重ねることができれば個人の未来はコントロールできます。しかし、自然界や私たちの身の回りにある不確実性には人間が予測できないことがたくさんあります。気象、寿命、犯罪、漁獲量など複雑すぎて人間には予測は難しいといわれてきました。この不確実性を克服するために活用されているのがAI（人工知能）です。例えば、人体の詳細なデータを入力することで可能な寿命の予測。犯罪が起こる時間帯と場所を予測する犯罪予測。海水温などから特定の生物の生息域をリアルタイムで予測することで、漁獲量をコントロールすることなどが可能になり始めています。

　第2学年の「理数DS」では、Pythonのデータ解析ライブラリ「Pandas」を利用し，天気予報に取り組んでいます。まずは、過去の気象庁のデータから、気温の予測を行いました。それぞれ自分の気になる地域のデータをダウンロードしてAIに分析させます。人間が一生かけても処理できないビッグデータが世界にはたくさん存在します。そのデータをscikit-learnのLinearRegressionクラスを利用して，直線回帰分析を行い，気温予測ができました。理数DSでは自分の未来をより豊かなものに変えていくことができる人材を目指して、AIの活用方法を楽しく学んでいます。 

　　過去9年分のデータを利用した気温予測　　　プログラムのエラーを探している様子　　　

３学期　機械学習「回帰」

　回帰では、ブドウの葉の面積と気孔の数のデータから一次関数（y=ax+b）の 式を作成し、葉の面積が 30 ㎜２の時の気孔の数を予測するプログラムを作成し ました。この応用として気温とアイスクリームの支出金額から販売数の予測を行 うプログラムの作成課題に挑戦しました。また，回帰の活用事例としてオートバ イの衝突実験のデータを見ました。（理数コース２期生である電気通信大学の川 野秀一先生からご指導いただきました。）

　 生徒たちは、うまくいかないと「なんで～！エラーが…」「どこが間違ってい るのかわからない」「これで合っているのかな…」と頭を悩ませ、互いに教え合 いながら、みんなでデバッグ（エラーを修正する作業）を行っていました。エラ ーが解消されたり、結果が得られたりすると「できた！」と嬉しそうな声が上が っていました。 

１学期　アルゴリズム

あなたは、クラスの男女の人数をそれぞれ求める際、どのようにして求めますか？あなたの考えをコンピュータに伝えるには、普段何気なく行っている思考や判断（男女の判断、計算、計算結果の記憶など）をコンピュータがわかるように、一つ一つの手順として表現することになります。このように課題を解決するための手順を『アルゴリズム』といいます。

１学期は、自らの考えを整理し、表現する力を高めるため、アルゴリズムを中心に学習を行いました。アルゴリズムを記号（フローチャート）で表現する方法や、値の変化を追って正しい結果が求められるか確認する方法などを学びました。最初は、普段何気なく行っていることを一つ一つの記号にして整理することに苦戦しているようでした。また、考え方次第で答えが一つでないことに戸惑っていましたが、互いの考えを説明しあう中で、「そういうことか！」と相手の考えに納得する声が上がっていました。

２学期から、プログラミングが始まります。コンピュータに自らの考えを実行させるための基礎を学んでいきます。

アルゴリズムの課題に取り組む様子

＜プレゼンテーション資料の作成＞

　それぞれが作成したプランニングシートにしたがって，『PowerPoint』のスライドを作成します。タイトル一つとっても，それぞれの表現力が問われます。また，アンケート結果を表現するか，１年生の総合的な論証を踏まえてどのような展開にするかなど，悩みながらの作業が続きます。「みんなと同じようなデザインテンプレートになりそうでつまらない！」や「人とは違った提案の仕方をしたい！」など様々な声も聞こえてきます。が，ひとたび考えがまとまると教室中が静まり返り，キーボードとマウスの音だけが響く，生徒の集中力に驚かされてます。

　　　　　アンケートの結果を確認し，プランを立てる　　　　　　　　　　プレゼンテーション資料を作成

グラフやスマートアートなど様々なオブジェクトを利用して工夫を凝らしています

＜オンラインでのアンケート調査＞

　自らの主張したいことに対するデータを収集します。インターネットなどでデータが見つからない場合やクラスの意見を集めたい場合はアンケート調査を行います。今回は，Microsoft 社のTeamsを利用してオンラインでアンケート調査を行っています。

　回答を投稿　　　　　　　　アンケート投稿画面　　　　　　　アンケートの入力

＜アンケート実習で利用しているアプリについて＞

　福岡県で導入しているMicrosoft社の『Teams』上のアプリ『Forms』を使ってアンケート実習を行っています。

　授業時間内に終わらない回答は，自宅のパソコンやスマートフォンで回答を行ってもらっています。「自分が使っている端末（スマートフォン）だとうまく回答できませんでした」等，生徒たちはどのようにうまくいかないかを含めて報告をしてくれます。各個人の情報機器を使っての宿題は，一人一人の環境が異なるため，さまざまな配慮が必要だということを実感しているところです。

　早速，２年生は新型コロナウイルスの影響により対面でのアンケート調査が難しいため，ESD課題研究にオンラインでのアンケート行いたいと考える班がいたようです。実現するかどうかは調査対象によるかと思いますが，授業で学んだことをいち早く取り入れて実践しようとする城南生の『進取』の姿勢に感心させられます。

＜課題の発見＞

　As is/To be 分析（ギャップ分析）を行いました。学校生活の中で「こうなったらいいな」という『理想』と『現状』との差である『課題』を発見し，その課題を解決するためのアイディアを挙げていきました。

＜現状分析＞

　タブレットの機能や使用する上でのメリット・デメリット，他校での活用事例などをインターネットで調査しました。