レベル：リテラシーレベルを二段階に設定して設計

内容：基本的に下の二つとし、それを融合させた形で行う。

1. AI（人工知能）との付き合い方を学ぶ
2. 世界や、ひとびとの課題について、データサイエンスで学ぶ

形式：グループワーク

1. 少人数で、調べることと共に、問いを精査する場面で協力を促す
2. グループの一員として、AI を活用する

対象：分野横断型の受講生の構成が望ましい

1. AI に触れる：Duolingo、ChatGPT など
2. WDI: 日本に関するデータ - ダッシュボード
3. WDI: 指標を選択して、課題と向き合う
   • 自分達の興味のあるデータを問題意識をもって調べる
   • バイアスに注意しながら、データに基づいた批判的思考ができるようにする
   • 他者と協力、分担して、調べ、ディスカッション - 協働
4. AI のしくみの基本を（ビデオや外部講師などから）学ぶ
5. AI との付き合い方についての、ディスカッション
6. トピックを決めてグループ発表

学生のレベルによっては、第二レベルから始めても良い

携帯電話など（App Store、Google Play で取得）で利用することが一般的だが、PCでも利用可能。

世界で、４億人以上が使った経験を持っているといわれ、300万人以上が、１年間以上継続していると報じられている。読み・書き・聞き・話すの四技能。

• Duolingo を使ってみる。二週間ほど。
  • 継続するために、どのような方法が考えられているか。
  • なぜ、Follow や、Followed by のような仲間を作ることを奨励しているのか。
  • 仲間とのやりとりはどのように制限されているか。
  • 課金のためには、どのような方法が取られているか。
  • 採点には、どのような手法が取られているか。
  • AI が使われているのは、どのような部分だと思われるか。
  • 気に入った点、気に入らない点、すばらしいと思えること、改善が必要だと思うこと。

Mission: We’re here to develop the best education in the world and make it universally available.　

• どのようなことに、AI は使われていくだろうか。
  • 有効と思われるものを挙げてみよう。
  • 問題、課題がある使われ方を挙げてみよう。
  • 不安を感じることはどのようなことだろうか。
• どのように、付き合って行ったら良いだろうか。
• 目的は、さまざまな情報に対して、批判的思考を訓練しながら、より適切に、学ぶスキルを向上させること。
• ちょっと変わった新来者にどう対応するかを考え、経験する
  • 私が心がけていること：
    • 基本的には Welcome!
    • 加えて「あなたのことを教えてください」

3 principles for creating safer AI | Stuart Russell

1. The robot’s only objective is to maximize the realization of human values.
   • ロボット（AI：人工知能）が目指す（べき）ものは、ひとにとってたいせつなことを実現することである。
2. The robot is initially uncertain about what those values are
   • ロボット（AI）は、最初は、ひとにとってたいせつなことが何であるかはわかっていない。
3. Human behaviour provides information about human values
   • ロボット（AI）は、ひとがどのように行動し・思考し・感じるかを観察して、ひとにとってたいせつなことが何であるかを学習していく。

• ここで言っている、Human ひととは、誰のことでしょうか。
• これは、ロボットや、AI だけの使命でしょうか。

以下では、世界銀行の、世界開発指標を利用する。

他にも、活用できるサイトがいくつかある。

• 国際連合　UNdata
• 経済協力開発機構　OECD data、
• 世界格差データベース（World Inequality Database）WID、
• 欧州連合の統計局　Eurostat、
• データで見る私たちの世界　Our World in Data

なども、同様の、ダッシュボードを備えており、データの提供もしている。

日本では、

• e-Stat、
• ダッシュボード

• 世界銀行：https://databank.worldbank.org/source/sustainable-development-goals-(sdgs)
• 国連：https://unstats.un.org/sdgs/dataportal/database
• データで見る私たちの世界：Our World in Data SGD Tracker: https://sdg-tracker.org/
• SDG Index: https://dashboards.sdgindex.org/map

• 世界銀行（World Bank）: https://www.worldbank.org
• 世界銀行について（Who we are）:
  • 極度の貧困状態の削減（To end extreme poverty）: 2030年までに、極度の貧困状態にある世界人口の割合を3%に削減する。By reducing the share of the global population that lives in extreme poverty to 3 percent by 2030.
  • 繁栄を共に享受（To promote shared prosperity）: すべての国の最貧困層の40％の人々の所得を増加させることによって共栄を促進。By increasing the incomes of the poorest 40 percent of people in every country.
• 世界銀行オープンデータ（World Bank Open Data）: https://data.worldbank.org
  • Data Bank, World Development Indicators, etc.

日本について：https://data.worldbank.org/country/japan?view=chart

• World Development Indicators (WDI) : 世界銀行が開発に関する各国間比較可能なデータの集大成である1400の時系列指標（the World Bank’s premier compilation of cross-country comparable data on development; 1400 time series indicators）
  • テーマ別（Themes）: 貧困と格差、人間、環境、経済、国家と市場、グローバルリンク集（Poverty and Inequality, People, Environment, Economy, States and Markets, Global Links）
  • オープンデータとデータバンク（Open Data & DataBank）: Explore data, Query database
  • Bulk Download: Excel, CSV
  • API Documentation

GDP (現在の米ドル): リンク

一人当たりのGDP(定数2015米ドル)：リンク

実質GDP（2015年を基準にしたもの）を、総人口で割った値。

2020年の政府の負債（GDP の百分率）：リンク

CO2 排出量 (1 人あたりのメートル トン) ：リンク

2021年の軍事費 (GDP の %) ： リンク

2021年の軍事費 (現在の米ドル) ： リンク

2021年、国会で女性が占める議席の割合 (%)：リンク

https://datatopics.worldbank.org/world-development-indicators/

1. 貧困と不平等（Poverty and Inequality）：貧困、繁栄、消費、所得分配
2. 人々（People）：人口動態、教育、労働、健康、ジェンダー
3. 環境（Environment）：農業、気候変動、エネルギー、生物多様性、水、衛生
4. 経済（Economy）：成長、経済構造、所得と貯蓄、貿易、労働生産性
5. 国家と市場（States and Markets）：ビジネス、株式市場、軍事、通信、輸送、テクノロジー
6. グローバルリンク（Global Links）：債務、貿易、援助への依存、難民、観光、移住

1. AI と データサイエンスについてのディスカッション
2. PositCloud 入門、スクリプトの利用
3. R Notebook 入門
4. WDI パッケージの利用
5. テンプレートの利用
6. tidyverse の基本の学び
7. 可視化の学び
8. WDI 以外のデータの取得
9. プロジェクト
10. 発表

コンピュータ言語 R を推奨する理由：無償、インタラクティブ、プログラミングの経験がなくても使える、発展性に富み、十分な利用者がおり、教材が多い

資料へのリンク

R ではじめるデータサイエンス