社会
社会データ?数学教育学研究室
Mathematics Education and Social Data Laboratory
数理?データサイエンス?AI時代に向けたデータリテラシーの育成と学習理論の構築
数理?データサイエンス?AI時代を迎え,データリテラシーを身に付けた人材育成は我が国の喫緊の課題です。数学教育学では,従来の統計教育研究がコンピュータ科学を含むより学際的なデータサイエンス教育研究へと発展しています。土木工学分野でも様々なデータを扱い,統計分析は必要不可欠です。そのため,当研究室では,統計手法を用いた社会データの分析研究や,統計?データサイエンスに関わる学びを支える学習理論の構築に関わる研究に取り組みます。

工学部 土木工学課程 都市?環境コース
社会データ?数学教育学研究室
担当教員 塩澤 友樹
- キーワード
- 数学教育、データサイエンス教育、統計学
- 研究室の場所
- 大宮キャンパス 4号館5F 4503-2
この研究室が取り組んでいるSDGsの活動
学べる分野
- 数学教育学
- 統計学
- 教育工学
社会のために
現代社会にはデータが溢れています。だからこそすべての人が適切に情報を解釈し,統計分析を通して新たな価値を見出す力を身に付けることが重要です。科学に裏付けられた学習理論や課題設計原理の構築は,豊かな学びの創出につながります。
研究テーマ
- 多変量解析を利用した〇〇に関わる社会調査研究
- 土木工学に必要な数学的リテラシーの育成に関する研究
- 統計?データサイエンスに関わる課題設計原理の構築と検証