CodeEdu 2018受講時に、子供向けワークショップのアイディアとして検討したものです。実行はしていません。

1. Ozobotで
データサイエンス
～天気予報ロボットを作ろう！～
タナカケンタ

2. 目的／目標
◼ ワークショップの目的は「プログラミング的思考」 (Computational Thinking) な
るものを身に着けること
◼ 「ロボットが動いたーわーい」ではない (ほうがいいんじゃないかなぁ)
◼ 事前学習資料によれば、プログラミング的思考には以下のようなものが大切らしい
◼ データ構造の理解、表現能力
◼ アルゴリズムの理解、実装能力
➡つまり、「データについて考えて、データを処理する」行為を体験することが重要
◼ 提案カリキュラムでは、Ozocodesでデータを読み取り、値によってOzobotの振る舞
いを変えるプログラムを考案、作成する
◼ Ozobotの振る舞いに関しては、データをもとにモデルを作成 (集計レベル) し、
予測 (判定) 結果と動作を対応付けて実装する (データサイエンス的思考)

3. ワークショップ案：
ロボット＆データサイエンス～天気予報ロボットを作ろう！～
◼ ワークショップ所要時間は180分を想定 (10:00 - 12:00等)
◼ 参加者は小学3年生～6年生 (ある程度算数、理科的な考えが身についている)
◼ 構成
◼ 自己紹介、諸注意 (10分)
◼ 課題説明 (10分)
◼ ディスカッション：「天気予報に必要なデータとは？」 (10分)
◼ 休憩 (10分)
◼ データ提供／ダウンロード (10分)
◼ 探索的データ解析、アルゴリズム設計 (40分)
◼ 休憩 (10分)
◼ プログラム実装 (60分)
◼ 発表 (15分)

4. データ分析アイデア
◼ データサイエンス的思考の伝達
◼ 未来の事象は、過去の事象によりモデリングでき、予測することができる
◼ よいモデルを作るためには、よいデータを収集し、適切な観察 (分析) をすることが重要
◼ データの用意
◼ 気象庁ホームページなどから、自分の街 (あるいは夏休みに行ってみたい街) の気象デー
タをダウンロードする。必要なデータ種別 (気温、湿度、気圧・・・) の検討もさせる
◼ ITリテラシーなど、それが難しい場合は、メンター側でデータを用意しておく
◼ 探索的データ解析
◼ Excelやデータ可視化ツール (子供向けのものがあれば) で気象データを多角的に分析
◼ 「今日の天気と昨日までのデータとの関係」を発見、整理させ、モデルの仮説を立てる
◼ 参考：気象庁データから翌日の天気を予測するkaggleぽいことをしてみた

5. 分析結果からモデルの作成
◼ といっても、高度な分析、モデル化はできないので、以下のようなものを作る
◼ 前日までの気温／湿度／気圧／雲量等の変化 (上昇／下降) から
If-Thenのロジックを作成する
◼ 予測する天気 (目的変数) は「晴れ、曇り、雨」のアバウトな3分類
◼ モデル例
◼ 「過去3日間の気温が上昇傾向 (+++) で、湿度が減少傾向 (---) かつ前日雲量が
2日前より減少 (-) ならば晴れ」
◼ 「過去3日間の気温が変化なし (000) で、湿度が上昇傾向 (+++) かつ前日雲量が
2日前より上昇 (+) ならば曇り」
◼ 実際のところ、現実の気象はそんな単純なものでもないので、架空の街のデータを
与えるなど、適宜ゴールに到達できるようなコントロールをする

6. プログラムアイデア
・・・
事前にデータを与え、探索
的データ解析 (集計／グラ
フを眺めるレベル) で発見し
たパターンをもとに、明日の
天気判定プログラムを設計、
実装する

7. 実行イメージ
◼ はじめに予測対象のデータ (今日の気象データなど) をカラーコードで与える
◼ Ozobotはそれを読み取り、あらかじめプログラミングしたロジックに沿って、
明日の天気の予測 (判断) を行う
◼ 予測結果は、三差路での分岐で表現する
・・・
データ入力部 予測 (判定) 部
晴れ
曇り
雨