急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。既に学校教育では、プログラミングと統計教育の拡充と必修化による生徒のデータ活用能力の育成を掲げた新学習指導要領が告示され、CBT方式による大学入学者選抜試験も実施される可能性が高まっております。
この試験では、新学習指導要領で共通必履修化された数学科と情報科の両科目における「データの分析」・「データの活用」の単元を中心に大学入試までの内容レベルとしますが、同時に社会人が業務の身近な課題をデータ処理するに必須の内容レベルでもあるので、就職や採用時の自身のデータアナリティクス・スキル資格、社内での社員資格等に活用できるものです。
「データサイエンス基礎」試験は、データサイエンスとその応用分野を専門とする大学教員と専門実務家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・一般を問わず、AI・デジタル社会の共通スキル「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。
「データサイエンス基礎」試験で評価するキーコンピテンシーをデータアナリティクス基礎とし、
(1)データハンドリング技能
(2)データ解析技能
(3)解析結果の適切な解釈
の3観点を新学習指導要領(平成29・30年改訂)に対応した大学入試までの内容構成で出題します。主に高等学校では、数学I「データの分析」、数学B「統計的な推測」、「数学と社会生活」、数学A「場合の数と確率」、数学C「数学的な表現の工夫」、情報I「情報通信ネットワークとデータの活用」、情報II「情報とデータサイエンス」、理数探究基礎、理数探究等が関係します。
【具体的な内容】
データマネジメント(層別・水準化・変数変換)、データセットマネジメント(欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出)、質的データの分析、量的データの分析、記述統計的手法、推測統計的手法、クロス集計分析、相関・回帰分析等
【出題の特徴】
(1)実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題
(2)分析を実行しその結果を問う問題
(3)分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題
出題形式 | コンピュータ上で表計算ソフトExcelを使って処理した結果を基に、多肢選択や数値・文字入力で問題に答える形式 |
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問題数 | 大問8題(大問1題当たり小問5問程度)、合計小問45問程度 |
試験時間 | 90分 |
合格水準 | 100点満点で、60点以上 |
出題範囲 | 統計検定データサイエンス基礎出題範囲表 2023年1月更新 |
※CBT方式の開始日:2021年7月13日(火)
統計検定 データサイエンス基礎(DS基礎)では、電卓を持ち込むことができません。
検定種別 | 受験料 |
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統計検定 データサイエンス基礎(DS基礎) | 一般価格 7,000円 学割価格 5,000円 |
※全て税込み価格です。
※学割の対象者についてはCBTの運営を行っているオデッセイコミュニケーションズの試験要項「学割価格の対象となる学生」にてご確認ください。
※サンプル問題は実際のCBT方式試験の画面イメージを掲載しています。
試験直後に試験結果レポートが提示されます。
試験日から4~6週間後に合格証を発送します。
試験日の翌月の第3週目にオープンバッジを発行いたします。オープンバッジにつきましては、以下のページをご参照ください。
参照:
オープンバッジ