高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 情報デザイン（1か月目第5週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。■目次1. 情報デザイン2. ユニバーサルデザイン3. 情報デザインの流れ4. まとめ5. 確認クイズ (adsbygoog...
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高校情報Ⅰと実践活用 
Pythonでインフォマティクス Pythonで「判断できる」プログラムを作ろう！条件分岐, if文（情報Ⅰプラス②）
Pythonで「判断できる」プログラムを作ろう！！判断できる、、たとえば、「80点以上なら合格」「IDとパスワードが正しいならログインを許可」など、“もし～なら” という判断を、どうやってしているのでしょうか？？「ある条件のときに、特定の動...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 知的財産権(著作権、産業財産権など)（1か月目第4週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。まなびの目標🎯 ： 「知的財産権」「著作権」「産業財産権」を理解しよう！■目次 1. 知的財産権 2. 著作権 3. 産業財...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 個人情報の保護と権利（1か月目第3週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。まなびの目標🎯 ： 「個人情報」「個人情報保護法」「肖像権」「パブリシティ権」「プライバシー権」を理解して使えるようにしよう...
Pythonでインフォマティクス Pythonの始め方と使い方 （インストール不要のGoogle Colaboratory）（情報Ⅰプラス）
プログラミング言語のPythonはシンプルな文法で書けるため、様々な領域で使われ、多くの研究者やエンジニア、学生など幅広く利用されています。高校情報Ⅰでは、情報社会の問題解決、コミュニケーションと情報デザイン、コンピュータ、情報通信ネットワ...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ ネット社会のマナー、コミュニケーション（1か月目第2週）
★本サイトの取り組み方★①まなびの目標🎯を理解し、使用するケースを学ぶ。②最後の確認クイズ💡でインプットを確認する。まなびの目標🎯 ： 「情報モラル」「ネットコミュニケーション」「インターネットでの被害と加害」「サイバー犯罪」「不正アクセス...
高校情報Ⅰと実践活用 高校情報Ⅰ 情報とメディア、問題解決の流れ（1か月目第1週）
情報Ⅰは、共通必履修科目になり、令和7年度の共通テストから、試験科目として設定されていましたね💡文部科学省の高等学校学習指導要領解説情報編によると，「『情報 I』では，プログラミング，モデル化とシミュレーション，ネットワーク（関連して情報セ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル② -正則化（LASSO・Ridge回帰）で過学習を防ぐ-
ロジスティック回帰は、二値分類問題（例：疾病リスク予測、顧客解約予測）に広く用いられています。先日、Rでのロジスティック回帰分析について解説しました。ステップワイズ法は、AICなどで変数を追加・削除しながら最適なモデルを選択する方法です。こ...
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル① ー二値の予測・分類、ステップワイズ法、ROC曲線－
今回は、Rでのロジスティック回帰モデルについて解説します。ロジスティック回帰は、目的変数が0か１かの予測・分類するのに役立つ統計手法です。例えば、ある事象が「起こる」か「起こらない」かの"二値"の目的変数を説明変数を用いて予測する、など。💡...
Rでデータ解析と可視化 Rでノモグラム 予測モデルの可視化と解釈（生存時間解析など）
ノモグラムは、医療分野で患者の生存率予測や疾患リスク評価に広く活用されている視覚的な予測ツールです。本記事では、コックス回帰を用いたノモグラムの作成手順を解説し、実際のデータを使って1年・2年後の生存率を予測する方法を紹介します。■目次1....