高校情報：Pythonデータ処理基礎コードスニペット

この文書は、Pythonによるデータ処理の基本構文を整理した教材です。学校においては、この内容を教材、ワークシート、配付資料の作成の場面で活用し、児童生徒・保護者・教職員に必要な情報や判断材料を分かりやすく示します。教職員は、対象者、目的、実施時期、校内手続を確認し、事実と提案を区別して、学校の実態に合う内容へ整えます。

PandasでCSVを読み込み、Matplotlibで散布図を描く流れを学べます。
授業のねらいに合わせたコードと説明を、生成AIで作る方法を示します。

この文書の目的と使う場面#

この資料は、高等学校の情報科担当教員が、Pythonによる表形式データの処理を初めて学ぶ生徒に向けて、PandasとMatplotlibの基本操作を説明するために使います。主な使用場面は、データの活用、プログラミング、探究活動などの授業で、CSVファイルの読み込みから散布図の作成までを一連の学習として扱うときです。

教員は【実施日】の授業前に、対象学年、既習事項、実行環境、授業時間に合わせてコードと説明を調整します。授業では、見本コードの実行、出力結果の確認、コードの一部変更、結果についての問い、振り返りの順に進めます。生徒は、列名や単位を確認しながらデータを読み込み、散布図から読み取れる傾向と、読み取れないことを区別します。

この資料は、実在の個人情報を扱わず、学習用の架空データで基本構文を確認することを目的とします。AIを使って教材案を作成する場合も、コードの実行結果、用語、出典、学校の実行環境を教員が確認し、生徒の評価や理解度の最終判断をAIに任せません。

関連語：個人情報、生成AI、著作権、学習指導要領

作るときのポイント#

1. 学習の順序をそろえる
   「CSVを読み込む」「先頭の行を確認する」「必要な列を取り出す」「散布図を描く」「結果を考察する」の順に配置します。各段階で、実行するコード、表示される結果、確認する問いを対応させます。

1. 実行環境とデータの条件を明記する
   Pythonの実行場所、使用するライブラリ、CSVファイルの保存場所、文字コードを記載します。列名はコードとCSVで完全に一致させ、ファイル名や拡張子の違いも確認します。学校の端末でライブラリを追加できない場合は、事前に担当者へ確認します。

1. 単位・軸・欠損値を確認する
   散布図には、横軸と縦軸の項目名、単位、タイトルを入れます。空欄、文字列、異常に大きい値がある場合の扱いを説明し、図だけから因果関係を断定しないようにします。相関が見られても、別の要因がないか考えさせます。

1. 生徒が変更できる箇所を用意する
   列名、タイトル、点の色、軸ラベルなど、結果を確認しやすい変更課題を設けます。コードをそのまま写すだけにせず、「どの行を変えたか」「図がどう変わったか」を記入できる欄を置きます。

1. 安全性と校内確認を行う
   氏名、成績、健康情報などは使わず、架空データまたは利用条件を確認したデータを使います。教員はコードを実行し、エラー、表示崩れ、印刷時の文字切れを確認します。配付前に、学年の担当者、情報機器の管理担当者、必要な校内手続を確認します。

関連語：個人情報、生成AI、著作権、学習指導要領

例文（対象校種に合う架空校の場合）#

【架空県立みどり野高等学校　情報科 学習資料】
PythonでCSVを読み込み、散布図を作ろう

対象：第1学年　　実施日：【実施日】　　授業時間：【時間】
ねらい：
・Pandasを使ってCSVファイルを読み込める。
・データの列を指定し、Matplotlibで散布図を作成できる。
・散布図から読み取れる傾向と、読み取れないことを説明できる。

1　使用するデータ
次の内容を「study_data.csv」という名前で保存します。これは学習用の架空データです。
temperature,sales
18,42
20,48
22,51
24,60
26,63

temperatureは気温（℃）、salesは販売数（個）を表します。
実際の個人や店舗の情報ではありません。

2　コードを実行する

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("study_data.csv")

print(data.head())

x = data["temperature"]
y = data["sales"]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel("Temperature (°C)")
plt.ylabel("Sales (items)")
plt.title("Temperature and Sales")
plt.grid(True)
plt.show()

3　コードの説明
・import pandas as pd
  Pandasをpdという短い名前で使えるようにします。
・pd.read_csv("study_data.csv")
  CSVファイルを読み込み、表形式のデータとしてdataに保存します。
・data.head()
  データの先頭部分を表示します。列名や値が正しく読み込まれたか確認します。
・data["temperature"]、data["sales"]
  指定した列を取り出します。CSVの列名と同じ表記にする必要があります。
・plt.scatter(x, y)
  xを横軸、yを縦軸として、データを点で表します。
・xlabel、ylabel、title
  横軸、縦軸、図のタイトルを設定します。

4　自分で試す
(1) グラフのタイトルを日本語または自分で考えた英語に変更しましょう。
変更した行：【　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　】
(2) xとyを入れ替えると、横軸と縦軸はどう変わりますか。
気付いたこと：【　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　】
(3) 点の並びから、気温と販売数にはどのような関係がありそうですか。
【　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　】
(4) この図だけでは判断できないことは何ですか。
【　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　】

5　エラーが出たときの確認
・「FileNotFoundError」なら、CSVのファイル名、保存場所、拡張子を確認します。
・「KeyError」なら、コード中の列名とCSVの見出しが一致しているか確認します。
・日本語が正しく表示されない場合は、CSVの文字コードや実行環境を教員に確認します。
・グラフが表示されない場合は、コードを上から順に実行したか確認します。

6　振り返り
今日できるようになったこと：【　　　　　　　　　　　　　　　】
まだ確認したいこと：【　　　　　　　　　　　　　　　　　　　】
散布図を読むときに注意すること：【　　　　　　　　　　　　　】

教員確認欄：コードの実行結果、使用データ、表示環境を確認済み
確認者：【　　　　　　　　】　確認日：【実施日】

関連語：個人情報、生成AI、著作権、学習指導要領

良い文章の条件#

• 読み手が明確であること：第1学年程度の高校生が、Pandas、CSV、散布図の語を必要に応じて確認しながら、教員の口頭説明がなくても作業手順を追える表現になっていること。
• 構成が学習順序に沿っていること：目的、データの準備、コード、コードの説明、変更課題、エラー確認、振り返りの順に並び、記入欄が各活動の直後にあること。
• 原資料と実行結果を照合していること：使用教科書の該当内容、Python・Pandas・Matplotlibの公式ドキュメント、学校で実際に使う実行環境を確認し、関数名や引数の説明を一致させること。
• 文書固有の誤りを防いでいること：CSVの列名とコードの列名、ファイル名、拡張子、文字コード、軸名、単位、タイトルが一致していること。また、散布図の傾向を因果関係や正答として断定しないこと。
• 情報管理と利用条件を確認していること：個人情報や成績情報を含めず、架空データを基本とすること。外部の画像、データ、サンプルコードを使う場合は、出典と利用条件を記載し、必要な校内確認を済ませること。
• 配付前に複数の表示方法を確認していること：端末画面と印刷物でコード、記入欄、グラフが切れないこと、色だけに頼らず軸名や文字でも区別できること、十分な文字サイズと余白があることを確認すること。

関連語：個人情報、生成AI、著作権、学習指導要領

AIに渡す情報（入力項目のチェックリスト）#

生成AIには、次の項目を整理して渡します。

• 対象学年と、情報科の学習内容
• 授業時間、授業のねらい、既習事項
• 使用するPythonの実行環境
• 使用するライブラリ名と、想定する機能
• CSVの列名、データ型、行数の目安
• 必要な処理の順序
• 散布図の横軸、縦軸、単位、タイトル
• 生徒に考えさせる問いや穴埋め箇所
• 出力形式、文字数、用語の難しさ

CSVの内容は、架空の数値に置き換えます。
生徒の実名、学籍番号、成績、健康情報は入力しません。
個人が特定できるデータは、匿名化しても原資料を渡しません。
学校名や授業日時も、必要がなければ一般化します。

関連語：匿名化、著作権、個人情報、生成AI

コピーして使えるプロンプト#

高校情報の授業用に、Pythonのコードスニペットを作成してください。

対象学年：【学年】
授業のねらい：【ねらい】
授業時間：【時間】
生徒の既習事項：【既習事項】
実行環境：【環境】
使用するライブラリ：【pandas、matplotlib など】

次の架空CSVを使ってください。
列名：【例：temperature, sales】
データの説明：【各列の意味】
行数の目安：【行数】

次の順で構成してください。
1. CSVを読み込む
2. データの先頭を確認する
3. 必要な列を取り出す
4. Matplotlibで散布図を描く
5. コードの各部分を高校生向けに説明する
6. よくあるエラーと確認点を示す

コードには、軸名、単位、タイトルを入れてください。
実在の個人情報は使わないでください。
コードの正しさを断定せず、確認が必要な点も示してください。
生徒の評価や理解度をAIに判定させないでください。
出力は「目的、コード、説明、問い、確認事項」の順にしてください。


【この文書に必要な良い文章の条件】
- **読み手が明確であること**：第1学年程度の高校生が、Pandas、CSV、散布図の語を必要に応じて確認しながら、教員の口頭説明がなくても作業手順を追える表現になっていること。
- **構成が学習順序に沿っていること**：目的、データの準備、コード、コードの説明、変更課題、エラー確認、振り返りの順に並び、記入欄が各活動の直後にあること。
- **原資料と実行結果を照合していること**：使用教科書の該当内容、Python・Pandas・Matplotlibの公式ドキュメント、学校で実際に使う実行環境を確認し、関数名や引数の説明を一致させること。
- **文書固有の誤りを防いでいること**：CSVの列名とコードの列名、ファイル名、拡張子、文字コード、軸名、単位、タイトルが一致していること。また、散布図の傾向を因果関係や正答として断定しないこと。
- **情報管理と利用条件を確認していること**：個人情報や成績情報を含めず、架空データを基本とすること。外部の画像、データ、サンプルコードを使う場合は、出典と利用条件を記載し、必要な校内確認を済ませること。
- **配付前に複数の表示方法を確認していること**：端末画面と印刷物でコード、記入欄、グラフが切れないこと、色だけに頼らず軸名や文字でも区別できること、十分な文字サイズと余白があることを確認すること。

関連語：プロンプト、著作権、個人情報、生成AI

出力フォーマット#

注意点（個人情報・著作権・確認）#

生徒の成績、出欠、健康状態などを教材データに使いません。
個人が特定できるCSVは、所属する自治体・学校の規程や利用サービスの契約・設定で許可されている場合を除き、生成AIに入力しません。
実在するデータを使う場合は、利用目的と管理方法を確認します。

AIが作ったコードには、誤りや環境依存の記述が含まれます。
教職員が実際に実行し、構文と表示結果を確認します。
エラーの解決や説明の正確さも、教職員が確認します。

外部のコードや図を転載する場合は、利用条件を確認します。
ライブラリの公式説明を参照した場合も、出典の扱いを確認します。
著作権や学校の情報管理規程に従って配付します。

AIに成績評価、理解度、進級可否を決めさせません。
生徒のつまずきや評価は、授業中の観察と課題で教員が判断します。
AIの出力は下書きであり、最終判断は教職員が行います。

関連語：個人情報、著作権、生成AI、学習指導要領

関連する文書#

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関連語：著作権、個人情報、生成AI、学習指導要領

参考資料#

• 高等学校学習指導要領（平成30年告示）↗
• 所属する自治体・学校の情報管理規程・教材作成規程
• 所属する自治体・学校のPython実行環境に関する手引き