高校「情報Ⅰ」から考える、中学校・大学・社会への接続

高校「情報Ⅰ」の現在

「情報Ⅰ」は、高校の全ての生徒が履修する共通必履修科目です。2025年1月からは大学入学共通テストの出題科目にもなりました。

文部科学省は、情報Ⅰで全ての生徒がプログラミングのほか、ネットワーク、情報セキュリティ、データベースの基礎などを学ぶと説明しています。学習指導要領では、情報と情報技術を問題の発見・解決に活用する力を育成する科目として構成されています。

情報Ⅰで扱う四つの領域

情報Ⅰの内容は、次の四つの領域で構成されます。

1. 01情報社会の問題解決情報とメディアの特性、法規、安全、問題の発見・解決を扱う
2. 02コミュニケーションと情報デザイン目的や受け手に応じて情報を整理し、表現を設計する
3. 03コンピュータとプログラミングコンピュータの仕組み、アルゴリズム、モデル化・シミュレーションを扱う
4. 04情報通信ネットワークとデータの活用ネットワーク、情報セキュリティ、データの収集・整理・分析を扱う

高校の授業で扱う活動

出典：[2] 文部科学省「高等学校学習指導要領（平成30年告示）解説 情報編」

情報Ⅰでは、課題の設定、方法の選択、制作・分析、結果の説明、評価・改善までを扱います。

四領域を横断する授業の提案

講演者は2021年の発表で、ピクトグラム制作を共通題材として、問題解決、情報デザイン、プログラミング、データ活用を横断的に扱う授業を提案・報告しました。

• 情報デザイン：規格、色、形状、受け手を踏まえてピクトグラムを設計する。
• プログラミング：人型ピクトグラムの形や動きをプログラムで表す。
• データ活用：制作物の相互評価を集計し、評価結果を分析する。
• 問題解決：制作、評価、分析を通して、表現と制作過程を改善する。

ピクトグラムの制作、相互評価、分析、改善を一連の授業として構成し、各領域の知識と技能を関連付けます。この構成は、中学校、高校、大学で共通題材を扱う場合にも応用できます。

中学校 技術分野「情報の技術」との接続

中学校の技術・家庭科は、技術分野と家庭分野で構成されます。技術分野では、次の四つの内容を3年間で学びます。

• A 材料と加工の技術木材・金属などの材料の特性、加工方法、設計・製作
• B 生物育成の技術作物や動物の成長、育成環境、栽培・飼育
• C エネルギー変換の技術電気・運動・熱、回路や機構、製作・点検
• D 情報の技術ネットワーク、情報セキュリティ、双方向コンテンツ、計測・制御

技術・家庭科の標準授業時数は、第1学年70時間、第2学年70時間、第3学年35時間で、1時間は50分です。この合計175時間を技術分野と家庭分野に配当します。「D 情報の技術」を中学3年に集中させる編成もあります。各内容の履修学年と時間数は、学校が3年間の指導計画で定めます。[19]

現行の中学校技術・家庭科（技術分野）「D 情報の技術」では、生活や社会を支える情報の技術、ネットワークを利用した双方向性のあるコンテンツ、計測・制御、社会の発展と情報の技術を扱います。文部科学省の研修用教材ページは、小学校のプログラミング教育を発展させ、これらの学習が高校の情報科へつながると説明しています。[1]

中学校では、情報技術の仕組みを理解し、双方向コンテンツや計測・制御のプログラムを制作して、問題解決の過程を評価・改善します。高校では、その経験を情報の科学的理解、モデル化、データ分析などへ広げます。

中学校から高校へ中学校での制作・計測・制御・双方向コンテンツの経験を確認し、高校では情報の科学的理解、モデル化、データ分析へ発展させます。

大学の数理・データサイエンス・AI教育との接続

大学の数理・データサイエンス・AI教育では、高校「情報Ⅰ」を学んだ学生が入学することを明示的に意識しています。

2024年改訂の「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」は、高等学校「情報Ⅰ」で学んでいることを前提とし、社会の実例を題材にした実データや実課題の演習を中心にすることを推奨しています。必要に応じて情報Ⅰの内容を復習し、重複を整理して生まれた時間をAI、特に生成AIの学習へ充てる考えも示しています。[6]

原資料にある「情報ⅠとMDASHの対応表」

ここで参照しているのは、中学校と高校の対応表ではなく、高校「情報Ⅰ」と大学・高等専門学校のMDASHとの対応表です。

• 「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」2024年改訂版 ↗
  最終の冊子39ページに「高等学校『情報Ⅰ』とモデルカリキュラムとの関係」が掲載されています。高校「情報Ⅰ」の内容を、MDASHのリテラシーレベルと応用基礎レベルの項目へ対応付けた表です。[6]
• 「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」2024年改訂版 ↗
  冊子34ページ（PDFの35枚目）に「高等学校『情報Ⅰ』と本モデルカリキュラムとの関係」が掲載されています。[20]

表では、情報社会、情報デザイン、デジタル、ネットワーク、問題解決、プログラミングの内容と、リテラシーレベル、応用基礎レベルの学習項目が対応付けられています。

MDASHの申請では、申請する教育プログラムの授業科目がモデルカリキュラムに対応する内容を含むか確認します。文部科学省の認定制度ページにも、モデルカリキュラムに対応した教育内容を含むことが認定要件として示されています。[3]

中学校欄の位置付け二つのMDASHモデルカリキュラムに「中学校」の項目はありません。このページの「中学校・高校・大学の対応表」は、中学校の学習指導要領「D 情報の技術」、高校の共通必履修科目「情報Ⅰ」、大学のMDASHモデルカリキュラムを組み合わせ、講演用に整理したものです。原資料の表と、このページで拡張した表を分けて掲載しています。

大学での扱い高校内容の理解を確認し、必要な内容を復習した上で、実データ・実課題・専門分野へ進むことが想定されています。

中学校・高校・大学の対応表

中学校技術・家庭科（技術分野）「D 情報の技術」、高校「情報Ⅰ」、大学MDASHには、問題解決、情報表現、コンピュータ、ネットワーク、データ、プログラミングなどの共通する内容があります。学校段階が上がると、制作する仕組み、説明に用いる根拠、扱うデータ、専門分野への適用範囲が広がります。

表の位置付け中学校欄は文部科学省の「D 情報の技術」、高校・大学欄は高校「情報Ⅰ」とMDASHモデルカリキュラムの対応表を基に、この講演用に項目を統合したものです。

学校段階別に見る現行制度と審議中の方向

代表的な用語で見る中学校・高校・大学の接続

情報処理学会の「情報科全教科書用語リスト」は、高校情報科の検定済教科書の索引語を整理し、出現状況、領域、要約説明を付けています。ここでは、その中から学校段階の接続を説明しやすい代表語を取り上げます。[13]

表の根拠高校欄の代表語は情報処理学会の教科書用語リストを参照しています。中学校欄は学習指導要領の「D 情報の技術」、大学欄はMDASHモデルカリキュラムとの対応を、この講演用に整理したものです。

現行課程と審議中の案を分けて見るWG

2026年度の授業は、現在の学習指導要領に基づいて行われています。情報・技術ワーキンググループの取りまとめ案は、次期学習指導要領に向けた教科構成、学習内容、先行実施などの検討案であり、現在の授業と分けて確認します。[28]

出典：現行課程は [1][2]、審議中の案は [8]

2026年8月6日現在小学校「情報の領域」、中学校「情報・技術科」、次期の高校情報科の内容と実施時期は審議中です。

先行実施までの時間感覚

文部科学省が2026年7月8日に示した学習指導要領全体の工程イメージでは、先行実施の期間は、小学校が2028年度、中学校と高校が2029年度から始まります。2026年度から数えると、小学校は2年度後、中学校・高校は3年度後です。[17]

工程表の読み方三つの列は、同じ時期の小学校・中学校・高校を横に比較します。小学校は2028年度、中学校・高校は2029年度から移行期間に入り、小学校は2030年度、中学校は2031年度、高校は2032年度入学生から年次進行で実施する予定です。先行実施の具体的な内容は引き続き審議されます。研修動画と研修コンテンツの時期は、2026年7月30日版の指導体制改善プランに示されたロードマップに基づきます。[9]

学習指導要領全体の工程表を見る →研修動画・教材整備のロードマップを見る →

次期課程に向けた準備工程WG

出典：[8][9]

「情報活用能力の抜本的向上を支える指導体制改善プラン」に示された動画・研修WG

資料は、現行課程の授業改善から次期課程への移行までを支えるため、次の動画・研修コンテンツを段階的に整備する方針を示しています。

1. 授業実践動画：中学校技術科と高校情報科について、教科内容の体系性・系統性を意識した授業実践を扱います。
2. 指導ポイントの研修動画：小学校、中学校、高校の指導上の要点と、既存の研修動画を使った研修方法を扱います。
3. 新内容への対応：中学校「技術の統合」など、次期課程で新たに扱う内容の指導計画と授業例を扱います。
4. 新しい情報技術への対応：SNS上の問題や新たな技術など、変化の速い話題を扱う研修教材を更新します。
5. 地域研修の支援：指導主事や地域の中核となる教員が、教育委員会などの研修で利用できるオンデマンド教材を整備します。

MDASHの学習内容

MDASHにはリテラシーレベルと応用基礎レベルがあり、データとAIの理解、データリテラシー、倫理・法・安全、専門分野や社会課題への活用を扱います。

高校「情報Ⅰ」は、情報社会、情報デザイン、コンピュータ、プログラミング、ネットワーク、データ活用を広く扱います。大学MDASHは、情報Ⅰの学習を確認・発展させ、数理・データサイエンス・AIを実データと専門分野へ適用します。

MDASHリテラシーレベルの認定プログラム数

リテラシーレベルの認定は2021年度に始まりました。文部科学省が公表した累計認定プログラム数を、確認時点ごとに示します。

1. 2021年度78プログラムリテラシーレベルの認定開始
2. 2022年度217プログラム公表時点の認定プログラム数
3. 2024年8月時点494プログラム公表時点の認定プログラム数
4. 2025年8月時点592プログラム公表時点の認定プログラム数
5. 2026年4月609プログラム現在公表されているリテラシーレベルの認定プログラム数

出典：2025年8月時点は [30]、認定・受講可能人数は [4]、2026年4月時点の制度説明は [7]

この表の単位は学校数や学部数ではなく、大学などが実施する教育プログラムの数です。一つの学校で複数の認定プログラムを実施する場合があるため、プログラム数と学校数は一致しません。

2026年4月時点で受講できる規模

出典：[7]

「1年間に受講可能な学生数」は、認定プログラムを1年間に提供できる定員規模です。リテラシーレベルは約59万人、応用基礎レベルは約26万人です。

学校数で見ると、2026年4月時点でリテラシーレベルまたは応用基礎レベルのいずれかの認定を受けている大学・短期大学・高等専門学校は613校です。文部科学省は、対象となる1,147校の約53％に当たると説明しています。認定を受けていない学校は差し引き534校、約47％です。[7]

数値を読むときの区別認定された教育プログラムの数、認定を受けた学校の数、1年間に受講可能な学生の数は、それぞれ別の数値です。また、再認定が行われるため、過去の年度ごとの新規認定数を単純に合計しても、現在有効な認定プログラム数にはなりません。

情報Ⅰを学んだ最初の大学生

高校「情報Ⅰ」は2022年度に始まりました。高校へ2022年4月に入学し、新課程の3年間で「情報Ⅰ」を履修した世代は、2025年1月に最初の共通テスト「情報Ⅰ」を受験し、2025年4月に大学へ入学しました。2026年8月現在は、標準的な進級では大学2年生です。4年制大学を留年・休学せず卒業する場合、卒業は2029年3月です。

1. 2022年4月高校入学新課程の「情報Ⅰ」を学ぶ最初の学年
2. 2025年1月共通テスト「情報Ⅰ」を初めて出題
3. 2025年4月大学入学情報Ⅰの既習者が大学教育へ進む
4. 2026年8月大学2年生標準的な進級の場合
5. 2029年3月卒業4年制大学をストレートで修了する場合

情報Ⅰ既習世代とMDASHMDASHの認定は2021年度に始まり、プログラムの開始年度、履修年次、修了要件は学校ごとに定められています。上の時系列は、「情報Ⅰを高校で学んだ後に大学へ進んだ最初の世代」を示しています。

文系・理系を含む全学の基礎教育

リテラシーレベルの教育プログラムは、原則として大学などの全学生が履修できる形で開講されます。認定は大学等の教育プログラム単位で行われます。

応用基礎レベルには、大学などの全体を単位とする認定と、学部・学科を単位とする認定があります。大学全体を単位として申請する場合は、理工系だけでなく、人文・社会科学系を含む複数の学部から履修者がいることが認定要件に含まれます。[5]

MDASHの導入により、情報・データ・AIの基礎は、情報系学部を含む全学の基礎教育として位置付けられています。認定制度は数理・データサイエンス・AI教育を対象とし、情報学の専門教育は各大学・学部のカリキュラムで構成されます。

MDASH対応科目・シラバスの例

大学公式ページで科目構成またはシラバスを確認できる例を、講演で比較しやすい分野に分けて示します。ここで示す分野名は、各大学の学部・学科名と教育内容に基づく本記事上の整理です。文部科学省の集計区分とは異なります。

非情報系学部では、経済データ、文化資料、心理統計、生命・医療情報、農業・環境データなど、専門分野で扱う資料や判断へ数理・データサイエンス・AIを組み込みます。MDASHには、全学共通科目として基礎を扱う構成と、学部の専門科目へ組み込む構成があります。

履修年次から見る大学での広がり方

表の読み方履修年次は各大学の公式ページで確認できる範囲を簡略化しています。科目の開講期や修了要件は入学年度によって変わるため、実際の履修には各年度のシラバスを確認します。

DXハイスクールと探究

DXハイスクール（高等学校DX加速化推進事業）は、情報・数学などを重視する教育課程、専門的な外部人材や大学との連携、ICTを活用した探究的・文理横断的・実践的な学びを支援する事業です。2026年度は1,249校が採択されました。[32]

• 学校は、情報Ⅱ、数学Ⅱ・数学B、数学Ⅲ・数学Cなどの履修を進めます。
• 生徒は、数理・データ・AIを使い、実社会や実生活に関わる問いを調査し、分析した結果を表現します。
• 学校は、大学や外部の専門人材と連携し、高校での学習を大学の専門分野へつなぎます。
• 学校は、デジタルを活用した授業や課外活動に必要な設備と学習空間を整えます。

現行課程の科目上表は2026年度に実施されている現行科目の概要です。DXハイスクールの事業資料は、これらの科目の開設・履修促進を取組例として挙げています。次期学習指導要領の科目構成は別途審議されています。[31][12]

年度によって補助上限額と採択区分が異なる

出典：[10][11][32]

採択校数は、2024年度から2025年度に181校増え、2025年度から2026年度に58校増えました。2年間では239校、23.7％の増加です。一方、新規採択校は2025年度の213校から2026年度の118校へ減っています。

横棒グラフの出典：[10][11][32]

2025年度に新規採択された213校のうち、2026年度の「継続2年目」は208校で、採択数を比べると97.7％です。補助上限額は、新規採択時の1,000万円から、2年目500万円、3年目300万円へ変わります。年度、採択区分、継続年数を分けて読みます。

「情報Ⅱ等」の開設と履修

文部科学省の採択資料にある「情報Ⅱ等」には、共通教科情報科「情報Ⅱ」に加え、数理・データサイエンス・AIの活用を前提とした学校設定教科・科目、総合的な探究の時間、情報Ⅱの内容を含む職業系教科・科目が含まれます。

出典：各年度の採択資料 [10][11][32]

数値の読み方現状値は各校が初めて申請した時点の値で、目標値の年度も採択区分ごとに異なります。3か年を推移として比較することはできません。

採択校で実施している内容

事例の記載範囲各校の公表資料に記載された導入機器、授業内容、生徒の活動を整理しています。

これらの事例では、情報Ⅱ、探究、専門教科、他教科との連携に、導入機器とソフトウェアを組み込んでいます。生徒の調査、制作、分析、説明までを事例ごとに確認できます。

DXハイスクールの制度資料は、機器整備、情報・数学の履修、探究、外部人材、大学連携を一体として扱っています。高校で実データや社会課題を扱う経験は、大学MDASHが推奨する実データ・実課題の演習へ接続します。

事例集：[33]

制度上の内容と高校現場の実践を分けて読む

学習指導要領は、全ての学校が扱う内容と目標を示します。一方、全国大会の実践報告や調査研究は、授業時数、生徒の経験、共通テスト受験者の割合、教員体制などによって、実際の年間計画や重点が異なることを示しています。

講演での扱い文部科学省の資料は制度上の内容と政策の方向を示し、研究会・学会の資料は個別実践や調査対象の範囲で現場の状況を示します。両者を同じ種類の根拠として混ぜず、資料の対象と方法を添えて示します。

高校卒業後に引き継がれる学習内容

ここからは、公的資料に示された各学校段階の内容を、講演者が接続の観点から並べたものです。高校卒業後に大学へ進む学生や企業へ入る人は、制度上は「情報Ⅰ」を履修しています。その中には、中学校からプログラミングや情報技術を学び、高校でデータ分析、モデル化、情報デザイン、情報セキュリティを扱った人が含まれます。

探究活動やDXハイスクールでは、実データ、社会課題、大学・企業との連携を経験する取組も行われています。以下は、学習指導要領とMDASHモデルカリキュラムを接続し、学校段階ごとの発展を示した講演者の整理です。

制度上の学習経路をたどる仮想例

ここでは、現行制度で示されている内容を各段階で順に学ぶ一人の仮想的な学習者を置きます。扱う問題、データ、説明の根拠、成果物を段階ごとに発展させ、各学校で同じ題材を繰り返さない例です。

1. 小学校情報を集め、整理し、伝える

   各教科の学習でICTを使い、必要な情報を選び、図や文章で表します。プログラミング体験を通して、意図した動きを実現する手順を考えます。

   情報活用能力・プログラミング教育
2. 中学校情報技術で問題を解決する

   ネットワークを利用した双方向コンテンツや計測・制御の仕組みを設計・制作し、安全性や社会への影響を含めて評価・改善します。

   技術分野「D 情報の技術」
3. 高校根拠を示して分析・設計する

   情報Ⅰの四領域を関連付け、データ分析、モデル化、プログラミング、情報デザインを問題の発見・解決に用います。

   共通必履修科目「情報Ⅰ」
4. 大学実データを専門分野へ適用する

   MDASHのリテラシーレベルから応用基礎レベルへ進み、実課題・実データを用いて分析し、倫理・法・安全を確認した上で意思決定へ結び付けます。

   基礎情報教育・MDASH

制度上の学習内容：[1][2][6]

制度導入世代は2026年8月にどこにいるか

小学校は2020年度、中学校は2021年度から新学習指導要領を全面実施し、高校は2022年度入学生から年次進行で実施しています。開始年度が異なるため、2026年8月時点では、経験した制度の組合せが異なる世代が同時に在学しています。[16]

MDASHの読み方MDASHは大学等が教育プログラムごとに申請し、認定を受ける制度です。プログラムの開始年度、履修時期、修了時期は大学とプログラムによって異なります。

研修・教材の構成

研修・教材では、最初に理解を確認し、その結果に応じて復習、標準課題、発展課題を組み合わせます。

1. 最初に短く確認する：図の説明、簡単な操作、小さなデータの読取りなどで、用語を含む理解を確かめる。
2. 復習と発展を分ける：基礎確認、標準課題、発展課題を同じ教材内で選べるようにする。
3. 学校段階ごとに課題を変える：同じ題材でも、中学校は制作と技術評価、高校はモデル化と改善、大学は実データと専門分野への適用を中心にする。
4. 既習事項を明記する：教材の冒頭に、前提となる内容、今回扱う内容、次の学習先を短く示す。
5. 成果物を変える：操作手順の再現だけで終わらせず、説明、比較、判断、改善案などを成果として求める。

同じ題材を三つの学校段階で扱う例

以下は、学校段階による学習の違いを説明するために講演者が作成した教材例です。公的資料に掲載された授業案とは区別しています。共通の題材を「教室をより過ごしやすくするために、温度・湿度と利用者の感じ方を調べる」とします。

センサーは、温度や湿度などの物理量を、定めた時刻や場所で記録します。アンケートは、その場所を利用した人が暑さや過ごしやすさをどのように感じたかを回答します。両者は異なる種類のデータであり、測定条件と質問方法を確認した上で対応を考えます。

三つの学校段階で題材は同じですが、中心となる学習は異なります。中学校では情報の技術を用いた仕組みの制作と評価、高校ではデータの科学的な解釈と説明、大学では実データを用いた専門的な分析と意思決定を中心にします。

講演の結論

講演者の過去発表資料

• 第14回全国高等学校情報教育研究会全国大会「問題解決、情報デザイン、プログラミング、データ分析を横断的に扱えるピクトグラム制作実習の実践事例報告」PDF
• 第16回全国高等学校情報教育研究会全国大会「ピクトグラフ生成でデータ活用とデザインを試行錯誤させる授業法の実施と検討」PDF

一次資料

• [1]文部科学省「中学校技術・家庭科（技術分野）内容『D 情報の技術』」
• [2]文部科学省「高等学校学習指導要領（平成30年告示）解説 情報編」PDF
• [21]大学入試センター「大学入学共通テストQ&A」
• [3]文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」
• [4]文部科学省「認定・選定校一覧」
• [5]文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）実施要綱細目」PDF
• [6]数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム「モデルカリキュラム（リテラシーレベル）2024年改訂版」PDF
• [7]文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 令和8年度申請説明会資料」PDF
• [8]文部科学省「情報・技術WG取りまとめ（案）について」PDF
• [9]文部科学省「情報活用能力の抜本的向上を支える指導体制改善プラン」PDF
• [10]文部科学省「令和6年度 高等学校DX加速化推進事業」
• [11]文部科学省「令和7年度 高等学校DX加速化推進事業」
• [12]文部科学省「高等学校DX加速化推進事業（DXハイスクール）」
• [13]情報処理学会「『情報科全教科書用語リスト』を公開しました」
• [14]全国高等学校情報教育研究会全国大会「情報Ⅰの年間指導計画からみる」PDF
• [15]情報処理学会「高等学校における情報Ⅰの必修化とプログラミングの評価」
• [16]文部科学省「新学習指導要領は、小学校2020年、中学校2021年、高校2022年から実施」
• [17]文部科学省「学習指導要領等の改訂に関するスケジュール（イメージ）」（2026年7月8日）PDF
• [18]文部科学省「教育課程部会 情報・技術ワーキンググループ（第12回）配付資料」（2026年7月30日）
• [19]文部科学省「中学校学習指導要領（平成29年告示）解説 技術・家庭編」PDF
• [20]数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム「モデルカリキュラム（応用基礎レベル）2024年改訂版」PDF
• [22]文部科学省「中学校学習指導要領（平成20年告示）」PDF
• [23]文部科学省「高等学校学習指導要領（平成21年告示）」PDF
• [24]文部科学省「教育課程企画特別部会（第16回）配付資料」（2026年8月4日）
• [25]文部科学省「各教科等ワーキンググループ取りまとめ（案）概要」PDF
• [26]文部科学省「審議まとめに向けた検討」PDF
• [27]文部科学省「国語ワーキンググループ取りまとめ（案）※会議後修正」PDF
• [28]文部科学省「情報・技術ワーキンググループ取りまとめ（案）※会議後修正」PDF
• [29]文部科学省「各教科等の目標、統合的な理解・総合的な発揮、見方・考え方一覧」PDF
• [30]文部科学省「令和7年度 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定・選定結果」PDF
• [31]文部科学省「高等学校情報科『情報Ⅱ』教員研修用教材」
• [32]文部科学省「令和8年度DXハイスクール採択校の決定について」PDF
• [33]文部科学省「令和7年度DXハイスクール事例集」

最終確認：2026年8月6日