@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213417,
 author = {長, 慎也 and 岸本, 有生 and 長島, 和平 and 兼宗, 進 and 並木, 美太郎 and Shinya, Cho and Tomonari, Kishimoto and Kazuhei, Nagashima and Susumu, Kanemune and Mitarou, Namiki},
 issue = {7},
 month = {Oct},
 note = {来年度から始まる高校教科「情報」では，「プログラム」の理解・習得だけではなく，データの「収集，整理，分析の方法」の理解・習得も目標とされており，実習環境にはこれらの活動を統合的にサポートすることが求められている．筆者らは現在，Web ブラウザを用いてプログラミング学習が可能な環境「Bit Arrow」を，初学者向けのプログラミング学習活動に用いている．Bit Arrow はこれまで，Web ブラウザ内での実行を主軸としつつ，データの収集源として組み込み機器からのセンサデータの収集や，データ分析などの一部の処理を Web サーバ側でも行えるような実行系を備えていた．また，データ分析に必要なファイル（素材）をアップロードし，共有するための仕組みも備えていた．しかしこれまでは，データ収集が可能な組み込み機器の種類に制限がある，素材データを容易に整理・共有するための機能が不足している，という問題点もあった．今回の発表では，Bit Arrow に新たに追加された 2 つの機能について紹介する．1 つは，組み込み機器である Raspberry Pi Pico の Python プログラムを Bit Arrow から実行する機能，もう 1 つは，データの統計的な分析の学習をブラウザやスマートフォンから手軽に行える「ConnectDB」との連携機能である．これらの 2 つの機能によって，Bit Arrow が教科「情報」における，データの「収集・整理・分析」を統合的に支援するプラットフォームになることが期待される．},
 title = {Bit Arrowにおける組み込み機器実行機能と，収集データの共有・分析機能との連携},
 year = {2021}
}