大阪の４年生の子どもたちに，データの活用の授業を行いました。
子どもたちに，「算数シークレットは見えるかな」と投げかけます。隠れている部分を見つける学習です。
先ずは，富士山型の山の稜線の一部が隠れた山を提示します。子どもたちは，隠れた部分の稜線がイメージできました。そこで，なぜ稜線のイメージができたのかを尋ねます。
「だって，隠れたところの反対側と同じようになるからだよ」
「隠れた場所のはじめと終わりの山の続きを考えればわかるよ」
「折れ線グラフみたいになっているからだよ」
子どもたちは，隠れた部分の前後の情報をもとに，山の稜線を推測したのです。この見方が，後半の授業の布石となりました。
次に提示したのは，大阪市の１９００年～２０１６年までの年平均気温の２年おきのデータを表にまとめたものです。そのデータの中の１９６０年～１９８０年の部分がシークレットになっています。そのシークレットの部分のデータを考えさせました。子どもたちから，次の声があがります。
「難しい」
「数字が多すぎる」
「上がったり下がったりしている」
データの量が多すぎて，シークレットの気温の推測の限界に気付いたのです。この気持ちを引き出すために，意図的に莫大なデータを提示したのです。よくわからいことを子どもたちは，実感しました。
続いて，東京の１９００年～２０１６年までの年平均気温の２年おきのデータを提示します。ただし，今度は折れ線グラフにしたものです。先ほどと同様に１９６０年～１９８０年がシークレットになっています。ところが今度は，「簡単だ」という声が子どもたちからあがります。子どもたちは，ジェスチャーでシークレット部分の折れ線グラフの動きを表現します。大阪の気温を推測することは難しかったのに，東京はなぜ推測できたのかを尋ねます。
「だってジグザグが続くからだよ」
「だんだん上がっているから，同じようにすればいい」
「シークレットの前と後と同じようにすればいい」
この見方は，山のシークレットを考えた場面と同じものです。
最後に福岡の気温データを折れ線グラフで提示します。今度は，２０１６年～２０５０年の部分も加えた２か所がシークレットになっています。子どもたちは，２０１６年以降もわかると声をあげます。２０１６年までの折れ線の動きを延長すればわかると考えたのです。
折れ線グラフを使えば，シークレットになった部分だけではなく，未来の気温も推測できることが見えてきた１時間でした。表と折れ線グラフを対比して提示したこと，さらに，データの量を意図的に大量にしたことが，子どもたちの気付きを引き出したといえます。
