各講座詳細（教科の学びを深めるプログラム） みらい探究プログラム　K-SHIP | 体験授業・イベント

■概要
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課題について文章でまとめる
グループ活動
講師による解説

・自分の意見を言うとみんな少なからず反応してくれて助かった。対話で他人の意見を聞くことができて、視野を広げることができた。
・他の人の視点からも文章を捉えられて良かったです。
・oviceを利用した講座は初めてだったので、最初はうまく話せるか不安で緊張していましたが、みんなから拍手のリアクションをもらい、自信がつきました。対面と同じくらい和やかな雰囲気がメタバースの良いところだと思います。

河合塾 数学科講師。数学はもちろん、プログラミングやアルゴリズム、データの扱いなども独自の研究を重ね、「数学」と「情報」の違いをうまく解き明かす。「正しくデータを読み解く力」を身につけられるように、数字の世界やデータの世界を楽しく分かりやすく解説します。

・普段高校ではあまり教えてくれないことなので、数学で習うだけでなく、このような形で体験できてよかったです。
・数学の「データの分析」は好きな分野だったので、今回実際に自分で入力などしてデータから読み取っていけるのがすごく面白かったです。
・扱った内容も自分に関係のある内容で、計算で出てきた数字やグラフなどもこれからの生活に役立てていければと思います。

河合塾 数学科講師。数学はもちろん、プログラミングやアルゴリズム、データの扱いなども独自の研究を重ね、「数学」と「情報」の違いをうまく解き明かす。「正しくデータを読み解く力」を身につけられるように、数字の世界やデータの世界を楽しくわかりやすく解説します。

■概要
・「モデル化」と「シミュレーション」についての基礎知識を確認する
・身近な事例を題材に「モデル化とシミュレーション」の一連の流れを学び、全体像をつかむ

■その他
・大学入試の前段階（単元の理解、基礎知識の確認等）という位置づけであり、入試対策講座ではありません。
・資料を画面共有しながら、講義を進めますので、パソコンまたはタブレットでの参加を推奨します。
・文系志望、理系志望にかかわらず受講できる内容です。
・「情報Ⅰ」を履修していない方でもご利用いただけます。

・人力では大変な計算も、コンピュータならすぐにできることに感動した。将来、社会に出てからも必要であろう知識だと思い、また活用できる仕事も良いと思った。
・情報のシミュレーションとか聞くと難しいイメージだったけど、今日の授業がわかりやすかったからなんかできる気がしてきた。
・日頃接することができない視点を示していただき、役立った。
・情報は数学、理科と関係が強いと思っていたが、それだけでなく実生活の様々な場面にも活用ができるので、視野の広いアプローチが必要だと思った。
・一見曖昧そうなものでもモデル化できるのだと知り、凄く楽しかった。実践的な問題が解けてよかったです。

早稲田大学理工学術院　創造理工学部経営システム工学科、計画数理学研究室教授。数理最適化を利用した意思決定支援システムの開発、意思決定支援のための感情・感性に対する客観的数理モデリングなどを研究。日本オペレーションズ・リサーチ学会、日本経営工学会、システム制御情報学会等に所属、IEEEメンバー。

■概要
・問題の発見からデータの収集・整理、分析・可視化、結果の検証・評価まで、データサイエンスの流れをつかむ
・目的に合わせたデータの集め方
・正しく伝わるデータの見せ方
・データから、正しい見方・考え方・結果のとらえ方を学ぶ

■その他
・大学入試の前段階（単元の理解、基礎知識の確認等）という位置づけであり、入試対策講座ではありません。
・資料を画面共有しながら、講義を進めますので、パソコンまたはタブレットでの参加を推奨します。

・ハードルが高い学問というイメージだったが、身近なことや日々の発想の中に、データサイエンスを活かす機会はたくさんあると思った。
・グラフを見た時に、見た瞬間の直感だけで考えると本質からずれていることがあることに改めて気づけた。また、このような力は将来において役立つと思った。
・情報Ⅰや数学で学ぶデータの分析、そういった学問に対する具体的なイメージがなかなか持てず、正解も分かりづらく、困っていたのですが、今日の講座のおかげで、面白さを感じ始めるきっかけになった。
・データサイエンスは難しいイメージがあったけれど、確率や統計の例をいくつも示してくれて、楽しく理解することができた。今後の高校の授業に前向きな気持ちになった。
・データサイエンスにおけるものの考え方を学ぶことができ、共通テストの「情報」でもその考え方を活かせそうだと思った。

A.基本的に録画授業はございません。ご了承ください。