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

河合塾英語科講師。難関大・医学部コースからライティング・スピーキングのクラスまで幅広く授業を担当。教室での生徒指導をはじめ、カリキュラム設計や教材の執筆などにも携わる。著書は『英文法・語法　良問500＋4技能　整序英作文編』（共著、河合出版）など多数。『Asahi Weekly』（朝日新聞社）では、「英訳・天声人語で英文読解」の連載執筆も行う。

■概要
難関大ライティング問題に関する講師の解説
DeepLを活用したライティング
　アウトライン作成
　解答作成（日本語）
　解答作成（英語）

■対象
中3生、高1生、高2生

■その他
・この講座ではDeepL翻訳無料版を使用します。

・ライティングをする際、日本語で文章を作ってから、英語に直すことは前から行っていましたが、日本語の文章をどのぐらい書けばよいのかがわからないという疑問があった。講義を受けてその疑問が解決した。
・DeepLを知ることができ、新たな学習方法を知ることができました。受験までに時間が限られている中で効率的に学ぶことが一番理想です。時間を無駄にすることがなく、DeepLを役立てられると思いました。
・自分の不足している単語をAIが補ってくれることで意図した英作文を書くことができた。うまく活用すれば自分のwriting力向上につながると思う。

■概要
問題文を読み、プレ課題に取り組む
知識構成型ジグソー法によるグループ活動①
知識構成型ジグソー法によるグループ活動②
クラス全体での活動
再度問題文を読み、解答に取り組む（ポスト課題）
解答のポイントに関する解説
解答のポイントに関するグループ活動③

■対象
中3生、高1生、高2生

■その他
・本講座は、学校法人河合塾　教育研究開発部と、一般社団法人教育環境デザイン研究所が協力して開発した講座です。教育環境デザイン研究所は、全国の小中高等学校と連携して学習科学に基づく協調学習の授業づくり実践研究（CoREFプロジェクト）を推進する研究者のネットワークの中核となる組織です。

・受講生同士で対話して解答を作っていく過程は新鮮で楽しいと思った。普段、授業を受けている時よりも頭を使ったような気がする。
・講師の先生の説明がわかりやすかったし、わからないことをグループ内で質問できたので、より深い理解につながった。
・あまり理解できていなかった本文の内容が、グループ活動等を通じて理解できてよかった。

■対象
中3生、高1生、高2生

■その他
・本講座の受講にあたって、事前に「河合塾　読解力アセスメントテスト」の受検をお願いいたします。
・読解力アセスメントテストは、ご自宅で受検してください。

河合塾の模擬試験・教材作成を担当して、入試問題の本質を知り尽くしている講師。生徒が読む力を確実に伸ばすだけでなく、現代文を好きになる授業を展開します。

■概要
＜前半＞講義、質疑応答
・論理的に読解する：［小説の三要素＝事実・心理・言動］の因果関係を捉える
・表現の分析・語彙力の必要性を理解する
・客観性、自己相対化
＜後半＞講義、ワーク
・問題作り：個人・グループワーク
＜まとめ＞

■対象
中3生、高1生、高2生

・普段はなかなか体験出来ない、知らない人との意見交換の場を得られたことや、小説の解き方が、センスではなく因果関係であるという新たな視点を学べたことなど、貴重な経験が出来ました。
・要素に照らし合わせることでこれからすっきり分析して読んでいけると思いました。
・問題作成において、多種多様な意見を聞くことができて、やりがいを感じ、グループワークを通して1つの目標に向かって議論する楽しさを覚えました。

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。


■対象
高1生、高2生

・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

■対象
高1生、高2生

■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

■対象
中3生、高1生、高2生

■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。

■概要
・物理を学ぶ上で基礎となる力学分野、物体の運動について扱った共通テストの問題を題材にします。
・問題文の読解（解説）が中心ですが、授業中に問題の一部に取り組んでいただきます。

■対象
中3生、高1生、高2生

■その他
・高校「物理基礎」の「力学」を履修していたほうが理解しやすいですが、物理を初めて学ぶ人にも理解できるように説明します。
・解答は配付しますが、解答の詳しい解説のみを行う授業ではありません。また、解答の添削は行いません。

・問題→その解説の流れがわかりやすく、その解説もわかりやすかった。
・問題の解答について投票する時間もあった。解説を聞くだけでなく自分で一回考えることができてよかった。
・共通テスト特有の長文の読解も交えた授業を受けることができたので、タイトルから想像したとおりで良かったです。
・物理の問題を解く際にあたっての注意や押さえておく知識が学べたので良かった。

A.授業中に問題の一部に取り組んでいただきます。問題文の丁寧な説明に時間をかけます。解答は配付しますが、解答を詳しく解説することを主な目的にしているわけではありません。

A.受講前日の18:00までにご連絡いただいた場合は、手数料を差し引いた金額を返金いたします。
ご連絡の方法は、下記のお問い合わせフォーム、メール、お電話のいずれかでお願いいたします。
ただし、授業当日、お客様のご都合で受講されなかった場合の返金はいたしません。

A.基本的に録画授業はございません。ご了承ください。