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

東京大学 理学部数学科（灘高等学校卒）
数学に対して、問題の解き方を身につける教科だと認識している人は多いのではないでしょうか？しかし、皆さんが日ごろ学んでいる数学のすぐ先には、先人たちが築き上げた広大無辺な世界が広がっているのです。数学に年齢は関係ありません。美しい理論の数々に、ぜひ一足早く触れてみましょう。

【受賞歴】
第61回 国際数学オリンピック ロシア大会 銅メダル
第28回 日本数学オリンピック 優秀賞
第29回 日本数学オリンピック 優秀賞
第30回 日本数学オリンピック 優秀賞

■日時
11月18日（月）18:00～19:30
※2024年4月1日実施の同講座とは内容が異なります。

■対象
中3生、高1生、高2生
＊主な対象は上記の方ですが、それ以外の学年の方（小学生・中学生を含む）、保護者の方もご受講いただけます。

■定員／受講料
定員100名（先着順、最少実施人数5名）
受講料：塾生（マナビス生含む）・一般生　1,000円

■その他
・本講座は、K会（河合塾）主催の講座です。
・ご参加いただいた方は、レギュラー授業の入会金33,000円のうち、16,500円が免除になります。なお、申込後にお送りする所定用紙に必要事項をご記入された方に限ります。

・現代数学を使って、複雑かつ具体的な問題を解くのを見ることができた。
・整数の問題なのに、余弦定理の形に直して図形的に解いているということなど、今までになかった新しい考え方が身について、良い時間だったと思います。
・高校でしか数学を勉強していないので、わからない部分や大学の範囲まで超過したところも多かったが、問題を解く際の過程を、考えれば導けるような公式や解法で説明してくれてよかった。
・授業自体楽しかったし、質疑応答に際しても一つひとつ丁寧に回答してもらえてよかった。

K会のホームページへ

■日時
12月8日（日）10:00～11:40（メタバースで実施）
・2024年8月17日に実施した講座と同じ教材を使用します。

■概要
問題文を読む
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

■対象
中3生、高1生、高2生

■定員／受講料
定員30名（先着順、最少実施人数５名）
受講料：無料

・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。

河合塾では、小論文や生物、情報の授業を中心に活躍。
教科「情報」で必要とされる情報リテラシーについても、これまでの幅広い知見を活かして皆さんにわかりやすく解説します。また、医系小論文や資格講座でも「文章の論理的な捉え方」「何をどのように表現すればよいか、伝わりやすいまとめ方」など、わかりやすく授業を展開する文章のスペシャリストです。

■日時
12月15日（日）10:30～12:00

■概要
・情報デザインとは何かを理解する
・表現としてのデザイン、機能のデザイン、論理のデザインを学ぶ
・情報の抽象化、UI（ユーザ・インターフェース）など
・論理とは何か。国語や英語、他教科にも活きる見方・考え方を学ぶ

■対象
高1生、高2生

■定員／受講料
定員40名（先着順、最少実施人数10名）
受講料：無料

■その他
・資料を画面共有しながら講義を進めますので、パソコンからのご参加を推奨します。

高2生を対象にした教科「情報」の授業として、高校生が中学生に情報モラルを教える授業づくりを行うカリキュラムや、2019年に企業と共同でコンピューターグラフィックスの女子高生キャラクターと会話するなどしながら人工知能（AI）について学ぶ授業を実施するなど、新しい内容を取り入れた授業も実施。

文部科学省「高等学校学習指導要領解説 情報編」や経済産業省「未来の教室」STEAMライブラリーワーキンググループ委員、青少年の安心・安全なインターネット利用環境整備に関するタスクフォース委員、内閣府共催「高校生ICT Conference」実行委員長、日本英語検定協会派遣講師などを兼任。
＊2025年から早稲田大阪高等学校へ校名変更

■日時
11月17日（日）13:30～16:30

■概要
1.解説：プログラミング的思考
2.演習：アルゴリズムとフローチャート
3.演習：プログラミングを読んでみよう
4.まとめ

■対象
高1生、高2生

■定員／受講料
定員40名（先着順、最少実施人数10名）
受講料：無料

■その他
・実際にプログラムを書く講座ではありません。
・初学者、プログラミングを苦手な人を対象とした講座です。
・プログラミングを学んでいない方も受講できます。
・Pyhtonと共通テスト用プログラム表記（DNCL）の両方を扱います。
・この講座では、コンピュータでプログラムを実際に動かす必要はありません。

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。

■日時
11月29日（金）18:30～20:50

■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
・与えられたデータから基本的な特徴をつかむ（基本統計量の確認、散布図・ヒストグラムなどを描く）
・見える特徴や予想した相関の検証を行う（単回帰分析・重回帰分析など）
・さまざまな分析手法を用いて、データの特徴をみる（主成分分析・クラスタリングなど）
・得られた結果より、新しいデータの分類を行うなど、さまざまなデータから、正しい見方・考え方・結果のとらえ方を学ぶ

■対象
高1生、高2生

■定員／受講料
定員20名（先着順、最少実施人数5名）
受講料：無料

■その他
・パソコンからご参加ください。
・「数学Ⅰ」と「情報Ⅰ」を履修済みであることを前提とした内容です。
・Google Colaboratoryを利用して、実際にデータの分析操作を行います。Googleアカウントをお持ちでない方は、新たにアカウントを取得してください。

Googleアカウントの作成について（外部サイトへ移動します）

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。