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
イベントに参加して「面白かった」「興味深かった」で終わっていませんか?
「みらい探究プログラム」は、高2生・高1生・中3生を対象にした「面白かった」「興味深かった」から一歩進めるプログラムです。教科の学びの面白さや本質に触れたり、進路や将来について考えを深めたりできます。
自分と同じような興味・関心を持つ全国の受講生と一緒に、理解を深めたり、モチベーションのアップにつながる多くのプログラムを用意しています。
「みらい探究プログラム」で、ぜひ自分のみらいを探究しましょう。
詳細
■日時
11月19日(日)9:00〜13:00
■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
■定員/受講料
12名(先着順、最少実施人数6名)/受講料:無料
■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。
受講生の声
・学校の人だと考え方がある程度、似通ったり、予測できるが、今日初めて会った人の意見は、自分と違った解答がたくさんあって、とても聞いていて面白かったし、そう考えるのかという気づきが多かった。
・1人で考えるよりもキーワードを見つけやすかったり、わからないところを共有できたりして、現代文の苦手な部分が緩和しました。
・1人ではしにくい現代文の考察も、グループ活動ではそれぞれの意見でより良い解答ができて、とても自分のためになったと思った。
よくあるご質問
Q.東大入試の問題は難しいのではないですか?
A.今回は、東大入試の問題を解き、解答を書くことだけを目的にしているわけではありません。問題文を読み、他の人の説明に耳を傾けたり、他の人と対話することによって問題文をしっかり理解するという読解力を高めることも目的にしています。自分一人で読むのは難しい問題文も、他の受講生とともに読み進めていきましょう。
Q.知識構成型ジグソー法とはなんですか?
A.自分の理解を深めるため、受講生の学ぶ力を引き出すための方法です。本講座では、およそ以下の流れで学習を進めます。
1.本文全体に対する課題が提示され、まずそれに1人で取り組みます。
2.エキスパート活動
・本文を3つのパート(A、B、C)に分け、それに対応した3つの課題が提示されます。
・受講生は、A、B、Cのグループに分かれ、グループごとに課題に取り組みます。
3.ジグソー活動
・エキスパート活動の各グループのメンバーが、ABC、ABC、ABC、……というグループを作り、それぞれのパートの課題・議論を共有することで、本文全体の課題の考察を深めます。
4.これまでの活動を踏まえた上で、改めて1人で本文全体に対する課題に取り組みます。
講師プロフィール
梅澤 眞由起(河合塾講師)
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。
詳細
■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>
受講生の声
・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。
難関大のライティング問題では、与えられた情報を正しく読み解き、論理的な文章をつくる力が求められます。しかし、「何を書けば良いか」を考えるのは日本語でも非常に難しいことです。そこで役に立つのがAI翻訳です。講師の解説を聞き、DeepL翻訳(翻訳ツール)を活用して、日本語の作成と英語の翻訳に取り組みます。「何をどう書くか?」という課題を解決し、ライティング力アップにつなげましょう。
講師プロフィール
佐藤 進二(河合塾講師)
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。
詳細
■日時
11月19日(日)15:00〜16:40
■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
■対象
中3生、高1生、高2生
■定員/受講料
15名(先着順、最少実施人数5名)/受講料:無料
■その他
・この講座ではDeepL翻訳無料版を使用します。
詳細
■概要
・力学分野、物体の運動について扱った入試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。解答に至る考え方を例題・類題などを通して学びます。
■その他
・高校「物理基礎」の「力学」を履修した方を対象にしています。
・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。
受講生の声
・先生の説明や理解を深める実験がわかりやすかった。
・一人では状況をイメージすることは難しかったが、問題文の読み取り方を教えてもらうと容易に解くことができた。
・物理基礎しか学んでいない私にも理解できるか不安だったのですが、最初に習熟度に関するアンケートがあったり、先生からの用語の説明がしっかりとあったりして、理解することが出来ました。
よくあるご質問
Q.物理が苦手なので、入試問題を素材にした解説を理解できるか不安です。
A.入試問題を素材にしますが、問題文を丁寧に解きほぐして説明します。「物理」の考え方や、この表現のときにはこのようなことをイメージすればよい、といったことを具体的に説明します。安心してご受講ください。
Q.実際に問題を解いて、解答について詳しい説明を聞けるのですか?
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。
「データサイエンスって何だろう?」
データを処理・分析し、評価する学問であるデータサイエンスは、私たちの周囲にある物ごとから新しい価値を創造します。現在の情報社会には欠かせないものというだけでなく、「数学Ⅰ」「情報Ⅰ」といった高校での学習や共通テストと密接につながっています。本講座では、人気ランキングやアンケートなど身近な事例を用いて、データの読み解き方、グラフの表現の仕方を学びます。情報社会を歩く地図をここで手に入れましょう。
講師プロフィール
早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 蓮池 隆 教授
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。
詳細
■日時
11月5日(日)10:30〜12:30
■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
・理解できるデータの見せ方
・様々なデータから、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
30名(先着順、最少実施人数10名)/受講料:無料
■その他
・本講座は、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。
よくあるご質問
Q.スマートフォンやタブレットで受講できませんか?
A.Zoomによる解説講義となります。画面に資料を映しながら、解説を聞く形式のため、スマートフォンやタブレットの場合は、資料の内容が見えづらい場合があります。
Q.文系で、数学は苦手ですが、受講することはできますか。
A.受講可能です。本講座は入門編で、専門的な知識は必要ありません。文理問わず、ご興味のある方はどなたでもご参加いただけます。
Q.「情報」を履修していないと受講できませんか?
A.受講可能です。本講座は入門編で、専門的な知識は必要ありません。基礎的な部分から行いますので「情報」を履修前でもご参加いただけます。
講師プロフィール
小野 広平(河合塾講師)
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。
詳細
■概要
・データ分析の考え方「問題設定」「仮説の設定」「分析手法」「手法の特徴の理解」の中で、今回は「分析手法」「手法の特徴の理解」を扱う。
・データ分析の基本スキルの一つであるPythonの扱い方とその意味を知る。
(四分位数、箱ひげ図、ヒストグラム、相関係数など)
・Pythonを使って大量のデータを扱うことで、数学では味わえないデータ分析の世界を体感する。
1.ExcelとPythonの対比を知る
2.四分位数や箱ひげ図、ヒストグラム、相関係数などについての統計的・数学的な内容を理解する
3.Pythonで基本統計量を扱う際の基本的な操作を学ぶ
■その他
・本講座は、パソコンからご参加ください。
・本講座は、「数学Ⅰ」を履修済みであることを前提とした内容です。
・本講座では、Google Colaboratory(無料版)を利用して、プログラミングを体験します。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。
・本講座の前提となる知識・基本操作を確認するために、基本解説動画を用意しています。お申し込み後にご案内しますので、受講前にご視聴ください。
受講生の声
・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。
よくあるご質問
Q.受講対象の学年ではありませんが、受講することはできますか。
A.数学Ⅰで学んだことを活用する内容ですので、数学Ⅰ「データの分析」の内容を学習済みであれば受講は可能です。
Q.プログラミングの経験がありませんが、大丈夫でしょうか。
A.受講可能です。基本解説動画をご覧になったうえで、受講の準備をしてください。
Q.学校のGoogleアカウントは使えますか。
A.設定により、Google Colaboratoryが使えないことがあります。
その場合は、新たにGoogleアカウントを取得してください。
Q.スマートフォンやタブレットで受講できませんか?
A.Google Colaboratoryによる実習とZoomによる解説を同時に利用するため、パソコンでの受講を推奨します。
本講座では、将来の予測や問題の解決のために活用される「シミュレーション」の基礎を学びます。
情報Ⅰの中にも「モデル化とシミュレーション」がありますが、難しいというイメージを持っていませんか?
実は、シミュレーションは、気候変動予測などの複雑なものだけでなく、みなさんが日常的に行っていることもあるのです。
今回は、そんな身近な事例から、表計算ソフトを使った簡単なシミュレーションを体験し、シミュレーションを使って物事を考える手法を学んでいきます。
講師プロフィール
小野 広平(河合塾講師)
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。
詳細
■概要
Microsoft ExcelもしくはGoogleスプレッドシートを使って、シミュレーションの世界を学びます。
(1)身近な事例から「シミュレーションとは何か」を考える
(2)シミュレーションの原理とコンピュータによる計算の重要性を学ぶ
(3)表計算ソフトによる簡単なシミュレーションから、よく用いられる記号や数式と操作を学ぶ
(4)感染症モデルを例にしたシミュレーションを行い、その結果の考察から現実社会との関連を考える
■その他
・本講座は、パソコンからご参加ください。
・本講座では、Microsoft ExcelまたはGoogleスプレッドシートを使用します。どちらかの利用環境をご用意できる方が対象となります。
・Googleスプレッドシートを使用したいが、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。
・本講座の前提となる知識・基本操作を確認するために、基本解説動画を用意しています。お申し込み後にご案内しますので、受講前にご視聴ください。
よくあるご質問
Q.学校のGoogleアカウントは使えますか。
A.設定により、Googleスプレッドシートが使えないことがあります。
その場合は、新たにGoogleアカウントを取得してください。
Q.スマートフォンやタブレットで受講できませんか?
A.Microsoft ExcelまたはGoogleスプレッドシート(無料版)による実習とZoomによる解説を同時に利用するため、パソコンでのご受講をお願いしております。
Q.「情報」を履修していないと受講できませんか?
A.受講可能です。基礎的な部分から行いますので「情報」を履修前でもご参加いただけます。本講座の前提となる知識・基本操作を確認する基本解説動画を用意していますので、そちらを必ず視聴した上でご受講ください。
ご受講にあたって
実施方法
・本講座は、対面講座ではございません。Zoomまたはメタバースで実施する講座です。ご自宅からパソコンまたはタブレットでご参加ください。
・「東大入試から学ぶ! 現代文読解のコツ」「AI翻訳を活用! 英語ライティング入門」は、パソコンまたはタブレットでご参加ください。
・「学び方を学ぶ」の2つの講座は、メタバース(Virbela)で行うため、パソコンでの参加が必須となります。タブレットやスマートフォンではご参加できません。
・「データサイエンス講座 入門編」はパソコンでのご参加を推奨しています。
・受講にあたってはインターネット環境が必要です。データ通信費は受講者のご負担となりますので、あらかじめご了承ください。
・各講座の所要時間には休憩を含みます。
最少実施人数
・最少実施人数に満たない場合は、講座を中止させていただく場合があります。
共通のよくあるご質問
お申し込み時
Q.申し込んだ講座の内容は、確認することはできますか?
A.講座のお申し込み完了後、1週間後をめどに、「受講受付」のメールをお送りします。
メールはkawai-juku.ac.jpのドメインからお送りいたしますので、受け取り可能な設定にしておいてください。受講受付メールが届かない場合は、
迷惑メールやプロモーションのフォルダーをご確認いただき、それでも届いていない場合は、下記のお問い合わせ先にご連絡をお願いいたします。
申し込みの取り消し
Q.講座申込をしたのですが、都合が悪くなって受講できなくなりました。どうすればよいでしょうか?
A.K-SHIP担当あてに「お問い合わせ」などからご連絡ください。
当日のご欠席について
Q.講座の当日、都合が悪くなって受講できなかった場合、後日録画授業を見ることはできますか?
A.講座の性質上、録画授業はございません。ご了承ください。
お問い合わせ先
河合塾 教育研究開発部
みらい探究プログラム K-SHIP担当
〒160-0004
東京都新宿区四谷1-6-2 四谷グローバルスタディスクエア 5階
※お問い合わせの際にいただく個人情報は、お問い合わせへの対応のみに利用いたします。
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