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

認定心理士。高等学校情報科用教科書 「新編情報Ⅰ」「情報Ⅰ　Step Forward!」「情報Ⅱ」編集委員（東京書籍、2022年～）
NHK高校講座「情報Ⅰ」監修講師（2023年～）

・思い込みはなぜ起きる？
・錯覚・バイアスを体験してみよう
・怪しい広告分析
・入試問題を確認してみよう
・思い込みを解決する手法を学ぼう
・今後の学習アドバイス

■ご受講にあたって
・Zoomを使用します。タブレットやスマートフォン、パソコンでご参加ください。パソコンをお持ちの場合はパソコンでの利用を推奨します。
・講座実施4日前から順次お申し込みいただいたメールアドレス宛にZoomのID・パスコードをご案内します。
・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。

・心理学に統計学が関わっているのは知っていたが、思ったよりも情報学、ないしは人体工学と深い関わりを持っていて、文理の横断的分野なのだと改めて強く感じた。
・日常生活のいろんなところにトリックが隠されていることが分かったことが面白く、テストでも生活の中でも生かしていきたいと思いました。
・自分は倫理を勉強していて、共通テストでも使いたいと考えているので、心理学の部分ももう一度復習してみようと思います！
・情報と心理学が関係しているのが驚きだった。今回のようにたくさん考えて間違いを経験することでこれから思い込みを減らせるといいなと思う。
・講座内容が面白くてあっという間の時間でした。ありがとうございました。

東京大学大学院数理科学研究科（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

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数学オリンピックを冠するコンテストで実際に出題された問題を題材に、それらの解説を中心に講義します。

■ご受講にあたって
・Zoomを使用します。タブレットやスマートフォン、パソコンでご参加ください。パソコンをお持ちの場合はパソコンでの利用を推奨します。
・講座実施4日前から順次お申し込みいただいたメールアドレス宛にZoomのID・パスコードをご案内します。
・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。

国公立大学志望のハイレベル生を指導、みらい探究プログラムで、オンライングループワーク授業にも精通

・文章を客観的に読むことを学ぶ
・グループワークにより、文章の解釈の多様性を体験する
この2つステップを通して、自分の読解力を高めます。

■ご受講にあたって
・Zoomを使用します。タブレットやスマートフォン、パソコンでご参加ください。パソコンをお持ちの場合はパソコンでの利用を推奨します。
・講座実施4日前から順次お申し込みいただいたメールアドレス宛にZoomのID・パスコードをご案内します。
・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。

■定員
30名（先着順）

■最少実施人数
6名

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。

・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

＊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。

■ご受講にあたって
・講座実施4日前から順次お申し込みいただいたメールアドレス宛にZoomのID・パスコードをご案内します。
・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。

・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。

・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）
・解説
・解答に関するグループ活動3

＊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。

・解説講義

＊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。

・わからなかった問題が理解できて、読解で大切なことを学べた。
・読解のエッセンスを学べる問題構成になっていて役立つと感じた。
・問題を丁寧に解説していただいてわかりやすかった。また、文中以外の別のことも教えてくれて知識が深まった。疑問があったが、質問した内容に対する解説で理解できた。
・先生が丁寧に解説してくださり文章の内容に限らず、大学受験合格にもつながる大切なポイントや文の読み方を教えてくださったのでとてもためになった。

<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
<まとめ>

・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。

・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

・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。

・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

＊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。

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

＊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。

・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

＊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）

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。

・「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

＊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。