カテゴリ:DS(Data Science)

９月23日、2回目となるMATLABワークショップが行われました！

１回目の様子はこちら


MathWorks社が開発したプログラミングソフト「MATLAB」の
オンラインワークショップです。
今回もサイエンス科の１年生が参加しました。


さて、前回はMATLABの基礎的な使い方を学びました。
今回は応用編です。

バルーン実験で成層圏まで上げられた検出器のデータを提供していただき、MATLABで解析してみます。

大型スクリーンに説明と課題が表示されています。


生徒たちはそれを熱心に入力しています。
久しぶりのMATLABだったので、思い出すのに苦労したかな？
試行錯誤しています。


さて、Zoomのブレイクアウトルームによる個別相談も大活躍！
オンライン上で指導助言を受けています。
（彼の奥にタブレットがあります。）


「今、僕のプログラムはこんな感じなんですけど…」
画面越しに指導していただきます。


２時間終える頃には、いろんなグラフを作った生徒達。
これは、高度と気圧の関係。


こちらは、気温と高度の関係です。
高くなるにつれ寒くなってきますが、途中からまた温かくなっていく様子がわかります。

さて、2回に亘って行われたMATLABワークショップ。
生徒達もMATLABがどんなものなのか理解できたと思います。

ちなみに、本校の３年生は既にMATLABの画像処理を終えて、動画解析を学んでおり
２年生も多くの班が研究のデータ解析に画像処理を取り入れています。

プログラミングを使いこなすと、科学探究の幅が大きく広がりますね！

９月９日、１年サイエンス科に向けて
プログラミングソフト「MATLAB」のワークショップが行われました。

本校サイエンス科の「Data Science」の授業では
Math Works社が開発したプログラミングソフト「MATLAB」を使用して
画像解析の授業も行っています。


この日は、初めてMATLABにふれる１年生向けに
開発元のMath Works社のご協力によって
オンライン上でのワークショップを開催しました。


Zoomを使用し、専門家の先生方とつながります。


オンライン参加者の先生方が生徒の取り組み状況を確認できるよう
タブレットによって中継しています。


そして、こちらの３つのタブレット！
Zoomのブレイクアウトルーム機能によって
３人の先生につながっています。

基本的には大きなスクリーンに指示を映し出すのですが
細かい作業でわからないことがあれば、生徒はこちらのタブレットを
自席にもっていき、指導を仰ぐことができます。
（初めは生徒も慣れませんでしたが…笑）



初めてのMATLAB。
生徒は行列の概念に苦戦しながらも、
2時間のワークショップを経て、何とか使えるようになっていきました。

次回は、データ解析に挑戦していきます！

学校設定科目Data Science（ＤＳ）の進捗を報告します。

１年サイエンス科では、ＤＳを週２時間学んでいます。
ＰＢＬ課題を配布され、自力で学び解いていくスタイルの授業。

課題が解けても、先生は一人ひとりに質問をぶつけてくるので
本当に理解していなければクリアできません。

現在は統計学を学んでいます。


本校教諭の作成したオリジナル教材。
しっかり読めばわかるように作られています。

しかし、自力で統計学が理解できるようになるのでしょうか。

・・・なっています。



データのばらつきに関してのＰＢＬ課題。
問題を解くだけならすぐに出来る生徒も多いです。

「先生、課題ができました！！」

「よくできたね～！確かに、数値は合っているよ。
　では、不偏標準偏差って何だろう。説明してみて。」

「・・・。ええと、勉強してきます。」

このようなやり取りを、２回、３回・・・それ以上に繰り返して
本当に説明できるまでに成長します。


ＤＳでは、科学探究で実験を行った際に、適切にデータ処理ができるよう
様々なＰＢＬ課題が配布されています。
彼女は、与えられたデータをもとに誤差グラフを作成しています。


完成したグラフをチェックしてもらっています。
しかし・・・う～ん残念！あと一歩！
どこが違うのか考えながら、再び勉強をします。

指導する先生は２名です。

それぞれの学習ペースに差があるため、きちんと課題チェックは回っています。

しかも、全員が着実にＰＢＬ課題を進めています。

早い生徒は、もうすぐ相関分析そしてＴ検定に入っていきます。
１年生の１学期には、データ分析の手法を一通り学び終えます。

彼らの行う科学探究が楽しみですね！！


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１年生のDS(Data Science)の授業が順調です。

エクセルの基本的な使い方は終了し、
現在は統計学の内容がスタートしました。
教材は、本校教諭が作成したオリジナルのデジタル教科書です。


彼女は「代表値」の勉強に入っているようです。

２学期から始まる科学探究において、実験データをどのように扱うかは非常に重要になってきます。
何気なく見ていたアンケート結果も、様々な種類のデータに分かれているのですね。


彼は、グラフを作っています。
データの性質によって、使用すべきグラフは異なります。
与えられたデータをどのようにグラフにするべきか･･･悩んでいますね。


この授業は、ＰＢＬ課題をクリアするごとに
あたらしい単元のデジタル教科書を受け取ることができます。

生徒は主体的に取り組み、どんどん進んでいきます。
そして、ＰＢＬ課題のチェックのときに、先生にいろいろな質問を受けます。
これに答えられないとやりなおし･･･（汗）ファイトだ！


基本的にはパソコン画面で教科書を読み、提出課題のみペーパーで配布されています。

さて、早い人は８時間で不偏標準偏差を理解できました！

データのばらつきを考える･･･なんて初めての勉強ですね。

これからも頑張ってほしいです！！


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Data Science（以下ＤＳ）の続きです。

※4月中旬、休校に入る前のお話です。

今年度は教育カリキュラムが更に見直され、新１年生もＤＳを行います。

ＤＳの授業は、基本的に探究型です。

生徒達それぞれのパソコンに、先生からPDFファイルが送られてきます。
そこに書かれた課題に取り組む事で、自然とパソコン操作が身についていきます。
（教材はしっかり読み込めば出来るように工夫されています。）

最初に授業のルールが配布されてきました。
実は、重要な情報が散りばめられており、流し読みすると大変なことに…

配布される資料は、その性質によって様々なアイコンが付いています。

資料を読み込み、基本的な操作方法をマスターしたら
先生からＰＢＬ課題が配布されます。
ＰＢＬ（Project-Based Learning）とは課題解決型学習。
毎回、様々な課題が書かれており、生徒は自分で答えを探しながら取り組みます。

と言うわけで、まずは初回の授業を終えました。

次回以降、どんどん内容が深くなっていきます！
楽しみですね～！

少し前のお話ですが、４月１５日（水）のことです。

２年生のData Science（以下ＤＳ）が始まりました！

ＤＳでは主に、ExcelとプログラミングソフトMATLABを使います。
グラフ表現、統計処理、画像解析、信号処理などのプログラミング教育を行います。
この科目で試行錯誤を繰り返し、主体的に学ぶことで優秀な科学技術人材を目指します。

宮崎北高校では、数年前から科学探究にプログラミングを活用してきました。
そして令和元年度よりＤＳとして学校設定科目となり、今年度は開発２年目です。

さて、今回お伝えするのはサイエンス科２年生のＤＳです。

すでに昨年、マニュファクチャリングやグローバルプログラミング講座などの学科活動である程度パソコンに慣れている２年生。

でも、Excelを正式に習うのは初めての生徒が多いです。

しかし、ここで学ぶ統計処理は科学探究にすぐに活かせます。

頑張って学んでね～！！

詳しい授業の流れは
次回、１年生のＤＳにて！！
（GW明けに更新予定！）