67期1年次の学び
【<7~12月>1年次 SDS基礎「さっぽろ探究」】
7月からは「さっぽろ探究」に取り組んでいます。地元・札幌(もしくは北海道)に関するオープンデータを活用し、情報の収集・分析・可視化・考察を行い、最後はポスターにまとめ、学校内外で発表します。興味あるテーマでグループを作って活動します。
■今年のテーマ一覧(今後、変更になる場合があります)■
<7組>
班 |
タイトル (変更にある場合があります) |
内容 (変更にある場合があります) |
ポスター (PDF) |
1班 |
「買物難民」の実態 |
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2班 |
5つ目の公共交通機関ができる札幌において、最適なインフラを考える |
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3班 |
インバウンド |
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4班 |
クマの出没場所 |
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5班 |
クマの出没場所の出没と天候の関係性 |
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6班 |
豪雨の過去と未来について |
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7班 |
高校野球において、先制点をとったチームの勝敗、表と裏の勝敗 |
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8班 |
桜の開花日予想 |
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9班 |
札幌の地震について |
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10班 |
地球温暖化によって札幌の積雪量はどう変化するか? |
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11班 |
地球温暖化によってそれぞれの季節間で気温差は小さくなっていくのではないか |
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<8組>
班 |
タイトル (変更にある場合があります) |
内容 (変更にある場合があります) |
ポスター (PDF) |
1班 |
温暖化の生態系への影響 |
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2班 |
海外と日本(北海道)の地震比較 |
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3班 |
高校野球は裏が有利?(北海道,愛知,大阪) |
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4班 |
交流戦の戦績とリーグ勝率の関係性 |
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5班 |
地震と津波 |
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6班 |
雪害 |
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7班 |
東豊線は必要かどうか |
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8班 |
ふるさと納税 |
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9班 |
北海道のインバウンド分析 |
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10班 |
レバンガ北海道のリバウンド数と勝敗が比例するか |
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<7月・テーマ決め、班決め>
まずは、興味ある分野であつまり、テーマと班を決めていきます。大まかな分野として「環境」「防災」「まちづくり」「スポーツ」に分れました。
写真① |
写真② |
写真③ |
写真④ |
<8月・夏休みレポート(理数数学より)を相互確認>
各班で決定したテーマについて、夏休み中に各自が下調べをするレポートが理数数学から出ました。教科横断的に探究を進めております。この日は、それぞれのレポートをお互いに確認しました。
写真① |
写真② |
<10月・中間発表>
10月上旬に中間発表を行いました。大学の先生、企業の方、札幌市まちづくり政策局の方などに来て頂き、研究の着眼点や方向性についてアドバイスを頂きました。2月4日の「SDS成果発表会・ポスターセッション」では審査員を務めて頂きます。
写真① |
写真② |
写真③ |
写真④ |
写真⑤ |
写真⑥ |
写真⑦ |
写真⑧ |
【<4~7月>1年次 SDS基礎「データサインエスの基礎」】
4月~7月にかけて「データサイエンスの基礎」を学びます。
<4月・オリエンテーション>
先輩が前年度に研究したことを発表し、3年間のSDS(サンライズデータサイエンス)の活動を説明します。
2年次の先輩はSDS基礎の内容を「ポスター発表」、3年次の先輩はSDS探究の内容を「オーラル発表」してくれました。
写真① |
写真② |
写真③ |
写真④ |
<5月・データサイエンスの基礎講座「札幌市の人口」(ワークショップ形式)>
データスマートシティSapporo が提供するオープンデータを活用し、札幌市10区の人口構成について考える。情報Ⅰの時間に人口ピラミッドを作り、「人口構成が似ている区をグルーピングする」というテーマに取り組んだ。根拠をもって分析し、オーディエンスが納得できる説明することが目標である。
写真① |
写真② |
写真③ |
写真④ |
写真⑤ |
写真⑥ |
<6月・学びみらいPASS>
リテラシー、コンピテンシーの伸長を測る目的で、河合塾の「学びみらいPASS」を実施しています。この日は第1回のアセスメントの解説会でした。
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<6月・データサイエンス特別講座(フュージョン株式会社)>
札幌市に本社を置くマーケティング会社・フュージョン株式会社様に、「データサイエンティストとはどんな仕事なのか」「実際にどんな案件を扱っているのか」などを講義して頂き、ワークショップも行いました。
写真① |
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<6月・データサイエンスの基礎講座「寒暖差の最も大きい月はいつ?」(ワークショップ形式)>
気象庁が提供するオープンデータを用いて、直近の12か月間で「札幌の寒暖差が最も大きかったのはいつか」を分析します。「寒暖差をどう定義するか」で各班の分析が全く異なります。
写真① |
写真② |
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写真④ |
写真⑤ |
写真⑥ |
これらの学習をした後で、夏休み後から「さっぽろ探究」に取り組みます。