年IT

1学期 ~ Normal  ~

Big Data 

解析の作法

中2IT初回はオープンデータを基に、様々なミッションに挑戦!ファイナルミッションまで進むことは出来るでしょうか!?データに触れるって意外と面白いんです。どんどんステップアップしていきます!

Needs & Seeds

自然言語処理

オープンデータから業界のトレンドや市場構造を分析することが出来るAI検索エンジン、Astrategy(Stockmark社が開発)は本来ビジネスの現場で活用されるものですが、本校では中学2年生が使用し、社会が何を求めているかを探っていきます。


Data  Analysis

仮説とは?

仮説をうまく立てられたら、カッコイイですよね。「事実」としてのデータを基に、メンバーとともに仮説を立てる練習をしていきます。日常に対する考え方た目線が変わっていきます。

Technovation 

本質的問題の見つけ方

いきなりですがここでクイズ!ガラケーが抱える本質的な問題って何でしょう?本授業では、物事の根っこに眠っている問題にアプローチし、解決するためのアイデアを生み出します。そのためにまず、世界的な技術革新がどのような流れで起きたのかを理解していきます。

Data  ScienceⅠ

問いを立てる

今や社会の様々な場面で利用されているデータサイエンス、班で意見を出し合いテーマを決定し問いを立てます。データをベースに、有用な結論や知見を導いていけるでしょうか。3学期の企業とのPBLに向けて、1学期に学んだことを活かしていきます。

2学期 ~ Hard ~

Data ScienceⅡ

アイデア創出

立てた問いの解決に向かってチーム一丸となりアイデアを考え、中間報告まで進みます。データ、意見、仮説、本質的な問題、様々なものを絡み合わせ、コンペに向けて突っ走ります。

Data ScienceⅢ&Ⅳ

コンペ(予選&決勝)

コンペ本番です!データと向き合い続け、無事にデータサイエンティストになることは出来きるでしょうか?コンペということで、実際にお互いに投票を行い、栄えある勝者を決定します。そして次回に迎えるは、東京メトロとの連携授業です。

東京メトロ×PBL×芝浦①


いよいよ東京メトロさんとの産学連携授業の始まりです。東京メトロは一体どんな企業課題に困っているのか、各部署の方から本格的なレクチャーを受けます。思ったより、講義やデータは難しく、やりがいしかありません。中学2年の集大成です!

東京メトロ×PBL×芝浦


今回は東京メトロさんに中間報告をし、班の現状をフィードバックして頂ける非常に貴重な機会となります。ここで受けるアドバイス・指摘は、まさにビジネスの世界ならではのもの、次に生かせることが出来るでしょうか?

3学期 ~ Expert

東京メトロ×PBL×芝浦



完全に自走モードの時間です。前回で受けたフィードバックを基に、発表スライドの作成に移ります。まさに班の総合力が問われます。最終回はいよいよコンペ、どの班のアイデアを東京メトロさんは選んでくれるのでしょうか?!

東京メトロ×PBL×芝浦



中学2年の集大成、東京メトロさんに対して、自分たちのアイデアを提示します!みんなで苦労して出した結論が企業に認められると、本当に嬉しいものです。でも思ったように結果が出ない班も勿論あります。いずれにしろ、今後の成長において欠かせない価値ある時間となることは間違いありません! このまま右上軌道で中3ITへ進みます。