SSH(スーパーサイエンスハイスクール)

1年次SA 2学期 データサイエンス講座

データ&ストーリーLLC代表の柏木吉基先生によるデータサイエンス講義がありました。1年次生を対象に「問いの作り方」というテーマで、体育館でワークショップを行いました。グループに分かれて2種類のカードを使って問いを作り、グループで問いを共有しました。問いづくりを通して探究する意義がある問いや検証の道筋が見える問いとは何かを考えることができました。今日学んだことを今後の探究活動に生かしていきたいと思います。

SMART(SMART Mobile & Autonomous Robot Tournament)2024四国大会 令和6年8月3日(土)

 令和6年度のSMARTは、愛媛県四国中央市の金生公民館で開催されました。本校は、5チーム(TN-Antares、TN-Create、TN-alpha、TN-SasakiTwins、TN-SWORD)が参加しました。

 SMARTとは、スマート移動型&自律移動型ロボットトーナメントの略称であり、LEGO社のロボットキットで製作された自律型移動ロボットによる競技会です。

 今回の競技課題は、制限時間3分間内に、ロボットは競技フィールド上に置かれた7個のピンポン球を拾います。その間に4本の減点ペットボトルを避けながら、6本の加点ペットボトルを倒します。競技終了時点で、ピンポン球の状態、加点・減点ペットボトルの状態、リトライ回数、フライングの有無により計算したポイント合計により、競技の勝敗が決まります。そのため、ロボットにはピンポン球のある場所へ効率的に移動し拾うこと、狙ったペットボトルを確実に倒す機能が求められます。

 まず、16チームで予選が行われました。3分間で満点(23点)を目指し、最後の瞬間まで減点を最小限に抑える戦術を考え、最善のプログラムを選択し、ロボットの動きを見守りました。競技フィールドのコンディションにより、微妙な動きの変化が生じたチームもあり、富西からは予選通過8チーム中、1チームが選出されました。本戦では、対戦相手の完璧なロボットの動きにより大きくリードされ、惜しくも2回戦に進むことができませんでした。全てのチームが、大会直前までロボットの調整やプログラミングの修正を行い、3分間力を出し切りました。

 次回は、SMART秋季大会(年齢制限なし)大会に参加します。試合終了後、早速改善点を検討したり、新たな戦略を考えたりするチームもありました。各チーム最速タイムを目指して頑張ります。応援よろしくお願いします。

 

令和6年度 富岡西高校SSH理数科生徒課題研究発表会(夢ホール) 令和6年7月19日(金)

 理数科3年生による課題研究発表会を、スライドを用いて行いました。今回は夢ホールをお借りし、ステージ上で発表を行いました。発表会には、SSH運営指導委員や教育委員会の方々、理数科1・2年生、普通科の生徒、保護者、そして近隣の中学校も参加しました。司会進行は理数科2年生が担当し、各発表後には活発な質疑応答が行われました。初めての試みでしたが、準備や後片付けなども全員が協力し、スムーズに発表会を進行することができました。

  今後は、いただいたアドバイスシートや評価シートを参考に、修正や追加実験を行いながら、研究論文を仕上げていきます。

 

令和6年度 富岡西高校SSH理数科生徒課題研究発表会のご案内

次の通り、令和6年度富岡西高校SSH理数科生徒課題研究発表会を実施します。

 

1 日時 令和6年7月19日(金)

2 場所 阿南市文化会館・夢ホール 

3 日程 *詳細は実施要項で確認してください

     13:20~15:10

4 対象 近隣中学校教員・県内高等学校教員

5 申込 参加申込書に必要事項をご記入の上、Mailにてお申し込みください

     *本校生徒の保護者及び近隣の中学生徒(制服を着用)は、直接会場にお越しください。会場で受付を行います。

 

R6_課題研究発表会_要項.pdf      R6_別紙参加申込書.docx

データサイエンス講義がありました。

本年度も、データ&ストーリーLLC代表の柏木吉基先生によるデータサイエンス講義(オンライン)がありました。4限目は2年次生を対象とした、今後の課題研究の進め方についての講義でした。事前に送っていた各グループの研究テーマと研究のゴールについて、丁寧にご助言していただきました。さらに、課題研究を進めていく上での疑問や悩みについても答えてくださいました。6・7限目は、1年次生を対象に、「探究学習(研究)って何するの?」というテーマで、探究活動とは何か、その重要性、進め方などをわかりやすく話してくださいました。本日学んだことを今後の探究活動に生かしていきたいと思います。

データサイエンス講義