どうも、学びの森のキノシタです。

少しずつ暖かくなってきたような、なってないような毎日ですね。

季節の変わり目は体調を崩しやすいので、気をつけなければ…。

 

さて、少し時間が経ちましたが＜データサイエンス＞講座の様子をお伝えしたいと思います。

ずばり言うと、みんなめちゃくちゃ考えるようになってきました！！

 

みんなひとつのデータから、なぜ？どうして？と考えるクセがついてきたんだと思います。

また、データそのものやデータの出所を疑うクセもついてきたように思います。

 

僕たちの合言葉は「Wikipediaは信用ならん」

じゃあ何なら信用できるのか？

 

アメリカの有名な放送局「CNN」でこんな情報が流れました。

なんとフランスの物理学者が新しい恒星を発見！その画像がコチラ↓

 

 

湯川さんが「みんなこれ何に見える？」と聞くと、みんなも「何かの星？」と答えていました。

でも実はこれ、サラミの断面なんです！

 

そう、ビールのアテに最高の、あのサラミです。

よーく見たらわかるかもしれませんが、「CNN」という信用度の高い放送局が出した情報ということで、みんな鵜呑みにしてしまったんだとか。

 

どれだけ信用度の高い出所であっても、情報を鵜呑みにしない。常に「ホンマか？」と疑いながら、だまされないようにする。

そういった力を身に付けることも、この講座の目的のひとつです。

 

そんな場面もありつつ、今回は自分たちで調べる時間がたっぷりありました。

「お米とパン」について、みんなで調べたことがコチラ。

 

 

途中、湯川さんが色々な「？」を投げかけます。

すると、みんなからも「？」が出てくるように。

 

・京都でパンとお米の消費量の差が大きいのはなぜ？

・大津市は小麦の消費量が1位なのに、パンの生産量は少ないのはなぜ？

・お米の生産量は北海道が1位なのに、消費量は福井が1位ってどういうこと？

 

などなど。

みんなの「？」の引き出しが増えていっているのが伝わりました。

 

また、出てきた「？」に対する答えを、しっかりデータに基づいて考えようともしていました。

そのせいか、みんなが作ったクイズにも問いと仮説が出てくるように。

 

 

 

 

 

 

 

 

こうしてホワイトボードの画像を記録していくと、みんなの変化が見えて面白いですね。

これもひとつのデータサイエンスと言えるでしょう。

 

最後は「食糧危機」から「産業革命」の話へ展開していきました。

人口推移のグラフを見ながら、産業革命っていったい何だったのか？を考える生徒たち。

 

 

グラフのどんなところに目をつけたらいいかセンスが磨かれてきた。

湯川さんはみんなの様子を見て、そうおっしゃっていました。

 

連続講座だからこそ、少しずつ深まっていくんでしょうか。

来年も何かしらのカタチで、こういう講座を展開していきたいですね。

 

さぁ、次回がラスト！

それぞれがテーマを決めて、問いを立てて、仮説をつくり、検証することに挑戦します！

 

では、また～