6月3日（水）の放課後、校内にてほんまもん講座「折り紙の奥深き世界」を開催し、50名以上の生徒・教職員が参加しました。
本講座において初の試みとなったのは、「生徒が講師を務めた」ことです。
今回は、4年生の富田さんが登壇してくれました。
富田さんは、折り紙専門雑誌にご自身の創作作品が掲載されるなど、折り紙の世界で広く活躍しています。
学術的な視点から学ぶ折り紙の理論
前半の講演会では、折り紙の歴史や、折り紙に関する数学的な定理についてお話ししていただきました。 特に、複雑な作品の「展開図」を考えるための理論的アプローチについての解説は大変興味深く、参加者一同、単なる遊びにとどまらない「折り紙の奥深さ」について理解を深めることができました。
全員で挑戦！立体構造の「かめ」づくり
後半のワークショップでは、参加者全員で立体構造の「かめ」の制作に挑戦しました。
富田さんがこの日のために作成してくれたオリジナルの折り図を見ながら、約1時間30分をかけて全員が無事に作品を完成させることができました。
ゼロから形を想像し、緻密な展開図を作り上げる富田さんの才能と情熱には本当に驚かされます。
生徒が主体となって学びを共有した今回のほんまもん講座は、大盛況のうちに幕を閉じました。
5月29日（金）放課後に徳島大学デザイン型AI教育研究センターより３名の先生方にお越しいただき、Exploratoryを用いたデータ分析について勉強会を開催しました。
瓜生先生から、データを見た時の仮説の立て方やその仮説を検証するための分析手法についてレクチャーしていただきました。
今回の勉強会はDXハイスクール事業の一環として取り組んでいる「データサイエンス人材育成プログラム」のものです。
７月１３日（月）に生徒による最終分析報告会を予定しています。
どんな分析、提案が出てくるか楽しみです。
2026年5月27日 18時01分
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5月27日（水）にExploratory白戸様によるデータ分析についての勉強会を開催しました。
本校ではDXハイスクール事業で「データサイエンス人材育成プログラム」と銘打ち、企業から提供していただいたデータを分析、提案することを通して実践的なデータサイエンスに触れる活動を行っています。
今回の実際のデータを用いてどのようにデータ分析を進めていくか、データを処理しやすいようにするデータラングリングについて学ぶことができました。
（生徒感想）
・欠損値の処理の仕方やカテゴライズすることによって分かりやすくなることを学ぶことができた。
・こんなにも簡単にデータ分析することができるなんて、本当にすごいと思った。
2026年5月14日 09時15分
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5月13日（水）放課後に今年度DXハイスクール事業の一環として取り組んでいる有志による「データサイエンス人材育成プログラム」において、Exploratory 白戸 様にオンライン勉強会を開催していただきました。
今回は住宅価格の予測モデルを線形回帰を用いて作成することについて教えていただきました。
住宅価格を寝室数、浴室数、居住面積、敷地面積、階数、ウォーターフロント、見晴らし、コンディション、評価、建築された年、緯度、経度の１２の説明変数を活用してモデルを作成しました。
Exploratoryを用いることによって、中高生でも直感的に理解することができ、線形回帰モデルを用いた予測について理解を深めることができました。
本校ではこのような有志による活動の機会を設け、多様な学びを提供しています。
2026年4月29日 11時55分
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４月２９日（水）10:00〜11:00
Exploratory, Inc. CEO 西田 勘一郎 様にフロリダからご講演いただきました。
テーマは「Exploratoryとデータサイエンス AI時代に必要なデータサイエンス力とは」です。
祝日でしたが、本校生徒・教員だけでなく外部にも周知をし、31名が参加しました。
[感想]
・AIがどんどん発展してきている中でデータサイエンスって学ぶ必要あるのかなと思っていましたが、AIが発展してきているからこそデータサイエンスの重要であることやそれに必要な力が分かりました。実際に使っている様子も見せてもらって、難しそうなイメージだったけど意外に簡単そうで探究にも使ってみようと思いました。とても貴重な体験でした。ありがとうございました。
・データサイエンスの最先端のお話を聞くことができ、とても有意義な時間だった。今までデータサイエンスにはあまり興味がなく、難しそうという印象だったが、Exploratoryというツールを教えていただき試したいと感じた。特にプログラミング言語の知識がなくてもAIにプロンプトを書くことでコードを生成でき、その説明もしてくれるのが魅力的だった。ただ、AIに頼り切りになるのではなく、基本的な統計学の知識や科学的思考力が重要だと仰っており、データサイエンスの学習意義はそこから得られる思考にあるのだと感じた。AI社会で生き抜くために、重要なものを教えていただけたと思う。
・データサイエンスを自分で自在に扱えるようになれば、とても面白いだろうなと感じさせてくれる講演でした。デモンストレーションも行っていただき、実際にどのようにデータを活用していくのかが具体的にイメージしやすかったです。紹介していただいたデータもグローバルな内容で、国際的な視点を感じられた点がとても印象的でした。
・私はデータサイエンスの知識がほとんどない初心者ですが、まずはExploratoryをダウンロードし、これから少しずつ勉強しながら活用していけたらと思いました。このような貴重な講演をしていただき、本当にありがとうございました。 また、外部公開という形で拝聴させていただけたことにも深く感謝しております。今後もこのような機会があれば、ぜひ参加したいと思います。
