Hacking STEM は、Blue Origin の非営利団体である Club for the Future と提携し、ブルー オリジン ニュー シェパード ロケットの打ち上げの Go/No-Go を決定するためにデータ サイエンス プロセスがどのように使用されているかを強調できることを嬉しく思います。
データ サイエンスでロック イット
データサイエン スは、その重要性をますます高めています。 現在、これまで以上に、私たちの周りの世界をより深く理解するためにデータが利用されています。 テクノロジーの進歩により、大量のデータをより効率的に収集し、新しい方法で使用できるようになり、 データサイエン スの応用方法をより深く理解する必要性が高まっています。
生徒が Excel とデータ サイエンスのプロセスについて学びながら、楽しくインタラクティブなアクティビティに没頭させることで、生徒が未来を築く準備をします。
対話型の Microsoft Excel ワークブックでは、データ サイエンティストが データ サイエンス プロセス と呼ばれる手法にどのように取り組むかを学生に案内します。Excel のこれらのアクティビティを使用して、データ サイエンティストが適切な質問をし、データを整理および視覚化し、データを使用して重要な意思決定を行うために使用するプロセスを調べます。
Excel は、データを操作するために世界中で使用されているツールです。 これらのアクティビティでは、学生は Excel の使用方法を学び、データ サイエンス プロセスに参加することでミッションのすべての手順を完了します。
このミッションでは、学生はニューシェパードロケットの飛行安全パラメータを決定する際の主要な気象データを分析し、最終的に打ち上げのためにGo/No-Goの決定を下します。 学生は、この動的なデータ サイエンス プロセスのアクティビティに参加しながら、Excel の使用方法を学びます。
体験の中で、生徒はまず、ロケットが大気中を移動する際の安定性に影響を与える要因について策定し、質問します。 次に、学生は大気データ セットを使用して、Excel ツールを使用してデータを整理し、意味のある洞察を得ます。 次に、Excel の AI 拡張機能を使用してチャートやグラフを作成する方法を学びます。
最後のステップでは、学生は視覚化されたデータを解釈して、ロケット打ち上げの Go/No-Go の決定を行います。 チームは、飛行管制に簡単なレポートで調査結果を報告します。
すべてのミッション ステップを正常に完了すると、学生は宇宙データ バッジを獲得し、エクスペリエンスを完了すると証明書を取得します。
手順 1 - 質問する
データ サイエンスのプロセスのステップ 1 では、学生は質問をします。 これらの質問は、地球の大気中を飛行するロケットの安定性に影響を与える要因に直接関係しています。 次に、データを調査することで答えることができる 1 つの質問に焦点を絞ります。
年齢: 11-15 歳
長さ: 60 分
レッスンのハイライト:
- ロケットの打ち上げの安定性に影響を与える可能性のある要因について、ブレインストーミングで質問します。
- 安定したロケットの打ち上げに関連する視覚的、定性的、定量的なデータを分類します。
- 特定のデータ セットに焦点を当てた質問を作成します。
- フォーカスの質問に答えるために必要なデータを決定します。
学習基準:
- NGSS MS-ESS1-3. データを分析して解釈し、調査結果の類似点と相違点を確定します。
- ISTE 5b。 学生は、データを収集または関連するデータ セットを特定し、デジタル ツールを使用してそれらを分析し、さまざまな方法でデータを表現して、問題解決と意思決定を促進します。
- CSTA 2-DA-09 計算ツールを使用してデータを収集し、データを変換して、より有用で信頼性の高いものにします。
リソース:
- Excel ITDS ブック
- 手順 1-4 の授業計画 PDF
- ビデオ: 学生向けの概要
- ビデオ: ブルーオリジンの科学者
- ビデオ: チーム ブルー オリジンの紹介動画
手順 2 - データの整理
データの整理は、データ サイエンスのプロセスの次のステップです。 収集されるデータ セットは非常に大きくなる場合があります。 データ サイエンティストとしての役割では、 デジタル ツールの力を使用してデータを管理し、 風がロケット打ち上げに与える影響をより深く理解する必要があります。
年齢: 11-15 歳
長さ: 60 分
レッスンのハイライト:
- Excel セルにデータを入力する、コピーして貼り付ける
- センサー データを読み取り、データ列を操作する
- データを構造化テーブルに整理する
- テーブルの数式を使用してデータを計算する
学習基準:
- NGSS MS-ESS1-3. データを分析して解釈し、調査結果の類似点と相違点を確定します。
- ISTE 5b。 学生は、データを収集または関連するデータ セットを特定し、デジタル ツールを使用してそれらを分析し、さまざまな方法でデータを表現して、問題解決と意思決定を促進します。
- CSTA 2-DA-09 計算ツールを使用してデータを収集し、データを変換して、より有用で信頼性の高いものにします。
リソース:
- Excel ITDS ブック (手順 1 で使用したものと同じブック)
- オプションの Excel Learning & Skills Practice ブック
- 手順 1-4 の授業計画 PDF
- ビデオ: ブルーオリジンの科学者
- 動画: ブルー オリジンのビデオ ストーリー
手順 3 - データの視覚化
このデータ サイエンスのプロセスのステップ 3 は、グラフやグラフなど、データの視覚的な解釈の作成です。 これにより、データ サイエンティストは数字やテキストでは提供できない方法でデータを表示できます。 タスクは、ステップ 2 で整理されたデータを使用して、さまざまな高度での最大許容風速を示すチャートを作成することです。
年齢: 11-15 歳
長さ: 60 分
レッスンのハイライト:
- 縦棒グラフと散布図を使用してデータを視覚化する
- データ分析機能を使用し、グラフの移動とサイズ変更の方法について説明します
- [挿入] メニューから別のグラフを見つける
- グラフ内のタイトルとラベルを編集する
学習基準:
- NGSS MS-ESS1-3. データを分析して解釈し、調査結果の類似点と相違点を確定します。
- ISTE 5b。 学生は、データを収集または関連するデータ セットを特定し、デジタル ツールを使用してそれらを分析し、さまざまな方法でデータを表現して、問題解決と意思決定を促進します。
- CSTA 2-DA-09 計算ツールを使用してデータを収集し、データを変換して、より有用で信頼性の高いものにします。
リソース:
- Excel ITDS ブック (手順 1-2 で使用したのと同じブック)
- オプションの Excel Learning & Skills Practice ブック
- 手順 1-4 の授業計画 PDF
- ビデオ: ブルーオリジンの科学者
- ビデオ: 新しいシェパード人間の飛行履歴
手順 4 - データの解釈
データ サイエンス プロセスのステップ 4 では、チームはステップ 3 の視覚化されたデータを解釈して、ロケット打ち上げの Go/No-Go の決定を行います。 チームは、この調査結果をフライトコントロールに短い報告書で報告します。
年齢: 11-15 歳
長さ: 60 分
レッスンのハイライト:
- 2 種類のグラフを使用した視覚化について学ぶ
- 気象気球から風速データ チャートを調べる
- 利用可能なデータを使用して、ロケット飛行が打ち上げの Go/No-Go かどうかを判断します
学習基準:
- NGSS MS-ESS1-3. データを分析して解釈し、調査結果の類似点と相違点を確定します。
- ISTE 5b。 学生は、データを収集または関連するデータ セットを特定し、デジタル ツールを使用してそれらを分析し、さまざまな方法でデータを表現して、問題解決と意思決定を促進します。
- CSTA 2-DA-09 計算ツールを使用してデータを収集し、データを変換して、より有用で信頼性の高いものにします。
リソース:
- Excel ITDS ブック (手順 1-3 で使用したのと同じブック)
- オプションの Excel Learning & Skills Practice ブック
- 手順 1-4 の授業計画 PDF
- ビデオ: ブルーオリジンの科学者
- ビデオ: NS 21 乗組員との宇宙へ、そして帰ってくる
授業計画の原則
関連性。 労働統計局によると、データ サイエンスは最も急速に成長している職業の 1 つです。 あらゆるセクターのビジネス、ヘルスケア、教育、あらゆる形態のソーシャル プログラミングなど、あらゆる業界にデータ分析が必要です。 NextGen のデータ分析スキルの向上を刺激することは、推論、言説、意思決定を刺激し、最終的には私たち全員にとってよりスマートな世界を創造することです。
あらゆる公平性。 多モードで動的な指示の骨子は、複数の準備段階、さまざまなバックグラウンドの学習者をサポートします。
アクセシビリティ。 データ サイエンス革命への学生の参加の扉を開くように設計されたこれらのレッスンは、インターネット対応デバイスでサポートされています。 最高のエクスペリエンスを得るには、より大きな画面 (ノート PC またはデスクトップ) を使用しましょう。
標準化。 すべての活動は、主要な次世代科学基準 (NGSS)、国際教育技術協会 (ISTE) 基準、およびコンピューター サイエンス教師協会基準 (CSTA) 基準に準拠しています。
学習を続ける
これらの補足アクティビティと組み合わせて、学生が STEM、宇宙、データ サイエンスに興奮するようにしてください。
- 宇宙飛行士の地球の写真を分析 して、この Hacking STEM + NASA アクティビティで気候変動を予測します。
- この Hacking STEM + NASA アクティビティで、国際宇宙ステーションにいる間、微小重力下で宇宙飛行士の足を保護するためのアストロ ソックスをデザインします。
- Minecraft Education を使用して、すべての学生の STEM 学習に火をつけましょう。 アルテミス ミッションでは、学習者はニュートンの法則を探求してロケットを設計して打ち上げ、コードを使用してオリオン宇宙カプセルを航行し、チームとして月にサバイバル基地を建設します。
- Blue OriginのClub for the Futureではがきを宇宙に送りましょう。 このカリキュラムは標準に沿ったものであり、学生が地球に利益をもたらす宇宙での生活の未来について考えることを奨励します。 このアクティビティを完了すると、生徒は特別な宇宙飛行記念品をもらえます。
- Club for the Future で教室にスペースを 初等中等教育者と保護者向けのこれらの教室でのアクティビティとカリキュラムについて説明します。
- Microsoft Teams for Education の検索コーチを使用して、宇宙飛行士の宇宙料理を調べましょう。 効果的な質問をし、信頼できる情報源を見つけるためのガイダンスを入手してください。
- NASA でロケットとロケット科学について学びましょう。 紙のロケットの構築からロケットのペイロードについての学習まで、さまざまな教室活動があり、NASA の活動は 5 歳から 18 歳までの生徒に適しています。
- Excel の大規模なロケットベースのデータ セットを使用して、独自の分析情報を発見します。 ビッグ データを探索、視覚化、分析します。
教師向けのヒント
Microsoft Teams で Excel ブックを使用するMicrosoft Teams for Education で課題 (データ サイエンス プロセスの概要) を作成し、Excel ブックをクラスの学生の個人または少人数のグループに割り当てます。 グループは課題のコピーを 1 部提出し、個別に評価しても、一緒に評価しても構いません。 その方法については、こちらをご覧ください。
さらに詳しく
他の実践的な STEM プロジェクトを教室に統合することができます! ロボットの手を作る、レモンで電池を作る、水質を測定するなどのプロジェクトを試してみてください。 詳細については、 aka.ms/HackingSTEM をご覧ください。
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