データ サイエンス プロセスの概要 - 未来のためのクラブと Microsoft Hacking STEM コラボレーション

ハッキングSTEMは、Blue Originの非営利団体であるクラブ・for・ザ・フューチャーと提携し、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ためにGo/No-Goを決定するのに役立つ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することに興奮しています。

データ サイエンスを使用したロック

データ サイエンス の重要性は高くなっています。 現在、データはこれまで以上に利用され、私たちの周りの世界をより深く理解しています。 テクノロジの進歩により、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ため、 学生がデータ サイエンス をどのように適用できるかをより深く理解する必要性が高まります。

Excel とデータ サイエンス プロセスについて学習しながら、楽しくインタラクティブなアクティビティに浸ることで、学生が未来を築く準備をします。

対話型の Microsoft Excel ブックは、データ サイエンティストがデータ サイエンス プロセス と呼ばれるメソッドにどのように取り組むかを学生にガイドします。Excel で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たり、データを整理して視覚化したり、データを使用して重要な意思決定を行う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るツールです。 これらのアクティビティでは、Excel を使用し、データ サイエンス プロセスに関与してミッションのすべての手順を完了する方法を学習します。

このミッションでは、学生は新しい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に重要な気象データを分析し、最終的には打ち上げのための Go/No-Go 決定を行います。 学生は、この動的なデータ サイエンス プロセス アクティビティに参加しながら Excel を使用する方法を学習します。

経験の間、学生はまず、ロケットが大気を通過する際の安定性に影響を与える要因に関連する質問を作成し、質問します。 次に、大気データ セットを使用して、学生は Excel ツールを使用してデータを整理し、有意義な分析情報を得ることができます。 次に、Excel で AI 拡張機能を使用してグラフとグラフを作成する方法について説明します。

最後の手順では、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 決定を行います。 チームは、フライト コントロールに関する簡単なレポートで結果を報告します。

すべてのミッションステップが正常に完了すると、学生はスペースデータバッジを獲得し、経験を完了した後に証明書を取得します。

手順 1 - 質問する

データ サイエンス プロセスの手順 1 で、学生は質問をします。 この質問は、地球の大気を通過するロケットの安定性に影響を与える要因に直接関連しています。 次に、データを調査することで回答できる 1 つの質問に焦点を絞り込みます。

年齢: 11 歳から 15 歳

長さ: 60 分

レッスンのハイライト:

• ロケット打ち上げの安定性に影響を与える可能性のある要因に関するブレーンストーミングの質問。
• 安定したロケット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回答す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、データをより便利で信頼性の高いデータに変換します。

リソース:

• Excel ITDS ブック
• ステップ1-4レッスンプランPDF
• ビデオ: 学生向けの概要
• ビデオ: ブルーオリジンサイエンティスト
• ビデオ: Team Blue Origin の概要ビデオ

手順 2 - データの整理

データの整理は、データ サイエンス プロセスの次の手順です。 収集されたデータ セットは非常に大きくなる可能性があります。 データ サイエンティストとしての役割では、ロケット打ち上げに対する風の影響をより深く理解するために 、デジタル ツールの力を使用してデータを管理しやすく する必要があります。

年齢: 11 歳から 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、コピー、貼り付ける
• センサー データを読み取り、データの列を操作する
• 構造化テーブルにデータを整理する
• テーブル内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、データをより便利で信頼性の高いデータに変換します。

リソース:

• Excel ITDS ブック (手順 1 で使用したブックと同じ)
• オプションの Excel Learning & スキル プラクティス ブック
• ステップ1-4レッスンプランPDF
• ビデオ: ブルーオリジンサイエンティスト
• ビデオ: Blue Origin 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 プロセスの手順 3 は、グラフやグラフなどのデータの視覚的解釈を作成することです。 これにより、データ サイエンティストは、数値と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、手順 2 の整理されたデータを使用し、さまざまな標高での最大許容風速を示すグラフを作成することです。

年齢: 11 歳から 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を行う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、データをより便利で信頼性の高いデータに変換します。

リソース:

• Excel ITDS ブック (手順 1- 2 で使用したブックと同じ)
• オプションの Excel Learning & スキル プラクティス ブック
• ステップ1-4レッスンプランPDF
• ビデオ: ブルーオリジンサイエンティスト
• ビデオ: 新しいシェパードの人間の飛行の歴史

手順 4 - データの解釈

データ サイエンス プロセスの手順 4 では、チームは手順 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 判定を行います。 チームは、その結果をフライト コントロールに簡単なレポートで報告します。

年齢: 11 歳から 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習する
• 気象風船から風速データ グラフを調べる
• 使用可能なデータを使用して、ロケット飛行が打ち上げのために Go/No-Go である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、データをより便利で信頼性の高いデータに変換します。

リソース:

• Excel ITDS ブック (手順 1- 3 で使用したブックと同じ)
• オプションの Excel Learning & スキル プラクティス ブック
• ステップ1-4レッスンプランPDF
• ビデオ: ブルーオリジンサイエンティスト
• ビデオ: NS 21 クルーと一緒にスペースと戻る

レッスン 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。 すべての業界には、すべてのセクターでのビジネス、医療、教育、あらゆる形式のソーシャル プログラミングなど、データ分析が必要です。 NextGen のデータ分析スキルの向上を促すには、推論、談話、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作り出すことです。

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、主要な次世代科学標準(NGSS)、国際教育技術協会(ISTE)標準、およびコンピュータサイエンス教師協会標準(CSTA)基準に沿っています。

学習を続ける

これらの補助活動を組み合わせて、学生がSTEM、スペース、データ サイエンスに興奮できるようにします。

• 宇宙飛行士の地球の写真を分析し、このハッキングSTEM + NASA活動で気候変動を予測します。
• このハッキングSTEM + NASA活動で国際宇宙ステーションにいる間、宇宙飛行士の足を微小重力で保護するためのアストロソックスを設計します。
• Minecraft Education を使用して、すべての学生に対して STEM 学習を Ignite します。 Artemis Missionsでは、学習者はニュートンの法則を調べ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空間カプセルをナビゲートし、チームとして月に生存拠点を構築します。
• ブルーオリジンズ・クラブ・for・ザ・フューチャーでハガキを宇宙に送る。 このカリキュラムは標準に沿ったものであり、地球のために宇宙での生活の未来について考える学生を奨励しています。 このアクティビティを完了すると、学生は特別なスペースで空いた記念品を手に入れます。
• クラブ・for・ザ・フューチャーで教室にスペースを持ち込む。 K-12 教師と保護者向けのこれらの教室の活動とカリキュラムを調べる。
• 教育のためのMicrosoft Teamsで検索コーチと宇宙飛行士の宇宙食を研究します。 効果的な質問をしたり、信頼できるソースを発見したりするためのガイダンスを入手します。
• NASA でロケットとロケット 科学について学びます。 ペーパーロケットの構築からロケットペイロードの学習まで、さまざまな教室活動を行うNASAの活動は、5歳から18歳までの学生に適しています。
• Excel で大規模なロケット ベースのデータ セットを使用して、独自の分析情報を検出します。 ビッグ データの探索、視覚化、分析。

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、クラス内の個々の学生または少人数のグループに Excel ブックを割り当てます。 グループは、個別または一緒に採点できる課題の 1 つのコピーを入れます。 詳細については、こちらを参照してください。

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 」を参照してください。

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