教材の目的
この教材は、高校生の皆さんが以下の力を身につけることを目的としています。
①探究のプロセスを体験的に理解する力: 日常の疑問から「問い」を立て、情報を収集・整理・分析して「仮説」を設定し、実験・検証を行い、その結果を論理的に考察して「表現」するという一連の探究プロセスを、具体的なテーマを通して実践的に学びます。
②データ分析の基本的な考え方と手法を学ぶ力: 「多次元尺度法(MDS)」や「巡回セールスマン問題(TSP)」、「アニーリング法」といったデータ分析や最適化の手法に触れ、それらがどのように社会の課題解決に応用できるのかを理解します。
③情報を活用して課題解決に取り組む力: 与えられた情報を鵜呑みにするのではなく、自ら情報を収集・分析し、論理的な思考に基づいて問題解決に取り組む姿勢とスキルを養います。
④プログラミング（Python）を活用した問題解決を体験する力: （経験者向け）PythonとGoogle Colaboratoryを用いて、実際のデータ分析やアルゴリズムの実装を体験し、プログラミングが探究活動の強力なツールとなることを実感します。（未経験者も概念理解は可能）
この教材を通して、皆さんが「探究って面白い！」「データを使って何かを発見したい！」と感じてくれることを願っています。
教材の構成（全10ステップ）
この教材は、以下の10ステップで構成されています。
各ステップでは、探究の進め方や分析手法について学び、最後に確認問題で理解度をチェックします。
Step 1: ようこそ探究の世界へ！～面談の順番、どう決める？～
Step 2: 「問い」を研ぎ澄ます～何が問題で、何を知りたい？～
Step 3: 「仮説」という名の予想図～もしこうなら、きっとこうなる！～
Step 4: データは語る１～生徒の「個性」を数値にしてみよう～
Step 5: データは語る２～「似てる度」を地図で表す「多次元尺度法(MDS)」～
Step 6: 最適ルートを探せ１～「巡回セールスマン問題(TSP)」ってなんだ？～
Step 7: 最適ルートを探せ２～賢いアルゴリズム「アニーリング法」に挑戦！～
Step 8: 結果を読み解く～僕たちの面談順リスト、その意味は？～
Step 9: 探究の成果を伝えよう～レポートとプレゼンテーション～
Step 10: 次の探究へ！～学びを未来につなげよう～
