自ら問いを立て、先端サイエンスの最前線へ

Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics――5つの領域を横断しながら学んで創造的な理数人材を育む、「STEAM教育」の重要性が近年注目されています。本校ではかねてより理系教育に力を入れてきましたが、このSTEAM教育も念頭に、自らテーマを決めて研究する探究学習にも注力。スクールミッションに基づき、先端サイエンスのさらに最前線を走る、次世代の理系リーダーの素養を身につけます。

課題研究を中心とした主体的な学びへ

本校の理系教育における最大の特長は、「課題研究」を軸に展開する学び。自らの興味関心に基づいて自由にテーマを設定し、その謎を解き明かすべく授業の中で試行錯誤しながら研究(探究学習)を行うのです。本校は、単に公式や化学式を暗記するだけで終わらせるのではなく、大事なのはその教養を「どう活かすか」ではないかと考えます。そのためにもまずは、「知りたい」という純粋な知的好奇心を原動力に、あなただけの、あなただからこその研究を進めましょう。答えのない問題に取り組み、解決へと導く課題解決能力を養ってください。そして、その研究で社会をより良いものに変える、意欲的な理系リーダー人材となることを期待します。大阪医科薬科大学をはじめとする多くの大学や研究機関とも連携するなど、それを可能にする環境も充実。まだ見ぬ知のフロンティアと、心ときめく先端サイエンスの世界があなたを待っています。

課題研究をより深め、より高める、三つの柱

多くの大学・外部研究機関との連携

同一法人である大阪医科薬科大学のほか、大阪工業大学、RHESE(研究実験施設・環境安全教育研究会)など、専門性の高い外部組織と連携。最新の設備や機器を用いた研究、チューターによるバックアップ、各種学会での発表など、中学・高校だけではなかなか経験できない先端サイエンスの舞台に触れることができます。

長期の研究を可能にするカリキュラム

本格的な課題研究が始まるのは、コース選択後の中3以降。最低でも1年かけて行います。2年目以降はさらに深めるのも良し、新たな研究対象を見つけて挑むのも良し。長期にわたる研究(探究)活動が可能です。そのために、中3で週1時間(基礎定着)、高1・高2で週2時間(研究を実践)、高3で週1時間(まとめと発表)の段階的カリキュラムで、豊富な研究時間を確保しています。

豊富な実験・実習環境

「学んだら、実際にやってみる」。この考えを大切に、座学と実験の比率を概ね1:1に近づけようと、中1から授業内で多くの理科実験を行います。電気物理研究部など、部活動における実験活動も盛んです。また、高校で必履修となる(2022年度~)プログラミング学習を含む、情報系科目にも注力。さらに、各種実験教室が並ぶScience Streetなど、施設面も充実しています。

多様でユニークな課題研究

自由にテーマが設定可能な課題研究では、個性あふれる研究テーマが多数取り上げられています。「わからないことを、わかるようになりたい」と感じる心を大切に、自分らしいテーマで研究に取り組んでください。

過去の課題研究テーマの一例

  • 水中における蜃気楼の環境の作成(高1、物理)
  • 隔壁船の沈没現象の検証(高2、物理)
  • 水滴の飛距離 ~なぁ、飛沫対策って実際のところどうなん?~(高1、化学)
  • 葦ストローの実用化に向けた殺菌効果(高2、化学)
  • ソースの二度漬けはあかんのか(高1、生物)
  • カタツムリの食害を防ぐ(高2、生物)
  • 四足歩行ロボットの研究と活用(高1、情報)
  • QRコードを用いたコロナ禍における混雑緩和システムの構築(高2、情報)

新時代のリテラシー、「データサイエンス」への取り組み

「データサイエンス」とは、多くの学問領域をまたぎながら、いわゆるビッグデータと呼ばれる大量の情報・データを用いた統計学的な分析で、課題の発見や解決策など新たな知見を探る注目の学問分野です。

データサイエンス講座

大阪医科薬科大学医療統計室・伊藤ゆり准教授のご指導のもと開講。ファクトフルネスの考え方に基づき、先入観にとらわれずデータから客観的な解を導き出す思考力を育てましょう。複数のデータから関連性を導き出せる専用サイト「Gap Minder」を用いて、臨床データなどから効果的な医療処置などに迫ります。もちろん、医療分野以外のデータ分析も可能です。