生徒の活動
令和3年度 第9回四国地区SSH生徒研究発表会
日 時:令和3年4月11日(日)13:00~16:30
場 所:脇町高校他(動画発表及びZOOMによるオンライン発表)
参加者:3年Sコース 本校教職員 徳島科学技術高校 城南高校 観音寺第一高校 高松第一高校 富岡西高校 高知小津高校 宇和島東高校 西条高校 松山南高校 香川県教育委員会 他
3年生Sコースの生徒が令和3年度四国地区SSH生徒研究発表会に参加しました。徳島県の合同発表会と同様に新型コロナ感染症対策のため,YouTubeによる動画発表とZOOMミーティングによるオンライン形式で発表を行いました。生徒相互の科学的なコミュニケーションの場として,積極的な意見交換が行われ,新たな視点や研究のヒントが得られました。今後これまでの発表の経験を生かしてさらに課題研究を進めていく予定です。
<発表タイトル>
【動画発表】
〇コイントスって公平なの?
〇足音は語る-足音による個別識別-
〇固体粒子の流体的性質と物体に与える影響について
〇植物の力
〇ヨシノボリの体長と吸盤の関係性
〇ワラが土壌に与える影響
〇ガムがチョコで溶けるってどうして
〇阿波番茶の究極の淹れ方
〇リグニンによる紙の強度の向上について
〇コオロギの求愛鳴きとそれに対する反応について
〇土壌水分センサーを用いた伝統農法の効果の検証
【オンライン発表】
〇救援物資の落下速度低減
第2回高校生アイデアEXPO
日 時:令和3年4月4日(日) 14:00〜17:00
場 所:オンラインで実施
参加者:1年生3名(逢坂 重田 高田)
本校1年生3名が高校生アイデアEXPOに参加し、口頭ライブ発表しました。「共感できる同世代どうしで交流することを目的としたコンテスト」として昨年12月20日のキックオフイベントから「旅と地方をつなげる」をテーマに東京の品川女学院の生徒と調査,研究を重ねてきました。惜しくも入賞はなりませんでしたが,審査員の皆様から貴重なアドバイスをいただき,これからさらにブラッシュアップさせ研究を継続させる予定です。コロナ禍で行き来が制限される反面,オンラインを活用し,数ヶ月にわたって学生同士で議論を深められる大変貴重な経験となりました。
令和2年度徳島県SSH生徒研究合同発表会
日 時:令和3年3月21日(日)13:30~16:00
場 所:脇町高校他(動画発表及びZOOMによるオンライン発表)
参加者:運営指導委員 徳島県教育委員会 2年Sコース 本校教職員 徳島科学技術高校 城南高校 城北高校 富岡東高校 富岡西高校 徳島市立高校
2年生Sコースの生徒が令和2年度徳島県SSH生徒研究合同発表会に参加しました。新型コロナ感染症対策のため,YouTubeによる動画発表とZOOMミーティングによるオンライン形式で発表を行いました。審査の結果オンライン発表の2グループが優良賞,1グループが奨励賞を受賞しました。1年間の取り組みの成果を校外の専門家等に初めての発表する場となりましたが,落ち着いて発表するとともに質疑やアドバイスを通して今後の研究の改善を図る良い機会となりました。
<発表タイトル>
【動画発表】
〇コイントスって公平なの?
〇足音は語る-足音による個別識別-
〇固体粒子の流体的性質と物体に与える影響について
〇植物の力
〇ヨシノボリの体長と吸盤の関係性
〇ワラが土壌に与える影響
〇ガムがチョコで溶けるってどうして
〇阿波番茶の究極の淹れ方
〇リグニンによる紙の強度の向上について
【オンライン発表】
〇コオロギの求愛鳴きとそれに対する反応について(優良賞)
〇救援物資の落下速度低減(奨励賞)
〇土壌水分センサーを用いた伝統農法の効果の検証(優良賞)
令和3年電気学会U-21学生研究発表会==佳作==
日 時:令和3年3月13日(土) 12:30〜17:30
場 所:オンラインで実施
参加者:2年生3名(川人、小原、池北)
本校2年生3名が令和3年度電気学会U-21学生研究発表会に参加し、SSHコースで取り組んできた「土壌水分センサーを用いた伝統農法の効果の検証」についてオンラインで口頭ライブ発表しました。審査の結果、佳作を受賞することができ、専門家や全国の高校生や高専生、大学生の集まる中、貴重な意見をいただくとともに自分たちの研究をブラッシュアップさせる非常に良い機会となりました。
高校生ビッグデータ活用コンテスト2次審査==最優秀賞==
日 時:令和2年12月17日(木) 10:40〜11:00
場 所:オンラインで実施
参加者:1年生5名
本校1年生5名が高校生ビッグデータ活用コンテスト2次審査を通過し、2次審査で発表をオンラインで行いました。「書いて覚えるはもう古いのか?ー効果のある英単語学習方法の再考と提案ー」と題し、「新型e-Learningマイクロステップスタディ」におけるビッグデータの分析と独自にとったアンケートとテストの結果をもとに英単語の学習方法についてのアイデアを提案しました。
そして、審査の結果、最優秀賞を受賞することができました。