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理論化学の学力をつける3つのステップ

こんにちは。
八千代緑が丘校の轟です。

今日は化学の学習法について書かせて頂きたい
と思います。

学校の定期試験や、学校で配布されている問題集は
解けるけれど、予備校で難易度の高い模試を受けたら
ほとんど解けなかったという体験をした方が
いらっしゃるかもしれませんね。

今日は、そんな、基礎レベルの問題なら解けるけれど、
入試レベルの問題となるとまだ歯がたたないという方や、
そもそも、本格的に化学を勉強するのはこれからだという方
に向けて、化学を習得していくステップをご紹介したいと
思います。

今回は、理論化学に範囲を絞ってご紹介させてください。

理論化学の問題の解き方は以下となります。
①現象を理解する
②それを計算に持ち込む
③計算を実行する

まず、『①現象を理解する』するためには、
学校の教科書や、参考書で学ぶことが必要です。

有名所の参考書としては『化学の新研究』があります。
ただ、『化学の新研究』は知識量が多く、分厚く、
通読するというよりも、辞書的に使用する参考書となります。

ですから、通読して使用できる参考書としてお薦めなのが
こちら↓

理論化学の最重点 照井式解法カード (改訂版)
ファイル 4157-1.png
著者 :照井 俊
出版社:学研プラス

こちらは『化学の新研究』のマニアック過ぎる知識は省いて
簡略化して読みやすくした参考書です。
表紙を見て「なんだか簡単そう…、このレベルなら私には必要ない」
とイメージで決めつけずに、中身を見て確認して頂くと良いと思います。

ただ、実際に内容を確認したうえで、
「化学現象をより深く理解するために、
 もっと深い内容の参考書を読みたい」
という方にお薦めな参考書はこちら↓

新理系の化学 (上) (五訂版)
ファイル 4157-2.png
著者 :石川 正明
出版社:駿台文庫
(2024/10/29発売予定のため、それよりも前に
必要な方は四訂版をお求めください。)

次のステップである『②それを計算に持ち込む』
に入る前に、『①現象を理解する』ことは
できるようにしておきましょう。
つまり、化学の基礎知識がちゃんと頭に入った状態に
しておくということですね。

学校から問題集が配られている人も多いと思いますが、
セミナー化学を持っている人は基本問題を、
センサー化学を持っている人ならステップ2までは
多少丸暗記でもいいので、解けるようにしておいてください。

『②それを計算に持ち込む』のステップで大切なことは
理解した現象を計算式に落とし込むという工程を
パターン化すること
です。

そこでお薦めな問題集を2段階に分けてご紹介致します。

先に取り組むことをお薦めする参考書はこちら↓

化学の解法フレーム[理論化学編]
ファイル 4157-3.png
著者 :首藤 大貴、犬塚 壮志
出版社:かんき出版

「これだけは最低限、解けるようにしておいて欲しい」
と筆者が思った問題に対して、
「こういった類の問題は、こういうパターンで解く」
というようにパターン化して教えてくれます。

千葉大学や筑波大学などの地方国公立大を目指される方でしたら、
この『化学の解法フレーム』を十分にやり込んだうえで、
過去問の演習に入れば、十分に入試で戦う力を育むことができます。

第一志望校が東京大学を始めとする旧帝国大学だったり、
東京科学大学の方は、更に難易度の高い問題演習に取り組めるように
お薦めな問題集がこちら↓

原点からの化学 化学の計算 (改訂版)
ファイル 4157-4.png
著者 :石川 正明
出版社:駿台文庫

ここまで読んで下さった方の中には
「あれっ、問題集と言えば、化学重要問題集じゃないの!?」
と思われた方も多いかもしれませんね。
確かに、化学重要問題集、人気ですよね。
生徒たちから希望を募って販売を行っているという
学校もありますね。

では、なぜ化学重要問題集が人気なのでしょうか?
その理由はこちら↓
①学校の先生がお薦めするから
②学校の課題として出題されるから
③学校で配られるから

非論理的で感覚的な理由から、化学重要問題集がイイと思う
高校生が多いと思います。

決して、化学重要問題集をディスっているわけではありません。
確かに、化学重要問題集はイイ問題集です。
ただ、どの観点においてイイのかと言うと、
『演習を積むのに値する良質な問題が多数掲載されている』
という点でイイ問題集なのです。
ですから、解説を通して、それまで身に付いていなかった力を
身に付けるための問題集ではありません。
あくまでも、問題演習を積んで、慣れていくための問題集です。

高校生には、この点をしっかりと把握して頂いたうえで、
化学重要問題集を有効に活用して頂きたいと思います。

化学重要問題集を有効活用するステップが『③計算を実行する』
ことに慣れていくステップです。

既に、化学現象もしっかりと頭に入っていて、
化学現象を計算式に表すこともできるようになってきて、
そのうえで、問題を沢山解いて慣れていきたいという方、
そんな方には是非『化学重要問題集』を活用して頂くと
とても力がついていくと思います。

さて、少し蛇足になりますが、自力では解けない問題を
解説を読みながら理解して、解けるようにしていきたい
という方には、解説が詳しい問題集がお薦めです。
(簡素な解説では、理解しきれないですよね!?)

そこで最後に、旧帝大の難易度の問題を中心に掲載されている
難易度の高い問題集で、かつ解説の詳しい問題集をご紹介致します。

それがこちら↓

化学[化学基礎・化学]標準問題精講 (七訂版)
ファイル 4157-5.png
著者 :鎌田 真彰、橋爪 健作
出版社:旺文社
(著者の鎌田先生は先にご紹介した問題集の著者の石川先生の教え子、
そして、もう一人の著者の橋爪先生は鎌田先生の教え子です。)


私もそうでしたが、化学の問題を解けるようになるまでに
苦労しているという高校生の方、多いと思います。
ですが、適切なステップで学習を進めていけば
必ず克服できる科目です。
頑張って日々、学習に取り組んでいきましょう!

(八千代緑が丘校 轟)

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目標を決めて進もう!

こんにちは。
八千代緑が丘校 事務の牛尾です。

今日もどんよりした天気ですね。
そんな中、受験生が登校!
平日は学校がある分、土曜は朝9時から来て、
学習時間を確保するぞ!と頑張っています。
ファイル 4155-1.jpg ファイル 4155-2.jpg
10月には大学別模試。
11月には全国統一高校生テストと、実力を試す機会が待っています。
「次の模試では〇割以上目指したい…!」など、
目標を立てて取り組んでいきましょうね。
ファイル 4155-3.jpg
今の皆さんの頑張りは、確実に力に繋がっています。
すぐには芽を出さないかもしれないけど、花が咲く日が来ます。
志望校合格に向かって、焦らず、一歩ずつ進んでいきましょう!
頑張る皆さんを、応援しています(^^)/
(八千代緑が丘校 牛尾)
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それぞれの学習

こんにちは。
大網白里校事務の森川です。

ようやく厳しい暑さから過ごしやすい気候になってきましたね。

本日は土曜日。
9時から開校していますので塾生は朝から過去問演習や受講に取り組んでいます!

定期試験が近い学校もあるため「今日はセミナールームでテスト勉強頑張ります!」
と意気込んで学習する生徒も!

質問対応も受付していますのでお気軽に声をかけてくださいね。

わからない所を解決して高得点目指しましょう!

ファイル 4156-1.jpg

間もなく10月です。
秋休みがある学校もあるのでしょうか?

学習時間確保のチャンスです!ぜひ塾で学習しましょう!

(大網白里校 森川)
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【学部・学科紹介】武蔵野大学 データサイエンス学部

こんにちは。
八千代緑が丘校の轟です。

今回は、データサイエンス学部について
ご紹介したいと思います。

ファイル 4253-1.png

【データサイエンス学部とは】

データサイエンスは人類の新たな時代を切り拓く原動力として
今、最も注目されている学問です。

私たちは先人たちの知識や技能を発展させて豊かな文明を築いてきました。
この本質は、自分の知識を他者に伝える「知の伝播」ができたから。

現代では、コンピュータやインターネットの発達により
あらゆる情報が蓄積・共有されており、さらに、私たちはそれを活用して
「知の創造」を行うことも可能になっています。

例えば、私たちが日々利用しているネット検索、電子マネーなどの
履歴データやアップされた写真・動画コンテンツを活用して、
新たなサービスを作ることが可能です。

グローバル社会が直面する自然・社会環境の変化や急速な科学技術の
進歩の中において、「物事の本質を見抜こうとする力」と
「より豊かで持続可能な社会を実現しようとするアイディア」により
「人類にとって価値のある知を創造」しようとする人財が
「データサイエンティスト」です。

本学科はこのデータサイエンティストを輩出します。
このために、データを読み解く分析力、データを使って
価値を生み出す創造力、価値を拡げてイノベーション(革新)
を起すビジネス力を育成します。

これが『データサイエンス学部』です。

ファイル 4253-2.png

【3つのコース】
本学科は、データサイエンティストに求められる3つの能力
( 創造力、イノベーション力、エンジニアリング力)
を学生が身に付けられるよう、3つのコース( 履修モデル)が
用意されています。
それは『ソーシャルイノベーションコース』
『AIクリエーションコース』『AIアルゴリズムデザインコース』
です。

1年次から実際に社会で活躍するデータサイエンティストによる
講義・実習を通して、イノベーションに向けたアイデアや
実践的なデータ活用スキルを学びます。

さらに、2年次から、3つのコースからメインとサブの
2つのコースを選び、学びを深めることができます。

【未来創造プロジェクト】
データサイエンス学部では、知識修得だけの座学を行うのではなく、
実社会における重要な課題(イシュー)の発見と実際の
解決策( ソリューション)の提案により実社会に貢献していくような、
イシュー志向・解決型データサイエンスを実現する実践的な学びを展開します。

学生は、1年次後半から卒業まで行われる「未来創造プロジェクト(PJ )」
を通じて、研究グループ・企業との共同研究や官公庁との委託研究に携わるなど、
実課題の解決に向けた実践的な学修を行います。

さらに、共同研究を通じてデータとその分析を社会に活かすための
視点・考え方・手法を身に付け、国際的に活躍できる
データサイエンティストになるためのスキルを学びます。

ファイル 4253-3.png

具体的に、どのような研究をされているか、
教員紹介のページ↓をご覧ください。
https://www.musashino-u.ac.jp/academics/faculty/data_science/data_science/teacher/index.html

林康弘准教授がお話ししている動画がありますので、
ご覧になってみてください。
https://www.youtube.com/watch?v=nrYJpTwnSvw

https://www.youtube.com/watch?v=tRzfuKKf-Ew


ファイル 4253-4.png

今回は、有明キャンパスに設置されている
理系学部のデータサイエンス学部について
ご紹介致しました。

データサイエンスと言えば、今やホットな分野
ですので、興味のある理系の高校生は多いと思います。

是非チェックしてみてください。

(八千代緑が丘校 轟)

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【学部・学科紹介】武蔵野大学 工学部

こんにちは。
八千代緑が丘校の轟です。

前回は、武蔵野大学の文系学部について
ご紹介致しました。
今回は、工学部についてご紹介したいと思います。

武蔵野大学 工学部には3つの学科がありますが、
その中で、有明キャンパスに設置されているのは
『サステナビリティ学科』と『数理工学科』の
2つです。

ファイル 4252-1.png

【サステナビリティ学科とは】
サステナビリティ学科では、文理融合型カリキュラムを採用し、
サステナビリティを推進する能力を身に付けられるよう
2つのコース(履修モデル)が用意されています。

自分の興味関心、希望する進路に応じてコース(履修モデル)
を参考に自分で授業を組み立てることができます。

「ソーシャルデザインコース」では、多様な人との協働により
サステナビリティを推進する仕組みや事業をデザインし
実行する力を身に付けることができます。

「環境エンジニアリングコース」では、環境調査や分析、
設計など工学的な方法により環境問題の解決策を検討し、
提案する力を身に付けることができます。

1年次から3 年次にかけて行う必修科目
「サステナビリティプロジェクト」では、
現実社会の課題を見つけ、その解決に挑戦します。

企業や地域社会と連携し現実社会の課題を解決する
実践型プロジェクトや、課題解決の前の先進的な研究を行う
探究型プロジェクトがあります。

真名垣聡准教授と白井信雄教授の
模擬授業の動画が面白かったため、
ご興味のある方はご参考にご覧ください。

真名垣聡准教授による発表
https://www.youtube.com/watch?v=bk2Dp3fi5cw

白井信雄教授による発表
https://www.youtube.com/watch?v=2iGJl5wm1xw

サステナビリティ学科のHPはこちら↓
https://www.musashino-u.ac.jp/academics/faculty/engineering/sustainability_studies/

ファイル 4252-2.png

【数理工学科とは】
文字で読むより、まずは東進TVのこちら↓の
映像をご覧頂くとわかりやすいと思います。
https://www.youtube.com/watch?v=QBIHNeFTNj4


「数理工学」とは名前のとおり工学であり、
数学を道具に用いて、現実の社会のさまざまな問題に
取り組む学問です。

一方、「数学」は数学語で書かれた対象について、
証明という手段を用いてその内容を理解しようとする
きわめて厳密な学問です。

数学はあいまいさがない分、大変複雑な現実社会の問題を
直接解決することができません。
そこで数学語を用い、物理なども援用して、
現実世界の数理モデルを作り、問題解決を図ろうとするのが
数理工学の立場です。

これまでまったく未知であったものも数理工学の対象となります。
数理モデルを作って、現実の問題とつき合わせ、
新しい理解が得られる場合があります。

また、その中から新しい数学分野ができることもあります。
数学語を用いた未知への挑戦、それが数理工学の果たすべき役割であり、
一つの魅力です。

松家敬介准教授と佐々木多希子准教授の
プレゼンの動画が面白かったため、
ご興味のある方はご参考にご覧ください。

松家敬介准教授による発表
https://www.youtube.com/watch?v=Cz7knw-wPxw

佐々木多希子准教授による発表
https://www.youtube.com/watch?v=jJnoM2a_chE

数理工学科のHPはこちら↓
https://www.musashino-u.ac.jp/academics/faculty/engineering/mathematical_engineering/


ファイル 4252-3.png

みなさん、ご覧頂き、いかがでしたでしょうか?
個人的には、『微分方程式・差分方程式の応用』の
研究をされてらっしゃる松家敬介先生の研究が
とても興味深いと思いました。

学生の頃、流体の運動を支配する偏微分方程式である
ナビエ-ストークス方程式の離散化について、
様々な手法を学びましたが、それを思い出しました。

(八千代緑が丘校 轟)

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一日体験の詳細・お申し込みはこちら👇
https://www.jasmec.co.jp/toshin/event/taiken/

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http://www.jasmec.co.jp/koushaguide/pym.htm

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https://youtu.be/KOoM-l4YrOE

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