一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部（SDS）の現役大学生へ。データを読む力と社会課題を説明する力を、全国の小・中・高校生の学習に生かしてみませんか。慶英会では、完全在宅のオンライン個別指導講師候補者を事前登録しています。得意な数学・英語・社会など1科目から相談でき、授業を実施した場合の業務委託報酬は実際の指導60分換算2,000〜3,000円が目安です。初回のメールには在籍大学名・大学の学年の2項目だけを書けば構いません。履歴書・顔写真・電話番号・住所は不要です。
通勤ゼロ。学びを、わかりやすい説明へ。大学の講義・ゼミ・PBLと指導機会の両立は、具体的な授業依頼が生じた際に確認します。現在は候補者の事前登録受付です。
メールアプリが開かない場合は、Gmailで応募メールを作成、またはOutlook（Web）で作成できます。本文には「在籍大学名・在籍学年」の2項目だけを記入し、送信ボタンを押してください。作成画面を開いただけでは送信されません。
宛先：academy@keio-edu.com。大学名と学年を書いて送信するだけ。指導科目や希望曜日は後日の確認で構いません。
メールアプリやGmailで送信できない場合は、応募メールの送り方・Outlook対応・2行の記入例を見る →※共通の送り方ページからメールを送る場合、件名に【T05-38636】を添えると、この記事からの問い合わせだと分かります（任意）。初回は大学名と学年だけです。
メールを手動で作る場合：宛先 academy@keio-edu.com、件名 大学生講師候補登録｜一橋SDS【T05-38636】 を使用すると、応募元の記事を区別できます。本文は「在籍大学名：」「在籍学年：」の2行のみ。共通のメール案内ページ経由では、この件名を任意で使えます。件名が違っていても、初回は在籍大学名と学年の2項目だけで問い合わせできます。メール作成画面を開いただけでは応募完了になりません。
運営：慶英会 塾長
慶應義塾大学環境情報学部卒・英検1級
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SDS学部の学びを、中高生が習う内容にどうつなげるか
一橋大学の公式資料によると、ソーシャル・データサイエンス学部では、ビジネス領域・社会課題領域・データサイエンス領域を横断的に学びます。1年次の導入科目、2年次のデータと法・倫理、3年次のPBL演習、3〜4年次のゼミナールなどがカリキュラムに含まれます。実際の企業や政策機関等のデータを用いるPBLは、証拠を読み、課題を設定して説明する力を養う機会です。ただし大学で学んだ専門知識と、学校教材を教えられる科目は別です。
| SDSでの学び | 生徒の学校科目につながる例 | 指導時のポイント |
|---|---|---|
| 統計・データ分析 | 中学数学「データの活用」、高校数学Ⅰ「データの分析」 | 平均・中央値・割合の違いを自分の言葉で説明する |
| 経済・ビジネス | 社会の資料読解、公民、文章の論点整理 | 事実と意見を分け、グラフの数値を確認する |
| 法・政治・社会課題 | 公民や現代文での主張・根拠・反例の整理 | 正解を教える前に、教科書の根拠を探してもらう |
| 情報・AI・プログラミング | 情報Ⅰの基礎、数学の手順・情報の表現 | 授業範囲を確認し、難解な技術用語を増やさない |
オンラインで試せる「データの説明力」3つのミニ演習
1. 平均と中央値が異なる例を作る
5人の得点が1・2・3・4・20点なら、平均は6点、中央値は3点です。まず両方の求め方を説明し、「20点の人がいると平均値にどんな影響がある？」と質問します。代表値の意味を理解できたかを短い例で確かめます。
2. 割合は必ず母数と一緒に読む
「10人のうち8人が賛成」と「100人のうち20人が賛成」では、割合はそれぞれ80％・20％。単純に割合だけを見て判断せず、何人について調べたか、調査条件は同じかまで考えるよう促します。グラフの見せ方によって印象が変わる点も教材になります。
3. 現代文・公民の意見とデータを切り分ける
「図書館の利用者が増えた」というデータがあっても、増えた理由まで断定できるとは限りません。資料に書かれた事実、書かれていない推測、主張に必要な根拠を3つに分ける練習をします。難関大学で学んだ研究手法を、小・中・高校生にわかる言葉に言い換える例です。
何を教えられるか、最初から全科目を決める必要はありません
SDS学部の学生だからといって、数学も社会も英語もすべて指導できると決めつけません。本人が学校教材を読んで説明できる科目・学年が前提です。例えば「数学Ⅰのデータ分析だけ」「中学英語の読解」「中学公民の資料問題」など、1科目・限られた単元からでも相談できます。専門的な統計解析や企業の機密データを、生徒指導に持ち込む必要はありません。
PBL・ゼミナール・試験期間と在宅指導の両立
一橋大学SDS学部の公式教育課程では、2年次に「ソーシャル・データサイエンスの法と倫理」、3年次に必修のPBL演習、3〜4年次にゼミナールが設けられています。時間的な負担は履修内容によって変わるため、候補登録の段階では曜日を確約せず、実際の指導の相談が生じた時点で学業との両立を判断できます。
グループ演習やゼミの予定は、学年によって変わります。候補登録の時点で毎週の曜日・時間帯を固定する必要はありません。具体的な指導案件の相談があった際に、担当可能な学年・教科、授業時間、事前準備・報告等の条件を確認し、受けられるか判断できます。自宅等から授業を行う完全オンライン方式のため、通勤は必要ありません。
よくある質問
Q. SDS学部以外の一橋大学生も登録できますか？
A. できます。商・経済・法・社会学部など、現役大学生であれば問い合わせ可能です。首都圏国公立大生の総合案内も参照してください。
Q. データ分析の専門知識がなくても教えられますか？
A. 高度な分析手法の指導を必須とするものではありません。小中高校の教材を説明できる科目・単元で検討します。
Q. 一橋大学の公式な求人ですか？
A. いいえ。慶英会による独立した大学生講師候補の事前受付であり、一橋大学の提携・公認求人ではありません。
Q. 指導60分2,000〜3,000円は固定給ですか？
A. 実際に実施した指導60分に換算した業務委託報酬の目安で、雇用の時給や月収の保証ではありません。現在は候補登録受付で、授業の担当や収入は確定していません。
在籍大学名・学年の2項目で、まず問い合わせ
慶英会は慶應義塾大学卒・英検1級の塾長が運営するオンライン個別指導塾です。今の学びを生かせるか相談したい方は、大学名と学年を記載し、academy@keio-edu.comへご連絡ください。初回には指導可能な学年・科目、経験、資格を記入する必要はありません。
募集内容の詳細は慶英会の大学生オンライン講師募集中心ページをご覧ください。情報は講師候補者への連絡、適性確認、将来の担当案件検討に使用します。個人情報の取扱いもご確認ください。
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学部ごとの得意分野や、指導の工夫について詳しく知りたい方への関連情報です。記事の閲覧は候補登録の必須条件ではありません。