【プログラミング×センサー】短距離のスタートをデータで分析！センサーを使って「速さの秘密」に迫る

2学期から、高校2年生の理系クラスでは「探究・情報」の授業で、それぞれの問いに対してデータを収集・分析し、根拠をもって考察する学習に取り組んでいます。

これまで学んできたデータ分析の知識を生かしながら、「自分たちが知りたいこと」を実際のデータから明らかにしていきます。

本日の授業では、校庭を勢いよく走る生徒の姿が見られました。

体育の授業......ではありません。
もちろん、遊んでいるわけでもありません。

今回走っているのは、陸上部に所属する生徒。

テーマは、短距離走のスタートフォームの分析です。

「速く走るためには、どのようなスタートフォームがよいのか？」

これまでは「腕をしっかり振る」「前傾姿勢を保つ」など、

感覚的に語られることの多かった動きを、今回はデータとして捉えようとしています。

そこで活躍するのが、今回使用しているセンサー機器です。

生徒たちはセンサーにプログラムを組み込み、実際に走りながら必要なデータを取得していきます。

一度で思った通りのデータが取れるとは限りません。

「このデータだけでは分析できない」
「センサーの取り付け方を変えてみよう」
「プログラムを修正して、もう一度測ってみよう」

そんな試行錯誤を繰り返しながら、分析に必要なデータを自分たちでつくり出していきます。

今回の探究では、走り出すときの加速度などを数値化することで、スタートフォームと走りの関係を分析することを目指しています。

実際の測定では、フォームを変えたときに数値がどのように変化するのかを比較し、そこから「どのような動きがスタートに影響しているのか」を考えていきます。

「速いと思う」ではなく、「データを見ると、こう言える」。

感覚を数字に置き換えることで、これまで見えていなかった動きの特徴が見えてくるかもしれません。

今回の活動で大切なのは、センサーを使ってデータを取ることだけではありません。

問いを立てる → 必要なデータを考える → プログラムする → 測定する → データを確認する → 方法を改善する

このサイクルを繰り返すことそのものが、探究活動です。

身近な「走る」という動作も、データという視点から見つめ直すと、新たな問いが生まれます。

これから生徒たちは、集めたデータを整理・分析し、**「速いスタートフォームとは何か」**という問いに、データを根拠として迫っていきます。