コースと料金

小学生低学年の生徒さんは、初めの間は、パソコンが全く操作できないと思われますが、保護者さまがパソコンの電源を入れて、あるアプリを起動するだけで、授業を始めることができます。 授業中は、保護者さまのお手をお借りすることはありません。

生徒さんのパソコンでは、パソコン内蔵カメラと書画カメラを使用します。 １台目のパソコン内蔵カメラは、生徒さんの表情を捉えるのに使います。 ２台目の当レッスンから無償で提供する書画カメラは、生徒さんの手元を映します。

当レッスンでは、小学校で学習する教科書を中心にした先取り学習をしていきます。

レッスンと並行して、毎日の宿題のプリントを解いていただきます。 この毎日の宿題により、基礎力と計算力を培い、自学自習の習慣を付けていただきます。

先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、小学３年生の３学期末までには、小学６年間の算数を修了し、中学数学に取り掛かっていただきます。

算数をより深く理解するために、算数の問題をパイソンのプログラムで解きます。 コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。

当レッスンの特徴であるグーグルコラボノートブックを使ったパイソンのプログラミングを使いこなして、数学を学習していただきます。

当レッスンでは、学校で学習する教科書を中心にした先取り学習をしていきます。

レッスンと並行して、毎日の宿題のプリントを解いていただきます。 この毎日の宿題により、基礎力と計算力を培い、自学自習の習慣を付けていただきます。

先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、小学５年生の３学期末までには、中学３年間の数学を修了し、高校数学に取り掛かっていただきます。

数学をより深く理解するために、数学の問題をパイソンのプログラムで解きます。 コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。

インターナショナルスクールの教育方針によって、日本の小学校と比較して、算数の学習進度が遅いことや、算数の問題を解く力に不安を感じておられる保護者様に対して、その不安を解消し、アメリカの大学受験に必須のGPAとSATとACTや、国際バカロレアの修了資格取得(IBディプロマ・プログラム)のためにも、数学の基礎となる算数を、小学年齢の期間に、しっかりと習得していただくことを目的とした、日本語あるいは英語によるレッスンを行います。

スタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻の入学を目指すのに必須のAP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceで、評価５で取得するためにも、数学の基礎となる算数を、小学年齢の期間にしっかりと習得していただくことが重要です。

GPA 3.95以上、SAT 1480点以上あるいはACT 33点以上必要ですが、当レッスンの指導で、GPA・SAT or ACTでこれらの成績を取ることができます。

国際バカロレアの修了資格取得のために、数学の基礎となる算数を、小学年齢の期間に、しっかりと習得していただくことを目的とした、日本語あるいは英語によるレッスンを行います。

数学をより深く理解するために、数学の問題をパイソンのプログラムで解きます。
​コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。

先取り授業を中心に行いながら、理解の進度に合わせて、中学３年の３学期末までに、中学１年・２年・３年の数学と、高校の数学１・数学A・数学２・数学B・数学３を修了します。

AP(Advanced Placement)のComputer Scienceで使用されるプログラミング言語は、Javaです。 なので、Java言語のレッスンを行います。 当レッスンでは、Pythonを中心にプログラミングを教えてきましたので、Javaの習得も容易に行うことができます。 Javaの統合開発環境(IDE)として、Eclipseを使用しています。

AP(Advanced Placement)のComputer Scienceの AP Computer Science A において、評価５を取得するように指導します。

数学をより深く理解するために、数学の問題をパイソンのプログラムで解きます。 コンピュータで動作する人工知能を作るために、プログラミング言語のパイソンでプログラミングを学習します。

AP(Advanced Placement)のMath & Computer Scienceの
AP Calculus BC
AP Statistics
AP Computer Science A
において、評価５を取得するように指導します。

chatGPT などの生成AIの基礎となるニューラルネットワークと生成AIの核となるトランスフォーマーの数学理論を理解し、 ニューラルネットワークとトランスフォーマーを既存のプログラムコードを一切使わずにゼロからプログラムの作成し、実装を行います。 これにより、フレームワークとして使用するPyTorchをより深く理解でき、完璧に使いこなすことができるようになります。 そして、PyTorchをベースに、chatGPTなどの生成AIの実装を行います。

これらの人工知能の学習によって、Application RequirementsでEssayを記述することができます。