サイエンス フェアの実験をデザインする方法
科学的手法を使用してサイエンス フェアの実験を計画する
サイエンス フェアのプロジェクトをクラスメートに説明する中学生。アリエル・スケリー/ゲッティイメージズ
優れたサイエンス フェアの実験では、科学的方法を適用して質問に答えたり、効果をテストしたりします。次の手順に従って、サイエンス フェア プロジェクトの承認された手順に従う実験を計画します。
目標を述べる
サイエンス フェアのプロジェクトは、目的または目的から始まります。なぜこれを勉強しているのですか？何を学びたいですか？このトピックの興味深い点は何ですか?目的とは、実験の目的を簡潔に表したもので、仮説の選択肢を絞り込むために使用できます。
検証可能な仮説を提案する
実験計画の最も難しい部分は、何をテストするかを決定し、実験を構築するために使用できる仮説を提案する最初のステップかもしれません。
仮説を if-then ステートメントとして述べることができます。例：「植物は光が当たらないと育ちません。」
帰無仮説または無差仮説を述べることができます。これは簡単にテストできます。例：水に浸した豆と塩水に浸した豆の大きさに違いはありません。
優れたサイエンス フェアの仮説を策定するための鍵は、それをテストし、データを記録し、結論を導き出す能力があることを確認することです。これら 2 つの仮説を比較し、どちらをテストできるかを決定します。
色付きの砂糖をまぶしたカップケーキは、プレーンなフロストカップケーキよりも優れています.
人々は、プレーンなフロスト カップケーキよりも、色付きの砂糖をまぶしたカップケーキを選ぶ可能性が高くなります。
実験のアイデアが浮かんだら、いくつかの異なるバージョンの仮説を書き出して、自分に最適なものを選択すると役立つことがよくあります。
独立変数、従属変数、および制御変数を特定する
実験から有効な結論を導き出すには、他のすべての要因を一定または変更せずに保持しながら、1 つの要因を変更した場合の効果をテストすることが理想的です。実験にはいくつかの変数が考えられますが、大きな 3 つを必ず特定してください。 独立 、 依存 、 と コントロール 変数。
独立変数は、従属変数への影響をテストするために操作または変更する変数です。制御変数は、制御または一定に保とうとする実験のその他の要因です。
たとえば、あなたの仮説が次のとおりだとしましょう: 日光の持続時間は猫の睡眠時間に影響しません。独立変数は日照時間 (猫が見ている日光の時間数) です。従属変数は、猫の 1 日あたりの睡眠時間です。制御変数には、猫に与えられる運動量とキャットフード、邪魔される頻度、他の猫がいるかどうか、テストされる猫のおおよその年齢などが含まれる場合があります。
十分なテストを実行する
仮説を使った実験を考えてみましょう: コインを投げると、表か裏が出る確率は同じです。これは検証可能な素晴らしい仮説ですが、コインを 1 回投げただけでは有効な結論を導き出すことはできません。コインを 2 ～ 3 回、または 10 回投げても、十分なデータが得られる可能性は高くありません。実験がランダム性の影響を受けすぎないように、サンプル サイズを十分に大きくすることが重要です。これは、場合によっては、1 つの被験者または少数の被験者に対してテストを複数回実行する必要があることを意味します。また、大規模な代表的な人口サンプルからデータを収集したい場合もあります。
適切なデータを収集する
主なデータには、定性的データと定量的データの 2 種類があります。質的データは、赤/緑、多い/少ない、はい/いいえなどの品質を表します。定量データは数値として記録されます。可能であれば、数学的テストを使用して分析する方がはるかに簡単なため、定量的なデータを収集してください。
結果を集計またはグラフ化する
データを記録したら、表やグラフで報告します。データをこのように視覚的に表現することで、パターンや傾向を簡単に確認できるようになり、サイエンス フェアのプロジェクトが他の学生、教師、審査員にとってより魅力的なものになります。
仮説を検証する
仮説は受け入れられましたか、それとも拒否されましたか?この判断を下したら、実験の目的を達成したかどうか、またはさらなる研究が必要かどうかを自問してください。期待どおりに実験が進まないこともあります。学んだことに基づいて、実験を受け入れるか、新しい実験を行うことを決定できます。
結論を出す
実験から得た経験と、仮説を受け入れるか拒否するかに基づいて、対象についていくつかの結論を導き出すことができるはずです。これらをレポートに記載する必要があります。