革新的なSTEM教育プロジェクトの構築：イノベーションを創出する世界的指針

ますます複雑化し、相互に関連し合う世界において、批判的思考、問題解決能力、そして革新的なスキルへの需要はかつてないほど高まっています。STEM（科学、技術、工学、数学）教育は、次世代が地球規模の課題に取り組み、進歩を推進するための準備をさせる最前線に立っています。単なる暗記や理論的な理解を超えて、STEM教育の真の力はその応用にあり、学習者が現実世界の問題に対する解決策を構想、設計、構築できる環境を育むことにあります。ここに、影響力のあるSTEM教育プロジェクトを構築する技術と科学の重要性が存在します。

この包括的なガイドは、成功するSTEMプロジェクトの設計、実施、評価に関する世界的な視点を提供します。あなたが賑やかな都市の中心部にいる教育者であれ、地方のコミュニティにいる教育者であれ、あるいはオンラインカリキュラムを設計している教育者であれ、これらの原則は普遍的に適用可能であり、多様な背景を持つ学習者が革新者、思想家、そしてリーダーになることを目指しています。

STEMプロジェクトベース学習（PBL）の中核となる哲学

STEMにおけるプロジェクトベース学習（PBL）は、単なる活動以上のものです。それは、生徒を持続的な探究、問題解決、そして有意義な成果物の創造に引き込む教育的アプローチです。従来の課題とは異なり、STEMプロジェクトはしばしば本物の問題や問いから始まり、生徒は解決策に到達するために複数の分野の知識を応用する必要があります。このアプローチは、STEM概念のより深い理解と、不可欠な21世紀型スキルを育成します。

なぜSTEMでPBLなのか？

深い理解： 生徒は単に事実を学ぶだけでなく、それを応用し、相互の関連性を理解し、その妥当性を認識します。これにより、従来の教授法が提供するものをはるかに超える知識の定着がもたらされます。
批判的思考と問題解決： プロジェクトは本質的に、生徒が状況を分析し、問題を特定し、解決策を戦略化し、課題に直面したときに適応することを要求します。
現実世界への応用： 専門的なSTEM分野の問題を反映した課題に取り組むことで、生徒は実践的な経験を積み、学習の社会的影響を理解します。
エンゲージメントとモチベーション： プロジェクトの実践的、協働的、そしてしばしば創造的な性質は、学習を刺激的で内発的に動機付けられるものにします。
スキル開発： 中核となるSTEM概念に加え、生徒は協働、コミュニケーション、創造性、レジリエンス、デジタルリテラシーといった、将来どの分野で成功するためにも不可欠な能力を身につけます。

効果的なSTEMプロジェクトの主な特徴

真正性： プロジェクトは現実世界の問題に取り組むか、本物の専門的なタスクを模倣するべきです。
学習者中心： 学習者は自身の選択、探究、そして作業の方向性において主体性を持ちます。
学際性： 科学、技術、工学、数学からの概念を統合し、しばしば他の科目（STEAM）にも及びます。
探究主導： 好奇心と持続的な調査を刺激する、説得力のある問いや問題から始まります。
協働： チームワークとピアラーニング（仲間との学び合い）を奨励します。
成果物志向： 共有できる具体的な成果物、プレゼンテーション、または解決策で締めくくられます。
振り返り： 生徒が自身の学習プロセス、成功、そして課題について振り返る機会を組み込みます。

影響力のあるSTEMプロジェクトの設計：ステップバイステップのアプローチ

堅牢なSTEMプロジェクトを設計するには、慎重な計画と学習の道のりに対するビジョンが必要です。以下に、世界的に共感を呼び、深い学びを促すプロジェクトを作成するためのステップバイステップのアプローチを示します。

ステップ1：明確な学習目標と成果の定義

プロジェクトのアイデアに飛び込む前に、プロジェクトの終了時に生徒が何を知り、理解し、できるようになるべきかを明確に述べます。これらの目標は、単なる内容の想起を超え、スキルと応用に焦点を当てるべきです。

カリキュラムとグローバルコンピテンシーとの連携： 地域のカリキュラムは重要ですが、プロジェクトが普遍的なSTEMの原則や、持続可能な開発、デジタル市民権、異文化協働といったグローバルコンピテンシーとどのように関連しているかを考慮します。例えば、再生可能エネルギーに関するプロジェクトは、物理学の原理、工学設計プロセス、そしてクリーンエネルギーに関する世界的な目標と連携するかもしれません。
特定のSTEMスキルへの焦点： どの科学的実践（例：仮説設定、データ分析）、技術的能力（例：コーディング、回路設計）、工学設計プロセス（例：プロトタイピング、テスト）、数学的推論（例：統計分析、モデリング）が中心となるかを特定します。
21世紀型スキルの考慮： 協働、コミュニケーション、創造性、批判的思考に関連する目標を明示的に組み込みます。
例：自動仕分けに焦点を当てたロボティクスプロジェクトの目標として、次のようなものが考えられます。「生徒は力学とプログラミングの原理を応用し、ロボットアームを設計する」「生徒はセンサー入力からのデータを分析し、仕分け効率を最適化する」「生徒は機械およびコーディング上の問題を解決するために効果的に協働する」

ステップ2：現実世界の問題と文脈の特定

最も説得力のあるSTEMプロジェクトは、本物の問題から生まれます。これらの問題は、持続的な探究を必要とするほど複雑でありながら、生徒が貢献できると感じられるほど取り組みやすいものであるべきです。

地球規模の課題を活用する： 気候変動、清潔な水へのアクセス、持続可能な食料生産、公衆衛生、スマートシティ開発といった問題は、STEMプロジェクトの豊かな土壌を提供します。これらは地理的な境界を越えて普遍的に理解されている問題です。
地域の関連性とグローバルなつながり： 包括的な問題はグローバルなものであっても、生徒がその現れを自分たちの地域的文脈で調査できるようにします。例えば、水の浄化に関するプロジェクトでは、地域の水源を分析しつつ、世界的な解決策や技術を参考にすることができます。
生徒の声： 可能な限り、生徒が自分たちに共感を呼ぶ問題を特定することに関与させます。これにより、主体性とエンゲージメントが高まります。
例：単に「橋を架ける」のではなく、「地震多発地域（例：日本、チリ）で一般的な地震活動に耐えうる、強靭な橋梁構造を、材料コストと環境負荷を最小限に抑えながら設計する」といった課題を考えます。

ステップ3：プロジェクトの道のりを足場掛け（スキャフォールディング）する

複雑なプロジェクトは圧倒されることがあります。足場掛け（スキャフォールディング）とは、プロジェクトを管理可能なフェーズに分割し、サポートを提供し、徐々に生徒に責任を委ねていくことです。

反復的な設計プロセス： アイデア出し、計画、プロトタイピング、テスト、分析、改良という設計の循環的な性質を強調します。これは現実世界の工学や科学的探究を反映しています。
明確なマイルストーンとチェックポイント： 生徒が進捗状況を発表し、フィードバックを受け、計画を調整する定期的なチェックインを設定します。これにより、プロジェクトが軌道に乗り続け、形成的評価が可能になります。
リソースとガイダンスの提供： 関連する研究資料、ツール、専門家によるメンターシップ（対面またはバーチャル）、各フェーズの明確な指示へのアクセスを提供します。
例：スマート農業監視システムを開発するプロジェクトの場合、フェーズは次のようになります。（1）センサーの種類と農業におけるその応用に関する調査、（2）回路図の設計と部品の選択、（3）データ取得のためのマイクロコントローラーのコーディング、（4）プロトタイプの構築とテスト、（5）収集データの分析、（6）最終的なシステムとその影響の発表。

ステップ4：学際的な要素の統合

真のSTEMプロジェクトは、単一の科目の枠にきれいに収まることはめったにありません。分野の融合を奨励します。

サイロを超えて： 数学は工学設計にどのように情報を提供するか？科学的理解は技術的選択をどのように導くか？これらのつながりをプロジェクト全体を通して明示的に織り交ぜます。
STEAMを考慮する： 芸術（Arts）を組み込み（STEAM）、創造性、デザイン思考、効果的なコミュニケーションを育みます。データの可視化、ユーザーインターフェースの設計、説得力のあるプレゼンテーションの作成はすべて、STEMにおいて重要な芸術的試みです。
例：持続可能な住宅に関するプロジェクトには、科学（材料科学、熱力学）、技術（スマートホームシステム、エネルギー効率技術）、工学（構造設計、配管、電気）、数学（コスト分析、エネルギー消費計算）、そして芸術（建築美学、プレゼンテーションのビジュアル）が含まれる可能性があります。

ステップ5：評価と振り返りの計画

PBLにおける評価は、単一のテストを超えます。それは継続的で、全体的で、生徒が自身の学びを振り返る機会を提供するものであるべきです。

形成的評価： プロジェクトを通して、観察、フィードバックセッション、非公式なチェックインを用いて、生徒の学習を導き、調整を行います。
総括的評価： 最終的な製品や解決策だけでなく、プロセスも評価します。これには、プレゼンテーション、ポートフォリオ、詳細な実験ノート、設計日誌、または動作するプロトタイプが含まれます。
ルーブリック： 内容知識だけでなく、プロセススキル（協働、問題解決、創造性、コミュニケーション）も評価する明確なルーブリックを作成します。ルーブリックは事前に生徒に伝えます。
自己評価とピアフィードバック： 生徒が個人の貢献、チームのダイナミクス、学習の成果、そして課題について振り返る時間を設けます。ピアフィードバックセッションも貴重な洞察を提供します。
例：クリーンエネルギーソリューションを設計するプロジェクトは、設計の実現可能性と革新性、説明の科学的正確性、プロトタイプの工学的健全性、効率性の主張の数学的正当性、プレゼンテーションの明瞭さ、そしてチームワークの有効性に基づいて評価することができます。

成功するSTEMプロジェクト実施のための必須要素

最高の設計であっても、思慮深い実施がなければプロジェクトは失敗に終わる可能性があります。特にリソースが異なるグローバルな文脈において、成功のために考慮すべき重要な要素を以下に示します。

リソース管理とアクセシビリティ

リソースは教育現場によって大きく異なります。創意工夫と計画が鍵となります。

材料： 低コストでリサイクルされた代替品を探求します。地元のクラフト店、金物店、あるいは家庭ごみでさえ、優れた構成要素を提供できます。世界中の多くの成功したプロジェクトは、容易に入手できる材料を利用しています。例えば、遠隔地の一部の学校では、廃棄された電子機器をロボット工学に、または地元の天然資源を持続可能な建築モデルに使用しています。
技術： オープンソースソフトウェアと手頃な価格のハードウェアを活用します。ArduinoやRaspberry Piのようなマイクロコントローラーは世界中でアクセス可能です。物理的な機器が不足している場合、オンラインシミュレーションツール、仮想ラボ、無料のコーディングプラットフォームがそのギャップを埋めることができます。物理的なプロトタイピングが不可能な場合は、複雑なシステムのデジタルツインを検討します。
スペース： 従来の教室を超えて考えます。環境科学プロジェクトには屋外スペースを、協働的な制作セッションにはコミュニティセンターを、あるいは学校間や国境を越えた協働には仮想空間を利用します。柔軟な家具や再構成可能なスペースが理想的です。
資金調達： 政府機関、非営利団体、またはSTEM教育に特化した企業からの助成金を調査します。コミュニティパートナーシップ、クラウドファンディングプラットフォーム、地元企業のスポンサーシップも重要なリソースを提供できます。多くのグローバルイニシアチブは、地域の持続可能な開発目標に取り組むプロジェクトに資金を提供しています。

協働とコミュニケーションの育成

STEMは本質的に協働的です。効果的なプロジェクト構築はこれらのスキルを養います。

チームワーク戦略： 生徒に効果的なチームの役割、対立解決、公平な参加を教えます。多様な視点とスキルをもたらす多様なチームを奨励します。
異文化協働： バーチャルコラボレーションのために技術を活用します。異なる国や地域の生徒が共通の課題に協力して取り組み、独自の文化的洞察をもたらし、グローバル市民権を育成します。ビデオ会議、共有ドキュメント、プロジェクト管理ツールなどのプラットフォームがこれを促進します。
プレゼンテーションスキル： 生徒が同級生、教師、地域住民、またはバーチャルの専門家といった多様な聴衆に自分の研究成果を発表する機会を提供します。明瞭さ、説得力、そして複雑なアイデアを簡単に説明する能力を強調します。

探究と実験の文化の醸成

STEMプロジェクトは、疑問を投げかけることが奨励され、失敗が学習の機会と見なされる環境で盛んになります。

失敗を受け入れる： 「失敗」を「学習における最初の試み」と再定義します。忍耐力と反復的なプロセスを称賛します。懲罰的な結果を恐れることなく実験できる安全な空間を提供します。
成長マインドセット： 生徒が献身と努力を通じて自分の能力を伸ばせると信じるよう奨励します。教育者としてこのマインドセットをモデルとして示します。
メンターシップと専門家の関与： 生徒をSTEM分野の専門家と（対面またはバーチャルで）つなぎます。科学者、エンジニア、技術専門家、あるいは大学生でさえ、貴重な指導、インスピレーション、そして現実世界の文脈を提供できます。これは、地域のロールモデルが不足している可能性のある生徒にとって特に影響力があります。

STEMプロジェクトにおける公平性と包摂性の確保

STEMプロジェクトが真に変革的であるためには、背景、性別、能力、または社会経済的地位に関係なく、すべての学習者にとってアクセス可能で魅力的なものでなければなりません。

ジェンダーギャップへの対処： 女子生徒やノンバイナリーの生徒の参加を積極的に奨励します。STEM分野の多様なロールモデルを紹介します。従来の性別による固定観念（例：戦闘だけでなく医療向けのロボティクス）を超えて、幅広い興味にアピールするプロジェクトを設計します。
社会経済的障壁： 必要なすべての材料または低コストの代替品を提供します。学校のリソース、コミュニティセンター、または貸出プログラムを通じて、技術とインターネット接続へのアクセスを確保します。高価な家庭用リソースを必要としないプロジェクトを設計します。
障害のある生徒： 学習のユニバーサルデザイン（UDL）の原則を適用します。複数のエンゲージメント手段（例：実践的、視覚的、聴覚的）、表現手段（例：情報の様々な形式）、そして行動と表現の手段（例：学習を実証する様々な方法）を提供します。必要に応じて支援技術を使用します。
文化的に応答する教育法： プロジェクトのテーマや例に文化的文脈と多様な視点を組み込みます。生徒がSTEMの概念を自身の文化遺産やコミュニティの課題に関連付けることを可能にし、学習をより適切で意味のあるものにします。

グローバルなSTEMプロジェクトの多様な例

あなたのプロジェクト設計を刺激するために、グローバルなSTEM教育プロジェクトの可能性の幅広さと深さを示すいくつかの例を以下に紹介します。

例1：持続可能なソリューション・チャレンジ（環境工学/科学）

コンセプト： 生徒は地域社会における差し迫った環境問題（例：水質汚染、廃棄物管理、森林伐採、大気質）を特定し、持続可能で工学に基づいた解決策を設計します。プロジェクトはプロトタイプまたは詳細な設計提案で締めくくられます。

グローバルな文脈： 問題は地域的なものですが、生徒は世界中のベストプラクティスや様々な国からの革新的な解決策を調査します。インドの農村部で使用されている水浄化方法とサハラ以南のアフリカの方法を比較したり、ヨーロッパやアジアの廃棄物発電イニシアチブを分析したりするかもしれません。
関与する分野： 環境科学、化学（水質分析、材料特性）、物理学（流体力学、エネルギー変換）、工学設計（プロトタイピング、材料選択）、数学（データ分析、費用便益分析）。
開発されるスキル： 調査、問題解決、システム思考、持続可能な設計、協働、パブリックスピーキング（提案の発表）、データ解釈。
成果物： 地元の材料で作られた水フィルターのプロトタイプ、コミュニティリサイクルプログラム、垂直農法の設計、または地域の状況に合わせた再生可能エネルギーシステムのモデル。

例2：社会貢献のためのAI（コンピュータサイエンス/AI/倫理）

コンセプト： 生徒は、人工知能が医療やアクセシビリティから災害予測、教育に至るまで、社会問題を解決するためにどのように活用できるかを探求します。彼らは基本的なAIモデルまたはアプリケーションのプロトタイプを設計または構築します。

グローバルな文脈： 生徒は、病気の発生と戦うため（例：東南アジアでの疫学モデリングにAIを使用）、アクセス可能な学習ツールを提供するため（例：ヨーロッパのスタートアップによるAI搭載の手話翻訳アプリ）、または人道支援ロジスティクスを最適化するために世界中で開発されているAIアプリケーションを調査します。
関与する分野： コンピュータサイエンス（コーディング、アルゴリズム）、数学（統計、論理）、倫理（AIにおけるバイアス、プライバシー）、社会科学（社会的ニーズの理解）。
開発されるスキル： アルゴリズム的思考、データリテラシー、倫理的推論、プログラミング、ユーザーインターフェース設計、技術の批判的評価。
成果物： 一般的な健康に関する質問に答えるシンプルなチャットボット、作物の病気を識別するための画像認識システム、コミュニティのフィードバックのための基本的な感情分析ツール、またはAIを活用した教育ゲームの提案。

例3：生体認証セキュリティシステム（生物学/技術/倫理）

コンセプト： 生徒はさまざまな生体認証技術（指紋、顔認識、虹彩スキャン、音声）を調査し、技術的な実現可能性と倫理的な影響の両方を考慮して、特定のアプリケーションのための模擬生体認証セキュリティシステムを設計します。

グローバルな文脈： 国家安全保障、国境管理、または銀行業務のためにさまざまな国で生体認証がどのように使用されているか（例：インドのAadhaarシステム、アジアのさまざまな都市での顔認識）、そして様々な国民の認識と規制の枠組みを調査します。
関与する分野： 生物学（人体解剖学、遺伝的多様性）、コンピュータサイエンス（パターン認識、データ暗号化）、工学（センサー技術）、倫理/法律（プライバシー、監視）、数学（確率、データ分析）。
開発されるスキル： 調査、比較分析、批判的思考、倫理的討論、システム設計、データセキュリティ意識。
成果物： 学校やコミュニティセンターのための安全なアクセスシステムの詳細な設計提案、付随するコードを備えた生体認証スキャナーのモックアップ、またはグローバル化社会における広範な生体認証展開の長所と短所を議論するプレゼンテーション。

例4：災害対応のためのロボティクス（工学/コーディング/物理学）

コンセプト： 生徒は、災害対応に関連する特定のタスク（例：がれきの中での捜索救助、物資の配送、危険地域のマッピング）を実行するためのシンプルなロボットを設計、構築、プログラムします。

グローバルな文脈： 生徒は、世界のさまざまな地域で頻発する自然災害（チリの地震、フィリピンの台風、バングラデシュの洪水）と、これらのシナリオで支援するために国際的にロボットソリューションがどのように開発されているかを学びます。彼らは、検査タスク用のBoston DynamicsのSpotやマッピングに使用されるドローンのような既存のロボットを分析するかもしれません。
関与する分野： 工学（機械設計、構造的完全性）、物理学（運動学、力）、コンピュータサイエンス（ロボティクスプログラミング、センサー統合）、数学（幾何学、軌道計画）。
開発されるスキル： 機械設計、プログラミングロジック、空間的推論、制約下での問題解決、チームワーク、反復的なテストと改良。
成果物： 障害物コースをナビゲートできる遠隔操作ロボット、災害地域の航空マッピング用に設計されたプロトタイプドローン、またはがれきを模した小さな物体を拾い上げて移動するようにプログラムされたロボットアーム。

STEMプロジェクト構築における共通の課題を克服する

STEMプロジェクトの利点は計り知れませんが、世界中の教育者はしばしば共通の障害に直面します。これらの課題を予測し、計画することで、プロジェクトの成功率を大幅に向上させることができます。

限られたリソースと資金

課題： 専門的な機器、ソフトウェアライセンス、または材料の予算が不足している。
解決策： 「ブリコラージュ」（手近にあるもの、低コスト、またはリサイクルされた材料を使用すること）を強調する。オープンソースツールと無料のオンラインプラットフォームを活用する。地元の企業、大学、またはNGOとのコミュニティパートナーシップを求め、寄付、メンターシップ、または施設へのアクセスを確保する。教育プロジェクトに特化したマイクログラントやクラウドファンディングを探求する。

教員の研修と専門能力開発

課題： 教育者が特定のSTEM専門知識、PBL方法論のトレーニング、または自由度の高いプロジェクトを促進する自信に欠けている可能性がある。
解決策： PBL、特定のSTEM分野、そして教育者の間での成長マインドセットの育成に焦点を当てた継続的な専門能力開発に投資する。教師がベストプラクティスやリソースを共有し、互いにサポートできる専門学習コミュニティを作成する。ピアツーピアのメンタリングを奨励し、ワークショップのために外部の専門家を招く。

カリキュラムの制約と時間的圧力

課題： 厳格なカリキュラム、標準化されたテストの圧力、限られた授業時間が、大規模なプロジェクトの統合を困難にする可能性がある。
解決策： 異なる科目にまたがる複数のカリキュラム基準と自然に連携するプロジェクトを設計し、効率性を示す。柔軟なスケジューリングや専用のプロジェクト週間を提唱する。PBLが標準化された試験でテストされる高次の思考力をどのように準備するかを強調する。大規模なプロジェクトに取り組む前に、ミニプロジェクトを統合することから始める。

長期にわたる生徒のエンゲージメントの維持

課題： 生徒は長期的なプロジェクト、特に困難に遭遇した場合やプロジェクトに明確な関連性がない場合に興味を失う可能性がある。
解決策： 説得力のある、本物の問題から始める。可能な限り生徒の選択を取り入れる。定期的なチェックポイントを設け、小さな成功を祝い、反復と改良を可能にする。多様な活動（調査、実践的な構築、プレゼンテーション、専門家へのインタビュー）を統合して多様性を維持する。プロジェクトの現実世界への影響を生徒に思い出させる。

評価の複雑さ

課題： 複雑で自由度の高いプロジェクトの評価は、従来のテストを超え、教育者にとって時間がかかる可能性がある。
解決策： プロセスと成果物の両方を評価する明確で透明なルーブリックを開発する。ピア評価および自己評価ツールを活用する。主要な評価方法として、プレゼンテーション、ポートフォリオ、デモンストレーションを組み込む。単なる成績ではなく、成長のためのフィードバックに焦点を当てる。進捗状況の追跡と証拠の収集のためにデジタルツールを活用する。

STEM教育プロジェクトの未来

教育と技術の風景は絶えず進化しており、STEM教育プロジェクトもそれに伴い進化しなければなりません。未来は、イノベーションとグローバルな協働のためのさらに刺激的な機会を約束しています。

新興技術の統合： プロジェクトは、没入型学習体験のための仮想現実（VR）や拡張現実（AR）（例：宇宙工学プロジェクトのために火星を仮想的に探査する）、高度なデータ分析のための先進的な人工知能（AI）、さらには量子コンピューティングの基礎概念など、最先端技術をますます取り入れるようになるでしょう。
グローバル協働プラットフォーム： 専用プラットフォームにより、異なる大陸の学生が共有のSTEM課題に協力し、多様な視点を活用し、グローバルな入力を必要とする問題に取り組むことがさらに容易になります（例：国境を越えたエネルギー共有のためのスマートグリッドの設計）。
パーソナライズされた学習経路： AIを活用したツールは、個々の学生の強み、興味、学習スタイルに合わせてプロジェクトの課題やリソースを調整するのに役立ち、すべての学習者にとってSTEM教育をより公平で効果的なものにします。
「ヒューマンスキル」の重視： ルーチンタスクが自動化されるにつれて、STEMプロジェクトは、創造性、倫理的推論、曖昧な状況における複雑な問題解決、適応知能といった、人間独自のスキルをさらに強調するようになるでしょう。
生涯学習とスキルの適応性： プロジェクトは、継続的な学習の必要性をますます反映するようになります。焦点は、特定のツールを習得することから、新しいツールを学び、急速に変化する技術的状況に適応するために必要なメタスキルを開発することへと移行します。

結論

効果的なSTEM教育プロジェクトを構築することは、科学的な事実や数学的な公式を伝えることをはるかに超える、深遠な取り組みです。それは、複雑な世界を航海し、形作るための能力を備えた、次世代のイノベーター、批判的思考家、そして共感的な問題解決者を育成することです。プロジェクトベース学習を取り入れ、本物の地球規模の課題に焦点を当て、協働を促進し、包摂性を確保し、戦略的にリソースを管理することで、教育者は変革的な学習体験を創造することができます。

STEMプロジェクトを構築し、実施する道のりは、反復的で、挑戦的で、そして非常にやりがいのあるものです。それは、学習者が自分自身を知識の消費者としてだけでなく、解決策の創造者として見ることを可能にします。教育者および関係者として、私たちはこれらの影響力のある道筋を構築し、より良い明日のために革新する準備ができている好奇心旺盛な頭脳のグローバルコミュニティを育成することにコミットしましょう。私たちの惑星とその人々の未来は、私たちが今日、実践的な、そして思考を伴うエンゲージメントを通じて培うSTEM能力にかかっています。