| 基本データ | |
|---|---|
| 教師ID | 87328 |
| 登録・更新日 | 2023/05/08 |
| 性別 | 男性 |
| 年齢 | 24歳 |
| 住所 | 京都府京都市西京区 |
| 最寄駅 | 阪急京都本線 桂駅 |
| 大学 | 京都大学大学院 工学研究科 修士課程1年 |
| 大学：2 | 神戸大学 海事科学部 卒 |
| 出身高校 | 西大和学園高等学校 |
| 出身中学 | 西大和学園中学校 ・出身塾 ：能開センター |
| 希望報酬（1時間あたり） | |
|---|---|
| 予習・復習 | 1,800円位 |
| 受験 | 2,300円位 |
指導教科データ |
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|---|---|
| 小学生 | 予習・復習，受験 |
| 算数 国語 理科 英語 | |
| 中学生 | 予習・復習，受験 |
| 英語 数学 国語 理科 | |
| 高校生 | 予習・復習，受験 |
| 英語 文系数学 理系数学 現国 古典 漢文 物理 化学 | |
| その他の生徒属性 | 浪人生 社会人 に対応可能 |
| その他の教科 | 英検 TOEIC TOEFL |
| 指導エリア・スケジュール | |
|---|---|
| オンライン授業 | 対応可能 |
| 指導可能な地域 | 京都市全域、阪急京都本線沿線 |
| 指導可能スケジュール | 平日：終日可能、土日：応相談 |
| スケジュールは流動的なため上記以外の日程でも可能な場合もあります。 | |
| 交通手段 | 電車 バス 車 自転車 |
| 通学定期区間 | 南海高野線(金剛駅〜なんば駅)
阪神本線(大阪梅田駅〜深江駅) 大阪メトロ御堂筋線(なんば駅〜梅田駅) 大阪メトロは他線も割引運賃で利用可能 |
| 指導経歴・プロフィール・Q&A | |
|---|---|
| 指導経歴 | 家庭教師 |
| 指導経験5年目、文理・年齢・男女問わず指導経験あり
・2022年度，2023年度 社会人大学生にレポート作成を指導中 ・2021年度 高3生2名(国語、うち1名は高1より3年間継続指導)を指導、それぞれ大阪公立大、立命館大に進学 高2生1名に物理・化学を指導 ・2020年度 高3生3名を指導、それぞれ立命館大・関西大・京都産業大に進学 中3生1名を指導、大阪府私立高校に進学 台湾在住の高2生に日本語検定対策指導 高2生を2名に数学および国語を指導 ・2019年度 浪人生1名指導、摂南大進学 高3生1名指導、大阪府立大進学 高1生1名に国語、高2生1名に英語を指導 夏期、春期講習で小6生〜高2生を計4名指導 特に記載していないものは通年で指導してきています |
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| 保有資格 | TOEIC：750点（2022年）
英検2級（中学3年次取得） |
| 趣味・性格 | 明るくよく話す性格です。音楽鑑賞、野球観戦を趣味としており、音楽は邦楽のロックをよく聴きます。人のお話しを聞くのも好きで、生徒さんの話を聞いて趣味や知識を増やしたいと考えています。 |
| 自己PR | 私の授業では、生徒さんとの会話を重視します。一方的に教える授業でなく、生徒さんに分からないところがないか、授業を通じてどんなことが分かったかを細かく聞きながら授業を進めていきます。
また、褒めるべきところはどんどん褒めて、明るい雰囲気で授業を展開します。 私は身近に感じられる、相談事もできるくらい信頼される講師を目指しています。そのため、休憩中もたくさんお話しをしたいと考えています。 さらに、授業時間外でも円滑に勉強できるよう勉強方法のレクチャーやスケジューリングも行います。 勉強が苦手な生徒さんに対しては、初めは学習する範囲を最も重要な箇所に限定し、教科書に書いていることをより分かりやすく噛み砕き、理解出来たら次に重要な箇所をマスターするというように、最初でつまずかないようはじめから多くのことや難しいことを要求しないよう心掛けています。 基礎の徹底により今まで多くの生徒さんの成績をアップさせ、当初の志望校よりも高い偏差値の学校に合格した実績も複数あります。よろしくお願いします。 |
| Questioｎ！ Q1、生徒をやる気にさせるために必要だと思うことは何ですか？ |
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| 些細なことでも良い点があれば褒める、答えを一方的に与えるのではなくヒントを細かく与えながら一緒に考える | |
| Q2、生徒との信頼関係を築く上で重要なことは何だと思いますか？ | |
| 指導前後や休憩中にたくさんお話しすること、時間厳守や礼儀など人としてすべきことを講師が徹底する | |
| Q3、志望校に合格するために大切なことは何ですか？ | |
| 中学受験 | 苦手を発見し、そこから逃げない |
| 高校受験 | 部活動や行事からの切り替え |
| 大学受験 | 入試での科目数や出題範囲が広い中での効率的な学習 |
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