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マナビバ

2つのアトラス彗星を撮影して来たよ

塾長です。

10月はレモン彗星とスワン彗星を追いかけてきました。
それで今年の彗星祭りは終わりかと思っていたのですが・・・

なんと、11月も2つの彗星が注目されていることが分かりました。
しかも1つは太陽系の外から飛来しているとか。
なんでもエイリアンの宇宙船だと疑う人がいるなど、世間を騒がせているそうですよ。

さっそく観測しきました。

2つのアトラス彗星

11月中旬の深夜に日本から見える彗星は2つ。

  • C/2025 K1 (ATLAS) 彗星
  • 3I/ATLAS 彗星 (太陽系の外からやって来た恒星間彗星。恒星間彗星は史上3番目の発見)

2025年11月15日AM4時ころの位置は、下図の通りです。
どちらも望遠鏡でやっと見えるか見えないか、というくらい暗くて小さいです。

なお図はフリーソフト「ステラリウム」の画面を使って作成しました。

下の写真は当日の明け方、北東の夜空です(観測の終わりごろに撮影)。
2つの彗星がある方面をスマホで撮影したのですが、街が明るいので小さい星は写ってくれません。
上の星図と見比べて、およその彗星の位置を水色でマークしてみました。

写真のとおり名古屋市郊外なので星はそれほど見えません。
周囲の街明かりで空が照らされ、暗い星はかき消されてしまいます。

写真を撮るときには、「街の明かりをカットし、星の光だけをよく通す」という特殊なフィルターを使って撮影します。

ところで、2つの彗星の名前には、どちらもATLAS(アトラス)が含まれています。
昨年の「紫金山・アトラス彗星」にも「アトラス」がついていました。

アトラスとは、NASAとハワイ大学が運用している小惑星地球衝突最終警報システム(Asteroid Terrestrial-impact Last-alert System) のことです。
地球に衝突しそうな隕石がないかどうか、いつも監視しているため、そのついでに彗星を多く発見します。
このシステムが発見した彗星には ATLAS の名が付く、というわけです。

C/2025 K1 彗星と遠くの銀河たち

夜12時前に機材のセットをひととおり終えました。
他の天体を撮影しながら、待つこと2時間・・・
最初に昇って来たのは、C/2025 K1 (ATLAS) 彗星です。

ステラリウムには事前に彗星の軌道データを追加しておきました。
ステラリウムで望遠鏡の視野をシミュレーションすると、彗星の近くに銀河が複数があるようです。
この場所は、おおぐま座の端っこです。

これらの銀河と彗星を一緒にねらって撮影したのが下の写真です。
この1枚を撮影するのに3分間かけています(露出60秒×3枚)。

彗星の動きはとても速く、この3分の間にも動いていきます。
彗星の中心部が点ではなく、横にズレた線になっているのは、それだけ彗星が動いたからです。

よく見ると彗星の下に淡い斑点がいくつか写っています。
これは銀河でしょうか、それともボケた星やノイズでしょうか。
いったい何が写っているのかを、コンピューターに判定させたのが下の写真です。

やった、銀河でした!

コンピューターが判定した上の画像について、少し説明します。

いくつかの星が赤く色づけされています。
これはコンピューターが星の配置パターンを認識するために使った星たちです。
星の配置パターンをデーターベースと照合し、望遠鏡の向きや視野の角度などを自動的に判定しています。

緑色の円で囲まれているのが遠くの銀河です。
7つの銀河が検出されたようですね。緑の字で銀河名も表示されています。
これら7つは Abell 1185 という銀河団です。

何兆倍という距離の差!

もっとも大きく写っていた銀河が NGC3550 です。
距離は4億光年~4億9千万光年。

つまり4億年以上前の姿を見ているわけです。

4億年前の地球といえば、植物が陸上に進出し始めたころ。
動物はまだ海の中で暮らしていました。

C/2025 K1 (ATLAS) 彗星までの距離は、約4光分(光の速さで4分弱、約6800万キロメートル)。
一緒に写っている銀河群までの距離は、約4億光年以上(光の速さで4億年以上)。
50兆倍以上も距離のちがう天体が1枚の写真に収まっているのは、なんとも不思議な光景です。

別の星から来た 3Iアトラス彗星

明け方の4時を過ぎると 3I/ATLAS 彗星も昇ってきました。
おとめ座の1等星「スピカ」は、また地平線付近ですが、その上の方に彗星があるはずです。

下の図はステラリウムでシミュレーションした望遠鏡の視野です。

とくに目立つ星や天体がない領域です。
こういう場所にある天体は見つけるのが大変なんですよね。

もしも望遠鏡に自動導入の機能がなかったら、見つけることができなかったかもしれません。
昔は彗星を探しているうちに夜が明けてしまった、などという経験が何度かありました。

文明の利器で難なく導入に成功し、撮影しました。
こちらは10分露出しました(60秒×10枚)。

写真の中央に、ぼうっとした天体があります。
それが 3I/ATLAS 彗星です。

この彗星までの距離は約3億Km。
地球と太陽の距離が1億5000万Kmですから、その約2倍です。
上の C/2025 K1 (ATLAS) 彗星と比べると4~5倍くらい遠いのですから、暗くて当然でしょう。

彗星らしく尾を引いている姿を期待しましたが、尾は写ってくれませんでした。
この彗星は、その姿が日々変わると言われており、尾がある日もあれば、ない日もあります。
あるいは、この日は空の透明度が悪かったため、単に暗い尾まで写せなかっただけかもしれません。

彗星の軌道がおかしい

3I/ATLAS 彗星は2025年7月1日に発見され、世界中の天文学者の注目の的となりました。
軌道が楕円ではなく双曲線だと判明するや否や、すぐにハッブル宇宙望遠鏡による追加観測が行われました。
予約でいっぱいの宇宙望遠鏡が使われたということは、それだけ重要な発見だったということです。
なぜなら、この彗星が太陽系の外からやってきた天体だと判明したからです。

NASAは 3I/ATLAS 彗星の専用サイトを設けて、観測の詳細を公開しています。
その一部を紹介しましょう・・・

ハッブル宇宙望遠鏡が7月21日に撮影した映像です(NASAのサイトのリンクを埋込表示)。
少し尾が確認できます。

At the center of the image is a comet that appears as a teardrop-shaped bluish cocoon of dust coming off the comet’s solid, icy nucleus and seen against a black background. The comet appears to be heading to the bottom left corner of the image. About a dozen short, light blue diagonal streaks are seen scattered across the image, which are from background stars that appeared to move during the exposure because the telescope was tracking the moving comet.

NASAが発表している、この彗星の軌道です(NASAのサイトのリンクを埋込表示)。

火星軌道の内側を通り抜け、地球には12月19日ころに最接近します。
そのあと木星方面へ進んでいきます。
そのまま太陽系を後にして、やがて別の星へ旅立っていくようです。

NASAによれば、この彗星は普通の彗星と比べて、スピードがとても速いそうです。
発見当時の時点で秒速58Kmという猛スピード!
太陽に最接近する10月29日には秒速68Kmに達すると見積もられました。

ちなみに地球を出発点とした脱出速度は、

  • 太陽系からの脱出速度: 秒速16.7Km
  • 銀河系からの脱出速度: 秒速300Km

らしいです。
※ 脱出速度の式 $ v=\sqrt{\frac{2GM}{R}} $ は高2物理で習います。

太陽の重力を振り切り、太陽系を抜け、また別の星まで飛んでいくでしょう。
わずか1年たらず、2026年のうちに太陽系から脱出するようです。

例えば1977年に打ち上げられた探査機「ボイジャー1号」のスピードは秒速17Km。
太陽系を脱出するのに約40年かかっています。
それに比べると3I/ATLASがどれだけ爆速であるかが想像できます。

また電波観測から、この彗星が太陽系の外で作られたことが示唆されています。
その成分から、太陽系ができるよりも前、もっとずっと昔から存在していた可能性も示唆されています。

銀河系内の恒星をいくつか訪れるたびに尾をなびかせ、質量を失い、やがて宇宙の塵になるのかもしれません。

実は、このような天体は初めてではありません。
太陽系の外から飛来してきた天体を人類が観測するのは、これで3つ目。

たった3つですから、とても珍しい天体。
天文ファンなら、これだけでご飯3杯はいけます。

なお、彗星の名前 3I/ATLAS のI は Interstellar 「恒星間」の I です。
広大な宇宙の中で、星と星の間を旅する彗星であることから、このような記号が付いています。
3I とは「3番目に発見された恒星間の天体」という意味になります。

3Iアトラス彗星は宇宙船かもしれない?

3I/ATLAS 彗星は珍しい、というだけではありません。
実は、想定外の加速をしていたことが観測されています。

彗星ですから、太陽の重力で加速するのは当然なのですが、
どうも、それだけでは説明のつかない加速をしていたようです。

彗星の表面は、太陽光で物質が蒸発してガスを噴射します。
そのガスがロケット噴射のような役割をして加速した、ということが考えられます。
しかし、その仮説で噴射されたガスの総量を計算すると、彗星自身の重さを超えてしまいました。
つまりガスの噴射では説明できません。

また、太陽系の外から飛来した彗星であれば、惑星の公転軌道面とは大きく異なる角度でやってくるのが普通です。
わざわざ太陽系の公転軌道面に沿ってやってくる確率は低く、少ない事例の中で、そういう天体に出会える確率はとても低いはず。
それなのに、たった3つ目の発見にして、もう出くわしたともなれば、本当に偶然の中の偶然でしょう。

つまり、

ロケット並みに強力な加速ができて、
ご丁寧に太陽系の公転面に合わせて侵入して来た、

ということで、そんな稀有な天体なんて、なかなか見られません。
それだけに、

きっとロケット噴射をしたに違いない!
宇宙船が太陽系を観察しにやって来たのだ!

そんな憶測が飛び交っています。

果たして真相はいかに!?

実は、このような憶測でお祭り騒ぎになるのは、今回が初めてではありません。

最初に発見された恒星間天体「オウムアムア」が 2017年に飛来した時も、謎の加速が観測されました。
さらにオウムアムアは極端に細長い形をしていたため、それこそロケットだと思われたのでした。
ちなみに、オウムアムアのNASA専用サイトもあります。

その後ほどなくして、オウムアムアの謎の加速を説明できる理論が発表されたのでした。
3I/ATLAS 彗星の加速も、いつか説明できる理論が登場するでしょう。

※NASAは11月19日に正式見解を発表し 3I/ATLASと知的生命体との関係を否定しています

北斗七星の周りには銀河がいっぱい

さて、無事に2つの彗星を写真に収めることができました。

実は、2つの彗星を待っている間とても暇でした。
この日の最低気温は6℃。そんな寒い中、ただ待っているだけというのは辛すぎます。

幸い、2つの彗星の近くには、おおぐま座の北斗七星があります。

北斗七星のまわりには、たくさんの銀河が観測できます。
特に早くから昇って来るのが M81とM82のペアです。

そこで彗星を待っている間、ひたすらM81とM82を撮影しました。
それが下の写真です。

右上の銀河がM81です。ボーデの銀河とも呼ばれ、きれいな渦巻き銀河です。
左下の銀河はM82です。葉巻銀河とも呼ばれ、構造が不規則な銀河です。

この2つの銀河については、以前こちらのブログでも紹介しました。
詳細は4月29日のブログ「【天体観測】天の川の写真を撮って来たよ」をご覧ください。

あとがき

仕事の都合がつき、なおかつ晴れる日ともなると、観測できるチャンスは本当に少ないものです。
今回は塾の仕事を終えてから観測に出かけたため、遠くまで出かけることができませんでした。
名古屋市近郊とはいえ、観測をスタートできたのは夜12時頃からでした。

秋と言えば、スッキリ晴れた天気に夕焼け、というイメージですが、今年はどうも違います。
空気中の水蒸気が多く、空気が霞んでいます。

この日も透明度が悪く、4等星がやっと見える程度でした。
秋の夜空とは思えない、スッキリしない夜空でした。

それでも話題の彗星を観測できたのは幸運でした。

街の明かりに邪魔されて、ほとんどの星は見えませんが、
特殊なフィルターを使って撮影したため、なんとか天体の姿を映し出すことができました。

とはいえ、フィルターも万能ではありません。
街の光と一緒に天体の光もカットしますから、どうしても露出が不足しがちになります。
銀河のように天の中で動かない天体であれば、露出を増やせますが、
彗星のように天の中を動いていく天体となれば、それができません。

やはり山奥のきれいな星空が恋しいです。

とはいえ、山はクマが出るし、冬は雪で閉鎖される所も多いです。
自然の変化に対して、技術だけでは全てを解決できません。
正常な自然の状態に戻って欲しいものです。

撮影データ

撮影の共通データ

写真や機材の共通データです。

  • 赤道儀 ゼロ(自作の零号機、本体重量5.2Kg ジュラルミン製、OnStepX による制御)
  • 三脚  INNOREL RT90C
  • 電源  DABBSSON 600L(半固体電池 768Wh, AC出力600W(純正弦波, 瞬間1200W, Boost 900W))
  • ガイド ZWO 30F5ミニスガイドコープ、 ZWO ASI120MM、ZWO ASI-Air mini
  • 画像処理  Siril 1.4.0-beta3 による画像処理、必要に応じてペイントによるトリミング・回転・解説記入・名入れ

 

観測風景 しし座と2つのアトラス彗星

  • 日時 11/15(土) 04:36
  • 場所 日進市内の田園地帯
  • カメラ Google Pixel 10
  • 露出 1/3秒(夜景モード)

観測風景 北斗七星と3Iアトラス彗星

  • 日時 11/15(土) 04:41
  • 場所 日進市内の田園地帯
  • カメラ Google Pixel 10
  • 露出 1/3秒(夜景モード)

C/2025 K1 彗星(素の写真と解説入りの2枚)

  • 日時 11/15(土) 02:37 – 02:40
  • 場所 日進市内の田園地帯
  • カメラ ZWO ASI585MC Pro、Gain200、-10℃、Antlia Quad Band Anti Light Polutionフィルタ
  • 望遠鏡 Vixen R200SS + コマコレクターPH
  • 露出 3分(60秒×3枚)、トリミング
  • 解説 Siril によるアノテーション(銀河の検出と名入れ処理)

3Iアトラス彗星

  • 日時 11/15(土) 05:06 – 05:15
  • 場所 日進市内の田園地帯
  • カメラ ZWO ASI585MC Pro、Gain200、-10℃、Antlia Quad Band Anti Light Polutionフィルタ
  • 望遠鏡 Vixen R200SS + コマコレクターPH
  • 露出 10分(60秒×10枚)、トリミング

M81とM82

  • 日時 11/15(土) 00:39 – 02:24, 02:53 – 04:08
  • 場所 愛知池
  • カメラ ZWO ASI585MC Pro、Gain200、-10℃、Antlia Quad Band Anti Light Polutionフィルタ
  • 望遠鏡 Vixen R200SS + コマコレクターPH
  • 露出 2時間27分(60秒×147枚)

 

以上です!

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、愛知工業大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、愛知教育大学附属高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


名古屋市天白区の植田で塾を探すなら個別指導のヒーローズ!!

★ 直接のお問い合わせ ★
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個別指導ヒーローズ 植田一本松校
〒468-0009
名古屋市天白区元植田1-202 金光ビル2F
TEL:052-893-9759
教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

学習塾スマイルズさんへ訪問して来たよ

塾長です。

先週も勉強してまいりました。
今回は大治町にある「学習塾スマイルズ」さんへ行ってまいりました。

きっかけは直感とSNS

先回は9月中旬に「ヒーローズ西春校へ修理に行きました」という記事をアップしました。

その記事にも書きましたが、西春校の若山先生のパワーを感じて思ったのです。

あ、スマイルズの原先生の所に行ったら、たぶん、もっとパワーアップしそう・・・

そういう直感が走りました。

もしも原先生の教室を、やる気に満ちた若山先生に見せたら、きっと色々なことを、またやり出しそう。
なんだかおもしろそう。

というようなことをブログに書いたら、見ていただいておりました。
こんな感じで、SNSでリアルタイムに。

ということで半ば強引ですが、原先生にご快諾いただき、訪問が実現しました。

ご訪問!

9月29日の午前中に伺いました。
私は車で、若山先生はバイクで御到着!

学習塾スマイルズの原先生とは、SNSや塾の勉強会などを通じて、以前から交流させていただいております。
そのご活躍、私はいつも尊敬の眼で拝見しておりますが、今回は若山先生を連れて行くという良い口実ができました。

学習塾の先生は、けっこう横でつながっていて、こうして勉強会の機会をいただくこともあるのですよ。

地域における塾の役割

原先生といえば、地域ぐるみの活動というイメージ。
その現場を直接見に来れたのは、とても貴重な体験です。

子ども食堂で、地域の教育格差を埋める
ごみ問題や環境問題について地域ぐるみで子供たちと一緒に考える
お祭りイベントで子供たちの居場所をつくる

などなど・・・

学習塾という枠を超えた「子供たちのための活動」について、いくつもお話を伺いました。
とても勉強になりました。

そして若山先生の目には火がついていました・・・

私もまだまだやれることがあるんだなぁと、気持ちを新たにしました。

原先生、ありがとうございました。

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、愛知工業大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、愛知教育大学附属高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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【天体観測】天の川の写真を撮って来たよ

週末は珍しく休みだったので天体観測に出かけました。

今回は三重県です。

三重県の天の川

先月とある用件でING進学塾の飯田先生とお話ししたのですが、その時に「三重県は天の川がよく見えるよね。」という話題で盛り上がりました。

といっても、塾長が三重県へ天体観測に行ったのは、もう、今から18年も昔のこと。
あの時は、雲かと見間違えるほど、天の川がよく見えたのでした。
懐かしくなって、また行ってみることにしました。

三重県と言っても南北に長いです。
星がよく見えるのは南側。
私の経験では、松阪市よりも南下すると星空がキレイになった記憶があります。

なぜ天の川がよく見えるのか

三重県の南は海。
その方向には街の明かりがなく、夜空にあるのは星の光だけ。
だから三重県では南の星空が特にキレイに見えます。

そして南の夜空といえば、春の深夜から夏にかけて天の川がよく見えます。
ちょうど、さそり座やいて座が見える方向です。

この写真は当日の帰り際に撮影しました。
三重県の天の川の見え味。
18年たっても健在でした。

逆に北は松阪市、津市、鈴鹿市、四日市市、そして名古屋市と街並みが続いています。
北の空は、夜空が街並みの明かりにかき消されてしまい、星がよく見えるとは言えません。

星をよく見るためには、こうした都会の光の影響から逃れる必要があります。

より良い星空を求めて

北は諦めるとして、問題は東西です。

西には奈良、その先に大阪。東には渥美半島の田原、その先に浜松。
少なくとも、これらの市街地よりも南の緯度まで南下しなければ、東西の星空が良くなりません。

とは言え、一晩で日帰りするとなれば、あまり遠くまでは行けません。

おまけに、三重県と言えばクマもいます。

検索すると、昨年からツキノワグマが頻出していて、過去最多の目撃情報とのこと。
ちょっと怖いので、山間部は避けることにしました。
逆に海沿いの港なら夜釣りの人たちもいて安全だろうと考えました。

そういえば大学生のころ、天体研究会というサークルに所属していたのですが、
そのサークルが利用していた合宿所が、かつての南島町にあったのでした(※)。
そのあたりまで南下すれば東西の星空も期待できます。

検索してみると、南伊勢町の贄浦漁港(にえうらぎょこう)が夜釣りで有名だそうです。
調べると夜間も自由に出入りできる広い駐車場があるようです(※)。
それなら観測もできそうです。

※南島町は平成17年に東隣の南勢町と合併して、今は南伊勢町になったそうです。
※夜釣りの可否や夜間の出入り可否については常に最新の情報を確認してください。

いざ、贄浦漁港へ

車のナビは地図が古くて途中のジャンクションを案内できず、道に迷ってしまいました。
いったん知らない土地で高速をおりて軌道修正。
30Kmほど遠回りしてしまいました。

なんだかんだあって伊勢市の手前までは高速で2時間強で行けました。
しかし、そこから下道で山を越えるのに、さらに1時間かかりました。

結局、到着したのは23時前でした。
夜釣りの人たちが2、3グループいらっしゃいました。
彼らの邪魔にならない所に車を停め、さぁ、撮影の準備です。

この写真は帰り際に撮りました。現場の雰囲気が伝わるでしょうか。
到着したときは、北斗七星がもっと高い位置にありました。

春は銀河の季節

今回の撮影テーマは「銀河」です。

宇宙の入れ子構造を大きい順に並べると、およそこんな感じです。

宇宙 > 無数の銀河 > 銀河系 > 太陽系 > 地球

私たちの太陽系は「銀河系」とよばれる1つの銀河の中にあります。
天の川は、その銀河系を内側から見た姿でした(中3理科)。
そのため銀河系のことを「天の川銀河」とも呼びます。

一方、夜空の小さな領域を望遠レンズで拡大して撮影すると、宇宙のはるか遠くにある小さな銀河が写り込むことがあります。
こうした、私たちの銀河系の外にある別の銀河のことを「系外銀河」と呼びます。
あまりにも遠くにあるため、望遠レンズや望遠鏡でしか見えないほど系外銀河は小さいのですが、実際には銀河系の仲間です。

つまり言葉の意味としては、

銀河 = 私たちの銀河系 + その他無数の系外銀河たち

ということが言えます。

春は「しし座」「おとめ座」「かみのけ座」などが見えますが、それらの方向はとくに系外銀河がたくさん写ることで有名です。
また北斗七星のある「おおぐま座」も系外銀河がよく見える領域です。

今回は身近な銀河系である天の川と、はるか遠方にある系外銀河。
その両方を撮影していきましょう。

撮影準備

贄浦漁港に到着したとき、天の川はまだ見えていませんでした。
いて座や天の川がよく見えるのは深夜3時ころです。
先にしし座やおおぐま座の銀河から撮影していくことにしました。

カメラに望遠レンズをセットしました。

塾長が持っている望遠レンズは 150㎜ F2.8。
双眼鏡より少し倍率が低いくらいのレンズです。

系外銀河の撮影には、もっと拡大したい所ですが、これしか持っておりません。
実は望遠鏡も持ってはいますが、今は故障中。

少し力不足ですが、
150㎜の望遠レンズで、どこまで銀河の姿をとらえられるのか?
挑戦してみましょう。

しし座のトリオ銀河

しし座には3つの銀河が仲良く並んでいる「トリオ銀河」という領域があります。

場所は上の星図の青い四角枠の中です(星図はステラリウムから作成)。

2025/4/26(土) 23:37 ~ 4/27(日) 00:17 露出 36分(6分×6枚)

中央に小さく3つの銀河が写っているのが分かりますか。それがトリオ銀河です。
もう少し拡大してみましょう。

それぞれの正式な名前は、右から時計回りに、NGC3628、M65、M66 です。
3つとも地球から約3500万光年の彼方にあるそうです。

つまり、この写真の姿は3500万年前の姿。
地球では南極大陸ができはじめたころ。
ちょうど哺乳類の中からサルに似た動物が出はじめた時代です。

ところで、NGC3628 は「ハンバーガー星雲」とも呼ばれています。
確かに、ちょっと潰れたハンバーガーみたいです。

しし座が西の空に低くなってしまいました。
本当は60分以上たっぷりと露出時間を取りたかったのですが、到着が遅かったこともあり、撮影を打ち切りました。
近くのおとめ座も系外銀河がたくさんあるのですが、その領域も諦めました。

ボーデの銀河と葉巻銀河

ここからは、おおぐま座です。北斗七星の周りを狙います。
最初は2つの大きな銀河がハの字に並んでいる有名な領域です。

場所は上の星図の青い四角枠の中です(星図はステラリウムから作成)。
北斗七星と北極星の間くらいです。

2025/4/27(日) 00:33 ~ 01:45 露出 72分(6分×12枚)

写真の中央付近に、渦を巻く銀河と、棒状の銀河が写っています。
中心部を拡大しましょう。

左の渦巻の銀河が M81 であり、別名「ボーデの銀河」と呼ばれます。発見したドイツの天文学者の名前が由来らしいです。

右の棒状の銀河は M82 で、別名「葉巻銀河」です。これは見た目の形が葉巻のようだからでしょう。
個人的には葉巻というよりはゾウリムシ。何やら中がぐちゃぐちゃしています。

M82 は中心部で激しい星の形成と爆発が繰り返されていることで有名です。
だから、ぐちゃぐちゃした構造に見えるのでしょう。
もしも赤外線で撮影すれば、爆発で生じた赤いフィラメントが銀河の外へ飛び出している様子が写るでしょう。

どちらも地球から約 1200万光年の距離にあります。
この2つの銀河はお隣同士で、互いに重力的な影響をおよぼし合っているそうです。

よく見ると、他にも小さな銀河がいくつか写っているのが分かります。
もっと高性能な望遠鏡で撮影すれば、たくさんの銀河が写り込むことでしょう。

これらの銀河から光が出発し、私たちに向かって旅を始めたのが1200万年前。
そのころ地球では、サルが人類に続くヒト亜科とオランウータン亜科に分かれたそうです。
また地球上では生物の大量絶滅が発生しました。隕石衝突などの説があるそうです。

回転花火銀河

北斗七星の柄の部分にも有名な銀河があります。
見かけのサイズは上で見てきたどの銀河よりも大きいはずですが、とても淡くて暗い銀河です。

具体的な場所は上の星図の青い四角枠の中です(星図はステラリウムから作成)。

2025/4/27(日) 02:02 ~ 03:05 露出 60分(5分×12枚)

画面の中央に、きれいな渦巻き構造の銀河が見えます。
M101 と呼ばれますが、その見た目から「回転花火銀河」あるいは「風車銀河」などとも呼ばれています。

渦から伸びる腕は、ぐるりと1周以上にわたって確認できます。
M101 までの距離は約 2100万光年くらいです。

よく見ると、周囲に小さな銀河も写り込んでいます。
この領域も多くの系外銀河が撮影できることで有名です。

系外銀河は、宇宙のあらゆる方向に無数に存在しています。
しかし実際に夜空を望遠鏡で観察すると、系外銀河が多い所と少ない所があるように見えます。
これは、私たちの銀河系の中で、方向によって遠くの光を遮るガスや塵の量が異なるからです。

系外銀河がよく見える方向というのは、光を遮るチリやガスが少ない方向、ということです。
そのため、銀河系の外からやって来た系外銀河の光が、途中で遮られることなく地球まで届く、というワケです。

夏の天の川

夜明けが近づいてきました。さそり座が西に傾いていました。
いて座の「矢」にあたる「南斗六星」が南中してきました。
そして、いて座の背景には天の川が広がっていました。

最後は天の川。私たちの銀河系の姿を狙います。
南の空にカメラを向け、広角レンズで撮影しました。

2025/4/27(日) 03:37 ~ 03:49 露出 12分(1分×12枚)

実際には人間の目では天の川の色は分かりません。
私の目には全体的に白く淡く見えました。
それでも、天の川を左右に分ける闇黒帯や、M20星雲、トレミー星団などは、肉眼でも見ることができました。

天文シミュレーターソフト「ステラリウム」で星座の位置を表示すると、こんな感じです。

写真と見比べて見ると面白いと思います。

夜明けとともに撤収

天の川は何通りかの構図で撮影したかったのですが、諦めました。
空がどんどん明るくなってきたからです。

東の空(写真の左手)が明るくなってきました。
港の向こうで船が動き出しました。
もうすぐ夜が明けます。

この日の天の川も、そろそろ見納めです。
さて、機材を片付けて帰りましょう。
帰りも長距離運転です。

天体写真の撮影は

今回はツキノワグマを避けて海沿いで撮影しました。

この日は水蒸気が多く、春霞の季節ということもあって、空の透明度はいまいちでした。
全体的に白っぽいベールがかかったような空でした。

それでもさすがは三重県、天の川はよく見えました。

今回の天体写真は、あまり出来が良くなかったです。
空の透明度が低かったので、写真がノイジーになってしまいました。

春霞の季節は、標高を稼いで空の透明度を上げた方が、撮影にとっては良いでしょう。
標高を上げるとなると山中に入ることになりますが、まぁクマ次第ですね。
安全第一です。

名古屋から3時間かかることを考えると、標高を稼げる茶臼山高原やしらびそ高原も選択肢に入ります。
何はともあれ、星がよく見える場所は、名古屋からとても遠いです。

天体写真の共通データ

撮影地: 贄浦漁港 (三重県度会郡南伊勢町)
撮影時刻:2025/4/26(土) 23:30 頃 ~ 4/27(日) 03:50 頃
カメラ本体: Canon EOS 60Da(天体写真用カメラ) ISO2000 + IDAS LPS-P2フィルタを内蔵装着
望遠レンズ: SIGMA APO MACRO 150mm F2.8 EX DG HSM(絞り開放)
広角レンズ: SIGMA 15mm F2.8 EX DG DIAGONAL FISHEYE(絞りF4.0)
赤道儀: Sky‐Watcher Star Adventurer GTi
画僧処理ソフト: Siril Ver. 1.2.4

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、愛知工業大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、愛知教育大学附属高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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【天体観測】オリオン座の写真を撮って来たよ

塾長です。

週末は趣味の天体観測に出かけました。

天体観測といえば、小学4年生は秋と冬に学び、小学6年生は夏に学びました。
中学3年生はこれから学びますね。

とはいえ、名古屋の空は夜でも明るくて星が見えません。
だから塾長が代わりに見てきて写真を撮ってきます!

冬の星座といえばオリオン座

冬の星座と言えばオリオン座ですね。理科の教科書にも載ってます。

塾長が最初に覚えた星座も、おそらくオリオン座だったと思います。

冬の夜空で南方面を仰げば、等間隔に3つ並んだ2等星が目立つでしょう。
文字通り「三ツ星」と呼ばれていて、その近くがオリオン座の星々です。

オリオン座の「オリオン」とはギリシャ神話に出てくる勇者の名前です。
オリオン座は彼の姿をしていて、三ツ星は胴体の真ん中くらい、腰またはベルトの部分に相当します。

三ツ星の左上に赤く光る1等星がベテルギウスです。オリオン自身の右肩にあたります。
三ツ星の右下に青白く光る1等星はリゲルです。オリオン自身の左足にあたります。

1つの星座の中に1等星が2つもあり、2等星が5つもある。
こんなに派手な星座は他にないでしょう。

そして実は、三ツ星の下にも、縦に小さく並んだ3つ星があります。
3等星なのですが、他の星に比べるとずっと暗く小さな星の並びに見えます。
これは「小三ツ星」と呼ばれていて、オリオンが腰に差している短剣と言われています。

この小三ツ星の真ん中の星が、実はオリオン大星雲です。
肉眼では星に見えますが、写真では赤く広がった星雲として写ります。

今回の観測ターゲットは、これらの三ツ星と小三ツ星です。
この両方が画面に入るように、撮影を計画しました。

釣り人たちの声が暖かい

オリオン座を撮影するなら、南の空が暗い場所に行く必要があります。

名古屋市内で天体の写真を撮影するのはとても難しいです。
街の明かりが空を照らすため、空そのものが明るく、暗い星の姿がかき消されてしまいます。
そして暗い星に合わせて撮影すると、空の方がすぐに露出オーバーして写真全体が真っ白になります。

だから空が暗い場所に行く必要があります。

10月に、紫金山・アトラス彗星を撮影するために南知多のとある港へ行ったのを思い出しました。
知多半島から南は海しかありません。だから南の空は暗く、星がよく見えます。
そこで、今回もそこへ行くことにしました。

21時に教室を閉めて帰宅し、急いで夕飯を食べ、荷物を車に詰め込みました。
現地に到着できたのは23時を過ぎたころです。

この港は夜釣りができるように夜間でも駐車場が空いています。
駐車場の海側のスペースは、すでに釣り人の車が何台も並んでいました。

彼らの邪魔にならないよう、私は駐車場の中央の空いているスペースを確保しました。

実は場所決めには時間を要しました。

海風が強い場所は、カメラがぶれてしまうのでよくありません。
釣り人の邪魔になってはいけません。
街灯の近くは空が明るいのでダメです。

本当に広い駐車場なので、何度も車を止めては確かめ、止めては確かめ、を繰り返し、ようやく場所を決めました。

天体観測は、暗い夜空を求めて山奥にも出かけます。
そういう時は、獣が怖いです。
動物の鳴き声をびくびく恐れながら天体観測をするので、とても心細いです。

それに比べると、今回のような場所は人がいて、遠くから話し声も少し聞こえてきます。
夜の海風は冷たいですが、風にのって聞こえてくる話し声には、むしろ人の温もりすら感じるものですよ。

自然には逆らえない

場所が決まったのは良いですが、空を見上げると、なんと雲だらけ。

狙いのオリオン座も雲の中でした。

そして反対の北側も雲だらけ。北極星が見えません。

星の写真を撮るためには、星の日周運動に合わせてカメラの向きも動かし続ける必要があります。
そういう機能を持った機械のことを「赤道儀」と呼びます。

星が北極星の方向を中心に東から西へ回転するように、赤道儀も北極星の方向を中心に東から西へカメラの向きを回転させます。
ですから、回転軸の先に北極星があるように、赤道儀の向きを調整しながら設置する必要があります。

北極星が見えなければ、それができないのです。

そんなわけで、撮影の準備すらできない状態です。
せっかく車を1時間も運転して来たのに、あまり良い状態とは言えません。

いくら雲を恨んでも、こればかりはどうにもなりません。

少しでも早く晴れて欲しいと、ただ祈るばかりです。

撮影チャンスを逃すな!

寒さから逃れるように、車の中に一時撤退。
30分ほど仮眠をとり、雲が流れ去るのを待つことにしました・・・

・・・スマホのアラームが鳴りました。

車の外に出て空の状態を確認しました。

まだ雲が多いものの、北極星は見えていました。これなら赤道儀の設定ができます。

実は、赤道儀は買ったばかり。実戦で使うのは初めてです。
スマホで操作するのですが、慣れていないため試行錯誤しましたが、何とか設定できました。

しかしオリオン座はまだ雲の中です。

それから雲が過ぎ去るまで、車の中で暖を取ったり、散歩したり、夜食のパンをかじったり・・・

とにかく待ちました。
そしてついに、オリオン座の方向に晴れ間が広がりました。
時刻はすでに02:40を過ぎていました。

望遠レンズをオリオン座に向けました。
雲が多いので露出は短めの50秒にセット。その代わり何十枚も撮影します。

途中で小さな雲が何度か通り過ぎてしまい台無しになりましたが、そんな写真の選別は後回しです。
細かいことは気にせず、とにかく晴れている間に、できるだけたくさん撮影しました。

そして03:30頃になると、ふたたび広い雲がオリオン座に迫って来ました。

03:35 の撮影を最後に、撮影を終えました。
もうこれ以上撮影しても雲しか映りません。

機材を慎重に片付けている間、平行して、やる事がありました。
レンズのふたを閉じた状態で、同じく露出50秒の写真を何枚も撮影することです。

フタをして撮影したら、真っ黒な画面しか映らず、意味がないと思われるかもしれません。
しかし、実は真っ黒な中にも少しだけカメラの持つノイズが写ります。
このノイズ情報が、あとで画像処理をするときに必要なんです。

人工衛星が多い!

途中で何度か、撮影した写真をチェックしましたが、どの写真にも必ず人工衛星が写っていました。

上の写真は画像処理前の写真の一部を明るく強調表示したものです。
マルで囲んだ中に細い筋が何本か見えます。
たった露出50秒の間に、少なくとも7個の人工衛星が写り込んでいます。

近年、スターリンク衛星をはじめ、通信や測量などに用いる人工衛星が毎年2000個以上も打ち上げられています。

特に「天の赤道」あたりは人工衛星が多く回っています。
天の赤道とは、地球の赤道面を宇宙まで延長した方向のことです。

オリオン座は天の赤道にあるため、とくにたくさんの人工衛星が写ってしまうというわけです。

技術の進歩を感じた画像処理

自宅へ帰ったのは朝5:00近くでした。
11:00まで寝てから、名古屋市長選挙の投票へ行きました。

そして帰宅してから、パソコンでひたすら画像処理しました。
撮影した写真のうち、半分は雲でボツです。46枚を選んで画像処理をしました。

天体写真が普通の写真と違う点はいくつかありますが、もっとも大きな違いは、画像処理が必要だということでしょう。

宇宙空間の黒、明るい星、かすかに写る星雲・・・明るさが全くバラバラな被写体がすべて1枚の中にあるのです。
なにも画像処理をしなければ、こんな画像になってしまいます。

普通は、暗いものに合わせると、明るいものが白く飛んでしまいます。
逆に明るいものに合わせると、暗いものが姿を消してしまいます。

そこで、全てが程よく絵に収まるように、明るさの差を圧縮する処理をします。
またカラーバランスを整えたり、何枚も重ねてノイズを取りのぞいたりもします。

画像処理をした後の写真がこれです。

宇宙の黒と星の明るさ、星雲のあわい光が全て共存できるようになったと思います。
いかにも宇宙らしい写真になったと思いませんか?

同じ写真を何枚も撮って重ねることで、ノイズに埋もれていたかすかな星雲の姿も浮かび上がりました。

上半分に斜めに並んだ3つの星が、オリオン座の三ツ星です。

その三ツ星の左の星には、上と右に星雲があります。
上の星雲は「燃える木星雲」と呼ばれています。文字通り木が燃えているような姿です。
右の星雲は「馬頭星雲」と呼ばれています。馬の頭の形をした暗黒星雲が特徴です。

写真の右下は「オリオン大星雲」です。
オリオン大星雲を「火の鳥」という人もいて、火の鳥が翼を広げて飛んでいるようにも見えます。

実はこれが小三ツ星なのです。
小三ツ星のうち、上2つが実は星雲で、3つ目だけが星なのです。
肉眼で見ると、3つの星に見えますが、高感度なカメラで撮影すると、淡い星雲の姿が浮かび上がります。

これらの星雲以外にも、薄暗い星雲が全体的に漂っていることも分かります。
この領域はガスや塵が多く、星雲の中では新しい星々が誕生しつつあります。
多くの天文学者が注目している領域です。

ところで、この写真はオリオン座のどこでしょう?

上に三ツ星がありますから、これがオリオンの腰です。
つまりオリオンの腰下の一部の領域になります。
こんな感じの領域です。

オリオン座を見るときは、そこに多くの星雲があることを想像してみてください。
肉眼では見えませんが、高感度なデジタルカメラや電波望遠鏡では存在を確かめられます。

なお、オリオン大星雲は望遠鏡でもその姿を観察できます。
ただし人間の視力では色までは分かりません。

さて、
画像処理には色々な手順があるため、人によって結果が異なります。
例えばアメリカやヨーロッパの天体写真を見ると、ハッキリした色合いが好まれるように感じます。
それなら、こんな風に処理する方法もアリでしょう。

同じ写真ですが、明るさの違いを圧縮するときに、だれに合わせて圧縮するかでさじ加減が変わります。

このような画像処理ができるソフトウェアは特殊であるため、
ひと昔前まではプログラミングで自作するか、高価なものを購入するかしか手段がありませんでした。

しかし近年はフリーソフトのものから3万円くらいで購入できるものまで、複数のものが出回っています。
何年も前に有料ソフトを購入していましたが、久しぶりに使ってみたら上手く動きません。

そこで今回は Siril というフリーソフトを使うことにしました。
特殊な画像処理ソフトの多くは Windows用であることが多いのですが、Siril は Linux や Mac OS にも対応しています。
しかも既存の有料ソフトよりも高速に画像処理ができる、という優れものです。

きっと天才プログラマーが作ったのでしょう。
世界は広いですね。

塾長が使えるパソコンで最速なのは Linux マシンです。
開発の仕事もしているのですが、その開発用のパソコンが Linux だからです。
Linux でサクサク動く Siril は正に神アプリです。

メイド・イン・ジャパンは過去の栄光なのか

一昔前まで、天体観測は何もかも日本製が最高でした。
望遠鏡も、赤道儀も、カメラも、アマチュア天文家の道具は日本製で全て揃いました。
画像処理においても、デジタル現像や比較明合成は日本人が考案したアルゴリズムです。

しかし今回使った機材で日本製だったのはカメラだけ。
赤道儀も画像処理ソフトもパソコンも外国製でした。

最近よく目にする天体写真の多くは、外国製のカメラで撮影されたものがメジャーになってきました。

とくに中国製の台頭が目覚ましいです。
性能も機能も精度も使い勝手も、全く申し分ありません。
中国は世界の工場と呼ばれて久しいですが、今や科学技術も品質も一流です。

今や望遠鏡にも高機能なコンピューターが搭載されています。
自動制御があたりまえになりました。

これらの背景にあるのは技術のオープンソース化とその進化です。

赤道儀を制御する仕組みでは ASCOM というオープンな標準仕様が登場し、多くのメーカーが採用しています。
自動導入や赤道儀を制御するソフトウェアでは、Onestep というオープンソースプログラムが公開されています。

これらを組み込んだ赤道儀や小型コンピューターが登場し、小さな望遠鏡でも天文台のような装置を装備できるようになりました。
また古い赤道儀を自動導入装置付きの最新式マシンへグレードアップできる道も開けました。

天体観測に使う処理は科学技術計算ですから、ほとんどは学術的。
つまり特許無しの世界で多くのノウハウが実現されています。
世界には多くの天才がいて、無償で多くの技術が公開されていますし、フリーソフトも提供されています。

機械の仕組みも進化しています。

動力伝達にタイミングベルトを採用してバックラッシュによるガイドエラーを最小限に抑制し、ベアリングで回転をスムースにしながら耐荷重量を増やす。
これは昔からありましたが値段が安くなっています。
動力源のモーターはDCモーターとコンピューター制御の組み合わせで安価かつ省電力になりました。
さらに遊星歯車や波動歯車を組みあわせた全く新しい設計の機構まで登場しています。

いろいろな知恵が盛りだくさんです。

そして軽く丈夫で、しかも重い機材をぶん回せて、それでいて高性能。
そんな機材が出てきています。

天体観測というニッチな世界にも、集合知による技術の加速が起こっています。
もはや1社だけで技術を磨き上げる時代ではないのでしょう。
世界の潮流はオープンソースや集合知であり、個人や1組織ではとうてい追いつけないほど技術革新がスピードアップしているのです。

もしかしたらメイド・イン・ジャパンにこだわる価値観自体が、もう古いのかもしれません。
メイド・イン・ザ・ワールド。
これが、今後のあるべき価値観なのでしょう。

あとがき

教育という立場から天体観測技術を考えてみます。

上で述べたように、天体観測という視点でみても、衰退している日本の課題が透けて見えてしまい、少しさびしさも感じます。

日本の課題は、集合知という世界の潮流の中で、いかに存在感を出せるか、だと思います。

そう考えるとき、「オール5を目指す」という日本の教育は不利だと言わざるを得ないでしょう。
知識が無ければ考えることもできませんから、義務教育が詰め込みになるのは仕方ないと思います。

そうだとしても、やはり好きでもない科目を網羅的に暗記させるのは歪んでいると思います。
内申点のために我慢して勉強するのは、いくらなんでも遠回りをし過ぎです。

かつて塾長も大学受験のために勉強に励んだ時期がありました。
そうした理由は「もっと宇宙を見たい。もっと知りたい。」という欲求からでした。
内申点や評定はほとんど気にしたことがないし、親や先生に言われたから勉強したのではありません。

それでも、塾長の時代はとくに受験戦争と呼ばれていました。
宇宙や科学や数学を学ぶために、嫌いな科目でも好きだと自己暗示を強くかけて勉強したものです。
今になってみれば、その受験勉強には多くの無理があったように感じます。

あれから何度か教育改革が行われましたが、残念ながら詰め込み教育は加速してしまいました。
一方で、少子化が加速して全入時代が到来し、受験回避の流れが加速しています。
もやは受験は勉強する理由にはなりません。

受験勉強の「空洞化」が起こり始めています。

本当に高3生や浪人生が学ばなければならないことは、受験勉強の中のおそらく5割程度でしょうか。
他のことは大学に入ってから必要を感じたら学べばよいでしょうし、長い人生の中で、もっと後でも良かったように思います。

大学側も単位取得を厳しくしたり、卒論を免除したりと、就職予備校へと劣化してきています。

オール5やGPA何点というのではなく、得意なところから延ばし、できることを持ち寄って協力し合う。
教科書や必須単位の順番ではなく、できる所から取り組み、必要になったらものから学びを深める。
全員に同じ修行を課すのではなく、集合知で問題の解決を最優先する。

そのような教育の方が、社会全体としても物事の改善が速く進むと塾長は思います。

何の理由にしても「受験のための勉強」「内申点を付けるための勉強」「GPAを稼ぐための勉強」という教育体制を見直さざるを得ない時期に来ていると思います。

天体写真の撮影データ

撮影地: 愛知県知多郡南知多町
撮影時刻:2024/11/25(日) 02:40 頃 ~ 03:36 頃
露出: 38分20秒(50秒×46枚 コンポジット)
カメラ本体: Canon EOS 60Da(天体写真用カメラ) ISO3600 + IDAS LPS-P2フィルタを内蔵装着
望遠レンズ: SIGMA APO MACRO 150mm F2.8 EX DG HSM(絞り開放)
赤道儀: Sky‐Watcher Star Adventurer GTi
画僧処理ソフト: Siril Ver. 1.2.4

撮影現場の風景はスマートフォンで撮影しました。

写真はどれも任意にトリミングしています。

 


進学実績

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塾の先生も勉強です「塾フェス2024」に参加したよ

塾フェス2024_タイトル用画像

塾長です。

日曜日に、塾の先生が集まる勉強会に参加してきました。
塾長も生徒に負けず、勉強してきましたよ!

塾フェス2024

年に1回の全国イベント「塾フェス」。
國立先生(岩倉市の「さくら個別指導塾」代表)が主宰されていて、毎年恒例です。

今年も参加してきました。
年を経るごとに総合イベントへ発展しています。もちろん大盛況でした。

色々な公演がありました。
個人的には人工知能の活用がとても勉強になりました。
AIと人との共同作業が、もう実現されてました!

塾長はどうしても仕組みやプログラミングに興味が向きがちですが、「使い方」の方のお話が聞けました。
「ははーん、よくこんな使い方を思いつくなぁ。天才!」
なんて感動してました。

とても面白かったです。

交流を深めてきたよ

長い勉強会が終わった後は、これまた恒例の交流会。
こちらも参加してきました。

毎年お馴染みの先生と再会できました。

そして今年はさらに、AIに詳しい先生や数学専門の先生とも人脈が広がりました。

数学では、竹内先生とお話しできました。
竹内先生と言えば、有名な数学の参考書「Focus Gold 啓林館」の編集者ですね!
数学の話はもちろんですが、いただいた名刺が面白くて、つくり方も教えていただきました。
ちょうど塾長の名刺がなくなったところ。
ちょっと作ってみようと思います。

プログラミングでは、「コードアドベンチャー」の宮城嶋先生とお話しできました。
私のやっている「マイクラミング」の取り組みについて紹介し、情報交換もいたしました。
「ここ2、3年で、プログラミング教室が世の中でちゃんと認められるか否かが勝負!」
というお話は、本当にそうだなと思いました。
毎年ちょこちょこお会いして、お名前と顔はよーく知っていたのですが、なにせ毎回この人数。
もしかしたら、ちゃんと話す時間がとれたのは、今回が初めてかもしれません。
お話しできて良かったです。

人工知能は、今回くわしい先生が何人かお見えでした(※)。
「みんがく」代表の佐藤先生、「カラフル学舎(宮城県)」の加藤先生とお会いできました。
講演会で消化不良だったところを「個別指導クラーク(長崎市)」の山本先生にフォローしていただきました。
そしてなんと「セルモ日進西小学校前教室」の西尾先生は、すでに活用されてました。
実際の画面を見せていただき、驚きましたよ。
西尾先生は何に対してもアーリーアダプター。最先端ですね!

※「お見えになる」=「いらっしゃる」。名古屋弁の敬語。

最後は集合写真。
さぁ、松下を探せw

塾フェスの集合写真

(写真は國立先生のブログより。転載了承済)

あとがき

勉強会(講演会)では他に、組織的なお話も聞けました。

今後は行政と塾や習い事教室との間にも、組織的なやりとりの仕組みが整っていくようです。
これはコロナ渦のときに行政からの要請を受けて学習塾が一斉に休校したことがありましたが、それをちゃんと仕組み化しようという流れです。

最近では、犯罪歴のある人が先生にならないような仕組みの議論がありますね。
学校の先生については一足先に法整備やシステム化の議論が進んでいますが、それに学習塾も参加させてほしい、という流れです。

子供たちの放課後の活動の場が、部活動だけでなく民間の習い事や学習塾にも広がっています。
それにともなって、行政の仕組みが学校だけでなく民間も巻き込んだ形で準備されていくようです。

よいことですね。
子供たちの成長は社会全体で支えるべきですから。

 


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公立高校

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卒業生へ贈る言葉「学ぶためには自由が必須」

塾長です。

卒業の季節ですね。今年も卒業生に宛て、何かしら書いてみます。

世の中だいたい何とかなるけれど・・・

最近は変な形で絶望している子供たちが多いです。
大卒でなければ就職できないとか、資格がないと仕事ができないとか。

何やらレッテルに縛られているようですが、そこまで世の中は単純ではありません。

卒業して、嬉しさと同時に不安もあるでしょう。
もしも、その不安が上のようなものであるならば、本当のことを言ってやりたくなります。

「いやいや、だいたい何とかなるよ」

現実の世界はもっと複雑で、そんなに捨てたもんじゃありません。
あまり臆することなく、自由に学んで欲しいと思います。

まぁ、これが言いたいことなのですが、もう少し書きます。
こんな調子で、今年も皆さんに贈る言葉を書いてみます。

自由に学ぶためのスキル

これから卒業生は高校や大学へ進学していくわけですが、そこは「義務」教育ではありません。
何をどれだけ学ぶのかは皆さんの「自由」です。

もちろん最低限の義務はありますよ。
その点はどこの世界でも同じです。

例えば、出席数や定期考査の点数にはクリア条件があるでしょう。
単位を落としたら留年してしまいます。

このような最低限の義務を果たしながら、できるだけ「自由」に学ぶ、というワケです。

そういう意味では、今までも少しは自由な部分があったかもしれません。
しかし、進学すれば、さらに自由の幅が広がります。

さて、自由に学ぶということは、
裏を返せば、不自由なモノを切り捨てる、ということです。

つまり「選択」が必要になります。
不要なものをスルーすることが大切です。

義務と選択とスルー

1日は24時間しかありませんし、体力も精神力にも限りがあります。

時間の使い方、お金の使い方、体力の使い方。
もっと言えば、自分の命の使い方。

若いうちは意識しないかもしれませんが、これらは常に制限があります。
人間は万能ではありませんから、全てをこなすことなんて無理です。
ですから、必ず制限があります。

そこで、あえて次のような行動をしましょう。

  • 義務は最小限に抑える
  • 他は自分の意思で選択する
  • 選択しなかったものはスルーする

中でも「義務は最小限に抑える」がもっとも難しいでしょう。

例えば、テストの点数や通知表の目標設定があります。
推薦で進学を狙うなら、高い目標設定が必要です。
しかし一般入試で進学するなら、卒業できるギリギリの成績まで目標を下げられます。
それなら「学校の成績や内申で悩まない」という選択もアリです。

え、そんなことして良いんですか?

良いのです!

何度も言いますが、そもそも義務教育ではありません。
誰もが高得点を目指すべき、というのは、単なる思い込みでしかありません。

思い込みから解放されて自由に学ぶためには、
上の3つのような行動が必ず必要になります。

ただし、上の3つは互いに依存しています。
どれか1つだけ実行すれば良いというワケにはいきません。
3つのバランスが大切です。

このバランス感覚を、ぜひ鍛えて欲しいと思います。
自分の人生を自分の意思で切り開くためには、この訓練がとても重要だからです。

スルーしたものにも価値がある!

もう1つ。大切なポイントがあります。

自分が選択しなかったこと、自分がスルーしたことも、
他の誰かにとっては、大切だったり、頑張っていたりすることかもしれません。

きっと何事にも何かしらの価値があるのでしょう。

その価値に気が付けるのか、気が付けないのか。
優先的に取り組めるのか、取り組めないのか。
それもまた出会いや運命のめぐりあわせです。

たまたま今の自分は、やろうと思わなかった。
もしかしたら将来どこかで選ぶかもしれない。

そのくらい軽い気持ちで考えておきましょう。
成長していれば、価値観なんてコロコロ変わります。
変わって当然です。

自分の選択に後悔したり、選択しなかったことを悔やんでも仕方ありません。
そういう後悔にとらわれてしまうと、心が不自由になります。
自由に学ぶためには、軽い気持ちで選択することだと思います。

今の自分の気持ちが向いている方向や、手にしているチャンス。
今の自分が使える時間や体力。
今の自分が理解できるものごとや見えている世界。

今ある範囲でこれら使いこなし、今の自分に導き出せる「最適解」で行動するしかありません。
やってみて、多少の失敗は経験するでしょう。
そして色々なことに気が付けば、次はさらに良い最適解を得られるでしょう。

こうした行動パターンは、プログラミング教室でやってきたことと同じです。

答えが1つなんて思わないでください。
答えが1つでないから、面白いし自由なのです。

集合知という価値観

インターネットで世界中がつながり、人工知能を始めとしたコンピューターの進化につれて、
ものすごいスピードで私たちの価値観が変わってきています。

たとえば、次のような考え方の変化が起きています(人や立場によって見方は様々です)。

  • 模範解答 → 最適解と改善
  • 年功序列 → 成果主義
  • ピラミッド型組織 → ネットワーク型組織
  • 会社に就職 → プロジェクトに参画
  • フレックスタイム → 出社不要
  • 先輩と後輩 → できる人から学ぶ
  • 学歴 → 学習歴、生涯学習、リラーン、リスキリング
  • 偏差値の向上 → キャリアの向上
  • モノが欲しい → 良い経験がしたい
  • ものづくり → ことづくり
  • クラス分け → 個別最適
  • 天才が世界を変える → みんなで世界を変える
  • 機密と競争 → オープンソースと共生
  • 構造化 → オブジェクト指向 → マルチパラダイム
  • 暗記する → ググる、タブる → AIと対話する

上のような価値観の変化の背景や共通点は何でしょうか?

ぜひ考えてみてください。

私は、人間とコンピューターの役割分担が進んだことだと思っています。

古い価値観は、おおよそ次のようなものだったと思います。

古い考え方:

「何年もかけて必要な全てのことを学び、優秀になってから仕事やプロジェクトに参加する。」

しかし今は違います。
コンピューターを活用すれば必ずしもすべてを準備する必要はありません。
能力のある人とコレボすればよいし、それができるツールが揃っています。

今の考え方:

「解決したい目的に向け、まず行動する。自分にできる事を互いに出し合う。」

1つの目的に、いろいろな能力や価値観の人が参加し、いちはやく解決に取り組む。
そのような行動が当たり前に変わってきています。

世界は広く、そしてみんなつながっています。
それが実感できる現代においては、

狭い地域や価値観の中で全ての人から理解されようとするのではなく、
世界中の何百人かの人たちから理解されればよい!

という考え方がどんどん広がっています。
こうした考え方や価値観が、これから皆さんの世代で当たり前に親しんでいく「集合知」や「多様性」だと思います。

大切なのは、身の回りや社会の問題を解決することであり、自分の能力をひけらかすことではありません。
だいいち価値観が多様化しているのですから、何かを自慢したところで必ずしも相手には通じません。

逆に、このような価値観の中であれば、皆さんが熱中していることや得意としていることが、必ず誰かしらの役に立つことでしょう。

本当は今も昔もそうだったのですが、今はもっとそうなっています。
だから今の方がもっと夢を実現しやすくなっていると思いますよ。

ぜひ、自由に学び、そして夢を持って生きて欲しいと思います。

卒業おめでとう!

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、愛知工業大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、愛知教育大学附属高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


名古屋市天白区の植田で塾を探すなら個別指導のヒーローズ!!

★ 直接のお問い合わせ ★
――――――――――――――――――――――
個別指導ヒーローズ 植田一本松校
〒468-0009
名古屋市天白区元植田1-202 金光ビル2F
TEL:052-893-9759
教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

2023年8月の予定とお盆休みについて

塾長からお知らせです。

お盆休みの予定および8月の予定は以下のとおりです。
年間カレンダーのとおりで、変更はありません。

詳細は以下の別紙もご確認くださいませ(入会時または2月頃に配付)。

年間カレンダー 2023年度版

 

お盆の休講

  • 期間: 2023年8月13日(日)~ 8月20日(日)
  • 注意: 連休中は教室に入れません。
  • 連絡: ご連絡はコミルでお願いします。お返事は8月21日以降になります。

(※)この予定は本ブログのほか、「年間カレンダー」、「夏期講習の日程表」、「コミルのお知らせ」の計4通りで分かるようになっております。お持ちの情報であらためてご確認くださいませ。
(※)8月27日は、中学3年生のみ模試の会場受験があります。

 

教室見学や体験会のお申し込み

8月21日以降でお問い合わせください。
資料請求は本サイトのこちらからご請求してくださいませ。

 

第3回愛知全県模試について

  • 日時 : 8月27日(日)12:10~16:55
  • 場所 : 受験票に記載の会場(※)
  • 対象 : 中学3年生
  • 申込 : すでに締め切りました
  • 受験票: 8/22(火)~8/24(木) に教室で手渡し

(※)会場は愛知高校、名経市邨高校、名経高蔵高校、愛知学院大学のいずれかになります

 

連休中の宿題

学校から指定された宿題を優先して終わらせておきましょう。
夏期講習で選択しなかった章は自分で進めておきましょう。

中学3年生は宿題が少ないと思いますが、それは受験勉強をしなさいと言う意味です。
マイペースまたは新研究を22番まで2周しましょう。

ただし、やっつけ仕事ではダメです。
そして、真面目に取り組めば必ず質問が出ます。

分からない所は付箋を貼るなどして印をつけておきましょう。
そして連休明けに質問してください。

以上です

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、愛知工業大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、愛知教育大学附属高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


名古屋市天白区の植田で塾を探すなら個別指導のヒーローズ!!

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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

偏差値でも学歴でもなく、どこでも楽しめる力

塾長です。

気が付いたら何か月もブログを書いていませんでした。

ちょっと遅れましたが・・・

いやー忙しかった~

受験も、学年末テストも、新学期の準備も、全てひと段落しました。

今週から新しい指導システムを導入しましたが、その準備もひと段落しました。
合わせて、教室では一足早く新学年をスタートいたしました。

ご協力いただきました保護者様、生徒の皆様、講師の皆さん、ありがとうございます!

そんなわけで、ずっと内部の充実を優先して作業をしてきました。
おかげで新しい生徒の募集は全くしてませんでした。

やっと少し余裕が出て来ましたので、もしもお問い合わせはがあれば、ヒーローズ本部経由でお知らせくださいませ。

さて、少し遅れてましたが、卒業生の皆さんに言葉を贈りたいと思います。

卒業生へ贈る言葉 2023

ご卒業おめでとうございます。

あまり偉そうなことは言えませんが、塾長の少ない経験と知識から分かる限りの言葉を贈りたいと思います。
そこで今日のブログのタイトルの通り、

「偏差値でも学歴でもなく、どこでも楽しめる力」

ということを書きたいと思います。

人工知能は敵か味方か?

少し前、みなさんが志望校の校舎で、希望と緊張感をもって試験問題に挑んでいたころ、
世間ではChatGPTと呼ばれる人工知能が話題になっていました。

↓↓↓ これです ↓↓↓
Introducing ChatGPT

一言でいえば「何でも博士」です。質問すると何でも答えてくれます。
そんな人工知能の無料サービスです。

きっとご存じの方も多いでしょう。
色々なYouTuberたちが、ChatGPTの解説動画を上げていますので、細かい説明はそちらに譲ります。

ChatGPTが、なぜ大きな話題になったのでしょうか?

それは、人工知能の能力が、多くの人の予想をはるかに超えて優秀だったからです。

ある人はチャンスを感じましたし、またある人は不安を感じました。

みなさんも、ぜひ使ってみてください。
多かれ少なかれ、きっと価値観が変わることでしょう。

どんなものなのか、ちょっとお見せしますね。

ChatGPTの利用例

まず手始めに中学2年生の理科の単元「植物の体のつくりとはたらき」について質問してみました。
今年の愛知県校公立高校入試でも、大問2で出題されましたね。

上のように、すぐに答えが返ってきました。とても便利です。
(人工知能の答えが正しいとは限りません。そのつど確認が必要です。)

せっかくですから、新学期に関係することも聞いてみましょう。

例えば、文化祭の企画について相談してみたらどうでしょうか。
今週からマスク規制が緩んだことだし、こんな質問をしてみましょう。

体育祭の企画も混じっちゃいましたが、参考になりますね。

さて、これをヒントにクラスで話し合いを進めた結果、上の1や4から着想を得て、演劇をすることになったとしましょう。
他のクラスと被らないよう、できればストーリー展開は完全オリジナルにしたいところです。
すると誰かが物語を作る必要があります。

「だれか物語を作れませんか?」

しかし誰も手を挙げません。どうしましょう?

まぁ、それも人工知能に考えてもらったらどうでしょう。

おお!
10秒も経たないうちに、演劇用の物語が作られてしまいました。

こちらからの質問の内容が、物語のメタ情報として混ざってしまったのは予想外。
でも、オチが無難だし、これはこれで良い演劇ができそうですね。

ということで、ChatGPT、すごくないですか?

ちなみに、数学の質問も答えてくれるし、簡単なプログラムなら作ってくれますよ。

ネット検索の上位互換なんてもんじゃありません。
まったく新しいコンピューターの使い方が登場してしまった、というのがお分かりいただけるでしょう。

みなさんなら、どんな使い方をしますか?

なぜ勉強するのか?

このような便利な人工知能が、これからどんどん出てきます。
しかも多くは無料で使えます。
すでに検索やLINEなど、いくつかのアプリの裏で人工知能が動いています。

きっと、みなさんが大人になる頃には、人工知能を抜きにして生活する方が難しいでしょう。

さて、人工知能が何でも答えてくれるなら、もう私たちは勉強しなくても良いのでしょうか?

作文の宿題は人工知能に作らせればよいのでしょうか?
そもそも宿題を出すことに意味があるのでしょうか?

みなさん、ここは真剣に考えてみるところだと思います。
ぜひ考えてみてください。

皆さんが学ぶ意味とは何でしょうか?

わざわざ努力して能力を身に着けるのは、何のためでしょうか?

高校や大学に進学してから、そこで何をどう学びますか?

こういうことを考えざるを得ない時代になってしまいました。

人工知能に負けない能力?

昔からコンピューターは大量の「データ」を処理するのが得意でした。
しかし一方で、「情報」は処理できないだろうと思われてきました。

数字の1つ1つが「データ」だとすれば、それらの意味もセットにした文脈が「情報」と言えるでしょう。
コンピューターは基本的に計算器ですから、数値を処理できても、それらの意味は理解できません。

つまり、コンピューターが処理できるのは「データ」までで、それを「情報」として処理するのは人間にしかできないだろう、ということです。
だから、

人間は情報の扱い方を鍛えればコンピューターに負けないはずだ!

ほんの10年くらい前までは、そんな風に言われてきました。

ところがここ数年で、どうやら「情報」も処理できるようになってしまったようです。

正確に言えば、今でも相変わらずコンピューターが何かの意味を理解することはないのでしょう。
けれども、あたかも理解して答えたかのような結果を生み出せるようになってしまいました。

少なくともコンピューターが意味の通る文章をすばやく作り出せる事実を、ChatGPTによって誰もが体験できます。
しかもその作文力は、その辺の大学1年生よりも優れたレベルと言えます。

だから人間がコンピューターよりも優秀だと言えることが、それだけ失われてしまったと言えます。

人工知能に職を奪われる・・・

という危機感をあおる人たちが増えて来ましたが、そう考えるのも自然でしょう。
人工知能が「情報を処理できない」という壁を突破してきました。
コンピューターができるのであれば、人間にとって、

知識の詰め込み教育なんて意味がない!

という流れになってきました。

教科書の裏側

実は、皆さんが学校で学んできた教科書にも「人工知能に負けない」という方針が反映されています。
学校の先生は、それらを意識して皆さんに授業を提供しています。

例えば、

  • 人工知能は想像力がないから、人間は想像力を鍛えるべきだ。
  • 人工知能は自発的に行動できないから、人間は主体性を強化すべきだ。
  • 人工知能は図や表などの理解が苦手だから、人間は資料を読み解く能力を鍛えるべきだ。

といったような教育方針です。
これは分かりやすいし、納得しやすいでしょう。

皆さんが経験した高校受験や大学受験の出題傾向が、どんどん変わっているのはそのためです。

  • 問題文の文章が長くなってきた
  • 問題文の中でやたらと図表が増えてきた

という出題傾向の変化は、

「人工知能に負けない」

という方針が色濃く反映されているからです。

長文や図表の中から必要な情報を持ってきて編集し、回答としてまとめる・・・
そのような情報処理はコンピューターが苦手であるからこそ、人間の能力として伸ばすべきだ。
そして入試としてそのような出題をすれば、学校の教育も変わるはずだ。

そういう方針が色濃く出ています。

しかし、ChatGPTの能力が予想以上に高かったのがショックでした。

人工知能が苦手なものなんて、そのうちに無くなってしまうのではないか?

そのようなショックです。

無謀な挑戦

追い打ちをかけるようですが、ChatGPT はほんの1例にすぎません。
文章だけにとどまらず、音楽、映像、動画など、色々な分野で人工知能が瞬時にコンテンツをつくってくれるサービスがどんどん出てきています。

さらに泣きっ面にハチですが、3月にChatGPTがバージョンアップしました。
文章だけでなく、画像も扱えるようになりました。
最初のリリースからたったの3か月、日本でニュースになってから、たったの2か月で、もう次のリリースです。
進化のスピードに人間が(報道が)ついていけません。

一方、教科書の改訂は4年ごとです。
教育方針を大きく変えるような教育改革は10年くらいの歳月を費やしています。

そして残念ながら、その10年前に国が想定した「人工知能に負けない」という教育方針は、いきなり音を立てて崩れつつあります。

どんな教科書を使って能力を鍛えたところで、いつかは必ず人工知能に追い超されるからです。
そういう事実を突きつけられてしまったのです。

ここから次のようなことを学ぶ必要があります。

次の教育改革や教科書の改訂を待っても無意味。
誰かが方針を決めてくれるのを待っているのも無意味。
私たちは自らの頭で考えて、刻一刻と変化に対応しなければならない。

断っておきますが、この話は、あくまでも「プロダクトやコンテンツを生み出す能力」つまり「既存の産業において生産性を高める能力」の話です。
人工知能に職を奪われないために、どんな能力を身に着けるべきか、コンピューターが苦手なことを身に着けるべきだ、という文脈での話です。

もちろん、人工知能が感情や感性を獲得することに関しては、あいかわらず不可能だろうと、多くの人が考えています。
塾長もそう思います。
人間の成長を促し、暖かく見守るという学校教育が無くなることは今後もないでしょう。

話を戻しますが、

「プロダクトを生み出す能力」という意味では、もはや人間が人工知能に1つも勝てなくなる日が来るのは時間の問題と言えます。

そういう意味で「人工知能に負けない」という目的で勉強しても、それは理由にはならないでしょう。

人工知能に挑戦するために勉強するのはやめた方が良いと思います。

シンギュラリティ

このまま人工知能が賢くなっていって、ある日、とうとう人間の脳と同等の能力を手に入れてしまう日が来たとしましょう。

そのような日のことを「シンギュラリティ」と呼ぶそうです。
「技術的臨界点」とも呼ぶそうです。

要するに、シンギュラリティが人工知能の本当の誕生日というわけです。

ちなみに、人工知能が「感性」をも手に入れてしまうのは、さすがに無理だろうと思います。
というわけで、最初から感性を抜きにしてシンギュラリティの話をしています。

はた織り機の登場で、はた織り職人が仕事を失いました。
エクセルの登場で、暗算名人やそろばん名人を雇う必要がなくなりました。
こうして、職場から職人や事務員の仕事を、人工知能が次々に奪っていきました。
そしてある日、ついに人間は何1つコンピューターに勝てなくなりました。

あくまでもこのような文脈で「シンギュラリティ」が来るのは何年後でしょうか?

1年ほど前までは、2045年ころに訪れるだろうと予想されていました。

ところがここ半年の間に、その予想が更新されてしまったわけです。

今ではシンギュラリティの到来は2025年頃だろうと予想されています。

つまり、たったのあと数年です。
一気に20年も早まってしまいました。

競争以外で目的を見つけよう

ということで、何が言いたいかと言えば、

人工知能と競争しても、そんなの不毛なので止めましょう!

ということです。

コンピューターが便利になることは良いことです。
コンピューターに負けないとか、人工知能に負けないとか、そういう視野の狭いことを言っていても仕方がありません。

世の中をもっと便利にするために
世の中もっと良くするために

そういう前向きな目的を考えて、
そのために人工知能をどうやって活用するかを考えるべきでしょう。

やれ有休が欲しいだの、やれ残業が多いだの言っておきながら、
人工知能が仕事を代わりにやってくれるのを嘆くのはおかしなことです。

ちょっと冷静になった方が良いかなぁと塾長は思います。

世の中、いろいろなものが加速的に変化していますが、人工知能の話は、あくまでも1例にすぎません。
その1例に過ぎないものに、勝負を挑んで消耗してしまうのは時間の無駄です。

コンピューターは使うもの

人工知能も含めて、コンピューターは道具です。

正しい使い方を学ぶ。

それでよいのではないでしょうか。
大切なのは、コンピューターに追われたり、コンピューターに使われたりしないようにすることです。

これはお金に似ています。

お金の正しい使い方を学ぶことが大切です。
お金に追われたり、お金に使われたりしないことが大切です。

勉強も競争以外を目的にしましょう

人工知能との競争を止めるついでに、勉強で人と競争することも、止めてみたらよいと思います。

自分の点数を、友達と比較したり、親や兄弟と比較したりして、
優越感を覚えたり、劣等感を覚えたりすることがあります。

そういう気持ちの浮き沈みは、はっきり言ってしまうと、時間の無駄です。

気持ちが浮き沈みして落ち着いて勉強できなくなるくらいなら、
嫌な気持になったり、優越感で人の悪口を言うような性格になってしまうくらいなら、
最初から他人と比較しなければよいです。

そもそも偏差値は、他人との比較を抽象化するための数字です。
周りの人間と比較しなくても済むように、偏差値だけ見れば自分の実力の程度が客観的に理解できる、それでよいのです。

それを、わざわざ再びランキングに使ったり、他人と比較してしまったりしたら、話が循環するだけで前に進みません。
それで気持ちが浮き沈みするなんて、本当に意味がなくて、不毛な行為ですね。

しかも少子化で、間もなく高校も大学も、受験競争というものが無くなりますよ。

今年の愛知県の現状として、公立高校で4割、私立高校で6~7割が推薦で入学するようになっています。
おそらく今後も増えるでしょう。

もっといえば、公立高校の定員割れが止まりません。
愛知県の公立高校の定員割れは合計2000人以上で、もう毎年恒例です。

つまり、選ばなければ、もう名前を書くだけで合格します。
大学も同じ状況です。

さらに、勉強が苦手だとしても、コンピューターや人工知能を使えれば、何の問題もありません。
自分の弱点を克服できる手段や方法もまた、たくさんあるのです。

競争とは、数字を計算するルールを作り、その数字で優劣を決めるということです。
そして、数字を計算するルールを決めるときに、数字にならない多くのことを切り捨てます。

要するに、ルールを決められる程度に単純なものほど競争になる、ということです。
そして、そういった数字になりやすい競争ほど、だいたい人工知能に負ける運命にあるのです。

人間同士で競っていても、そんなのは視野が狭いというもの。
もっと大きな変化に飲み込まれる運命にあるのだということを、ちゃんと知っておくことが大切です。

逆に、受験で高揚しても後悔しても、それはごくごく狭い範囲での勝敗にすぎません。
すこし視野を広げれば、勝者もまた、人工知能に負ける運命にあります。

1回や2回の受験で幸先が明るくなるほど、世の中は甘くはないですし、また絶望なんてことも無いですよ。

幸せになったもん勝ち

このように、これから世の中がどんどん変化します。
それは個人の努力で止めることはできません。

ですから、変化を受け入れて、変化にうまく対応していくことが大切です。
その刻、一刻の対応の方が、実は受験よりもはるかに大切です。

競争の時代が終わり、人間が理解できない速さで環境が変化する世界になろうとしています。
競争するルールを決めても、もう次の瞬間には、そのルールが通用しなくなっている、そういう世界になります。

そんな世界の中で生きていくとき、いったい、何を目的にするのでしょうか?

他人と比較するのが無意味なのであれば、結局のところ、

自分にとっての幸せとは何か?

に行きつくのでしょう。
競争をした後で何とかするのではなく、競争の先にある目的を、最初から取りに行った方が早いです。

それは人それぞれに違います。

都会で精神を擦り減らせながら働いている人が、田舎の暮らしに憧れれたり、キャンプ場で不便な生活を楽しむことがあるように、
他人から見て、そんな生活は嫌だと思うような状態でも、また別の人から見たら、羨むような生活だと思われるのです。

親の世代が都会に移り住んできた時代には、田舎暮らしなんて嫌だと言って、みな都会に出て来たのでした。

何を良いと思うのかを判断する基準も価値観も、人それぞれに違います。

ちょっと昔までは、

「合格してから好きなことをやれ。それまでは我慢して勉強だけをやれ。」
「出世してから会社を変えろ。それまでは我慢して言うことを聞け。」
「定年退職後に好きなことをやるから、それまでは我慢して社畜で頑張れ。」

という人が多かったのですが、もうそんな前提はいっさい通用しません。

競争の結果を待つ必要なんてありません。
最初から幸せになるための目的を直接取りに行ってください。

母校を愛しなさい!

めでたく第一志望に合格した人
惜しくも第二志望へ進学した人
志望校を決める過程で、周りから妥協だの、背伸びだの言われた人
ものすごく勉強を頑張って満足した人
あまり努力しなくて、ちょっと後悔している人

人それぞれ、受験には色々な思いや事情や物語があっただろうと思います。

とにかく、そういう色々な過程を乗り越えて、みなさんは4月から進学します。
つまり、進学していく学校には、それだけ皆さんにご縁があったということです。

あとは、入学してから、みなさんが何をするかです。

どこへ進学したかではなく、進学先で何を成したのか。
第何志望に進学したかではなく、これからの生活をどれだけ楽しめるか。

みなさんの新生活の価値は、それで決まります。

良い成績を収めるかもしれませんし、そうでないかもしれません。
しかし、学校の成績は人生において、それほど価値はありません。
仕事をするようになってから学校の成績が問題になる確率は0%です。

ルールの範囲で学生の役割を果たすことは大切ですが、
それさえ守れば、あとは楽しんだもん勝ちだと思います。

人生と同じで、学校生活も、幸せを感じたもん勝ちです。

3年、4年も経てば、進学先の高校や大学を、また卒業することになります。
その時、自分の母校を誇れるかどうかは、みなさんが何をしたかで決まるのです。

だから、これから進学する学校のことを大好きになってください。
すてきな学生生活を、ぜひエンジョイして欲しいと思います。

卒業おめでとう。
みなさんの未来が幸せであることを切に願っております。

サムネイルの画像もAIが作成

今日のブログのサムネイル画像は、人工知能サービスの Stable Diffusion 2 で作成しました。
作成に使ったキーワードは下の7語で、作成時間は20秒ほどでした。

graduation high school happiness hope Japan anime

このブログだけのテーマソングも作ろうとしたのですが、私の知っていた作曲AIが有料化されてしまいました。
また無料の作曲AIが登場したら、作ってみようと思います。

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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「三角関数は本当に必要なのか?」問題とは!?

塾長です。

いやー、めっちゃ盛り上がってますね。

三角関数不要論の出どころは?

国会の中に「財政金融委員会」というのがあります。衆議院の常任委員会です。
予算委員会と同じように税制やお金の使い方について議論する場ですから、議論のネタは何でもアリです。

その会議で5月17日、藤巻健太議員(日本維新の会)が発言した内容が発端です。
中でも、ご本人のツイートがきっかけで盛り上がっているようです。

藤巻健太議員のツイート

三角関数は本当に必要なのか?
そんなことより、金融経済を教えるべきではないのか?

ソースはご本人のツイッターです。

三角関数よりも金融経済を学ぶべきではないか
藤巻健太議員のツイート(@Kenta_Fujimaki)

藤巻議員は大学受験で数学を使い、大学へ進学してからは経済を学ばれたとのこと。
それでも、大学受験を最後に三角関数は1回も使わなかったそうです。
そういうご経験から、

学校では三角関数を教えるよりも金融教育をすべき

との主張に至ったそうです。

世間の反応

リプライツイートやネットニュース、YouTubeなどで様々な反応があったようです。
賛否両論から感想文まで・・・

その中から主なものを紹介します。

ユーチューバーの反応例

人気ユーチューバー「はなおでんがん」さんの反応

理系を敵に回した衆議院議員へ。

さすが、積分サークルは言うことが違いますね!

放送局の反応例

YouTube上の報道番組「アベプラ」の反応

【三角関数】日常生活で使わない=学ぶ価値なし?人間の根源的な欲求を満たす?数学必修の意味

すぐ動画ネタにされています。
みなさん、仕事が速いですね。

何度も盛り上がる不要論

昔からこの手の話は少なからずありましたが「負け犬の愚痴だよね」と一蹴されてきました。
根強い「学歴信仰」のせいでしょう。

ところが最近は様子が変わってきました。
変化のきっかけはコロナ渦と働き方改革。そう考えて良いでしょう。

学校でもオンラインでも、どちらでも学べることが分かりました。
部活動の代わりに学外の民間クラブも活用できるようになりました。

同時に、コンピューターの活用が当たり前になりました。
YouTubeやアプリなどを使って、効率よく勉強できるようになりました。

「わざわざ学校に行く必要はないのでは?」
「自分の好きなものを好きな順番で学べばよいのでは?」

かつての愚痴は決して空想などではなくなり、三者三様に理想を語るようになりました。
かくして「教育の合理化」を議論する風潮が高まっているのだろうと思います。

何より、日本は30年間ずっと経済成長が止まっています。
この事実もまた、既存の仕組みをオワコン化したり老害化したりする理由なのでしょう。

探しやすいところで例を挙げると、こんな感じです。

教育経済学

学校についての例

教科ごとの例

受験についての例

このように、勃発している議論を上げればきりがありません。
三者三様の立場で、意見も十人十色。

もちろん、それぞれに正しいのだろうと思います。

ここは塾長のブログなので、最後に私の意見を2つほど書きたいと思います。

教育問題の本質から目を逸らしてはいけない

1つ目に言いたいことは、問題の本質を見失ってはいけない、ということです。

この種の議論は、きっと半分は炎上目的なのでしょう。
アクセス数を稼ぐために、話題の切り取り方が極端で、切り口がキレッキレになる傾向です。
少し用心しましょう。

さらに、次のような観点で、少し冷静になる必要があります。

時代遅れの二元論

AがダメならBだ!

このような議論のやり方を二元論と呼びますよね。
答えが1つに決まるような問題を考えるには便利ですが、SDGsの時代には役に立ちません。
10人いたら10通りの答えがあり、しかも、それらをできるだけ同時に満たさなければいけない・・・今はそういう時代です。

リツイートを見れば、いろいろな意見が出ています。
どれが正しいとは言い切れませんし、間違っているとも言い切れません。
それぞれに正しいのでしょう。

必ずイタチごっこの議論になる

ここで、もしも教科書から三角関数を外して、代わりに金融教育を入れたらどうなるでしょうか?

私は、また同じ問題が必ず起きると想像しています。

つまり、誰かがまた、

金融なんて学ぶ必要がありますか?
そんなことより、〇〇を学ぶべきです。

と言い出すことでしょう。

なぜなら、金融を学んでも、ほとんどの人にとって役に立たないからです。
知らなくても困らないからです。

確かに、金融経済の活用は、これから更に身近になるし重要になると思います。
個人で関わる機会がどんどん増えると思います。
もちろん、これには賛成です。

しかし「大多数の人」にとって見れば、やっぱり金融の知識は不要です。

なぜなら、分かりやすくて優しいサービスが登場するからです。
難しいことを知らなくても、便利に使えるアプリや、親切な代行サービスが登場するからです。
知らなくても金融サービスを受けられるのです。

三角関数の恩恵を多くの人が受けているにも関わらず、それを知らなくても生活できます。

それと全く同じ話になるからです。

ですから、何かにつけ「必要か?、不要か?」などと議論するのは、そろそろ体力の消耗でしかないなと思っています。

問題の本質は教育の不自由!

100人いたら100通りの解があり、できるだけ100通りの全てを満たすべき。

今はそういう時代です。
教育も例外ではありません。

5教科だけで生徒を評価しないこと。
みんなでオール5を目指すのは、多くの生徒にとって時間の浪費です。
また5教科だろうと9教科だろうと、それだけでは評価の視野が狭すぎます。

例えば、5段階評価(5点満点)で12とか100とかをゲットしても良い時代でしょう。
こういう柔軟な発想が問われているのです。

もちろん、どの分野もそこそこできる、というオールマイティも、それはそれで特別に評価されて良いです。

はたまた、教科の数を100教科とか5000教科とかに増やしてしまい、高い次元で評価するのもアリでしょう。

このように、教育のメタ情報科を過去から未来にわたって「いつでも再定義できる」というシステムの中で、
子供たちは何をどのような順番で学んでも良い!
という自由で人間的なシステムが理想であるはずです。

苦手なもので消耗するより、得意なものや好きなものから延ばせばよいです。

このような学びが「できない理由」を1つ1つ取り除いていくこと。
今後はそういう取り組みが必要でしょう。

これまでは不可能でした。

なぜなら、人間の手作業で、紙で、ハンコで、生徒の履修や成績を管理してきたからです。
人間の小さな脳みそと少ない体力では、理想が実現できなかったからです。

今はコンピューターが安くて当たり前ですから、本当は色々とできるようになっているはずです。
逆にコンピューターにできることを、現代でも相変わらず人間にやらせるから、ブラックになるのです。

もっと自由に学べる環境を、どんどん用意できるはず。

理想が分かり切っているのに、それに向けて現状を変えようとしない。
こうした大人側の怠慢や不勉強さの犠牲になるのは、いつも子供たち。

これが問題の本質です。

教育をもっと自由にしましょう。

補足

ちなみに「自由」は「自分勝手」や「無秩序」の意味ではありません。
この種の議論は、ペリーが黒船で日本にやってきた時代に、もう済んでいます。

何の役に立つかを人に聞いたら負け

2つ目に言いたいことは、

「美味しい話は、誰も教えてくれない。」

ということです。

GAFAが世界を牛耳ってしばらく経ちました。
彼らは人工知能や量子コンピューターで世界をリードしています。
さらに政治やエネルギー網にまで手を伸ばし始めています。

ロシア政府にアメリカの1企業の社長がケンカを吹っかけています。

彼らはどうして世界を支配できたのでしょうか?

答えは明白です。

みんなが

「こんな勉強、いったい何の役に立つんだい?」

と言うような知識や技術を、ひたすら集めたからですよ。

日本の企業はどうでしょうか?

大卒生を欲しがりますが、大学で学んだことを仕事に活用して来ませんでした。
学歴の無駄遣いです。

部下が大学で何を専攻し、どんな卒論や修論を書いたか?

日本のサラリーマンで、これを言える上司は全体の何割くらいでしょうか?

おそらく、ほとんどいないでしょう。
政治家だって「ITや経済に弱い」などと言われています。

だけど学歴や偏差値は気にする。
学歴や偏差値の無駄遣いです。

アメリカの企業は違います。少なくとも急成長を果たしてきた企業は。
大学の研究を企業が積極的に使うのです。
中国もです。インドもです。他の成長している国もです。

また、各分野の専門家を数万人規模で集めて、最先端の情報分析を国家を上げてやらせています。
日本にはそういう行政組織すらありません。

日本が勝てるわけがありません。

勉強を役立たせている人は「役に立ってるよ」なんて教えてはくれないのです。

なぜかって?

そんなの教えたら損だからです。
特許を取ったり、秘密にしたり、誰にも真似されない形にしたりするでしょう。

GAFAが成長している間、

「勉強の何が何の役に立つのか?」

なんてことをGAFAから教えてもらいましたっけ?
教えてもらったとして、同じように行動しましたっけ?

アカウントがバンされたり、検索で上位へ持ち上げられたりしますよね。
あれを判断している人工知能。
高校でやったベクトルを100次元とか200次元に拡張して計算処理をしています。

個人レベルでも違います。
世界で最も売れているゲーム「マインクラフト」は1人のプログラマーが作りました。

あれ、三角関数のお化けみたいなアプリです。

みんな大好き「三角関数」です。

基礎的な勉強ほど、新しいものを生み出す力を秘めています。
しかし普通は気が付きません。

だから、

「何の役に立つのですか?」

などと聞いているようでは負けです。
日本は30年間ずっと負け続けています。

リベンジに向けて

GAFAのような強者に支配されたくない・・・このようなアンチテーゼが Web3.0 構想の始まりです。

今や一部の人や企業だけが、中央集権的に情報や富を支配している世界です。

しかしそうではなく、みんなで少しずつ担保し、分かち合おうではないか!

ブロックチェーンという技術が登場して、このような理想が現実的になりつつあります。

とはいえ、まだ混とんとしています。
似たようなものが乱立しては消えていっています。

それでもWeb3.0の大枠は何となく見えてきています。

そういう意味では、リベンジに向けた流れが少し出て来ました。

勉強が何の役に立つのか?

あなたは、まだ聞いちゃいますか?

プログラミング教室で教えていること

先の「三角関数は本当に必要なのか?」問題がネット上でにぎわっていた時、
私はプログラミング教室の新しいテキストを作っていました。

プロコースのテキストです。

「マインクラフトを作れるようになろう!」

という単元です。

マイクラで作ろう、ではないですよ。
マイクラ「を」作ろう、です。

その一部がこれです。

あちゃー、やらかしてしまいました。

マイクラミングのプロコースのテキストの例1

マイクラミングのプロコースのテキストの例2

子供たちに三角関数を使わせてしまって、どうもスミマセン!
よりによって、sin(サイン)もcos(コサイン)も、両方とも使っちゃっています。

小学生も中学生も高校生も参加している授業だから、影響が大きいです。
どうしましょう。

うっかり三角関数の便利さを伝えるテキストを書いてしまいました。
どうしてもプログラミングには三角関数が必要だと思い込んでいます。
パイソン(Python)だから軽い気持ちで使っちゃったのです。

小学5年生でも三角関数を使える生徒がいるものですから、ちょっと調子に乗っていました。

たいへん、申し訳ありませんでした(笑)

教育を自由に!

冗談はこれくらいにして、

もしも教育が自由であれば、好きなものや得意なものをシェアする投稿が増えるでしょう。

この時、それを自慢話だとか、自分への圧力だとか、いちいちマイナスに捉えないことです。
人は人です。

良いものには素直に「良いね!」「スゴイね!」と言えばよいじゃないですか。

自分と人は違います。
それでOKです。

比較する必要はありません。
他人を妬んでも、自分が不幸になるだけです。

たいていの人は自分のことで精いっぱい。
別に私に向けた発信ではないし、ましてや他意など無いでしょう。

客観的な指標や数字を通じて自分の現状を知ることは大切ですが、それを他人との比較として解釈する必要はありません。
他人と自分を比較したら、どんどん心が不自由になります。

比較しないことが、学びや教育を自由にする第一歩だと思います。

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校、菰野高校(三重)

私立高校

愛知高校、中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

受験を終えたらプログラミングや3Dモデリングを学ぼう

コンピューターを使うイメージ

塾長です。

受験生のみなさん、受験勉強お疲れさまでした。

さて、卒業も受験も終え、きっと今は時間を持て余していることでしょう。
教室では早くも高校の予習を始めておりますが、プライベートではいかがでしょう?

新型コロナの蔓延防止や花粉症で外出を控えているのであれば、読書やコンピューターがおすすめですよ。
ネットをやるなら、情報リテラシーを意識しましょう。

そこで今回は、情報リテラシーとプログラミングの関係について、1つの例を書いてみましょう。

情報リテラシーと数学の関係

最近、ちょっと話題になった有名な話があります。
次のニュースを見たとき、あなたならワクチンの効果をどう評価しますか?

問1:効果なし?

ウィルスに新規感染した人の約6割がワクチンを2回接種していたことが判明。

この調査から、ワクチンの効果が無いと判断するのは正しいでしょうか?

ソース:「オミクロン株感染で入院の6割は2回接種済み 国立感染研の分析で判明」Science Portal(2022/02/01)など

もう1つの事例です。こちらは、ここ数日間で話題に上ってきました。

問2:逆も言える?

東大の鳥海教授がツイッターの投稿をクラスター分析したところ、次のことが判明。
ロシアのウクライナ侵攻を正当化する主張「ウクライナ政府はネオナチ政権だ」などを拡散している人たちの88%は、ワクチン接種に反対する投稿も拡散していた。

それでは逆に、ワクチン接種に反対する人の多くは、ロシアの主張を拡散している人だと言えるでしょうか?

ソース:「ツイッター上でウクライナ政府をネオナチ政権だと拡散しているのは誰か」YHAHOO!ニュース(2022/3/7)

このようなニュースは毎日のようにネット上に流れていますが、よく考えないと勘違いを起こしてしまいます。
もしかしたら印象操作に載せられてしまうリスクさえあります。

それでは答え合わせです。

答え

問1

ワクチンの効果はあったと言える。

この種のニュースの秘密は、ワクチンを「接種した人」と「接種していない人」の人数比にあります。
ワクチンの2回接種まで完了した人の割合は、日本の総人口の79%を上回っています。
対象者約1億2千700万人のうち、約1億人が2回接種済みで、残り2千700万人がそれ未満の接種です。
ソース:「チャートで見る日本の接種状況 コロナワクチン」日本経済新聞や首相官邸の発表など)。

例えば問1のニュースの例では、オミクロン株の新規感染者122人が対象でした(昨年の感染者はまだ少なかったです)。
うち77人が2回接種済みで、40人が未接種、他は3回接種や1回接種だったそうです。
これを母数も合わせてみれば、

接種済みの感染率 77÷1億=0.000077%
未接種での感染率 40÷2700万=0.0001481%

両者を割れば、未接種の人の方が1.9倍も感染していることになりました。
あくまでも当時での数字でしかありませんが、少なくとも当時はワクチン接種で感染リスクが半減していたと言えます。

問2

逆は言えない。ワクチン接種に反対していることとウクライナ戦争の話はもともと関係ない。

何より上のソース記事を最後までよく読めば、ちゃんと「ワクチン接種に反対する人のわずか4%」と書かれています。
これについては後で計算してみますが、何はともあれ、よく読むことが大切ですね。
もしも書かれていない場合は、別の情報ソースなども合わせて、ちゃんと母集団の数や相対度数などを確かめる必要があります。

ちなみに、この種の問題は小学6年生の3学期「なかまに分けて」で習います。
あるいは、高校1年生の数1「集合と論理」でも習います。

いわゆる「りんごが好きな人」「みかんが好きな人」「両方とも好きな人」の問題です。

「りんごが好きな人」は40人で、「みかんが好きな人」は80人でした。
このとき「りんごが好きな人」の約88%はみかんも好きでした。
さて「みかんが好きな人」はりんごも好きだと言えるでしょうか?

40人の88%=35人ですから「両方とも好きな人」が35人です。
つまり「みかんが好きな人」の80人のうち35人がリンゴも好きということになり、半数未満でした。
よって、「みかんが好きな人」はりんごも好きだとは言えません。

このような話しと同じですね。
そもそも、この分析は

「特定の主張が特定の集団によって、繰り返し意図的に拡散されているのではないかないか?」

という疑いをデータ分析の観点から明らかにしようという試みでした。

このソース記事の中では、

Dクラスタは「ウクライナ政府はネオナチである」というロシアの主張を拡散しているツイート群で,228ツイートが10,907アカウントによって30,342回拡散していました.(中略)クラスタDだけ2.8と大きいようです

という分析もされています。
つまり、特定の集団が「ウクライナ政府はネオナチである」という同様のツイートを1人当たり平均2.8回も繰り返し拡散していたことになります。
これは「意図的な拡散」であったと言えるでしょう。
とても興味深いですね。

ですが、こんな素敵な調査でも、その読み方や解釈を間違えてしまったら、自分も意図せず陰謀論を担いでいる側になってしまいます。

話がそれましたが、今回は「逆は成り立たない」が正解でした。

ワクチンを接種しない自由も認められています。
ワクチンを接種するか否かという選択の話と、陰謀論でワクチンを反対している人の話は、別の話です。
両者は分けてとらえるべきでしょう。

このように情報は気を付けて読む必要がありますね。

ところで、算数や数学に置き換えることができるということは、プログラミングでも話ができます。

数学ならばプログラミングにできる

数学の式で関係を表す

そこで問2の話題について、数学の集合で表してみましょう。

$N=${ロシアの主張を拡散する人の集合}(ロシアによるウクライナ侵攻を正当化する人)
$V=${ワクチン接種に反対する人の集合}

すると

$N \cap V=${ロシアの主張を拡散し、かつ、ワクチン接種に反対する人の集合}

$ V – (N \cap V) =${ワクチン接種に反対する人の中で、ロシアの主張を拡散する人の集合}

などと表せますから、$V$ と $N \cap V $ を比較すれば良いということになります。

ここから数学の慣例で、集合の要素の数を$n(集合)$と表すことにします。
あくまでも今回は思考の練習ですから、値は適当にデフォルメします。

いま、適当に $n(N)=10$とします。
本当の数は10,907アカウントですが、面倒なので全体的に $ \frac{1}{1000} $ 程度に規模を縮小しました。

すると $n( N \cap V )$ はその88%ですから、$n( N \cap V )=10 \times 0.88 \risingdotseq 9$ と設定すればよいでしょう。

さらに、その9人は $V$の4%ですから、$n(V) = n(N \cap V) \div 0.04 = 225$ と設定します。

これで練習用の数字がそろいました。

プログラミングで表現する

それでは、上記の関係をプログラミングで実験してみましょう。

なおプログラミング言語は Python(パイソン)を使います。
Python は無料で使えるプログラミング言語です。人気ランキングで上位にいることでも有名です。
使ってみたい方は、Pythonの公式ホームページからダウンロードしてインストールしてみてください。

さて、Python は集合の計算もプログラミングできます。

Python では $n(U)$ を $len(U)$ とし、$N \cap V$ を $N \& V$ と書きます。

それでは集合Nや集合Vを具体的に定義していきましょう。
本当なら集合の要素はツイッターのアカウント名なのですが、プログラミングの都合で、今回は簡易的に整数の番号を使うことにします。

V = set( [ i for i in range(255) ] )
len(V)
-> 225 (ワクチン反対)

N = set( [ i for i in range(216,226) ] )
len(N)
-> 10 (ロシアの主張を拡散)

len( V – (N & V) )
-> 216 (ワクチン反対だが、ロシアの主張を拡散していない)

len( N & V )
-> 9 (ワクチン反対、かつ、ロシアの主張を拡散)

len( N – (N & V) )
-> 1 (ワクチンに反対していない、かつ、ロシアの主張を拡散)

それでは、それぞれの相対的な大小関係を視覚的に確認してみましょう。
それぞれの集合に含まれる要素を並べて比較します。

V – (V & N) ・・・(ワクチン反対だが、ロシアの主張を拡散していない)
-> {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215}

V & N ・・・(ワクチン反対、かつ、ロシアの主張を拡散)
-> {224, 216, 217, 218, 219, 220, 221, 222, 223}

N – (V & N) ・・・(ワクチンに反対していない、かつ、ロシアの主張を拡散)
-> {225}

はい、ワクチン反対派の多くはイデオロギーや政治的な思想などとは関係ないことが明らかですね。

算数ではVの帯グラフとNの帯グラフが重なったような図を描いて、この種の問題を解きます。
数1ではベン図を使います。
そしてPythonのプログラムでは上のようになります。

これらのどれを使って表現するにしても、必ず2つのグループの大きさ(人数)や、その重なり領域の大きさ、といった具体的な情報が必要です。
それらの1つでも分からなければ、情報を正確に網羅できないことが分かるでしょう。

このように数学やプログラミングに慣れていれば、情報の欠落に気が付きやすく、それだけダマされにくいと言えます。

補足:pythonの文法について

上のプログラムでは Python の「リスト内包表記」という文法を使って記述している部分があります。
例えば以下の行です。

V = set( [ i for i in range(255) ] )

特に、

[ i for i in range(255) ]

の部分がリスト内包表記です。
配列を表すカッコ “[ ]” の中に、繰り返し構文を1行のスタイル書いて、配列の要素を定義しています。
そして、この意味は、

「0から始まる255個の整数を並べて配列をつくりなさい」

となります。つまり1行全体としての意味は、

「0から始まる255個の整数を並べて配列をつくり、それを配列型から集合型へ変換してから、変数Vに入れなさい」

となります。
その結果として変数Vには整数0~254が並んだ集合{0,1,2,3,…253,254 }が入っていることになります。

リスト内包表記を使えば、配列の定義を簡潔に書くことができます。
ただし全てのプログラミング言語で使えるわけではありませんので、要注意です。

Python、Haskell、Scheme、Common Lisp、F#などでは使えます。
しかし古くからあるメジャーな言語、Java、JavaScript、C、C#、Objective C、BASIC、VB や、人気の Ruby や PHP などでは使えません。

論理国語の限界

今年の4月から高校も教科書改訂です。
この教科書改訂をもって10年の教育改革「高大接続教育改革」が一通り出そろうことになります。

なかでも国語は論理性が重視され、説明文や論説文の比重が非常に大きくなった一方、小説や物語文は縮小しました。一部では「文化軽視」と批判もされています。

国語の教育を通じて「論理的な思考力」を強化しようという改革の趣旨が色濃く反映されています。

一見すると正しいように思いますが、数式やプログラミング言語に比べると、やや首をかしげたくなる部分があります。

まず、実用性という意味で疑問です。
難しい文章は誰からも読まれないし、読みたくもない、というのが社会の実情です。

論理的に難解な文章を読み書きできる能力を身に着けました。
でも、その人のコミュニケーションは言葉が難しくて、誰も耳を傾けません。

それって、社会的に価値のある能力を身に着けたと言えるのでしょうか?
大いに疑問です。

次に言語の機能という意味で疑問です。
そもそも日本語のような自然言語は、正確な論理の記述には向いていません。
それを無理やり論理的にやろうとすれば、色々なローカルルールが発生し、もはや国語ではなくなるでしょう。

例えば、第1段落の主張が文章全体の結論に含まれれないような文章があったとします。
このとき、第1段落の主張を「本文に即している」と見なすのか否か、という問題があります。
この判断について世間一般では特にルールは無いでしょう。
ある人は見なさないと言うし、また別の人は見なすと言うでしょう。

ところがテストでは「即していると見なす」を正答とするものが多いです。
これは選択問題で難解な出題をしようとするあまり「消去法でしか解けない問題」を作りがちになるからです。

つまり「否定要素が無ければ正解として残す」という「解法のテクニック」が正解の理由です。
もちろん、こうした判断の基準は受験国語だけに通用するローカルルールです。

これは論理であるかのように見せかけているだけで、国語力や論理力と関係ないでしょう。
特定のゲームにだけ通用する単なるボス攻略です。

世間でこんな主張をしたら、屁理屈と言われます。
時に屁理屈は社会的な混乱を招きますので、ローカルルールはむしろ弊害とさえ言えます。

このように実際の入試問題は、世間の常識から離れたローカルルールに支えられています。

ところで、論理的な思考の記述には、日本語よりももっと適した方法があります。

数式や論理記号、プログラミング言語などです。
こうした、より形式的な言語(フォーマルメソッド)を使うべきでしょう。

私の感覚では、高校受験の問題で、すでに論理国語の難易度は上限に達しています。
それ以上に難解な論理構造を記述したいのであれば、自然言語ではなく、もっと形式的な言語を使うべきです。

論理国語のやりすぎには要注意だと思います。
論理国語で学生を消耗させている間に、また日本が衰退してしまいます。

芸術も大切です

コンピューターを使った環境として、最近はVRやメタバースが注目されています。
もちろん、マインクラフトも。
これらはみんな

「3Dのバーチャル空間で時を過ごす」

という特徴があります。

ファイナルファンタジーやフォートナイト。
こうした人気のゲームも、みんなバーチャル空間の中で遊びますよね。

これからは多くの人が3D空間で過ごすのが当たり前になります。
すると、その中で表現する絵やマークなども3Dにする必要があります。

コンピューターで絵を描くことをCGと呼びますが、これからは3DのCGを普通に描ける必要が、きっと出てくるでしょう。

それでは、コンピューターで3Dの絵を描く方法。
皆さんはご存じですか?

きっと、ほとんどの人が想像もできないと思います。

残念ながら、まだ小学校の図画工作や中学校の美術では習わないからです。
指導要領には無いため、教えられる先生が学校にはほとんどいません。

しかし時代の方が先に進みます。
自分で少しずつ調べて、簡単なものを描けるようにしておくと良いでしょう。

そして、3DのCGを描くためのフリーソフトが存在します。

Blender

おすすめは Blender というソフトです。

公式ホームページ(https://www.blender.org/)からダウンロードすることができます。

無料ですが、高機能でプロも使っています。
このソフトでアニメ映画も作られています。

WindowsでもMacでもLinuxでも動きます。
しかも、Pythonで自動化もできます。

無料で使おうと思ったら、ほぼこれ一択でしょう。

もしも新学期が始まるまで、すこし暇を持て余しているなら、挑戦してみてはいかがでしょうか。

充実した新生活を!

何はともあれ、受験お疲れさまでした。

羽を伸ばして体を休め、新学期に向けて今は十分に養生してくださいませ。

新年度はきっとステキな生活になるでしょう。
そうなるように祈っております。

そうそう、言い忘れていました。

卒業おめでとう!

いつでも教室へ遊びにおいで。

 


進学実績

卒塾生(進路が確定するまで在籍していた生徒)が入学した学校の一覧です。
ちなみに合格実績だけであれば更に多岐・多数にわたります。生徒が入学しなかった学校名は公開しておりません。

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

中央大学、南山大学、名城大学、中京大学、中部大学、愛知淑徳大学、椙山女学園大学、愛知大学、愛知学院大学、愛知東邦大学、同朋大学、帝京大学、藤田保健衛生大学、日本福祉大学

公立高校

菊里高校、名東高校、昭和高校、松陰高校、天白高校、名古屋西高校、熱田高校、緑高校、日進西高校、豊明高校、東郷高校、山田高校、鳴海高校、三好高校、惟信高校、日進高校、守山高校、愛知総合工科高校、愛知商業高校、名古屋商業高校、若宮商業高校、名古屋市工芸高校、桜台高校、名南工業高校

私立高校

中京大中京高校、愛工大名電高校、星城高校、東邦高校、桜花学園高校、東海学園高校、名経高蔵高校、栄徳高校、名古屋女子高校、中部第一高校、名古屋大谷高校、至学館高校、聖カピタニオ高校、享栄高校、菊華高校、黎明高校、愛知みずほ高校、豊田大谷高校、杜若高校、大同高校、愛産大工業高校、愛知工業高校、名古屋工業高校、黎明高校、岡崎城西高校、大垣日大高校

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

※ 成績優秀者・・・成績が学年トップクラスで、なおかつ卒業生代表などに選ばれた生徒

 


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