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プログラミング

優秀な生徒たちが専門職大学や専門学校へ進学

専門職大学と専門学校

塾長です。

今回は大学進学について考えたいと思います。

何のために大学へ行くのか?

まず大学に行く目的から押さえておきましょう。
実は明確です。

みなさんの人生がより良くなるため。

これしかありません。
これを決して間違わないでください。

もちろん大学は高校とは違って、

  • 社会に良い影響を与える人材になる
  • 社会の発展に寄与する人材になる

という社会的な「大儀」を積極的に背負って教育や研究をする場所です。

つまり個人スキルの向上だけが目的ではダメだということですね。
何かしらの社会的な使命を背負って学び、研究する部分が大学には必ずあるわけです。

ただ、そうとは言え「何が良い社会なのか?」は人それぞれに感じ方が違います。
日本は思想も言論も自由ですから「理想の社会」の姿が人それぞれに違っていても良いわけです。
ですから、社会的な使命というのは、

自分にとって良い社会を実現する

という個人の解釈も含めた意味だと考えれば、結局のところは

みなさんの人生がより良くなるため

に進学すると言い切れます。

もっと言ってしまえば、親でもなく、先生でもなく、もちろん塾長でもなく、
お子様自身、キミ自身が
幸せになるために進学するのです。

これを進学を判断するときの原理原則として忘れないでください。
そうすれば、もしも進路に迷ったときに良い道しるべになるでしょう。

よくある間違えが、

偏差値ランキングでマウントを取る

ために進学することです。
さすがに今どき、そういう人はもういないですかね?

「社会的な価値」がないことを自慢しても、例えば自分の将来の給料は1円も増えません。
つまらない目的で進学してしまわないように、よく注意してください。

進路の選択範囲

さて、その上で高校を卒業した後の進路選択を考えます。
例えば、

  • 通常の大学へ進学する
  • 専門職大学へ進学する
  • 専門学校へ進学する
  • 短大へ進学する
  • 民間へ就職する
  • 公務員試験を受ける
  • 起業する
  • 自衛隊へ入隊する
  • 浪人する
  • ・・・

などなど、何十通りもありそうですが、そんな中でも今回は特に

  • 専門職大学へ進学する
  • 専門学校へ進学する

について書こうと思います。

なぜなら・・・

伝統的な大学以外を積極的に選択する生徒たち

近年、私が優秀だと思っていた生徒たちが、通常の大学へは行かずに、専門職大学や専門学校へ進学するケースが増えているからです。

一部の高校生にとって、伝統的な大学よりも専門職大学や専門学校の方が魅力的に見えるようです。

成績が良いから、偏差値が高いからと言って、必ずしも偏差値ランクの高い大学へ行きたいわけじゃありません。
考えてみれば、これは当たり前のことです。

そもそも大学は職業訓練校ではなく、研究教育機関です。

あたりまえに端的に考えれば、研究者になりたくないのに大学へ進学してもしょうがないです。

逆に例えば就職予備校として進学してしまうと、入学後に不幸になることも多いでしょう。

「こんな授業が何の役に立つんだ!」なんて文句を言うような大学生は、その一例です。
逆に「何で大学に来ちゃったの?」って言われます。

進学の目的が明確にできる専門職大学の誕生は、きっと時間の問題だったのでしょう。

価値観の修正

今でも一般的には「偏差値の高い大学へ進学した方が就職に有利」というふうに考えられています。
特に私たち学習塾のような「偏差値を進路の参考にする立場」でも、その様な説明を支持する人が多いでしょう。

ですから、しばしば上記の「当たり前の思考」がブロックされがちです。

同時に私たちは生徒たちの決断を全面的に支持して肯定する立場でもあります。
ですから伝統的な大学を選ばない生徒たちが増えているとすれば、私たち進路指導する側も、生徒たちの変化に積極的に対応していく必要があります。

少なくとも、世の中の変化を見極める時は、

  • 世の中で起きていることを正しいことだと受け止める
  • 自身の価値観が間違っているかもしれないと仮説を立てる

ことから始めるものです。

専門職大学とは?

はい、「専門職大学」でググりましょう。
ウィキペディアがヒットしました。

2017年5月24日の学校教育法の改正によって設けられた日本の職業大学である。修業年限は4年で、卒業すれば学士(専門職)の学位を得られる。

出典: ウィキペディア「専門職大学」

ちなみに通常の大学の中に併設されている場合もあります。
その場合は、大学内でどのコースを選択するかで、卒業資格が微妙に変わってきそうです。

大学も専門職大学も卒業資格は「学士」

そこで気になるのが「学士(専門職)の学位を得られる」という卒業資格です。
これもウィキペディアさん説明があります。

専門職大学では「○○学士(専門職)」という学位が授与される。これらの学士(専門職)の学位は、通常の学士に相当する学位と位置づけられている。

なお、通常の学士の学位の場合は、専攻分野名を括弧書きで「学士(○○)」と表記するのに対して、学士(専門職)の学位の場合は、「○○学士(専門職)」のように職業分野名に加えて末尾に「専門職」と明記することが求められている。

出典: ウィキペディア「専門職大学」

要するに卒業証書の記載でカッコ書きの中がちょっとだけ変わる、くらいの違いですね。

もちろん大学院への進学も普通にできます。
そのまま専門職大学院へ進学しても良いですし、通常の大学院へも進学できます。

念のために文部科学省の公式サイトをご紹介しておきましょう。

Q&A(専門職大学等に関するよくある質問)」(文部科学省

要するに

  • 研究したいのか?
  • 高い職業スキルを身に着けたいのか?

の違いですね。

まとめると、卒業資格の違いは、ぶっちゃけ大差はなく、特に気にしなくても良さそうです。

なお、授業料は「やや高め」の設定が多いようです。

私立大学の理系くらいはかかるでしょう。

短期大学、大学、専門職大学の位置関係

これは絵で見るのが分かりやすいです。文科省のサイトから引用します。

出典:「専門職大学・専門職短期大学の制度化について (PDF:537KB) 」(文部科学省)から抜粋

他にも、

学外の企業等の現場での実践的な実習(臨地実務実習)は、通算600時間以上(4年制の場合)

というのも専門職大学の大きな特徴ですね。

業界で活躍している一流の人達から実践的なことを教えてもらえるのが良いですね!

専門学校とは?

専門学校とは、

  • 高校卒業以上の資格で入学する
  • 職業実践専門課程がある
  • 一般に2年以上の課程
  • 都道府県知事が認可(大学や短大は国(文部科学省)が認可)

という成り立ちの学校です。

特定の職業に就くために必要な、実用的な技術やスキルを身に着けることができます。
「学校」というカテゴリーの中では「就職までの最短コース」だと思います。

大学や短大とは異なり、教養課程や「〇〇論」みたいな講義がほとんどありません。
専門的な知識や技術を学ぶ講義や実習が中心です。

また国家資格などを得るための指導や対策も手厚いです。

専門職大学と同様に、業界で現役で活躍している人が講師を務めているケースが多いです。

卒業資格は「専門士(2年以上)」または「高度専門士(4年以上)」です。

編入学試験に合格すれば、通常の大学の2年次または3年次へ編入することもできます。
ただし独学で編入するのは、かなり厳しいと思います。

専門学校は職業訓練をするための進学ですから、進路が決めきれない人には向きません。
逆に、やりたいことがハッキリしている生徒には、無駄がなく、早くやりたいことができる最適な進路となります。

愛知からお勧めの専門職大学2選

最後に、お勧めの専門職大学を2つご紹介しておきましょう。

なぜ2つかと言えば、私の知り合いがその大学の関係者だからです・・・
というのは・・・まぁ本当なのですが、そんなこと言ったら色々な学校がそうなっちゃいますね。

冗談はさておき、ここでは進路選択を考える1つの材料として、ちゃんと理由を説明します。
別に回し者じゃないですし、ウチの塾生たちに積極的に勧めているわけでもありません。

まず、専門職大学は2019年から認可が始まったばかりで、通常の大学に比べると数が少ないです。
そのため、オススメ10選とかムリです。そこまで数がありません。
逆に、専門学校は数が多すぎて一般論では選べません。

そこで専門職大学に絞りました。

次に、専門職大学の売りは「高い職業専門性」と「業界とのコネクション」です。
これらのことから、次のポイントが大切と考えます。

  • 仕事が集まる都市部の学校が、業界とのコネクションに有利
  • ITやビジネスなど開拓的な分野の方が大学の運営に有利
  • 塾長はIT推し

医療分野や観光分野については、古くから大学や専門学校が多く存在しています。
こうした既存分野においては、新参者の専門職大学は定員確保に不利かもしれません。

ですからお勧めは、新しい分野にチャレンジしている大学です。
ブルーオーシャンを突き進むというか、尖ったというか、そういう大学の方がむしろ良いでしょう。

このような観点から、塾長がおすすめするのは次の2校です。

ちなみに「専門職」ですから、まず自分に興味ない分野でしたらスルーでOKです。
最初にそこをご確認くださいね。

 

名古屋国際工科専門職大学

  • キャッチ: この大学は、社会だ。
  • 教育方針: 社会変革に貢献する真のイノベータ、ITのプロフェッショナルを育成
  • 分野: 「AI・IoT・ロボット」と「ゲーム・アニメ・CG・映像」
  • 住所: 名古屋市中村区名駅4-27-1
  • WEB: https://www.iput.ac.jp/nagoya
  • 母体: 学校法人 日本教育財団
  • 協力企業・団体: NTT DATA、CAPCOM、Cyber Agent、GMO、SQUARE ENIX、SEGA、HITACHI、Bandai Namuco Studio Inc.、トヨタ自動車、デンソー、NTT、NEC、愛知県経済産業局、中部国際空港など、他多数

名古屋駅で有名なビルの1つ、スパイラルタワーズ(モード学園ビル)の中にあります。
名古屋でもっとも華やかな場所にある大学の1つで、文化的に恵まれた場所です。

この大学が設置される時に、若い頃にお世話になった先生の1人が教授に内定されたと伺いました。
2年ほど前です。
それがきっかけで、早い段階から学校の名前は存じ上げておりました。

そうでなくとも、塾をやっているので名古屋に新しい大学ができるとなれば、注目してしまいます。
特に日本初の「情報系」専門職大学というのが熱いですよね。

大学名に「国際」とついているように、国際文化を学んだり、海外企業とのコラボや留学にも力を入れています。

私も塾でプログラミング教育に力を入れていますが、ITと英語ができれば、まず職に困ることは無いでしょう。
日本全体が緩やかに衰退していく不安がある中で、将来を切り開けると明言できる大学は、とても強いと思います。

 

情報経営イノベーション専門職大学(iU)

  • キャッチ: 就職率0%を目指す!(全員起業して社長になる)
  • 教育方針: 世の中にイノベーションを起こす人材を育成
  • 分野: 「ビジネス」「ICT」「グローバルコミュニケーション」
  • 場所: 東京都墨田区文花1-18-13
  • WEB: https://www.i-u.ac.jp/
  • 母体: 学校法人 電子学園
  • 協力企業・団体: NTT DATA、docomo、TOKYO FM、KAO、KDDI、GREE、東京都墨田区、SEGA、SoftBank、(株)TBSテレビ、Panasonic、FUJITSU、吉本興業、ASAHI、LION、三井住友海上など、他多数

東京スカイツリーから1Km弱の場所にあり、荒川も近いです。
荒川と言えば、河川敷のグラウンドを見下ろしながら土手沿いの道をマラソンする風景が、アニメやドラマの定番です。
東京都内でありながら住宅街で落ち着いた場所にあります。

この大学が認可の申請をしている段階から、事務局長の先生とSNSで知り合いました。3年半くらい前です。
起業家を育てる日本で初めての大学をつくる!
という方針に驚いて、塾へ直接パンフレットを送っていただきました。
当時、私の息子はまだ小学生でしたが、こういう面白い大学が日本にもあるのだと、ぜひ見せてやりたかったのです。
それがきっかけで、まだ日本に専門職大学が1つも無かった時代から、この大学の名前を存じ上げておりました。

名古屋から東京方面へ進学する学生もそれなりにいます。

東京へ出て学生のうちから起業したい!
そんな野心をキャンパス内で叫んだとしても、それがあたり前の大学です。

 

あとがき ~偏差値という曖昧な理由で進学する時代の終焉~

大学であれ高校であれ、今や、偏差値60未満の学校は、受験で競争する必要がほとんどありません。
少子化で受験生の数がずっと減少してきたのに、大学の数はずっと増えてきたからです。
つまり、受験競争の終焉は加速しています。

ぶっちゃけ、何かしらの受験方法で、どこかしらの学校には必ず進学できます。

もはや受験で偏差値を競わせる方法では、人材教育が成り立ちません。

そして偏差値だけの観点で見てしまえば、日本の学生は、これまでに無いくらい学力が低い状態になっています。
現に、受験科目だったはずの教科について大学生に質問をぶつけても、教科書に書いてあることを正確に答えられない学生ばかりです。

それでは、今の学生が優秀ではないのかと言えば、決してそうではありません。
少し観点を変えるだけで、学生に対する印象が変わるはずです。

例えば、「地頭の良さ」みたいな素養は、むしろ全体的に高くなっていると思われます。
昭和生まれの世代は「意見の言えない日本人」などと世界で言われましたが、今の学生は自分の意見をはきはき言います。
というか、「こいつ、偏差値が高い割には頭悪いな。」みたいなギャップが今の若い人には少ないです。

英語の「聞く力」や「話す力」についても、私たちの世代の平均に比べれば、かなり高いです。

また色々なことを幅広く知っています。まずニュースの話題はたいてい知っています。

私たちの時代には「新聞を読め」「本を読め」などと知識のある人たちからマウントを取られたものですが、今はそうはなりません。
YouTubeやネットニュース、SNSニュースなどをめっちゃ見ているからです。

そして、ある知識に詳しい人がいても、少し話題を変えれば、その人はついていけなくなります。
知らなければいけない情報が多様化して、しかも大量にあるからです。

つまり偏差値で人の能力を測っても仕方がないですし、
現に多くの人は、そういう価値観でご自身の能力を日々向上させようとは思ってはいません。

社会人になってから偏差値を上げるような努力を誰もしていない。
それが論より証拠です。

偏差値教育は、もうオワコンなのです。
もっと言えば、受験問題の出題傾向や難易度を操作しても、学力の向上にはほとんど寄与しません。

これからは、ちゃんと大学の特長を見定めて、大学で何をしたいか、ちゃんと考えて進学するのです。
これからは、ちゃんと学生に向き合って、一人一人、ちゃんと目的のある教育をするしかないのです。

普通の大学は研究するところです。
専門職大学は業界のプロになるところです。

このようにハッキリ言える環境がだんだん整ってきたのは、正にあるべき姿の方向性だと思います。

そして付け加えるなら、社会人になってから大学や専門職大学や専門学校へ入学するのもアリです。
これからは人生100年時代ですから、長い人生の中で高等教育を1回しか受けないのは変ですね。

この点については、まだまだ日本は発展途上です。
もしかしたら、次の流れはこれかもしれませんね。つまり「生涯教育」の流れも加速するでしょう。

私の塾では社会人にプログラミングを教えた事例がありますが、そろそろ本格的にその方面に対応した方が良いのかもしれません。

 


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

 


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

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 2022年度版

 

お盆の休講

  • 期間: 2022年8月14日(日)~ 8月21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22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28日は、中学3年生のみ第3回愛知全県模試を実施します。

教室見学や体験会のお申し込み

8月22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28日(日)8:45~14:00(※)
  • 場所 : ヒーローズ植田一本松校
  • 対象 : 中学3年生
  • 申込 : すでに締め切りました
  • 受験票: 8/22(月)~8/25(木) に教室で手渡し

※志望校カードの記載や提出にかかる時間により、帰宅時間が5~10分ほど前後します。

 

連休中の宿題

学校から指定された宿題を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、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

 


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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〒468-0009
名古屋市天白区元植田1-202 金光ビル2F
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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

学校では教えてくれないブロックチェーンとWeb3.0

学校では教えてくれないブロックチェーンとWeb3.0

塾長です。

今回は大切な時事用語について解説します。
知らないとヤバイです。

それでは、始めます!

知らないと損するけど、難しい時事用語

生徒のみなさん、保護者の皆様、つぎの言葉をご存じですか?

  • NFT(エヌエフティ)
  • DAO(ダオ)
  • Web3.0(ウェブサンテンゼロ)

14年前に誕生した「仮想通貨」または「暗号資産」に関係しています。
あと半年もすれば、テレビや新聞で騒ぎ出すでしょう。
ネットや投資の世界では、一足早く騒がれています。

気になって調べてみましたが、意味が分かるまで、とても苦労しました。
同時に確信しました。

間違いなく子供たちの将来に大きな影響がある!

おそらく、ほとんど全ての国民に影響があると思います。
みなさんが「好きなこと」をやって生活していきたいなら必須かもしれません。
日本の政治も銀行も変わるでしょう(逆に変わらなかったら日本は沈没するかも?)。

ということで、1つずつ説明しようと思います。

「世界に1つだけ」を証明するNFT

私たちがモノやサービスを買うとき、その値段はだいたい

どうしても欲しい・・・けれど、なかなか手に入らない!

という感情が大きく影響しますよね。
「世界に1つしかない」ともなれば、なおさらです。

つまり「希少性」で価値が決まることが多いです。

デジタル情報の課題

一方、デジタル情報は簡単にコピーができてしまいます。
すると、違法コピーや不正な改造もされてしまいます。

現実世界のモノなら、模造品や海賊版があってもオリジナル作品の価値は落ちません。

一方デジタル情報はオリジナルとコピーの区別がつきません。
そのためデジタル作品はコピーしやすいと言うだけで、価値が落ちてしまいます。

これが現実世界の絵画や彫刻、ビンテージ物などとは大きく違う点です。

つまり、デジタル情報に対しては「希少性」を主張することが難しかったのです。

するとメタバースのような、仮想世界やバーチャル空間では困ることになります。
何がどう困るのか、もう少し具体的に考えてみましょう。

リアルとデジタルは同じ価値?

たとえば、仮想世界で超有名人に会って、自分のアバターの服にサインしてもらったとしましょう。
つまり、自分のアバターが着ている服が「ただの服」から「サイン入りの服」に変わったとします。

このように偶発的に作られたものは「世界に1つだけ」ですから、価値が高くなりやすいです。

アバターとはいえ実在する超有名人の本人がサインしたのです。
その筆跡は「本物」と言えますよね。
現実世界と違うのは、サイン入りの服もサインも「デジタル情報」だということです。

その服を脱いでオークションに出したとしましょう。
このとき出品するのは、もちろんデジタルなデータです。

現実世界であれば、サイン入りの服は、ファンやコレクターに高く売れるでしょう。

だったら、仮想世界でも同じでなければいけませんよね?

デジタルの仮想世界だけ「希少性」を主張できないとなれば、
これはおかしいし、現実世界に比べて不公平ですよね?

ファンにとっては同じ本物なのに、現実世界では価値があって、仮想世界で価値がない・・・という矛盾。

デジタルの仮想世界で人が活動することが増えるにつれて、この問題が大きくなってきました。

デジタルの利便性と「コンテンツの希少性」を両立する方法は無いのでしょうか?

NFTという解決策

そこで、仮想世界のモノにも「世界に1つだけ」を主張できるようにしたのがNFTです。
ちなみに「世界に1つだけ」が実現できれば「世界に10個だけ」とか「世界に500個だけ」も可能になります。

NFTは英語 Non Fungible Taken のイニシャルです。
「非代替性トークン」と和訳されています。
「何にも代えられない印」という意味で、現実世界でいう「サイン」とか「実印」みたいなものです。

仮にコピーが存在していたとしても、NFTが無ければ偽物という扱いになります。
これでデジタル情報にも「オリジナルとコピーの区別」、「本物と偽物の区別」がつくようになりました。

例えばデジタルアートでも「世界に1つだけの作品」と言えるようになりました。

NFTのおかげで、仮想世界でもモノの価値が保障されるようになったのです。

NFTで世の中が良くなる可能性

モノの価値は希少性のほかに、所有者に与えられる権利(契約内容)でも決まります。

NFTはモノの取り扱い方(契約内容)も細かく決めることができます。
限定100個販売とか、会員限定とか、転売しても必ずクリエイターに売り上げの〇%が入るとか、色々な条件を決めることができます。

特に昨年は、クリエイターの権利が守られることで注目されました。

クリエイターの泣き寝入り

例えば、画家のGaさんの例で考えてみましょう。

駆け出しの画家だったGaさんは、路上で絵を描いていました。Aさんはそれを5000円で買いました。
それから何年かしてGaさんは有名な画家になりました。
そこでAさんはその絵をオークションに出しました。するとBさんが100万円で買いました。

このとき、Gaさんの利益は5000円ですが、Aさんは99万5千円です。
オークションでは、絵を生み出したGaさんには1円も入りません。
これはクリエイターではなく、オークションをした「転売ヤー」にひたすら多くの利益が入る仕組みです。

リアル世界では、これが常識でした。

しかし、作品本来の価値に対してアーティストが利益を得られていません。
芸術を生み出しているクリエイターさんに対して、ちょっと扱いがひどくないですか?

アーティストが育たないとか、立場や身分によって利益の分配が偏っているとか、苦労が報われないとか、夢がないとか、色々な問題を含んでいます。

クリエイターが新たに手にした権利

もしも作品をNFTで売ったらどうでしょう。

NFTでは「転売するたびにGaさんに売値の10%が還元される」などといった条件を設定できます。
これなら時価に見合った利益がGaさんにも還元され続けますよね。

リアル世界で泣き寝入りして来た不公平が、NFTによって公正に取引できるようになりました。

同様に2次創作に対しても原作者と2次創作者がWin-Winの関係を築きやすくなるでしょう。

子供やスポーツ選手の権利も拡大

クリエイターの権利拡大の話は、とても示唆に富んでいます。
つまり、このメリットはクリエイターだけにとどまりません。

例えば、子供が学校で作り出した作品も、ちゃんと仕事として認められるようになります。
「子供が作ったものだから」
「管理がめんどくさいから」
などという大人の先入観や決めつけで、これまで価値がゼロに固定されていたものにも、価値を設定できる「公正さ」が生まれるのです。

つまり、「子供の権利」が拡大する可能性さえ秘めています。

現に、小学3年生の夏休みの自由研究が380万円になった事例が出ています。

【NFT狂想曲】なぜ、小学3年生の夏休みの自由研究に380万円の価値がついたのか(2021/9/9 BUSINESS INSIDER)

さらに、NFTを現実世界の商品にも当てはめる試みがスタートしています。

スポーツ用品メーカーのナイキは、靴にNFTを付けて販売し、所有者と靴の関係を保証する技術で特許を取りました。

ナイキがこれをどう活用するのか、まだ詳細は不明ですが、例えば、スポーツ選手の権利を守りやすくなるでしょう。

しばしばスポーツ選手の名を冠した限定品が販売されたりしますよね。
普通は、新品で販売されたときの売り上げについてのみ、スポーツ選手に利益が還元されます。
転売された時には還元されません。
しかし転売で値が上がるかどうかは、スポーツ選手の活躍や名声があってこそですよね。
NFTを使って販売すれば、後で転売された時にも靴を生み出したナイキやスポーツ選手に利益が還元されるようにすることだって可能です。

今後もNFTの新しい利用が、どんどん提唱されてくるでしょう。

他にもNFTを活用した事例があるので、少し見てみましょう。

一言で3億円!?

2021年3月「just setting up my twttr」(自分のツイッターを設定し終えたよ)という世界初のツイートが約290万ドル(約3億6600万円)で落札されました。
このツイートにはNFTが付けられ、2020年12月からオークションに出されていました。
売り上げは全額アフリカ支援のために寄付されたそうです。

ツイッターはリツイート(ツイートの引用と再配布)が簡単にできますが、
本人が最初に投稿したツイートだけが「オリジナル」なツイートと言えますよね。
それにNFTが付けられました。
(ツイート自体はコピーできますので、購入されたのはNFTです)

このニュースは色々な意味で世界中の人を驚かせました。

ただし、この話にはオチがあります。
落札したエスタビさん。翌月に約5000万円で売りに出しましたが売れませんでした。
なんと、たったの277ドルまでしか入札されなかったそうです。

バブルが1人で弾けました。
いくらなんでも3億円は盛り上がり過ぎだったようです。残念!

今では冷ややかに見られているニュースですが、NFTが庶民にも知られるきっかけにはなりました。
それと、アフリカの発展には貢献できたかもしれません。

有名どころの利用例

Perfume(音楽ユニット)

メンバーの振り付けを3Dデータ化したデジタルアートを出品し、325万円で落札。
(2021年6月)

SKE48(アイドルグループ)

カードゲームに使えるカードの能力値などをSKE48メンバーが監修したり、メンバーの卒業コンサートの写真を載せたりして販売。
(2021年6月)

西野亮廣(絵本作家、キングコング)

絵本「みにくいマルコ」の絵本画像3枚を出品し、合計400万円で落札。
(2021年8月)

広瀬すず(女優)

デジタルブロマイドを販売。1枚2200円で500名限定。
(2022年2月)

たむらけんじ(お笑い芸人)

自身の代表ギャグ「ちゃ~!」を販売。170万円で落札。
(2022年2月)

などなど色々あります。

NFTを支える技術がブロックチェーン

それではNFTの仕組みを見てみましょう。

どうやってデジタル情報を「世界に1つだけ」であると証明するのでしょうか?

それを実現する技術がブロックチェーンです。

ブロックチェーンとは?

ネット上でやり取りされる取引情報は「トークン」あるいは「コイン」と呼ばれます。
取引情報とは、契約書や領収書にあたる情報のことで、お金と同じ性質「二重に存在してはいけない」「偽造してはいけない」を持ちます。

ブロックチェーンは、その取引情報を記録していく台帳のことです。
取引情報をいくつかまとめたものを「ブロック」と呼び、それを鎖のように繋いで管理することから「ブロックチェーン」と呼ばれるようになりました。

ブロックチェーンのアイデアはネット上に投稿された論文からスタートしました。
「中央銀行を必要としないコイン」の技術的な提案です。
現実世界の通貨は中央銀行が「二重に存在しない」「偽造されない」を管理していますが、ネット上ではそれらの管理が難しいため、その解決策です。

これは歴史的な大発明と言えます。

より詳しく知りたい人は、次の原著を読むと良いでしょう。
高校の数学2レベルの知識と、C言語の知識、アルゴリズムの知識が必要です。

原著論文(PDF 英語): Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System

メールのアーカイブ等 : Cryptography Mailing List Emails (Satoshi Nakamoto Institute

2008年10月31日にSatoshi Nakamoto(サトシ・ナカモト)と名乗る何者かが、暗号理論を議論するメーリングリスト「Cryptography」に投稿したものです。

この論文に基づいて bitcoin.org が設立され、ビットコインの開発とリリースがされてきました。
これが世界で初めてのブロックチェーンです。

論文を投稿した Satoshi Nakamoto もビットコインの開発に携わっていましたが、2010年ころから連絡が取れなくなりました。
Satoshi Nakamoto の正体は不明で、現在まで謎のままです。外国人かもしれないし、グループ名かもしれません。どのような敬称を付けて呼んだら良いのかも分かりません。

現在「ブロックチェーン」の日本語の意味は、一般社団法人 日本ブロックチェーン協会という所が提唱しています。

ブロックチェーンのポイント

ブロックチェーンは、過去の取引を全て記録する台帳です。
その台帳を世界中のコンピューターが持ち、お互いにチェックし合うことで、常に情報が正しいことを保証します。

難しいことは横に置いておきますが、次の特徴があります。

  • 管理者が不要で、世界中の関係者がみんなでチェックし合う
  • 世界中のコンピューターに記録を分散させる
  • システムが止まらない
  • スマートコントラクト(契約の自動実行)が可能

管理者がいないので、管理権限を持つ人が暴走したり、管理権限を盗まれて悪用されるリスクが少ないです。
また、誰かが記録を不正に変更しようとしても、他のコンピューター上の帳簿と矛盾するため、消されてしまいます。

この仕組みを使って、デジタル情報を「いつ誰がどのように発行して、それを誰が購入して所有したか」という取引の記録を全て残していきます。

すると記録上にない人は本当の所有者ではないことになります。
このような仕組みで希少価値を保証できます。

他にもいろいろな仕組みがあるのですが、割愛します。
もっと深くブロックチェーンの仕組みを知りたい方は、次のサイトがおすすめです。

ビットコイン論文からさぐる ブロックチェーンのヒント (オブジェクトの広場

NFTと仮想通貨

上で述べたように、ネット上の取引情報は「コイン」や「トークン」と呼ばれます。
仮想通貨として使われる時は「コイン」で、契約書として使われる時は「トークン」と呼ばれるようです。

そしてNFTのTも「トークン」(Talken)ですから、その実態は取引情報です。

NFTも仮想通貨も技術的には同じで、どちらもブロックチェーンで管理されています。

そしてNFTの売り買いは必ず仮想通貨で行われます。
スマートコントラクトによって利益の再分配が全自動で行われるためには、通貨もブロックチェーンである必要があります。

現実世界のお金を使ってしまうと、管理やチェックに伴う「中間マージン」が膨大になり過ぎて、契約が成り立たないでしょう。

「仮想通貨」に含まれる意味は!?

ブロックチェーンやビットコインの論文やプログラムは、誕生した時から技術が公開されています。
つまり、誰でも自分で独自の仮想通貨やNFTを誕生させることができます(プログラミングの技術と英語力があれば)。

そのため、ビットコイン以外にも色々な仮想通貨が誕生しました。
日本にも開発しているベンチャー企業や大手企業がいくつかあります。

ところで、一言で「仮想通貨」と言っても、実際には次の2つの概念が混ざっています。

  • 仮想通貨(通貨そのもの)
  • プラットフォーム(仮想通貨で取引する仕組み)

これらの仕組みがセットになって「仮想通貨」と呼んでいる場合が多いです。

ただし、仮想通貨が用意されただけでは人は動きません。
仮想通貨を利用できる市場やお店が必要です。
市場にあたるのが「マーケットプレイス」という会員制のWebサイトで、お店にあたるのが「アプリ」です。
実用的には、アプリからマーケットプレイスや仮想通貨を指定して使います。

ちょっと分かり難いので、例を挙げます。

イーサリアムの例

現在もっともNFTの取引がさかんなプラットフォームが「イーサリアム(Ethereum)」です。
特にデジタルアート(絵画)はそうです。

  • 仮想通貨 = イーサ(Ether)、単位:ETH
  • プラットフォーム = イーサリアム(Ethereum)

例えば、このイーサリアム上でNFTの売買を行うには、ざっくりと次のような手順を踏みます。

  1. イーサリアムを利用できるアプリをインストール
  2. アプリのアカウントを登録する
  3. アプリ上でウォレット(財布)を作成し、ウォレットで使う仮想通貨の種類をイーサリアムに指定する
  4. アプリ上でマーケットプレイスのWebサイトを開いてウォレットと紐づる(認証する)
  5. マーケットプレイスのプロフィール設定などを一通りする
  6. 出品する場合はアプリ上でNFTの作成(契約条件、紐づけるウォレットの指定など)をして出品する
  7. アプリ上でNFTの売り買いをする

細かく言えば、更にそれぞれに何ステップかありますが割愛します。
なお、マーケットプレイスの最大手は、OpenSea ですが、今回は説明を割愛します。

仮想通貨やNFTには色々な種類がある

上で書いたように、ブロックチェーンの種類だけ仮想通貨やプラットフォームが生まれます。
イーサリアムはその1種で、他にも種類や亜種があります。

Polygon

イーサリアムと互換性のあるプラットフォームです。
イーサリアムを直接使うよりも手数料(ガス代)が安く済みます。

  • 仮想通貨 = MATIC
  • プラットフォーム = ポリゴン(Polygon)

Enjin Coin

主にゲームのアイテムの価値を裏付けるために開発された仮想通貨です。

  • 仮想通貨 = エンジンコイン、単位:ENJ
  • プラットフォーム = エンジンコイン(Enjin Coin)
  • プロジェクト名 = Enjin

などなど。

検索すればたくさん出て来ますし、人気の順位はどんどん変動しているようです。

暗号資産とは?

暗号資産という言葉も、よく目にするようになりました。

暗号資産とは文字通り「暗号によって価値が守られるもの」全般を指しますが、ほとんどの場合は

暗号資産 = 仮想通貨 + NFT

のことです。

上では説明を省略しましたが、ブロックチェーンにも暗号技術が使われています。
よってブロックチェーンによって保障される価値も暗号資産です。

もちろん上記以外の暗号資産も色々あるでしょう。
例えば、権利書が電子ファイル化され、暗号で承認されているような形式になっていれば、それも暗号資産と言えます。
とはいえ、全体の中でそうしたものの量は微々たるものでしょう。

分散型自立組織(DAO)とは?

仮想通貨があり、それで買える商品やサービスがあり、信頼関係が構築できるのであれば、もうそれは「社会」と言えます。
すると、現実世界の社会が人だけではなく組織からも構成されているように、
仮想世界にも社会を構成するための仮想的な「組織」が登場してくるはずです。

その1つがDAO( Decentralized Autonomous Organization )です。
「分散型自立組織」と和訳されています。

ということは、DAOの対義語は「中央集権型組織」という感じでしょうか。
管理職が必要な既存のほとんどの組織は中央集権型の組織と言えます。

DAOは、ブロックチェーンの仕組みを使って、世界中の人々が協力して目的を達成する組織のことです。

ブロックチェーンをNFTとして使う仕組みと同じように、
ブロックチェーンで「DAOトークン」というものを発行します。
そして、同じDAOトークンを持つ者が、同じ組織に属する証になります。
NFTが契約内容を指定できるように、DAOトークンにも組織のルールを指定できます。

DAOの特徴は次のようなものです。

  • 管理者: 共通したDAOトークンを持つ全員
  • 参加条件: 基本的には誰でも
  • ルールの管理: 組織の外からもチェック可能
  • ルールの実行: スマートコントラクトによる自動実行

何となく雰囲気がNPOに似ていますが、最大の違いは

  • 代表者や管理者がいない
  • ルールが自動実行される

ということでしょう。

ブロックチェーンは、そもそも中央に管理者を置かず、データサーバも置きません。
モノやサービス、契約内容を、みんなで管理し合う分散方式です。
しかも契約条件は自動実行され、権力者によって捻じ曲げられたりしません。

よってブロックチェーンで作られたDAOという組織も分散型になります。

DAOの事例

コレクターのDAO

ネット上の遺産を守るために、そのNFTを複数人で買い集め、転売されないように保護することを目的にしたDAOがあります。
現実世界で世界遺産があるように、仮想世界にも優れたモノをみんなで守る仕組みが誕生しつつあります。

コミュニティのDAO

コミュニティサイトの運営を活性化させることを目的にしたDAOです。

例えば、日本には NinjaDAO という大きなものが存在します。
インフルエンサーのイケハヤ氏が運営しているDiscord上のDAOです。

農業のDAO

新しい農業の形を提案して実現を志すDAOです。
日本で世界初をうたう「Metagri」というDAOがあり、株式会社農情人が運営しています。
書籍などを通じてメンバーを募集しているようです。

地方再生のDAO

限界集落を立て直すため、自治体がDAOをつくるケースが生まれています。

新潟県長岡市山古志(旧山古志村)は、長岡市公認で「山古志住民会議」というDAOをつくりました。

旧山古志村は錦鯉の発祥地だそうです。
錦鯉は世界中に愛好家がいることから、錦鯉をモチーフにしたNFTアート「Colored Carp」を販売しています。

そして購入したNFTは住民票も兼ねているそうです。
NFTアートの収益は、仮想住民の意見を取り入れ、仮想住民が遊びに来た時に宿泊できる施設の整備などに役立てられるそうです。

このように、目的の種類だけ、DAOの種類も誕生してくるでしょう。

まだ完全なDAOは存在しない?

とはいえ、まだ完全なDAOは存在しないと言われています。
管理者が不在と言いながら、運営する人や運営会社があります。

また法律の整備が追いついていません。

ブロックチェーンを使うことから、DAOが行う取引は仮想通貨で行われます。
しかし日本政府は仮想通貨を通貨とは認めておらず、また会計上の位置づけも「商品」扱いです。

商品と見なされれば在庫扱いされて課税となり、雑所得と見なされれば高額の課税負担が発生します。
活動資金や研究開発に必要な資金源だと認めてもらえません。

そのため、せっかく社会問題の解決にDAOを立ち上げても、税制的には不利です。
皮肉にも税制では、行政という中央集権の影響を、むしろ悪い形で強く受けてしまいます。

このままでは新しい社会活動を志す組織が、みんな外国へ逃げてしまうでしょう。
日本のために働く人が減ってしまいます。
この問題はすでに国会で指摘され続けていますが、政府はまだ対応できていません。

Web3.0との関係は?

「Web3.0」という言葉は、2014年にイーサリアムの共同創設者ギャビン・ウッドが作り出したと言われています(Wikipedia)。

誤解を恐れずに言うと、暗号資産(仮想通貨やNFT)やDAOを活用して社会活動ができる仕組みを Web3.0 と呼びます。
これは少し短絡的な解釈なのですが、今の段階ではそう考えても99%正しいでしょう。

さて、今や国会でもWeb3.0とNFTがセットで語られるようになりました。
日本の成長戦略の次なる要として、Web3.0 が取り上げられているからです。

ところで、つい最近まで Society5.0 とも言っていましたよね。

どんどん新しい言葉が出て来ますが、何が違うのでしょうか?

Society5.0(おさらい)

Web3.0 の登場で古い言葉になってしまった感がありますが、Society5.0 も大切です。
Society5.0 はもともと、2016年~2020年度の国の成長戦略(5年に1度見直すことが法律で決まっています)として打ち出された概念の1つです。
主に次の技術を社会の発展に生かそうという国の成長戦略です。

  • 人工知能
  • ビッグデータ
  • IOT(モノのインターネット)
  • 高速無線通信網(5G)
  • ドローンなど

雑で申し訳ありませんが、 Society5.0 のイメージをキーワードだけで並べると、こんな感じです。

第5次産業と言いたかったのですが、日本はITやソフトウェアを軽視しているため、あまり進んでいません。

というか、ほぼ失敗です。
主要部分は海外のIT企業に持って行かれてしまっています。
上記に関して、優秀な技術者は海外に出て行ってしまいました。

税制も法律も体制も、日本では色々な意味で条件が悪すぎるからです。

なおかつ、実現する前に量子コンピューターやWeb3.0が出て来てしまい、修正または追加を迫られています。

Web3.0 とは?

インターネットの発展段階を指します。

  • Web1.0: 1995~2005年ころ ホームページ閲覧(情報を検索できる)
  • Web2.0: 2005~2018年ころ SNSや YouTube(誰もが情報を発信できる)
  • Web3.0: 2018年~ ブロックチェーン(管理者がいないフラットな世界)

年代はおおざっぱな肌感覚です。
だいたい、こんな歴史感です。

Web2.0(現在のインターネット)が抱える大きな問題とは?

次に、なぜ Web2.0 から Web3.0 へ進化する必要があったのか?

について説明します。

Web2.0 でブログやSNS、YouTubeなどを通じて、誰もがインターネット上に情報を発信できるようになりました。
これは大きな革命でした。
現にメディアの在り方や流通の在り方、教育や働き方まで変えてしまいました。

しかし不安が増大しています。

冨の一極集中や国を超えるような巨大企業の台頭です。

Web2.0の欠点は「中央集権」の体制であることです。
つまり、サーバーを運営する国や企業が、あらゆる情報を把握し、権力を握ることができます。
技術的には、サーバーとクライアントの関係に過ぎませんでしたが、それが発展して、すっかり質を変えてしまいました。

今や、個人情報も国の大切な情報も、特定の組織が握っています。

中国はプライバシーよりも国民の管理を優先し、政府が国民1人1人のSNSを全て監視しています。
アメリカではGAFAに対して、個人情報の扱いや独占禁止法について、しばしば裁判が行われています。
日本では、学校でタブレットを使うたびに外国企業のサーバーに子供たちの学習履歴が蓄積され、外国企業の人工知能開発に流用されています。

人工知能の開発は、ビッグデータを持つ国や企業が圧倒的に有利です。

自由で開かれた文化を育んできたはずの持つインターネット。
それなのに帝国支配の様相を呈してきました。

特に自由を縛られるのが大嫌いなハッカーやIT技術者は、いち早くそれに反旗を翻しています。

「GAFAってさ、ダサいよね」

政治発言やコロナ発言を規制するSNSに対しては

「twitter ってダサいよね。」
「Facebook はヤバイよね。」

などと言って見せるのが、最先端のIT技術者のトレンドみたいです。
いつの時代にもロックしてる人やパンクな人がいるんですね。

何はともあれ、Web2.0 の行き過ぎた中央集権支配を改善する必要性が出てきたわけです。

管理者不在で公正な世界とは

この現状を生み出した根本原因は「サーバーに情報を集中管理する」という現行の仕組みでした。
これに代わる仕組みを発明しない限り、問題の本質は解決されません。

そこでブロックチェーンが注目されました。

ブロックチェーンを利用したNFTの取引には管理者がいません。
取引の証拠やモノの価値を保証する仕組みが「参加者全員による相互チェック」だからです。

DAOという分散型自立組織も作れるようになりました。

国にもIT企業にも支配されない自由で公正なやりとり。

ブロックチェーンという技術を中心に「強者に支配されない理想郷」を実現しようというムーブメントが盛り上がりつつあります。

政治でも会社でもNPOでもない。
新しくDAOという単位の組織活動が、人々の活動の1つの在り方として広がっていくと予想されます。

Web3.0 と Society5.0 の接点は?

ここまでの説明で、Society5.0 と Web3.0 は全く別の所から生まれてきた考え方だとお判りでしょう。
決して Society5.0 の次が Web3.0 というものではありません。たまたま日本ではその順番で話題になったと言うだけです。

それでも無理やりつなげるとすれば、ロボットやIOTや人工知能とブロックチェーンの融合でしょうか。

既にそのような研究が始まっています。

ロボットが自律的に働くような研究です。
ロボットが作業した結果をロボット自身がNFTで販売し、ロボットがお金を稼ぐ。
そんな活動をやらせた論文がすでにあるそうです。

仮想世界では人間とロボットと人工知能の区別がつかなくなると言われていますが、その実証実験はすでにスタートしているようです。

Web3.0 には実体がない?

しかし、まだ Web3.0 の具体的な形というものは存在していません。
今あるのは技術的な可能性と方向性だけです。

あるいは、Web3.0の姿は「自己相似的な形」で、これからもずっと全体像が分らないままなのかもしれません。

技術の根幹が分散管理であり、中央が存在しないのです。
だとすれば、今の掴み所のない状態のまま、ブロックチェーンを利用したサービスが広がっていく状態が、すでに Web3.0 と言えなくもないです。

日本の現状

日本ではNFTが2019年ころから騒がれ始め、2021年にニュースが多くありました。
DAOについても最近です。
日本の国会やテレビなどでは Web3.0 という言葉にまとめられているようです。

海外では、もう少し早くから動きがあり、政府の対応が日本より早いです。
多くの国でNFT分野を国家戦略に取り組む動きが加速しています。

アメリカの対応

アメリカは今年3月9日に、バイデン大統領が仮想通貨を含むデジタル資産関連の大統領令を出しました。
アメリカは暗号資産で世界の主導権を握るそうです。

この大統領令で、暗号資産を「米国のリーダーシップと経済競争力、金融包摂、責任あるイノベーション」と位置付けました。
さらに「民主主義の価値と米国の国際競争力に見合った、デジタル資産の国際的関与とグローバル・ガバナンスにおいて、主導的な役割を果たす必要がある」としました。

この政府の方針を受けて、ビットコインやイーサリアムに関連した企業の株価が上昇しました。

イギリスの対応

今年の4月4日、イギリスのリシ・スナック財務相は王立造幣局(Royal Mint)に対し、夏までにイギリス独自のNFTを発行するよう要請しました。
イギリスは中央銀行がNFTを発行してくれるそうです。
イギリスの持つ資産がネット上でも価値を維持できるよう、NFTを国が発行して価値を担保できるように、仕組みを早くから構築しておきたいのでしょう。

ウクライナの対応

ウクライナへの支援を受け入れる方法として、NFTを利用した色々な形の寄付が用意されています。
例えば、UkuraineDAO は、ウクライナ国旗を活用したDAOです。ウクライナ国旗のNFTを購入すると、その金額が寄付になります。
暗号資産の口座(ウォレット)の残高がウクライナ政府公式ツイッターで公開され、でれでも確認できます。

中国の対応

2021年5月にビットコインをはじめとした仮想通貨の規制を強化しました。
代わりに全世界で使える人民元のブロックチェーンを中国が開発すると発表しました。
ただし中国は中央集権を絶対に崩さない国ですから、中央集権型の管理システムとしてのブロックチェーンを開発してしまう懸念があります。

日本の対応

残念ながら、日本の政府はまだ何も対応していません。
自民党の中で有志が提言をまとめているものの、政府は「検討します」という段階です。

2021年

5月 自民党内に「ブロックチェーン推進議員連盟」が設立され、デジタル改革担当大臣に「ブロックチェーンを国家戦略に。~ブロックチェーンの普及に向けた提言~」を提言しました。

2022年

2月 衆議院内閣委員会で、自民党のデジタル社会推進本部「NFT特別担当」の平将明衆議院議員が「Web3.0」や「NFT」について政策の方向性を関係大臣に質問しました。トークンが現金に換金されなくても時価総額で課税されることからスタートアップ企業や技術者がシンガポールで起業してしまう問題などを指摘しました。

3月 自民党の「NFT政策検討プロジェクトチーム」が発行した「NFTホワイトペーパー」案が党内で承認・公表されました。

4月 維新の党が党内議連「メタバース・Web3.0議員連盟」を発足させることを発表しました。

5月 自民党、国民民主党、維新の党がそれぞれWeb3.0の経済圏を推進するために税制改革に意欲を示しています。

与野党のこうした活動に対して、日本政府(岸田内閣)は「検討中です」の一点張りです。

海外のリーダーたちは早くから決断し、ゲームチェンジャー側に回ろうと動き出しています。
それの段階から比較すると、日本はとっても動きが遅いと言えます。

ただ、Web3.0 が中央集権に対局する活動であるため、下手に政治主導を行えば台無しになってしまいます。
「活動の邪魔をしない」という規制緩和路線のスタンスが大切でしょう。

そして、何か新しい仕組みを導入する時は、それに着いていけない人との間で必ず格差が発生します。
このような格差は想定できるでしょうから、最初から同時に格差是正のサポートも盛り込むべきでしょう。

つまり、規制改革と格差の手当ては同時に両輪として考えないと「総論として何もしない」という結論になりがちです。

国会で建設的な法案が通るのか、つぶし合いの妥協法案になってしまうのか、注意深く見守っていく必要があります。

Web3.0と電力の問題

仮想世界は全てコンピューターの中ですから、コンピューターが使う電力がハンパないことは、容易に想像がつくでしょう。

例えば YouTube の場合、この記事によれば1分あたり500時間の動画がアップロードされているそうです。それに伴う消費電力は、とんでもない量になるでしょう。

同様にブロックチェーンの運用にも、たくさんの電力が必要です。
ブロックチェーンは「たくさんのコンピューターで台帳を管理する」仕組みですから、1つの取引でたくさんのコンピューターが計算する必要があるからです。

だたし「人間のきめ細かな要求」をできるだけ満たすようにコンピューターが処理をしているとも言えます。
もしも人間が同じことをしたら、さらに多くのエネルギーやお金を必要になるでしょう。

転売のたびに関係者がみんな集まって契約書にハンコを押して、銀行に1つ1つ振り込んで・・・なんてやってられませんよね。
それでもやると言われたらどうでしょう。電力だけでは済まされないでしょう。

今まで莫大な手数やめんどうを前に諦めていたサービスが、コンピューターが働くことで可能になったのですから、その分のコストをかけるのか、諦めるのか、という選択なのかもしれません。

デマやウソもあるけれど

ただし、電力の問題には誤解も含まれています。
「たられば」の結論だけをピックアップして極端な記事にしたミスリードが散見されるからです。
例えば、

「たった1回の取引で、家庭の年間消費量の2倍の電力を消費する」

などといいう記事です。こういうのが誤解の原因です。

その様な試算があるのは確かですが、それには「もし~なら」という色々な仮定条件があったはず。
仮定を取り払って極端な結論だけをタイトルにして「いいね」数を稼ごうとするものがあります。

大きな電力の浪費が当てはまるのは、「コインの採掘」によって利益が得られる種類のブロックチェーンについてです。

例えばビットコイン。
現実世界では金やダイヤモンドを掘り当てれば一攫千金になりますが、それと同じように、ビットコインにも仮想的な「採掘」という行為があります。
詳細は割愛しますが、それで一攫千金を狙うことが可能で、熱狂的な採掘者が多いです。
採掘には何百台ものCPUを同時に稼働させる必要があります。金やダイヤモンドの採掘に大量のブルドーザーが必要なのと似ています。
そのため、確かにそういう人たちは大きな電力を消費しています。

ビットコインの採掘が盛んだった中国では、2021年5月以降、当局からの行政指示により仮想通貨の採掘が禁止されました。
当時、世界の3分の2のビットコインを中国が保有していましたから、中国の電力がどれくらいそれに消費されていたことか。
もっとも政府が気にしたのは、マネーロンダリングに資金が流れることの方でしたが。

このように、ビットコインのような「採掘行為が必要なブロックチェーン」で、なおかつ熱狂的な採掘行為が多くなると、電力の浪費がハンパなくなります。
これは直ちに是正されるべき問題でしょう。

しかし全てのブロックチェーンが同じ仕組みではありません。
DAOのように活動のドメインを限定できる場合(プライベート型、コンソーシアム型)は、採掘を必要としないブロックチェーンの方が多いです。

そのためNFTやDAOを一緒くたに批判するのはお門違いと言えます。

また情報操作による批判もあります。

ウクライナをNFTで応援しようとする人たちに

「NFTは環境破壊だから、応援するな」

という記事が増えました。
もちろん、そういう意見を持つのは自由ですが、
一方で、それらの何割かはロシアによる情報工作であることも容易に想像がつくでしょう。

電力問題の改善は必要

何はともあれ、コンピューターの活用が広がり、人が寝ている間にもコンピューターやIOTが働き続けるようになっています。
コンピューターウィルスをチェックする処理、スパムメールをはじく処理、迷惑メールをフィルタリングする処理などにも、莫大な電力を使っていて、その必要性も拡大しています。

電力問題は待っていても肥大化する一方であることは確かでしょう。
しかし

「コンピューターやスマートフォンを使うな」

と命令しても、今や誰も聞く耳を持たないでしょう。
ハード面、ソフト面、運用面のそれぞれで電力消費の改善は、どちらにしても継続的に必要です。

皮肉にもロシアによるウクライナ攻撃の戦争で、エネルギー問題を考えざるを得なくなりました。
ロシアから石炭や天然ガスを輸入して発電した電力は、安全面でも環境面でも受け入れられない流れになってしまったのですから。

石油や石炭は、太古の昔に植物が受けた太陽光のエネルギーです。
風力も波力も太陽光のエネルギーがもとです。

一方、地球は太陽光から受けるエネルギーのほとんどを、その日の内に反射または放射で宇宙へ逃がしています。
風や波のエネルギーになるのは太陽光の0.2%程度です。

化石燃料に依存しないのであれば、原子力と太陽光の利用を考える他ないでしょう。
光合成や人工光合成を増やす、光触媒の活用を進める、太陽光パネルを国産にしてリサイクル体制を整える、法規制を見直す、などなど。

日本政府は、まだ電力供給のグランドデザインを描いていませんし発表もしていません。

人類が発展し続けて最後まで残る問題があるとすれば、それは食料でも水でもなく、エネルギー問題になるでしょう。

おわりに

世界は成長分野を求めています。

二酸化炭素、人工知能、ビッグデータ、量子コンピューター、アフター・コロナ、ブロックチェーンに仮想通貨、メタバースにWeb3.0、などなど。

国や経済の活動を左右するようなキーワードが次々に現れ、ゲームのルールがどんどん変わります。

成熟した先進国から溢れだしたお金は、次なる投資先を求めてさまよっています。

一方で、金儲けのためだけの投資(投機)に嫌気がさしたり、国や巨大企業の一部の指導者の判断1つで、多くの人が犠牲になってしまう経済や政治の在り方に疑問や恐怖を覚える人たちが出てきました。

こうした世界の欠点を修正し、フェアトレードや、より民主的で自由な世界を勝ち取りたい!

そんな渇望から生まれたのがブロックチェーンという技術のような気がしてなりません。

ブロックチェーンは、ビットコインとして誕生した時は明らかに投資対象でした。
しかし、今は「もっと世界を良くするために使おう」と考える前向きな人たちが増えてきています。
今のところ両者は世界を分けていて、水と油のような関係にあるようです。

何にしても、これらに共通していることは「コンピュータとソフトウェアが基盤」になっているということです。

戦後の第二次産業をベースとした国の仕組みが岩盤規制となり、新しい時代に対応できないまま、日本は30年間ずっと衰退してきました。

その間に第3次産業と第4次産業の成長を、十分に生かすことができませんでした。

次の第5次産業を狙った Society5.0 は、量子コンピューターやWeb3.0の登場で、早くも修正を余儀なくされています。

これに乗り遅れたら、日本は「先進国」を名乗れなくなるかもしれません。
もしかしたら最貧国の1つになってしまうかもしれません。

偏差値を70にしている暇があったら、
クイズ王なんかになっている暇があったら、

そんなことよりも、コンピューターを学んでほしいと思います。

 


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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〒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

「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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高校生プログラミング「情報1」の教科書を徹底比較

情報1の教科書を並べた写真

塾長です。

今年の高校1年生から教科書と指導要領が新しくなりました。
その目玉の1つが「情報1」です。

情報1とは

端的に言うと、こんな教科です。

  • 必須科目です。
  • プログラミングを含んでいます。
  • 大学入学共通テストの受験科目です。
  • 情報処理について学びます。
  • 問題解決やプレゼンの手法も学びます。

実はこの教科書、ビジネスマンからも「欲しい」と話題なんです・・・

社会人も欲しがる教科書だった

もしも内容がコンピューターの仕組みや情報処理だけだったら、ビジネスマンの間でここまでパズらなかったでしょう。

この情報1の教科書は、めっちゃ実用的なんです。
読んでためになるだけでなく、仕事のスキル向上も期待できそうです。

大企業の新人研修みたいな内容

と言えば、分かりやすいでしょうか。
例えば「〇〇が問題だ」と言うときの「問題」の定義もしっかり載ってます。

「問題」=「理想と現実のギャップ」

この定義がいかに重大か。

「うん、めっちゃ大事だよねぇ。」

などと実感したフリをして、意識の高さをアピールするのがビジネスマンのたしなみというものです。
それが、学校の授業でも重視される時代になりましたよ。

さらに「ブレーンストーミング」や「KJ法」、「ペルソナ分析」やプレゼンテーション手法など、およそビジネスマンが体得したいものが載っています。これ読んだら意識の高い会話が得意になりそうです。

それだけ実用的な内容で、まさに「今日から使える」的な内容に仕上がっています。

もちろんプログラミングについても一通り載っています。

事前調査

情報1の教科書の比較について、興味深いサイトがあったので、事前に読んでみました。
こちらの2つのサイトがおすすめです。

  1. 「情報Ⅰ」の教科書とプログラミング言語に関するアンケート結果Monaca Education 2021/10/7)
  2. 情報Iの教科書におけるプログラミング分野の比較と分析河合塾 わくわく★キャッチ! 愛知県立小牧高校 井手広康先生)

上の1から、実教出版や東京都書の教科書に人気がありそうだと分かりました。

また2から、実践的でレベルの高い教科書は実教出版と日本文教出版だと分かりました。
数研出版は1冊の中で多くのプログラミング言語を紹介していることから、個人的に興味が湧きました。

実物を買って読んでみたくなりました。

本屋さんへGO!

新しくできた教科書であるため、3月までは入手が困難でした。高校への配布が優先ですからね。
4月になって購入しやすくなり、本屋さんでも在庫がそろってきました。
そこで、さっそく買いに行って来ました。

名古屋で教科書を買おうと思ったら、正文館本店ですよね。

名古屋市東片端町の通りの写真

実物を見て買いたいときは、リアルな本屋さんに限ります。こんな本屋さんが家の近くにあったら幸せでしょうね。

事前調査で興味のあった実教出版、日本文教出版、東京書籍の教科書は在庫がありました。
しかし数研出版のはありませんでした。

比較してみた!

ということで、この4冊を買ってきました。
それらを読んだ塾長の感想をまとめると・・・こうです!

比較表(あくまでも塾長の主観)

出版社名
教科書名
教科書コード
実教出版
最新情報1
情Ⅰ705
実教出版
高校情報1 Python
情Ⅰ703
日本文教出版
情報1
情Ⅰ710
東京書籍
-新編-情報1
情Ⅰ701
主なプログラミング言語 VBA Python Python
JavaScript (*2)
Python
Scratch3.0
問題解決の概念
問題解決の手法
モデル化の概念
モデル化の手法 ×
シミュレーション技法 ×
アルゴリズムと
プログラミングの基本
プログラムの設計手法 × × ×
オブジェクト指向 × × ×
統計や検定の技法
文章の読みやすさ
図解の分かりやすさ
資料ページの充実
総合点 (*1) 20

教科書の王道

23

実践的で技術者志向

20

ジェネラリスト志向

17

教養を深める用語集

(*1) ◎:3点、〇:2点、△:1点、×:0点
(*2) JavaScript の説明は3ページ程度です

 

全体的によかったところ

どの教科書も共通してよかった点は次の通りです。

  • 目次が見やすく、タイトルの意味が明確
  • プログラミングの説明が丁寧
    どの教科書もフローチャートを併記し、なおかつ1行1行の意味も載せてありました。
  • 全ページがカラー印刷で、とても図表が豊富
  • メインで取り扱わないプログラミング言語についても少し言及
  • 教科書のページ番号を10進数と2進数で併記

 

教科書ごとの感想

今回は教科書ごとに、とても個性を感じました。同じ出版社でもタイトルが変わると雰囲気が変わりました。

実教出版「最新情報1」

言葉の定義や使い方がとても丁寧で、教科書の王道という感じでした。
網羅度が高く、難易度も適切です。

文章と図表のバランスが良く、とても読みやすく仕上がっていました。
実教出版さんは、情報処理資格の書籍を多く取り扱っているだけに流石です。手慣れている感じがしました。

プログラミングは少し物足りなさを感じました。

実教出版「情報1 Python」

タイトルに「Python」と冠しているだけのことはあります。4冊の中でもっともプログラミングを専門的に学べる内容でした。

ただし問題解決や情報デザインについては、網羅はしているものの記述があっさり。他の教科書よりも内容が薄く感じました。
その代わり、モデル化やデータ解析、シミュレーション、ソフトウェア設計については肉厚でした。
タイトルのコンセプトどおり、章構成に強弱がついています。

特に「オブジェクト指向」や「データの分布と検定」についてしっかり載せていたのは、この教科書だけでした。
4冊の中で最もプログラミングを実践的に学べる教科書です。

問題解決やプレゼンテーションの実践については、自分でググりながら進める必要があります。

日本文教出版「情報1」

問題解決の取り組み方やプレゼンテーションの方法について、かなり詳しく取り扱っています。

またプログラミングは浅すぎず深すぎず、全体的にバランスよく学べるようになっていました。

全てを把握したうえで最終的にコンピューターのことは専門家に任せる・・・そんなジェネラリスト志向の教科書です。

バランスの良さで実教出版の「最新情報1」と迷いますが、こちらの方が難易度が高めです。
実際に手を動かしてプログラミングを実践できます。
JavaScriptやHTML、CSSについても説明があります。

すこし図がごちゃごちゃしている印象です。
「官僚が作るパワーポイントみたい」と言えば、雰囲気が伝わるでしょうか。

東京書籍「新編 情報1」

読みやすさで言えば、ダントツでこの1冊です。

多くの概念や知識を驚くほどコンパクトに分かりやすく説明しています。
しかも、ほとんどの用語にルビ(ふりがな)をつけています。それでいて内容は薄くありません。
巻末には、Python、JavaScript、VBA、Swift、ドリトル、Scratch3.0 といった6種類ものプログラミング言語について説明しています。

ほんとうに、よくこれだけキレイにまとめたものです。
一家に一冊は欲しいです。

コンピューターや理系科目に苦手意識のある人は、まず、この1冊から始めたらよいかと思います。

ただし「モデル化とは,対象を単純化して表現したものである。」としてしまうなど、用語の説明が雑に感じる所がありました。

おわりに

一般の書籍に比べると、教科書の組版の品質はとてもレベルが高いなぁ、とあらためて実感しました

値段は一律で、どれも1冊¥1100円くらいでした(細かい数字は忘れました)。

ちなみに、店頭では教科書を現金でしか販売していませんでした。カードは使えませんでした。
おそらく出版社から買い取りで在庫を置くのでしょう。
在庫は課税されますから、カード決済で在庫処分が遅れるのはお店としてはリスクが大きいです。

教科書は誰でも購入できるはずですが、いざ買うとなると不便です。
取扱店が限られている上に、一般向けにお店を構えるところが少ないです。

日本は教科書の購入が少し面倒ですよね。
良いものが多いだけに、もっと気軽に購入できるようにして欲しいものです。

 


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、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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【中3理科】遺伝の規則性をプログラミングで学ぼう

中3理科「遺伝の規則性」とプログラミング

塾長です。

テスト期間に突入しました。

みなさん、テスト対策は万全ですか?
学校からのプリントや宿題も増える頃ですよね?

そんな中、とある中3生。

「なかなか解けない!」

と悩んでいました。
「遺伝の規則性」・・・学校から出された理科の課題だそうです。

遺伝の組み合わせの全パターンを、もれなく書き出して数える・・・見るからに大変そう。

さて、皆さんは、こんな時どうしますか?

めんどうな事はコンピューターにやらせる!

ということで、本日のタイトルが答えです。

そう、コンピューターの出番です。
サックっとプログラミングした方が早いです。

プログラミングは多少の練習が必要です。
しかし慣れてしまうと、色々な作業が楽になります。

最初の1回目の作業は、規則性を理解するため、自分が成長するために必要です。
しかし、2回も3回も同じ苦労をするのが良いとは限りません。

2回目、3回目について、

全く同じ苦労をしますか?
何か工夫をして効率を上げますか?

こういうときの瞬間、瞬間の工夫の積み重ねで、人生が大きく変わっていくように思います。

その工夫のためには、プログラミングは必須アイテムと言えましょう。

それでは、コンピューターにやってもらいましょう。

遺伝の規則性についての例題

その前に、まず今回の問題について説明します。

中3理科の遺伝です。エンドウ豆の種子が「丸い」のか「しわ」なのか、という問題。
毎年の恒例です。

「丸い」種子をつける純系のエンドウ豆があります。
「しわ」の種子をつける純系のエンドウ豆があります。
それぞれから1株ずつ対応させて交配させると、子の世代の種子はどのような形状になるでしょう?
丸い種子のエンドウ豆の株と、しわの種子のエンドウ豆の株の数を、簡単な整数比で示せ。
また「丸い」形質の遺伝子をAとし、「しわ」の形質の遺伝子を「a」として、そうなる理由を説明せよ。

このように遺伝の問題は、組み合わせの全パターンで考えて解くのでした。

エンドウ豆の遺伝 交配

中3数学で習う多項式の分配法則 (A+A)(a+a) = Aa+Aa+Aa+Aa に似ています。

そして回答の例はこんな感じです。

純系の「丸い」種子をつける親の体細胞の遺伝子を(A, A)、「しわ」のそれを( a, a )とする。

子の世代は(A, A)と( a, a )の掛け合わせが(A, a )(A, a )(A, a )(A, a )となる。ここでAは「顕性の形質」で、a は「潜性の形質」だから(A, a )は「丸い」種子となる(※)。よって、子の世代の種子は、全て「丸い」形状になる。

孫の世代は、子の(A, a )と(A, a )の掛け合わせが(A, A)(A, a )(A, a )( a, a )となるから、「丸い」:「しわ」が3:1の比率であらわれる。

(※)教科書改訂により古い用語の「優性」「劣性」は廃止され、「顕性」「潜性」に統一されました。

詳細は教科書を見てくださいませ。

やっとれん

これが「ひ孫の世代」以降になると厄介です。組み合わせが指数関数的に増えてしまい、調べるのが煩雑になります。
例えば、こんな問題です。

純系の「丸い」種子の株と「しわ」の種子の株を掛け合わせて子の世代をつくる。
その子の世代どうしを掛け合わせて、孫の世代をつくる。
その上で、次の各問いに答えなさい。

(問1)孫の世代を互いに掛け合わせたとき、次の世代の「丸い」:「しわ」の比はどうなるか?
(問2)孫の世代の中から「丸い」種子の株だけを選んで、互いに掛け合わせたとき、次の世代の「丸い」:「しわ」の比はどうなるか?

こんな問題が出たら、やってられません。
他の問題をやる時間が無くなってしまいます。飛ばしてください。
出るのが明白なら、事前に答えを丸暗記して流しましょう(出ないと思いますが)。

コンピューターにやってもらいました

しかしコンピューターなら、あっという間です。
親の世代から、上の問1と問2にある「ひ孫の世代」まで、コンピューターに聞きました。

実行結果

エンドウ豆の遺伝についてパイソンのプログラムで組み合わせを計算させた結果

問1の方は、孫の世代も、ひ孫の世代も、「丸い」種子の株と「しわ」の種子の株の比率は同じでした。
ガチで数えると64通りの組み合わせですが、同じものをまとめていくと3:1になりました。
つまり何も操作をしなければ、エンドウ豆は「丸い」:「しわ」=3:1の出現比率に落ち着くと言えます。

問2の方は「丸い」種子だけを選択する操作をした場合です。当然ですが、次の世代で「しわ」の割合が減ります。
なんと8:1になりました。

何世代目で純系になる?

ちなみに、さらに「丸い」株だけを選択して次の世代「玄孫(やしゃご)」を生むと、15:1になります。
さらに「丸い」株だけを選択して次の世代・・・と繰り返していくと、いつかは「丸い」種子の株だけになるというワケです。

こうして純系の株が作られていくワケですね。すると

何世代の後に「丸い」の純系を得られるか?

が気にってきます。確率ですから「しわ」を完全に0にすることは難しいので、ここでは仮に「純系」の基準を

「しわ」の出る確率が1万分の1以下

としましょう。
そこで、この基準を満たすまで世代交代を繰り返す実験をやってみました。
もちろん、コンピューターの中で・・・。

エンドウ豆の遺伝シミュレーション 純系

ということで、第100世代目で「ほぼ純系」の子孫ができました。

狙ったワケではありませんが、ちょうど100でした。

シミュレーションですから、交配の全パターンを計算しています。
結果が出るのに4時間くらいかかりました。
メモリは20ギガくらい使いましたが、塾長のパソコンは16ギガしか積んでいなかったのでメモリ不足になり、途中から計算が遅くなりました。

確率漸化式をつくって計算すれば、もっと早く回数を求められるとは思いますが、それでは高校数学の話になってしまいます。
今回は、あくまでも「中3理科の遺伝の実験」としてプログラミングしました。

ただ今回は(A, a )と(a, A )を別のものとして処理しました。
これらを一緒と見なすプログラムを追加すれば、組み合わせの数を何割か減らせたので、もう少し高速にシミュレーションできたかもしれません。

何はともあれ、やってみた感想は・・・

そもそも、純系の株を作るのが、ものすごく大変だ!

ということでした。

シミュレーションではなく、これが本当にエンドウ豆を交配していくことを考えてみてください。
成長を待って、種を採取し、分類し、また植えて、花が咲く前におしべを切り・・・ということを延々と続けていくわけです。

1000株育てて100株に選定などとすれば、もっと早く純系を得られるとは思いますが、それでも大変でしょう。

実験は準備が9割と言われますが、むしろ99%くらいに感じます。

これが今日の結論と言っても良いでしょう。

作業が大変なのか、理科として難しいのか?

組み合わせのパターンを全て考える。
組み合わせの組み合わせを全て考える。
組み合わせの組み合わせの、そのまた組み合わせを全て考える。

どんどん煩雑になって、数え上げるのに苦労します
解けない理由が、理科として難しいからではありません。

「作業がたいへん!」

という意味で難しい。

リアル世界の実験では、乗り越えなければいけない困難でしょう。

しかし学校の勉強やテストとなれば話は別です。

例えば、制限時間の厳しいテストや入試が、このような作業量を手早くこなせるか否かで合否が決まるものであったら、ちょっと意味不明です。
教科を分ける意味がほとんどありません。

機械が無かった時代は「機械みたいな人間」が重宝されたかもしれませんが、今はスマホでさえ高速に処理できます。

大変と思う時こそ、コンピューターの使い方お教えるべきなんです。
時には根性論も大切ですが、それだけは良くありません。
もっと積極的にコンピューターを活用すべきだと思います。

あらゆる勉強にコンピューターを活用!

遺伝の組み合わせを計算させるプログラムをつくる過程で、遺伝の性質を深く理解できるでしょう。

手作業で組み合わせを書き出すのも無駄ではありませんが、それが大変過ぎる作業では、先に心が折れてしまいます。
それに作業の制約が勉強の制約になってしまうと、むしろ視野が狭くなります。

コンピューターの計算は、失敗してもやり直しが楽です。
何度もチャレンジできるし、視野も広がるでしょう。

また多様なメディアを扱えるというメリットもあります。
子供たち自身でコンテンツを作ることもできます。

数学や理科、技術だけで活用というのでは寂しいです。
美術、音楽、体育、社会、英語・・・あらゆる科目で使いこなすことができます。

今回は理科の勉強にコンピューターを活用する例を考えました。

コンピューターを活用するセンス

これを子供たちに身に着けてもらうことが大切です。

そのためには、あらゆる学びの場でコンピューターを活用しましょう。

たとえば今回のように、「ワーク」にあたる作業訓練的な学びの部分には、コンピューターを活用できるところが多くあるはずです。

速く、正確に、たくさん・・・

このような意味で能力を伸ばすような訓練系の学習時間は、今後、見直されていくべきでしょう。
今後は、コンピューターを活用した試行錯誤の時間に置き換わっていくべきだと思います。

このような視点に立つと、日本の教育は世界から遅れています。
創造性やイノベーション力が足りないと、今でも言われています。

少ない知識をトリッキーに組み合わせて「速く、正確に、たくさん」できるような訓練ばかりして、消耗しているからです。

そういう作業こそ、コンピューターにやらせるのです。
それが当たり前の時代です。

やらなければ、日本が沈没します。

パイソンでプログラミング

今回のプログラムは次の通りです。

パイソンのバージョンは3.9以降です。
最大公約数を求める関数 math.gcd() に3つ以上の引数を渡せるのが、そのバージョン以降だからです。

データ構造としては、タプル、配列、辞書を理解しておく必要があります。

パイソンはタプルを辞書のキーとして使えることを利用しています。
また、パイソンは配列やタプルに自然数をかけると、それらを複製できることも利用しています。
(A, A)×3 → [(A, A),(A, A),(A, A)]
これらの機能は他のプログラミング言語でも使えるとは限らないので要注意です。

なお、純系を何世代目で得られるかを求めるプログラムの部分は省略してあります。
興味のある人は考えてみてください。

エンドウ豆の遺伝 Pythonプログラム

現場からは以上です!

 


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2次関数の虚数解をパイソンのグラフで見える化してみた

塾長です。

今回は高校生からよく出る質問、というか疑問

虚数 $ i = \sqrt{-1} $ は実在しない数なのか?

について考えてみます。

2次方程式と2次関数のおさらい

解の公式

まず中学3年生が1学期で習う「2次方程式の解の公式」を思い出してみましょう。

2次方程式$ ax^2+bx+c=0 $の解の公式

$$ x = \frac{ -b \pm \sqrt{b^2-4ac} }{ 2a } $$

判別式

高校1年生になると、さらに「判別式」を習います。
1学期の後半または2学期の初めくらいです。

実数$x$について、2次方程式$ ax^2+bx+c=0 $の判別式をDとすると、

  • $D < 0$ のとき、解は0個(解なし)
  • $D = 0$ のとき、解は1個(重解)
  • $D > 0$ のとき、解は2個

続いて、2次関数$ y=ax^2+bx+c $のグラフと判別式Dとの関係について習います。

2次方程式$ ax^2+bx+c=0 $の解を、次の連立方程式の解とします。

$$ \begin{cases}
y=ax^2+bx+c \\
y=0
\end{cases} $$

$x-y$平面上で2式それぞれのグラフを描くと、その交点が解になっているのでした。
つまり、

2次方程式$ ax^2+bx+c=0 $の判別式をDとする。
$ y=ax^2+bx+c $と$x$軸との共有点は、

  • $D < 0$ のとき、0個
  • $D = 0$ のとき、1個(接する)
  • $D > 0$ のとき、2個(交わる)

この様子を直感的なグラフで表すと、次のようになります。

複素数

高校2年生では、虚数単位 $ i = \sqrt{-1} $ を導入して、$x$を実数から複素数へ拡張します。
すると方程式の解を必ず求めることができるようになります。

2次方程式$ ax^2+bx+c=0 $の判別式をDとすると、

  • $D < 0$ のとき、解は複素数で2個
  • $D = 0$ のとき、解は実数で1個(重解)
  • $D > 0$ のとき、解は実数で2個

であり、どの場合でも解は、

$$ x = \frac{ -b \pm \sqrt{b^2-4ac} }{ 2a } $$

と表すことができる。
特に$D < 0$ のときは$ i = \sqrt{-1} $ として、

$$ x = \frac{ -b \pm \sqrt{|D|} i }{ 2a } $$

である。

ざっと、ここまでが中3、高1、高2の二次方程式と二次関数のおさらいです。

複素数の世界では必ず共有点がある?

素朴な疑問

さて、ここで塾長は、ふと疑問に思いました・・・

せっかく複素数まで拡張して、判別式$D<0$の場合でも解が求まるようになったのに、対応するグラフの共有点が無いままって、寂しくない?

寂しいですよね!?

疑問です。というか、不満です。
なんとかして、このモヤモヤを解消する必要があります。

問題解決というヤツです。

仮説を立ててみる

そこで、

もしかしたら、グラフを複素数まで拡張すれば、共有点が2つに見えるのではないか?

という仮説を立ててみました。

本当にそうなるのでしょうか?

コンピューターの力を借りて、そのグラフを描くことにチャレンジすることにしました。

仮説を立てて確かめるってヤツです。

4次元のグラフは描けない!!

コンピューターは具体的な数値しか扱うことができません。
そこで今回は、つぎの関数を例に、グラフを描いてみることにします。

$$y=x^2-2x+2 $$

もちろん、これの判別式Dは負です。

$$D=(-2)^2 – 4 \times 1 \times 2 = 4-8 = -4 < 0$$

そして方程式$x^2-2x+2=0$の解は

$$x=1 \pm i$$

という虚数解です。

今回の目的

今回の目的を次のように設定します。

xを複素数としたときに、
$$ \begin{cases}
y=x^2-2x+2 \\
y=0
\end{cases} $$
の共有点が2つあることをグラフで示す!

実数と複素数で何がどう変わる?

高校1年生までは、$x$も$y$も実数ですから、これは、

実数$x$ を与えると、実数$y$ が1つに定まる関数のグラフ
つまり、
数直線上の1つの実数$x$を、また別の数直線上の1つの実数$y$へ移し変える関数のグラフ

ということになります。
つまり「2本の数直線」があれば、話ができます。
よって、

$x$ が実数ならば、
$y=x^2-2x+2 $ のグラフは、x軸とy軸で構成される「平面(2次元空間)」の上に描くことができる

ということです。
直線は「1次元」ですから、2本の直線で表現できる空間は、せいぜい「2次元空間」となります。

さて、

ここで$x$を複素数に拡張します。
そこで2つの実数$a,b$を使って$x=a+bi$としましょう。

$$ \begin{cases}
y=x^2-2x+2 \\
x=a+bi \\
i = \sqrt{-1}
\end{cases} $$

すると、式の計算結果$y$も複素数になります。
そこで2つの実数$c,d$を使って$y=c+di$としましょう。
すると、これは、

複素数$x=a+bi$ を与えると、複素数$y=c+di$ が1つに定まる関数のグラフ
つまり、
実数平面上の座標$(a,b)$を別の実数平面上の座標$(c,d)$に移し変える関数のグラフ

ということになります。
つまり「2つの平面」があれば、話ができます。
よって、

$x$ が複素数ならば、
$y=x^2-2x+2 $ のグラフは、平面a-bと平面c-dで構成される「4次元空間」の中で描くことができる

ということです。
平面は「2次元」ですから、2つの平面で表現できる空間は、せいぜい「4次元空間」となります。

拡張し過ぎた

上の考察から、コンピューターで「4次元のグラフ」を描けば、今回はミッションクリアできそうです。

・・・ん?

無理です!

私たちはどんなに精神を研ぎ澄ませても、3次元までしか空間の広がりを認識することができません。
ましてやグラフを描くことも見ることもできません。

これはコンピューターでも表示できません。

(計算だけならできます。表示が無理ということです)

グラフを3次元にまとめる!

ということで、何とかして3次元で済ませる方法を考えなければいけません。

グラフを3次元で描けるようにする

という「課題」が生まれてしまいました。

どうしたらよいでしょうか?

【豆知識】
問題解決の世界では、最終的に解決する「目的」のことを「問題」と呼びます。
そして、問題を解決する過程(途中)で乗り越えるべき「目標」のことを「課題」と呼びます。

そもそも何がしたかったのか?

道に迷ったら、目的の再確認です。

目的さえ達成すればよいのです。
もしかしたら「やらなくても良いこと」で悩んでいたりするかもしれません。

今回は、$y=x^2-2x+2 $ と $y=0 $ の共有点が2つあることをグラフで描きたかったのでした。

あ、な~るほど!

次元を減らす

目的の式をじーっと眺めていたら、思いつきました。

$ y=0 $なのですから、$y$の方は2次元も必要ありませんね。

だって0(ゼロ)の時だけ考えればよいのですから。そこで、

yの次元を2次元から1次元に減らす!

ことを考えましょう。

グラフ表示の方針

ということで、グラフに表示する方針をまとめましょう。

実数の世界のグラフは、横軸がx軸、縦軸がy軸です。

今回は$x$を複素数$a+bi$へ拡張したのですから、そのグラフは、

  • $x軸$を複素平面$a+bi$へ拡張(平面:2次元)
  • $y軸$も複素平面$c+di$へ拡張(平面:2次元)

としたかったのですが、無理でした。
これではグラフの座標が (a,b,c,d) の4次元になってしまい、描けないからです。
そこで次の方針としたのでした。

  • $x軸$を複素平面$a+bi$へ拡張(平面:2次元)
  • $y軸$は1次元に落とした値(直線:1次元)

つまり、

  • 横軸だったx軸は、横に広がる複素平面に拡張
  • 縦軸だったy軸は、実数の数直線のまま

これなら3次元の立体的なグラフで表すことができます。

あとは、縦軸のyをどのような値に決めるか、ですね!

案1:yの実数だけを縦軸にとる → 失敗!

そもそもグラフは実数しか描けません。
そのため、1つの複素数を2つの実数の組に対応させ、それを平面上に表すのでした。

であるならば、安直ではありますが、yの実部だけをグラフに採用すればよいかもしれません。

  • 横軸:複素数$ x=a+bi $(平面:2次元)
  • 縦軸:$y=c+di $の実部$c$(直線:1次元)

それでは、この案でグラフを描いてみましょう。
こうなりました。

馬の鞍みたいな形のグラフになりました。
最後の考察で、このグラフも少し使いますから、とりあえず「馬の鞍型」のグラフとでも呼んでおきましょう。

ちなみに、赤い線が、実数の$x-y$平面上のグラフ(平面 $ b=0 $ で切った切り口)です。

さて、これで目的は果たせたでしょうか・・・?

うーん、何だかよく分かりません。

$x$を複素数に拡張したおかげで、確かに平面$y=0$との共有点は存在しそうです。
しかし「共有点が2つ」である様子が、これでは分かりません。

よく考えてみたら、これはダメです。

もしも4次元のグラフが描けるとすれば、本来のグラフは、

(a,b,c,d) の4次元でグラフを描き、それを平面$c=0$でカットした切り口が、求める3次元のグラフ

が本当のグラフです(※)。
4次元のグラフは描けませんが、本来はそんな感じです。

そう考えると、無条件に$y$の虚部を捨ててしまったのがダメでした。

(※)【豆知識】
4次元の立体を平面で切ると、その切り口が3次元の立体になります。
私たちの世界は3次元です。私たちの世界で立体は3次元です。
例えば、スイカを包丁で切った時の断面を想像してみてください。
スイカは3次元の球です。それを2次元の平面でスパッと切ると、切り口が2次元の円になります。
4次元の世界は、私たちの世界よりも1つ次元が上ですから、上の考察をすべて1つずつランクアップして考えます。
つまり、4次元の中で球体を切ると、切り口が3次元の球になります。

案2:yの絶対値を縦軸にとる → 成功!

そこで、数学的に条件を壊さないことを考えます。

$y=c+di=0$

すなわち、

$c=0$かつ$d=0$の場合

を考えたグラフであれば目的を達成できるわけです。

ところで、

$|y|=0$も同様に$c=0$かつ$d=0$です。

ですから縦軸を$|y|$とすれば、これは実数ですから、うまく1次元に収まります。

  • 横軸:複素数$ x=a+bi $(平面:2次元)
  • 縦軸:$|y|$すなわち$\sqrt{c^2+d^2} $(直線:1次元)

それでは、この案でグラフを描いてみましょう。
こうなりました。

うまくいきました!

グラフの2カ所が尖っていて、2つの虚数解

$$x=1 \pm i$$

の所で平面$y=0$に突き刺さっていそうです。
共有点は「2だけ」ですから、平面$y=0$上で、それぞれ1点ずつ、チョン、チョンと、くっ付いているはずです。

グラフの解像度の問題で「点」まで鋭利に描き切れていません。
念のため、100倍に拡大してみましょう。

$x=1 + i$の付近を100倍に拡大してあります。
この倍率で$x=1 – i$も同時に描くのは不可能なので、1つだけで確認します。

どうです?

共有点の1つ$x=1 + i$の位置へ、グラフが突き刺さっている感じがしますよね。
このグラフを1000倍にしても、10000倍にしても、ずっとこんなグラフになります。

「1点に突き刺さ差っている!」

のですから、倍率をどこまで上げても、こんな感じです。
もちろん、$x=1 – i$ についても同様です。

これで本当に

「たった2点」だけの共有点を持つ!

ことが、グラフで表示できたのではないかと思います。

思ったより大変でした。

教えてエライ人!

上のような考察をFacebookにアップしていたら、色々な人からご意見をいただきました。
なかでも吉田先生には色々と教えていただきました。

ということで、今回のエライ人は、吉田信夫先生です!

吉田先生はあの「大学への数学」で原稿を書かれていた先生の内の1人です。
超すごくないっすか!

先生のブログ「yoshidanobuo’s diaryー高校数学の“思考・判断・表現力”を磨こう!」はこちらです。

グラフで虚数解を見える化するにあたり、いろいろとご指導をいただきました。
また数学的におかしな用語の使い方についてもご指摘いただき、修正することができました。

用語の誤用

今回やってしまった用語の誤用を2つ紹介します。

どこが間違っているのか、考えてみてください。

  • 誤用1:「$y=x^2-2x+2$の判別式の値は負です。」
  • 誤用2:「複素数$x=a+bi$と実数$y$において、$y=|x^2-2x+2|$のグラフ(a,b,y)は、平面$y=0$と2点で接しています。」

わかりますか?

私は吉田先生に指摘されるまで気づかなかったです。まさに

「それは違反です」

という感じで、用とあいなりました。

大学入試の2次試験で記述回答を予定している人は、気を付けてくださいね。

さて、上のものは次の点で間違っていました。

  • 誤用1:関数に対して判別式を語ったところがアウト。判別式は方程式「$0=x^2-2x+2$」に対して定義されるもの。
  • 誤用2:「接する」は「微分可能な領域」で定義されるもの。今回は尖っていて微分不可(微分する向きによって微分係数が異なる)。

さぁ、どうでしたか?

滑らかに「接する」グラフにする

さらに誤用2に関連して、グラフが2つの$x=1 \pm i$で「接する」ようなyの取り方も教えていただきました。

みなさん、分かります?

  • 横軸:複素数$ x=a+bi $(平面:2次元)
  • 縦軸:$|y|^2$すなわち$ c^2+d^2 $(直線:1次元)

それでは、この案でグラフを描いてみましょう。
こうなりました。

yの値が2乗されているので、グラフが大きくなりすぎて「2点」どころではなくなってしまいました。
そこで例によって、$x=1 + i$の付近を100倍に拡大してみましょう。

おお、本当に滑らかに接してそうですね!

例によって「1点」で接しているので、このグラフを1000倍にしても、10000倍にしても、ずっとこんなグラフになります。

次元を減らすもう1つの方法

さらにさらに、吉田先生からもう1つのグラフ表示の方法を教えていただきました。
$x=a+bi$ としたときに$y=0$を満たすような

$y=0$ を (a,b) だけで描く!

です。

つまり、(a,b)に色々な実数を当てはめて $x=a+bi$ を動かしたときに、$y$ がどのように動くかを図示します。
もう少し正確に言うと、$y=0$ を満たすような「yの実部」と「yの虚部」をそれぞれ平面(a,b)上に図示します。

$y$ の値もまた (a,b) の関係式として表現されるため、グラフの次元は(a,b)の2次元だけで済みます。
1つの複素平面だけで示すやり方です。

やってみましょう。まず、

$$ \begin{cases}
y=x^2-2x+2 \\
x=a+bi \\
y=c+di
\end{cases} $$

について、

$x=a+bi$ を $y=x^2-2x+2$ に代入して整理すれば、

$$ y=a^2-b^2-2a+2+2b(a-1)i $$

です。

$y=c+di=0$ すなわち $c=0$かつ$d=0$ の場合を考えるわけですから、

$$ \begin{cases}
a^2-b^2-2a+2=0 \\
かつ\\
2b(a-1)=0
\end{cases} $$

すなわち、

$$ \begin{cases}
b = \pm \sqrt{(a-1)^2+1} \\
かつ \\
a=1 または b=0
\end{cases} $$

です。
これらの交点が求める解になります。

あらためて、実部の$a$を$x$とし、虚部の$b$を$y$として、複素平面$x-y$にグラフを図示したのが下です。
これは吉田先生からいただいたグラフです(軸が$x-y$になっていますが、$a-b$に読み替えてください)。

$a^2-b^2-2a+2=0$のグラフが青で、$a=1$と$b=0$のグラフが赤です。

確かに複素平面の世界では、2点の共有点がありました。
そしてグラフの交点はそれぞれ、$ 1+i $ と $ 1-i $ です。

これは感動です!

考察とまとめ

もしも

$$ \begin{cases}
y=x^2-2x+2 \\
x=a+bi \\
y=c+di=0
\end{cases} $$

のグラフを4次元 $(a,b,c,d)$ の空間上に描けたとしましょう。

すると、上の吉田先生からいただいた平面グラフは、その4次元グラフを $y=0$ で切った切り口であるといえます。

やってみました。それが下のグラフです。

緑の実線が、実数の世界での2次関数のグラフです。
赤の実線と青の実線は、それぞれ上の平面グラフに対応しています。

このグラフをもとに、これまでの話を全て振り返ってみます。

まず青い曲面が、最初に描いた「馬の鞍型」のグラフです。
これは4次元グラフを平面 $ d=0 $ で切ったときにできる立体です。
そして、この青い曲面をさらにy=0で切ると、青い実線の双曲線になります。

次に、4次元グラフを平面 $ c=0 $ で切ったときにできる立体も考えます。
それが、上のグラフの赤い曲面です。
そして、その赤い曲面をさらにy=0で切ると、赤い実線の2直線になります。

そして青い双曲線と赤い直線の交点が、まさに $ 1 \pm i $ となっています。

これらの様子を総合すると、2次方程式の虚数解 $ 1 \pm i $ は、

  • 3次元空間 (a, b, c) の曲面(縦軸をyの実部としたグラフ)
  • 3次元空間 (a, b, d) の曲面(縦軸をyの虚部としたグラフ)
  • y=0の水平な平面

の3つを重ねた時にできる共有点

であることがグラフで確認できました。

グラフ表示に使ったPythonプログラム

今回、グラフを描くのにプログラミング言語の「パイソン(Python)」を使いました。
以下が、そのプログラムです。
Jupyterという環境を使いました。

ちなみに、パイソンのプログラミングを学ぶなら、無料で使える Google Colaboratory がオススメです。
もちろん下のプログラムも Google Colaboratory で動作します(動作確認済)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline
fig = plt.figure(figsize = (8, 8))

# Axes3D
ax = Axes3D(fig)

# タイトルを設定
ax.set_title(“$y=|x^2-2x+2|$”, size = 20)
#ax.set_title(“$ y = |x^2-2x+2|^2 *100 $”, size = 20)

# 軸ラベルを設定
ax.set_xlabel(“x-Real”, size = 14)
ax.set_ylabel(“x-Image”, size = 14)
ax.set_zlabel(“y”, size = 14)

# 表示角度の設定
ax.view_init(elev=10, azim=35)

# 座標のメッシュ
rr = np.linspace(-1.5, 3.5, 200)
ii = np.linspace(-1.5, 3.5, 200)
#rr = np.linspace(0.9, 1.1, 200)
#ii = np.linspace(0.9, 1.1, 200)
i0 = np.zeros(200)
r,i = np.meshgrid(rr, ii)
z = r + i*1j

# 曲線・曲面を描画
y0 = r*r-2*r+2
ax.plot_wireframe(rr, i0, y0, color = “red”)
y = np.abs( z*z-2*z+2 )
#y = ( np.abs( z*z-2*z+2 ) )**2 *100
ax.plot_surface(r, i, y, color = “yellow”, alpha=0.4)
plt.show()

あとがき

どの学年も文字式と関数の季節になりました。

今年から中学生は教科書改訂で「主体的な学び」が重視され、プログラミング教育も強化されました。
来年からは高校生でもそうなります。

そういう流れの中で、今回は、

高校生のレベルで数学を題材に「主体的な学び」を「プログラミング」も活用して行ったらどうなるか?

を実践してみました。

さらに今後の常識というか、新しい価値観である

「集合知」で「問題解決を加速する」という姿勢

も取り入れてみました。
ですから、問題解決の用語や流れも、それとなく意識してあります。

これが次世代型の教育であり、同時に、いま日本で遅れてしまっている教育でもあります。

今のところ私はそのように思っております。

教育者も間違えます。
先生が何でも知っていて間違いを起こさない聖人君子である、なんていう時代は終わっています。
そもそも非科学的で不合理です。

もう、1人の聖人君子や、優れたリーダー、1部の天才に問題の解決を任せるよな時代では、ありません。
というか、そんな人はいません。
幻想です。

今や、世界中の人たちがコンピューターでつながっているのです。
みんなが意見や知恵を出し合う「集合知」で、いち早く問題を解決していこう!
そのように考える方が大切です。

このような価値観でコンピューターを活用しながら問題解決を実践できる人。

それが、これから日本で、いや世界で多く必要とされる人たちなのだと思います。

現場からは以上です。

 


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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

夏休みの自由研究 かけ算とわり算の原理をプログラミング

塾長です。

いよいよ夏休みも後半です。

学生のキミたち、そろそろ読書感想文や自由研究に着手しましょう。

ということで、自由研究ネタを1つご提供します。

算数の研究です。

しかし、内容が深くてプログラミングもありますから、きっと中学生でも使えるでしょう。

算数や数学で「文章問題が苦手」という人には、特にチャレンジして欲しいです。

そもそも「かけ算」や「わり算」の意味とは?

もしも小学1年生や2年生から、次のように質問されたら、どのように答えますか?

  • 「かけ算」とは何ですか?
  • 「わり算」とは何ですか?

塾長は、次のように答えます。

  • 「かけ算」とは「たし算の繰り返し」です
  • 「わり算」とは「ひき算の繰り返し」です

なぜなら、

人類で初めて「かけ算」や「わり算」を発明した人は、きっと上のように考えたに違いない!

塾長は、そうに思うからです。

これをプログラミングで確かめていきたいと思います。

「たし算」で「かけ算」をプログラミングする

もしも「かけ算」が「たし算の繰り返し」なら、その通りに計算ができるはずです。
やってみましょう。

具体的な例から「かけ算」のパターンを考える

5×3の場合

例えば、5×3の計算を考えましょう。

5×3=5+5+5=「5を3個たす」=15(積)
ここで「たし算」の「+」記号は2個です。

つまり、

5を「3個」たすときは、たし算を「2回」使います。
たし算の回数は3-1=2回です。

7×6の場合

もう1つの例、7×6の計算ではどうでしょう。

7×6=7+7+7+7+7+7=「7を6個たす」=42(積)
ここで「たし算」の「+」記号は5個です。

つまり、

7を「6個」たすときは、たし算を「5回」使います。
たし算の回数は6-1=5回です。

「かける数」は「たした個数」

まとめます。

m×nの場合

一般化して、m×nの積を計算する方法を考えます。

上の2つの例から、これは「mをn個たす」です。
そして、たし算を使う回数は(n-1)回です。

つまり、

m×nとは、mに(nー1)回だけmをたし算すること

まとまりました。

スクラッチでプログラミング

それでは上のm×nの手順をプログラムにしてみましょう。

mにmをnー1回たす

これをプログラミングしたのが次です。

たし算でかけ算をプログラミングした図

  1. 「積」という変数を用意して、それにmを代入
  2. 「積にmをたす」という処理を(nー1)回くりかえす
  3. 「積」を表示

試しに、4×9でプログラムを実行しました。結果は36で正しいです。

つまり「たし算」を繰り返せば、確かに「かけ算」を計算できることが分かりました。

そしてこのプログラムは、どんな自然数どうしのかけ算でも計算できます。

プログラムのカイゼン

ところで、このプログラムは1つ分かりにくい所があります。

「×n」なのに、繰り返す回数が「n-1回」です。
「かける数」と「回数」が1つズレています。

これを同じにできれば、もっとプログラムが分かり易くなります。

そこで、こう考えたらどうでしょうか。

変更前: 最初に「積」という変数を用意して、それにmを代入します。
変更後: 最初に「積」という変数を用意して、それに0を代入します。

こうすれば、繰り返し回数もnになります。
つまりプログラムがこうなります。

プログラムがシンプルで見やすくなりました。

「かける数」は「0にたした回数」だった!?

プログラムを見やすくするために、上のように改善しました。

逆に、このプログラムが行っている処理を式で表すと、どうなるでしょうか。

例えば、7×6の場合に戻れば、こうなります。

変更前: 7×6=  7+7+7+7+7+7+7
変更後: 7×6=0+7+7+7+7+7+7+7

単に「かける数」と「たす回数」が同じになるように工夫しただけですが、実は、こうした方が数学的にも良いことが分かっています。

それは「かける数」を3、2、1、0と小さくしていけば分かります。
変更前の考え方では、

7×3=「7に7を2回たす」
7×2=「7に7を1回たす」
7×1=「7に7を0回たす」
7×0=「7に7を?回たす」

となってしまい、7×0を考えることができません。
一方、変更後の考え方ならば、

7×3=「0に7を3回たす」
7×2=「0に7を2回たす」
7×1=「0に7を1回たす」
7×0=「0に7を0回たす」

となりますから、ちゃんと7×0=0も計算できます。

ちなみに0という数も人類が「発明」した数なのだそうです。

「ひき算」で「わり算」をプログラミングする

たし算と同じように、わり算についても考えてみましょう。

もしも「わり算」が「ひき算の繰り返し」なら、その通りに計算ができるはずです。

やってみましょう。

具体的な例から計算のパターンを考える

9÷3の場合

例えば、9÷3の計算を考えましょう。

9÷3=「9の中に3がいくつあるか?」=「9-3-3-3=0だから9から3を3回ひけた」=3(商)
ここで「ひき算」の「-」記号は3個です。

つまり、

9から3を「3回」ひき算できたから、商は3です。

12÷5の場合

もう1つの例、12÷5の計算ではどうでしょう。

14÷5=「14の中に5はいくつ?」=14-5-5=2だから2回ひけて4あまった」=2(商)あまり4
ここで「ひき算」の「-」記号は2個です。
まだ4余っていますが、3回目の引き算まではできません。

つまり、

14から5を「2回」ひき算できて4余るから、商は2あまりは4です。

「商」とは「引くことができた回数」

まとめます。

m÷nの場合

一般化して、m÷nの商とあまりを計算する方法を考えます。

上の2つの例から、商は「mからnを引ける回数」です。
しかし、ひき算できる回数は、計算してみなければ分かりません。
1回引いてみて、まだ引けそうならもう1回引いてみて・・・という計算を繰り返します。

m-n=〇 もしも 〇>n ならば もう1回引ける・・・

という判断を繰り返してい良く計算です。
ですから、

わり算で商と余りを求めるとは、

m-n-n・・・-n=△ かつ 0≦△<n
k回引けたので商がk、余りが△

という処理をすること

まとまりました。

スクラッチでプログラミング

それでは上のm÷nの手順をプログラムにしてみましょう。
それが次です。

ひき算でわり算をプログラミングした例

  1. 商(引けた回数)を0回に設定、余り(引き算の残り)をmに設定
  2. 余り に 余り―n を代入し、商に1をたす(引いた回数を数える)
    これを 余り<n になるまで繰り返す
  3. 商と余りを表示

「あまり」は文字通り「余りもの」だった!?

上の処理からわかるように、余りは文字通りの余りでね。

mからnを何度もひき算して、もうこれ以上はひき算できない。
けれども中途半端に数が残っている。

それが余りです。

「わり算」を「お茶くみ」の手順で考えれば、商が小数でも解ける!?

ところで、これまで「わり算」の意味を

m÷n=「mの中にnがいくつあるか?」

としていました。
しかし、m÷mの意味は、もう1つあります。

m÷n=「mをn当分したら、1つあたりいくつになるか?」

これは、お茶くみの手順で考えれば、解くことができます。

mミリリットルのお茶をn個のコップに入れていくと、1人あたり何ミリリットル?

mミリリットルを全て急須にいれて、n個のコップを並べます。
急須から少しずつn個のコップへお茶を注いでいき、均等になるようにしますよね。

そして、急須の中の量が少なくなるにつれて、分配するお茶の量も少なくしていきますよね。
最後の1周は1滴ずつとか(そこまでやらないか)。

この手順をプログラムにすればよいのです。

  • まず、1ミリリットルずつ順番にn個のコップに入れていきます。
  • そして、余りが1×nミリリットル未満になったら、今度は0.1ミリリットルずつ入れていきます。
  • そして、余りが0.1×nミリリットル未満になったら、今度は0.01ミリリットルずつ入れていきます。
  • そして、余りが0.01×nミリリットル未満になったら、今度は0.001ミリリットルずつ入れていきます。

・・・これを繰り返していき、最後に1つのコップに入っているお茶の量が商になります。

このようにすると、商が小数になるようなわり算でも「ひき算」の繰り返しで計算できることが分かるでしょう。

プログラミングは、みなさんの宿題にしたいと思います。

たし算の記号「+」と、かけ算の記号「×」が似ている理由

上で見たように、かけ算はたし算で計算できます。

そう考えると、かけ算の記号「×」と、たし算の「+」が似ているのも納得ですよね。

「+」を少しだけ変えて「×」が作られています。
というか、角度を45度かたむけただけですね。

似ているどころか、形は何も変わっていません。

よく考えられていますね。

ひき算の記号「-」と、わり算の記号「÷」が似ている理由

わり算は、ひき算の繰り返しでしたから、

わり算の記号「÷」と、ひき算の「-」が似ているのも納得です。

ただ、形も変わっています。
真ん中の横線は共通ですが、それに上下の「・」マークが追加されています。

これは「わり算」=「分数」だからでしょう。

m÷n=$ \frac{n}{m} $

と書けることは、小学5年生の算数の単元「等しい分数」で習います。
分数の形をデフォルメすれば、正に「÷」というピクトグラムになりますね。

よく考えられています。

わり算のもう1つの記号「/」

ところで、エクセルやプログラミングの計算式では、わり算の記号を「/」で表しています。

たし算の記号「+」を傾けて、かけ算の記号を「×」としたように、
ひき算の記号「-」を傾けて、わり算の記号を「/」とした方が、統一感があります。

グーグル検索で調べてみると、海外の学校や教科書では、むしろ「/」を採用している方が普通のようです。

さらにコロン「:」を使っている国もあるそうですよ。
なるほど、その手もありますね。

これからコンピューターの利用が進んでくると、わざわざキーボードにない「÷」を使うのはめんどうですね。
もしかしたら日本も将来は「/」になるのかもしれません。

ちなみにプログラミング言語 Pythonでは、

  • m/n ・・・ m÷nの商(小数)
  • m//n ・・・ m÷nの商(整数)
  • m%n ・・・ m÷nの余り(整数)

という使い分けをしています。

コンピューターは「たし算」と「ひき算」しかできない!?

今から10年以上前に、塾長は趣味で望遠鏡を動かすプログラミングをしていました。

乾電池で動くような、とても小さなコンピューターを動かすプログラムでした。
このような小さなコンピューターは「マイコン」と呼ばれています。

マイコンにも色々ありますが、指先に載るような小さなものになると、使える命令がとても少ないです。

そのとき使っのは、PIC16Fなんちゃら、というマイコンでした。
それには四則計算の命令が「たし算」と「ひき算」の2つしかありませんでした。

「かけ算」と「わり算」が無いのです。

電卓を買ったら「×」と「÷」のボタンがなかった・・・というくらい衝撃でした。

「かけ算」や「わり算」が1回で計算できるコンピューターは高級品なのだと、そのとき知りました。
逆に、そのような高性能なコンピューターでも、中身は「たし算」と「ひき算」の組み合わせだけで作られているのだと実感しました。

考えてもみれば、これは当然です。

コンピューターはデジタルですから、0と1の数字をたくさん並べて計算しています。

0に1をたしたら1で、1から1を引いたら0です。
そのような処理を、膨大な数だけこなして、結果的にたくさん複雑な処理をしています。

だから究極的には、たし算とひき算しかしていません。

そう考えると今回は、

コンピューターの原理だけを使って「かけ算」や「わり算」をプログラミングした

とも言えます。
ちょっと大袈裟ですかね。

何はともあれ、計算には意味があります。
上のように「かけ算」や「わり算」の意味を深く理解してしまえば、文章題も怖くはありません。

あとがき

教科書が分かりやすくなり、一部はデジタル化しました。
無料で多くの分かりやすい解説動画が視聴できるようになりました。

分かりやすい教材があふれている今日ですが、だからといって、昔に比べて優秀な生徒が増えたという印象はありません。
つまり今も昔も、相変わらず

計算はできるけど文章題ができない

というのが、多くの生徒たちの悩みです。

計算の「やり方」はドリルで訓練しやすいです。
早く計算する「テクニック」も指導の良いネタです。

その一方で、

計算の「意味」や本質を考えさせるようなコンテンツは、なかなかウケません。
むしろ眠くなります。

しかし、それらにこだわって勉強しなければ、なかなか文章問題が得意にはならないでしょう。
そこが腕の見せどころ、と言ったところでしょうか。
きっとベテランの先生は、そういうのが得意なのだと思います。

ですから、より本質をつくようで、なおかつ面白くて飽きさせないようなコンテンツが、
きっとこれから先、どんどん登場してくることでしょう。

もしもプログラミングを活用した上のような事例が、その好例になるのなら幸いです。

 


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プログラミング教育 なぜパイソンが人気でオススメなのか?

pythonって知ってる?

宇宙とコンピューターが大好きな塾長です。

学校の先生や塾の先生が知っておくべき3大プログラミング言語といえば、

  1. Scratch(スクラッチ)
  2. python(パイソン)
  3. JavaScript(ジャバスクリプト)

ですね!(塾長の偏見です)。

冗談を抜きにしても名前くらいは知っておくべきで、けっこう重要なキーワードだとは思います。

中でもpythonの人気はずっと上昇傾向ですね。

先日はプロコースの生徒たちを指導しましたが、python(パイソン)を使っています。プログラミング教室「マイクラミング」の話です。
そして先週、新規面談をした中学生も独学でpythonを学び始めたと言っていました。なぜかドヤ顔。最近は単に「プログラミングを勉強している」というより「pythonをやっている」という方がマウントをとれるのでしょうか。
また別の会議では、とあるプロバイダーのとある技術者さんが「python本格的にやりたいなー」とおっしゃってました。

そんな感じで私の身の回りでもpythonが盛り上がってきています。

ということで、今回は

  • なぜ、python は人気上昇中なのか?
  • なぜ、python がおすすめなのか?

について書きます。

ただし、どうしても塾長の感想を含んでしまうので、そこはごめんなさい。

pythonの対象年齢(対象レベル)とは

人気があるとはいえ、pythonは「テキストプログラム」のプログラミング言語です。そのため、どうしても次のハードルが出てきます。

  • 英単語をたくさん使う
  • 1文字でもタイプミスをしたら動かない

確かにpythonの文法はシンプルですが、それでも直ちに「小学生にもわかりやすい」とはなりません。少なくとも上の2つのハードルをクリアできる精神年齢が必要です。

もしも上の2点が心配ならば、スクラッチ(Scratch)から始めるのが無難だと思います。

例えば、1文字でもタイプミスをすれば動きません。カンマとピリオドを間違えただけでもエラーです。次の2つの例を見比べてみてください。

name = "太郎"
print( "私の名前は{}です。",format( name ) )
name = "太郎"
print( "私の名前は{}です。".format( name ) )

上のプログラムは間違っていて動きませんが、下のは正しいです。

たったの1文字の差です。

こうした1文字の間違えでも冷静かつ前向きに対処できる精神年齢(IQ的な能力)が必要です。

学年や年齢ではなく、次のような感覚で判断した方が無難だと思います。

プログラミングが初めての場合

  • 学力が平均点くらいの中学1年生
  • ミスに対して前向きで、ミスの原因を調べたり予想したりするのが得意な小学5年生
  • 英語で作文が得意な小学3年生

くらいが対象の下限になると思います。

プログラミング経験がある場合

  • マイクラミングのハイコース卒業者
  • スクラッチで「自分で考えて」一通りのプログラミングができる人
  • 他のテキストプログラミング言語で「自分で考えて」一通りの制御構文をプログラミングできる人

必ずしも文法の詳細を暗記している必要はなく、調べながらでも良いですが、「自分で考えて」プログラミングしてきたことが必須です。

考えなしに教科書やネットからコピー&ペーストしただけでは、たとえそれが動いたとしても、プログラミングを経験したことにはなりません。
たまにそういう人がいるので注意してください。

pythonが人気の理由

ネット上でpythonが人気だーと話題になるのは主に2つです。

  1. 人気ランキングでpythonが上位
  2. pythonの求人は年収が高い

ランキング上位について

人気ランキングというのは、プログラマーからの人気投票の結果です。どんな理由でも1票は1票ですから「なんとなく人気があって上位」ということです。
とにかく大雑把に「pythonが好き」という人の割合が高いよ、ということくらいしか分かりません。

後半で塾長がpythonを使ってみた感想を書いておきますので、参考にしてみてください。

年収が高い件について

これは人材の人数が少ないという意味で、確かに高収入になりやすいです。

pythonの求人内容は、主に情報解析や人工知能を使ったプログラミングです。

  • 情報処理や人工知能を扱える高度な数学を身に着けている!
    なおかつ、
  • pythonでプログラミングができる!

そんな高い能力を持った人なんて、そもそも人数が少ないです。
人にできないことができるのですから給料が高くなります。

今のところ、その種の仕事は数が少ないです。
しかし今後は増えていくと見込まれていますから、学生の皆さんは希望を持って良いと思います。

とはいえ、3年後、5年後にどうなるかは分かりません。
工業的なニーズや商業的なニーズは、就職する時が来たら、その時に流行っているもので考えた方が実用的です。

もしも就職がずっと先であるならば、

「できるだけ学校の勉強をプログラミングに生かす」

という姿勢で「基礎」をしっかり鍛えておくのが良いと思います。
そういう意味では業界色の薄いpythonやScratchが無難ですね。

プログラミング言語 python の特徴

次にプログラミング言語としての特徴を挙げてみました。

pythonの特長

  1. 文法がシンプルかつ十分(短い文で済む、カッコ不要など)
  2. 高機能(高度な技術、トレンドば技術にすぐ対応)
  3. マルチプラットフォーム(WindowsでもMacでもLinuxでも富岳でも)
  4. 書いたらすぐ実行できる(コンパイル不要)
  5. 基本的に全て無料
  6. すぐに調べられる(解説ページやサンプルプログラムが多い)

pythonの得意分野

  1. 統計の全般
  2. 科学シミュレーション
  3. 人工知能の利用や開発
  4. 画像処理
  5. Webサーバー
  6. ゲーム(遅くても良い分野)

およそ何でもOKです。
日本のスーパーコンピューター「富岳」でも、ちゃんとpythonでプログラミングができますよ。

pythonの苦手分野

  1. 高速処理が必要なゲームプログラム
  2. 高速で高スループットな処理が必要なサーバープログラム

書いたらすぐに実行できる「インタープリター言語」であるため、どうしても計算スピードが犠牲になります。
そのため極端に計算スピードを要求されてしまうような処理には向きません。

フォートナイトやファイナルファンタジーのような本格的なCGのゲーム開発は無理です。
また動画編集ソフトや高度な画像編集ソフトも、pythonで開発するには無理があるでしょう。
pythonでは性能不足です。

CPUやGPUの性能を限界まで使いきるような超高速処理のプログラムを作るなら、C言語やC++、あるいはそのWindows版であるC#がおすすめです。
ほんの少しだけ性能を妥協する代わりに、マルチプラットフォームで動くアプリを作るならJavaがおすすめです。マルチプラットフォームの中ではJavaが最速です。

ただし、そのようなアプりの中で「作業を自動化するためのプログラミング言語」としてpythonが採用されている場合もあります。例えばBlenderというCGを作るアプリです。

性能を抜きにすれば、pythonはトップレベルに強力なプログラミング言語と言えます。

実際にpythonを使ってみた感想

塾長はこれまで、仕事やバイトなどで、C言語、C++、Objective C、Visual C++、Visual Basic、BASIC、Java、JavaScript、PHP、python、SQL(どこまでプログラミング言語とみなすか悩ましいですが)などを使ってきました。

結論から言えば、それらの中で pythonがダントツに良かったです。

書きやすいし、読みやすいし、思ったことがすぐできる!

という意味で、とにかく使いやすいです。初めてpythonを使ってみたときは、本当に衝撃でしたよ。

プログラマーの視点で優れていること

まず「プログラマーの視点」から見て、使いやすいです。

簡潔で読みやすくて無駄がない。それなのに、奥が深い!

そんな文法です。

きっと、プログラミングに関する「先人の知恵」が、ふんだんに組み込まれているから、そんなエレガントな文法になったのでしょう。

例えば「デザインパターン」研究されてきた知恵の一部が、言語の仕様として最初から組み込まれています。デコレーターやイテレーションなどです。
他にも、標準で用意されているオブジェクトの型の種類がちょうど良いです。細かすぎず、粗すぎず、それでいて、順序付けできるか否か、イテレーティブか否か、変更できるか否か、というカテゴライズの全てを網羅しているラインナップです。

ちょっと細かい話になってしまいましたが、要するに、本当によく考えこまれた言語だなぁと思います。

こうした言語仕様の何がすごいかと言えば、pythonで良いプログラムを書くだけで、良い設計をしたのと同じ価値が生まれるということです。
コーディングと設計の区別が、もはや無くなってきたということです。
優れた言語仕様と読みやすさが相まって、pythonのプログラムは仕様書としての価値も高いと言えます。

実際 pythonには、プログラムから仕様書を自動生成してしまうツールがいくつか用意されています。

とはいえ、こうした「プログラマーの視点」から見たエレガントさは、他の新しいプログラミング言語も負けてはいません。いろいろなプログラミング言語がタケノコのように、あちこちで生まれている時代です。

しかし、それでもなお、pythonが凄いと言いたいです。その理由は次の通りです。

科学技術の視点で優れていること

pythonは、なんと「数学や物理の視点」から見ても使いやすいのです!

他のプログラミング言語と一線を画す理由が、正にこれだと塾長は思います。

これまでのプログラミング言語は、数学や物理を取るか、アプリを取るか、のどちらかでした。
数学や物理が得意になれば、アプリを作るのが苦手になります。
アプリを作るのが得意になれば、数学や物理が苦手になります。

ところがpythonは最初から両方できます。

数学や物理が使いやすいので、pythonは大学の研究室や企業の研究開発で、よく使われています。

かつて理系の研究室ではC言語やC++(以降、まとめて単にCと略記します)を使って、研究に使う数学や物理の公式をプログラミングしていました。Cは何でも作ることができて、しかもプログラムが爆速で動作する、という最強のプログラミング言語ですが、その代わりに、何でも自分たちで用意する必要があります。先輩から後輩へプログラムを引き継いで、改良したり機能を拡張したりして、多くのコストと時間をかけてプログラムをメンテナンスしていく必要がありました。

しかし今は pythonのおかげで、そんな苦労の大部分が不要になってしまいました。pythonではたいていのことが最初からできるからです。

よっぽど計算スピードが重要になる研究でもしない限り、もう研究室でCをやる必要はありません。Pythonのお手軽さを1度でも味わってしまったら、もうCには戻れないでしょう。

そして実は、pythonはCと仲良しです。python自身がCで作られているからです。そのためスピードが重要な部分だけCで作り、残りをpythonでつくる、というハイブリッドな開発もできてしまいます。実際に高速なライブラリーも多く提供されています。

さて、数学や物理のプログラミングがしやすいということは、数学や理科の教科書の延長線上でpythonが利用しやすい、ということです。つまり、これからは高校生や大学1年生の教育でもPytnonの利用が増えると思います。

Pytnonのプログラミングに慣れてしまうと、もう他の言語が「めんどう」「ムダが多い」などと思えてしまいます。

人気の秘密はこうしたエレガントさにあるのだろうと勝手に想像しています。

忘れても問題ない文法とは?

誤解をしてほしくないので、最後にテキストプログラムの文法について補足しておきます。

今回のブログでは、pythonのメリットを語るために、文法や言語仕様について多く書きました。

でも誤解をしないでください。実際には文法を細かく「暗記」する必要はありません。しかも、これはpythonに限ったことではありません。

プロの世界でさえも、細かい文法は調べながらプログラミングしています。

意外でしょうか?

でも、これは常識です。例えば、

「C言語で仕事するのは2年ぶりだな。if 文の書き方はJavaとどう違うんだっけ?」

「PHPひさしぶり。文字と文字を連結する演算子は何だっけ?」

みたいなことは、プロでもよくあります。

プロの世界では1人が7~8種類のプログラミング言語を扱うのが普通です。C言語だけ、pythonだけ、というプログラマーなんて新人くらいです。
とはいえ1つのプロジェクトに使うプログラム言語は1~3種類くらいで済みます。ですから1つのプロジェクトに従事している間は、残りの使っていないプログラミング言語の細かいことは、忘れてしまいます。

たいていのプログラミング言語は似ていますが、細かいところで違います。そのような

プログラミング言語によって異なる部分

については、いちいち細かく覚えていられませんし、そこの暗記にこだわる必要もありません。
代わりに、

  • 標準で使えるオブジェクトの型は言語によって違う
  • 変数の初期化、参照、代入の作法が言語によって違う
  • 分岐は if – else が基本だが、細かいルールや switch を使えるかなどは言語によって違う
  • 繰り返しは for や while が基本だが、細かいルールは言語によって違う
    ・・・

みたいな勘所が、経験とともに蓄積していくものです。

「何を暗記しなければならないか」という項目は十分に知っておく必要はあります。
だからと言って、今すぐに暗記している必要があるか否かは別問題です。

細かいことは、必要になったら調べて暗記します。そしてプロジェクトが完了するまでは暗記の状態を保ちます。
しかしプロジェクトが終わって使わなくなれば、また忘れてしまうでしょう。

そんな感じで良いです。その方が、

「今回、また新しいプログラミング言語を使うことになった。」

と言われても、びっくりせずに済みます。
ほかの言語との違いを調べて使いこなすことには、変わりがないからです。

逆に、少しでも記憶があいまいなら、じゃんじゃん調べて確認します。
不確かな記憶のままプログラミングを進めてしまう人の方が信用できません。

プログラミングで大切なのは、

× 文法の知識が完璧であること
○ 全て説明できること

です。

プログラムの1行1行について、

「なぜ、そう書いたのか」

を1文字も漏らさず説明できる必要があります。
1文字でもあいまいだったら、すぐに調べる必要があります。

不明なことは、すぐ調べて確かめる!

これ、大切です。

勉強も同じ

細かい知識を忘れても、大した問題ではない。

これは数学や国語でも同じなのではないでしょうか?

社会や理科は、もっとそうですよね!

例えば歴史。

細かいことは、レポートを書いているときは覚えているかもしれません。
しかし、それが終われば忘れてしまいます。
相変わらず社会の定期テストや入試問題の多くは「暗記の詰込み」ですが、受験が終わったら忘れます(※)。

それでも、歴史の流れや国際関係の背景は、いつでも語ることができるだけの素養が身につくでしょう。

・・・みたいな感じですね。

よく、カリスマ的な人がプログラミングの実況動画を出しています。

すらすらと軽快にプログラムを書いて見せています。
そんな風にできるのは、たまたま業務でよく使っているか、リハーサルを十分にしているからです。

そういう人でも、違うプログラミング言語で同じものを作れと言われたり、違うジャンルのアプリを作れと言われたら、しばらくの間は、調べながらプログラミングしていくことになります。

だからといって、その人の能力が低いことにはなりません。

すらすらプログラムを書ける場面は、自分にとって、ある程度プロジェクトが乗ってきた時期です。

プログラミングの経験が蓄積できていれば、たとえ最初の数百行が遅くても、残りの数千行から数万行のプログラムはすらすら書けます。

逆にコンピューターを使いこなせるはずのプログラマーが、文法の暗記で消耗しているようでは先が思いやられます。
暗記で苦労する「暇」があったら、どんどん調べまくって仕事を先に進めましょう。そうするうちに勝手に頭に入ります。

※ 最近の入試問題は、理科や社会でも暗記の詰込み要素が無くなってきました。
多くの資料でヒントがたくさん与えられている問題形式が多くなってきました。そのため暗記がうろ覚えだとしても、今まで調べたり学んだりしてきた経験が十分にあれば、ちゃんと解けるように工夫されています。

まとめ

今回はpythonの魅力について書きました。

そのためにpythonの文法や言語仕様について少し詳しく書いたところもありました。だからと言って文法の詳細を覚えてほしいと言っているのではありません。

1つのプログラミング言語について、特徴をよく調べて使いこなすことが大切です。

そして少し時間がたって細かい文法を忘れたとしても、気にすることはありませ。細かい文法は、使う時に調べて確認すればよいです。

大切なことは、

「なぜ、そう書いたのか」

を1文字も漏らさず説明できることです。

あいまいなことや不明なことを放置せず、すぐに調べて確認する姿勢が大切です。

このことは勉強も同じだと思います。

 


ヒーローズ植田一本松校の進学実績

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・多数にわたりますが、当塾の理念に反するので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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