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プログラミング

大学入試のプログラミングはいつから? 傾向・対策・難易度

大学入試のプログラミングはどんな問題?

コンピューターと宇宙が大好きな塾長です。

プログラミングやコンピューターの知識が大学入試でも出題されます。
3月24日、大学入試センターがその「サンプル問題」を発表しました。

新しく加わる「情報」という科目に注目です。

どんな問題?
傾向と対策は?
難易度はどれくらい?

気になりますよね。
詳細を見ていきましょう。

大学入試でプログラミング!いつから?

2025年1月に実施される共通テストからです。

つまり、この4月から受験生になる中学3年生の世代からが対象です。

生年月日で言えば、

  • 2006年4月2日生まれ ~ 2007年4月1日生まれ
  • 平成18年4月2日生まれ ~ 平成19年4月1日生まれ

にあたる学年以降です。

この学年が教育改革が完成してから大学を受験する最初の世代となります。
つまり、この学年以降は、完全に新しいカリキュラムへ移行します。

教科書改訂が全面的に導入され、高校入試の出題傾向も新しくなります。
そして高校に進学した瞬間に、高校でも教科書改訂です。
新しいカリキュラムで高校3年間を過ごすので、大学入試も新傾向になるというワケです。

  • 小学校では、移行措置的に英語が準必須化
  • 中学校では、教科書改訂およびパソコン1人1台が導入された世代として初の高校入試
  • 高校では、論理国語やプログラミングなどを新設した新指導要領の最初の世代
  • そして大学入試も新指導要領の形式へ完全移行

この世代からは、てんこ盛りの大学入試です。

そもそも情報ってどんな教科?

高校の情報科は2科目です

  • 情報1(必須科目)
  • 情報2(選択科目)

という構成です。
このうち大学入試に出題されるのは「情報1」の方です。

情報1は高校1年生または2年生で履修するようです。
多くの高校は1年生になるでしょう。

ということで、まず「情報1」の章構成から確認しましょう。

  1. 情報社会の問題解決
    → 問題解決の流れ、モラル、法規、セキュリティ、リテラシーなど
  2. コミュニケーションと情報デザイン
    → デジタル情報の技術や種類、情報の収集法・表現法・評価法など
  3. コンピューターとプログラミング
    → 論理演算、誤差、制御、データの基本構造、アルゴリズム、モデル化とシミュレーションなど
  4. 情報通信ネットワークとデータの活用
    → ネットワーク技術、データ形式、データベース、統計・解析など

これらのうち、プログラミングを実践するのは第3章と第4章です。
だいたい高1の2学期後半からがプログラミングになりそうですね。

そこで、この情報1の「プログラミング」について、その実態を見てみましょう。

想定されるプログラミング言語

プログラミングといえば最初に気になるのが「言語」です。

高校では何語でプログラミングをするのか?

これが気になります。
それを知ることができる参考資料を見つけました。

2020年7月に文部科学省が高校の先生向けに出した研修資料です。

高等学校情報科「情報1」教員研修教材(本編) (文部科学省)

この中の演習で使われているプログラミング言語は3つです。

  • Python 3系 (数学関数:math、 グラフ表示:matplotlib、 確率や行列:numpy)
  • R (パイプ処理:dplyr、 形態素解析:RMeCab、 グラフ表示:ggplot2)
  • SQL

プログラミング初心者の人にとっては、頭が痛くなるような用語が並びますね。
まぁ、とにかく、

少なくとも3種類のプログラミング言語は学ぶ

ということを知っておいてくださいませ。

Python(パイソンと読みます)は、外部機器の制御や数学モデル、物理モデルのシミュレーションで使われていました。
Rは、形態素解析を使って単語の出現頻度を分析したり、箱ひげ図やグラフ図を表示するのに使われていました。
SQLは、リレーショナルデータベース専用の言語ですが、その演習問題が少しありました。

ちなみに、これらのプログラミング言語は、無料で入手できます。

プログラミング言語以外では、Excel の関数やグラフ機能が使われていました。
箱ひげ図や散布図の表示、相関係数の計算、回帰分析や統計的仮説検定などにExcelが使われていました。

補足

3月30日に検定を通った情報1の教科書が一部で公開されました。
ニュースによれば、

  • Scratch
  • JavaScript

を使っている教科書もあるようです。

どんなプログラミングが出題されるの?

高校の教科書で扱われるプログラミング言語が分かりました。
次に気になるのが、

どのように出題されるのか?

です。
そこで3月24日に発表されたサンプル問題の実際を見てください。ソースは「大学入試センター」です。

大学入試センターサンプル問題_情報_問2

ご覧のとおり、大学入試では特定のプログラミング言語に依存しないような問題文で出題されます。
しかしながら実際には、

何らかのプログラミング言語を使ってプログラミングした経験がなければ、問題文の意味すら分からない

という状況です。
上の問題文を見れば、それがお分かりと思います。

プログラミング言語の知識レベル

情報1の教科書では3種類のプログラミング言語が紹介されるのでした。
一方、上で見たように、入試問題では、

特定のプログラミング言語に依存しないようなプログラムの書き方

で出題されるようです。

つまり、プログラミングの実体験を通じてプログラミングの「センス」を身に着けておく必要がある、ということです。
PythonでもRでも他のプログラミング言語でも良いですが、経験を通じて「センス」を磨けということです。

それでは逆に、

「プログラミングのセンス」

とは、いったい何なのでしょうか?

結論から言えば、次のような概念をプログラムで表現したり使い分けたりできる能力です。

データ型の種類について

  • 整数型
  • 小数型
  • 文字列型
  • 配列型

演算について

  • 四則演算
  • 論理演算

文法について

  • 変数の初期化
  • 変数への代入
  • 添え字による配列の参照
  • 添え字による配列への代入

制御の種類について

  • 順序処理(プログラムが上から下へ実行される前提)
  • 繰り返し処理
  • 条件分岐処理
  • 繰り返しの中で添え字をインクリメントする考え方

その他

  • 「表示」「切り捨て」などの関数はプログラミング言語に依存しない表記
  • オブジェクト指向プログラミングが前提(型の自動変換、文字列の足し算など)

まだ不明な点

情報1の内容からすれば、次のデータ構造が出題されても当然と予想します。

  • 辞書型(連想配列、キー・バリュー形式のデータ)
  • 集合型(順序がなく重複を許さない形式のデータ)

とはいえ、古いプログラミング言語では存在しないデータ型です。
教員側の研修が間に合わない懸念などがあれば、もしかしたら出題されないかもしれません。

教科書ではデータ形式を学ぶ中で、どうしても上のデータ型が出て来ます。
例えばWeb APIでインターネットから情報を取得する単元では、JSON形式というデータ形式が「キー・バリュー形式」の1つとして紹介されています。
これは Python では「辞書型」、JavaScriptやPHPなどでは「連想配列」と呼ばれています。
その基礎になっているデータ構造が「集合型」です。

どちらも現代の情報処理では必須のデータ構造ですが、古いプログラミング言語には存在しません。
大学入試の範疇になるかどうかは、様子見ですね。

フローチャートでプログラミングを学ぶだけでは不十分

情報1の中でフローチャートも学びます。
フローチャートを使えば、特定のプログラミング言語によらずに、プログラムの流れを記述することができます。

そう考えれば、

プログラミングの試験は全てフローチャートでやれば良いじゃん

という素朴な疑問が生まれます。

しかし、ここで高校は「高等教育」であることを忘れてはいけません。
高校のプログラミング教育は、実際にプログラミング言語を使った情報処理やシミュレーションが想定されています。
義務教育とは違い、より実践的なのです。

フローチャートでは「変数に値を代入する」などといった細かいことは表現しません。
データの型の違いや配列の添え字処理などは、実際にプログラミングしてみないと感覚がつかめません。

プログラミングの実践的な能力までテストしようとすれば、フローチャートでは不十分。
大学入試センターは、きっとそのように判断したのでしょう。

というワケで、フローチャートで論理的にプログラムの流れを書けるだけでは不十分です。

何か好きなプログラミング言語を1つ決めて、普段から少しずつプログラミングに慣れていく必要があるでしょう。
勉強の中に、情報処理やシミュレーションをコンピューターで日常的に行う習慣を組み込んでいく必要があります。

Python がおすすめ

それでは何のプログラミング言語がオススメ?

という話になると思いますが、私は pythonをおススメします。
次のようなメリットがありますから、初学者にはやっぱり Python です。

  • 無料かつパソコンならほぼ全て動かせる
  • 情報1の教科書で学ぶ内容に合っている
  • 文法が簡潔(文末の;やブロックの()や{}が不要など)
  • データ形式や記載法が近代的
  • 統計やデータ解析の機能が豊富
  • 初心者向けの参考書が多い
  • ネット上ですぐに調べられる

確かに、プロのプログラミングの世界では、日本ではまだまだ Pythonはマイナーです。
一方で大学の研究室では Python が文系理系を問わず多く使われています。

なお、日本のプロがPythonをそれほど使わないのは、日本の産業が「ハードウェア中心」「ものづくり中心」だからです。
あるいは日本では英語が読めないプログラマーや数学ができないプログラマーが多いため、海外の最先端に比べると技術が古かったり偏ったりしています。
ものづくり系ではC言語が主流で、Web開発系ではPHP、ゲーム開発ではC#やJavaという感じですね。

しかし今後はPythonや他の言語を使う人口が増えてくると思います。

どちらにしても、1つのプログラミング言語を通じてプログラミングのエッセンスを学ぶなら、文法の細かいことは少ない方が良いです。
特にこだわりが無ければ Pythonで学びましょう。

数学の「統計」を知っていることが大前提

プログラミング言語の話に偏ってしまいました。
ここで決して忘れてはならない大前提を書いておきます。

それは、あらゆる学年で学んできた「統計」の知識が前提だということです。
具体的には以下の数学が問題文中にバンバン出て来ます。

  • 小5の「円グラフ」「棒グラフ」
  • 小6の「合計」「平均」「中央値」「最頻値」「範囲」「階級」「度数分布表」「度数折れ線」
  • 中1の「相対度数」「累積度数」(パレート図)
  • 中2の「四分位範囲」「箱ひげ図」
  • 中3の「標本調査」
  • 数学1の「分散」「標準偏差」「散布図」「相関係数」「仮説検定の初歩」
  • 数学Aの「場合の数」「事象の確率」「期待値」「独立な試行の確率」「条件付き確率」
  • 数学Bの「数列」「ベクトル」「確率変数」「確率分布」「二項分布と正規分布」「区間推定」「仮説検定」

あくまでも「情報」の試験であるため、数学Bの知識をどこまで使うかは微妙です。
あまり数学を高度にしてしまうと、数学Bとの試験の区別が無くなります。

数学Bとのすみ分けは考慮されるだろうと思います。

教育改革で継続的に強化されてきた数学の分野が「統計」です。
英語の4技能と並んで、数学の統計も強化しています。

プログラミングは「人間の考え」を「コンピューターが分かる言い方」に翻訳していく作業と言えます。
とはいえ、翻訳できるのは、人間の考えのうちのほんの1部。
人間が「厳密に論理的に考えている部分」だけになります。

そして、人間が論理的に考えていることを超厳密に表現できるのが「数学」です。
コンピューターと数学が切っても切り離せないのはそのためです。

さらに物理シミュレーションのように、テーマによっては他の数学や物理の公式も使うことがあります。

入試問題用の「方言」が生まれる危険性

サンプル問題に載っているプログラムを見て感じた違和感が1つあります。
色々なプログラミング言語を経験して来た人ならすぐ分かることです。

それは、中途半端なプログラムだということです。つまり、

「手続き型プログラミング」

をしているようで、実は、

「オブジェクト指向プログラミング」

を暗黙のうちに前提にしています。

どっちかにしろよ!

などと突っ込みたくなる中途半端なプログラミングなのです。
変数名がローマ字というセンスも古臭いですね。今どきは英語です。
ちなみに最近のプログラミング言語は、変数名を日本語にしてもOKです。

日本語にするか英語にするか、どっちかにしろよ!

などなど突っ込みたくなります。
とにかく、技術的にも文化的にも変な問題文になっています。

受験者にとって不幸なのは、

入試対策としてプログラミングの「方言」を入試用に学ぶ必要が出てくるかも?

という懸念です。

今回のサンプル問題の出し方は、フローチャートよりも実践的な能力を試すための苦肉の策だったと言えます。
とはいえ、その策が「共通テスト用の方言」を生んでしまうのは良くありません。

特定のプログラミング言語に依存しないようなプログラムの見せ方

をどのように表現するのか。
これが、大学入試センターにとって大きな大きな課題でしょう。

考えられる1つの案としては、フローチャートとのハイブリッド的な記載でしょうね。

マイクラミングのプロコースはPython

最後は宣伝です。

ヒーローズ植田一本松校では、プログラミング教室「マイクラミング」を開講しています。
プログラミングの根本的な考え方から超丁寧に学びます。

ジュニア~ハイコースは、主に義務教育に対応しています。プログラミング言語はScratch(スクラッチ)です。

プロコースは、高等教育に対応しています。ハイコース卒業生か、それと同等以上の生徒が対象です。Pythonを使います。

日本では、Pythonを使うプログラミング教室の多くが、WebサーバーやWebアプリの開発を学ぶ社会人向けです。
中には大学数学を持ち込んで人工知能の開発へジャンプしてしまうコースもあります。

中学生や高校生に合ったコースを見つけるのは、なかなか大変です。
中学や高校で習う数学の知識を活用しるようなコースともなれば、さらに見つけるのが大変になります。

自分の息子にやらせたいと思えるプログラミング教室が無い!

そう考えて開発したのがマイクラミングでした。

私が塾の先生として、息子にやらせるものとして、独自に開発しました。
プログラミングの考え方や本質を学べるように、ちゃんと学校で学んだことを活用するように、念入りに開発しました。

その考え方に共感してくれる教室が、だんだん増えてきました。
北海道から九州まで。

こだわりの内容です!
手前味噌で恐縮ですが、自信をもってお勧めしますよ!

お問い合わせ、お待ちしております!!

 


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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マインクラフト「プログラム」と「コマンド」の違いとは?

プログラムとコマンドの区別

宇宙とコンピューターが好きな塾長です。

マインクラフトのプログラミング教室をやってきて、今年で4年目くらいです。

プログラミングとは何か?

まだまだ、これを説明する必要性があるのですが、ちょっとした課題も感じています。
みなさんは

「コマンド」と「プログラム」の区別

言えますか?

作業頭になっている危険性

マイクラのコマンド。
Windows のプロンプトのコマンド。
何かのゲームで裏技的に使うコマンド。

そのようなコマンドを「打つ」ことが「プログラミング」なのだと思い込んでいる人たちがいるのです。

もちろんプログラミング経験が無くて何だかわからずにそう思うのは仕方がありません。
知らないで、あてずっぽうに想像しているだけならば問題ないです。

問題なのは、プログラミングを経験してもなお、そう思い続けている人たちです。

何が問題かと言えば、

「作業頭」

になってしまっていることです。
「作業」は必要なことですが、多くの場合は工夫して、減らしたり無くしたりできます。
それをせずに、ただ同じ作業を繰り返すだけ、つまり考えることを放棄している状態を

「作業頭」

と私は呼んでいます。
創造力を発揮するのとは逆の意味です。そうなっている危険性があります。
ゲーム依存症の人たちに多いです。

「めんどくさい」

が口癖です。
工夫をしないし、考えることを拒むので、
傍から見ると、面倒な行動をわざわざ好んでやっているように見えます。

そういう人たちに「プログラミングの良さ」を伝えるのって、すごく難しいんですよね。

どうしたら伝わるのか。

それが最近感じている課題です。

コマンドとプログラムの区別がつかない子供や大人たち

私のプログラミング教室ではマインクラフトを使っています。
プリンターやディスプレイの代わりです。

プログラミングの結果が真っ黒な画面に表示されても、何も面白くありません。
だから結果の表示先をマインクラフトにしているワケです。

そのマインクラフトには「コマンド」と呼ばれる機能があります。

詳細はあとで説明しますが、そのコマンドをプログラムだと勘違いしている人をたまに見かけます。
お子さんだけではなくて、大人でも勘違いしている人がいます。

なぜ区別できないとマズイのか?

初めての人なら、この勘違いは仕方がありません。
「あるある」です。

しかし、ずっと勘違いしたままではマズイです。

特に、社会人でこの区別がつかないのは、かなり深刻です。
「作業」と「仕組み」の区別がついていないってことです。

生産性に直結します。

マイクラの豆腐建築で考えてみる

ここでマインクラフトのコマンドについて少し説明します。

例えば、下のような豆腐建築を考えてみます。
1辺が5ブロックの立方体で、中をくり抜いただけ。そういう単純な建築です。
(マイクラの世界では直方体の単純な建て物のことを豆腐建築と呼ぶそうです)

豆腐建築

普通に作業するなら、プレイヤーはブロックを1つ1つ置いて建築します。
1辺が5ブロックの大きさなら、必要なブロックの数は82個です。

これを1つ1つ置いて建築を進めます・・・めんどうですね。

そこでコマンドを使えば、たった3行です。

① コマンドで豆腐建築

/fill ~1 ~ ~1 ~5 ~4 ~5 stone
/fill ~2 ~ ~2 ~4 ~3 ~4 air
/fill ~3 ~ ~1 ~3 ~1 ~1 air

この例ではマイクラのfillコマンドを使っています。
fill コマンドは「2つの座標を対角とする直方体」を石や空気で埋めつくしてくれます。
(高校数学で習う立体空間の座標ですから、少し慣れが必要です。塾生は小学生でも理解しています。)

そして紛らわしいことに、プログラミングでも同様に3行です。

② プログラムで豆腐建築(スクラッチの場合)

マイクラ豆腐建築_スクラッチ

やっていることはfillコマンドと一緒です。
ちなみに、Pythonでプログラミングすると、こうなります。

③ プログラムで豆腐建築(Pythonの場合)

mc.setBlocks(1,0,1,5,4,5,1,0)
mc.setBlocks(2,0,2,4,3,4,0,0)
mc.setBlocks(3,0,1,3,1,1,0,0)

おやまぁ。

コマンドとプログラム。
①も②も③も、確かに似ています。
結果も同じ。

  • コマンドもプログラムも形が似ている
  • 手数も同じ
  • コマンドもPythonも英語で、なんか上級っぽい

これだけ共通していれば、勘違いしてしまうのも無理がありません。
でも口を酸っぱくして言わなければなりません。

全く違います!

コマンドは「作業」ですが、プログラムは「仕組み」です。

逆に、この2つの違いが言えるようになることが

プログラミングって何?

を理解する第一歩なのかもしれませんね。

コマンドとプログラムの違いを挙げてみよう!

コマンドもプログラムも、コンピューターに命令を与える点では同じです。
ですから、コマンドをいくつも実行していけば、プログラムと同じ結果を得られます。

しかし、コマンドは実行したら終わりです。
そこで消えてしまいます。

上の豆腐建築で考えてみましょう。

建物が壊れたり、ワールドを作り直したりした後で、また豆腐建築をやり直すとしましょう。
そうなると、また3行のコマンドを打ち直す必要があります。

コマンドは消耗品です。
同じことを10回するためには、同じコマンドを10回打ちなおす必要があります。
そして打ち直す回数が増えればミスの回数も増えますし、時間も体力も消耗します。

プログラムであれば、実行ボタンを押すだけです。
最初よりも2回目以降の方が、むしろ楽です。
回数が何回に増えようが、人間の行動は1回であることに変わりありません。

もっと複雑で大きな作業になったらどうでしょう。

豆腐建築を5軒×4列=20軒で並べて村を作りたい。

つまり、こんな村を作るならどうでしょうか。

豆腐建築の村

コマンドであれば1軒で3行ですから、3行×20軒=60行を打ち込む必要があります。
やってられません。

プログラミングならこうなります。

マイクラ豆腐建築の村_スクラッチ

やっぱり

豆腐建築を10軒×10列=100軒で並べて町を作りたい。

などと気が変わっても、プログラムならすぐ対応できます。

「4回繰り返す」「5回繰り返す」をともに「10回繰り返す」に変更するだけです。

あるいは、

建物の色を1軒1軒変えたい。

となったらどうでしょうか。

豆腐建築の村_カラー

コマンドの場合は、大量かつ複雑になります。
しかしプログラムならば1行の修正で済みます。

マイクラ豆腐建築の村_カラー_スクラッチ

このように、やることが複雑になるほど、大規模になるほど、プログラムは威力を発揮します。

プログラムがコマンドより優れている点

コマンドの限界はすぐに感じます。例えば

  • 「似たような作業をたくさんやる」
  • 「少しずつ変えて実行する」
  • 「他の人に同じことをやってもらう」
  • 「複雑な作業を組み立てる」
  • 「少しずつノウハウを蓄積する」
  • 「蓄積したノウハウを他の人に渡す」

などなど。
やるたびに消えてしまうコマンドでは、こうしたことができません。

そういう時こそプログラムの出番です。

プログラムがコマンドよりも優れている点をまとめるとこうなります。

  • 再利用できる
  • 複雑なこともできる
  • 大量の作業もできる
  • 速く正確にできる
  • 人に渡せる
  • 蓄積できる
  • 改良できる

これを一言でまとめると、

プログラムは「仕組み」

です。
一方、コマンドはその場その場で終わってしまいます。
結果を得ることはできますが、その場限りの成果です。

コマンドは「作業」

だと言えます。

仕組みを作れるプログラミングの方が、作業の効率化や発明につながるというワケです。

未来を考えるからプログラミングの価値が出る

マインクラフトはゲームですから、一瞬また一瞬を、刻々と楽しむものです。

今さえ良ければ満足

という感覚の連続です。
そもそもゲームってそういうものです。

ですから、ゲーム操作のほとんどは、その場限りの操作です。
その場限りの行動とその場限りの満足。
とても本能的です。

しかし、未来のことまで考え出したらどうでしょう。
マインクラフトの世界に「未来」を加えると、状況が変化してくるわけです。

  • もしかしたら、また同じことをやるかもしれない
  • もっと速く便利にしたい
  • 他の人もできるようにしたい

このような想像力を働かせたときに、初めてコマンドの限界を感じるようになります。
そこでプログラミングの出番になるワケです。

人間と動物の理性を区別する1つが「未来」を考えられるか否かだそうです。

  • 将来に備える
  • 複雑なことを簡単に実現する
  • 人と協力する
  • 社会に貢献する

こうした未来志向の欲求に応えるのがプログラミングです。

そして未来志向が強くなるほど、プログラミングの価値がよく分かるようになるでしょう。

ゲーム操作をプログラミングするのはムダ

逆に1回しかやらないことであれば、プログラミングのメリットはほとんどありません。
1回しかやらないのですから、コマンドを3行打つことも、プログラムを3行書いて実行することも、同じです。
むしろコマンドの方が楽かもしれません。

同じように、たとえば、

  • モンスターをスポーンさせる
  • プレイヤーを動かしてゲームを進める

などといったゲーム操作をプログラミングしたところで、何の価値もありません。
子供たちにとっても、何も面白くないでしょう。
そもそもゲーム操作の多くは1回1回の使い捨てだからです。

ゲーム操作をプログラミングするなんて、やらない方がましです。
純粋にゲームとして楽しんだ方が良いと思います。

ですから当然、マインクラフトのプログラミングを「ゲームの自動化」だと思っている限り、プログラミングの価値は理解できません。

マインクラフトに未来志向を持ち込むからこそ、プログラミングの必要性が発生します。

まとめ

未来志向が無ければ、コマンドとプログラムの区別がつきません。

  • 目の前の作業をこなすだけのコマンド
  • 未来の仕組みをつくるプログラム

この違いが本当に分かっていることが大切だと思います。

マインクラフトをプログラミングで使うなら、ぜひ仕組みを作りましょう。

1回しかやらないゲーム操作をプログラミングしても、面白くないし、価値がありません。
それでコマンドとプログラムの区別がつかなくなるなら、なお悪いです。

ゲームはゲームで楽しみましょう。
プログラムをつくるなら、ぜひ「仕組み」をつくりましょう。

そして普通では味わえないようなマインクラフトの世界をどんどん創造して欲しいと思います。

その経験は、やがて社会の仕組みをつくり変えたり、社会の問題を解決したりする力になるでしょう。

 


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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【プログラミング教育】確率を使えば円の面積が求まる?

受験が終わったらプログラミングで遊んでみよう!

塾長です。

もう春ですね。
3月3日と言えば桃の節句ですが、ことしは中学の卒業式でもあります。そのあとすぐに愛知県公立高校入試が始まります。国公立大学は先週から始まっていますね。
もう、そういう季節です。

受験が終わったら何をする?

一方で、すでに受験を終えている生徒も多いです。教室では私立高校から届いた課題に取り組む生徒たちや、中学生の総復習にあらためて取り組む生徒たちがいます。

要するに放っておけば新学期まで暇です。そんなキミたちに、

ぜひ今こそ、自分なりの「本当の勉強」というものにチャレンジしてみたらいかが?

などと声をかけています。
たとえば、理系の子には「ブルーバックス」というシリーズの本をお勧めするとか、逆に哲学の変な本を読んでみたらどうかとか、そういう雑談もしています。
コロナ禍で卒業旅行が難しい、そんなご時世だからこそ、落ち着いて本を読んでみるのも一興です。

もちろんマンガやアニメでも良いと思います。

新しい本との出会いは、新しい自分との出会いになることがあります。

また最近ではパソコンで遊んでみることもお勧めです。

塾長が生まれて初めて目にした科学計算プログラム

そんな話を生徒たちにしていたせいか、自分が高校生になったばかりの頃を急に思い出しました。

塾長は高校生になってから直ぐに地学部に入りました。天文少年だったので迷わずストレートに行きました。
高校の屋上には1つ部屋があって、その上が天文台になっていました。地学部は屋上もその部屋も天文台も、すべて自由に使うことができました。そして屋上の部屋には1台のパソコンが置いてありました。
ある日、3年生の先輩がそのパソコンで自作のプログラムを披露してくれました。

衝撃でした。何のプログラムだったか、今でもハッキリと覚えています。

モンテカルロ法による円周率の計算プログラム

今から30年以上も前です。たしかSHARPのX1というパソコンで、BASICというプログラム言語でした。
もちろんプログラムの1行1行を覚えているわけではありません。覚えているのは先輩がしてくれた説明です。

どんな計算をしているプログラムか

その仕組みというか、考え方が面白くて、今でも覚えているのです。

「あー、コンピューターって、こんなことまでできるんだ。」

そんなことを初めて実感した瞬間でした。

どんな話だったか、ちょっと説明しますね。

確率で面積を求める!?

突然ですが、もしもこんな図形があったら、どうやって面積を求めますか?

いびつな形の面積の図

長方形の中に雲みたいな形があって、色が塗られています。その部分の面積です。

もちろん、こんな変な形の面積を出す公式なんて知りません。

こういう時に次のような発想で求められると言うのです。

確率で面積を求められる!

もう少し説明を続けます。

もしも次のことが分かれば面積が求められます。

長方形の中で雲の形が占める割合

たとえば仮に、雲の面積が長方形の面積の3分の2だとすれば、

$$ 10 \times 6 \times \frac{2}{3} = 40 cm^{2}$$

という具合に求まるわけです。つまり、

実際には何分の何なのか?

という「割合」を求められれば良いわけです。

この割合、どうやって求めましょうか?

そこで確率の登場です。

上から針を落とす実験

長方形の中で雲の形が占める「割合」を求めるために、この絵に対してランダムに点を描いていくことを考えます。

点を描く場所に偏りがあってはいけません。人間の意思が働くと偏りが出るかもしれないので、人間の意思が入らないように、でたらめにやる必要があります。例えば、この絵を地面に敷いて上から針を落とし、針の先端が止まった場所に点を描く方法などがあります。そういう方法ができたとしましょう。

試しに10本ほど針を落として、その先端に赤い印をつけてみた例が次の図です。

いびつな形にランダムに点を打った図

10本の針を落としたら7本が雲の図の中に入りました。つまり針が雲の中に落ちる確率が $\frac{7}{10}$ ということです。これは言い換えると、雲の面積が占める割合が長方形の $\frac{7}{10}$ だったと見なすことができます。だったら、

$$ 10 \times 6 \times \frac{7}{10} = 42 cm^{2}$$

ということで求めたことになりそうです。

良ろしいでしょうか?

けっこう良い線まで求められたとは思いますが、まだ不安ですよね。

たったの10本で決断してよいの?

そういう不安感があるからです。たまたま7本だったのかもしれません。もう1回実験したら $\frac{6}{10}$ になったり、 $\frac{8}{10}$ になったりするかもしれません。

10回では自信が持てないのなら回数を増やせばよいです。そこで1万回くらい実験しましょう。そしてその結果が、 $\frac{6711}{10000}$ になったとします。だったら、

$$ 10 \times 6 \times \frac{6711}{10000} = 40.266 cm^{2}$$

ということで良いでしょうか?

かなり良い線まで求められたとは思います。
しかし、まだ不安が0ではないですよね。1万回よりは10万回、いや100万回。いやいや1億回なら・・・などと増やしていけば、いつかは求まるだろうと思うワケです。

このようにランダムな行為で発生する確率を利用して、何かを計算していく方法を「モンテカルロ法」と呼びます。

この発想法、すごくないですか?

塾長は高1の春に感動した思い出があります。

ところで、円の面積も、これと同じ方法で求めることができます。そして円の面積が分かれば円周率も分かるというワケです。

確率で円の面積を求める!

それでは円の面積を求めていきましょう。

いま半径1の円を描きます。中心を座標の原点にすると下の図のようになります。

xy座標の中の円の図

ここでマイナスの座標を使うと計算が面倒です。そこでx座標もy座標も「正の数」だけ使うことにします。それが図で黄緑色の部分です。

つまり下図のように円の右上4分の1の扇形だけを実験に使います。

xy座標の中の扇形

この図で色のついた扇形は、1辺が1の正方形の中にピタリと納まっています。この正方形の中に針を落とす実験をしてランダムに点を打っていきましょう。すると

$$半径1の円の\frac{1}{4}の面積=1 \times 1 \times \frac{扇の中の点の数}{点の総数} =\frac{扇の中の点の数}{点の総数} $$

となりますね。
一方で円の面積の公式を使った式では、

$$半径1の円の\frac{1}{4}の面積=1 \times 1 \times \pi \times \frac{1}{4} = \frac{\pi}{4} $$

両者は同じはずですから、

$$ \frac{扇の中の点の数}{点の総数}=\frac{\pi}{4} $$

よって

$$ \pi = 4 \times \frac{扇の中の点の数}{点の総数}$$

となって円周率 $\pi$ が求まるわけです。

プログラミングで求める!

それでは上の考えをプログラミングします。

ちなみに正しい円周率は、

$$\pi=3.1415926535 \dots$$

だそうです。
今回はこれを模範解答として、プログラミングで得られた円周率の精度を評価してみましょう。

扇の中か外かの判定は?

プログラミングをする上で、あと1つ問題が残っています。それは

打たれた点が「扇の中か外かを判定する計算」をどう実現するか?

という問題です。
先に答えを言ってしまうと、これは中3の「三平方の定理」で解決します。

扇形の中か外か

例えば上のように点が打たれたとします。もしもその座標が $(a, b)$ だったとすれば、原点からその点までの距離は三平方の定理から $\sqrt{a^{2}+b^{2}}$ となります。これが円の半径1よりも小さければ扇形の内部というワケです。

ただし1は2乗してもしなくても1なので、 $\sqrt{a^{2}+b^{2}}$  の代わりに $a^{2}+b^{2}$ を使っても、1以上か未満かの判定には影響しません。少しでも計算を楽にしてあげた方がコンピューターから高速に結果を得られます。そこでプログラムではルートを取る前の $a^{2}+b^{2}$ と1を比べて判定します。

さぁ、今度こそプログラミングです。

まずは私が高校生の時に経験したBASICというプログラミング言語で再現してみます。

BASICのプログラミング

半径1の図をそのまま描くと小さすぎて何も見えなくなるので、400倍に拡大して描画するようにプログラミングしています。

10 CLS
20 DEFINT L
30 L=400:COUNT=0:R=0.0:X=0.0:Y=0.0
40 CIRCLE(0,0),L,1
50 LINE(L,0)-(L,L)
60 LINE(0,L)-(L,L)
70 INPUT N
80 FOR I=1 TO N
90 X=RND(1)
100 Y=RND(1)
110 PSET((L*x),(L*Y)),2
120 R=X*X+Y*Y
130 IF R <= 1.0 THEN COUNT=COUNT+1
140 NEXT I
150 PRINT (4*COUNT/N)

このプログラムを使って、針を落とす実験の回数を10000回まで実行したのが下の図です。この1万回の実験で、だいたい6秒くらいかかりました。
扇形は青い線で、針の落ちた場所が赤い点です。

モンテカルロ法で円周率を求める

円周率が3.132と出ています。
残念ながら1万回の実験をもってしても小数第1位くらいまでしか求まらなかったようです。

そこで10万回に増やしてみました。今度は60秒くらいかかりました。

BASIC_モンテカルロ法で円周率_10万回

10万個も点を打つと、かなり塗りつぶされている感じになります。
そして円周率が3.1404と出ています。
ようやく10万回でお馴染みの「3.14」つまり小数第2位まで求められました。

こりゃ、とてもじゃないけど、人間の手で実験なんてしていられませんね。

Pythonのプログラミング

今度は同じことを「Python(パイソン)」というプログラミング言語で実行しました。下がそのプログラムです。
BASICよりも高速に動作するので、10万回を超えるような計算はPythonの方で実験することにします。
グラフィックは面倒なので省略します。その代わり計算にかかった時間を表示するようにしました。

import random as r
import time as t

def cal_pai(n):

count_in  = 0
start = t.time()
for i in range(n):

x = r.random()
y = r.random()
if (x*x + y*y) <= 1:

count_in += 1

pai_n = 4*count_in/n
print(“n={}, pai={}, time={}[sec]”.format(n, pai_n, (t.time()-start)))

cal_pai(100)
cal_pai(1000)
cal_pai(10000)
cal_pai(100000)
cal_pai(1000000)
cal_pai(10000000)
cal_pai(100000000)
cal_pai(1000000000)

実行結果が下の図です。私のパソコンでは1億回の計算に21秒くらい、10億回の計算に4分12秒くらいかかりました。

Python_モンテカルロ法で円周率_10億回

なるほど、やっぱり10万回で「3.14」まで求まるようですね。
そして1億回で小数第3位の3.141まで求まっています。
しかし10億回に増やしても小数第4位まで出すことができませんでした。本当は3.1415…と表示されて欲しいのですが、3.1416…となっています。

そこで100億回にチャレンジしてみたいところですが、そうすると1時間くらいかかりそうなので止めておきます。

Scratch(スクラッチ)のプログラミング

最後にスクラッチのプログラミングです。
スクラッチは計算が遅いので、このように何千万回も計算をするような処理には向きません。ただしプログラムは読みやすいです。

Scratch_モンテカルロ法で円周率_100万回

実行してみると100万回で小数第2位の3.14まで求まりました。かかった時間は3秒弱でした。意外と速いですね!

同じ100万回で見ると、Pythonは約0.22秒、BASICは約600秒ですから、スクラッチの計算速度はBASICの200倍、Pythonの$\frac{1}{13}$くらいの速さということになりました。もっとも今回のBASICはエミュレーター上で動作し、なおかつグラフ表示もしているため遅いのは仕方がありません。

スクラッチは簡単にプログラミングできる環境でありながら、立派にアルゴリズムをプログラミングして実験できる環境だと言えます。

小学生が初めてプログラミングする環境として「スクラッチが最強」であることが、あらためて実感できました。

弱点を補うのもプログラミング

スクラッチにも弱点はあります。今回のプログラムに関しては次の2つです。

  1. 小数の乱数を生み出す命令が無い
  2. 「以上」「以下」を表す演算子が無い(「より大きい」「より小さい」しかない)

この2つの弱点を補うために、それぞれ次のような工夫しています。

  1. 「0~1000の範囲」で整数の乱数を生成し、それを1000で割って小数にした
  2. 「1以下のとき」の条件が作れないので、代わりに「「1より大きい」でないとき」とした

みなさんならどのように工夫しますか?

有るもので工夫するのもプログラミング的思考の大切なポイントです。

とても奥が深い分野

モンテカルロ法は奥がとても深くて、大学の卒業論文などでもよく取り上げられる問題です。

奥が深いとは、例えば、実際に実験することを想像すればわかります。

実際に実験するときには、先に実験の目的を決めますよね。今回なら

「円周率を小数第何位まで求めたいか?」

ということを決めます。
仮に、これが世界で初めての実験だったとしましょう。
すると逆に、

「その桁まで求めるには、何回くらい実験する必要があるのか?」

ということが分かっていなければ、実験を終わらせることができません。

世界で初めて実験するのですから、まだ誰も円周率の小数第4位の数を知りません。つまり正解が分かっていません。

答え合わせができない!

というのが、この実験の難しいところなのです。

そこで代わりに

「何回目の実験で正解にたどり着けるのか?」

を何らかの方法で求めておく必要があります。
それが分かっていなければ、いつまでもゴールできません。永遠に実験をし続ける羽目になってしまいますから。

この「実験を終えてよい回数」を求める方法は、実はとても難しい理論になります。大学の数学レベルの話になってしまいます。

上の実験では、Pythonで10億回やっても小数第4位を正しく出せんでした。しかし実際の実験では、そもそも「正しく出なかった」という判断ができません。今回は先に円周率の正解を表示するという「ズル」をしていたので「まだ求まっていない」という判断ができた、というワケです。

さて、円周率の小数第4位の数。

100億回なら出るのでしょうか?
もしかしたら1000億回なのでしょうか?

こういうたいへんな作業をやる前に、先に「何回やったら終わっていいよ。」という回数を知っておきたいですね。

大学受験の範囲を超えてしまいますが、興味のある人は調べてみてください。

暇な時間を上手に使える人に成ろう

高校受験や大学受験を終えた皆さんが、暇つぶしをするネタとして、今回はモンテカルロ法で円周率を求めるプログラミングを提供してみました。

塾長の過去の思い出から、たまたま思い出したので書いてみました。

コンピューターを使った遊び方は色々ですが、ゲームをするだけではもったいないです。

ぜひコンピューターが持つ本当の力を引き出してみてください。

もちろん、これは時間の使い方の1つの例です。

みなさんは暇な時間に何をしますか?

そういう時間を上手に使える人に成りたいものですね。

 


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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ICTでどうなる?とある塾長が教育の未来を予想してみた

未来の教育

宇宙とコンピューターが大好きな塾長です。

「これから日本の教育はどうなると思いますか?」

こんな質問を昨日、とある教育関係に就職を希望している講師から質問されました。そこで私のした回答をブログにも書いておこうと思います。

プログラミングで「すでに起こっている未来」とは!?

最初に「すでに起こっている未来」について紹介します。面白い事例です。

そして実はこの話は今日のブログの最後の話に繋がります。

その「すでに起こっている未来」とは「マイクラミング」の「プロコース」に通う生徒たちの姿です。

なんと、学年がバラバラすぎるのです。

小学生から大学生まで、本当に色々な学年の生徒たちが、同じコースを受講しています。

飛び級とか、そういうレベルではありません。

もっと言えば、ぜひ大人たちにも受講して欲しいとすら思っています。大人たちが子供を引っ張っていくのですから、大人にもプログラミングを学んでほしいです。

小学生は、かなり背伸びをして学んでいます。それでも付いてきています。「ハイコース」を卒業して来ただけのことはあります。
中学生は、すこし背伸びをして学んでいます。ちゃんと付いてきています。もちろんハイコースの卒業生です。
高校生以上は、理解が速いです。でもプログラムのミスは小中学生と同じように発生します。

人間はランダムにミスを起こしやすい生き物です。知識の差がない内は、学年によらず、みんな同じようなミスをします。みんなでミスを共有してノウハウを高めていきます。

またプログラミングはコンピューターのサポートを受けながら学ぶのが前提です。人間の得手不得手がコンピューターのサポートで穴埋めされてしまうので、それだけ学年の差が目立たなくなります。

さらにプログラミングでは「答えのない問題」にチャレンジします。これまでの勉強とは逆に、むしろ「間違えること」が大切なのです。そのため知識のある人が素早く解いて暇を持て余すような状態が起こりにくいです。

「コンピューター」とか「ITS」などと言われると、みなさんは何を思い浮かべますか?

「作業効率」や「便利さ」などが注目されがちです。もちろん、それもありますが、上で書いたように人間の経験がフラット化して、

「先輩も後輩もなくなってしまう」

という現象も起こるのです。

今まで日本の学校ではプログラミングをほとんど教えて来ませんでした。ですから何年生であろうとプログラミングを学ぶのに知識や経験の差はほとんどありません。

学年は大きな意味を持たないのです。

そのため結果として、同じプロコースを小学生から大学生までが同時に受講しているという現象が起こります。

さて、こうした事実をヒントに、みなさんも

これからの教育がどうなっていくのか?

ぜひ予想してみてください。

テストや入試が無くなる!?

最もインパクトの強そうものから、あえて大胆に行こうと思います。

将来的には学校のテストが無くなると思います。考えれば考えるほど「成績をつける」という行為がそもそも無駄な作業だと思えてきます。何年後になるか分かりませんが、そうなると予想します。

これは「教育の理想」から逆算した予想です。わたしはそれを次のように設定してみました。

  • 誰でも、希望のスキルを習得するまで必要十分な教育を受ける権利がある
  • 誰でも、教育の内容や方法は自分に合った個別最適で受ける権利がある

もしもコンピューターがこの理想に向かって活用され、進化していったらどうなるでしょうか?

きっと、生徒が学習して来た全ての過程がコンピューターに記録されるようになるでしょう。するとそこから、その生徒に必要な次の学習が素早く適切に示されるようになります。このような仕組みの下では、そもそも学年が不要です。できるところはどんどん進んでしまい、できないところはじっくりマイペースにやればよくなります。
そして学校の先生はコンピューターの記録を見れば生徒の状況をすぐに把握できます。いつでもすぐに把握できるなら、わざわざテストを実施する必要がありません。

このような仕組みの下では、そもそも優劣の定義ができません。みんなが違うことを違いペースで行うため、横並びの比較ができないからです。あるのは一人一人の緻密な記録です。

人間には指紋があって、それは一人一人違います。しかし誰も「こっちの指紋の方が優れている」なんて比較しませんよね。そのような状態になるでしょう。

進学に関しては、学習内容のマッチングが重要になります。高校や大学でやっていることと、生徒がやってきたこととの相性が何らかの指標で示されるでしょう。学習を進めればその相性はリアルタイムで更新されていくので、自分に合う進路をどの時点においてもじっくり考えることができます。入試は不要です。

第一、少子化がどんどん進むのですから定員は満たされません。競争が無いのですからマッチングの質を高めるしかないでしょう。入試は自然消滅していくと思います。

学校の先生は、今よりももっと生徒指導にやりがいを感じやすくなると思います。テストをしたり成績を付けたりする手間がなくなるのですから、それだけ生徒のよき相談相手として役割に集中できるでしょう。しかも今までよりも実践的な相談ができます。勉強で何を伸ばしたいのか。逆に苦手をどうしたいのか。回避したいのか、克服したいのか、そこそこに乗り切りたいのか。そのような相談をして、一人一人の教育方針をきめ細かく設定し、コンピューターに指示していくことができるでしょう。

ビッグデータの学習ログさえ実現できてしまえば、テストも入試も不要になると思いませんか?

学年もクラスも無くなる!?

生徒の教育を最後までやり切る。

そこに集中していけば、上のようにテストも成績管理も不要になると考えました。

私はさらに「学年」や「クラス」も消えてしまうと予想します。それらの代わりになる別のグループ単位が構築されるだろうと思います。

今度は逆に「今までの方がおかしい」という所から考えてみましょう。

今の僕たちは、テストが終わればそのテスト範囲の勉強は終わりです。よい成績を取るのが目的であり、その先が無いからです。もうそれ以上は授業を受けることができません。

これって変ですよね?

なぜなら勉強とは「できない」を「できる」に変えることだからです。テストで間違えたところを「できる」ようにすべきで、本当はテストを終えた後こそ、もっと勉強すべきです。先に進んではダメでしょう。

ところが今はそうなっていません。なぜなら「学年」や「クラス」という制限があるからです。

昔はコンピューターが無かったので、生徒一人一人の学習過程を細かく記録することができませんでした。そこで記録を細かくつけるのは諦めて、1人の先生が覚えきれるくらいの人数で指導する「クラス」という単位ができました。記録ばかりしていたら指導ができません。コンピューターが無かったので大雑把に記録するしかありませんでした。

また昔は教材も電子化されていなかったので、1冊の本に合わせて勉強する方が分かりやすかったのです。指導もその方が楽です。そこで「学年」を設けて学年ごとに1冊の教科書が対応するようになりました。1年の学習計画も教科書に合わせて立てられました。

このように学校の学年もクラスも定期テストも、全てコンピューターが無かった時代の仕組みです。

コンピューターの発達でその前提が崩れました。「作業が大変だから無理」という理由が無くなり、もうすぐ生徒1人1人の細かい学習の記録が可能となり、教科書も電子化されてランダムに参照できるようになります。いよいよ個別最適の教育ができるようになります。

個別最適の教育

その行きつく先では、学年もクラスも無くなっていると思いませんか?

本当の意味で表現が自由になる

教育改革では、

  1. 知識・技能
  2. 思考力・判断力・表現力
  3. 主体性

の3つの内の2番目と3番目の強化がうたわれています。
その中でも特に気になるというか、疑問に思っているのが「表現力」です。

主体性は表現した結果を見て判断するしかありません。そのため主体性も表現力次第になってしまいます。「実力はないけれど、表現がうまいから主体性があると見なされる」では、教育に中身がありませんし、不公平です。

そう考えると「表現力」とは何なのかが気になります。というよりも「何を表現と認めるのか」が気になります。そこで先に理想を設定してみようと思います。

  • 多様な表現手段や表現形式が認められるべき
  • 誰でも、自分の望む表現ができるようにサポートを受ける権利がある

コンピューターの発達で、それが可能になっていくだろうと塾長は思うわけです。

代表的な例が、漢字の自動変換です。キーボードで漢字入力が正しくできるのであれば、書き取りの能力としては十分だと認められるべきでしょう。

それだけではありません。塾長はもっともっと多様な表現形にも対応していくべきだと思うワケです。

仮に入試そのものが無くなるとしても、現実問題として、学習過程の練習や演習では「認められた表現形式」でしか回答が許されないでしょう。これはつまり、「学習の記録」の残る「できた」「できない」の評価がその形式に依存してしまうことになります。社会科なのに漢字で書かないから「できない」と見なされたのでは社会科の学習過程を正しく記録できません。

自分の表現が形式上の制約を受けてしまい、思うような表現ができないのであるなら、それは問題です。例えば進路のマッチングについて正確に分析ができなくなるかもしれません。

教育改革後の入試問題を見る限り、相変わらず表現手段として「文字列」しか認めていないのが現状です。問題文には図表が出て来ますが、図表で回答することができません。許されている回答の表現形式が、あまりにも限定されすぎています。

言葉で答えたら〇なのに絵では×

塾長が中1のときの話です。理科のテストでした。動物の分類が問われました。

ハチュウ類のワニは大きく2種類に分類されます。アフリカやアジアに住む「クロコダイル」と、アメリカに住む「アリゲーター」です。確か生息地をヒントに名前を回答する知識問題でした。

私は肝心の「クロコダイル」「アリゲーター」という名前を忘れていしまいました。なんとか必死に思い出そうしていると、授業中に先生が「アフリカの(クロコダイル)は下の歯が見えるが、アメリカの(アリゲーター)は見えない。」と説明していたのを思い出しました。そこで「クロコダイル」と書くべき解答欄に、代わりに「下の歯が見えているワニの横顔の絵」を描きました。そして「アリゲーター」と書くべき回答欄には、「下の歯が見えないワニの横顔の絵」を描きました。

もちろん×でした。

まぁ期待はしていませんでしたが、あわよくば部分点をという期待が打ち砕かれて、何とも寂しい気持ちになったのを今でも覚えています。とにかく中1の時の塾長は、テストに慣れていなかったので、このように回答形式で空気が読めずに苦労しました。

表現力や主体性を評価したければ表現の自由度を拡大させる必要がある

それはそうと、今あらためて教育者の立場として振り返ってみますと、今だからこそ「別に〇でも良いじゃん。」などと思えてくるのです。

もちろん昭和の時代は×でよかったです。コンピューターが未発達でしたから「紙に文字をしっかりと書く」という表現形式が前提になっていたのは仕方がなかったと思います。社会に出れば何かと「紙に文字を書く」ことが要求される世の中でしたからね。

でも今は違います。コンピューターが当たり前の時代で、しかも日々ものすごいスピードで進化しています。ペーパーレス化が進み、ほとんど直筆の文字も書かなくなり、人工知能が落書きも認識してくれるような時代です。もっと広く表現手段を認めても良いだろうと思うワケです。

実際問題として、学年が低くなるほど、表現力も主体性も乏しくなります。まだ知識が少ないし、表現手段や表現のテンプレも多くは知りません。特に文字の読み書きに関しては、学習障害で生まれつきの格差が起こり易いです。

ですから今のまま義務教育の段階の子供たちや習熟度の低い高校生たちに、表現力だ、主体性だ、などと言っても、生徒たちは何もできずに困ってしまうだけではないでしょうか?

一方で、確かに表現力や主体性の強化は大切です。

それではどうするか?

もう、その「表現力」として認める表現形態を多様に認めるより他にないでしょう。子供たちが使える数少ない表現手段で、一生懸命に表現してくれたものを前向きに認めていく必要があると思うのです。

つまり、表現力や主体性を評価したいのであれば、評価する側には、多様な表現形式を受け入れられるだけの懐の広さが求められるというものです。

そのように、教育のあるべき姿を考えれば、表現する側も、それを評価する側も、コンピューターのサポートを受ける必要がどんどん出てくるでしょう。

コンピューターによる表現サポートが発達すれば、その先には、表現の自由が拡大した世界が待っている思いませんか?

一生ちょこちょこ勉強し続けるスタイルになる

コンピューターで人々がつながるようになり、率直な意見の出し合いも盛んになりました。TwitterなどのSNSを見ればわかるように「意見」になる手前の「心のつぶやき」レベルの言葉がたくさん共有されるようになりました。

これが教育に与える影響は大きいと思います。つまり今まで何となく心の中だけで「これ勉強しなくても良いんじゃね?」と疑問に思っていたようなことが、見えるようになってしまったからです。

例えば、誰かが

「ぶっちゃけ漢文って勉強する意味ないよね。みんなが勉強することじゃないよね?」

みたいにつぶやいたとします。それをみんながリツイートしたり賛同のコメントを書いたりしていくと、それが一種の社会現象になります。その中から世論にまで拡大するものが出てくるでしょう。

「みんなもそう思ってたんだ。だったら勉強したい人だけすれば良いじゃん!」

このような意見が世論の圧力にまで高まってしまえば、国も指導要領を変えるしかありません。教育改革していたら対応が間に合いませんから、文部科学省から教育委員会へ通達を出すような形で小改訂が繰り返されるようになると思います。

もちろん今の段階では「入試で出すから勉強しろ!」と脅して学生諸君を黙らせることができています。しかし、少子化や学校の経営難などが加速すれば、その脅しも効かなくなるでしょう。不合理な出題をするような大学には学生が集まらなくなるかです。そうやって不合理な入試そのものが無くなっていきます。ですから、そのころになると、いよいよ文部科学省から教育委員会へ通達する改善案件の数も増えていくでしょう。ちゃんとICT化を進めていれば、この対応もそれほど難しくはありません。もしもICT化ができていなければ、その対応作業に追われてブラック職場になり、果ては閉鎖に追い込まれると思います。

このような合理化の流れによって、学生の学ぶものがミニマム化したり、アラカルト形式に変わったりしていくことでしょう。

漢文を勉強したい人はするし、したくない人はしない。必要性があれば勉強するし、なければしない。そのような合理化によって、みんなが画一的に勉強するというシステムが、どんどん壊れていくと思います。

こうした変化は義務教育では起こりにくいかもしれませんが、高等教育ほど起こり易くなると思います。学年が高いほどオンデマンド的な教育が進みやすいでしょう。

今のシステムに代わりに「学びたいものを学びたい時に学ぶ」というスタイルになるでしょう。つまり生涯教育が加速していくと思います。

これまで多くの人にとって「大学入試までの勉強」だったものが「一生涯の勉強」に変化していくのだろうと思います。

「三角関数なんて、要らないよ。」

と信じている人は、それを勉強しない選択をするでしょう。どうせやっても頭に入りません。しかし人生は長いので、もしかしたら必要になる時が来るかもしれませんし、本当に一生必要ないかも知れません。ですから

誰であろうと、必要な時に必要なものが勉強できる!

という環境を整えておくことが社会全体としては大切なのです。

生身の人間だけでその環境を作るのは無理でした。しかしコンピューターの発達で、それができるようになっていきます。それに伴って、人々の学びに対する態度はさらに合理的になっていき、結果として「生涯ちょこちょこ勉強し続ける」ようなスタイルになると思います。

世の中は少しずつ良くなっていく

私は根柢のところで

「世の中は少しずつ良くなっていく」

と信じております。

そして「良くなる」の意味が「自由になる」ことだと思っています。

ICTの活用でそれが進むと信じているので、上のような予想になりがちなのだと思います。

みなさんはどう予想しますか?

 


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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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

緊急事態宣言「延長」での運営方針(2021/2/3~3/7)

緊急事態宣言延長_20210203

塾長です。

愛知県に出されている緊急事態宣言を「1か月延長する」と発表がありました。
2021/2/2夕方に大村知事が意向を発表、その夜には菅総理から正式に全国10都府県で延長と発表されました。

これを受け、先のブログ「緊急事態宣言での運営方針(2021/1/14~2/7)」で宣言した方針を、そのまま1か月延長します。
すでに塾生のご家庭にはコミルで対応方針をご連絡いたしました。

お問い合わせの方や講習の外部生にも向けて、ブログでも概要を掲載しておきます。

基本的な対応方針

  • 実施期間: 2021/2/1(月)~ 3/6(土) 延長
  • 実施内容: 21時に閉館(通常より1時間早い)
  • 調整事項: 期間中のみ21時台の受講分を20時台以前へ移動

※ 時間短縮営業は当塾の自主的な対応です。ご理解とご協力をお願いいたします。

主な開校スケジュール

期間中も対面授業を実施しておりますが、オンライン指導でも対応可能です。
予定通り、春期講習、プログラミング教室、テスト対策、入試対策も行います。

2021年2月の授業予定

※「21時閉館」する以外は「すべて予定通り」です。

通塾がご心配な方に対する個別対応(再掲)

  • 保護者様のご判断でオンライン化をご希望される場合は、個別に対応いたします。
  • オンライン授業はアプリZOOMで行います。
  • その他、振替対応なども臨機応変に対応しております。
  • ただし通常の時間帯とは異なる時間帯へ個別に調整させていただくことがあります。

恒常的な対応(再掲)

緊急事態宣言の有無にかかわらず、次のことは常に実施しております。

  • 教室に出入りする人すべてのマスク着用
  • 受講座席をパーティションで分ける(昔から設置済み)
  • 自習座席を2座席おきに配席(ソーシャルディスタンス)
  • 教室の消毒と換気
  • アルコール消毒液の設置
    など

その他(再掲)

今回の宣言では学校や学習塾に対して休校や時間短縮の要請は出ておりません。
よって上記の方針は自主的な取り組みを含みますので、他塾と比較する根拠にはなりません。

今後も必要に応じて行政の指示に従い、安全な運用を心がけます。

上記の方針も、状況により変更や改善を行うことがあります。

もしも関係者に感染者が出た場合の対応方針につきましては先のブログ「2021年1月の教室の運営方針」をご覧くださいませ。

 

1日も早く感染が収束し、重篤患者が出なくなることを願います。
医療関係者の皆様へ、心より感謝と尊敬の意を表したいと思います。

 

以上です!

 

 


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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

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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

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マイクラのマルチプレイでもプログラミングできるよ

マイクラでプログラミング_マルチサーバー対応

塾長です。

先週、とあるプロジェクトチームから「マルチプレイ」について質問を受けました。
はい、ちゃんとマルチプレイでもプログラミングができます。

そこで久しぶりに動かしてみました。

4人でプレイしてみた

昨年は、とある教室から相談を受けてWindowsパソコンだけでマルチプレイができる環境をつくりましたっけ。
今回は、もっと本格的にやりたい方達からのご相談がありました。ネットワークのプロで、Linuxを使うそうです。

そこでLinuxマシンで共通のワールドをつくり、Windowsパソコンからつなげる実験をしました。

もちろん最初からWindowsでもLinuxでもMacでも動くように作ってあるので心配はないです。
ただ、手順を説明する準備として、頭の中を整理するために、自分でもやってみました。

教室にはマイクラのアカウントが4つあります。
とりあえず4つ全部を使ってマルチプレイをテストしてみました。

ワールドに入ると、ちゃんと4人のプレイヤーが見えます。
とはいえ、スキンは何も変更していませんから、アレックスが2人で、スティーブが2人です・・・

あいにくの雨でした。

マイクラ_マルチサーバー_土星と雨

試しに、先週シングルプレイで作った土星のプログラムを実行させてみました。
もちろん、ちゃんと動きました。

そして、どのパソコンからでも同じようにプログラミングができることも確認しました。
座標も同じで、パソコンやプレイヤーによって座標がズレるような心配はないです。

しばらくすると雨が止みました。

マイクラ_マルチサーバー_土星と燃えるモンスター

夜になってモンスターが絡んできました。
そして夜が明けると、そのモンスターが燃え出しました。

写真の左手で燃えているのは、夜中に弓で攻撃してきたスケルトンです。

このようにゾンビやスケルトンといったアンデット系のモンスターたちは、朝日を浴びると燃えて死んでしまいます。

・・・シュールです。

マルチプレイとは

子供たちには説明不要ですが、念のため「マルチプレイ」について説明しておきます。

マインクラフトの「マルチプレイ」は、オンラインゲームのような感覚でプレイするモードのことです。
色々なプレイヤーと一緒に遊ぶことができ、チャットもできます。

ちなみにマインクラフトには2つのプレイモードがあります。

  • シングルプレイ: 自分のパソコンに「自分だけのワールド」を作り、1人でプレイ
  • マルチプレイ: ネットワーク上の「共通のワールド」に入って、みんなで一緒にプレイ

普通は「シングルプレイ」でプログラミングの指導をしています。
生徒ひとり1人の指導ですから、文字通りシングルプレイの方が良いです。
何を作っても壊しても、他人に迷惑が掛かりません。

一方「マルチプレイ」は、みんなが同じワールドを共有するためイベント会場として使えます。
それぞれが好き勝手にプログラミングしてしまうと、他人の建築を壊してしまうリスクがあります。
そこで次のような場合を想定して、イベント的に使うのが良いでしょう。

  • 発表会の会場として使う
  • オンライン指導の会場として使う
  • チームワークを育む教育の場として使う

などなど、色々な利用が考えられます。
それぞれ、具体的な例を挙げるとすれば、

  • 完成したプログラムを生徒たちが順番に発表する
  • プログラムのおかしな動作を見てもらってアドバイスをもらう
  • 役割分担をして巨大な建築をプログラミングする

などです。
いろいろ楽しそうな応用が考えられます。

マルチサーバーとは

マルチプレイを行うには、1台のマシンにマインクラフトのサーバー版をインストールする必要があります。
ネットワーク経由で、いつでも誰でも使えるように、そのマシンを設定しておきます。
電源を切ることなく、常に動かし続けておく必要があります。

そのようなコンピューターのことをマインクラフトの世界では「マルチサーバー」と呼びます。

マインクラフトのサーバー版そのものは無料で手に入りますが、それ以外にはお金も手間もかかります。

およそ次のような環境を用意する必要があります。

  1. 高性能なコンピューターを24時間365日動かし続ける
  2. たくさんの人が同時にアクセスできる高速なインターネット
  3. 高度なセキュリティ対策を行えるチーム体制

このようにマルチサーバーの構築には、知識が必要で、お金も手間もかかります。
セキュリティー対策も大変です。

ですから、普通の人はマルチサーバーをつくったりしません。
たまに、けっこう稼いでいるYouTuberがマルチサーバーを作って公開し、動画のネタにすることがあります。
それなりにお金をかけています。

ただし、

塾の中だけ
教室の中だけ

という、ごく限られた範囲でマルチサーバーを運用するだけなら、もっと気軽に使えます。

  1. 使う時だけマルチサーバーを起動する
  2. 教室にいる生徒たちが同時にアクセスするだけ
  3. 教室の中だけなので特別なセキュリティ対策は不要

こんなふうに、教室に1台のパソコンを置いてマルチサーバーに仕立てることは可能です。

実際に昨年、とある教室ではWindowsパソコンでマルチサーバーをつくりました。
ちょっとパソコンに詳しい教室長さんであれば、環境を作ることができます。

春期講習や夏期講習の発表の場で活躍したようです。

マルチサーバーの需要が増えてくれば教室長さん向けのマニュアルを作ります。
とはいえ現状は、コンピューターの専門知識をお持ちの方向けに手順書を発行している状況です。
基本的なことまでマニュアルに入れてしまうと、説明が分厚くなって、何の説明か分からなくなってしまいます。

あるいは、もしかしたら、全くちがう解決策が出てくるかもしれません。

※ マルチサーバーをつくる場合は、OSやセキュリティーについて一般よりも高度な知識が必要です。
※ LinuxやMacでマイクラミングをする場合は、コマンドラインでOSを操作ができる程度の知識が必要です。

 


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マイクラで土星と衛星タイタンをプログラミングしてみた

マイクラで土星をプログラミング

塾長です。

土曜日のプログラミング教室。
ある小学生のパソコンを見せてもらうと、マイクラの世界に土星が浮かんでいました。
自宅でプログラミングしてみたそうです。

何を作りたい?

昨年は名古屋市科学館のプラネタリウムをプログラミングした生徒もいました。建物に入ると、ちゃんと夏の大三角形が見えたりしましたっけ。

他にも、ポケモンの「ポットデス」やフォートナイトの「ラマ」。アニメやゲームのキャラは人気ですね。

プール付きの巨大なホテルを作った生徒もいました。海外の有名なホテルで、一度は行ってみたいそうです。

もちろん、世界のどこにも無いような空想の建築をする生徒だっています。

そして先週は土星でした。

「しまった、写真を撮るの忘れていた・・・」

ということで、ちょっと今からマイクラの世界に土星をプログラミングしてみましょう。

土星のプログラム

こんな感じで再現してみました。
マイクラの世界の夕日をバックに土星。ちょっとスターウォーズっぽいでしょ。
ついでに衛星タイタンも描きました(写真の左に浮く1ブロック)。

マイクラで土星と夕焼け

プログラムは小学生にもできます。
マイクラミングの「球を描く」命令と「円を描く」命令を使いました。
こんな感じです。

土星のプログラム

土星は本体も輪も茶色系なので、木材ブロックをつかいました。オーク、マツ、シラカバ、ジャングルの4種類の木材です。
それだけでは寂しいので、衛星タイタンもつくりました。

といっても、土星に比べてタイタンの直径は50分の1ちょっと。ほんとうは1ブロックにも満たないはずですが、今回は砂岩の1ブロックで表現しました。
タイタンの軌道も本当はもっと土星から遠いはずですが、これも写真映えするように近めに設定。

宇宙を本当の縮尺比で描いてしまうと、スカスカ過ぎて写真映えしませんし、紙に描くことも不可能になります。
このあたりは先のブログ「中3生の難問「理科の天体問題」を宇宙大好きな塾長が解説」をご参考にしてくださいませ。

衛星タイタンが土星の周りを公転するプログラム

さて、タイタンは土星の周りをぐるぐる回っています。
しかし上で作ったマイクラのタイタンは、静止しています。

このままでは土星に墜落してしまい、たいへんです!

ということで、ぐるぐる公転するように動きをシミュレーションしましょう。
と言っても、スピードの比率などは適当です。今回は雰囲気だけです。

土星の衛星タイタンのプログラム

こんなプログラムを作って実行すれば、土星の周りをタイタンがぐるぐる回り始めます。
今回は1秒間に3.3度ずつ進みます(1周に約108秒かかります)が、本当はもっともっとゆっくりです。これも実物の比率で作ると眠くなってしまうので、映えるスピードにしてあります。

さて、「円軌道で動かす」というプログラミングの部分で、とうとう悪名高きsinθとcosθが出てきてしまいました。

とはいえ、座標を理解している小学生であれば、そう極端に難しいプログラミングというワケではありません。なぜなら、

半径1の円について、

  • cosθ: 角度θからx座標を教えてくれる関数
  • sinθ: 角度θからy座標(今回はz座標)を教えてくれる関数

という使い方だけ分かればよいのですから。
そういう物だと受け入れて、道具として使ってしまえばプログラミングが可能になります。

中学生なら、さらにハードルが低く感じるでしょう。
そして高校生なら、sinθとcosθ を習っています。「単位円」の発想でそのままプログラミングができます。

土星

あらためて、土星について。

土星は皆さんご存じですよね。太陽系で6番目の惑星です。
直径が地球の9倍もある巨大なガス惑星です。

教科書では中学3年生の理科で習います。

そして望遠鏡で見せたとき、やっぱり土星が一番人気です。

なんといっても輪が印象的です。

「あ、本当に輪がある!」

模様ではなく形が違う。明らかに変な形。だから一目瞭然。

火星や木星を見せても、リアクションが薄いです。
星雲や星団に至っては「よく見えない」とちょっと残念そう。

そういう時は、土星を見せればリアクションがとれます。

※ 天体望遠鏡の観察には慣れが必要です。

大気のある衛星タイタン

12月はテスト対策期間中に

「衛星」って何ですか?

という質問を受けました。

  • 太陽(恒星)の周りを回っているのが惑星
  • 惑星の周りを回っているのが衛星

例えて言うなら、

  • おじいちゃんの子供がお父さん
  • お父さんの子供がキミ

みたいな階層。
はい、そこで「おばあちゃんは?」とか「お母さんは?」とか言わない。
宇宙のお話しってことで。

そしてタイタンは土星の衛星です。

土星には80個以上の衛星があります(発見されるたびに増えていきます)。
その中でタイタンが最大の衛星です。
大きさは水星と火星の間くらいです。サイズだけなら惑星でもおかしくないです。

しかも、

  • 大気がある
  • 雨が降る
  • 山や川や湖がある

という特徴があります。

しかし分厚い大気に隠されて、地上の様子がよく見えません。

宇宙生命体とか、いそうじゃないですか?

探査機カッシーニとホイヘンス

NASA(アメリカ航空宇宙局)は、1997年に探査機「カッシーニ」を打ち上げました。カッシーニは2004年に土星に到着しました。

カッシーニには小型の探査機「ホイヘンス」が搭載されていました。ホイヘンスはタイタン着陸船です。

土星に到着してから半年後、タイタンにホイヘンスが投下されました。
ホイヘンスはパラシュートを開き、タイタンの大気中をゆっくりと下降していきました。
そしてついに、人類は初めてタイタンの地上の様子を動画で見ることに成功したのです。

その映像がこちらです。

タイタンの大気は、地球よりも厚く、気圧は1.5倍もあります。
しかし、大気の主成分は窒素で、次にメタンや水素が含まれています。酸素はありません。

気温はマイナス179度。タイタンの世界では、メタンが水の代わりだそうです。
メタンの雲ができて、メタンの雨が降る。そしてメタンの川が流れてメタンの海ができる。

こんな極寒の世界に生命がいるとしたら、水の代わりにメタンを使う生き物なのかもしれないとか。

次にNASAは、タイタンにドローンを飛ばして調査する計画があるそうです。
それが次の動画です。

楽しみですね。

教科書は何ページまで厚くなり続けるのか?

マイクラを使ったプログラミングでは、次のようなことが日常的に起こります。

  • 中1で習う「マイナスの数」を小学1年生や2年生が使いこなす。
  • 高2で習う「空間座標」はマイクラでは常識。
  • sinθやcosθでさえも小学生や中学生が使ってしまう。

みんながそうなるとか、そうならなければいけないとか、そういうのは重要ではありません。
「それぞれが、成りたいようになる」
のが重要です。

パソコンなどコンピューターを使えば、理屈よりも体験が先に来ます。
それぞれがそれぞれに思いついたことから、学習がどんどん加速します。
みんな同じである必要はありません。

この先、まだまだ人類は多くの知識を獲得していきます。
そうすると学校の教科書も、どんどん厚くなっていきます。

そうなれば、いつか

「こんなにたくさん学校で教えられない!」

という状態がやってきます。
いや、すでに一部では、そうなり始めています。

ですから、コンピューターをどんどん活用して、中身を「ブラックボックス化」したり、授業を「圧縮」したりしていく必要があると思います。

  • 習ってないから使ってはいけない
  • 理解してないから使ってはいけない

そんな意地悪を言う必要はないはず。

実現したいから、そのために何をしたらよいかを、今すぐに知りたくなる。
その方が大事です。

  • 中身はよく分からないけど、使い方は知っている。
  • 理解は後からついてくる。

もともと勉強には、そういう順番で体得するものが多いですからね。

そうしなければ、本当に教育がパンクしてしまいますよね。

「まだ習ってない」とか「数学が難しい」とか、そういう平均的な感想は関係なくなっていくでしょう。

知識を「理解する」ことよりも先に、「使う」「体験する」ことの方が来てしまう逆転現象。
コンピューターの登場で、そういうケースがますます増えるでしょう。
そういうことが簡単にできるようになってきました。

何をどういう順番で学ぶかなんて、自由でOKです。
人と違うことは良いことだと、互いに認めていく必要があります。

 


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高校でプログラミングしたい中学生が目指すべき志望校とは?

進路希望_ゲームを作る高校

塾長です。

先日、とある塾長さんから電話でご相談を受けました。

プログラミングできる高校に進学したい!

「プログラミングできる高校を受験したい!

そうに言っている中学生がおります。
独学でプログラミングをしているそうで、もっと上を目指したいそうです。
どのように進路指導すればよいでしょうか?」

その中学生の気持ち、よくわかります。
何かを創り出すのって楽しいですから。

ところで、一言で「プログラミング」と言っても、内容は様々です。

「どんなプログラミングがしたいと言ってますか?」

「ゲームを作りたいそうです。」

なるほど。
すでに独学で始めていて、しかも「ゲーム」を作りたいと。

それで私の説明のしかたが決まりました。

そういう高校はありません

「おそらく、その生徒さんが望んでいるような授業をやってくれる高校は、愛知県には無いと思います。専門学校ですね。」

「え!そうなんですか? でも『情報』と名のつく学科やコースを設けている高校がありますよね。」

「確かにそうですね。でも、そういう所で学ぶプログラミングは、ちょっと違います。」

「そうなんですか。じゃぁ、どんなプログラミングをやるんですか?」

「統計の数学とか、機械を動かしてみるとか、データーベースの考え方とか、そういうものです。」

「ああ、要するに勉強ってことですね。」

「そうです。あくまでも勉強です。」

「パンフレットやホームページで『ゲームを作っている』と謳っている高校もありますよ。」

「皆さんがスマホやゲーム機でやっている『ゲーム』とは程遠いものですよ。」

「確かに一言で『ゲーム』と言っても、色々ありますもんね。」

「その生徒さんは、すでに趣味でゲームをつくり始めているのでしょう。高校の授業で作るゲームがそのレベルを超えることはないです。きっと期待外れになりますよ。」

「ゲームらしいゲームが授業の中で作れる! などと期待するのは違うんですね。」

「そういうのは専門学校になります。」

日本の高校で受けられる「授業」としてのプログラミングは、その生徒が思い描くものとは違うものでしょう。

  • ゲームを作りたい
  • 何かのシミュレーションをしたい
  • CGをぐりぐり動かしたい

具体的に作りたいものが明確に決まっていればいるほど、期待を裏切られると思います。

ちなみに最近はN高校やS高校があります。
高校の勉強と実践的なプログラミングを両立して学ぶことができる数少ない高校です。
ただし愛知県の場合はオンライン授業がメインとなります。

高校の情報科で学べること

情報科の高校で教えてくれるのは、もっと普遍的な知識や技術です。

時代に左右されにくい基礎の部分です。

とても大切である反面、すぐに何かを作れるような知識というわけではありません。

試しに本屋さんに行って

「情報処理技術者試験」

という国家資格を取るための参考書を見てみてください。

ちょうど、そこに載っているようなことを学びます。
それが情報科の授業です。

専門用語や使われている数学は、けっこう難しいです。
ちゃんと勉強しないと理解できないことが多いでしょう。

コンピューターの使い方は色々あります。
その色々な使い方に通用する部分を基礎として学びます。
卒業後に生徒たちがどの方面に進んでも困らないように、基礎をまんべんなく学びます。

基礎だから簡単というワケではなく、むしろ難しいものもあります。
だからじっくりと時間をかけて基礎を固めます。

技術の流行り廃りが速いからこそ

コンピューターの世界は技術の入れ替わりが激しいです。
そのため長いあいだ変わらず通用し続けて残るのは、基礎の部分だけになります。
それ以外の知識は、5年くらいで変わったり使い捨てたりしていきます。

ですから長い目で見れば、基礎がとても大切です。

直ぐに何かを作れる技術ではないものの、
ずっと役立ち続ける基礎をしっかり学ぶ。

それが情報科で学べることです。

急がば回れ

ですね。

コンピューターの業界に長くいればいるほど、基礎が大切になってきます。

実は普通科でも多くを学べる!?

ちなみに今後は、その「基礎」の多くが普通科でも学べるようになります。

教育改革で「情報」という教科の内容が強化されるからです。
この件で全国の高校で先生が悲鳴を上げています。

「教えられる人、どれくらいいるの?」

そのくらい内容が濃くなります。
しかも、2025年から大学入試の試験科目にもなります。

これに連動するかのように、文系学部でも数学を入試の必須科目とする大学が増えてきています。

コンピューターが当たり前になる中で、文系・理系を問わず、情報処理が重要になります。
すると、情報処理に必要な数学も連動して重要になっていくからです。

こうした背景から、普通科でも学べることが多くなります。

ここからは塾長の推測ですが、おそらく推薦入試の試験形態も変わっていくでしょう。

今は小論文が主流ですね。
しかし「小論文」の代わりに「コンピューターを使った表現力」を見られるように変わるかもしれません。

自分の考えを論理的に表現する方法は、何も文章だけではないからです。

グラフやチャート、プログラムなど、色々あります。
コンピューターが当たり前になってくれば試験をコンピューターで受ける形式も増えるでしょう。
推薦入試の試験内容が、小論文からコンピューターによる表現形式に代わっても、何ら不思議はありません。

自由にやりたければ部活やサークルで

「それでは、どのように指導したらよいでしょうか?」

「プログラミングにこだわらず、しっかり勉強するために進路を選んでほしいと思います。普通科でも情報科でも、どちらもで構わないと思います。」

「それで納得しますかね?」

「これから3年間くらいのスパンで考えるなら、部活やサークルでゲームを作る生活の方が、きっと本人のイメージに合うと思います。」

「先ほどの、授業でゲームが作れるわけではない、ということですね。」

「そうです。」

高校は何科でも正解。しっかり学ぶことが大切!

「それならば、専門学校に行くのはありですか?」

「言い忘れましたが、ゲームクリエイターの専門学校には、中卒の人はむしろ少ないです。高卒や大卒、または大学中退の学生が多いです。高校までしっかり基礎を学んでおかないと、結局は通用しません。」

「そうなんですか。」

「例えば、最近はUnity(ユニティ)を学びたいという小学生が増えています。ゲームプログラマーを目指すお子さんは、そういう開発環境の知識をYouTubeなどを見て知っているんですよね。凄いでしょう。そのUnityでリアルな物体の動きを再現しようとします。そうすると、Unityのなかで物理学の公式に数字を設定していく作業が出てくるんです。そやって何か少しでも緻密なことをやろうとすると、とたんに高校の知識が出てくるんです。」

「ちょっと待ってください。今メモします。『ユニティ』ですね。」

「はい。その言葉が分かる子なら、なおさら高校の授業に期待してはいけませんよ。ですから高校までは『しっかり勉強する方がおすすめ。』とお伝えください。」

軽いゲームなら趣味でも作れます。
趣味のレベルでもプログラミングそのものは鍛えられます。

学校で教わるのを待つよりも、具体的に何かを作ながら、先輩や友達からアドバイスをもらいながら、
そうやって部活やサークルで、自由にプログラミングしていく方がイメージに合うでしょう。

そして本格的なゲームを作るともなれば、高校までの勉強も大切になってきます。

普通科でも情報科でも工業科でも、どちらへ進学しても良いですが、とにかく高校で学べることをしっかり学んでおくことが重要です。
ちなみに植田一本松校では昨年、商業科からプログラマーを輩出しました。

苦手や得意のデコボコがあっても全くかまいませんが、それでも高校までは最低限しっかり学んでおきたいところです。

 


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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

実力を伸ばす「間違え直し」と、それを邪魔する古い大人たち

プログラムのエラーと問いかけ

塾長です。昨晩は月、土星、木星が近かったみたいですね。

さて、学習塾でもプログラミング教室でも、塾長が戦わなければならない相手がいます。
この悪魔を倒さなければ、生徒の能力が伸びていきません。なかなかの強敵です。
その相手とは、

間違え = 悪い

というマイナスイメージです。
子どもの勉強に限らず、日本の成長を止めている諸悪の根源だと塾長は思っています。
ほんと、どうにかしたい!

ダメ出しから入るのは、日本人の悪いクセです。

ラグビー日本代表も克服した

スポーツ心理学。

ラグビー日本代表チームの練習に取り入れられたことで有名ですね。
2019年のワールドカップではベスト8という歴史をつくり変えました。

メンタルコーチを務めた荒木香織さんの特番が先日やってました。

それまでは、コーチが指導に入ると、選手が

「すみません」

と答えていたそうです。
コーチは成長のチャンスだと思って声をかけるが、選手はダメ出しだと思って謝ってしまう。
この雰囲気を最初に改善しようと思ったそうです。

  • 間違えを成長の出発点とする文化
  • 間違えを失敗として叱る文化

この違いは大きいですね。
世界トップに仲間入りするためには、努力だけでは足りなかったわけです。

スポーツ心理学は、海外から日本に持ち込まれた学問です。
日本のスポーツ界にも、今やなくてはならないものです。

失敗をどうとらえるか

これはとても示唆に富む話だと塾長は思います。

学習塾でも学校でも同じ

例えば、このへんとか

例えば、このへんとか

高濱先生も、藤原先生も、どちらも学校の教育現場と民間の両方に関わってきた人たちです。

プログラミングは失敗から学べる!だからオモシロイ!!

教室には、子どもたちが目を輝かせてプログラミングに通っています。
その最大の理由は、

間違ってもディスられない勉強だから!

だと思います。
いえ、むしろ

  • たくさん間違えた方が良い!
  • どんどん失敗しなさい!

こんな勉強です。
なかなか今までは無かった教育でしょう。

しかし子供はそういう環境に飢えています。

画像処理のやり方やエクセルの使い方なども、ちょっとやって見せれば、あとは自分でやりだします。

もちろん見よう見まねですから、すぐに分からなくなったり、失敗したりします。

でも、そんな「小さなこと」は気にしない。

使いたい、実現させたい、という興味の方が強いんですよね。

そして間もなく、できるようになってしまいます。

座標も三角関数も、使い方から教えてしまう方が速いです。

新しい教育が全く理解できない大人たち

一方で、プログラミング教室へ見学に来られても、どうしても古い勉強や古い常識にこだわってしまう方がいらっしゃいます。

体験授業のとき、私は見学している保護者様に、

「間違えて試行錯誤するのが大切ですから、決して横から正解を教えたり、最短の手順を教えたりしないでください。」

ということをお願いします。
しかし、それでも中には、

「ああ、そうじゃない、ちがうでしょ。そこが2じゃなくて、隣が2でしょ!」
「隣の子はもう終わってるよ。もっと速く、がんばって!」

こんなふうに口を出してしまう方が出て来ます。
でも、ここまでは普通です。
僕もそうですが、ずっと古い教育を受けてきたのですから。

「お母さん、ダメですよ。お子様が自分で発見していきますから、それを見守っていてください。」

それで「はっ」と気づいて下さる方がほとんどです。
しかし、中には聞く耳を持たない方もいます。

お子様が試行錯誤している過程には一切目もくれず、スマホの画面とにらめっこ。
たまにお子様の様子を見たと思ったら、違うだの遅いだの、ダメ出しばかり。
そういう方に限って、

宿題は出るのですか?
テストはありますか?
隣の子より遅かったので才能が無いんですかね。
・・・

日本再興への道のりは、なかなか険しそうです。

新しい開発よりミスの修正の方が速く技術が身につく!?

塾長がプログラマーだった若かりし頃の思い出です。

当時の私に与えられた仕事といえば「バグ取り」という作業ばかりでした。
他人が作ったプログラムの不具合を、来る日も来る日も修正していくのです。

本当は、新しいソフトウェアの開発がしたかったのに・・・

ちょっと仕事が嫌になってきました。
それで上司に相談しました。

意外にも、こう言われました。

「技術力が速く身につくのは、新規の開発よりも不具合を修正する方だよ。」

これは今から振り返っても、確かにそうでした。

つまり、失敗をたくさん見て経験した方が、成長が速いのです。

成功事例よりも、失敗事例の方が勉強になるんですよね。

間違えを隠して出発点にすら立てない子供たち

私たちはテストで×を付けられると、それがダメなことだと思ってしまいますよね。
なぜなら×が着くと成績が下がるからです。

本当は×を修正する時点からが初めて「勉強」になるのです。

しかし、その「本当の勉強」をさせてはくれません。

テストの結果で成績が判断されてしまうのであれば、わざわざテストを見直しをする理由がありません。
それ以前に、テストで悪い点数を取りようものなら、

ガミガミ
イライラ

こういう大人の姿を見たら、そりゃ見直しや復習どころではありません。

どうごまかすか。
何を言い訳にするか。
誰のせいにするか。

そんなことばかり考えるお子さんになってしまいます。
塾というのをやっていると、そうなってしまったお子さんを多く見てきました。

現に、悪い点数を取ったら成績が下がってしまうのですから、仕方がありません。
しかも受験では内申点となって不条理に付きまとうのですから、仕方がありません。
そういう教育行政の仕組みでした。

仕組みがそうだったのですから、そりゃ誰だってそうなります。
そういう歪んだ価値観になるように、育てられてきました。

間違ったら成長できる!

日本でこれをちゃんと自覚できている子供たちは何割でしょうか?

私たち大人が古い価値観を断ち切れるか否か。

子どもたちの未来は、これにかかっていると思います。

未来ではなく今、すでに時代が変わっている

次のような古い教育を日本はいつまで続けるのでしょうか?

テストの結果を将来の評価まで引きずってしまう。
だからテストには後がない。

このような評価制度では、人は学ぶようにはなりません。

今はどういう時代!?

ベビーブームの時代で、なおかつコンピューターが未発達だった時代は、このような「落とす」ための評価システムで回っていたのかもしれません。
しかし、今の時代はこうです。

  • 少子化で限られた人材をちゃんと教育すべき時代
  • 定員割れで全員が進学できる時代
  • 集合知で知恵を出し合う時代
  • 速く正確な作業はコンピューターがやる時代
  • グローバル化や多様化で、社会問題が複雑化する時代
  • 答えのない問題にチャレンジしていく時代

貴重な人材を「落とす」なんてしていたら、どんどん人手不足になっちゃいます。

貴重な人材を、わざわざ人工知能と戦わせて消耗させて良いのでしょうか?

教科書の全てをやる必要がなくなる

「学校で勉強したことなんて、仕事に役立たない。」

そう言うのであれば、

なぜ教科書を丸暗記させるようなテストをするのでしょう?
なぜ全単元を漏れなく履修させる必要があるのでしょう?

例えば歴史。

ある生徒は江戸時代に詳しいけど他の時代はよく知らない。
ある生徒は幕末に詳しいけど、他の時代はよく知らない。
ある生徒は古い地名に詳しいけど、歴史の用語は苦手。

それでOKです。

「日本全体の集合知」として「日本の歴史をきちんと語ることができる社会」であればよいのです。

それではテストができないって?

いや、テストくらいできますよ。
間違ったら、そこからが勉強なのですから。
どんどんテストで間違えればよいのです。

それでは成績がつけられないって?

いや、成績なんてつけてどうするんですか。
どうせ入試なんてしなくても、必ずどこかには進学できるのですから。
むしろ「ぜひ来てください」と言われるようになりますよ。

人が学んで知恵を出すのが大切なのであって、人を落とすのが大切なのではないですから。

古い価値観でITSを間違って使ったら日本は沈没する

政府が進めている行政のITS化やSociety5.0構想。
例えばビッグデータをちゃんと活用すれば、

× 成績を付ける

という概念は無くなって、

○ 学習のログを付ける

という概念に代わるでしょう。
ただし、こうした新しい取り組みも活用を間違えれば台無しです。
その活用として正しいのはどちらでしょうか。

  •  × 過去の学習状況から成績を評価する
  •  ○ これから学ぶ/活躍するために使う

こういう考え方。
まだ難しいのでしょうか。

これができる大人を、どれくらい増やしたら日本は再興できるのでしょうか。

そろそろタイムリミットだと思うのですけれど。

進学は推薦で行け!

残念ながら、大学受験や高校受験において、一般受験の出題傾向は、しばらく古い基準のままです。

教育改革には長い時間とたくさんの労力や予算を使います。
ですから教育改革はもともと時代の急な変化には追いつけません。

現に、国際バカロレアの教育方針と比較しても日本の教育は事務処理型に偏り過ぎています。
この指摘は数十年前からありましたが一向に変わりません。

それでは、海外より高度な教育内容なのかと言えば、そうでもありません。
数学1つを例にとっても、人工知能や量子コンピューターに必要な単元はほとんど高校では習いません。
日本人の学生は経済観念に疎く、起業する発想もなく、政治にも関心が薄いです。

学問的にも社会的にも日本の教育が先進的であるとは言えないでしょう。

というわけで、時代に合った教育で突き進むなら、どうしても高校入試や大学入試が邪魔になります。
そこで、一般入試の評価基準や出題傾向に左右されにくい方法で進学するのが良いということになります。

そう、推薦入試です。

いちおう文部科学省は、推薦入試が学力低下にならないよう、大学側には厳格な審査を要求しています。
しかし「学力とは何か?」という定義は指定しておらず、また、それは時代によって激しく変化してきています。

国が定義できる学力は「読解力」だけ

逆に文部科学省にたいして「今年の学力の定義を送ってください!」と大学側から詰め寄られたら、文部科学省自身が困ってしまうでしょう。
実のところ文部科学省が定義できる学力は「読解力」だけです。

それ以外の専門分野は時代と供にニーズが変わり、それは民間が決めることだからです。

そのため読解力と小論文を書く力を鍛えればよいわけです。
しかも小論文を書くためには何かしらの分野において深い知識が必要です。

ですから読解力と小論文さえ厳格に審査しておけば、大学側も文部科学省から文句を言われません。
代わりに専門性について問えばよいのですから、大学に合う分野の学生を早くから発掘できて一石二鳥です。

集合知の時代なのですから、無理して全教科で偏差値が高い学生を入れるより、専門性があって論文を書ける人材を入れた方が良いに決まっています。

学生としても、全教科の偏差値を上げる、という呪縛から解放されます。
そうやって節約した時間と体力を、自分の極めたい分野にどんどん回して、競争力のある「何か」を手に入れてしまった方が良いでしょう。

これは部活動でも同じです。

たとえば大学進学では、部活で推薦が効くのは全国レベルだけです。
高校進学ならもう少し緩いですが、それでも県選抜メンバーくらいの実力が必要でしょう。

もしも部活で忙しいなら、自分がそのレベルに到達できるかどうかを冷静に判断して欲しいと思います。
そして、不可能であることが明らかなのであれば、すぐに戦う土俵を変えるべきです。

進路選択も試行錯誤してよい時代です。努力の方向性を間違えたら修正すればよいだけ。
初志貫徹が美徳だったのは過去の話です。

「間違えてもOK」が評価される!?

そして推薦入試の面接でも「間違えを前向きに対処できたか」が評価されます。

面接官は、受験者の欠点や失敗談を質問してきます。
悪いことばかり聞いてくるので、意地悪な質問だと思うかもしれませんね。

しかし、そうではありません。

答えのない問題にチャレンジしていく、そういう高等教育や研究をしているのが大学です。

ですから間違えたり失敗したりするのは当たりまえ。
間違えたり、失敗した後で、それをどうして来たか、なのです。

間違えを前向きにとらえ、分析し、次に活かしてきたのか。
試行錯誤の中から最適解を見つけるような経験をしてきたのかどうか。

ノーミスで研究成果が出て論文を書けた。
そんなラッキーな研究者はいません。
試行錯誤の上に研究があります。

面接官は、そういう事ができる学生なのかどうかを知りたいんです。

まとめ

「何でこんな勉強しなきゃいけなんだ!」
「部活が忙しくて勉強できない!」

本心からそう思うなら、努力する方向性を変えましょう。

ただし何をするにしても努力は必要です。

 


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もしも先生が人工知能だったら、賢くなる?アホになる?

人工知能の奴隷になってしまった人のイラスト

塾長です。

少し前に教材の展覧会みたいなイベントに参加したことがあります。
最近は人工知能を活用した教材やシステムの提案が増えてきました。
人工知能のおかげで、学ぶ環境がどんどん恵まれていきます。

日本の子供たちも、どんどん優秀になっていけばよいのですが・・・

本当にそうなるのでしょうか?

人工知能は先生の代わりに成れるのか?という素朴な疑問

このままいけば、

学校や塾の先生が人工知能におき代わる!?

なんてことを、思わず想像してしまいます。
しかし一方で、

人工知能には先生の真似なんてできっこない!

という人もいます。

人工知能は人間よりも良い先生に成れるのか?

今回は、これについて考えてみましょう。

人工知能について考えると、実は人間のことがよくわかります。
もしかしたら「勉強法の本質」も見えてくるかもしれませんよ。

人工知能と人の違い

人工知能といえば新井紀子先生。
著書「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」や、人工知能の開発プロジェクト「東ロボくん」などで有名です。

けっこう賢い人工知能

その先生によれば、人工知能が大学受験に挑んだ場合、かなり優秀なところまで行けたそうです。
理系であれば偏差値65くらいまで。
文系でも中堅私立大学と言われるMARCH(※)レベルの大学入試まで突破できたようです。

  • 出題形式がハッキリしている
  • 解法パターンの知識で勝負できる

こうした問題が得意です。
ちなみに人工知能が挑んだのは過去問ですから、すべて教育改革前の出題傾向です。
いわゆる

「知識詰込み型」

の問題であれば、人工知能でも高い確率で正解することができました。

(※)MARCH ・・・ 明治大学、青山学院大学、立教大学、中央大学、法政大学のイニシャルを繋げた呼び方のこと

「知識」に比べ幼稚な「知性」!?

その一方で、まったく苦手だったものがありました。

「読解力」

です。特に、

  • グラフや図が混在した文章
  • 色々な書き方が混在したような文章

これらの読解は、まったく内容をつかめていないようでした。
どうやら人工知能は、文章と資料の対応をとることができなかったようです。
要するに、

人工知能は文章の内容を理解していたワケではない!

という事でした。

知性ではなく計算マシン

つまり今のところ、人工知能の正体とは、次のようなものです。

膨大な知識やデータから、確率・統計的に

「もっとも正解らしい回答」

を導き出す計算マシン

人工知能とはいえ、所詮は機械。
膨大な情報の重ね合わせを
「ひたすら計算」
しているだけです。

けっして考えているワケではありません。

人工知能に「主体性」はない

人工知能が人間のように、ものごとを理解しているワケでもありません。
ただし「理解している」ように「見せかける」ことは、かなりのレベルに来ています。

そこで、人工知能をもっと突き放してやりましょう。
「理解」のさらに1歩先にある知性。

自分から問題を設定する

これならばどうでしょう。
見せかけの理解の上にはできない芸当でしょう。
要するに、

主体的に行動できること

今のところ、これができるか否かが人と人工知能との違いなのかもしれません。

もちろん、人工知能の技術が進歩すれば、いずれは「主体的に見せかける行動」もできるようになるでしょう。
しかし当面の間は、まだまだ主体性が人間らしさと主張しても良いでしょう。

もしも人工知能が先生だったら?

そんな人工知能が、もしも先生になったらどうでしょうか?

苦手な所を分析して解説や類題を表示してくれる

上で見てきたように、人工知能は統計処理が得意です。
この能力は「教育の個別最適」には便利でしょう。

生徒が取り組んできた記録を分析して、生徒に合った説明や問題を提示する。

このような生徒一人ひとりに合った教材の取り組み方が実現できます。
学校や塾の勉強がそうなる日が近いのかもしれません。

計算ドリルや漢字ドリルなどは、既に多くのシステムが存在しています。

計算や漢字の問題は、類題や解法が明確なので人工知能の得意分野です。
この種の指導は、学習指導の中では初歩的ですから、なんとなくわかります。
やはり簡単な所から人工知能に置き換わっていきますね。

最近では英会話の発音もアドバイスしてくれるそうですよ。

ネイティブな発音を指導できる日本人はまだまだ貴重です。
それなのに人工知能がチェックしてくれるなんて。
これはスゴイですね。

人工知能が発達するにつれて、より複雑な教科や単元でも、学習が個別最適になっていくでしょう。

相談には応えられない

ただし、人工知能は会話や文脈を理解しているわけではありません。
そもそも感情や価値観というものを持たないので、ものごとの良しあしを判断できません。
ですから、

「AでもBでも良いけれど迷っている。どっちがいいかな?」

のような質問には何も答えることができません。
進路や何かの選択など、人が「迷う」部分について相談しても役に立ちません。

人工知能が対応できるのは、あくまでも次のようなことです。

  • 答えが1つに決まっているような演習問題の正解
  • 統計的に関連性が高いと思われる教材の表示

あまり過度な期待はしない方が良いでしょう。
便利な「道具」と割り切って、あくまでも「使いこなす」ことを考えた方がよさそうです。

生徒自身が考える機会を奪ってしまう可能性?

個別最適な勉強について、1つだけ心配なことがあります。

「便利」であることは「考えなくて済む」という事でもあります。。

自分の何が間違えで、何をしたらできるようになるのか?

これを自分で理解できるようになるのが勉強とも言えます。
学校で「習った知識」は仕事で使わないかもしれませんが「改善の知恵」はいつでも使います。
というか、社会に出れば「何ができるか」をコントロールするよりも「何ができないか」をコントロールする方が大切になります。

それを育むチャンスを、人工知能は奪ってしまうのかもしれません。

もちろん生徒がどうやっても苦手な分野では、改善の段階までやりたくてもできません。
そういう時はコンピューターのサポートが必要です。

コンピューターが人間の苦手分野をサポートしてくれる!

という考えには塾長はずっと前から大賛成です。
しかし、それは生徒が一定の努力をすることが前提です。

努力してもダメなものはサポートが必要

これが苦手の対処だと思います。
しかし何も努力しない内から、人工知能が提示する問題を、はい、はい・・・と処理していくだけなら、やっぱりそれは教育とは何か違うように思います。

  • 個別最適な勉強を導入する
  • 努力の基準をクリアする

この2つは両輪であるように思いますが、みなさんはどうお考えでしょうか。

もちろん努力の基準は人それぞれなのですが、それも人工知能が適切に設定してくれる日が来るのでしょうか。

人工知能に教われば本当に成績が上がるのか?

人工知能の導入で、教育の個別最適化が進んだとしましょう。
それだけ環境が便利になれば、もはや勉強に困る生徒なんていなくなりそうです・・・

さて、本当にそうでしょうか?
みなさんは、どう思われますか?

スマホでゲームに没頭する人は、そもそも人工知能で勉強しない?

この質問について、実はすでに答えが出ています。
現代の子供たちは、一昔前の子供たちよりも恵まれています。

  • 教科書が進化している
  • スマホやパソコンで何でも調べられる

さぁ、その便利になった環境を、当の子供たちは活用しているでしょうか?

教科書が進化しても、そもそもテスト前に教科書を読んでいる子供たちは、全体の半分もいません。
教科書を隅々まで頭に入れようとしている生徒の数は、相変わらず少ないままです。

スマホやパソコンで、何でも調べまくって勉強をどんどん進めている子供たちばかりでしょうか?

YouTubeやゲーム、SNSなど、およそ勉強に関係のないことに活用しまくっています。
むしろ勉強の邪魔ものになっているのではないでしょうか。

人工知能のような便利な環境を導入するとき、

「どう使いこなすか?」

を真剣に考えて実践していけるのは、残念ながら大人だけです。

逆に、それができるような子供であれば、すでに勉強ができていると思います。

「ドラえもん」が家に来ても、のび太くんのテストは0点のままでした。

「人工知能」が何でも答えてくれたとしても生徒の点数が変わるとは限らないでしょう。

人工知能のアイコンは押さずに、YouTubeやゲームのアイコンしか押さないかもしれないからです。

人工知能を使いこなす生徒だけが成績を伸ばす?

今度は逆に、

人工知能のおかげで全体的に学力は向上していく!

と仮定してみます。

実際、義務教育において、英語の環境はかなり改善されてきました。
塾長の世代に比べ、今の学生たちの方が、明らかに全体的に英語力が向上しているでしょう。
同じように、人工知能のおかげで全体的に学力そのものは向上するかもしれません。

しかし、そう仮定したとしても、やっぱり成績が上がるか否かは、また別問題です。

みんなが解けるようになった問題を、学校の先生はテストで出題しなくなります。
より解きにくい出題が増えるからです。

そうなれば、成績を付ける判断基準が変わります。

  • 人工知能の言いなりになって、その範囲だけで学習した人
  • 人工知能を使った学習を土台にして、応用や発展まで学習した人

結局のところ、人工知能を「使いこなして」基礎力を早く習得し、その先の訓練に行きついた人だけが成績を伸ばすようになります。

仮に人工知能のおかげで学力が向上したと仮定しても、評価の基準も一緒にスライドしてしまうため、やっぱり成績が伸びるわけではないということです。

能力は見につく。でも成績(相対評価)は変わらない。

まぁ、これはこれで教育行政としては成功なのかもしれません。

教育が変わってきた

人工知能やロボットの活躍を前提に、学校の教育が変わってきました。

教育改革です。

「頭が良い」の意味が変わった

かつて日本の学歴社会では、官僚になるため、国家試験に合格できるための学力が「優秀」の定義でした。
そして昔は高性能なコンピューターが無かったので、コンピューターのような人間が優秀という内容でした。

コンピューターのように、正解を早く正確に回答できる能力。
ルールを正確に覚えて守り、定型どおりに速く正確に行動できる能力。

これらが「頭が良い」の定義でした。

しかし高性能なコンピューターが当たり前になり、人工知能のような、もっと高度な処理まで簡単に利用できるようになりました。
もう人間自身がコンピューターになる必要はありません。

コンピューターにできることを身に着けても、価値が無くなってしまったのです。
かくして「頭が良い」の意味が次のように変わってきました。

  • 昔:  専門知識があり、事務処理能力が高い
  • 今:  答えのない問題の解決をはかれる

お子さんをコンピューターにしようとしていませんか?

それ、絶対にコンピューターには勝てない競争です。

人工知能の苦手分野に教育がシフト

教科を問わず「考えてみよう」「コンピューターで解いてみよう」「話し合ってみよう」みたいなページが教科書に増えてきました。

さらに、単純な暗記で解ける問題が、入試問題からどんどん姿を消してきています。
推薦入試の定員枠が増えて、論理的思考力や主体性が問われるようになってきました。

全体的に、人工知能が苦手とする次の領域に、教育の重点がシフトして来たからです。

  1. 読解力(理解する、解釈する、論理的に考える)
  2. 色々な種類の資料を読み解く力(他人の表現を理解する、科学的に考える)
  3. 自分の考えを表現して他人に伝える力
  4. 問題解決力(答えのない問題に対して最適解を出す)

これらのうち、1~2は既にマークセンス式のテストでも能力が測れるようになってきています。

3~4は学校ごとの個別試験や面接試験、あるいは体験型の試験などで測られることが多いです。プログラミング教育もこの領域です。

価値観で分かれる

ちなみに私立の学校では、6番目として

「教育理念や価値観を共有できること」

という所も見られます。
つまり、生徒だけではなく保護者の考え方も合否に影響してきます。

親子面接があるところや、願書に保護者の記入欄が多いところなどです。

偏差値の高い大学へ進学できる = 良い学校

という時代になります。
偏差値一辺倒の時代が終わりつつあります。
代わりに、

人間らしい教育 = 良い学校

という評価にシフトしてきます。
そうなれば当然のことですが、

学校の評価も人の感情に左右される

ようになります。
このような評価は、たいていは

口コミ
うわさ

になるからです。
こうなってくると、

価値観を共有できない人たちとは学べない

ということになります。

価値観が違う者同士は、お互いがお互いを肯定的に評価できないからです。
一緒にいるのは生徒にとっても学校にとっても、お互いに不幸です。

偏差値という無機的な評価で人が分けられることが無くなる代わりに、
価値観という有機的な評価で人がグループを形成していくことでしょう。

考えすぎですかね?

何が大事?

さて、

人工知能を利用して何をするか?

結局のところ使い方次第だと思います。

  • 考えて行動するように訓練する
  • 考えずに言われたことだけやる

せっかく人工知能で教育が便利に快適になったとしても、人工知能から指示された通りにしか勉強しないのであれば、考える力は見につきません。

自分の頭は自分の意思で動かすときにしか鍛えられません。

自ら考えずに反復行動だけで焼き付けられたような思考回路は、電卓の演算回路と同じです。
意思も価値観もなく、単純なパターン反応でしかありません。

いくら人工知能のテスト対策で点数が取れるようになったとしても、指示されないければ何もできない人間になってしまったら、それは賢くなったとは言えないでしょう。

  • 人工知能の指示通りにやって点数を上げる
  • ゲームにハマってスコアやレベルを上げる

この2つの区別がつかないような勉強は、やっても役には立たないでしょう。

人工知能も、学校のテストも、教育のための道具でしかありません。

人工知能は先生ではなく、道具です。

 


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