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人工知能

成績の9割を決めるポイントで勉強を加速させる方法とは

あじさいを背景とした「6月の勉強」

塾長です。

小中学校では昨日から新学期の勉強が始まりました。

コロナ臨時休校の間に、家庭学習で予習を進めることができたお子さんもいるでしょう。
しかし、油断は禁物です。
できた「つもり」は危険です。

予習が進んでいるのは見せかけかもしれません。
おごらず、油断しないでください。
学校の授業を真剣に聞いて、勉強のヌケ、モレを見つけていくようにしましょう。

そこで6月の学習テーマとして、今回は

「勉強した『つもり』の総点検!」

というお題で書きます。

「勉強したのに点が取れない」

になってしまう理由と対処にいて、中学の英語と数学を例に書きます。

生徒が良い成績をとるためのサバイバル作戦として読んでほしい

最初にお断りしておきますが、今回のブログで書く指導法は、本当の勉強でもなければ、正しい学力の評価でもありません。
ちょっと残念な現状において、少しでも生徒が有利に評価されるための護身術です。

日本の教育は素晴らしいですが、次の観点で見ると、残念な欠陥もあります。
その欠陥が当面の間まだまだ運用されるのですから、その教育を受ける生徒としては護身術を覚えるしかありません。

成績の9割が決まるポイント

学校にしろ塾にしろ、日本の現状の教育においては、生徒の学力の測り方はとても偏っています。
非常に辛い現実として、子供たちの成績は次の観点で9割が評価されてしまいます。

  • 正確な暗記力(文字列の解析能力)
  • 文脈から答え方を正確に推測する力(空気を読む能力)
  • 短時間に多くの類題をミスなくこなす力(事務処理能力)

こうした能力は知性を鍛える「過程」においては欠かせない必要条件です。
しかし評価という「結果」の採点に使って良いのかといえば、それは話しが別です。

人工知能が得意な能力で人間を評価すべきか

人間の能力はもっと多様だからです。
第一これから先、上のような能力は、ほとんど人工知能がやってしまうようになるからです。

たとえ上のような能力に優れた人間を社会に排出しても、正直、あまり役に立たないです。
コンピューターの無かった時代は、人間が電卓になり、ワープロになる必要がありました。
しかし、もうそういう時代ではないのですよ。

人工知能と生身の人間を競争させ、優劣を競い合わせるのは、人工知能が勝つに決まっている出来レースであり、消耗にすぎません。

読み、書き、そろばん・・・もう終わりにしましょう。
どんどん学力の評価軸を「多種多様な表現」や「人間らしさ」に置き換えていきましょう。

国の教育が変わるまでの護身術

と言いたいのですが、残念ながら現場はすぐには変わりません。
残念ながら教育が変わるのには時間がかかり、その間に生徒はどんどん卒業していきます。
こうした辛い現実があるのは大人のせいであって子供のせいではありません。

従いまして、現状の評価で少しでも有利に点数が取れる「護身術」を生徒が身に着けるのは、決してズルいことではありません。
むしろ仕方のないことです。

ズルいのは、現状を変えず、自分の価値観さえ満足すれば良いと、その場しのぎで仕事をしている大人の方なのですから。
そういう大人たちは、学んできた学力を「できない理由を並べる」ために使っています。

誰がそうなのか。
子供たち、よく見ておきましょう。
そして16歳以上になったら、選挙権を行使してくださいね。

どんどん進む割には点数が取れない「作業癖」の子供たち

前置きが長くなりましたが、本題に入ります。

  • 間違えを隠して「できたことにする」
  • 勉強ではなく「作業」をしてしまう

このようなお子さんは、机に向かう時間が多い割には点数が取れません。
自宅学習がポンポン進んでいるとしたら逆に要注意です。

かわいそうなので何とかしてあげたいです。
単に何も考えずに突っ走っているなら心配ないのですが、中には・・・

できた時には褒められるかもしれないけれど、間違えた時には叱られる、馬鹿にされる。

そのような辛い経験を繰り返してしまったお子さんは、間違えることに後ろ向きな気持ちを持っています。
トラウマか、その一歩手前です。
その心の傷から自分を守るために、

  • たくさん書いたから褒められた
  • たくさん〇がついたから褒められた
  • たくさんページが進んだから褒められた

という評価を求めるような行動パターンが身についてしまっています。
しかも小学生までは、雰囲気やあいまいな暗記でも点数が取れました。
だから、それが勉強だと勘違いしやすいです。

なぜ中学生になると点数が取れなのか

しかし中学生からは1文字でもミスしたら減点です。
このような「作業」的な発想では、中学の勉強を正しく進めることができません。

小学校のテストとは違います。
中学校のテストは「正確な暗記」と「細かい暗記」をしておかなければ点数が取れません。

だから、特に中学1年生は要注意です。

だから、暗記を精密に鍛えることが勉強の大部分になります。

少なくとも、テストや受験で教科書やノート、電卓を持ち込んでもよくなる時代になるまでは・・・

とにかく現状において子供たちが点数を取るためには、テストのリハーサルを多くこなすことが必要です。
テストを受ける前に、できるだけ多くの間違いをたたき出し、それらを修正して弱点をつぶしておかねばなりません。

つまり問題を解いたら「間違い」を大切にし、それを周囲の人に知らせ、早くアドバイスをもらう姿勢が必要です。

中学生からの勉強とは、間違えを大切にし、共有し、改善することです。
間違えることに対して前向きな気持ちを持っていなければ勉強になりません。

小学校のときに身についてしっまった「作業癖」から脱却できず、勉強している「つもり」が「勉強」になっていない状態で中学生になってしまう。
このような意識のズレを「中1ギャップ」と呼ぶ人もいるそうです。

もちろん「中1」に限らず、成績が伸び悩むお子さんは何年生であろうと同じ課題を抱えています。

自宅学習では、このギャップを埋めることがなかなか難しいです。
指導経験者でないと子供がやっているのが「作業」なのか「勉強」なのか、なかなか見抜けないものです。

一字一句を正確に「言わせる」

したがって自宅学習で予習が進んだからと言って、それが順調とは限りません。
そうなると臨時休校が明けた、この6月にやっておくべきことは

「やったつもり」

の総点検となります。
理解が浅いまま「作業」だけで進んでしまった所を見直して、「勉強」としてやり直しましょう。

理解できているか否かのチェックは簡単です。

説明が正確にできるかどうか、子供に説明させればよいのです。

「太郎くん、数学はだいぶ予習が進んだようだね。」

「はい、学校課題の穴埋めプリントは教科書を見ればわかったので、自分で全部終わらせました。」

「けっこう、けっこう。それじゃ、『絶対値』の意味を言ってみてくれるかな?」

「絶対値・・・。ええと、例えば -10 なら10とか。」

「そうだね。教科書には絶対値の意味をなんて説明していたかな?」

「ええと、プラスとかマイナスとかを外した数のこと?」

「残念。新しい言葉が出てきたら、その意味を正確に覚えようね。「絶対値」を漢字で書かせたり、その意味を書かせるような用語の意味を問うような、国語みたいな問題が数学のテストでも出題されるよ。だから必ず用語の意味は正確に覚えてね。」

「あ、はい。」

「絶対値の意味は、数直線において原点0からの距離だよ。教科書でも塾のテキストでもいいから、絶対値の意味が載っている所をよく見てごらん。」

こんな感じチェックしていきましょう。

それでは中学生の数学と英語について、もう少し具体的な例で見ていきます。

数学の勉強の仕方

下の図は、中学2年生の数学です。
例年であれば5月の学習内容ですから、予習が順調に進んでいる生徒ならば学習済みかもしれません。

あなたなら、どのようにしどうしますか?

中2数学_文字式の利用_文理ー1

これを一字一句チェックできる子に指導していきましょう。

問題文をよく読む

まず問題文の意味をどれくらい正確に分析して理解できるか。これを生徒に言わせてください。

各位の数の和が9である3けたの自然数は9の倍数になる

この1文の採点ポイントは次の通りです。

  • 「各位の数」の意味と例を言わせる
  • 「各位の数の和」は、上で言わせた例ではいくつか言わせる
  • 「自然数」の定義を言わせる
  • 「9の倍数」を列挙させる
  • この一文から「仮定」と「結論」を抽出して言わせる

同様に問題文の2~3行目についてもチェックします。

  • 「百の位をx、十の位をy、一の位をzとする」は、上で言わせた例でどう対応するか言わせる

4~5行目について

  • 「3けたの自然数」をx、y、zで表した式を言わせる(書かせる)
  • 「各位の数の和が9である」をx、y、zで表した式を言わせる(書かせる)

回答形式をよく読む(空気を読む)

この問題は穴埋め形式ですから、出題者の意図する答え方の文脈が読み取れないと回答できません。

出題者の意図を読み解く一番の方法は「結論から逆算する」という読ませ方です。

  • 問題文の「仮定」と「結論」をもう一度言わせる
  • 「結論」の式がどんな形になっているべきかを言わせる
  • 「結論」の式が登場するのはア~オのどこだと思うか言わせる
  • その式の形式に向かって「9の倍数」と「その他」に式を変形するというヒントを与え、ア~オのどこがそうなっているか言わせる

こんな感じで問題文の解釈の仕方を言わせながら進め、どこが言えないか(勉強したつもりになっていたか)をチェックしながら復習を進めましょう。

このように問題文を定義通りに精密に読む力と、空気を読む力の両方を鍛えるのが勉強であると自覚させながら進めるのです。

英語の勉強の仕方

中学1年生の英語といえば、最初は「英語習字」と呼ばれるアルファベットの「書き方」の指導および英語の発音の指導がメインになるでしょう。

発音(フォニックス)は、アルファベットの数およびshなどの2文字発音の数だけチェックポイントがあるので、ここでは省略します。

少なくとも書き方については以下のチェックポイントがあります。

  • 大文字25文字の形、大きさ、位置のチェック
  • 小文字25文字の形、大きさ、位置のチェック
  • 文頭および名前の1文字目は大文字で書く
  • 単語と単語の間は1文字開ける
  • 文末はピリオドを打つ
  • YesとNoの後にはカンマをつける

などです。

これらを何か書くごとに生徒に言わせてみてください。
講師が説明してしまったら台無しです。
勉強した「つもり」をチェックするのですから、生徒に言わせてみてください。

それでは中学3年生ならどうでしょうか?

下の図は中3の受動態の問題です。
例年であれば5月の学習内容ですから、予習が順調に進んでいる生徒ならば学習済みかもしれません。

あなたはどのように指導しますか?

中3英語_受動態の穴埋め問題_文理ー1

これを一字一句チェックできる子に指導していきましょう。

問題文をよく読む

中学3年生であれば、まず大まかな語順を知っている必要があります。

  • 一般的な英語の語順について説明させる
  • 受け身の語順について説明させる

主語と述語から書けばよいことを確認したら、次に問題文の解釈に移りましょう。

  • 問題の日本文について「主語」と「述語」がどれか言わせる
  • 表現や文法のポイント(受け身、時制など)を言わせる
  • その「主語」と「述語」を英語に訳させる

基本的に英作文は主語と述語が訳せれば、もう半分は終わりです。

回答形式をよく読む(空気を読む)

あとは回答形式に合わせて、抜けもれなく答えを書くようにチェックさせましょう。

  • 問題の日本文と英文の対応を1語1語もれなく確認させる
  • 英文で欠けている部分に対応する日本語について、英語に直す
  • 複数の英訳を思いついたら、回答欄と語数の合うものを選ばせる

たった1行の穴埋め問題ですが、こうした基本問題ほど、内容をしっかりと言葉で説明できることが大切です。

結局のところ学力とは文字列の解析力

人間の表現手段は文字だけではありません。
顔の表情や声の抑揚、ジェスチャーなどによる体を使った表現も可能ですし、絵や図、楽器などによる表現もあります。

しかし、冒頭で書いたように、学校のテストで評価される対象は文字列での処理能力です。
なぜなら文字列のペーパーテストがもっとも実施しやすいからです。

だから文字列の解釈と文字列のアウトプットが優れてさえいれれば、5教科全体の成績が上がりやすいです。

いわゆる「国語力」とは違う

ちなみに、これを国語力とは呼ぶのは早計です。
教科ごとに文字列解釈の語彙やルールが違うので、教科ごとに訓練する必要があるからです。
国語だけ勉強していても、数学や理科の問題文を解釈できるようにはなりません。

いずれにせよ、こうした現状の成績評価は、人間の能力を測るにはあまりにも偏っています。
子供たちが持っているかもしれない、多くの才能を見つけることができず、評価できていないかもしれません。

そういう意味では、上で書いてある勉強の指導は、小手先のテクニックに見えるのかもしれません。
それには私自身も同意しています。

しかし今の時点で子供たちに広い視点で評価をしてあげたとしても、学校の成績が不利になるのであれば、結局は子供が不幸になります。
日本の教育がより進化するその日までは、子供たちに降りかかる火の粉をテクニックで防いであげるしかないでしょう。

たとえ学校でICT活用が進んだとしても、単に教科書の表示がPDFやパワーポイントに置き換わっただけであれば、当面、この状況は変わりません。

偏った成績評価を打開するために

論外のレベル

学校では数年前に、やっとのことで漢字や仮名の「とめ、はね、はらい」が採点基準から除外されました。
これに伴って学習塾でも、そこにこだわらない指導に変化してきました。

フォントによって異なる字体の表現を、先生の好き嫌いをルールにして採点しないように、ということになりました。

しかし似たような問題はまだまだ残存しています。

  • 英語のテストで筆記体で書いたら減点された
  • 社会や理科のテストなのに用語を平仮名で書いたら減点された
  • 数学の証明問題で、証明の過程がすべて正しいにもかかわらず、最後の合同条件の記述から「それぞれ」が漏れたので減点された

などなど、人間を「文字列編集マシン」に仕立て上げようとする「評価の暴力」が、まだまだ根強く存在しています。
学校だけではなく、模試など民間の採点基準も同様です。

テストは教科書を持ち込みOKにすべき

こうした悲しい現状を早く脱するためには、どうすべきでしょうか。

テストに教科書や授業ノートを持ち込み可能にしてしまえばよいと私は思っています。
たったのそれだけで、大部分の問題が解決されるでしょう。

何ならGoogle検索も許可してしまえばよいと思います。

もっともっと言ってしまえば、テスト不要です。
普段からの取り組みをちゃんとロギングできていて、それを集計できる環境さえあれば、むしろ評価のためにわざわざテストするなんて、時間の無駄でしかありません。

このような理想の教育を目指す過程でICTの導入があるわけです。

アフターコロナやGIGAスクール構想で、これから急ピッチに学校のICT化が進みます。
それを「やらされ感」で使うのであれば、何も良くなりません。

国家100年の計のスタートに私たち教育者は立っています。
そのような気持ちで教育の進化に取り組んでいきたいですね。

 


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勉強する理由とは? 塾に遊びに来た卒業生の想い出から

大学芋

塾長です。

納税にコロナ対応の臨時休校の作業、オンライン授業の手配などの作業がひと段落して、21時ごろに力が抜けた。

さて、思い出の1つでも綴ろう。

もう1年近く前になってしまった。ちょうどこのくらいの時間だった。その日の仕事がちょうど終わる時刻。

「塾が終わる時間、ちゃんと分かってますよ!」

そんな感じの絶妙なタイミング。
大学生になった卒業生が、ふらっと遊びに来てくれたのだ。
天白高校から滋賀大学へ進学した努力家である。

この世代の生徒たちは、よく遊びに来てくれる。
同学年の女子大生たちも成人式の帰りにわざわざ寄ってくれた。

「おお!よく来たね。あれ、いま何年生になったっけ?」

「もう来年は就職活動ですよ。」

そう言いながら、まるで何の違和感もなくスリッパに履き替えて、すっとイスを引いて面談机に座り込んだ。

「え、もうそんなん? 早いねー。」

「まだぜんぜん大学生を満喫した気がしないっす。」

「え、そうなの?」

「大学の講義がもう、興味が持てなくて。」

「講義なんかに期待しちゃいかんよ。サークルとか、セミナーとかは楽しくないの? あるいは充実してます、とか。」

「特に何も。友達に誘われて応援にはいきますけど、自分では。」

私はそんな彼に「勿体ない。」と返した。大学生なんだから、もっと好き勝手にやれば良いと、そんな話をした。

「塾長は大学生のとき、何してましたか?」

「僕はもう『好きな勉強しかしたくない!』って決めて行動してたかな。浪人して大学に行った反動もあったと思う。」

「大学の成績は気にしなかったんですか?」

「成績なんて全く気にしなかったよ。だって大学に合格したとき、『これでやっと偏差値とか成績とかから解放される。ついでにマラソン大会もない!』って本当に思ったから。何か制度のために我慢して勉強するのは、もう受験でコリゴリだったよ。だから成績とか評価とか、本当にどうでもよかった。重要なのは留年しないことと、興味のない講義をいかに回避するかってことだった。留年しそうでヤバかった時期もあったけど。」

そんな話をしながら、最近の大学生はマジメすぎるんじゃないかと心配もした。
あるいは、大学が余計な細かい制度を発展させて、つまらないスコアで学生の創造性を縛り付けてやしないかと危惧もした。

「それで、好きな勉強って、何をしたんですか?」

「物理学科志望だったから、物理関係のセミナーを3つかけ持ちしてたよ。有志で集まって専門書を輪読するみたいな活動。古典力学と解析力学と、それから量子力学。途中で辛くなって2つになったけど。そんだけ物理やってたのに、なぜが数学科に進んじゃったんだけどね。それからプログラミングも独学したよ。これは趣味だったけど、何学科に行っても何かシミュレーションしたいと思ってたから。」

信じられないという顔をした。

「サークルで充実したとかじゃないんですか?」

「もちろんサークルも楽しかった。3月末に下宿を始めたんだけど、4月の入学式まで1週間くらい暇だった。下宿にいても何もないし1人じゃ寂しかったから、4月になる前にサークル室に遊びに行って、それで先に入部しちゃった。凄く歓迎されて、先輩に夕飯とかおごってもらったよ。」

あー、いいなー。そういう経験したかったなー。
という表情で聞いていた。

別に思い出を自慢したくて語ったわけではない。単なる事実だ。
どちらかと言えば、貧乏学生だったし、むしろ不便の方が多かったと思う。
先輩が飯をおごってくれる習慣はマジでありがたかった。

逆に聴いてみた。

「そろそろ興味のあることも出てきたんじゃない?」

「まぁ、面白そうな勉強も少しはあります。研究室も決めなきゃだし。」

良い傾向だ。

大学は研究するところ。
もちろん、大学に行く目的はそれだけではないし、人によって色々だとは思う。
しかし、大学生である恩恵を最大限に受けるためには「研究する」という姿勢が必要なのだ。

サークル活動なんて、ぶっちゃけ社会人になってからでも似たようなことはできる。
しかし勉強に没頭したり研究したりすることは、大学生の時しかできない。
真面目に講義に出て点数を稼ぐなんて、そんな高校生みたいな生活をしてたのでは、大学生である意味がない。

興味のある研究分野が出てきたのであれば、その分野の教授にアポを取って、話を聞きに行ってみたらよい。
教授が無るなら、その研究室にいる博士課程とか修士課程の先輩方に話を聞いてきたらよい。
それで気に入ったら、研究室配属の後で後悔することもないし、配属が有利になるかもしれないし、一石二鳥だ。

そういうことを話した。

「塾長はプログラミングを独学で学んだんですよね。」

「うん、そうだよ。規模の大きな開発とか品質管理とか、そういう生産技術を学んだのは社会人になってからだけど。でも基礎は自分で勉強したよ。プログラミング言語の文法とかオブジェクト指向とか、そういう基本は本を買って読めば誰でも勉強できるからね。大学は本屋さんが充実してるから、いくらでも手に入るでしょう。たとえ社会人になってからも、そういう基礎部分は独学でやるもんだよ。今はインターネットがあるから便利だね。」

「本を買って読めば、できるようになるんですか?」

「1冊目はアホみたいに優しい本がいいと思う。それから、何でもいいからプログラミングして作った方が早いよ。ショボいプログラムでも何でもいいから、とにかく作りながら学んだ方が身に着くのが速いから。僕は学費や生活費を自分で稼ぐ必要があったから、プログラミングのアルバイトをしたよ。小さな会社から派遣されて大きな会社の職場を手伝ったりね。慣れてきたら持ち帰って自宅でプログラミングして、みたいな。1つソフトを完成させたら10万円とか20万円とか、そういう仕事もあったから。」

「まじっすか。でもほんと、今ってプログラミングとか情報解析とかできると、すごく就職いいじゃないですか。うちの大学のデータサイエンス学部、すごい人気らしいです。後輩たちにお勧めです。自分が興味ある研究分野もコンピューターで統計処理するみたいだし、関係あると思うんですよ。何を勉強したらいいですかね。」

お、だいぶ乗ってきたようだ。

「うん、その統計学で良いと思う。プログラミング言語は、行きたい研究室で何を使っているか聞いてみて、それで決めればいいと思うよ。1つの言語をちゃんと勉強すれば、あとは何語でもだいたい一緒だから。もしも研究室で特に何もなくて、それで独学というのなら、パイソンというプログラム言語がいいと思う。無料で環境を作れるし、文法も分かりやすい。それに高機能。統計処理や人工知能、数学や科学技術計算に使う関数や、グラフを描いたりレポートをつくったりする機能が豊富だから。」

「そういうことが分かっていて、なんで塾をやってるんですか?」

「僕らの時代はIT系の仕事と言えば、ブラックだったんだよ。だいたい4年くらい働くと1回廃人になる。それで転職して・・・みたいな感じ。もっと人間らしい仕事というか、人と触れ合う仕事がしたいってね。それで。」

「激しいっすね。」

「今は大丈夫だと思う。法律がかなり厳しいから。まぁ、楽な仕事とか安定した仕事なんてないからね。没頭できれば幸せなんじゃない? プログラミングとか開発は今でも好きだよ。実際プログラミング教室は自分で作っちゃったし。もしもこの先、学習塾が人工知能に置き換わって仕事が無くなったら、またプログラミングで飯でも食おうかな、とかね。まさかね。」

「うわっ、そういうの俺も言ってみたい。なんか、いざとなったらこれがある的なスキル、俺も欲しいっす。」

「でもね、ゲームとか業務アプリとかは、いくら作れるようになっても、ぶっちゃけそんなに儲からない。安い人件費で優秀な人材が世界に五万といる分野だから、もう消耗戦。レッドオーシャン。それに技術の流行り廃りが激しいから、学生のうちに勉強しても無駄になると思う。結局のところ、大学レベルの知識を応用するようなプログラミングができないと、年収は高くはならないよ。」

「あー、うん、あ、はい。もっと早く話していれば・・・でも分かりました。おれ勉強します。ほんと勉強しよ。」

とまぁ、そんな会話をした記憶が何故か思い出された。
コロナ騒ぎで就職活動はどうなってしまうのだろうか。

 

緊急事態宣言を受けて教室を閉鎖して2日目。
早くも生徒たちのいない教室に哀愁が漂う。

この場に子供たちの姿が早く戻ってきて欲しいと願う。

 


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進化のカギ!?最適解リテラシーを試されているのかも?

最適解リテラシー640_480

塾長です。

今日は雨です。
待望のアトラス彗星は崩壊して暗くなってしまったようです。
そんな悲報を聞いてしまうと、まぁ、雨でも良いと思ってしまいます。

とりあえず人並に愚痴を言わせてちょうだい

ここしばらく人間らしい文章を書いて来なかった気がします。
情報を取捨選択する、集約して伝える、マニュアルに仕立てる・・・
コロナの対応や行政指示への対応に追われた毎日でした。

まるでコンピューターにでもなったかのようでした。
来る日も来る日も、情報の渦に飲まれては飲みこみ、を繰り返していました。
ここ最近書いたブログの記事なんて、どれもひどいものばかり。

塾らしい文章なんて、ぜんぜん書けていません。
ZOOMの使い方やオンライン授業のやり方について書いたブログばかりです。
もう、すっかり学問からほど遠い内容が並んでいますよ。

そんな記事に対しても、一部の塾生や他の塾の先生方から
「解りやすい」
「助かった」
などとお褒めいただきました。

教育者としての本分ではなかったにしろ、褒められれば嬉しいものです。
これは不幸中の幸いでした。
そうした喜びが私を人間に戻してくれていたのかもしれません。

コロナのやつ、早く片付いてくれ!

そう思います。

コロナから学ぶことは多い

さて、そんな大迷惑なコロナ野郎ですが、ヤツらは私たちに色々な挑戦を突き付けてきました。

  • 在宅勤務できない会社は生き残れない
  • オンライン指導できない塾は生き残れない

このような極論を好む人も出てきました。
確かに技術的な挑戦を突き付けられたのは事実でしょう。

しかし塾長は、むしろ文化的な面の方が気になっています。それは、

  • 最適解リテラシーが無い人は生き残れない

という方が本当ではないかと個人的に思うわけです。

「最適解リテラシー」を流行らせたい!?

ここで

「最適解リテラシー」

という言葉は、たった今、塾長がほろ酔い気分で作りました。
3密厳禁なので、独りでビールを飲んでいるわけなんですけれど。

なぜ、こんなことを言い出すかと申しますと、それは

「コロナ対策には正解がない!」

という現実に、日々直面しているからでございます。

例えば、

来週は教室を開けた方が良いのか、閉めた方が良いのか・・・

ということを決めなければいけなかったわけです。

全員が違う答えを持っている

他の塾はどうしているのかな、と聞いてみました。
しかし、本当に、もう、10人いたら、10人がみんな違うことを言うんですよ。
情報を集めれば集めるほど、考えれば考えるほど、どんどん決められなくなってくるんです。

むしろ情報が少ない人の方が決断しやすかったんじゃないでしょうか。

閉めても正解?
開けても正解?
オンラインが正解?

それで結局、私はどうしたかって?

もうキレてしまって「全ての正解」を並列に実行したんですよ。

  • 対策したうえで通っていただく
  • お休みして、学校が再開した後に振り替えていただく
  • オンライン授業に切り替えていただく

3つの選択肢を用意して、こちらとしては全部を並列で対応することに決めました。

保護者様のご要望も、本当に3者三様。温度差も、お困り具合も、みんなそれぞれでした。

それからは準備が大変でした。
連日連夜、夜中2時とか3時とかまで準備作業に追われました。

振替の調整、講師シフトの見直し、ZOOMの勉強、それをご家庭や講師に説明できる資料の作成、講師研修などなど・・・

しかも、それらをメンテナンスするイベントが次々に起こります。
政府がどこに緊急事態宣言、愛知県が独自に緊急事態宣言、名古屋市が休校延期、政府が全国に緊急事態宣言・・・

死ぬかと思いました。

あれ、また愚痴になってた。
ダメですね。
ここから愚痴禁止です!

持続可能でない取り組みは不正解?

まぁ、愚痴を言うくらいなら止めとけよって話です。
過労死になったらシャレになりませんし、経営者のそういう努力は誰も褒めてくれません。

ということで、塾長が「全部やった」という選択は持続可能な取り組みではありませんでした。

長い目で見たら、私が取ったこの行動は不正解です。

視点を変えれば不正解も正解

じゃぁ、完全に不正開花と言えば、そうでもないのです。

模範解答が無いように、完全な間違いというのもないのですよ。

保護者様の価値観やご家庭の事情はさまざまで、みんなの行動をすぐに1本化することはできません。
必ず移行期間というものが必要になります。
だから選択肢を用意できたことは、ご家庭での混乱を最小限にできたのだろうとは思います。

ですから短期的に見れば、私の行動は、正解の1つになるわけです。

塾長にとっては、ZOOMの使い方やオンライン授業のノウハウを身に着ける勉強にもなりました。

ですから塾長的には、長期的に見ても正解になるわけです。

本当に問われていること

要するに、

誰も「模範解答」を言えない中で「最適の解答」を出せるのか?

それが問われたわけです。
そして今でも問われ続けているのですけれど。

多数決で49:51になったらどうしますか?

みなさんは、国会とか政治とかって、

「どうしてあんなに話が進まないんだろう・・・」

などと疑問に思ったことはありませんか?

議員さんたちは国民の代弁者ですから、どの議員さんの意見も、それぞれに正しいわけです。
誰もが正しい主張をするもんだから、基本的に、まとまらないんです。

どんなに意見調整をしたって「賛成100:反対0」にはなりません。
むしろ議論が深まれば深まるほど「賛成51:反対49」に向かうのかもしれません。

だから決まる時は、それこそ揉みくちゃになります。

実は塾長がサラリーマンだった時に、役員の方から正にそうしたアドバイスをいただいた記憶がありました。
会議が全然まとまらなくて、飲み会の時に愚痴をこぼしていたら、

「君、リーダーの仕事がそれだよ。賛成51:反対49になった時に決断して責任を取る事だよ。」

ってね、そう言われました。

人工知能は模範解答を示し、人間は最適解を示す時代

酔いも冷めてきたので、そろそろまとめます。

今回の新型コロナウィルス(COVID-19)の対応について、色々な人たちが色々な対応をしています。
色々な立場の人たちが、色々な決断をしてきました。

きっと、それらは全て正解なのだと思います。

模範解答は誰も知りません。
正解があったとしても1つではありません。
自分で決めるしかありません。

だとすれば、私たちがすべきことは何でしょうか?

塾長は、

「今は最適だと思っている答えを、さらに磨いていく。」

結局のところ、人間に残されている行動は、この1点だけに収れんしていくのではないかと思います。

最適解を磨く時代に批判は価値があるのか?

そう考えて来て、最後に1つ大きな疑問が立ち上がってしまいました。それは、

これからの時代に「批判」は価値があるのかどうか?

です。
批判をする行為は、存在しないはずの「模範解答」を期待している行為に見えます。

だとすれば、それは無駄な行いなのではないか?

そんな風に思えてきてしまうのです。

実際、今は批判をする人に批判が集まることが起きやすいです。
野党が与党を激しく非難しても、支持者が増えない現実があります。

もちろん、批判は健全な民主国家には必要だという意見が正常であり、正しいと思います。

例えば、コロナ問題で経済的な対策として、牛肉券ではなく10万円給付が決まったのは、国民による批判の成果だと喜ぶ声があります。
もちろん、それはそうなのでしょう。

ただし、それは牛肉券 VS 現金支給、という代案ありきの構図だったからこそ、そう言えたのではないでしょうか。

つまり代案無き批判には、やはり価値がないのではないかと思うのです。

塾長はテレビや新聞を見ては、いつも思ってきたことがあります。

  • どうして批判する人は、提案をしないのだろうか?
  • どうして大卒の人の割合が増えているのに、提案できる人の割合は増えないのだろうか?
  • どうして批判の中に嘘や極論が混じりやすいのだろうか?
  • どうしてテレビは専門家でもない素人にコメンテーターをさせているのか?
    (代案を示せない人にコメントさせて時間を無駄にするのか?)
  • 1つの批判をする間に10個の解決案を集められる。もう、そういう時代なのではないか?
  • すべての解決案を並べて比較する議論をどんどんすればよいのに、なぜしないのか?
  • 語尾に「ない」や「は嫌い」をつければ批判できてしまう、その不毛さになぜ気づかないのか?
    (否定には創造性が不要で、肯定には創造性が必要であることに、なぜ気づかないのか?)
  • 本当に批判は今でも必要なのだろうか?

コロナ問題への対応を考えてきた時、それは実感に変わりました。

模範解答なんて無いのに、それでも正解がたった1つだと信じ込んでいる

何か混乱があるとすれば、これが諸悪の根源ではないでしょうか。
塾長は、そのように思うわけです。

模範解答が用意されているような問題。例えば、

計算で導く事ができる。
論理的に1つに帰結できる。
確率的にもっとも可能性の高いものを示すことができる。

そのような問題は、コンピューターが最も得意とします。
こうした領域の仕事があったとしても、遅かれ早かれ、コンピューターやロボットに役割が移るでしょう。

学校の勉強や問題集の多くは、模範解答があります。
ですから学校の勉強もコンピューターがサポートしていくのは想像しやすいです。

しかし、それはあくまでも初等教育までです。

たとえコンピューターが先生だとしても、私たちは人間なのです。
だからコンピューターに成ることを目指してはいけません。

生身の人間が、コンピューターに速さや正確性で挑戦するのは無謀です。

必ず、その次のステップに行かなければなりません。

「模範解答がない問題にチャレンジする!」

という次のステップに行く必要があるわけです。
そういう運命が待っています。

人間らしい活動とは、速さや正確さを追求する事ではないでしょう。
最適解を決断し、そして次の最適解をもっと良くするように努力することだと思うわけです。

最適解を求めて実践し、改善もさせるような教育を早く!

うわー、まとまらねー。

えーと、つまり、そのー・・・。

模範解答を速く正確に大量に出すようなことは、コンピューターを使うことで解決しましょう。
人間が手作業でやって消耗しないこと!

そして、

人間は、最適解を求め、まずはそれで実践したうえで、更に最適解を磨くこと!

そうやって世の中は進化していくのでしょう。

批判する暇があったら、最適解を磨け!

つまり、

愚痴を言っている自分に反省ですな!

 

外出は自粛ですが、みなさん、よい週末を!

 


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かっこいい技術者になるための勉強を全部解説(2020年版)

塾長が思案している顔の写真と議題

塾長です。

新年が明けましたので、日本の将来を照らしたい気分で書きます。全ては書けないので「技術立国日本の復活」というテーマで書いてみます。
やりたい事が見つかっていない子供たち、理系の進学を希望する学生さんたち、子供のキャリアを考えている保護者や先生の皆さんに読んでみて欲しいです。
後半は日本の現状に対する危機感や、教育改革の正しい方向性の提案などについても書きました。

長文なのでお急ぎの方は「日本の学生にお勧めの勉強」をお読みください。

日本の強い分野

日本の技術力で強い分野と言えば何でしょうか?

塾長は、機械、材料、土木、医療などが思い浮かびます。どれも職人の蓄積した知識や技を機械化することで世界をけん引してきました。例えば、自動車やロケット、リチウム電池、道路やダムの建設、新薬、がんの治療や移植手術などは、日本が世界に誇る分野というイメージを持っています。

日本人は、コツコツと改善や創意工夫を続けて、品質を磨きあげるような仕事が得意です。だからハードウェアの要素技術にも強いと思います。

過去の栄光にしないために

ただし新しい分野へ挑戦し続けなければ、日本の強みですら「過去の栄光」になります。すでに家電や工作機械、半導体の多くで生産拠点が海外に移り、日本は空洞化しました。Made in Japan の製品の多くは、ふたを開けてみれば中身のほとんどが海外製です。

頑張っているのは日本だけじゃない

急速に技術力をつけ、日本に追いつき、そして追い越している国が世界中でどんどん生まれています。かつて日本の製品がアメリカやヨーロッパで飛ぶように売れ、貿易摩擦をうみました。今や日本が貿易摩擦を受ける側です。

不利を覆す競争力

日本はコスト競争の点で圧倒的に不利です。人件費や多重課税の問題、資源やエネルギーの自給率が低い問題などがあるからです。その不利を覆すほどの技術力で付加価値を生み出さなければ、国としては成り立たないことは、容易に想像できます。

さらに課題があります。今や「働き方改革」の流れで「仕事が生きがい=ブラック」という図式ができました。この図式の中では既存のような「職人の技 -> 機械化 -> 競争力」という順番で競争力を鍛えるやり方が許されません。これからは職人がいなくなります。私生活に仕事を持ち込む職人さんの姿そのものがブラック認定されるからです。本人が良くても周囲の社員に迷惑だと非難されます。よって他の方法で競争力をつける仕組みが必要です。

  • 新興国とのコスト競争に巻き込まれない新しい技術分野
  • 働き方改革と両立しならが競争力をアップできる技術分野

それは何でしょうか?

日本がもっと強化すべき分野

以上をふまえて、これから日本が強化すべき分野は何でしょうか?

それは政府がずっと訴え続けています。教育改革も Society5.0 構想も、STEAM教育やプログラミング教育も、すべて繋がっています。にも関わらず日本が伸び悩んでいる分野です。

「ビッグデータをロボットや人工知能に活用する」
「IOTとICTでビッグデータを蓄積する」
「人間がロボットや人工知能と協力し合う」

など、近未来の社会を思い描くたびに引き合いに出される技術です。
それらはズバリ

  1. データサイエンス
  2. 人工知能
  3. 量子コンピューター

です。要するにITSに関連する技術分野です。特に日本はソフトウェア分野が弱いので強化していく必要があります。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア部門。これらが日本の技術課題だと思います。

なぜ強化する必要があるのか?

現状、これらに関連するニュースには、日本の名前が悲しいほどに出てきません。アメリカやヨーロッパ諸国に比べて日本は出遅れており、分野によっては中国や韓国、一部の新興国にも追い越されています。
実際にネットで技術資料を検索してみてください。出てくるのは英語と中国語の資料ばかり。日本語の資料は5~10年くらい遅れいているか、レベルの低い内容のものばかりです。

競争力だけが理由ではありません。

今や日本の社会は問題が山積みです。格差や貧困の問題、病気や環境の問題、政治や民主主義のあり方の問題、生きがいや文化の問題、国際的な経済摩擦の問題などです。これらについて情報を正しく扱い、分析し、解決につなげていくためには、上にあげた分野の技術を、もっともと強化する必要があるのです。そして解決の必要があるからこそ、ニーズがあり、仕事が生まれ、付加価値が生まれるのです。そして何より、世界中の国々が同じような問題を抱えています。

むしろ競争力の向上は、そうした問題解決をしていく活動の結果論でしかありません。

ただ、今の日本の技術力のままではヤバいです。ホントにマジで。

日本の学生にお勧めの勉強

ということで、本日の本題です。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア技術。これらの分野は将来が有望です。高い年収が見込めますし、どこの国に行っても引手あまたです。

その技術力を身に着けるために、今から何を勉強したらよいかを書きます。とは言え塾長は塾の先生に過ぎません。だから塾の先生みたいな言い方で書きますね。

ズバリ、以下です!

データサイエンスを研究するために必要な勉強

データサイエンスは、情報を大量に集めて大量に処理する中から、価値のある情報や規則を見つけ出す分野です。例えるなら、鉱山を掘って多量の土砂の中から金やダイヤモンドを見つけるようなものです。その方法を開発します。

それに必要な勉強は下表の通りです。

データサイエンスを専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・データーベース
    ・アルゴリズム
    モデル設計オブジェクト指向
  • ◎統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • 〇経済学や心理学などの中から専門分野を1つ以上
基本すべて独学

プログラミング言語は研究室で使われているものから習得

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • ◎社会と情報/情報の科学
  • 〇理科や社会の各教科から得意分野を1つ以上
  • プログラミングの基礎
    Python
    SQLなど
  • データー構造
    (テーブルと正規化、クラスとオブジェクト)
  • 統計学の初歩
  • 認知心理学の初歩
  • マーケティングの初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • 〇社会(特に経済分野
  • 〇理科
  • △保健体育
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • 〇理科
  • 〇社会
  • △音楽
  • △図画工作
  • △家庭
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

データサイエンスの技術を持つ人材は、世界的に見ても非常に少ないです。この分野を扱う学科を新設する大学がこれから増えるでしょう。
就職に有利です。高い年収が見込めます。しかも金を掘り当てれば億万長者という分野です。

人口知能を研究するために必要な勉強

人工知能は「人間に出来てロボットやコンピューターにはできない」ような仕事を、ロボットやコンピュータにもできるようにする分野です。気の利くロボットやコンピュータを発明して、世の中をどんどん便利にしていく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

人工知能を専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・アルゴリズム
    モデル設計オブジェクト指向
  • 〇テンソル解析
  • ◎ベクトル解析
  • △関数論
  • △統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • △解析力学
  • △心理学
  • △中国語(できれば)
基本すべて独学

プログラミング言語は研究室で使われているものから習得

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • ◎社会と情報/情報の科学
  • △生物基礎
  • △美術/音楽/書道など
  • プログラミングの基礎
    Pythonなど
  • データー構造
    (シーケンス、クラスとオブジェクト)
  • アルゴリズムの初歩
  • 認知心理学の初歩
  • 古典力学の初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • △社会(特に経済分野
  • ◎理科
  • △美術
  • △音楽
  • △保健体育
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • ◎部活・生徒会・課外活動などの活動経験
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • ◎理科
  • △社会
  • △音楽
  • △家庭
  • △図画工作
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • 外で友達と遊ぶこと
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

人工知能の意味は、時代とともに高度になります。

最近では人間の脳をモデルにした「ディープラーニング」という方法が盛んに研究されています。人間のように経験から学習し、学習したことを活かして答えを出すことができます。まだまだ発展途上ですが、特定の能力に限れば、すでに多くのサービスが実用化されています。

例えば、インターネット上でウソの情報と本当の情報を見分けたり、街中で犯罪者を見分けたりするような人工知能は、すでに実用化されています。

人工知能を利用したサービスは、これから多く開発されます。これも今のところ人材不足で就職に有利です。人工知能の仕組みの根本を開発できる人ほど、高い年収が見込めます。

量子コンピューターを研究するために必要な勉強

量子コンピューターは、量子力学という物理学の難しい原理を応用した全く新しいタイプのコンピューターです。得意分野では「スーパーコンピューターの1億倍」の計算スピードで、しかも「消費電力がそれほどかからない」という夢のようなコンピューターです。それを開発していく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

量子コンピューターを専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・アルゴリズム
    ◎テンソル解析
  • ◎ベクトル解析
  • ◎関数論
  • 〇統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • ◎量子力学
  • ◎解析力学
  • 〇熱力学
  • 〇電子工学
  • 〇電磁気学
  • △中国語(できれば)
基本すべて独学

通常のプログラミング言語と量子コンピューター用のプログラミング言語の両方を習得する事が望ましい

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • 〇社会と情報/情報の科学
  • ◎物理
  • プログラミングの基礎
    C/C++言語
    Azure/Q#など
  • 量子力学の初歩
  • 古典力学の初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • ◎理科(特に物理分野)
  • △社会(特に経済分野
  • △音楽(特に楽譜)
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
  • 電子工作など
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • ◎理科
  • △社会
  • △音楽
  • △家庭
  • △図画工作
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • 自然の中で遊ぶこと
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作
  • キャンプなど

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

量子コンピューターは、まだまだハードウェアの開発とソフトウェアの開発の両方が必要です。この分野を志す高校生は、特に物理や数学を偏差値65以上まで強化していく必要があります。ハードウェアを開発するためには高度な物理学と数学の両方が必要です。

すでに量子コンピューター用のプログラミング言語やGUI開発環境が存在しているとは言え、今のところプロとして働いている量子コンピューター専門のプログラマーは、世界に数えるほどしかいません。市販の書籍や専門書で、そのプログラミングを学ぶことは可能です。量子コンピューターが広く使われるようになるのは10年後か20年後です。しかし研究所や先行開発ではすでに必要とされています。GoogleやIBMなどといった世界のトップ企業に就職したければ、ぜひ挑戦したい分野です。

途方もない可能性を秘めた技術分野

量子コンピューターを支える理論のひとつに、物理学の「量子もつれ」があります。この技術を利用して中国は「絶対に情報を盗まれない通信」の技術を開発し、なんと既に実用化されています。またその技術を搭載した人工衛星も中国で打ち上げられました。次世代のインターネット技術を担うのは中国かもしれません。人工知能や5Gも中国の台頭が著しいです。今後は中国語を学ぶエンジニアが増えるでしょう。

また、量子コンピューターの技術が、逆に物理学の最新理論にフィードバックされるようにもなりました。量子コンピューターのキュービット配列の振る舞いで、宇宙空間の性質を説明できるそうです。将来は空間をプログラミングする、なんてこともできるようになるかもしれませんね。

教育改革では間に合わないので民間の努力次第!

少し前まではSFの夢物語だったのに

「高速で飛行するロケットは、時間がゆっくり進む」などといった難しい相対性理論。物理学者の趣味みたいな話と思いきや、今やカーナビやスマートフォンの地図表示には必須です。

同じように「生きているけど死んでいる猫」などと訳の分からない説明する量子力学も、決して物理学者の趣味ではありません。今や量子コンピューターの基本原理です。「どこの国か世界最速のスーパーコンピューターを作れるのか。」が注目されて来た中で、まさかスーパーコンピューターの1億倍の計算速度をもつ量子コンピューターが登場して来るとは。多くの人にとって想定外の驚きだったことでしょう。

最近は、このような空想レベルに最先端の科学や技術が、あっという実用化されるようになってきています。しかも加速しています。コンピューターに限らず、遺伝子の利用や文化や価値観の融合なども加速しています。

変化が速すぎて教育改革が追い付かない

こうした最先端の技術が身近に利用できるようになったのは素晴らしいことです。できれば使いこなしたいです。いや、もっと言えば、ぜひ「作り出す側」に回って欲しいと思います。

そこで教育も改革だ、と思うのですが・・・とてもついて行けません。変化が激しくて、4年に1度の教科書改訂や10年に1度の教育改革なんかでは、とてもじゃないけど対応できません。公教育の変化を待っていてはダメなんですよね。

これは学校がダメという話ではありません。むしろあたり前の事なんです。そもそも公教育の使命は、今も昔も「基礎の学力」の底上げだと思うからです。教科書で勉強できるのは、色々な学問の土台となる「基礎」だけなんです。教科書は、多くの国民が共通に学ぶものですから、それで良いと思います。

たとえ、いくつかのモデル校でプログラミング授業や逆転受業に成功したとしても、それは一部の先行事例に過ぎません。それがきっかけで変わるとしても全体としては10年単位でゆっくりとしか変わる事ができません。

日本に限らずどの国でも、そのことは今後もずっと変わらないと思います。

変化への対応は民間の役目

ということは、自分から社会の変化に目を向けて、興味を持ったことを見つけたら、それについてどんどん主体的に学んでいかないといけません。

しかし独学できるとは限りません。そこで民間企業の取り組みが大切になってきます。

学習塾としてできること

ということで、変化の激しい部分を臨機応変に取り入れて指導するのは、主に民間の役割だと思います。とりわけデータサイエンス、人工知能、量子コンピューター等は必ずしも全員が学ぶ必要はありません。

「学んでいる日本人の割合を増やす」

というのが本当のテーマです。ですから公教育というよりは民間の学習塾が学校に協力しながら担うべきだと思います。それだけに、学習塾でこれらにつながる素養をどこまで指導できるのかは、とても挑戦しがいのあるテーマです。

また指導要領で足りない所や大人の事情で消されてしまった単元などについても、学習塾で補えるでしょう。

もちろん受験指導の方が優先されますから、限界はあります。それでも少なくとも「部活」の一部を置き換えるような活動として、学習塾の役割を拡大させるような余地はあると思います(もっとも今後は受験指導のニーズは減るでしょう。少子化で全入学時代になるからです)。

逆に、こうした新しい取り組みを民間でどんどんやらないと、日本はオワコンになります。現状では上で挙げた分野の素養を持った日本人の割合が少なすぎます。

学習塾の活動が日本を救うカギになるかもしれません。そういう意気込みでやる必要があるでしょう。(もちろん他の業界の方たちも、そのような使命を感じて各々取り組まれていると思います)

同じ過ちを犯さないでくれ

塾長が日本の教育に危機感を感じている理由は、他にもいろいろあります。

教科書改訂の大きな失敗例

例えば、かつて、高校の「数学C」で学ぶことができた「行列」は、先の教科書改訂で消されてしまいました。今の高校生は行列を学びません。

マジですか?
マジです。

コンピューターグラフィックやロボットの姿勢制御、統計処理や人工知能などでは行列は必須です。

「なぜ、ベクトルを学ばせておきながら行列を学ばせない?」

塾長にはあの教科書改訂は意味不明でしかありませんでした。日本を沈没させたかったのでしょうか。悪意しか感じられない改悪だったと思います。

その影響で、今の日本の理系の大学生は、かなり深刻な状態に陥りました。

偏差値の高い大学の学生でさえ、2次元の運動方程式しか解けません。3次元や4次元(電磁気学)のベクトル方程式が解けない状況です。また古典制御はできても現代制御が分かっていません。扇風機やエンジンの制御は理解できても、ロケットやドローンの制御を理解できないのです。

今になって、ソフトウェアや航空機、宇宙開発などの分野で日本は技術者不足に悩むんでいます。それは当然と言えます。素養のある学生を早くから発掘できるような発想で教育体系が組まれていません。教科書で扱う範囲がとても狭いのです。そのくせ計算のスピードやトリッキーな計算テクニック、重箱の隅をつつくような知識の問題で差をつけようとします。そういう定期試験や入試問題です。日本の試験問題は、ちょっと発想がズレています。まるで人間の対戦相手が社会問題ではなくコンピューターになっているという点でズレています。速さや正確さでコンピューターに挑戦するのは人としてどうかと思います。

企画段階から失敗している改革の例

また教育改革の趣旨が「入試改革」というのもどうかと思います。

実は入試制度を改革しても効果なし

少子化なのに大学が増え続けきて、そして現在に至る。それが今の日本です。受験倍率が平均1.0を切り全入学時代を迎えます。これからは受験しなくても高校や大学に行けるのです。

となれば「受験」は「努力」の理由にはなりません。記述問題などで受験問題を難しくしても効果がないでしょう。難しい問題を捨てても入学出来ますから。つまり教育改革の趣旨を「入試改革」にしたのが誤りです。入試改革を経ても学生の学力は上がらないでしょう。

もともと「入試で出題されない内容は誰も勉強しないし、生徒は授業を聞いてくれない。」という現場の先生の声を反映して「先に入試問題を変えてから、それに合わせて指導要領を改訂する」という「高大接続改革」なる指針が生まれました。しかし、これには少子化で全入学時代になるという考慮が抜けていました。

教育改革は簡単に実現可能?

このような時代に教育改革をやるならば「合格しないと卒業させない」ような、むしろ「卒業改革」の方ではないでしょうか。

例えば、塾長がお偉いさんなら次のように卒業改革を推進します。

センター試験の問題も体制もそのまま。
ただその位置づけを「高卒認定試験」と言い換えます。
「45%以上の得点で合格」などとします。
3年後のセンター試験から実施とします。

これを文部科学大臣を通じて宣言してもらいます。それだけです。これならほぼ0円、0秒で教育改革が完了します。いや、教育改革に使った予算を「センター試験の無償化」に使えばよかったのではないでしょうか。

合格点が取れないと卒業できません。つまり浪人生が留年生に変わります。ついでに留年生の身分が浪人生並みに向上します。もちろん留年しても高校は無償です。それでも留年は嫌でしょうから、多くの高校生が今よりも勉強してくれるようになるでしょう。卒業がかかっているので新高1から勉強してくれることでしょう。だから実施を3年後に引き伸ばしてもまったく問題ありません。

しかも全員が平等に合格できます。同時に卒業証書の信頼度が上がり、企業は採用時にわざわざSPI試験などをする必要が半減するでしょう。高卒をできる学力ならば十分な初任給を設定できるようになるでしょう。企業としても、下手な大卒生を採用するよりも、できる高卒生の方が安心です。

そうなってくると、無理して現役で大学へ進学しなくてもキャリア形成ができます。働きながら進学する事が、むしろし易くなるでしょう。

大学生のレベルも底上げされます。大学生が中学生レベルという、いわゆる「教育困難校」がなくなります。大学の卒業証書の価値もグンと上がりますね。

ゲームをプログラミングさせるのは教育ではなくて趣味

上の話を見ていただければ、プログラミング教育の位置づけが俯瞰できたと思います。

プログラミングと言えば、ゲームを作ったりロボットを作ったりする印象を持たれる人が多いでしょう。もちろん、そのような技術者はたくさん活躍しています。しかし、それはほんの1キャリアに過ぎません。

ゲームを作る、ホームページを作る、業務の自動化をする、ロボットを動かす。

こうした従来からあるプログラミング業務は、もはや新しい技術はそれほど多くありません。出尽くされている技術を組み合わせるだけです。もちろん細かい技術の流行り廃りはあるので、いざ仕事で使う時になってから、その時々のトレンドを学ぶのが一番です。

ですから何も小学生から無理してゲームプログラミングを学ぶ必要はないでしょう。それにコンピューターを娯楽に使うだけではもったいないです。

もっと、ちゃんと「コンピューターを使いこなす」ための勉強をして欲しいと思います。

教育において「コンピューターを使いこなす」とは、いったいどういうことでしょうか?

それは「社会の問題を解決するため」にコンピューターを道具として使えるように育成していくことだと思います。従来の勉強で学んだことをコンピューターで表現させるのが正しい取り組みと言えましょう。プログラミングだけに注目して、ゲームやロボットを新規に作らせてもしょうがないです。

コンピューターは道具です。多くの人が喜んだり、多くの人に新しいものを提供したりする活動の方が、あくまでも主役です。その素養を育てるために従来の勉強が大切であるとに代わりありません。

コンピューターを使いこなすためのプログラミングを学んで欲しいです。

中学、高校、大学へと進学し、学ぶことが高度になれば、それを表現するプログラミングも高度になります。そして高度に専門的な分野の例として、データサイエンス、人工知能、量子コンピューターという分野を紹介しました。これらの分野でプログラミングすることが、キャリアの最終段階でコンピューターを使いこなす、という話になるでしょう。

ですから上で見たように、プログラミング教育は「ゲームやロボットを作って楽しい」というものではありません。むしろ、学校の勉強にしっかり取り組む中でコンピューターを使っていく取り組みと言えます。音楽や図工の勉強も、プログラミングに繋がっていきます。

ここ数十年で、日本の状況はすっかり変わりました。現実が変わったのに考え方や制度が変わっていません。だから変わりましょう。変えましょう。今は2020年です。

 


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教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

「読解力」の伸ばし方。国語の勉強だけじゃダメだった!?

AIに負けない子供を育てる

塾長です。

週末は台風19号で塾をお休みにしました。幸い名古屋の被害は少なかったようですが、実家のある群馬をはじめ関東地方や長野県で被害が大きかったようです。とても心配です。

さて、その週末は何もできなかったので自宅で読書をしました。2019年9月の新刊「AIに負けない子供を育てる」(新井紀子著)です。超お勧めです。

それで、例によって感想を動画にしました。

「AIに負けない子供を育てる」新井紀子著を読んでみた塾長の感想(解説動画)

【書評】読解力がヤバイ!?「AIに負けない子供を育てる」新井紀子著を読んでみた塾長の感想

読解力を伸ばせはAIに負けない!?

筆者の新井紀子先生は、人工知能で東大合格を目指す「東ロボくん」プロジェクトのディレクタをされていました。人工知能の東ロボくんは、最終的には理系科目で合格点を達成しましたが、長文読解問題ではそこに至りませんでした。

つまり総合的には、高度な読解力を試される難関国公立大学の二次試験を突破できないということでした。ただし高度な読解能力を試されない出題形式である、関関同立やMARCHの入試問題は合格点を突破したそうです。

つまり、人工知能に勝つためには、読解力を鍛えればよい、ということです。ちなみに日本人は平均して、ほとんど読解力が無いらしいです。読めているようで、実は読めていない。確かに、いたるところでネットが炎上しているのも頷けます。そういうヤバイ現状もまた事実だそうです。

そして、この本では、読解力のテストと、読解力の鍛え方について書かれています。

読解力に必要な6つの能力

書籍の中で読解力は以下6つの能力で測るとあります。

  1. 係り受け解析
    文の構造(主語・述語・修飾語など)を正しく把握する。読解力の最も基礎となる能力。
  2. 照応解決
    代名詞が何を指しているかを正しく認識する。
  3. 具体例同定(辞書・理数)
    辞書の定義を用いて新しい語彙とその用法を獲得できる。
    または理数的な定義を理解し、その用法を獲得できる。
  4. 同義文判定
    与えられた二文が同義かどうかを正しく判定する。語彙力や論理力が必要。
  5. 推論
    既存の知識と新しく得られた知識から、論理的に判断する。
  6. イメージ同定
    文と非言語情報(図)を正しく対応づける。

出展:本の82ページ および RSTのホームページhttps://www.s4e.jp/ )より

国語だけ勉強しても読解力は伸びない

上の1~4の前半が、いわゆる国語力です。そして4の後半~6については、国語の授業では学ばない内容です。

そうです。なるほど、と思ったのは、国語の授業の範囲を超えて読解力を計っているという点です。

塾長は日ごろから「国語は万能ではない」とか「数学や理科や社会など他の教科も勉強しなければ読解力は上がらない」とかいう主張を、たびたびブログなどで言ってきました。それがビシッと上のように書かれていたものですから、とても納得がいきました。

教育改革で新設される「論理国語」とは!?

ところで、高校生の国語に新しく加わる「論理国語」ってご存知ですか?

ここで突然、そんなことを思うのは、この本でいう「読解力」が、まさに「論理国語」の一足先を行っているように思えるからです。

プログラミング教育必須化やセンター試験廃止、英語の民間試験活用を皮切り2020年度から始まる教育改革。高校生の教科書改訂は2022年度から実施されます。その時に高校生は「論理国語」なる新しい科目に出会います。

いったい何でしょうね、論理国語って。みんなで出口先生の論理エンジンを勉強しようって話でしょうか?
これとか。

しかし、そうではないようです(ただのネタです)。

正確には、国語の選択科目が変わります。従来の

「国語表現」「現代文A」「現代文B」「古典A」「古典B」

から、

論理国語」「文学国語」「国語表現」「古典探求」

に変更されます。単位数に変更はないようです。そして論理国語は選択科目の1つです。

選択科目なので学校やコースによっては全く選択されないケースも出てきます。ただし社会的な要請や大学入試の出題傾向を考えれば、「論理国語」を選択する人が増えていく流れになると思います。

文学作品が軽視されるのではないか、などと懸念の声があるようですが、私はそうなるとは思いません。そもそも文学的な価値があるか否かは読み手が自由に判断することです。いつまでも古い大先生の古典作品を「よいしょ」し続ける風潮は、逆にどうかと個人的には疑問に思います(あくまで個人の感想です)。

本の構成

話しを本の内容に戻します。本の構成は、ズバリ、科学的で実践的なアプローチです。本の章立て自体が、問題解決の手法手順と同じ順で構成されているのが分かりやすいです。つまり、

読解力の底上げという課題設定

「読解力」の計り方を6つの能力で定義

RSTでテスト

タイプ別分析と読解力アップの処方箋

という流れが一通り書かれています。このような文章構成そのものが勉強になります。

読解力をテストする!?

本の中で紹介されている読解力テスト「RST」は有料ですが、本の中にお試し版の28問があり、解答用紙もついています。
自己採点して自分の読解力を試せます。

詳細はRSTのホームページhttps://www.s4e.jp/ )をご覧くださいませ。

ホームページを見ると、読解力の6つの能力(分類)のうち「具体例同定」が更に2つに分かれた7分類で説明されています。
さらに、その7つは読解過程の11の読解プロセスからピックアップされた能力であることも分かり、興味深いです。
本に書かれていることは、理論体系のほんの一部だったんですね。

おすすめのポイント

この本はAIの本ではなくて、教育の本です。AIに負けないために読解力を伸ばそう、という本です。そして、かなり実践的な本です。学校の先生や塾の先生にはもちろん、お子様をお持ちの保護者様たちにもお勧めです。概ね、次の点で良かったと思います。

  • 読解力をテストするRSTのお試し版を体験できる
    自己採点すると自分のタイプが分かります。
  • 読解力を上げる方法が分かる
    上のテスト結果をもとに処方が書かれています
  • 学校や塾の先生向けに授業の進め方が書かれている(第8章)
    読解力を上げるための実践的な方法が具体的に書かれています
  • ご家庭向けにお子様への接し方が書かれている(第9章)
    幼少期、小学校低学年・・・中学生、など学齢別に子供への接し方や教育方針が書かれています

最後に、著者である新井先生の「ここまでやるのか」というほどの熱意を感じました。日本人に読解力が無い。その事実が分かったとして、普通の人は「ヤバイ」で終わってしまいます。この先生はその課題を克服すべく、ここまで仕組みを用意して活動されています。本当にスゴイと思いました。

 


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日本ヤバイ!ICTもプログラミングも早くやったもん勝ち!

教育改革とICTのイメージ図

塾長です。ICTと教育改革についてお話しします。

昨日のブログで一次関数について解説する動画を出しました。その中で、次々にコンピューターにグラフを描かせながら話をしました。

これが普通じゃないと、むしろヤバいのでは?

使ったのは Jupyter Notebook というツールです。「パワーポイントの中でプログラムを実行させることができるような環境」といえば伝わるでしょうか。グラフの表示やシミュレーションをライブでやりながらプレゼンができるので便利です(以下の動画のコメント欄でツールのページへジャンプできます)。

その動画をつくっていて、ふっと思いました。

「便利っていうか、もう、これが当たり前じゃないと日本はヤバいのではないか?」

教科書のデジタル化やICTの推進。「推進!」「推進!」と国はずーと言い続けてきましたが、あっという間に10年です。

そこで一次関数の動画を作ったあとで、直ぐ、こんな動画も出しました。

【教育改革】教育改革を待っていては遅すぎる!?ICTもプログラミングも早くやったもん勝ち!自分で学び先生を追い越していく時代!

 

なかなかICT化が進まない日本

ICTという言葉をご存知でしょうか。Information and Communication Technology の頭文字をとった言葉で「情報通信技術」という意味のようです。そして日本で進められている「教育改革」や「働き方改革」は、ICTを活用することが前提です。

なぜなら、ICT化はここ10年以上、ず~と言われ続けてきたからです。次の改革は「ICTがあって当たり前だよね」という雰囲気で行きたいのです。

学校はどうですか?
学校は黒板が無くなってデジタル教科書になりましたか?

残念ながら、現状はそうではありません。日本のICT化は先進諸国の中では最低レベルです。まず社会人がICTを使えていません。

学生は先生を追い越すつもりでICTを学ぼう

教育改革で来年度からプログラミング教育が導入されます。やっとです。しかし最初の数年は、ほとんど期待できない質になるでしょう。まず学校のICT環境が非常に脆弱だからです。先生だけが一生懸命に準備しても、環境が足を引っ張っています。

ですから教育改革を待っていたり、学校の先生が環境を整えてくれたりするのを待っていては、遅いと思います。

すでに、どんどん海外諸国から差をつけられています。この20年間で、理数系の人材は減り、技術力は先進諸国の中では最低レベルに落ちました。人工知能の専門家の人数を1つ見ても、先進諸国の中では最低レベルです。

「日本の技術はスゴイ!」と言えたのは10年くらい前までです。おそらくノーベル賞も、これからは取れなくなるだろうと言われています。

改革は間に合わないので個人でスタートするしかない

幸いにもインターネットで多くの情報が無料で手に入ります。大学の講義さえ視聴できます。自分次第です。プログラミングを学ぶのも1つの手です。

パソコンやスマートフォンでゲームをする人は、どんどんバカになっていきます。
パソコンやスマートフォンで勉強をする人は、どんどん賢くなっていきます。

これからの世界は、意識の持ち方で、ものすごく格差が広がります。

みなさん、どんどん勉強してください。学校の先生や私たちを、どんどん追い抜くつもりで勉強してください。

日本人はあまり勉強しない国民になってきました。ですから友達の勉強の仕方は、あまり参考にならないし、役に立ちません。それよりも海外の学生を手本にしてください。すごく勉強しています。かつての日本人の姿です。

自分でどんどん勉強して、英語の文章でも恐れずに読んで、海外のホームページを積極的に見に行くようにしましょう。

もちろん学校の勉強は大切な基礎です。しかし基礎だということに注意しましょう。発展させてください。使ってください。

どうしたらよいか?

そう、そういうことも、どんどん教室で質問してくださいね。

 


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プログラミングした中1英作文の人工知能が変な発言をする件

プログラミングの画面

塾長です。

夏休みも半ばを過ぎました。宿題はもう終わりましたか?

さて、植田中学1年生の宿題の1つに「英作文を100個を作る」というのが出ているそうです。そこで英作文をやってくれる人工知能をスクラッチでプログラミングしてみました。ところが自動作成される英文が変過ぎて笑えます。

「面倒なことはコンピューターにやらせる!」これからの時代はこれだ!

と言いたかったのですが、やっぱり宿題は真面目に取り組むしかなさそうです。

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プログラミング教育は子供にドラえもんを与えること

プログラミングしている様子の写真

プログラミング教育が必須化される!

何だか難しそうですね。それでは、

子供にドラえもんを与えて将来性を広げましょう!

と言われたらどうでしょうか。
おそらく、多くの人が賛成すると思います。

「ドラえもんと仲良くしよう」みたいな教育がプログラミング教育だと思った方が、むしろ正しいです。

ところが実際には大きな誤解や警戒があります。
今回はその誤解を解くだけでなく、
プログラミングで子供の可能性が広がることを説明したいと思います。

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モチベーション格差時代の勉強とは 読み応え注意!

好きなことに没頭する子

お子様に何を学ばせたら将来のためになるのでしょうか?

コンピューターや人工知能の成功で「優秀」の意味が、どんどん変わってきています。
そんな中で、最近よく耳にするキーワードがあります。

「モチベーション格差」

これからは、お子様のモチベーションが、お子様自身の将来を決めるというのです。
いったい、どういうことでしょうか?

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データサイエンスが学べる大学(愛知県民用)

データサイエンスのイメージ画像

今ある職業のほとんどが将来なくなるか、または別の職業に変化すると言われています。
その変化を加速させているのがコンピューターです。

コンピューターを使いこなす人材は、これから引手あまたです。人材の数が圧倒的に不足しているからです。中でも特に注目されている分野が

  • データサイエンス
  • 人工知能

という2つの分野です。この分野で活躍できれば、高い年収を得られる可能性があります。

はい、赤線を引いて暗記してください、テストに出します!(ウソです)

そこでデータサイエンスや人工知能を学べる大学を調べました。

  • 将来の夢がまだない
  • 大学に行きたいけど志望校が決められない

という生徒は、ここにある大学を目指してみてはいかがでしょうか。

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