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偏差値

偏差値でも学歴でもなく、どこでも楽しめる力

塾長です。

気が付いたら何か月もブログを書いていませんでした。

ちょっと遅れましたが・・・

いやー忙しかった~

受験も、学年末テストも、新学期の準備も、全てひと段落しました。

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

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

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

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

さて、少し遅れてましたが、卒業生の皆さんに言葉を贈りたいと思います。

卒業生へ贈る言葉 2023

ご卒業おめでとうございます。

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

「偏差値でも学歴でもなく、どこでも楽しめる力」

ということを書きたいと思います。

人工知能は敵か味方か?

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

↓↓↓ これです ↓↓↓
Introducing ChatGPT

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

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

ChatGPTが、なぜ大きな話題になったのでしょうか?

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

ある人はチャンスを感じましたし、またある人は不安を感じました。

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

どんなものなのか、ちょっとお見せしますね。

ChatGPTの利用例

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

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

せっかくですから、新学期に関係することも聞いてみましょう。

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

体育祭の企画も混じっちゃいましたが、参考になりますね。

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

「だれか物語を作れませんか?」

しかし誰も手を挙げません。どうしましょう?

まぁ、それも人工知能に考えてもらったらどうでしょう。

おお!
10秒も経たないうちに、演劇用の物語が作られてしまいました。

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

ということで、ChatGPT、すごくないですか?

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

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

みなさんなら、どんな使い方をしますか?

なぜ勉強するのか?

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

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

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

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

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

皆さんが学ぶ意味とは何でしょうか?

わざわざ努力して能力を身に着けるのは、何のためでしょうか?

高校や大学に進学してから、そこで何をどう学びますか?

こういうことを考えざるを得ない時代になってしまいました。

人工知能に負けない能力?

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

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

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

人間は情報の扱い方を鍛えればコンピューターに負けないはずだ!

ほんの10年くらい前までは、そんな風に言われてきました。

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

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

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

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

人工知能に職を奪われる・・・

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

知識の詰め込み教育なんて意味がない!

という流れになってきました。

教科書の裏側

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

例えば、

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

といったような教育方針です。
これは分かりやすいし、納得しやすいでしょう。

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

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

という出題傾向の変化は、

「人工知能に負けない」

という方針が色濃く反映されているからです。

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

そういう方針が色濃く出ています。

しかし、ChatGPTの能力が予想以上に高かったのがショックでした。

人工知能が苦手なものなんて、そのうちに無くなってしまうのではないか?

そのようなショックです。

無謀な挑戦

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

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

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

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

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

ここから次のようなことを学ぶ必要があります。

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

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

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

話を戻しますが、

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

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

人工知能に挑戦するために勉強するのはやめた方が良いと思います。

シンギュラリティ

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

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

要するに、シンギュラリティが人工知能の本当の誕生日というわけです。

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

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

あくまでもこのような文脈で「シンギュラリティ」が来るのは何年後でしょうか?

1年ほど前までは、2045年ころに訪れるだろうと予想されていました。

ところがここ半年の間に、その予想が更新されてしまったわけです。

今ではシンギュラリティの到来は2025年頃だろうと予想されています。

つまり、たったのあと数年です。
一気に20年も早まってしまいました。

競争以外で目的を見つけよう

ということで、何が言いたいかと言えば、

人工知能と競争しても、そんなの不毛なので止めましょう!

ということです。

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

世の中をもっと便利にするために
世の中もっと良くするために

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

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

ちょっと冷静になった方が良いかなぁと塾長は思います。

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

コンピューターは使うもの

人工知能も含めて、コンピューターは道具です。

正しい使い方を学ぶ。

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

これはお金に似ています。

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

勉強も競争以外を目的にしましょう

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

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

そういう気持ちの浮き沈みは、はっきり言ってしまうと、時間の無駄です。

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

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

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

しかも少子化で、間もなく高校も大学も、受験競争というものが無くなりますよ。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

幸せになったもん勝ち

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

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

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

そんな世界の中で生きていくとき、いったい、何を目的にするのでしょうか?

他人と比較するのが無意味なのであれば、結局のところ、

自分にとっての幸せとは何か?

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

それは人それぞれに違います。

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

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

何を良いと思うのかを判断する基準も価値観も、人それぞれに違います。

ちょっと昔までは、

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

という人が多かったのですが、もうそんな前提はいっさい通用しません。

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

母校を愛しなさい!

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

人それぞれ、受験には色々な思いや事情や物語があっただろうと思います。

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

あとは、入学してから、みなさんが何をするかです。

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

みなさんの新生活の価値は、それで決まります。

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

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

人生と同じで、学校生活も、幸せを感じたもん勝ちです。

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

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

卒業おめでとう。
みなさんの未来が幸せであることを切に願っております。

サムネイルの画像もAIが作成

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

graduation high school happiness hope Japan anime

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

 


進学実績

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

国公立大学

名古屋大学、千葉大学、滋賀大学、愛知県立大学、鹿児島大学

私立大学

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

公立高校

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

私立高校

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

(番外編)学年1位または成績優秀者を輩出した高校

天白高校、日進西高校、愛工大名電高校、名古屋大谷高校

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

 


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個別指導ヒーローズ 植田一本松校
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TEL:052-893-9759
教室の様子(360度カメラ) http://urx.blue/HCgL

愛知県公立高校入試 2023年度 天白・名東版

愛知県の公立高校入試制度が変わります

中学生のみなさん

2023年1月以降の公立高校入試についてです。
選抜方法の詳細が愛知県から発表されました。
ソースはこちら。

「高等学校への入学 入学者選抜制度」(愛知県)

3~4冊のPDFに分かれています・・・全体像が分かり難い・・・

えいっ、まとめます!

公立高校入試改革とは?(おさらい)

改革の詳細は先回のブログをご覧ください。

【愛知県版】2023年に向けて中学2年生が考えること

少しおさらいすると、主に次のが変わるのでした。

  1. 学力試験が1回だけになる
  2. マーク試験になる
  3. 日程は早まる
  4. 面接を実施するか否かは高校ごとに決める
  5. 合格判定方式を3種類から5種類に増やす

これらのうち、4~5つ目について「詳細は後日発表」という状態でした。
それが4月28日に発表されましたので、まとめます。

なお、ヒーローズ植田一本松校の学区からよく受験される公立高校に話を絞ります。
植田中学、御幸山中学、神丘中学、牧の池中学からよく受験される公立高校です。

また今回は一般入試についてまとめます。推薦入試や特色選抜については書きません。

ちなみにマーク試験についての詳しい解説は、こちらのブログをご覧くださいませ。

【愛知県版】公立高校入試のマークシートを完全解説!

話しを戻します。
それでは新しい判定方式について、詳しく見ていきましょう。

高校ごとに判定方式と面接の有無が決定!

まず入試の仕組みを語る前に

「判定方式」とは何ぞや?

を知っておく必要があります。
おさらいになるかもしれませんが、次のとおりです。

合格の判定方式とは?(おさらい)

判定方式とは、通知表の「内申」と学力試験の「当日点」の傾斜配点の方法です。

  • 評定得点   … 中3の通知表の5段評定×9教科×2=90点満点
  • 学力検査得点 … 2月24日の学科試験 22点×5教科=110点満点

これら2種類の得点をベースに、傾斜配点が5種類あります。

  • Ⅰ 評定得点(90) + 学力検査得点(110) = 200点満点
  • Ⅱ 評定得点(90)×1.5 + 学力検査得点(110) = 245点満点
  • Ⅲ 評定得点(90) + 学力検査得点(110)×1.5 = 255点満点
  • Ⅳ 評定得点(90)×2.0 + 学力検査得点(110) = 290点満点
  • Ⅴ 評定得点(90) + 学力検査得点(110)×2.0 = 310点満点

どれを選択するかは高校がそれぞれ決定します。
Ⅰ~Ⅴを並びかえて図示すると、要するにこんな感じです。

  • Ⅴ 学力を超重視 --★★
  • Ⅲ 学力やや重視 --★-
  • Ⅰ 得点通り   ----
  • Ⅱ 内申やや重視 -◆--
  • Ⅳ 内申を超重視 ◆◆--

面接を実施するか否か?

面接を実施するか否かも高校ごとに決定するようになりました。
結論から言いますと、面接が実施される高校は

  • 日進高校
  • 守山高校

の2つだけだと思えばOKです。
あくまでも「ヒーローズ植田一本松校から受験される公立高校の中では」という話です。
他の学区は知りませんよ。

なお、これは一般受験での話ですから、推薦や特色選抜については、また別です。

では、全体をまとめます。

尾張1群の選抜方式

※ヒーローズ植田一本松校の学区から受験しそうな高校に絞っています。
※左の数字は偏差値の目安です。

尾張1群_愛知_2023年度

偏差値の高い高校ほど学力重視の傾向です。
従来Ⅲだった高校の多くがVへシフトし、より学力重視の傾向を強めました。
中堅高は従来の方式のまま据え置きが多いです。
惟信高校はⅠからⅢへ変更しました。学力をやや重視する傾向になりました。

尾張2群の選抜方式

※ヒーローズ植田一本松校の学区から受験しそうな高校に絞っています。
※左の数字は偏差値の目安です。

尾張2群_愛知_2023年度

千種高校が従来のⅢのまま据え置いたのが意外でした。
山田高校がⅠからⅢへ変更しました。学力をやや重視する傾向になりました。

専門学科の選抜方式

※ヒーローズ植田一本松校の学区から受験しそうな高校に絞っています。
※左の数字は偏差値の目安ですが、普通科ほどあてにはなりません。

公立専門学科_愛知_2023年度

やはり専門学科でも一般受験であれば面接は行われません。
判定方式(Ⅰ~Ⅴ)については、普通科と併設の高校は普通科と同じ方式になるケースが多いようです。

なお、実技試験のあるところは、実技の配点が大きいため偏差値はあまり参考にならないと思います。

内申は中3の2学期まで

試験の日程が早まるのに伴い、

内申点は2学期まで? 3学期まで?

という未解決事項がありましたが、方針が見えていきました。
結論は、2学期までです。

  • 中3の1学期
  • 中3の2学期

この両方を総合的に判断して学年末評定とするようです。

一般には「1学期と2学期の平均値」になりますが、そう単純とも限りません。
実力試験の結果や伸びしろなども判断されます。

学校の先生は内申点を±1変更する権限をお持ちです。
また評定会議を通じて複数の先生の目で決定されますので、一概に平均とは言い切れません。

学校では色々な先生に見られていますよ、ということです。

判定方式の影響は実は少ない

判定方式が5種類に増えたとはいえ、内申点が大きなウェイトを占めていることには変わりません。

ここまで書いておいてなんですが、判定方式が変更されても、その影響は少なそうです。
次の資料にこうあります。

愛知県公立高等学校入学者選抜方法協議会議(令和3年度第2回)の結果について」(愛知県)

P.5 – 12-13行目より

なお、これらの方式を適用することによって、合否に関わる影響を受ける可能性が
あるのは、合否ライン付近に位置する受検生のみである。

ということで、公立高校入試の難易度は、実質的には今まで通りの感覚になります。

※2022/4/30に以下を修正しました

  • 2段階選抜の仕組みは廃止されたため、その記述を削除
  • 上記のソースと補足説明を追加

内申が不利だと思ったら私立へ

内申点に伸び悩んだり、実技科目が苦手だったりする人は、早めに私立高校に絞った方が幸せかもしれません。

9教科の全ての得点を上げるのは、生まれつきの能力に大きく左右されます。
また評定の基準やプロセスは非公開ですから、学生からしたら暗中模索です。
科学的な要素や論理的な要素が少ないため、努力が無駄に終わるリスクが大きいです。

また中学時代では未発達でも、高校以降で発達が加速するお子様もいます。
人より少し遅れて成長する子には内申制度は不利です。

内申点のことで悩むくらいなら、内申点の配点が少ない私立高校へ早めに切り替えてしまう方が健康で文化的な生活を送れます。
気持ちを早く切り替えて、その分、前向きに勉強に取り組みましょう。

さいごに

一般試験では、ほぼほぼ面接がなくなりました。
内申点と当日点から合否が自動判定される仕組みになります。

マーク試験になるため採点ミスもなくなるでしょう。
より速く正確に合否判定が行われるようになるでしょう。

その一方で、公立高校の学力試験は1回しか受験できません。
つまり当日の不調で失敗するリスクが大きくなりました。

その対策として、私立高校はできるだけ3校受験しておきましょう。
滑り止めを盤石に固めておく方が安心です。

 


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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ついに大学全入!偏差値よりもコンピュータースキル!

入試が中止になって全員合格

塾長です。

大学の定員割れが止まりません。
愛知県では公立高校の定員割れが続いていますが、大学は逆です。

私立大学から定員割れが起こり、地方の公立大学へ広がっていきます。
しかもその状況は、高校よりもずっと激しいです。

昨年とうとう私立大学の全体の定員に対して、入学者数が下回ってしまいました。
なんと私大の半数が定員割れです。

定員割れしている中には、あの有名な大学もあります・・・

ソースはこちら。

大学の定員割れが止まらない

私大ほぼ半数が定員割れ、経営難の恐れも…今春「充足率」初めて100%下回る
2021年09月28日 19時14分 読売新聞 @niftyニュース
https://news.nifty.com/topics/yomiuri/210928507383/

私立大学の今春の入学定員充足率が全体で初めて100%を下回ったことが28日、日本私立学校振興・共済事業団の調査でわかった。

100%を切ったのは、調査開始以降の23年間で初めて。

こんな記事もあります。

都内私大の3割以上が「定員割れ」の衝撃 早慶上理・MARCHの入試難易度は今後どうなる?
9/29(水) 17:40 Yahoo!ニュース
https://news.yahoo.co.jp/articles/f2ce983333b67acd998130591b082cfe4cca581c?page=1

大学入試は入試ではなくなる

私大が定員割れしてしまうと、いったい何が起こるのでしょうか?

学生が集まらなければ、大学は経営ができません。
学生を集めることが、まず第一の仕事です。

そう考えれば、これから起こることは自明です。

大学入試が簡単になります。いや、もうなってます。

そもそも入学試験が機能しません。
選別できるほど、受験者が集まらないのですから。

「ぜひ、うちの大学へ来てください」

むしろ学生の取り合いです。

学生は自分に合う大学を求めます。
大学は環境の良さをアピールします。

入試は「試験」ではなく「お見合い」になります。

専門学校の人気が上昇し、さらに厳しい

日本では若い世代の所得が低迷しており、大学の学費は大きな負担です。

こういう時代は、堅実な考え方をする人が増えます。
つまり、ただ「学歴」を買うために大学へ進学する人は減ります。
代わりに国家資格が取れたり、専門技術が身につくような進学が好まれます。

そのため、専門学校や、資格系の学部のある大学や人気となります。

しかし少子化で学生の数には限りがあります。
専門学校と大学の間で学生の取り合いになるでしょう。

つまり大学の定員割れは、少子化だけが原因ではありません。
専門学校の人気も反映して、さらに加速していくだろうと思います。

偏差値を上げる労力を何に回すべきか?

もちろん、大学でやっていけるだけの基礎学力は必要です。

あたり前の話ですが、本来、学力と大学の定員とは関係のない話しです。

しかし日本の受験システムは、学力のレベルを競争原理で担保しようという考え方で長らくやってきました。
そのため「競争倍率が高い」と「学力が高い」を同一にしてしまう短絡思考が蔓延しています。
大雑把には成り立つ考え方ですが、これが少子化で通用しなくなりました。

何はともあれ、競争が無くなったことにより、受験で不要になる能力とは、

偏差値競争で勝つためのクイズ王的な能力

です。
これが受験では不要になっていきます。

つまり、

  • 大学らしい研究ができる基礎学力 → 相変わらず必要
  • 入試で定員に入るための即答力 → もう不要

こんな感じです。

例えば、得意科目で偏差値60くらいが基礎学力だとしましょう。

「基礎」のレベルが高すぎますか?
しかし、大学は自分の好きな科目、得意な分野を志望する人が多いでしょうから、そう考えれば偏差値60くらいでも普通なんじゃないかと思います。
しかしのしかし、だからと言って、これは全く悲観することにはなりません。

半数の大学が定員割れならば「総合で」最終的に偏差値50もあれば過半数の大学へ合格できます。
ということは、得意科目が60あれば、得意でない科目は平均点未満でもぜんぜんOKということです。

どんぶり勘定かもしれませんが、話を簡単にするために、そんな想定としましょう。

そして大切なことは、

得意科目の偏差値60を、無理くり70まで上げる必要は、もうないということです。
逆に、不得意科目を、無理くり克服する必要は、もうないということです。

それでは、

  • 偏差値60を70にする分の労力
  • 苦手科目で消耗していた分の労力

これらは、どこに傾けたらよいでしょう?

そういう話になります。

コンピューターの使い方を学ぼう!

偏差値70の人が、クイズに答えて「スゲー」とか言われています。

塾長は思います。

そんなの、ググればすぐに答えが分かる話じゃん・・・

3桁の掛け算を暗算でやってのける人が「スゲー」とか言われています。

塾長は思います。

そんなの、電卓で良いじゃん・・・

どちらもスマホ1台で解決できます。

しかも社会に出てから、クイズや計算問題みたいな出題なんてありません。
0.1秒でも知識を早く答えられるような問題解決なんて、最初から発生しません。
計算結果を1問ずつ聞かれるようなことはなく、1000回とか10万回とかの計算について結果が問われるのが普通です。

つまりコンピューターを使えば、偏差値70の人にも簡単に勝てるでしょう。

偏差値を60から70にしている暇があったら、
さっさとコンピューターを学べ!

そういう価値観に頭を変えておかないと、10年後に泣きを見ることになります。

人工知能に職を奪われる!

極端に言えば、まぁ、そういう話です。

人工知能を「使う側の人間」に、早くなっておきましょう。

遅い・ミス・苦手はコンピューターで克服せよ!

漢字が苦手でも、パソコンで打てればOKです。
世の中の多くの大人たちが、漢字が苦手でも仕事に困ることは、ほとんどありません。

英単語のスペルミスが多くても、パソコンが自動的に指摘してくれます。
計算ミスが多くても、パソコンにやらせれば間違えません。

正確に、大量に、暗記する・・・
正確に、速く、処理する・・・

学校で、テストで、入試で、あれほど要求されてきたスキルです。

しかし、多くの人が苦手なはずです。
家族の電話番号ですら、みんな覚えていません。

人間は機械じゃないですから。
それを機械のように正確に速くできるようにする訓練。
それが偏差値競争。

しかし、機械が得意なことは、生身の人間では勝てません。
最初からコンピューターの方が得意です。

だったら、コンピューターを使いこなせた方が、手っ取り早く偏差値70の人に勝てます。

コンピューターの性能が低かった時代
コンピューターが高価だった時代
コンピューターが大きくて重かった時代

そういう時代に人に求められてきた能力です。
もう、無理やり身に着ける必要はないですよ。

安価なコンピューターでも偏差値70の生身の人間よりも、

速く、正確に、大量に、文句も言わず、休むこともなく、

暗記や計算をやってくれます。

コンピューターを使った方が早いです。

すでに偏差値70の人はどうすべきか?

意外かもしれませんが、偏差値80を目指すのもアリです。
得意なのですから、さらに伸ばせばよいのです。

むしろ好きで没頭していれば、勝手に偏差値が上がるかもしれません。

何の問題もないです。
人から何か言われる筋合いもないでしょう。

さらに言えば、

なんか知らないけれど、好きでやってたら結果が後から着いてきた・・・

こういう人は無双状態です。
誰も勝てません(そもそも勝負してませんが)。

話を戻しますが、

実はコンピューターが発達しても、

人に聞いた方が早い!

という場面がいくつもあります。
生き字引みたいな人が近くにいると、とても助かることが多いです。

ただし、生き字引の代わりになるような便利なアプリが必ずいつかは出て来ます。

偏差値の高い人をモデルにアプリを作る場合もあります。
あるいは自分の思考過程をアプリにしてしまう人もいます。

ということで、

その鍛えた頭で、コンピューターを学びましょう。
きっと爆速でマスターできます。
爆速でコンピューターを使いこなし、問題解決に取り組んでいきましょう。

あるいは

「コンピューターが苦手そうなこと」

これに努力を傾けてもよいでしょう。

まとめ

受験競争は緩くなっていきます。
人によっては、もうすでに無くなったと感じるでしょう。

そのため、受験のために苦手な科目をガマンして克服する必要がなくなってきました。
好きなことや得意なことを伸ばすことに、もっと集中できるようになります。

苦手なことで消耗していた労力を、これからはコンピューターを使うことに回した方が良いでしょう。
速く、正確に、たくさん・・・こういう種類の問題は、できるだけコンピューターに任せた方が人間らしい生活を送れます。

何はともあれ、本当にやりたかったことに、もっと時間と労力を傾けたら良いではありませんか。

やりたいように、やったらよろしいと思います。

 

以上

 


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偏差値が高くてもコンピューターが使えなければ意味が無い

無意味な情報公開

宇宙とコンピューターが大好きな塾長です。

プログラミング教育。
どんどん強化されていますね!

昨年から小学校の全教科で。
今年から中学校の技術家庭科で。
来年から高校の情報1で。そのまま大学入試科目にもなります。

庶民化するプログラミング教室

こうした流れの中で、最近アンケート調査が行われました。

保護者の7割が子どものプログラミング学習を「検討する」と回答

もう、そういう時代になってきました!

これまでのプログラミング教室は、どちらかと言えば「意識の高い」ご家庭向けの習い事でした。
それが今年あたりから、どの家庭でも当たり前に検討する習い事になってきたということです。

これは良いことです。
とはいえ、日本は遅れている状態から、やっとのことで普通の状態になってきた程度。
まだまだ、これからです。

大人はどうなの?

一方、大人たちの方は大丈夫なんでしょうか?

今回は

「頭の良さが無駄になっている!」

という日本の課題を明らかにしたうえで、子供たちに

「本来はこうあるべきだよ!」

を示したいと思います。

ということで、こんなニュースのネタから話が始まります・・・

国家のシステムが手作業だった!?

2月17日のニュースです。

「日本の技術力の低さ」「生産性の低さ」が話題になりました・・・

厚労省、コロナ感染者数を手集計 菅首相「承知している」」(JIJI.COM)
https://www.jiji.com/jc/article?k=2021021700893&g=pol

国はどうやって全国のコロナ感染者の人数を把握しているのでしょうか?

なんと、その方法とは・・・手作業です!!

厚労省の委託事業者が、
深夜0時を過ぎたら「よーい、ドン」って感じで
全国の48都道府県や政令指定都市のホームページを見まくり、
数字を目で確認し、
1つ1つ手作業で数字を集めてから、
合計を計算!

という手順のようです。

気合とド根性!
炎の集計マニュアル!?

えっ、仕事のやり方が最初から深夜残業ありき!?

トホホ・・・

官僚もコンピューターの使い方が分からない

官僚の皆さんって、めっちゃ頭が良いんですよ。
そんな優秀な皆さんが、どうして今まで放っておいたのでしょうか?

う~ん、にわかには信じられませんでしたよ。だって、国のやることですよ。

きっと大そうなシステムがあって、
きっと日本中からネットワーク経由で数字が集められてきて、
きっと自動的に集計されているのだろう

などと思っていましたから。

それがなんと、僕らが自分たちでネットで調べて得られる情報と、質も手順も同じだったということです。
しかも、深夜0時を過ぎてから仕事をするのが正常な作業マニュアルという位置づけ。

わざわざ深夜残業の人件費を使っていたのです。
これでは働き方改革も進みません。

偏差値が高い人たちが集まる霞が関。
その官僚たちでさえ、コンピューターで集計することができませんでした。

コロナが緊急事態というのは分かります。
大変だと思います。

でも、問題の本質はそこではありません。
もっと根深いところにあります。
それは誰も次のことを考えなかったということです。

情報の再利用性

職場の仕事のやり方というのは、日々の改善の積み重ねなんですよね。
今までコンピューターを使おうとして来なかった悪しき職場の文化。
そういう悪い習慣が、ずーっと蓄積してきた結果が、正にここで露呈してしまったということです。

なんとも残念なニュースでした。

あらためて日本がIT後進国であることが浮き彫りになってしまいました。

それにしても・・・あれ?

日本は技術大国のはずじゃなかったっけ?
技術大国なのにIT後進国?

おかしいですね。

そこで、なぜコンピューターでスパッと集計を出せないのか、ちょっと調べて考えてみました。

自治体が情報発信する方法がダメだった

さて、デジタル庁が発足するのは今年の9月です。
つまり、日本全国の行政機関がネットワークでつながっていくのは、きっとその後の話になるでしょう。

そう考えると、今の段階で国や官僚の仕事を批判するのは早すぎかもしれません。
それに、大きな組織ですから、一部の失敗で組織全体についてどうこう言うのは気が早いです。
違う部署へ行けば情報の猛者がいらっしゃるのかもしれません。

批判だけならアホでもできます。
もっと生産的な記事を書くべきでした。

これは失礼しました!

それならば、せめて

「都道府県のホームページから感染者数を調べる処理」

くらいは自動化を提案したいところです。
少なくとも深夜残業ありきのマニュアルは良くありません。
深夜はコンピューターに作業をさせて、人間はお家に帰って寝ましょう。

逆に、なぜ最初からそういう発想でマニュアル化できなかったのか不思議です。
きっと何か事情があったはずです。
ということで、

都道府県のホームページがどうなっているのか?

を実際に見てみました・・・

そうしたら、なんと、
気が付いてしまいました。
さらに悲惨な現実に!

もう、本当にビックリですよ。
都道府県それぞれのホームページが、そもそも悲惨だったんです。

「数字」じゃなくて「画像」だったんですよ!

なぜ集計表を画像にしたらダメなのか?

例えば、エクセルなどで集計表をつくったとします。

この表の数値データをそのままWebサイトに載せて公表してくれたらよかったです。
見た人はその数字を再利用できます。
Webサイトから数字をコピーして、別の集計作業にすぐ利用ができます。

情報の再利用です。

ところが、今回はそうしませんでした。
画面に映ったエクセルの表の「写真」を撮って、その写真をホームページに貼り付けたのです。
(この記事の後半で、その実例を示しています)

写真から数字をコピーすることはできません。
それを見た人は、写真を見ながら、また手作業で数字を1つ1つ入力する、という作業が発生してしまいますよね。

情報が再利用できません。

数字は数字のまま公表すべきなのに、わざわざ写真で公表した。
この方法はダメですよ!

他のことに例えてみれば、もっと分かりやすいです。

はじめの一歩は「情報の再利用性」から

もしもあなたがLINEやメールなどで相手から電話番号を聞かれたら、どうやって知らせますか?

普通は、電話番号の「数字」をメッセージで返信しますよね。

それなら1往復のやり取りだけで済みます。
しかも相手は電話番号をクリックするだけで電話帳に登録したり、折り返しの電話をしたり、といった次の行動がすぐにできます。

つまり、相手が「利用しやすい情報の形」で返事をしようと考えますよね。

わざわざ電話番号を紙に書いて

「紙に書いたから、深夜0時を過ぎたら、私の家まで紙を受け取りに来てね。」

なんて相手に言ったらどうなるでしょう?

紙に書いたメモを写メにとって送るのも、ちょっと面倒です。
相手は写真とアドレス帳を行ったり来たりして登録作業をする手間が発生します。

ちょっと意地悪ですよね。

コンピューターの世界では不便ということになります。

このように情報を伝える時には、情報の種類にふさわしい形があります。
相手にとって「利用しにくい」「手間がかかる」ような形で情報を送っても、相手に伝えた意味が半減してしまうのです。

今回の学び:

数字や文字の情報を画像にしてしまうと、情報の再利用性が悪くなる!

各都道府県のホームページは、コンピューターの目で見ると、とても不便な情報発信になっているワケです。

情報の墓場

私は、紙の印刷物や画像ファイルを「情報の墓場」と読んでいます。

コンピューターが活用しにくいデータ形式だからです。

上の例で見たように、せっかく数値や文字というデータになっているものを、わざわざ紙や写真にしてしまったら単なる嫌がらせです。
もともと使いやすかった情報が、紙や画像ファイルにされてしまったら台無しになるからです。

熱がエネルギーの墓場と言われるように、コンピューターの世界では紙や写真などがデータの墓場に相当すると思います。

愛知県ホームページによる2021年4月13日の発表の例

(注意!)各都道府県が悪いというのではありません。日本全体に蔓延している問題です。ぜひ「自分の問題」として見て欲しいです。ピンチはチャンスかも。

試しに愛知県のホームページのHTML構造はこんな感じでした。ちなみに他の県や市も似たようなモノでした。

/html/body/div[1]/div[3]/div[3]/div/div[5]/div[1]/p[1]/img

<html>
<body>
<div id=”container”>
<div id=”mymainback”>
<div id=”main”>
<div id=”main_a”>
<div id=”main_body”>
<div class=”detail_free”>
<p>
<img alt=”030412検査陽性者” src=”/uploaded/image/249717.png” style=”height:885px; width:600px”>

最後がimgタグで画像ファイルになっています。
ですから、コンピューターの目で見ると

「感染者数のデータ」=「249717.png という画像ファイルがあるらしい」

くらいまでしか情報が読み取れません。
もちろん人間の目で見れば、写真として

 

愛知県発表_感染者数_20210413

というふうに見えます(愛知県のホームページの画像より)。

この表は表のように見えますが、なんと1枚の写真です。
ですから、ホームページ上でマウスで数字を選択したり、数字の部分を選んでコピーしたりすることができません。

試しに、上の表で数字のところを選択してみてください。

できないでしょう?

数字じゃないからです。選択することすらできません。

マジか!?

って思うでしょう。
そういうホームページのつくりなんです。

もちろん感染者数は一般公開されている情報ですから、セキュリティとか情報の公開範囲とかは関係ないですよ。ホームページで表示されている時点で、そういう話ではないですから。

ここまで公開しておいて、よりによって何で画像形式なの?

ってことです。

まぁ、とにかく、現状がこういう状況になっているわけですから、人間を深夜0時まで残業させる羽目になるのです。

9月に発足するデジタル庁は、こうした問題を1つ1つ解決していくわけですね。
すごく大変そう・・・
でもやり切らなければ日本に未来はありません。

人工知能に読ませればいい、はウソ!

こんな意見が出て来そうなので、それも考えておきましょう。

都道府県が公表しているホームページを人工知能に読ませれば、自動化できるのではないですか?

はい、技術的には可能です。

ご周知のとおりOCRという処理やディープラーニングという種類の人工知能を使えば、画像から文字や数字を読み取ることが可能です。
ただし、これは割に合わないコストがかかります。

なぜなら、データを写真に変更するエネルギーに比べて、写真を人工知能が読み取るエネルギーの方が、何百倍も必要だからです。

だったら最初から写真にしなければいいじゃん!

ということになります。つまり一番エコなのは、

何もしないこと

です。
表をつくったなら、そのまま表は表として公開すればよいのです。
エクセルで表を作ったのなら、その表をコピーしてHTMLで貼り付けることもできます。

わざわざ画像という別の形式に変換する手間など最初から不要です。

人工知能を開発するために人件費や開発費を使い、人工知能を運用するために大量の電気エネルギーを費やして、CO₂の排出量も増大。そのペナルティ金をまた海外へ支払う。そんな馬鹿な話はありません。

最初から素直に「使いにくいから直してほしい」と指摘して正す方が、何百倍もコストが安くすむでしょう。

ということで「画像形式で公開」という根本原因をとり除けば一瞬で解決です。

画像ファイルにこだわって人工知能にホームページを読ませる案は却下です。
税金の無駄です。

どうしたらよいか?

まず第一段階としては、地方の情報公開を、画像ファイル型からテキスト型に変えていくことです。
そうすれば少なくとも人間が集計作業をする手間は無くなります。

愛知県のホームページに関して言えば、<img>タグを挿入しているプログラムを、ちょこっと修正して<table>タグなどに変更するだけです。
このときタグに与える id の値は、国から指定して統一を図った方が良いでしょう。

そもそも画像ファイルを毎日どのように作成しているのか知りませんが、データを表形式にする方がプログラム的には楽ちんのはずです。

この程度ならプログラムの修正はごくわずか。ちゃんと設計されたシステムであれば数万円くらいです。運用テストなどの手数料を考えても5万円くらい。何十万円も請求されたらボッタくりですね。

そして第2段階としては、Web-API化することです。
これは9月に発足するデジタル庁の仕事になるでしょう。APIの仕様は国内で統一した方が良いからです。
長い目で見たメンテナンス性を考えれば、外部仕様だけではなく、ある程度のアーキテクチャまで統一した方が良いとは思います。

総務省のWebサイトには、すでにWeb-APIが組み込まれていますから、もう実績があります。
あえて注文をつけるなら、XML形式ではなくJSON形式の方を標準にして欲しいことくらいです。

こういうのは誰がやっても同じような仕様書になるので、国の方で「えいやっ」と仕様を決めてしまえばよいと思います。
今までさんざん手作業で情報収集に苦労して来た霞が関の官僚の皆さんです。彼らに「どんな情報が欲しい?」とヒアリングすれば良い仕様書に落とし込めるでしょう。

ありがちなミスは、自治体から意見を聴こうとして全国から人を招いたり、大きな会議体を作ったりすることです。そんな会議はまとまりません。人を集めるお金と時間があるなら、その経費を「後から変更や拡張がしやすい設計にする」方へ割り当てた方が賢明です。

仕様書ができたら、助成金付きで自治体へWeb-API化をお願いすればよいでしょう。

マスコミのみなさんもAPIを通じて即座に情報収集できますから、密な状態で取材する必要はなくなりますよ。

モノづくり教育の話は横に置いておきましょう

さて、情報の再利用性について考えてきました。

教育改革では、ひたすら子供たちがプログラミングを学んでいく話になりがちです。

ところが大人にもプログラミング教育(正確にはプログラミング的思考の教育)を急ぐ必要がありそうです。
上で見たように、日本の大人たちは情報の形式を正しく選択することに、まだ不慣れです。大人は大人で勉強していく必要があります。

何より、プログラミング教育をロボットや自動車などの「モノづくり教育」のことだと勘違いしてしまう大人が、まだまだ多いです。

日本は要素技術とハードウェアには強いけど、ソフトウェアには弱い。

そこが日本の限界を作っています。
大人の皆さんにお願いしたいのは、

プログラミングとモノづくりを切り離して考えよう!

ということです。

ハードウェアの生産力を増強する方向性に教育を重点化しても、日本の競争力は増えません。
国内では、どう見ても物価と人件費が割に合いません。
ハードウェアの生産を増やしても、働くほど貧乏になる未来しか見えません。

GAFAを見ればわかるでしょう。

プログラミング教育にもハードウェアが使われているだって?

いえいえ、その中身を見てください。どんなパワーバランスで生産されているのかを見てほしいです。

PC、micro:Bit、レゴなどでさえ、どれも外国製で、しかも設計やライセンス元は先進国で、生産は途上国という役割分担です。
パソコンやCPUも、設計やライセンス管理を行う役割と、実際にモノを生産する役割は、違う国です。
もちろん、前者はソフトウェアで、後者がハードウェアです。

これからはソフトウェアをつくった国や企業が圧倒的な競争力を持ちます。

そのため、純粋に

プログラミングで情報を活用できるセンスを磨く!

ことに注力した方が良いのです。

上で見たように、日本の課題は情報の扱い方を知っている大人が少なすぎることです。

だからプログラミングと言えば、すぐにモノづくりに発想が行ってしまうのです。
だから、なかなかキラーアプリが日本から誕生しません。

プログラミング教育が分かり難いのであれば、次の方針を徹底させるのでもかまいません。

「情報の再利用性」のセンスを早くから身につけさせる。

大人も子供も共通です。

とりあえず、これを日本の人材育成の目標としてはどうでしょうか。

コンピューターで情報を効率よく扱える。
そういうセンスを身に着けた人材を、これからどんどん増やしていく必要があります。

大人もプログラミングを楽しもう

逆に言えば、まだまだ仕事がいっぱいあるということで、これは景気の良い話です。
日本改造計画を再び行えるくらい、盛りだくさんですね。

せっかくやるなら、楽しんでしまえば良いと思います。

上の例で見てきた通り、これは国家の基盤に直結する問題です。
日本の生産性向上にも直結します。

でも「生産性」という言葉が良くないですね。
なんだかつまらなそう。

コンピューターはもっと楽しめるものであって良いと思います。

私たちが想像していることをどんどん実現してくれる便利な道具。
それがコンピューターです。
表現したいことをどんどん表現して、それを楽しめばよいと思います。

ただ、そのときにちょっと「情報の再利用性」について気を遣えばよいと思います。

人間の体よりも、はるかに速く回って、疲れも知らず、ミスもしない。
それがコンピューター。

それを使いこなして、もっと楽しいことをしてやろう!

大人だって、まだまだこれからです!

人生100年の時代なのですから。

日本からキラーアプリが爆誕するためには

ICTで特に重要なのは「キラーアプリ」つまり「多くの人に使われるソフトウェア」の存在です。今のところアメリカや中国に比べると、日本はキラーアプリを作ることが苦手です。

というか、そういう能力のある人たちがみんな海外へ逃げてしまっています。何しろ日本では価値を認めてもらえないのですから無理もありません。

ソフトウェア技術者は、日本にいれば年収300万円。海外に行けば年収1000万円。そりゃ逃げられます。

博士号を持っている人材が就職難になるような国です。それもこれもソフトウェア産業が乏しいからです。

それならばソフトウェア産業を活性化させて、優秀な人材が日本でも活躍できるようにすればよいです。

そうすればキラーアプリが日本から爆誕するのも時間の問題と言えます。

ゲームやアニメもソフトの1種ですが、その分野では既に多くのヒット商品が日本から爆誕しています。

十分に土壌はあると思います。

日本でソフトウェア産業を活性化させるためには、まず日本人がソフトウェアの価値をよく理解することだと思います。

モノの値段は人々の価値観で決まるからです。
価値が分かる人が増えれば、海外のようにソフトウェア産業に投資する人が増えるでしょう。

アメリカや中国と比べると、日本では20分の1くらいしかベンチャー企業に資金が集まらないと言われています。
資金が集まらないということは、日本のトップ層が価値を認めらていないか、価値を理解できない、ということです。

そりゃ海外に逃げていきたくなりますよね。

政治でも経済でも、ソフトウェアの価値を理解できる人が組織のトップに就くべきだと思います。

 


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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勉強で「伸びきったゴム」のようになってしまうリスク

伸びきってしまう人たち

宇宙やコンピューターが大好きな塾長です。

ここんところ、ずっと受験シーズンですが、同時に中学2年生や高校2年生は「受験生0学期」でもあります。
そういった下級生のキミたちから

「受験勉強はいつから始めた方が良いですか?」

という質問を、チラホラ受けるようになってきました。今年も、もうそんな季節になったのですね。

今回は未来を広げるための勉強法についてお話します。前半は「やってはいけないこと」で、後半は「やるべきこと」みたいな感じで書きます。

何が優秀で何が努力なの?

小学校、中学校、高校、大学・・・僕の周りで努力家だった友人たちは、だいたいみんな今は幸せそうにしています。
こう考える時、自分の目に映っていた友人たちの「努力」は、明らかにテストや模試の「偏差値」ではないです。
人生の「幸せ」まで考え出してしまうと、話が大きすぎて塾長の手には負えません。

とは言え、学生のキミたちは目の前のテストや受験を乗り越えなければなりません。やっぱり

成績を上げる「努力」とは何なのか?

が気になりますよね。ですから、あくまでも学校の成績や受験の偏差値ということに話を絞りますね。

テストの点数や受験の偏差値で見たら、どのような努力が良いのでしょう?

というお話です。ちなみに「何が幸せなのか?」は、キミたち自身が決めて作っていくものです。他人に決めてもらうモノじゃないですよ。

他人に決めてもらったら奴隷です。

小学校では、中学校では、優秀だったのに・・・

塾長が中学生に上がって初めて定期テスト期間になった時は、

「テスト期間はテスト勉強をするものだ!」

という常識を知りませんでした。そういう常識がないまま中学生になってしまった人は、そのあと苦労します。
他の子たちが一生懸命に勉強している一方で、自分はのんびり過ごしているのですから、そりゃ大変です。
テストが終わった後で、

「あれれぇ、小学校の時は、もっと頭良くなかったっけ(笑)」

などと、からかわれたりします。
私は中学生の時に塾へ通っていなかったので、テスト期間に勉強モードになるという雰囲気が分かりませんでした。
その後の挽回がとても大変でした。

中学から高校へ上がった時も同様ですね。

高校受験は県内の競争ですよね。ほぼ全員が受験生になりますから、学校の平均点と県内の平均点の価値は、それほど変わりません。ですから学校の勉強を頑張れば、合格の可能性も上がります。
しかし高校生の勉強はまったく違います。今度は日本全国の競争になります。学校の平均点や校内順位には全く価値がありません。大切なのは全国の受験生の中で偏差値がいくつかなのです。模試や受験に通用する勉強の仕方をしなけれ、クラスで1番でも大学へ進学できません。

その切り替えができず、中学生の感覚のまま、目の前の定期テストだけに集中していると、実力テストや模試で同じ失敗となります。いえ、なりました。

「スゲー勉強できるヤツかと思いきや、ところがどっこい(笑)」

なんてクラスの同級生から言われちゃいましたよ。

これ、全て塾長の実話です。誰から言われたのかまで覚えているくらいの赤っ恥な黒歴史ですね(笑)
当時、塾長には歯に物着せぬ言い方をする友達が多かったので、ハッキリと言って気付かせてくれただけ運が良かった方です。

何をどれくらい勉強すべきか?

という常識は、人によって大きく違うものです。

「え、知らないのは僕だけ!?」

みたいなことも起こります。
キミのご両親、キミたちがよく話をする友人や先輩や後輩たちが、キミに何を言うかによって「キミの中の常識」は大きく違ったものになるでしょう。

例えば、友人からこんな話を聞いたら、あなたは参考にしますか?

「え、全然勉強してないよ。」
「そんなに努力したら、もしも悪い点数だった時に恥ずかしい。」
「今はそんなにやる気がしないしなぁ。次は頑張るわぁ。」

はい、テンプレですよね。
マラソン大会で「一緒に走ろう」と約束したのに置いて行かれる。あれです。
このような「うわべだけの言葉」を真に受けてしまったら大変です。

勉強量が減ってしまい、本当に点数の低い状態になります。
なぜって、塾長が経験済みだから。

今思えば、本気で言っているワケがない。本気だとしたら、かなり視野狭窄な状態ってもんですよね。
周りの人が自分に注目してるなんて、考えすぎです。自分が何点取ったとか、自分のやる気が人からどう見えているかなんて、誰も気にしてなんかないっての。

真に受けてしまったのは、まぁ、自分の都合の良いようにしか理解しなかった自分のせいなんですけれども。

さて、この種の問題は自分の中の「常識」をバージョンアップすれば済む話です。
実のところ、それほど大きな問題ではありません。

テスト勉強を1日5時間しかやらないのに「スゲー努力した」と思っていたなら、その甘い認識を更新して1日10時間とか12時間とかやるように修正すればよいだけです。

もちろん簡単ではありません。
しかし「やることが明確」という意味では、「世界で最も簡単に克服できる問題の1つ」と言えましょう。
自分次第でどうにかなります。

社会に出たら、こんなに簡単に解決できる問題なんて、ほとんどないですよ。

やるべきことをやっていない。それが原因で伸び悩んでいるなら「やればよい」ということです。

良い高校に行っても良い大学に合格できるとは限らない

また別の観点で、伸び悩むケースがあります。

例えば名古屋のトップ御三家と言えば、旭丘、明和、菊里ですね。そのような近所から

「へぇー、優秀な高校に通っているのねぇ。」

なんて感心されるような高校に通っていたとしても、それで良い大学へ行けるわけではありません。
次の表は、令和1年度の卒業生が国公立大へ現役合格した人数です。( )内は高校入学時の偏差値です。だいたい1学年は350人くらいで浪人生は含みません。

国立 公立 合計
明和(70) 112 21 133
菊里(68) 104 39 143
名東(61) 45 28 73
天白(59) 不明 不明 51

さて、これをどう思いますか?

高校へ合格する偏差値は、明和高校が70で菊里高校が68です。これは植田中学で言えば、学年300人の上位20番以内くらいです。それらに合格できない人が名東高校や天白高校に進学します。

ところが3年後の実績は上の表のようになっています。高校3年間の中で、名東高校や天白高校の一部の生徒たちが、明和高校や菊里高校の生徒を追い抜いたということですね。
逆に言えば、名古屋の御三家といわれる高校といえども、伸び悩む学生がかなりいるというワケです。

ちなみに、国公立大学に絞った理由は3つあります。
1つめは、数が少なくて集計が楽だから。2つめは、高1の段階で「どこの大学に行きたい?」と聞けば90%の高校生が「できれば国公立大学」と答えるから。そして3つめは、国公立大学は合格したらほぼ進学するから。つまり私立大学のような2重カウントが起こりにくいからです。私立大学の合格者数って学年人数の2倍くらいいたりして意味不明ですからね。

どちらにしろ愛知県は関東と違って、私立より国公立の方にブランド力を感じる人が多いです。この表でも十分に参考になるでしょう。

さて、そんな漠然と「良い大学」と好評の国公立大学ですが、現役で合格できるのは上の表のような人数です。

高校へ進学しただけで偏差値が10下がる!?

上の表のようになるカラクリをもう少し説明します。

高校受験までは、ほぼ全員が参加します。しかも県内の競争です。ですから学校のテストで優秀ならば、模試でも優秀です。テストと模試で大きな差はありません。

しかし高校生になれば一変します。まず大学へ進学するのは全体のせいぜい6割です。さらに学力試験をパスして進学する人は、その中の半分もいません。今どき半分以上は推薦で進学します。つまり模試を受験する時点で、競争相手が最初から上位3分の1に絞られているということです。

上位3分の1の中で、偏差値をいくつ取れるのか?

が進学の決め手になります。ですから次のような感覚になります。

大学受験の偏差値 = 高校受験の偏差値 - 10

だいたい高校受験で偏差値60だった生徒が合格できるのは、偏差値50の大学ということです。

このことからも上の表を説明できるでしょう。中学生の上位3分の1が進学するような優秀な高校へ進学できたとしても、全国偏差値にして見たら50ということです。さらに一層の努力をしなければ有名大学へはいけないということですね。

その一層の努力の中で、また差がついて行くということです。しかも高校受験までは「全部暗記」で何とかなりましたが、大学受験は「考える問題」の割合が多くなります。よけいに実力に差が付きやすいです。

このことを理解しておくことが大切です。高校受験が終わって、

「やったー。これでまた遊べるぞ。」

となってしまう人は、もうその時点で出遅れているということですね。

せっかく高校受験で勉強する習慣が身に着いたのに台無しです。もうその時点で上位3分の1からは脱落したことになります。

高校3年生になってから受験勉強を開始する人は、その時点で国公立大学は無理です(IQ120越えとかなら可能かも)。「短期間で逆転合格!」みたいなことを語る人がいますが、自分に当てはまるとは思わない方が良いでしょう。それができるなら、もう2~3ランク上の高校へ行ってたはずですから。

浪人しても偏差値が上がるとは限らない

もっと恐ろしい話をしますね。

大学受験で浪人する人もいますよね。塾長も浪人の経験者です。

でも、浪人したからと言って偏差値が伸びるとは限らないんですよ。浪人生活が辛くて遊んでしまう心の弱い人もたくさんいます。まぁ、その人たちは自業自得だから置いとくとして、一生懸命やったとしても下がる人がいるのです。

例えば、現役の時に合格した大学をわざわざ辞退して、さらに上を目指して浪人した、という人がいます。しかし1年後に合格したのは、現役の時に合格した大学と同じでした・・・まったく笑えない話ですが、けっこうあるあるです。中には逆に下がってしまう人もいます。

ちなみに塾長は浪人してから、めちゃくちゃ伸びました。めちゃくちゃ伸び続けて2年間も浪人しました。スタートがどんだけ悪かったんだって話ですが(笑)

後から思うと、伸びなかった理由は明確です。

基礎は基礎、応用は応用・・・基礎と応用を別のものとして扱っていると伸び悩んでしまいます。基礎は基礎のプリント、応用は応用のプリント。そのような縦割りがダメです。

自分は浪人生で基礎はできている。だからハイレベルな問題を解き続けてもっと実力を強化しよう・・・

実はこれが陥りやすいミスです。

一生懸命やっても伸び悩んでしまう理由とは

いろいろ書いていたら、もうこんなに長い文章に。そろそろ本題に入りますね。

一生懸命やっても伸び悩む、いわゆる「伸びきったゴム」という現象。どういう人に起こり易いのでしょうか?

私が経験した中から、その明確な答えが1つあります。

知りたいですか?

知りたくないですか?

知りたいですか?

じゃぁ、答えますね。

「人に用意してもらった大量の宿題プリント」で勉強して来た人

これが伸び悩む人の共通点です。

中学受験をこのように過ごせば、中学から伸び悩むリスクがあります。
高校受験をこのように過ごせば、高校から伸び悩むリスクがあります。
大学受験をこのように過ごせば、大学から伸び悩むリスクがあります。

いわゆる、

  • 面倒見の良い学校
  • 面倒見の良い塾
  • 宿題がたくさん出る塾

という、

保護者から見て「ありがたい環境」

にどっぷりつかってしまうと、自分の頭で考えなくなるのかもしれません。
私の中では、こういうのは子供の将来をダメにする環境だということになっています。

えーと、なんだか一部の人たちから怒られそう・・・

だとしても、私の中では経験上、これが真実なんですよね。実際に自分の子供にはそんな指導をしていません。もちろん塾生にもね。

実はこれ、大学に入ってからも同じように思いました。

卒論のテーマや卒論の構成を自分で考えて決めることができない人。やることが高度になると自分の判断ができなくなる人。こういう人が大学にいましたが、大学受験をどのように過ごしたか聞くと、だいたい上のような感じでした。

だから

先生、うちの子にもっと宿題を出してください!

などとお願いされると、ちょっと躊躇してしまうワケです。

10年後に後悔しないかなぁ・・・

ってね、将来まで考えてしまうワケですよ。だから「はい」なんて軽く即答ができないわけです。

どどど、どうしよう・・・

って考えて悩んで、いろいろ思案を巡らせてから宿題を考えます。

宿題をもらっているようでは人生負け組み。でも、そうならないように主体的に取り組んでもらうには・・・

なんて悩みながら宿題を出すわけですよ。本人にその意図を説明してね。

教材が増えるほど教科書が読まれなくなっていく

大量のプリントや宿題を与えられるままにやる、あるいは、こなすので精いっぱい、という状態になれば自分で考えなくなります。九九の暗記みたいな計算マシンには成れますが、応用力はつきません。100歩譲って偏差値が上がったところで頭は良くなりませんよね。

そして、もう1つ悪いのが、

基礎をおろそかにしてしまう

ということです。実際に生徒たちを指導している実感として、基礎は大切です。そして基礎は教科書に書いてあります。

高校の合格偏差値が70の高校生でも、教科書をないがしろにしたら問題集は解けません。進学校の生徒たちとはいえ、基礎が無かったら応用はできません。

ここまでは当たり前なんですけれど、そのあたり前のことも勘違いしている人がいます。基礎ができてないのに、いきなりハイレベルな問題集やったり、やらせたりとかね、そういう無駄なことを一生懸命やってしまう人がいます。これ、ものすごく効率が悪いです。これは学生にも高校の先生にも、両方とも勘違いがいます。

例えば、菊里高校の数学は赤チャートが必須課題らしいですが、あれも3分の2の生徒にとっては可哀そう。無駄な気力と体力の消耗ですね。いくら天下の菊里高校とはいえ、基礎をおろそかにして赤チャートに飛び級しても、無理なものは無理です。やるなら数を絞るとか工夫が必要ですね。そもそも上位3分の1に対して宿題なんて不要ですから、その上位者に基準を合わせるのって、もしかしたら東大・京大・医学部以外は無視なんですかね。ちょっと怖いです。

そして、これは意外と思われるかもしれませんが、教科書を理解するスピードは偏差値60の高校生も70の高校生も、それほど大差がないです。これ、意外でしょう。

例えば、数学1なら、2次関数の最大値と最小値を求める問題で、みんな悩みますよね。それで参考書を見れば、4通りの場合分けについて解説が網羅されていて「分かりやすい!」って感動するかもしれません。

しかし教科書をよく見ると、ちゃんと全て書いてあるわけです。

そしてキミたちが学校から配られる問題集。あれのほとんどは教科書の知識を確認するような問題ばかりです。センター試験や大学入学共通テストもそうですよね。まぁ英語は別として、それ以外はすべて教科書の範囲内の知識だけで解けます。それだけ教科書が大切な基礎になるわけです。
ところが教科書を1回読んだくらいでは、

  • 教科書を読んだつもりでも読んでなかった
  • 教科書を理解したつもりでも理解してなかった

というところが多いものです。偏差値がいくつの学生であろうと、少なからずそういう抜けモレがあるわけで、そこを穴埋めしない限りは、応用問題になんて太刀打ちできません。
教科書という基礎は、とりあえず暗記です。1つ残らず暗記。そしてそこまでが基礎です。

その上で、その知識を組み合わせて問題を解く。これが演習です。

演習には「レベル」がありますが、基礎にはレベルはありません。基礎にあるのは「完成度」だけです。

このことを知らないでいると、本当に伸び悩んでしまいます。

教科書と問題集の区別、できてますか?

まとめると、

全ての問題は教科書に出てくる知識の組み合わせだけで解けるはず!

というものです。そして、

  • 基礎(教科書)→ 完成度を高める(抜けモレを無くす)
  • 演習(基礎の組み合わせ) → レベルを高める

という正しい認識を持つことです。
言い換えれば、

何も見ずに教科書を1冊執筆できるのが普通

というのが「受験生の基礎」という意味です。ですから、

教科書を頭に入れること!

これが第一関門というか常に気にすべき最低条件です。つまり、

演習したら必ず教科書をチェックして抜けモレを補強!

というのが基礎の徹底ということです。

ところが、学校の問題集やプリント、塾の教材や過去問などを解いている一方で、

ほとんど教科書を読んだことが無い

という驚くような学生が、結構いるものです。これは本当に驚きです。

なぜ教科書を読まない人たちが大量に発生しているかと言えば、これは

  • 学校が用意してくれたプリント
  • 塾の教材
  • 塾の用意してくれた対策プリント

ばかりやっているからです。
塾に通い慣れている学生ほど、この傾向が強いです。

  • 塾でしか勉強しない
  • 家では勉強しない

こういう人はかなりヤバイです。
勉強時間が不足しているところへ学校のプリントや塾の教材が追加されるのですから、そりゃ教科書を読まなくなりますよね。

もちろん、

教科書に目を通したけど、なかなか頭に入らない。だからスタサプなどの動画で同じ内容を見た。

というのは「あり」です。これも基礎徹底ですからすばらしい。

ただ、教科書を読んだことが無くて、テスト前になって焦ってスタサプを見るとかは論外ですよ。もうお判りですよね。

とにかく基礎をおろそかにしたら伸び悩むってことです。

そこは自分で考えるところでしょ!

学校や塾の先生はこう思っているでしょう。もしかしたら保護者様も。

教科書は各自でしっかり穴が開くほど読んでくれているに違いない

しかし実際には、ほとんど教科書が読まれていないようです。

プリントや宿題を増やせば、それだけ教科書が読まれなくなっていく、というのが現実だからです。

基礎ができていないからと、わざわざ教科書に書いてあるようなことをプリントにして配って暗記テストをしたり、そのレベルの参考書を追加したとします。
すると「やりなさい」と強制されることが増えるので、時間が無くなるなどして、ますます教科書を読まなくなります。
そのような負のスパイラルにどんどん陥っていきます。大量に紙資源を無駄にしながら・・・。

世間では、こういう塾や予備校が

「面倒見が良い」

と呼ばれるのかもしれません。しかし、私なら怖くて

「そんな指導はしないで欲しい」

と思ってしまします。

なぜだか分かりますか?

「教科書が頭に入ってない」→「じゃあ、見直してから解き直そう」

という当たり前の思考を、生徒たちが自分でやらなくなるからです。

「この問題ができない」→「じゃあ、新しい教材をやりたい」

という変な思考回路になっています。これが変だと思わない時点でおかしいのですけれど。まぁ、とにかく、

「教科書を見直す」

という当たり前のことすら、他人に準備してもらわないとできない。

それって教育なんですかね?
頭が良くなる未来がまったく見えないですよね。
そんなんじゃ、いくら大量のプリントや問題集をやっていたとしても、実力が付くはずありませんよね。

まるで、誰かにプログラムされた通りに動くだけのロボットですよ。人間をロボットにするような教育をしたところで、生身の体では人工知能に勝てません。

人間の脳みそはロボットとは違って、自分の意思で自分を書き換えられることが強みです。

自分の弱点が何で、どう対応すべきか?

自分で考えた上で先生や講師からアドバイスをもらうのが理想ですよね。

考えることを放棄して、ひたすらプリントをやっても、そりゃ伸び悩むようにしか成れないです。

入試では人間の能力が試されるのであって、ロボットの能力が試されているのではありません。そしてさらに、今後は思考力を試す問題がどんどん増えていきます。
自分で考えないで他人が用意したものをこなすだけ、というのがダメだということです。

考えるのが勉強です。
将来、勉強した知識は忘れたり、仕事には役に立たなかったりするかもしれません。
しかし勉強を通じて身に着いた

「自分の行動を改善する習慣」

は一生役に立ちますよね。

「大量のプリントを何も考えずにこなしていたら合格できた。」

何はともあれ合格おめでとう!
まぁ、とにかく合格きたからよいです。

でも今後は、少しは自分の頭で考えて勉強していかないと、その先が伸び悩んでしまいますよ。

学生のキミたち、とりあえず、教科書と問題集の区別、できてますか?

保護者のみなさん、「お子様が自分の頭で考えなくなるようなお願い」を塾や予備校に要求してはいませんか?

偏差値の競争が終わろうとしています。そういう時代ではなくなりつつあります。
しかし、たとえ偏差値でないもので評価されるようになったとしても、自分で考えない人が評価されるようにはならないと思います。

自分で考えれるようになりたい人であれば、テストが何点でも、偏差値がいくつでも入塾できます。
ヒーローズ植田一本松校は、本当に実力をつけたい人ほど居心地がよく、長続きする塾です。

 


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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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

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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定期テスト振り返りシートを改善しました。脱ハンコとか。

定期テスト振り返りシートV2

塾長です。

植田中学、御幸山中学では、本日で定期テストが終わりました。

生徒の皆さん、お疲れさまでした。
と言いたいところですが、まだテストは終わっていませんよ!

伸びる子は忘れる前に見直す

「鉄は熱いうちに打て!」

と言われます。
まだテスト勉強の記憶が残っている内に、すぐに見直しと分析をしましょう。
そして、勉強法を改善し、次に繋げることが大切です。

ここで「伸び悩む原因」が本当の意味で表れます。
そもそも伸び悩むお子さんは「テストの振り返り」を全くしません。
「やり方が悪い」とかいうのではなく、そもそも「やらない」。

つまり、考え方がものすごく短絡的、あるいは本能的になっています。

だから
テストの振り返りをする
という新しい行動パターンを身に着けていく必要があります。

テストの振り返りは、勉強法を改善する絶好のチャンスだと捉えましょう。

また、

本能的な状態: 点数で気分が激しく上下してしまい計画的に行動できない状態

から、

理性的な状態: 点数を客観的にとらえて、次の計画に活かしていく状態

へと、人として成長する訓練にもなります。
実際に社会に出てから評価されるのは、

何点取ったか

ではなく、

何をどうして来たか

ですよ。
会社や職場で、

「おれ、中学の時いつも数学で90点だったぜ!」

なんて自慢している恥ずかしい大人なんて、だれ一人いませんからね。

だから、いっしょに振り返っていきましょう。
テストの振り返りは、次回に向けて勉強の仕方を改善するチャンスとも言えます。
というか、そもそも改善はずっと続けるものです。

もう終わったテストを振り返るのは、面倒だし、ちょっと見たくないと思うかもしれません。
でも大切なことですから、ちゃんとやりましょう。

要するにPDCA

PDCA のうち、テストはD、振り返りシートはCです。
そして勉強法を改善して次のテストに挑むのがAです。

  • P テスト前の勉強計画や
  • D テスト!
  • C 定期テスト振り返りシート
  • A 次回のテスト勉強とテスト!

結果を分析して、次に活かすまでがテスト対策です。
PDCAを無意識に回せるようになるまで、定期テスト振り返りシートで訓練をしていきましょう。

勉強した知識は大人になって忘れても、PDCAの行動パターンは一生の宝になります。

簡単に改善できることから書く!

テストの振り返りをして、次回の方策を考える時は、簡単にできそうなことや自明なことから対策しましょう。
例えば、

  • 結果 → 漢字の読み書きで多く失点した
  • 振り返り → 毎回、学校から配られる漢字プリントから出題されることを知っていたのに、やってなかった
  • 抱負 → 漢字プリントの書き取り練習を必ずやる!

こうすれば、次回は漢字の分だけ、必ず点数が上がります。

このような分かりやすいこと、取り組みやすいことから、まず反省して対策していきましょう!

定期テスト振り返りシートを改善しました

ということで、ヒーローズ植田一本松校では、テストが終わると、いつも

定期テスト振り返りシート

を配って、提出するように言います。
提出率100%を目指して頑張りましょう。

そして、今回からフォーマットを少し改善しました。

シートの改善点

  1. 脱ハンコ(保護者サインでもOK)
  2. 「目標値」の説明を分かりやすく
  3. 分析をたくさん書けるように記載欄を拡大

最初の脱ハンコは時事ネタです。もちろん今までどおりハンコでもOKです。

テストの目標点の立て方とは?

シートの「目標値」には、平均点との差分点を書いてもらっています。

  • 平均点が目標なら、0
  • 平均点より10点上を目指したいなら、+10
  • 苦手科目だけど平均点から10点以内にはとどまりたいなら、―10

みたいに書けばよいです。
ただ、これが分かりにくいみたいで、毎回質問を受けます。
ですから記載欄の近くにある説明を、分かりやすい説明に改善しました。

「平均点との差」を目標値にする理由

ところで「平均点との差」を目標にする理由が分かりますか?

実は、定期テストは「点数」を目標にしても、あまり意味がありません。
毎回、平均点が激しく変わるからです。
平均点の変動に合わせた目標の立て方をする必要があります。

そこで平均点との差を目標にした方が良いだろうということです。

もちろん、本当は学年順位や偏差値を目標にした方が、統計的には正しいです。
しかし、それらの情報を開示していない学校や学年がありますし、自分で計算できる数字でもありませんね。
だから簡易的に「平均点との差」を書いてもらっています。

そして、その目標値は生徒それぞれでかまいません。
+20点でも-15点でも、それが生徒本人の努力に見合ったものであれば、それはそれで正解なのです。
重要なのは、現実に合わせて何をするか、ですからね。

人には得手と不得手があります。
不得手なら、不得手なりの戦略を立てればよろしいのです。

たくさん書けるようにした理由

最後に3つ目の改善点。
テストの結果が目標値に届かなかった理由を分析して書く欄を広くしました。
3行くらい書けるようにしました。

これまで皆さんが提出してくれた書きっぷりを見ていると、どうやら

「1教科で1つの欄」

という暗黙のルールが確立しているようです。
ですから、それを逆にさいようさせてもらい、1つの欄を3行に分けました。

それに合わせて記載の事例も変更しておきました。

思う存分、書きまくってください!

 

皆さんからのシート提出を楽しみにしております!

 


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【大学受験】私立大学と国公立大学、どっちが良い?

国公立大学と私立大学

塾長です。

今回は大学受験について、高校生から聞かれがちな「ざっくりした質問」に答えます。

シンプルな質問ほど答えが長くなります・・・

ということで動画にしました。

「大学受験?」よく分からないから漠然とした質問になる

  • 私立大学と国公立大学、どっちが良い?
  • 「できれば国公立大学」と考えて良い?

こんな質問をよく受けます。
受験生というよりは、高校1年生や2年生から。

こうした大雑把な質問は、答えるのが難しいですね。
でも、みな悩むところ。

  • どっちが難しい?
  • 名大と早慶はどっちが難しい?
  • どっちが恵まれている?
  • 浪人してでも国公立に行くべき?、それとも、私立に変更して現役で行くべき?
  • どうやって決める?

進路指導でも大切な質問です。

考えて答えてみました。YouTube動画です。

 

あとがき

昨日、動画編集のセミナーに参加しました。
そういうわけで、上の動画は、セミナーに備えて週末の真夜中に撮影したものです。
すみません、半分は練習用の動画です。

そのおかげで新しい動画編集ソフトの使い方を少し覚えました。

「あー」「えーっと」みたいな聞き取りにくい部分をカットできるので便利です。
ごにょごにょ聞き取りにくい部分もカットしました。

こんなレベルの動画ですら編集に助けられているのだから笑ってしまいます。

それにしても、編集していて自分が嫌になりますよ。

塾長はつくづく、声が悪い、滑舌が悪い、そして表情が能面。
もう、カット、カット、カットです。

しかもカットで23分が17分になってしまいました。
自分は、なんて無駄なしゃべり方をしてるんだろうって思いました。

編集作業そのものは楽しいから、まだ救いです。

でも根本的には、しゃべり方や発声の練習がもっともっと必要です。
いつかカットに頼らなくて済む、素敵なしゃべり方を手に入れたいです。

動画ソフトの技術を習っても、
最後のところは人間自身がどうするか、
という問題になりますね。

塾長も生徒たちに負けず、日々勉強です。

動画の撮影や編集って、なんだか難しそうですが、私が覚えたレベルであれば小中学生でもできそうです。

今回は有料ソフトを使いましたが、無料で編集できる方法もあります。
その範囲で方法をそろえて、生徒たちに教えてみるのも面白いかもしれません。
プログラミングした成果を動画で発表してもらうとかね、面白そうです。

 


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愛知県公立高校入試 2020 競争が緩和され得点率が下落

受験戦争は終わりました

塾長です。

生徒の皆さん、朗報です。
受験戦争が終わりつつあります。

しかも私立高校も公立高校も無償化されています。

みなさん、好きな高校へ行きましょう!

愛知県公立高校入試 過去4年間の平均点

愛知県のホームページ「高等学校への入学」に昨年度の平均点が掲載されました。
公立高校入試の平均得点(22点満点)について以下の通りです。

国語 数学 社会 理科 英語
R02 受検者 14.1 14.2 10.8 9.7 12.8 12.4 10 10.7 10.9 10.8
合格者 14.7 14.7 11.5 10.1 13.4 13 10.7 11.3 11.5 11.4
H31 受検者 13.6 13.5 12.7 12 12 12.6 8.5 9.6 11 11.2
合格者 14.1 13.8 13.1 12.4 12.5 13 9.1 10.1 11.7 11.5
H30 受検者 13.8 14.2 12.4 11.2 13.4 11 10.3 10.8 11.1 11.4
合格者 14.5 14.8 13 11.8 13.8 11.6 10.8 11.4 11.6 12
H29 受検者 15.3 13.6 10 13.5 13.9 11.6 11.4 11 11 12.3
合格者 15.7 14.1 10.3 13.9 14.4 12 11.9 11.5 11.3 12.8

※ 出典: 愛知県HP「高等学校への入学」-「(6) 学力検査得点の平均点(全日制課程)」

全体的な傾向としては、毎年どんどん平均点が下がってきているようです。

ただし表のままでは分かりにくいですね。
他の情報も含めて分析していきましょう。

過去5年の推移

科目別に平均点を見てしまうとバラツキが大きいです。
そこで5教科の合計点で見ることにします。
各方面や各先生のブログなどから次の情報を集めてみました。

  1. 公立高校入試5教科総合得点の平均点
    個別学習のセルモ 日進西小学校前教室 西尾先生のブログ
    https://www.selmo-nisshin.jp/2019-06-21-enter-exam-average/
  2. 公立高校定員割れによる二次募集の人数(県の合計)
    未来義塾 守田先生のブログ
    https://miraigijuku.com/2020/03/28/28-3/
  3. 中学生の人数(県の合計)
    愛知県 令和元年度 学校基本調査結果「学校調査(PDFファイル)」P20
    https://www.pref.aichi.jp/uploaded/attachment/321931.pdf
  4. 普通科全体の受験倍率
    2018~2019年度 愛知県ホームページ
    https://www.pref.aichi.jp/soshiki/kotogakko/0000027366.html
    2015~2017年度 さくら個別指導学院 國立先生のブログ
    https://sakura394.jp/aichi-hi-school/owari-kouritu/how-to-read

次の表にまとめました。

愛知県公立高校入試 年度推移

卒業年度 二次募集
人数
中学生数
(人)
倍率 平均得点率 (%)
A日程 B日程
2015 420 216944 2.43 59.6 57.4
2016 550 213816 1.9 55.1 56.9
2017 789 210948 1.88 56.0 56.4
2018 1,064 206910 1.96 55.5 53.3
2019 1,560 206367 1.91 52.5 53.5

せっかくなので表にしました。

  • 青色系が平均点の推移です。
  • 赤色~オレンジ系が定員に関する動態です。

愛知県公立高校入試の年度推移_2020

 

なぜ入試の平均点が下がり続けるのか?

上の青い折れ線のグラフを見れば、年々、入試の平均点が下がっているのは明らかです。

「脱ゆとり教育」や「高大接続教育改革」などで指導要領が増えて難易度も上がっていることは確かです。
ということは、やっはり、入試が難しくなってきたので平均点が下がっていると見るべきでなのでしょうか?

塾長は今年の入試問題について次のように分析してブログを書きました。

愛知県 公立高校入試 2020年の問題を解いてみた塾長の所感

この中で全体的に問題文が長くなる傾向や、思考力を試す問題が増えている傾向をだと書きました。
確かに少しずつ問題が難しくなっているのだと思います。

ただし気になるのが赤い折れ線のグラフです。

公立高校の定員割れが、どんどん目立ってきているということです。

また、オレンジ色の折れ線のうち、上の折れ線は中学生の人数、下のは公立入試の競争倍率です。

生徒数が減少しているにもかかわらず、入試の倍率が2倍弱で安定しているのは、公立高校の定員が調整されているためです。

これについて考察してみましょう。
グラフには書いてないことも含めて、一昨年前から昨年にかけて、次の変化が分かっています。

  • 中学生の人数が540人くらい減少した
  • 公立高校の定員が320人減少した
  • 私立高校の定員が約100人減少した
  • 公立高校の二次募集人数が496人増加した
  • 高校進学率は9割以上である
  • 私立高校のほとんどが定員の50~80%を推薦入試としている
  • 私立高校も含めて高校が無償になった

まず生徒数が540人減ったけど定員は420人しか減っていません。この時点で定員に余裕があります。

同時に、私立高校の推薦枠が増大し、私立も無償化されました。であれば入試日程の遅い公立高校の人気は下がります。

結果として公立高校は定員割れをおこして二次募集の人数が増えています。

志願時点までは受験倍率を2倍弱にキープできていますが、実際には途中から多くが私立高校に流れていることが浮き彫りになってきました。
公立高校は定員割れを起こしており、その人数が増加しいていることから、実質的な倍率は低下していると言えましょう。

つまり高校の受験競争は緩くなってきていると言えます。

これはもう確実でしょう。

つまり、そんなに難しい問題まで解けなくても合格できる状況にあると言えます。

受験生の学力が例年通りだと仮定しても、問題が難しくなれば平均点が下がるだけと予想され、実際に数字がその通りになっています。

つまり入試の問題を難しくしても平均点が下がるだけで、教育的な効果は無いと言えます。

受験や競争が勉強する理由にはならなくなってきた

上のことを簡単にまとめますと、

  • 子供の数より高校の定員の方が多い
  • 推薦入試の方が定員が多いし受験も早く終わる
  • 私立高校も含めて高校は無償で行けることになった

という時代になりましたので、無理して勉強しなくても進学できるようになりました。だから、

  • 入試の問題を難しくしても、だれもそこまで勉強しない
  • 入試の難易度をx点分難しくすれば、平均点がx点分だけ下がる

という状況になりつつあります。

従いまして、

教育改革の方向性として、入試の問題を難しくする路線は間違い(意味ない)

という結論になりそうです。

そして、この状況は大学入試も同様です。

大学の方が、もっと定員が余っています。

おそらく大学入試の新テストはセンター試験よりも平均点が下がるでしょう。

同時に、新テストで導入された難しい問題は、受験生の学力を上げる効果には繋がらないでしょう。

意外に思われるかもしれませんが、実は塾長としては、それはそれで良いことだと思っています。

二極化が起こり、次に差別化が起こり、最後に個別化が起こる

このように全体としては大きく早い変化の最ただ中です。

しかし人々の価値観は、変化に気づいてから追従するかたちで、ゆっくりと変化します。

二極化のフェーズ

ですから当面は

「偏差値が高い高校」=「良い高校」

という価値観は存続するでしょうし、姿を変えて永続もすることでしょう。

つまり一生懸命3月まで勉強する生徒と、あまり勉強しない生徒で、学力の格差がものすごく開きます。

あくまで偏差値という見方をすれば、おそらく中堅クラスの高校という存在が無くなっていきます。

偏差値の難易度は、難関校はさらに偏差値が上がり、中堅以下はどんどん偏差値が下がります。

差別化のフェーズ

私立高校は推薦枠を広げて一般入試の定員を絞ることで、一応、偏差値ランクの維持を試みます。

しかし生徒数はさらに減ります。

そのような対策もすぐに限界が来るでしょう。

同時に、推薦で受け入れた生徒たちをしっかりモチベートし、勉強してもらうように導かなければなりません。
その子たちが卒業した後で、高校の名誉を上げてくれなければ、高校が続きません。

だからといって偏差値で競争して大学の進学実績を上げる作戦には無理があります。
推薦で受け入れた生徒たちは偏差値の競争が苦手だからです。
しかも大学はもっと二極化が進んでいて、名の通る大学は、さらに偏差値の難易度が上がっています。

では、どうするか?

進学実績以外で、高校の存在意義をアピール数しかありません。

他の高校との差別化です。

  • 注目度の高い部活を強くする
  • かるた部など新しい分野の部活で一気に有名になる
  • 大学とのパイプを太くする
  • 交換留学のパイプを太くする
  • 資格試験に強い学校にする
  • 特殊学科を増やす

などです。

すると今度は、推薦入試のマッチングがもっと大切になってきます。

高校の活動や特長に賛同してくれる生徒を1人でも多く一本釣りするような入試になります。

こうなると入試というよりは「お見合い」です。

高校全体としては、むしろ一般入試で偏差値の高い学生を受け入れるよりも良い結果をうむでしょう。

このように「お見合い」入試をする高校は現在どんどん増えています。

もちろん大学も同様です。

個別化のフェーズ

差別化はさらに細分化し、最終的には、生徒ひとり一人に合った教育をしていく所まで行きつくでしょう。

これまでは不可能だったかもしれませんが、ITSで可能になってきます。

個別化です。

しかし、このフェーズにある高校は、まだほとんどありません。

これからです。

これからの学力とは?

上のようなことを書くと、

学力の向上が置き去りにされてしまうのではないか?

と心配になる人もあるでしょう。

もちろん学力は大切です。

ただ「学力」の意味を問い直したうえで「新しい学力」の向上をはかる、という意味で大切です。

そういう時代に来ていることは確かだと思います。

難解な文章の読み書きが、本当に国語力なのか?

塾長は文を書くのが好きですが、分かりやすい文章で書こうと思うと、すごく書くのに苦労します。
こうしてブログを書くからには、多くの人に読んてもらわないと役に立ちません。
しかし難解な文章を書いていたら、だれも読んではくれません。

そのようなことに気を遣うと、作業の効率が悪くなるのです。
だから塾長は、文章力がないというか、本当の国語力がまだまだ足りないと思っています。
まだまだ国語を勉強しいてます。

そう考えますと、

あれ?

学校や入試対策では、今まで逆のことをやってきましたよね。

お偉い評論家の書いた難しい文章を、正確に緻密に読み解く訓練をしてきました。
生徒に現代文を指導するときも、そんな感じで指導すると点数が伸びます。

だからパズルのように深い意味が編み込まれた文章を書ける方が偉いのだと、何となく思わされてきました。

しかし社会に出て、

  • ブログを書くとき、
  • 広告を書くとき、
  • 報告書を書くとき、

どうでしょう?

難しい文章を書こうものなら、

  • 誰にも読んでもらえません、
  • 注目されずに成果が出ません、
  • 上司から「わからん!」などと怒られます

おかしいですよね。

今まで勉強してきた国語力とやらを発揮すればするほど、役に立ちません。

日本の国語の教育は、本当に正しいのでしょうか?

私は最近、難解な文章の読解を試すような教育は、正しくないと思うようになりました。

それどころか職場で使えない人間を量産してしまう危険性すらあります。

表現方法を多種多様にするべし!

上のような国語教育の失敗がなぜ起こってしまうのかを考えましょう。
次のことを考えてみてください。

これまでの偏差値教育の最大の欠点は何でしょうか?

これについて私なりに答えを持っています。
私がこの問題に名付けた名前からご想像ください。

「文字列依存症」

こうに呼びたいと思います。

※ 中二病でもよいですが、これには色々な意味がありすぎるようなので、別の名前にしました。

その問題とは、

教科が何であれ「読む」「書く」「聞く」「話す」という4技能のすべてが「文字列」だけに依存しているということです。

例えば、社会の試験なのに、漢字で書けなければ失点、とかは単なる罰ゲームです。
時間の無駄とは言いませんが、その採点基準をクリアするための努力は時間と体力の消耗でしかありません。

情報処理の資格試験でさえ、回答が漢字でないとダメみたいですから、もう病気ですね。
パソコンを使う技術者に漢字調べや漢字の自動変換を許さないと言っているようなものですから。

難しい文章で説明するより、図表を使った方が分かりやすいのであれば、図表を使うべきです。

情景を表現するのは文章だけではありません。

文章を読み書きする力と、絵や図表で読み書きする力は、教科を問わず等しく扱われるべきですよね。

既存のくだらない採点基準を一発で亡き者にできる方法があります。

試験には、辞書でもパソコンでも持ち込み可能にしてしまえばよいです。
これだけで教育のすべてが改善されるでしょう。

今までこれができなかったのは、情報の伝達手段が貧弱で高価だったからです。

本当の学力とは?

今は違います。

文でダメなら絵で、あるいはスピーチや動画で。

情報のインプットもアウトプットも、色々な手段があるので、どれか1つの手段で解釈に成功すれば〇がもらえれば良いでしょう。

そのような教育体系に早く進化させるべきでしょう。

試験の問題は多種多様な表現手段と膨大な情報量で構成されるべきでしょう。
回答形式も自由で良いと思います。

その前に、そもそも試験は不要になるという問題もあります。
ITSで生徒たちの学習過程の全てがロギングされていれば、評価のためにわざわざ試験を行うなんて必要がありませんから。

これからの学力は5感のどれかで、あるいは全てを使って回答を導く能力のことだと、塾長は思います。

しかも問題が複雑化する現代にあっては、模範解答ではなく、最適解が求められるのです。

ますます多様な表現手段が必要です。

これまでは、教育の世界で扱うことができた情報伝達手段がショボかったので、そのシュボさに合わせて文字列依存症の教育になっていました。

文字列というごく狭くて限られた世界で、文字列を扱う能力が伸ばせた人だけが高い偏差値をとって「優秀」とされてきました。

今もです。

早くその状態を脱するために、教育のITS化があるのだと思います。

 


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対数関数 log で1カ月悩んだ高校生が15分の解説でスッキリした話し

対数関数が分からないと悩む学生の絵

塾長です。

高校2年生の数Ⅱでは、対数関数で混乱する生徒が多いです。$ \log_3{\frac{1}{3}}=-1 $ とか $ y=\log_3{x} $ とかです。対数関数は独学ではなかなか理解できない単元の1つです。

そういえば数年前、天白高校の男の子も悩んでいました。しかも1か月間も。あの時は、私が15分説明しただけでスッキリしてくれました。ちょっとコツがあるんですよね。まぁ何がコツかは生徒それぞれなのですが。

そこで今回は、その15分で説明した内容を書きます。
とは言え、文章にすると、けっこうな量になってしまいました。初学者は15分では読めないかもしれません。やっぱり授業はライブの方が効率が良いですね。

対数関数の意味が分からない

数学Ⅱで登場する新しい関数といえば、三角関数指数関数対数関数
中でも対数関数で混乱する生徒が毎年多いです。

この関数だけが全く新しい考え方をしているように思えるからでます。それで、

「はぁ? だから何? 何がうれしいの?」
「いきなり、いったい何なの?」

という反応になります。怒りすら覚えます。
そういう時は、いきなり対数関数の性質やグラフを云々ではなく、まず

対数関数で何がしたいのか

を説明した方が良いです。

数学で分からなくなったら「何がしたいのか?」をとらえる

新しい単元に入ったら、まず目的を共有します。
それができないのに説明しても頭に入りません。

一方、教科書では指数関数を学んでから対数関数を学びます。その流れで

対数関数は指数関数の逆関数である!」

などと端的に書かれています。
数学の好きな人には「簡潔で美しい」と飲みこめるのでしょうが、一般の人には味が濃すぎて喉を通りません。
初学者には難しい説明ですね。

同じ意味でも、もっとかみ砕いて

「対数関数 $y=\log_{n}{}x$nは、xを『nの〇乗』で言い直す関数です。」

と考えた方が解りやすいです。
さらに、それがどういうことなのか、いくつか具体的に経験して納得するのが良いでしょう。

  • 直ぐに具体例を書き出してみる
  • 何かを当てはめてやってみる

それが理解の近道です。

対数関数は「何桁の数か」を調べる関数

いくら難しい「対数関数」と言えども「関数」です。自動販売機と一緒です。

  • 自動販売機: 「ボタンを押せば、ジュースが出てくる」
  • 関数   : 「xを決めたらyが決まる

という仕組みです。

  • 「ボタンがx、ジュースがy」
  • xが原因、yが結果

くらいに考えればOKです。この大枠は関数が何であろうと一緒です。
そこで、まず、なにか新しい関数が出てきたら「xの意味とyの意味」を押さえましょう。

ここで先に対数関数の「感覚」を身に着けてもらうために、しばらくの間は $ y=\log_{10}{x} $ だけに話を絞ります。もちろんその後で $ y=\log_{2}{x} $ や $ y=\log_{3}{x} $ などの話しもします。

対数関数 $ y=\log_{10}{x} $ の意味

対数関数 $ y=\log_{10}{x} $ は、xに正の実数を入れると、それが「10の何乗か」を答えてくれる関数です。

  • 対数関数: 「xが実数、yが ”10の何乗” 」

仕組みとか計算方法とか、とりあえず細かい話は横に置いておきましょう。
とにかく対数関数はxを決めるとyは「〇乗」を表す値になります。
つまり、

$ y=\log_{10}{x} $ の$x$ に $1000=10^3$ を代入すると $y=3$ になります。

$ y=\log_{10}{1000}=3 $

そして実は、これで「何桁の数か」も分かります。

具体的に並べれば、

$10^1=10$ は2桁の数
$10^2=1000$ は3桁の数
$10^3=1000$ は4桁の数
$10^4=10000$ は5桁の数
・・・
$10^y=100 \dots 0$ は(y+1)桁の数

と考えられるからです。つまり、次のことが分かる関数です。

$ y=\log_{10}{x} $

  • $x$ は $(y+1)$ 桁の数
  • $x$ は $10$ の $y$ 乗

桁数を知って何に利用する?

物理や化学では、桁数を求める計算をよく使います。極端に大きな数や極端に小さな数を扱うからです。
たとえば炭素12グラムに含まれる炭素原子の数は$6.02 \times 10^{23}$個などと言われます。

602000000000000000000000個です。

こうなると

6020839862345984129123223個 だろうが、
602010000000000000531000個 だろうが、

ほとんど同じです。数が多すぎて原子を1つ1つ数える人はいないですし、数えたところでその数字の利用価値はないです。そんな細かい数字の正確さよりも「24桁の数」というサイズ感の方が重要です。
酸やアルカリの強さを計算するときや、電波で通信したりコンピューターの性能を表すときなんかもそうです。
大きすぎる数や小さすぎる数を扱う時、桁数を知ることがまず重要になってきます。

そういう時に対数関数が良く使われます。

あらゆる数を「10の〇乗」で表したらどうなるか?

突然ですが、もしも

「指数でしか数字を理解できない」

そんな宇宙人がいたらどうでしょう。彼らの宇宙語は、いったいどんな数でしょうか?

その翻訳には対数関数が使えます。私たちが日常使っている数を「10の何乗か」つまり「指数」に言い換えられるからです。さっそく翻訳に取り掛かりましょう。

$1=10^0 ⇔ \log_{10}{1}=0  \Longrightarrow  1 は宇宙語で0$
$10=10^1 ⇔ \log_{10}{10}=1  \Longrightarrow 10 は宇宙語で1$
$100=10^2 ⇔ \log_{10}{100}=2  \Longrightarrow 100 宇宙語で2$
$1000=10^3 ⇔ \log_{10}{1000}=3  \Longrightarrow 1000 宇宙語で3$

こんな感じでしょう。
それなら、例えば次の場合はどうでしょう?

$500=10^{?} ⇔ \log_{10}{500}=?  \Longrightarrow 500 は宇宙語で?$

100 < 500 < 1000
ですから、
$ log_{10}{100} < log_{10}{500} < log_{10}{1000} $
$ log_{10}{10^2} < log_{10}{500} < log_{10}{10^3} $
$ 2 < log_{10}{500} < 3 $
となって、おそらく

$ 500=10^{2.???}  \Longrightarrow  500 は宇宙語で2と3の間の数?$

となりそうです。
しかし、これ以上は計算(翻訳)ができません。

どうしましょう?

ちなみに

「ちょうど100と1000の間だから$10^{2.5}$ かな?」

と思う方がいるかもしれません。
ナイスチャレンジ!ですが、残念ながら違います。

これは、逆に $10^{2.5}$ の値を確認すればわかります。
電卓で計算できますから、ちょっとやってみましょう。
電卓で $\sqrt{10}=3.162 \dots$ と計算できますから、これと指数の法則を使って確かめてみます。

$10^{2.5}=10^{(2+\frac{1}{2})}=10^{2}\times 10^{\frac{1}{2}} = 100\sqrt{10} = 100 \times 3.162 \dots = 316.2 \dots$
よって
$10^{2.5} = 316.2 \dots$
となりました。
500 よりも小さい数ですね。ということは、少なくとも、

$ 10^{2.5} < 500 $
$ 2.5 < log_{10}{500} < 3 $

ということになりました。先程よりは範囲を絞れましたが、まだよくわかりません。
実は、さらに $ \log_{10}{500} $ をもっと正確に計算する方法があります。

常用対数表

数Ⅱの教科書や参考書の巻末、あるいはセンター試験の問題冊子の巻末などに「常用対数表」が載っています。
常用対数表は「10の何乗か」が分かる一覧表です。
普通は 1.00~9.99 までの数が、それぞれ10の何乗か載っています。
つまり、

$y=\log_{10}{x}, (1.00 \leqq x \leqq 9.99)$ (x は0.01刻み)

についてyの値が小数第4位までズラリと並んでいます。その表を使えば近似の計算ができます。

それでは、指数の法則を思い出しながら500 が10の何乗か計算してみましょう。
常用対数表で見ると

$y=\log_{10}{5}=0.6990\dots$
つまり
$5=10^{0.6990\dots}$
です。これを利用して、

$500=100 \times 5 = 10^2 \times 5 =10^2 \times 10^{0.6990\dots} = 10^{(2+0.6990\dots)} = 10^{2.6990 \dots}$

よって500の場合は次のようになります。

$500=10^{2.6990\dots}$
$\log_{10}{500}=\log_{10}{10^{2.6990\dots}}=2.6990\dots$

一般に、この数は無理数になります。終わりのない小数になります。
他の数についても同様です。

たとえば 713 ならば、
常用対数表から $\log_{10}{7.13} = 0.8531\dots   \Longrightarrow  7.13=10^{0.8531 \dots}$
$713=100 \times 7.13 = 10^2 \times 10^{0.8531 \dots} =10^2 \times 10^{0.8531\dots} = 10^{(2+0.8531\dots)} = 10^{2.8531 \dots}$
よって
$713=10^{2.8531\dots}$
$\log_{10}{713}=2.8531\dots$

などと求められます。他にも、

$3=10^{0.4771\dots}$
$11=10^{1.0414\dots}$
$59=10^{1.7709\dots}$
$500=10^{2.6990\dots}$
$713=10^{2.8531\dots}$
$1280=10^{3.1072\dots}$
・・・

そして、10のn乗の数は(n+1)桁の数でした。そう考えれば、

$3=10^{0.4771\dots}  \Longrightarrow  $ 3 は約1.4771桁の数
$11=10^{1.0414\dots}  \Longrightarrow  $ 11は約2.0414桁の数
$59=10^{1.7709\dots}  \Longrightarrow  $ 59 は約2.7709桁の数
$500=10^{2.6990\dots}  \Longrightarrow  $ 500は約3.6990桁の数
$713=10^{2.8531\dots}  \Longrightarrow  $ 713 は約3.8531桁の数
$1280=10^{3.1072\dots}  \Longrightarrow  $ 1280は約3.1072桁の数
・・・

この様に対数関数はどんな数でも全て「10の〇乗」で表せますし、「〇桁」とも表せます。
(ただし後でやりますが正の実数に限ります)。

計算サイト

余談ですが、常用対数表の代わりにコンピューターを使えば速いです。
カシオの「ke!san」という神サイトが有名です
https://keisan.casio.jp/exec/system/1260332465

対数関数 $ y=\log_{10}{x} $ でやりたいこと

対数関数は「正の数」を「指数だけの表現」に言い直す関数ということが分かりました。

それを式で書くと、次のようになります。

$ y=\log_{10}{x} $

  • $x$ は $(y+1)$ 桁の数
  • $x$ は $10$ の $y$ 乗

さて、指数でしか数を数えられない宇宙人の話しでした。
どうやらは彼らは、日常的に小数を使うようです。しかも無理数です。
もっとも無理数をどうやって読み上げるのかは不明ですが。

さて、次に対数関数をもうすこし一般化します。

対数関数 $ y=\log_{n}{x} $ の意味

今度は対数関数 $ y=\log_n{x} $ について考えます。 $ y=\log_{10}{x} $ ではありません。 $ y=\log_n{x} $ です。

用語

その前に用語を先に説明します。その方が後々の説明で困りません。

関数 $ y=\log_n{x} $ について、

  • のことを「真数(しんすう)」と呼びます
  • のことを「(てい)」と呼びます
  • 特に $n=10$ のときの $\log_{10}{x}$ を「常用対数」と呼びます

n進数

これまで見たように指数と桁数の関係は

(指数+1)桁

ということが分かりました。ただし、これは私たちが日常使っている「10進数」での話です。
高1の「数A」や「情報」という科目で「n進法」または「n進数」というのを習ったことがあるでしょう。
数の表し方は10進数だけではありません。他にも色々あることを学びました。

あらためて、普通の数を「10進数」と言います。$100 \times 10 = 1000$のように10倍すると桁が上がります。
お馴染みのように10進数の世界では、数を次のように数えますね。

$0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, $
$11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, \dots$

10進数では10ごとに桁が繰り上がります。そのため各位の数には0~9の数しか使いません

一方で例えば、2倍すると桁が上がるような数を2進数といいます。
2進数の世界では次のように数を数えます。

$0, 1, 10, 11, 100, 101, 110, 111, 1000, 1001, 1010, $
$1011, 1100, 1101, 1110, 1111, 10000, 10001, 10010, 10011, 10100, \dots$

2進数では2ごとに桁が繰り上がります。そのため各位の数には0~1の数しか使いません
しかも10進数に比べて、桁の上がり方が速いです。

それでは、2進数で表した数の場合、指数と桁数の関係はどうなっているのでしょうか?

2進数の例

上で見たように、例えば2進数の $1011$ とは10進数の11のことです。
詳細は数Aや情報に譲りますが、2進数を10進数へ直す計算は以下の通りです。

$1010_{(2)}=1\times 2^3 + 0 \times 2^2 + 1 \times 2^1 + 1 \times 2^0=11_{(10)}$

このように2進数の世界で4桁の数は、10進数の世界ではたったの2桁です。
同じ数でも「表し方が何進数か」で「桁」が変わってしまいます。

そして2進数で表した数の $y$ 桁目の数は「$2^{(y-1)}$」の係数になっていました。

$2^0=1_{(2)}$ は2桁の数
$2^1=10_{(2)}$ は2桁の数
$2^2=100_{(2)}$ は3桁の数
$2^3=1000_{(2)}$ は4桁の数
$2^4=10000_{(2)}$ は5桁の数
・・・
$2^y=100 \dots 0_{(2)}$ は(y+1)桁の数

2進数以外でも同様です。
つまり、たとえ何進数であろうと次のことが言えます。

  • 10進数の世界: $10^y$ は $(y+1)$桁の数
  • 2進数の世界: $2^y$ は $(y+1)$桁の数
  • n進数の世界: $n^y$ は $(y+1)$桁の数

n進数の桁数

上の考察を一般化しましょう。

$n^0=1_{(n)}$ はn進数で1桁の数
$n^1=10_{(n)}$ はn進数で2桁の数
$n^2=1000_{(n)}$ はn進数で3桁の数
$n^3=1000_{(n)}$ はn進数で4桁の数
$n^4=10000_{(n)}$ はn進数で5桁の数
・・・
$n^y=100 \dots 0_{(n)}$ はn進数で(y+1)桁の数

これでn進数で表した数xが何桁かを調べることを考えられます。
そのために対数関数 $y=\log_{n}{x}$ が登場します。
よく見てください。$y=\log_{10}{x}$ ではなく $y=\log_{n}{x}$ です。「10」が「n」に変わっています。

つまり関数 $y=\log_{n}{x}$ は、xにある数を入れると、yが「nの何乗か」を表す数になります。
以上から次のことが分かります。

$ y=\log_{n}{x} $

  • $x$ は $(y+1)$ 桁の数
  • $x$ は $n$ の $y$ 乗
  • $x=n^y \Longrightarrow x=n^{\log_{n}{x}}$

こうして、扱う数が何進数であろうと、確かに対数関数は指数や桁数を調べる関数なのだと言えます。

常用対数と一般の対数

ここまでの話を少しまとめます。

対数関数 $ y=\log_n{x} $ は、実用面では n=10 すなわち $ y=\log_{10}{x} $ で用いて「10の何乗か」を求めることが多いです。そのため  $ y=\log_{10}{x} $ のことを特に「常用対数」と呼びます。
数Ⅱではnの表示を省略して単に $y=\log{x}$ と書けば、それは $ y=\log_{10}{x} $ の意味になります。

そして n を色々な数に変えて使うことができます。この様子を式に書いたのが以下です。

  • $ y=\log_{10}{x}   \Longrightarrow$ 10進数の世界でxは(y+1)桁の数
  • $ y=\log_2{x}   \Longrightarrow$ 2進数の世界でxは(y+1)桁の数
  • $ y=\log_3{x}   \Longrightarrow$ 3進数の世界でxは(y+1)桁の数
  • $ y=\log_n{x}   \Longrightarrow$ n進数の世界でxは(y+1)桁の数

負の数はダメ!

対数関数について使用上の注意です。

注意事項

対数関数の「n」や真数「x」必ず0より大きい正の実数でなければなりません。

さて、どうしてnが正なのか。
逆にnが負の数だと何が不都合なのか。
まず、それについて補足しておきます。

負の数と指数の関係を見てみましょう。

  • $(-2)^1=-2, (-2)^2=4, (-2)^3=-8, (-2)^4=16, (-2)^5=-32$
  • $(-n)^1=-n, (-n)^2=n^2, (-n)^3=-n^3, (-n)^4=n^4, (-n)^5=-n^5$

このように負の数のべき乗は、指数が奇数の時は負で、指数が偶数なら正の数になります。
指数が1つ増えるたびに符号が反転してめんどうです。
しかし、面倒なのはこれだけではありません。

  • $(-2)^{1.33}=?$
  • $(-n)^{1.33}=?$

この様に、指数を小数にした瞬間、意味が分からなくなってしまいます。
正の数と負の数の中間の世界???
・・・そんなのありません。

そんなわけで、対数関数の世界では、必ず「底nは正」です。
したがって $ x=n^y $ ですから「真数xも正」です。

※大学で「複素関数論」を学べば真数が負でも計算できるようになります。その場合yは複素数になります。

指数の法則がそのまま公式になっている

対数は指数を表していますから、指数の法則の指数部分の振る舞いが、そのまま公式になります。

指数の法則

  • $ a^x \times a^y = a^{x+y} $
  • $ a^x \div a^y = a^{x-y} $
  • $ (a^x)^y  = a^{x \times y} $
  • $a^0=1$

対数の性質

  • $ \log_a{(a^x \times a^y)} = \log_a{a^{x+y}} = x+y = \log_a{a^x} + \log_a{a^y} $
    よって、 $ log_a{(X \times Y)} = \log_a{X} + \log_a{Y} $
  • $ \log_a{(a^x \div a^y)} = \log_a{a^{x-y}} = x-y = \log_a{a^x} – \log_a{a^y} $
    よって、 $ log_a{(X \div Y)} = \log_a{X} – \log_a{Y} $
  • $ \log_a{ (a^x)^y } = \log_a{a^{x \times y}} = x \times y = \log_a{a^x} \times y =y \log_a{a^x} $
    よって、 $ log_a{X^y} = y\log_a{X} $
  • 上の式で特に $X-a, y=1$ のとき $ log_a{a} = 1 $
  • $\log_{a}{1}=\log_{a}{a^0}=0\times\log_{a}{a}=0\times 1 =0$
    よって、 $\log_{a}{1}=0$

対数の計算公式

  • $ log_a{(X \times Y)} = \log_a{X} + \log_a{Y} $
  • $ log_a{(X \div Y)} = \log_a{X} – \log_a{Y} $
  • $ log_a{X^y} = y\log_a{X} $
  • $ log_a{a} = 1 $
  • $\log_a{1} = 0$

この公式は難しそうですが、次のように言葉で理解してしまった方が覚えやすいです。

対数の計算公式の覚え方

  • かけ算はたし算に
  • わり算はひき算に
  • べき乗はかけ算に
  • 底と真数がそろったら1
  • 真数が1なら常に0

対数のこうした公式(性質)の利用法やメリットを知れば、もうすこし馴染みが出てきます。続いて、それを見てみましょう。

底の変換公式

数Ⅱの対数関数で重要な公式がもう1つあります。
ただし、これは丸暗記した方が速いので、成立する理由の説明は省略し、ただ載せるだけにします。

  • 底 nを底mに変換するための公式
    $$\log_{n}{x}=\frac{\log_{m}{x}}{\log_{m}{n}}$$

底の変換公式の覚え方

  • 古い底が分母、古い真数が分子

かけ算を足し算に、割り算をひき算に変換する!?

対数関数の便利な効能と、その使い方をご紹介します。

対数関数の効能(公式の意味)

  • かけ算を足し算に変換する
  • わり算をひき算に変換する
  • べき乗はかけ算に変換する

この性質を応用すると、指数でグチャっとなっている式を、足し算と引き算で解きほぐすことができます。

例えば、こんな問題です。

3つの正の実数 $x, y, a>0$ において、次の連立方程式 $ a^x=2a^y $ かつ $ x-2y=0 $ を満たすような a を求めよ。

与式 $ a^x=2a^y $ が指数のお化け団子です。これだけでは解きようがありません。そこで対数( log )を使います。

$ a^x=2a^y $ の両辺について、 $a$ を底とする対数をとると、

$ \log_a{a^x}=\log_a{(2a^y)} $
$ x=y\log_a{(2a)} $
$ x=y(\log_a{2}+\log_a{a}) $
$ x=y(\log_a{2}+1) $

ここで $ x-2y=0 $ すなわち $ x=2y $ を代入して

$ 2y=y(\log_a{2}+1) $

$y>0$ だから両辺を $y$ で割って

$ 2=\log_a{2}+1 $
$ 1=\log_a{2} $
$ a=2 $

このように対数を使えば求める事ができます。

まとめ

  • 対数関数 $ y=\log_{n}{x}, (n>0, かつ x>0)$
  • nに負の数が定義されることはありません!
  • xに負の数を入れてはいけません!
  • $ log_a{(X \times Y)} = \log_a{X} + \log_a{Y} $
  • $ log_a{(X \div Y)} = \log_a{X} – \log_a{Y} $
  • $ log_a{X^y} = y\log_a{X} $
  • $ log_a{a} = 1 $
  • $\log_a{1} = 0$
  • $\log_{n}{x}=\frac{\log_{m}{x}}{\log_{m}{n}}$
  • 対数を使えば指数でグチャっとなった式を解きほぐせる

1カ月も悩んだ生徒に15分講義したらスッキリ

学校の授業が全く分からない!

これは偏差値の低い高校だから起こる、というものではありません。少なくとも生徒たちの生の声を聞く限り、むしろハイレベル(偏差値60~65くらい)の高校の方が、そういう生徒の割合が高いです。
そして、この傾向は公立高校の方が私立高校よりも顕著です。

うちの生徒たちで言えば、天白高校、昭和高校、菊里高校ですね。

高校の先生にしてみれば、生徒の優秀さに期待して

「高度な授業を見せてやりたい。」

という熱意があると思います。

一方、それはなかなか厳しいのが現実のようです。
多くの生徒たちが、ついて行けなくなっている印象です。

たとえ優秀な高校の生徒であろうと、基礎を飛ばして応用はできないということですね。
予備校のハイレベルコースならともかく、現役の高校生は単元の基礎から初めてなのですから。

このことから、基礎と応用の間は、思ったほど距離が離れているワケではないのかもしれません。
むしろ基礎の奥深い理解こそが、応用とも言えますね。

もちろん偏差値の高い進学校では、教科書の予習はしてくるのが前提でしょう。
確かに、現在はネットで多くのことを自分で調べられるようになりましたから、予習はし易いと想像できます。
「高校は義務教育ではない」と言ってしまえばそれまでですが。

それでは100歩譲って、自分で予習しても学校の授業について行けなかったとしたら、その理由は何でしょうか?

それが上で述べたような「目的が分からない」ということだと思います。
要は納得感の問題です。
食わず嫌いで頭に入らなくなっています。

そこで、

  • 「この章では何がしたいのか?」
  • 「この数式は何がしたいのか?」

という話をします。
解法や暗記ポイントとは全く違う視点なのですが、優秀な生徒ほど、案外こうした動機付けが功を奏します。
きっと、そういう目的を最初に生徒たちへ明示する必要があるのでしょう。
実際、

「先生、学校の数学の授業なんですが、ここ1か月の間、ぜんぜん何やってるか分かりません!」

と助けを求めて来る生徒に、私が15分講義しただけでスッキリして帰る、という場合も珍しくありません。

そのような場合、私は大したことはしていません。
数学のその単元で

「何をしたいのか?」
「何を受け入れるべきか?」

というポイントを先に教えるだけです。
細かい計算や確認は、むしろ本人に任せてしまいます。もちろんチェックはしますけどね。
任せた上で、詰まった所だけフォローする方が効率的な場合もあるからです。

単元の「目的」が生徒の学習脳を動かす?

上記のような経験から言えることは何でしょうか。

「単元の目的を共有する」

これが学習の効率を高めるのだと私は思います。
このことは偏差値とは関係ないことも分ってきました。
どのようなレベルの高校の生徒だとしても、単元の目的を明確にしてあげると、勉強が加速します。

いざ問題を解き始めれば、生徒たちの頭の中には

「自分で理解して、自分で解き切りたい」

という欲求が強く働いています。
そのため、解法の全てを解説してしまうと、むしろしつこいというか、嫌がられます。

「あー、そこまでは自分で解けたかもしれないのに、なんで先に言っちゃうの!」

というふうに思われれしまいます。
推理小説で、先に犯人の名前を言われてしまうような、ネタばらしをされたような、そんな感覚です。

解く過程の全てまで教えてしまうのは、親切な事ではありません。
むしろ本人が自分の頭を使う機会を奪ってしまいます。成長のチャンスを奪ってしまうのです。
脳は動かさなければさび付いていきます。動かす機会を奪ってはいけません。

ですから、うちは余計な解説はしない、という指導水準になっています。
いかに良いヒントを出すか。それが講師の腕の見せ所です。

逆に、このことに納得できないと、成績は伸びません。

「手とり足とり教えます」

これが親切だと思われるのは錯覚です。塾長はそう思います。
そういう塾には自分の子供を入れたくないですね。
頭が悪くなりそうです。

〈余談〉高校の関数が難しいのには理由がある!?

実は、高等数学の関数が「難しい」と感じるのには、ちゃんとした理由があります。
それは関数の振る舞いが、人間のもつ「経験則」と合わないからです。
グラフの意味をなかなか想像できないからです。

人間は過去に繰り返された経験から

「きっと次も同じようになるだろう」

と予想して未来に備えるように進化してきました。
そして次のように、他の動物よりも「経験則」を細かく把握できます。

  • 川の水位が毎日3cmずつ増えているから、きっと明日も今日より3cm増えるだろう。(比例という経験則)
  • 村の人口が2倍、3倍に増えていけば、自分の収穫高は1/2、1/3に減っていく。(反比例という経験則)

つまり次のように理解するのが人間の持つ感覚です。

  • 「伴なって増える」→「比例」
  • 「相反して減る」→「反比例」

このように小学校や中学校からお馴染みの「比例」や「反比例」は、人間が本能的に持つ経験則を数字で表したものです。
もちろんグラフの読み書きは練習する必要がありますが、グラフの意味は人生経験に置き換えて理解することができます。
ですから、比例や反比例までなら義務教育で全員に学ばせても、そう無理はないだろう、ということです。

関数が難しい理由の本質とは?

そうすると、高等教育の数学において、

「関数がわかり易い」

と皆さんがおっしゃるのは、

「比例や反比例の感覚で納得ができる」

ということになるわけです。
逆に比例や反比例で解釈できないものは

「わかり難い関数」

ということになります。
これが関数が容易か難しいかの本質です。

そして三角関数や対数関数は、比例や反比例ではありません。

ですから11月~12月にかけて、多くの高校2年生が対数関数で頭を抱えます。

こうした生徒の理解構造まで把握したうえで、高等数学は教える必要があります。
ひたすら式の意味だけを説明したところで、ほとんどの生徒は納得できないわけです。

単元の目的を共有し、そして教え過ぎない。
特に新しい概念を導入する時は、生徒がそれまでに学んできた知識体系、つまり理解構造を意識して教える。

そのようなことが大切だと思います。

 


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