・高校生のための主成分分析 ・主成分分析ここからここまで ・多面的・立体的にとらえよう ・「宝探し」「謎解き」に陥らせない
(約20000字)
[4623]などからの続きです。
・美術展ナビ(読売新聞)「NHK「歴史探偵」が日本美術史上最大の謎に挑む「写楽 大江戸ミステリー」」(9月24日)
https://artexhibition.jp/topics/news/20210924-AEJ517854/
> 最先端の科学を使い
> 本物を科学調査
本当でしょうか。…実はこれ、本当なんです!(※北陸の市場でカニを指さしながらみたいな顔で)
・[4613]
> ぬるい番組だと思ってぼーっと見ようと思ったのに2022年度からの「歴史総合」云々で目が覚める。
目が覚めたというか目の色が変わったというか…(てんてんてん)。
※2022年度からの「歴史総合」云々とは、歴史探偵「SDGs」の回で、番組や出演者の先生の基本的なスタンスを改めて紹介するー(↑)みたいなコンテキストで述べられたもの。…はた!(※何かを打つ音)そういう位置づけだったんですね@早く言ってよ状態。Eテレだと対象年齢を厳密に決めて学習指導要領に準拠するのか成人の生涯学習なのかをばしっと分けてしまう窮屈さがある。「知恵泉」は成人が対象だとはっきりさせるために居酒屋というセットにされてある。「知恵泉」は中高生が見てもおもしろくないように、わざとされてある。そういうことではない「歴史探偵」をあえて総合テレビでやるという利点よ。Eテレではないので「探究学習」からの言い換えが「探偵」なのだなぁ。(※詠嘆)
・[4603]
> 今年になってから特に増えた検索に「自由研究 数学」というものがあります。
・[4608]
> この話が、どう「自由研究 数学」になってゆくのでしょうか。
・「国立大受験生に「6教科8科目」案 「情報」を追加検討」(2021年5月23日)
https://www.asahi.com/articles/ASP5R4CQQP5KUTIL069.html
> 情報は03年度から高校で全員が必ず履修する教科となり、22年度の高1から導入される新学習指導要領では情報Iと情報IIの2科目に再編される。プログラミングなどを学ぶ情報Iが必ず履修する科目で、データサイエンスの手法を使った分析も学ぶ発展的な情報IIは選択科目となっている。
・(2021年6月28日)
https://toyokeizai.net/articles/-/436238
> 大学入試センターが作成したサンプル問題を見てみると、3つの大問で構成されている。大問1は情報技術の仕組みや情報倫理、大問2はプログラミング、大問3はデータ分析・活用だが、**の情報対策コースはプログラミング中心の学習内容になるという。
> 「大問1は実際にソフトやアプリケーションを動かした経験がないととっつきにくい問題で、大問3は数学の知識が必要になるため中学生にはやや難解です。対して大問2は、小学生の頃から授業で行われているプログラミングなのでなじみやすい。そこで、プログラミングからスタートして、大問1と3へ知識を広げていくと理解しやすいだろうと考えました。このほかにも、検定教科書のベースとなる高等学校情報科『情報?T』教員研修用教材や、慶応大学をはじめ他大学の過去10年分の入試問題を参照して、バランスよく『情報』を学べる内容に仕上げました」
・こんにちわ「実教出版」です!(※無駄に元気よく)
https://www.jikkyo.co.jp/book/detail/22023322
https://www.jikkyo.co.jp/files/book/cover_image/22023322.jpg
https://www.jikkyo.co.jp/material/dbook/zyouhou_python01_r04_digest/images/1/1.png
> 人工知能やビッグデータの処理など実業界で盛んに利用されているプログラミング言語Pythonを取り上げました。
> 高度な処理を簡便に利用することができプログラムがシンプルなPythonは、大学の教養課程や経済産業省実施の情報処理技術者試験でも採用されるなど、教育界でも注目を集めている将来性の高い言語です。
Pythonだけで(※「だけ」に傍点)何でもゴリゴリ書けというのは「とっつきやすい」だろうが「天井が低い」としか…(てんてんてん)。
・「天井」とは
https://dictionary.goo.ne.jp/word/%E5%A4%A9%E4%BA%95/
> 成長や発展を阻むもの。
・(再掲)「RとFDA」
http://www.okadajp.org/RWiki/?R%E3%81%A8FDA
> FDAが使っている統計言語はSASですが、FDAの性格上固有の会社の統計言語に依存することには問題があるため、パブリックなRが注目されるようになりました。
> FDAの薬事申請はCDISCと呼ばれ標準化されています
自然にRを使い自然なかたちでさまざまな多変量解析の実例を紹介するような授業(※1)になってほしい。その一端を歴史探偵「写楽」の回でちょっとのぞいてみませんか。なんだかそういう話題であります。やっとの「自由研究 数学」そして「縦書きディープなラーニング」(※2)であります。
※1 その意味では「情報II」(サンプル問題でいう大問3と、大問1に研究倫理を含めたもの)こそが「情報」であり「情報I」だけをやってもほとんど意味がない。
※2 「縦書き」とは、題材が和風だとか、取り組みの意義について作文するだとかいったこと。
・(2021年9月29日放送)
https://www.nhk.jp/p/rekishi-tantei/ts/VR22V15XWL/episode/te/6G1L5X44MK/
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