私を変えた「英語学習アプリ」4選 「使う時間が幸せ」読解も聞き取りも上達｜高校生新聞オンライン｜高校生活と進路選択を応援するお役立ちメディア
みなさんは隙間時間に何をしていますか？ 私はアプリで英語を勉強することで「英語を勉強している時間が一番幸せ」と思えるほど英語が大好きになりました。私が愛用している、隙間時間に最適な英語学習アプリを4つ紹介します。（高校生記者・さぼてん＝2年） 英語の記事で読解力を鍛える「News in Levels」 「News in Levels」は、自分のレベルに合った英語の記事を読んだり、聞いたりできるアプリです。 記事は3段階のレベルに分かれています。一つの記事がそれほど長くないため、短時間で英文読解、リスニングができます。記事によっては問題が3問ほどついているので、内容が理解できたかどうか確かめることもできます。毎日少しずつ取り組むことで、試験の直前に焦って長文、リスニングの対策をする必要がなくなります。 動画でリスニング力UP「VoiceTube」 「VoiceTube」は、英語のYouTub
｢東大｣以上の学歴が簡単に手に入る…｢普通の高校生｣が世界のトップ校に入学できる裏技とは 日本人の9割は｢トランスファー｣を使っている
東大よりも世界のトップ校に入る方が簡単 「タイムズ・ハイヤー・エデュケーション」は、大学の世界ランキングを長年発表している機関です。その最新のランキングで、世界のトップ大学について、具体的に学校名を見ていきましょう。 2023年のランキングでは、次のような学校が並んでいます。 このように10位中、7校がアメリカ、3校がイギリスとなっています。トップ100に入る日本の学校は、39位の東京大学と68位の京都大学の2校だけです。 （※ ☆は私の生徒達で合格が出ている大学です。データには、大学院、ビジネススクールなども含みますが、正規留学にあたらない語学留学、エクステンションへの留学は除きます） 私の元からこのようなトップ校に入った生徒さんたちは、飛び抜けて優秀だったり、人より飛び抜けて意欲があった、というわけではありません。悪い意味ではなく、どこにでもいる一般的な高校生、つまり「普通」の子です。
“実在しないリアルな顔”を自在に編集できる「StyleRig」 StyleGANで生成した顔の向き、表情、照明を制御
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独MPI Informatics、仏Technicolor、仏Valeo.ai、米スタンフォード大学による研究チームが開発した「StyleRig」は、機械学習が生成したリアルな、だが実在しない人物の顔（静止画）を自在に編集できるシステムだ。 顔の向きや表情、光の当たり方などを変更できる。 今回の手法は、GAN（Generative Adversarial Network）を用い、リアルな顔画像を生成するNVIDIAの「StyleGAN」をベースにしている。 StyleGANは、高解像度の人物画像や2つの顔を組み合わせた合成画像を生成するスタイル変換ネットワークで、実在しないがリアルな顔を出
コクヨ、勉強しただけ“やる木”が育つIoT文具 「しゅくだいやる気ペン」開発中
コクヨ、勉強しただけ“やる木”が育つIoT文具 「しゅくだいやる気ペン」開発中：第3回生活のたのしみ展 「宿題なんてやりたくない！」という子どもに「やる気」を出してもらおうと、コクヨが“IoT文具”を開発中だ。その名も「しゅくだいやる気ペン」。市販の鉛筆にアタッチメントを装着するとどれだけ勉強したかを計測し、「やる気パワー」をチャージするという仕組み。スマートフォンアプリの画面上で、植木鉢に入った「やる木」にチャージしたパワーを与え、育てていく。 同社ネットソリューション事業部の中井信彦課長は「子どもが勉強した後、親のところに持っていくと『やる木』の成長でどれだけ頑張ったかが分かる。親目線で『勉強しなくちゃダメでしょ！』と叱るのではなく、『今日はしっかり勉強したじゃない！』というような会話を生み出すことができれば」と話す。
自分の理解を理解する→何をどのように分かっているかを可視化するISM構造学習法の考え方
知識はスタンドアローンでは存立できない。 そして理解するとは結びつけること、知識のネットワークをつくり育てることに他ならない。 今回は、こうした理解の捉え方を、最も直裁に実装化したISM構造学習法を紹介しよう。 自分が今現在、何と何をどのように結びつけて理解しているかを繰り返し可視化し、これを増補改訂していく中で学習を進めていこうというアプローチである。 （時間がない人のための概略） １ 学びたいことから複数（20〜30個）の項目を拾い出す ２ 「この項目はこの項目とつながってる」と今の時点で分かるもの同士を結ぶ ３ 連結関係をdot言語で記述しGraphvizで階層構造（ネットワーク）図にする ４ 学習が進む度に、結びつきを追加／修正し構造図を改訂していく （関連記事） ・直観を超えた何かが組み上がることを目指して→考える道具としてのdot言語 / Graphviz 読書猿Classic
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