不登校になりそうな児童生徒をAIが予測、戸田市の教育データ活用実証が示したこと
不登校をAI（人工知能）で予測する――。こんな取り組みが2024年3月末まで埼玉県の戸田市で行われていた。2023年11月に戸田市内のパイロット校で試行を始め、同年12月から同市内の公立小学校12校、同中学校6校の計約1万2000人の児童生徒のデータを分析対象に、「不登校予測モデル」構築の実証をした。事業はこども家庭庁の「こどもデータ連携実証事業」として戸田市が受託し、内田洋行、PKSHA Technologyグループとともに進めたものだ。 不登校リスクモデルの目的は学校現場での「プッシュ型支援」につなげること。いち早く不登校の兆候がある児童生徒を把握し、教員が事前に支援する。自らSOSを発信できない児童生徒に対しても、先手を打って手を差し伸べる。経験の浅い教員でも支援のきっかけを得られる。 一方で個人の、それもネガティブと捉えられる傾向を予測する取り組みは、データの取り扱いだけでなく判定
カラ騒ぎの｢賃金と物価の好循環｣の先に待つ泥沼
特集「日銀 “利上げ”転換とその先」の他の記事を読む 現在のところ、「物価と賃金の好循環」（以下、「好循環」）と呼ばれるシナリオで日本経済が順調に進展しているように思われている。輸出企業の好業績とサービス産業の人手不足を背景として、春闘は満額回答で活気にあふれている。こうした賃金上昇が物価に転嫁されて2%のインフレが定着し、デフレ脱却も視野に入ってきていると歓迎されている。 2024年3月19日、日本銀行は、「好循環」を根拠にデフレ脱却を確信し、マイナス金利政策やイールド・カーブ・コントロール（YCC、長期金利に上限を設けている政策）の解除を決定した。 「好循環」を伴ったデフレ脱却は、2013年4月から実施された異次元金融緩和、2016年1月に決定されたマイナス金利政策、そして同年9月に導入されたYCCのもっとも重要な政策効果であった。そうした政策効果が確認されれば、大胆な金融緩和政策が解
タイミー疲れたよ日記
こんど転職するのだが、見切り発車で仕事をやめた結果、次の仕事が始まるまで1か月ほど暇な時間ができてしまった。 2週間ほど休んだらもう休むのが嫌になってしまったので、せっかくなのでタイミーとやらを試してみようと思いついたときの話。 意外にも未経験だとできる仕事は少なく、やっと見つけたのは某化粧品とか日用品、掃除用品を作っている会社の流通倉庫でのピッキング作業。 朝から夕方までガッツリ働いても9000円いかないのには驚いたが、バイトなんて学生の頃以来なのでちょっと楽しみだ。 働いてみると、想像していたよりもずっとホワイト、というか巨大なシステムの一部として期待されていること以上のことは一切期待されていない、という労働環境なのでなかなか気楽で楽しかった。 休憩を抜くと７時間ほどハンドフォークを引っ張りながら歩きっぱなしだったが、毎日リングフィットをしているおかげかさほどダメージはなかった。 その
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