TOPフォーカス「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい? 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 「情報 I・II」を学んだ高校生の技術レベルってどのくらい? 元エンジニア校長にホントのところを聞きました【フォーカス】 2024年5月22日 工学院大学附属中学校・高等学校 校長 中野 由章 芝浦工業大学大学院工学研究科修了(電気工学専攻)。日本アイ・ビー・エム大和研究所を経て、1993年から教職の道へ。三重県立尾鷲工業高等学校や大阪電気通信大学など、多様な機関で教鞭を執り、教育と情報科学を専門分野として研究を重ねる。2021年より現職。情報処理学会の初等中等教育委員会委員長も務める。愛称は、日本IBM時代に同僚に付けられた「ジョニー」。明確な由来はない。 工学院大学附属中学校・高等学校 高校における情報教育のあり方が、大きく変わろうとしています。20
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学(拠点校11大学、特定分野校18大学)のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
「伝わる文章」とはどのようなものか 私はWEB媒体の編集者/ライターをかれこれ17年ほどやっている。日本語で情報を伝えるのが仕事だ。 ジャンルとしては長文の体験レポートを中心に扱ってきた。ライトな読み物で、書くのも簡単そうだと思われるかもしれない。いやいや、そうでもないのだ。それぞれのバックグラウンドを持ち観察力に優れた書き手が、五感をフルに使い数時間かけて体験取材をすると、情報量がとんでもないことになる。それを限られた字数で読者にわかりやすく伝えるのは、実は技術のいる作業なのだ。 また、私は特に編集部の中でも新人ライターを多く担当しており、書き慣れない人が書いた文章を一緒に直し、読み手に伝わる書き方をアドバイスする経験をずっと積んできた。 そんな私が、小学生の子供の中学受験によってあらためて「伝わる文章の書き方」を見つめ直すことになった。本稿ではその経験について少し語らせてほしい。
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
ibiharu2024 @ibiharu1950 お子さんの英語が心配なご家庭へ。でも塾に行かせる経済的余裕がなければ、NHKのラヂオ講座をおすすめします。講師陣は日本でトップクラス、いつでも聞けます。経済的。是非、是非おすすめします。 ibiharu2024 @ibiharu1950 少し前述の訂正。経済的余裕がなければ、の部分を、経済的余裕があってもなくても、とします。とにかく内容もいいので、コスパ云々ではなく、英語を鍛えたい、楽しみたい人には最適、最高です。 ibiharu2024 @ibiharu1950 1974大学卒後、県立高校英語教諭。2003大学院修了。2011県立高校教諭退職。以後も継続して県立高校で教えている。現在 県立高校2校で非常勤講師。英語と英語教育について考えていきます。時には教育.社会全般に関しても。 りこ 🌸通訳者・英語トレーナー @GoReeBee NH
国民的ゲームソフト「桃太郎電鉄」、通称「桃鉄」。目的地の駅を目指して日本各地を巡りながら地域の特産や名物の「物件」を購入して収益を上げ、総資産が勝敗を決するボードゲームだ。88年の第1作発売からおよそ35年が経ち、2023年11月には最新作「桃太郎電鉄ワールド」が発売された。 コナミは23年、この桃鉄を学校教育機関向けに無償で提供する取り組み(「桃太郎電鉄 教育版Lite ~日本っておもしろい!~」)を開始した。この教育版桃鉄をいち早く導入した大阪・枚方市立小倉小学校の6年生が2月7日、桃鉄制作者らを迎えてプレゼン発表会を行った。 プレゼンテーマは、「桃鉄に枚方を追加してもらおう」。枚方が桃鉄の駅として存在しないことに注目し、同校の6年生たちが枚方の魅力を全力でアピールした。 「ひらかたパークは明治45年に開園した日本最古の遊園地。アトラクション数は、USJや東京ディズニーランドを上回る4
JaSST 23 Tohoku https://www.jasst.jp/symposium/jasst23tohoku.html
滋賀大学データサイエンス学部(2017) 横浜市立大学データサイエンス学部(2018) 武蔵野大学データサイエンス学部(2019) 長崎大学情報データ科学部(2020) 立正大学データサイエンス学部(2021) ※()内は設立年度 ただ、個々の大学で公開されているシラバスやカリキュラムを調べてみても、「データエンジニアリング」で独立したような講義はほぼ見つかりません。全体の講義内容を詳しく見ても、データエンジニアリングとして取り扱われるものは先ほどと同様にコンピュータの仕組みとプログラミングの基礎が中心であることが多く、一部でデータベースについて取り上げられているくらいです。 なぜデータエンジニアリング教育が難しいのか このような現状になっている背景を考えてみましょう。それは、データエンジニアリング教育が難しいことにあり、具体的には3つの要因があると考えます。 時間的余裕がない まず、そ
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは? ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
「大学教育における生成AIの活用に向けたチェックリスト〔第1版〕」の公表について 2023年07月24日 提言・主張 教育研究 学生支援 先般、文部科学省において、「大学・高専における生成AIの教学面の取扱い」が通知され、大学での適切な指針等を示し対応していくことの重要性が示されるなど、大学教育における生成AIの活用は新たな課題となっています。 このような認識のもと、私大連では、加盟大学自らの検討を促すことを目的に、生成AIの導入に関して正の側面、負の側面の両方を踏まえた適切な導入を行うための重要な項目を整理し、チェックリストとしてまとめました。 ・大学教育における生成AIの活用に向けたチェックリスト〔第1版〕 このチェックリストは、【大学が組織的に検討すべき事項】と【教員が個々の工夫で検討すべき事項】を区別し、具体的な検討項目を提示していますが、これらの項目は各大学や教員に検討を促す目的
メタバース空間「cluster」を運営するクラスターは7月20日、教育機関でのclusterの利用を無償化すると発表した。 この取り組みを第?歩として、日本のICT教育の促進やデジタル人材の育成など、「未来の日本の創造力」加速を目指すという。 clusterは、メタバース上で音楽ライブやカンファレンスなどのイベントを開催できるプラットフォーム。同時に数千人と接続でき、法人向けのイベントも手掛けてきた。動員数は累計で2000万人を超えている。 関連記事 メタバース「cluster」運営元が52億円調達 累計66億円に メタバース空間「cluster」を運営するクラスターが計52億円を資金調達。累計66億円を調達したことになる。 「clusterはApple Vision Proに対応します」 CEOが宣言 「clusterはAppleのVision Pro に間違いなく対応するんで、みなさん
GraphQLのFragment活用テクニック: colocationとmasking こんにちは。N 予備校 Webフロントエンド開発チームの中村です。 現在開発中のZEN CompassではGraphQLを採用しました。我々のチームでは(そして私個人としても)GraphQLを採用したのは初めてだったのですが、実際に設計を進めていくうちに色々と知見を得ることができました。今回はその中でも特に重要だと思った、GraphQLのFragmentという仕様を活用したコンポーネント設計のテクニックについてお話ししようと思います。GraphQLを使用したWebアプリケーションに興味がある方にとって何か参考になりましたら幸いです。 【ZEN Compass】 学習者を導く先生方などが利用するコーチング支援Webサービスです。 LMS(Learning Management System)として学習状況
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