青春の力作、消えちゃうの？ 学校で配った端末データ、個人保存NGの自治体も 神戸の中３「思い出が…」
２年間毎日一緒に過ごしてきたパソコン。仲間と一緒に作った力作の資料も、あれも、これも、もう見られない＝神戸市内 コロナ禍、児童生徒に１人１台のデジタル端末を整備する「ＧＩＧＡスクール構想」が進んだが、子どもたちが端末に保存した発表資料などの取り扱いを巡り、兵庫県内の学校でばらつきが出ている。教育委員会の方針に基づき、個人のパソコンへのデータ移行が認められない神戸市や芦屋市に対し、姫路市や西宮市などは共有が可能。卒業を前に、神戸市の中学３年生はつぶやいた。「もう一生見られへんの？ うそやん…」。（鈴木久仁子） ■二度と見られへんの…つらい 学習の成果や力作がぎっしり詰まった端末。そんな「青春の思い出」の行方について、疑問に感じたのは神戸市立中学校の３年生だ。卒業前に返却する端末を前に、むなしい気持ちに襲われたという。 パソコンが配られたのは２年生の時だった。まずはローマ字入力の練習から始まっ
教育データ標準に捧ぐ戯言
「教育データ」について相互利用ができるよう形式を統一し，規格を整備したりすること，またその利用促進について話し合いが進められています。 教育データ標準の目的とは，サービス提供者や使用者が「相互に交換，蓄積，分析が可能となるように収集するデータの意味を揃えること」としていることが文部科学省のスライドから分かります。 これに続けて別のスライドには，もう少し細かなことを書き込んだものが続きます。 記載されている「Pedagogy First, Technology Second」とか「学習活動の効果の最大化を念頭においた標準化」とか「多様な社会の力を活用できるための標準化」とかは，「教育データの相互運用性」を実現するにあたっての『願い』みたいなものの表明に見えます。 データ標準化だけでは，「Pedagogy First」にはならないし，「学習活動の効果の最大化」にはつながらないし，「多様な社会の
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式
文部科学省 教育データ標準：文部科学省
1 教育データの標準化について GIGAスクール構想による、1人1台端末環境において、教育データの効果的な利活用を推進するためには、データの種類や単位がサービス提供者や使用者ごとに異なるのではなく、相互に交換、蓄積、分析が可能となるように収集するデータの意味を揃えることが必要不可欠となります。 このため、①データ内容の規格及び②技術的な規格を揃えること（データの標準化）を行います。 教育データの標準化 (PDF:2.2MB) ｢新時代の学びを支える先端技術活用推進方策(最終まとめ)｣ 教育データの利活用に関する有識者会議 論点整理（中間まとめ） 2 教育データ標準の枠組み 文部科学省「教育データ標準」では、(1)データ内容の規格と(2)データの技術的な規格に分類し、(1)については、教育データを①主体情報、②内容情報、③活動情報の3つに区分して定義します。 3 文部科学省 「教育データ標準
アクセス解析ツール「Googleアナリティクス」が機械学習による予測やGoogle広告との統合などで進化
Googleが提供する無料のアクセス解析サービスであるGoogleアナリティクスは、多くの企業やウェブサイトの運営者によって利用されています。新たにGoogleが、機械学習に基づいた予測やGoogle広告との統合などの機能を搭載したGoogleアナリティクスの最新版「Google Analytics 4」をリリースしました。 The new Google Analytics will give you the essential insights you need to be ready for what’s next. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/ Meet Google Analytics 4: Google's vision for the future o
確率統計－機械学習その前に v2.0
確率統計の勉強会資料を大幅に改定しました。数式を最小限にし、統計分析のためのトピックを総覧的に資料化しています。 2021/11/20 内容や記載を拡充しました（合わせて SpeakerDeckに移動しました） https://speakerdeck.com/hidekatsu_izuno/que-lu-tong-ji-ji-jie-xue-xi-sofalseqian-ni
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