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ビッグデータは高校生でもわかる(4)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回は、相関関係を見つけることが世の中で重要になっていることを、お話したいと思います。
 
前回お話したように、異なる事柄について、その間の関係の強弱を、数学的に判断することができます。
判断するための材料が、データです。
データを集め、分析することを通じて、相関関係を知ることができます。
そして大量のデータのことを、ビッグデータと呼ぶのです。
 
今ウェブ上では、いろいろなやり方で個人に関するビッグデータが集められています
(検索エンジンやSNSはその最たる例です。)。
その最大の目的は、データの分析を通じて「ある人は〇〇である」ということと「ある人は××である」ということとの間の、相関関係を見つけることです。
言い換えると「〇〇な人は××である」という情報を手に入れることです。
この情報は、××に関連したもの(典型的なのは商品)を扱う人にとっては、きわめて貴重です。
ある特定の人が「〇〇な人」である場合、「××である」という推定が成り立つため、その人に対し××関連のものを勧めること(これを「レコメンデーション」と言います。)が実を結ぶ可能性が高くなるからです。
結果として、「〇〇な人は××である」という情報は、商業的価値を持つことになります
(商取引すらされます。)。
(次回に続く)

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2021年09月15日 15:37

ビッグデータは高校生でもわかる(3)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。
前々回に引き続き、相関の説明をします。

 
「相関が強い」場合、「相関関係がある」と言います。
前々回の例では、「数学の得点と理科の得点との間には相関関係がある」ということができます。
なお相関関係の中でも特に、「風が吹けば桶屋が儲かる」のように、一方が原因、他方が結果となる場合を、「因果関係」と言います。
そして相関関係や因果関係が見つかった場合、「なぜそうした関係が成り立つのか」について、その背景にある事柄を推定することになります。
今回の例では、
「数学の思考方法と理科の思考方法とは近いから、二つの学科の試験の結果が似通った」
といった説明が考えられましょう。
(次回に続く)


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2021年09月08日 19:23

ビッグデータは高校生でもわかる(2)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

前回に引き続き、いろいろなデータから個人のプロフィールを知る理屈、つまりプロファイリングの理論的背景の説明をしたいと思います。

これは実は、高校の数学で習う「相関」がもとになっています。

今回は、この「相関」についてお話をします。

 

簡単な例を挙げましょう。

今AからJまでの10人の生徒について、定期試験での数学の得点と理科の得点を調べたところ、以下のようになったとします。

生   徒     A   B   C   D   E   F   G   H   I   J

数学(点)     30  80  90  70  50  50  80  100  90  70

理科(点)     20  60  80  40  50  40  70   90  70  60

この時、何となく「数学の点数が高いと理科の点数も高く、反対に数学の点数が低いと理科の点数も低い」という傾向が読み取れると思います。

つまり「数学の点数と理科の点数の間には関係がある」ということになります。

この「関係がある」ことを数学ないし統計学では「相関」といいます。

今は「何となく」という言い方をしました。

実は、相関の強弱を示す数値を、計算して出す方法があります。

その説明は省きます。

そうして出た数値は、「相関係数」と言います。

上の数学・理科の得点の例では、相関係数は0.93となります。

(次回に続く)


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2021年08月28日 13:54

ビッグデータは高校生でもわかる(1)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回から何回かは、最近読んだ本に関連して、お話したいと思います。

多少難しい所もありますが、高校生の学習内容に直結した話です。

 

立て続けに、ビッグデータ・AI(人工知能)関連の本を読みました。

山本龍彦『おそろしいビッグデータ』(2017)、福田直子『デジタル・ポピュリズム』(2018)、平和博『悪のAI論』(2019)、NHK取材班『AI vs.民主主義』(2020)、マーティン・ファクラー『データ・リテラシー』(2020)・・・などなどです。

「ターゲットとなる個人のデータを集め、分析することで、その人の好みや行動パターンを知り、それによって効果的・効率的なコミュニケーションをとる手法」である「マイクロ・ターゲティング」が、ウェブ上で近年どういう形で行われ、更にどういう問題を引き起こしているのか、関心があったからです。

これらの本の内容については、他稿に譲ります。またこれらの本についてどう考えるかについては、ここでは控えます。

ただ一点、こうした本を読んで、中・高生と接する立場として気になったことがあったことを、ここではお話したいと思います。

それは、「いろいろなデータから個人の『人となり(プロフィール)』をあぶり出すこと(これを「プロファイリング」と言います。)ができる理屈とは、一体何なのか」について、どの本にも必ずしも十分な説明がなされていないということです。

作者としては、その部分は余りにも基礎的な事柄であり、かつ本当に伝えたい内容ではないから、あえて省略しているのだと、想像します。

ただ、ビッグデータやAIに対しては、中・高生であっても関心が高い人が少なからずいると思われます。

その意味で、中・高生はこうした本の読者ないし読者予備軍というべきでしょう。

 

中・高生にプロファイリングの理屈を知ってもらうことは、重要です。

そしてそれは、昨今言われてきた「数学なんか勉強しても、生活をしていて役に立つのか?」という疑問に対する一つの答えでもあります。

そこで次回では、プロファイリングの理論的背景を説明したいと思います。

(次回に続く)


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2021年08月22日 12:25

「食わず嫌い」の科目とは?(3)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回も、塾の国語の授業についてお話します。
 
国語の勉強は、一定の指導の下で自習が効く一方、積み重ね教科である英・数に比べて比較的短期間で力をつけることが可能です。
なぜかというと、
・国語の問題解法の方法論を知っていれば、正しい答えを出す精度を上げることができる一方、
・この方法論は比較的わかり易く、訓練でものにすることができる
からです。
早い時点でこの方法論を学ぶことは、重要です。
 
1つ実例をご紹介します。
以前、中3と小6の兄弟の国語の授業を、同時に担当したことがありました。
そこではたまたま、同じ時期に全く同じ文章を扱うこととなりました
(もちろん、中3の設問の方が小6の設問よりも難しくなっていました。)。
兄弟に対する僕の説明、特に問題解法の方法論の使い方は、基本的には同じでした。
実際のところ、兄よりも弟の方が、しっかり文章を読めていました。
弟の方が、先行して方法論を習っていたためです。
塾の国語の授業とは、そんなものなのです。
 
国語の授業は「食わず嫌い」で終わらせるべきではありません。
一度お試しされてはいかがでしょうか。


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2021年08月15日 11:09

「食わず嫌い」の科目とは?(2)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回も、前々回に続き、塾の国語の授業についてお話します。

 

塾の国語の授業は、「問題を解けるようになること」を目指します。

国語の問題は「文章を正しく読めているか」を試すものであり、「文章には何が書かれているか」を尋ねてきます。

良くあるのが、「傍線部はどういうことを言っているのか」とか「作者が傍線部を述べたのはなぜか」といった問いです。

これを解くためには、「文章というものはどのように書かれているのか」、言い換えると「文章というものはどのように書くべきか」を知ることが重要です。

国語の問題を解く方法論は、そうした「文章の書き方」を読み替えたものなのです。

方法論は例えば、

       ・接続語を○で囲む

       ・比喩表現に気づく

       ・対比関係をチェックする

といったルールです。

講師によって、扱うルールの多い・少ないがありますが、その内容自体は一致しています。

数学に例えると、このルールは「公式」です。

練習問題を解くことで、公式の定着を進め、問題を解く力の向上を図ります。

(次回に続く)


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2021年08月08日 14:59

「食わず嫌い」の科目とは?(1)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回は、絶対に塾で勉強した方が良いものの、他教科に比べると受講生が少ない科目、つまり「食わず嫌い」の科目についてお話したいと思います。

その教科は、ズバリ国語です。

 

国語の授業というと、学校の授業を思い出される方が多いかと思います。

それは、比較的長い文章を何時間もかけて読み、ところどころ先生から解説がなされ、その上で「あなたはどう感じた?」と問いかけられる、といったスタイルではないかと思います。

塾の国語の授業は、これとは全く違います。

塾の国語の授業は、「問題を解けるようになること」を目指します。

そして国語の問題を解く方法論というものが、ある程度でき上がっています。

その方法論は、元々大学入試問題を解くために開発されたものであるけれども、高校入試、そして中学入試でも使われています

(国語の試験問題で取り上げられるのが日本語の文章である以上、その読み方は、文章の難易度に関係なく同じだからです。)。

塾の国語の授業は、学年を問わず、この方法論を学ぶこと

(より正確には、比較的短い文章をもとにした設問を、この方法論に基づいて解く訓練をすること)

が中心となります。

(次回に続く)


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2021年07月27日 14:45

倍数の見つけ方(6)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回も前回に引き続き、倍数の見つけ方についてお話します。
 

倍数の見つけ方は、どんな使い道があるのでしょうか。

「場合の数」が、役に立つ場面です。

例えばこんな問題はどうでしょうか。

1~6のカードを並べて、6桁(けた)の整数を作ります。この場合、5の倍数は何通りできますか。

「5の倍数の見つけ方」から、この整数の1の位は必ず5となります。

つまり、残りの1・2・3・4・6のカードを並べて、5桁の整数が何通りできるかを考えれば良いことになります。

答えは、

       5×4×3×2×1=120(通り)

となります。

このように、倍数の見つけ方は、数字を扱う問題の場合、とても便利な道具です。

ぜひ使ってみて下さい。


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2021年07月21日 15:11

倍数の見つけ方(5)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回も、倍数の見つけ方についてお話します。

 

「1から10までの全ての整数で割り切れる最小の整数」は、何でしょうか。

この数は、1~10の最小公倍数になります。

詳しい手順は省いて、5・7・8・9の掛け算で計算できます。

つまり、

       5×7×8×9=2520

となり、答えは2520です。

念のため、「倍数の見つけ方」で確認してみて下さい。

この2520という数字、知っておいて損はないでしょう。

(次回に続く)


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2021年07月16日 18:07

倍数の見つけ方(4)

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こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回も、倍数の見つけ方についてお話します。

 

前回の最後で「数字のマジック」と言ったので、今回は本当に「数字のマジック」をやります。

最初に、3桁(けた)の数を何でもいいから思い浮かべて下さい。ここでは

       689

とします。

次に、この数を2つ並べて、6桁の数を作ります。ここでは

       689689

となります。

そしてこの数を、7で割って下さい。

       689689÷7=98527

その数を11で割って下さい。

       98527÷11=8957

今度は13で割ってみると・・・

       8957÷13=689

何と、はじめの数に戻りました!

 

では、簡単なタネ明かしをしましょう。

以前、1001が7・11・13の倍数であるとお話しました。

より正確には、

       1001=7×11×13

となります。

そして3桁の数を2つ並べてできた6桁の数は、元の数の1001倍になっています。

ですから、今回やったことは、3桁の数に1001を掛け、その数を1001で割っただけなのです。

必ず元の数に戻ります。

 

倍数の見つけ方のついでに、ちょっといたずらしてみました。

(次回に続く)


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2021年07月11日 12:00

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