お知らせブログ｜エクセルシア西日暮里校

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都立入試・英語リスニング問題攻略法（１）

西日暮里・千駄木・田端・日暮里駅周辺で塾をお探しの保護者様・生徒様へ

こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。

今回から何回かに分けて、都立高校の入試問題の中の、英語のリスニング問題の攻略法についてお話します。
（説明をわかり易くするため、共通問題に絞って話を進めます。）

英語の大問１が、リスニング問題です。
その概要は、以下の通りです。
・50分の試験の中の約10分
・問題Ａ（３つの対話文から各１問出題）・問題Ｂ（１つのアナウンスから２問出題）の２部構成、計５問
・問題Ａの３問全てと問題ＢのQuestion１が、選択問題
　問題ＢのQuestion２が、記述問題
・１問各４点で、合計20点（重い配点です）
・対話文・アナウンスがそれぞれ放送され、その後に設問文が放送される。放送は２度される。
・選択問題の選択肢は、問題用紙に書かれている。

以上を踏まえ、順に攻略法をお伝えします。

（１）試験に備えて
○リスニングの練習は、当然必須です。
特に過去問や模擬試験のリスニング問題を解き、都立の問題形式、そしてこの攻略法を実践することに、慣れておきましょう。
○放送の間のメモの取り方も、練習しておくべきです。
聴くことに集中するため、基本的にはメモは取らず、問題用紙上の選択肢にチェックをする程度が良いのですが、Question２の記述問題などでは、最低限のメモを取る必要があります。
その際、アルファベットや仮名で単語の頭文字を書くなど、簡単に書く方法を身に着けて下さい。
特に曜日名・月名については、頭文字のアルファベットにダブりがあるので、後で見ても判別できるよう、書き方に工夫が必要です。
（次回に続く）

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2021年12月21日 13:31

数字の話（３）142857

西日暮里・千駄木・田端・日暮里駅周辺で塾をお探しの保護者様・生徒様へ

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、数字についてお話します。

今回取り上げるのは、「142857」という数字です。

142857、一見したところ、別に気を引く特徴がありません。
でもこの数字は、面白い性質を持っています。

例えば、この数字に1から6までの数字を掛けてみると、
　　142857×1　＝　142857
　　142857×2　＝　2857 14
　　142857×3　＝　42857 1
　　142857×4　＝　57 1428
　　142857×5　＝　7 14285
　　142857×6　＝　857 142
となります。
答えの数字はどれも、元の「142857」の数字がこの順番で循環しているのです。

今度は７を掛けると、
　　142857×7　＝　999999
と、９が並びます。

更に、１を７で割ると、
　　1÷7　＝　0.142857 142857・・・
と、142857が循環します。

そして２から６までを７で割ると、
　　2÷7　＝　0.2857 142857 14・・・
　　3÷7　＝　0.42857 142857 1・・・
　　4÷7　＝　0.57 142857 1428・・・
　　5÷7　＝　0.7 142857 14285・・・
　　6÷7　＝　0.857 142857 142・・・
と、やはり142857が循環しています。

142857という数字、実は他にも面白い性質を持っています。
ご興味があれば、調べてみて下さい。

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2021年12月11日 12:40

数字の話（２）カプレカ数

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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、数字についてお話します。

「カプレカ数」という数字を、聞いたことがありますか。
３桁（けた）の数字では495、４桁の数字ならば6174です。
ここでは、495を取り上げましょう。

最初に、３桁の数を何でもいいから思い浮かべて下さい（全て同じ数字はダメ）。ここでは
       398
とします。
次に、この数の各桁を大きい数字から並べ替えます。
       398　→　983
小さい方から並べ替えた数もつくります。
       398　→　389
並べ替えた２つの数字を引き算します。
　　　983－389＝594
この数字についても、上と同じく、「大きい数字から並べ替えた数」と「小さい数字から並べ替えた数」の差を計算します。すると、
　　　954－459＝495
となります。
３桁の数についてこうした手順を繰り返すと、必ず495が登場するのです。
こうした数をカプレカ数と呼びます。

これも又「数字の美しさ」です。
（次回に続く）

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2021年11月20日 12:41

数字の話（１）完全数

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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、数字の話をしたいと思います。

「完全数」という数字を知っていますか。

完全数とは、「ある自然数の全ての約数を足した合計が、元の数の２倍となるようなもの」のことです。

一番小さな完全数は、６です。

この６を例に説明しますと、６の約数は、

　　　1、2、3、6

その合計は、

　　　1＋2＋3＋6 ＝ 12 ＝ 6×2

となっています。

6以外の完全数は、28、496、8128などで、１万以下の完全数はこの４つしかありません。

ちなみに、映画にもなった小川洋子『博士の愛した数式』の中に、この完全数が登場します。

登場する「博士」は、往年の名投手、江夏豊選手の阪神タイガース時代の背番号が28という完全数であることから、江夏選手のファンでした。

実は、私が完全数について知ったのは、高校１年の時です。

たまたま数学の参考書を見ていて、発見しました。

当時「完全数という数字の存在」そのものよりも、むしろ「完全数という数字に注目した人の存在」に、感心しました。

正直、「何でこんなことに興味を持つ人がいるのだろう？」と思いました。

今回改めて調べたところ、「完全数」という名前をつけたのがあのピタゴラスであり、ユークリッド、オイラーなど、私でも名前を知っている数学者が、完全数に取り組んできたと、わかりました。

数学者が研究をする重要な原動力は、「数に対する美意識」だそうです。

もしも「完全数は美しい」と感じたのなら、数学者の素養があるのかも知れませんよ。

（次回に続く）

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2021年11月11日 14:35

通塾のススメ

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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、これまでお子さんを学習塾に通わせたことのない保護者の方に、一言アドバイスをさせて頂きます。
（そうした方で、このブログをお読みであるからには、
お子さんを通塾させようか、迷っていらっしゃるのでしょう。
今回のブログは、特にその方に向けてのものです。）

はっきり申し上げます。
通塾はすべきです。
しかもそれは、早い方が良いです。
理由は、通塾の最初の目標が「勉強の習慣をつけること」だからです。

私自身の経験から申し上げます。
初めから勉強が好きな子供などいません。
世の中には、マンガ、スマホ、テレビゲーム、運動など、楽しいことが転がっています。
そんな中で、子供が自分から勉強をするなど、考えられません。
そうである以上、子供を机に向かわせるには、大人が手助けしてあげなくてはいけません。
ただそれは、保護者の方自身では、何かとやりづらいものです
（余りに近い間柄であるからこそ、ややもすると指導が感情的になります。
関係が悪くなることも考えられます。
それは避けたいことです。）。

そこで、塾講師の出番となります。
個別塾の講師は、生徒に勉強の仕方を伝授する「コーチ」です。
コーチの仕事は、生徒が効果的・効率的に勉強をするよう、指導することです。
その手始めが「勉強の習慣をつけること」なのです。
時に時間がかかることもあります。
ですが、励まし、ほめ、時には注意をし、子供が自分で勉強するようになってもらいます。

当個別指導塾エクセルシアでは、無料の体験授業を実施しております。
ご興味のある方は、ぜひ一度ご連絡お願い致します。

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2021年10月27日 13:10

ビッグデータは高校生でもわかる（８）

西日暮里・千駄木・田端・日暮里駅周辺で塾をお探しの保護者様・生徒様へ

こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。
今回は、これまでの締めくくりをしたいと思います。

現在、扱うデータが大量であること、ＡＩ（人工知能）の導入に伴い分析技術が高度化したことを背景に、データから導かれる結論が「絶対の真理」として扱われることが多くなりつつあります。
スーパーの店員が「紙おむつを買うアラサー男性は絶対にビールを買う」と信じ、紙おむつを買う禁酒中の男性にビールを勧めたとしても、まだ許されるでしょう。
しかし、中国のように個人の社会信用スコアをもとに待遇の差別が行われる場合、もしもある特定の人について、相関関係が当てはまらないが故に社会信用スコアに誤りが発生しているのに、その誤ったスコアに基づく扱いを、ローン申請などで受けるとしたら・・・
その被害は甚大です。
ＡＩに対する懐疑論・脅威論は、一定の説得力を持っています（例えば平和博『悪のＡＩ論』（2019）参照）。

たとえビッグデータに基づくものであろうと、ＡＩの分析を経たものであろうと、データから導かれる結論については、直ちに受け入れるのではなく、その真偽を疑ってかかる必要があります。
その根底には、「数字があるともっともらしく見える」・「データは過去を語るに過ぎず、未来は決して語らない」という、データに関して昔から言われてきた格言めいた物言いがあります。
そしてこの物言いは、データを適切に理解・分析・解釈・活用する能力（これを「データ・リテラシー」と言います。）をしっかりと持っていれば、直ちに理解・賛同してもらえるものなのです。
中・高生の方は、相関を勉強し、データ・リテラシーを身に着け、社会の中で正しく判断・行動してもらいたいと思います。

ぜひ数学の知識を、実生活に活かして下さい。

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2021年10月20日 13:33

ビッグデータは高校生でもわかる（７）

西日暮里・千駄木・田端・日暮里駅周辺で塾をお探しの保護者様・生徒様へ

こんにちは。エクセルシア西日暮里校の加藤です。
今回は、相関関係の活用について、数学的立場から問題点を挙げたいと思います。

まず一点指摘したいと思います。
それは「相関関係は、あくまで集められたデータに限って判断されるものである」ということです。
相関の説明の際に取り上げた、定期試験での10人の生徒の数学・理科の得点の事例を、ここで改めて検討しましょう。
そこでは、「数学の得点と理科の得点との間に強い相関関係がある」と結論づけられました。
この結論は、この定期試験に関してのＡからＪまでの10人の生徒のデータから導かれたものです。
もちろんここから、この定期試験を受けた他の生徒についても、また次回の定期試験に関しても、「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」と推定することには、一定の合理性があります。
しかしだからと言って、11人目の生徒Ｋがこの定期試験の数学で高得点であったとしても、彼（女）が理科でも実際に高得点であったとは限りません。
また生徒Ａが次回の定期試験の数学で高得点を取ったとしても、彼（女）が理科でも絶対に高い点数を取れる保証はないのです。
つまりデータから導かれる結論は、あくまでデータの範囲の中で語られる「傾向」です。
それをあたかも「絶対の真理」であるかのように、あらゆる場面、特にデータの外の世界で適用することには、強い留保が必要です。
これはデータがデータである以上、当然のことです。
（次回に続く）

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2021年10月13日 13:32

ビッグデータは高校生でもわかる（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。

今回は、世の中で行われている相関関係の活用の具体例を、引き続き紹介したいと思います。

2016年のアメリカ大統領選でトランプが当選した背景には、トランプ陣営がSNS情報を活用し有権者を誘導したことがあると言われています。

具体的には、共和党支持者を投票所に向かわせ、民主党支持者を投票所から遠ざけるよう、一種の情報操作とも言うべき活動を行ったようです（福田直子『デジタル・ポピュリズム』（2018）、ＮＨＫ取材班『AI vs.民主主義』（2020）参照）。

中国では、ウェブ上での個人の社会信用スコアをもとに、ローンの条件、公共交通の利用、医療サービスの享受などの面で、待遇に差をつけることを、国が主導で進めているそうです。

スコアが低いと、ローン金利が高くなったり、鉄道に乗れなかったり、ということになります。

しかもスコアについて、アリババのような民間セクターに頼ることが計画されているようです（山本龍彦『おそろしいビッグデータ』（2017）参照）。

以上のように、相関関係は、生活の様々な場面で活用されています。

しかも、中国のように、その効果が個人の生活に重要な影響を及ぼす場合すらあります。

では、もしも「〇〇な人は××である」という判断やそれに基づく行動に不備があるとしたら、どうなるでしょうか。

（次回に続く）

2021年09月29日 15:45

ビッグデータは高校生でもわかる（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。

今回は、相関関係の具体的な活用事例をお話したいと思います。

「〇〇な人は××である」という情報は、現実にどのような場面で活用されているのでしょうか。

モノを売る場面では、当然のことです。

この例として良く取り上げられてきたのが、
「紙おむつを買うアラサー男性には、一緒にビールを買う傾向が見つかった。このため紙おむつとビールを近くに置いたら、よく売れた。」

という話です。

背景には、

「若いパパが育児を手伝うために職場から直に帰宅するので、『外飲み』から『家飲み』に切り替えた」

という家族の事情があるとされています。

この発見をしたのは、ウォルマートとも、セブンイレブンとも、言われてきました。

ちなみに僕が昔読んだイギリスの雑誌の記事では、テスコというイギリスのスーパーマーケット・チェーン（古くからITを活用してきた企業として有名）ということになっていました。

実際には、1990年代前半、アメリカのさほど有名でないスーパーマーケット・チェーンが、販売データを分析してこうした傾向を見つけたらしく、しかもそのチェーンが現実に紙おむつとビールとを近くに並べた訳では、必ずしもないようです。

こうした販売方法は、今では全く珍しくはありません。

ネット通販サイトの「お勧め商品」は、その典型例です。

（次回に続く）

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2021年09月22日 20:49

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

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