個別れんらく板からの連絡について、これまで、先生からの連絡は、
「○○様←中根克明」などとなっていましたが、１０月１３日から、
「○○様←森川林(nane)」と、ペンネームと講師コードを併用したかたちになります。
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上智大学総合人間科学部心理学科 M.R.さん
＜生徒さまより＞
長年の作文の経験は受験準備中も受験日当日も常に生きていると感じ、本当にやっていて良かったなと思っています。辞めるまで毎週作文を見てくれて、前向きなコメントをくれたH先生には、感謝してもしきれないくらいです。本当にありがとうございました。
＜担当講師より＞
書くことが大好きで毎週欠かさず取り組んでいました。レッスンでも課題はもちろんのこと、作文以外の話も分かち合ったりしていました。合格報告を受け、我が子のことのように嬉しく感じています。
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受講停止又は退会の連絡は、２０日までに連絡があった場合、その月の末で終了としていました。
しかし、この日程ですと、受講料自動振替を金融機関に報告する日程とぶつかることがわかりました。
そこで、１０月より、受講停止・退会の連絡は、毎月１５日までとさせていただきます。
よろしくお願いいたします。
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プログラミングの学習は、役に立ちます。
特に、自分で新しく何かを始めようとする人にとっては、ある程度のプログラミングの知識技能は必要です。
それは、自分で何かを始めようとする人にとって、車を運転できることがある程度必要であるのと似ています。
ところが、プログラミング学習の難しいところは、積み重ね型の学習であるために、最初のころの知識の習得に時間がかかることです。
見晴らしのいい尾根に上がるまでの間に、歩かなければならない単調なアプローチの距離がかなり長いのです。
その対応策として、プログラミング学習の導入部分を、興味の持てるゲーム作りにしたり、ロボット作りにしたりという工夫が数多く生まれました。
しかし、ビジュアルプログラミングで、自分なりのプログラミングを作れるようになった子も、その後、コードプログラミングに移行する段になると、その単調さに飽きてしまうことが多かったのです。
ところが、この積み重ね型のプログラミング学習が、大きく変わる可能性が出てきました。
それが、AIの活用です。
プログラミングの学習と似た事情は、数学の学習についても言えます。
子供がある時期に数学が苦手になると、それを得意教科にするまでがんばるということは、なかなかできなくなります。
それは、数学が、典型的な積み重ね型の学習だからです。
苦手になったときに、どこから手をつけていいかわからなくなるのです。
積み重ねが必要だということは、多かれ少なかれ、どの教科の勉強にもあてはまります。
しかし、それらが、AIの利用によって変わる可能性が出てきたのです。
積み重ね型の学習に対して、正反対の学習を山頂型の学習と呼びたいと思います。
スキーの練習のごく初期のころは、麓から山頂まで歩いて登る過程が必要でした。
今は、リフトで山頂まで行けますが、リフトのない山には行くことができません。
ところが、ヘリコプターで山頂まで行くという方法もあるのです。
スタートが山頂で、そこからゆっくり麓まで降りていくというスキーの仕方です。
プログラミングの学習における山頂とは、「こういうものを作りたい」というイメージです。
数学の学習における山頂とは、「この問題を解きたい」という目標です。
積み重ね型の発想をしているかぎり、そのイメージや目標を実現するためには、長い下積みの苦労をしなければならないというのがこれまでの考え方でした。
しかし、AIを利用すれば、すぐに自分の望むプログラミングを作ってもらえます。
数学でも、すぐに解き方を教えてくれます。
そのあと、そのプログラミングの詳しい意味を聞いたり、数学の解き方の更に詳しい説明を聞いたりしていけばいいのです。
聞くことにも、もちろん時間はかかります。
しかし、下から登っていく苦労に比べたら、上から下へ降りる苦労は、比較にならないぐらい小さなものです。
下から登るためには、麓を全部回る必要がありました。
上から降りるには、必要なところだけ下っていけばいいのです。
これが、山頂型学習の特徴です。
AIの利用によって、これからの勉強の仕方は大きく変わります。
AIは、答えを教えてくれるだけではありません。
もし、自分の苦手な問題があれば、それと似た問題を何問も作ってもらうこともできます。
英語の場合は、音声のやりとりもできるので、ヒアリングとスピーキングの勉強も同時にできます。
AIと英会話で話をしたあと、自分の言った英文のどこを直したらいいかを聞けば、丁寧に教えてくれます。
人間では、なかなかここまではできません。
AIは、勉強のすべての分野をカバーしている、自分だけの超一流の家庭教師です。
山頂学習ということで言えば、登りたい山の頂上にすぐに連れていってくれる空飛ぶ乗り物と言ってもいいでしょう。
では、実際に、プログラミング学習がどういうかたちになるかというと、まず、生徒は、自分の作りたいものをChatGPTに作ってもらいます。
すると、Pythonのプログラミングコードがわかります。
勉強好きな子なら、そのコードを読むために、AIに更に質問をするか、又は、Pythonの勉強を始めるでしょう。
この下り坂の勉強の仕方は、自分のしたかったことと結びついています。
ゲーム作りやロボット作りから、コードプログラミングに移り、長い登り坂を経て尾根に上がる勉強よりもずっと楽にできます。
しかし、そういうプログラミングの勉強をわざわざ始めなくても問題はありません。
こういう命令をしたら、こういうものができたから、次は、どういう命令をしてみようかと考えるようになればいいのです。
ちょうど、Midjourneyなどの画像作成ソフトの使い方と同じです。
言葉による入力と、画像による出力との間のブラックボックスがどうなっているかは誰にもわかりません。
作った人自身がわからないのが、深層学習の特徴です。
だから、わかることよりも、使えることが大事になるのです。
AIの活用に伴って、勉強のスタイルも変わってきます。
これまでは、答えのある知識を吸収することと中心に勉強が組み立てられてきました。
そのわかりやすい表現が、テストや宿題や点数や成績でした。
これからの勉強は、吸収するだけの勉強ではありません。
これからの勉強は、創造し発表することが中心の勉強になるのです。
言葉の森が今考えているのは、データベースとChatGPTを組み合わせ、山頂型学習で学力を身につけ、創造発表教育で、勉強の方向を吸収から創造と発表へと発展させる教育です。
これから、新しい勉強法を作っていきたいと思います。
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中学生、高校生は、数学の勉強にChatGPTを活用しようという話です。
ChatGPTは、自分専用の超一流の家庭教師です。
どんなことでも、専門家として教えてくれます。
しかも、夜中に突然質問をしても、同じことを何度も聞いても、初歩的すぎて人には聞けないようなことも、いつでも丁寧に返事をしてくれます。
ChatGPTを使った勉強法は、まだあまり行われていません。
しかし、数年後には、ChatGPT勉強法が主流になります。
中学生以上のみなさんは、今からChatGPTを使った勉強に取り組んでいきましょう。
最初は、自分（森川林）の体験から話をします。
サーバーの障害と外部からの攻撃が重なって、言葉の森のホームページがなかなか開けない状態が続いていました。
そこで、ChatGPTに原因になりそうなことを聞いてみました。
すると、いろいろな原因の中に、データベースのクエリの中に重い動作をするものがあるということもありそうでした。
そこで、ChatGPTに、動作の遅いクエリをどう探すのか聞いてみました。
こういうことは、データベースの本を何冊か読まないとわからないことです。
それを、ピンポイントで焦点を絞って教えてくれるのです。
私は、このとき、ChatGPTの価値がよく理解できました。
２日間ぐらいのChatGPTとの対話で、問題点がほぼわかったのです。
もうひとつ、私の昔の話ですが、高校生のころ、数学の勉強をしてわからない問題があったときのことです。
私は、そういうときは、その問題を考えながら、夜の街を何時間も歩くことにしていました。
それで、わかるときもあるし、わからないときもありました。
私は、高校生のころ数学は得意だったので、数学はそういう勉強をするものだと思っていました。
しかし、これは、答えのある受験数学の勉強法としては、もっともよくない方法だったのです。
ということが、今はわかります。
わかるまで考えるというのは、答えのない数学に取り組むときの話です。
それは、数学者の仕事です。
受験の数学は、答えがあるのですから、考えるのは解法を理解するために考えるということでよかったのです。
数学の苦手な子供に、どういう勉強をさせるかというと、わかるところまで戻って教えるというのが、これまでのオーソドックスな数学の勉強の仕方でした。
しかし、これでは、成果が出るまでに時間がかかりすぎます。
これからのいい勉強法は、できない問題があったときに、ピンポイントでChatGPTに解き方を聞くのです。
それでわからなかったら、更に質問を続けてわかるまで聞けばいいのです。
更に、その解き方を身につけるために、似た問題も作ってもらいます。
同じような勉強法は、国語でも英語でも理科でも社会でもできますが、私は、数学の勉強に使うのが最も効果があると思います。
ChatGPTの活用法は、まだあまり出ていませんが、これからいろいろな工夫が生まれてくると思います。
中学生（１３歳）以上の人は、自分のメールアドレスをGmailで作れます。
１３歳未満であっても、保護者の監督のもとに、生徒個人のメールアドレスを作ってもらうことができます。
メールアドレスがあれば、ChatGPTのアカウントが無料で作れます。
ChatGPTで、プログラムを作るというような「作る」作業をするには、月２０ドル（約３０００円）の有料アカウントが必要になりますが、それはそういう「作る」作業をしたくなってからでいいです。
AIテクノロジーは、これから更に発展していきます。
生徒のみなさんは、ぜひ、こういう新しい技術を早く使えるようにしていってください。
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これまで、サーバー障害のため、ホームページの表示が遅れていて大変ご迷惑をおかけしました。
主な原因は、オンライクラス一覧表のクラス数が増えたために、ある時期から急にパフォーマンスが低下したことと、ちょうど同じ時期に外部からの大量のアクセス攻撃があったことです。
現在、遅いクエリーを発行しているページをひとつずつ見つけて修正しています。
また、外部からの攻撃については、新しいブロックサービスを入れる予定です。
とりあえず、現在は、勉強に差し支えない程度には動くと思います。
また、もし大幅に遅くなるようなことがあっても、データベースを一時的に再起動するなどして対応します。
ホームページ表示遅延のために、授業に参加できなかった方は、誠に申し訳ありませんが、他のクラスに振替で参加してくださるようお願いいたします。
振替で参加できるクラスがない場合は、ご連絡ください。
よろしくお願いいたします。
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学校の重要な役割は、知的な交流の場というところにあります。
しかし、今は、知的な学習と遊びの交流が分かれています。
それは、知的と思われている学習が、実は、先生と教科書から与えられた知識を吸収するだけの学習になっているからです。
これは、学習というよりも作業に近い学習です。
作業的な学習は確かに必要です。
しかし、それは家庭でやっていれば十分なのです。
せっかく友達と一緒の教室で勉強しているのに、一人ひとりが孤立した状態で、先生の話を聞くだけというのはもったいない話です。
しかし、今の３０人から４０人をひとまとめにした学級では、そういう授業しかできません。
３０人では、人数が多すぎます。
しかし、マンツーマンでは、交流の機会がありません。
これからの教育は、４、５人の気の合った仲間と勉強するような仕組みになります。
しかし、勉強の中で知的な交流が行われるためには、勉強自体が、吸収する勉強ではなく発表する勉強である必要があります。
知識を吸収する記憶中心の勉強では、個性は出てきません。
自分で考えたり作ったりしたものを発表する勉強の中で、その子の個性が出てきます。
知的な交流の前提になるのは、知的で創造的で発表的な学習なのです。
こういう学習が可能になる条件が、ここに来て急速に整ってきました。
それが、AI利用の学習です。
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高校生の作文課題の項目は、高１が「当為の主題」、高２が「社会問題の主題」で、高３が「予測問題の主題」です。
高１の主題の「当為」というのは、「～べきである」ということで、その「どうすべきか」という主題に合わせて、複数の方法を書きます。
方法のひとつは、人間的な方法です。
方法のもうひとつは、社会的な方法です。
高校生の多くは、「自分たちの心構え」のような人間的な方法だけで書こうとします。
しかし、それでは方法の幅が狭くなります。
だから、もうひとつの方法は、社会的な方法を考えていくのです。
しかし、高校生が考える社会的な方法の範囲は限られています。
まだ、社会生活を送っていないので、観念的な方法になりやすいからです。
高校生が、最も身近に感じる社会的な分野は「教育」です。
だから、社会的な方法は、教育における方法ということで考えてみるといいのです。
高２の課題の意見は、「社会問題の主題」です。
これは、問題自体が見つけやすいと思います。
その社会問題に合わせて、複数の原因を考えます。
複数の原因のひとつは、時間的歴史的な原因です。
複数の原因のもうひとつは、空間的社会的な原因です。
社会問題の問題は多様ですが、原因は多様ではありません。
異なる問題でも、同じような原因ということが多いのです。
しかし、原因の裏付けとなる実例は多様です。
だから、作文の個性は、問題や原因の中にではなく、その裏付けとなる実例の中で出していくのです。
さて、高３の課題の主題は、「予測問題の主題」です。
これは、現在の社会問題の先にあるものを予測するという考え方ですから、想像力が必要です。
社会問題というものは、いずれは解決します。
それは、多くの人が感じている問題なので、いずれ解決せざるを得ないのです。
しかし、その解決の先に、主に解決の行き過ぎによる新しい問題が登場します。
その新しい社会問題を予測し、それに対して対策を考えるのが予測問題の主題です。
しかし、対策は具体的なものである必要はありません。
問題自体が予測に基づいたものなので、対策も具体的なものではなく、対策の方向を考えるということでいいのです。
対策の方向は、大きく４つ考えられます。
それは、自主、民主、公開、発明です。
問題の対策は、第一に、上からの統制ではなく自主的なものとして行う必要があります。
対策の第二は、それが民主的に納得できるかたちで行われる必要があります。
対策の第三は、誰もがそこに参加できる公開された場で行われる必要があります。
そして、第四は、新しい画期的な対策は、しばしば発明によって行われる必要があるということです。
これまでの人類の大きな社会問題は、狭い「心構えの方法」や、もう少し広い「政治や経済の方法」で解決されようとしてきました。
しかし、根本的な解決は、「科学的な方法」で行われることがあるのです。
話は変わって、今、世の中ではＡＩ技術が、さまざまな分野で影響を与え、これまでのシステムの変更を迫っています。
社会問題として考えられるのは、そのＡＩの進展に追いついていけない古い体制が残っていることです。
しかし、それは多くの人が感じている問題なので、いずれ解決されるでしょう。
解決できない体制は、滅びていきます。
本当の問題は、その社会問題が解決されたあとにくる予測問題です。
教育の分野で言えば、教室で先生が生徒に一斉に授業をするという現在の古い仕組みは、ＡＩの進展によって大きく変わります。
最初は、ＡＩの活用は能率のよい学校教育を生み出します。
しかし、やがて、教育は学校から家庭に移っていきます。
家庭での教育の方が、学校での教育よりも更に能率がいいからです。
新しい問題は、教育が家庭に移ったあとに生まれます。
そのときの対策を今から考えておく必要があるのです。
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