Inspiration: 日本語能力試験の受験技術と項目反応理論のお話 , ver. 4(金額など一部修正)

I.日本語能力試験の解説にこんなこと書いていいの?   ある日本語能力試験の練習問題の解説に次のようなことが書かれていました。   質問:地球が温暖化している原因は何か   二酸化炭素の増加 熱帯雨林の減少 太陽の活動周期 海水温度の上昇   これにあなたがiと答えたなら、それは間違えです。筆者は温暖化は太陽の活動周期と主張しているので、iiiが正解です。課題文をよまずに、常識から答えるのはだめですよ、という趣旨のことが書かれていました。   「えっ、だめなんはあんたやろ」と思わず突っ込みたくなりませんか?予備校の講師なら絶対にそうつっこんでま…

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Philosophy&Thoughts: 『歎異抄』を素直に読む ver. 2

『歎異抄』について素人が考えたメモです。   Wikipediaによれば: 『歎異抄』(たんにしょう)は、鎌倉時代後期に書かれた日本の仏教書である。作者は、親鸞に師事した河和田の唯円(ゆいえん)とされる。、、、親鸞滅後に浄土真宗の教団内に湧き上がった異義・異端を嘆いたものである。   ちなみに、現存している最古のものは室町時代に蓮如(浄土真宗本願寺派第8世宗主、真宗大谷派第8代門首)が書写したものです。現在に続く巨大教団を気づいた蓮如上人も大変尊重したことがわかりますが、このことが『歎異抄』を教団ときりはなして読むことを難しくしています。   I.『歎異抄』の脈絡…

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Lecture: 人口数(英語)を選択する問題, R, qdap ver. 3

私の試験はすべてMOODLEの小テストを使っています。 小テストの多項選択問題ですが、学期末試験に、国名に応じた人口(数字ではなく英語)を選択する問題を出題します。出題する国のだいたいの人口を覚えている必要があります。されらに、選択肢はアラビア数字ではなく、英語で書かれています。 試験で出題する人口は、次のサイトの数です。   https://www.populationpyramid.net/world/2019/   上で得たアラビア数字を英語に直すのに一番簡単なのは、たぶん、Rのライブラリqdabです。 Google SheetsやExcelでファンクションを作ること…

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Philosophy&thoughts: 唯円と親鸞

あまり本は読みません。デジタルは拡大できるのでよいですが、視力が衰えたので、印刷物を読むのはつらいです。メガネをかければよいのですが、デジタルの方が辞書を引きやすいし、ラインも気兼ねなく引けます。 それでも、お風呂では何か読みたいのでのでメガネをかけて読みます。で、ここ数日で、島田裕巳『ほんとうの親鸞』を読了しました。たぶん、3回めです。印刷本をほとんど持っていないので、同じ本を何回も読むことになります。 『ほんとうの親鸞』は、私の素朴な疑問に答えようとしてくれているところがよいです。 『歎異抄』を読んで、「すごいなっ」と思って、親鸞の主著と言われる『顕浄土真実教行証文類』を読むと、仏典からの…

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Lecture: 障害者の生活向上のためのAIとIoT ver. 2

地域福祉論で福祉におけるAIやIoTなどの役割を取り上げますので、授業用資料を集めています。随時加筆します。   I.Fairness   健常者の観点からの「豊かさ」を求めているのではないか?と常に問うべきです。統計ではoulierを除きますが、outlierに焦点をあて社会へと包摂することが福祉におけるAIやIoTの役割です。   Will AI Methods Treat People with Disabilities Fairly?   II.AIやIoTが役立つ分野   8 WAYS: AI IMPROVES THE LIVES O…

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Lecture: インドの1,00,00,000.00はいくつ?

久しぶりにゼミに出席しました。退職して3年まで担当したゼミを4年でずれたので、ゼミ生をたまに見に行きます。といっても、体調が悪かったので、本年度初めてです。 たまたま、ヨーロッパと米国での”,”と”.”の違いが話題になりましたので、少し調べました。 次の3つの質問にチャレンジしてください。すべて正解できますか?私はできませんでした。   Question 1. 次の数字は英米標準表記(日本も同じ)でいくつのことでしょう?   4 294 967.295,000(ドイツ)   答えは次にあります。数の表記法の地域別一覧…

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Philosphpy: 哲学者を悩ませた10の文 ver. 2

フレーゲにはじまる現代論理学、論理実証主義、日常言語学派の「発展」の歴史を9つの文への対応として解釈する大胆な試みがありましたので紹介します。 ずっと哲学を離れていましたので誤解や誤りがあるかと思います。正確な理解のためには、Matthew McKeever,氏の解説をお読みください。   Philosophy Of Language in 9 Sentences   取り上げられた各文の解釈を自然言語の分析と考えれば、コンピュータ上の自然言語に関わるプログラム作成に活かせる現代的な問題を含んでいると考えています。   Matthew McKeever,氏は次の9…

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Statistics: 有意水準5%とは?, R ver. 1

I.ギャンブラーの誤謬推理   「フェアなコインで5回続けて表が出たので、次は裏が出る確率が高い」が論理的な誤りであることは「論理的」に考えればわかります。 フェアなコインは、表と裏のでる割合が50:50であるというだけではありません。例えば、次のような出かたをするコインを何回も投げれば、表と裏の出る割合はほぼ50:50に近づきますが、インチキなコインです。だって、次回の結果を予測できるのですから。   表、表、表、表、表、裏、裏、裏、裏、裏、表、表、表、表、表、、、   「フェア」なコインは、次の結果を予測できないコインです。つまり、No successful …

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Statistics: ケインズ『確率論』を読む ver. 1

I.ケインズ『確率論』を読む   読むといっても長いのですべては読めないと思いますが、ケインズの確率論の基本的な立場を彼自身の著作で確認したいと思います。   確率の解釈の分類については次に書きました。   確率の解釈を分類   『確率論』原文は次にリンクしました。   確率の解釈リンク集   II.A Treatise on Probability   John Maynard Keynes (1883-1946)は1906年10月に公務員としてロンドンのthe Indian Officeで働きはじめましたが、そこで、フェ…

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Statistics: 統計の基礎からベイズ統計までの簡単な解説 ver. 1

趣味としてPythonやRでデータを扱っていますが、統計は独学です。というか、ちゃんと学んでいないので、基礎に立ち返って学びたいと思っていましたが、次にわかりやすくまとめられていました。統計をこれから学ぶ人にもよい入門になっています。 私の理解した範囲でまとめますが、元を読んだ方がわかりやすかもしれません。誤解や用語の不適切な場合があると思いますが、気付き次第修正します。   Frequentist And Bayesian Approaches In Statistics   統計学の手法は、大きく記述統計(descriptive statistics)と推測統計(inf…

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