人が自然に学ぶ仕組み（教育心理学概論第3回）

学び方をきちんと考えることは大事だと感じる。

自然に出来ること。人の賢さを。生きている時に賢さを。案外そこに足をすくわれることもある。学ぶ仕組みの支援。人が学習する時の困難を。わかりにくい話を聴けるのも人の賢さ。
人は案外賢い。同じ問題をたくさん解くと何が出来るか。人が逆に知っていることに縛られる。同じ方法を繰り返すと足をすくわれる。見直してみるのが苦手。何故か？賢いからこそ生まれる制約から抜け出すには？話をしながら自分から抜け出る。
字が読めるとは？英語の文字が6つ。THE、CAT。少し形が違っても強引に読んでしまう。同じ形とは気が付かない。勝手に読んでしまう。認知過程の。構成的である。人の心の中には活動の文脈に従い心の中に表象が形成される。成立する表象は写真のようなものではない。Alphabetの繋がりとして。心の中に既に保持されている。単語の知識を持っていて取り出される。英語を学んでいる内に、表象が形作られる。同じ形でも違う文字に見える。表象を作って働く。
単に読めないと思う人も居るけれど。何気なく毎日やっている字を読むというのも複雑な過程。曜日計算。火曜日足す水曜日が金曜日という式が成立する時、月曜日足す木曜日は？月曜が1などとすると、金曜日に。始めは訳が分からないが、試行錯誤すると分かる。曜日を番号として見立てる。それまで知っている知識を使って辻褄を合わせる。何十題も解くときは？似たタイプの問題が続く？足すのが日曜、という問題を選んで先にやっておくと規則が分かってくる。規則のような知識は分かると効率が良くなる。規則が規則を生む。数学が得意な人が。曜日計算が得意になると、一生懸命数えるよりも直接計算してしまう。+d。似たような問題に勝手に当てはめる。Aが1だという保障もないが、適用範囲を広げる。構造だけを使う。スキーマ。認知過程の。人により使い方は違う。もののやり方のパターン。何遍も使うのが条件。色々な場合に繰り返し適応できる。手続だけでなく人の顔。誰の顔でも人の顔と分かる。適応範囲の広い顔のパターン。赤ちゃんの顔のスキーマと大人の人のスキーマ。自分たちが何処まで分かっているかを知らない。ヘリコプターの飛ぶ原理。ミシシッピ川の長さは？正確に答えられる人は？答えを教えてしまうと、大抵の大学生なら知っているだろうと考えがちになる。同じことは分かると思ってしまう。知ってるように思うこと。確証バイアス。確かだと思う人の思考の偏り。有名な実験。ある規則に従う3つの数字。どのような規則があるか？分かったら教えて欲しい。規則を当てる。まず数字を3つ言う。規則に該当するかを答える。予測をして3つの数字を言う。8,10,12。合っている。14,16.18。合っている。1,3,5。合っている。等差級数が2？違う。順に大きな数に。1,5,100でも当てはまる。しかし見つけるのは難しい。簡単な方法はあった。私の規則にもあっているけれど、規則自体が異なる場合がある。少し慎重に。規則が合わないように、1,2,3と言ってみる。合いませんよね？合ってます。期待通りで無いのでビックリする。2つずつ大きくなるのではない。それは人間には難しい。自分で自分の仮説を。メタ認知。過程そのものが複雑。人は自分がどうやって問題を解いたか聞かれても、覚えていられない場合も。
天井から2本の紐が。結びつける方法は？椅子などがあったりしている。椅子に乗るなどの簡単な解もあるけれど。もう一つ別の解は無いですか？5分以内に出せる人は少ない。肩で揺らしてみせる。ヒントが出た後に1分で出せる人は多い。解けた人にどうやって解いたかを聞いてみると、ヒントのことを話す人は殆ど居ない。入り組んでいる。解けないのにヒントを出すと1分以内で解けると、ヒントとして働いたに違いないと思っている。ターザンが川を渡るimageがある、などと答えることが多い。一人で考えているから大変。数人で解いてみる。互いの振る舞いや言ってることを聞いてみて、どんな解き方があるかをエッセンスとして引き引くことが出来る。一緒に問題を解こうとする時に、複数人が居るからこそ問題が解けることが。メタ認知。自分の考えていることは思い出しづらい。2人で解いたら？様々なパズルを1人で解いたり2人で解いたりしてみる。パズルは複数人では解きづらいと思う人も多いけれど、2人で劇的に良くなることは少ない。平均を取ると2人の方が少し良さそう。色んなパズルを差がつくかどうかで分類。2人で解きやすいパズルの特徴がある。役割分担が上手に出来る？役割分担的な話が大きい。相手が何をやっているかが見えやすいパズルの方が。計算をしているというのはあまり変わらない。9つの点を通る3回曲がるだけの一筆書きを。2人の場合が得をする。紙が沢山あると、相手にも線が全て見える、相手の考えていることが分かるので、1人より得をする。違うことでは役に立たない？色々試すのが良いかもしれない。相手がやっていることが絶対ダメかどうかはよく分からないものが。外側に引いてみるというのは、ラクガキのようで駄目かもしれないが、相手も分からないので見ているしか無い。冷静に見直せるということが。役割交代が容易に出来るということが。試してみる価値があるかどうかが分からない場合、2人でやるほうがずっと良い。見えていることは分かるけれど良いかどうかは分からない、という微妙な問題では。
教育の場で使える頼りに出来る考え方が。1つの考え方に固まってしまうことが。ふと見直してみることが大事。現実には難しいけれど。1人ではどうか？2人でお互いに余裕があるように。互いにメリットが。直感的には物を学ぶ時に大事。問題を解くときにも。相手が何もしらないと思って1から全部説明する、簡単なことしか出来ないように見えても、沢山の知識を積極的に使って自分から解こうとする賢さを持っている。自分で読み解きながら聞いてみる。人と話しながら気がつくことも。先生が言うことをそのまま鵜呑みにしない、それだと頭に残らない。鵜呑みに出来ることはあまりない、自分から考える学びを。使える考え方を。

教育心理学概論 (放送大学教材)

涙。

出身高校が主な舞台になる映画「葬式の名人」が全国公開中で、茨木で先行上映されていたので3回鑑賞した。映画の鑑賞の感覚が薄れていると感じていたので、映画「天気の子」を見た。雑誌に嫌になるほど紹介されていたのには辟易していたけど、一般常識としてfollowしないといけない。大雑把に言うと恋愛のstory。流れはベタ。しかしアニメの描画はリアルの感覚を超えているように感じる。それを含めて鑑賞していると、月並の恋愛の展開でも、最後は涙が出てくる。涙脆くなったのだろうか。ううみゅ。

秋空とご飯。

今日は秋空が広がる。最近までは夏空とあまり変わらなかったけど、流石に季節が巡ってきたような。

高槻まで出て喫茶店でモーニングを食べて備え付けの新聞を読む。モーニングは増税で10円価格が上がっていた。そして低減税率の筈の新聞2紙も。謎。

昼ご飯は松屋のカレーを久し振りに食べる。30円割引してくれる定期券を貰う。あまり使わないだろうけれど。

データの基礎集計(２)（社会統計学入門第3回）

統計のトリックに惑わされないことが必要。初歩の統計理論は必須かもしれない。

度数分布を統計量で記述。代表値。散らばる具合を。質的変動指数。パーセンタイル。
分布の中心を表す代表値。色々な変数の分布の中心を表す。離散変数であっても連続変数であっても、変数にはそれぞれの分布が。身長などの変数。中心または典型。最頻値、中央値、平均値。最頻値。ある変数の中でも最も観測される頻度が高い。最終学歴についての度数分布表。出現頻度。最頻値は高校卒。基本的に離散変数の分析で。連続変数の場合にはあまりない。度数がほぼ同じ値が複数現れるケースに注意。最頻値は分布の中心を上手く捉えることが出来ない。中心が2箇所ある、ということになってしまう。中央値。観測された値を並べて丁度真ん中の値。親しい友人の数のデータ。丁度真ん中がない場合は、真ん中にくる2つの値の中間の値を。値を大きさの順で並べるので、連続関数の場合のみ。何百もあると探すのが大変。累積度数分布表を用いる。50%の人。平均値。観測された値の総和を、値の総個数で割って得られる値。全ての値を計算に取り込む。分母は総個数。分子。個別の観測値。対象者の通し番号。Σ。指定された値を合計する。Σの下と上。何番目から何番目まで足し合わせる。注意点。平均値は産出にあたり計算が必要。連続変数においてしか求められない。極端な値についての問題。いちじく外れた値を外れ値という。平均値に影響する。分布の中心を表す値として妥当ではない。値の高い方や低い方に密集すると言った、分布に偏りが在る在る場合には、中心値が妥当。
散布の比。離散変数の散らばりを表す指標。それぞれのカテゴリーの中の値の数を判断。国籍についての度数分布表。比率の問題。散らばりが大きい、多様性に富む。多様性が少ない。多様性指数d。質的変動指数IQV。カテゴリーの数と比率。カテゴリーの比率の2乗を足し合わせる。1からそれを引く。0が最小値。カテゴリーの数に左右される。欠点を補うのが質的変動指数。最大値が1、最小値が0になるようにしている。連続変数の散らばりの算出。分散と標準偏差。平均値からどれだけ離れているか。平均から離れているほど散らばりが大きいとみなす。偏差。分散。分子。それぞれのケースの偏差。平均値からどれほど離れているかを計算。偏差を二乗して足し合わせる。分母で1を引いているのは、標準データを想定している。分散は二乗しているので√を取る。標準偏差。それぞれの値が平均からどの程度離れているのかの標準の値を得られる。個別のデータがどこに位置するのかを計算できる。分布における位置を表す。分布のどこにあるか。パーセンタイル。60%など。60パーセンタイル。60%の人が含まれる。累積度数分布表。より厳密な方法もある。四分位数。z得点。相対的な位置づけを考慮しながら比較することが出来る。標準化。
それぞれの統計量の色彩は異なる。状況に応じて正しい分析を。

社会統計学入門 (放送大学教材)

訴訟人。

訴訟の当事者になった/なってしまった人。ならない人の方が多いと感覚的には思っているかもしれないが、恐らくエビデンスevidenceというか統計や調査はないと思うので定かではない。紛争無しに生きていくのがbetterだと考える傾向が日本人にはあると思うけど。仮に訴訟を起こすことが無いにしても、一方的に巻き込まれる可能性は否定出来ない。心構えが必要だと一部の弁護士は言うが、そもそも法律事件の範囲は膨大である。公共的なものを含め、相談出来る窓口を確保するのが現実的なリスク管理になるのではと考える。netの情報は膨大にあるけれど、どれが信用できるのかは分からないことがママあるし。

高槻阪急。

今日10月5日は高槻阪急が開業した。といっても西武高槻の跡地で居抜きの開業になるけれど。西武sideも関西にこだわるどころではなくて阪急に売却したのではと思う。ただ問題なのは、最寄駅が阪急高槻市駅ではなくJR高槻駅であるということである。神戸阪急も復活して阪神の駅の真上にあるけれど、三宮は駅間が短いので支障はない。けれど阪急とJRの間は結構歩く。阪急からは駅前の三井住友銀行を左にして真っ直ぐしばらく歩き、松坂屋に行き着くけれど、その向こうのJRの駅の更に反対側になる。恐らく阪急の駅には、「高槻阪急はJR側です。」という掲示が近々されるのではないかと予想する。セレブ(もどきも含む)の淑女(男性でも事情は変わらないが)が降りても無いので駅員に聞いてくるだろうから。

確率分布の捉え方（統計学第3回）

確率の基本的考え方は理解しておかなければ、社会の議論ではトリックが使われる場合も多いから。

確率変数の分布。確率が起こる程度の数値化。ある条件を満足するような確率モデルを。現実の現象を説明する。性質として和事象の確率や条件付き確率を。確率変数の分布。
様々な量を測定。人の身体の特性を調べる。血圧などの検査も。測定値には様々なバラツキを。確率変数。記述する際には大文字で表す。実際に計測された値は小文字で。実際に観測してしまうと1つの値となるが、観測前では異なる。値の可能性を。サイコロの出る目を。X。事象を簡単に表現できる。バラツキ具合に関心が。確率分布。離散型。連続型。確率分布の表し方に違いが。離散型の確率変数。サイコロの目。それぞれの値を。確率分布表。確率変数Xが3の目を。サイコロの場合は全ての確率は6分の1だが。コインを5回投げた時にオモテの出る回数。累積分布を表す方法。Xが3以下。取りうる値が限られる。2.5以下の確率。累積確率は3分の1。Xの関数として、累積分布関数。大文字のF。F（X）。階段状の関数に。身長などの連続型の確率変数。連続的に増加。累積分布関数。連続的に増加する関数に。確率分布の表現方法。非常に小さい。丁度とる確率を求めてもゼロになってしまう。その代りに累積分布関数の増加率を用いる。少しずつ増加している。傾きが変化。密度関数。数学的には累積分布関数を微分する。標準正規分布。左右対称に。累積分布関数が与えられれば、それぞれの確率を求めることが出来る。確率変数の各区間で。
確率分布の特徴を表す方法。平均や分散。コイン投げ。50人に5回ずつ投げてもらいオモテが出るかどうか。平均や分散を計算。平均は2.7、分散は1.41。オモテが出た回数ごとの人数。相対度数。確率変数の平均の計算。ある事柄が起こる確率を実験で。確率分布モデル。確率変数の平均。大数モデル。確率変数の平均X。確率変数の分散。分散の計算。定義通りの計算した。離散型確率変数。もっと一般的な定義に。連続型確率変数。密度関数を使う。相対度数の部分を密度関数に。区間ごとに積分を計算。平均や分散の意味を。
拡張した期待値の話を。宝くじと期待値の話。宝くじを1枚購入する。平均的にどれくらいの金額が？期待値をX。G(X)の期待値。確率変数の平均や分散も期待値で表すことが出来る。期待値は更に一般化を。期待値の性質を理解。コインを5回投げた場合、確率変数X。A倍のXの分散。Bを足したものの分散を。

統計学 (放送大学教材)