Tag Archives: 感情

●アクティブ・ラーニングとアダプティブラーニング

D:学習・教育のデジタル化と変容する知の体系

●学習指導要領改訂の方向性とアクティブ・ラーニング http://www.sky-school-ict.net/shidoyoryo/151218/
「知っているか」ではなく、「知っていること、できることをどう使うか」。
授業中に子どもたちが活動する、ダイナミックに動きまわる、何か体験をたくさんさせなければならない、といった誤解は避けたい。
そうではなく、頭の中を「アクティブ」に。そのために、生徒と先生、生徒同士のやりとりをアクティブに、が本質。
「子どもたちの思考が活性化し、真剣に課題に立ち向かっているような状況」が授業の中で起きているかどうかが重要。

Continue reading

 

●Intelligent Communications Technologyが働き方と学び方を変えていく

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●ITとICTはいったい何が違うのか? http://basara-company.biz/2015/12/14/it-ict/
『大辞泉』アプリのIT、ICTの項目に何が書かれているのか。一方、市場はさらに先へ、Intelligent Communications Technologyの用法も。

Continue reading

 

●テクノロジーによって、あるものは消え、またひとつの社会の中に複数の異国が

B:暮らしと職場の風景を変えていく(個人の意思決定と情報社会)

●テクノロジーによって2016年にも消えてしまうかもしれない7つの生活スキル http://karapaia.livedoor.biz/archives/52207204.html
筆記体/手紙の宛名書き/紙の地図を見る/図書館での本探し/対面コミュニケーション/自分撮り以外の写真撮影/忍耐力と集中力。
テクノロジーと引き換えに亡くすもの。それでいいか、あるいはそれならどうすればいいか、を考えねば。

Continue reading

 

●人工知能と「日本的雇用慣行」からの脱却

◎人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合が、日本において高いとするNRIの調査結果が話題になっている(衝撃! 日本の労働人口の49%が"人工知能"や"ロボット"などで代替可能に!? http://news.mynavi.jp/news/2015/12/02/280/
)。
しかし技術だけでシフトは生じない。実際に代替されるかは、資本がそこへ投下されるかにかかわる。資本投下の意思決定上はその仕事が産みだす製品・サービスの価格と、仕事にたずさわる労働者の賃金との関係が重要。
紡績機の導入に始まる産業革命がイギリスの片田舎から始まったのは、当時のイギリスの対象産業の賃金が世界の中で高かった事情が背景にある。それに加え、将来のイノベーションにつながる(当初は)小さな種(と見える)に対しリスクテイクする革新者の存在が欠かせない。

さらに重要なことがある。NRIのニュースはあまりにセンセーショナルでかえって一番大事なことが理解されないままで終わるのが懸念される。それは職種や産業自体が維持存続する場合ですら、実はその中身やスキル定義が変化してしまい、それに追随できない人々が生じはじめている、ということだ。日本社会は「移行期」にある。 Continue reading

 

●知識は本来公共財の性格をもつ。で、データは?

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●今、振り返る インターネットの歴史 - Yahoo! BB http://bbpromo.yahoo.co.jp/special/history/
たとえば1995年はというと、「Windows95」発売/「InternetExplorer 1.0」公開/日本初のアダルトサイトが登場/「テレホーダイ」サービス開始/PHSサービス開始/キーワード型検索サービス「InfoNavigator」の開始/ロボット型検索サービス「ODiN」開始/Searcher in Wasedaが「千里眼」に名称変更。
2005年は、「YouTube」サービス開始/「Yahoo!ブログ」サービス開始/ブロードバンド放送サービス「GyaO」開始/個人情報保護法の全面施行/イー・モバイル株式会社(現・ワイモバイル株式会社)が設立/「はてなブックマーク」サービス開始/「のまネコ」商標登録騒動が勃発。
(歴史: インターネットの主な出来事 1995-2015 http://bbpromo.yahoo.co.jp/special/history/chronology/  )

Continue reading

 

●ヒューマンリーダブル(人が理解できること)とマシンリーダブル(機械が理解できること)

「郵便場馬車をいくつ並べようが、そこから鉄道は生まれない」。

シューペンターの言葉だ。彼が指したと同じ現象、根本的な変化が21世紀の現在起きている。日本では産業界の人間より、法学界の人間のほうで事態の深刻さに自覚的なようだが。

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●次世代Webはブラウザの外にある : could http://www.yasuhisa.com/could/article/nextwebconf-2015/
ヒューマンリーダブル(人が理解できること)とマシンリーダブル(機械が理解できること)は密接な関係にある。片方だけでは Web アクセシビリティの実現は難しい。これだけでも困難な課題なのに加えて近時、マルチデバイス、つれてマルチパスの問題が出てきた。PCからスマホへ、そしてそこではアプリだ、情報にアクセスするパスが、という問題。
課題解決の鍵は JavaScriptにある。なぜなら、 JavaScriptはWeb ブラウザで描画・動作させるための技術群、HTML, JCSS のような Web 技術の一員であると同時に、IoT 、 デスクトップ、アプリ と言った、 Web ブラウザの外への広がりの一要素でもあるから。
このとき重要なのが、特定の企業によって作られたプラットフォームに依存しない、「オープンな Web」という概念。


Continue reading

 

●人工知能はビジネスをどう変えるか 問いを立てる/知覚する/意志する

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●人工知能はビジネスをどう変えるか 「ヒト・モノ・カネ」から「ヒト・データ・キカイ」へ http://www.dhbr.net/articles/-/3551
知性こそ他の動物と人間の違いを証明するもの、とされてきたが、人間以外で知性を持つモノ(AI)が生まれようとしている。
「これから起きる変化の本質は、深層学習、分析手法など情報科学的な技法の革新だけでなく、学習データの質と量、これを実装するコンピュータの情報処理力の3つの変化がセットで起きることにある」。つまり、ビッグデータが生まれ、情報処理力が爆増する一方で、情報の抽象化技術において深層学習という革新が起きている。
「ビッグデータと機械学習は相互に入れ子の構造である。ビッグデータの活用には多くの場合、機械学習が必要であり、機械学習を磨くためにはビッグデータが有効だ」。
では、そのAIと人間との違いは何か。それは、問いを立てる/知覚する/意志するの3つだ。そこからデザイン/ヒラメキ/リーダーシップといった違いも生まれる。

Continue reading

 

●親や教師が知らなければいけない IQより「ICE」

D:学習・教育のデジタル化と変容する知の体系

●IQの高さより大切なのは「ICE」 http://www.lifehacker.jp/2015/05/150519ice_high.html
「知能は間違いなく重要ですが、好奇心や共感がなければ、本来の力を発揮することはできません。真に成長して成功するために、3つ全ての分野を成長させるように考えましょう」。

Continue reading