最近のPC

 2012年以来，大学でも自宅でもPCを新調していないような気がする。iPad Pro（11inch）は買ったし，iPhoneも6sからSE2に更新したけれど。以前は，Windows7をVMware Fusionで動かしていたが，Windows10になるころにはどこかに消えてしまっていた。そんなわけで，MacBookPro mid 2012は使っているものの，Windows環境とはまったく無縁になっていた。

1980年代から1990年代は，助手・助教授でも大学の研究費が40万円/年ほどあった。その後も色々とあったので，2000年代までは，2-3年に１台の割合で研究室のPC（学生用含む）を更新することができた。最初はPC-9801シリーズからスタートして，FM-Townsをちょい経由してから，1990年代以降は基本的には，Macintosh環境で整備してきた。そうはいっても，若干の必要性があったので，Paralellsなどで補完しつつ，自作Windows/FreeBSD PCも2-3台作っていた。当時は，まだマルチコア前夜のPentiumで，もちろんGPUなどみたこともない。

そんな状態でYouTubeの自作PCコンテンツを見始めると，知らないことが多すぎた。現状をまとめるとおよそ次のようなる。IntelからAMDへと時代が変わってしまっていた。

CPU: Intel（Core iN） 80%, AMD（Ryzen N） 20%のシェア比率だけれど，Intelは元気がないようだ。なお，半導体メーカとしては，Intel,  Samsung,  TSMC,  SKhynix,  Micronということになっているが，5nmプロセスで製造できるのは TSMCだけなのか。

GPU: CPUボード上にあるのが iGPU，PCIバス上にあるのがdGPU，Thunderboltで外部的につながるのはeGPU。iGPUも含めて，Intel 60%，NVIDIA（GeForce） 20%,  AMD（Radeon） 20%

DRAM: Samsung 46%,  SK Hynix 26%,  Micron 21% 。1980年代の昔，64kbとか256kb の時代には，日本のDRAM業界が世界を圧巻しており，毎月のようにNECや東芝や日立や三菱による技術的ブレイクスルーが報告されていたのがなつかしい。

NAND Flash: Samsung 34%,  KIOXIA（東芝）18%,   WesternDigital 14%,  Micron 13%,  SKhynix 9%,  Intel 9%。これがSSDを構成している。これで作られるM.2 SSD は SATA接続（6GB/s）のものとNVMe接続（40GB/s）のものがある。例えば，M.2 SSD 2TBとNVMe PCIe3.0×4 + Thunderbolt 3ケースを用いると高速の外部SSDドライブが作れる。

MB: 代表的な規格はATX（305×244），Micro-ATX（244×244），Mini-ITX（170×170）。Asus 40%,  Asrock 30%,  MSI 15%,  GIGABYTE 10%。なお，ベアボーンキットのMBでは， Asrock（DeskMini） 50%,  Intel（NUC） 40%。YouTuberはみんなAsrockを使っているのかもしれない−違うかもしれない。10GBイーサネットとThunderbolt 3があるという条件では，Asrock X570 Creator一択になるらしい（by drikin）。

追伸：仮想通貨価格の高騰（例：600万円／bitcoin）のため，GPUボードがコインマイニング用に使われることから，自作PC用のGPUボードが品薄で入手困難になっているらしい。

３Ｄプリンタ

引き込もり生活が続いて，YouTubeが不可欠のツールになった。 時間は無限に溶かすことができる。

レゴは，YouTube動画を３本くらいみて卒業したので，次は3Dプリンタである。大阪教育大学のICT支援ルームにも導入されていた。導入企画案の作文をしたかも（しなかったかも）なので，関心・意欲・態度はあったのだが，残念なことに実行が伴わず，自分では使おうともしなかった。

ICT支援ルームのウェブページを確かめてみると，導入されている3DプリンターはUltimakerのものらしい。UltimakerというとスライサーソフトCURAなので（というか今日学んだ），筋はよかったのではないか。しかしながら，YouTubeをざっと眺めてみたところ，おすすめは，CrealityのEnder-3である。ステッピングモータの基盤を交換すると静音化もできて最強である。最初から静音基盤を使った Ender-3 V2も2万7千円で入手可能だ（あら，アマゾンでは倍の値段がついている，ひどいなぁ）。

FreeCADやFusion360などを使えば，自分でデザインした立体物をつくれる。あるいは，iPhone12 Pro やiPad ProのLiDARによる3Dスキャンデータを使うといろいろ楽しいことがまっているということなのかもしれない。

［１］iPhoneが3Dスキャナーに アプリと活用方法を徹底解説（Tsukasa-3D）
［２］Creality  Ender-3 V2 User's Manual

［３］Thingiverse

Splashtop

 iPadをMacのリモートデスクトップとして使いたいと思った。一時なくなりかけていたMac Miniが M1チップをのせてきたので，しばらくは安泰かと思われたからだ。Mac Miniの値段は132,800円（16GB+1TB）なので，MacBook Airより4万円は安い。いまとなっては，iPad も必需品なので，これとnotebook の重複を防ぎつつMacOSも使えるとなればありがたい。Mac Miniのインターフェースも，USB4×2, HDMI 2.0，USB-A，Gigabit Ethernet，ヘッドフォンジャックなどがあってなんとなくうれしい。

Sidecarを使うと，iPadをMacの２番めのディスプレイ（ペンタブレット機能付き）として使うことができる。が，それはリモートデスクトップではないと思われる。そもそも該当するのは，2016年発売のMacBook Pro以降なので残念でした。ということで，さらに調べてみると，Splashtop，Jump Desktop，Chrome Remote Desktop，Microsoft Remote Desktopという選択肢がでてきたので，おすすめだったSplashtopをiPad Pro とMacBook Proにインストールしてみた。うーん，ヌルヌルしているがそれなりに動作する。そもそも，iPadのキーボードがあれなので，どこまで実用に堪えるかはわからない。日本語入力もできないかと思ったが，大丈夫だった。

Ｍ１（１）

 Appleは，2006年以来使われてきたIntel チップから，アップル独自のARMベースSoC（システムオンチップ）である M1 チップへの変更を開始した。2020年11月11日のアップルイベントで，予てからアナウンスしていた AppleオリジナルのM1チップが搭載された13inch MacBook Air, Mac Mini, 13inch MacBook Pro の発表があった。即日に予約開始して来週はじめから出荷ということだ。Ｍ

5nmのラインルールによりM1チップに集積されるトランジスタ数は160億個だ。ここに8つのCPUコア（4つは高速，4つは低消費電力），8コアのGPU，16コアのニューラルエンジンなどを搭載し，毎秒11兆回の演算が可能となっている。この新しいMacBook Proは，クアッドコアIntel 1.7GHz i7の MacBook Proに比べて，CPU速度は2.8倍，GPU速度は5倍，ニューラルエンジン速度は11倍というふれこみだ。

M1の省電力性により，MacBook Airではファンが搭載されておらず，バッテリ駆動時間はこれまでの6〜8時間から50%以上は伸びているようだ（ワイヤレス接続時の名目10時間が15時間）。しかも価格は，MacBook Air の16GB+1TBで169,800円か。

問題は，homebrew, Julia, MacTeX, Mathematicaなどがちゃんと動くかどうかである。前回のPowerPCからIntel への移行や，MotorolaからPowerPCへの移行時もそれほど困った記憶はないので，今回もスムーズに乗り換えられるかもしれない。今使っているのはmid 2012の MacBook Proなので，すでに8年以上経過している。次は，ややこしいバーがついていないMacBook Air にしようかと考えているけど，どうなることか。

デジタル庁創設の課題

 日本経済新聞に掲載されていた記事。前回掲載された（上）は東大の越塚登の論で毒にも薬にもならない話に見えたので読まなかった（ネットで読み直してもやはりスカだった）。本日の（下）は，明治大学の田中秀明と廉宗淳の「問題解決の実行計画を」というもので，楠正憲も指摘していたように，日本が参考にすべきは同様の社会規模や制度を持つ韓国であるという線に沿った議論になっていた。韓国の電子政府関係組織なども丁寧に紹介されており，久しぶりに納得できて読みがいのある論説だった。

正確な状況分析ができていないにもかかわらず政権浮揚の手段としてデジタル庁を持ち出した菅義偉と利権にまみれたミーハーの平井卓也が進める政策がろくなものになるはずがないような気がする。科学的・合理的な思考から程遠いところで局所的な利権を組み込むために汲々として全てが進められている日本の状態では，とてもではないが韓国に太刀打ちできそうにない。コロナ対策もしかりである。安倍内閣ではこれにネトウヨフレーバーがトッピングされており，それは今も色濃く残ったままである。

日本の行政のオンライン利用率が先進国最低で国民が便利さを感じていない理由として３点があげられている。（１）戦略や施策の評価，問題と原因の分析がないこと，（２）システムに合わせて業務や法手続きを見直さず，現在の業務のまま進めようとすること（行政の無謬化），（３）組織が縦割り打破をできていないこと，出向２年しばりで職員の専門性が軽視されキャリア形成を阻害していること（博士号を持ったスタッフがどれだけいるのか）。

この本質的な問題や課題に立ち向かわないデジタル庁は，いまのガラクタの組織の上に覆いかぶさり，新たな利権の繋ぎ変えによってさらなるスパゲッティシステムを生み出すだけかもしれない。エストニアをモデルとして語っている限り話は始まらない。

Google 日本語入力

 オンライン上のGoogle 日本語入力は聞いたことがあったような気がしていたが，ダウンロードしてMacにインストールできるようになっていた。評判を調べてみるとまあまあなのかもしれない。日本語IME（旧ことえり），ATOK，かわせみ２との比較記事もあった。これまではかわせみ２を使っていたがさして不便は感じていない。iOSはどうかと調べると，Gboardというアプリ経由になるようで評判も今一つであった。

追伸：中核派へのお笑い家宅捜索（毎日新聞）と並んで，昨日の中曽根葬儀の写真が話題だ。秋篠宮ファミリーが参列したようだ。招待により参加したのが結局1400人なのか650人だったのよくわからない。グレイのロングコートで不気味に並んだ自衛官の写真が日本の将来を暗示している。勲章を派手に並べた演出もきもち悪くて，日本の今日の崩壊過程の礎（原発・公的セクター破壊・対米従属軍拡）を築いたことがどこかから称賛されているのだろうと思われる。そして日本学術会議の梶田さんの腰砕けぶりにも非難轟々だが，野尻さんのいうように誰であっても結局同じようなものなのかもしれない。こうして確実に我々の自由は奪われていく。

写真：中曽根元首相・合同葬の会場入り口に並ぶ自衛隊の儀仗兵

　撮影：田中龍作（田中龍作ジャーナルより引用）

情報学

(1) 情報学 (12800k) ⇔ Information Science (26M)
(2) 情報科学 (4630k) ⇔ Informatics (77M)
(3) 情報工学 (2740k) ⇔Informatics Engineering (1.2M)
*(4) 計算科学 (616k) ⇔ Computational Science (4.4M)

(5) 図書館情報学 (565k) ⇔ Library and Information Science (15M)
(6) ソフトウェア工学 (448k) ⇔ Software Engineering (178M)
(7) 計算機科学 (365k) ⇔ Computer Science (255M)
(8) ソフトウェア科学 (129k) ⇔ Software Science (1M ... no wikipedia title)
(9) 計算機工学 (45k) ⇔ Computer Engineering (32M)
(10) 理論計算機科学 (23k) ⇔ Theoretical Computer Science (3.6M)

・情報学＝Informatics，情報科学＝Information Science のほうが自分にはしっくりくるような気がするのだけれども，なぜか業界ではそうなっていないらしい。

・日本では岩波中心によくつかわれるソフトウエア科学に対応する Software Science があまり使われていないのはなぜだろう。

・むしろ，情報科学＝Computer Science ，情報工学＝Software Engineering と対応づけたほうが実態に即しているのかもしれない。

* この中では「計算科学」だけは他の概念と同じ仲間ではないと思われる。

iPhone SE（４）

とりあえず，アプリは精選して再インストールした。この状態でMacBook Proにつなぐと，設定がそうなっていたからだが，勝手に音楽が同期された。写真はiCloudからの同期になっているので，ここには復活されない。iPhone 6sのバッテリケースは装着できたのだけれど，カメラホールがずれていたのでレンズを半分覆ってしまった。これでは芸術的なスモーク写真で満足するか，朝の散歩の写真撮影時にケースの着脱が毎回発生してしまうことになるので，iPhone 7用のバッテリケースを注文したらすぐ届いた。残念ながら iPhone SE用のバッテリケースは売っていない。保証はないのだけれど，とりあえず使ってみることにする。

追伸：気がつかないうちに，iPhone/iOSの写真の画像形式がJPEGからHEIF（High Efficiency Image File Format）に変わっていた。拡張子は HEIC。JPEGに変換するために，iMazing HEIC Converter を引っ張ってきた。メールで写真を送るときとかどうなるのかな？

写真　iPhone7用のバッテリケースを装着した iPhone SE（撮影 2020.7.4）

iPhone SE（３）

記録のために，このiPhone SEの現段階のスクリーンショットを保存しておく。これまでは4.5ページあったが，このたびのリストラで３ページになった。

図：iPhone SE の現時点でのスクリーンショット

iPhone SE（２）

ということで，今週は裁判員の予定がなくなった。そこで，早速ソフトバックショップへ向い， iPhone SE を入手しようとしたところまではよかったのだけれど・・・帰ってからいろいろぐだぐだ。

バックアプファイルが壊れていたのがいたい。写真データと音楽データはどうするのか・・・というかもう端末にためておく必然性はないのか。そりゃ256GBもいらないはずだ。ということで，128GBのWhiteにしました。これだけは店員さんを評価する。しかし，不要なアクセサリ群を山盛りで購入させられそうになり，Softbankの電気メータとネットワークにも無理無理加入させられそうになった。今までこんなことはなかったんだけど・・・。

販売代理店を通すと便利なことがある一方で，逆に面倒なことも増えてしまい，もうこの歳になると，新しい端末の再インストールや環境設定で遊ぶのはもうほとんど苦痛の域に達してきた。かといって，オンライン購入にはまだ踏み切れなかったのだ。

写真：表はブラック iPhone SE Whiteの裏面（撮影：2020.7.2）

iPhone SE（１）

なにかおかしいように思い，iPhone 6Sをバッテリケースからはずしてみると，おなかが割れていた。たぶん，内蔵バッテリが膨らんだのだと思う。１，２年前にも同様の症状があったような気がしたけれど，記憶の霧のかなたである。

そんなわけで，次の機種として iPhone SE （第二世代）をいろいろと調べてみた。CPUはA13 Bionicの6コア3GBでフロントカメラが7Mピクセルになっている。外側のカメラは12Mピクセルなので変わらないのか。画面サイズは4.7インチで1334×750のまま。サイズも0.1〜0.2mm程度大きくて，138.4×67.3×7.3mm，重量は5gふえて148g。TouchIDのボタンは残っているので，ほとんど現状と違和感ないのではと思われるがどうだろう。イアホンミニジャックはなくなったのだけれど，lightning端子のEarPodsはついてくる。

問題はアプリや環境の移行だけれど，クイックスタートが使えるとある。いままで，使えなかったApple Payに対応している。また，NFCにも対応している。このあたり，何かおもしろいことができそうな気もするけれど，どうかな。iPhone 6Sはかなり使ってきたような気がしたけれど，2016年の正月に何故か香里園のソフトバンクショップで買っているので，まだ4年半だった。MacBook Pro は2012年のモデルなので，こちらはもう8年経っている。新しいOSが走らないので，むしろこちらを何とかしたかったのだけれど，むむむ。

追伸写真：バッテリケース上のおなかが割れた iPhone 6s （2020.7.4撮影）

THE MATH(S) FIX

THE MATH(S) FIX はスティーヴン・ウルフラムの弟のコンラッド・ウルフラムによる数学教育革新のための青写真についての本である。

ウェブサイトのはしがきを訳すると，こんな感じだった。

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AI時代の教育の青写真

なぜ私たちは皆，生涯のうち何年にもわたって数学を教えられているのか？それは本当に役に立っているのだろうか，あるいは，ほとんどが失敗であり多くの人に学びの力を与えられていないのか？それはAI時代に不可欠なものか，それとも時代遅れの通過儀礼なのだろうか？

"The Math(s) Fix: An Education Blueprint for th AI Age" は，なぜ数学教育が世界的に危機的状況にあるのか，また，どうして根本的に新しい主流科目を創るのことが唯一の解決策なのか，を明らかにする画期的な本だ。

この本は，今日の数学教育が，現代的な計算・データ科学・人工知能（AI）が必要とされる現代社会を発展させるための機能を十分果たしていないということを主張する。その代わりに，学生はコンピュータが得意とするものと競争することを強いられて負けてしまっている。

本書は，「数学が苦手」であることが，学習者のせいというより，科目の失敗が原因であること，すなわち，教育のエコシステムが行き詰まり，学生・親・教師・学校・雇用者・政策立案者が，現実世界の要求に追いつこうと間違った方向に走っていることを説明する唯一の本である。

しかし，この本はさらに先を行くものである。問題を解決して，AI時代の教育の普遍的な改革の種を蒔くために，学校における中核的な計算思考科目としての完全に代替的なビジョンを初めて提示しているものだから。

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これがたぶんコンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）の王道なのだと思われる。でも，GIGAスクール構想にみんな出払ってしまっており，プログラミング教育とその周辺の話題はすっかり霞んでしまっていた。

図：THE MATH(S) FIX の表紙（Wolfram Media から引用）

［１］Let's Fix Math Education （computerbasedmath.org）

富岳100京

神戸の理化学研究所計算科学研究センターに設置されている富士通製のスーパーコンピュータ富岳が，ISC High Perfomance 2020 Digital で発表されたスーパーコンピュータのTOP500で首位を獲得した。ほぼ半年ごとに欧州と米国でスーパーコンピュータのランキングが発表されるが，次は米国アトランタで開かれる国際スーパーコンピュータ会議（SC20）の予定だ。

理研のプレスリリースによれば，６部門中４部門で首位を占めたということで，それはいったいなんだということになった。(1) TOP500：これはLINPACKのベンチマークである。密行列の線形演算の能力を競うもので最も古典的なベンチマーク。(2) HPCG：疎行列を係数とする連立１次方程式を共役勾配法で解くためのものであり，これがスーパーコンピュータの実用的な計算の実態に即したものだと思われる。(3) HPL-AI：ディープラーニングでは低精度計算が多用されることから，そのような状況での演算性能の評価が必要となってきた。(4) Graph500：ビッグデータ解析に使われる，超大規模グラフの探索能力を試すものであり，演算性能に加えてメモリやネットワークへのアクセス性能も重要である。ここまでの首位を占めたということだ。

この他に，(5) IO-500：データの入出力性能らしいが，詳細はこのあたりをみるとよいかもしれないし，そうでないかもしれない。 (6) Green500：省エネ性能を評価するための，消費電力当りの計算性能を比較したもの。この分野は日本勢が強い。前回は富岳のプロトタイプがトップだったが，今回は，日本のプリファードネットワークスのMN-3が首位で，PESYコンピューティングのNA-1が３位につけている。

京の後継機の名前が富岳になると聞いたときに，なんだかなあ，とおもったのだけれど，これは富岳100京（京の100倍の計算性能を持つ）ということで，富嶽百景のもじりだったとか。それなら許します。

P. S. 京コンピュータは，2011.11のTOP500 で10^16 Flops（１京Flops）をたたき出して首位になっている。富岳は2020.6 のTOP500で 40京Flops なので，富岳40京。まだ100京には達していない。

写真：富岳はブルーなのか（理研のページより引用）

［１］スーパーコンピュータのベンチマークについて（佐藤三久）

えっ，この非常時にさえＩＣＴを使わないのなぜ？

文部科学省の令和２年度ＩＣＴ活用アドバイザー事業「学校の情報環境整備に関する説明会（当日資料）」が５月１１日（月）に開催され，youtubeでも配信されていた。また，まさきとみずもとかづきさんによるnoteで一部（重要な部分）が文字おこしされている。

文部科学省初等中等教育局情報教育・外国語教育課長の髙谷浩樹さんの説明はなかなか気合いが入っていた。配布資料にはなかったが，以下の部分がキモでした。

図　高谷課長の声が聞こえてきた

これからはICTを使わないことに説明責任が伴う（地方自治体に向けて），説明責任が伴うのは本件の文部科学省の私であり地方教育行政をになうあなた達である。我々は一蓮托生なのである。今までが間違っていたのだ。やろうとしないのは子どもに対する罪である。

豊福晋平さんは辛口のコメントをしていたが，みんながんばってほしい。

昭和のプログラミング教育（４）

昭和のプログラミング教育（３）からの続き

金沢泉丘高校理数科の２年になって，カシオのAL-1000の次に取り組んだのがアナログ計算機である。

野田中学校３年のときの技術の先生が黒丸の眼鏡をかけた辻先生といって，やんちゃな生徒まで含めて全員が恐れるたいへん怖い先生だった。電気や電子回路が専門のようで，技術準備室には分解・組立中のテレビなどが山積していた。電気の授業では，電気工事士の実技試験のような設定で，木の板に碍子を固定して電線を貼るというものがあって，クラスから２名選ばれた。ドライバーなどの工具を与えられ持ち時間10分くらいで取り組んだ。もう一人は誰だったかはっきりしないが，なんと自分も選ばれてしまったのだ。練習も何もなしで「始め」といわれてもウロウロするだけで碍子一つ取り付けれずに終了した。チーン。もう一人は途中までできていたが，自分はあまりにも不器用だった。

３年の技術の授業の後半にはいよいよ真空管式ラジオの回路図が登場した。五球スーパーか何かのキットを買ってもらって真空管式ラジオを実際に組み立てたのは高校生になってからだったが，それまでも，はやくから電子工作のおもちゃは家にあり，ハンダごてを使ってトランシーバーのキットに挑戦したりと，小学生の時の鉱石ラジオから始まった電子回路への興味はとても大きかった。授業にも真剣に取り組み（ラジオの実習はなかったと思う），試験前には教科書の回路図を完全に記憶していた。試験では微分回路と積分回路が出て，そこだけが間違っていた。採点の方が誤りだったので，恐る恐る先生に申し出たところ，無事に訂正してもらえてよくできたと褒められた。

話が長くなったが，その積分回路と微分回路を使うと，高校数学で出てくるような微分方程式（当時は高等学校の数学でも簡単な微分方程式を扱っていた）を解くことができる。この原理を利用したのがアナログ計算機であり高専などでも使われていた。20年ほど前に，インターネットで探してみると神戸高専のホームページに丁度自分たちが高校時代に使っていたものの写真が見つかった。それからしばらくするとそのページも無くなってしまい，今では完全に過去の遺物となってしまった。

図１　理数科で使ったアナログ計算機（引用：神戸高専の古いウェブサイトより）


北國新聞の記事にある楠先生の収集資料の中には，昭和48年9月に全国理数科高等学校長会によって発行された理数科紀要の第１集があり，その一部のデータを送っていただいた。当時，非常にがんばってこのアナログ計算機の実験に取り組んでレポートを書いたので，楠先生に取り上げられて，あちこちの発表に利用されたようだ。同級生の北原さんと連名になっているが，ほとんど私の作品だ。昔はよく勉強していたことがわかる。

図２　理数科紀要の中で報告された当時の私のレポート

アナログ計算機は理科の準備室かどこかに設置されていて，放課後一人で残って黙々と楽しい作業を続けた。微分方程式を解いた計算結果は振動や過渡現象のグラフになって出力される。あるとき，配線を間違えてスイッチをいれると警告ブザーが鳴り響き，学校に１台しかない高価な機械を壊してしまったかと肝を冷やした。アナログ計算機は無事だった。なお，図２のレポートをワープロで書いたのは楠先生だ。自分が書いたレポートは手書きであり，ちゃんと返却してもらったのだが，50年のうちに紛失してしまった。

昭和のプログラミング教育（３）

1969年，金沢泉丘高校の我々理数科二期生のプログラミング教育は，CASIO AL-1000（1967年発売）からはじまった。Nigel ToutによるVintage Calculators Web MuseumのDesk Electric Calculatorsのトップにきているのが，このCASIO AL-1000 である。楠先生によれば，泉丘高校に４台が導入されたとのことだ。当時の価格で30万円だときかされていた。今の物価に換算するとその数倍に相当するのではないか。

AL-1000の入力はテンキーの数字と四則演算記号などで，出力は14桁のニキシー管による。プログラムステップは30とあるが，メモリに４つ使うため実質は26ステップだったのではないか。楠先生はこの４メモリあるのがすごい（値段が高い原因でもある）と強調していた。アセンブリ言語のような命令を使うのだが，フラッグへの条件分岐を多用する。与えられた課題の一つが与えられた自然数の階乗を計算するというものだった。ようやくできて喜んでいたら，同級生の土田純一君（物理部）がクラスで最小のステップ数で実現したと楠先生に褒められていた。残念，はやくも負けてしまったのだった。

その後，高校３年になると新しいオリベッティの卓上計算機が１台導入された。たぶん100ステップぐらいの計算ができ，メモリも10くらいになっていたのではないかと思うが，入試モードの我々は姿を見ただけで使わせてはもらえなかった。その後，大学に入り，大学院に進学する頃には自分の手元にAL-1000の機能を遥かに上回るカシオのプログラミング電卓がやってくることになる。時代はあっという間に進んでしまった。

写真：CASIO AL-1000 の雄姿（Vintage Calculators Web Museumから引用）

Scrapbox

スクラップボックスは，あの増井俊之さんが開発した，情報保存・共有システムだ。
いまでは，紙copiで（使わなかったけど）有名な洛西一周さんのNOTAで商品化されている。昔ちょっとさわってみて，結局使わずじまいだった。自分の情報保存コンセプトと微妙に食い違っている。いまは，もっぱらAppleのノートにためている。これはこれで問題があるのだけれど，MacからもiPhoneからもiPadからも同期しながらアクセスできるので安心だ。もっともうまいバックアップの取り方はよくわからない。

いろもの物理学者の前野昌広さんが，よくわかる熱力学の査読ページをスクラップボックスで作っていたので，さっそく参加させていただいて慣れない作業をしていたら，１章分のコメントページをふっとばしてしまった。ごめんなさい。悪いのは私です。で，調べたところ，バックアップのシステムが標準的にはついていないようだ。有償バージョンでどうなっているのかはわからない。落ち着いて作業することにしましょう。

コンピューテーショナル・シンキング（４）

コンピューテーショナル・シンキング（３）からの続き

パパートを源流としてウィングが口火を切った「コンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）」は，K-12にひろがるとともに，日本では「プログラミング的思考」と名前とその性格を変えて政策的な道具として用いられることになった。

そもそも「○○的思考は学校教育に欠かせない」という言説は，「○○力が未来の子どもたちには必要だ」というスローガンと並んで，近年の教育改革の通奏低音となり，政策推進のツールとして悪用されている。プログラミング的思考もその最先端の代表例である。

学校教育をめぐる目標設定では，常に怪しい看板がつけられはずされしながら，「子どもたちのために」，「国の将来のために」，「地球の持続可能な発展のために」という大義名分のもとに，隠れた利益誘導や思想誘導の道具として，○○的思考と○○力のオンパレードが続いている。

最近の○○的思考の○○には何が入りうるか。工学，科学，数学，論理，批判，問題解決，デザイン，なんでもいいのだが，これによって利益を得られる社会セクターの人々は，なまじ悪知恵が発達しているので，ありとあらゆる正当化の論理を繰り出している。

計算論的思考は，その定義からして，情報科学（Computer Science & Technology）の領域基盤の概観（内容・方法）に対応している。これを「読み，書き，算術」に加える21世紀の第４のリテラシーとして位置づけようとするものだ。2000年前後を境とする情報テクノロジーの発展と浸透により，その重要性が飛躍的高まった。それゆえ，あらゆる分野や階層の人々に関係するという意味で，他の○○に比べて優位性があるのは確かだと思う。

ただ，それは，これまで情報リテラシー，ICTリテラシーとよばれていたのではないか。高等学校に教科情報を導入して 20 年近く培ってきたものではないか。そこではプログラミングこそ背景に退かされていたものの，情報科学をバックボーンとして，その成果を活用する能力をいかに獲得するかが目標であったはずだ。

それが，看板を変えてまで，あらたなテコ入れの道具として化粧直しするときの名前がプログラミング思考だった。計算論的思考（この訳語も微妙なのですが）に比べれば格段と見劣りのするしょぼい目標設定になってしまってはいたが。「一つ一つの動きに対応した記号を，どのように組み合わせたらいいのか，記号の組合せをどのように改善していけば，より意図した活動に近づくのか」だと・・・あんたらなにゆうてんの・・・orz。

たぶん，この30年の日本の停滞と，機械学習，クラウド，IoTなどの進化による産業構造の本質的な変化の予感が，日本にあせりをもたらしているのだと思う。それが小学校へのプログラミング教育の導入とGIGAスクール構想（児童生徒一人一台のPC整備）へとつながった。そのビジョンの柱となる考え方をプログラミング的思考に落とし込んだところに本質的な欠陥があるような気がする。

なぜプログラミングの能力が全員に必要なのだろうか。自動車整備の能力がすべての国民に必要なのだろうか。散々議論した末に，プログラミングが柱ではなく，情報科学や情報技術によってもたらされた成果や，それを実現しているアプリケーションを組み合わせて活用することで問題解決することこそが重要だとしてきたのではなかったのか。

プログラミングを体験することが，コンピュータの活用の質を高めるために本当に必須なのだろうか。むしろ，生活や学習のあらゆる場面で，必要に応じて自由に情報デバイスを組み合わせて，文書を作成し，計算し，マルチメディア情報を処理して創造できる環境の整備とサポートの仕組みこそが必要なのではないだろうか。

マセマティカによって提供されるような，あるいはジュリア（プロセッシング）によって実現されるような柔軟性の高い情報処理環境が，すべての科学や文芸や芸術の分野で必要であり，そのための専門的な能力を養成するルートやそのための裾野の広い学びが必要であることは認めるが，それは，小学生全員にプログラミングを学ばせることとは別だと思うのだ。

コンピューテーショナル・シンキング（３）

コンピューテーショナル・シンキング（２）からの続き

ジャネット・ウイングがコンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）で名をあげて10年後の2016年３月に，その後の状況について報告するエッセイを書いていたことはすでに紹介している。

その半年後の2016年9月，マセマティカでおなじみのスティーブン・ウルフラムが，ブログに「How to Teach Computational Thinking」という記事を書いた。ウイングのエッセイや中島さんの翻訳をまったく知らなかった私は，10月ごろに当時，清教学園におられた田邊先生とのメールのやり取りの中で，このリンクを使い「Computational Thinkingがはやりそうですよ」とお知らせしていた。10年遅れで。ただ，この時期は例の有識者会議がプログラミング的思考というキャッチフレーズを掲げて4ヶ月後だったので，そのあたりを意識していたともいえる。まあいずれにせよ，7周半ほど周回遅れなのである。

ウルフラムのやってきたことや作り上げてきたシステムは，まさにコンピューテーショナル・シンキングの直球ど真ん中だったので，これはイメージを作りやすかった。ただ，そのまま日本のK-12に導入するには敷居が高すぎたた。Wolfram Alphaをもってしてもすでに手遅れというか，マセマティカの導入価格高騰によって，多くの大学からは潮が引くように撤退してしまったのではないだろうか。

コンピューテーショナル・シンキング（２）

コンピューテーショナル・シンキング（１）からの続き

タベシュの論文のさきほどの引用部分の前段には，コンピューテーショナル・シンキングの定義がある。また，最近の議論と直接関るものとしてしばしば引用される，ジャネット・ウィングの2006年のACM論文（エッセイ）「Computational Thinking」についての言及もある。公立はこだて未来大学の中島秀之によるその日本語訳は，2015年になって「計算論的思考」として情報処理 Vol.56 No.6 に掲載された。また，林向達によって〔学習用翻訳〕計算論的思考として訳された。このページでは「計算論的思考」を用いよう。

タベシュの論文の要約の前段：

　計算論的思考は，コンピューターが効果的に実行できるような方法で問題を定式化し，その解決策を表現することに関与する思考プロセスとして定義できる。それは，問題を解決し，システムを設計し，人間の行動を理解する方法であり，コンピューターサイエンスの基本概念に基づいている。今日の世界で繁栄するには，計算論的思考が，人々がものを考え，世界を理解する方法の基本的な部分でなければならない。
　計算論的思考は，児童生徒にとって不可欠であり，K-12カリキュラムの一部である必要があるが，最初にそのルーツとコンテンツ開発の基礎となりうる教育学的モデルを検討する必要がある。
　計算論的思考の本質は，心の拡張としてのコンピューターと対話しながら創造し発見できることだ。このような概念は，パパート著書マインドストームで次のように想定されていた。
　パパートは，計算の２つの側面に注目した。１つは計算を使用して新しい知識を創造する方法，もう１つはコンピューターを使用して思考を強化し，知識へのアクセスパターンを変更する方法だ。最近では，ウィングが，計算論的思考に修正されたアプローチと新しい注意をもたらした。
　ウィングは，計算思考を，読み，書き，および算術と並ぶ，我々みんなの分析能力の基本的なスキルと見なしている。ウィングの論文は，すべての階層のコミュニティ，特にK-12で歓迎された。K-12コミュニティは反応が早く，ティーンエイジャー向けのアプリケーションの開発を開始し，進行中である。パパートの基本的なアイデアにアクセスしながら，計算論的思考を浸透させる手段としての問題解決に進む。

ジャネット・ウイングは2006年のエッセイで計算論的思考を次のように表現している。

・計算論的思考は計算プロセスの能力と限界の上に成立しているもので，計算の主体が人間であるか機械であるかは問わない。
・計算論的思考は，コンピュータ科学者だけではなく，すべての人にとって基本的な技術である。
・計算論的思考は問題解決，システムのデザイン，そして基本的なコンピュータ科学の概念に基づく人間の理解などを必要とする。
・計算論的思考とは再帰的に考えることであり，並列処理であり，命令をデータとし，データを命令とすることである。
・計算論的思考とは巨大で複雑なタスクに挑戦した り，巨大で複雑なシステムをデザインしたりすると きに，抽象化と分割統治を用いることである。
・計算論的思考とは予防，防御，そして最悪のシナリオからの復帰という観点を持ち，そのために冗長 性，故障封じ込め，誤り訂正などを用いることである。
・計算論的思考はヒューリスティックな推論により解を発見することである。
・計算論的思考は超大量のデータを使って計算を高速化することである。

これすなわち，コンピュータサイエンスの特徴を述べており，それが専門家だけでなくすべての人々にとって重要であるというのが彼女のビジョンである。これが K-12 関係者などコンピュータ教育にかかわる人々にヒットした。そしてその10年後には［３］にあるエッセイを書いている。

［１］コンピューテーショナル・シンキングについて（林向達，2017）
［２］Computational Thinkingに関する言説の動向（林向達，2018）
［３］Computational Thinking, 10 Years Later （Jeannette Wing，2016）
［４］〔学習用翻訳〕計算論的思考，10年後（林向達，2018）