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2022年1月20日木曜日

大学入学共通テスト（４）

Ａ日程とＢ日程で混乱していた共通一次をリニューアルしたのが，センター試験（大学入試センター試験）だった。これは， 1990年度から2020年度まで，約30年にわたって，31回実施された。大きな問題もなく安定して運用してきたが，いいがかりをつけられて共通テスト（大学入学共通テスト）に衣替えさせられた。

2006年度にリスニングが導入されるまでは平和な時代だったが，その後は，細かな不祥事が発生するたびに，これに対処するための試験の注意事項が単調増加していき，監督者マニュアルを読み通すのが大変なことになってきた。事情がある受験生や，突発事態に対応するための別室受験の準備もふえ，試験監督や警備のための教員の出動が半端ないことになった。

かつては，監督に当たる大学教員は，50代の後半くらいでセンター試験の業務からは解放されていた。そうはいっても，個別学力検査では出題もしているため，この時期は監督業務や質問対応業務で忙殺されることにはなる。自分がその年代にさしかかっても業務免除対象になることはなかった。

自分の在職期間に経験した29回のセンター試験を通じて，試験監督をした年よりも裏方の入試管理部業務などに携わった年の方が多かったかもしれない。拘束時間や労働内容は試験監督より量的に多いが肉体労働が中心であり，試験時間の間はピリピリと張りつめることなしに過ごすことができる。

2004年に国立大学が法人化されるまでは，2日目の後片づけが終わった後に，管理部スタッフや警備スタッフの教職員が集まって，準備していたおでんを囲んで歓談したものだった。リスニングが導入される頃には，リスニングの再試験対応などもある関係で，終了時間も遅くなってしまうため，業務が終わると解散ということになった。

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2019年11月3日日曜日

民間試験導入としての記述問題

大学入学共通テストへの英語の民間試験導入は，幅広い層の反対論をベースに萩生田のオウンゴールがアシストとなって，11月1日の共通ＩＤ提出開始のタイミングで延期となった。『11月１日に文部科学大臣から、令和３年度大学入学者選抜から導入予定であった英語民間試験活用のための「大学入試英語成績提供システム」の導入を見送るとの発表がありました』

しかし，文部科学省は，もう一つのベネッセ案件である国語・数学における記述試験はこのまま進めると主張している。その問題点については，「大学入試改革｢炎上｣の裏に潜むもう1つの火種英語のみならず数学と国語でも民間試験導入」で指摘されている。結局すべてが，公共財を私企業へ売り渡たす利権モデルということか。大阪維新と完全に相似形の安倍政権。

［１］高校も大学も頭を抱える「センター試験改革」あまりにも多すぎる問題点（2019.1.19）
［２］高等教育局大学振興課説明資料（2019.2.12）
［３］英語だけじゃない…大学入試改革の「国語記述式問題導入」の害悪（2019.11.01）
［４］残る選択肢は「センター試験」続行？英語の次は国語……大学入試改革で起こるドミノ倒し（2019.11.06）

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2022年1月17日月曜日

大学入学共通テスト（１）

 今年の大学入学共通テストはたいへんだった。オミクロン株の感染者数が急上昇するなか，1月15日（土）には東大の試験会場前で傷害事件があり，1月16日（日）にはトンガの海底火山の爆発にともなう津波警報で試験ができなかった会場がでた。

大学入試センター試験が，いろいろあって，大学入学共通テストに模様替えしたときに「思考力，判断力，表現力等を発揮して解くことが求められる問題を重視した」結果，今年の問題は読解力を必要とする部分が増えて，難易度があがったらしい。

そんなわけで，数学の試験を眺めてみたら，あら，防衛省の不祥事をヒントとしたようにみえる問題があるではないか。2019年にイージス・アショア配備の調査にかかわって露呈した事件だ。配備地の設定根拠を説明する資料において，Google Earthを使って水平方向と鉛直方向の縮尺比を考慮せずに山の俯角を導いて，判断のための重要なデータにしたというお粗末な（悪質な）ものだった。

今回の問題では，水平10万分の1と鉛直2万5千分の1の縮尺比を考慮せずに図を読み取った結果，キャンプ地から山頂を見込む俯角が16度になったのを検証するというものだ。三角関数表からこの16度に対応する正接を読み取り，これを1/4した値を解答し，さらに，この正接値から逆引して真の俯角（4度〜5度）を導くというものだ。

はい，いい問題ですね。しかし，平均点は数学I・数学Aで20点，数学II・数学Bで18点も下がった。

図：朝日新聞2019年6月記事と大学入学共通テスト数学I・A問題の比較

P. S. Twitterの感想によれば，第2問のデータ処理，第4問の整数問題はかなり評判悪い。やはり，その出発点が利権がらみ（後に消失か）だった共通テストは失敗で，センター試験のほうが良質だったようだ。

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2019年7月7日日曜日

記述式問題の問題

大学入試に記述式問題が必要であるというロジックはどうなっているのか。まずは，教育再生実行会議の中から， 第四次提言「高等学校教育と大学教育との接続・大学入学者選抜の在り方について」（平成25年10月31日）をみなければならないだろう。

要約
○グローバル化とイノベーションに対応する人材の質が重要であり教育がその要
○大学入学者選抜が教育の在り方を大きく左右する。知識偏重の一点刻み試験や，学力不問のAO入試はだめ。高校教育＋大学教育＋入学者選抜の一体的改革が必要
○高校教育：生徒の多様性を踏まえた特色化＋主体的に学び社会に貢献する能力
○大学教育：厳格な卒業認定及び教育内容・方法の可視化＋人材育成機能を強化
○入学者選抜：能力・意欲・適性を多面的・総合的に評価・判定するものに転換

大学入試センター試験の改革は，当初，複数回実施の達成度テストという話のはずだった。しかし，現実と折り合わせた結果は，大学入試共通テスト（記述問題＋英語民間試験）というところに落ち着いてしまった。面接や活動の重視と生徒の多様性を踏まえた高等学校の特色化という主張から見えるのは，色濃く漂う社会階層の分離政策である。なんだかなあ。

記述式テストは個別学力検査において，これまでも十分実施されてきた。一方，アルバイトを含む１万人の採点者が標準化された採点基準で公平な（提言元は，一点刻みを否定しており，公平性や公正性なんかクソ食らえと思っているかもしれないが）試験をするためには，マークシート並のレベルの問題に落とし込まなければならないだろう。今のセンター試験は十分工夫されていて，単純な知識偏重問題ではない。なんだかなあ・・・orz

ミクロにみるとこの大学入試改革で得をするのは，教育関連産業とそのロビーであり，御用学者であり，システム開発企業であり，それらに力を及ぼすことができる政治家だろう。また損をするのは，振り回される側の受験生・家族や，高校・大学教員ということになる。それはそれとして，この結果，当初のもくろみのように，高校や大学の教育が改善されて，質の高い人材が本当に育成されることになるのかどうかだ。この国の文部科学省や財務省はエビデンス・エビデンスと口を酸っぱくして畳みかけてくるが，彼ら自身が，政策の効果を測定した結果を公開し，それによって政策担当者を評価しているという話はあまり聞いたことがない。

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2022年1月19日水曜日

大学入学共通テスト（３）

大学入試センターから，今回の令和4年度大学入学共通テストの平均点の中間集計結果が公表されている。ほとんどの科目は昨年とおなじくらいだが，数学Ⅰ・Ａが，57.7点から40.3点へ17.4点下がり，数学Ⅱ・Ｂが，59.9点から45.9点への14点ダウンだ。読解力という謎のキーワードに振り回されて，どう考えても作問に失敗しているようにみえる。

大学入学試験の共通化は，1979年の共通一次（大学共通第１次学力試験）からはじまった。これは，1989年まで約10年にわたり11回実施された。その共通一次の監督業務が当たるようになったのは，1982年に大阪教育大学の助手になってからだ。池田分校や，天王寺分校，平野分校などで監督に当たったが，年配の先生の指導の元，教室で受験生への説明をすることもあった。

当時は，いまよりもずっとのんびりしていて，事前の監督者説明会もなかったし，現場では多少の融通もきいた。自分で問題を解いてみたり，欠席者の席にすわってあたりを監督したり，場合によっては読書も可能だったが，今となっては全て禁止でまったく考えられない。

池田分校の門から玄関に至る道では焚き火をしており，焼き芋を焼くのが通例になっていた。天王寺分校で一二度，管理部要員にあたったことがある。用務員さんがトラクターのようなものを運転して，試験問題を１Ｆにあった管理部の窓から搬入していた。天王寺分校の校舎はかつての師範学校の教室であり，教室の横には銃剣が並んでいたとのことだった。その話をしてくれた当時の天王寺分校の岡森博和主事（数学教育）の部屋で，試験日程終了後にささやかな食事が振る舞われた。

岡森先生には後にコンピュータ教育の科研費の協力者に誘われて，情報処理センター設置のために準備していた資料を提供したことがある。共同研究者ではなかったが，寺田町の安い中華料理屋で開かれた宴会に誘われてご馳走になった。退官後の学長選にも立候補されていたが残念な結果だった。

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2024年4月29日月曜日

高齢者講習

松任谷正隆（1951-）が，運転免許の高齢者講習のエッセイを書いていた。自宅のすぐ近くにある自動車教習所におもむくと，姨捨山のような小さい部屋に，未来のない表情の老人が押し込められており，免許返納を迫られるような圧力を感じた，という恐ろしい話だ。

あれ，ついこの間自分にも，高齢者講習の葉書が来ていて予約したところだった。あなたはいつなのと家人に尋ねられ，macbookのメモを確認すると，なんと今日の午後だった。どうしましょう。


集合時刻の30分前に，新ノ口の奈良県警察本部運転免許センターの怪しい建物に入ると，もう7人の老人がどよーんと溜まっていた。自分で8人目だ。松任谷正隆の話とほぼ同じだ。

予定時刻が来ると順番に名前がよばれて，待合室の外に出て整列する。3番目だった。6人のグループができると1つの部屋に誘導された。大阪市立科学館長だった齋藤先生のような，背の高い元白バイ隊員の優しいおじさんが講師だ。１．講義（30分），２．視力検査（30分），３．実車（30分＝1人10分×3人），４．DVD視聴（30分）の2時間のスケジュールだという説明がある。まずは，免許証の提出コピー，6450円の受講料の徴収，書類への署名などからスタートする。

講義のほとんどは，実車指導のやり方に関する説明や細かな注意事項だった。これに少しだけ交通安全の手引きの解説が加わる。視力検査は両眼でおまけしてもらい，1.2となった。たぶん，0.8-1.0くらいなのである。視野は右80度，左90度ということでいずれもOK。いよいよ3人チームで実車に向かう。

実車指導は1人ずつで，他の2人の老人はブックエンドのようにベンチで待たされる。車はオートマで，バックが必要な課題はありませんとのこと。エンジンをかけてギアをドライブに入れてもらうといよいよ教習開始だ。あくまでも試験ではないので，リラックスしてくださいといわれたものの，緊張はしなくても肩は凝る。

ややこしい教習コースをぐるぐる回らされ，１．左折・右折，２．信号待ち，３．一時停止，４．段差乗り越え，５．時速50km走行の5つの課題ができればよい。事前に丁寧な注意ポイントの説明があったので，なんとかこなせた。段差乗り越えで，アクセルの直後にブレーキを踏むまではよかったのだが，踏み込みが甘くて，1m以内で停まるべきところが30cmオーバーですといわれてしまった。しかたないですよね。

新ノ口の免許センターは老朽化して雨漏りもするらしいが，8年後に田原本青垣生涯学習センターのあたりに移転が予定されている。移転後は，バリアフリーになって，高齢者講習の実車指導の専用コースなどを整備されるようだ。あと2回は新ノ口での講習となるから，自分が田原本にいけるかどうかは微妙なところだ。



写真：免許更新センター外の一角にある怪しい待合室（2024.4.25撮影）

P. S. 今度からは，交通違反があると，実車指導の前に運転技能検査（試験だ！）が入ることになる。何回も受験できるとはいうものの，お金もかかるし面倒なことになるので，交通違反だけには注意しなければならない。

［１］高齢運転者支援サイト（全日本指定自動車教習所協会連合会）
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2022年11月10日木曜日

最小交換硬貨枚数（１）


2025年度の大学入学共通テストに新規参入する「情報Ｉ」の試作問題が，日経の朝刊に掲載されていた。

退職前には，監督に当たるのはこれ以上体力的精神的な限界をはるかにこえてもう絶対無理と思っていた大学入学センター試験だ。これが，大学入学共通テストと看板を替えて，教科「情報」を新しい試験科目として追加採用してしまった。情報教育関係の大学や高校の教員の皆さんはお喜びのようであるが，なんだかなぁの案件である。

60分で全問必答の大問が4問出題されている。掲載されていた第3問がプログラミングの問題だったので，さっそくチャレンジしてみた。その問題のテーマは最小交換硬貨枚数だ。最近は，PayPayで支払うことが増えてきたが，財布の硬貨数の制御は老人の認知症防止のために最適である。おつりが増えすぎないように，少し硬貨を加えて切りのよいおつりにするあれね。

例えば，46円の支払いだと，10円×４ + 5円×１ + 1円×１ でもよいし，50円×１ + 1円×１ - 5円×１ もある。ここで，マイナスはお店から戻ってくる硬貨を表わしている。前者の交換硬貨枚数は6枚であり，後者では3枚となり，後者の方が交換硬貨枚数は少ない。

問題の誘導部分を読む前に，さっそくプログラムを作ってみたが，肝腎の多めに払っておつりが返ってくるところに不備がありまくりだった。

function pay(m,y)
    n = 0
    c=[500,100,50,10,5,1]
    d=[y]
    for i in 1:6
        while y-c[i] >= 0
            y = y - c[i]
            n = n + 1
            push!(d,c[i])
        end
    end
    push!(d,-(m+n))
    println(d)
    return m+n
end

function change(y)
    m = 0
    n = 0
    c=[1,5,10,50,100,500]
    d=[y]
    pay(0,y)
    for i in 1:5
        while mod(y,c[i+1])!=0
            y = y + c[i]
            n = n + 1
            push!(d,c[i])
        end
        m1 = m + n
        if m1!=m
            push!(d,-m1)
            print(d)
            pay(m1,y)
            n=0
            deleteat!(d,length(d))
        end
        m = m1
    end
end

change(46)
[46, 10, 10, 10, 10, 5, 1, -6]
[46, 1, 1, 1, 1, -4][50, 50, -5]
[46, 1, 1, 1, 1, 50, -5][100, 100, -6]
[46, 1, 1, 1, 1, 50, 100, 100, 100, 100, -9][500, 500, -10]

そこで，1000円以下なら数もしれているということで，方針を変えて総当たりで確認するアルゴリズムに変更した。全くスマートではないのである。この中から最小値を探すのは目の子でできる。出力される配列 [ ] の中身は，交換される硬貨枚数が並んでいて，マイナスがついたものは店から客へのバック分を表わしている。最後の出力値が交換硬貨枚数だ。

function foop(y)
    c=[1,5,10,50,100,500]
    k=[0,0,0,0,0,0]
    for k[1] in -4:4
    for k[2] in -1:1
        for k[3] in -4:4
        for k[4] in -1:1
            for k[5] in -4:4
            for k[6] in 0:2
                z = 0
                n = 0
                for j in 1:6
                    n = n + abs(k[j])
                    z = z + c[j]*k[j]
                end
                if z==y
                    println(z," : ",k," : ",n)
                end
            end
            end
        end
        end
    end
    end
end

foop(46)
46 : [-4, 0, 0, -1, -4, 1] : 10
46 : [-4, 0, 0, -1, 1, 0] : 6
46 : [-4, 0, 0, 1, 0, 0] : 5
46 : [1, -1, 0, -1, -4, 1] : 8
46 : [1, -1, 0, -1, 1, 0] : 4
46 : [1, -1, 0, 1, 0, 0] : 3
46 : [1, 1, -1, -1, -4, 1] : 9
46 : [1, 1, -1, -1, 1, 0] : 5
46 : [1, 1, -1, 1, 0, 0] : 4
46 : [1, 1, 4, 0, 0, 0] : 6

ここまでくるのに2時間くらいかかったので，とてもじゃないけれど自分の場合60分で大問4問も解けそうにはない。ループ変数を配列にするなんていうのは初めての経験だった。


写真：日本の通常硬貨（造幣局から引用）


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2022年1月18日火曜日

大学入学共通テスト（２）

 大学入学共通テスト（１）からの続き

数学ＩＡの問題について批判ばかりしていてもしょうがないので，時間を決めて解こうとした。問題と解答は公表されており，次のようなものだ。

70分で4問（必答2問，選択2問）
第１問　必答：［１］対称式，［２］三角関数，［３］円と三角形
第２問　必答：［１］2次方程式の解と集合・論理，［２］統計処理
第３問　選択（2/3）［１］場合の数と確率
第４問　選択（2/3）［１］不定方程式と剰余
第５問　選択（2/3）［１］三角形の重心
スタート早々につまづいた。第１問の［１］の問題の条件が(1)だけでなく，(2)に及ぶことが読み取れずに全く進まない。なんとかクリアしたら［３］の問題が解けない。うーん，円周角の定理と三角関数はどういう関係になっていたっけ・・・，とりあえずおいて第２問に進むと，簡単な2次方程式の話なのだが頭に入ってこない。

というわけで30分経っても1/3もできずに脱落してしまった。チーン。不定方程式はなおさらだし，統計や幾何の問題は頭に入ってこないのであった。時間制限にあわてると平均点もとれないかもしれない。むしろこれで40点も取れるほうがすごい。

共通一次試験やセンター試験のころは，監督の時間に問題をパラパラと見て，これなら解けそうだと思ったものだ。いまでは新聞に掲載されている問題の字が小さすぎて読むことすらできない。ネットに掲載されている問題ならば字が大きいので大丈夫かと思ったら，共通テストになって読解力重視になったせいで，文章が多すぎてこれまた最後まで読み通せないのだった。

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2020年5月31日日曜日

特集｜迷走する教育（４）

８．吉田弘幸（予備校教師）
　　共通テストは如何に在るべきか
吉田さんは数年前の阪大や京大の物理の入試問題ミスの件で積極的に発言した人である。ここでは，大学入学共通テストの試行調査について分析から説き起こしている。設問の前置きや場面設定にページ数がさかれ，数学や理科の内容自身が薄くなっているということだ。あらためて，問題をみたがそれなりによくできているように思った。これまでの入試センター試験は，定型的な基本問題であり，無味乾燥に感じていたので，これはこれでありうるような気はする。国語や数学における記述式問題の導入が不必要，不可能であるという部分は完全に同意である。

９．大澤裕一（予備校教師／数学）
　　高校数学カリキュラムの過去・現在・未来
大澤さんは数学の入試問題それ自身ではなく，数学のカリキュラム（学習指導要領）の問題点を指摘している。問題だらけだった。10年の周期で無理に変えようとして，専門家の意見ではなく外野の意見を重視することで，より望ましくない道が選択されるという不合理な結果が続いている。ベクトルしかり，行列と一次変換しかりである。統計の重要さはわからなくはないが，これはむしろ応用数学として教科「情報」に組込んだほうがよいのではないか。なお，箱ヒゲ図・四分位偏差（なんのことかわかっていない）不要論には全く同意である。
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2023年7月13日木曜日

大学教育とChatGPT（13）

大学教育とChatGPT（12）からの続き

前期末の試験やレポートが近づいてきたので，再び各大学からの注意喚起が増えてきたような気がする。現状は森木銀河さんのページ（https://note.com/pogohopper8/n/n3126b312f209）が最も詳しい。ところでgoogle検索の仕様が変わったのだろうか。+site:ac.jp では絞り込みができず，ac.jp だけにしたほうが良いようだ。そこで，ac.jp 生成AI|生成系AI|ChatGPT|人工知能  で google検索している。

文部科学省が7月13日付けで，大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについてという通知をだした。その趣旨は，
(1) 各大学・高専において、具体的に行われている教育の実態等に応じて対応を検討することが重要であり、学生や教職員に向けて適切に指針等を示すなどの対応を行うことが望ましい。
(2) 技術の進展や指針等の運用状況などに応じ、対応を適宜見直していくことが重要である。
ということだ。後半の留意すべき観点では，(1) 生成 AI と学修活動との関係性、成績評価，(2) 生成 AI の技術的限界(生成物の内容に虚偽が含まれている可能性)，(3) 機密情報や個人情報の流出・漏洩等の可能性，(4) 著作権に関する留意点，の4項目について言及している。

6月19日
授業におけるChatGPT等生成AIの利用方針について
松山大学 学長　新井英夫

6月27日
学修における「ChatGPT」等の生成系 AI の利用について
横浜市立大学 学長　相原道子

6月27日
生成AI（生成系AI）の使用について（ガイドライン）
玉川学園理事（高等教育担当）　小田眞幸・玉川大学 ICT教育研究センター長　倉見昇一

6月30日
教育活動における生成系AIの利用に関する留意事項について
北海道教育大学 理事（教育担当）　海老名尚

6月30日
生成AI（ChatGPT等）の利用について
京都ノートルダム女子大学

7月3日
本学における生あきょう成系AIへの対応について
京都先端科学大学 学長　前田正史

7月3日
Chat GPT をはじめとする生成 AI の利活用について
宇都宮共和大学

7月4日
聖泉大学における ChatGPT 等の生成系 AI の使用に関する基本方針
聖泉大学 学長　唐楽寧

7月6日
生成系AIの利用に関する留意事項について
札幌大学 学長　大森義行

7月5日
生成AIの活用について
名古屋大学 副総長（教育担当）　藤巻朗

7月5日
生成AIを利用したレポート課題等の作成における留意点と成績評価における取り扱いについて
大阪法科経済大学 学長　中井英雄

7月5日
生成AI（人工知能）の利用について
志學館大学

7月6日
ChatGPT等の生成系AI利用の留意事項について
園田学園女子大学 学長　大江篤

7月6日
学習における生成 AI の利用について
埼玉大学 理事（教学・学生担当）・副学長　柳澤哲哉

7月6日
生成系 AI の利用について
仙台大学 学長　髙橋仁

7月7日
定期試験・レポート作成等における生成系AIツールの使用について
関西大学 副学長（教育推進担当）

7月7日
学生の皆さんへ～生成AIの利用における基本指針と注意点～
広島国際大学

7月7日
生成AIの利用に関する留意事項
千葉科学大学

7月10日
本学における生成系AI 活用に関する基本方針について
ノートルダム清心女子大学 学長 シスター　津田葵

7月11日
本学の教育現場における生成AIへの向き合い方
滋賀医科大学 理事（教育・学生支援・コンプライアンス担当）・副学長　松浦博
滋賀医科大学 情報総合センター教授・医療情報部長・マルチメディアセンター長　芦原貴司

7月12日
文星芸術大学における生成AIの利用ついて
文星芸術大学 学長　田中久美子

7月12日
ChatGPT 等の生成系 AI について
創価大学 通信教育部長　吉川成司
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2019年7月3日水曜日

TOEIC撤退

独立行政法人大学入試センターによる大学入学共通テストが2020年度（=「2021年度入試」）から実施される。英語における民間試験の導入については，利用中止を求める国会請願が出され，TOEICが離脱するなど，予断を許さない状況である。例えば，日本英語検定協会をみるとかなり複雑なことになっているようだ。試験会場としては全国にテストセンターを設けるようだが，一方，某Ｂ社のGTECは高等学校を使うとかいうとんでもない話もあって，なにがなんだかよく分からない。

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2023年6月2日金曜日

インターネットと教育フォーラム（１）

岐阜聖徳学園大学DX推進センター長で，最近はデジタルシティズンシップで有名になってしまった芳賀高洋先生（基礎自治体教育ICT指数サーチ）から，しばらく前に召喚呪文がきた。6月10日（土）に大阪で開かれるNEE2023 OSAKAの最後のセッション「インターネットの教育利用30年，その黎明からネクストGIGAを展望する」に出てねということだった。

記憶が薄れつつあるので，参考資料で復習している。そのひとつ。1999年に大阪で開催された「99インターネットと教育フォーラム」実践報告集にあった資料から，自分のメモの部分を抜粋してみると次のようなものだった。1995年までのことしか書いていなかった。

'99『インターネットと教育』フォーラム

エピソードのつながりとしての歴史，人のつながりとしてのプロジェクト
1969年から1999年までのインターネットと教育

野島久雄　NTTコミュニケーション科学基礎研究所　nojima@tantra.brl.ntt.co.jp
芳賀高洋　千葉大学附属中学校　jtaka@ir.chiba-u.ac.jp

１．その時何があったか
２．マリオン以前，以後

［1969-1978 前史］
1969
(1) 高校生の時はじめてコンピュータにさわる。カシオの卓上電子計算機4メモリ26ステップ、30万円。 階乗のプログラムをつくるが、ステップ数で友達に負ける。
1970
(2) アナログコンピュータで、滅表・強制振動をプロット。数学の試験でFORTRANのプログラミングの問題がでる。
1971
(3) 日常的には計算尺を使っていた(受験問題を解くときなど）。
1972
(4) 教養の物理学実験は、タイガー計算機でデータ整理。最小自乗法の計算には複雑な技があるようだった。
1973
1974
(5) 学部の物理学実験では、みな電卓を使い始めていた。四則演算で3万円くらいかな。しかし自分では買わない。新聞で、シャープの関数電卓が10数万円との記事をみる。
1974
(6) 電子計算機実習ではじめて大型計算機 (ACOS）を使う。IBMではなく、JUKIのキーパンチャーで、バッチ処理。課題は行列の対角化と5次方程式を解くが、成績はいまいち。
1975
1976
1977
(7) 修士論文のための計算をようやくはじめる。センターまでカード2000枚の箱をかかえて、毎日通う。使ったのはTOSBAC。カードのジャムとプリントアウトのジャムに泣く。
1978
(8) はじめて自分の関数電卓を買う、もらったのかな？

［1979-1988 まだはじまらない］
1979
(9) はじめてマイコンの雑誌を買う。これからはこんな時代だ。このころパソコン関係の雑誌は 立ち読みですべて読めた。
1980
(10) 研究室からTSSで大型計算機を 使えるようになる。タイプライター端末はじめは300bpsその後1200bps。
1981
(11) PC-8001を使ったスクリーン型端末が登場。研究室の先生がアセンブラで端末ソフトを作成（流行）
1982
(12) PC-8801用のターミナルプログラムをBASICで自作。
1983
(13) PC-9801を研究室で購入。CP/M-86をもらってきて遊ぶ。ベクトル計算機登場前夜でHFPなどにも凝る。
1984
(14) 8087が手に入ったのでアセンブラで連立方程式のプログラムをつくる。11万円で中古9801を買う。256kBの37500円のメモリボード2枚かっ て、RAMディスク快適。
1985
(15) 理科教育講座の学生のための情報処理実習の授業がスタート。 内容は、コンピュータの基礎とBASICプログラミング入門。
1986
1987
(16) 本屋でMacの雑誌を買う。これからはこんな時代だ。Mathematicaも登場。やっぱりこれからはこんな時代だ。
1988
(17) MacIIを使って情報の授業を 行うが、ウイルスとバグと GUIが結構大変。研究室で は、PC-9801とMacを併用。

［1989-1994 まだちゃんとはつながらない，が・］
1989
(18) 大学の情報処理センタ創設の為の準備で忙殺。SUN4/330を導入。
1990
(19) 情報科学講座の先生のおかげでUUCPでSRA に接続される。まいにち、Netnewsを読んで いるので仕事にならない。firec.pachinkoで齋藤明紀さんが最初のダメ出したころ。
1991
(20) f読み続けて1年、はじめてfi.booksに投稿。
・・・
［1994.8 有楽町マリオン］
［1994-1997 100校プロジェクト］
1992
1993
1994
1995
(21) 3月、教育情報リンク集「インターネットと教育」スタート。

［1996.12 そして世田谷］
［1998-1999 とても書ききれない・・・］
［2000- そして新たなつながり］
野島久雄さんは2011年に若くしてなくなってしまった。自分の記憶というのも本当に夢幻泡影なのだけれど，当時，宮澤賀津雄さんによびだされて横浜までいって，3人であって話をしたのは野島さんだったような気がする。違うかもしれない。


［１］インターネットと教育 No.393 2002.12.14（WaybackMachine）

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2024年3月15日金曜日

認知症とAI

たまには生成AIの相手をしてあげないと，<細菌>の<瞳孔>に追いつけなくなる。

今日は，Geminiに聞いてみた。いかに良い答えを引きだすかという質問のクオリティが問われるのである。答えは長かったので途中で途切れてしまった。＜続けて＞を入れることで，２回に分けて出力された。下記の（koshix注：一旦停止継続地点）を見よ。

Ｑ（koshix）：認知症の診断や予防をするAIシステム，あるいは軽度認知症になったときの進行を抑制するAIシステム，さらには重度認知症になったときの人格を補間支援するAIシステムのコンセプトをまとめ，その技術的な可能性や現時点での達成点を整理してください。
Ａ（Gemini）：
認知症とAI：診断、予防、進行抑制、人格補完支援の可能性と現状

認知症は、記憶力や判断力などの認知機能が低下し、日常生活に支障をきたす疾患です。近年、AI技術の発展により、認知症の診断、予防、進行抑制、人格補完支援など、様々な分野での活用が期待されています。

１．認知症診断におけるAI

AIは、膨大な量の認知機能検査データや脳画像データから、認知症の早期診断に役立つパターンを見つけることができます。具体的には、以下のような技術が研究されています。

・認知機能検査の自動化：　AIを用いて、従来の紙と鉛筆による検査を自動化し、効率的に認知機能を評価することができます。
・脳画像分析：　AIを用いて、脳MRI画像からアルツハイマー病などの認知症特有の異常パターンを検出することができます。
・音声分析：　AIを用いて、会話中の声のトーンや発話速度などを分析し、認知症の兆候を検出することができます。 
これらの技術はまだ開発段階ですが、将来的には、医師による診断を補助し、早期診断の精度向上に貢献することが期待されています。

２．認知症予防におけるAI

AIは、生活習慣や遺伝情報などのデータを分析し、個々のリスクに合わせた認知症予防策を提案することができます。具体的には、以下のような技術が研究されています。

・生活習慣改善支援：　 AIを用いて、運動や食事、睡眠などの生活習慣を分析し、認知症リスクを下げるためのアドバイスを提供することができます。
・遺伝リスク評価：　AIを用いて、個人の遺伝情報から認知症発症のリスクを予測し、予防策を提案することができます。
・脳トレーニング：　AIを用いて、個々の認知機能に合わせた脳トレーニングプログラムを提供することができます。 
これらの技術は、認知症の発症リスクを早期に把握し、予防効果の高い対策を講じることに役立つ可能性があります。

３．軽度認知症の進行抑制におけるAI

AIは、認知機能訓練や薬物療法など、個々の状態に最適な治療法を提案し、進行抑制に役立てることができます。具体的には、以下のような技術が研究されています。

・認知機能訓練：　AIを用いて、個々の認知機能に合わせたゲームやパズルなどの訓練を提供し、認知機能の低下を抑制することができます。
・薬物療法：　AIを用いて、個人の遺伝情報や症状に基づいて、最適な薬剤と用量を提案することができます。
・生活支援：　AIを用いて、日常生活におけるスケジュール管理や服薬管理などのサポートを提供することができます。 
これらの技術は、軽度認知症の進行を遅らせ、自立した生活を維持することに貢献することが期待されています。

４．重度認知症の人格補完支援におけるAI

AIは、過去の会話データなどを基に、認知症患者の人格や価値観を理解し、コミュニケーションを円滑化するための支援を行います。具体的には、以下のような技術が研究されています。

・会話支援：　AIを用いて、患者との会話履歴に基づいて、適切な話題や質問を提供することができます。
・感情認識：　AIを用いて、患者の表情や声から感情を認識し、それに応じた対応をすることができます。
・思い出支援：　AIを用いて、患者の過去の思い出を記録し、共有することができます。 
これらの技術は、認知症患者とのコミュニケーションを円滑化し、QOL（生活の質）向上に貢献することが期待されています。

５．技術的な可能性と課題

AI技術は、認知症の診断、予防、進行抑制、人格補完支援などの分野において大きな可能性を秘めています。しかし、現状では多くの課題も存在します。

・データ不足：　AI技術の開発には、膨大な量のデータが必要です。現状では、認知症に関するデータ量が十分とは言えず、更なるデータ収集が必要です。
・倫理的な問題：　認知症患者の人格やプライバシーを尊重する倫理的なガイドラインの策定が必要です。
・コスト：　AI技術の開発、導入、運用にはコストがかかります。
これらの課題を克服するためには、研究開発の推進、産学官連携の強化、社会的な理解の深化などが重要となります。

６．現時点での達成点

AI技術は、認知症の診断、予防、進行抑制、人格補完支援などの分野において、まだ研究開発段階ではありますが、いくつかの成果が出ています。

・認知機能検査の自動化：　 一部の企業では、AIを用いた認知機能検査システムを開発しており、臨床試験が進められています。（koshix注：一旦停止継続地点）
・脳画像分析：　AIを用いて、アルツハイマー病などの認知症を早期診断する精度が向上しており、実用化に向けて研究が進められています。
・音声分析：　AIを用いて、会話中の声から認知症の兆候を検出する技術が開発されており、早期診断に役立つ可能性があります。
・生活習慣改善支援：　AIを用いた生活習慣改善アプリが開発されており、認知症予防に役立つ可能性があります。
・認知機能訓練：　AIを用いた脳トレーニングゲームが開発されており、認知機能の維持に役立つ可能性があります。 
これらの成果は、将来的に認知症の診断、予防、進行抑制、人格補完支援に大きく貢献することが期待されています。

７．今後の展望

AI技術の発展と認知症に関する研究の進歩により、将来的には以下のようなことが期待されます。

・認知症の早期診断、早期治療の確立
・認知症の発症リスクの予測
・個々の患者に最適な治療法の提供
・認知症患者のQOL向上の実現 
これらの実現に向けて、研究開発の推進、産学官連携の強化、社会的な理解の深化が重要となります。

８．参考資料 （koshix 注：以下の資料リンクは誤りや不正確な交差を含みます）

免責事項
この回答は情報提供のみを目的としており、医療診断や治療を代替するものではありません。認知症についてお悩みの方は、専門医にご相談ください。

この分野のセミプロならば， これをもとにして半日でプレゼン資料の下書きが作れるレベルのように見える。各セクションについて3項目づつきれいにトピックスをあげている（その妥当性は別にして）。最後には，不正確だけれどそれらしい参考資料や免責事項もあるのだった。

P. S. セクション番号や体裁にはこちらの手が少しは行っているが，文章はさわっていない。

P. P. S. このテーマで最初に見つかったのは，理研の大武美保子さんの資料である。80-20運動によって，高齢者の無歯顎者率が1975年の20%から2005年の2%に改善した例を示し，先進国で中国と日本だけが増加している認知症率を減らすことが可能だという強いメッセージを発信していた。

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