言葉として数字を覚える 「い~ち、に~、さ~ん、し~、・・・きゅ~、じゅう」と順番を間違えずに数えられるようになること です。 ひらがなやカタカナを書けない子供が言葉を話せるようになるのと同じです。子供は記憶力がよいので特に苦労することなくすぐに覚えてしまいます。でも、これは、言葉として数字を知っているだけの状態です。 2. 文字として数字を覚える 言葉として覚えた数字と文字を対応づけます。つまり、 「いち→1」、「に→2」…というように、数字の読み方を理解すること に相当します。 1と2ができると、子供は「世の中には数字と呼ばれるものがあり、それは文字で表現できるんだな」というところまで理解できることになります。けれども、この状態でもまだ数字がものの数と関係していることは理解できていません。 3.
知育おもちゃを活用する 知育おもちゃにはさまざまな種類がありますが、100玉そろばんなどの数の概念を理解するのに役立つものも多数販売されています。数だけでなく、色や形について学べるものもあるので、子どもの気に入りそうな知育おもちゃを探してみてもいいですね。 数を取り入れたお手伝いをさせる 子どもにお手伝いをお願いするとき、数を取り入れてみてはいかがでしょうか?「スプーンを3本だしてね」という簡単なお願いでも、子どもにとっては難しいもの。なかなか上手にできなくてもイライラせず、見守ってあげてくださいね。 上手にできたら「ありがとう!ママすごく助かったよ」などと褒めてあげましょう。子どももきっと、喜んでくれるはずですよ。 さいごに 数の概念は目に見えないので、理解できるまでに時間がかかってしまう子どもも多いです。ただいくら子どもがなかなか理解してくれないからと、怒ったりイライラしたりするのはNGです。 子どもが数に対して苦手意識を抱いてしまいかねません。数に苦手意識があると、算数などの勉強にも抵抗を感じてしまうこともあるので、注意しましょう。
?」となってしまいます。 赤いおはじきと青いおはじきの数の「ちがい(差)」を尋ねる場合には、 *赤と青の「差」はいくつ? *赤と青の「違い」はいくつ? *青のほうがいくつ多い?(赤のほうがいくつ少ない?) *青のほうがいくつ余る?(赤のほうがいくつ足りない?) など、いろいろな表現の仕方がありますが・・・ 「違いはいくつ」と聞かれてわからない場合でも、「余る」「足りない」という表現を用いて尋ねると、問われていることの意味がわかることもあります。 子どもにも親しみのある「余る」「足りない」という言葉から、「あまった(足りない)数」=「差」というふうに結び付けていくことが、「差」の理解につながります。 なので、日常生活の中で「お皿の数に対してスプーンが1つ足りない」や、「家族全員におやつを配ると1つ余る」のような体験から、 目に見えない「違い(差)」という抽象的なものを、目に見えるもので具体的に体感 させてあげ る ことが必要になります。 最後に このように、子どもが「かず」の概念を学ぶ際につまずきがちな言葉はいろいろとあります。 日常生活の中で「かず」をあつかう場面を多くもつこと、その際に、「かず」に関わる言葉の意味を理解し身につけられるよう、意識して言葉がけをしてあげることが大切です。 関連記事: おはじきで学ぶ、「かず」の概念の"基礎の基礎" おうちで知育 数の概念の基礎から、小学校で習うかけ算・わり算の考え方まで・・・ おはじきは、「かず」を学ぶのに必要不可欠なものです。 … スポンサーリンク
右から5番目のクレヨンは何色? 上から2番目の引き出しを開けてくれる? このように、「〇〇から何番目?」という質問は、 数の順序を把握していなければ答えられない質問 です。 1の次は2、2の次は3、3の次は4…というように、頭の中で数の順序を把握できていることは、 数の概念を理解するために重要 になります。 数の集合体の概念を理解している 数の集合体の概念を理解している幼児 は、数字を順番に数え、それが全部でいくつかを答えられるでしょう。 車が1、2、3。全部で何台かな? パンが1、2、3。全部でいくつあるかな?
確かにそうなんですが、時間よりも正確に答えを導き出すことを優先します。 それにこのやり方だと割り算を知らなくてもできるでしょう? 計算の仕方そのものではなく、そこがつまり「数の概念」のところです。 数をかぞえて答えを導くことで、計算間違いの心配も少なく、正確に、そして、答えを出すことができます。 では、こんな問題はどうでしょう? りんごが10個あるのを3人で分けると何個になる? もし、割り算で考えるなら「10÷3=3あまり1」となります。 余りのある割り算ですね。 ということは、先の例で出した「10÷2=5」よりかは難易度の高い問題になります。 でも、おはじきを使えば問題のレベルは変わりません!! 3人に順番にりんごを分けるだけです。 配り終えると、結果が答えとなるわけですから(^_^) おはじきだけでなく絵を描いたりすることで、数を視覚化する。視覚化して問題を捉える習慣は、文章問題などの式を立てる際に役立ちます。 よく、わからないときは図を書いて考えることといいますが、まさにアレです。 さて、少し前おきが長くなりましたが、「数の概念」というものがどういうものかは、なんとなくわかっていただけたと思うので、本題に入りましょう! 相談者さんは、数を視覚化するという方法論(絵を描いて解いてみよう! )をお子さんに実践しようと「絵コンテ読解」というものを試してみたと。 絵コンテ読解とは、どんぐり倶楽部を主催している糸山さんが推奨されているやり方で、絵を書くことで問題の意味を捉え、解答を導く方法を推奨されています。 私も拝見したことがありますが、とても共感できるものでした。 賢い子は頭が柔らかいと言いますが、まさにこんな思考回路なんだよなと思えるものです。 しかも、子供たちが描いた絵を見ると、なんだか楽しそうに問題を解いているのがわかります。 難問を楽しんで解く!まさに理想です。 赤で添削されているのは、糸山さんなんでしょうか? 【ゆっくり】1分弱(概念)で送るポケモンGO再送RTA・9(遊)モエレ山＆モエレ沼公園【1分弱登山祭2021】 - Niconico Video. とすれば、糸山先生もノリがイイですねえ! イイこと尽くめ!! ただ相談者さんが言われるように、子供自身が絵を描いて考えることに難色を示した場合にどうするか? ここですね。これは相談者さんだけでなく、多くの方が経験されているでしょう。 「ウチの子、図や絵を書けって言っても書かないんです! !」 というわけです。 子供に絵を描いて解くことの楽しさを教えてやれればいいのですが、抵抗することだってあります。 現に、相談者さんの場合は、解けないと「自分は馬鹿なんだ…」と思ってしまうとか・・・・・ この状態で無理に「絵を描いて考えてごらん」と勧めるのは逆効果にもなります。 図を書いて考えることは、わかりやすくするため、問題を整理するために行うわけですが、図のイメージが湧かない子にとっては反対に混乱を招いてしまうことがあります。 そんな場合、私は「解き方を説明してやればいい!」と思うのです。 その際に意識してほしいのは、 「考えさせる」と「説明してやる」のバランス なのです。 子供にはいろいろなタイプがあります。イイ教材でも、イイ塾でも、イイ先生でも、子供によって、向き不向きがあるのは当然のこと。 「イイ○○」だからと、それに子供を合わさせようとするのは、子供も苦しいけど、それに付き合う親もまた苦しい。 なので、親は「理想」と「現実」のバランスを取りながら進める必要があるわけです。親技ですなあ!
2019年08月10日 公開 数字が言えても数が数えられなかったり、同じ数や違う数を見つけられなかったり。「数」は抽象的なものなので、お子さまがきちんと概念を理解するのはなかなか難しいものです。数字が気になりはじめたお子さまに、遊びながら数・数詞・数量を教える取り組み例をご紹介します。 数字が言えても数が数えられなかったり、同じ数や違う数を見つけられなかったり。「数」は抽象的なものなので、お子さまがきちんと概念を理解するのはなかなか難しいものです。数字が気になりはじめたお子さまに、遊びながら数・数詞・数量を教える取り組み例をご紹介します。 数字が言えても、数はわかっていない?
学習支援
データセットをグラフに変換し、全てのニューラルネットワークをグラフニューラルネットワーク(GNNs)に置き換える必要があるのでしょうか?
AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行う Yulia Gavrilova 氏が、画像・動画認識で広く使われている 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 What Are Convolutional Neural Networks? CNNはニューラルネットワークの1つであり、画像認識やコンピュータービジョンに関連するタスクと切っても切れない関係にあります。MRI診断や農業用の土地分類のような画像分類タスクのほか…… スマートフォンでもおなじみの物体検出でも利用されています。 CNNについて理解する前に、まずニューラルネットワークの仕組みを理解する必要があるとのこと。ニューラルネットワークは英語で「Neural Network」と表記し、Neural(神経系の)という言葉が使われていることからも分かるように、脳の神経細胞(ニューロン)を模倣した ノード で構成されています。神経細胞はそれぞれが緊密に接続されているように、ノードもまたそれぞれが接続されています。 ニューロンは通常、層の形で構成されます。ニューラルネットワークのノードも同様で、例えばフィードフォワード・ニューラルネットワーク(FNN)の場合は「入力層」から入った情報が複数の「中間層」を経て「出力層」に向かうという形で、単一方向に信号が伝わります。 システム内の全てのノードは前の層と後の層のノードに接続されており、前の層から情報を受け取って、その情報に何らかの処理を行ってから、次の層に情報を送信します。 このとき、全ての接続には「重み」が割り当てられます。以下の図では、中間層の一番上にあるノードが「0. 8」と「0. 畳み込みニューラルネットワークとは？ 「画像・音声認識」の核となる技術のカラクリ 連載：図でわかる3分間AIキソ講座｜ビジネス+IT. 2」という情報を受け取っていますが、これら情報に係数である「0.
Neural Architecture Search 🔝 Neural Architecture Search(NAS) はネットワークの構造そのものを探索する仕組みです。人間が手探りで構築してきたディープニューラルネットワークを基本的なブロック構造を積み重ねて自動的に構築します。このブロック構造はResNetのResidual Blockのようなもので、畳み込み、バッチ正規化、活性化関数などを含みます。 また、NASでは既成のネットワークをベースに探索することで、精度を保ちながらパラメータ数を減らす構造を探索することもできます。 NASはリカレントニューラルネットワークや強化学習を使ってネットワークの構造を出力します。例えば、強化学習を使う場合はネットワークを出力することを行動とし、出力されたネットワークをある程度の学習を行った後に精度や速度などで評価したものを報酬として使います。 6. NASNet 🔝 NASNet は Quoc V. Le (Google)らによって ICLR2017 で発表されました。Quoc V. LeはMobileNet V3にも関わっています。ResNetのResidual Blockをベースにネットワークを自動構築する仕組みを RNN と強化学習を使って実現しました。 6. MnasNet 🔝 MnasNet もQuoc V. Leらによるもので、2018年に発表されました。モバイル機器での速度を実機で測定したものを利用したNASです。MobileNetV2よりも1. 5倍速く、NASNetよりも2. 4倍速く、ImageNetで高い認識精度を達成しました。 6. 畳み込みニューラルネットワークとは？手順も丁寧に…｜Udemy メディア. ProxylessNAS 🔝 ProxylessNAS は Song Han (MIT)のグループによって2018年に発表されました。MobileNet V2をベースに精度落とさずに高速化を達成しました。これまでのNASがネットワークの一部(Proxyと呼ぶ)などでモデルの評価をしていたのに対し、ProxylessNASではProxyなし、つまりフルのネットワークを使ったネットワークの探索をImageNetのデータで訓練しながら行いました。 6. FBNet 🔝 FBNet ( F acebook- B erkeley- N ets)はFacebookとカリフォルニア大学バークレー校の研究者らによって2018年に発表されました。MnasNet同様でモバイルための軽量化と高速化を目指したものです。 FBNetはImageNetで74.
プーリング層 畳み込み層には、画像の形状パターンの特徴を検出する働きがありました。 それに対してプーリング層には、物体の位置が変動しても 同一の 物体であるとみなす働きがあります。 プーリングは、畳み込みで得た特徴を最大値や平均値に要約することで多少の位置の変化があっても同じ値が得られるようにする処理です。 プーリングの一例を下の図で示します。 上の例では2×2の枠内のピクセル値の最大のものをとってくることで、おおまかに特徴を保っています。 5.CNNの仕組み CNNでは、畳み込みとプーリングがいくつか終わった後に,画像データを1次元データにフラット化します。 そののち、全結合層と呼ばれる、通常のDNNの中間層、出力層に引き渡します。 下図は、CNNの流れのイメージ図です。 簡易的に畳み込み層とプーリング層を一層ずつ記載していますが、通常は畳み込み層とプーリング層はセットで複数回繰り返して実行されます。 全結合層に引き渡したのちは、DNNと同様の流れとなります。 6.まとめ CNNについてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事でCNNについて理解を深めていただければ幸いです。
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)の医療への応用例 医療への応用の例として、GCNで、急性中毒の高精度診断が可能になっています。 ここでは、ミュンヘン工科大学のHendrik BurwinkelらのArXiv論文 ()の概要を紹介します。 『急性中毒のコンピューター診断支援において、これまでのアプローチでは、正しい診断のための潜在的な価値があるにもかかわらず、報告された症例の年齢や性別などのメタ情報(付加的な情報)は考慮されていませんでした。 Hendrik Burwinkeらは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用い、患者の症状に加えて、年齢層や居住地などのメタ情報をグラフ構造として、効果的に取り込んだネットワーク(ToxNet)を提案しました。 ToxNetを用いたところ、中毒症例の情報から、医師の正解数を上回る精度で、毒素を識別可能となりました。』 詳しくは下記の記事で紹介していますので、興味のある方はご覧頂ければ幸いです。 4.まとめ グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)についてなんとなくイメージがつかめましたでしょうか。 本記事では、さらっと理解できることに重点を置きました。 少しでも本記事で、GCNについて理解が深まったと感じて頂ければ幸いです。
文字起こし 人間の手で行われていた録音データの文字起こしを自動で行う技術です。オペレーターの作業負担を軽減するだけでなく、テキスト化することでデータとしての分析が容易となります。 2. 感情分析 顧客の音声から感情にまつわる特徴量を抽出し、感情をデータ化する技術です。応対中の顧客がどのような感情を抱いているかが分かるようになり、品質向上やコミュニケーションの研究を行えます。 3. 問題発見 オペレーターの応対をリアルタイムでテキスト化し、要注意ワードを検出する技術です。これまでSV(スーパーバイザー)が人力で行っていたモニタリングの負担を軽減し、問題発生の見逃しを防ぎます。 まとめ ディープラーニングは今後の企業経営において重要な存在となるため、情報技術者でない方も仕組みを理解しておく必要があります。コールセンターでの業務を行う方は、特に音声認識に関する知見を深めておきましょう。弊社でも音声認識に関するソリューションを提供していますので、興味のある方はぜひお問い合わせください。 WRITER トラムシステム(株)メディア編集担当 鈴木康人 広告代理店にて、雑誌の編集、広告の営業、TV番組の制作、イベントの企画/運営と多岐に携わり、2017年よりトラムシステムに加わる。現在は、通信/音声は一からとなるが、だからこそ「よくわからない」の気持ちを理解して記事執筆を行う。 UNIVOICEが東京MXの 「ええじゃないか」 という番組に取り上げられました。