▲ フィンランド の小学校の教室の様子 本日のブログでは、 フィンランド の教育者から見た日本の教育についてまとめていきたいと思います。今世間では、 フィンランド 教育がブームになっており、日本から フィンランド に教育視察で行く人が年々増えています。「 では、逆に フィンランド の人が日本の教育を見て、どんなことを感じているのか」 を、私が現地に6ヶ月間滞在して直接聞いたことや、本日ご紹介する フィンランド と日本の教育の架け橋になっている方の意見をまとめていこうと思います。 1.
「詰め込み教育で創造性が育たない」、「学校が楽しくない」など、欧米教育と比較して何かと批判されがちな日本の教育。しかし当たり前ですが、日本の教育にも良い面がたくさんあれば、欧米教育だって決して完璧というわけではありません。京都大学大学院准教授のジェルミー・ラプリーさん、国立台湾大学准教授の小松光さんは「45歳から54歳までの学力は世界一で、日本の授業は海外からも高く評価されている。新しい教育法を無批判に取り入れるのではなく、教育現場の現実から学ぶべき」と言います。お二人の共著から今一度考えてみませんか?
本日は、「 フィンランド 教育専門家から見た日 本の学校 教育の素晴らしさ」というテーマでまとめてみました。 ここまで読んでいただき有難うございました。 最後に案内です。 今私は8月に行われる東京での フィンランド 教育についての講演に向けてブログを書いています。思考の整理はもちろん、目的は私が学んできたことを講演以外の手段でも伝えていきたいと思っています。 ▼講演の詳細はこちらです。 明日のブログも楽しみにしていただけたらと思います(-^-^-) モイモイ!! !
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みなさんは日本の学校教育にどんなイメージを持っていますか?
3倍に増加しているが(※5) ,これらに必要な教員は十分に措置されていない。 * 我が国の在留外国人の増加や長期化・定住化などを反映し,日本語指導が必要な外国人児童生徒等は10年間で1. 「ゆとり教育で学力が低下」は嘘だった。欧米模倣によって失われる日本の良さとは？ | mi-mollet NEWS FLASH Lifestyle | mi-mollet（ミモレ） | 明日の私へ、小さな一歩！（1/2）. 6倍に増加している(※6) が,約2割(※7) が日本語指導を受けることができていない(※8) 。 * 児童生徒の学力に家庭状況等の社会経済的背景が影響を与える一方で,経済的援助を受ける困窮家庭が,平成7年度には16人に1人の割合だったのに対し,平成25年度には6人に1人の割合にまで急増している(※9) 。さらに,日本の子供の貧困率は年々悪化し,16. 3%に及んでいる(※10) (OECD平均13. 3%)(※11) 。 * いじめ,児童生徒の暴力行為,不登校,児童虐待など,児童生徒を取り巻く諸課題は複雑化・多様化している。なお,平成26年度に発生したいじめ重大事態(※12) は449件(※13) ,平成26年度の小中学校の不登校児童生徒数は約12. 3万人(※14) ,平成26年度の小学校の暴力行為発生件数は約1.
データサイエンスとはプログラミングや統計などの知識を組み合わせた研究分野のことです。ビッグデータ時代ともいわれる現代において、データサイエンスを自社に取り入れたいと考えている企業は増加しています。 この記事では、データサイエンスの導入を検討している企業に向けて、データサイエンスの意味や活用事例などを解説します。データサイエンスを活かせる組織の在り方や関連テクノロジーなどもあわせて紹介するので、ぜひ参考にしてください。 データサイエンスとは? データサイエンスとは研究分野のことで、プログラミングや数学および統計の知識を組み合わせたものです。たくさんのデータの共通点を探し出し、そこから結論を導き出すために用いられます。 また、収集したデータをもとにして分析・予測を行うといった役割もあります。分析結果からシミュレーションを行ったり、新しいアイデアを生み出したりと、ビジネスに役立つことが期待されているのです。 データサイエンスが生まれた背景とは? データサイエンスとは？基本をわかりやすく説明します | アガルートアカデミー. ビッグデータの進化によって、企業にとって必要な情報や分析手法も変化しました。よりスピーディーかつ細分化されたものが求められるようになっています。膨大な量のデータを使い、利益創出や新たなアイデアをみつけるためには、専門的なスキルが重要です。このため、データサイエンスという分野が生まれ注目を集めるようになりました。 データサイエンスを活用する職業とは? データサイエンスを活用する職業として、データサイエンティストが挙げられます。どのような職業なのか、詳しく解説します。 データサイエンティストとは? データサイエンティストとは、ビッグデータを分析し、分析結果をビジネスに活用する職業です。データサイエンスなどをもとにしてデータを分析・解析し、自社における課題を解決に導いたり、新たなビジネスを創出したりします。データに基づいた合理的な判断のサポートも重要な役割です。 データサイエンティストの仕事内容 データサイエンティストの仕事内容はデータ収集から始まります。分析目的にもよりますが自社にあるデータだけでは足りないケースやデータのばらつきも多いため、ITスキルなどを使ってデータの整理整頓をしなければいけません。これにより、データの参照がしやすくなるのです。 その後データ分析を行い、分析結果から課題点の発見、解決策の提案や「次に何をすべきか」といった事業戦略の立案などを行います。 データサイエンティストになる方法 データサイエンティストになるためには、数学・統計学の知識やITスキル、ドメイン知識が必要です。分析や予測にはさまざまな手法があり、どのような手法を使えば効率的かを判断するために、数学・統計学の知識が必須なのです。 分析の際にはプログラミング技術やデータ知識などのIT技術を用いることもあります。また、ドメイン知識がなければ課題の把握や解決方法の模索などが難しいでしょう。 データサイエンスを活かせる組織とは?
「データサイエンスってなんだろう」「データサイエンスの具体例を教えてほしい」本記事はこのようなお悩みを持った方が対象となります。 データサイエンス という言葉は最近よく聞くようになりましたが、意味をしっかりと把握している人は少ないと思われます。そこで本記事では初心者でもわかるよう、データサイエンスという言葉を1からご説明します。 本記事を読めばデータサイエンスの基礎がわかるようになるでしょう 。また、データサイエンティストになるのに必要なことについてもまとめましたので、将来データサイエンティストになりたい方は参考にしてください。 データサイエンスとは?
データサイエンティストに必要なスキルセット 協会では、データサイエンティストに必要なスキルセットを以下のように図解しています。 出典: 一般社団法人データサイエンティスト協会「データサイエンティストに求められるスキルセット」 課題を設定して整理し、解決まで導く一般的なビジネスマンにも求められる力(ビジネス力)を有し、かつデータを意味のある形に加工する力(データエンジニアリング力)を有し、バックグラウンドに情報処理、人工知能、統計学といった学問の知恵を持ち実行する力(データサイエンス力)を持っている・・・。 この3つのスキルを有する人材は、さすがに理想に近い存在ですが、データサイエンティストには、このような能力が求められる仕事だということは理解いただけたかと思います。 3. データサイエンティストの6つの仕事 ここでは、さらにわかりやすく理解するために、データサイエンティストの仕事を以下の6つに分けて解説していきます。 何を知りたいかを決める(要求・要件定義) 必要なデータの計測を行う(開発) データの加工・成型を行う(開発) データの分析を行う 分析結果と要件を照らし合わせる それでは、一つずつ見ていきましょう。 3-1. 何を知りたいかを決める(要求・要件定義) データサイエンティストの最初の仕事は、まず課題を見つけることです。課題を見つけるためには、そのための要件定義を行い、何を知りたいかを決めなくてはなりません。 式を与えられて解くよりも、自ら課題を見つけて答えを見つける方が難解です。それだけにデータサイエンティストには高い課題設定力が求められます。 3-2. データサイエンティストってどんな仕事？資格はいるの？ – ARCC データも、未来も見通しよく。. 必要なデータを洗い出す(設計) 要件定義ができたら、その要件定義に沿って必要なデータを洗い出していきます。最終的なアウトプットの精度を高めるためにも、どれが本当に必要なデータかを見極める能力が求められます。 3-3. 必要なデータの計測を行う(開発) 必要なデータを洗い出したら、次はそのデータを計測するためのプログラムを開発します。ここではプログラムが書ける、あるいは書けなくても設計を指示できる知識が求められるでしょう。 3-4. データの加工・成型を行う(開発) 必要なデータを計測できたら、次は分析をスムーズに行うために、そのデータを加工・成型します。 計測が済んだ段階ではただの膨大な数値データなので、そのままではアウトプットを導けません。加工・成型の段階では、意味あるデータに変換したり、見やすいようにグラフ化したり、余計なデータを省いたりといった作業を行います。 3-5.
IT業界人なら必須といわれる資格を解説 更新日: 2020年1月10日 応用情報技術者試験とは?
という方は、ぜひ一度、入門書など簡単な所からわかりやすく説明してある物を手に取ってみるものオススメです。