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はてなキーワード: 東京工業大学とは
あらかじめ言っておくが理工学関係の学部や大学院で女子枠を設ける大学がある事自体はいいと思うよ
ただそれが何のためなのか次第では頷けない話をするし、その後に自分が何で女子枠を設けるのがいいと思うかって話もする
東京工業大学が総合型・学校推薦型選抜で143人の「女子枠」を導入
https://www.titech.ac.jp/news/2022/065237
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.titech.ac.jp/news/2022/065237
この件についてのブコメとか見て思ったんだけど
なんか女性が増える事で女性だからこそ出来る研究が増えるって考えの人達を見受けられるんだが
それは理工学のどの分野でも該当するとは思えないんだよね
いやもしかしたらどの分野でも少数以上はある可能性は万が一にはあるかもしれないが、今の時点では可能性の話でしかなく
実際に女性の研究者が増えれば、どの分野でもそんな研究が出る事を期待出来るってもんではないと思う
自分の専門の数学とかでとくに思うが、女性によって書かれた論文だと実際に本人を見てから知る事は度々ある…
外国の人名よく分からんので著者名だけ聞かれて性別判断しろって言われたら無理としか言えない
純粋数学じゃ研究内容にジェンダーやセクシャリティがはほぼ関係無いんじゃねえかとすら思ってしまう
はてなってよく男女で研究の能力に性差なんて無い事を主張するブコメが沢山見られるけど
実際に能力に性差が無かったら研究内容も男女で変わらない分野だってありそうだって思えないんだろうか…そこらへん不思議だわ
そういう訳で別に女性の研究者が増えた所で内容が変わらない分野もあると自分は思う訳だ
でもそれはそれとして女性の研究者がガチで少ないような大学院とかあるけど
何故かというと、たとえ研究内容は男女で変わらなくても研究環境に関しては女性の方が指摘出来る意見もあるからだ
内容が何であれどの分野だって大学では人間が集まって研究する訳で
研究環境における肉体やメンタルの問題に性別が関わる事は避けられない
もし研究者がみんな電脳化により人間を捨てて研究する研究所や大学が現れたら別だが今の所はそんなの無いしね
自分は大学の研究環境については研究者が一番口出しするべきと考える
だから女性…いや性別に限らず研究者の多様性が無い場合は研究環境について意見出来る幅が狭くなるとは思うので
もし外部の有識者なる奴らが環境を一々決めてくようになったら最悪だ。その有識者とやらがはてなブクマカレベルだったら怖すぎる
それはそれとして仮に研究者の多様性が確保されたらどの分野でも多様性のある研究が生まれると思ってる人がいたら
勘違いしてんなぁとは思うけどね
伯父「○○君も大学生か！小さい頃よくだっこしてやったんだぞ！がっはっはー」
俺 「覚えていますよ」
伯父「どこの大学に行っているんだ？」
伯父「そうか、工業大か！高校時代遊びすぎたんだろ！でも浪人しなくてよかったな！」
「お前と同じ年の息子の××覚えているだろ！深志から信大だぞ！（勝利者宣言）」
親父「無言・・・（瞳が潤んでいた）」
伯父「おい、信大生こっちこい（息子の××を呼ぶ）」
向こうでも大学の話をしていたらしい××が鼻高々でやってきた。
××「（馴れ馴れしく）○○、久しぶりー、元気！」
「あっ、叔父さん、こんにちは、俺、今年から大学生になりました。」
親父「そうか、大きくなったな」
××「信大に行っているんですよー（勝利者宣言）○○君はどこに行ったの？」
俺 「東工大ｗ」
ニヤついている俺を尻目に、一瞬にして××の顔もニヤつきはじめた。
伯父「○○に勉強教えてやれよw」
××は伯父の言葉に何も答えず、ただ無言のままニヤけ続けている。
俺も負けじと××の顔を直視しニヤニヤする。
２人のニヤニヤはしばらく止まることはなく、伯父と親父は俺たちの異常な空気を察知したのか、 しばらくの間、呆然とした様子で俺らを見守っていた。
準学士(短大卒)＜学士(4年制大学卒)＜修士(大学院修士課程卒)＜博士(博士号取得)
という感じで, 学歴の序列的に最強なのは博士で, 世界中で博士より上の学位は存在しません.
博士を捕まえる方法は, 医師や弁護士を捕まえるよりも比較的簡単です.
なお, 博士( ) ←かっこの中は専門分野を書くことになっています.
工学以外にも, 医学, 農学, 理学, 文学, 学術という感じで種類があります.
工学といってもいろいろな分野があるのですが, 電電と機械が特におすすめです.
さて, 博士(工学)は就職にはめっぽう強くて, トヨタ自動車とか国土交通省とか日立製作所なんかに勤めてます.
就職した後に接近するのは難しいです.
なぜならば, 工学部の学生の割合が大きいのと, 博士号取得を目指す学生が多いためです.
例えば東京大学にも博士号取得を目指す学生が多くいますが, 法学部や医学部といったハズレ学部があるため, いくぶん効率が落ちます.
(これらの学部・研究科の学生はどういうわけかパートナーがいますので, ここではハズレと表現しました. 当該の学部・研究科に所属する方にはお詫びいたします)
まずアマゾンプライムビデオで映像ソフト「シン・エヴァンゲリオン劇場版」を2回視聴してください.
この間に「真希波・マリ・イラストリアス」という登場人物の感じを記憶してください.
次にセブン-イレブン目黒緑が丘駅前店でアルバイトの申込みをします.
夜シフト中心でお願いしますと言えばほぼ確実に採用になります.
博士号取得を目指す学生は基本的に夜行性なため, 生活時間帯を合わせる必要があります.
夜間にコンビニにカップ麺またはモンスターエナジードリンクまたはそれら両方を買いに来るチェックシャツ(東京工業大学の制服です)を着用している動物があなたの標的です.
顔を記憶してください.
服装は制服のため, 参考になりません. また, メガネの有無もほとんど情報量がありません.
3回目以降のご来店では, 笑顔に加えて, レジ打ちの前に「こんばんは」と発音します. 「ワンコ君」の部分は発音せずに, しかし心の中で唱えると効果的です.
その後毎日決まった時刻に来店するようになりますので, 商品を渡すときにそれとなく手に触れるようにします.
セブン-イレブンでは, 商品の受け渡しの際にお客様の手に触れぬよう指導されていますが, 罰則規定はありません. 無視して構いません.
この一連の動作は専門的には「かぎ刺激」と呼ばれていて, 東京工業大学で博士号取得を目指す学生はこの動作を境に結婚を意識すると言われています[Masuda A. et al., 2011a].
LINEのIDや電話番号を渡すよりも, Discordの方がフレンド登録してもらえる率がいくぶん高いようです.
「1本おまけ」と称してモンスターエナジードリンクを手渡して, その缶の底に連絡先を書いておけばよいでしょう.
あとはうまいことやってください.
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ついにはてな社が公式に[あとで読む]ランキングを公表した。2021年の振り返りができる。指標としてブクマ数に占める[あとで読む]の率を重視している。これにも[あとで読む]がたくさん付いて14位にランクインした。
色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。
URL： https://www.python.jp/train/index.html
Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。
勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。
URL： https://paiza.jp/works/python3/primer
動画で学べるのとそこそこの範囲を網羅しているのと、環境はサービスが提供しているのでインストール周りを気にしなくていいのがメリットとなる。
逆にいうと説明が音声のみなので自分のペースで進めたい人には少しもどかしいかも知れない。
有料サービスに申し込むとエンジニアに質問ができるということなので詰まった時にいいのかも知れない
（とはいえ初心者の質問であれば、teratail 等で訊けばいいと思う。世話になった分のチップ的な課金ならアリかも知れない）
URL： https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/subtop/features/di/pybasic_index.html
他の言語をかじったことがある人が詳細を知りたい時には便利だが、初心者にはちょいちょい分かりづらいところがある。
特に第一回目はわからないところは無視してスルーしないと、難しそうな資料だと勘違いされそうなので、構成もう少し考えればいいのにと思う。
このレベルの情報が無料公開されているのは純粋に素晴らしいと思える。
URL： https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/
「Python ゼロからはじめるプログラミング 」の著者が、著書の副読本的にまとめたPDF（スライド）が公開されたページ。網羅性も高く、図解もありそれなりにわかりやすい。
ただし、著書を教科書として授業する際に便利な資料として想定したものと思われ、詳細な解説は著書を参照という内容になっているため、初心者向けかと言われると少し悩んでしまう。
プログラムに関する知識がまったくない人であれば、先に紹介している ゼロからのPython入門講座、paiza ラーニング 、 @IT 等のコンテンツで基本を押さえて、その後で振り返りとしてスライドを参照するのが良いかと思う。
あるいは、著書を買うかどうか参考にするためのサマリーとして割り切って読み進めるのが良いかも知れない。
URL： https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
VIA：b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
これは Python というよりAI関連の話が中心となった資料で、7章におまけ程度にPythonの基礎も扱われている。
機械学習をやりたくて Pythonを始めようという方も一定数居るだろうから、Pythonをある程度押さえた上であれば有意義なコンテンツと思われる。
コメント時は軽く眺めた程度だが、後でちゃんと精読しようと思える程度にはまとまっている。
URL： https://utokyo-ipp.github.io/
既に元増田に書いた通りだが、東京大学の学生向けの資料であり、遊びがなく、万人向けとは言い難い人を選ぶ資料である。
よって、最初の講座としてこの資料を選ぶのは、学校の教科書・学業が大好きで、読むのが苦にならないという人だけが推奨で、それ以外の人は避けよう。
とはいえ、よくまとまっているいい資料なので、ステップアップの際に復習を兼ねて目を通す分には悪くない。
URL： https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf
例の3000ブクマは2019年の資料だったが2021年の資料が掲載されているので、掲示はこちらを採用した。
イラスト等も交えて丁寧に解説しているが、本題の前にコンピュータ史のようなコンテンツがあったりするのがアカデミックな資料だけあるなという印象。
あと例えば以下のようなコードがある。（資料92ページより引用）
# x の平方根を求める
x = 2
#
rnew = x
#
diff = rnew - x / rnew
if (diff ＜ 0):
while (diff ＞ 1.0E-6):
r1 = rnew
if (diff ＜ 0):
※コードのインデントがうまく働いてくれなかったので仕方がなく全角スペースで表現している。不等号も全角に変えている。コピペなどの際には注意されたし。増田記法よくわからん。Markdownで書かせて！
Python の初学者に平方根の計算という問題を与えてもなぁと。元々は現役の大学生に渡す資料なので普通に解けるでしょうけども。人を選ぶというのはこういうところを加味しての発言である。
URL： https://chokkan.github.io/python/index.html
chokkan.github.io/mlnote/index.html
Python 早見帳も必要なものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大のコンテンツに近い。既に東大のコンテンツを試した人であれば新しく試す必要性は薄いと感じる。
機械学習のコンテンツはそれなりにボリュームがあるが、やはリファレンス的な使い方がおすすめで、別の資料で基礎を学んだ後に、知識の定着度を確認するために使うと良いだろうと思う。
URL： https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf
Pythonそのものを掘り下げた書籍。オライリーの同書籍の日本語訳版である。
端的に述べれば中級者向け教材。簡単にPythonを修めた人が更に知識を深めるために利用すると良い。
解説画像などが一切なくてもコードを読めばわかるというレベルの人におすすめ。
オライリーと聞いて内容の想像がつくような人であればまず間違いないだろう。
他言語を学んだ人がPythonを新たに学ぶ際には申し分ないと思う。一方で初心者が最初に手をだすべきとは思えない。
URL： www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf
VIA： b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
自分は公開されたという話があった時に読んだが速攻で挫折した。Python 初学者には必要のない資料と考えてOK。
分析をやっていきたいという人も取り敢えず P14 の練習問題を読んでみて、こういう資料で学んで行きたいと思えなかったら素直に積読しておけばいいと思うの。
ある程度分析問題をこなしたあとのステップアップに使用するのが良いかなと思える資料である。
※URLの登録数に制限があるので、一部は意図的にリンクを切っています
ひやかし程度にぶくましてるだけなら別にいいのだけども、本当に Python を習得したいのであれば、ある程度「初学者」のためのコンテンツをあたって挫折しないように学習するべきだと思っている。
Python 自体は習得しやすさとかライブラリの充実度とか結構バランスがいい言語だと思ってるので、沢山の人に普及するといいなという思いから、このようなコンテンツをまとめてみた。
誰かの役に立てばいいなぁ。
大学の多様な在り方をこういった「大学ランキング」といった画一的な指標によって評価するのは大いに問題があります。
同様に、こういった指標が大学運営に影響を与えることを避けるためにこの文章を書きました。
利害関係のある企業による評価を多くの専門家を抱える教育機関が一方的に受け入れる今回の事態を不気味に感じます。
民間企業による指標ではなく、きちんとした調査を行い大学・研究所が協力をし、国もきちんと予算を出し、
大学の多様な魅力を踏まえた模範となるような「大学ランキング」に代わる大学紹介を行うべきです。
※「THE世界大学ランキング日本版2021」についての3つの問い
1.この調査の実施はベネッセが行っているが中立性が担保されているか調査を行ったか。
2.この調査自体に各大学をランキング付けする程の信頼性があるか調査を行ったか。
3.貴大学には教育学部が存在しているが、当調査に関して学内の専門家から意見を聞いたか。
「THE世界大学ランキング日本版2021」を実施したのはベネッセです。
http://between.shinken-ad.co.jp/univ/2020/03/JURshihyo.html
しかし、ビュー数の多いYahoo! Japanのニュースではそれには一切触れられていません。
https://news.yahoo.co.jp/articles/cd2428370025a1ef13e92665b18d20dacf01ae17
この記事の引用元の高校生新聞は「株式会社スクールパートナーズ 」が運営しています。
この企業は入試運営支援・入試広報委託サービスが事業に含まれています。
https://www.sclpa.jp/outline.html
要するに、大学入試に関わる企業（ベネッセ）が大学ランキングを作り、
それを同じく大学入試に関わる企業が（スクールパートナーズ）ベネッセの名前を出さず報道しているわけです。
一方で、2019年のベネッセと文科省の大学共通テストにおける癒着疑惑の報道や、
2020年のベネッセID問題の報道を覚えている方も多いはずです。
https://biz-journal.jp/2019/12/post_133401.html
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/75062?page=6
さらに、ベネッセはベネッセ海外留学センターで生徒対象の校内セミナー、教員研修を事業として行っています。
ランキングの世界版は国際性が7.5％と低いのに対して、日本版は20％と比率が高く、日本版は国際性を重視している調査だからです。
https://www.benesse-kaigai.com/teachers
日本の“偉い人”は世界の大学ランキングに日本の大学がランク入りすることのみ重要視している傾向があるように思います。
一方で、世界ランキングの実態や、利害関係にある企業がランキングを実施する問題は驚くほど指摘されていません。
例えば、本家の「THE世界大学ランキング」のタイムズ・ハイアー・エデュケーションは2020年8月に海外留学生募集と学生住宅市場に参入しています。
https://thepienews.com/news/the-moves-into-international-student-services/
さて、ベネッセが大学ランキングを実施するのは勝手ですが、それが定着することは避けなければなりません。
大学の多様な在り方をこういったランキングといった画一的な指標によって評価するのは大いに問題があります。
「THE世界大学ランキング日本版2020」ではスコア100の内20％を占める国際性を以下のように定めていました。
例えば、大学の規模が大きければ当然、外国人学生比率は少なくなるでしょうし、
留学生向けに理解しやすい日本語で授業を行うことを重視している大学は評価が低くなるでしょう。
多様な大学の在り方が、この画一的な指標によって多様性を否定する本末転倒になる恐れがあります。
＜国際性 20％＞
外国語で行われている講座数÷全講座数
さらに、スコアの8％を占める日経HRという企業の「企業人事担当者から見た大学のイメージ調査」です。
『「ＴＨＥ世界大学ランキング日本版」の指標「教育成果」に使われている』ことを売りにして、
以下のサイトで全調査結果を大学向けに22万円で販売しています。
https://career-edu.nikkeihr.co.jp/category05/data.html
＜教育成果 16％＞
日経HRの「企業人事担当者から見た大学のイメージ調査」のデータを使用（2カ年分データ使用）
THEが世界大学ランキングのために各国の研究者を対象に実施した評判調査の結果から、日本の研究者が日本の大学について評価したデータを抽出。
東京工業大学では以下のように、Web上にページを作り、学生に協力をするよう「お願い」していました。
各大学により、学生協力を「お願い」する方法も違っていたようです。
ちなみに大阪大学では学生向けにメールが一斉送信されたのみで、問い合わせ先はベネッセのみでした。
この調査に関する大阪大学への問い合わせ先は一切記されていませんでした。
「THE 世界大学ランキング（日本版）の学生調査にご協力ください」
https://www.titech.ac.jp/enrolled/news/2020/047746.html
このようなランキングが定着するとこの調査を大学が民間企業に有料でお願いする、
それに付随する調査を法外な値段で買うようになる、という事態につながる恐れがあります。
これは個人的な意見なのですが、入試に限らず、就活も大学と民間企業の在り方に大いに疑問があります。
大学は今一度、民間企業と距離を見直す時期に来ているのではないでしょうか？
こういった卒論だと通らないようなレベルのものに参加してしまった数多くの大学にも責任はあります。
文科省との関係が深いベネッセだったので断れなかったのかもしれません。
しかし、大学改革の失敗を加味しても問わざるを得ません。教育機関としての矜持はどこにいったのですか？と。
