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はてなキーワード: 学習とは
以前の職場は、生徒の半数が東大京大医学部に進学するような進学校だった。数学を教え、質問に答え、難度の高い試験問題を作るのが日課だった。生徒たちは自主的に学習し、俺はサポート役に徹していればよかった。
今の職場は全然違う。何もかも平均的な地方の公立高校だ。期待を背負って赴任したものの、現実は想像とはかけ離れていた。授業は聞いてもらえず、質問などまるで来ない。教師というより保育士に近い。
赴任当初、前任校での経験を活かして生徒たちに数学を好きになってもらおうと意気込んでいた。が、現実はそう甘くなかった。
ある日のこと。生徒たちの興味を引こうと、数学オリンピックの簡単な問題を紹介してみた。「さあ、みんなで考えてみよう！」と声をかけたが、教室は静まり返ったまま。数人の生徒が困惑した表情を浮かべるだけだった。
テストでちょっとした応用問題を出題したときは、もっと予想外の展開になった。生徒たちはほとんど手をつけられず、挙句の果てに保護者から「範囲外の問題を出さないでほしい」というクレームが届いた。
俺の役割も、想像していたものとはかけ離れていた。数学の指導はもちろんだが、生徒たちの生活指導や心のケアにも多くの時間を割くことになった。「なぜ数学を学ぶの？」という質問に、進学のためではなく、論理的思考力を養うためだと説明する日々が続いている。
赴任時に「進学校での経験を活かして、うちの学校の進学実績を上げてください」と言われたが、現実はそう単純ではなかった。生徒たちの学力や意欲の落差が桁違いだ。まず椅子に座らせるところから始める必要があった。
時々、黒板に向かって独り言を言っているような気分になることがある。「この式変形で...あぁ、誰も聞いてないな」って具合。
正直辛すぎる。
それbotだよ ということにしたいのですね そういう設定って事だろ？ 飽きたっつーの何度言うんだよそれ いやそれは答えになってない 俺はお前じゃねーんだけど？ 怯えすぎでしょｗ 下手糞。 いい感じに何も出来てないね～ｗ お前がどう思ってるか別にどうでも良くてね しかしこうしてみるとバブル崩壊ってやっぱ botに煽り負けるとか人間下手糞すぎない？ botと会話した気になってるのお前だけやぞ botにすら負けるってじゃあ増田に費やした botに学習されてんぞ AIより学習が下手な人間さん 悔しいの？ 再投稿は甘え で？ ニーターパン連呼増田 bot敗北逃走増田 輪郭曖昧増田 インテリ自称失敗増田 通報しますた増田ｗｗｗそれって 右翼 左翼 はいろんぱっぱ ✋（👁👅👁）🤚 この記事は、2000ものブクマがつき
活用法: PC版Chrome拡張機能 コンパクトな増田 のNGリストにぶっこむ
2024/8/5 16:37～18:08
順不同。他にもあればどうぞ
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ニーターパン増田と糖質増田とML失敗増田と発達増田と170未達増田が同一人物って匿名でも解るの、一種の才能なんだよな
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で？
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再投稿は甘え
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このコメントは自閉的な傾向が高いですね？
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鏡とじゃんけんして負けてそうｗ
こわっ 誰もが増田みたいなホンモノじゃないんですけど・・・？
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それbotだよ？
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もはや嘘を隠さなくなってきたな？
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痴呆？
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うわぁ・・・
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実際監視はされてるけどね？
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前提の段階で全力で間違えるのやめてもらえません？？？
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また逃げんのｗ？
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魚拓取ったよ？
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ということにしたいのですね
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そういう事だろ？
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それ自白な？
026
それbotだよ
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いやｗお前がどう思ってるか別にどうでも良くてねｗ？
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女子大生の設定では
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そういう設定って事だろ？
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ニーターパン連呼増田がまたbot動かしてるけど世間はお前の事助けないからな？
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いやそれは答えになってない
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飽きたっつーの何度言うんだよそれ
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俺はお前じゃねーんだけど？
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botと会話した気になってるのお前だけやぞｗ？
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昨今「AIによる絵柄パク」やら「AIによる無断学習」がイラストレーター界隈で大きく取り上げられるようになって久しいが正直個人的にはピンとこない
表題にも示したとおり、同人誌として他人のキャラを黙認ベースで勝手にSEXさせるような行為が長らくまかり通って来たからだ
こういうこと言うとちゃんとリスペクトしてるからセーフだの口を挟んでくる輩がいるが
原作が成人誌ならともかく直接的な性行為を描くようなモノではない少年誌とかをベースにしてSEXを描写するのは
これがオタク向けの大手オンラインショップで平然と売買されている現状なんだからイラストでAI使う是非にそこまで腰を据えて向き合う気にならない
現状は、3Dで例えるならほとんどの人がMMDやらコイカツやらを使いこなせるようになった状態に近いと思う。
2Dの生成絵も結局のところ、MMDやコイカツが作品のシェーダー品質や著名なモデル・モーション作者の存在を反映してみんな同じような素材をつかって「流し込み」をしてて、似たような作品が「生成」されてる状態と大差ない。
もちろん「生成者」ごとに細かい仕上げの違いがあったり、自作できる領域の差があったりして、最終的な品質は千差万別になるけども、それでも見る側としては「これはMMD/コイカツ系の創作物だな」と脳内で区分した上で見てる。
AI絵もそれと同じで、あくまで「これはAI絵だな」として「AI絵」という一つのジャンルで見てる。
中には版権絵を学習元にしてそうなヤバいAI絵も見かけるけど、そういうのは後日探しに行くとアカウントごとパージされてる。
だからAI絵は結局どれもAI絵っぽいものになる。見る側もAI絵として区別して消費する習慣がついてる。これは渋みたいな表のサイトのみならずアングラのサイトでも区別されてるからね。
一人の絵師が同人文化全体と競合したり影響を与えたりすることが不可能なように、AI絵もそこまで大げさに影響与えるほどのもんでもない、ただのオモチャだと俺は現状感じてるな。
これ、「犯罪リスク判別AI」とか「DVリスク判別AI」とか「政治偏向リスク判別AI」とか「弱者転落リスク判別AI」とかって名前で、特定の属性の人達の攻撃衝動を満足させられるよう、特定の属性を貶める偏った結果を出力するよう学習されていたら、特定の属性の人達からはもっと称賛されていただろうなぁと思う。作った人の社会への学習不足だった訳で、まずは正しい攻撃対象を選定するサポートをしてくれるAIの作成からはじめるべきだったね（そもそも本人はあれが他者への攻撃とは微塵も思ってないのが最大の滋味ポイントであることは一旦おいておいて）
Ωを仮に100次元の実ベクトル空間R^100とする。各次元は特定の神経活動パターンに対応する。
Ω = {ω ∈ R^100 | ||ω||₂ ≤ 1}
ここで||・||₂はユークリッドノルムである。τは標準的なユークリッド位相とする。
O : Ω → Ω
O(ω) = Aω / ||Aω||₂
ここでAは100×100の実行列で、||Aω||₂ ≠ 0とする。
S[ω] = -∫Ω p(x) log p(x) dx
S[O(ω)] ≤ S[ω] + log(det(AA^T))
dω/dt = F(ω) + G(ω, O)
F(ω) = -αω + β tanh(Wω)
G(ω, O) = γ(O(ω) - ω)
ここでα, β, γは正の定数、Wは100×100の重み行列、tanhは要素ごとの双曲線正接関数である。
g_ij(ω) = E[(∂log p(x|ω)/∂ω_i)(∂log p(x|ω)/∂ω_j)]
ここでE[・]は期待値、p(x|ω)は状態ωでの条件付き確率密度関数である。
ψ(x) = √(p(x)) exp(iθ(x))
Φ[ω] = min_π (I(X;Y) - I(X_π;Y_π))
ここでI(X;Y)は相互情報量、πは可能な分割、X_πとY_πは分割後の変数である。
勾配降下法を用いて定式化する：
ω_new = ω_old - η ∇L(ω_old, O)
L(ω, O) = ||O(ω) - ω_target||₂²
G = (V, E)
V = {v_1, ..., v_100}
E ⊆ V × V
各頂点v_iはω_iに対応し、辺(v_i, v_j)はω_iからω_jへの因果関係を表す。
このモデルはPythonとNumPyを用いて以下のように実装できる：
import numpy as np from scipy.stats import entropy from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt class ConsciousnessModel: def __init__(self, dim=100): self.dim = dim self.omega = np.random.rand(dim) self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) self.A = np.random.rand(dim, dim) self.W = np.random.rand(dim, dim) self.alpha = 0.1 self.beta = 1.0 self.gamma = 0.5 self.eta = 0.01 def observe(self, omega): result = self.A @ omega return result / np.linalg.norm(result) def entropy(self, omega): p = np.abs(omega) / np.sum(np.abs(omega)) return entropy(p) def dynamics(self, omega, t): F = -self.alpha * omega + self.beta * np.tanh(self.W @ omega) G = self.gamma * (self.observe(omega) - omega) return F + G def update(self, target): def loss(o): return np.linalg.norm(self.observe(o) - target)**2 grad = np.zeros_like(self.omega) epsilon = 1e-8 for i in range(self.dim): e = np.zeros(self.dim) e[i] = epsilon grad[i] = (loss(self.omega + e) - loss(self.omega - e)) / (2 * epsilon) self.omega -= self.eta * grad self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) def integrated_information(self, omega): def mutual_info(x, y): p_x = np.abs(x) / np.sum(np.abs(x)) p_y = np.abs(y) / np.sum(np.abs(y)) p_xy = np.abs(np.concatenate([x, y])) / np.sum(np.abs(np.concatenate([x, y]))) return entropy(p_x) + entropy(p_y) - entropy(p_xy) total_info = mutual_info(omega[:self.dim//2], omega[self.dim//2:]) min_info = float('inf') for i in range(1, self.dim): partition_info = mutual_info(omega[:i], omega[i:]) min_info = min(min_info, partition_info) return total_info - min_info def causal_structure(self): threshold = 0.1 return (np.abs(self.W) > threshold).astype(int) def run_simulation(self, steps=1000, dt=0.01): t = np.linspace(0, steps*dt, steps) solution = odeint(self.dynamics, self.omega, t) self.omega = solution[-1] self.omega /= np.linalg.norm(self.omega) return solution def quantum_state(self): phase = np.random.rand(self.dim) * 2 * np.pi return np.sqrt(np.abs(self.omega)) * np.exp(1j * phase) # モデルの使用例 model = ConsciousnessModel(dim=100) # シミュレーション実行 trajectory = model.run_simulation(steps=10000, dt=0.01) # 最終状態の表示 print("Final state:", model.omega) # エントロピーの計算 print("Entropy:", model.entropy(model.omega)) # 統合情報量の計算 phi = model.integrated_information(model.omega) print("Integrated Information:", phi) # 因果構造の取得 causal_matrix = model.causal_structure() print("Causal Structure:") print(causal_matrix) # 観測の実行 observed_state = model.observe(model.omega) print("Observed state:", observed_state) # 学習の実行 target_state = np.random.rand(model.dim) target_state /= np.linalg.norm(target_state) model.update(target_state) print("Updated state:", model.omega) # 量子状態の生成 quantum_state = model.quantum_state() print("Quantum state:", quantum_state) # 時間発展の可視化 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(trajectory[:, :5]) # 最初の5次元のみプロット plt.title("Time Evolution of Consciousness State") plt.xlabel("Time Step") plt.ylabel("State Value") plt.legend([f"Dim {i+1}" for i in range(5)]) plt.show()
絵は「学習は合法だ」」 「嫌がるほうがおかしい」の大連呼でマスピ顔というカテゴリが作られてしまい
別の絵柄を描けばいいじゃんって思うなら顔だって整形すればいいじゃんとなるだけ
気がつけば３０過ぎ
だけど職場もプライベートも常に２０代に囲まれてて何か麻痺してた
しかし鏡をじっくり見て気が付く。特にここ２、３年の基礎代謝低下に伴う劣化が凄まじく、
少し前まで大学生みたいにスラっとしてると言われてた容姿もはっきり劣化した。運動しても肌ケアしても隠せなくなってる。
そして若い女性と二人で出かけたりしての絡み方危うく、感覚がまだギリ２０後半までのテンションで麻痺してることに気がついた。
まだ２９の時は二人で出かければ女子大生相手でも異性として見られてることを感じてたが。
今の自分が求められてるのはあくまで「年長の立場」としての知見だけなのだ。
自分が留学してた頃ある女子大生が３０半ばの学習熱心なおっさんの後をついて回ってたが
あれは恋愛のそれでなく、単に一緒に話すと勉強になるからというそういうものであった。
勘違いしてた。あぁ恥ずかしい。
現状の技術ではその利用を避けれず（使ってないことを証明できず）、問題点の全部はこの「法的に問題ないVSふざけんな派」の争いからなんだから、現時点におけるそこの判断をさらっと流したら意味なくない？
【 ア メ リ カ の 国 際 結 婚 デ ー タ 】 白 人 女 性 と ア ジ ア 人 男 性 の 結 婚 数
・日本人男性 ( 18.8% )
１位 スペイン語＝７２０万人
２位 フランス語＝１４４万人
３位 ドイツ語＝４７万人
５位 中国語＝１２万人
在 韓 日 本 人 3 万 5 0 0 0 人 在 日 韓 国 人 6 0 万 人
韓 国 で の 日 本 語 学 習 者 数 5 0 万 人 日 本 で の 韓 国 語 学 習 者 数 1 万 8 0 0 0 人
在 韓 日 本 人 留 学 生 数 3 0 0 0 人 在 日 韓 国 人 留 学 生 数 1 万 6 0 0 0 人
と い う 面 白 い デ ー タ が あ る が
こ れ に は さ ら に 面 白 い デ ー タ が あ っ て
全 世 界 合 わ せ た 韓 国 語 学 習 者 数 が
韓 国 1 ヵ 国 で の 日 本 語 学 習 者 数 の 半 分 し か な い と い う 事 実
国 籍 放 棄 者 は 1 0 万 人 あ た り、 韓 国 1 , 6 8 0 人 、 日 本 8 9 人 、 香 港 2 5 人 、台 湾 1 5 2 人 、シ ン ガ ポ ー ル 4 3 1 人
「 こ こ 1 0 年 で 6 万 人 が 日 本 籍 に 」 …韓 国 で 国 籍 を “ 放 棄 ” す る 人 の 数 が 過 去 最 高 に 増 え て い る
タイトルに対しての答えは否だ。
既に多くの絵描きは何らかの形で使用した経験があると思うが、その中でほとんどの人の結論はAIは正直ツールにしかなり得ないになっていると思う。
勿論そうじゃない人もいるけど、少なくとも自分の絵（※拘りや個性）を持っている人はなんとなく理解できると思う。
自分の苦手な部分や、絵に足りないものがなにかを考えた時にAIはある程度の参考にはなる。
でもある程度であって、完璧な参考にはならない。何故なら、AIイラストはAIイラストにしかならないから。これを説明するのは難しい。
特に自分の絵が何となくではなく、限りなく完成されている人であればあるほど、AIとのズレに生じる違和感が気になると思うし、
AIだけだとどうしても自分の絵にならず、AIよりも自分が描いた方が納得のいく良い絵になることがほとんどだ。（絵のレベルによるが）
パッと見の綺麗さ、生成速度はAIには敵わない部分はあるけど、それのみ。
ゆえにAIで時短できるところは時短するけど基本自分で描くし、あくまで参考にしかならない。
AIはそれっぽい資料を見つけるためのツールとして優秀なのであって、所詮はそれっぽいものしか出てこない。
ちゃんとしたものは、AIではなく本物じゃないと分からないし、表現出来ない。
それっぽいものと、ちゃんとしたものとは全然違う。沢山絵を描いたり、見たり、仕事にしてる人はそれに気づいてる。
また、仕事先は基本AI利用は禁止としているところも多い。（契約書や資料に記載がある）
基本発注資料にAIを参考画像として載せてこんな雰囲気の絵で、や構図で、ポーズで、と指定されることはあっても、AIで出力してもいいですよ！とはならず、AI生成使用NGが多い。
理由としては、リスクを背負いたくないから、と言う点が挙げられると思う。
ただ、それとは別に長い目で見た時に、イラストの著作権も持っている企業の場合、ある程度AIで賄える部分については仕事は減ると思ってる。
現状、AIイラストを一番利用したいであろうキャライラストをメインコンテンツの一つとしている企業（ゲームや漫画）については、作者とそのキャラ絵柄の個性がかなり深く結びついている為、それを生み出した作者が虐げられるような状況になれば、いい結果に結びつかないことは容易に想像できる。
長期的に見ても人気のクリエイターであればあるほど、そのような企業にはキャラを提供しなくなるだろうし、今は個人でも稼げる時代なので困るのは企業側になってしまう。
では、背景はどうか。
ゲームの場合、世界観設計の段階でコンセプトアートや街並み、どんなデザイン設計とするかが割と重要なのでこれも基本AIでイメージ出し、そこからこんな感じでというふわっとしたイメージを形にできる目と力のある人が世界を作るので、やはりすぐには無くならない。
漫画の場合はどうか。これは世界観設定による。ファンタジーや凝った世界観ではない場合、背景はそこまで重要じゃなくなる。いや、本当は重要なんだけど見る側はそこまで背景に注目しない可能性が高い。この場合においては一部置き換わるだろうが、しかし絵柄によって背景も変わるもので、それをAIが全て賄えるかと言えばそうでもない。人間の目なのか、絵を描いているからなのか分からないけど、無意識に異物が混ざっていることに気づく。そうなると、途端コンテンツに集中できなくなることも多い。
漫画は特に、書き込むバランス、量、文字の配置、フォント、シーンによっての書き分けなど多種多様だ。全てがデザインなのだ。
流れが大切なので、その流れを遮る要素がちょこちょこ挟まれたら気になって集中できない。
違和感のバランスをみる目がある人が上手く手間を省くために使うツールとしてAIは有用だけど、何となくここにこんなイメージでという使い方にしかならない。
見る目がない人が使うと、その違和感に気づけないのでなんでこの場面でこの作画に…？とほぼほぼなると思う。影とかも。
だから、悲観してる暇あったらAIでもなんでも利用して自分の画力は勿論、それ以外で生活するために賢く立ち回ればいいんじゃないかと思う。
AIはそれっぽい資料として見るなら使えるツールだし、それっぽい資料を使うにもちゃんとした目は必要だから加筆トレスも見る人が見ればわかる。バレる。
どんな大御所だったとしても、プロの絵描きの中では基本あれはAIトレス、加筆だねとバレる。
そうなるとフリーランスは信用も大切なので、AIじゃないですよと嘘を言われたら一気に信用も無くすし、案外絵描きと企業も繋がっていて情報共有されたりもする。
個人の場合は、バレない限り生きながらえるんだろう。あるいはバレても、信者がいればどうにでもなったりもする。けど炎上はするし、それでも気にしない図太さがあれば案外生き残ったりする。しかし結局ただこれも長続きはしないと思っていて、どこかで破綻する日が来るし、過去のそういう汚点部分に対して寛容な世の中も、終わりが近づいている肌感覚はある（漂白される）
気づいたら淘汰されてる。
案外、SNS等であまり目立たない人の方が息が長く続いてるし、実績もあったりする。
新しい絵柄開発してもすぐ食われるから売れなくなる、も認識が間違っていて、その絵柄が個性的であればあるほど、本物の価値が高まりやすい。
ブランド品みたいなもので、本物の価値はそこまで変わらないんだよね。
勿論、偽物でも欲しい人はいるので偽物でも安いしそれっぽいから買う！という人も必ず出るけれど、この作者が生み出した新しい作品という価値は生み出さないのと、偽物につくファンは偽物の人のファンではないので、すぐに他の話題のものへ移りやすい。
そういう流行りものをずっと追って偽物を作り続ける執念は維持できるのか、というとそれも難しい。
そしてその偽物を簡単に誰しもが作れるようになればなるほど、その偽物を作る人の価値は当然無くなる（みんなできるから）
これが、長年自ら絵を描いてきた執念を持ち合わせた人なら、今後さらにAIも上手く利用しつつ自分の絵に活かしていけると思ってる。
対立すべきなのはAIを使用して創作の邪魔をしたり正しい資料を見つけにくいようにする人達や、著作権のあるデータを無断で学習させたモデルの入った有償サービスを提供している事業者側であり、そもそも営利目的ではなく、あくまで学習用途のみなら、ここまで問題にならなかったように思う。
長々と書いたけれど、こんな理由でAIと作家は対立構造にないよね、というお話でした。
今のクリーンでは無いAIを営利利用するのがOKです、となってしまうとそれはイラスト分野以外でも問題ごとが増える気がしているので、そこは否定したい。
ところで、AI推進してる人は自分がAIで自分の絵柄だ！と思って生みだした絵柄や構図を他の人にそのまま取られても界隈盛り上がるならいいよね、となるのか否定的な気持ちになるのかどっちが多いのか聞きたい。AI推進するならもちろん前者が多いと思うけど、どうなんだろう。
Ω = (X, τ)
O : Ω → Ω'
S : Ω → ℝ
S[ω] = -∫ f(ω(x)) dx
S[O(ω)] ≤ S[ω]
dω/dt = F[ω] + G[ω, O]
g_ij(ω) = ∂²S[ω] / (∂ω_i ∂ω_j)
Q : Ω → H
Φ[ω] = min_π I[ω : π(ω)]
ω_new = ω_old + η ∇_g L[ω, O]
ここで∇_gは情報計量gに関する勾配、Lは適切な損失汎関数である。
G = (V, E)
このモデルは、意識の特性についての仮説である。「観測能力」と「エントロピー減少」を一般化された形で捉えている。具体的な実装や解釈は、この抽象モデルの特殊化として導出可能。
課題としては、このモデルの具体化、実験可能な予測の導出、そして計算機上での効率的な実装が挙げられる。さらに、この枠組みを用いて、意識の創発、自己意識、クオリアなどの問題にも着手できる。
実際にテロで自党出身の首相経験者が殺されて、自身も襲撃された経験がある現役の首相が最低限の自衛措置を取ることを「国民への武装弾圧！」と解釈するような人間の悪質性をAIが学習も再現もできるはずがない。所詮はおためごかししかはけないチャットボットよ。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/qiita.com/YUUUUUUUUUNA/items/278397b273860806cc46
当然ながら顔判断の研究は現役で様々なアプローチが行われているんだが
それはさておき、この件での問題点は
1. 当人の浅慮さ
まあワナビーがただただ興味あることに邁進しようとするのはしゃあない
2. 指導員の役に立たなさ
お前だよお前 技術的な補助だけで満足すな お前が止めるべきだろ
何年やってんだよ？学習者も指導員もAI倫理くらいちゃんとやれ 誰の指導であっても今回の事例はせめて2で止められるようにしろ
そのうえで
1. アプリを公開するならどんなバカでも正しい使い方が分かるように誤解と誤用を避けるための懇切丁寧詳細な説明書が必要
2. その説明書をアプリ起動時にチェックさせ理解度テストも行い、クリア後に利用させた方が良い
3. 注意書きは常時目立つ場所に表示しなさい
可能性の提示、診断、断定の違いを理解できていないバカが多すぎるだろ
ご指摘の通りです。遺伝子だけでなく、エピジェネティクスや神経可塑性が脳機能や行動に大きな影響を与えることが科学的に示されています。
ニューロエピジェネティクスの研究により、環境因子、ストレス、学習、薬物への曝露などが神経系のDNA構造制御に影響を与えることがわかっています[1]。特に記憶形成においては、ニューロンの活動が遺伝子発現を調節し、これがエピジェネティックなクロマチンの変化を引き起こすことで長期記憶の形成に寄与しています[1]。
さらに、ヒストンアセチル化などのエピジェネティックな変化が学習や記憶に重要な役割を果たしていることも明らかになっています。例えば、ヒストン脱アセチル化酵素(HDAC)の阻害によってシナプス数が増加し、記憶形成が促進されるという研究結果があります[1]。
これらの知見は、遺伝子だけでなく、環境や経験、そして個人の努力によって脳の状態や機能を変えられる可能性を示しています。つまり、生まれつきの遺伝子によってすべてが決定されているわけではなく、後天的な要因によって変化する余地が大きいのです。
この可塑性の概念を理解することは非常に重要です。なぜなら、これは個人の潜在能力や成長の可能性を認識することにつながるからです。遺伝決定論や優生学的な考え方は、この科学的な事実を無視しており、危険な偏見や差別を生み出す可能性があります。
したがって、脳の可塑性や環境の影響を理解し、個人の努力や経験の価値を認識することが、より公平で包括的な社会の実現につながるのです。
Citations:
[1] https://www.ptglab.co.jp/news/blog/epigenetic-implications-in-brain-functions-neuroepigenetics/
[2] https://www.jstage.jst.go.jp/article/ojjscn/41/6/41_411/_pdf/-char/ja
[3] https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/2012/122022/201208019A/201208019A0003.pdf
[4] https://www.jst.go.jp/presto/epigenetics/theme01.html
[5] https://kaken.nii.ac.jp/ja/file/KAKENHI-PROJECT-23650215/23650215seika.pdf
日本人の批評性が低いのは、農耕民族としてのDNAに組み込まれてるから。
もう、「長いものには巻かれろ」精神で、和を重んじ、周りと調和することばかり考えてる。
だって、農耕やってると、みんなと一緒にやらなきゃいけないから。隣近所と争ってたら、田んぼも畑も荒れるし、収穫もないから、当然っちゃ当然なのかも。批評なんてしたら、その場で村八分だし。
「日本人だって批評性がある」とかいう意見もあるだろう。でもさ、本当に批評性があるなら、なんでテレビのコメンテーターは、みんな同じような忖度をした空気を読んだことしか言わないの？鋭い批評でスタジオを騒然とさせる人なんていないよね。ネットの意見も大半が空気を読んで、無難なコメントばかり。要するに、批評なんてするだけ無駄だと無意識に学習しちゃってるわけ。
農耕民族としての名残で、みんなと同じが美徳とされる社会だから、批評性が低いのはしょうがないかもしれない。批判するより、黙って日常をやり過ごすために稲を育てるほうが楽だし、安全だし。けど、時代が変わった今でもそれが通用するかっていうと、微妙だよね。
この人は可哀想なことに「学校の言うことに従っておけば人生が幸せになれる」という
恐らくこの先20年ぐらい同じような失敗を繰り返してしまうのだと思う
副業で食っていけるようなITエンジニアを簡単に教育できるとは思えないし
そもそもなんだが、スクールや学校の言うことを全て丸暗記すれば大丈夫、というレベルの教育は小学生の早い段階で終わっていて
を知るためであって、塾で丸暗記を教わるために出しているのではない
興味を持って調べたことというのは誰かに教えて貰ったこととは違って記憶への定着や新しい着想に繋がるので
大学には興味・好奇心を持った人が更なる高等教育を受け、新しい発見をするために進学する
プログラミングやITに関する技術も同様で全てをスクールで教わるというのは非現実的で不可能だ
例えばよく使われるプログラミング言語だけでもC,C++,Java,JavaScript,TypeScript,Rust,Python,PHP,Ruby,Perl,ShellScript ぐらいはあって
これらの言語仕様を覚えるだけでも大変だしよく使われるライブラリなどが組み合わされるととても現実的ではない
なのであくまでもスクールや教育機関ではどれか1つの言語を選んでプログラミングの概念や思考法を教えているに過ぎないし
お金を貰えるレベルになるには少なくとも3年は自分でプログラムを書いていないと到達できない
興味がないものを3年も続けられるわけがないので、スクールや学校で「興味が無い」と思ったのならやめた方が良い
つまりスクールに通ってITエンジニアになるにはスクール外で興味を持って学習することが必要なのだが
残念ながらこの法則は小学校高学年から同様で、ちゃんと学校外で勉強してきたような人は大人になってからスクールに通ったりはしない
