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はてなキーワード: eラーニングとは
柴田英里
@erishibata
こういうものを見ると、「ジェンダー平等」の目指すものの視野の狭さと薄っぺらさを実感する。都市部高学歴が言うまでもなく前提になっている歪さ、「女子の教育」は重視するが、「男子の教育・社会で置かれる状況」には興味がない感じ
https://twitter.com/erishibata/status/1664873066147753984?s=20
柴田英里
@erishibata
9時間
出典：プラン・インターナショナル・ジャパン『おしえてジェンダー！『女の子だから』のない世界へ』
https://twitter.com/erishibata/status/1664989682000691201?s=20
柴田英里
@erishibata
9時間
「ジェンダー平等(都市部の高学歴家庭の女子が大前提)」のビジョンを提示しているプラン・インターナショナル・ジャパンは、内閣府男女共同参画の学生向けジェンダーパンフレットなども手掛けているので、非常にギルティだと感じています。
https://twitter.com/erishibata/status/1664991206240313344?s=20
以下のように女は馬鹿です。出生率が低い以上、ジェンダー平等はインチキでデタラメ。
出生数で比較しても低い。
こういう屁理屈しか言わないばか、結論がもっと金を出せなんだから狂っている。ゴールポストを変える。ジェンダー平等がおかしいのにカネを出せ。詐欺師だよ。
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東京は少子化してない!? ニッセイ基礎研究所リサーチャーに聞いた
能條桃子さん
1兆6千億円の少子化対策費などを含む東京都予算案の審議が21日、都議会で本格的に始まった。小池百合子知事は「出生率を大きく反転させるきっかけになる」と意気込むが、自治体の少子化対策で合計特殊出生率を指標とするのは適切ではないと指摘する専門家もいる。なぜか。
都の2021年の合計特殊出生率は全国の1・30より低い1・08。前年は1・12で、5年連続で低下した。21年の出生数でみても6年連続で減少。前年より4257人少ない9万5404人だった。
ただ、実は出生数は約20年間で5%減。減り幅は大きくない。都の出生数はこの20年間、10万人前後で推移し、出生数の減少幅は全国で最も少ない水準だ。
「合計特殊出生率をベンチマークにすると誤解が生じる」と話すのは、人口動態に詳しいニッセイ基礎研究所のシニアリサーチャー・天野馨南（かな）子さん。都道府県などは出生「数」を指標とすべきだという。
合計特殊出生率は、15歳から49歳までの女性について、年齢別に子どもが生まれた数を女性人口で割って出生率を出し、それを足し上げて算出する。注意すべきなのは、母数となる女性人口に未婚者と既婚者が含まれている点だ。
東京の場合は1996年以降、女性の転入超過が続く。コロナ禍でも変わらず、東京の転入超過数は女性の方が多い状況が10年以上続いている。
天野さんは「地元にやりがいを感じる仕事や希望する仕事がない、無意識な男尊女卑の価値観に違和感を覚える、といった若い就職期の女性が理想の人生を東京でかなえよう、と多数集まっている」と話す。
住民基本台帳人口移動報告によると、転入超過は20～24歳が大部分を占める。専門学校卒、大卒後に上京した世代で、多くが仕事を理由とした転入とみられる。
地方から東京へ若い未婚世代が流入し、母集団となる女性人口が増えて東京の合計特殊出生率が引き下げられる形だ。
天野さんは「都の出生率の低さには構造的な必然性がある。都道府県間で比べると、出生率と出生数の高低に相関はもはやない。出生率でそのエリアの少子化度合いを測定するのは難しく、現状を表していない」という。
出生数でみると、大阪府は00年に8万8163人で東京に次いで全国2位だったが、21年は5万9780人で、約20年で3割減った。全国平均も約20年で3割減。都の場合は5%減で、天野さんは「東京は全国で最も出生数減少率が低く、『非少子化エリア』1位と言える」と話す。
全国的に出生数を増やすには、①若い女性が地方にとどまり、やりがいを感じられる仕事に就き、結婚して働きながら出産できる労働環境、②東京での出生数をさらに増やす――の2点が重要だと天野さんは考えている。
東京で出生数を上げるには、どんな政策が有効なのか。都が1月に発表した新年度予算案を、天野さんに見てもらった。
大きな話題になった「0～18歳に月5千円給付」については、「メッセージ性は強いが、5千円をどう使うかは親に決定権があり、子どものために使われるとは限らない」と効果に疑問を呈する。
さらに「この大未婚化時代に結婚までたどり着いた層へのご機嫌取り。効果がないとは言わないが、出生数減のマクロ的な原因は未婚化。『5千円もらえるから結婚しよう』と考えるとは思えない」と厳しく指摘する。
天野さんが重要視するのは、若い未婚世代への支援だ。「20～30代が理想のパートナーと出会い、経済力がそれぞれ向上・安定した上で、子どもを持つことを『想像できる環境』を提供することが大事。地方から多くの未婚男女が送り込まれる東京都で、未婚率を下げることが最も有効な対策だ」という。
都の予算案については「1200億円という巨費を使うなら、結婚の前段階の若い男女が交際や結婚に自信をもてる雇用支援に多くを割くべきだ」。
こうした雇用支援策として都が予算化したのは、eラーニングなどで仕事で必要な技術の習得や就職活動を支援する「非正規雇用で働く女性のキャリアチェンジ支援」（2億円）や、仕事の悩みを解消するためキャリアカウンセリングをする「女性仕事応援ナビ」（1億円）、男性が育児休業をしやすい職場環境の整備をした企業に奨励金を出す「男性育業もっと応援事業」（5億円）など。
天野さんは「女性への労働支援はあるものの、親と同居の女性、パートナーがいる女性、または既に安定職を持つ女性を無意識に想定しているように見える。若い未婚年齢層が自立できる雇用応援に限定した施策が見えてこない」と指摘する。
有効な例としてあげるのは、女性活躍に取り組む中小企業への助成金だ。女性活躍推進法では「行動計画」策定を企業に義務づけているが、100人以下の小規模企業は努力義務にとどまり、策定は進んでいない。
都は300人以下の中小企業を対象に、「女性雇用のための設備費用」に最大500万円を助成する事業を行っているが、自由に使える仕組みにはなっていないという。「積極的な中小企業に雇用助成金を出すなどの支援をさらに充実させられるはず」と話す。
企業を巻き込むことも重要だ。未婚の若年層への雇用・労働環境改善に取り組む企業を認定し、公共工事の入札で優遇するなど、企業が制度を利用することで利益を得る施策が有効だという。
業務の無駄なタスクを消滅させたら、チーム内に無能社員が何人も発生してしまった。
チーム内でタスクの棚卸しをした。その結果、成果にあまり影響しない文書作成のタスクが大量に存在する事が判明した(背景として納品文書の厚みが契約額xx万円につき1cm必要だった時期があったらしいが、電子納品になってその文化が消滅した)ので、当時の顧客担当者に相談の上で全部やめることにした。また一部単純な作業については自動化出来そうだったので、ツール類を整備して実のあるタスクに集中できる環境を揃えた。また価格についてはその分を品質に反映してくれればとのことで、寧ろ増額となった。
無駄なタスクの削減と同時に教育の整備も行った。社内に教育関連の仕事をしている部門があったので、そこと協力して初級〜上級、リーダー向けとカリキュラムを作成し一部はeラーニング化もしてチーム内に展開した。
無駄なタスクは数年を掛けて激減したが、教育はうまくいかなかった。その結果、実力に対して過大なタスクを割り当てられて工数を消費するだけのマシーンと化した無能社員が発生してしまった。そしてリーダーは無能社員の介護に追われることになり、品質と顧客満足度はあがったもののリーダーの負荷も爆上がりすることとなった。教育のテコ入れをしようと社内の教育関連部門に再度相談したが、『人の素養は鍛えられるが、素質は鍛えられない。この業務は素質の影響する部分が大きいように思えるので、採用を頑張った方がよいのでは？』との回答だった。今いる無能社員と新卒が独り立ちするまでの負荷はどうするんだよと思ったが、とは言え専門家がいうことだしある程度は正論なのだろうなと思って引き下がった。
自分達の行いによって品質には直接影響しない面倒な仕事を引き受けてくれる便利な社員を工数消費マシーンにしてしまったが、無駄なタスクの削減自体は顧客との関係維持のためにいずれはやらなければならないことだったと思っている。しかし現在のチーム内の業務分担は明らかに偏っており、まだ給料が安く自分より職位が上の先輩の介護をする必要がある若手のリーダーを中心に不満が高まっている。また社内失職した社員も不安を感じているようで、指示された仕事をこなせない自分の無能さがストレスですという愚痴も聞こえるようになってきた(そう思うなら勉強してキャッチアップして欲しい)。また上司からも明らかに働いていない社員を何とか出来ないかと言われてしまった。アサイン先のリーダーに確認したところ、当該社員に依頼しても時間の無駄なので議事録作成以外の指示を出しておらず、議事録も議論内容を理解できていないのかそれらしい文言が繋がっているだけで修正に時間を取られすぎるのでもう他の人に作らせたいとのことだった。
本音を言えば社内失職した社員を他部署で引き取ってもらい優秀な人材+これから育てる新卒でやっていきたいが、権限も都合の良い受け入れ先もみつからず途方に暮れている。
ひっこしてはじめてのんびりすごしてる週末
最初の週末は何もせずにおわったし
先週末はeラーニングの受講で全部つぶれて何もできなかったし
２４時間スーパーの搬入音がうるさいっつったけど、いまんところむしろそれでいいかも
いやでもあさ６じくらいには起こされる
カツ丼２つ
海苔弁１つ
唐揚げ１パック
ミニちぢみ１パック
うーん唐揚げ・・・久しぶりに食べたかったけど、やっぱりとよからでかったほうがよさそう
ワクチン接種で通ったことない道をいったら個人のお店がたくさんあってすごく胸が踊った
まったく知らない場所は通るだけでわくわくするなあ
個人的にはハードオフとかブックオフとかプラも店とかおもちゃやにいきたいから
さがしてみたい
あー洗濯もしなきゃ
こないだの日曜に洗濯機とどいたけど今週はずっと残業でおそくて洗濯できなかった
まえすんでたとこじゃっかん郊外だったけど、今回は都心からちょいずれた程度だから行く場所ならいくらでもある
まえのまえもおなじようなとこにいたけど、駐輪場が有料だったから自転車処分しちゃって自転車もってなくて、
お店開拓したいなー
大学生のとき時間あったからこのあたりのお店まで何回かきたことあったけどやっぱり遠すぎてその数回しかこれなかったもんなー
でももうかなりお店つぶれたりしちゃってるんだろうなー
なんてつらつら考えてる
うーんマンダム
あなたの会社の研修はいまだに「現場ポットンバイバイモデル」ですか？：コロナが促進する「イベント型研修」から「伴走型研修」への大変革!?
まず、研修・ワークショップが「オンライン化」されることによって、ひとつの場所に、全員を集めるコストがなくなりました。これまで研修事務局を悩ませてきた､アゴ・アシ・マクラの事務手続きも、印刷の手続きもなくなりました。
従来の研修は、言葉を選ばずにいえば、いわゆる「集中詰め込み・現場ポットンバイバイモデル」に陥ることもあった。
コストの面から、研修はイベント的に、詰め込みで、長時間・一時期に行われる。その後は、「学習者、現場にポットン・バイバイされる（研修の終了後に、現場でそれが実践されるかどうかは、学習者任せ）」というかたちになる。研修の転移を「期待される」が、それは「確認・フォローアップされないこと」が多い。結局、人事は「研修転移を祈る（pray）」というかたちになる。
進んでないですね。研修会社はいまだに教室に人を集めますし、受講票も手渡しで、受講者間にアクリル板もない、窓も開かない斜めに向かい合った島型のテーブルに、9時17時座らせます。オンラインでも、eラーニング化はせず、必ず日中フルタイム、おっさん、おばさんの話を聞き続けなければなりません。
研修ワークショップがオンライン化されると、先に述べたように、研修と研修のあいだの間隔（インターバル）ができます。ということは、そこには「研修で学んだことを実践すること（研修転移）」の「あそび」が生まれ、当然、それが目指されます。
研修で学んだことが、どれだけ現場で実践されたかどうか、すなわち研修転移は「測定」され、それが次の会の研修に行かされたり（形成的評価）、今までもよりも解像度をあげて変化を追うことができるようになります（総括的評価）。
進んでないですね。研修会社は研修の成果を何も測定していません。「9時17時、プチ出張気分で楽しかったですか」「今日初めて学ぶことについて、素人どうしで『ディスカッション』という名の雑談をたくさんできて楽しかったですか」的な「満足度」しか聞いていません。そもそもリピーターが極めて少ないので、「次の会」も「変化を追うこと」もありません。
3．研修を実施する側・参加する側のスキルセットに変化が生じた
ざっくり申し上げると、これまでは、研修講師は｢教える人」「ファシリテーションする人」、研修の事務局は「事務手続き・庶務を行う人」であったかもしれません。しかしオンライン研修の普及は、彼らの仕事にも変化を迫っています。
研修講師の場合は、単に「教える」だけではなく、デジタルに強いことが求められます。また、ここが最も厳しい変化だと思いますが、「現場でのパフォーマンス・ノリ」よりも「言葉・論理で伝える力」が重視されるようになります。
これまでの研修であれば、対面で、パフォーマンスを用いて､「人となり」で伝えられたことが、オンラインではそうはいきません。狭い画角で、相手にわかるかたちで、言葉を使って、伝えなくてはならない、ということになります。
研修の事務局は、これまでのスキルに加え、デジタルに強いこと、デジタル機器の設定、オンラインでのファシリテーションなどが加わってきます。
変化してませんね。研修講師はオンラインでの情報伝達に習熟せず、いまだに「語り」と「画面に手書き」です。教材を小分けしたビデオコンテンツにすることも想定せず、無意味に伏線を張ったり、後で「実は...」とか語るための「台本」から脱却できません。ディスプレイのサイズも解像度も画面の配置も理解せず、A4縦の教材をスクロールさせ続けます。マイクもカメラもZoomも理解しようとせず、400円で買えるような残念音質のマイクで9時17時語り続けます。
研修会社のような、「成長」「学び」とか語るような人たちが、1年半経って変化した世界から、まったく学ぼうとも成長しようともしないのは、紺屋の白袴を通り越して、詐欺行為だと思います。
貿易実務検定C級と同じレベル？よく知らないけど派遣元から無料の対策講座とeラーニングの案内が来たので申し込んだ（試験受験料は自己負担）。
※eラーニング、2020年8月6日で販売終了。試験自体も無くなるか？
以上が公の情報
過去問を見ると
合格通知書見ると
平均して落として良い問題数
協会が出している1冊しかない模様（税抜3,500円はeラーニングにくっついてきたので無料）。
ただし勉強するうちに『貿易実務完全バイブル』（Kindle税抜2,470円）が欲しくなり購入。
ほか、Kindle Unlimitedで読める貿易関連書籍に目を通したり。
2020年7月11日（当初は3月7日予定だったがCOVID-19で延期）
試験時間は余裕ある。英語は思ったより落としてしまったけど英語力というより貿易知識の問題な感じ。
・用意されているAIをColaboratry(Googleの無料貸し出しPC)上で5秒で動かす。
データサイエンスVtuberに相談する。
・初心者向け動画講義まとめ
1. 【世界で18万人が受講】実践Pythonデータサイエンス | Udemy
2. Machine Learning by Stanford University | Coursera
3. Eラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
- データハンドリングなどの入門者講座はUdemy の方が良いが、時系列解析・データ活用講座に関してはこれより良い教材は無い。
- 多分、動画の[1,2,3]を理解していてコードが書けて、学歴があるならTier4 のインターン・バイトは受かる。
4. DeepMind x UCL | Deep Learning Lecture Series 2020 | Youtube
- Deep Learning 講座、タイトル通り
