はてなキーワード: 東京工業大学とは
学歴差別とは何なのか。
そもそも差別とは何なのか。 差別とは、ある属性を持つ人々に対して不当な扱いをすることだとされる。 しかしこれは間違っていて、偏見を持つことが差別である。
つまり、
という論理関係にある。 だから、不当な扱いをしたとして、それは差別かどうかはわからない。
これを学歴に当てはめると、Fランの人を見て、この人はきっと馬鹿なんだろうと思うことが そもそも差別であり、企業がFランの人を足切りすることは差別かどうかはわからない。 例えば、Fランの人は実際に成績が悪いという統計的データがあるから足切りされてるかもしれない。
おれは学歴差別主義者ではない。 通称「高専野郎」という一人の知的障害者に対して批判的だが、これは高専だからではない。 そもそも、無能であることが先にあり、それがたまたま高専専攻科とかいう知的障害学歴であったため、 これを利用しているだけである。 そして推論として、高専専攻科出身者は全員知的障害者なんだろうと言ってるだけだ。 これは至極真っ当な論理である。 このように、低学歴というのは、それ自体で批判されるものではなく、 劣等であった場合に批判をレバレッジするために使われるものである。 だから、低学歴の人こそ、優秀でなければいけない。 低学歴の人は絶対に、無能と思われてはいけないのである。 高専は、東大卒よりも優秀でなければ、「やっぱ高専はだめだね」と言われてしまうのだ。
実際、おれは低学歴であろうとなんだろうと、その人間がまともであれば評価し、 まともでなければ批判する。極めて中立的な考えを持っているといえる。
おれに言わせると、あなた方こそ学歴差別主義者だ。 あなた方は東大医学部出身の人間を見た時に、「きっと優秀なんだろう」と思うだろう。 しかし今まであなたは東大医学部の人間をどれだけ見てきたのだ。 さしてサンプルもないのに、偏見を持っているのだ。 それが、学歴差別だというのがわからないのだろうか。
神戸大学のBADBOYSとかいうヤリサーが、旅館で大騒ぎし、設備を損壊したということが ニュースになっている。神戸大学はこれについて事実確認中とのことだ。
これに対して、神戸大学はエリート大学であり、エリート大学の学生が このようなことをするのは信じられないというコメントがSNSには多いが、2つの 意味で間違っている。
1つは、その考えは学歴差別である。 エリート大学の学生であっても旅館を損壊することもあるし、 道路の真ん中で鍋をすることもある。 あるエリート高校では、ゲロ煮込み鍋を下級生に食べさせるという イニシエーションが行われたこともあった。
もう1つは、神戸大学がエリート大学であるという認識は間違っている。 神戸大学は、医学部医学科は除いて、その他のふつう学部は完全に知的障害レベルだといえる。 だから、もともと脳に障害があり猿レベルのIQしかなかったやつが 旅館で暴れて設備を壊した。それだけのことであり、ここには何の驚きもない。 極めて論理的な結果である。 最近、牛丼チェーンかどっかで教育の失敗策がテーブルの上に昇って 気色悪いインスタダンスをしている動画を見たが、あれと同類である。
こう言うと、神戸大学を知的障害Fラン大学呼ばわりしてることが 学歴差別だとかわけのわからんことをいう人がいるのだろうが、 理解力がないのだろう。 おれは先に、低学歴は無能である事実に対する批判をレバレッジすると言った。 ここでも同様に、神戸大学の猿が馬鹿なことをしたため、 低学歴であることを使ってレバレッジしているだけだ。
神戸大だが、今後どうなるだろうか。 関係者っぽいやつが、「あれは実家なのだ」と苦しい言い訳をしていたので もしそうであればそれで終わりだが、たぶん嘘だろう。 知的障害者というのはこういうどうしようもない嘘をつくものだ。 ケーキが切れないの8巻では六麦医師が軽度知的障害者の診断をしているシーンにおいて、 「IQが低い子は2手先が読めない」ということを言っているが、これは事実だ。 なぜIQが低いクズの方が生殖が盛んな傾向があるかも、これで説明出来る。 かっこよくいうと、彼らは「今を生きている」のだ。 今を生きている人間にとっては、今嘘をつくことがすべてであり、 嘘をついた結果どうなるかはどうでもいい。
もし、神戸大学の薬物乱交パーティが旅館で行われていたとすると、これは大問題だ。 インカレサークルだろうから全員が神戸大の学生というわけではなかろう。 おそらくマンコ要員の大半は私立であり、これらはすべて秒で退学になる。 私立大学は学生の不祥事に対して厳しいからだ。 入学時にも誓約書を書いているだろうから、それに基づいて退学となる。 その後の人生ではアタマBADBOYSで培ったまんこスキルで生きてゆけ。 大久保学園はあなた方の入学を待っている。
さて、神戸大学サイドだが、おれは神戸大学を廃校にするのが良いだろうと思う。 もはや日本の大学の大半は存在価値がない。 これは少子化もそうだし、そもそも最近の学生は頭が悪すぎて大学教育に値しない。 神戸大学は20年前は今よりは少しマシだったのかもしれないが、 今では今回わかったように、脳が猿レベルの人間ばかりが集まるFラン大学になっている。
神戸大でこうならば、それ以下の大学も全部そうだろう。 これを良い機会に、日本の大学を大幅に削減したらどうだろうか。 そうすれば、奨学金が返せない問題も解決する。
以上。 その他は全屠殺でいい。
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!深志から信大工学部だぞ!(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」
ニヤついている伯父を尻目に、一瞬にして××の顔色が変わった。
伯父「○○に勉強教えてやれよw」
××「(しばし、絶句)・・・みっともないからやめてくれよ親父」
伯父「?」
動揺しまくりの××は伯父を速攻連れだした。
久しぶりに無口な親父の晴れ晴れとした顔をみた。
帰り際、充血した目をした伯父と目があった。
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!深志から信大工学部だぞ!(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」
ニヤついている伯父を尻目に、一瞬にして××の顔色が変わった。
伯父「○○に勉強教えてやれよw」
××「(しばし、絶句)・・・みっともないからやめてくれよ親父」
伯父「?」 動揺しまくりの××は伯父を速攻連れだした。 以後、伯父親子は、俺達のいるテーブルに加わらなかった。
久しぶりに無口な親父の晴れ晴れとした顔をみた。
帰り際、充血した目をした伯父と目があった。
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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
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。