子供にプログラミングを教える方法

子供の為の最高のプログラミング教育を見つけていきます

AIの活用方法

 

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小学生の子供たちに、将来「AI」を使いこなして貰いたい。そのお手本になりそうなので調べてみました。

 

tech.nikkeibp.co.jp

 

AIや機械学習といえば、Googleなどの大手IT企業が開発や活用を進めている印象がありますが、まさかの航空会社がAIとは。

 

しかし、資本力のある企業が、業務改善の一環として有力な手段の一つとしてAIを選択した、と考えると納得がいきました。

 

最近だとこれもAIを活用されていました。

www.itmedia.co.jp

 

絵の制作見積もり、という非常に人間的なものを機械学習で解決しようとする着眼点というか試みが素晴らしい。

 

今回のケースでは、人間では30パーセントの誤差だったのが、機械学習だと20パーセントの誤差で見積もれた、ということなので、一定の効果がでていますが、それまでの試行錯誤は苦難の道だったでしょう。しかしこれからも大変だと思います。

 

今までの業務をAI化、機械学習化使用とすると、今までにない困難も待ち受けているでしょう。「なんでこの見積もりになるんだ!」

というクレームに対して、「うちのAIが判定しましたから」で通じる客と通じない客が出てくるでしょう。

 

実はクレームをいってくるケースは、見積もるのが人でもAIでもありえます。

問題なのは、AIが出した答えを使ってどう説明するか、です。

 

「うちのAIがちゃんと考えて出しました」なんて答ても全然納得できませんよね。

 

子供たちにも分かるように伝えようとすると、、、

 

「絵を書くみんなに、自分の絵を書く時間や難しさを聞いてみました。今回書く絵の特徴から、似たような絵をもとに、どれくらいの時間で、どれくらい難しいかを調べるとXX時間かかりXX円です」

 

こんな感じで説明することになるでしょう。下手に「AI」を出してしまうと、計算方法の妥当性や、データ自身の信頼性や精度などの理解が必要で、普通の人では説明が難しくなってしまいます。

 

それよりも、どのようなデータを集めたかを理解し、今回判定したい対象が、集めたデータとどのような関係があるかを説明したほうが、よっぽど分かりやすい説明が出来るでしょう。

 

小学生のために、AIを使えるようになってもらうための教材・教育はなかなか見つからないのですが、このような例を紹介しながら、身近なところからAIに活用できることがないか探していきたいと思います。

 

ちなみに中高生のお子様がいらっしゃる親御様であれば、こちらをご検討されてみてはいかがでしょうか。

 

ict-enews.net

小学生がプログラミング力を更に伸ばすおすすめの方法6選

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小学生の子供たちにもっとプログラミングをよりよく学んでもらうためにはどうすればよいか、考えています。

 

2020年度にプログラミング教育が小学校で必修化されるにあたり、様々なWebサイトが立ち上がってきています。

 

Scratchやcode.orgなど、無料で学べる・楽しめるサイトがありますが、あくまでプログラミングの導入部であり、逆にずっと同じサイトで勉強し続けても、逆に悪影響すらでます。

 

遊びやほかの習い事に忙しい子供の時間を効率よく使う為にも、質の良い教材や教師陣がいるサービスが欲しく、このブログを立ち上げてから色々調べ、我が子との試みを行った経験を活かして得た情報をご紹介したいと思います。

 

■プロから学ぶ

私自身はプログラミングはもちろんシステム設計や運用など、様々な業務を通してシステム開発における一通りの知識と経験があり、教えることも大好きですが、一から十まで教えることはやめました。理由は以下となります。

・効率が悪い・・・効率よく教えるには教材やカリキュラムが必要です。

         市販の教材を見たのですが満足できるものはなく、

         自分で独自の教え方も行ったのですが、まだ未完成です。

         

・土日の限られた時間しか教えられない

      ・・・土日は親子でお出かけして、

         学校以外の経験を増やしたいと考えています。

         プログラム開発の勉強は、30分、できれば1時間ほど

         まとまった時間を取り、例題、課題、復習のサイクルを

         回したいのですが時間が取れませんでした。

          ※今のところ、土日の移動中に教えています。

 

プロに学ばせるにはどうしても費用の問題がありますので、良いところで、かつ無料体験がある、など内容を事前に吟味できるところを選びました。

 

1.Tech Kids School

実は文部科学省のプログラミングに対する教育方針は「プログラミング的思考」ができるようになること、が目的であり、全員がプログラマーになって欲しいわけではありません。

よって、今後の授業では、「プログラミングを完成させること」、だけではなく、「どうやって作ったか」を先生に説明し、プログラミング的思考ができていることをアピールしなければなりません。

 

 Tech Kids Schoolでは、自分のアイデアや成果物を他の人に発表する、プレゼンテーションの機会も定期的にとっているので、プログラミング力+プレゼンテーション力を鍛えられます。

 

無料の体験レッスンがあるので、お住まいが近い方は試してみてはいかがでしょうか。

※場所:東京渋谷・秋葉原二子玉川・大阪梅田・沖縄那覇

 

サイバーエージェント監修 小学生向けプログラミングスクール

 

 

■ ロボットで学ぶ

一昔前は、プログラミングとロボットは別々に勉強し、一部の天才がプログラミンを行って自分でロボットを作り上げるイメージでしたが、今はロボットを通してプログラミングを学ぶという、なんともうらやましい環境が出来上がってきています。

 

1.レゴ マインドストームで学ぶ

プログラミング塾では、レゴ マインドストームを使ったカリキュラムを取られているところも多いです。

理由としては、やはりレゴ社の品質の高さもありますが、実はお子様1人でも取り組められるワークブックがあり、ご家庭での学習も可能です。(むしろこのワークブックの価値のほうが大きいかも。)

 

近くに良いプログラミング塾が無い場合は、自宅でレゴで勉強するほうが効率的です。

 

もしある程度自分でプログラムができるようになったら、武者修行で「アフレル スプリングカップ」に出てみても良いかもしれません(初心者向けもあり)

 

レゴ ロボットで学ぶ小学生向けプログラミング教材

  

■動画で学ぶ

1.Udemy

 アメリカでオンライン教育プラットフォームで、主に大人向けの動画教材を扱っているイメージがありましたが、子供向けの教材もあります。

特にびっくりしたのが、ベネッセ提供の教材で、冒頭にミッチェル・レズニック氏が出ています。内容を吟味すれば、質の高い教材に割安に出会うことができます。30日間は購入したコースの返金制度もあるのでお試していくつか試すことができます。

 

世界最大級のオンライン学習サイトUdemy

 

 

 2.D-SCHOOLオンライン

マインクラフト ロボット Scratchと王道を抑えつつ、「同時に英語を学びたい人向けのプログラミング教材」があります。

小学生から英語をバリバリされている方はそれほど多くないと思いますが、今後の日本の国際化の流れから、今のうちに少しずつ英語に慣れさせたい親御様にはピッタリと思います。

 

残念ながら、我が家は英語とプログラムを別々の教室で習わせ、ある程度のレベルまで行ったため、本サービスを利用できませんでしたが、今からプログラミングと英語を学ぼうとされているお子様のご家族はご検討してみればよろしいのではないでしょうか。

英語とプログラムングを同時に学べる♪【D-SCHOOLオンライン】

 

 

■ゲームが簡単に作れるサービスで学ぶ

1.moonblock

天才プログラマーと称され、現在はAI研究者で経営者である清水亮氏。清水氏の企業で開発されたビジュアルプログラミング言語。ビジュアルプログラミング言語といえばScratchを思い浮かべる方も多いと思いますが、Scratchは好きではない清水氏が開発しただけあって、そのこだわりは格別。ビジュアルプログラミングしたのに、Javascriptに変換することができます。Javascriptを見ることで、実際に何を行おうとするのか、コードの世界で追うことができます。

また、清水氏も時々、簡単な計算やプログラムであればMoonblockでやるほうが、いわゆるプログラミング言語で組むよりも、「早い」らしく、今後初級から中級、上級まで幅広く使えるサイトだと思います。

MOONBlock

 

2.プログラミングゼミ

スマホで無料で勉強するのであれば、これが最強かもしれません。

実際に学校でも授業で利用され、「逆転オセロニア」とコラボして本格的なゲーム作りも楽しめ、自分の作った作品も一般公開できる。scratchの日本版?いや、それ以上の仕上がりになっていると思います。

ビジュアルプログラミング言語のため、規模の大きな開発は難しいのですが、初心者から初中級まで、これだけで十分楽しめ、学べると思います。

 

プログラミングゼミ

 

まだまだ子供に紹介したいサイト・サービスはありますが、

プログラミングに特化すると以上のサイト・サービスを活用すれば、かなりレベルアップが図れると思います。

 

このなかで完全に無料なのは  MOONBlock プログラミングゼミ の2つです。

まずはこの辺りをやりつつ、徐々に商用サービスを利用し、さらなるレベルアップを目指してください。

電子舌から感じる今後の未来

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5感をサポートされた人間は今後どうなるのか

 

gigazine.net

 

液体を分析して、機会学習にかけて、最も似たものを探し出す、ということですが「電子舌」と聞いただけで、なにか未来を感じる気がします。

 

機械が5感を感じ、人間の5感を強化、拡張するとどうなるか?考えてみました。

 

続きを読む

AIに使い捨てされる人達から学ぶ日本の行方

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日本に関係ないとは思えませんでした。

 

jp.reuters.com

 

対価と引き替えに個人情報(パーソナルデータ?)を手に入れる手法ですね。

 

現地の人々が、簡単な仕事で報酬が得られる。データを収集する企業としても、安価に大量のデータが手に入れられる。

 

お互いwin win のような感じですが、違和感があります。

 

問題なのは、現地の継続的な雇用を生み出さないことだと思います。

 

取れるだけ取ったらもうこの地域の人々は用済みでしょう。

 

ただ、もし日本でも「バイト」として呼び掛ければ、人は集まりそうな気がします。

 

日本はまだ雇用があるので気にならないですが、本質的には同じ問題があります。

 

この一時的な「特需」を利用して、得た利益を継続的にもうける仕組みをつくり、「自分達で稼ぐ」力を身につけることができれば改善できるかもしれません。

 

でなければ、今回収集されたデータにより、「AI」が単純労働をこなせるようになり、現地の人々の仕事を「奪う」ことになるでしょう。

 

しかし、今回のケースですと、対価は「ヤカンやポット、ティーカップ」らしく、大きな利益は見込めません。

 

日本が戦後から復興したケースを参考にしようとしたのですが、朝鮮戦争に伴う「特需」のおかげであり、アメリカ軍から多量の物資・サービスの需要があり、それを生産する人は多くの対価を得たました。

 

今回は使い捨てされるだけかもしれません。

 

今後考えられる動きとしては、中国のAIの性能が良くなることと、中国のAIはそのまま日本には適用できない(恐らく顔の作りや喜怒哀楽の顔表示は日本と異なる)ので、日本向けの顔情報を取得しようとするでしょう。

 

日本にとって一番問題なのは、日本企業がこのようなパーソナルデータに絡む情報を取得しようとすると、個人情報保護の立場から反対の声が挙がる可能性があることです。

 

ヨーロッパなどは、個人情報保護の立場が強く、個人情報のデータ収集自身は行いにくい地域ですが、自国の利益に反するような動きの場合、法律で罰則を掛けるなど、国レベルの対応が得意です。

 

日本は、中国のように、個人情報取り放題でもなく、ヨーロッパのように法律で戦う意気込みをみせる政治家もいません。

 

では、これから日本が世界で戦っていくためにはどうすればよいのでしょうか。

 

個人情報に対して見合った対価を払い、国の利益も損なわない、そんな方法、、、。

上手く言えないかもしれませんが、いわゆる「養殖」の考えを流用出来ないか、と考えます。

 

ある企業が、天然魚をとることを考えます。捕ろうと思えばいくらでもとれるとしましょう。とれたことについて、自然に対して特に対価は払いません(漁業権や燃料費など諸費用は考えないことにします)。捕るだけとって、ある程度儲けがでたら、別の魚を取りに行き、同じことを繰り返すとします。

魚はただ捕られるばかりです。

 

養殖であれば、養殖業者が魚を管理し、企業も必要な分だけ購入後、養殖業者に対価を支払います。

 

人工知能の元ネタとなるパーソナルデータも、それを提供する専門の企業が、ちゃんと社員を抱え、社員たちが必要な人工知能向けデータを提供する。

 

そうすれば、立場の弱い人が搾取されるような事もなく、国益に反さない(企業として利益をあげ、雇用を創出している)ので、ヨーロッパのような厳しい法律も課せられません。

 

別な言い方をすれば、音声が欲しければ声優事務所に依頼をするイメージでしょうか。

 

そこでは、ちゃんとお互いに利益がでるような市場ができ、お互いは「使い捨て」でない関係が保てます。

 

もしかすると、今のAIのデータ入手市場は、大量データが必要なので、相対的に1情報当たりの単価が低くなってしまっているのが問題かもしれもせん。

 

少量のデータでも学習効果を上げるような技術も考案されてきており、その技術を高めつつ、今回の様なことを起こさないような取り組みを率先して行う、そんな日本になれれば、「AI先進国 日本」と呼ばれるのではないでしょうか。

 

世界の銀行員から学ぶAI未来対策

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いよいよ日本も対応していかないといけないかもしれない。


www.businessinsider.jp

  

9000人を超える世界中の銀行員が、フィンテックやAIなどの新技術導入にともなう失職に対応するため、オックスフォード大学のオンライン講座を、この2年のうちに受講している。

 

重要なのは、「既に」受講していることです。

 

日本の銀行員はどうしているのでしょうか。

 

日本で記事になるようなことは見つけられませんでした。

 

もしかしたら「世界中の銀行員」の中に、すでに日本人が入っているかもしれません。

 

重要なのは、新しい技術が出てきた際に、どん欲に知識を吸収しようと努力することだと思います。

 

IT分野は、特に技術についての新陳代謝が激しいところだと思います。

 

いつの間にか流行ったと思ったら、数年後には聞かなくなるのは一つ二つではありません。

 

せっかく新しい技術を勉強しても、それが広まらないものは、いずれ廃れ、勉強したことを活かすことはできなくなります。簡単に言えば無駄な時間を過ごしたのです。

 

最前線を目指す人たちは、多少の無駄を覚悟のうえで新技術を勉強します。

 

では、なぜ無駄になるかもしれない知識を得ようとするのか。

 

無駄になる可能性を考えたとしても、得る知識が有益だった場合のメリットが大きいからだと思います。

 

簡単に言えば、得た知識が「当たり」なら、仕事で有利な立場になり、無駄だった時間を大きく回収できるような報酬を得ることができると分かっているのです。

 

もちろん、報酬だけでく、本当に失職してしまう恐怖から、その対策の為に学んでいる、ということもあると思います。

 

日本の考え方を如実に表しているな、という記事がありました。

courrier.jp

 

銀行員がまだまだ必要である、という姿勢を崩さない流れで、見ていてなんとなく悲しくなってきました。

 

世界中の銀行員が、今までとは全く異なる技術を学ぼうと努力している中、日本の経営者は「まだまだ安心だよ」と銀行員を温室で育てるような甘やかしに思えてなりません。

 

三井住友銀行の言っていることがあっている可能性もある為、決めるけることはできませんが、少なくとも新技術を得ようと努力することは怠らないよう、自分も頑張りたいと思います。

 

質が高い、無料のオンライン教育と言えばCouseraだと思います。

フィンテック

www.coursera.org

 ■ブロックチェーン

www.coursera.org

 

■AI

www.coursera.org

 

日本語だとCode Academyですね。

 

 

まとめ

これから出てくる新技術については、無駄になることを恐れず

どん欲に学んでいきましょう!

 

教育者がいないときの対応の違い

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日米の違いだなあ、と感じた記事

 

dm-rg.net

 

アップルが糖尿病患者向けにアプリと検査機器を提供したのだが、いろいろ考えらせられる

 

AIを「糖尿病コーチ」として、ユーザに親しみやすいようにさせています。

実際は、人間ほどの柔軟性はないと思いますが、24時間365日ずっとサポートしてれるのは、通常の病院などでは考えられないサービスレベルの向上です。

 

また、

米国の糖尿病患者数は2,910万人で、毎年140万人が糖尿病と診断されている。一方で米国の糖尿病療養指導士(Certified Diabetes Educators)の数は2万人未満と少ない。

 ということで、日本だったら資格試験を易しくして指導者を増やして対策したりすると思いますが、米国では、アプリやサービスで解決しようとします。

 

このサービスが当たれば、Appleは検査機器を増産するだけで売り上げを伸ばすことができる、つまりスケールすることができます。

 

 日本でもこのサービスを使いたくなる人は多そうです。

 

日本も糖尿病患者数が増加傾向にあります。

 

www.nippon.com

 

日本の医療費上昇の一因にもなっているはずですので、今後、国レベルで予防対策が取られていくと思いますが、すでにAppleが対策サービスを出しているので、国の対策が実施されるまで、された後もしばらくはApple製品を買うことになるのは容易に想像できます。

 

日本としてはどうするべきか。

まず、日本食自身が、糖尿病患者にはよろしくないのでそこから改善したほうが良いと思います。システムによる対応は最終手段として、まずアナログで。

 

また、糖尿病になる原因は、その国・地域によって変わると思います。

食事や生活スタイルが違えば、糖尿病になる原因や傾向も異なるはずです。

 

AIに頼らず?自分たちで自分の国の問題を認識し、原因究明し、問題解決する姿勢が必要になってくるのではないかと思います。

※個人的には、どんぶり食(白米+肉系のみ)、餅を食べる習慣などが気になっています。

 

今回のAppleが日本に入ってきたときに

 

「そんな機械使わなくても、原因と対策は分かってるから」

 

と言えるようになりたい。

 

糖尿病予防は色々な観点からアプローチできそうなので、今後もウォッチしていきたいと思います。

小中高校生むけAI教育

仕事でなかなか更新出来ませんでした。やっと少し時間が出来てきたので少しずつ更新したいと思います。

 

ありそうでなかなか無かった、小中学生向けのAI教室を見つけました

 

小学5、6年生・中学生 募集!AI体験プログラム 『オセロで学ぶ人工知能のしくみ』:時事ドットコム

 

 

応募期間は2019年6月24日(月)~ 7月18日(木)ということなので、すこし余裕はありますね。

 

ここで学んだことを、夏休みの自由研究にしても面白そう。

 

そもそも、子供の自由研究で「AI」を扱える時代がくるとは、、、。

 

と思ったら、今度は中高生向けの、MicrosoftNASAの協業で作成された教育コンテンツも公開されました。

 

Closing the distance between the International Space Station and the classroom – Microsoft EDU

 

こちらは有料ですが、2〜3ドル(約210〜320円)。金銭的なハードルは無いですが、英語というのが一番のハードルか。。。

 

しかし、この教材で勉強してから自由研究とかしたら、、、格好良すぎる!

 

8つのコンテンツがあるということで、ちょっと見てみましょう。

 

Two design challenges: The “Astro Socks” project has students investigate solutions to reduce the impact of working in microgravity on astronauts’ feet, while the other challenges students to work in 3D to build their own modules for the International Space Station.

 

「Astro Socks」

・宇宙飛行士が作業中に足にかかる微小重力の影響を軽減するための解決方法を検討する

・3Dを使って国際宇宙ステーション用に独自モジュールを構築する

 

A lesson that introduces the phenomenon of microgravity that incorporates hands-on experiments and a virtual-reality experience.

・実地実験とバーチャルリアリティ体験をとりいれた、微小重力現象を学ぶレッスン

 

 

Four data-collection and analysis lessons that engage your students with hands-on experiments, to prove the ideal gas law, measure radiation in our environment and examine the light waves and frequencies within the electromagnetic spectrum. They’ll use sensors to capture live data and relate their observations about life in space to their own on Earth.

 

生徒達に実際に実験させながら4つのデータ収集と分析のレッスン

理想気体の法則の証明

・我々の環境下で放射線を測定し、電磁スペクトル内の光波と周波数を調べる

・センサーを使ってライブデータを取得し、宇宙での生活と地球上での生活についての観察結果から関連のあるものを見つける。


A lesson that introduces the Earth’s biomes through photographs taken from space and challenges them to explore the techniques scientists employ to predict climate change with AI.

 

宇宙から撮った写真を通して地球の生物群系を紹介し、人工知能で気候変動を予測するために実際に科学者が使っている技術を使えるか挑戦するレッスン

 

私の拙い和訳でも、なんか凄い!

 

もしかすると、AIの勉強は、海外のサイトからやった方がいいかもしれない。

 

日本に伝って、「教育」として教えられている時点で、ある程度「枯れた」安定した内容になり、どこの教材も似たり寄ったりになります。

 

それでも日本でこれから出されるであろう独自性の高い教材や、読みやすい、理解しやすい教材は、勉強に便利ですが、他の人も見ているわけです。

 

他者との差を付けるには、インプット自体を変えるのが一番ですね。