『Learning Patterns』（Snow White Edition）のPDFダウンロード 2009年冬よりSFC学外で配布している冊子『Learning Patterns: A Pattern Language for Creative Learning 2009 (Snow White Edition)』のPDFをダウンロードできます。SFC学外の方は、こちらをダウンロードしてください。なお、PDFはA5サイズになっています。プリントアウトする場合には、A4に拡大するか、A4に2ページを割り当て印刷してください。iPadやkindle等に入れて持ち運ぶのもよいでしょう。 『Learning Patterns』（Snow White Edition）PDFのダウンロード 『Learning Patterns』（SFCオリジナル版）のPDFダウンロード 2009年から慶應義塾大学総
ディレクト・インストラクション（Direct Instruction）は、現オレゴン大学のEngelmann教授が中心となって、1960年代より開発・改善を進めてきた教育方法です。基礎学力（読み・書き・計算）の確実な習得に焦点をおき、その効果は、米国の教育省が行ったプロジェクト・フォロースルーという比較実験でも確認されています。現在では、幼稚園から中学（K-12）向けの教材が商品化され、SRAという教材会社から販売されています。 最近、子どもの基礎学力の重要性を再認識している米国では、かつては教師主導型授業の典型として敬遠していたディレクト・インストラクションが見直されています。この背景には、学校や教師がアカウンタビリティを果たすためには、しっかりした研究で教育効果が実証されている教育方法を用いなければならないという認識もあるようです。 ここでは、日本ではまだあまり知られていないディレ
2008年12月26日12:30 カテゴリLogos 訳すな、訳してもらってから読め これ、Wikipediaやblogの記事ぐらいだと悪くない方法だと思うのだけど、一冊の本をこれで読もうとすると、むしろ途中で挫折する公算が高いと感じたので。 訳すな、頭から読め - 鰤端末鉄野菜 Brittys Wake 訳さないで頭から読む、英語に限らずあらゆる語学はこの方法で読むのが一番よいと信じる。効能は三つ。１．読むのが早くなる ２．（発音さえ聞き取れれば）耳で聞いてすぐに分かる ３．自分が話したり書いたりするのが楽になる。 というわけで、英語の本をまるまる一冊読破するにはどうしたらよいかという方法。 やり方は、三ステップ。 まず、お気に入りの訳本を見つける。 それをストーリーがそらで言えるぐらい読み込む そうしてから、原著を読み始める。 1. まず、お気に入りの訳本を見つける。 分野は問わないが
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
Applied Mathematics 500A Instructor: Dan Spielman. (in AKW 207a) T-Th 2:30-3:45 in AKW 500 I will post a sketch of the syllabus, along with lecture notes, below. One warning about the lecture notes is in order: I write them in one draft, without looking back. So, they may contain mistakes and strange grammar. But, it sure beats taking notes! Course Announcement Lecture 1. Introductory Survey. Avai
Cでプログラムを書いていて, テキスト形式でセーブされたパラメータファイルから ベクトル/行列に読み込むという処理は非常によくあると思うのだが (MATLABの load に相当), うっかり前に書いたコードを忘れて車輪を再発明する ところだった。; 誰が書いても同じようなコードになると思うのだけれども, 次元を事前に指定せず, 読むのと同時に決めるコードは一瞬では書けないと思うので, せっかくなので 下に公開しておきます。(ファイルに書く方は簡単なので省略。) loader.c loader.h dmatrix.c dmatrix.h これを使うには, 以下のようにします。 #include "loader.h" double *vector, **matrix; int dim, rows, cols; if ((vector = load_vector(file, &dim)) ==
学部３年生の学生実験で、ほんの少しのヒントしか与えてくれない先生がいた。だからその先生の実験を行うためには、測定装置の原理や試薬の性質から、実験で生じる（と思われる）現象、結果の考察まで、すべて学生が図書館にこもって一から調べる必要があった。 学生からしてみると大変なことこの上ないこの実験も、後から考えてみると“主体的に考える”ための非常に良いトレーニングとなった。 最初から答えを与え、それを覚えさせるだけではダメなのだ。知識をよく消化し、頭の中でアクティブな状態にしておくためには、それを使って実際の現象や問題を考えさせることが必要不可欠なのだと思う。
A gift or hard graft? | Guardian.co.uk 人より恵まれた天才的な才能を発揮する人にとっては、努力なんて必要のないことなのでしょうか？ あるいは、努力によって何事もカバーできるものなのでしょうか？ その疑問への答えは「10000 時間」かもしれません。 「ティッピング・ポイント」 や、その廉価版「急に売れ始めるにはワケがある」 、第1感 「最初の2秒」の「なんとなく」が正しい といった本で著名な、マルコム・グラッドウェルの新しい本、Outliers: The Story of Success からの抜粋記事が Guardian 紙に掲載されていまして、この興味深い問題について触れています。 彼によると、伝説的なプログラマーのビル・ジョイのような人や、ビル・ゲイツや、ビートルズのようなバンドの成功も、「10000時間の努力」と、いくつかのタイミングが支配して
効率的な学び方
最近サイエンスに掲載された論文によると、同じことを反復して学ぶより、思い出す方を重視した方が良いらしい。 研究では、外国語単語の勉強（覚える）と試験（思い出し）をするとき、各単語について、 １．繰り返し勉強・繰り返し試験 ２．繰り返し勉強のみ ３．繰り返し試験のみ ４．一回きり勉強と試験 という条件で成績を比較している。 すると、１が良いのは良いとして、２，４より３の条件が良かったらしい。さらに、１と３の結果は同じだった。つまり、一旦覚えたら、再勉強はあまり効果はないと解釈できる（一方、２と４の結果は同じくらいひどかった）。 さらに、１の場合、勉強と試験の両方をやるから、３の方が時間を節約できる。なぜなら再勉強時間はいらないから。ということで、一回勉強したことは、思い出すことにウェイトをおいた方が効率的、ということになる。 もちろん、現実社会では、なかなか「勉強」と「試験」を明確に区別でき
自分でもよくわかっていない部分があるけど、重要な論文なので、がんばってエントリーを作ってみる。 （あまり鵜呑みにしないでください。。。） (追記７／１０：いろいろ誤解している点があったので、判明した範囲で訂正しました。下線部参照。他にもあると思うので、情報提供よろしくお願いします。） --- 問題意識 意志決定する時、いろんな状況を確認しながら、最終的な選択をする。 例えば、最終的な選択がＡかＢの二つで、意志決定するまでに状況証拠・判断材料がいくつか与えられるとする。 ネットで買い物をするとき、購入者の口コミ情報を参考にするのと同じ。 判断材料が与えられるたびに、Ａの決断を下す（買う）か、Ｂの決断を下す（買わない）か、意志が揺れる。 そんな時、脳の中でどんなことが行われていそうか説明する仮説として、"log likelihood ratio"なる確率情報を、意志決定のために計算している、と
web上でウェーブレット変換について、述べているページを列挙。日本語：http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~ashino/pdf/wavelet.pdfhttp://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r14/toolbox/wavelet/?/matlab/support/manual/r14/toolbox/wavelet/ch01_int.shtmlhttp://laputa.cs.shinshu-u.ac.jp/~yizawa/InfSys1/basic/chap11/http://www2.starcat.ne.jp/~fussy/algo/algo8-8.htm
日本SGIは1月25日、人間の声から感情状態のレベルを10段階で検出できる「ST Emotion（エスティー・エモーション）」を開発し、ST Emotionを組み込んだアプリケーションを開発するためのツールキット「ST Emotion SDK」を販売すると発表した。 ST Emotionは、日本SGIが関連会社となるAGIと共同開発を進めている、コンピュータに人間の感性を理解させて反応させる感性制御技術「Sensibility Technology（ST）」のコアエンジンを刷新した技術。 アプリケーション開発用のツールキットST Emotion SDKは、プラットフォームとしてWindows XP/2000のほか、新たにLinuxに対応。価格は100万円からとなる。 従来のSTでは、人間の感情状態のうち「喜び」「怒り」「哀しみ」「平常」「興奮」「笑い」のそれぞれの感情分析結果を、「あり」「
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ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
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