サトウマサヒコ

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AIを用いた英語長文問題の教材研究方法論

英語長文分析プロンプト決定版(スピーチ系) あなたは、様々な基準でテキストを分析し、分類するように設計されたAIアシスタントです。プロンプトが与えられたら、以下のタスクを実行してください。ユーザーが "テーマを分類してください" と入力した場合: 以下の {{テーマ | 内容}} から該当するテーマを出力してください。1つの英文には複数のテーマが含まれる場合があります。テーマとその内容を必ず記載してください。{{テーマ | 内容}}1. 環境 | 地球温暖化、再生可能エネル

¥500
    • 人を育てるということをマネジメントやプロデュースするって考えたりするとやりようが見えてきそうな感じがする。

      • APPLEのiPad miniっていい値段するなぁ。AmazonのfireHDと比べた時に違いが出る「体験」ってなんだろうね。そろそろAppleのエコシステムから抜け出る準備をすすめてもいいかもしれないなぁ。

        • 今日は久々に近場の温泉に行ってきた。ごちゃごちゃしてた頭もすっきりして、気持ちよかった。なにげなくTwitterで「お風呂屋さん」で検索したら、ソープ系のツイートばかりで新しい言葉を学んだ気がした。

        AIを用いた英語長文問題の教材研究方法論

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        • APPLEのiPad miniっていい値段するなぁ。AmazonのfireHDと比べた時に違いが出る「体験」ってなんだろうね。そろそろAppleのエコシステムから抜け出る準備をすすめてもいいかもしれないなぁ。

        • 今日は久々に近場の温泉に行ってきた。ごちゃごちゃしてた頭もすっきりして、気持ちよかった。なにげなくTwitterで「お風呂屋さん」で検索したら、ソープ系のツイートばかりで新しい言葉を学んだ気がした。

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.7

          部下の育成に悩む。落ち着いて本読もうかな。 今日は前回の続きです。 神奈川県の入試に出題された英文を用いて、語順整序問題を作成する 任意の単語数を決定し、問題を作成できるようにする 関数化し、運用しやすくする の3点でした。プログラムは前回記事に掲載しています。 今回は作成したプログラムをもとに、複数の英文から問題を作成できるように繰り返し処理を行います。 今回作成したプログラム # [4] in R4_2022, R3_2021sentences = ["W

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.7

          英語学習での並び替え問題を考えた時に不要な語句は自分で考えるが正解かしら。

          英語学習での並び替え問題を考えた時に不要な語句は自分で考えるが正解かしら。

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.5

          今日の晩御飯はキムチ鍋。美味しかった。 中学生の英語学習での難しいところは「単語を覚えること」と「単語の並べ方を理解すること」の二つの側面があります。さらにここに三単現のSや過去形など条件分岐するところを理解して、書き分けられるようになるにはさらに困難は続きます。 実際、単語を覚えることが苦手な子にとっては英作文を書けるようになることはとっても大変で、それがきっかけで英語嫌いになったりするんですよね。 そうならないようにするためにそれぞれを分けて、学習を進められるように

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.5

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.2

          甘いものを食べたい。 前回作成したプログラムを一部改善しました。 前回のものは並び替え問題の前半部分をランダムで固定し、残りの単語を使って問題を作成していました。 前回記事 ただ、よくよく考えると、神奈川県の高校入試問題は並び替え問題の条件が5語を並び替えるというものなんですよね。 実態に即した問題になっていなかったので、プログラムを修正しました。 今回の改善点 並び替えの問題部分を文中から5単語抽出し、作成できるようにした。 これで前半部分を固定にしたり、後半部

          【Python】英文から語順整序問題を作成する ver1.2

          【Python】英文から語順整序問題を作成する

          import reimport random# 神奈川県高校入試 R4_2022 [4] アsentence = "English is spoken by many people as their first languege."# 文字列"."や"?"の前に空白を追加sentence = sentence[:-1] + " " + sentence[-1]# リストに変換words = sentence.split()words#['English', 'is', 'sp

          【Python】英文から語順整序問題を作成する

          【セミナー】 『試験に強くなる学習方法』の内容

          追加編集 2022/12/06 どうやったら勉強したことを最大限に発揮できるの? 子どもたちの勉強している様子を見ていて、「もっとできるはず!」って思うなら、勉強のやり方を軌道修正することで実現は可能です。 ただ、勉強のやり方は自己流でやっていることが多く、最適な学び方は知らないことがほとんどです。僕も最初はそうでした。 例えば、受験競争が激しい韓国では圧倒的に学習時間が多いことが特徴の一つです。 もちろん、効果的な学習を考えた場合に「質」と「量」の要素は大切です。

          【セミナー】 『試験に強くなる学習方法』の内容

          2024年度からの面接廃止について https://www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/news/20220426-OYT1T50184/

          2024年度からの面接廃止について https://www.yomiuri.co.jp/kyoiku/kyoiku/news/20220426-OYT1T50184/

          興味深い記事。内申・通知表の付け方について https://news.yahoo.co.jp/articles/51e43687db94a9221c343063135da19a94f076a8

          興味深い記事。内申・通知表の付け方について https://news.yahoo.co.jp/articles/51e43687db94a9221c343063135da19a94f076a8

          令和5年度神奈川県高校入試日程について http://www.pref.kanagawa.jp/docs/dc4/nyusen/nyusen/r5/r5nyusen-nittei.html

          令和5年度神奈川県高校入試日程について http://www.pref.kanagawa.jp/docs/dc4/nyusen/nyusen/r5/r5nyusen-nittei.html

          【自然言語処理】複数の教科書に掲載された単語を比較する その2

          前回の記事を書いてから、すっかり時間が空いてしまいました。この期間、何もしてなかったのではなく、せっせと教科書の単語のリストを作っていたのです。 一度できあがってしまえば、あとはGoogleのスプレッドシートを見ながら、「あーでもない」、「こーでもない」と考えることができます。だけど、どんなときでも準備の段階が時間がかかります。 改めて、なんで「教科書の単語を比較する」というものを進めようと思ったかというと、入試問題の予測がしたいんですよね。 入試問題の予測とは何かについて

          【自然言語処理】複数の教科書に掲載された単語を比較する その2

          【メモ】 効果的な模試・実力テストの解き直し指南書

          模試の解き直しは、「過去に辿り着きたかった自分」に辿り着く行為。 いよいよ、入試が近づいてきた。受験生はここから模試や実力テストを受けて、志望校合格へと向かっていく。 受験した試験からより効果的に学びを得るために、解き直しの仕方をまとめる。 前に進むために、過去を大切にしよう。 模試解き直しの手順全体の流れ 【手順1】自己採点 【手順2】間違った問題の分類 【手順3】目標にしていた偏差値と参考点数の確認 【手順4】参考点数と自己採点結果の「差」を計算 【手順5】目標点数

          【メモ】 効果的な模試・実力テストの解き直し指南書

          【自然言語処理】複数の教科書に掲載された単語を比較する

          複数の教科書を分析するときに単語の掲載有無を調べたい。 特定の英単語がどの教科書には掲載されて、どの教科書には掲載されていないのかがわかれば、その教科書の特徴がわかる。また複数の教科書に特定の英単語が掲載されていれば、頻出単語であり、重要単語であることがわかる。 もちろんエクセルの表でも作業は進めることはできるが、シートの数が多くなりそうなのと、関数の組み合わせに時間がかかりそうなので、Pythonを用いて英単語の固有IDを振る。 固有IDさえ振ってしまえば、あとはエクセルや

          【自然言語処理】複数の教科書に掲載された単語を比較する