労働の領域における学習について
自分は就職活動をしたことがないので未だはっきりとは分からないが、大学を卒業したのにも関わらず就職内定を頂いたのにも関わらず、その就職先で雰囲気が合わないや上司が厳しいなどの理由ですぐにその職を捨ててしまうフリーターまたはニートが増えているのが現実である。中でも自分がなりたい職に就くために、仕方なくフリーターになって学費や生活費を稼ぐ人が近年最も増加傾向にある。
一般企業とフリーターの1番の違いは労働における学びや教育の存在性である。
請負会社による労働や派遣労働などは新人研修も存在せず、単純労働の繰り返しでやりがいのない労働ばかりで仕事のやりがいをほとんど感じることはできない。また非常に短期の付き合いとなるので仲間形成も困難である。
自分の夢を実現させるためにフリーターとなるのもいいが思っている以上フリーターをしながら自分の夢を追いかけることはこのようなストレスも多く厳しいと考える。
また、フリーターは請負会社からしても社会のメンバーとして捉えられず、他者の学びを組織化しようとする教育をされない。しかし、いくらフリーターだからという理由で非人道的に労働者を扱うのは少し痛い。予定を急遽変更して違う事業に送り込まれたり、間違った時にも、全て自分だけに責任が問われることは、人として否定されているようで問題がある。
現実的に教育というのは同じメンバーだからするので自分がメンバーとして認められなければ、教育はされないのである。このようなフリーターを減らすためには全て正規雇用にすればよいがそれは現実的ではない。故に学校教育の中で就職について自分がメンバーとして認められ、必要とされる技能や知識の幅の広い職場を探す取り組みを増やして行くことが必要であると考える。
地域の教育力、形成力について
地域の教育力、形成力と人々が具体的にどのように生きるかということは密接に関わっている。つまり、地域の質によって教育の質、及び人間形成の質が確定し、人間形成形成を望ましい形にするためには地域の質をもその方向に考えて行くことも必要になるのが一つの原理的な考え方である。
現に公立高校入試では学区制がとられ、高い地域の質のもとで、運営されている学校を求めて、引越しをしたり、受験期になると転入をする人々も少なくない。しかしこのようなことが頻繁に行われてしまうと、さらに地域の教育力、形成力の格差が大きくなってしまい大きな問題となる。
全ての地域で教育の質を均一にするためには全ての学校教育を義務化すれば良いが、そうしてしまうと生徒の個性伸長に大きな問題が生じる。かと言って経済的余裕のある家庭の子供だけが高い教育力を持つ地域に住み、自分の思う通りの人間形成を行うことができるのも大きな問題である。
私は今回これらの問題を解決するためにどのようにすれば良いのか思いつくことはできなかったが、どの地域のどの家庭に生まれるかによってその時点でどのような人間形成となるかはほとんど決まってしまうのは辛い現実であると考える。
試験面接にて
教授『席に座ってください』
僕『...失礼します』
教授『ますはじめに、合否とは全く関係のない話ですが、九州大学以外の大学を受験なさいますか？』
僕『はい、広島大学を一応受験する予定です』
教授『わかりました。それではまず志望動機を答えてください。』
僕『沢山あるんですけど、そのうちの一つは数学の、面白さ、楽しさを広めるような人になりたいというのがあって、それがまだ大学の教授なのか高校などの教師なのかはわかりませんが、そのような人になりたい思いこの大学を志願しました』
教授『その数学と言ってもたくさんありますが具体的にどのような数学のことですか？』
僕『アンドリーワイルズが証明したフェルマーの最終定理が楕円曲線を用いて証明できることやリーマンの素数階段をフーリエ変換すれば対数の関数となること、そして慶應義塾大学でも今研究が行われているガロア理論を幾何的に見るということなどに魅力を感じて、そのような数学を学ぶためにこと大学を志願しました』
教授『そうですか、それでは担当直入に聞きますが筆記試験の方はどうでした？』
僕『大問1と大問3に関しては完答した自身があります。しかし解けなかった大問2については数学的帰納法で示せば良かったなと少し今後悔しています』
教授『数学的帰納法で解けるってわかってたんだね。じゃあそれを今からその君の後ろの黒板で簡単に説明してくれる？？』
僕『.........！！！！』
チョークが震えながらも黒板に少しずつ数式を書き始める。しかし、数学的帰納法でいけると思ってたが、途中計算でつまずく。そしてその極限計算に悩むこと３分ぐらい。３分ぐらい沈黙が続いた後
教授『そこから先はこの場では答えが出ないということですか？』
僕『....はい。すみません』
教授『それでは席についてください。もう一方のできなかった問題を見てください。この問題は君はわざわざ一般解を求めているけど、それは求めなくても証明は簡単にできるよね。』
僕『はい。簡単にできると思ったのですが、ついつい焦ってしまい回りくどい証明になってしまっていると思います。』
教授『ちょっとじゃあ、簡単な解き方をまた黒板に書いて見て』
僕『この問題は、初めの2つが定まればすべての項が定まるので次元が2で、、、、』
教授『それはそうだよね。けど、空間を成していることを黒板で式で説明してくださいってことですよ！！』
僕『......(恐る恐る) こうですかね？』
教授『そうなりますよね。どうしてそれを筆記試験のときに書かなかったのかな？』
僕『解答書いている途中で絶対こんなことしなくていいと気づいていたのですが、それがその解答を書き終える少し前あたりだったとのでだったらもうこの解答でいいと思って、書いてしまった結果です。大変申し訳御座いません笑笑』
教授『それでは面接は以上です。黒板を消して帰ってください。』
僕『ありがとうございました。失礼します。』
3倍角の公式の暗記法
高3の陽子参上！まだ未婚。。
cos3θ＝4cos^3θ−3cosθ
cosθをsinθに置き換えて右辺に−1を掛ければ、
sin3θ＝-4sin^3θ＋3sinθ
統計的仮設検定について
まず、帰無仮説というのは否定したい(否定されたとき重要な)仮設であって、自分の意見と異なる常識を指すことに注意する。そして対立仮説とは帰無仮説の否定であって自分の意見をふくむ説弁である。この統計的仮説検定の本質としては、帰無仮説をデータから棄却し対立仮説が正しいと仮定するの帰無仮説が存在しないことを示すことである。
以下の例題を考えてみる。 
即ち帰無仮説H_0はm＝68とすると
データN＝25名の平均71点で
全国データの標準偏差が12点という値を利用して帰無仮説を棄却することを考えたい。
ここで標準偏差について次の点に注意する。
●平均とは違って全国でもこの地域でも標準偏差は変わらないと考え信頼性の高い公表された全国データの標準偏差を採用する。
この考え方を用いてデータ平均の分布を用いると正規分布の形と同じになるのでm＝母平均
として標準偏差をデータ数の平方根で割れば分散のとなるのでs/√N＝12.0/√25＝2.4となる。
ここでH_0が正しいとすると、m＝68となり、
これが、危険率5%による仮説検定を行う。
このデータの規準化を行う。
図1の横軸目盛りxを図2の横軸目盛りZに合わせる。
Z＝(71-68)/2.4＝3/2.4＝1.25
とデータ平71のZ値を求められる。
ここで検定結果の出し方として
❶-1.96<Z<1.96となれば、H_0が正しいときも起こりうるデータ平均のであるということになる。即ちこの時はH_0を棄却できなかっということで検定失敗となる。しかしここでH_0が正しいことが立証されたことではないことに注意する。棄却されなかったという意味で極めて消極的な肯定とすることもあるが統計では仮説を肯定することは出来ないということに注意しなければならない。
❷|Z|>1.96のときは、仮説H_0棄却出来たということになり、検定成功となる。
即ち危険率5%のとき、仮説が正しいとき5%だけはH_0を棄却してしまう誤りを認めているということである。これを第1種の誤りという。
よってこの例題に関しては、
(1)では仮説H_0は棄却できなかった。しかし、次の2点が分かることになる。
●その地域の平均は全国平均は全国平均より高かった。
●違いを立証するにはデータが不足していた。
ということが分かるのである。
よって(2)のように、データ不足が原因と考え再調査をする。では(2)を考えてみよう。
再調査のデータ数を予測すると
Z＝(71-68)/◯>2
◯＝12.0/√N<1.5
√N>12.0/1.5≒10
N≧100
となるので、
N＝100とするとデータ平均70.5が得られたとする。
すると、Z＝(70.5-68)/12.5/√100＝25/12>2
となり、Z>1.96より仮説は棄却できたことになるのである。
