はじめに 今回は中国語の話し方を紹介します。私がどうやって中国語を身につけたのか、第二言語習得研究を活かした中国語学習ロードマップを解説していきます。ぜひ注目されている中国語をマスターしてキャリアを広げていきましょう。 ↓↓こちらもぜひチャンネル登録お願いします www.youtube.com 第二言語習得研究で中国語を完全習得 第二言語習得研究とは 言語習得の仕組み 言語習得の4つのプロセス 言語知識の自動化 中国語の言語的特徴 形態論と語順 簡体字と繁体字 四声 拼音 難易度 発音 発音の落とし穴 四声&拼音 おすすめ発音テキスト 単語学習 セルフ音読はNG おすすめ単語学習テキスト キクタン中国語シリーズ 起きてから寝るまで中国語単語帳 HSK基本語彙 中国語文法 フレーズと単語を結合する中国語文法 細かい文法よりも伝わり方 仕上げとしてのパターンプラクティス おすすめ文法テキスト

きっかけは、読書猿さんとの飲み会だった。 「海外の記事やSNSを読むのに英語力が足りない。しゃべれなくても書けなくてもいいけど、スラスラ読めるようになりたい」と愚痴ったところ、「まず2万語」と言われたのが最初だ。 語彙力こそパワー、ボキャブラリーを増やすぞとばかりに選んだのがこれだ。 理由は、英語を学んできた人たちの評価がダントツだったことが一つ。もう一つは、お試しで手にしてみたところ、「ちょっと難しいけれど、頑張れば読めないこともない」というレベルだった点だ。 本書を610日間かけて読み切った結果はこうなる。Preply のボキャブラリーテストによると、ほぼ一万語に到達できた。 7870 words （2021年4月） 9944 words （2023年4月） ぶっちゃけ私一人では無理だった。初志は継続せず、どこかで挫折する理由を探し出していた。 だが、私を一人にしない技法を用いることで

20世紀を代表する社会学者のひとり、ニクラス・ルーマン氏は、インデックスカードに手書きしたメモを互いに関連づけるやり方で、本や記事など大量の良質なアウトプットを可能にしたといいます。この方法をツェッテルカステンというのだとか。 じつは、このツェッテルカステンを客観的に眺めてみると、学習にも役立つことが大いに期待できます。とはいえ、ルーマン氏のやり方を忠実にまねるのは、なかなか大変そう……。そこで今回は、現代の学習者にとって少しでも使いやすくなるよう、手書きのツェッテルカステンをアレンジしてみました。 ルーマンの「ツェッテルカステン」 「ツェッテルカステン」の分類方法 「ツェッテルカステン」が学習に有用だと考える理由 手書きは「自分の言葉で再構成」する 記憶は「常に再構成」されている 「ツェッテルカステン」を使いやすくアレンジする やってみた感想 ルーマンの「ツェッテルカステン」 2015年

後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3

#お金をかけずに効率よくプログラミングを学ぶには とりあえず、メモ帳代わりにここのブログでなんか書いてみるかと思いたって、何の考えもなしに書いた一番最初に書いた記事に結構コメントや反響を頂き、意外と英語とプログラミングの話題って気になる人が多いのかなと思ったので、普段使ってメチャ便利やんという英語圏の学習用のリファレンスをリストアップしてみるよ。 前回も少し書いたのだけど、２０年前にウェブデザイナーとして、日本語しか分からない状態で色々コーディングを勉強していた時と、１０年ほど外資でプログラミングとか関係ない職種で働いた後に、英語中心でプログラミングを勉強し直した現在の違いを純粋に書いてみたわけだけど、おっさんになり、脳や集中力の衰えを勘案しても、理解の度合いが全然違うので、英語が出来るって、やっぱりプログラムを学ぶ上では大きなメリットだよねという話でした。 まず、今年に入って、もう一度プ

多くの国と地域が参加する東京オリンピック・パラリンピックの開催中、27の言語が無料で学べる大学のウェブサイトがネット上で話題になり、観戦をきっかけに外国語の学習意欲が高まったという声があがっています。 話題となっているのは東京外国語大学のホームページにある「東京外国語大学言語モジュール」です。 東京オリンピックの期間中に「無料学習サイトを作ってくれているので需要ありそうだからツイートしてみます」といったインターネット上の投稿が話題となり、パラリンピック期間中も拡散が続きました。 サイトでは日本で学ぶ人が多い英語や中国語などのほか、ウルドゥー語やラオス語、ベンガル語など27言語の発音や文法を学ぶことができ、ネイティブの教員や留学生が日常生活の40の場面で、よく使うことばで会話をしています。 大学によりますと、特にオリンピックの期間中はふだんの7倍ほどのアクセスがあったこともあり、ネット上では

東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip

「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと

放送大広島学習センター（広島市中区）…

新年のご挨拶新年あけましておめでとうございます。翻訳家の平野暁人と申します。どなたさまも良い年末年始を過ごされましたでしょうか。 わたくしは年末から風邪に臥せり、年が明けてからはインフルエンザに倒れ、と世の中の不幸を一身に引き受けるが如く弱り果てておりました。だがしかしそのぶん紅白の氷川きよしが完全に解き放たれていたのでよしとします。ってなんの話だ。 おかげでnoteの更新もすっかり滞るありさま……。でも、休んでいるあいだにも「スキ」や「フォロー」をたくさんいただいて、ありがたい気持ちでいっぱいです。気を取り直して今年も（なるべく）おもしろくて（まあまあ）ためになる言語の話を書いていこうと思っていますので、よろしくお願いいたします。 枕さて、そんなこんなでちょいと油断してるあいだに年の方がうっかり明けちまったわけですが、人間、年が新しくなるってえと気持ちの方までなんとはなしに改まるもんでし

株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記

紙の辞書の方が単語などを覚えやすいというのは本当なのですか？ 最近英語の成績が伸び悩んでおり、自分では語彙力の不足が原因だと思っています。 なので、よく言われるように一度初心に帰って紙の辞書を使いたいと思うのですが、本当に紙のほうが単語を覚えやすいのでしょうか。 また、一度調べた語に印をつけると良いと聞いたのですが、その根拠は何ですか？ 教えてください。 ◆紙の辞書の優位性ですね？cluster… さん、あなたはまさにピンポイントで要点を突いた質問をなさっている。単語を「覚える」ためには紙の辞書の方が良いかどうか、とおっしゃっていますからね。単語を「覚える」目的では、紙の辞書の優位性はゆるぎません。 ◆「単語を覚える」という事に関しては、大きな誤解が2つあります。1つは、単語を覚えるとは「hate＝憎む」のように、「英単語＝日本語」という、1対1の対応を暗記することだと思っているという事。

「登校しても教室には入らない」「教室にはいるが、授業に参加していない」――。学校に通ってはいるものの、居心地が悪い、授業がつまらないなどの理由で苦痛を感じている「不登校傾向」の子どもたちの実態が、日本財団の調査で明らかになった。こうした傾向を持つ中学生の数は、文部科学省が定義する「不登校」の生徒の約3倍に上るという。このデータは何を意味するのか。調査を行った日本財団職員の枡方瑞恵さんが解説する。 「学校の授業に興味が持てない。毎日つまらない。学校に行くことが苦痛でたまらない」――。小学3年生のときから遅刻・早退が多かったある男児は、学校に行っても教室には入らず、保健室などで過ごしていた。 知的にはとても優秀だが、書くことが苦手だった。「学校にタブレットPCを持ち込んで授業を受けたい」と教育委員会に要望したが、受け入れられなかった。 中学校に入っても同じ状況だったが、家にいる間に勉強は続けた

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このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (