妻の英語状況を見て(今の能力状況で2年後のILR試験を思うと非常に気分が暗くなる・・・)思うのだが、「日本の英語で不足しているのは会話の練習である」という神話を広めた奴が憎たらしくなる。彼女は短文しかしゃべれない/聞き取れないという根本的問題があるのだが、頭の中にスキーマがないんだよね
スキーマがないのは本質的には母国語能力の問題で、論理的な文章はこう構成するといったトレーニングを積んでなかったことが原因。ゆっくり書いて表現することすら出来ないものを会話の脊髄反射で話すことはできない。長文を聞き取らせると「音を追っているうちに流れていってしまって頭に残らない」
というのだが、これは高校生までの僕と同じ状況。ここでライティングの訓練と大量に新聞を読むことを進めようとするとかなり抵抗を示すのだが、その背後にあるのは「私は文法はすでに知っている。会話能力がないだけだ」という思い込みで例の神話に洗脳されてしまっている。
自分自身/周りを見ても外国語の上達を早めるのは西洋型の文章を「書く」トレーニング。曲を書くのは実は論文を書くのと構造が同じなので、作曲家もこのグループに含まれる。頭の中にスキーマがある人は、人の話を聞くときでさえ、個々の音素ではなく相手の説明のコアが何であるかサマライズしている
日本は文法の授業が多すぎて・・・と書いてる連中は、
たとえばスペイン語圏やポルトガル語圏の小学校で子供にどうやって母国語を教えてるのか知らないんだと思う。男女の区別や時制は子供は何度も間違えてそのたびに教師が修正するんだよね。結構強化教育に近い。
昨今はポリコレによってこれに中性的な言い方/スペリングの指導も加わった (男性形のoと女性形のaをまとめてアットマークで記述する)
ただ日本の文法授業の「やり方」に問題は多い。まず「翻訳」の課題が多すぎる。これは、見た現象を直接その言葉にマップするのではなくて、まず日本語の単語を連想して、かつそれを頭の中のチープなハッシュマップで英単語に変換するような間違った連想を強化してしまう。
すごく単純な例を考えよう。Investment Management とかAsset Managementは「資産運用」と翻訳されることが多いよね。けど「資産運用」を単語分割して「直訳」すると Asset Operationになってしまい、これだけだとイミフである。他のさまざまな表現でもこれと似た現象を僕は妻の発言で観測する
英->和の訳はまだいいのだが、変な1:1写像思考に毒されることで、翻訳を高校までやり過ぎた人は和->英に訳すときに物凄く意味不明な文章を書いたりする。スキーマがなくて発言に構造がないか、または変な直訳をされて存在しない英単語の組み合わせが意味不明英訳の実態。
日本の英語読解授業に関していうと、文章を与えて、それぞれの文が何を伝えているか、文と文の関係がどうなっているかという図解を日本語で説明するのは構わない。しかし翻訳文を書かせて正解か誤訳か判別するという課題の出し方は初学段階ではむしろ有害だと思う。
じゃあどうするか。文章を与えて、その分の内容を図解した図の候補をいくつか見せてどれが適切か選ばせるのだ。図と図の差異を微妙にしていくことで、厳密に理解してるかそうでないか教師側も判別することができる。これを出来るまで繰り返す。
もう一つ大事なのは文法というルールだけ与えて勝手に文を作らせる演繹的なやり方をやめること。大量の文章を与えて、Asset managementという表現はしょっちゅうあってもasset operationという言い方はないという帰納的な学習をさせることです。
それから、翻訳は日本語と英語だと語順をswapする必要があるので、書かれたものをleft-to-rightで読んでそのまま理解する習慣を妨げてしまう。英語->スウェーデン語とかだったらいいけど日英の場合はおかしな習慣を促進する危険が高い

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15 Oct
人材流出については、国際競争の力学を理解してない人の意見が政治家/官僚の行動に反映されやすくなる力学があるんだって。小選挙区制のおかげで政治家は近視眼的な小市民に束縛されやすくなってる。

選挙区の区分を大きくするための運動が、科学技術に関する個別陳情より長期的に効くと思う。
政治家であれ企業家であれ、日本に人材がいないんじゃなくて、悪い人材が選定されるようなメカニズムが底にはあるのだ。投資マインドの人より単なる節約マインドの人が選ばれるにはきちんと理由がある。小選挙区制だったり、資本市場における経営者キックアウト圧力の不在だったり。
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15 Oct
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仕事の話を抜きにして、UKの方が私生活で明らかに勝るのは
・散歩するための空き地や歩道が沢山ある
・自治体がメンテしてる無料のテニスコートがいくつもある
・オーブンで丸焼きするジョイントとか、でかい肉が安くて美味しい
・家の中が温かい
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Read 6 tweets
14 Oct
データを使った意思決定って、結局はStein effectの発見という単純だがものすごいイノベーションのお陰な気がする。後に続いてるのは実は巨人の肩の上にのってる蟻の群みたいなもので。

客観的に測定すればオーケーと思ってる人の頭をぶん殴る力があるよ。
Double machine learningみたいに、バイアス推定からバイアス推定をさっぴくことで所望の変数についてはunbiasedにする方法論もいくつかあるけど、バイアスのある推定値は悪者だと思い込んでる連中はいまだにかなりいるからね。
AIとかディープラーニングという単語がメディアに溢れかえっていてもCharles Steinの名を取り上げてる日本のメディアを見たことないな。1956, 1961年だぞ。それどころか、日本の誇る赤池先生の名前すら新聞社はあまり取り上げてないんじゃないか?
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