数学がめちゃくちゃ苦手であっても「3×2だとウサギが3本耳になる」と本当に教えていることに呆れざるを得ないのですが、事情を知らない人の中には、「場面を式に表す」を「場面から数値・数量に関する式を作る」の意味だと誤解して、おかしな教え方を擁護し出すというようなことがあるように思えます。
あと、これは10年前から言っていることですが、「3×2だとウサギが3本耳になる」(算数でもならないし、理科でも国語でもならない(笑))という教え方が論外なことは、数学が苦手でも当たり前に理解できることです。

理系大学教授を持ち出すのはミスリーディング。
通常の批判では「非常識」という言葉は使い難いのですが、算数教育界の伝統が育てたおかしな教え方については例外的に「非常識」という批判は非常に適切であり、社会全体できちんと悪い意味で非常識扱いして行くべきだと思う。

数学がどんなに苦手でもダメだとすぐに分かる非常識な教え方をしている。
理系大学教授については、例えば、数学者が算数数学教育の科研費を申請するための研究グループを組織する過程で、うすうす気付いた算数のおかしな教え方を情け容赦なく潰しにかかる議論を控えめにしかしなくなったり、批判することを避けたり、擁護するようになったりすることを批判するべき。
理系大学教授の中には、昔のインターネット上の掲示板で算数教育におけるおかしな教え方を擁護する書き込みをした人もいます。

理系高学歴者達がおかしなことを言っている場合があることも認めて、その害について語ることは大事なことだと思います。
非常識な教え方が堂々と行えてしまっていることの背後には、それを支える伝統とその後を継ぐ人を育てる社会の仕組み(それに合わせた予算執行と人事)があります。

不適切な算数の教え方の維持者達にお金とポストが回らないようにするにはどうするべきかについて考えないと永久ループ。
まだ情報が足りな過ぎる。

情報を持っている人はいるかもしれないが、世間一般に広めないと何も起こらない。
若い先生達が常識に基いて「子供を傷つけるような非常識な算数の教え方はダメ!」という意見に絶対的な自信を持つようになってもらいたい。

しかし、おかしなことを言っている側が、自分よりも相対的に社会的に上の地位に就き続けているのを見ると、そういう先生が自信を持ち続けるのは困難。

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More from @genkuroki

9 Dec
#統計

⭕️正規分布に従う母集団から標本を無作為に取ってきてそのサイズと平均と不偏分散から95%信頼区間を求めた時に、その区間の中に95%の確率で母平均が含まれる。

は正しいです。ただし、確率的に揺らぐのは標本や信頼区間の側で、母平均は固定されています。続く
#統計

❌正しくは、「母集団から標本を無作為に取ってきて、そのサイズと平均と不偏分散から95%信頼区間を求める、という作業を100回やったときに、95回はその区間の中に母平均が含まれる」という意味です。

は誤り。「正しくは」と訂正しようとしている所が単純に間違っています。訂正は無用。続く
#統計 「95%信頼区間の95%は確率ではなく、割合である」という信頼区間の定義に反する自明に間違っている主張をわざわざ広めて大恥をかいている人たちは一体どういうつもりなのか?

詳しくは私のツイログを参照

twilog.org/genkuroki/sear…
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8 Dec
#統計 せっかく作ったので教育用のノートブックを放流

#Julia言語
nbviewer.org/github/genkuro…

二項分布のある種の極限でPoisson分布が得られる(添付画像③④)のと同じように、負の二項分布のある種の極限でガンマ分布が得られる(添付画像①②)。 ImageImageImageImage
#統計 r=3, p=1/(5N)の負の二項分布を1/N倍でスケールして得られる分布のcdfはN=100でα=3, θ=5 のガンマ分布のcdfにほぼぴったり一致している。

離散分布と連続分布の比較は累積確率分布函数(cdf)のプロットで比較すると楽です。

#Julia言語
nbviewer.org/github/genkuro… Image
#統計 この極限はそれぞれの分布の意味が分かっていれば「当然そうなる」と思える類のものです。
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8 Dec
#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)を前提とした

パラメータθの真の値は決まっている vs. パラメータθは確率分布している

という争いの枠組みは、私から見ると、

同類どうしの内ゲバ

に過ぎない。

推定推測推論用モデルの外側から来るリスクに無頓着。
#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)を前提とした上で、パラメータθの値は決まっているが未知なので、最悪の場合の損失を最小化するように意思決定する、というミニマックス法を使っていても、モデル自体が大外ししているリスクは考えていない。
#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)において、パラメータθが確率分布していると考えて、パラメータの分布についての損失の期待値を最小化するように意思決定する、というベイズ的意思決定論を使っていても、モデル自体が大外ししているリスクは考えていない。
Read 4 tweets
8 Dec
minimal working examples抜きには曖昧過ぎて微妙に危険な感じ。よい推定、よい予測、よい意思決定の中身が不明過ぎる。

特に「意思決定」という言葉が「推定」や「予測」など任意の行動を決める意味が広い用語になっているせいで、「本当はよい意思決定を目指すべきだ」と誤解する危険性がある。続く
教科書によく書いてある意思決定論では、パラメータ付きのモデル(推定推測推論用のモデル、以下単にモデルという)の内部で「最悪の場合の最善手」(ミニマックス)や「期待リスク最小化」(事前分布を主観確率と解釈すれば主観内で計算した期待リスク最小化)を考えます。
続く。リスクの定義を決める損失函数として「推定の悪さ」「予測の悪さ」の指標にすれば「モデル内でのよい推定」「モデル内でのよい予測」が得られ、仮に「金銭的な損失」の指標にできれば「モデル内での金銭的に最適な意思決定」が得られます。

そういう話は確かに結構面白いです。続く
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7 Dec
統計量の分布をぼーっと眺める 〜中心極限定理観察〜 qiita.com/gilbert_yumu/i… #Qiita @gilbert_yumuより
【中心極限定理の可視化、また母集団によっては成り立たないことの可視化】

#統計 中心極限定理が成立しない場合や成立していても収束が遅い場合も扱っている点が非常に良い。
中心極限定理が特別に非常にうまく行く場合(ベルヌイ分布、一様分布、左右対称な分布の多く)の可視化だけを見て終わりにすると、中心極限定理による近似が小さなnで常に良くなるように誤解してしまうリスクがあると思う。

中心極限定理が成立してかつ収束が遅い場合の可視化は特に重要だと思う。
#統計 和に関する再生性と条件付き分布 qiita.com/gilbert_yumu/i… #Qiita @gilbert_yumuより

これも教育的。条件付き確率分布の計算は基本の1つ。簡単だが、非自明さのある面白い例を紹介している。匙加減が非常によい。
Read 16 tweets
7 Dec
#統計

改訂増補版:統計検定を理解せずに使っている人のために I
池田 郁男
東北大学未来科学技術共同研究センター
Published: 2019-08-01
© 2019 公益社団法人日本農芸化学会
katosei.jsbba.or.jp/view_html.php?…

いやあ、これは色々雑な解説の仕方で頭を抱えた。
#統計

改訂増補版:統計検定を理解せずに使っている人のためにII
池田 郁男
東北大学未来科学技術共同研究センター
Published: 2019-09-01
© 2019 公益社団法人日本農芸化学会
katosei.jsbba.or.jp/view_html.php?…

Welch検定で自由度を四捨五入するのはやめて!

以前にもこれ見た覚えがある。
#統計 不偏分散の平方根は母標準偏差の不偏推定量にならないことは自明。

多分それよりも要注意なのは、不偏分散は緩い条件のもとで任意のi.i.d.サンプルで母分散の不偏推定量になること。これは例外的なので要注意。

一般に不偏推定量は特定のモデル内でしか不偏推定量にならない。
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