RSTリーディングスキルテスト2016
ざっと読んだので感想を。
ペーパーの中身はAIとそこからわかったこと。
教育に関しては、ほぼ（まともな）教育学者と同じです。要するに教育改革は真面目にやれ（今の改革は正しくない）。これが別の専門家から出てきたことが東大ロボの成果です。と、いったら怒られるかもしれませんが、現状、教育系は戦力が足らないので、傭兵として期待せざるを得ないです。
www.nira.or.jpそこに出ている資料です。
http://www.nira.or.jp/pdf/opinion31.pdf
AIについて
数学では意味を定義できない。よってAIに乗せることは当面無理である。逆に定義できるもの、例えば定型的なものは、数学（数字）に置き換えられるのでAIに代わるだろう。
（日本は人件費が安いので、相対的に高い機械への置き換えはそう簡単ではないと思う）
あと、北米は人が高い。訓練された人は特に高い。だから機械に投資する効果が大きい。それと比べると日本は人が安い。投資をするより、人を集めた方が安くつく。北米の生産技術を日本に持ってこようとすると、人に機械がコスト負けする事に気付いた。生産性が低いって当たり前で人が安いんだ。
— ボヘ&ハラカラ (@BOHE_BABE) 2017年9月26日
意味を理解しているのか？
ここが一番大切な部分で、すなわち意味を理解していなくとも大学は受かるということを東大ロボは示した（偏差値で57）。これはずっと前（８０年代）から数学者（小平先生）が言っており、解けるとけど意味を知らないと嘆いておりました。例題は微分積分でした。『数学は暗記』は名著です。
真面目に答えてない？
真面目に取り組んでいます。長く引用させてもらいます。
しばしば、本調査のように、成績や入試に直結しないタイプの調査に対しては、「生徒が真面目に取り組まなかっ たのではないか」との疑念が持たれることがある。もし、多くの高校生が適当に答えを選んでいるなら、図1の問題で Aの「ヒンドゥー教」を選ぶ高校生が相当数いるはずで あるが、実際には1％でしかなかった。つまり、少なくとも進学校の高校生は真面目に提示文を読み、まじめに答えを選んでいる。
それから問題の難易度ですがあらかじめ調査したうえで問題文を選んでいます。だから隣の机と同じ問題が配られているとは限らないです。
学年が上がるごとに正答率が上がるので、学校かそれ以外かはわかりませんがたぶん教育効果はあるのだと思われます。
（近年の大学入試改革について）
文脈が異なるので引用ルールから外れますが、重要だと思った載せておきます。文脈上はAI（東大ロボ）が不得意なところです。
つまり、論述かマークシートか、が問題なのではない。意味が わからなければ解けないような問題が出題されるかどう か、が問題なのだ。
大学入試改革はそもそも兵站が破綻しているという方が問題なんですけどね。
やっぱり記述式はやるようです。
新共通テストに向けて実施のプレテスト 問題公表 | NHKニュース
採点に当たるのは委託を受けた民間事業者で、解答をコンピューターに画像データとして取り込んだあと、採点のばらつきをなくすため、１つの解答に対して２人が採点に当たります。さらに、結果が一致しなかった場合は複数で協議することも検討しているということです。
まとめ：エビデンス大事
エビデンスに基づく教育政策を
今の教育改革は、
諸葛亮 いわく、
ほかに することは ないのですか？
です。
それから気になったところはやはりここ。現場の先生の代弁者。強調は引用者付記です。
プログラミングや英語は、現状の中学生の読解力状況を考えると、無理であり、かつ、無駄と考えられるため、導入については再考が必要だろう。
そのほかにも
道徳が教科化されたのであれば、国語からは （すべてとは言わないが） 半分程度、「気持ちを推し量る」活動を、上記のような論理的活動へとシフトするとい う案は検討する価値があると思われる。
これは国語教科書問題として専門家（教科書で扱う作品を選定する人）も言っていました。その道徳問題はこちらの本で。
ちなみに道徳は全過程を通じてと学習指導要領にあるので、国語で扱うのは間違いではありません。
「これほど多忙で疲弊している中学や高校が、なぜ2万人以上の規模で協力したのだろう」とは思いませんか？私に権力などないし、教育委員会は強制していない。これは現場の声です。こんなに教科書が読めてないのに、アクティブラーニングとかプログラミングとか英語とか無理ですとう声なき声。
— norico arai (@noricoco) 2017年9月23日
「教育改革を進めるなら、せめて現状を知ってからにしてください。30年以上も前の記憶に基づいて、あるいは半径5メートルの印象で『こうしたらいいんじゃないか』と安易に教育改革を審議会で提案しないでください」という声なき声ではないでしょうか。
— norico arai (@noricoco) 2017年9月23日
ちなみに英語はエビデンスがあります。結構衝撃的というか当然というかそういった内容です。パラ見しかしていないのであまり言えませんが、学力の話とほぼ変わらないですね。
エビデンスとなる資料。
補論：問題文は悪文か？
問題文はななめ読みで読めないように書いているので、読みやすい商業文ではないと思われます。ふと立ち止まって論理操作を行って読む文章だと思います。単語だけ拾い読みして理解したつもりだと解けない文章を意図して問題を置いていると考えるのが妥当だと思います。それが理解できると、読書と読解力に相関がないというのが分かる気がします。つまり読書好きも正しく読んでいない可能性がある。か、本自体が誤読しないようにかなり簡単に整理して書いている。編集者の賜物ですね。漫画もマガジン系は誤読しないように配慮している気がします。
ここでの議論（https://togetter.com/li/1161894）でも、繊細と粗悪という評価に分かれていて、読み取りの難しさがありますね。さらにもっと深読みしているなど。深読みは日本人の特徴らしいですよ。
2万5千人のリーディングスキルテスト、わかったことは、中学生の分散が非常に大きく、高校偏差値と高校1年生のリーディングスキルテスト能力値の相関が0.8もあることでした。
— norico arai (@noricoco) 2017年9月23日
RSTで問われている内容一覧
1. 文節に正しく区切る 。（例：私は学校に行く 。→私は / 学校に / 行く。）
2. 係り受けの構造を正しく認識する。 （例：美しい水車小屋の乙女 。→美しいのは「乙女」である）
3. 述語項構造や接続詞を正しく解析する 。（「誰が」「何を」「どうした」のような構造を正しく認識 する）
4. 照応関係を 正しく認識する 。（例：私はハンカチを落とした 。それを彼は拾った 。→「それ」は「ハ ンカチ」である）
5. 日常生活での経験や伝聞から得られる常識と 、小学校における学び等から得た知識と 、簡単な論理推 論によって 、未知の用語の意味を実世界に関する知識の中に位置づける。 （語レベルのマッピング）
6. 日常生活での経験や伝聞から得られる常識と 、小学校における学び等から得た知識と 、簡単な論理推 論によって、 未知の関係や概念の意味を実世界に関する知識の中に位置づける。 （文構造レベルのマ ッピング）
7. 既存の知識と新たに得られた知識に対して 、論理推論を働かすことにより、 実世界に関するさらなる 知識を獲得する 。
8. 得られた多くの情報間の重要度を適切に付与する 。特に、 与えられた観点において、 また問題解決の 上で必要な情報を適切に取捨選択する。
9. 同様のことを、 図やグラフ等、 ほかの論理的表象手段についても実行できる。
10. テキストと図やグラフで表していることの同一性を実世界の意味を介してチェックすることができる。
この問題は最初に読んだ幕府という文字に引きずられてしまう。プライミング効果だったかな（行動経済学）。
「幕府は、１６３９年、ポルトガル人を追放し、大名には沿岸の警備を命じた」という文と、「１６３９年、ポルトガル人は追放され、幕府は大名から沿岸の警備を命じられた」が同じ意味かを尋ねた。幕府と大名の関係が入れ替わっているため、正解は「異なる」だが、中学生の４２％、高校生の２７％が「同じだ」と答えた。
文章を逆にしたら結果は変わっていたかも。ABCとBCと書かれれば違いがわかるけど。言語として数学が優れている。
教師が優秀でも意味が無い
優秀な教師や最先端のツールを活用し、学習意欲の高い子どもを集めて教えても、なぜ「1000人に3人」しか、自分のアイデアを形にできるレベルまでプログラミングを習得できないのか。
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由：特集：小学生の「プログラミング教育」その前に（8） - ＠IT
（赤強調引用者付記）
これは20年も前に教育学者が指摘しています。時期はゆとり教育直前です。優秀な教師は教育に関係ないのです。優秀な生徒が必要です。
出典はこちら。ゆとり教育の目玉で、ある科目のトップレベルの教師がやっても効果は限定的というお話です。かなり前に読んだので記憶違いかもしれませんが。
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？(湯浅誠) - 個人 - Yahoo!ニュース
【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】意味を理解しないAIの可能性と限界。人間とAIの共通弱点は読解力だった ～「ロボットは東大に入れるか」2016 成果報告会 - PC Watch
http://www.nii.ac.jp/userimg/press_20160726-1.pdf
またこんなのが出てきました。
