【5ch民】数学者、OpenAIの700本論文査読ボイコットへ → 「企業の宣伝のために只働きするのか」と反発 査読をAIに任せることにも不都合を懸念する声があります。

【明日10時】 数学入門講座、明日（8日）10時開催です。 申込も174名と、土曜日にも関わらず、たくさんの方にご参加頂けそうです。 講座を通じて、AIを「使う」から「理解する」への道筋のお手伝いができれば嬉しいです。 有意義な土曜日のひとときとなるよう努めて参ります。 参加者には登録のメールアドレス宛、ご案内送付済みですので、ご確認ください。 会場参加分は満員につき締切となっておりますが、オンライン参加分は明日9時まで受け付けております。 またいつものように当日の模様は録画⇒アーカイブ配信予定でおります。 8/8(土)10-15時｜9,800円

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中１数学特別授業　申込受付開始！ 【7/18(土)～20(月祝) ｜無料】 ・1学期の重要単元を夏休み前に［無料］でおさらい！ ・ #早稲田アカデミー# にお通いでない方には、中１数学『まるわかりドリル』を無料で進呈！ ※校舎により日程・時間が異なります。 詳細

キャストさんはこちら☆☆ 国語 藤代晴仁 役 #小林裕介# (@yusuke032510) 数学 柏谷信 役 #豊島聖人# (@toyoshima1225) 理科 堂満智 役 #堂島颯人# (@Hayato_Dojima) 社会 貴志礼世 役 #岡本信彦# (@ok_nobuhiko) 英語 茶屋町義也 役 #今井文也# (@imai1005) ティザーCM

Travis Japan川島如恵留、32個の資格を紹介 2月の20個からさらに増える ⠀ ▪️宅地建物取引士 ▪️国内旅行業務取扱管理者 ▪️総合旅行業務取扱管理者 ▪️日本漢字能力検定2級 ▪️実用英語技能検定準2級 ▪️実用数学技能検定準2級 ▪️日本語文章能力検定5級 ▪️HSK（中国語検定）4級 ▪️秘書技能検定3級 ▪️原動機付自転車免許 ▪️普通自動車第一種運転免許 ▪️大型特殊自動車第一種運転免許 ▪️車両系建設機械（整地・運搬・積込み用及び掘削用）運転技能講習 ▪️車両系建設機械（解体用）運転技能講習 ▪️玉掛け技能講習 ▪️小型移動式クレーン運転技能講習 ▪️不整地運搬車運転技能講習 ▪️高所作業車運転技能講習 ▪️刈払機取扱作業者安全衛生教育 ▪️丸のこ等取扱作業従事者安全衛生教育 ▪️鍬検定4級 ▪️第二種電気工事士 ▪️フォークリフト運転 ▪️一級小型船舶操縦士 ▪️特殊小型船舶操縦士 ▪️危険物取扱者乙種4類 ▪️危険物取扱者乙種3類 ▪️危険物取扱者乙種5類 ▪️世界遺産検定3級 ▪️お好み焼き達人免許皆伝 ▪️バク転マスター検定 ▪️バク転インストラクター検定

（下水道局）✨女子中高生向けオフィスツアー✨ ＼キックオフイベントを開催しました／ 都では、STEM※分野における女性活躍を推進する取組として、令和4年度から女子中高生向けのオフィスツアーを実施しています。 今年度はキックオフイベントとして、技術系職員の職場を巡るツアーを開催🧪下水道局「有明水再生センター」にて、女子中高生の皆さまに見学いただきました。 参加者は初めて触れる下水道の現場に興味津々。熱心にメモを取りながら積極的に質問する姿が見られました✏️ 本ツアーが、下水道分野を将来の進路の一つとして考えるきっかけとなれば幸いです🌈 【※】Science（科学）、Technology（技術）、Engineering（工学）、Mathematics（数学）の4分野の総称

LLMは数学の問題で人間より高い正解率を出せるようになりました。でもそれは「きちんと積み上げて理解している」からでしょうか？ タイトル: Do LLMs Exhibit Coherent Knowledge Structures in Mathematical Reasoning? A Perspective from Knowledge Space Theory URL: ❓ LLMは前提知識をきちんと積み上げて正解しているの？ 💡 正解率自体は人間79.6%に対しLLM最高92.5%（Qwen3-80B）と上回りますが、前提を完全に満たした上での正解の割合は人間72.7%に対しLLMは48.16%にとどまります。正解していても土台が抜けているケースが多いということです。 ❓ 前提知識をヒントとして教えてあげれば改善する？ 💡 実は前提に基づくヒントを与えても、無関係な例を与えた場合とほとんど差が出ませんでした。構造的な前提推論ではなく、表層的なパターンマッチングに頼っている可能性が高いです。 ❓ 賢いモデル同士なら、似たような知識の持ち方をしているはず？ 💡 人間の学習者グループ間では知識の重なりが0.9以上と高いのに対し、LLM同士では0.38〜0.6程度しか重なりません。強いモデルほど人間から離れていく傾向も見られました。 ❓ つまりこの研究が示しているのは？ 💡 精度という指標だけでは、LLMの「理解の仕方」のズレは見抜けないということです。知識空間理論という新しい評価レンズを使うことで、正解率の裏にある断片的な知識構造が浮かび上がります。 #LLM評価# #数学的推論#

高市内閣は、「教育」分野での改革にも力を尽くしています。 先月に閉会した国会で成立した、『公立義務教育諸学校の学級編制及び教職員定数の標準に関する法律の一部を改正する法律』（いわゆる「義務標準法」の改正）についてご紹介します。 教育は人づくりの｢礎｣であり、｢国家百年の計｣そのものです。 特に、「公教育」においては、子供たちを誰一人取り残さず、全ての子供たちの能力を最大限引き出す「個別最適な学び」の実現が重要です。 このため、高市内閣では、｢子供たちの教育環境の整備｣に取り組んでいます。 近年の学校教育においては、｢不登校｣などの課題の深刻化、アレルギーなどの｢健康課題｣の複雑化に加え、｢教師の長時間労働｣も大きな課題となっています。 このため、『義務標準法』の改正により、公立中学校における｢少人数学級の実現」や、｢教職員の人数の増加｣を通じて、子供たちの学習状況や生活面をより丁寧に把握できるようにし、｢学習指導や生徒指導の充実｣、｢教職員の業務負担の軽減｣を図っていきます。 特に、公立中学校の1クラスの｢生徒数の標準｣の引き下げは、約40年ぶりの大改革です。 今年度の中学校1年生から、1クラスの｢生徒数の標準｣を40人から35人へ引き下げ、3年間で｢少人数学級｣を実現します。 また、公立小・中学校の養護教諭（いわゆる保健室の先生）の｢配置基準｣も見直し、大きな学校には保健室の先生が2人居る体制を整備し、｢子供たちの健康課題｣などにきめ細かく対応できるようにしました。 この他、高市内閣では、子供たち一人一人のニーズや特性に合った学習の基盤となる｢1人1台端末｣の整備など『GIGA（ギガ）スクール構想』の推進にも取り組んでいます。 今後も、子供たちに、より良い｢教育環境｣を提供できるよう、しっかりと取り組んでまいります。