仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」

情報Ⅰ本、未収録原稿供養その１. 情報Iの社会人向けの解説本が、PHP研究所から出版されました。「高校生だけじゃも… | by ところてん | Nov, 2023 | Medium

情報Iで取り扱われるプログラミング言語
タユピンコ人の寓話
- タユピンコ人のたとえ
余談：事業継続性と人事異動
日本企業のITシステムはボトムの能力に依存する
公開鍵暗号、ハッシュ関数、電子署名
豚と符号化
因果関係と疑似相関
意思決定をするための指標は作っていい、FQ7
KPIは人間の舌
続・要件定義はなぜ難しいのか？
変化しうる箇所を事前に考える
プログラマにとって楽な仕様変更と、大変な仕様変更情報Ⅰ本、未収録原稿供養その２. 情報I本の未収録原稿その２です。ChatGPT回りと機械学習関連です。ChatG… | by ところてん | Nov, 2023 | Medium
検索エンジンとLLMの統合、利点と問題点
抽象で尋ねてから、現実に適用する
ChatGPTはシステム１の思考を模倣している
ChatGPTはAdvanced Data Analysisやプラグインで、システム2を限定的に実現する
ChatGPTはFAQには使えない
生成AIによって労働の何が効率化されるのか？
生成AIのマルチモーダル化
民主主義（言論の自由）と生成AIの相性の悪さ
学習済みモデルの問題点
未来の書店、本が生成される時代
機械学習の導入は、装置産業化だと捉えて、収支計画を引く

第1章: 情報Iの衝撃
- 1-1: 現在の高校生は何を学んでいるのか?
  - 「情報Ⅰ」試作問題の衝撃
  - 高校での情報教育の流れ
  - 情報Iの目的とカリキュラム
  - ITパスポートと情報Iの関係性
  - 「情報」の試作問題解説 (クレープ販売のシミュレーション)
  - 情報Iによる新しい「読み・書き・そろばん」
  - 勉強は無知の知を手に入れる
- 1-2: 現代の業務改善とは何か?
  - コンピュータなしでは何もできない
  - コンピュータは地球人口よりも多い
  - 全ての職業でコンピュータは使われている
  - ムーアの法則、半導体集積回路の進歩
  - 安価で高性能になったコンピュータ
  - ソフトウェア企業の躍進
  - ソフトウェア企業のアジリティとは何か?
  - 情報は「現代のアジリティ」を確保する
- 1-3: DXの全容日本企業のアジリティとは?
  - 日本企業のアジリティ、日本企業の強みは何だったのか?
  - DXとはアジリティの源泉の変化
  - 日本企業のアジリティの機能不全
  - DXという概念の広まり
  - ディスラプション (破壊的変革)
  - DXレポートの誤読
  - DXレポート2での反省、DXの定義の変更
  - 闇鍋化したDXの概念、さまざまなDXの方向性
  - DXをしたいなら、「DX」という言葉を使うな
  - 「人財」という言葉の危険性、集団的効力感、認知的不協和、大本営発表マネジメント
  - DX後の組織、要求される資質の変化
  - リスキリングとしての情報|ITパスポート、統計検定
第2章: 情報Iの概略を掴む
- 2-1: 情報社会と私たち
  - 情報社会と問題解決
  - 情報社会における法規と制度
  - 情報セキュリティと個人が行う対策
  - メディア
  - コミュニケーション
  - 情報デザインと表現の工夫
  - コンテンツの制作
  - 情報の表し方
  - コンピュータでのデジタル表現
  - 情報機器とコンピュータ
  - アルゴリズムと基本構造
  - プログラムの基礎
  - プログラムの応用
  - モデル化
  - シミュレーション
  - データの活用
  - ネットワークの仕組み
  - 情報システムとサービス
  - 情報セキュリティ
第3章: 情報をより深く理解する
- 3-1: コンピュータと人間は何が違うのか?
  - CPU ができることはとても少ない
  - CPU ができることはとても多い
  - アルゴリズムはアルゴリズムから作られる
  - 人間は「全体」が見える。コンピュータは「全体」が見えない
  - 数が多くなると、人間は「全体」が見えない
  - コンピュータも「全体」が見えないが、見える
  - プログラミングとは何か? CPU 象を評す
  - コンピュータから見た世界はどうなっているのか?
  - 問題そのものを考え、統計で問題を簡単にする
- 3-2: 統計は「全体」を見ないで「全体」を見る
  - 学校教育における確率統計の強化、確率統計の必修化
  - 数学の指導要領の改訂趣旨、コンピュータの普及と確率統計、数学的課題解決
  - 統計教育
    - 小学校6年 (平均値、中央値、最頻値、代表値)
    - 小学校6年 (階級、ヒストグラム)
    - 中学校1年 (ヒストグラムの相対度数、累積相対度数)
    - 中学校2年 (パーセンタイル値、四分位範囲、箱ひげ図)
    - 中学校3年 (標本調査/全数調査、標本調査、無作為抽出、母集団、標本サイズ、標本平均と母平均)
    - 高校数学I (偏差、平均偏差、分散、標準偏差)
    - 高校数学Ⅰ (散布図、相関係数)
    - 高校数学Ⅰ (仮説検定の考え方)
  - 統計だけを見る者は騙される
    - 選択バイアス
    - 情報バイアス
    - 出版バイアス
- 3-3: 要件定義は上から下へのブレイクダウン
  - システム開発のV字モデル
  - 小規模な案件のV字モデル
  - やりたいことをヒアリングする
  - 要望は聞く。聞いた上で無視して、本当の課題を解決する
  - 要件定義はブレイクダウンとすり合わせ
  - なぜ数学や情報技術は課題解決ができるのか?
  - コンピュータはゼロとイチではない。理論とデファクトスタンダード
第4章: 情報Iを超えて、いま学ぶべきこと
- 4-1: プログラミングから機械学習へ - ここは僕の講演「if文から機械学習への道」がもとになってます(明示的に許可を出してます)
  - If文から多項式へ
  - パーセプトロンによる、機械学習の基礎
  - 精度が悪くても価値があるケースはある
  - アカデミアとビジネスの違い
- 4-2: 生成AIによる社会変革
  - 生成AIがITパスポートのシラバスに追加
  - ChatGPTの知性とハルシネーション
  - 検索の時代から、生成の時代へ
  - 愚者は知識を問い、賢者は議論をする
- 4-3: 政府系バズワード解説
  - ESG、SDGs
  - Industry4.0、第四次産業革命
  - CPS: Cyber-Physical System、データ駆動型社会
  - Society 5.0、超スマート社会

🪴 Quartz 4.0

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