【感想】国際セクシュアリティ教育ガイダンス【改訂版】――科学的根拠に基づいたアプローチ
性に関する知識やスキルだけではない「包括的性教育」とは？ 今の日本に必要な理由(重見大介) - 個人 - Yahoo!ニュースで存在を知り興味を持ったので読んだ。
原文は、
から読める。というか、日本語も
から読めた。文体はISOのような感じ。国際組織が発行しているこれらの文書はもっと読んでいかなければ…。
包括的セクシュアリティ教育は、生殖や性的行動、リスク、病気の予防に関する内容だけでなく、相互の尊重と平等に基づく愛や人間関係のような、そのポジティブな側面も含む形でセクシュアリティを提示する機会を提供する。
p. 33
一番の学びはここ。非常に「包括的」であり、「包括的」とわざわざ冠していることが腑に落ちる。別の言葉でいえば、学際的であり、全人的であり、インテグラルである。
6 歳から 15 歳までの 2 億 6300 万人の子どもや若者が学校に通っていない、または中退している世界の状況の中では（UNESCO, 2016a）、コミュニティセンター、スポーツクラブ、スカウトクラブ、信仰に基づく団体、職業施設、保健機関、オンラインプラットフォーム［訳 注5］などのノンフォーマルな環境が教育において必要不可欠な役割を果たす（IPPF, 2016) 。
p. 38
学校がこれらの教育の中心的役割を果たすことは明言しつつも、あらためてノンフォーマルでコミュニティを基盤とした環境の重要性も指摘されている。中国でモバイル決済が一気に浸透したように、特定の地域やコミュニティでは「ノンフォーマル」な環境が教育のいま以上に中心的役割を果たしていくのだろう。
“Technology can bring benefits if, and only if, it diminishes a limitation.” —Eli Goldratt #tocot
— Goldratt Books (@GoldrattBooks) 2020年8月16日
EdTechと言われる技術群が、種々の制限からノンフォーマルでしかありえなかった教育を学校教育に持ち込むことが期待される。技術者の責任は重い。
「ガイダンス」には 8 つのキーコンセプトがある。
…
1．人間関係
2．価値観、人権、文化、セクシュアリティ
3．ジェンダーの理解
4．暴力と安全確保
5．健康とウェルビーイング（幸福）のためのスキル
6．人間のからだと発達
7．セクシュアリティと性的行動
8．性と生殖に関する健康pp. 68-69
このキーコンセプトを知れただけで読んだ価値はある。別の言葉でいうと生活科なのでは。
キーコンセプトは、さらに二つから五つのトピックに分かれ、それぞれの年齢グループごとのキーアイデアと知識、態度、スキルを基盤とした学習目標で構成されている。
p. 69
知識、態度、スキルという学習目標の3領域がBusiness-doと全く同じで驚いた。
04 Think about your mindset, skills, and knowledge
mindsetが一番大事だと思っているのでどのように態度が育まれるのかは興味がある。
【感想】世界史に学ぶコロナ時代を生きる知恵
出口治明氏の本なので読む。
日本の男性にとっては受難の時代が来るかもしれません。コロナを契機に男性が家庭に入る時間が増えれば、自然と家事や育児をシェアせざるをえなくなります。男性も女性も一緒に暮らして対等な関係を築ける相手を選ぶようになり、そのことで男性も鍛えられる。つまり、成熟した大人になる。今の歪んだ男女関係を、対等の男と女の関係に変えていくチャンスだと思います。
p. 57
周辺の話を聞いていても、これは事実だと思う。アフターコロナの時代に最も定着して欲しい変化である。
【感想】独学大全 絶対に「学ぶこと」をあきらめたくない人のための55の技法
私もたまには本を購入します。そんな本。
認知的ニッチ構築の比類なき力によって、進化が培ってきた生得的な認知機能システム（システム1）が追いつけないほどに、我々は急速にその環境を改変してきたのである。
p. 20
ちょうど最近こんなことをツイートしていた。
From my point of view, it seems that critical thinking is more a storage engine than a transportation subsystem.
— Mitsuishi Tomomi 三津石智巳 (@tlila) 2020年12月26日
データベースに例えて言うと、システム2がストレージエンジンで、システム1がトランスポーテーションサブシステムなのだと考えると色々はっとする。私達はややもすればシステム2でコミュニケーションが取れると思いがちなのではないか。
技法1 学びの動機付けマップ
わざわざ人に話すことでもなかったのだが、私の中で学びの動機付けはいくつか明確なものがあるように思う。
- （出来事）浪人生時代の予備校講師との出会い
- （出来事）「小論文を学ぶ」との出会い
- （出来事）「パターン、XP、Wiki」との出会い
- （出来事）ARGとの出会い
ここでは一つをピックアップしてみる。
（出来事）浪人生時代の予備校講師との出会い。なかでも化学の石川先生との出会いは衝撃的だったように記憶している。夏期講習か冬期講習での無機化学についての説明のほんの一場面であったと記憶しているが、物質の壮大な輪廻を見事に説明し切っていて頭をガツンと殴られたような衝撃を受けた。内容は正直覚えていないのだが。
- （影響）「世界はつながっている」という事実を強烈な印象とともに知った。
- （評価）「システム思考」の原体験。常にシステム全体をまず理解をしようとする思考の癖はこの体験が関係していると思う。仕事をする中で、この癖は割と少数派であることに気づく。
- （影響）そんな衝撃から一時は化学の道に進むのもありかと思ったが、そもそも私はどの科目の成績も「程々」であった。一歩引いて、むしろどの科目も真に面白いところがあるはずだと気づく。一人で学び尽くすことはできないという現実を前にして、では、将来にそういう希望を持った人を助けるようなメタな学問（図書館情報学）を学ぶのはどうだろうとと思った。図書館情報学を見つけたきっかけはあまり良くは覚えていない。Webを検索していてたしか、図書館情報学の留学体験談のようなものを読んだようなおぼろげな記憶がある。
- （評価）人、技術、組織という思考軸は図書館情報学を学んだことによって得られた。また、いまのEngineering Managerという職がマッチしすぎていることを年々感じる。
技法2 可能の階梯
私の未知の領域を独学する方法は一つしかない。
- 図書館のOPACもしくはSign In to O'Reillyでキーワード検索してヒットした本を手あたり次第に読む。これでどんな分野でもいける。シンプルでよい。
技法3 学習ルートマップ
この技法を読んでいて思ったが、独学と経営者の思考って、道無き道を進む感じがなんか似てる気がしたな。
技法14 私淑
うちの社長と出口治明氏が私にとっての師である。ところで一度は別府の地を訪れたいとは思っている。
私淑の骨法は師匠がどんな場合に何をやってきたかという事実を集めることに留まらず、「仮想の師」という人格モデルを作り上げ、「この人ならば、こんな時どうするだろう（行動）？どう考えるだろう（思考）？」という自問自答を繰り返すことにある。
p. 184
よくやっている。
技法15 会読
このブログの【感想】記事は実は一人会読なのだということに気がついた。
【感想】図解 一番はじめに読む内部監査の本
内部監査について学んでいる。あまりに土地勘がないので手始めに2010年出版の本書を手にとった。
内部監査は、このPDCAサイクルの確立と運用を確認（監査）する
p. 18
内部監査自体は非常に広範な考え方であるが、私の場合は共通フレーム2013における
- 4.6 監査プロセス
- 6.8 「システム監査」プロセス
と対応付けて理解するのが良いように思われる。
監査はソフトウェアエンジニアリングにおけるレビュー（インスペクション）の一種であると考えられる。他に、監査はSRE戦略におけるMonitoring & Alertingの一種であるとも考えられる。
共通フレーム2013は「システム監査基準」「システム管理基準」を参考にしている。なお、これらは2019年に改定されている。
「システム監査基準」及び「システム管理基準」の改訂について（METI/経済産業省）
本番環境の作業ログみたいな話は「システム管理基準」が参考になる。
従来型の内部監査は、企業の方針やルールどおりに業務が行われているかを書類などに基づき確認する作業（準拠性テスト）が中心に行われていました。
p. 20
なるほど。この意味において監査はソフトウェアエンジニアリングにおけるテスト（Validation）の一種であったと考えられる。2010年当時における「これからの内部監査」は、テスト（Verification）を拡大していくことだった。
内部監査人は監査のために社内の規定を熟知している必要がある！
内部監査は経営陣のために行われます。至極当然のことなのですが、非常に重要なことです。
p. 32
なるほど。経営管理の最適化のために、経営陣の期待するMonitoring & Alertingをすると考えておこう。
内部監査は、経営陣直属の部門になりますので、聖域はありません。
p. 34
あー、なるほど。
内部監査には、保証機能と助言機能の2つがある
p 38
なるほど。矛盾するようだが、独立性が高いほど助言は難しいだろうな。
情報システムの内部監査の重要性
この本では何度も、内部監査は経営者の能力の限界を補うことを通じて、経営管理の最適化に役立っているという話をしてきました。とすると、この分野は、内部監査の機能を発揮すべき大事な分野の1つになります。
p. 134
だいぶ全体像が見えてきた感じがする。つまり、内部監査のなかでも情報システムの内部監査は一般に重要であるということだ。
次は「システム管理基準」を読んでみる。
【感想】出口版 学問のすすめ: 「考える変人」が日本を救う!
出口治明氏の本はほとんど読んでいるが、本書は「書き下ろし」という言葉がよく当てはまるように、種々の細かいアップデートが感じられた。結構オススメかもしれない。
ところで、分かる人には分かると思うのだがBusiness-Do [Book]と出口治明氏は全く主義主張が同じなのだ。非常に面白いと私は思う。
本書とはあまり関係ないのだが、年々図書館情報学の重要性を身に染みて感じる。
【感想】直感と論理をつなぐ思考法 VISION DRIVEN | カーリル
誰かが誰かに勧めているのを横目で見たので読む。
このような積み上げ型の考え方が優位な世界を、僕は「カイゼンの農地」とよんでいる。
p. 26
productionの世界の話と理解。ところで、productionのことを「サラリーマン根性」のような属性として扱っているのはいただけない。productionにおいて目標が「絶対善」であるのは、productionの本質が設計情報の転写だからである。設計情報を転写できないproductionは不良である。例えば、毎回印刷物がランダムなコピー機があったらそれは不良品だと誰もが思うだろう。根本的にはdevelopmentとproductionが勘違いされているることが多い・developmentの重要性が相対的に上がってきているというのが私の仮説。
「論理」を手に領土拡大を目指す「戦略の荒野」
p. 32
「成功のコンセプト」が言うところの「戦争型ビジネス」のことと理解。私の理解ではこのタイプのビジネスはやりたくてやるというより、やっておかないとここから無為に攻め込まれがちなので仕方なくやるという側面が多いように思う。
構築主義の核心は、綿密な計画に先立って、まず不完全なアウトプットを行い、それを起点に対話・内省を促していくということにある。このような試作品のことをデザイン思考の世界では「プロトタイプ」、そしてそうやって試作品をつくる行為を「プロトタイピング」と呼ぶ。
p. 45
いわゆる「走りながら考える」ことを「構築主義」と呼称するのは気に入った。社会学における構築主義とはあまり関係ないと思う。
The design and development of Moodle is guided by a "social constructionist pedagogy". This page attempts to unpack this concept in terms of four main, related concepts: constructivism, constructionism, social constructivism, and connected and separate.
Philosophy - MoodleDocs
脱線してconstructionismについて調べていたらMoodleの公式ドキュメントに面白い記述があった。
構成主義が示しているのは、知識は外から学習者にただ注入されるのではなく、学習者の頭の中で改めて作り直されるということです。
…
構築主義とは1つの学習理論です。学習とはどのように行われるかの信念を表しているものなのです。
Make: Japan | 新刊『作ることで学ぶ』は3月25日発売！ サンプルPDFを公開します
Make: Japanに興味を持った。
レゴ・シリアス・プレイ
p. 123
これは取り入れたい。
総じて「アイデア大全」のサブセットという感じの本であった。本書が「ビジネス書」であるからか、誰でもできる！ということを強調するのだが、「仕事ができるとはどういうことか」が言うように、センスの話をスキルの話に矮小化してしまっていないだろうか。自分モード・妄想の重要性は私も大いに同意するところであるが、人生の期間に成就するとは限らないと思う。
【感想】Forecasting Oracle Performance
システムパフォーマンスの文脈で多変量解析に言及している本を探していて見つけた。
"When not maximizing efficiency, Craig is fly fishing, praying, backpacking, playing guitar, or just relaxing around a fire."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Abouttheauthor.html
このAbout the Authorの書き方憧れる。
"My goal is to teach you about real-world Oracle performance forecasting—period. There is no hidden agenda."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
なんかかなり熱い方だな。好印象。
"Within 60 minutes, you will be able to forecast performance and identify risk on you production Oracle database server. I kid you not. "
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
I kid you not. は「嘘じゃないよ」。
"Help manage service levels from a business value perspective.
Identify the risk of overutilized resources.
Predict which component of the architecture is at risk.
Predict when the system will be at risk.
Develop multiple risk mitigation strategies to ensure service levels are maintained."via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
これができたら最強だよな。単に勉強不足かもだが、あまり見ない観点の気がするのだが。
"But if you want to truly add value to your company and enhance your career, this chapter will be invaluable."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
なんというか、この著者はコンピテンシーが高い気がする。
"This chapter is important because, many times, a low-precision forecast will not meet your requirements. I'll present ways to increase forecast precision by selecting the appropriate forecast model, choosing the right workload activity, and calculating the deceptively simple term average. Along the way, you'll learn some additional technical tidbits."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
Chapter 3がまさに知りたいところだが、我慢して前から読んで見る。
"Ratio modeling is absolutely brilliant for architectural discussions, vendor recommendation sanity checks, and sizing of packaged applications. For the laboratory scientist, ratio modeling can be uncomfortable, but for the hands-on Oracle forecasting practitioner, it's beautiful."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
こういう実用的な態度が非常に好印象。
"if you are benchmark-focused, in addition to the foundational chapters, the chapter about workload characterization (Chapter 7) will be valuable."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Introduction.html
Benchmarkingとの関係は理解したい。
"The processes of SLM can be grouped into four management areas:"
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
- Capacity management
- Continuity management
- Availability management
- IT financial management
"You and I might not like what all this may imply, but the reality is that companies employ us because they must provide their customers with certain specific values and their hope is we can help in this process. In exchange for our services, they compensate us in a variety of ways that we must deem acceptable."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
徹底して面白い方だな。こんな技術書はあまり読んだことがない気がする。
"The world is much too complex for us to understand. To compensate, we create models to simplify the world around us, turning it into something we can comprehend. Models help us understand our world. When focused on a specific area in which the scope is very limited, a model can teach, expose, describe, reveal, and draw out the understanding we may desperately need. Modeling is all about making the complex simple."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
Modelingについていい説明を探していたが、これは非常に良い。
"For example, consider a paper airplane. Although it's extremely simple to construct and examine, it can help teach us about basic aerodynamics. But like all models, it has a very focused and limited use. That same paper airplane will not teach us about landing gear or traveling at supersonic speeds. To learn about these things, a different model is required."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
紙飛行機は航空力学は教えてくれるが、それ以外については教えてくれない。
"So please, remember that models are not reality. They are not perfect, cannot be expected to be perfect, and are not designed to be perfect. It would be foolish to think what a model says will absolutely 100% occur. Even proprietary forecast models are not perfect—close, but not perfect."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
モデルは現実ではない。モデルが示すことが100%起きるということはない。
"The perfect model is one that allows you to understand something you need to understand with minimal cost and effort."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
完璧なモデルは、あなたが最小限のコストと労力で理解する必要があるものを理解することを可能にするものです。
"There are three fundamental model types; mathematical, benchmark, and simulation. For sure, there are other forecasting models available. But these broad model categories will cover our work nicely, not leave gaping holes, and prepare us to assimilate other models when necessary."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
- Mathematical
- Benchmark
- Simulation
"A benchmark is a model because it simplifies something complex, highlighting areas we want to study. As explained in the "Differences Between Benchmarks and Simulations" section, a benchmark is not a true simulation because it runs the system it is studying."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
Benchmark/Model/Simulationの関係。
"A simulation program does not run on what is being studied. For example, during a nuclear physics simulation, actual atoms are not split. Traffic simulations are not run on the highway, but rather inside a computer. This is in stark contrast to a benchmark, where the benchmark is actually running Oracle, the software application, and the operating system on particular hardware."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter01.html
この定義は12. Benchmarking - Systems Performance: Enterprise and the Cloud [Book]とは違うな。著者も過去に使っていたと言っているように、Load generatorをSimulationと呼ぶ場合もあるだろうが、この本では明確に区別するという立場。私も今後はこのような定義を使おうかと。
"Sure, equations help us forecast, but equations can never fully capture the com plexities of a computing system, just as equations can never fully capture the complexities of a living system. But we can abstract and model these complexities."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
たぶん本書では一貫しているスタンス。
"So when thinking, working with, and forecasting Oracle performance, remember that computing systems are very dynamic, always shifting and changing, like you and I."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
ここらへんの動的を強調するのはOptimizing Java [Book]と共通するスタンス。
"Response time is service time plus queue time:
Rt = St + Qt"
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
この定義は使いたい。
共通認識にしたい。
"Notice that when the arrival rate is small, the response time is equal to the service time; that is, there is no queuing. But as more transactions enter the system per unit of time (that is, the arrival rate increases), queuing will eventually occur. Notice that just a little queuing occurs at the beginning. But as the arrival rate continues to increase, at some point (after 75% utilization), the queue time will skyrocket. When this occurs, the response time also skyrockets, performance slows, and users get extremely upset."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
Known unknown. 知っているようで体得できていない。
"The method I have used for years works exceptionally well with real-life Oracle systems (production or planned). This method involves six steps:"
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
- Step 1: Determine the study question.
- Step 2: Gather workload data.
- Step 3: Characterize the workload data.
- Step 4: Develop and use the appropriate model.
- Step 5: Validate the forecast.
- Step 6: Forecast.
"The process of transforming the raw data is known as workload characterization. I've devoted an entire chapter to workload characterization (Chapter 7) to handle the harsh realities of an Oracle environment."
via Check out this quote from Forecasting Oracle Performance - https://learning.oreilly.com/library/view/forecasting-oracle-performance/9781590598023/Chapter02.html
生データを加工することをworkload characterizationという。
