【英語】勉強しても伸びない、なぜ？ [転載禁止]©2ch.net
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大学ランキング総合（医歯薬系単科大学は除く）（さくら教育研究所）
〔ＳⅠ〕東京大・京都大
〔ＳⅡ〕一橋大・東京工業大・大阪大
〔ＳⅢ〕東北大・名古屋大・九州大・慶應義塾大
===============================================================
〔ＡⅠ〕北海道大・筑波大・神戸大・お茶の水女子大・東京外国語大・早稲田大
〔ＡⅡ〕首都大・千葉大・広島大・大阪市立大・東京農工大・奈良女子大・横浜国立大
〔ＡⅢ〕大阪府立大・岡山大・金沢大・熊本大・東京学芸大・京都工芸繊維大
====================================================================
〔ＢⅠ〕名古屋工業大・京都府立大・国際教養大・電気通信大・上智大・関西学院大・ICU
〔ＢⅡ〕神戸市外国語大・滋賀大・横浜市立大・小樽商科大・名古屋市立大・東京理科大・中央（法）
〔ＢⅢ〕静岡大・新潟大・埼玉大・大阪教育大・兵庫県立大・三重大・明治大・立教大・同志社 >>1
>>1
そうですね 悩みますね。もともと浣腸プレイが好きな女の子ってのは
あまりいないように思います。ですからまず彼女を作ります。そして
彼女を浣腸好きに育てるのが正解だと思います。ほとんどの
女の子はアナルに指すら入れられたことない人ばかりなので
クリトリスを愛撫しながらアナルをほじくる（優しく）からはじめて
見てはどうでしょうか 慣れてきたら彼女がイクときには必ず肛門に
指を入れ出し入れしながらイカせます。肛門の気持ちよさを最大限
アピールするのです。
彼女もうんこが出そうな感じが恥ずかしいしなぜかイッてしまうと疑問に思うはずです。
そうなったら浣腸の登場となるわけです。最初のほうは便意が高まったら
トイレに行ってだしなっと余裕を持たせることも大事です。排便姿はそのうち見れますのであせらないように。
応援しております。頑張ってください。 東京理科大理学部卒
英語は小さい頃から触れていて、勉強というより趣味を楽しむ為の道具だった
親兄弟も英語はダメ
今はアベノミクスのお陰で公私共に外国人無双中w >>1は50歳前後じゃないかな
確かに昔は関関同立の順位は
同志社 ＞ 関学 ＞ 関大 ＞ 立命
だったけど、今の関学は相当落ちぶれてるぞ 獣医になりたかったが
私立の獣医学部の学費は厳しかった 明治大・・・・早稲田・立教を「永遠のライバル」視する古豪 ワキガイギ猿語なんか簡単だよｗ
ヨーロッパでは馬鹿言語って呼ばれてるぞ
君たちが学校で習ってるのが英文法であって英会話スクールじゃないからだ >>101
同志社のほうが有名。OBOGは英語得意イメージが強いね MYOB Mind Your Own Business. 126 へ アメリカ行きたいと希望 してるとの事だけど
過去から高校時代、大学受験時の話からすると
■単語をしっかり覚える勉強は、時間対効果が最も大きいと確信してる。
がっちり単語をまず覚えれば、英文(長文でも）を読んで知らない単語がでてこない。
この状態で、次に文法を、さらに長文まで含めても3ヶ月できた。
文法は一月で間に合うだろう。長文は2ヶ月かかったとして、計3ヶ月。
俺は四ヶ月で大体偏差値75以上になったから、試してみれば。
4ヶ月が困難なら、倍かかっても構わないじゃない
自身の目標を立てれば良いよ 自分の具体的にやった方法はこの通り。
■集中する
①一日何個英単語、何時間覚えるかを決める（しっかり覚える）
ポイント：完璧に覚えること
（完璧に覚えるのに慣れたら、次の単語もも機械的に覚えられる）
②新規分＋これまでに覚えた分を毎日継続して覚える
自分の場合の例を参考までに言うと、 1500語単語を1ヶ月間でみっちり覚えたあと、
覚えた単語を維持しながら英文法、 長文にとりかって、三ヶ月で本当に偏差値70以上になった。
もともとは普通の成績だったから 恥ずかしいけど50くらい。
四ヶ月後からは、だいたい75以上。
もし英語が好きでないなら、
■好きな教科だと覚えやすい効果があると思うので、英語を好きになるといいんじゃないの 自分のキャリアを念のため話すと
■IT業界で一貫して勤務
日本で三年勤務後、外資系にヘッドハンティング それまで 残業込
四百万円→ 八百万に 外資系に転職した理由は米国本社勤務のキャリア
パスがあると聞きそれを目指して頑張ってたが、そも方針が全社的になくなり、それでも米国勤務を目指したいと思い、就職活動
その時に初めて知ったのは、現地の(日本法人でない) 企業は米大卒者
しか採用しないときき、それでも米国での勤務に挑戦したくなり、
取引先の外国人の方 友人に相談し、推薦状を作ってもらい就職活動
し、熱意だけはなんとか通じて採用されたけど諦めないのが一番
→ シリコンバレー 通算 ７年勤務
今は帰国し大手国内企業外資系でない 企業に勤務中
シリコンバレー勤務という事 これは HRの目に留まるみたい
HRもシリコンバレー は知ってるみたいで、
自分の経験を見てもらいやすい
自分は米国の企業 (日本法人でない)勤務だけど、
日本人は自分の一人で大変だった 特に最初は
因みに本人 米国行きたいと希望すると本人は
自己採点で良いから人的な魅力はあると思う？
自分は２０年位同じIT業界で勤務してきたけど、これって国籍を超える
いい人って、努力を惜しまず会社に貢献して、情熱があって
自分が25の時ヘッドハンティングされたのは、真面目にやってたから
日本勤務経験しかない時に友人が助けてくれたのも、考えると
良い人と思ってくれたからかな
因みに、最初に米国勤務した際は英検準一級、TOEIC 850 位かな 追記
俺は四ヶ月で大体偏差値75以上になったから
とは元々は 平均 な成績
偏差値 50 位ね アメリカ行きたいなら
まー最も一般的なのは、日本企業で英語を使って仕事し、異動希望
→ 海外支店 勤務する王道ルートだろうね
渡航費、滞在費等足代もでるし、子供手当などで 一月十万円位出る
企業も多い
一方自分は自分で全部出さなければならなかったから大変
渡航費、滞在費と自分持ち
自分で働き、自分で賄わければならず大変
英語力はどんなかんじ？ あんなに勉強時間増やしたのにTOEIC上がらない
俺より勉強してなくて遊んでるやつにどんどん抜かされてる 英語は速読用に英字新聞。週刊誌でもいい。
時事ネタなら多少知識あるから推測理解できていい。
ただし日本語新聞の英語版はいかん。英語の質が悪い。 時間をかけているのに結果が出ないということは努力の方向が間違っているから
残念ながら方向の間違った努力は努力とは呼べない
勉強の仕方や計画を考えなおした方がいい >>141
勉強って文法やったり単語帳やったりするんだろ？
そんなことばかりやって【生の】英語に接しなければ英語が出来るようになるわけねえじゃん。
陸上で泳ぎの【勉強】ばかりやって水に入ろうとしないようなもん。
それじゃいつまでたっても泳げるようになるわけねえじゃん。
それと同じ。 >【生の】英語に接しなければ英語が出来るようになるわけねえじゃん。
接する事はあまり意味がない。
仮に英語文化圏で生活しても英語は上達しない。
大事な事は自然な表現を自然な音で覚える事だ。
繰り返し練習することが大事だ。 >>144
俺の言う【生の英語に接する】という意味は英語の実践、すなわちインプット（読み聴く）と
アウトプット（書く話す）するということ。
勿論インプットは理解を伴わなければ意味がない。 いいからガタガタ言ってってないで早く
ここに英語で【インプット】してみろよ、 >>143
別にこういう勉強しろとか具体的な意見は何も言ってないんだが
被害妄想も良いとこだな >>149
勉強しても効果がないとグチってるやつに言ってる。
お前こそ被害妄想乙 777は多読していて伸び悩みを感じたこととか壁にぶち当たったり
したことはなかったの？ >>150
じゃあこっちに頭悪い文章を安価しないで本人に安価しろよ、気持ち悪いな
そんな偉そうに理論語ってるんなら何でも教えてやれるだろｗ
何が生の英語だよｗｗｗ勉強方法なんて個人のレベルによって変わるし文法や単語だって重要な勉強の一部だ
そんなことも分からないで勉強続けてるんならお前も一生結果出ないままなんだろうなｗ頭悪い人間って本当可哀想だわｗ >>152
ない。
インプット（アウトプットも）をやればやるほど伸びる。 >>144
桜井恵三
重度の自己愛性人格障害者であり、
脳障害を患い、精神病、認知症も患い、
おばさんを死に追いやり、
生徒に金を返さず、教材は送らず、
PayPalの規約を破り、個人情報を勝手にばら撒き、
著作権法違反容疑で捜査中であり、
スパムメールを大量に送り、
言語障害を患い、詐欺を働き、
発狂しながら喚きながらクソ漏らしながら
（知人の証言）
毎日18時間も基地外マルチポスト連投する
それがアク禁11回くらった
息を吐くようにウソをつく
在日万年負け犬バカニートこと
桜井恵三71歳児（貧乏人） 勉強してるふりしてるだけで文法も身について無いし英文を読み込んでもいないんだろうなと思う
受験の時に大量の英文読み込んだ経験があって
社会人になってからも英語とは無縁だけどそれなりに英文読んだりラジオ講座聴いたりしてたら
40代になって会社からスコア出せと言われて初めて受けても700点はすぐいけるとおもう
それ以上はもう少し本気でやらないとだめかもしれんが >次のスレでも覚悟しろや、桜井。
>永遠に続けてやるから（笑）
人間は不完全なものだ。
議論は感情でなく、知恵と努力でするものだ。
お前は知恵も探す努力も極端に不足している。
最も危険なのは危ういほどの浅知恵がある事だ。 >>175
>> ID:uV7gvt7/
何一つ証明できていないwww
Googleが桜井恵三を認めた証拠はよwww
同一性があることの証拠はよwww
メールでもいいよwww
それだけ声高く言うのだから
もちろん証拠はあるんだよな？www
まずは証拠見せてもらえるかな桜井くん
証拠見せられないなら黙ってろよ
それこそ自己愛性人格障害の妄想と
認定するからねwww 777へ
Toeicは何点？
単語分かんないということは、良くて600くらい？ 俺は東大工→中堅リーマンで11年勤務して、最後の年の年収は730万。
医者になって今年７年目だが（一般内科）年収が2900万になった。
年収だけでなく、やりがいもリーマンの比ではないわな。
再受に踏み切って本当に良かったと思っている。 777へ
教えてよ
Toeicは何点？
単語分かんないということは、良くて600くらい？ 一浪→不運だったね
二浪→努力しても駄目なものは駄目だよ。
三浪→だから無理なんだって。諦めなよ。 /:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::ヽ
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ヽ:::::::＼| l::::::::::::::::... / :::.ゝ｀￣￣／ ／ ヽ
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http://y2u.be/z2qK2lhk9O0 勉強して伸びないってそれただのアホだろ？ コツコツ1万時間ぐらいやったのか？
発音ヘタクソなのはしょうがないけどさｗ 教えてる連中が間違ってるしｗｗｗ 日本代表 イレブン
【ツートップ】 四大連合：一橋大・東工大・東京医歯大 東京大（旧制一高）
東京スカイツリー 東京タワー
【 司令塔 】 東北大（旧制二高）京都（旧制３高）
【トリプル ボランチ】 つくば千葉横浜(首都圏御三家)
【サイドアタッカー】 北海道 九州（離島コンビ）
【センターバック】 はん飯大（第８番目設立旧帝大）
【キーパー】 名古屋（第９番目設立旧帝大）
ベンチ 兵庫県の神戸大 千葉大卒ですが、
神戸さんがベンチでウチがボランチとかないっすｗ やり始めればわかってくるけど、受験勉強なんか、入り口の手前の手前だよな。 例えて言えば、プロ野球選手になりたい人がとりあえず野球漫画を読んでる状態だな＞受験 >桜井の教材には全く効果がないことがｗ
もう５年生の親子を５ヶ月やっているけど驚く効果だ。
臨界期前だからかなり自然な発音に近くなっている。
子供の方が母親よりうまくなっている。
成功の秘訣は親を学習に参加させた事だ。
子供の方が上手になるが、これは親にとっても、子供にとっても感動する事だ。
次に募集の目的は参加者を増やす事だ。
ふじみ野と川越で合計１０名の生徒がいればPTAも含めて２０名の参加者になる。
それだけ練習する機会が増える事になる。 >> ID:CNFkK4v6
桜井恵三の発音wwwwww
自己愛性人格障害者詐欺師
桜井恵三
10年経っても音素、音韻を全く理解できず、
息を吐くように嘘を重ねる詐欺師であり
自称ITがブロパーwwwな
自己愛性人格障害の桜井恵三の完成された音のストリーム、ディープラーニングの集大成を聞いてみよ！
ボコボコにされて連日発狂中の基地外
★自称現場上がりの英語屋wの桜井恵三の発音をお聞きください。
★完成された桜井恵三の言う
インチキデタラメ
ディープラーニングの集大成を
お聞き頂こうwww
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
Skypeで話しても発音はまるでダメ、
日本語だけ見ても言語力皆無、
そんな奴と話すだけ時間の無駄だわな
カタカナ発音ですね
これで金巻き上げようなんて
まさにインチキ詐欺師 言語って結局言い回しと語彙力 だけど大量に無数にありすぎるんで
（テストにこれ覚えときゃいいっていうリミッターがほぼ無い）
途中で覚えるの面倒くさくなってあきらめちゃうんだよね 広範囲すぎてだめなの
で、あきらめちゃうんだけど結局あきらめたらいけないんだよな
復讐するために単語書いてわかんないのは何度も読んで見直す
そうやって勉強してないと覚えらんないわ 結局 日本人は英語普段から
使う機会無いのも汚点だわ 俺は東工大→中堅リーマンで11年勤務して、最後の年の年収は730万。
医者になって今年７年目だが（一般内科）年収が2900万になった。
年収だけでなく、やりがいもリーマンの比ではないわな。
再受に踏み切って本当に良かったと思っている。 たった１１年で年収７３０万円もなったのか。さすが東工大だ。
俺の親父は国立大学の文系卒、３年前に早期退職したが、
５５歳で年収６８０万円だった。やっぱり理系は違うね！ 文法的に間違ってても日常会話で多用される表現をサラッといえるやつのほうが英語応用力高いしな サンデー毎日2015.8.16号「2016年度入試 河合、駿台、ベネッセ最新難易度」【3大模試平均難易度文系】 偏差値６０以上 早慶上智Ｇマーチ関関同立
７４ 慶應法
７３ 早稲田政経
７２ 早稲田法
７１ 慶應総政
７０ 慶應経済 早稲田商 早稲田国際 早稲田社科
６９ 慶應文 慶應SFC 上智法 中央法 早稲田教育
６８ 早稲田文 早稲田文構 上智外語
６７ 慶應商 上智経済 上智グロ 上智人間
６６ 早稲田人間 上智文 立教異文 同志社文 同志社グロ 立命国際
６５ 立教経営 同志社法 同志社社会 同志社心理 関学国際 法政グロ
６４ 立教経済 立教社会 立教心理 青山国際 明治文
６３ 立教法 立教文 同志社経済 同志社商 青山文 青山政策 中央総政 法政法 明治法 明治政経 明治商 明治国日 明治経営 関学文
６２ 同志社政策 青山法 青山経営 青山人間 青山地球 学習院法 学習院文 立命文 法政文 法政国文 明治情報コ
６１ 同志社文情 立命法 青山経済 中央経済 中央文 立教観光 関学経済 早稲田スポ
６０ 関学法 関学商 関学社会 関学教育 中央商 同志社健康 青山社情 関西文 【最新:確定版】2016年度用 河合塾入試難易予想ランキング表 09/03更新
理、工、理工学部
順位 大学名 平均
①慶應大 ６４．５ （理工64.5）
②早稲田 ６３．５ （基幹理工63.3、創造理工62.5、先進理工64.6）
③上智大 ６２．５ （理工62.5）
④同志社 ５７．８ （理工57.8）
④理科大 ５７．８ （理59.2、工59.5、基礎工55.8、理工56.8）
⑥立教大 ５７．５ （理57.5）
⑦中央大 ５６．５ （理工56.5）
⑧明治大 ５６．４ （理工56.4）
⑨青学大 ５５．０ （理工55.0）
⑩法政大 ５２．５ （理工52.5）
文系 平均 文学 法学 経済 商学 国際 社会 政策
①早稲田 64.9 65.0 67.5 67.5 65.0 65.0 67.5 --.- 教育63.3 文構65.0 人科63.3 スポ.60.0
②上智大 63.5 61.8 64.2 65.0 --.- 65.0 62.5 --.- 外語62.5
③立教大 60.3 59.3 59.2 60.0 65.0 65.0 60.8 --.- 観光58.8 心理58.8 福祉55.8
④青学大 59.4 57.5 57.5 58.8 60.0 61.7 --.- 62.5 教育58.8 地球60.0 社情57.5
⑤同志社 59.0 59.5 58.8 57.5 61.3 62.5 58.0 57.5 GC..58.8 心理60.0 文情55.0 スポ.60.0
⑤明治大 59.0 57.5 57.5 58.3 60.0 60.0 --.- --.- 経営60.0 情ｺﾐ60.0
⑦中央大 57.9 56.3 60.8 56.3 56.3 --.- --.- 60.0
⑧法政大 57.7 57.9 56.7 55.0 57.5 60.0 55.0 --.- GIS.65.0 福祉52.5 スポ55.0 キャリ55.0 人環55.0
1.2教科超軽量リーグ
①慶應大 68.6 ②65.0 ②70.0 ②66.3 ②65.0 --.- --.- ①72.5 ①環境72.5
http://jump.2ch.net/?www.keinet.ne.jp/rank/index.html 横国には受かった友達が
ICUは桁違いだと言っていた 桁違いっていっても結局、暗記量が違うとかその程度のモンにすぎないんだよな(´･ω･｀) TOEICでL390、R120ぐらいなのですが、アメリカ人から話しかけられて言ってる事はなんとなく分かるのですが、会話に追いつけず、yes,no,thankとかしか答えれないんですが…。
どうすれば、会話に割り込みつつ会話返答ができるようになるのでしょうか？…。 >>256
単語が断片的に聞き取れてるだけなんで今のままでは会話は理解できてない。フレーズを数多く音読、シャドーイング、ディクテーションする。それを積み重ねれば耳で聴きながらフレーズが頭に思い浮かぶ位になるわ。それができれば会話が成り立つようになってくる。 https://youtu.be/ZCEmFIMrRVE
《この動画を見てみんなが次々と賢者になってます！！》
英語はこういう話が印象に残って覚えやすい 東大
一橋
慶応早稲田
東外お茶
上智ICU筑波横国
千葉首都明治立教 72 灘
67 東大寺学園
66 西大和学園
65 甲陽学院
63 洛南（専願）
62 函館ラ・サール（１次大阪） 愛光（大阪） 大阪星光学院
60 清風南海Ａ（Ｓ特進）
59 六甲Ａ 洛星（前期） 広島学院
58 東海 滝
57 白陵（前期）
55 高田 清風南海Ａ（特進）
54 海陽Ⅰ 大阪桐蔭（前期英選）
53 高槻（前期）
51 清風（前期理Ⅲ） 関西学院
50 同志社 同志社国際 修道
48 南山男子 明星Ａ（特進）
47 開明１（前期Ｓ理数） 岡山白陵（専願）
46 ★名古屋
45 大阪桐蔭（前期英数） 同志社香里（前期） 立命館（前期Ｂ総合）
44 清風（前期理Ⅱ）
42 愛知 明星Ａ（英数） 関西学院千里国際
41 開明１（前期理数） 立命館宇治Ａ
40 清風（前期理Ⅰ） 清教学園（前期Ｓ特Ⅰ） 関大第一 関大中等部 国際教養大は１年間の留学が必須となっていて海外生活で日本のメーカーの進出に影響を受け、
就職先はメーカーが人気。 今年のノーベル賞の医学・生理学賞と物理学賞の受賞が決まった大村智氏と梶田隆章氏をはじめ、近年の日本人受賞者に地方国立大出身者が目立っている。
今年を含む過去５年間で見ると、受賞６人のうち旧帝国大を除く地方国立大出身者は４人を占める。
大学関係者からは「（有力国立大より）重圧が少なく、のびのびと学べる雰囲気があるのでは」との声も上がる。
地元の強みを生かした取り組みを始めた大学もあり、人材の供給源としても注目を集めている。 >英語の音韻を識別できるようになってないから。
>もちろん、基本文型、動詞の活用など、中学で習うような文法は押さえましょう。
音韻や文法を確実に覚えてもいつまでたってて話す事も、リスニングもできない。
自然な表現を自然な音で覚える事により全てを学ぶ事が可能だから、
まず覚えた英語は使う事ができ、そしてリスニングもできる。
この実感がなければ英語を継続して学ぶのは非常に難しい。 【志望校】神戸大
【合格校】青山学院、学習院、中央
【進学先】青山学院
国立の壁は厚かった。 受験結果
早稲田政経×
慶應義塾法×
慶應義塾経済◎
早稲田法×
早稲田商○
慶應義塾商○ そもそも勉強というのが伸びなくさせてるんだよ
アプリで十分為になるよ
https://goo.gl/ZCCsYI
動画、洋楽とかから覚えられる 受験結果
早稲田政経×
慶應義塾法×
慶應義塾経済◎
早稲田法×
早稲田商○
慶應義塾商○ 行きたかった大学 名古屋大学法学部
行った大学 金沢大学法学部
受験しようか迷った大学 広島大学法学部
合格した大学 同志社(法)、立命館(法)、関西(法)
断られた大学 早稲田大学(法)、早稲田大学(政経)
出身地 岐阜
現在の職業 地銀融資課長(年収10,500千円) やばーい stroll とtroll を間違えた 草はえた
しかも自己紹介にtrollって書いてたw 池沼 行きたかった大学 早稲田法
落ちた大学 早稲田法・商・社学
行った大学 中大経済
合格した大学 明治経営、法政経済、日大経済
出身地 群馬
現在の職業 国税庁 ○○国税局 ××税務署 統括国税徴収官 年収800万 >>311
学歴厨ウザ
社会に出てからが本当の勝負だから
ネットなどによほど洗脳されてんだな いちいち学歴厨絡むとか学歴コンプレックス丸出しだな
そんな奴放置しとけばいいもの ３１１は落ちたところも書いているからそもそも学歴を自慢しているとは思えないが。
３１３がコンプ餅過ぎ いやこれ学歴自慢じゃなくて、早稲田落ちた自虐っぽさを漂わせつつ、そんでも勝ち組公務員ですけど何か？ というアピだろｗ 公務員は勝ち組でもなんでもないが、英語板は無職のクズや非正規が多いから
そう言う奴と比べたら勝ち組になるのかな >>319
いちいちそんな説明せんでも、勝ち組かどうかなんてひとそれぞれ定義が違うに決まってんだろｗ
おまえあさましいんだよｗ 「公務員で勝ち組って思うやつってｗｗｗｗｗｗｗ」って言いたくて仕方ないミジメなメンタリティ丸出しじゃんそれｗ 俺は公務員だけど、学生時代の友達に給料の話をするといつも安月給で驚かれるw ３２１のような書き込みをする奴は現実の人生がうまくいっていない奴 勉強して伸びないのは勉強のやり方が悪いかアホだから 伸びないのは英語の勉強をするのは知識をえて賢くなるためじゃなくて
英語に慣れることだから >英語に慣れることだから
英語に慣れると言うよりは英語を反復練習で覚える。
つまり英語はディープ・アクティブラーニング。 地理を知らないから。ニューヨークとかロサンゼルスに住んでないから。北欧の人種じゃないから。 単語は意味を調べて覚えればいいが、それは英語が出来ることと何の関係もないから。
英語で一番大事なのは交渉術。駆け引き。 ちなみにアイロニーとかあんなものはＩｒｉｓｈであって、英語でも何でもないから。
Irishでも英語が出来るというのはConan O'Brien's位のレベルであって、勉強しても、決して日系人やアジア系が英語が完璧に出来ると言うわけではない。
それは何年住んでもだ。 〔ＳⅠ〕東京大
〔ＳⅡ〕京都大・一橋大・東京工業大
〔ＳⅢ〕東北大・名古屋大・大阪大・九州大・慶應義塾大
〔ＡⅠ〕北海道大・筑波大・横浜国立大・東京外国語大・神戸大・早稲田大
〔ＡⅡ〕千葉大・東京農工大・お茶の水女子大・大阪市立大・広島大・国際教養大・上智大
〔ＡⅢ〕岡山大・金沢大・東京学芸大・名古屋工業大・首都大・名古屋市立大・ICU・中央(法)
〔ＢⅠ〕熊本大・奈良女子大・電気通信大・京都工芸繊維大・大阪府立大・京都府立大・横浜市立大・東京理科大
〔ＢⅡ〕静岡大・新潟大・滋賀大・信州大・埼玉大・小樽商科大・神戸市外国語大
〔ＢⅢ〕長崎大・三重大・岐阜大・大阪教育大・九州工業大・兵庫県立大・明治大・立教大・同志社大
〔ＣⅠ〕山形大・群馬大・香川大・鹿児島大・徳島大・京都教育大・東京海洋大・静岡県立大・都留文科大・関西学院大・青山学院大
〔ＣⅡ〕岩手大・茨城大・富山大・愛媛大・山口大・和歌山大・宇都宮大・高崎経済大・愛知県立大・中央大(法以外)・津田塾大・立命館大
〔ＣⅢ〕福島大・福井大・弘前大・宮崎大・大分大・山梨大・高知大・県立広島大・鳴門教育大・豊田工業大・学習院大・法政大
〔ＤⅠ〕秋田大・鳥取大・島根大・佐賀大・前橋工科大・高知工科大・宮城大・会津大・滋賀県立大・奈良県立大・北九州市立大・成蹊大・芝浦工大・関西大・南山大・西南学院大
〔ＤⅡ〕室蘭工業大・北見工業大・琉球大・下関市立大・青森公立大・富山県立大・福井県立大などの県立大・獨協大・明治学院大・武蔵大・成城大・國學院大・東京農業大・東京都市大・東京女子大
〔ＤⅢ〕近畿大・駒澤大・東洋大・専修大・龍谷大・日本大・甲南大・福岡大・愛知大・佛教大・日本女子大・京都女子大・同志社女子大
〔ＥⅠ〕大阪経済大・京都産業大・北海学園大・東北学院大・東邦大・順天堂大・武蔵野大・名城大・東京電機大・中京大・愛知学院大・広島修道大
〔ＥⅡ〕大阪工業大・東京経済大・立正大・拓殖大・神奈川大・東海大・国士舘大・亜細亜大・帝京大・玉川大・神戸学院大・流通経済大・松山大・金沢工業大
〔ＥⅢ〕大東文化大・北星学園大・摂南大・追手門大・関東学院大・桃山学院大・桜美林大・名古屋商科大・九州産業大・阪南大
〔Frank 〕500以上の無名私大 初心者でテキストなしで聞いてますが
フェーザン？？phrasesって聴こえるのですがフェ
ザンとかいうのはどういう言葉で どんな意味ですか
教えて。 >>340
fusianasanは、正式にはフュージャネイザン、
又はフュジャネイザンと読みます。
元々はアメリカの学生達の間で、チャットの時に
セキュリティを強化する為に開発されたシステムです。
fusianasanを掲示板に組み込むのは結構面倒なのですが、
２ちゃんにカキコしてたらウィルスに感染したとか、
個人情報が漏れた等の抗議がうざったくなったひろゆきが、
仕方なく導入しました。
悪意のある人間にクラックされる前にSGを施す事をお勧めします。 >それは英語はディープ・アクティブラーニングで全てが解決する
英語の自然な表現を自然な音でディープ・ラーニングすれば全てが解決する。
ディープ・ラーニングとはフィードバックを得て特徴を少しずつ学習する事だ。
発音とはネイティブの発音を真似る事だ。
時間差のフィードバックを取れば日本人特有の発音も矯正できる。
ディープ・ラーニングで覚えることにより、スピーキングはまったく問題はない。
そして覚えている英語なら間違いなく聞き取る事ができる。
そして自然な表現であればその表現の中に正しい文法が含まれている。
脳はパターン学習だから、多くの表現を覚える事により、累積効果で覚えるのが加速度的に楽になる。
そしてディープ・ラーニングで発音やリスニングやスピーキングや文法が上達すれば
脳の報酬系が満たされ、学習意欲が促進される。
英語をディープ・アクティブラーニングで学ぶ事により、全ての問題が解決する。 桜井恵三で
ググりましょう！
著作権法違反、
詐欺、
ストーカー被害
が、わんさか出てきます！
桜井恵三にはご注意あれ！ 伸びないのは英語の勉強をするのは知識をえて賢くなるためじゃなくて
英語に慣れることだから >それは英語はディープ・アクティブラーニングで全てが解決する
英語の自然な表現を自然な音でディープ・ラーニングすれば全てが解決する。
ディープ・ラーニングとはフィードバックを得て特徴を少しずつ学習する事だ。
発音とはネイティブの発音を真似る事だ。
時間差のフィードバックを取れば日本人特有の発音も矯正できる。
ディープ・ラーニングで覚えることにより、スピーキングはまったく問題はない。
そして覚えている英語なら間違いなく聞き取る事ができる。
そして自然な表現であればその表現の中に正しい文法が含まれている。
脳はパターン学習だから、多くの表現を覚える事により、累積効果で覚えるのが加速度的に楽になる。
そしてディープ・ラーニングで発音やリスニングやスピーキングや文法が上達すれば
脳の報酬系が満たされ、学習意欲が促進される。
英語をディープ・アクティブラーニングで学ぶ事により、全ての問題が解決する。 >伸びないのは英語の勉強をするのは知識をえて賢くなるためじゃなくて
>英語に慣れることだから
英語に慣れることではない。
英語は反復練習のディープラーニングだ。 人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された
2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで
勝つ方法を学習するのです。
言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >桜井恵三は 典型的なしくじり先生だから
グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された
2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで
勝つ方法を学習するのです。
言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 >発音の矯正を先に徹底的にやるべき
英語の音声は音のストリーム。
英語はディープラーニングだ。 >10年前、たしか「来年から音のストリームの商用サイトを立ち上げる」から
音のストリームだけでは不十分だ。
グーグルがディープラーニングを使いチャンピオンを負かしたAlphaGoを成功させた。
そしてスマホやタブレットを使う教材もそろった。
だからいよいよ出番が来た。
もう去年の末には全国区のデビューは果たしている。
https://www.makuake.com/project/deeplearning/ 人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >10年前、たしか「来年から音のストリームの商用サイトを立ち上げる」から
音のストリームだけでは不十分だ。
グーグルがディープラーニングを使いチャンピオンを負かしたAlphaGoを成功させた。
そしてスマホやタブレットを使う教材もそろった。
だからいよいよ出番が来た。
もう去年の末には全国区のデビューは果たしている。
https://www.makuake.com/project/deeplearning/ オンライン英会話 習慣化
で調べてみました。なかなか力の付かない僕には
とても参考になりました。ちょっとずつやります。
コメントありがとうございます。 >「特徴を学べ」といっているのに
>「特徴は暗黙知だ」とは、矛盾してるだろう
自転車に乗る場合にバランスのとり方は試行錯誤で特徴を少しずつ学習している。
しかし、自転車に乗れてもその特徴を説明することはできない。
人間の脳は言葉でできないけど、自分でできることはたくさんある。
英語学習も文法のような形式知を覚えるのではなく、暗黙知を学習するのだ。
バカニートは学習意欲がないから、形式知も暗黙知も全部学習不能だ。 主要私立大学 ランキング
Ｓ 慶應義塾・早稲田
ＡS 上智
Ａ１ 明治・立教・関西学院
Ａ２ 法政・立命館
----------------------------------
Ｂ１ 中央・東京理科・青山学院・同志社
Ｂ２ 学習院 ・成蹊・関西・南山
Ｂ３ 西南学院・成城・明治学院
http://blog.goo.ne.jp/skredu_english >俺たちがＲと呼ぶ音素を音素の定義や、それに類するものを一切つかわずに
>定義して、発音方法を記述せよ
お前らのいうその音素はいくつあるのだ？
ウダは３０音、松沢は４３音、英語の４４音学派は４４音
音声学の牧野は４５音、遠藤は５１音だと言っている。
音素で教えているのは全部詐欺だ。
音素数さえも特定でないのに、バカニートは音素を信じるこの基地外。
何度言ってもわからん、アホニート。 >俺たちがＲと呼ぶ音素を音素の定義や、それに類するものを一切つかわずに
>定義して、発音方法を記述せよ
世界的な権威のある”Linguistics”には次に記述がある。
その音声を科学的に分析すれば連続的に変化する音のストリームに過ぎない。
世界的に有名な言語学の本”Linguistics”には次のように説明されている。
この本の中で音声を、continuous streams of soundと表現している。
日本語にすれば連続的な音のストリームとでも訳せる。 >表現集７２冊、対話集７２冊の合計１４４冊が準備されている。
>表現集も対話集もネイティブの音声、英語、和訳があり、
>スマホやタブレットでタップするだけで必要な部分のネイティブの音声が聞ける。
グループ学習のソーシャルラーニングの場として
英語学習者の広場も用意されている。
http://www.eigonohiroba.info/ >英検1級合格者数＆TOEIC900over者数、日本一
>10人に一人はNCCの生徒
英語は文法のような形式知の習得ではない。
英語は暗黙知の習得であり、
詰め込みではなく、ディープラーニングが基本だ。 >音のストリーム理論を定義することすらできないバカが何言ってるんだｗ
脳は暗黙知を暗黙知のままディープラーニングするのだ。
その暗黙知を定義しろと要求する、バカニート。
お前は歩く方法の説明はできるのか？
お前は歩くことができても、その説明ができないだろう。
あるくことは暗黙知だからだ。 英語を勉強してると、物事の認識が遅れそうやわー って文部省が進めてることを否定してるみたいでアカンか 英語を勉強だと思って勉強してるから伸びないんだろ
根本的な間違いに気づいてないのが多すぎる 主要私立大学 ランキング
Ｓ 慶應義塾・早稲田
ＡS 上智
Ａ１ 明治・立教・関西学院
Ａ２ 法政・立命館
----------------------------------
Ｂ１ 中央・東京理科・青山学院・同志社
Ｂ２ 学習院 ・成蹊・関西・南山
Ｂ３ 西南学院・成城・明治学院
http://blog.goo.ne.jp/skredu_english >ありきたりのなんの新しさも工夫も何もない。
英語をディープラーニングで教えているのは世界でまだ俺くらいなものだ。
グーグルと茂木がその効用を認めている。
http://deepenglish.com/
上記のサイトはディープラーニングではない。
ディープラーニングの方がより科学的で、効果的で、脳科学に準じている。 今年になってグーグルはディープラーニングは効果的な学習方法だと認めた。
そして茂木はそのディープラーニングは英語学習にも効果的だと主張している。
”グーグルの発表により桜井の理論が正しいことが証明された ”
2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで
勝つ方法を学習するのです。
言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 >つまり人間の脳の強化学習を人工知能が真似たものだ。
ディープラーニングとは：
武田：まずは人間がある程度の答えを出しておいて判断の特徴を学ばせる。
なんというか、人間の暗黙知のようなものを使う。
今までの人工知能ではそこを形式化したうえで組み込んだりする必要があった。
今後は暗黙知を暗黙知のまま使えるわけで、そういったところは今までとまったく違う。 暗黙知をそのまま使う...なるほど
まあ英語は講師と話せば話せるようになるけどね
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を活用することですね >「言葉」である以上は「音」なわけで、「音」として捉えないと頭に
その音には音声学で言う音素は並んでいない。
音声は連続的に変化する音のストリームだ。
その音のストリームを学習するのディープラーニングだ。
特徴を少しずつ学習する方法であり、最近の人工知能は
ほとんどがディープラーニングで学習している。 講習の話になると「英語はパラグラフ・リーディング」というのを売りにする
書き込みが現れますが、入試の範囲でパラリ―は不要です。
入試問題をろくに見たことのない初級者をダマす手口ですね。
「早く読める」というのが売り文句です。
全科目ほぼ完成していて、余裕のある人は別ですが
過去問研究もままならない中級者がやるとかえって混乱してしまいます。
最悪なのは「入試で必ず問われる基礎事項が疎かになる」ことです。 >しかも、肝心のメソッドは、「英文をたくさん覚えろ」、「発音をよく聞いて真似しろ」の二言だけｗ
人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >英語音韻を正しく学ばない限り、お前のようなカタカナ英語にしかならないよ
その音韻はいくつあるのだ。
３０か、４３か、４４か、４５か、５１か。
数さえも分からない、正しい音さえわからない
その音韻をどう学習できるというのだ。 数さえも分からない、正しい音さえわからない
その音韻をどう学習できるというのだ。
それを矛盾と言うのだ。 ”人工知能(ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」 ”
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >桜井恵三による似非科学漫談
>「お笑い！オレのストリーム」
>「お笑い！オレの最適性理論」
>「お笑い！オレの自動化」
>「お笑い！オレのディープラーニング」
>は演目名こそ異なりますが看板を書換えただけですので
>内容は同一のコピペで構成されております。
英語（言語）の音声は音のストリーム、そして音のストリームを
最適化して自動化するのがディープラーニング（深層強化学習）だ。
２０１６年にグーグルがディープラーニングの効果をAlphaGo で証明した。
そしたらバカニートが叩く事をギブアップした。 >内容は同一のコピペで構成されております。
>２０１６年にグーグルがディープラーニングの効果をAlphaGo で証明した。
>そしたらバカニートが叩く事をギブアップした。
音のストリームは音声の科学的な特性、
最適性は脳の脳の処理方法
自動化は脳の学習結果
ディープラーニングは脳の学習結果だ。
１０年前から正しいことを言っていた証しだ。 >今日も自己愛性人格障害者、桜井恵三による似非科学漫談が始まりました。
>漫談を存分にお楽しみ下さい。
ディープラーニング社をもう叩けないとやっと理解したバカニートの最後のうめき声です。
１０年前もこう言っていました。
454 ：名無しさん＠英語勉強中：2006/12/04(月) 12:29:27
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 連絡事項 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
日頃 桜井に苦しめられている諸君 ちょいと聞いてくれ >人間の脳は死ぬまで成長する唯一の臓器だ。
>つまり脳細胞の学習方法はディープラーニングであり、
>このディープラーニングは生まれて死ぬまで変わらない。
人間の五感からくる情報の処理、学習はすべてがディープラーニングだ。
音楽であり、芸能であり、リハビリであり、
すべての学習はディープラーニングだ。
脳細胞の学習メカニズムがディープラーニングだから、
言語野も、聴覚野も、運動野もすべてがディープラーニングで学習している。 >語れば語るほど底の浅さがバレる桜井恵三も哀れだな
次のディープラーニングのどこが浅いというのだ。
ディープと言うのは英語では深いという意味だぞ。
”人工知能(ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」 ”
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >世界で最も精度の高い音声認識はアメリカにあるBaiduの音声認識のDeep Speechだ。
>この音声認識は音素辞書やテーブルを使わずに精度の高い音声認識ができる。
人間の脳はルールや音の要素を処理する仕組みではない。
記憶に依存した仕組みだ。
音声認識は音素に区切り、その音素を照合するのではなく、
音声を聞いたら、その全体の特徴から自分の記憶にある音と照合する。
その結果「掘った芋を穿るな。」といえば”What time is it now”に聞こえる事は
十部にあるうる事だ。
音素ベースでは１０％くらいしか類似性がないが、全体的な音のストリームでは
非常に似ているからだ。
以前にあったタモリの空耳も同じ現象だ。 >茂木健一郎のコピペを持ち出してくるあたり
>疑似科学商法的ないかがわしさはいなめない
茂木は自身の研究の結果ではなく、グーグルの人工知能の成果から発言している。
そうでなければ俺も引用しない、そのくらいの見識はある。
2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープ・ラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。
1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが 学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返し プレーすることで
勝つ方法を学習するのです。
言語の教育も文法や音素を教えるのはアルゴリズムを教える方法です。
常に新しいアルゴリズムは教えてもらう必要があります。
しかし、言語の基本は文法や音素のようなものでありません。
英語でも日本語でも多くの表現が存在するだけです。
子供が文法を知らなくても話す事ができるのは覚えるだけで話せるからです。
言語はAlphaGoがゼロから学んだようにAlphaGoのように繰り返しで覚える事ができます。
フィードバック得る強化学習なら自己教示学習が可能であり、
自己学習により、自ら能力を向上させることができます。 >TOEFL対策のため、ここ2年間英語勉強はリスニングだった。しかし喋ることに関してはまったくではないが流暢には話せないよ。
>反復は英語学習で最も大事な事だが、やはり話して使わん事には話せるようにはならん。
>最も効率的な学習は例文を覚え、実際に話す。これに尽きる。
英語はディープラーニングです。
ディープラーニング社では対話集と表現集を使い、ディープラーニングを促進します。 伸びない伸びない言ってる人って、伸び始めるまでの我慢が出来ないんだよなぁ。
３ヶ月くらいコツコツ続けてようやくやった所が出始めるのに、即効性だけを期待して取り掛かるから思ったような結果が出ないとすぐ挫折する。 >３ヶ月くらいコツコツ続けてようやくやった所が出始めるのに、即効性だけを期待して取り掛かるから思ったような結果が出ないとすぐ挫折する。
英語はディープラーニングだ。
つまり達人の真似をする、そしてフィードバックを得て矯正と修正をする。
数日すればフィードバックで自分のスキルが向上したかどうかがすぐわかる。
３ヶ月も何もわからずに努力をすることはできない。 >ディープラーニング：加速前にすでに失速
合同会社ディープラーニングの登記が完了したばかりだ。
９月からの本格普及を目指している。
会費制により、
教材の配布と、英語学習者のSNSで英語学習の環境を提供する。 ２ｃｈでディープラーニングの全面的な広報活動のチャンスだなｗｗ
バカニートのぼこぼこが楽しかったが、
これならディープラーニングの本当の宣伝になるかもしれん。
これからはもっと本格的に２ｃｈに取り組むようにする。 >読めないものは聞き取れないのではない。
聞き取れない理由は音声（音のストリーム）が記憶にないからだ。
そのためにはその音と意味を忘れないように学習する必要がある。
ディープラーニングでは反復練習をするから、手続き記憶となり長期記憶に保存される。
長期記憶に保存された記憶は長期間保存される。
反復練習によりパターンを学習するから米国英語も、英国英語も、インド英語も聞きとれる。
反復練習によりスピーキングの学習にもなる。
達人を真似るからその中に含まれる、文法も学習することになる。
ディープラーニングはスピーキングもリスニングも文法も使い方も
すべてを同時に学習する効果的な学習方法だ。
しかも、記憶が増えることにより累積効果により
パターン学習やパターン認識の精度と学習速度が向上する。 >マーク・ピーターセンの新刊「なぜその英語では通じないのか」を読了
>やっぱ自己流の英作文はダメだなと痛感
>黄ロイヤルの全例文(たぶん2000か3000はあると思う)の完全暗記を目指す
覚えるのを目的にすると、単なる反復となる。
ディープラーニングは反復が目的ではなく、達人に近づくことが目的だ。
達人に近づく過程、つまりスキル向上の目的で
繰り返しがあり、結果として覚えてしまう。
繰り返しや覚えるの目的ではない。 >お前らって方法論だけで一生英語出来ずに終わるんだろうな
方法論はもうディープラーニングで決まりだ。
あとはアクティブラーニングで学習を進めるだけの事。 >グーグルや茂木氏がいうものとバカ桜井が詐称しているものは別物
自然な英語表現を自然な音を真似して覚え、フィードバックを得て修正と矯正をする。
つまり達人を真似る方法だ。
このグーグルや茂木健一郎が認めるディープラーニング
俺の提唱するディープラーニングがどう違うというのだ。 >お前自身が言語学理論だって自分のサイトで言ってるだろ
Optimality theory also has roots in neural network research
最適性理論と言うの言語学の理論ではなく、
ニューラルネットワークからきたもので
純粋の科学的考えを言語学に応用したものだ。
つまり最適性理論はディープラーニングに非常に関係が深い。 >お前らって方法論だけで一生英語出来ずに終わるんだろうな
方法論はもうディープラーニングで決まりだ。
あとはアクティブラーニングで学習を進めるだけの事。 >日本語から→英語にする必要ないだろあほか
アホ、英語は作るのではなく、ディープラーニングだ。
つまり達人を真似るのだ。
試行錯誤ではなく、エラーを排除する学習だ。 >桜井さんは、学習理論というか日本の英語学習史については、このスレでも卓越してると思うんだけどなあ
そのような評価を受けて非常にうれしい。
誰かはきっと見てくれていると思い書き続けてきた甲斐があった。
良いこと、正しい事をそのまま理解してもらい、感動している。 >英板が異様に過疎ってしまったのは
それは英語学習はディープラーニングですべてを解決できるからだ。
全てが解決したなら、２ｃｈの存在価値も減るに決まっている。 やはり能動語彙の数こそが決定差か
そこが根本的な問題だ。
なんか心が折れそうだわ… の理由を考えろ。
嫌になるのはお前の頭の問題でなく、効果が上がらないからだ。
間違った勉強しているからだ。
英語はディープラーニングだ。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。 >Dr.コーパス投野先生
脳がコーパス（例文ベース）を使っているのは間違いない事実だ。
しかし、コーパスを持つ事により脳は文法的な分析をして
句動詞で使われる最重要動詞24と頻出重要句動詞をベースに言語を運用しているのではない。
コーパスを持つ理由はそのまま使うこともできる、そして多くの例文を覚える事により
パターン学習やパターン認識、そしてパターンによる新しい表現の創出ができるからだ。
だから最重要動詞24と頻出重要句動詞を学習しても英語を話せるようにはならない。 １０年前から科学的に正しい事を言っているだけだ。
音のストリーム、
最適性理論、
そして英語はディープラーニングだ。
セレンには大勢であれだけぼこぼこにして、
なぜ７２才の桜井恵三には苦しめられるだけで、
何もできないのだ？ >グーグルは桜井恵三の存在すら知らないのに
ディープラーニングとは俺の物ではないし、グーグルの物ではない。
その科学事実を証明したのが、グーグルだ。
それを英語に応用したのが桜井恵三のディープラーニング。
実は１０年前から桜井恵三は提唱している。 >そうすることにより、スピーキングも、リスニングも、発音も、文法も
>全てを同時に学習できる。
ディープラーニングの利点はそれだけではない。
ディープラーニングを勧める事により英語のレベルが上達する。
そして累積効果で学習が加速され、精度も向上する。
すると脳の報酬系が満たされ、学習意欲も向上する。 >「同一性を担保するもの」は、
グーグルのAlphaGo のディープラーニングはハサビスが人間の脳の学習を真似たと言っている。
それなら俺の英語学習のディープラーニングとまったく同じだ。
俺の場合は人間の脳のディープラーニングだからグーグルの真似ではなく、
本家のディープラーニングだ。 >グーグルは桜井恵三の存在すら知らないのに
ディープラーニングとは俺の物ではないし、グーグルの物ではない。
その科学事実を証明したのが、グーグルだ。
それを英語に応用したのが桜井恵三のディープラーニング。
実は１０年前から桜井恵三は提唱している。 >桜井さんは、学習理論というか日本の英語学習史については、このスレでも卓越してると思うんだけどなあ
そのような評価を受けて非常にうれしい。
誰かはきっと見てくれていると思い書き続けてきた甲斐があった。
良いこと、正しい事をそのまま理解してもらい、感動している。 >ディープラーニングは当たり前すぎて無意味。誰でも無意識にできてる。
グーグルや脳科学者の主張も聞き入れない、英語のできないバカ。
英語ができないというより、学習ができない障害者。 >桜井が偉そうなこと言うんじゃないよ
ディープラーニングは当たり前すぎて無意味。誰でも無意識にできてる。
桜井さんは、学習理論というか日本の英語学習史については、このスレでも卓越してると思うんだけどなあ。 >>446
自分で書き込んでるのバレてないと思ってるの？
それとも、自分で自分のこと桜井さんっていうほど耄碌してるの？ >お前のインチキな言い分は正しいと第三者から評価されていない自称だろうが
グーグルの発表で人間の脳を真似たと言っている。
それが事実なら俺の英語学習のディープラーニングとまったく同じだ。
おれは脳の学習のディープラーニングしか話していなからだ。 >まったく同じことが自称以外の第三者によって
>証明されない限り、永遠に虎の威を借るインチキだっての
ニュートンの万有引力の法則は第三者の評価、同意は必要ない。
世界に科学事実して知られていることだからだ。
俺や他の科学者が証明する必要も、求められる事もない。
グーグルのディープラーニングも第三者の評価、同意を得ていない。
おい、バカニート、グーグルの発表で人間の脳を真似たと言っている。
それが事実なら俺の英語学習のディープラーニングとまったく同じだ。
科学的事実だからその必要はない。 > 音のストリーム聞き取りは連続的な音のストリームのフォルマントの
> 時間変化から動的にいろいろな音を認識します。
2014] l Baidu Researchのグループが発表 l
⾳音声データから⾳音素列列を経ずに直接テキストを⽣生成 -
Connectionist Temporal Classification関数 l
Switchboard の Word Error Rate 12.6%を達成 21
現在最高認識率の音声認識の”Deep Speech”は音声から
音素列を使わずに音声認識をしている。
ディープラーニングで学習できるので学習が効果的にでき
認識率を上げる事ができる。
このシステムは脳を模したニューラルネットワーク上で達成されており、
脳の音声認識に最も近い方式を採用している。 >世界中だれひとりとしてマトモな英語教育ができる人間がひとりもない
英語をディープラーニングで教える俺がいる。
合同会社ディープラーニングで本格的な活動を始める。 >メソッドを出せてると勘違いしてる自称英語教育者は死ぬほどいる ○
>喉英語だの英語耳だの 英語口だのｗｗｗｗｗ
ディープラーニングとは脳が持っている学習の仕組みだ。
メソッドなんか存在するはずはない。
ディープラーニングはグーグルやフェイスブックの人工知能も真似ているほど
強力な学習の仕組みだ。 ディープラーニングが一番馬鹿なやり方だってことはわかるよな。
馬鹿が宣伝してるからよくわかるだろ。だからその逆をやればいい。
何でもかんでも機械的に詰め込み（バカ）--->選択的にやる。（賢い）
人口知能（バカ） --->頭を使う（賢い）
グーグル、フェイスブック、、、事大主義（バカ）--->自分にマッチした方法（賢い） >何でもかんでも機械的に詰め込み（バカ）--->選択的にやる。（賢い）
英語のディープラーニングは達人を真似る方法だ。
そしてフィードバックを得て矯正と修正をする効果的な学習だ。 >10年以上宣伝とやらを繰り返しても、賛同者が十数人レベルなのでお察しwwww
グーグルがディープラーニングの効果を証明したのは今年だ。
俺が合同会社ディープラーニング作ったのは先月の事だ。 >グーグル、フェイスブック、、、事大主義（バカ）--->自分にマッチした方法（賢い）
グーグル、フェイスブックも人工知能にはディープラーニングで学習させている。 >目標に達しなかったテストが大成功？www
テストは人数のテストではなく、いるかいないかのテストだ。
マーケットが存在すれば、売り方次第でいくらでも人数を増やす事ができる。
現在は英語の広場を英語のSNSとしてテストしている。もう数十人が参加している。 >いないから、たかだか10数人なんだよ
賛同者いないなら、どうやってもディープラーニング希望者はゼロだろう。
あれで１３人集まるなら、何万人でも居る証明だ。 >>457-458
あの時も、目標はすぐ達成するって言ってたのにできなかったじゃないか。
後になって目標をすり替えるなら、何とでも言える。
でも、それは失敗なんだよ。 >すぐに20人集まるって言ってたのに集まらなかったじゃないか。
ディープラーニングの賛同者がいるかないかのテストするのが目的だ。
２０人くらいいると思ったが１３人だった。
それが分からないからテストをした。
７人の差は大した問題ではない。
あれで１３人金を払ってくれたから、
集め方次第では何十万人も集められる。 >あの時も、目標はすぐ達成するって言ってたのにできなかったじゃないか
２０人集めるのが目的のテストではない。
ディープラーニングの賛同者がいるかないかのテストするのが目的だ。
２０人くらいいると思ったが１３人だった。
それが分からないからテストをした。
１３人もいたのだから、集め方次第では何十万人も集められる。 >>461
なら何ですぐに20人集まるって言ったんだよ。
言ってることがコロコロ変わってるから指摘されてるんだろ。 >なら何ですぐに20人集まるって言ったんだよ。
集まると思ったからだ。
しかし、実際にいるかどうかをテストしてみた。
あのプロジェクトで１３人が見つかった。
されならやり方次第では
何十万人のディープラーニングの賛同者はいると言う事だ。 >>463
20人集まると思ってたが集まらなかったって事だな。 >20人集まると思ってたが集まらなかったって事だな。
何人集まるかわからないからテストした。
集まる数字が分かるならテスト・マーケティングの必要性はない。
担当者がそれなら２０人くらいにしますかと言って数字を入れた。 >>465
始めた時はテストって言ってなかったじゃないか、この大嘘つき！ >始めた時はテストって言ってなかったじゃないか、この大嘘つき！
全てのクラウドファンディングのプロジェクトはテスト目的だ。
このバカは何もしらない。 >>421
耳が痛い。そのコツコツやるコツを教えてほしいわ。
おそらく根本的に何かに気付いてない気がする。
勉強したことすぐ忘れてるから、勉強方法や取り組む教材に
疑問をもちだして勉強がつらくなるんだよね。 人工知能（ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。 >耳が痛い。そのコツコツやるコツを教えてほしいわ。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。 気を引き締めて、コツコツ1冊をこなす事にしました。教材は出る1000問です。
模試40問が14分2ミス内で解ける様に、戦闘力を上げたいです。 >模試40問が14分2ミス内で解ける様に、戦闘力を上げたいです。
英語はディープラーニングだ。 >>472
TOEIC280点しか取れない桜井は黙ってろ！ >究極の後出しジャンケンで自己正当性を装飾しようとしている必死さなんだよwww
俺が音のストリームでディープラーニングを提唱したのは１０年前だ。
音声には音素が並んでいない、その音のストリームの学習はディープラーニングだと言った。
後だしジャンケンはグーグルであり、茂木の方だ。 >２０１３年ころの「音のストリーム」がディープラーニングに名前を変えたのですか？
言語音は音素が並んだものではなく、連続的に変化する音のストリームだ。
今年になってその音のストリームの学習するのはディープラーニングである事を証明した。
そしてそのディープラーニングは自分で学べる非常に効果的であると証明したからだ。
グーグルやフェイスブックやIBMの人工知能は人間のディープラーニングを真似て学習している。
音のストリームとは音声の正体、そしてディープラーニングはその学習方法だ。 女性限定、恋愛相談サイトオープン。
5000名を超えるイケメンカウンセラーが在籍中♪
自己紹介動画はいつでも見放題です！
メンガ って検索してください コツコツと【出る1000問】をやり遂げると宣言した>>471です。
とうとう昨日一昨日と2日もサボってしまいました。
モチベを上げる為にも、ココに書き込む事にしました。
◯2時間勉強
◯模試セット5（2周目）：17分 1ミス
◯模試セット6（1周目）：25分 9ミス
◯復習：解説チェックと新しい単語の暗記。文法は問題なしでした。
明日は模試セット1～6まで総復習する予定です。 結果 セット1～6まで総復習まで至らず。2セットのみでした。
◯2時間勉強
◯模試セット6（2周目）：16分56秒 1ミス
◯模試セット4（3周目）：17分23秒 1ミス
◯復習：模試セット1～6の単語復習、セット4英文リスニング、音読。
感想
解き方は、愚直に精読で意味取りをして解答しています。
ココ最近は初見でなければ40問17分程度で解ける実力のようです。
初見時14分が目標なので、まだまだスピードが足りません。
明日も模試セット1～6の総復習、4時間は勉強に取り組みたい。 >>479
伸びる方法があるのか実験してるんだけどね。なんでダメなの？ ”森沢の越えられない壁 ”
それは音読とか瞬間英作の学習方法が間違っているからだ。
英語はディープラーニングだ。
達人を真似る、そしてフィードバックで矯正と修正をする。 >解き方は、愚直に精読で意味取りをして解答しています。
英語はディープラーニングだ。 ＞耳が痛い。そのコツコツやるコツを教えてほしいわ。
＞おそらく根本的に何かに気付いてない気がする。
俺の場合はマラソントレーニングをやったことで、コツがつかめたよ。
６か月計画でハーフマラソンを走って、1年でフルマラソンを走った。
これでコツコツやるタイプのあらゆる勉強のコツがつかめた。
なかなかわかってるつもりで分かってないんだよね。
＞勉強したことすぐ忘れてるから、勉強方法や取り組む教材に
＞疑問をもちだして勉強がつらくなるんだよね。
記録をつけると3か月単位では確実に実力がついていくのがわかる。伸びている
のがわかると面白くなる。
”つらくても頑張っている姿”に陶酔感を覚えるというのは一つのコツだと
思う。 勉強というのはやってると伸びてるものなんだけどその実感をわからないと
いうことなんじゃない？わかるのは伸びた量が一定量に達した時のみ ＞勉強したことすぐ忘れてるから、勉強方法や取り組む教材に
＞疑問をもちだして勉強がつらくなるんだよね。
だから忘れないように学習できるディープラーニングを勧めている。
ディープラーニングは手続き記憶で長期記憶に保存されるから忘れない。 英語をマスターすることでそのコツを身に着けたらいい。そのためにも業者が
するめるような楽な方法とかに惑わされないことだね。自分の力でやりきると
いう経験が何よりも大切だ。それでないと達成感がまるで違ったものになる。
まずは１００００単語を丸暗記する。これだけでまるで違ってくる。頑張れば
3か月でできる。 業者は「学校のやり方は間違っている」と盛んに言うが、そんなことは全くの
でたらめだ。
学校教育は準備だな。高校までやってるとあとはわずかの努力でマスターできる。
文法を知っていると非常に効率的に学習できる。だから高校英語が駄目なの
ではなくてそれを生かすように引き続き勉強をしないからダメだということだな。 結局、1週間の勉強で失速。 1週間以上休んでしまった。 >文法を知っていると非常に効率的に学習できる。
それはウソだ。
脳の言語は用例基盤でなく、事例基盤だ。
つまり使い方を覚えるのではなく、使える表現を覚えて記憶しておくのだ。
その意味では文法は何の意味もない。
日本でも、米国でも、子供は文法を知らずに正しい言葉を話す。
事例基盤であることの証明だ。 >脳の言語は用例基盤でなく、事例基盤だ。
その学習方法がディープラーニングだ。
達人を真似ることにより、正しい事例をたくさん覚える事ができる。 >ではなくてそれを生かすように引き続き勉強をしないからダメだということだな。
文法を忘れてディープラーニングでやる事だ。
忘れないような学習方法だから、かならず英語力は向上する。 >桜井さんは、学習理論というか日本の英語学習史については、このスレでも卓越してると思うんだけどなあ
そのような評価を受けて非常にうれしい。
誰かはきっと見てくれていると思い書き続けてきた甲斐があった。
良いこと、正しい事をそのまま理解してもらい、感動している。 >10年以上ずっとテストテストテスト
>永遠に完成の目を見ない
俺は音のストリームからディープラーニングへ。
ＰＤＦからＥＰＵＢ３に。
ＰＣからスマホやタブレットへ。
今年の始めにはMakuakeでテストマーケティングを完了。
６月には合同会社ディープラーニングを設立。
そしてスカイプグループから、現在サイボウズのＳＮＳをテストしている。
今年中には間違いなく完成するだろう。 ネイティブは文法を意識しないけれど、こうしないと不自然と感じる
感覚的文法が備わっている。しかし日本人などにはそういう音感は
備わっていない。それでも、文法を意識して表現すれば、ネイティブ
からみて違和感のない英語を使うことができる。
それが文法だろう？ >ネイティブは文法を意識しないけれど、こうしないと不自然と感じる
>感覚的文法が備わっている。
生まれた時から備わっているのではない。
言語は事例基盤のモデルだ。
ネイティブは多くの表現や事例が記憶にあるから統計的な判断ができる。
日本人もディープラーニングで多くの表現を覚えることにより、
自分で不自然かどうかの判断ができる。 >>495
＞自分で不自然かどうかの判断ができる。
それなら桜井自身が桜井の不自然な日本語を
自分で不自然かどうか判断できていないのは
何故なんだ？ >自分で不自然かどうかの判断ができる。
生まれた時から
ネイティブは文法を意識しないけれど、こうしないと不自然と感じる
感覚的文法が備わっている訳がないだろう？
備わっているのではなく、アクティブラーニングで習得したのだ。 >何故なんだ？
お前は学べない、学ぼうとしないのは何故なんだ。
それは脳が壊れているからだ。 >それでも、文法を意識して表現すれば、ネイティブ
>からみて違和感のない英語を使うことができる。
>それが文法だろう？
ネイティブは文法を習っていない。
もちろん生まれた時から備わっているはずもない。
ネイティブもディープラーニングで学習したに過ぎない。 >それが文法だろう？
明示的な文法ではない。
ネイティブがその判断できるのは多くの表現をディープラーニングで覚えているに過ぎない。
多くの事例を覚える事でその判断が可能となる。 >ネイティブは文法を意識しないけれど、こうしないと不自然と感じる
>感覚的文法が備わっている。
ネイティブに感覚的にそなっているなら、
どうしてそれを文法で学習する事ができるのだ？
ネイティブがその判断できるのは多くの表現をディープラーニングで覚えているに過ぎない。
第二言語でも、多くの事例を覚える事でその判断が可能となる。 佐藤厚子様
イエローハットのお兄さんがこう言っています。
”英語圏に住んでいる長さと英語能力は基本的に比例しません。
実際には10年以上英語圏に住んでいても全く話せないと言う人もいます。”
すると次の佐藤厚子さんの説明はウソと言うことになります。
”自分で試行錯誤して英文を作るという作業、そしてそれをスラスラと言えるまで
練習するという作業が、英語ペラペラになるためには必須なんです！ ”
外国生活でかなりの自分で試行錯誤が繰り返されます。
英語ペラペラになるためには必須でないだけでなく、ほとんど効果がない事の証明です。
英語はディープラーニングです。つまり自分で試行錯誤して英文を作るのではなく
達人を真似る、そしてフィードバックを得て修正と矯正をするのです。
反復練習をすると手続き記憶で長期記憶に保存されます。
これが脳の学習なのです。
自分で試行錯誤した英文は不自然であり、覚えにくい音になります。
同時に相手が使う事はほとんどありません。
自分でもまったく同じ表現を使わない事が多くなり、
結局は長期記憶に保存されないのです。 >自分で試行錯誤して英文を作るという作業を続ける事は
>一番モチベーションを下げる学習方法と言える。
脳はどんどん上達する、達人を真似るディープラーニングを
基本的な学習としているからだ。
この仕組みは臨界期を過ぎた大人も仕組みはまったく同じだ。 ＞脳はどんどん上達する、
日本語がおかしい。
お前の能はどうなってるのだ？ ＞しかし、グーグルのAlphaGo は試行錯誤ではなく、ディープラーニングだ。
＞深層強化学習と呼ぶ、達人を真似、フィードバックで矯正するものだ。
囲碁や言語は単なる試行錯誤では学習できない。
そこで達人の真似て特徴を少しずつ学ぶ、そしてフィードバックで矯正する。
誤り排除学習と言う効果的な学習方法だ。
単なる試行錯誤だとこうなる。
”英語圏に住んでいる長さと英語能力は基本的に比例しません。
実際には10年以上英語圏に住んでいても全く話せないと言う人もいます。” 英語は英語で考える。
これができるようになるまでは地道に勉強。
これができるようになったらひたすら英語で考えるだけ。
基本4技能といわれるものも 英語の思考のインアウトにすぎない。
英語で考える習慣つけずに大量多読とか極端な勉強法行っても無駄。 >英語は英語で考える。
日本人は日本語で考えていない。
思考言語で考えている。
日本人だから全部の日本語が理解できる訳ではない。
英語で考えることは無理な事だ。 >なーんも理解してないくせに批判するな 人類で一番アホな男、桜井恵三さんｗ
瞬間英作は次のようなものだ。
外国語の駆使能力を身につけようとする場合、意識的なゴリゴリ暗記は禁物です。
なぜなら、外国語を駆使するための基盤としての文法、構文、語彙は永久に忘れず、
瞬時にアクセスできる長期記憶としてストックされなければならないからです。
この長期記憶はごりごりした暗記ではなく、自分の名前、家族や友人の顔、
学校や仕事場への道順の記憶などと同じように、繰り返しによる刷り込みの結果起こるのです。
覚えるのは日本語をベースにした英語の文型だ。
ディープラーニングは自然な言語をそのまま自動化して覚える。
ネイティブが使う普通の会話でつかう英語を教材にして、発音もそのまま真似る。
何度も真似て自動化して、完全に覚えきる。
日本語を見てロールプレイをする。英語を自動化していなければ、対話練習にならない。
覚えていなければ誰も相手にしてくれない。
言葉を話す事は瞬間的に英語を作文するのではなく、自動化して覚えた英語を想起する。
ディープラーニングは自動化された英語を増やす事が目的だ。
森沢洋介の考え：
言語にはパターンとなる文型があるからその文型を使う方法を覚える。
だから森沢にはリスニングでも越えられない壁がある。
しかし、越えられない壁が厳然として存在していた。すなわち、音＝リスニングの壁である。
話者が話す明瞭、整然とした発話は聴き取れても、ネイティブスピーカーが数人集まり、
くだけた雰囲気の中で話すいわゆる「だべり」の英語が聴き取れない。あるいは映画、
ＴＶドラマ等の英語が聴き取れないのである。
桜井恵三の考え：
人間の言語は自然言語をディープラーニングでたくさん覚える事で運用が可能となる。
だから自然な英語を真似て練習して、自動化して覚える。
英語の自然な音を覚えるから、自然な英語で話す事も、
リスニングも記憶に頼るから、だべり英語もまったく問題がない。 >なぜなら、外国語を駆使するための基盤としての文法、構文、語彙は永久に忘れず、
>瞬時にアクセスできる長期記憶としてストックされなければならないからです。
脳が長期記憶に保存しているのは多くの事例であり、文法、構文、語彙ではない。
書く事例を自動化して長期記憶に保存しているから、話し、聞くことができる。
事例が記憶にあるからだべりでも聞き取ることができる。 >脳が長期記憶に保存しているのは多くの事例であり、文法、構文、語彙ではない。
脳の学習はシナップス間の情報の流れにより長期記憶が形成される。
その長期記憶として学習されるのは文法、構文ではなく、
全体の音の流れの記憶を、事例として保存してある。
多くの事例を覚えた結果、パターンとして文法や構文が見えるのであって、
文法や文型が基本ではない。
日本語は文法や文型を学習しなくても自然に話せるのはそのためだ。 勉強というのはやってると伸びてるものなんだけどその実感をわからないと
いうことなんじゃない？わかるのは伸びた量が一定量に達した時のみ >SpeakBuddyはうそばかり言っている。
”「英語を話せるようになりたいけど練習相手がいない」、日本人の大きな課題である英語学習において、
最も大きなハードルとなるのがスピーキング力の強化です。”
英語が話せないのは練習相手がいないからではない。
相手がネイティブでも英語が話せるようにならない。
それは学習者がディープラーニングをする必要があるからだ。
３才の孫でも自分でディープラーニングをしている。 >瞬間英作 英語の文型や文法になれ 英語脳にする
人間の脳の学習はディープラーニング（深層強化学習）だ。
つまり文法や文型のようなルールを学ぶのではない。
ディープラーニングつまり特徴を少しずつ学び、フィードバックで矯正する。
音のストリームの全体の特徴を少しずつ学習するのが脳の学習だ。 >おじちゃんも無職なのにニートをバカにする理由がわからないw
俺は合同会社ディープラーニングの代表社員だ。
そして英語はディープラーニングの提唱者だ。
更に英語学習者の広場の管理人だ。
http://eigonohiroba.info/ >ディープラーニングで英語を教えているのは俺だけだ。
>ソーシャルラーニングも俺が最初だ。
つまり独創性があると言うこと。
学習理論、教材、学習環境、すべての面で独創的と言うこと。
そしてグーグルも茂木健一郎もその効果を認めている。 大学受験時（超恥ずかしい）伸び悩んだ際
寮（4人部屋でした）の中で全国一桁の御仁を観察して勉強方法とかパクらせて貰いました。
お陰さまで合格（滑り止めですが）することが出来ました。ありがとうM君、スッゴイ感謝してる。 池田和弘氏が日経ビジネスでディープラーニングを提唱しております。
第二言語習得について詳しい人もいるにはいますが、モニター仮説や手続き的記憶など
「学問」（座学）として理解できているだけのケースが多く、しかも知識がすでに古く、
まさしく化石化（fossilize）しています。
今はディープラーニング（コネクショニズム）の時代に突入しており、
新しいパラダイムの枠組みの中で知識を整理していく必要があります。
現在、もっとも言語の習得に詳しいのは、おそらくAIの最前線に関わっている
技術者たちだと思われます。 ☆ 日本人の婚姻数と出生数を増やしましょう。そのためには、公的年金と
生活保護を段階的に廃止して、満18歳以上の日本人に、ベーシックインカムの
導入は必須です。月額約60000円位ならば、廃止すれば財源的には可能です。
ベーシックインカム、でぜひググってみてください。お願い致します。☆☆ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
