文法の本を書いてみたい
さて、今年の目標は、これまでの私の経験とスキルを使って、英語喉の実証研究をすることが一つですが、もう一つ、もう少し、普通の著者がしていることもしてみたいと言う気持ちががります。 それは、文法の本を書くことです。 ただし、できるだけ、つぶしの効くようなものにしたいと考えます。 つぶしが聞くとか、どんどん覚えるだけのものではなく、できるだけ限られた項目で、多くの発話を可能とするようなガイドということです。 さて、文法の本と言いましたが、私は、パンデミックの始まり以来、１００回にわたって、YOUTUBEライブを使い、英文記事を読む企画をしていました。 結果として、１００回も、英文記事を多くの皆さんと一緒に眺めるということをしていたのですが、そこで分かったのは 複雑に見える文章も実は構造が簡単だ ということです。 これは、私が今、適当に思いついた数字ですが ２０個ぐらいのパターンがあって、それがたまたま使われている語彙が違うだけ、、という感じではないかな、、と思います。 例えばですが、 There is a catという単純な構造の文があるわけですが、語彙が違うだけで、他の場所に登場します。 ２０個なのか３０個なのか分かりませんが、多くないと思います。 これは１００回のYouTubeライブをやった経験と勘に基づいての発言ですが、具体的に何個なのかは、まだ分かりませんが、そんなに多くないはずです。 自分は数学は得意ではないのですが、量的分析を長い間やっていますので、ある問題がある時に、それに解があるかどうか？を感覚的に分かる、いや分かるような気がする、、のです。 例えばですが、私のデータに５つの変数があったとします。その５つの変数が、バイナリー変数なのか（０か１かというのが普通です）、Intervalなのか（連続変数、、体重とか、テストスコアとか）？は見れば分かりますが、アルゴリズム的に特定できるだろうか？と考えたときに、あ、できるだろうなと思います。 例えば、最小値が０で最大値が１だったら、バイナリー変数の可能性が高い、、しかし、絶対ではないな、、 と感覚的に思います。 英文記事を長く読んできて、少ない数のパターンに分類できるだろうか？と考えたとき、たぶん、できそう、、と思います。 というわけで、今年の目標は、文法の本を書いてみることです。 さて、本日は成人の日ですが、時差の関係で、まだクーポンが使えていますので、ぜひ、見てみてください。 クーポンはNEW23です。https://nippondream.mykajabi.com/new-year-2023
英語では長話をするのが大切だけど、これが難しい
英語を話すときは、意外と、モノローグ的であるということを最近、熱心に言っています。 もちろん、そうでないこともあります。 今日、妻と妻の親とで、ファストフード屋さんに向かったのですが、自動車の中では、短めの会話の交換でした。何を食べる？みたいな会話だったからです。 ところが、普通の会話とか、パーティーであるとか、仕事の話になると、えんえんと、お話的にパッケージされたようなある程度の長さのモノローグの交換になります。 もちろん、時と場合によるわけですが、日本人としては、英語の普通の話は長いのだ と納得しておいて、別に問題は生じません。 日本人として、長めの話をするのは結構しんどいと感じることがあります。 それは、特にパーティーとかでは、そういう話をすると自分をさらけ出す感じになります。恥ずかしいこと言ってないかなとか、えらそうになっていなかったかなとか、とても気になるんです。 昨日、１３年務めた会社を退社したのですが、２か前に、同僚がオンラインお別れ会をしてくれました。 「どのプロジェクトが印象深かったか？」と聞かれて、本来は、 その質問をしてくれたメリーさん(仮名)と一緒にやっているプロジェクトのことを後で言ったら良かったなと思ったんですが、 ついつい、何個も連続でグラントをとって、それらが楽しんだと言ったのです。でも、その時に、これもゲットした、あれもゲットした、、、と言ってしまい、後で考えた時に 自分、自分、自分みたいに、えらそうな印象を与えてしまわなかったかなと思いました。 違う同僚が、ワンちゃんはどうか？と聞いたので、 数年前に虹の向こうに行ってしまった と言ったら、聞いてごめんなさい、、と言いました。 その時に、いえいえ、大丈夫ですよと返して、自分は犬は老犬専門でシェルターからもらってくるものだから、１０歳ぐらいの犬が多く、すぐ死んでしまう と言いました。 後から考えて、その言い方が通じたかな？ 自分はシェルター犬が専門って、上から目線だったのじゃないか？ というのは人によってはブリーダーから子犬をもらってくる人だっているからです。 そんな感じで、えんえんと長話をするのは、ネイティブ風だと思うのですけど、 えらそうじゃなかったかな？ とか後で思ってしまいます。 アメリカ人の話って、結構、腰が低くて、謙虚な感じ。特に会社では、本当にそう思います。 私がいつも言っていることで、ネイティブのように長く、えんえんと話しましょうというのは、同時に人の好さが出ないといけませんから、それができたかなとか後で思ってしまいます。 ただですが、こういう話し方は緊張しにくいんです。 だからこそ、人を思いやりながら話せるかもしれません。 長話をするけど、空気を読みながら話さないといけませんね。 さて、新年セールですが、リクエスト正午ではなく、本日、１月８日、日曜日の深夜で終了させてください。https://nippondream.mykajabi.com/new-year-2023
自分の専門について（データ分析、評価研究、効果検証）
米国でのキャリアの最終日に思ったことです。 なぜ今日が最終日だったかというと、今年は日本に本帰国するので、それで、退職をしました。午後６時ぐらいまで、引継ぎの最後の仕事がかかってしまいました。 自分は応用統計、実験、データ分析、プログラム評価が専門で、ずっと米国のコンサル会社に勤めていました。 今の会社はなんと１３年ぐらいいました。 応用統計って大学院の時に聞いたときは、どういう意味かなと思っていましたが、、 統計学が専門だと、きっと、統計のモデルを開発したりするのだと思います。 それを実際に応用して使うのが応用統計学かと思います。 自分は社会学の博士号を取りましたが、大学院の時は、今のような厳密なメソッドとか、科学的な検証法は、まだまだデータ的に無理でした。２０００年に博士号を取りましたが、教育の分野で実験が使われ始めたのが２０００年ころからです。 教育の分野と言っても、色々あるのですが、私が言っているのは、教育政策とかカリキュラムとかの実験です。心理学は小規模で昔から実験をしていると思います。 学校レベルでのなんらかの改革モデルというか、プログラムが学生の学力向上や、大学進学を持つのか、、、ということが、実際の大きな実験をすることで効果を証明しようということで、これが本格的に始まったのが２０００年ごろからなのです。 その波にのって、自分は仕事をしてきました。 もっと具体的に言うと、米国教育省がお金を出して、色々な教育プログラムの開発や発展・改良をサポートしだしたのですが、そのためには、効果の証明がいるのです。 最初に、自分が中心になったグラントがもらえたんです。すると、次のグラントももらえました。すると、会社のグループで、自分が、そのタイプのグラントのテクニカルな部分を担当して、皆と協力することになって、次のグラント、次のグラントと進んでいきました。 なぜかトランプ政権下ではグラントが全くもらえませんでした。そして、パンデミックになり、データが集められない状態が続いて、仕事がなくなり、パートタイムに３か月昇格したことがあります。 さて、教育プログラムの実験とは何か、、と言いますと、、 日本の例を挙げてみます。例えば、スーパーハイスクールとかいう制度があると思うのですが、その学校に行くと、生徒の学力が上がるのか？ということを検証できます。 ランダムに二つのグループをつくるのがとてもややこしくなります。どうしても、ランダムにできない場合は、それっぽくするメソッドもあります（Quasi-experimental Designと言って、マッチングを使います。） ２０００年代から、どんどん、実験が主流になっていきました。 大学院のときには、統計モデルは使うのですが、デザイン自体が、実験的なものではなくて、とりあえず大きなデータを集めて、米国の教育の成果を理解するというものでした。できるかぎり、社会の平均が出せるように、ランダムにデータを集めるデザインにはなっていたと思います。 当時、米国の教育省と世界の色々な国々が教育して、中学生の教育データを集めていましたので、それを利用して研究をしていました。 しかし、実験という形をとっていないと、効果検証は厳密にはできません。 コンサル業界にはいってから、実験の専門家のようになりました。 実験というのは、例えばですが、高校生が大学に進学するために、高校生にメンタリングを施すというようなプログラムを開発している団体があって、何々州で、それを使うのだが、その効果を検証してほしいということで、私たちがその役目をします。 連邦政府や州政府が競争的ファンディングをくれるのですが、もらえた場合、その予算の１０％ぐらいは、評価をする会社がもらいます。 ちなみに、自然科学では、メソッドとしての実験は、おそらく一番簡単な知識・スキルかもしれません。ただ単に、ランダムに二つのグループを作り、結果を見ればいいので、分析はおそらくエクセルでもできると思います。 学校を対象とした実験は、なかなか難しいのです。 自分は、博士号を出てから、ずっと、この業界にいるので、どんなプログラムであっても、スタディーデザインを考えて、それを実施して、データを集めて、分析して、結果を出すと言う仕事をしてきました。 今後は、英語喉や、様々な教育メソッド・実践の効果検証に自分の経験とスキルを使うつもりです。 もう一つ興味があるのは、私が持っているスキルはデータを分析したり、研究をデザインしたりすることですが、非常につぶしがきくスキルです。多くの人の役に立つかもしれません。 自分は数学は苦手だったのですけど、それでもキャリアとして統計分析をしてきたので、数学が苦手な人にでも、分かりやすく教えることができるのではないかなと思っています。 新年２３％オフセール、ぜひお早めに。１月８日（日曜日）正午終了。 https://nippondream.mykajabi.com/new-year-2023