さて前の記事で触れた牧野富太郎の《植物記》の、ある言葉に目が止まったと書いたその部分を書き抜きましょう、いつもの様に読みやすく手をいれました。

　　　科

 

　植物学上でもまた動物学上でも科の字は今日普通に使用し誰れでもよくこれを知っている。

　すなわち植物学では、以前には、例えば Order Magnoliaceae という様な場合の Order に適用したが、今日では一般にそれと同位の Family が用いられている。

牧野富太郎「植物記」青空文庫より

　〈科〉はもともと〈Ｆａｍｉｌｙ：ファミリー〉を訳したものだったんです。
　ファミリー：family の方がずっとイメージしやすいな。

　もちろん私は植物学の本や資料をいろいろ読んでいますから、その単語も目にしているはずなのに、頭には入ってなかったわけです。

〈バラ科〉は「バラ・ファミリー」です！

　当然、庭に咲くバラは〈バラ・ファミリー〉

wikipediaに感謝して参照

「実は〈さくら〉も「バラ・ファミリー！」

「え～？」

私いっきゅうもそうだったのですけど、「桜はバラ科なんだよ」といわれると「学者たちは〈科〉という特別な分け方をしているんだろう」という様に、煙（けむ）に巻かれた様な、ぼやけたイメージをもつ人も少なくないでしょう。

「桜はバラ・ファミリーなんだよ」といわれたら
「え、一族なの？　ＤＮＡがかなり近いわけ？」と理解が深まると思うのですけど、どうでしょうか。

　牧野さんの文章を読むと、〈 明治期、中国語をそのまま採用して、門とか科という分類用語になった〉ことがわかります。

　同じ漢字文化とはいえ、私にとっても多くの人にとっても科よりファミリーが身近な感覚として理解できるでしょう。

　私は今後、積極的に〈科〉から《ファミリー》に移行しようと思います、学術用語的にも完全に正しい利用の仕方です。表記的には「サクラ・ファミリー（科）」でいきましょう。

追記
　牧野さんは中国語をそのまま分類用語に利用したことに反対していて、やまと言葉で〈科〉を表記しようと提案しています。

　どういう提案だったか・・・、少し考えてみますか？

⬇︎

⬇︎

⬇︎

　世が移ってもしも科の字を日本語にしなければならない場合に立ち到ったなら、私はこれをナカマ（仲間）としたいと考えている。

　そしてこの語は縁を有つ者の集りを表している科の意味と合致するものだと信ずる。

　タグイ（類）ではその限界が余り厳格に感じなく、またこの語は余り通俗に用い過ぎていてどうも特用してある科の名としては適しない感があるので私は採らない。

　そしてもしもこれをローマ字で書く場合には Kiku-no-Nakama, Tade-no-Nakama, Yanagi-no-Nakama, Mame-no-Nakama, Yuri-no-Nakama などと書けばよいのである。あるいは no を省いて端的に Kiku-Nakama, Yanagi-Nakama という様にしてもそう悪くは無いと思う。

牧野富太郎「植物記」青空文庫より

① 毎日１回の〈いいね〉クリックで「たの研」がもっと強くなる！⬅︎クリック

② たのしい教育を本格的に学ぶ〈たのしい教育メールマガジン-週刊／有料〉を購読しませんか！ たのしい教育の実践方法から発想法、映画の章ほか充実した内容です。講座・教材等の割引もあります（紹介サイトが開きます）

③ 応援として〈ＳＮＳや口コミ〉でこのサイトを広げていただければ幸いです！

　最近ひとつの言葉から〈ものの見方・考え方〉が広がることがありました。考えてみると〈ことば〉というのはほとんどが、新しい扉を開いてくれるものなのでしょう。

　牧野富太郎が著（あらわ）した『植物記』という本があります。「青空文庫」に力を尽くしているボランティアの方たちのおかげで、ｗｅｂで気軽に読むことができます。ほんとうにいい仕事をしてくれていると思います、心より感謝⇨
https://www.aozora.gr.jp/cards/001266/files/51368_56013.html

　今回はその中の一つの言葉に目を開かれた話をさせてください。

※

　子どもたちに理科を教える様になった頃から『動植物の分類』に関心が深まって、たとえば

「どういうワケで植物Ａと植物Ｂが同じ〈科〉に分類されているのだろう？」

ということが気になることもでてきました。

　そういう問題意識をもちながら資料を読んでいくと

「ＡとＢは同じ〈科〉で分類されていたのに、研究がすすむにつれて異なる種に分類された」

という様な事例があることも知る様になります。
　当然とはいえ生物は〈神〉がつくってそのグループに従っているわけでもなく、〈研究者〉の分類に従っているわけはありません。
「進化していく多種多様な生物を研究者たちが〈便宜上、強引に分類〉している」のです。

※

　そもそも〈分類〉つまり『わける』ことは《分かる》の語源です。ものごとを理解することと同義でした。

　あかちゃんが〈お母さん〉と〈お父さん〉が違う人だと分かることは知的にかなり大きな成長です。
　最近私が「違う」と思っていた〈ユウナ・オオハマボウ〉が、実は同じ木に咲く同じ花だと分かったことも、知的な高まりです。

　分かったから〈分けることができる〉、分類する行為は私たちの認識の深まりと強く結びついているのです。

※

　いろいろな学者たちがいろいろな考えを元にして生物を分類していたものを、現在の様に統一的な見方・考え方で体系化したのは「カール・フォン・リンネ」さんです、いつもの様にwikipediaから引用させていただきます。

　分類の基本単位は〈種：しゅ〉です、基本的には同じ種同士でなくては子孫をつくることができません。

　私たち人間は〈ホモ・サピエンス〉という種です。

　リンネさんは生物を

［門（もん）］
［綱（こう）］
［目（もく）］
［科（か）］
［属（ぞく）］
［種（しゅ）］

という様に分類しました。

　たとえば〈犬〉は〈イヌ科〉、種は〈オオカミ〉です。

門：脊索動物門 Chordata
綱:哺乳綱 Mammalia
目:食肉目 Carnivora
科:イヌ科 Canidae
属:イヌ属 Canis
種:オオカミ C. lupus

　なので、オオカミと犬は〈同じ種〉で、子孫を作ることができます。
　日本ではオオカミを〈ヤマイヌ〉、人間と一緒に暮らす犬を〈イエイヌ〉と呼んでいた時代もあったほどです。※たとえばウィキペディアで「イヌ」と検索して読んでみると、そういう話も出てきます

　今回はその分類法の「科」という分類について書かせていただきます。

つづきをおたのしみに

① 毎日１回の〈いいね〉クリックで「たの研」がもっと強くなる！⬅︎クリック

② たのしい教育を本格的に学ぶ〈たのしい教育メールマガジン-週刊／有料〉を購読しませんか！ たのしい教育の実践方法から発想法、映画の章ほか充実した内容です。講座・教材等の割引もあります（紹介サイトが開きます）

③ 応援として〈ＳＮＳや口コミ〉でこのサイトを広げていただければ幸いです！

　たのしい教育研究所にはいろいろな先生たちからの相談が来ます。今回は「魅力的な授業」についてのスーパーバイズでした。

　Ａ先生の子どもたちに対する想い、授業についての熱意、そしてワンステップ上の段階にすすみたいという願いｅｔｃ.　いろいろなことを確認して、一緒にアイディエーション（アイディアを出しあう）の段階にすすみます。
　これはホワイトボードにアイディアをかきだしている様子です。

　具体的な教材を探す段階になると、最近まとめた「たのしい教育メールマガジン記事一覧」がとても役立っています。

　これはその一覧をプリントアウトした冊子です。

　子どもたちのやる気を高めるための〈学習ゲーム〉から入ろうという時にはタイトルを探して、メルマガ⚪︎⚪︎号と特定し、それを開きます。

　何しろ５６０号まで出ていますから、子どもたちがとても喜んでくれる授業が５００種類以上を簡単にみることができます。

　メルマガをとっていない方も、スーパーバイズを申し込んでいただければ、一緒にたくさんの授業内容を知ることもできます。

　子どもたちがたのしく学び賢くなる、明日も学校に行きたいと感じてくれる、そういう授業を求めている方は気軽にお申し込みください。

　クラスに背をむけはじめている子どもたちが増えてきたと感じた時には、早めにたのしい教育にシフトしていくことを心からおすすめします。

　クラスの子どもたち数名があからさまに教師の声を無視し始めると、立て直すまでに長い時間と気力・体力とをつかいます。

　そうなる前に、クラスに夢と希望をもって通ってくれる子どもたちが増えていくことが大切です。〈たの研〉のメンバーは全員が教師として活躍してきたプロフェッショナルです、安心してお問い合わせください、個人情報・秘密情報なども厳格に保護されます。

① 毎日１回の〈いいね〉クリックで「たの研」がもっと強くなる！⬅︎クリック

② たのしい教育を本格的に学ぶ〈たのしい教育メールマガジン-週刊／有料〉を購読しませんか！ たのしい教育の実践方法から発想法、映画の章ほか充実した内容です。講座・教材等の割引もあります（紹介サイトが開きます）

③ 応援として〈ＳＮＳや口コミ〉でこのサイトを広げていただければ幸いです！

　たのしい教育研究所で〈プログラミング教育〉の講座がありますか、という問合せがありました、残念ながら今学校で実施している様なプログラムは設定していません。プログラミングの専門家がいないわけではありません。私は今から４０年以上前、日本で本格的にパーソナルコンピュータが普及し始めた時に使い始めました、日本のパソコンの歴史を一緒にたどってきたといってよいと思います。

　その時は大学の統計解析でＦＯＲＴＲＡＮ（フォートラン）、個人仕様のパソコンではＢＡＳＩＣ（ベーシック）を、ＭＳ－ＤＯＳのコマンドもかなり使っていました。古いコンピュータ言語であるとはいえ、多変量解析プログラムを作ったり、算数の教材を作ったりと、アクティブに使っていたので、少し時間をとれば、以前の様なレベルに戻すことができると思います。

　ちょうどよいので、思い出しながらＢＡＳＩＣ言語で小学生用のドリルを作成してみましょう、ランダムな一桁の数字を出して、それを足し算するプログラムです。こういうシンプルなプログラムでドリル学習教材を作ることができます。
　以前いた北部の学校で教材をつくって子どもたちに利用してもらっていました。

10 PRINT “算数の勉強を始めます。”
20 PRINT “終了するときは答えに0を入力してください。”
30 PRINT “”

40 LET A = INT(RND * 10) + 1
50 LET B = INT(RND * 10) + 1

60 PRINT A; ” + “; B; “は何ですか？”
70 INPUT C

80 IF C = 0 THEN END
90 IF C = A + B THEN PRINT “正解です！” ELSE PRINT “残念、答えは”; A + B; “です。”

100 GOTO 40

フォートラン（ＦＯＲＴＲＡＮ）は、数学的な解析をするためのプログラムで、５つの対応する数値の相関係数を出す基本的なプログラムはこうです、残念ながらうまく思い出せなかったので、参考書で確かめながら書いてみました。

PROGRAM CORRELATION
IMPLICIT NONE
REAL, DIMENSION(5) :: X = (/1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0/)
REAL, DIMENSION(5) :: Y = (/2.0, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5/)
REAL :: meanX = SUM(X) / SIZE(X)
REAL :: meanY = SUM(Y) / SIZE(Y)
REAL :: stdevX = SQRT(SUM((X – meanX)**2) / SIZE(X))
REAL :: stdevY = SQRT(SUM((Y – meanY)**2) / SIZE(Y))
REAL :: correlation

correlation = SUM((X – meanX) * (Y – meanY)) / (SIZE(X) * stdevX * stdevY)
PRINT *, ‘The correlation coefficient is: ‘, correlation
END PROGRAM CORRELATION

　今はそれらより発達したコンピュータ言語〈Ｐｙｔｈｏｎ〉や〈ＪａｖｅＳｃｒｉｐｔ〉などが初心者用として使われているのかな、もっと新しいタイプも出たんだろうか。

　いずれにしても、それを周りの先生たちや子どもたちに伝えようとは思いません。

　コンピュータの世界はどんどん進化しています、今頑張って子どもたちに伝えても、子どもたちが高校・大学と進む頃には、私が身につけてきたＦＯＲＴＲＡＮやＢＡＳＩＣの様に「古すぎるツール」となっていくからです。

　しかもそれを全員が学ぶということにはかなり懐疑的です、私の様にパソコンの中でどういう処理が行われているか知りたいという人間ならそれを学ぶことに意味が十分見いだせるのですけど、どんどん古くなっていくツールを全員が学ぶということは無理がある。またそれを先生たちが担うという場合は、もっと無理がある・・・

　そういう時間を費やすより、今ならＣｈａｔＧＰＴ（チャットジーピーティー）の効果的な利用方法を伝えた方がずっとよいと思います。

　ＣｈａｔＧＰＴなら、表計算のプログラムや画像処理アプリの処理なども教えてくれます、この流れはしばらくとまらないでしょう。

　ＣｈａｔＧＰＴの利用の仕方ワークショップなどは随時受付中です、興味のある方はおといあわせください。

① 毎日１回の〈いいね〉クリックで「たの研」がもっと強くなる！⬅︎クリック

② たのしい教育を本格的に学ぶ〈たのしい教育メールマガジン-週刊／有料〉を購読しませんか！ たのしい教育の実践方法から発想法、映画の章ほか充実した内容です。講座・教材等の割引もあります（紹介サイトが開きます）

③ 応援として〈ＳＮＳや口コミ〉でこのサイトを広げていただければ幸いです！