仕事で移動中、道をそれるとこういう眺めが広がっていました。

そうか、もう稲刈りの季節なのか・・・

学校にいた頃、田んぼをつくって米作りをした経験を重ねつつ、この眺めをみるのが大好きです。

　師の板倉聖宣が晩年に手がけていたのが〈生物分類の授業〉です、そこにはイネファミリー（科）の話がいろいろ出ています。

　私は独自に、以前から稲ファミリー（科）を授業でとりあげてきました。

　社会の勉強のようになりますけど、まず予想してみてください。
　人間が〈イネ・お米〉を栽培しはじめたのはどれくらい前からだと思いますか？

　私は小中高と記憶中心の教科にしか思えなかった社会が好きではなく、とうぜんその知識も定着していません。
　日本に来たのは2000年くらい前だと教わった気がするので、人間が栽培を始めたのは3000年くらい前かなぁ、という予想でした、みなさんの予想はどうですか？

〔　　　　　　　〕年くらい前

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⇩

　私たちの身近な稲ファミリー（科）はどれくらいあるでしょう？

　立ち止まって考えてみてくれませんか。

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人間がお米を育て始めたのは約1万年前です。
人間はイネを育て、イネは人間に食べ物を与えてきました。
そうやってどんどん世界中に広がっていきました。

お米以外にもイネファミリー（科）はいろいろあります。

私たち人間に身近なイネファミリー（科）にはどういうものがあるでしょう、あげてみてください。

軽く考えてみただけで

小麦＝パン、麺の、ビール

大麦＝ビール、ごはん、ゆーぬく団子

ほかにも

トウモロコシ

はいろいろなものに利用されています。

アワ・ヒエ・キビ

も食べ物に利用しています。

カヤ

は家作りに利用してきました

タケ・ササ

も道具に利用しています

サトウキビ

もイネファミリー（科）です、料理にはこれがなくて始まらないくらい大切な植物です。

　他にもありますよ、一度調べてみると楽しいと思います。
 たのしい自由研究にもなりますね。

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《たのラボ》に来てくれる先生たちにも必ず試してもらったのが〈目隠し食べ比べ〉です。

　目を閉じてもらって、《たのラボ》のクイックちんすこうとお店で売られているちんすこうを食べてもらい、どちらが美味しいか決めてもらう審査会です。

　このお皿には、《たのラボ》式のちんすこうとお店で売られているちんすこうが並んでいます。

　20名に比較してもらいました。

「お店で売られているものと同じくらい」だとしたら、広める価値十分です。

　どういう結果になったと思いますか？

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　実際、チャレンジしてもらわないと信じられないかもしれません、圧倒的に「たのラボ式ちんすこう」の勝ちで、14人がたのラボ式が美味しい、5人がどちらも同じくらい美味しい、１人が売られているちんすこうが美味しい（マッキー先生）という評価でした。

　なぜ簡単に作った《たのラボ式》が美味しいというのか、はじめは間違いかも、と考えたりもしたのですけど、数がハッキリしていくうちに、次第にわかってきました。

🟢その日に作ったものだということ

🟢防腐剤など余計なものが一切入っていないこと

🟡売られているものにはショートニングなどいろいろな食材が使われていること、《たのラボ式》はシンプルな素材をそのまま使っていて、油以外で利用するのは二つだけです。素材の味がうまく出ているということがあるのでしょう

　先日、こどもマルシェクッキングのプロジェクトチームでプログラム作りのアイディアセッションを実施しました。

　チームで検討し〈島言葉〉も楽しみながらすすめることができる〈マルシェクッキングプログラム〉を作成しました。

　先生たちのワークショップや、親子講座ほか、たのしいマルシェクッキングなどで利用することができます。

　希望する方は気軽にお問い合わせください。

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　台風の季節です。

　外に出られない、予定はキャンセル、退屈な日になりそう……そう感じる方たちも多いでしょう。

　けれど「どっちに転んでもシメタをさがせ！」が《たのラボ》のモットー、台風の日も〈たのしい時間〉に変えるチャンスです。

　みなさんは雨粒をじっくりながめたことがあるでしょうか？
　私いっきゅうは幼い頃から、雨粒の観察が大好きでした。

　以前、子どもたちに出した問題を紹介しまょう。
　みなさんも予想を立てて実験し（確かめ）てみませんか。

　雨が降っているとき、雨粒が窓ガラスをじっと観察してみてください。

　雨粒が窓をつたって流れていきます、大小いろいろな雨粒がありますね。

　びっしり雨が叩きつけてくるところではなく、こうやって雨粒が見えるところをさがしてください。
　大小いろいろな雨粒がありますね。

問題

　大きい雨粒と小さな雨粒のどちらが先に下まで届くでしょう？

　ア．大きい雨粒の方が速い？

　イ．それとも小さい方が先に落ちる？

　ウ．それともほぼ同じスピードで落ちるのでしょうか？

　エ．いやいや、時と場合によるぞ

どちらでしょう。

何か一つ選んで、どうしてそう予想したか考えてください。

「どちらが先に落ちるかな？」と予想を立てるのが大切です。

　予想を立てたら、じっくり見てみてください。

「うちはうまく雨粒を観察できるガラス窓がないなぁ」

「台風すぎちゃった」

そういう時も大丈夫、雨の日の車のガラス窓を観察しましょう。

　お母さん、お父さんにたのんでフロントガラスに水をピュピュッと吹き出してもらって観察するのもよいですね ※洗剤が入ったものではうまく実験結果を確かめことができません

　許してもらえるなら窓ガラスにホースで水をかけて（ホースを軽くつぶしてバラバラの水が飛んでいくようにしてください）、水滴を観察するとよいでしょう。

答えはみなさん自身で確かめてみてください。

「ネット上にあるから調べよう」と考えているあなたへ。

 野山で出会う草花の写真をwebサイトで読むことも楽しいとはいえ、それは実際に野山を散歩する楽しさには勝てません。

　可能ならぜひ、自分の身体を動かして楽しさを体験してください。

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 〈たのしい教育メールマガジン〉の最新号への反響がどんどん届いています。
 語呂のよい707号です、今週の記事と反響の大きかった内容を紹介しましょう。

 いくつも届いているのが「AIとの付合い方-中級編」です。

　書いた内容をかるく紹介します。

⭐️Claude Code 利用開始
　OpenAI社のChatGPTやGoogle社のGeminiを日本で利用できるようになった日から利用してきたので、Anthropic社のClaude Codeも既に利用しているのだろうといろいろな方たちから問合せが届いていました。

　ところが私は無料版で利用するくらいで、すでに課金利用している伊良波さんからその使い勝手をいろいろ聞かせてもらっていました。

ＡＩとの付き合いかた（中核編）
 これまでたくさんの人たちにＡＩ利用の方法をティーチしてきました。
 そういう中ですぐに気になったのが、自分のイメージを図案化してくれたり、文章を生成してくれたりするＡＩの提案に感動して思考停止してしまい、それを超える自分の感性を捨ててしまうことです。
 大切なことは『出来上がったAI生成物への違和感』を見ないふりせず、『自分だけが持っている感覚』を元に生成物を仕上げていくことです。そうすればAIの活用が増えてきても感性が衰えることはありません、それどころかますます研ぎ澄まされていくでしょう。
　　　　　　　　⭐️
　そもそもAIは〈鳥の美しい声に感動した経験〉がありません、その上でその美しさを表現しています。〈ポーク卵を作ったことも食べたこともない、それを提供した時の相手の喜びも感じたことがない〉のに美味しい作り方を説明し、それがどんなに美味しいかを魅力的に伝え、相手がどんなに喜んでくれるかを予想します。
〈いじめの苦しさ〉も〈友人の成功を我がことのように喜んだ経験〉もありません、それなのに〈いじめは許せない〉と強く語り〈友の喜びを祝えるあなたの素晴らしさ〉を称賛します。
　そうです、web上の莫大なデータを整理・類推し、組み合わせて提供しているわけです。

　AIがどうあがいても越えられないのが〈実体としての身体〉です。脳を含めた私たちの身体から湧き出る想い・感性をAIは体験できません、そもそも身体が無いからです。
　　　　　　　　⭐️
「だからAIは大したことがない」という認識も間違っています、ネット上に広がる莫大なデータを整理し活用する能力は私たちの頭脳では太刀打ちできません、その部分で比較したらコンピュタ・AIは私たちの力を想像できないほど超えています。
　理解をすすめるためにイメージしやすさを優先して話をすすめてみます。
　クロック数(クロック周波数) 3Gとか4Gという数字を見たことがある人もいると思います。
　スマホやパソコンを購入する時、店員さんは「あれができるこれができる」という話をするので、気にしない人も多いでしょう。
　けれどもっとも重要だといってよい数字、頭脳部（CPU）が1秒に情報を処理する回数です。

　たとえば2+3という計算を考えてみましょう。

　
 私たちの頭の中で、その情報処理をかなり大きくわけてみると
　1.「２」を認識する


　2.「＋」を認識する


　3.「３」を認識する


　4.「５」という答えを出す
という４つの工程で問題から答えに至ります。

　では〈1秒〉で私たちはいくつくらい計算処理する力があるでしょう？

　どの問題からでもよいので解いてみてください。
　　🟡3+5　🟡4-2　🟡5+1　🟡6+5 🟡7-2

　一つの計算に４工程かかるので早い人でも１秒でせいぜい一つの計算をするくらいでしょう。

　もしかすると１秒で二つ（8工程）くらいの処理ができる人がいるかもしれません、かなり計算処理が得意な人です。

　ここで問題にしている認識の工程を飛ばして記憶で答えを出すとしたら３つくらい答えを出せる人が出るかもしれません、それでも３つくらいでしょう。

　ではコンピュータはどうか？
　私の手元に、すでに利用していない5年前のスマホがあります。
　クロック数(周波数)は3.2Ｇ（ギガ）です、もちろん最新機種ならこの数字を大きく超えています。

　約３Gの古いスマホ機種は、さっきのこの処理工程を１秒でどれくらいできると思いますか？
　私たちの10倍？
　　　　　100倍？
　　　　1000倍？
　それとも
　　　10000倍でしょうか？

⇩
⇩
⇩

　G（ギガ）は10億の単位です。

　3GHzのCPUは「2＋3」のような簡単な足し算の工程を、おおよそ30億回処理できます。


 ここまでくると想像を絶する速さで、魔法にしか思えません。

　単純な情報処理とはいえ、その爆発的な力で世界中のデータを拾ってきて整理したり、画像処理したり、アイディアを検証したり、法律と照らし合わせてどういう不具合が生じるかなどはパソコン、A.I.に任せるとよいと思います。
　すでにアプリケーションの開発や法律相談、税務相談などはAIで十分だと語る人たちもいます。

　けれどコンピュータ・A.I.は身体からくる感性に私たちの足元にも及ばないどころか、持っていないわけです。
 つまりAIの能力を私たちの心の奥の方から湧き上がる感覚を元に利用していくことが、AIとの付き合い方の骨格です。
子どもたちにも伝えておきたい大切なことだと思います。

 

閑話休題
さてClaudeの能力の高さを横目に見ながら… つづく

　これで1500文字程度です。

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