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数百名の学者たちがプライバシーに配慮したコロナウイルス接触者追跡を支持

世界中の何百名もの学者たちが、コロナウイルスの広がりを理解するための接触者追跡システム(contact tracing systems)がプライバシーを重視することを歓迎している。

300名近くの学者が署名し、月曜日（米国時間4/20）に公開された書簡が、自分などがCOVID-19感染者と接触したかを知るためのオプトインで非集権的な方法を共同開発するという、最近のAppleとGoogleの発表を賞賛している。

学者たちによると、その接触追跡アプリは、Bluetoothによる追跡を自動的に行い、位置データを集めて中央的な場所に保存するアプリに比べて、はるかにプライバシーをしっかり保護する。

書簡はこう言っている: 「接触追跡はよく理解されている疫病対策ツールだが、従来は手作業でやっていた。スマートフォンの接触追跡アプリは、状況によっては手作業による接触追跡よりも効果的だ。しかしその効果性に対しては異論もある。まず、その実装はユーザーのプライバシーを護るものでなければならない。そのことが、他の多くの問題の対策にもなる。たとえば、そんなアプリを利用して、望まざる差別や監視が行われがちだ」。

この学者たちからの推奨は、いちばん重要なタイミングでやってきた。個人のコロナウイルスへの接触を追跡する方法は、いろいろある。しかし非集権的なシステムは追跡データを一箇所に置かないから、プライバシー保護が優れている。しかし学者たちによると、データの集権的中央的な保存は「人びとに関する情報の侵害的な再構築を許すから、議論の余地なく排除すべきだ」、という。そしてそれは、「外部からの検査が可能でプライバシーの保護ができる設計になってなければならない」。

さらにまた、「現在の危機を口実に、人びとのデータを大量に集められるツールを作ってはならない。今だけでなく、今後においても」。

この書簡の数日前には、この同じ学術グループが、PEPP-PTと呼ばれる同様の接触追跡プロジェクトのサポートを取り下げた。このツールは、詳細が不詳の7つの国が使用している。そのうちの2か国、スペインとスイスは、非集権的な接触追跡ソリューションを求めていた。しかし、蓋を開けてみるとPEPP-PTは、プロトコルが独自規格の集権的中央的なもので、そのプロジェクトに関わった一部の学者も、オープンでないし透明性を欠くとして、プライバシーを重視するDP-3TプロトコルやAppleとGoogleのクロスプラットホームなソリューションの方をサポートするようになった。

この書簡に署名した学者の一人であるサリー大学のAlan Woodward氏はTechCrunchに、書簡は学術世界のコミュニティが「正しいやり方」と信ずるものを示している、と語った。

「これまで、この世界でこんなものを見たことがない」、とWoodward氏は語る。「わずかな人たちでなく、多くの人が懸念していることの表れだ。やり直しは困難だから、政府もこの声をよく聴いてから対策に着手してほしい」、とも。

関連記事: 新型コロナの接触者追跡とはどのようなものか？

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

マイクロソフトの新アプリはスマホカメラとコンピュータビジョンで英単語を学べる

マイクロソフトの8人のインターンが、新しい言語学習ツールを開発した。スマートフォンのカメラを使って身の回りの語を学び、成人の英語の識字能力向上を図るものだ。Read My Worldと名付けられたこのアプリを使い、スマートフォンで写真を撮って、1500語以上のライブラリから語を学ぶことができる。実際の物体の写真でも、書類の中の文字列でもいいとマイクロソフトは説明する。

このアプリは、授業を補うものとしても使えるし、言語習得のクラスに通う時間やお金がなかった人が語を学ぶ方法としても使うことができる。

授業に参加しなくても、毎日の生活の中で出あうものの写真を撮って学ぼうということだ。

このプロジェクトのソフトウェア開発インターン、Nicole Joyal氏は「もともとは授業のようなスタイルのアプローチを考えていましたが、調査と研究の結果、スイスアーミーナイフのようなもののほうが役に立つと考えました。何かを教えるツールよりも、生活の中で常に役立つツールを作ろうと思ったのです」と語る。

Read My Worldは、Microsoft Cognitive ServicesとComputer Vision APIを組み合わせることで、写真に写っているものを特定する。すると語の綴りが表示され、読み上げられる。特定された語の写真を保存し、アプリの中の自分専用の辞典としてあとで参照することもできる。

さらにこのアプリには3種類の語彙ゲームも含まれていて、ユーザーが新たに学んだ語を練習できるようになっている。

1500語の語彙では少ないと感じるかもしれないが、実はこれは外国語学習者が従来の学習方法で身につけることのできる語数に近い。たとえばBBCの報告によれば、言語学習者の多くは何年も学習しても2000〜3000語以上は習得が難しいという。台湾のある研究では、外国語を9年間学習した学生でも利用頻度が最も高い1000語を習得できなかったという。

この報告では、毎日使う語を身につけるのが最も大切であることも強調されている。

目にするものに焦点を当てているアプリなので、正式な教育に置き換えられるかというと限りがある。初期バージョンをテストした教員と学生からのフィードバックを集めた結果、チームは書類中の語も検出できるようにした。書き言葉を翻訳するGoogleレンズのような使い勝手ではなく、アプリが特定した一部の単語をハイライト表示し、その語の発音を聞いたり写真を見たりすることで、その語が何を表しているかがわかるようになっている。

たとえば学生の持ち物リストにアプリを向けると、鉛筆、ノート、はさみ、バインダーなどの語がハイライトされる。

このアプリはマイクロソフトの社内インキュベーター、Microsoft Garageのプロジェクトで、はじめはテストとフィードバックのために一部の組織に提供される。NGOや非営利団体で低識字率のコミュニティに携わっている人は、フォームから参加を申し込むことができる。

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（翻訳：Kaori Koyama）

GoogleのChromebook App Hubは教育者のための実用性重視のリソースセンター

Googleは米国時間3月4日、教育事業であるGoogle for Educationの拡張として、Chromebook App Hubを発表した。今年後半に立ち上がるこのリソースは、教師などのカリキュラム管理者に、教室で使用するツールやアプリを見つけたり選別するためのセンターのような機能を提供する。

これまで教師たちは、Webをあちこちサーフィンして授業に使えそうなアイデアやアクティビティを見つけていた。また学校のITやカリキュラム担当者は、教師からのアプリのリクエストに頻繁に応えていたが、教師が使いたいと思うプログラムが校区のポリシーに合っているなど、いくつかの要件を満たす必要があった。Chromebook App Hubの存在意義を、Googleはこのように説明している。

一方、エドテックのアプリケーションを作る側も、そのソフトウェアが提供するソリューションに関する情報が、教師や教育者に確実に届く必要がある。

Chromebook App Hubは、そのための場所でもある。それは、アプリのリストと検索機能を提供するだけの従来のマーケットプレースと違って、アプリの具体的な使い方を見せたり教えたりする。

Googleは、教師のためのツールを開発しているEdTechTeamや、そのほかの教育者たちと協力して、「Idea Sparks」（アイデアの火花）というものを作ろうとしている。それは、アプリの使い方の例やコツ、さまざまな状況に応じた多様な教え方、そしてビデオやアクティビティ、役に立つWebサイトなどのリソースへのリンクなどの集まりだ。つまり、単にアプリ/アプリケーションの集合を与えて、さあ選べ、と言うのではなく、それらのアプリケーションを教室で活用するためのさまざまなツールや情報を提供して、教育者たちが（孤立せず）互いに学び合えるようにする。

EdTechTeamの教育者の学習部門のディレクターKate Pettyは、こう説明する。「私の経験では、先生たちはアプリケーションについて、2つの方法で学んでいる。ひとつは、新しい授業のやり方を勉強したとき、そこにアプリも付随している場合。もうひとつは、すばらしいアプリの話を口コミで聞いたとき、それの使い方を知りたくなる場合。Idea Sparksで先生たちは新しいアイデアの火花を見たり触れたりするだけでなく、そこで先生たちが作ったもの…授業アイデアなどを共有する機会と場が提供される」。

Googleはまた、非営利団体Student Data Privacy Consortium（SDPC、児童生徒学生のデータプライバシー協会）と協力して、デベロッパーたちに、アプリケーションが持つべきプライバシー保護機能について啓蒙している。以上のような仕組みで、各校区はApp Hubを検索して自分たちのプライバシーポリシーに合ったソリューションを見つけられるようになる。

App Hubは、アイデアのカテゴリーや、主題、年齢層、学習目標などでも検索できる。

今年後半に立ち上げられるApp Hubの前にも、GoogleはChromebookを教室に持ち込むためのさまざまな事業を展開する。それは、教室で使うために設計された新しいデバイスであったり、ClassroomやForms、Quizzesのような、教師のためのブラウザー上のソフトウェア、そしてG Suite for Educationだ。

Googleは今年の年頭に、G Suite for Educationを使っている教育者と児童生徒学生は8000万人、Google Classroomは4000万人、教室の内外でChromebookを使っている者は3000万人、と発表した。

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

機械学習のシステムはときどき人間をびっくりさせる…学習内容に忠実なだけで

機械学習の弱点や奇癖をまとめた、このシンプルなスプレッドシートは、それほど膨大ではないが、‘機械’の考え方を知るための楽しい資料だ。研究者のVictoria Krakovnaが作ったこのリストは、ロボットが法の精神と文字の両方に同時に従おうとしたときの、さまざまな状況を記述している。

たとえば下のビデオでは、機械学習のアルゴリズムが、ボートレースにただ参加するのではなく、円を描いてぐるっと回ったら高い得点が得られる、と学習した結果だ。

別のシミュレーションでは、“生きるためにはエネルギーが必要だが出産のエネルギー消費量はゼロ”、と学習した種族が、じっと座って動かない〔エネルギー消費量最小〕ライフスタイルを発達させ、もっぱら生殖行為〔エネルギー消費量ゼロ〕だけをして子孫を生産し、それを食べたり、それらにも生殖をさせて食料としての子孫を作らせる。Krakovnaはそれを、“怠け者の共食い種族”と呼んでいる。

もちろんこれらの‘機械’は本当の意味で“考えて”いるわけではないが、いくつかのパラメーターと、進化という能力と目標を与えられたロボットが、そのアルゴリズムに忠実に従って、おかしなことをしてしまう例だ。

あるテストでは、ロボットが自分の腕でテーブルを殴ることによってブロックを動かすことを学習したり、ある種の遺伝的アルゴリズムによってオシレーターの回路を作るはずのロボットが、隣接するコンピューターからの信号を拾うラジオを作ったりする。あるいは癌を検出するシステムが、悪性腫瘍の画像には目盛りがある、と学習して、大量の擬陽性を作りだしてしまう。

これらの例はどれも、‘機械’は正しく学習すると信じたために生じた、意図せざる結果だ。彼らは学習するけど、人間を当惑させることもある。機械学習とは、所詮、そんなものだ。機械が理解できるものだけを、学習しているのだから。

最後にもうひとつ例を: “絶対負けてはならない”、と学習したテトリスをプレイするロボットが、“負けないために無限に長時間ポーズする”。そいつに、負けて癇癪（かんしゃく）を起こすことを学習させたら、やっと彼は三歳児のレベルに達するだろう。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

Google Lens、iOS版も公開

先週のAndroid版公開に続いて、GoogleのAIを利用した新テクノロジー、Google LensがiOSにもやってきた。この機能はGoogle PhotosのiOSアプリに内蔵されている。写っている物体、建物、ランドマークなどを認識してその場所の電話番号、住所、開店時間など様々な情報を表示する。本や美術館の絵画、植物、動物なども認識する。対象物の種類によってはアクションを起こすこともできる。

たとえば、チラシや看板の写真を基にカレンダーにイベントを追加することもできる。あるいは、名刺を撮影して電話番号や住所を連絡先に登録することもできる（写真を連絡先データに変えるといえば、Microsoftがつい最近Pixアプリに追加した機能で、LinkedInでその人を探すこともできる）。

Google Lensは昨年のGoogle I/Oデベロッパーカンファレンスで初めて発表された。最近の機械学習と画像認識技術の進歩によって可能になった機能だ。最終目標は、スマートフォンのカメラを使ってどんな種類の写真に写っているものも認識し、必要なら電話をかけたり連絡先情報を保存するなどのアクションを起こしたり、カメラの向こう側にある世界について学ぶことができる。

I/Oカンファレンスのデモで、GoogleはほかにもGoogle Lensの機能をいくつか披露した。たとえばWi-Fiルーターに貼られたシールを写真に撮って、書かれている情報をWi-Fi設定に貼り付けることができる。外国語の看板を英語に翻訳する機能のデモも行われた。

まだ約束した機能のすべてを十分果たしているとはいえないが、Google Lensの成長とともに可能になっていくのだろう。

Google PhotosのTwitterアカウントが発信したツイートによると、iOS版Google PhotosのGoogle Lensは、最新バージョン(3.15）をインストールしているユーザーに米国時間3/15から順次展開される。

来週のうちには展開が終了する見込みだ。

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（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

書字障害の子でも宿題でみんなに後れないSnapType、すでに150万回ダウンロード

とてもシンプルなアイデアが、大きな違いを作り出すことがある。SnapTypeも、その例だ。BenとAmberlynnのSlavin夫妻が作ったこのアプリは、宿題を画面に映して、書字障害などの子どもが答を手書きでなくタイプして答える。

小児科のセラピスト（作業療法士）であるAmberlynnは毎日、ADHDや自閉症、ダウン症、失読症などの子どもたちの相手をしている。その子たちの多くは、いろんな理由で、学校のワークシート（問題用紙）に答を書くことができない。そんな子たちの宿題を助けるために、彼女と夫は、シートを画像として映し出し、答を指タップでタイプできるアプリを作った。

二人の会社は、World Domination Summit Foundationからの1万ドルの助成金以外は完全に自己資本のみだ。Benはプログラマーで、アプリは全体を彼一人で作った。

アプリは無料で、これまでに150万回ダウンロードされている。ぼくが二人に会ったのは、今月上旬に本誌が小規模なミートアップを行ったオマーンの首都マスカットで、彼らはそのとき、4か月の中東横断自転車旅行の最終4か月めに入っていた。彼らは嬉々として、SnapTypeのことを話した。

“Amberlynnは、セラピストの資格を取るための勉強の卒業研修のとき、SnapTypeを思いついた。彼女はそのとき、5年生の書字障害の子を診ていたが、その子は、文字の手書きがまったくだめな子だった”、とBenは語り始めた。“彼の作業療法士は、彼がまともな文字を書けるようにいろんなことを試したが、どれもだめだった。その熱心な作業療法士は、問題用紙をスキャンしてコンピューターに表示し、彼が答をタイプできるようにさえしたが、その方法は時間がかかりすぎるので、やめてしまった。その子は、クラスで自分だけが時間内に問題用紙を終えられないので、悩んでいた”。

このアプリは、その名前が示すように、とてもシンプルだ。Proバージョンでは、児童生徒と先生がインターネットに接続して宿題をやり取りするが、リアルタイムでなく、メールやそのほかのファイル共有システムを使ってもよい。しっかりとした、シンプルなアイデアだが、教える側と教わる側で十分に心が通い合う。

SnapTypeを使うようになって、子どもは変わったか？

“子どもも、その子の療法士も、教師も、そして親も、とても喜んでいる”、とAmberlynnは語る。“それに、子どもがそのアプリを使ってるところを見るのも、楽しいわ。その子自身がワークシートの写真を撮り、iPadのキーボードを使って質問に答えていく。もう、クラスで自分だけが後れることはないし、自分の能力に自信を持てるようになる”。

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（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa）

テクノロジーを教育に生かす4つの重要ポイントをチェックしよう

the concept of education of children. the generation of knowledge

Amar KumarCrunch Network Contributor

Amar Kumarは出版コングロマリット、Pearsonの効率・研究部門の上級副社長

テクノロジー分野の特徴は性急なことだ。そのため多くの人々がPearson社内であれ教室であれ、テクノロジーを教育に活かそうとしてフラストレーションに陥っている。

しかし私は楽観的だ。われわれはテクノロジーによって現在よりはるかにスマートな教育が実現する入り口に立っている。この記事では教育改革におけるターボチャージャーともいうべきテクノロジーの利用にあたって重要なチェックポイントを4つ紹介してみたい。

1. 学習者から学習する

あらゆる優れたデジタル・プロダクトは常にユーザーの反応から学ぶことで進歩してきた。たとえばFacebookのニュースフィードがそうだ。当然だが、これは教育にも言える。

Students, Computers and LearningというOECDのレポートにもあるとおり、デジタル世界でのクリックストリームやナビゲーションのあり方は学生がオンライン教育にどう対応するかを測定するのにも利用できる。その答えは多様だ。

教育現場でRenaissance Learningのような会社は読書プログラムのトラフィックの少部分（約4.7分）をモニターすることによって、もっとも優秀な学生と取り残された学生を識別できることを示している。

「買う前に何を買うことになるのかよく調べよう」というのはAmazonの広告だが、テクノロジー教育にもよく当てはまる。最近教育をさらにパーソナル化するアルゴリズムが次々に開発されている。たとえば、最優秀の成績を収めている学生の教科書の読み方を測定することによって、他の学生がそのプログラムで将来どのような成績を収めそうか判断することができるようになってきた。

教師はこの結果を見て、支援が必要な学生をいち早く発見し、適切に対処することができる。これにより学生がプログラムから完全に脱落してしまうのを防ぐことができる。また制作者が教育コンテンツの内容を修正するにも非常に役立つ。たとえばビデオ教材の場合、長さをどれほどにするのがもっとも効果的かを実例で学ぶことができる。

デベロッパーは教育科学の成果、教育現場の実態、教師からのフィードバックに常に深い注意を払い、優れたアイディアを取り入れる必要がある。調査、研究、投資のベストプラクティスについてはTeach to Oneに有益な例が多数掲載されている。若いスタートアップにとっては特に参考になるだろう。

Education Innovation Clusters〔教育のイノベーションのためのクラスター〕というグループのサイトやテクノロジー利用教育のパイロット・プログラムを多数提供するDigital Promiseにはいつもわくわくさせられる。

2. 学習者がどう感じているかを学ぶ

現代の適応学習（Adaptive learning）のテクノロジーは個々の学生の知識と可能性を測定するのが主眼だ。Knewtonのようなプログラムはそれぞれの学生がすでに何を知っているか、与えられた問題の解決のために学生にはさらに何が必要かを知らせてくれる。

しかし多数の学生を対象とした調査によれば、学生がどう感じているか―退屈している、混乱している、苛立っている―などは学習において予期された以上の影響があることが判明している。テクノロジーはこの面でも大きな助けになる。たとえばDARPAはFull Spectrum Learningプログラムで学生の感情を測定する優れたアイディアに対して多額の投資を行う用意がある。

実験的環境ではわれわれはこの点に関して知見を重ねている。研究者はCrystal Islandというゲームをベースにした実験環境でt学生の情緒を測定することに成功している。この結果は他の状況における学生の学習に対する反応を予め推測するために役立てられている。イギリスの London Knowledge Labでは学生の情緒的状態をフィードバックとして取り入れて学習ツールを制作する実験を行っている。

3. 背景に隠れ、非侵襲的に教育効果を測定する

教える。立ち止まってテスト。教える。立ち止まってテスト。.

これが現在の教育の実態だ。教師には負担が大きkう、学生には苛立ちのもとになり、コストがかかるので両親にも評判が悪い。われわれはテクノロジーを利用することでこの伝統的な教育効果の測定方法から脱出できそうだ。こちらにいくつかの実例がある。

たとえばGrassLab GamesがSimcityゲームをベースに開発したSimCityEdu: Pollution Challengesで学生は環境汚染の防止が都市計画に与えるインパクトをゲームプレイの中で学ぶことができる。学生のプレイをシステムはモニターしており、どのように行動したか、いつどのヘルプを要請したかなどが細大漏らさず記録される。システムはこのデータを解析してパターンを発見し、プレイヤーがゲームの目的をどれほどよく理解しているかなどを推測する。こうしたシステムが広く導入されれば、教師は学生がどんな問題点を抱えているか即座に発見できるようになるだろう。これは最後の結果だけを見るよりはるかに教育上の効果が高いだろう。

将来。、システムは「立ち止まってテストする」という伝統的なやり方から完全に離れ、学習の過程における学生の反応をリアルタイムで処理して教師に成果情報を伝えられるようになるに違いない。

4. テクノロジーの現状を常に把握し、教育への応用を考える

印刷媒体を主とすた教育システムからデジタル・テクノロジーを主とした教育システムへの転換が進むにつれ、教師が利用できる情報やツールの種類は爆発的に増加した。多くのツール―そのほとんどはアプリの形で提供される―は綿密な調査や最新の教育学の成果を背景としている。しかし教育アプリのジャンクフードとでもいうべき質の悪いアプリも存在する。教師や両親にはそうしたツールの差を正しく見分けるための知識がこれまで以上に必要とされるようになるのだろう。

画像： Shutterstock

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（翻訳：滑川海彦@Facebook Google+）