国内トップギルド、そしてブラックギルドであった『栄光の光』から突然のクビ宣告を受けるフィルド。無慈悲にもギルドを追放されてしまったフィルドだったが、ポイントギフター《経験値分配能力者》のスキルの効果で自身の経験値が驚くほどの上昇を見せ、大陸随一の実力者に成り上がる。一方『栄光の光』は経験値を大幅に失い崩壊の危機に直面していくのであったーー。元ギルドメンバーとの闘い・美しきエルフ姉妹との交流・ドラゴン討伐 etc…万能最強スキルで覚醒し、自由気ままに無双するフィルドの異世界チート譚が幕を開ける!!!
『廃屋令嬢』と蔑まれても、誇り高く生きてきた少女・雛。
叔父・久尚に盗まれた母の形見を取り戻すため冷酷な実業家の青年・鷹と契約結婚をすることに。
形だけの夫婦のはずだったけれど、雛の賢明な努力により、鷹が経営する商会も好景気に沸き、契約以上の関係が互いに芽生え始めていたーー。
ところが、雛に歪な愛情を抱く久尚は二人に嫉妬し再び自分のものにしようと雛を罠にかける。
「貴方は私の物になるんです」
鷹は雛を救出するべく動き出すが、背後には鷹の本家継承を阻止しようとする人物がかかわっているようでーー。
天涯孤独の少女×伯爵家の若き実業家 切なく甘い帝都浪漫物語、完結!!
めくるめく発見の数々。役に立たない発見に満ちたゆるゆる観光旅行。脱力系旅エッセイシリーズ、好評第2弾。
米国で開発された画期的な授業分析ツールーータキソノミー・テーブルの活用法!
授業目標の明確化、その目標に向けたカリキュラム計画のデザイン、それらを評定する際の整合性チェックーー授業を行う上で求められる様々な必要要素を分析できるツールがあると、教師自身のリフレクションが容易となり、さらなる教育の質向上へとつながるーー。「何を/どのように学ぶか」という一見単純な二項をそれぞれ「4つの知識タイプ/6つの認知プロセス・カテゴリー」に分類し、それらを二次元マトリクス上に重ね合わせたタキソノミー(分類体系)という画期的フレームワークの活用法を示した名著が待望の邦訳!
訳者解説
序文
まえがき
第1部 タキソノミー:教育の目標と生徒の学習
第1章 はじめに
第2章 目標の構造、具体性、および問題点
第2部 改訂版タキソノミーの構造
第3章 タキソノミー・テーブル
第4章 知識次元
第5章 認知プロセス次元
第3部 タキソノミーの活用例
第6章 タキソノミー・テーブルの活用
第7章 ヴィネットのはじめに
第8章 栄養のヴィネット
第9章 マクベスのヴィネット
第10章 足し算のファクトのヴィネット
第11章 議会が制定した条例のヴィネット
第12章 火山?ここ?のヴィネット
第13章 レポートライティングのヴィネット
第14章 教室での授業に関する長年の質問に対応する
第4部 タキソノミーの概観
第15章 代替フレームワークとオリジナルとの関係
第16章 タキソノミーの構造に関する実証研究
第17章 未解決の問題
附 録
附録A オリジナルのフレームワークからの変更点の概要
附録B オリジナルの「教育目標のタキソノミー:認知領域」の短縮版
附録C 第16章のメタ分析で使用したデータ
参考文献/事項索引/人名索引
たぬきのツナくんは、日記を書きました。
「…ぼくはえをプレゼントしようとおもって……」
てん(、)をちゃんとつけないと、プレゼントしたのは「絵」なのか「ハエ」なのかわかりません。
ツナくんは、つぎこそ気をつけて書こうとけっしんしたのですが……。
国語が楽しくなる「ゆかいなことば つたえあいましょうがっこう」シリーズ第2弾。
日本の空には、こんなにも多彩な表情があるーー。気象現象のみならず、比喩表現、ことわざから、季語、漢詩、詩歌、さらに方言や歌謡曲に至るまで、尽きるところのない「風」と「雲」にまつわる語彙を、豊富な引用でお届けする。最先端の気象用語解説、災害への備えにも言及した、充実の「読んで面白い辞書」。ロングセラー『雨のことば辞典』の姉妹編。文庫書き下ろし。
風と雲のことば
コラム
風とは何か/雲とは何か/台所で雲を作る/日本の風・世界の風/最先端の気象用語
ほか
「確率」って、不思議! 楽しい! 面白い!
* わたしたちのまわりには、確率がいっぱい!
きょうは雨が降る? 野球の試合でヒットを打てる? くじでアタリを引ける? などなど、日常生活の中で起こる出来事には確率が大きくかかわっています。そんな確率を、小学生にも身近に楽しめるようにつくられた一冊!
*「クイズ」と「実験」で思考力・判断力をみがこう!
《確率クイズ》に必要なのは直感だけ! 誰でも気軽に挑戦でき、直感を裏切る答えにきっと驚く楽しいクイズ! 答えを確かめるための実験《確率やってみよう!》では、手を動かしながら確率を体感することも可能! 確率に詳しいナゾの鳥・Pちゃんと小学生・マイとダイスケが、マンガと会話形式で進行するのでスラスラ読み進められます。あなたも確率を好きになるはず、一生役立つ思考力・判断力をみがきましょう!
《01》コインを投げたら5連続で表! 次は裏かな? 表かな?/《02》あなたが取り出したのは同じ色のぬいぐるみ? 違う色のぬいぐるみ?/《03》サイコロゲームで勝負! 勝ちやすいのはどっちかな?/《04》クラスで席がえ! 全員が違う席になる確率は?/《05》オス? メス? 双子の性別、どっちかな?/《06》福引きに挑戦! アタリを引けるのは先のほう? 後のほう?/《07》「当たりやすい」占い師はどっちかな?/《08》1%の”ガチャ”を100回引いたら「必ず」当たる?/《09》これって運命?! クラスに同じ誕生日の人たちがいる確率は?/《10》選んだドアを変える? 変えない? モンティ=ホール問題
呪術・幻術が渦巻き、霊鬼・異類が跳梁した平安時代の闇を語る日本最大の説話集。妖怪マンガの第一人者が、あなたを不可思議の世界へといざなう。
『今昔物語』の成立は一二世紀前半と推測され、三一巻、一〇四〇話(語)からなる日本最大の説話集である。天竺、震旦、本朝の三部に分かれ、震旦、本朝はそれぞれ仏法、世俗等の説話に分類されている。
「今(ハ)昔」に始まり「トナム語リ伝ヘタルトヤ」で終る口承説話の形式をとり、その鮮やかな表現で文学的価値が高く評価されているだけではなく、摂関・院政期の史料としても貴重な価値をもっている。本全集では本朝部の仏法・世俗についての説話を中心にとりあげた。
突然に起こり、多くの場合それまでの生活を一変してしまう脳卒中! 「忍たま乱太郎」原作者の漫画家・尼子騒兵衛も、脳卒中を発症。
自分の病気について本を読んで勉強をしようと思うも、難しいものが多く途中で断念…。尼子騒兵衛の、もっと分かりやすくて楽しみながら脳卒中のことを学べる本があったらいいのにな〜との思いから生まれたのが本書です。
教えを乞うたのは、脳卒中予防の啓発活動を行う(公社)日本脳卒中協会。尼子騒兵衛が、第一線で活躍する8名の医師とメディカルソーシャルワーカーから講義を受け、脳卒中について必要な知識をマンガで分かりやすく紹介しています。当事者だからこそ語れるエピソードは、説得力があります。
脳卒中について知っておきたいことを、
1時間目 脳卒中ってどんな病気?
2時間目 予防と発症時のサイン
3時間目 治療と入院生活
4時間目 後遺症とリハビリ
5時間目 再発予防
6時間目 退院と社会復帰
の6時間に分け、マンガとまとめの図表で解説。
まとめページの二次元コードを読み取れば、A4サイズでプリントできます。
脳卒中は、正しく知って自分にあった対策をすれば、かかることも再発することも、防ぐことが可能な病気です。本書は、文字だけで読むと難しい病気のことを、尼子騒兵衛がギャグマンガで解説することで、分かりやすいだけでなく楽しんで読め、気がつけば脳卒中のことをトータルで理解できている良書です。読んだあとは、自分で対策をするだけです!
脳卒中について正しくて最新の情報をトータルで学べる、日本で一番わかりやすくてためになる「脳卒中」本の決定版です。
イタリアのバルレッタという町にたつ大おとこの像は、町のみんなの誇りでした。11世紀のある日、千人の軍隊が押し寄せ、兵をもたない町は大混乱。コンチェッタおばさんが、大おとこに助けを求めると…。町に伝わる不思議なお話。
ハローキティといっしょに、入学準備をはじめよう!
《こんなお子さまに》
小学校入学前のお子さま
サンリオキャラクターといっしょに楽しく学習してみたいお子さま
《こんなドリルです》
★ハローキティのかわいさがつまった、迷路やパズルがたっぷり!★
だいすきなキティちゃんといっしょだから、最後まで飽きずに学習できます。
★入学前に身につけておきたい内容を学習します★
くもんドリルの学びやすさはそのままに、楽しさをプラス。
ひらがな・カタカナの読み書き、数字の読み書き、たす5までのかんたんな足し算など、入学前に身につけておくと安心な内容を無理のないくり返し学習でしっかり練習します。
★かわいいふろくがいっぱい!★
キラキラ光る「できたね!シール」、表彰状、
「カタカナのひょう」、組み立てふろく(メモスタンド)と充実のふろくで、お子さまのがんばる気持ちを応援!
「対戦で、もっと強くなりたい!」人に。守りや攻め方など、“勝つための方法”を学びます。小学校低学年から。
ヴァリエーションの振付から、役柄になりきるためのポイントやカギとなるパのコツまで徹底解説! 発表会やコンクールでよく踊られる17作品を収録。
【書籍の特徴】
本書は,理論と実践の両方から,ベイズ分析,ひいてはトピックモデルについて解説。トピックモデルとは,自然言語処理の手法として提案されたもので,大量な文書データから潜在的で深層的なトピックを発掘できる確率モデルである。近年その威力は文書データにとどまらず,画像データや軌跡データの解析にも応用できるようになり,ディープラーニングと並んで人工知能(AI)を支える基本技術となっている。
本書では,理論的な基本事項をしっかりと押さえたうえで,できるだけプログラム作成しながら実践的に学習できるように心掛けた。また,読者が無理なく上れるような低めの階段を意識して構成した。
【各章について】
1章:本書の学習に必要な確率と確率分布の知識およびそのプログラム実現を説明。
2章:対比の位置づけとして,従来のデータ分析の基本手法を復習。
3章:ベイズ分析の基本的な考え方を説明。あわせてベイズ分析のプログラム実現に使われるPyMCライブラリの使い方を紹介。
4章:対比の位置づけとして,従来の文書データ分析の基本手法を復習。
5章:ユニグラムモデルを構成して,文書データの分析を行う。また,PyMCライブラリにより,そのプログラム実現を示す。
6章:トピックの考え方を取り入れて,混合ユニグラムモデルを構成する。また,混合ユニグラムモデルを用いた文書解析プログラム例を示す。
7章:混合ユニグラムモデルをさらに発展させて,トピックモデルを構成する。また,トピックモデルを用いた文書解析プログラム例を示す。
8章:Scikit-learnライブラリにあるトピックモデルのモジュールの使い方を説明。それを利用して,20 News Groupsデータセットの英語文書データからトピックを抽出する。
9章:Gensimというトピックモデルに特化したライブラリの使い方を説明。それを利用して,Wikipediaの日本語文書データからトピックを抽出する。
10章:トピックモデルを拡張して,著者トピックモデルを構成する。そのうえで,Gensimライブラリを利用して,Twitterから収集した日本語の投稿データからトピックを抽出する。
11章:トピックモデルを画像データセットに応用する。Gensimライブラリを利用して,Caltech101というデータセットから,小さく分割されたセルで表したトピックを抽出する。
12章:トピックモデルを軌跡データセットに応用する。Gensimライブラリを利用して,船舶のAISデータから,航路(コース)となるようなトピックを抽出する。
【著者からのメッセージ】
実践こそ技術習得の近道である。本書を読むにあたり,繰り返し実践するように心掛けてください。また,実務での応用場面を想定した問題を解決するよう取り組むことができればより効果的である。本書を読んでいただいた皆様が,先進的なデータ分析スキルが向上し,実務の場においてご活躍いただければ幸いである。
本書では…
苦手とされやすい「単位」と「図形」の単元に、集中的に取り組むことができます。
各回で学ぶ内容がハッキリしているので、予習にも復習にも使いやすい。
〔学習内容・特徴〕
・単位と図形の単元別に、学習する内容を細かく分けて、やさしいところから順にステップをふんで練習できます。
・見開きやページごとに学習内容を絞り、同じパターンの問題を繰り返して集中的に練習するため、確実に力をつけることができます。
◆こんなお子さまにお薦めします
はじめて漢字を学習するお子さまに
◆このドリルで学習することは
一年生の配当漢字から身近でわかりやすい30文字を練習します。
◆このドリルの構成は?
1.まずは、ひらがな・カタカナの復習
漢字の学習の土台となる、ひらがな・カタカナの読み書きの力を確認します。
2.つぎに、わかりやすい漢字から練習
小学一年生の配当漢字80字のなかから、意味がわかりやすく書きやすい漢字30文字を練習します。読みの練習をしたあと、1文字ごとにくり返し書き、漢字の形を覚えます。
3.さいごに、文のなかで仕上げの練習
本書でくり返し書いた漢字30文字を使って、文章を穴うめしながら、学習した漢字の読み書きのまとめをします。
基礎を押さえてわかりやすいロングセラー教科書の最新改訂版。〔内容〕食事計画論/食物の嗜好性とその評価/加熱・非加熱調理操作と調理器具/食品の調理特性/成分抽出素材の調理特性/嗜好飲料/これからの調理,食生活の行方/他