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IMジェイエスピー社員が綴る日替わりブログ

イメージで学ぶ英語

2012-10-04 22:23:50 | 日記
いよいよ我が社でも、英会話レッスンが始まりましたね。英語を社内に浸透させていく、良い取り組みだと思います。
日本人は、英語が苦手といわれていますが、本屋に並ぶ多くの英語本や巷に溢れる英会話の広告を見ると、日本人の英語に対する高い関心が伺えます。
私も英語に興味があって、英語学習に挑戦しているのですが、最近見つけた、「大西 泰斗(おおにし ひろと)」という著者の本が英語学習に有効なのではないかと感じています。彼は、「東洋学園大学人文学部教授」で、イメージによる英文法の再構築を目指しており、書籍の中で日本人の間違った英語学習法について、以下のように指摘しています。

at という前置詞で例をあげます。

1.日本語で覚える
 
 a. John had dinner at the restaurant. (レストランで)
 b. This is sold at 100 yen.        (100円で)
 c. I went to bed at 10:00.        (10時に)
 d. I am good at tennis.          (テニスが得意)
 e. Look at that.              (あれを)

 at を「~で」で覚えると、「レストランで」「100円で」まではいいが、c. でアウト。

2:用法で覚える

 a. John had dinner at the restaurant. (場所)
 b. This is sold at 100 yen.        (価格)
 c. I went to bed at 10:00.        (時刻)
 d. I am good at tennis.     (熟語:be goot at~=~が得意)
 e. Look at that.         (熟語:Look at~=~を見る)

 この方式では、膨大な用法を暗記しなればならず、また、b. のように価格をあらわすことができるのはatだけではない。

 I bought it for 100 yen.       (価格)

 また「場所」をあらわすのもatだけではない。

 I walked in the park.         (場所)
 I played on the field.        (場所)

 さらに、d. や e. などの、at に関する熟語も膨大な数が存在する。
 
このように、「日本語で覚える」や「用法で覚える」、「暗記する」ような学習法では、英語を習得することはできない。英語はニュアンスを肌で感じる必要があり、単語を単語のイメージでとして取り込むことが大切だと述べています。

さきほどの at に宿る基本イメージは、「点(point)」です。そして、単語はニュアンスが拡張されイメージの広がりを持つと説明しています。

 a. John had dinner at the restaurant.
  レストランの地点をあらわす。地図上のレストランのイメージ。
 b. This is sold at 100 yen.
  100円という点をあらわす。90円でもなく、200円でもなく、100円。
 c. I went to bed at 10:00.
  10時という点をあらわす。
 d. I am good at tennis.
  サッカーはダメだけど、テニスという点に関しては得意だよといったイメージ。
 e. Look at that.
  thatという「点にめがけて」といったイメージ。基本イメージに加えて、点に向かっているような感覚。

なるほど。と思われた方は「大西 泰斗」の本を手にとって見てください。暗記主体の英語学習から解放され、英語が自分の中に吸収されていくのが実感できます。英語に挫折してしまった経験がある方は、是非、大西ワールドを体験してみてください。きっと、リベンジできるはずです。

参考書籍:ネイティブスピーカーの前置詞2

(真)


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Twitterサイズの時刻表を作ってみた(^o^)丿

2012-10-04 08:30:30 | 日記

突然ですが、“Twitterサイズの時刻表を作ってみました(^o^)丿”Twitterの文字数制限は全角で140文字。ここは更に半角のBit数140×8が目標!!


【Step.0】普通のよくみる時刻表を用意。表1:JR戸塚駅の平日東京行きの時刻表


表.1からJR戸塚駅の時刻表データは0515,0542,0605,0626…などといったようにできるかもしれないが、24時間常に1分間隔で電車が来る駅があるかもしれない…時刻表データはこのような場合にも対応できるようにしたい。このとき、1日あたりのデータサイズの領域は4×60×24(時刻を表すための文字数×分×時)を用意しなければ全てのデータのパターンを満たせない。Bit数は4×60×24×8となる。(まだまだ大きい…)



【Step.1】普通のよくみる時刻表を読み替える表2: 電車がJR戸塚駅に到着した時刻を1として読み替えた時刻表ここで、表.2のように時刻表の観点を切り替える。


電車がJR戸塚駅に到着した時刻を1、電車がJR戸塚駅にいない時刻を0とした一日の時刻表である。つまり、表.3のように2進データに変換することができる。


こうすることで【Step.0】の課題を解決しつつ、Bit数は60×24と大幅に小さくなった。(もうちょっと…)表3: 時刻表データ(右は16進変換したもの)


【Step.2】時刻表データをハフマン符号化し、圧縮する表4:16進変換した時刻表データから作成したハフマン木


ここではハフマン符号化のアルゴリズムは省略するが、


時刻表データ(二進)は以下のように二進数を圧縮できる。0000 ⇔ 00001 ⇔ 11100010 ⇔ 1000011 ⇔ 1111111100100 ⇔ 1010101 ⇔ 1111111000110 ⇔ 1111111010111 ⇔ 1111110001000 ⇔ 1101001 ⇔ 111101010 ⇔ 1111101011 ⇔ 1111110011100 ⇔ 1111110101101 ⇔ 1111110111110 ⇔ 11111111101111 ⇔ 1111111111


結果、時刻表データは次のように圧縮された(Bit数は643で目標達成!!)


0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001110000000100000001010000100001110010000110110101011011110010111110101111010010111110100111010010111011110100101111110100101111011100011001010101010000110010001000111000101000101001100011001100110011100001110001100011100011000011001010010101100110010000100000110111000110011001100011100110011001100011100101100001100011100000110001110011001100100010001010010101101010110001000101011001011000111000101011100100011010001000111001110001000011100100001000011001100011011100100001100011000110010100111000111000010000101001010111001011110011100001100011000100000101001010


【考察】現実の電車の時刻表では1111など11が並ぶケース。つまり、一分間隔で電車が来るようなケースはほとんどないことが表.4から分かる。16進数でパターン化したが、出現したケースは7パターンしかなかった。(他の駅でも使える!?)このデータモデル化とハフマン符号化の相性がいいことが分かった。


でも、実際の電車屋さんはもっとスマートな時刻表のデータベースを持ってるんでしょうね~


でも実際データでもつなら表.3かな・・・



携帯をいじって電車を待っている間に思いついてしまった


この”Twitterサイズの時刻表を作ってみました(^o^)丿”…限られた環境のもと、大きなデータをやり繰りする仕組みを考える。


仕事病なんですかね、たまにこういうこと考えてしまいます。


でも遊ぶのも大好き!!最近、土日は雨ふって消化不良な感じですが


飲み会だいすき(東)です


気温が下がってきました。


皆様、風邪など気おつけてください




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