シティプランナー見習いのブログ

TOEICリスニング対策　暗証の仕方

Fri, 03 Apr 2015 13:40:25 +0900

この人のやり方を参考にしました
「リスニングが上がらない」「暗唱でしょう」

--------以下引用--------

暗唱の具体的な手順ですが、以下のような流れでやるとよいと思います。

1. 公式問題集の模試を2時間で一気に解く。
2. 答え合わせをする。
3．会話・トークを詳細に調べる。まず会話・トークをひとつ選び、知らない語句や言い回し、文法的にわからないところがあったら確認する。
4. 次に音声CDをかけて音の確認をする。一文ずつ止めて、繰り返し言ってみる。上手く言えないところは何回も繰り返して、なめらかに言えるまで練習する。
5. スクリプトの音読をする。登場人物になりきって感情をこめてやるとよい。20～30回繰り返す（そのくらいやると大分記憶に残るはず。もし残らないようなら更に繰り返す）。
6．その場で覚えられても、一日経つと大分忘れるので、再度20～30回繰り返す。
7. それを5日やるとほぼ完ぺきになるはず。そうしたら次の会話・トークに移る。

公式問題集の会話・トークは平均40秒以下です。20回繰り返しても15分かかりません。一日会話ひとつ、トークひとつそれぞれ15分ずつ暗唱の練習をしてみてください。公式問題集1冊には模試が2セット入っているので、会話とトークは20ずつになります。5日ごとに次の会話・トークに移るとして、5×20＝100日で終わります。今から一日30分、100日暗唱の練習を続けてみてください。そして会話20、トーク20暗唱できたら、リスニングのスコアはおそらく400点以上になるでしょう。是非試してください。応援しています。

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読み物は公式問題集にしましょう！
参考書や問題集は難易度に差がありますし、使う文法や単語に少しズレが有ります！

そして暗唱中に気をつけること

それは「音の連結・消失」を意識して聞く・暗誦することです。

英語の勉強をやり始めると、「check⌒it⌒out」（チェケラウ）と音がつながったり、「restaurant」の最後の「t」が消失するといったパターンがあることに気づかれると思います。
これは日本人には聞き取りづらく、リスニングで苦戦する原因の1つだと思っています。

ということで以下のサイトを参考にしました。
初心者必見！リスニングのコツがつかめる７つの発音ルール

--------以下引用--------

初心者必見！リスニングのコツがつかめる発音ルール

1. 発音同様に重要な音の連結・消失
2. 連結（リンキング）系
【ルール１】子音＋母音はリンキングする
子音＋ I
子音＋ is
子音＋ are / are ＋子音
子音＋ y
その他の「子音＋母音」のパターン
【ルール２】似た子音同士はリンキングする
「t / d / th」
「b / v / p」
「s + s」「s + sh」
「c / k / g」
3. 子音が消失する系
【ルール３】語末の「t / d / k / p」は消えやすい
【ルール４】アクセントのない子音も消えやすい
「his / him / her / have」の「h」音の消失
【ルール５】「t」がラ行になる
4. その他
【ルール６】消失してさらに連結するパターンもある
【ルール７】よく使う表現は１つの単語として発音される

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暗証はかなり面倒くさいけどpart3,4ともに1日1台の英文をマスターしていけば1周間でほぼ1回分の英文は完璧になります。

一緒に頑張りましょう！

TOEICのpart4問題分析

Thu, 02 Apr 2015 18:10:03 +0900

・問題のタイプ
アナウンス（公共の場）Ex.空港や駅、バスターミナル
不特定多数に向けての発信が多い
いつどこで何が起こっており、どう対処する必要があるのかということが聞かれやすい

ニュース　Ex.テレビ、ラジオのニュースなどが多い
いつどこで何が起こってイルカが重要

アナウンス（ビジネス）Ex.車内放送、工場、求人広告、研修
このテーマが多い
ビジネス用語を覚えよう（投げやり

スピーチ Ex.レセプションでのスピーチ、会議、講演会
ビジネス上でのスピーカーが多い
伝えたい点が何かを意識して聞こう

広告 Ex.テレビ、ラジオCMが多い
どんな会社がどんな商品をどのように販売しているか
特別なサービスは何かが重要

問題文だけじゃなくて解答の単語もパラ見して、その単語が聞こえてきたらそれが正解だと思っても良い
正解の選択肢内の単語がほぼ確実に文章にも入ってるので！（8割以上の問題では
ただ解答も読む暇があったらだけど・・・（あんまり読んでる時間がないのが現実

気付き次第更新予定

他にも何か特徴やコツなどがあったら教えて下さい！

TOEICのpart3問題分析

Thu, 02 Apr 2015 17:49:53 +0900

・音声の流れ&やるべきこと
Direction読み上げ中（約30秒）　ここでQuestions 41-43の設問を先読みする
Questionの会話　　　　　　　　ここで順次Questions 41-43を解いていく
Questionの設問
ポーズ（約8秒）　　　　　　　　ここで次のQuestionsの設問を先読みする
…
終了

・よくある会話の流れ
A「問題、状況の提示」
B「解決案、新しい情報提示」
A「Bに対する返答、新たな情報の提示」
B「最終的な意思決定」

気付き次第更新予定

他にも何か特徴やコツなどがあったら教えて下さい！

TOEICのpart2問題分析

Wed, 01 Apr 2015 14:00:17 +0900

特徴
・パターン問題が多い
1,wh系：when,where,whoなどのwh系の問題は答え方が決まってるので解きやすい
関節疑問文(Do you know where…?)とかもある。
2,yes/no系：do you~?とかの答えはyes/noを用いるものが多いが、必ずしもyes/noを使うわけでないので注意
3,付加疑問文系：文末が, aren't you?とかで終わる系。これもyes/noで終わることが多い
4,選択疑問文系：A or B?みたいな問題。解答パターンとして以下の5つが多い
・片方を選ぶ
・両方選ぶ Either is OK.
・選択を質問者にゆだねる
・どちらもえらばない
・代案を述べる

気付き次第更新予定

他にも何か特徴やコツなどがあったら教えて下さい！

TOEICのpart1問題分析

Wed, 25 Mar 2015 14:02:29 +0900

・特徴
特徴1：選択肢の文では、現在進行形の文が多い
→予め写真を見て登場人物（もの）が何を行っているか、どういう状況なのかを考えておくべき。
特徴2：登場人物が1人の場合は場所、行動を聞かれやすい
特徴3：登場人物が2人の場合は場所、行動、共通点、相違点、位置関係を聞かれやすい
特徴4：登場人物が3人~の場合は目立つ人物の動作、服装、持ち物と全員の共通点を聞かれやすい
特徴5：風景写真の場合、目立つものの特徴、相対的な位置関係が聞かれやすい
特徴6：物の写真の場合、状態と位置関係が聞かれやすい
特徴7：乗り物の写真の場合、動きと方向、乗客の行動が聞かれやすい

・頻出表現集
物の位置関係と状態
side by side 隣り合っている
in a line 縦1列に
in a row 横一列に
be stacked on top of each other 相互に積み重ねられている
facing the same direction 同じ方向を向いている
be scattered/clusttered 散乱している
lie on one's side 横倒しになっている

気付き次第更新予定

他にも何か特徴やコツなどがあったら教えて下さい！

プログラム書いていく際に困った事例

Tue, 11 Nov 2014 12:31:50 +0900

備忘録として詰まったところの問題を書いていこうと思います。

・javascript
1,javascriptからPHPを動かしてサーバー上のファイルに書き込む際、ファイルのパーミッションが第3社は読み込みだけだったために書き込みが行えず苦労した。

Pythonでの文字コード

Fri, 07 Nov 2014 12:54:22 +0900

Pythonでの文字コードの使い方がその場しのぎだったので今回まとめました

まず、用語の簡単な意味について

エンコード

あるデータを符号化（バイト列）すること（Ex.　unicode型　→　str型

デコード

符号化されたデータを復元すること（Ex.　str型　→　unicode型

その次、コード書く際に「いまこの文字列の方なんだっけ？」ってなるときの確認表

コードに直接書いた文字列

$ cat test.py
#coding: utf-8
print type('あ')
print type(u'あ')
print u'あ'.encode('utf-8')
print "Year" + str(2014)

$python test_euc.py
type 'str'
type 'unicode'
あ
Year2014

''で囲まれてる文字列はstr型ですよ(数値はなんかちがう)
u''ってなってる文字列は(str型のやつをデコードした)unicode型ですよ

open関数で取得した文字列

# ファイル'text-euc.txt'(文字コードはEUC-JP)を読み込みモードでオープンする．
fin = codecs.open('text-euc.txt', 'r', 'euc_jp')
# ファイル'text-utf8.txt'(文字コードはUTF-8)を書き込みモードでオープンする．
fout = codecs.open('text-utf8.txt', 'w', 'utf-8')
　　　fout.write(line)

open(読み込みファイル名,　モード,　文字コード)
と書くことでstr型の文字列が取得できる

参考資料
pythonと文字コード　http://www.kabipan.com/computer/python/unicode.html
Pythonの日本語処理　http://www.wakayama-u.ac.jp/~kazama/lab/python/i18n.html

ユーザビリティの評価方法

Mon, 16 Jun 2014 15:38:02 +0900

・SUS（System usability scale）世界的に知られている
下記に書いた１０の指標について、１（まったくそう思わない）～５（まったくそう思う）の５段階評価を行ってもらいます。そして、指標の番号が奇数のものは回答から１を引き、偶数ものは５から回答点を引きます。
１０指標についてこの処理を行い、それらの合計した点数に２．５を掛けた値を０（使えない）～１００（非常に使いやすい）とし、ユーザビリティ評価の目安とします。

SUSの１０指標
1.このシステムをしばしば使いたいと思う
2.このシステムは不必要なほど複雑であると感じた
3.このシステムは容易に使えると思った
4.このシステムを使うのに技術専門家のサポートが必要とするかもしれない
5.このシステムにあるさまざまな機能がよくまとまっていると感じた
6.このシステムでは、一貫性のないところが多くあったとおもった
7.たいていのユーザは、このシステムの仕様方法について、素早く学べるだろう
8.このシステムはとても扱いにくいと思った
9.このシステムを使うのに自信があると感じた
10.このシステムを使い始める前に多くのことを学ぶ必要があった

・NEM（Novice Expert ratio Method）
設計者とユーザの間に生まれる操作モデルのギャップを客観的なデータとして抽出する定量的評価手法。

　両者の操作時間（ある操作ステップから次の操作ステップに移るまでの時間）を比較することにより操作性の問題個所を効率良く発見することができる。

研究

Sun, 15 Jun 2014 23:10:07 +0900

研究を考えるとき

なんか問題意識があって
・既存の手法、システムを問題対象に使ってその効果の検証
・既存の手法、システムに一つ新手法、機能を加えそれで問題をどう改善出来たか
・全く新しい手法、システムを考えて、それを問題対象に使用して効果の検証

くらいかね？

マン・ホイットニーのU検定(少しP値)

Sat, 08 Feb 2014 21:25:51 +0900

マン・ホイットニーのU検定

ノンパラメトリック(=パラメータに制限が一切ない)な統計学的検定の一つであり、特に特定の母集団がもう一方よりも大きな値を持つ傾向にある時に、「2つの母集団が同じである」とする帰無仮説に基づいて検定する。独立な2組の標本の有意差検定として用いられる。

つまり標本数（母集団の数）がバラバラな集団の有意差を証明する、パラメタは自由

ってことですね

詳しくはここ！

・例
Aグループ、Bグループがあります。
Aグループにはa1君(身長180cm),a2君(身長160cm),a3君(身長40cm)
Bグループにはb1君(身長170cm),b2君(身長150cm),b3君(身長130cm),b4君(身長120cm)
がいます。

このグループに対し「Aグループのほうが多い」事を証明したい

ステップ1：仮説を立てる

帰無仮説：「2群間に身長差はない」
対立仮説：「2群間に身長差がある」

※帰無仮＝否定されるべき仮説
帰無仮説を否定することで「帰無仮説は違うってことは対立仮説が成り立つ！」ってのを証明する

ステップ2;統計量Uを求める

母集団の各値を点として考えて、片方の群のそれぞれの点に注目して、個々の点よりも大きい他方のデータ数を数える。

ここから統計量Uを求める

サブステップ1：片方(標本数が小さい方)の集団を選ぶ
Aグループに注目します。

サブステップ2：集団の1つに注目
a1君に注目

サブステップ3:選んだ1つよりも大きい値を持つもの(もう片方の集団のみ)の数を数える
a1君よりでかい人をBグループから探します。
今回は0人

サブステップ4：サブステップ3を片方の集団すべてで行う
a1:0人
a2:1人
a3:2人

サブステップ5：サブステップ4で出した値をすべて足す。これがU!！
U=0+1+2=3

こうやってUは求めます。簡単ですね！
ただ母集団が多いときは面倒・・・・
そんなときのUの求め方はwikiとか見てね。

ステップ3：統計量Zを求める

統計量Zは平均値、標準偏差、統計量Uから求まるのでまずは標本数についての平均、標準偏差を求めよう

平均、標準偏差はこーやって求める

ステップ4:P値を求める

P値は統計量Zから求まります。エクセルとかだと勝手に求めてくれる関数があるしそれ使うと楽です。

そんでP値が0.05より小さかったら

帰無仮説は違うってことは対立仮説が成り立つ！」

つまり

「2群間に身長差はない」は違うってことは「2群間に身長差がある」が成り立つ！」

※P値とは?

P値とは帰無仮説の下で実際にデータから計算された統計量よりも極端な統計量が観測される確率

つまり、帰無仮説が成立する確立

ってことです

有意水準α (0<α<1) は、どの程度の正確さをもって帰無仮説を棄却するかを表す定数である。有意水準αの仮説検定は、p<α の時に帰無仮説を棄却する。　

つまり、p<αの時は帰無仮説「2群間に差がない」が成立しない
↓
対立仮説「2群間に差がある」が成立する
↓
この2つには有意差がある！

αの値は、0.05を用いるのが一般的であるが、そのとり方は学問・調査・研究対象によっても違いがあり、社会科学などでは0.1（10%）を用いる場合もあり、厳密さが求められる自然科学では0.01（1%）などを用いる場合もある。

まぁ基本的にP値が0.05を下回れば有意差がある！ってことです

みなさん使ってみてください。

質問、間違ってるところがあったら教えてください！