小論文の添削をお願いします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー まず、「人間の値打ち」これには３種類あると考える。 １つめは、「所得」だ。 例えば、私が働いていた職場では、 実務経験や業務量の違いから「所得格差」が生まれていた。 具体的には、新... 続きを読む

次の文を読み、「人間の値打ち」について、看護師をめざすあなたはどのように考え ますか? また、 あなた自身の「値打ち」は何ですか? 800字以上~1000字以内 で述べなさい。 「値打ち」と「値段」、同じようでいて、 何かが違うような気がする。 「値打ち」と言ったときには、 単なる値段以上の、 それらが存在する意味や意義が かかわってくる。 格差社会の中で、自分には「値打ちがない」と思わされている人が増えている。 厳しい状況でがんばっているのに、 「あいつは雇っている値打ちがない」と後ろ 指をさされる人もいる。 上司からパワハラを受け、 「自分には生きている値打ちがない」と思いこんで、 うつ病や自殺に追い込まれる若者もいる。 そして一部の勝ち組だけが、「オレたちは競争のなかで勝ち抜いてきたんだから、 値打ちが高い」と大きな顔をしている。 稼ぐ力は人間の値打ちに問違いなく関係は しているが、人間の値打ちはそれだけではないはずだ。 (略)… 人によって値打ちの基準が代わるということを知っておいた方がいい。 もちろん時間とともに値打ちが変わってくることもある。 人間の値打ちは流動的だ。 ある出会いやある出来事で人間の値打ちは変わるだろう。 だから面白いともいえる。 *出典:鎌田 責著「人間の値打ち」 集英社新書 より

線を引いたところがなぜそうなるのかわかりません。教えて欲しいです。

(3) 図4は,2017.年における都道府県別のタブレットの保有率(横軸)と2012年に おける都道府県別のタブレットの保有率(縦軸)の散布図である。 図には補助的にそれぞれの年の平均値に点線の直線を付加し, 切片が-40 か ら0まで10刻みで傾き1の実線の直線を5本付加している。 25 / 0 20 年 15 10 / 0 5 0 20 25 30 35 40 45 50(%) あ 2017年における保有率 図4 2017年と2012年におけるタブレットの保有率の散布図 (出典:総務省「通信利用動向調査」の Web ページにより作成) 下の(I),(I), (I)は, 2017年における保有率を変量x, 2012年における保有率 を変量yとしたときの,図4に関する記述である。 Yo *が35以上でyが10以下の都道府県はないが,xが 25以下でyが15以上 の都道府県はある。 -メ (I) すべてのデータにおいて, xはyより大きい値をとり, xの平均値はyの平 均値より大きく,さらに, xとyの差の最大値は 40以下である。 xとyの間には正の相関がある。xを一倍したデータを変量xとすると, x の標準偏差はxの標準偏差の一倍となり,x'とyの相関係数はxとyの相関係 数の一倍となる。 (粘当1館A 目+ ペl;に結/ 2012年における保有率

こういう長い文章は苦手なので手伝ってください。 全部じゃなくっても大丈夫です。 できれば、「これからの時代に大切なこと」の部分を教えて欲しいですです。

田 能基部士。 「大局観」、共著「人工知能の核心」など。 J 人工知能との未来 羽生 善治 出典本書のための書きおろし 人類はその長い歴史の中で、「高い知性をもっているの は人間だけ」という環境を前拠として生きてきました。し かし、今や「人工如能は人間を超える知性だ。」とか、逆 に「人間にはできるが人工知能にはできない。」などの、 さまざまな言説が飛び交う時代てす。人工知能が社会に浸一 透し始めた今、それに人間がどう向き合うかが課題となり ば大きいほど有利て、マイナスに大きければ大きいほど不 利となります。この評価値は極めて有効に働くため、現在 はプロ棋士が参考にするようになっています。しかし、膨 大な情報をどのように処理してその結論に至ったのか、人」 間にはわからないのが現状です。社会が人工知能を受容し ていく中で、意思決定の過程がブラックボックスになるこ とには、多くの人が不安を覚えると思います。 もう一つ、将棋ソフトを使う棋士の間でいわれるのは、 人工知能には「恐怖心がない」ということです。人工知能 はただただ過去のデータを基に次の一手を選ぶため、人間 てあれば危険を察知して不安や違和感を覚えるような手で も、 平然と指してきます。私たち棋士は、そこに恐怖を感 じるのです。これを、例えば人工知能ロボットに置き換え ます。 興味深いのは、現在、人工知能を搭載した将棋ソフトと 人間の棋士との間で起きている事象が、今後の社会の在り 方を先取りしているように思えることです。そこで私は、 棋士が直面している違和感から話を始めたいと思います。 1つは、人工知能の思考は過程がプラッウボックスに しい なっていることてす。将棋ソフトは、過去の膨大なデータ ジュ を基に、目の前の局面が有利か不利かの形を判断する てみると、どうでしょう。安心感や安定感など、人間が無 はれる感流を出します。 がブラスに大きけれ 意識に求める価値や倫理を共有していない相手と、安心し

古今和歌集仮名序です。教えてください

古今 お |30 |だとされている。 *神二くのは 2出典2「和歌の本質を植物にたとえて説いた」とあるが、古文の 中では、何を何にたとえているか。「和歌」という言葉を用いて、二 十字以上三十字以内で書きなさい

論理回路の基礎 ②のNANDゲートのみで、AND.OR.NOT.NOR.Ex-OR回路を設計し、その回路図と途中の状態の真理値表を書く。の所わかる方教えて下さい！！！

A A Y O 論理回路の基礎 0 報告書について 報告書は基本的に PC を使用して書くこと。(Word, Excel, PowerPoint, Pages, Numbers, Keynote, Libre Office などを使用する) インターネットから入手した画像などを添付してもよいが、必ず出典を明記すること。 ード ュ7L ローLト やージナンー )ートイー 報告書の内容 の 基本論理演算回路(AND, OR, NOT, NAND, NOR, Ex-OR)、それぞれの MIL 記号、真理値表、 実習で動作を確認したスイッチによる回路図を書く。(Ex-ORはスイッチの回路図は不要) HAND4S 2 NAND ゲートのみで、AND, OR, NOT, NOR, Ex-OR 回路を設計し、その回路図と途中の状態の NAND3→ NAND4つ 真理値表を書く。 の の例) NAND による AND 表1 NAND による AND の真理値表 記号 A B X Y DD JA 0 0 1 0 0 1 1 0 B 11 0 0 1 1 0 図1 NAND による AND ビース13V この回路図は回路図エディタ「bsch3v」を用いて描きました。真理値表は Excel で書きました。 回路図エディタ「bsch3v」は Windows 専用のフリーソフトですが、使いやすいソフトです。 ほかにも、ドローイングアプリケーション(drawing application:描画ソフト)はいろいろありま すので、インターネットなどで探してみましょう。

③の増加率の求め方を教えてください。答えは60〜69ですが、考え方が分かりません！

性別年齢階級|平成15年平成16年平成17年平成18年平成19年平成20年平成 21年平成22年 1~6歳 4.8 4.7 5.6 6.4 6.8 5.6 4.6 4.4 7~14歳 3.7 3.3 3.1 4.3 5.1 6.0 5.4 5.5 |15~19歳 13.0 12.6 11.3 11.7 11.6 10.5 11.4 12.5 |20~29 歳 22.1 23.1 22.7 23.7 24.6 24.8 26.0 26.9 女性 30~39 歳 13.3 14.3 14.6 15.1 17.3 18.7 18.3 17.1、 40~49 歳 8.1 8.6 9.7 11.4 12.9 13.2 14.0 14.4 50~59 歳 7.4 8.1 8.4 8.6 10.3 11.2 11.5 10.7 60~69 歳 4.9 5.0 5.0 5.1 6.1 7.0 7.1 6.7 |70 歳以上 3.1 3.2 2.6 2.9 3.7 4.6 4.9 4.4 出典:厚生労働省「平成23年国民健康 栄養調査結果の概要」(一部改変) (1) 男性の朝食欠食率を年齢階級別にみると,この表では,どの年次におい ても の 歳が最も高くなっている。男性の朝食欠食率は,平成15 年から平成22年にかけてほとんどの年齢階級で漸斬増の傾向がある。しか し、平成21年から平成22年への推移を見ると減少している年齢階級があ り,その中で最も大きく減少しているのは| 2|歳である。また、平 33 成15年と平成22年を比較して朝食欠食率の年次推移にみる増加率が最も 高い年齢階級は 3 歳である。 (2) 女性の朝食欠食率をみると,どの年次においても 歳で最も高 く,その年齢階級では平成22年の朝食欠食率は平成15年の朝食欠食率の 倍である。また,平成15年から平成22年を通して朝食欠食率 が一貫して増加しているのは 6 歳である。fo~¥9 (3) 平成22年における男性と女性の朝食欠食率を年齢階級別に比較する と,最も大きな差があるのは の 歳であり,男性の欠食率は女性の 欠食率の 8 倍である。 30~39

相関係数です。これくらいの誤差なら、本番でもこのように概数で計算することは可能ですか？

数学I.数学A また,次の表は 30年間の初冠雪日と初雪までの日数のデータをまとめたも のである。ただし,初冠雪日と初雪までの日数の共分散は,初冠雪日の偏差と 初雪までの日数の偏差の積の平均値である。 平均値 分散 標準偏差 最小値 最大値 初冠雪日 274.77 337.11 18.36 222 300 初雪までの日数 84.57 607.98 24.66 29 153 初冠雪日と初雪までの日数の共分散 - 352.80 -352 (fx 24 (出典:甲府地方気象台の Webページにより作成) 材日の日廃 ス の (i) 初冠雪日と初雪までの日数の相関係数に最も近い値は そ よ である。 ス については, 最も適当なものを, 次の①~④のうちから一つ選べ。 0 -0.2 2 -0.4 3 -0.6 の -0.8 0 0 (数学I·数学A第2問は次ページに続く。) 日計味

近所付き合いや、バリアフリーーなどを設置することで、依存先が増えていくということを出典で書きたいのですがなにかありませんか？お願いします！

2枚目についてなんですが、 聞いている人、見ている人 ではなく模範解答には、 聞いているもの、見ているもの、 と書いてあったのですが、これは別に動物に託したわけではないので、答えに 聞いている人、見ている人 とかいても×にはなりませんよね

古今和歌集「仮名序」の冒頭には、「和習』 述べられている。繰り返し声に出して読み、古文の言葉 ( めくの種種 y 音院一を /p/ う 一の よろづの言の葉とぞなれりける。 >ニルーチ Sい 世の中にある人、ことわざ繁きものなれば、 と やまとうたば、人の心を種として、 梅々さませまの茶に た あた 古今和歌集 仮名序 SAに ニさS け~ 見るもの、聞くものにつけて、言ひ出せるなり 花に鳴く驚、水にすむ蛙の声を聞けば、 いだ くものにたくしてチしたりで肉 心に思ふことを、 Sみ ンD R 2H 立 よろづの言の梁となれりける と ス レる 生きとし生けるもの、 tかえて ょ心人た いづれか歌をよまざりける。 ルちもの聞くものにつけて言ひ出せるたり さ 力をも入れずして、天地を動かし、 め tにたり事の 系 目に見えぬ鬼神をも、あはれと思はせ、 生きとし生けるもの 男女のなかをも和らげ cげれい歌をよまざりける へ 猛き武士の心をも、慰むるは歌なり。 SS カをも人八ずして天地をかい やまとうたは、人の心を種として、(そこから芽生えて) 種々さまざまの葉になったものだ。この世の中に生きてい る人々は、さまざまな出来事に関わっているのて、 心に思 ガことを、見るもの、聞くものに託して、言い表したのて一 ある。花の間に鳴く驚、清流にすむ河鹿の声を聞くと、生」 きている全てのものの、どれが歌を詠まないといえるだろ」 うか。力ひとつ入人れずに天地の神々の心を動かし、目に見 えないもろもろの精霊たちをしみじみとさせ、男女の仲を 親しいものとし、勇猛な武人の心をも、和らげるのが歌な一 のてある 国に見えね鬼神をもあはれと思日せ 張き武まの心をも 君じるに歌な eやまとうた=和歌のこと 6人の心を獲として、よろづの言の葉とぞなれびける=人の心を覆にたと え、言葉を様から生じる業にたとえている。 6気きものなれば=「繁き」は、回教や教量が多いこと。絶え間がないこと。 言ひ出せるなり=ものに託して言い表したのが「歌」なのであるという意。 水にすむ難=「蛙」は今の河難(かえるの一種。夏から秋にかけて澄ん だ声てく)を指す。 出典「古今和歌集」 一長名形」は、「古今和歌集」の係谷で書於れた序文て、紀貫之 (Mページ 参照)が書いたとされる。ここは、和歌の本質を植物にたとえて説いた部」 分であり、この後、撰者たちの和歌についての見解や、「六歌仙」(姫ペー」 ジ参照)とよばれた平安時代初期の六人の和歌の名手など、歌人たちを評」 した部分、和歌集編集の経緯などを記した部分が続く。他に、漢文て書が 真名」もある。 原文は、「古今和歌集」(新編日本古典文学全集 H)による。 47いにしえの心を受けく古今和歌 仮名序 やあうた

こたえが3.4なんですけど、0〜5までどういうことか教えてください！

[2] 次の表1は、都道府県別の人口と農業従事者数を 表1 人口 (千人) 農業 従事者数 (千人) 人口に対す る農業従事 者数の割合 人口に対す 農業 る農業従事 都道府県 人口 (千人) 従事者数 者数の割合 都道府県 (千人) 40.5 滋賀県 京都府 大阪府 兵庫県 1,412 2.9 1.8 北海道 5,286 96.8 2,591 38.0 1.5 82.9 6.6 青森県 1,263 8,813 19.6 0:2 8.3 岩手県 1,241 102.9 5,484 93.6 1.7 84.3 3.6 宮城県 2,316 28.5 奈良県 和歌山県 1,339 2.1 秋田県 981 80.7 8.2 935 44.8 4.8 山形県 75.4 6.9 1,090 560 37.8 6.8 6.3 鳥取県 福島県 1,864 117.5 島根県 680 40.7 6.0 4.3 茨城県 2,877 122.6 岡山県 1,898 74.1 3.9 栃木県 1,946 89.8 4.6 広島県 2,817 54.4 1.9 群馬県 1,952 53.2 2.7 埼玉県 1.1 山口県 1,370 36.7 2.7 7,330 78.0 千葉県 1.6 徳島県 736 37.3 5.1 6,255 97.7 東京都 13,822 0.1 香川県 962 44.4 4.6 12.5 神奈川県 9,177 30.0 0.3 愛媛県 1,352 55.9 4.1 高知県 福岡県 新潟県 2,246 127.4 5.7 706 32.6 4.6 富山県 1,050 39.1 3.7 5,107 72.7 1.4 石川県 1,143 26.1 2.3 佐賀県 819 38.1 4.7 福井県 長崎県 熊本県 774 31.1 4.0 1,341 48.6 3.6 山梨県 817 38.0 4.7 1,757 84.4 4.8 長野県 2,063 大分県 117.8 5.7 1,144 47.3 4.1 岐阜県 1,997 54.4 宮崎県 2.7 1,081 51.5 4.8 静岡県 3,659 70.2 鹿児島県 1.9 1,614 63.3 3.9 愛知県 7,537 85.1 沖縄県 1.1 1,448 23.3 1.6 重県 1,791 54.0 3.0 全国 126,443| 2,875.6 2.3 出典:総務省統計局 「平成30年人口推計」, 農林水産省「平成30年農業構造動態調査」 より作成 (数学I.数学A第2問は次ページに続く。) (第7回-9)