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みゃくみゃく
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だけど、面接で隣県のしかも私立高校ってだけで相手にされてないのを感じたと言っていた。地元県で、新卒か、臨時採用してる人以外論外みたいな扱いだったらしい。
私も前職高校教員で、民間の通信制高校で働いていた。県(公立)の教員を受けたことがあるが、子どもと接する時に気をつけていることや教科指導上の工夫など全く聞かれず、終始人生観みたいな何を聞きたいのかわからない面接で落とされた。
面接官は退任した校長や教育長。
倍率が下がった、人手不足、とか言ってるけど、こんな採用の仕方なら自滅してどうぞ、と思ってしまう。現場の先生は大変だろうけど。
際限なく人材がいた時代は終わってるんですよ、おじいさま方。
むらさき
資格試験の勉強頑張ってる方と繋がりたい[ほっとする]
資格取得を目指す
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臼井優
→ コンピュータサイエンスの根幹を成す密接な関係にあります。効率的なプログラムを書くためには、数学的な考え方が不可欠です。
主要な関連分野とトピックを整理しました。
1. アルゴリズム設計に不可欠な数学
計算量理論（オーダー記法）: アルゴリズムの実行速度やメモリ消費量を数学的に評価します。
離散数学: 集合論、論理演算、グラフ理論など、デジタルデータを扱う基礎となります。
数論: 暗号アルゴリズム（RSA暗号など）やハッシュ関数の設計に利用されます。
2. 数学的なアルゴリズムの代表例
素数判定・素因数分解: エラトステネスの篩など。
最大公約数: ユークリッドの互除法。
動的計画法 (DP): 数列の漸化式を解くプロセスに似ており、最適化問題に強みを発揮します。
行列演算: 3Dグラフィックスや機械学習の計算（線形代数）で必須です。
3. 学習に役立つリソース
アルゴリズムと数学の本（鉄緑会講師 著）: 初学者向けに、数学の知識がどうアルゴリズムに結びつくかを解説した名著です。
AtCoder（競技プログラミング）: 実際に数学的思考を駆使して問題を解く練習ができます。
「アルゴリズム図鑑」アプリ: 視覚的にアルゴリズムの動きを理解するのに役立ちます。
2026年現在のトレンド
現在は特にAI（機械学習・ディープラーニング）の発展により、統計学、確率論、微分積分をアルゴリズムに組み込む重要性が一層高まっています。
また、量子コンピューティングに向けた線形代数の再評価も進んでいます。
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RUNA
自学3ページ、
ワーク2冊、各2ページずつ、
数学ワーク10ページ
だるすぎでも頑張るから応援して！
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