2025/12/08 4:56

Evidence from the One Laptop per Child program in rural Peru

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要約▶

Japanese Translation:

NBER ワーキングペーパー 34495（「長期におけるラップトップ」）は、ペルーの531校の農村地区小学校で実施された One Laptop per Child プログラムの大規模ランダム化評価を報告しています。10 年分の行政試験点数と学年進級データを使用した本研究では、生徒の学業成績や卒業率に有意な影響は見られず、さらに生徒が学年を進む速度にわずかな負の影響も確認されました。調査結果は、生徒はコンピュータスキルを習得するものの認知的な向上は変化せず、教師は限定的な訓練しか受けられずデジタル能力が改善しないため、教室でのテクノロジー使用率も低いことを示しています。著者たちは、ハードウェアだけでは不十分であり、効果的な学習には追加の教育支援とカリキュラム統合が必要だと結論付けています。結果は NBER（DOI 10.3386/w34495）で入手可能です。

本文

ワーキングペーパー 34495

DOI：10.3386/w34495
発行日：2025年11月

本稿では、ペルーの農村地域にある531校の小学校で実施された「One Laptop Per Child（OLPC）」プログラムの大規模ランダム化評価を検討しています。10年間にわたる学業成績と進級状況に関する行政データを用いて、コンピュータへのアクセス拡充が長期的に与える影響を推定しました。

主な結論

学校のパフォーマンス（時間経過に伴う）：有意な効果は確認されませんでした。
学生の教育軌跡：進級速度に対して否定的な影響が一部示唆されます。

学生を追跡した結果、以下には有意な効果は見られませんでした。

小中学校卒業率
高校での学業成績
大学への進学

調査データによれば、コンピュータアクセスは学生のコンピューティングスキルを大幅に向上させましたが、認知スキルには影響しませんでした。対象となった教師は一部研修を受けたものの、デジタルスキル自体は向上せず、教室でのテクノロジー活用も限定的だったため、追加の教育支援が必要とされます。

参考文献

Santiago Cueto, Diether W. Beuermann, Julian Cristia, Ofer Malamud, and Francisco Pardo（2025）．Laptops in the Long Run: Evidence from the One Laptop per Child Program in Rural Peru．NBER Working Paper 34495．https://doi.org/10.3386/w34495

NBERからのその他情報

フェルドシュタイン講演

発表者：N. Gregory Mankiw（ハーバード大学経済学教授）

方法論に関する講義

発表者：Raj Chetty & Kosuke Imai
中介分析に関するスライドと背景資料 – Imai, Kosuke, Dustin Tingley, and Teppei Yamamoto（2013）．“Experimental Designs…”

パネルディスカッション

発表者：Oleg Itskhoki、Paul R. Krugman、Linda Tesar
アルフレッド P. スローン財団 grant #G‑2023‑19633 およびリンドー・アンド・ハリー・ブラッドリー財団 grant #20251294 により支援されました…

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2025/12/08 2:18

I failed to recreate the 1996 Space Jam website with Claude

## Japanese Translation: ## 要約著者は、Claude AI を使って 1996 年の Warner Bros の「Space Jam」ランディングページをスクリーンショットとアセットフォルダから再構築しようとしました。元のサイトは 200 KB 未満の単一 HTML ファイルで、絶対位置決め、テーブルレイアウト、およびタイル状の星空 GIF 背景に依存しています。 **プロセスと所見** 1. **初期試行:** Claude は概算レイアウトを生成しましたが、惑星軌道を誤った位置に配置しました。軌道パターンは認識できたものの、それを再現することには失敗しました。 2. **構造化プロンプト:** 著者は Claude に「知覚分析」「空間解釈」「再構築計画」の各セクションで理由を説明させ、正確なピクセル座標を要求しましたが、Claude はそれらを提供できませんでした。 3. **カスタムツール:** 精度向上のために 50 px → 5 px のグリッドオーバーレイ、ラベル付き座標参照点、色差比較、スクリーンショットサイドバイサイドビューア、およびスクリーンショットを 6 区域に分割するスクリプトを構築しました。 4. **結果:** Claude の調整は目標から 5–10 px 内に留まりましたが、正しい軌道半径（約 350–400 px）には決して収束しませんでした。内部レイアウトが生成されると、その後のフィードバックは元のスクリーンショットではなく、この誤ったモデルに基づいて行われました。 5. **トークナイズ仮説:** 著者は Claude が 16×16 パッチで画像をトークナイズしているため、細かい視覚的粒度が欠如し、セマンティック理解はあるもののピクセル精度が低いと考えました。 6. **ズームインテスト:** 200 % に拡大したスクリーンショットを提供して、大きなパッチで解像度が向上するか確認しましたが、Claude は依然として比例スケーリング指示に従いませんでした。 **結論** このタスクは未解決のままです。実験は Claude の空間推論限界をベンチマークとし、ピクセル単位で正確な画像再構築におけるモデルの現在の制約を示しています。

2025/12/08 7:18

How I block all online ads

## Japanese Translation: > **概要：** > 著者は、ウェブブラウザとモバイルアプリの両方で広告を排除するために長期的かつ多層的なアプローチを説明しています。彼は **Firefox + uBlock Origin** と最小限のフィルタリスト（組み込みのuBlockフィルタ、EasyList、AdGuard – Ads）と「広告でない不快要素」のためのカスタム非広告フィルタを使用します。 > DNS フィルタリングには **Pi‑hole（または AdGuard Home）** を Docker 上で $5 の DigitalOcean ドロップレットに稼働させ、WireGuard VPN の DNS サーバとして設定しています。トラフィックは **クラウドベースの VPN**（DigitalOcean、Hetzner、Azure、Google Cloud、または AWS）を経由し、プラットフォームが公的クラウド IP を検知して広告配信を減らします。 > この設定では **Cloudflare のキャプチャや HTTP エラー** が発生する場合があるため、著者は該当サイトで VPN を無効化しています。また、**Consent‑O‑Matic**（クッキーポップアップ）、**Buster**（キャプチャ）、**SponsorBlock**（動画広告）などのブラウザ拡張機能を推奨します。iOS では **Background App Refresh** をオフにするとデータ収集が減少し、Android では **ReVanced がアプリをパッチできますが、セキュリティリスクがあります** と指摘しています。 > 著者はこの統合戦略を 3 年以上使用しており、現在ほとんど広告を見ることはありません。プラットフォーム別の効果は異なります：YouTube は uBlock Origin + VPN（1週間〜1か月）が必要；Instagram は uBlock Origin のみで十分；Twitch は主に VPN に依存し、数日で効果が現れます；TikTok は両方のツールを使用しますが、数時間だけです。**AdMob** を利用するアプリも DNS ブロックの恩恵を受けます。 > 広告配信ネットワークは数日から数週間でパターンを観察し調整する可能性があるため、継続的な監視が必要です。著者は **Firebog** をブロックリストの良い情報源として引用し、正当なサイトを壊さないように許可リスト（allowlist）を維持する重要性を強調しています。

2025/12/07 23:37

Dollar-stores overcharge cash-strapped customers while promising low prices

## Japanese Translation: ドルジェネラルとファミリードラーは、棚に貼られたタグの価格よりも高い価格で顧客を頻繁に請求し、低所得層の買い物客に不釣り合いな過剰課金が広く発生しています。州検査と独立調査では、一部店舗でエラー率が88％に達するケースや、両チェーン全体で価格設定失敗が一貫して報告されています。主な例としては、ノースカロライナ州ウィンザーのファミリードラーで23％のスキャンアイテムが過剰請求（同店の4回連続失敗）、オハイオ州ハミルトンのドルジェネラルで76％のエラー率（2022年10月）、ニュージャージー州バウンドブルックのファミリードラーで68％の不一致（2023年2月）があります。2022年1月以降、ドルジェネラルは4,300件以上、ファミリードラーは2,100件以上の価格失敗事例を記録しています。アリゾナ州（60万ドル）、コロラド州（40万ドル）、ニュージャージー州・バーモント州・ウィスコンシン州・オハイオ州（最大100万ドル）など複数の州がチェーンと訴訟を和解し、連邦および州の司法長官は追加訴訟を提起しています。株主訴訟では、経営陣がシステム的問題を認識していたと主張されています。ニュージャージー州の連邦裁判所は、モバイルアプリ利用に関連する仲裁条項を理由にドルジェネラルに対する集団訴訟を停止し、消費者の救済手段を制限しました。規制当局は現在の1検査あたり5,000ドル上限を超えるより厳格な執行や高い罰則を課すことができ、さらに州が調査を進めるにつれて追加の和解が生じる可能性があります。影響としては顧客信頼の低下、チェーンへの潜在的財務損失、評判へのダメージ、およびドルストア業界全体での価格設定と人員管理の強化への動きが挙げられます。