2020年教育改革への僕の本「フィクサーによる日本の教育改革本6 第6章 下」PART2

どうも、武信です。(No163)  

 

前回の記事が以下です。

 

 

2020年教育改革への僕の本「フィクサーによる日本の教育改革本6 第6章 下」PART2です。  

 

構想約5年以上!総文字数約31万2000文字以上の執筆物です。  

 

フィクサーだと僕が思う理由は、2014年頃(正確には2013年頃から着手)から、この本を書き始めており、それと連動して日本の教育改革も進んだことが、まず挙げられます。  

 

また、それ以上の確固たる証拠もありますが、それは伏せることにします。(本が1冊書けるほどの情報量になります)  

 

 2 認知特性とは

 

ここで、人はそれぞれ認知特性が異なるという話をしておきます。  

 

「あなたの才能が10分でわかる40問テスト」という本をまとめました。  

 

人間は、情報の80%以上を視覚から得ると言われています。

 

しかし、人にはそれぞれ認知特性があるので同じものを観ていても、誰もが同じ方法で理解し、同じように表現するわけではありません。  

 

認知特性は思考や認知の好みであり、「やりさすさ」のことです。  

 

そして、認知特性には6つのタイプがあります。

1 「見た情報」を処理するのが得意な人

2 「言葉」を処理するのが得意な人

3 「聞いた情報」を処理するのが得意な人。  

 

という大きく3つのグループにわかれ、さらにそれぞれのグループが2つずつにわかれます。  

 

<カメラタイプ> 写真のように二次元で思考するタイプ。

 

<3Dタイプ> 空間や時間軸を使って考えるタイプ。

 

<ファンタジータイプ> 読んだり聞いたりした言葉を映像化してから思考するタイプ。

 

<辞書タイプ> 文字や文章を読んで、そのまま頭の中で再現するタイプ。

 

<ラジオタイプ> 文字や文章を、音として耳から入れて情報処理するタイプ。

 

<サウンドタイプ> 音色や音階といった、音楽的イメージを脳に入力するタイプ。  

 

ただし、認知特性はオーバラップしている部分もあり、「絶対にこのタイプ」とはっきり線引きできるものではないです。以上、ここまで。

 

子どもの認知特性は様々なので、「子どもに合った教育をしないと、能力は開花しない」と思います。

 

授業を聞いて覚えるのが得意な子や、参考書で見て覚えるのが得意な子など、多様です。  

 

この視点を、教育業界に取り入れる必要があると僕は考えます。  

 

注意。認知特性は科学的根拠はないとも言われています。

 

認知特性と抽象度という視点を組み合わせて自己プロデュースをしよう、という本が苫米地氏の「なりたい自分になれる最強の自己プロデュース力」という本です。  

 

そこでは抽象度のレベル「ワニ、黒いサル、白いサル、火の鳥」に分け、認知特性を「優位モーダルチャンネル」と言い換え、「視覚優位」「聴覚(味覚・触覚を含む)優位」「言語優位」の3つに分けています。  

 

抽象度の一番低いワニは動物の本能レベルの人であり、大多数が当てはまり、生理的な欲求や自分のことや自分の身内レベルのことしか考えない人のことです。  

 

抽象度が少し上がった黒いサルは、論理優先の人であり、合理的ですが、人情に疎い人です。  

 

同じく、抽象度が少し上がった白いサルは、感情優先であり、他人のことを考えますが、論理力が弱いです。  

 

火の鳥は、論理も感情もどちらも使い分け、さらに自分のことよりも、世界や他人を優先させるような釈迦やキリストレベルの人のことです。  

 

「ワニ・視覚優位」「ワニ・聴覚優位」「ワニ・言語優位」、「黒いサル・視覚優位」「黒いサル・聴覚優位」「黒いサル・言語優位」、「白いサル・視覚優位」「白いサル・聴覚優位」「白いサル・言語優位」などのように、タイプ別にアドバイスを書いています。  

 

「火の鳥」は釈迦レベルであり、普通は無理であり、目指すことに意義があると書かれています。  

 

抽象度を上げるということは、物理世界・物理情報より、抽象世界・抽象情報に目を向けるということであり、頭を良くします。  

 

また、相手のタイプがどの抽象度レベルで、どの認知特性なのか見極めれば、説得したり、仲良くなりやすいでしょう。  

 

今回、認知特性も扱った本を苫米地氏が出していたので紹介しました。

 

興味ある方は読んでみると参考になるかもしれません。  

 

3 大学の種類と就職状況

 

ここで大学の種類を3つ書きます。  

 

イノベーターや異能以外の人材育成について深堀してみます。  

 

まず「ノーベル賞やフィールズ賞を取るような人材を育成する大学」と、それ以外に分かれます。

 

それ以外は、ジョブ型非ジョブ型に分かれます。

 

ジョブ型は医学部、薬学部、教員養成系学部のように、卒業してから就く仕事と大学教育が一致している大学のことです。  

 

非ジョブ型は文学部、社会学部、経済学部のように、1対1で対応してない大学、つまり「つぶしの利く」学部のことです。  

 

これからの日本では、「それ以外の非ジョブ型」の大学に行くことは、ハイリスクな決断になります。

 

「それ以外の非ジョブ型」の大学に行く人とは、どのような人たちなのでしょうか?  

 

まず、高校の就職率は100%で推移していますがおかしな点があります。

 

平成4年の求人者数は152万人でしたが、平成28年は29万人です。5分の1まで求人数が減っているのです。  

 

この理由は「就職を希望している高校生」が減り、大学に進学しているからです。  

 

従来なら進学しなかった層が、大学に進学しているのです。だから大学進学率約5割という数字が出ます。  

 

高校の就職率を下げたくない、もしくは、大学に行けば就職に有利という考えの無知な教師が、高校生に進学を勧めている可能性があります。  

 

その結果、奨学金を借りてまで、大学進学する層も増えてきました。

 

しかし、次のことを知らない学生は多いです。  

 

延滞期間が3ヶ月以上の場合は、個人信用情報機関へ登録され、ブラックリストに載り、クレジットカードは作れなくなり、ローンを組めなくなること。  

 

それ以降は民間の債権回収業者へ委託され、延滞が9ヶ月をすぎると法的措置がとられる。(例えば、本人もしくは、連帯保証人の財産が差し押さえられる場合がある)  

 

このことを知らずに就職が上手くいかず、自殺に追い込まれる若者が後を断ちません。  

 

日本の15歳から39歳の死因のトップは自殺です。

 

他のG7諸国には見られず、日本だけの傾向です。  

 

「非ジョブ大学」に進学する人とは、従来では進学できなかった層だと思われます。  

 

すぐ後で述べますが、大学進学率の実質値が6~7割だとしたら、偏差値55未満の大学の非ジョブ型学部に進学した人は、非正規雇用になる可能性が非常に高いです。

 

偏差値55未満ということは、従来は大学に進学しなかった層の可能性が非常に高いのです。

 

では、大学進学した人の就職はどうなっているのでしょうか?  

 

実は就職率9割を誇っている大学でさえ、実態は6割程度だと言われています。  

 

就職を希望している層の中での就職率であり、大学院進学者や無回答の人や、公務員試験不合格者は分母から外されます。  

 

分子では無回答の人が就職できたら加え、公務員試験に合格したら加え、フリーター的仕事ですら加える場合があります。(ブラック企業も加算しますし、それを生徒に教えません)  

 

その結果、平成19年から平成24年に初めて職についた人の約4割は非正規雇用となりました。

 

しかも毎年、非正規雇用の割合は1%程度上昇中です。  

 

そして、正規雇用された人も、5年後には3割がその職を辞めます。  

 

非正規雇用では、44%の人が5年後に職を辞めます。  

 

さらに、非正規雇用の1年間の平均給与は約170万円です。  

 

非正規雇用の人の賃金は年齢が高くなっても、ほとんど上がらないので、奨学金の返済金の月2万4000円を返すのはきついのです。  

 

「非ジョブ型」大学に進学し、就職できないか非正規雇用となり、破滅に陥る若者が多いということになります。  

 

従来進学しなかった層が、偏差値55未満の大学に行き、貧困層になっていると書いていますが、実は高学歴でもいわゆる、高学歴ワーキングプアが増えています。  

 

専業非常勤講師(主に大学の非常勤講師を職業としている人)の平均年収は306万円で、44%の人が2550(250万かも)万円(タイプミス。調査中)未満です。  

 

主に、博士課程修了者が大学の講師になるのですが、博士課程に進学する人の数が、政府の政策によって過剰に増えてしまった結果だと思われます。

 

資格もダメです。

 

歯科医は40年前と比べて、歯科医の数は3倍に増え、人口はほぼ横ばいなので、歯科医1人当たりの患者の数が3分の1になりました。  

 

単純計算で収入は3分の1になります。コンビニよりも多いと言われています。

 

弁護士も政府の政策により供給過剰です。

 

公認会計士は1万6656人(平成12年)から、3万4680人(平成27年)と2倍以上に増えています。

 

税理士は6万9243人(平成17年)から、7万5146人(平成26年)になっています。  

 

ちなみに、公認会計士、税理士ほど難関ではない資格はどうでしょうか?  

 

行政書士は3万8105人(平成17年)から、4万4740人(平成27年)に増えています。

 

社会保険労務士は2万6460人(平成17年)から、3万8878人(平成26年)に増えています。  

 

要は供給過剰であり、競争が激しくなることで希少性が薄れ、賃金が下がる傾向にあるということです。

 

では、私たちはどのように対策を練ればいいのでしょうか?  

 

まず、「ノーベル賞やフィールズ賞を取るような人材を育成する大学」、いわゆる東大や京大などのごく一部の超難関大学ならば、そのまま進学しても大丈夫なケースが多いでしょう。  

 

次に、偏差値60程度であっても非ジョブ型の場合、危険性が増します。

 

対策はなるべく、ジョブ型の大学に行くことです。  

 

また、偏差値50程度の非ジョブ型大学には進学しない方が良いです。

 

それならばジョブ型高校に入学し、その高校の「指定校求人」で就職した方が良いでしょう。  

 

大企業(従業員1000人以上)に就職した高卒の方が、中小企業(従業員100人未満)に就職した大卒よりも生涯賃金は高いのです。

 

さらに言えば、正規雇用の高卒の方が、非正規雇用の大卒より収入が格段に良いです。  

 

大卒でも博士課程でも非正規ならば、高卒の正規雇用(特に大企業)に負けてしまう可能性があります。  

 

地方自体公務員の正規職員は約280万人で、非正規職員は約60万人です。  

 

非正規職員の割合は2割ですが、市町村の地方公務員に限ると、約4割に上がります。(正規職員は約125万人で、非正規職員は約48万人)  

 

また、ハローワーク職員の半数以上が非正規雇用です。  

 

給与は、常勤の一般行政地方公務員の平均給与は約624万円と推計されており、非常勤職員の給与は、年収ベースで4分の1から3分の1程度と推計されます。  

 

公務員の世界でも、非正規雇用がそれなりに占めます。

 

そして、非正規雇用は正規雇用と比べたら、かなり賃金が安くなります。

 

さて、日本でこれから起こることは終身雇用、年功序列の崩壊です。

 

一部の企業にしか終身雇用、年功序列は残らなくなります。  

 

好況のとき、つまり右肩上がりの成長時代のみに通用したのが終身雇用、年功序列だからです。

 

これからは賃金が上がるのか?不透明な時代がやってきます。  

 

企業も新人をイチから育てる余裕がなくなっていきます。

 

即戦力を欲しているのです。

 

たとえ高学歴でも、即戦力でない人材はあまり雇いたくないのです。  

 

今までは企業がきちんとした社会人に育てている部分がありましたが、それを学校に求めるようになります。

 

今までの学校は知識や学力最重視で、それ以外の要素(創造力やコミュ力や文章力や実行力など企業に入ってから使う力全般)を育てる意欲が弱かったのですが、今後は学校が育てることになります。  

 

知識や学力だけしかない人材はひ弱です。  

 

有能な社会人に育てるには、「任せ、失敗させ、乗り越えさせる」ことだといいます。

 

その際のリスク管理は、「死なない」「怪我しない」「心に傷を与えるような人権侵害は許さない」の3つだけでいいというわけです。  

 

「学力の経済学」などの本で、非認知能力(自制心ややり切る力など)が重要だと言われ始めましたが、知識・学力偏重に対しての反論でしょう。  

 

または学校が変わらない、もしくは教えてくれないとしたら、自主的に系統立った学びをする必要があります。

 

ある職業に就くために、それに沿った学びを戦略的に選び、きちんと勉強してきたかが問われるのです。  

 

企業が即戦力を欲しているとは、そういうことです。

 

自主的に、企業で即活躍できる人材になるために学んできた学生は、正規雇用で採用し、それ以外の人は非正規で採用します。  

 

大学での学び方が問われます。

 

または、そもそも大学に進学する必要があるのかも問われます。(大卒で非正規よりも、高卒で正規の方が生涯賃金が高いことは述べましたね)

 

そして、人工知能に負けない職選びをする必要があります。

 

人工知能の利点は、ビッグデータや過去の膨大なデータを活用できることです。  

 

ノーベル賞やフィールズ賞レベルは、過去のデータの集積だけでは解決できないひらめきを必要とするものです。

 

これは「ノーベル賞やフィールズ賞を取るような人材を育成する大学」に任せればいいでしょう。  

 

つまり、イノベーターや異能に近いです。

 

では、大半の人はどこで勝負するべきでしょうか?  

 

データを収集するのに、とても時間がかかるか顧客が限定され、それゆえに大手が参入しないような、ニッチな分野は狙い目かもしれません。

 

もしくは、人間同士の触れ合いを必要とする職業でしょう。  

 

人口知能が奪うとされる仕事は、医者やパイロットなどの高度職業から、一般事務員やタクシー運転手やレジ係などの単純労働者まで幅広いです。  

 

しかし、コスト面から考えると、単純労働者を雇う方が安上がりになる可能性がありますので、奪われるとしたら、高コストの医者などの職業になりそうです。  

 

医師の仕事において、問診は人工知能が担当し、重要な決断の部分だけを人が行うようにすれば、人手はかなり少なくて済みます。  

 

今までは人手不足ということで、かなりの一流以外でも医師やデザイナーの仕事に就くことができました。

 

ですが、人工知能の時代では、一部の超一流の医師やデザイナーだけで事足りるようになります。  

 

超一流会社である計測機器メーカーのキーエンスの超高収益の秘密は、営業手法のマニュアル化・汎用化にあると言われています。

 

つまり、営業でさえ、人工知能に代替可能ということです。  

 

ではこの辺で。(6358文字)  

 

このブログは個人的見解が多いですが、本・記事・YouTube動画などを元にしつつ、僕の感性も加えて、なるべく役立つ・正しいと思われる記事を書いています。

あくまで読者がさらに深く考えるきっかけとなればいいなぁという思いですので、その辺は了解ください。

 

参考・引用文献。

 

「あなたの才能が10分でわかる40問テスト」

「なりたい自分になれる最強の自己プロデュース力」

 

 

 

「親なら知っておきたい学歴の経済学」

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