どうも、武信です。(No263)
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13 第17章 上」PART1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)
第17章「僕の日本の教育の構想」
1 僕が主張する、大学受験かつ大学卒業までに求める人材像や能力の前書き
この章で、僕が文科省の代わりに、今まで読んできた本と、考え尽くしてきたアイデアを総合して、日本の教育の構想を打ち出すことにします。
僕の願望も含まれていることはご承知ください。(僕自身がなりたいや、僕が親だったから、こういう子育てをしたいなという意味です)
文科省が大学教育改革で求めている能力は、「思考力・判断力・表現力」と「主体性・多様性・協働性(共同性に変更か？)」です。
僕が主張する、大学受験かつ大学卒業まで(もしくはそれ以降。つまり社会人)に求める人材像や能力は、「自立した人材」と「大学の学習についていけるための基礎知識」と「創造力・実行力・表現力」「予測力と気づく力と鈍感力」です。
2 「自立した人材」とは「OS部分」と「知識・技能面」
比較してみてください。
以下、詳しく説明していきます。
「自立した人材」とは、「OS部分」と「知識・技能面」があります。
OS部分の「自立した人材」とは、「基本的に自己責任原則において主体的に判断、行動するが頼るべき時は頼る力(協働性)を持っている人材」と定義します。
「知識・技能面」は、人によって差があります。
弁護士やパイロット並みの高度知識・技能を持っている人もいれば、企業で普通に働く知識・技能の人もいます。
OS部分の「自立した人材」には、誰もがなるべきだと思います。(重度の病気などの障害で働けない人を除いて)
主体的に行動、判断する力がないと、周りに左右されることになります。
イノベーターは主体的に、自分の意思を持って判断、行動していると思います。
「ヨソ者、バカ者、若者」の3者において、イノベーターが多いそうです。
バカ者はそういう人材でしょう。だからこそ、画期的で突飛な発言ができます。
協働性は、世の中は1人では仕事はほぼ成り立たないので、皆で協力してやっていくことが重要という意味ですね。
文科省も同じ考えでしょう。
基本的に主体的に判断、行動しますが、任せるべき時はきちんとした人材に任せ、チームで結果を出すということです。
「知識・技能」については、人それぞれ、能力や意欲によって差がつきます。
簡単にいえば、「自分で飯を食べて生活できる人」のことですね。
「高度知識・技能の人」は、「自分で飯を食べて生活できる上に高収入」になります。
以上のことが、高校卒業か社会人以降に普遍的に求められる人材です。
「自立した人材」が多くなればなるほど、福祉の負担も減ります。
OS部分はあらゆる場面において、自分の判断に責任を持たせて、行動させてみることが育成の鍵となると思います。
ペーパー試験だけで、この能力を測るのは相当、難しいでしょう。
3 「大学の学習についていけるための基礎知識」と創造力
次に、「大学の学習についていけるための基礎知識」について説明します。
大学に入学したからには、大学の学習についていき、その内容を習得するのは当然と言えます。
そのための基礎学力・知識を確認するのが大学受験でしょう。
「創造力・実行力・表現力」について説明します。
現代において、創造力は人間に与えられた最後のフロンティアです。
思考力は「コンピュータが代替する可能性が高い」と思われます。
将棋や株式投資でさえ危険です。
創造力は、新しい概念やアイデアなどを生み出す行為であり、人間に優位性があります。
創造するためには、既存の知識を組み合わせたり、編集・加工したりして、アウトプットを変容させることが効果的でしょう。
まったく新しい概念やアイデアは難しいです。
既知の組み合わせでも、十分、画期的です。
ビジネスでの経営企画やニーズを探しだす点においては、人間に分があります。
過去のデータ分析ではクルマは生まれず、「速い馬車」というのがオチです。
今のAI(人口知能)には、「エピソード記憶(個人が体験した日々の出来事を物語として整理して蓄える能力)」といったラーニングのシステムがありません。
このシステムは人間特有の情報処理です。
この処理ができないと、異なる事象を結びつける、つまり「ひらめく」ことが難しくなります。
スティーブ・ジョブズは、「コネクティング・ザ・ドット(点と点をつなぐ)」と言っていました。
この経験の、点と点をつなぐことはAIは苦手です。
僕の本も、キュレーターとして様々な本の情報を論理的に結びつけた本です。
この作業はAIにできるのでしょうか？
意味のある情報、本として整理する、つまり点と点をつなぐことは、恐らく難しいと思います。
こういう能力もAIに代替されにくいでしょう。
4 「日本のイノベーションのジレンマ」のP222から一部を引用・まとめ
「日本のイノベーションのジレンマ」のP222から、一部を引用・まとめ します。
アメリカの哲学者パースによれば、人間の思考は「演繹」「帰納」「創発(仮説設定)」の三種類に分離できます。
これらのうち、演繹と帰納は、おそらくコンピュータでも代用可能です。
演繹はコンピュータが得意とする論理演算そのものですし、帰納も多くのデータから近似式を求めればできそうです。
しかし、最後の仮説設定、すなわち、起きていることの因果関係を類推して仮説(理論)を考え出すことは、今のところ人間にしかできないようです。
「アイデアの作り方」を著したヤングが、アイデアを作り出す才能は事物の関連性を見つけ出す才能に依存するという趣旨のことを言っていますが、「顧客がどんな用事を片付けたいか(ニーズ)」を見つけ、「それを妨げているものは何か(スキル・資力・アクセス・時間)」を洞察することは、今のところ人間にしかできません。以上、ここまで。
僕の意見と同意見のことを言っています。
「演繹」「帰納」「創発」には分割しませんでしたが。
「帰納法」は多数の観察事例から、一般化されたルール(法則性)を具体から抽象へ導きます。
「演繹法」はある一つの観察事例から、ルール(法則性)を決めて、多くの例に当てはめます。
「アブダクション法(創発、仮説設定)」は、まず先に仮説モデルをつくり、それをベースに、試行的に検証しルール(法則性)を見つけます。(「ビジネス心理学」のP125、126より」
5 実行力と表現力とその他
そして、実行力です。
物事を成し遂げる力であり、仕事では特に重要です。
考えているだけではダメで、行動し実行しないと成果が出ない分野がビジネスですよね。
前にも述べましたが、思考力が通用する局面は限られます。
そして、表現力です。
学者は論文で評価されるし、ビジネスマンもアウトプットとして、文章力やプレゼンテーション力があれば、コミュニケーションがスムーズになるし、説得力も上がります。
この部分は文科省と同じです。
今の大学入試に、最も欠けている部分だと思います。
最後に、「予測力と気づく力と鈍感力」の説明をします。
こちらはどちらかと言うと、高度人材に必要なスキルかもしれません。
予測力は将来の変化を見通せる力です。
短期的にも長期的にも、ベストな判断を下せる力とも言えます。
経済政策、経営などにおいて予測力がないと、見通しが甘くなります。
きちんと仕事を完遂するには、予測できて、判断が正しくないといけません。
もしくは、世の中の動向まで予測できたら、起業か新規事業で成果を出せるかもしれないです。
ではこの辺で。(3735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。
「ダントツにすごい人になる」
「日本のイノベーションのジレンマ」
「ビジネス心理学」
