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ロボット

進化のカギ!?最適解リテラシーを試されているのかも?

最適解リテラシー640_480

塾長です。

今日は雨です。
待望のアトラス彗星は崩壊して暗くなってしまったようです。
そんな悲報を聞いてしまうと、まぁ、雨でも良いと思ってしまいます。

とりあえず人並に愚痴を言わせてちょうだい

ここしばらく人間らしい文章を書いて来なかった気がします。
情報を取捨選択する、集約して伝える、マニュアルに仕立てる・・・
コロナの対応や行政指示への対応に追われた毎日でした。

まるでコンピューターにでもなったかのようでした。
来る日も来る日も、情報の渦に飲まれては飲みこみ、を繰り返していました。
ここ最近書いたブログの記事なんて、どれもひどいものばかり。

塾らしい文章なんて、ぜんぜん書けていません。
ZOOMの使い方やオンライン授業のやり方について書いたブログばかりです。
もう、すっかり学問からほど遠い内容が並んでいますよ。

そんな記事に対しても、一部の塾生や他の塾の先生方から
「解りやすい」
「助かった」
などとお褒めいただきました。

教育者としての本分ではなかったにしろ、褒められれば嬉しいものです。
これは不幸中の幸いでした。
そうした喜びが私を人間に戻してくれていたのかもしれません。

コロナのやつ、早く片付いてくれ!

そう思います。

コロナから学ぶことは多い

さて、そんな大迷惑なコロナ野郎ですが、ヤツらは私たちに色々な挑戦を突き付けてきました。

  • 在宅勤務できない会社は生き残れない
  • オンライン指導できない塾は生き残れない

このような極論を好む人も出てきました。
確かに技術的な挑戦を突き付けられたのは事実でしょう。

しかし塾長は、むしろ文化的な面の方が気になっています。それは、

  • 最適解リテラシーが無い人は生き残れない

という方が本当ではないかと個人的に思うわけです。

「最適解リテラシー」を流行らせたい!?

ここで

「最適解リテラシー」

という言葉は、たった今、塾長がほろ酔い気分で作りました。
3密厳禁なので、独りでビールを飲んでいるわけなんですけれど。

なぜ、こんなことを言い出すかと申しますと、それは

「コロナ対策には正解がない!」

という現実に、日々直面しているからでございます。

例えば、

来週は教室を開けた方が良いのか、閉めた方が良いのか・・・

ということを決めなければいけなかったわけです。

全員が違う答えを持っている

他の塾はどうしているのかな、と聞いてみました。
しかし、本当に、もう、10人いたら、10人がみんな違うことを言うんですよ。
情報を集めれば集めるほど、考えれば考えるほど、どんどん決められなくなってくるんです。

むしろ情報が少ない人の方が決断しやすかったんじゃないでしょうか。

閉めても正解?
開けても正解?
オンラインが正解?

それで結局、私はどうしたかって?

もうキレてしまって「全ての正解」を並列に実行したんですよ。

  • 対策したうえで通っていただく
  • お休みして、学校が再開した後に振り替えていただく
  • オンライン授業に切り替えていただく

3つの選択肢を用意して、こちらとしては全部を並列で対応することに決めました。

保護者様のご要望も、本当に3者三様。温度差も、お困り具合も、みんなそれぞれでした。

それからは準備が大変でした。
連日連夜、夜中2時とか3時とかまで準備作業に追われました。

振替の調整、講師シフトの見直し、ZOOMの勉強、それをご家庭や講師に説明できる資料の作成、講師研修などなど・・・

しかも、それらをメンテナンスするイベントが次々に起こります。
政府がどこに緊急事態宣言、愛知県が独自に緊急事態宣言、名古屋市が休校延期、政府が全国に緊急事態宣言・・・

死ぬかと思いました。

あれ、また愚痴になってた。
ダメですね。
ここから愚痴禁止です!

持続可能でない取り組みは不正解?

まぁ、愚痴を言うくらいなら止めとけよって話です。
過労死になったらシャレになりませんし、経営者のそういう努力は誰も褒めてくれません。

ということで、塾長が「全部やった」という選択は持続可能な取り組みではありませんでした。

長い目で見たら、私が取ったこの行動は不正解です。

視点を変えれば不正解も正解

じゃぁ、完全に不正開花と言えば、そうでもないのです。

模範解答が無いように、完全な間違いというのもないのですよ。

保護者様の価値観やご家庭の事情はさまざまで、みんなの行動をすぐに1本化することはできません。
必ず移行期間というものが必要になります。
だから選択肢を用意できたことは、ご家庭での混乱を最小限にできたのだろうとは思います。

ですから短期的に見れば、私の行動は、正解の1つになるわけです。

塾長にとっては、ZOOMの使い方やオンライン授業のノウハウを身に着ける勉強にもなりました。

ですから塾長的には、長期的に見ても正解になるわけです。

本当に問われていること

要するに、

誰も「模範解答」を言えない中で「最適の解答」を出せるのか?

それが問われたわけです。
そして今でも問われ続けているのですけれど。

多数決で49:51になったらどうしますか?

みなさんは、国会とか政治とかって、

「どうしてあんなに話が進まないんだろう・・・」

などと疑問に思ったことはありませんか?

議員さんたちは国民の代弁者ですから、どの議員さんの意見も、それぞれに正しいわけです。
誰もが正しい主張をするもんだから、基本的に、まとまらないんです。

どんなに意見調整をしたって「賛成100:反対0」にはなりません。
むしろ議論が深まれば深まるほど「賛成51:反対49」に向かうのかもしれません。

だから決まる時は、それこそ揉みくちゃになります。

実は塾長がサラリーマンだった時に、役員の方から正にそうしたアドバイスをいただいた記憶がありました。
会議が全然まとまらなくて、飲み会の時に愚痴をこぼしていたら、

「君、リーダーの仕事がそれだよ。賛成51:反対49になった時に決断して責任を取る事だよ。」

ってね、そう言われました。

人工知能は模範解答を示し、人間は最適解を示す時代

酔いも冷めてきたので、そろそろまとめます。

今回の新型コロナウィルス(COVID-19)の対応について、色々な人たちが色々な対応をしています。
色々な立場の人たちが、色々な決断をしてきました。

きっと、それらは全て正解なのだと思います。

模範解答は誰も知りません。
正解があったとしても1つではありません。
自分で決めるしかありません。

だとすれば、私たちがすべきことは何でしょうか?

塾長は、

「今は最適だと思っている答えを、さらに磨いていく。」

結局のところ、人間に残されている行動は、この1点だけに収れんしていくのではないかと思います。

最適解を磨く時代に批判は価値があるのか?

そう考えて来て、最後に1つ大きな疑問が立ち上がってしまいました。それは、

これからの時代に「批判」は価値があるのかどうか?

です。
批判をする行為は、存在しないはずの「模範解答」を期待している行為に見えます。

だとすれば、それは無駄な行いなのではないか?

そんな風に思えてきてしまうのです。

実際、今は批判をする人に批判が集まることが起きやすいです。
野党が与党を激しく非難しても、支持者が増えない現実があります。

もちろん、批判は健全な民主国家には必要だという意見が正常であり、正しいと思います。

例えば、コロナ問題で経済的な対策として、牛肉券ではなく10万円給付が決まったのは、国民による批判の成果だと喜ぶ声があります。
もちろん、それはそうなのでしょう。

ただし、それは牛肉券 VS 現金支給、という代案ありきの構図だったからこそ、そう言えたのではないでしょうか。

つまり代案無き批判には、やはり価値がないのではないかと思うのです。

塾長はテレビや新聞を見ては、いつも思ってきたことがあります。

  • どうして批判する人は、提案をしないのだろうか?
  • どうして大卒の人の割合が増えているのに、提案できる人の割合は増えないのだろうか?
  • どうして批判の中に嘘や極論が混じりやすいのだろうか?
  • どうしてテレビは専門家でもない素人にコメンテーターをさせているのか?
    (代案を示せない人にコメントさせて時間を無駄にするのか?)
  • 1つの批判をする間に10個の解決案を集められる。もう、そういう時代なのではないか?
  • すべての解決案を並べて比較する議論をどんどんすればよいのに、なぜしないのか?
  • 語尾に「ない」や「は嫌い」をつければ批判できてしまう、その不毛さになぜ気づかないのか?
    (否定には創造性が不要で、肯定には創造性が必要であることに、なぜ気づかないのか?)
  • 本当に批判は今でも必要なのだろうか?

コロナ問題への対応を考えてきた時、それは実感に変わりました。

模範解答なんて無いのに、それでも正解がたった1つだと信じ込んでいる

何か混乱があるとすれば、これが諸悪の根源ではないでしょうか。
塾長は、そのように思うわけです。

模範解答が用意されているような問題。例えば、

計算で導く事ができる。
論理的に1つに帰結できる。
確率的にもっとも可能性の高いものを示すことができる。

そのような問題は、コンピューターが最も得意とします。
こうした領域の仕事があったとしても、遅かれ早かれ、コンピューターやロボットに役割が移るでしょう。

学校の勉強や問題集の多くは、模範解答があります。
ですから学校の勉強もコンピューターがサポートしていくのは想像しやすいです。

しかし、それはあくまでも初等教育までです。

たとえコンピューターが先生だとしても、私たちは人間なのです。
だからコンピューターに成ることを目指してはいけません。

生身の人間が、コンピューターに速さや正確性で挑戦するのは無謀です。

必ず、その次のステップに行かなければなりません。

「模範解答がない問題にチャレンジする!」

という次のステップに行く必要があるわけです。
そういう運命が待っています。

人間らしい活動とは、速さや正確さを追求する事ではないでしょう。
最適解を決断し、そして次の最適解をもっと良くするように努力することだと思うわけです。

最適解を求めて実践し、改善もさせるような教育を早く!

うわー、まとまらねー。

えーと、つまり、そのー・・・。

模範解答を速く正確に大量に出すようなことは、コンピューターを使うことで解決しましょう。
人間が手作業でやって消耗しないこと!

そして、

人間は、最適解を求め、まずはそれで実践したうえで、更に最適解を磨くこと!

そうやって世の中は進化していくのでしょう。

批判する暇があったら、最適解を磨け!

つまり、

愚痴を言っている自分に反省ですな!

 

外出は自粛ですが、みなさん、よい週末を!

 


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かっこいい技術者になるための勉強を全部解説(2020年版)

塾長が思案している顔の写真と議題

塾長です。

新年が明けましたので、日本の将来を照らしたい気分で書きます。全ては書けないので「技術立国日本の復活」というテーマで書いてみます。
やりたい事が見つかっていない子供たち、理系の進学を希望する学生さんたち、子供のキャリアを考えている保護者や先生の皆さんに読んでみて欲しいです。
後半は日本の現状に対する危機感や、教育改革の正しい方向性の提案などについても書きました。

長文なのでお急ぎの方は「日本の学生にお勧めの勉強」をお読みください。

日本の強い分野

日本の技術力で強い分野と言えば何でしょうか?

塾長は、機械、材料、土木、医療などが思い浮かびます。どれも職人の蓄積した知識や技を機械化することで世界をけん引してきました。例えば、自動車やロケット、リチウム電池、道路やダムの建設、新薬、がんの治療や移植手術などは、日本が世界に誇る分野というイメージを持っています。

日本人は、コツコツと改善や創意工夫を続けて、品質を磨きあげるような仕事が得意です。だからハードウェアの要素技術にも強いと思います。

過去の栄光にしないために

ただし新しい分野へ挑戦し続けなければ、日本の強みですら「過去の栄光」になります。すでに家電や工作機械、半導体の多くで生産拠点が海外に移り、日本は空洞化しました。Made in Japan の製品の多くは、ふたを開けてみれば中身のほとんどが海外製です。

頑張っているのは日本だけじゃない

急速に技術力をつけ、日本に追いつき、そして追い越している国が世界中でどんどん生まれています。かつて日本の製品がアメリカやヨーロッパで飛ぶように売れ、貿易摩擦をうみました。今や日本が貿易摩擦を受ける側です。

不利を覆す競争力

日本はコスト競争の点で圧倒的に不利です。人件費や多重課税の問題、資源やエネルギーの自給率が低い問題などがあるからです。その不利を覆すほどの技術力で付加価値を生み出さなければ、国としては成り立たないことは、容易に想像できます。

さらに課題があります。今や「働き方改革」の流れで「仕事が生きがい=ブラック」という図式ができました。この図式の中では既存のような「職人の技 -> 機械化 -> 競争力」という順番で競争力を鍛えるやり方が許されません。これからは職人がいなくなります。私生活に仕事を持ち込む職人さんの姿そのものがブラック認定されるからです。本人が良くても周囲の社員に迷惑だと非難されます。よって他の方法で競争力をつける仕組みが必要です。

  • 新興国とのコスト競争に巻き込まれない新しい技術分野
  • 働き方改革と両立しならが競争力をアップできる技術分野

それは何でしょうか?

日本がもっと強化すべき分野

以上をふまえて、これから日本が強化すべき分野は何でしょうか?

それは政府がずっと訴え続けています。教育改革も Society5.0 構想も、STEAM教育やプログラミング教育も、すべて繋がっています。にも関わらず日本が伸び悩んでいる分野です。

「ビッグデータをロボットや人工知能に活用する」
「IOTとICTでビッグデータを蓄積する」
「人間がロボットや人工知能と協力し合う」

など、近未来の社会を思い描くたびに引き合いに出される技術です。
それらはズバリ

  1. データサイエンス
  2. 人工知能
  3. 量子コンピューター

です。要するにITSに関連する技術分野です。特に日本はソフトウェア分野が弱いので強化していく必要があります。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア部門。これらが日本の技術課題だと思います。

なぜ強化する必要があるのか?

現状、これらに関連するニュースには、日本の名前が悲しいほどに出てきません。アメリカやヨーロッパ諸国に比べて日本は出遅れており、分野によっては中国や韓国、一部の新興国にも追い越されています。
実際にネットで技術資料を検索してみてください。出てくるのは英語と中国語の資料ばかり。日本語の資料は5~10年くらい遅れいているか、レベルの低い内容のものばかりです。

競争力だけが理由ではありません。

今や日本の社会は問題が山積みです。格差や貧困の問題、病気や環境の問題、政治や民主主義のあり方の問題、生きがいや文化の問題、国際的な経済摩擦の問題などです。これらについて情報を正しく扱い、分析し、解決につなげていくためには、上にあげた分野の技術を、もっともと強化する必要があるのです。そして解決の必要があるからこそ、ニーズがあり、仕事が生まれ、付加価値が生まれるのです。そして何より、世界中の国々が同じような問題を抱えています。

むしろ競争力の向上は、そうした問題解決をしていく活動の結果論でしかありません。

ただ、今の日本の技術力のままではヤバいです。ホントにマジで。

日本の学生にお勧めの勉強

ということで、本日の本題です。

データサイエンス、人工知能、量子コンピューターのソフトウェア技術。これらの分野は将来が有望です。高い年収が見込めますし、どこの国に行っても引手あまたです。

その技術力を身に着けるために、今から何を勉強したらよいかを書きます。とは言え塾長は塾の先生に過ぎません。だから塾の先生みたいな言い方で書きますね。

ズバリ、以下です!

データサイエンスを研究するために必要な勉強

データサイエンスは、情報を大量に集めて大量に処理する中から、価値のある情報や規則を見つけ出す分野です。例えるなら、鉱山を掘って多量の土砂の中から金やダイヤモンドを見つけるようなものです。その方法を開発します。

それに必要な勉強は下表の通りです。

データサイエンスを専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・データーベース
    ・アルゴリズム
    モデル設計オブジェクト指向
  • ◎統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • 〇経済学や心理学などの中から専門分野を1つ以上
基本すべて独学

プログラミング言語は研究室で使われているものから習得

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • ◎社会と情報/情報の科学
  • 〇理科や社会の各教科から得意分野を1つ以上
  • プログラミングの基礎
    Python
    SQLなど
  • データー構造
    (テーブルと正規化、クラスとオブジェクト)
  • 統計学の初歩
  • 認知心理学の初歩
  • マーケティングの初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • 〇社会(特に経済分野
  • 〇理科
  • △保健体育
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • 〇理科
  • 〇社会
  • △音楽
  • △図画工作
  • △家庭
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

データサイエンスの技術を持つ人材は、世界的に見ても非常に少ないです。この分野を扱う学科を新設する大学がこれから増えるでしょう。
就職に有利です。高い年収が見込めます。しかも金を掘り当てれば億万長者という分野です。

人口知能を研究するために必要な勉強

人工知能は「人間に出来てロボットやコンピューターにはできない」ような仕事を、ロボットやコンピュータにもできるようにする分野です。気の利くロボットやコンピュータを発明して、世の中をどんどん便利にしていく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

人工知能を専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・アルゴリズム
    モデル設計オブジェクト指向
  • 〇テンソル解析
  • ◎ベクトル解析
  • △関数論
  • △統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • △解析力学
  • △心理学
  • △中国語(できれば)
基本すべて独学

プログラミング言語は研究室で使われているものから習得

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • ◎社会と情報/情報の科学
  • △生物基礎
  • △美術/音楽/書道など
  • プログラミングの基礎
    Pythonなど
  • データー構造
    (シーケンス、クラスとオブジェクト)
  • アルゴリズムの初歩
  • 認知心理学の初歩
  • 古典力学の初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • △社会(特に経済分野
  • ◎理科
  • △美術
  • △音楽
  • △保健体育
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • ◎部活・生徒会・課外活動などの活動経験
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • ◎理科
  • △社会
  • △音楽
  • △家庭
  • △図画工作
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • 外で友達と遊ぶこと
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

人工知能の意味は、時代とともに高度になります。

最近では人間の脳をモデルにした「ディープラーニング」という方法が盛んに研究されています。人間のように経験から学習し、学習したことを活かして答えを出すことができます。まだまだ発展途上ですが、特定の能力に限れば、すでに多くのサービスが実用化されています。

例えば、インターネット上でウソの情報と本当の情報を見分けたり、街中で犯罪者を見分けたりするような人工知能は、すでに実用化されています。

人工知能を利用したサービスは、これから多く開発されます。これも今のところ人材不足で就職に有利です。人工知能の仕組みの根本を開発できる人ほど、高い年収が見込めます。

量子コンピューターを研究するために必要な勉強

量子コンピューターは、量子力学という物理学の難しい原理を応用した全く新しいタイプのコンピューターです。得意分野では「スーパーコンピューターの1億倍」の計算スピードで、しかも「消費電力がそれほどかからない」という夢のようなコンピューターです。それを開発していく分野です。

それに必要な勉強は下表の通りです。

量子コンピューターを専攻するために必要な基礎学力
学年層 学ぶべき教科 独学で進める分野
大学
  • ◎コンピューター情報処理
    ・プログラミング言語を1つ以上
    ・アルゴリズム
    ◎テンソル解析
  • ◎ベクトル解析
  • ◎関数論
  • 〇統計学
  • ◎線形代数(行列)
  • ◎微分積分学
  • ◎量子力学
  • ◎解析力学
  • 〇熱力学
  • 〇電子工学
  • 〇電磁気学
  • △中国語(できれば)
基本すべて独学

通常のプログラミング言語と量子コンピューター用のプログラミング言語の両方を習得する事が望ましい

※大学は研究機関なので、勉強(知識や基礎技能の補充)は自分で進める

高校
  • ◎数学(数Ⅲ、数Ⅱ、数B、数Ⅰ、数A)
  • 〇英語
  • 〇現代文(論理国語
  • 〇社会と情報/情報の科学
  • ◎物理
  • プログラミングの基礎
    C/C++言語
    Azure/Q#など
  • 量子力学の初歩
  • 古典力学の初歩
  • 行列とベクトル
中学
  • ◎英語
  • ◎数学
  • ◎国語の現代文
  • ◎理科(特に物理分野)
  • △社会(特に経済分野
  • △音楽(特に楽譜)
  • ◎技術のコンピューター関連知識
  • プログラミングの初歩
    Excelマクロ
    Scratchなど
    (関数を使う)
    定理や公式の活用
  • パソコン操作
  • 電子工作など
小学
  • ◎国語
  • ◎算数
  • ◎理科
  • △社会
  • △音楽
  • △家庭
  • △図画工作
  • ◎英語
  • プログラミング的思考
  • 自然の中で遊ぶこと
  • プログラミング体験
    Scratchなど
    (変数やリストを使う)
  • パソコン操作
  • キャンプなど

赤字表記: 日本の教育現場で指導が手薄な単元

量子コンピューターは、まだまだハードウェアの開発とソフトウェアの開発の両方が必要です。この分野を志す高校生は、特に物理や数学を偏差値65以上まで強化していく必要があります。ハードウェアを開発するためには高度な物理学と数学の両方が必要です。

すでに量子コンピューター用のプログラミング言語やGUI開発環境が存在しているとは言え、今のところプロとして働いている量子コンピューター専門のプログラマーは、世界に数えるほどしかいません。市販の書籍や専門書で、そのプログラミングを学ぶことは可能です。量子コンピューターが広く使われるようになるのは10年後か20年後です。しかし研究所や先行開発ではすでに必要とされています。GoogleやIBMなどといった世界のトップ企業に就職したければ、ぜひ挑戦したい分野です。

途方もない可能性を秘めた技術分野

量子コンピューターを支える理論のひとつに、物理学の「量子もつれ」があります。この技術を利用して中国は「絶対に情報を盗まれない通信」の技術を開発し、なんと既に実用化されています。またその技術を搭載した人工衛星も中国で打ち上げられました。次世代のインターネット技術を担うのは中国かもしれません。人工知能や5Gも中国の台頭が著しいです。今後は中国語を学ぶエンジニアが増えるでしょう。

また、量子コンピューターの技術が、逆に物理学の最新理論にフィードバックされるようにもなりました。量子コンピューターのキュービット配列の振る舞いで、宇宙空間の性質を説明できるそうです。将来は空間をプログラミングする、なんてこともできるようになるかもしれませんね。

教育改革では間に合わないので民間の努力次第!

少し前まではSFの夢物語だったのに

「高速で飛行するロケットは、時間がゆっくり進む」などといった難しい相対性理論。物理学者の趣味みたいな話と思いきや、今やカーナビやスマートフォンの地図表示には必須です。

同じように「生きているけど死んでいる猫」などと訳の分からない説明する量子力学も、決して物理学者の趣味ではありません。今や量子コンピューターの基本原理です。「どこの国か世界最速のスーパーコンピューターを作れるのか。」が注目されて来た中で、まさかスーパーコンピューターの1億倍の計算速度をもつ量子コンピューターが登場して来るとは。多くの人にとって想定外の驚きだったことでしょう。

最近は、このような空想レベルに最先端の科学や技術が、あっという実用化されるようになってきています。しかも加速しています。コンピューターに限らず、遺伝子の利用や文化や価値観の融合なども加速しています。

変化が速すぎて教育改革が追い付かない

こうした最先端の技術が身近に利用できるようになったのは素晴らしいことです。できれば使いこなしたいです。いや、もっと言えば、ぜひ「作り出す側」に回って欲しいと思います。

そこで教育も改革だ、と思うのですが・・・とてもついて行けません。変化が激しくて、4年に1度の教科書改訂や10年に1度の教育改革なんかでは、とてもじゃないけど対応できません。公教育の変化を待っていてはダメなんですよね。

これは学校がダメという話ではありません。むしろあたり前の事なんです。そもそも公教育の使命は、今も昔も「基礎の学力」の底上げだと思うからです。教科書で勉強できるのは、色々な学問の土台となる「基礎」だけなんです。教科書は、多くの国民が共通に学ぶものですから、それで良いと思います。

たとえ、いくつかのモデル校でプログラミング授業や逆転受業に成功したとしても、それは一部の先行事例に過ぎません。それがきっかけで変わるとしても全体としては10年単位でゆっくりとしか変わる事ができません。

日本に限らずどの国でも、そのことは今後もずっと変わらないと思います。

変化への対応は民間の役目

ということは、自分から社会の変化に目を向けて、興味を持ったことを見つけたら、それについてどんどん主体的に学んでいかないといけません。

しかし独学できるとは限りません。そこで民間企業の取り組みが大切になってきます。

学習塾としてできること

ということで、変化の激しい部分を臨機応変に取り入れて指導するのは、主に民間の役割だと思います。とりわけデータサイエンス、人工知能、量子コンピューター等は必ずしも全員が学ぶ必要はありません。

「学んでいる日本人の割合を増やす」

というのが本当のテーマです。ですから公教育というよりは民間の学習塾が学校に協力しながら担うべきだと思います。それだけに、学習塾でこれらにつながる素養をどこまで指導できるのかは、とても挑戦しがいのあるテーマです。

また指導要領で足りない所や大人の事情で消されてしまった単元などについても、学習塾で補えるでしょう。

もちろん受験指導の方が優先されますから、限界はあります。それでも少なくとも「部活」の一部を置き換えるような活動として、学習塾の役割を拡大させるような余地はあると思います(もっとも今後は受験指導のニーズは減るでしょう。少子化で全入学時代になるからです)。

逆に、こうした新しい取り組みを民間でどんどんやらないと、日本はオワコンになります。現状では上で挙げた分野の素養を持った日本人の割合が少なすぎます。

学習塾の活動が日本を救うカギになるかもしれません。そういう意気込みでやる必要があるでしょう。(もちろん他の業界の方たちも、そのような使命を感じて各々取り組まれていると思います)

同じ過ちを犯さないでくれ

塾長が日本の教育に危機感を感じている理由は、他にもいろいろあります。

教科書改訂の大きな失敗例

例えば、かつて、高校の「数学C」で学ぶことができた「行列」は、先の教科書改訂で消されてしまいました。今の高校生は行列を学びません。

マジですか?
マジです。

コンピューターグラフィックやロボットの姿勢制御、統計処理や人工知能などでは行列は必須です。

「なぜ、ベクトルを学ばせておきながら行列を学ばせない?」

塾長にはあの教科書改訂は意味不明でしかありませんでした。日本を沈没させたかったのでしょうか。悪意しか感じられない改悪だったと思います。

その影響で、今の日本の理系の大学生は、かなり深刻な状態に陥りました。

偏差値の高い大学の学生でさえ、2次元の運動方程式しか解けません。3次元や4次元(電磁気学)のベクトル方程式が解けない状況です。また古典制御はできても現代制御が分かっていません。扇風機やエンジンの制御は理解できても、ロケットやドローンの制御を理解できないのです。

今になって、ソフトウェアや航空機、宇宙開発などの分野で日本は技術者不足に悩むんでいます。それは当然と言えます。素養のある学生を早くから発掘できるような発想で教育体系が組まれていません。教科書で扱う範囲がとても狭いのです。そのくせ計算のスピードやトリッキーな計算テクニック、重箱の隅をつつくような知識の問題で差をつけようとします。そういう定期試験や入試問題です。日本の試験問題は、ちょっと発想がズレています。まるで人間の対戦相手が社会問題ではなくコンピューターになっているという点でズレています。速さや正確さでコンピューターに挑戦するのは人としてどうかと思います。

企画段階から失敗している改革の例

また教育改革の趣旨が「入試改革」というのもどうかと思います。

実は入試制度を改革しても効果なし

少子化なのに大学が増え続けきて、そして現在に至る。それが今の日本です。受験倍率が平均1.0を切り全入学時代を迎えます。これからは受験しなくても高校や大学に行けるのです。

となれば「受験」は「努力」の理由にはなりません。記述問題などで受験問題を難しくしても効果がないでしょう。難しい問題を捨てても入学出来ますから。つまり教育改革の趣旨を「入試改革」にしたのが誤りです。入試改革を経ても学生の学力は上がらないでしょう。

もともと「入試で出題されない内容は誰も勉強しないし、生徒は授業を聞いてくれない。」という現場の先生の声を反映して「先に入試問題を変えてから、それに合わせて指導要領を改訂する」という「高大接続改革」なる指針が生まれました。しかし、これには少子化で全入学時代になるという考慮が抜けていました。

教育改革は簡単に実現可能?

このような時代に教育改革をやるならば「合格しないと卒業させない」ような、むしろ「卒業改革」の方ではないでしょうか。

例えば、塾長がお偉いさんなら次のように卒業改革を推進します。

センター試験の問題も体制もそのまま。
ただその位置づけを「高卒認定試験」と言い換えます。
「45%以上の得点で合格」などとします。
3年後のセンター試験から実施とします。

これを文部科学大臣を通じて宣言してもらいます。それだけです。これならほぼ0円、0秒で教育改革が完了します。いや、教育改革に使った予算を「センター試験の無償化」に使えばよかったのではないでしょうか。

合格点が取れないと卒業できません。つまり浪人生が留年生に変わります。ついでに留年生の身分が浪人生並みに向上します。もちろん留年しても高校は無償です。それでも留年は嫌でしょうから、多くの高校生が今よりも勉強してくれるようになるでしょう。卒業がかかっているので新高1から勉強してくれることでしょう。だから実施を3年後に引き伸ばしてもまったく問題ありません。

しかも全員が平等に合格できます。同時に卒業証書の信頼度が上がり、企業は採用時にわざわざSPI試験などをする必要が半減するでしょう。高卒をできる学力ならば十分な初任給を設定できるようになるでしょう。企業としても、下手な大卒生を採用するよりも、できる高卒生の方が安心です。

そうなってくると、無理して現役で大学へ進学しなくてもキャリア形成ができます。働きながら進学する事が、むしろし易くなるでしょう。

大学生のレベルも底上げされます。大学生が中学生レベルという、いわゆる「教育困難校」がなくなります。大学の卒業証書の価値もグンと上がりますね。

ゲームをプログラミングさせるのは教育ではなくて趣味

上の話を見ていただければ、プログラミング教育の位置づけが俯瞰できたと思います。

プログラミングと言えば、ゲームを作ったりロボットを作ったりする印象を持たれる人が多いでしょう。もちろん、そのような技術者はたくさん活躍しています。しかし、それはほんの1キャリアに過ぎません。

ゲームを作る、ホームページを作る、業務の自動化をする、ロボットを動かす。

こうした従来からあるプログラミング業務は、もはや新しい技術はそれほど多くありません。出尽くされている技術を組み合わせるだけです。もちろん細かい技術の流行り廃りはあるので、いざ仕事で使う時になってから、その時々のトレンドを学ぶのが一番です。

ですから何も小学生から無理してゲームプログラミングを学ぶ必要はないでしょう。それにコンピューターを娯楽に使うだけではもったいないです。

もっと、ちゃんと「コンピューターを使いこなす」ための勉強をして欲しいと思います。

教育において「コンピューターを使いこなす」とは、いったいどういうことでしょうか?

それは「社会の問題を解決するため」にコンピューターを道具として使えるように育成していくことだと思います。従来の勉強で学んだことをコンピューターで表現させるのが正しい取り組みと言えましょう。プログラミングだけに注目して、ゲームやロボットを新規に作らせてもしょうがないです。

コンピューターは道具です。多くの人が喜んだり、多くの人に新しいものを提供したりする活動の方が、あくまでも主役です。その素養を育てるために従来の勉強が大切であるとに代わりありません。

コンピューターを使いこなすためのプログラミングを学んで欲しいです。

中学、高校、大学へと進学し、学ぶことが高度になれば、それを表現するプログラミングも高度になります。そして高度に専門的な分野の例として、データサイエンス、人工知能、量子コンピューターという分野を紹介しました。これらの分野でプログラミングすることが、キャリアの最終段階でコンピューターを使いこなす、という話になるでしょう。

ですから上で見たように、プログラミング教育は「ゲームやロボットを作って楽しい」というものではありません。むしろ、学校の勉強にしっかり取り組む中でコンピューターを使っていく取り組みと言えます。音楽や図工の勉強も、プログラミングに繋がっていきます。

ここ数十年で、日本の状況はすっかり変わりました。現実が変わったのに考え方や制度が変わっていません。だから変わりましょう。変えましょう。今は2020年です。

 


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子供を連れて名古屋大学の「名大祭」に行ってきたよ

名大祭の写真

こんにちは。ヒーローズ植田一本松校の塾長、松下です。

日曜日は塾長ではなく普通のパパに戻ります。子供2人を連れて名古屋大学の学祭「名大祭」に行って参りました。朝は梅雨らしく曇っていましたが、昼からパッと晴れて夏らしくなりました。

上の子は中学1年生。小学生になってから毎年のように連れて来ています。下の子は2歳半で、昨年から連れてきています。「大学の楽しさ」「世界レベルの研究」を目で見て手で触って、アカデミックな雰囲気を肌で感じて欲しくて。

名古屋大学と言えばグリーンベルト

昔から名古屋大学の門はどこか不明ですが、雰囲気的に入り口らしいグリーンベルトの横が毎年ゲートになります。今回は令和になって最初の学祭になりますが、記念すべき第60回でもあるそうです!

名古屋大学の学園祭。門の前の写真。

名古屋大学の学園祭。門の前にて。

まず最初にパンフレットをもらいました。毎年来ているので、もらえる場所を知っています。今年は例年に比べて出店の数が少なかった印象です。うちの子たちは毎年「スーパーボールすくい」、「てっぽう」や「輪投げ」など、およそ全ての出店の勧誘につかまって、なかなか前に進めません。今年もそうなるだろうと、小銭を握りしめて覚悟していましたが、拍子抜けでした。

とりあえず暑いので地下鉄に隣接した学内のコンビニで飲み物を買いました。その足で、そのままグリーンベルトを渡って博物館へ行きました。

名古屋大学博物館で縄文土器を見たよ

まず名古屋大学博物館の展示イベント「アフリカから東山キャンパスまで:名古屋大学が収集した考古資料」を見に行きました。

入るとすぐに歴代の電子顕微鏡が展示されています。
その奥にはネアンデルタール人の化石や5~7万年前の石器などが展示されています。どれも本物です。旧石器時代の石器「ハンドアックス」が想像以上に大きな石のかたまりでした。私の手では片手で持てません。隣には、それでイノシシを狩る様子の想像絵がありましたが、それを見て大きさに納得しました。

さらに奥に行くと、縄文土器や土偶が展示されています。これまた本物が当たり前のように並んでいます。学校では縄文土器の特徴を「厚手でもろい」と教わりましたが、そんなことはありません。すでに縄文中期には弥生土器にも似た薄手で上品なものが存在していたようです。

最近の考古学では縄文時代の文化が見直されていますから、この先、教科書の説明もどんどん変わっていくでしょう。ただし今の段階では、学校のテストで縄文土器のことを「薄手で上品」なんて書いたら、きっと×をもらうでしょう。塾で生徒に教えるときは要注意です。

ちなみに本物の隕石も展示されてました。「隕鉄」といって、石というよりは、ほとんど鉄の塊に見えます。手で触ったり、磁石がくっつくことを確かめたりできました。「こんな簡単に触っちゃったけど、本物なんだよね!?」というくらい身近にポンと展示してありました。逆にビックリです。

子供が毎年ハマる石の世界

博物館を後にしてから、名古屋大学付属高校の方にある全学教育棟に移動しました。私は天体研究会のプラネタリウムに行きたいのですが、中1の息子は、その前に行きたいところがあるみたいです。

化石鉱物同好会による「石の世界へようこそ!2019」

名大祭で黄鉄鉱の結晶を探す様子の写真

黄鉄鉱の結晶を探せ!

石のことを研究している「化石鉱物同好会」というディープなサークルがあります。そこで、勾玉で有名な翡翠(ヒスイ)の原石を見つける体験、砂の中から黄鉄鉱の結晶を見つける体験、琥珀を磨いて持ち帰れる体験、岩塩をキレイに割って持ち帰れる体験などをさせてもらいました。さらに出口のところで、好きな石を1つ選んでプレゼントまでしてくれました。正に至れり尽くせりのオモテナシでした。こうして年に1回、我が家には石のコレクションが増えていくのです。きっと来年も増えるのでしょう。

そうやって中1の息子が石の世界を堪能している一方で、2歳の子は直ぐに飽きてしまい、会場から外へ脱出してはグリーンベルトまで走っていくのでした。私はそれを何度も追いかけて、何度も連れて帰る、というのを繰り返していました。さすがに2歳の子に石の世界は分からないですからね。

大学生自作のプラネタリウム

続いて私が学生時代に所属していた天体研究会による「銀河鉄道931」へ行きました。

中1の息子は星占いを申し込み、出て来た結果を読んでいました。私は学生たちが撮影したキレイな天体写真に見入っていました・・・なんていう暇は私には無く、2歳の息子が学生のお菓子を横取りしようとしたり、展示物を壊そうとしたりするので「こら、こら、ちょっと待ったー!」といって追い掛け回しっぱなしでした。

そんなわけで写真を取り忘れました・・・。

本当は名物のプラネタリウムも見たかったのですが今年は諦めました。どうやら2歳の子が、う〇ちをしたようです。オムツを取り替える方が先です。さすがにその状態で密室のプラネタリウムに入るわけにはいきません。全員が毒ガス中毒になってしまいますからね。

コンビニに買い物に行き、ビニール袋をゲットし、広めのトイレを探してオムツ交換をしました。

お昼は学内のスターバックスで

学祭と言えば、焼きそば、たこ焼き、玉せん、というのが定番ですが、今年は出店が少ないことから、かえって行列の長さがハンパなく長かったです。ちょっと子供2人と一緒に30分待ちとかは無理かなと判断しました。

名古屋大学のキャンパスは広いので、学内にいくつものカフェや食堂があります。例えばコンビニが2店舗とスターバックスコーヒーが1店舗あります。

今年はスターバックスに行きました。BBQポークとハム&マリポーチーズ、飲み物は抹茶フラベチーノとマンゴー パッション ティー フラペチーノを買って、図書館前の池の横で、ベンチに座って食べました。

名大生が宇宙開発!?

昼食を済ませてから教育棟本館に行きました。そこでまず、名古屋大学宇宙開発チームNAFTというサークルの展示会「Link Space ~宇宙を身近に~」に行きました。これまた昨年に続いて2回目です。

このサークルはなんとロケットやロボットを開発しています。開発費は学生たちが持ち寄った資金と、ボーイング社の協賛金だそうです。

会場では大島で打ち上げたロケットの実物が展示されていて、それを打ち上げた時の動画も流れていました。

なぜか2歳の子がロケットに食いついて触りまくりでした。なんでだろう?
上の子の方は、ボール型のロボットに興味が沸いたようで、実際に開発した学生に質問をたくさんしていました。

また面白かったのが、宇宙船と地上の管制塔とのコミュニケーションを模倣した、体験型の実験でした。壁を隔てて席が向かい合っています。そこに私と息子が座ります。私の手元にはレゴで組み立てた変な形の完成品があります。しかし壁があるので息子からはそれが見えません。息子の手元にはバラバラになったレゴの部品があり、使わない部品も混ざっています。もちろん私からは見えません。私は言葉だけで息子に指示を出し、息子にレゴを組み立てさせ、同じものの完成を目指す、というものでした。

実物を見ることができれば簡単な作業のはずですが、とても苦戦しました。それでも途中から、不明点や形状の確認について息子から質問してくれるようになり、コミュニケーションの効率や正確さが発展していくのを体験しました。最後には無事に完成できて良かったです。膝の上にいた2歳の子が完成品をいちいち壊して邪魔された、というのは体の良い言い訳です。

名大生がつくったiPhoneアプリ

子供が「ゲームをしたい」というので、今度はアプリ開発団体 jackによる「IT Fes-アプリ展示・体験会」に行きました。

何という名前のゲームか聞きそびれましたが、かなりハマるゲームのようでした。パパは暇でした。

名大祭で大学生が作ったゲームにチャレンジしている子供たちの写真

大学生が作ったゲームにチャレンジ!

締めは本格マジック!

最後に、名古屋大学奇術研究会による「クロースアップマジックショー」に行きました。10人以上が並ぶ大盛況でした。

並んでいる途中で、2歳の子がまさかの2度目のう〇ち。上の子に列に並んでもらっておきながら、急いでオムツ交換へ走りました。なんだかんだ時間がかかってしまいました。列に戻ると上の子がポツンと列の先頭で本を読んで待っていました。私たちが戻るのが遅くて、2回くらい飛ばしてもらったそうです。寂しい思いをさせてしまいました。実は午前中に名大祭のイベントの1つ「古本市」にも立ち寄って、そこで「最新の宇宙像」(ジョージ・ガモフ著、小尾信彌訳、1959年)という宇宙の本を100円で買ってあげていました。それが暇つぶしになったのが幸いでした。

マジックはプロなみのものでした。コインのマジックとカードを使ったマジックを目の前の直ぐ近くで披露してもらいました。目の前にある4枚のエースが次々に消えて、それが箱の中に揃っていた時には、びっくりしました。本当に不思議でした。どうなってるのかサッパリわかりません。上の子はカードや箱を手に取って何度も確かめ、何とか種明かししようとしましたが、何とも成りません。パパも全く分かりません。

とても楽しかったです。

何かに夢中になることは素敵なこと

研究でも趣味でも、何でも夢中になることは良いことです。普通の人では気づかないような面白いことをたくさん発見できます。そして、そういう人の話を聴くと、ただの石ころにも興味が持てたり、目の前の手さばきが魔法のように感じられて感心するものです。そうやって人に新しい知見や驚き、喜びを与えることができます。

分野は問いません。子供達にも何か夢中になれるものを見つけて欲しいと思います。

 


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あまり知られていないプログラミング教育必須化

プログラミングのイメージ写真

プログラミングが小学生から必須化される話をご存知でしょうか?

2020年の教育改革に向けて国が正式に打ち出している方針です。

すでにイギリスでは導入済みで、数年間の実績報告までまとめられています。

ところが、日本ではプログラミング教育必須化の認知度がまだまだ低いことが判明しています。

「プログラミング教育に関する意識調査」2018年2月20日 コエテコbyGMO 発表

によると、

  • 保護者の約4割がプログラミングについてよく知らない
  • 保護者の約5割がプログラミング教育の必須化を知らない

という結果が出ています。

また、意識や行動については、

  • 保護者の約3割がプログラミング教育を必要と思う
  • 保護者の約4割がプログラミングを習わせたい
  • 約7%がすでにプログラミングを習っている

だそうです。

国や文部科学省が必ず導入する、と決めている割には、あまり浸透していないようです。

人工知能やロボットが安く賢くなるこの時代。

人は人らしい能力を発揮することに集中し、コンピューターにできることはコンピューターにやってもらうようになります。

コンピューターを使いこなす能力が必要になることは明白です。

もっともっと知ってもらうために、マナビバにできる事をしていきたいと思います。