ロボット プログラミング 科学教育 岡山市

21世紀に生きる子供たちに伝えておくべきことは

公教育と明確に違った体験型学習(Active learning)を実現するのが私の願いです。未来の創り手となる子ども達に何を準備しなくてはならないのか。児童期の多様性を尊重し、Scientific literacy(科学の論理展開力)の育成を目指します。

「共感し思考する能力」の育成は避けられない 

「AIシステムの開発に関心のあるAIエンジニアは採用できても、AIで事業を変革できるリーダーを育成・採用できず困っている」と大手製造業の最高情報責任者(CIO)は吐露する。しかし、本来ご本人がやるべきことなのだが?と思ってしまう。


情報革命に必要な人材像について正解はない。だが、「AIやあらゆるモノがネットにつながるIoTなどの最新デジタル技術に強い人材を増やせば、デジタル変革が円滑に進むとは限らない」という点を経営トップは認識しておくべきだ。では、技術者以外にどのような人材が不足しているのか。デジタル化実態調査では、
1.「ビジネスを理解しながらデジタル革命を推進できるリーダーが足りない」(金融)
2.「ITを活用して課題を解決しようと考える担当者が不足している」(製造業)
3.「新しい業務やビジネスのあり方などグランドデザインを描ける人材を増やしたい」(小売業)などなどだ。
デジタル変革で成果を上げるには、事業や業務に精通したリーダー・実務担当者の確保を急がなければならない。「AIやデータに強い人材を増やせばデジタル変革は進む」というのは誤解ということである。市場や組織との対話と目利きが問われる。永遠の課題だ。


「新しいチームを発足させるため、現場や経営企画部門などからビジネスや業務に詳しい人材、先進技術に強いエンジニアをバランス良く集めている」。大手製造業の最高デジタル責任者(CDO)の出した答えだ。これは、人材が豊富にいる企業に限られる。そこで、「Oracle Big Data Discovery」データ視覚化ツールの登場である。これらのツールによって、ITの専門スキルのない一般のビジネス・パーソンであっても、Hadoopやデータ・ウェアハウスに格納された膨大な非構造化データおよび構造化データを容易に分析できるようになる。データの解析やグラフ化を裏で支えている統計モデルや機械学習のライブラリについて、もはやその存在を意識する必要すらないのである。センスがあれば、データサイエンスの基礎教養だけで実践力が身につくというわけだ。


データイノベーションの初期にある今は、実務的なプログラミング技能が問われるが、AIが進化し、APIなどの活用が恒常化すれば、最終的に必要な人材像は変わっていく。人や社会に共感し、コミュニケートできる能力が最終的なリーダーの決め手になる。いつの世も永遠の課題が残ることになる。

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