scholarの志 ロボット プログラミング 科学教育 

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。岡山理科学館に協賛し、地域から世界に飛躍する人材を育てます。

人工知能の活用が勝敗を決める 企業の活路と人材育成 

MM総研の2017年度調査、企業経営層のAI理解に関してアメリカ50%ドイツ30%に比して日本7%との報告。データサイエンスやその活用を生命線とする第四の産業革命は始まっている。
プログラミングやコンピューターサイエンスの教育を語る時、20世紀のプログラマー達は、コーディング言語ありきの古典的な議論を進める。いつ聞いても困ったことだと感じる。21世紀はもっと社会や産業構造とリンクし、製品開発やマーケティングやサービスや品質管理に反映させる活用術が主流となる。
そのデータエコノミーのプラットフォーマーを目指す経営センスこそが、今後のSTEM教育の主眼だ。「20世紀の徹夜組のSE像」では語れない。ここが誤解されている。


基礎的教養として、マネージメント層にデータ社会のインフラとは何かを学習させないと「なんでそんなとこに金をかける?」といった愚問が飛び出す。データエコノミーの「土」「塩」である基盤的情報が未整備で遅れている日本と先進国との大きな差がそこにある。


データサイエンスの教養のない20世紀型経営者は、早く引退して第一線を次世代に任せる必要がある。天気予報のみならず、ファッショントレンドも生活必需品の需要もAI抜きでは勝ち抜けなくなった。また、その依存度が上がると、判断の根拠が論理的に説明できないリスクが生まれる。「判断のブラックボックス」だ。そのリスク管理ができる人材の育成となると、旧世代では無理だと思う。


データエコノミーへの教育も間違えると、20世紀型の量産となるのでご注意を。

やっと日本政府もAI立国を宣言 先進国ではビリ

アベノミクスのアキレス腱「成長戦略の柱」がやっと宣言された。とにかく遅い。


1.高等教育改革
 ・大学入試の全学部に「数学」を課す
 ・理数統計とデータサイエンス教育を大学の全学部に必修化する
 ・大卒時にIT能力の統一測定を実施


2.研究環境の投資
 ・世界から人材を集める魅力ある研究環境


3.社会改革
 ・金融や健康医療や介護や農業分野へのAI活用研究と投資の促進
  フィンテックや創薬支援とデジタル診療の支援
  農業の高度技術のデータ化と創業支援などなど


第四の産業革命の世紀にあって、IOTとAIなどの科学技術と独裁国家は親和性が高い。北朝鮮や中国を見れば明らかだ。民主国家は、国を挙げてそれに対抗するしかない。
今現在、大学のシステム工学の学部生の習熟レベルは個人の努力次第となっている。イスラエルの高校生より幼稚だ。大学院でやっと学ぶレベルだ。


この遅れを取り戻すには、3年で国策としてやりきらなくてはなるまい。役所も一番遅れた領域となっている。法人登記がこれほど時間と手間がかかる国もめずらしいし、書類の海に生きる官僚は、若手がドンドン転職している。優秀な人材ほど見限っているのが霞が関の現実だ。行政府は全ての手続きを電子化する法案を準備し、電子政府を樹立すべきだ。当然個人情報の保護とセキュリティーも最先端でなくてはならない。


その昔、「二番じゃダメなんですか?」と科学技術の予算を議論した議員がいた。科学技術、特にデータサイエンスは一番の総取りだ。二番以下の展開は百番と変わらない。