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。

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