【翻訳】アメリカの学校が能力よりも多様性を優先する中、中国は世界のSTEM(理系)リーダーになりつつある
私たち3人はいずれも数学者で、アメリカの大学の質の高さと開放性に惹かれて、若くしてアメリカに移民してきた。
私たちは、前にも後にも多くの人がそうであったように、良い教育と成功したいという強い願望だけを持ってアメリカへと来たのである。
ヒルベルトの有名な言葉に「数学には人種や地理的境界がない。数学にとっては文化的世界が一つの国である」というものがある。
アメリカのアカデミアでキャリアを積んできた私たちは、アメリカの数学者であることを誇りに思っている。
1930年代にヨーロッパの科学者が大量に流出して以来、数理科学の分野では米国が圧倒的な強さを誇ってきた。
数学は科学の基礎であり、計算機科学、気候モデル、人工知能、サイバーセキュリティ、ロボット工学など、ほとんどすべての主要な技術的進歩の基礎であるため、数学における米国のリーダーシップは、米国に非常に大きな戦略的優位性をもたらしている。
しかし、以下に述べる3つの理由により、米国は現在、その支配的な地位を失う危険性があるのだ。
まず第一に、そして最も明白なのは、幼稚園から高校までの数学教育システムが悲惨な状況にあることである。
アメリカの公立学校では、科学、技術、工学、数学（STEM）の分野で活躍するための準備をしている子どもがあまりにも少ない。そのため、特に中国本土、台湾、韓国、インドなどから絶え間なく流入する海外の人材への依存度が高まっている。
2015年にCouncil of Graduate SchoolsとGraduate Record Examinations Boardが実施した調査では、米国の学校で数学、コンピュータ科学、工学を専攻する大学院生の約55％が外国人であることが判明した。
2017年、全米政策基金は、米国の大学の電気工学系のフルタイム大学院生の81％、コンピュータサイエンス系のフルタイム大学院生の79％を留学生が占めていると推定している。
この報告書では、これらの分野のプログラムの多くが、留学生なしでは維持できないと結論づけている。
私たちの分野である数学では、米国のほとんどのトップ層の学部で、少なくとも3分の2は外国生まれの教員であり、米国生まれの教員でも、その多くはアメリカ人一世である。
同様のパターンは、他のSTEM分野でも見られるかもしれない。
2つ目の懸念材料は、人種間の格差をなくそうという全国的な取り組みが、良かれと思ってやったことが、実力と学力の関係を弱めるという残念な結果をもたらしたことである。
また、こうした反差別の取り組みは、特定のグループ（主にアジア系アメリカ人）を（間接的に）差別する役割も担ってきた。
ダイバーシティ、エクイティ、インクルージョン（DEI）プログラムを正当化するために使われる社会正義のレトリックは、しばしばキャンパスで観察される現実とは完全に対立するものである。
特に、「白人至上主義」と戦うというコンセプトは、数学の分野には当てはまらない。
というのも、アメリカで生まれたあらゆる人種の学者は、国内の学術的なSTEM専門家の中では少数派になってきているからだ。
第三に、他の国々は、過去に米国で成功した政策を用いて、優秀な人材を確保するために米国と積極的に競争している。
最も注目すべき点は、アメリカの経済的・戦略的な主要競争相手である中国が、大学や研究機関の改善に向けて並々ならぬ努力をしており、ほとんどが成功しているということである。
その結果、中国人の優秀な科学者や技術者を確保することができるようになり、また、米国やヨーロッパなどからも優秀な人材を集めることができるようになったのである。
経済協力開発機構（OECD）が発表した2018年の報告書では、15歳児の数学的習熟度で中国が1位、米国は25位であった。
また、米国教育統計センターが最近行った成人の認知能力に関する大規模な調査によると、多くのアメリカ人が経済活動に成功するために必要な数学や読解の基礎能力を欠いていることが判明している。
この成績の悪さは予算の問題では説明できない。というのも、生徒一人当たりの教育費はOECD先進国37カ国中、米国は第5位なのである。
これらの失敗を説明するためには多くの根本的な要因があり、その中には数学者として対処できるものもある。
問題点の一つは、教師の教育方法にある。米国の幼稚園児から高校生までの数学教師の大半は、いわゆる数学メソッドコース（「多様性と複数の能力を備えた教室の複雑さを理解する」などのテーマ）を超えて、実質的な数学をほとんど教えない課程を卒業している。
これは以前からそうであった。しかし、その傾向は近年、カリキュラムが実際の数学の知識から、社会正義やアイデンティティ・ポリティクスに関する講座へとますますシフトしていることから、より顕著になってきている。
その一方で、実質的な数学の知識を身につけた状態で教室に入ることができる数学専攻の学生が、ほとんどの公立学校で数学を教えるためには、費用と時間のかかる教員免許を取得しなければならない。
これは、すべての教師が効果的に活動するためには、教育学的なトレーニングが必要であるという政策的な正当性を示している。
しかし、私たちの知る限り、この主張は他の先進国の経験からは支持されていない。
さらに、多くのチャータースクールや私立学校のように、資格が必要とされない米国の学校では、数学専攻の学生や博士が非常に求められており、彼らが提供する数学教育の質はしばしばより優れている。
仮にある程度の教育学的なトレーニングが望ましいとしても、特に小学校の教師では、教育学のトレーニングを受けた教師が基礎的な数学の知識を身につけるよりも、数学の専門家が仕事で教えるスキルを身につける方が簡単なのである。
私たちの経験から言えば、最高の高校教師とは、しっかりとした数学のバックグラウンドを持ち、数学を教えることを楽しんでいる人なのだ。
さらに大きな問題は、教育機関が学校で教える内容をほぼ完全に固定していて、大学の数学コミュニティからの意見がほとんど反映されていないことだと考えている。
このようなアメリカの異常な政策の特徴により、無策でおざなりな「改革」が次々と行われ、能力のある生徒とそうでない生徒の区別がつかなくなるほど数学教育の質を低下させてきたのである。
この主張が受け入れられない人は、カリフォルニア州教育省が提案している改訂版の「数学フレームワーク」を読んでみて欲しい。
カリフォルニア州のフレームワークが導入されれば、11年生までの生徒の追跡調査や差別化は一切行われなくなる。
著者らが数学教育の「公平性」と呼ぶものを実現するために、このフレームワークでは、高校で微積分を学ぶための主要な経路を、学校外で数学を余分に履修する(あるいは、チャータースクールや私立学校へと通う)生徒以外のすべての生徒に事実上閉鎖することになる。
もちろん、カリフォルニアはひとつの州に過ぎない。
しかし、よく知られているように、政策決定に関しては、今日カリフォルニアで起こったことが明日には他の州に伝わることが多いのである。
カリフォルニア州の10,588校の公立学校とその600万人以上の生徒のために提案されたフレームワークは、「データサイエンス」を21世紀の数学と称して、望ましい進路として推進している。
しかし、このフレームワークで説明されている実際の「データサイエンス」の進路では、代数的なトレーニングが最小限に抑えられているため、学生はほとんどのSTEM学部の学位を取得する準備ができていない。
代数学は現代の数学には欠かせないものであり、代数学や微積分学に大きく依存していない数学の応用というのは、（実際のデータサイエンスを含めて）ほとんど存在しない（後者は代数学なしでは説明や実装が不可能）。
著者らは、「このフレームワークの基本的な目的は、数学学習における不公平の問題に対応することである」とし、「天賦の才能や天才崇拝の考えを否定する」とし、「現在の不公平をもたらし、永続させている文化的な力に対抗するためには、数学教育における積極的な努力が必要である」と述べている。
しかし、彼らがこれらの主張を正当化するために引用している研究は、浅いものであったり、誤解を招くような適用をしていたり、激しく反論されていたり、明らかに間違っていたりすることが明らかになっている。
提案されたフレームワークで提供されている具体的なモデルレッスンでさえ、基本的な論理が混乱していたり、生徒が利用できると説明されている技術では解決できない問題を提示したり、証明の必要性を議論せずに解決策を列挙したりして、基本的な数学的精査に耐えることができていない(つまり、問題を「解決する」ことの意味を誤って理解してしまっているのである－－私たちのような大学教員は、このような誤解を解かなければならない)。
米国では、公立の幼稚園から高校までの数学教育の質の低さが、すべての人口層に影響を与えているが、特に非移民の黒人やヒスパニック系、そしてあらゆる人種の若い女性に強い悪影響を及ぼしている。
そのため、STEM分野におけるこれらのグループの表象は期待外れなものであり、当然のことながら懸念されている。
私たちは、この問題に対処するための努力が、残された障害や偏見を取り除き、より多くの女性や恵まれないマイノリティが数学やその他のSTEM分野でのキャリアを選択するのに役立つのであれば、それを称賛するだろう。
実際、このような措置の結果もあって、過去50年間で職業上の女性の割合は劇的に増加してきた。
しかし、当初は良かれと思って始めたことが、時が経つにつれ、差別をなくすことを目的とした官僚主義的な機械に変わっていったのである。
新しい目標は、あらゆる手段を使って表象の格差をなくすことである。
そのため、一部の教育委員会や市、さらにはカリフォルニア州やバージニア州などの州全体の教育関係者は、「不公平」と判断して、学力追跡調査やさまざまなK-12ギフテッドプログラムを廃止しようとしている。
同じ動機で、多くの大学がSATやGREなどの標準化されたテストを入試に用いることをやめていっている。
この傾向は多くの分野に及んでいるが、特に数学では自滅的といえる。というのも、幼稚園児から高校生までの数学教育における水準の低下が、すべてのSTEM分野に影響を及ぼす恐れのある悪循環に陥っているからだ。
その結果、大学、大学院、教員、そしてSTEM産業の地位や役職において、大きな格差が生じている。そして、その格差を「組織的な人種差別」と断定し、評価基準の引き下げを目的とした行政処分が行われるのである。
このような基準の引き下げは、さらに悪い結果と大きな格差をもたらし、悪循環をさらにループさせる。
短期的な解決策としてあげられるのはクォータ制である。
しかし、実力主義であるはずの選考プロセスにクォータ制を適用すると、大抵は逆効果になる。
様々な研究結果があるが、私たちのアカデミアでの経験と一致しているのは、社会的に受け入れられていないグループの優秀な学生を、彼らの準備レベルに比べてあまりにも高度な数学プログラムに参加させると、落胆し、しばしばこの分野を放棄してしまう、ということだ。
通常、このような生徒には、客観的に示されたパフォーマンスレベルに見合った、やや競争の少ない、より育成的なプログラムが適している。
残念ながら、トレンドは逆方向に向いている。実際、米国科学アカデミー、米国芸術科学アカデミー、米国科学財団、米国国立衛生研究所など、多くの主要な学術研究機関では、科学的な卓越性に代わって、多様性が賞などの受賞資格の決め手となってきている。
また、カリフォルニア大学の例に倣い、教員のポジションや昇進の候補者を、研究・教育・サービスの質だけでなく、多様性指標への取り組みを具体的に明示した上で評価する施策を実施している大学もあるほどだ。
様々な教育機関では、多様性啓発活動だけで終身在職権(テニュア)を得る方法を導入している。
このような措置が、STEM分野の学力水準にもたらす潜在的なダメージは計り知れないものがある。
また、科学の歴史を振り返ると、日和見主義の凡庸な科学者が、政治的に好まれるイデオロギーを簡単に捏造してパフォーマンス的に信奉することが、学術分野全体の切り捨てにつながることを示す例がたくさん存在する。
言うまでもなく、中国は米国で行われている公正プログラムを一切実施していない。
むしろそれどころではない。アメリカの教育者たちが否定している、才能のある生徒を中心とした、明確な実力主義の加速プログラムを構築しているのである。
中国は、文化大革命で科学や実力主義の教育が抹殺され、イデオロギーを教え込まれたことを教訓に、先見の明を持って長期的な戦略を立て、世界をリードするSTEM専門家のエリート集団を作ろうとしている。
量子コンピューターなどの戦略的に重要な分野では、すでにアメリカよりも先を行っていると言っても過言ではない。
その一環として、中国では中学の早い段階で優秀な数学の生徒を発掘し、育成している。
中国では、大学入学レベルでは競争率が高く、公正に実施される国家試験に基づく階層的なシステムを採用している。
STEM分野が奨励されていて、世界経済フォーラムによると、中国は世界で最もSTEM分野の卒業生が多い国であり、2016年には少なくとも470万人が卒業している(一方、米国は第3位の56万9千人であった。また、前述の通り、これらの卒業生の多くは外国人である)。
また、中国のトップ大学の質は大幅に向上しており、現在では6つの大学が世界のベスト100にランクインしている。
清華と北京（それぞれ17位と18位）は、コロンビア、プリンストン、コーネルを僅差で上回っている。
これらの中国の大学を訪れた人たち（私たちも含めて）が証言するように、平均的な数学の学部生は、米国の同程度の大学の学部生よりもはるかに高いレベルで活躍しているのである。
その理由の一つは、ハーバード大学の著名な数学者であり、数十年にわたって中国での数学研究の発展に貢献してきたShing-Tung Yau氏のような科学者の活動にある。
この10年間、彼が開発してきた選択的で結果の出る学部大会の主な特徴は、学生が研究者として必要な内容に正確に焦点を当てて勉強するように促されることである。
これらの大会で上位に入賞すると一流の大学院への進学がほぼ約束されるため、数学に優秀な人材を組織的に集めることができるのである。
最近では、米国の数学者を含む著名な数学者たちが、アリババや中国科学技術協会の協力を得て同様の特徴を持つ世界規模の学部数学コンテストを開催している。
また、毎年開催される数学オリンピックで優秀な成績を収めた高校生は、一流大学への早期入学が認められている。
中国はすでに米国の約2倍のSTEM分野の博士号を取得しているが、大学院教育プログラムの質の面では米国の大学に比べてまだ遅れをとっているといえる。
だからこそ、多くの優秀な中国人学者が米国のプログラムに登録し続けているのである。しかし、中国の大学では、中国や米国、ヨーロッパの上級科学者を積極的に教授陣に迎え入れているため、この人材の流れはすぐに衰退するか、あるいは完全に途絶えてしまうだろう(また、アメリカの大学機関とは異なり、イデオロギーに基づいた多様性を求めることなく、実力主義で採用を行っている）。
米国の優秀な、あるいはトップレベルの大学に在籍していた著名な数学者が、米国で長く成功した後に北京大学や清華大学に移ってくるというケースもあり、これらの学者の多くは中国人だが、中にはそうでない人もいる。
私たちは、中国が個人の自由に対する関心が低い、権威主義的な国であることを無視したくはない。しかし、この事実を認めることは、私たちが述べている変化の重要性を強調することになる。
アメリカの教育政策の欠点は顕著であり、アメリカの学校は、エリート学者に自由で民主的な環境を提供しているにもかかわらず、エリート学者を惹きつける力を失っているのである。
さらに、移民を歓迎する国として知られるアメリカでも、アジア人に対する犯罪が頻発しており、規模は小さいながらも、中国人留学生やその親を脅かしている。
さらに重要なのは、アメリカのトップスクールがアジア人学生を排除する手段として実施している、薄っぺらな反アジア主義政策（反人種主義の義務化という仮面を被っている）である。
STEM教育におけるアメリカの低迷を打開するには多くの政策変更が必要だが、そのすべてが数学者や学者としての私たちの専門分野ではない。
しかし、少なくとも、アメリカの教育当局は、基礎レベルと上級レベルの両方で、包括的なSTEMカリキュラムの開発を優先し、優れた数学者や他の科学者が公務員を支援することをお勧めする。
BASISチャータースクールのカリキュラムやMath for Americaの教師育成プログラムなど、大きな成功を収めた先例が、このようなカリキュラムをどのように開発すべきかを示しているだろう。
これに加えて、数学に優れた才能を持つ生徒を発掘し、育成するための全国的な取り組みが必要となる。
アメリカの政策立案者は、教師を養成する教育学校の誤った優先順位にも対処しなければならない。
少なくとも、数学専攻の学生は、認定手続きを完全に踏まずに教壇に立つことを認めるべきである。また、中学・高校の数学を教える人自身も、その科目の厳格な指導を受けることが必要だ。
都市部や都心部の学校は、最も有望なモデルを参考にして改善すべきである。
このようなプログラムは、高い基準と育成された環境の中で挑戦することで、子どもたちが恩恵を受けることを示している。
理想的には、学校は、地域の資金や官僚的な義務に毎年依存しないような形で運営されるべきである。
さらに言えば、アメリカの教育者は、教育と研究のすべてのレベルにおいて実力に基づいた採用と昇進のプロセスに戻らなければならない。
これには、連邦、州、地方レベルでの政策のUターンが必要となる(大学はもちろんのこと、社会正義の組織として生まれ変わろうとしているハイテク企業でも)。
目に見えない人種差別を根絶することを前提とした分裂的な政策を実施したり、偽りの方法で能力(メリット)の概念を解体しようとするのではなく、組織は（今ではかなりの額になっている）DEI予算をより建設的な目標に向けて振り向けるべきである。
例えば、アウトリーチプログラムに資金を提供したり、幼稚園から高校までの恵まれない生徒のための革新的な新しいチャータースクールを立ち上げたりすることができる。
特にエリート私立大学は、その莫大な基金と膨大な専門知識の一部をこの分野に向けることができる立場にある。
そうすることで、優秀さを犠牲にすることなく、マイノリティの学生の成功を支援することが可能であることを示すことができるだろう。
ここでご紹介する提案は非常に野心的なものに聞こえるかもしれないし、今日のイデオロギー的な風潮とは相反するものであるが、もうすぐ変化の機会が訪れるとも考えている。というのも、戦略的に重要なSTEM分野における中国の急速な台頭は米国の政策立案コミュニティに衝撃を与えるかもしれないからだ。
これは、1950年代後半から1960年代前半にかけて、ロシアの技術的専門知識の高さが世間の関心事となった、いわゆるスプートニク危機のようなものである。
当時も今も、世界の技術リーダーへの道は、数学、科学、工学の分野で卓越した能力を発揮するという、厳格で実力主義的なアプローチに基づくものでしかない。
Percy Deift氏、Svetlana Jitomirskaya氏、Sergiu Klainerman氏は、それぞれニューヨーク大学、ジョージア工科大学およびカリフォルニア大学アーバイン校、プリンストン大学で数学の教授を務めている。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？