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シン・ニホン 第四章まとめ

未来は目指し、創るものだ!

生々しい知的・人的経験、その上での多面的かつ重層的な思索に基づく、その人なりに価値を感じる(=知覚)の深さと豊かさが基礎になる。

異人
・未来に向けて普通の人が目指さない新しい世界を描き、様々な技術・アートなど複数領域をつないで形にすることができる人
・どんな話題でもそのために相談できる人を知っている

(1)リテラシー層
データ×AIリテラシーを持ったうえで、未来へのマインド、指数関数的な時代のモノの見方を育てる
→ある程度の理数、デザイン素養は理文・専門を問わず必修化。理文融合
(2)専門家層
(3)リーダー層
①人材の裾野の広さ→リテラシー層、専門家層の育成がカギ
②彼らが育ちやすい環境を整える

教師不足の中でのスキル再生
①MOOC(Massive Open Online Course)と反転学習の組み合わせ
②学ぶ側が教える側に回るカスケード的転回

思考、表現の武器としての国語の刷新
・分析的、構造的に文章や話を理解し課題を洗い出す(理解・解題)
・論理的かつ建設的にモノを考え、組み上げる(構成)
・明確かつ力強く考えを口頭、文章で伝える(表現・伝達)

未来を仕掛ける人を育てる6つのポイント
①意思、自分らしさ、憧れ
・その人なりの心のベクトルを育てる
・まずは意味、目的を教える
・体験する、ものを読むなかでその人なりの引っ掛かりを優先し、そこから生まれる気持ちを育てる
・近現代に偉業を成し遂げた人の物語に触れ考えさせる
・その人らしい知覚と深みの育成を阻害する仕組みを取り除く

②皮膚感を持って価値を生み出すことを理解する
<仕事=力×距離>、<力=質量×加速度>
・色々な仕事がどのような変化を生み出しているかを考察、自分はどういう変化を生み出したいか、そのためにどういう技と力がいるかを考えさせる
・付加価値、利益、企業価値を生み出すことの大切さを教える
・それがどのように生み出され社会を動かしているかを体感的に理解する

③サイエンスの面白さと意味への理解を深める
・サイエンス:自然からパターンを見出すこと
・サイエンスとは何か、つながり、主な問い、コアな考えや拝見、人間にとっての意味を理解する
・特に地球と人類の持続可能性の深刻さをしっかりと理解する

④夢×技術×デザイン視点で未来を創る教育を刷新する
課題から見る強化ポイント
・手を使う訓練をする
・データ×AIを学ぶ理由付けをする
・データ×AIを大学の一部人材以外にもリアリティを持って教える
・夢を描く訓練をする
・風景、景観に対する視点を持つ

⑤道具としての世界語を身につける

⑥アントレプレナーシップの素養

データ×AIの価値のリアル体験
①データ利活用
身の回りからデータを取り、それを使って何らかのパターンを見出す
②ソフトウエアづくり
③ものづくり
④空間づくり
街のグランドデザインを考える

これから求められるデータプロフェッショナル
・時代の変化から生まれるリアルな課題解決にエキサイトする人
・統計的素養を持ったうえで情報科学的な知恵と技を上の課題解決に使う人
・課題を俯瞰し柔軟にビックデータ処理を実験環境から本番環境まで実現できる人


▼データ時代のビジネス化に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待
http://www.applstat.gr.jp/seminar/ataka.pdf
▼”シン・ニホン” AI×データ時代における日本の再生と人材育成
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/jikkoukaigi_wg/kakusin_wg4/siryou1.pdf

▼旅の効能
https://www.hoshinoresorts.com/mag/kounou/vol17.php


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