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創造性をどう伸ばすか? -- このエントリーを含むはてなブックマーク

実社会で「創造性」が語られる文脈は大きく分けて二つあり、
一つは会社のような組織で社員のアイデアをいかに潰さずに
活かすかというマネジメントに関するテーマで、
もう一つは子供の創造性をどう育てるかという能力開発に関するテーマだ。
ここでは後者について考えたい。

子供の創造性を伸ばす上でも、
社員のアイデアを潰さないことと同様、
子供の表現したことを如何に否定せずに伸ばしていくかが
重要であることは想像できる。
しかし、さらに話を推し進めて、
子供の創造性を伸ばすためにどんな教育をすべきかとかいうことになると、
どうも議論に飛躍が増えてくる。

まず見られるのが、既存の教育方法を否定しつつもその根拠がおかしいものだ。
例えば、東洋経済7月2日号でネットイヤーグループ社長の
石黒不二代氏は次のように述べている。

数学でも公式や解き方を教えてもらい、それを記憶している。
だから、記憶力のいい人、教科書と参考書を多く読んだ人が勝つ。
論理的に考えることとはまったく関係がない。



そもそも、日本でまともな教育を受けた人なら、
数学で公式や解き方を暗記しろなどとは教えられていないはずだ。
文部省検定の教科書でも定理の証明や説明に多くのページが割かれているし、
どうしても避けられない例外を除けば、
証明できない定理を使うような事はやっていない。
論理的に理解することに重点が置かれるはずなのだ。
しかも、まともな国立大学ではパターン暗記で
解けるような問題はあまり出題されない。
上のような主張をする人は、要するに、
中学・高校時代に授業が理解できなくて
仕方なく公式や解き方だけ覚えて試験を乗り切った苦々しい記憶を
自分で無意識に美化して問題をすり替えているにすぎない。

さらにいうと、
「記憶力と論理的に考えることとはまったく関係がない」
という部分も見当違いだ。
例えば数学では、論理的に意味を理解して初めて
その内容を長期に渡って保持することができる。
きちんと理解したことだけを長期間覚えておくのは動物の本能的な習性だろう。
他の分野においても知識を互いに関連付けることで理解が深まると同時に、
その内容を長期に渡って保持することができる。
英単語でも文脈の中で覚えるほうが、覚え易いし応用も効く。
語呂合わせの暗記ですら、
複数の事象を関連付けることによって記憶力を上げている。
論理的な繋がりを考えることと記憶力は最も密接に結びついているのだ。



既存の教育の否定とセットでよく語られるのは、
アメリカ式の受け売りで、創造性を育てるために
ディスカッションやディベートの機会を増やせというような意見だ。
確かに、平均的に日本人にはそういう訓練が不足しているという面はあるだろう。
しかしそれを初等・中等教育にそのまま持ち込んで当てはめるのは危険だ。
ディスカッションやディベートのような訓練は、
基礎学力がきちんと備わった人にとってのみ意味のあるものだ。
台形の公式が正しいかどうかとか、
ニュートンはなぜりんごで重力を発見したのか、
とかいうことを延々と議論しても仕方ないのである。

確かに、ディスカッションやディベートのある授業は眠くならないかもしれないが、
想像性を伸ばすというのは、もっと当たり前で地道な訓練だろう。
私は、想像性を伸ばす上で重要なことは単純に以下の3点だと考えている。

1.論理的構成力

既存の結果を使うことと
自分で新しいものを作りだすことの最大の違いは、
自分で一から構成する必要があるかどうかということだ。

厳しい競争社会で詰め込み式の教育を受けた発展途上国の人は
研究する段になって想像力が乏しいと言われることが多い。
(もちろん、全ての人に当てはまるわけではない。)
この大きな理由は
論理的に自分で組み立てることを省略してきたために
構成力が不足しているということだろう。

こうした力を鍛えるためには、
数学では公式を証明する力や他人に説明する能力を重視すれば良いし、
国語では言葉の本来的な意味を抽象的に考えたり、
文章の構成を論理的に分析する力を鍛えればよい。
歴史、地理、政治、経済などであれば
史実よりも必然性に重きを置いて教えればよいし、
英語では構成力が必要なアウトプットをより重視すればよい。


2.圧倒的な知識量


世の中では既存の結果に上乗せする形で、新しい成果が出る。

エンジニアリングは学問の発想自体が、
既存の結果の上に新しいアイデアや改良を加えるという形だ。

自然科学は、科学者の論理的構成力により重点が置かれるが、
既存の結果がどこにあるかを踏まえて研究を進める事が大事だ。

ビジネスは他国での成功モデルと国内の社会事情を合わせたり、
新しい技術と既存のビジネス環境の組み合わせを
考察することによって生まれる。

いずれにしても、
十分な知識を仕入れておく事、
どこに知識が存在しているかを抑えておく事、
によって、新たな組み合わせで別のものを創造できる
可能性が格段に高まるのだ。

教育の現場に当てはめると、
数学であれば、調べないと分からないような
難解な公式の証明を課題に出す事で調査能力を鍛えてもいいし、
複数人で相談して問題を解かせることで、
公式を知っている人がどれだけ得をするか実感させてもいい。
もちろん、公式を当てはめるだけの数学の試験でも、
知識を整理して正しく使うことの大切さを教えることはできる。
他の科目であれば、インターネットや参考文献でよく調べないと
良い文章が書けないようなレポート課題を与えればいい。

3.ネットワーキング能力

個人の論理的構成力や情報収集能力には限界がある。
知りたい情報があれば、
直接それに詳しい個人や組織に問い合わせるという経験を積む事で、
ネットワーキングの能力は向上していく。

小学校の自由研究はそういう点でも面白いと思うが、
日本の教育ではそのような機会は
たいてい大学の卒論くらいまでないし、
下手をすれば大学でも卒論がない学部・学科もある。
中学や高校でも、ネットワーキングの必要性を意識した形で
似たような課題を与えることは有益だろう。



人々は創造性という言葉の神秘的な響きに思考停止して
奇想天外なことを考えなければという強迫観念に囚われがちだが
創造性とは、運と生まれつきに左右される部分を除けば、
論理的構成力、知識量、ネットワーキングという
ありきたりだが身につけるのに骨が折れる能力の組み合わせだろう。

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テーマ : 学習
ジャンル : 学校・教育

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No title

Willy さん
僭越ながら、久しぶりに直球勝負の良いエントリーですね。

小学校の教師をしている友人が、「論理的構成力」をどのように教えるのかをずっと研究しております。その結論として、会話が成り立たないという事実にぶつかり、勢い余ってワークブックを執筆してます。(このような状況は、絶望的ですが)

さて、そんな中で、素朴な疑問として、私が論理的(?)(昔から、理屈っぽいおしゃべりでした)になったのは、どのような理由かと聞かれた事があり、いろいろ考えたのですが、結局、いろんな物に興味があったからとしか答えられませんでした。

自覚として、創造性に乏しく、学術的な才能が無いので、町屋の話好き(せめて、物知りという形容は付けたい)に留まっているのですが、創造性とは、資質と才能にであり、私の場合、好奇心という資質はあったものの、それを昇華出来る才能が無かったと理解してます。

ちょっと外れましたが、刺激的なエントリーに敬意を表してという事でご勘弁を。

No title

論理的構成力の根本は、母国語の語学力でしょうね。
母国語は周りの人から学ぶものなので、環境による差が大きいと思います。
周りの人がきちんとした言葉で論理的に話をしているかどうかが重要でしょう。

いわゆる「できない子」は、中学生、高校生、大学生、そして、
大人になっても、会話が成り立たない人が多いです。
WS大の落ちこぼれの学生の中には
外国人の私から見ても語学力の低い学生がいます。
そうなってしまうと、学校だけで救うのは確かに難しそうです。

数学に関して言うと、数学が本当にできない子、例えば、
公式の当てはめはできるのに文章題を公式に落とせない子は、
おそらく数学以外の文章もきちんと理解できていないと思います。
数学では理解できていないことが明示的になる、というだけ違いでしょう。

No title

notwithstandingさん:

どういうカリキュラムを組むと良い人材が育つのかは難しい問題で、
コンセンサスはないと思っています。

創造性をどう伸ばすか?http://wofwof.blog60.fc2.com/blog-entry-519.html
というエントリーを昨年書きましたが、創造的な仕事をするためには
知識量、論理的構成力、ネットワーキング能力の3つが重要です。
このうち、東大生が比較的得意で、米国の多くの学生に決定的に不足しているのが
知識量や知識を吸収する技能なのではないかと思います。
なぜなら、東大入試では知識や技能を重点的にスクリーニングしているからです。
それを踏まえると、入学後はそれ他の点を重点的に強化していくというのが
より好ましい人材の育て方なのではないでしょうか。
プロフィール

Willy

Author:Willy
日本の某大数学科で修士課程修了。
金融機関勤務を経て、米国の統計学科博士課程に留学。
2009年、某州立大数学科専任講師。2010年、助教。2016年、准教授。

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お勧めの本
1.ルベーグ積分30講
―― 統計学を学ぶために。
   小説のように読める本。
   学部向け。


2.Matematical Statistics and Data Analysis
―― WS大指定教科書。
   応用も充実。学部上級。

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