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大学時代に何を学ぶべきか -- このエントリーを含むはてなブックマーク

若い時に何を勉強すべきかは言うまでもなくとても大事だ。しかし、この動きの速い時代に何を勉強すれば良いのかを考えるのはとても難しくなっている。最近、そのことを改めて考えさせられることがあったので少し書いてみたい。



3ヶ月ほど前に、医学関係の研究部門でスタッフとして働いている修士課程の社会人院生2人から「夏に1〜2単位のセミナーコースを開講して欲しい」との相談を受け、3人で相談した結果、混合効果モデルという統計モデルの勉強会を開く事にした。

私はその分野に詳しい訳でもないので、軽い気持ちで院生時代に使ったテキストだった Pinheiro & Bates の Mixed-Effects Models in S and S-PLUS (Statistics and Computing) という本を提案してそのまま使うことになった。この本が出版されたのは2002年と「ほんの」15年前であり、さらに私が統計学科の院生だったのは「ほんの」10年前くらいだったし、それにその分野の入門書としては今でもアマゾンでも常に上位に来る本なので、何も問題はないと考えていた。



しかしセミナーが始まると学生は、本のコードが古いことに不満を漏らすようになった。確かに、オープンソースの統計やデータサイエンスのパッケージは文字通り日進月歩の世界なので、言われてみると実際の処理に関して時代遅れである感は否定できない。学生達は、現場で医療データを分析しているので不満を持つのも無理はない。理論面についても、基礎は変わらないものの、分析用のパッケージが充実してくれば理解すべきモデルの幅も広がる。本の記述が物足りないと感じても不思議はない。私は、たった15年前に書かれた教科書が古臭くなってしまったことにうろたえた。

だが、話はここで終わらない。応用統計の本なので理論面ではどうしても行間のギャップが大きい。セミナーは学生と私を含めた輪講式(順番に発表者を決めて進める方式)でやっていたのだが、準備の途中で式が成り立つ根拠が分からなくなって見直したのは、60年近くも前に出版された佐竹一郎の 「線型代数学」 という教科書だった。日本では数学科の1〜2年生が集中的に学ぶ内容の本である。セミナーの学生達はとても優秀だが、元々のバックグラウンドが数学ではないので、きちんと数学的基礎を追う事ができないことが多い。そして、米国で統計を教える人が足りないのはきちんと基礎を教えられる人が少ないからなのである。





実務家として働いたことのある私が、大学でカリキュラムを決めたり教科書を選んだりする時に一番に考えることは、学生が社会に出た時にその内容が役に立つかどうかだ。そのために、理論的には多少質が下がっても応用面を重視するようにしているし、最近の社会の動向も気にするようにしている。だが、実践的な内容が書かれた教科書がたった10年で陳腐化するのであれば、若い学生達にそうした内容を教えることは正しくないのではないかと再考させられる。18〜22歳という一番、脳が冴えている時期に何を勉強するべきなのだろうか。やはり、若い貴重な4年間には、より普遍性と一般性が高く、現代人として役に立つスキルを集中的に学ぶのが良いということになる。ただ、具体的に何を学ぶべきかは難しい。

古くから欧米の大学が行ってきたリベラルアーツ教育は、元来それに近い考え方だった。リベラルアーツ教育とは、人が自由に生きて行くための本質的なスキルとして、文法、論理学、修辞学などを重視する教育のことだ。アイビーリーグのほとんどはリベラルアーツ教育を行う大学として設立された。そうした考えに沿って今でも、文学、哲学をはじめ、数学、科学などを重視したカリキュラムを組むリベラルアーツ系の大学や学部が北米や欧州などには多い。

だが現在のリベラルアーツ教育の比重が、現代社会に最適化されているかどうかには疑問が残る。

例えばその中心をなす文学や哲学は一部の偉人達の才能によって成り立った面が大きい。そうした成果が偉大だとしても、何十年、何百年の時間をかけて継続的に発展している数学や科学に比べて、相対的な重要性が低下していることは疑いがない。

科学を学ぶこともまた万能ではない。確かに、積み重ねが必要な科学を学ぶことで高い思考力が身に付くとは言える。しかし学ぶ者自身が積み重ねなければならないという制約によって、人の積み重ねたものの上に積み上げれば良いと考える工学にくらべ実用性に劣るという側面がある。過去100年の人類による膨大な積み重ねにより、工学の相対的な重要性が科学に比べて高まっているのもまた疑いがない事実だ。

そして話はふりだしに戻ってしまうが、最新の工学だけを学べばその技術は簡単に陳腐化する。近い将来に陳腐化する技術を一生に一度しかない貴重な時期に学ぶ必要があるのだろうか。

さらに言えば、英語を重点的に学ぶというかつて日本において手堅かった戦略も、自然言語の処理技術の急速な発展によりその将来は不確実なものになってしまった。

こう考えていくと、現在の社会において大学時代に何を学ぶべきかがいかに難しいかが分かる。おそらく最適なミックスは、伝統的なリベラルアーツ教育よりも現代社会の基幹技術である数学や科学に重点をおいたものになる。そして働き始める2年前くらいには、良い仕事に就くための応用技術を学ぶ必要があるだろう。そしてフルタイムで働き始めた後も知識が陳腐化しないよう継続的に応用技術を学んでいく必要がある(これは現在の日本人が弱いポイントだ)。時間的な厳しさを考えると、外国語は高等教育以前に仕事の制約にならない程度のレベルまで上げておくのが最善ということになるだろう。
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テーマ : 大学
ジャンル : 学校・教育

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受験大学の決め方、フルタイムで働き始めた後の学び方

卒業した高校(進学校)では、文理を選択する際に弁護士、公務員、医者というレベルでの就きたい職業を各自が考え、学部も文理や職業に合わせてなんとなく考える程度でした。実際の進学先は、まずは偏差値が高い大学、そして医学部志望者を除き、次に学部という感じでした。

最後の段落には特に同意します。ただ、「外国語は高等教育以前に仕事の制約にならない程度のレベルまで上げておく」のも、大半の大学進学者でさえ、相当に高い障壁かと思います。

会社員なので、「フルタイムで働き始めた後も知識が陳腐化しないよう継続的に応用技術を学んでいく必要がある(これは現在の日本人が弱いポイントだ)」のほうにも関心があります。

No title

zさん

外国語に関しては、なかなか難しいですね。中学受験をするのと同じ労力とお金を、英語にかけた方が良いのではと思うことがあります。

日本人が働き始めた後の技能向上に弱いのは、仕事が忙し過ぎてルーチン業務に忙殺されるのが一番大きな原因でしょう。見える業務だけでなく、新しい技能にも目を向けるような人の使い方をしないといけないですね。

英語の習得、新しい技能

ご返信ありがとうございます。

「中学受験をするのと同じ労力とお金」が英語の習得にはかかる印象です。大学受験の文脈ですが、予備校の職員の方いわく「数学は勉強すれば効果覿面、英語はそうはいかない」と。

ルーチン業務を、例えば、IT化して自動化すると、「余剰」人員削減で元の木阿弥なんです…新しい技能を身につけるには仕事をほどほどにおろそかにするしかないかなとも思います。

No title

zさん

個人的な経験では、入試問題程度のレベルであれば英語も数学も本気でやれば伸びるように思いますけどね。数学は簡単なパターン問題を解くだけでよければ時間効率が高いのかもしれません。

グーグルの20%ルールに見られるように、新しい技能を身につけるための時間を別途割けるような仕組みが必要ですね。米国は大学やコミカレで学び直す人の数も多いですし、企業も社会人大学院生に理解があるように思います。

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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てPhD取得。現在、米国の某州立大准教授。

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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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