なりたい通信2月号（vol.2）
先生方ときづく5分間。寒さに負けず第二弾！
2020.02.12発行

◆注目講座特集

第2回目である今回は・・・

AI戦略に “統計検定” “G検定”

「AI戦略2019」。
映画のタイトルの様ですが、昨年6月に閣議決定された戦略目標で、AI関連領域で実行するべき政策を提言するものです。

ご存知の通りイノベーションは急速に進んでいます。片や人材不足は深刻化しており、AIなどに携わる「先端IT人材」の不足数は2020年現在で既に約5万人。さらに拡大すると言われています。
人材育成が急務とされる中、AI戦略2019では「文理を問わず、全ての大学・高専生（約 50 万人卒/年）が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」という具体目標を掲げています。
各大学では国からの助成を受けられる可能性もあることから、関連する授業を積極的に取り入れていくことが見込まれます。

WAでもいち早く大学のニーズにお応えするべく、新しい資格講座を開設していきます。注目したのは「統計検定」と「ジェネラリスト検定（G検定）」。
統計検定は、データに基づいて客観的に判断し科学的に問題を解決する能力を測ることができます。
G検定は、ディープラーニング（DL）というAIの中の1つの要素技術の知識を事業活用する、ジェネラリストの育成を主目的にした検定試験です。
これらの資格で得た知識を生かして、AI戦略の目標達成に寄与できる人材育成を目指していきたいと考えています。

そんな大きな目標を掲げる一方で、学生の皆さんにとって身近な場面で役立てて頂ける資格でもあります。
どちらの資格も一見すると理系学生やエンジニア向けに思えますが、実は専門を問わず取り組み易い内容となっています。その勉強過程で得た知識は「AI戦略」如何を問わず、数値やデータをあらゆる場で扱うビジネスマンとして備えるべき物ばかりなのです。（文系出身のWA講座担当営業・岩井も受験しました。結果はご想像にお任せします。）

それでは実際にWAが企画している講座についてご案内しますね。
統計検定は2級（レベル：大学基礎統計学の知識と問題解決力）、3級（レベル：データの分析において重要な概念を身に付け、身近な問題に活かす力）の取得を目指した講座です。（G検定はレベル分け無し）。関西圏を中心とした各大学での講座スタートは今年の秋を予定。

G検定はDLについての専門知識が必要ではありますが、2017年に始まった新しい資格。カリキュラム作成を含め、私達と一緒に講座を作り上げて下さる先生を募集しています。
統計検定は、簿記や公務員試験（理数系）、エクセルといった数字や情報処理の知識や講師のご経験があれば登壇へのチャレンジが可能です。
ご活躍の場を広げるべく、ぜひチェックしてみてください！

「統計検定」について

「G検定」について

文部科学省「AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について」

◆まなびtrend

アクティブ・ラーニングと
ゾンビ化するラーニングピラミッド

今月も「主体的・対話的で深い学び」「アクティブ・ラーニング」に関連した話題をご紹介します。

主体的・対話的で深い学びを得るために重要視されているアクティブ・ラーニング。その学習効果の根拠としてしばしば使用される「ラーニングピラミッド」を皆さまご存知でしょうか。
ラーニングピラミッドとは、どんな学習方法がしっかり頭に残るのかを分類してピラミッド型の図にまとめたものです。7つの学習方法にそれぞれ「知識をどれだけ効率良くインプットできるかを表した数値（学習定着率、％）」を付けて次のよう並べています。

• Lecture（講義)…5％
• Reading（読書）…10％
• Audiovisual（視聴覚）…20％
• Demonstration（実演説明）…30％
• Discussion Group（グループ討論）…50％
• Practice Doing（体験）…75％
• Teaching Others（人に教える）…90％

これを見ると、講義を受けているだけでは学習定着率は5％と低く、覚えたことを他の人に教えると学習定着率が90％になります。つまり学習者にとっては、受動的な環境ではなく、能動的になる環境が効果的だと示しているのです。
しかしながら、実はこのラーニングピラミッドに実験や科学的な根拠は無いとも言われています。1946年に登場したこのピラミッドは元々理論上のモデルであって、根拠となる具体的な研究が行われていない事が明らかになっています。そもそも実験に基づくデータであるならば、10、20、30という整頓されたパーセンテージになるはずが無い、という訳です。
科学的根拠が無いとしながらも、未だに教育に関する発表の場で引用され続け、ある意味undead（ゾンビ化）しているラーニングピラミッド。本当に使えないのでしょうか。教育現場での経験則から、正しいとされる部分も多くあるのではないでしょうか。
学習者にとっては、やはり単に聞いているだけよりも討論した方が印象に残り、実験や演習を交えた方が知識は定着しやすいのは事実だと思います。

しかし資格対策などでは特に、インプットを主体にせざるを得ない講義もあります。知識のインプットは限られた講義時間の中で貴重であることも確か。
であるなら、講義の最後の3分を使って、その日の授業を1分振り返ってもらい、ペアワークで1分ずつ発表する、といった流れを作る。それだけでも「主体的・対話的で深い学び」が生まれるのではないでしょうか。
手法に囚われすぎず、インプットとアウトプットのバランスを講義に応じてチューンナップしていきたいですね。

参考、引用したサイトはこちら↓

ラン‐タン －情報デザイン × 認知心理学 で 学び をデザインする

ACRLog Blogging by and for academic and research librarians

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