田舎の自称進学校特有の国公立信仰に苦しんでいます。助けてください。

文系大学院には、いろいろな経歴、属性を有する学生がいる。最近目立つのは、会社を定年退職した方々の学び直しだ。とくに理系のお仕事をされてきた方が目立つ。聞いてみると「就職のため」理系を選んだが、本当は哲学に興味があったとの答えが少なくない。むろん、正規入学である必要はない。科目等履修生でも十分だ（就職するわけでもないのだから）。そしてなにより知って頂きたいことは、大学院入学に「学士号」は必ずしも必要ないということだ。短大卒、専門卒、高卒であっても大学院入学は可能なのである。要は当該大学院が事前審査で出願を認めさえすればよいということだ。現実に、高卒の有名プロ野球選手や芸能タレントがそれぞれ早慶で修士号を得ている。しかも、文系大学院では、関心乏しい理系科目の試験はない。入学後も不要だ（法学研究科であっても、数学など不要。法学に数学など必要ないからだ）。ただ、自己の興味・関心のみに専念できる。また、学校名なども二の次だ。なぜなら、どの先生に師事したかこそが、最重要だからである。それゆえ実際に、東大卒の学生が卒業後、私学の院生にも数多くなっている。

「読み書き算盤、データサイエンス、プログラミング」は、大卒ならば基本素養になる時代。

理系は、何とかなるでしょうが、問題は大卒の基本素養を持てなかった文系の人。

例えば、エデュでも話題になるキーエンス。
その売り上げ上位の営業職は、簡単なラダープログラム（工業のプログラミング言語）を組んで付加価値をつけて営業するとか。
勿論、大規模システム導入のラダーは複雑なので理系職にしか出来ませんが、町工場への導入などの取っ掛かり製品導入の販売戦略の１つとしてあるそうです。

文系職がAIで代替えされる時代ですから、文系人の中でもプラスアルファが無ければ厳しい未来となるでしょうね。

学問分野は自然科学に限られない。したがって、「大卒の資質」にも多様性がありうる。また科学が進歩するほど汎用性、利便性が高まり、むしろ次第に専門知識が不要になるのが世の流れ。したがって、特段理系の知見がなくとも難なく生活できる社会になるはず。そのうえで、技術や科学が進歩するほど、それに比例する如くより人間の資質、人間らしいあり方が求められることになる。その意味で、文系、とりわけ人文科学が再評価されるときが必ず到来する。

また直近の就職問題でも、多忙や効率性重視によって喪失する人間らしさやコンプライアンス等の構築のため、客観的に日常業務の在り方に疑問を呈することが可能な適性有する新入社員の存在が求められる。そのためには、文学・哲学・史学を修めた人材の採用・存在が不可欠である。理系一色で塗りつぶされたような奇怪な一元的な企業に、明るい未来は展望しにくい。そこには、画期的な新発明や技術開発を生む土壌、すなわち多様性が乏しいからだ。

同感である。

「最近，若者の科学離れが激しい，ということが話題になっているが，もちろんその責任は教員である．役人のせいにはしたくない．教員（と親）のレベルが低いからである．一般の若者だけではない，大学院生のレベルも確実に下がっている。『この研究室に来ると研究を手取り足取り教えてくれますか？ この研究室を出ると大学の先生になれますか？』という学生が訪問に来る時代であり，２チャンネルの掲示板には各研究室のウワサが蔓延しており，私の場合は『教員が学生に自分で考えろと言って教えてくれない．学生が各自で専門家のところに聞きに行かなければならない』と書かれるくらいだから，推して知るべし，である．どんな人でも３―４年研究すれば例外なく一仕事できるものなので，『自分で論文を書かないとだめですよ，論文があなたの将来を決めるんですから．研究するということ，博士に来るということは，そういうことなんです』と言っているのだが，今の院生たちはわかっているのだろうか．是非，わかってください。そもそも，仕事も出ていないのに会社が社員に取ってくれるとでも思っているのだろうか．論文もない人が助教に，博士出たての人が准教授選考に応募する時代である．バ〇〇ロー（バンガローではない），もっと常識を勉強しろ，と言いたいような気分である．そんな人になってはいけません．でも何が楽しくて研究者をやっているのか，と聞かれると，やはり若い人との科学漬けの生活だろうか．横で学生が論文をまじめに読んでいるのを見ると，横取りして見たくなる．時間がなくて読めないだろうと，学生が私に講釈に来てくれるのも嬉しい．この楽しみを大学１年生に教えることこそ，大学教員の醍醐味である。研究者生活って，楽しそうでしょ」

楽しい研究者生活　石浦章一
〔生化学 第８０巻 第１号，p.１，２００８〕
アトモスフィア＊東京大学大学院総合文化研究科

読み書き算盤が出来ないければ、基本的には大学生になれません（例外大学生も増えているようですが）

データサイエンスリテラシーレベルやプログラミング（DSのカリキュラムに一部にありますが）は、大学で身に付ける素養です。

特にデータサイエンスリテラシーレベルは、安宅慶應教授が「大卒者は８割方リテラシーレベルでデータサイエンスの素養を持っていたほうが望ましい」と発言されています。

文系理系以前に、「大卒の素養」があるかどうかが問題なのです。

＞文系職がAIで代替えされる時代ですから、文系人の中でもプラスアルファが無ければ厳しい未来となるでしょうね。

早稲田データ科学センターが提唱しているように、「専門性✕データ科学」の能力が要求されるでしょうね。
問題は自らの専門性にどうデータ科学が掛け合わされているかだと思います。基礎レベルのデータ科学だけではまったく使いものにならない。
さらに踏み込めば「専門性✕データ科学＋一芸＋ブランド」だと思います。
出身大学のブランド力はやはり大きい。

＞「専門性✕データ科学」の能力が要求されるでしょうね。


例えば、名古屋大学の方が「修了率（履修者） 86.4％」は段違いに高い。
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◆DS 応用基礎レベル

カリキュラム開始１年目の修了者数・修了率


■名古屋大学

学生数　9,523
履修者数　2,188
修了者数　1,890

修了率（履修者）　86.4％
修了率（学生数）　19.8％



■早稲田大学

学生数　35,760
履修者数　3,637
修了者数　147

修了率（履修者）　4.0％
修了率（学生数）　0.4％

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その名古屋大学も「専門性✕データ科学」に力を入れています。

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◆ 超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業（文科省）

（２）選定大学一覧

設置形態 選定大学名
国立 北海道大学
国立 名古屋大学
国立 大阪大学
国立 九州大学
公立 横浜市立大学


◆　名古屋大学　数理・データ科学教育

米国ノースカロライナ州立大学の協力のもと、4系（システム系、理工系、生命系、社会・人文系）を設け、分野の特性を考慮しつつ、教育プログラムとして構築し、全分野の学生に教育。

私立大学が優秀ですってあり得ないでしょう。
ウザいだけ。