やっぱり早慶だけ別格なのでしょうか？

ランキングなので、この指標で一橋・神戸は、論外なのは、仕方ないですよね。　

文科省目線であれば、東大のみ〜ではありません。
各々の旧帝大は、得意分野やミッションとしての担当分野が違いますから。


＞◆ Society 5.0に対応した高度技術人材育成事業
「成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成」


◎ ビッグデータ・AI分野

大阪大学（中核拠点大学）

お茶の水女子大学、奈良先端科学技術大学院大学、千葉大学、電気通信大学、和歌山大学、東京工業大学、九州工業大学、東京大学、神戸大学


◎ セキュリテ分野

東北大学（中核拠点大学）

和歌山大学、大阪大学、岡山大学、北陸先端科学技術大学院大学、北海道大学、奈良先端科学技術大学院大学、九州大学、情報セキュリティ大学院大学、長崎県立大学、慶應義塾大学、東京電機大学、静岡大学、京都大学


◎ 組み込みシステム分野

名古屋大学（中核拠点大学）

岩手大学、岡山県立大学、徳島大学、東北学院大学、九州大学、愛媛大学、東海大学、芝浦工業大学、南山大学


◎ ビジネスシステムデザイン分野

筑波大学（中核拠点大学）

愛媛大学、山口大学、琉球大学、埼玉大学、室蘭工業大学、公立はこだて未来大学、会津大学、岩手県立大学、東京都立産業技術大学院大学

私自身はアルバイトより勉強優先の立場であるが、かといってけっしてバイトの意義を軽視するものではない。経済上の効用のみならず、そこで涵養される社会性もまた捨てがたい。相対的に文系学生にその傾向があるとしても、そこで養われたコミュニケーション力が新規学卒の就活市場で大きな武器になっていることは、採用側への調査でも明らかになっている。とりわけ、難関の早慶附属（慶応は系列）校出身者に共通する明朗な性格は、その自己肯定感（自己効力感）ともあいまって、採用側から高評価を受けてきたものと思われる。むろんそれは、近年入試難度を上げているマーチ各校にも当てはまることだろう。

> 理系であっても、事情は同じではあるまいか。

私立理系だと文系分野の一般教養をあまりやらないから、専門職の育成に近いだろうね。でも、国立の多くは共通テストで5教科課すこともあって、文系分野の一般教養を履修させることが多い。旧制高校の流れを汲み、教養部のあった大学ならなおさら。

ハンソンの「理論負荷性」は、データそのものの観察・解釈が理論に依存する ことを指す。

データの更新作業に著者の価値観が反映される ことを「理論負荷性」としている。

文脈では、「データの選択や編集に主観が入る」という話 なので、むしろ 「バイアス」や「価値判断の介在」の問題 に近い。

→ よって、「ハンソンの理論負荷性」という言葉の使い方はやや不適切 で、「価値判断の介在」や「データの選択バイアス」の方が適切 。

＞工業社会が終わり、ポスト工業社会に入っていくソフト化への変化を最新のデータで論証したい。


↓以前のやり取り


「ソフト化が進む東京ではセンスや感性が求められ、有名私学の文系が適合する」とする主張は、時代の要請を軽視した偏った意見ですね。

現代ではAIやデータサイエンスの活用が全産業に広がり、文系・理系を問わずデータを理解し活用する力が基礎素養として求められています。

第5次産業革命時代に、経団連会長も「数学的素養は文理共通」と指摘し（①）、国も、OECDの「AIに関するOECD原則」（②）を基づき、『内閣府・文科省・経産省の３府省が連携』の「数理・データサイエンス・AI教育プログラ ム認定制度」を創設しました。（③）

国立大学も全学部でAI教育を導入（④）や安宅教授が指摘するように、『8割の大卒者がリテラシーレベルの素養を持つことが望ましいとされる時代』(⑤）と、社会全体がデータサイエンス教育の重要性を認識しています。

将来展望として、国も第5次産業革命において、文系人材余りを示唆（⑥）、さらに人材の流動化を目的として（⑦）『解雇規制緩和法』も政治家発言として出てきました。

特に企業が求めるのは、単なる感性やセンスではなく、それをデータと結びつけて活用する力で、AIが本格的に導入される未来において、データを理解し活用する能力はすべての職業において必須の基礎素養となります。

現在の大学生がリテラシーレベルのデータサイエンス教育を修得して卒業することは、単なる知識の獲得ではなく、将来的な雇用リスクを回避し、変化に対応できる力を身につけるための不可欠な条件です。

学生に数学の学力担保がなく、データサイエンス教育の進まないエデュユーザーの私大関係者（⑧）は、これを軽視していますが、短期的な就職実績のみを根拠に「DS教育は不要」とする意見は、AI時代を迎える社会において非常に危険な考え方です。

大学生や受験生が「最善の選択」をするためには、時代の変化を直視し、逃げずに向き合う覚悟が必要です。
現代はAIやデータサイエンスが全ての職業で基盤となる時代であり、数学的な素養やデータ活用能力は、もはや一部の専門家だけのスキルではありません。

これを避けて通るという選択は、将来的な雇用リスクを自ら高める行為にほかなりません。

上記【①〜⑧】

①経済界の見解
◆経団連会長、数学は「文理共通」　新卒採用で重視
2018/10/30 18:00

経団連の中西宏明会長は30日、金沢市内で記者会見し、新卒採用で重視する項目について
「必要最低限の語学と異文化を理解する力は理系・文系問わずに持ってもらわないと困る。
少なくとも数学的な最低限の素養は文理共通だ」と述べた。


②OECDの「AIに関するOECD原則」（OECD Principles on AI, 2019）*は、信頼できるAIの促進とAI技術の責任ある発展を目的とした国際的な原則であり、この原則は、OECD加盟国をはじめとする多くの国々に受け入れられ、AIガバナンスの基盤となっています。


③内閣府・文科省・経産省の３府省が連携し、 「数理・データサイエンス・AI教育プログラ ム認定制度」を創設。
リテラシーレベル、応用基礎レベルの２つがあり、前者は2021年度、後者は2022年度か ら開始。
⭕️リテラシーレベルでは、 すべての分野の学生がAIを理解し、適切に活用できる基礎能力を養成。
⭕️応用基礎レベルでは、 専門的な課題解決能力を育成し、社会や産業での実践的な活用を重視。


④国立大学の状況
◆国立大、全学部でAI教育　文科省が改革方針2019年6月18日 19:28
人工知能（AI）時代に向け、データサイエンスや数理の教育を文系・理系を問わず全学部で課す。


⑤ＡIを活用出来る人材の育成

数学が苦手な文系学生にとってはハードルが高い。 データサイエンスを学ぶ前提となる数ⅡＢまで身に付いていない大学生が私立トップ校でも多い。
日本の教育は、レベルは高いが数学嫌いを増やしていることが明らかになっている。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。
大学側はきっと「こんな何にもしらない状態で学生を入学させたら、教育などできない」と、いずれは大学の入試、入学要件自体が変更を迫られるだろう。
（慶應の安宅和人教授のインタビュー記事からの抜粋）


⑥『デジタル化で職を失うホワイトカラーの労働移動を支援ー政府方針』

2024年2月27日
労働需要が少なくなるおそれがあるホワイトカラー（事務職従業員）のブルーカラー産業への転職支援
製造業や土木など


⑦小泉進次郎氏発言『解雇規制の緩和』


⑧内閣府、文部科学省及び経済産業省において創設した「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」

・リテラシーレベル修了率
教育学部
国立大学は90%程度
早稲田大学は、10%台

> データの更新作業に著者の価値観が反映される ことを「理論負荷性」としている。

「観察」と言っているのだから、見て考えるという意味のごとく、その人の価値観が反映されるのは当たり前だよ。でも、「認識」や「測定」などの他の行為を理論負荷性があるかは明らかになっていない。

「データの更新に著者の価値観が加わる」ことを「理論負荷性」 に結びつけているので、ハンソンの主張とはズレてるね。