女子美の「なんでも質問会」レポート
【現実と】ノー勉でも6割以上取れる共テが本日開催されます【虚構】
9割 東大医学部レベル=早慶
8割 地方旧帝レベル= MARCH
7割 上位駅弁レベル=日東駒専
6割 下位駅弁レベル=大東亜帝国
② 「IF関数がデータサイエンス基礎」という過度な簡略化
矛盾
IF関数程度の技能=DS基礎教育
→ これは混同
DSリテラシー基礎の範囲は、
単なるExcelの関数操作だけではなく:
データの整理と解釈
数的指標の理解
変数間の関係性把握
グラフ・統計量理解
といった思考プロセスが含まれる。
Excel関数はあくまでツールであり、ツールスキル=DS基礎ではない。
この混同は
「ツール操作力と思考力をごっちゃにする誤り」
で、統計リテラシー論でもよくある誤解。
④DS基礎と「応用基礎」の区別を曖昧にしている
あなたの文章では
DS基礎=IF関数水準
応用基礎は今後必要
と書いているが、それは
リテラシー基礎 応用基礎 エキスパート
という制度上の区分を混同している。
→ リテラシー基礎は最低ライン
→ 応用基礎は実務応用レベル
→ エキスパートは専門職レベル
この段階分けを理解せずに
「基礎=ETF操作レベル」「応用=未来の必要技術」
という二項対立にするのは論点ズレ。
このカリキュラムを見て「数学不要」とか言い出す時点で、情報弱者にも程がある。
↓
プログラム履修修了にて、「修了証書」発行
北海道大学
一般教育プログラム
文理を問わず全学生がこのプログラムに参加可能です。データサイエンスは、統計学・情報学・数学が基礎となりますので、全学教育(主に1年次)の開講科目から、以下の科目をプログラムの構成科目とします。
・情報学I(必修)/情報学II
・統計学
・入門線形代数学/入門微分積分学(文系学生のみカウント)
・線形代数学I/線形代数学II
・微分積分学I/微分積分学II
履修に際し、エントリーなどの手続きは必要ありません。上記の科目のうち4単位以上を修得することで、プログラムを修了することができます。2年次以降に専門教育プログラムを修了するために、この一般教育プログラム修了は必須となります。
>・入門線形代数学/入門微分積分学(文系学生のみカウント)
その人、情弱じゃなくて、単なるウマ○カなんじゃないの?
線形代数と微積を「数学じゃない」と本気で思ってる時点でアウト。
データサイエンスの基礎は 統計+線形代数+微積+情報 で成立してるのに、その中の柱2本を「数学じゃない」とドヤ顔投稿しているわけで…
要するに、議論以前に知能の問題。
>応用基礎程度は今後の時代、確かに必要な技能になります。
その「応用基礎レベル」は、「リテラシーレベル」修了の上で成り立つものだと思いますよ。
>「応用基礎レベル」カリキュラム開始1年目の修了者数
名大 早大
↓ ↓
②応用基礎 1890名 147名
みなさんおっしゃるとおり、
国立大のだす「修了認定」というのは
大学にもよりますが
「講義に参加した」という証明であって、
実力ではない、という事になっています。
つまり、アテにならない(実力なし)、でも
国立大として国からお金をもらっている内容の講義はしているし、学生も受講しています、だから来年度もまたお金ください、という公表以外の何者でもありません。
それにね、リテラシーモデルコースは文科省が示していますがその内容は算数すら必要ありません。文字ではなく、内容を見て判断できる人は判断できると思います。
地方大学=アテにならない=就職困難=人気なし
という構図の原因ですね。卒業生がその実力のなさを証明してしまっています。
お金を使って講義をしているのに「実力なし」では穀潰しです。
この辺を直視して実力、即戦力となるトレーニングをしていかないと次にくるのは「お取り潰し」ですよ。
この投稿、論点も事実もガタガタ。
まず「修了認定=参加証だけ」は誤り。
文科省のモデルは科目群+単位要件で設計されており、大学側は成績評価(可否/GPA)+単位修得を通過させている時点で「実力なし」という前提は崩れる。
次に「算数すら不要」も虚偽。モデルは統計・データ理解・情報処理を中心に設計されており、地方国立は実際に統計・線形代数・微積まで乗せている大学が普通に存在する。
さらに「地方大学=就職困難」はデータ無視の思い込み。国立理系は就職でも普通に強いし、企業側が最重視するのは「人材の地頭+専門性」
最後に滑稽なのは「国立は穀潰しでお取り潰し」と言いながら、文科省制度、産学連携、予算配分の構造理解がゼロな点。
雑な印象論は、ただの無知晒し。
制度、教育、採用の3領域を理解していない人間が、国立を「穀潰し」「お取り潰し」扱いとか、笑うしかない●笑




































