【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】

教育学部以外は？

こういっちゃなんたけど。
私立で教育学部ってかなり他の学部に下に差をつけられている。内部進学では他学部に行けなかった学生の集積所じゃない？(中には好んで行く人もいるのかも知れないけど)

教育学部向け(教育学部前提)じゃないみたいよ。


◆早稲田大学
Global Education Center (GEC)
早稲田大学 グローバルエデュケーションセンター
About the GEC

Math
数学教育

「数学基礎プラス」シリーズは、すべての学部学生、特に人文社会系の学生を対象とし、身近なテーマを通して数学の基礎知識を身に付けるのと同時に、数学的な論理的思考力を養える科目です。金利などのテーマを、初級レベルからステップアップして学ぶことができます。


■学びのPOINT
数学がわかる！

数学が苦手な人にも理解できるよう、高等学校の数学知識を前提とせずに一から講義しています。また、途中の式変形や考え方も丁寧に説明しているので、今までわからなかった数学がわかるようになります。

『経済学科の複数の教授は「ミクロ経済学の必修講義では数学ができない人が多くて、約4割の学生が再履修することもある。』と、『数学ができない人が多い』と書いてある。


・早稲田政経学部が数学必修化に踏み切る真意
（政治・経済学部に共テ数１Ａ導入時）

今回の入試改革にあたっては、学部内からも不満の声が出ていた。経済学では微分・積分が必須で、高校数学でいえば数学Ⅱ・Bから数学Ⅲ・C以上のレベルが求められる。

経済学科の複数の教授は「ミクロ経済学の必修講義では数学ができない人が多くて、約4割の学生が再履修することもある。やるなら数学Ⅱ・Bまでを必須化すべき」と話す。逆に、政治学科の一部の教員からは「数学を必須化することで絶対に早稲田の政経にいきたいという受験者がいなくなるのでは」と、伝統や独自色が薄まることを懸念する声もある。

数学が出来てない学生をたとえ4割にもなろうともちゃんと落とすんだから良いのでは？卒業する人は単位取得してるんでしょう？

全教科を最初から満遍なく、それなりにやるのか、最初は受験必須科目から攻めて大学に入ってから高校で捨てていた科目に戻るのも良いのでは？

国立でも文系は卒業時には数学を忘れている人もかなりいると思うけど？

国立大と私大の役割や目的が違うという話だけど、現状の共通テストで5割6割レベルの地方国立大が、国家戦略に乗せた人材育成インフラなんだろうか？東京一科や地帝のレベルなら国家プロジェクトの一部と言っても良いと思いますよ。でも5割6割レベルの地方国立で、出口も地方公務員、教員、地場産業がメインなのに、東京一科や地帝と同じ役割を期待されるんだろうか？

役所が予算を要求する時の大義名分をうのみにしていると思いますよ。

＊地方の車があまり走らない道路や橋
国土交通省→基幹産業や生活圏の広域ネットワーク化に不可欠な重要インフラです！
＊共通テスト5割6割の地方国立大
文部科学省→国家プロジェクトの一部で国家の戦略的人材育成の柱！

これ全く同じ構図ですよ。大義名分を真に受けてるだけです。

早稲田教授が「数学ができない学生が多く、約4割が再履修」との発信と、それが数ⅠA導入＝政経に必要な最低限の数学素養を担保するため、という話。

ここに対して「4割落としても卒業できるなら良いのでは？」「国立文系も卒業時には数学を忘れる」ってのは完全に論点ズレ。

経済学部なら経済の単位を取って卒業するのは当たり前で、議論の焦点は入学段階でミクロ経済の数学を処理できるか＝基礎能力の話。

一方で「国立文系は卒業時に数学を忘れる」は単位履修とも制度導入理由とも無関係で、ただの的外れ。
端的に言えば、主張の土俵を間違えていてトンチンカンな投稿になっている。

「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方が望ましい。」
これは日本に限った話ではなく、今や国際的な前提になりつつある。

文系3科目入試では、求められる基礎能力を測れない。

AI時代に数的基盤が乏しく、努力もしない“数弱”は、最終的にリストラ対象になるだけですが。



＞慶應義塾大学

・安宅教授
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。

＞OECD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。


日本におけるDSリテラシーレベルや応用基礎レベルは、OECDの「AIに関するOECD原則」にも影響を受けつつ、国内政策に基づいて策定されています。
特に文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」は、国際的なAIガバナンスやリテラシー向上の流れを受けて導入されています。

日本では、多くの学生がデータサイエンスやAIの基礎知識を持ち、AIを活用して課題を解決できる力を身につけることを目指していて、これはOECD原則の「包摂性」や「持続可能な開発」の考えに沿ったものです。

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。

これらは、OECDが求める「AIの透明性」「倫理的な活用」「技術的な堅牢性」といった原則に基づき、社会での信頼構築を意識して設計されています。

文部科学省は「AI戦略2025」に基づき、2025年までにリテラシーレベル修了者を大学生の100万人にする目標を掲げていますが、この数値設定は、OECD原則の「人材育成と教育」を反映し、広範な層へのリスキリングを目指したものです。



日本以外の諸外国、イタリア、フィンランド、アメリカなどのAI教育政策も、OECD原則の理念を反映しており、AIを社会に浸透させる際の「倫理」「透明性」「包摂性」を重視している。

このように、OECD原則は各国のAI教育や政策における重要な指針となっています。


文科省は、「全国的な高等教育の機会均等を果たす」とともに、データサイエンス教育におけるリテラシー、応用基礎、エキスパートといった全国共通の基準を設定し、その水準を担保することで、学生の学習成果を評価可能なものにしていて、これにより、社会や産業界に対して一定の能力を持つ人材を輩出するという目的を達成しているのです。