将来の選択肢が広がる学部合同説明会
中央 独協 成城 学習院 法政 専修 成蹊 明治学院 国学院どれがいいんですか? SMARTの次
私立の難関大学についてSMART(上智大学(Sophia)のS、明治大学のM、青山学院大学のA、立教大学のR、東京理科大学)クラスはよく話題になりますが実際大学生のマス層はその下のクラスなのに話題になりにくいですし、今や大学受験の方法が多様化しすぎてわからなくなっています。
だいたい同じくらいで悩む人多い印象みたいだけど、受験形式違うから単純に比べられるものでもないと思う。
おすすめの大学やどうやって進学先選べばいいか教えてください。
有名400社就職率だと中央>学習院>成蹊>法政>明治学院になっていますがほとんど差がないです。
独協は埼玉県草加市にあるけど、外国語学部有名です。
明治学院は白金キャンパスでキリスト教主義でおしゃれなイメージ
専修は都心の神田にキャンパスがあるのが魅力です。
國學院も渋谷にキャンパスがあって名前通り歴史・神道文化に力を入れています
それ以外に特徴がある大学はありますか?法学部とか経済学部とかはどこの大学にもあって特徴ないように感じます。
> 正論で捩じ伏せても相手が納得しなければ何の意味も無い
これはどっちもどっちだな。正論を理解できない文系くんは頭悪すぎだし、相手の頭の出来に応じて説明方法を変えられない理系くんも問題があろう。でも文系くんにそれなりの頭があれば理系くんは苦労しない。
まあ、日本という組織のお手本みたいな話ですね。
だからこそ、中途半端な理系が蔓延った失われた30年、日本という国は何の成長もできずに、世界の中で埋もれ敗北者となったのでしょうね。
でも、その現状を変える術をこの国は未だに見出せていないのですから、さらに世界の中で沈んでいくんでしょうね。
これ、かなり「それっぽい言葉」で押している投稿ですね。特に問題なのは「地方国立理系みたいな古い体質」→「企業の没落」の部分です。
不要人材
おかしいところ
①「地方国立理系=古い体質」 そもそも、この対応関係が意味不明です。
大学の所在地・国公私立・理系かどうかと、企業の経営体質は別の話。
「地方国立理系みたいな」という比喩を使っていますが、何を指して「古い体質」と言っているのか定義がない。
②「古い体質の企業が没落する」 これも仮説なら検証が必要。
どの企業が、
どんな古い体質を持っていて
それがどの経営指標に影響し
実際に没落したのか
という因果関係が抜けています。
③「打破できた企業や新興ベンチャーが勝組になる」 「勝組」になることを既定路線にしているのがさらに雑。
新興企業が成長するケースもあれば、失敗するケースもある。
「古い体質を打破した」だけで成功が決まるわけではありません。
④「社会の新陳代謝だから悪いことではない」 ここも結論が先。
「企業の新陳代謝が起きる」という話と、「だから悪いことではない」という評価は別問題です。
つまり、
地方国立理系=古い体質
↓
そういう企業は没落
↓
新興企業が勝つ
↓
社会の新陳代謝だから問題ない
と、根拠のない前提を積み上げて最後にもっともらしい言葉で締めている。
これ、まさに「イメージ→物語→結論」型の投稿ですね。
エデュの首都圏擁護者の投稿で、論理的な投稿って、どれなんでしょう?
「東京は便利」
「地方は衰退する」
「東京に住んでいるほうが視野が広い」
……みたいな個人の感想や印象論ではなく、
事実 → 根拠 → 比較 → 検証 → 結論
と、きちんと論理がつながっている投稿。
どれですか?
少子化なのに、二束三文の「私文脳」ばかり量産しても…ということですよ。
そもそも、DSリテラシーレベルすら修了できない学生が、AI時代にどこまで通用するのでしょうか。
国立大学は、国家戦略における人材育成の重要な柱です。
DS教育を見ても、文科省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」では、国立大学も早稲田大学も「DSリテラシーレベル」の認定を受けています。
ただし、「認定されている」ことと、「実際に学生が履修・修了している」ことは別問題です。
例えば教育学部の修了率を見ると、
・地方国立大学:約85%以上
・早稲田大学:5.5%
同じ「DSリテラシーレベル」の認定でも、実際の履修・修了状況には大きな差があるようです。
大学名や3教科の入試難易度ではなく、
「何を教えているのか」
「学生が実際に何を身につけたのか」
将来を担う人材育成を語るなら、そろそろ大学名ではなく、日本の将来と現実を見た方がいいでしょう。
そもそも、AI時代に必要なのは何なのか。
こんな指摘があります。
◎ AI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。
(慶應義塾大学・安宅和人教授のインタビュー記事からの抜粋)
つまり、AI時代の人材育成を考えるなら、
「早慶だから優秀」
「3教科で入れるから十分」
ではなく、
実際にAI・データサイエンスを学ぶための基礎を身につけているのか。
そこを見た方がいいのではないでしょうか。






























