私立大学ってすごいね　　　　　　　資本主義、グローバル競争格差社会の広がりによる当然の帰結

① 「国立大が強いのは入試難易度が高いから」 → では、なぜ入試難易度が高くなるのか？ 「優秀な人材が集まるから難関になる」と「難関だから優秀な人材が集まる」が循環論法になっています。

② 「税金を投入して理系研究ができているから国立大が強い」 → これはむしろ、公的資金によって理系研究基盤を維持することの重要性を認めている話では？ それを「だから国立大が強いに過ぎない」と片付けるなら、私立大学は研究資金をどう確保しているのか、比較が必要です。

③ SFCが一時的に難化したことを、大学の実力の例にしている → 人気上昇→倍率上昇→偏差値上昇、という話なら、これは「入試難易度が大学の実力そのものではない」という証明にもなります。 だったら、国立大の難易度についても同じ基準で検証する必要があります。

④ 「東大志望者の多くは最難関だから志望している」 → 仮にそうだとしても、それは「東大の教育・研究力が低い」という話にはなりません。 入学動機と大学の実力を混同しています。

⑤ 「筑駒はなんとなく東大、開成は競争心で東大」 → 個別の高校生の志望動機を大量に一般化しています。 「多い」というなら、調査データが必要です。

⑥ 「世界の大学では私立が主流」 → 「私立が多い」ことと「私立大学の方が優れている」ことは別問題。 さらに、世界のトップ大学には公立・国立も多数あります。 「私立が主流」→「日本の国立大は時代遅れ」には論理的な橋がありません。

⑦ 「優秀な研究者のほとんどが海外経験を持つ」 → 海外との共同研究・研究滞在が増えていることと、日本の大学に研究基盤が不要という話は別です。 むしろ国際共同研究をするにも、国内に強い研究拠点が必要です。

⑧ 「ノーベル賞受賞者の約3割は受賞時点で日本人ではない」 → 国籍の話をしても、研究成果をどこで生み出したか、どの研究機関に所属していたかとは別問題。 国籍と研究拠点を混同しています。
⑨ 「海外を目指す理由は研究資金・規模が段違い」 → ここは重要な論点ですが、だったら結論は「国立大学不要」ではなく、日本の大学への研究投資をどう増やすかでは？ むしろ本人の主張からは、研究資金の重要性が浮かび上がっています。

⑩ 「山中教授が日本にiPS研究拠点を置いた」→「優秀な人材が海外流出している証拠」 → これは因果関係が逆では？ 日本に研究拠点を置くことは、少なくとも**「日本にも研究拠点を維持する価値がある」**ことの実例とも読めます。

⑪ 「海外大学は優秀な人材にしっかり資金をつける」 → ならば比較すべきなのは「私立か国立か」ではなく、研究費・設備・研究者待遇・産学連携などの研究環境では？ ここでも「私立優位」という結論につながっていません。

⑫ 「国立大学が最高なんて明治時代の価値観」 → 「国立大学が最高」という主張を批判しているのに、本人は逆に**「私立が主流だから私立優位」**という別の単純化をしています。

⑬ 最大の矛盾 「国立大の強さは、優秀な人材が集まるから」 「優秀な人材が集まるのは、入試難易度が高いから」 「入試難易度が高いのは、人気があるから」 と説明しておきながら、SFCの例では「人気→難易度上昇」はバブルだと批判している。

⑭ そして一番大きな論点 投稿全体で、 「入試難易度」「就職」「研究費」「海外経験」「大学のブランド」「学術力」 という別々の指標が行ったり来たりしています。

二束三文の私文脳を大量生産して、これからの日本に何の役に立つのでしょう？


私大は、偏差値の高低にかかわらず、総じて低レベルです。
一般入試の偏差値が高いからといって、教育の質まで高いとは限りません。

学力層を選別せずに学生を受け入れる大学ほど、入学後の教育が重要になると思います。ただ、私大は学生募集という「人気商売」の側面もあるため、入学後に学力差を埋める教育を徹底するのは、なかなか難しいのかもしれません。

そこで気になるのがDS教育です。

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」として認定されています。

ところが、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％

と、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ります。

AIによる生産性向上や日本の競争力低下を問題にするのであれば、大学名や入試方式の話だけでなく、入学後に学生へ何を身につけさせ、実際にどこまで修了させているのかを見る必要があるのではないでしょうか。

高学歴でもそうでなくてもどっちでも良いので、実践的でバランス感覚がある「普通に優秀な人」に任せればうまくいっていた事例だと思います。

参考文献を『Index Medicus』という電話帳何十冊にもなる壁一面の本から調べて、医学雑誌にたどりつき、それを読むこと。そこまでたどりつくのに何日もかかることもあった。それがシルバープラッターというCD-ROMになって（今からすればすごく遅いPCで）それで検索するようになった。そのときに、これでいくらでも論文が書ける！と感動したのですが、研究生活はあまり変わらなかった。その後、Webで検索、PDFで閲覧可能になり、やがて雑誌も電子発行になり。研究生活はあまり変わらないようです。おそらくAIがやってくれるようになっても、同じなのかなと予想します。

科学者の仕事も、「新しいアイデアを思いつく人」から、「何を検証する価値があるかを判断する人」へと変わっていく必要がある。

考えたことでもあるけど、aiにその答えに誘導されているという可能性も捨ててはいけないと思う。aiなしでの研究も同時平行でやるのがいいような気がする。科学者だから、そのように痛感するのであって、人間ならば面白いかの部分が残ると思う。

AI時代ほど、単なる「作業」ではなく、問題設定・モデル化・検証・判断の能力が重要になる、という話。

たとえ人間の幸福の追求を究極の目的に据えて、人間の価値観を重視したとしても、それを調査・分析し新たな開発を行うのは、やはり人間よりも AI の方が優れているという時代が来る。 AI に対して競争力のある能力として人間に残されるのは、「自らが主体的に行っている」という満足感だけなのかもしれない。きっと、また実存哲学が流行り出す。

AIが反例を見つけたヤコビアン予想やナビエ・ストークス方程式の条件証明とか、
「人間があらかた証明して、後は何百パターンかを詰めるだけ」
で、人間には時間がかかるがAIはそれを速くできるという感じのものが多いですね。セロからの新しい発想はなかなか難しいですね。