偏差値３０台の私立中高一貫校の進学先ボリュームゾーンは地方国公立（駅弁）｜掲示板スレッド

＞数理・データサイエンス教育の全国の大学への普及・展開に向け、全国的なモデルとなる標準カリキュラムや教材等の作成に向けた活動を実施

これは文系であってもデータサイエンス学び、それを自身の研究等に活用するツールの側面を言っていると思う。

ではデータサイエンス学んだ文系学生が自身の研究に活用したいと考えたとき、それを指導できる教授はこれらの大学に具体的にどれぐらいいるのてすか？

例えばこの中では文系では名古屋大学の水準が高いと思いますが、名古屋大学の文系学部でデータサイエンスを活用した研究とその指導が可能な分野、教授陣の層がどの程度なのか教えて下さい。

これを貼り付ける以上、その程度のことは理解していると思いますが。

わからないのなら単なる中身のないコピペ。

＞◆ 文科省 国立大学３つの分類

・重点支援①
主として、地域に貢献する取組とともに、専門分野の特性に配慮しつつ、強み・特色のある分野で世界･全国的な教育研究を推進する取組を中核とする国立大を支援。

・重点支援②
主として、専門分野の特性に配慮しつつ、強み・特色のある分野で地域というより世界･全国的な教育研究を推進する取組を中核とする国立大を支援。

・重点支援③
主として、卓越した成果を創出している海外大学と伍して、全学的に卓越した教育研究、社会実装を推進する取組を中核とする国立大を支援。



「★（3）「地域貢献」タイプ★」は、「重点支援①」のことですね。

あなたは、「地域貢献」という言葉より、「地域限定」という捉え方で全くの認定不足。

例えば、熊本大学は2013年頃より半導体不足を見据えてシリコンアイランド計画を進めていた。

そして、熊本へのTSMC進出決定をうけて、【熊本大「半導体教育・研究センター」設置ＴＳＭＣ進出に対応、専門人材育成】の運びとなる。

熊本大学は、「主として、地域に貢献する取組とともに、専門分野の特性に配慮しつつ、強み・特色のある分野で世界･全国的な教育研究を推進する取組を中核とする国立大を支援」まさにそのもの。

あなたは、「世界･全国的な教育研究を推進する取組を中核とする国立大」の意味が理解できないのでしょう。
「地域限定」としか考えられない、あなたにはわからない世界があります。

分かるわけない。
駅弁さんの知能と知識じゃ。虐めないであげて。
ただの能無しコピペなのに。

今まで出したコピペを読んで、少しは総合的に考えようよ。
【】は、引用文


【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】

が、

【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】

ので、私大の場合

【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】

でも、国立大なら、この点はクリアできるので、

【国立大、全学部でAI教育　文科省が改革方針】
【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。】

よって、国立大は、国家戦略で人材育成の柱



＞◆ ＡI時代の大学は激変する まずは数学嫌いの克服を（東洋経済）


＞「数理・データサイエンス・ＡI教育プログラム認定試験討論会議」で発表された、認定制度に関して～

◎ 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。

（慶應の安宅和人教授のインタビュー記事からの抜粋）


＞◆　国立大、全学部でAI教育　文科省が改革方針（日本経済新聞　2019/6/18 19:28）

文部科学省は18日、Society5.0（超スマート社会）の到来や18歳人口の減少といった変化を踏まえた国立大学の改革方針をまとめた。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。

・駅弁は学歴フィルターに引っかかる為、就職で平易女子大に惨敗。(学力の担保がないから？)
・駅弁は国に貢献出来ないと見なされた為に地方貢献の烙印を押された。
・偏差値38から目指すなら駅弁がコスパ最良。

ということですね。

あなたの理解力には期待していないので（笑）

結論としては何も中身もわからずコピペということですね。

単に様々なところからコピペするだけでは、ご自分のレベルを露呈するだけなので止めたほうがいいですね。

例えば地方国立大の人がよく持ち出す日東駒専。駒大では40年ぐらい前でも福岡政行氏が社会科学の領域でのデータサイエンスの活用を指導していたし、日大法学部も岩井奉信氏や数年前に亡くなった岩渕美克氏が大分以前からこれをツールとして活用することを指導していた。

いずれにしてもデータサイエンスを研究にツールとして活用できなければ意味がないでしょう。

大学として問われるのはそこだと思います。

それを認識することは貼り付ける前の話。総合的に考えるというのはその後のこと。

ずっとコピペの人には無駄ですね。

その認識が間違ってるんだよ。
よく読んで！


＞今まで出したコピペを読んで、少しは総合的に考えようよ。
【】は、引用文


【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】

が、

【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】

ので、私大の場合

【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】

でも、国立大なら、この点はクリアできるので、

【国立大、全学部でAI教育　文科省が改革方針】
【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。】

よって、国立大は、国家戦略で人材育成の柱