宮城県の仙台白百合女子大学が2027年度より共学化するそうです。
まさに少子化の影響を直撃しているようです。
兵庫県の武庫川女子大も共学化を表明しています。
職員もいますから大学を存続させねばならないというのはわかります。
女子栄養大くらい専門性に特化していれば共学化によるシナジーも期待できますが、既存の大学にある学部学科構成であると、魅力を発信する事が難しいのではないでしょうか？
看板を残すことよりも既存の大学との統合することで、DNAを継承するほうが良いのではないでしょうか。
日経新聞の記事です。
リンクを掲載しておきます。
文部科学省は私学助成金について理系学部への配分を引き上げる方針だそうです。
これにより文系偏重の私立大学の再編を促すのだそうです。
昨今もデジタルグリーン分野の学部増産ラッシュですが、さらに理工系学部が増えて行くのでしょうか。
これには違和感を感じてしまいます。
今でも私立の理工系大学はたくさんありますが、高倍率になっているのはごく一部の大学です。
本当に理工系人材を増やしたいのであれば、助成金で文系よりも高額な学費を下げることではないでしょうか？
そして、何よりも、理科や数学が好きな学生を育てないことには始まりません。
大学を増やす前に理科や数学の教育プログラムを見直してはどうでしょう？
文系中心の私大の再編を促す前にやる事があると思います。
伊東市長の学歴詐称がニュースになっています。
先日の選挙で当選された新しい伊東市長ですが、東洋大学法学部卒となっていたものが、実際には除籍だったそうです。
これでバッシングがおき、市長は辞職されました。
詐称は良くないことは大前提ですが、選挙の時の争点は何だったのか？新市長に何かを期待して投票したのではなかったのでしょうか？
東洋大学卒の肩書に期待して投票したのでしょうか？
私個人の見解としてはどちらでも構わないです。
ご本人も学歴なんてどうでも良くて、卒業してないけど、卒業と書いておこうくらいの感覚だったのではないでしょうか。
◎まとめ
学歴よりも政策で勝負できるのでは？
文部科学省は成長分野を牽引する大学を支援するとして、大学高専機能強化事業を行っています。
これにより、デジタルやグリーンという名のつく学部学科が量産されます。
既視感がないでしょうか？
法科大学院、薬学部の乱立です。
結果はどうでしょう、相次ぐ法科大学院の廃止。
薬剤師試験の合格率の低い大学の問題。
このデジタルやグリーンも同じ事が起きるのではないかと危惧しています。
それよりも、全ての大学でIT教育を必須化するほうが良いのではないでしょうか？
私は、新設の新しい学部に行くのであれば、その大学が得意とする領域で学んだほうがあよいと思います。
所詮デジタルは道具です。
どの様に作られているかを学ぶのは一部の人でよく、好きな学問に活かすことを考えた方が将来プラスになると思います。
やはり、新しい学部を作らせるのではなく、統廃合を進めるのが先ではないでしょうか。
興味深い記事がありましたので触れたいと思います。
理工系学部で女子枠を設ける大学が急増しているが、人気は二極化しているというニュースです。
記事にあるように、東京科学や芝浦工業など、都市部にある大学の女子枠は人気である一方、地方の大学は人気がない様です。
琉球大学などは勿体無いと思うのですが…。
日本は人口減少で労働力も低下しており、女性やシニアに門戸を拡げる動きが進んでいます。
外資であれば意欲さえあれば年齢や性別は関係なく、ようやく日本がグローバルスタンダードに追いついてきただけども言えます。
女性は理系が苦手というジェンダーバイアスもあり、女子の少ない理系は特別枠を作ってでも学生数を増やして社会構造を変えようという考え方は賛成です。
そもそも子供の時女子が算数苦手などという話は無かったと記憶してます。
他方、公平性の問題はあり、忸怩たる思いがある男子受験生の気持ちも理解できます。
しかしながら文句を言っても前には進みませんので、運命と受け入れ健闘されることをお祈りします。
早稲田大学の政治経済学部が大復活というニュースを興味深く読みました。
早稲田大学の政治経済学部が共通テストの数学を必須化しました。
その結果倍率こそ下がったものの、難関国立大の併願先となり、優秀な学生を集める事に成功したという話です。
経済は特に数学が出来ないと理解できないところもありますし理想的な判断です。
大学が欲しい学生を明確にしたと言う事でもあると思います。
早稲田大学のような人気大学だからこそ出来る技ですが、これが全国に広がることを期待します。
なぜならば、数学を勉強したかどうかは、物事を論理的に考える力があるかどうかと関連すると考えるからです。
論理的思考力はエンジニアだけが持っていれば良いものではありません。
社会に出て様々な問題にぶつかった時、どう対処していくか、これも思い付きでやっていたら前には進みません。
論理的に考える事が重要です。しかしながら、意外に出来ていないと感じる事があります。一流と言われる大学を出た方でもです。
問題解決の力は必ずしも学力とは関係あるとは言えませんが、思考力はあって困りません。
文系であっても数学を勉強し続けることは思考力の醸成につながると思います。文系でも数学の流れができるとよいなと思います。
日本経済新聞の記事です。
文部科学省は第三者機関が大学の評価を行う認証評価制度を見直すとの事です。
これまでの認証評価はガバナンスが主で適合/不適合しかありませんでした。
そこが、卒業生の成長度やシラバスの達成具合など、教育の質について評価されるそうです。
しかも、適合不適合ではなく、定量的に評価されるというのがポイントです。
おそらくブランド大学もウカウカしてられません。
逆に地道な教育をしているけれども目立たない大学にはスポットライトが当たるでしょう。
この取り組みは大学の優劣を明確にし、評価の低い大学は撤退もしくは統合を促していくものではないかとも思います。
昨日の記事と関係しますが、最近はデータサイエンス系の学部が増えています。
最初に始めたのは滋賀大学でこの分野では有名になりました。卒業生も引くてあまたと聞きます。
そこで、これからデータサイエンスを学びたい方に少しお話ししようと思います。
滋賀大学データサイエンス学部はデータから新たな価値を創造できる人材を育成すると、書かれています。
私たちがスマートフォンを持っていますがそこで扱っているのはデータです。
スマートフォンにはあなたがGoogleで検索したらキーワード、Amazonで買い物した履歴、Netflixで見た映画、Kindleで読んだ本など、あなたの全てがつまっています。
これを国民の殆どが持っているのです。
これらが全てデータで、大量のデータを集めて新たな価値を積みだそうというのがデータサイエンスです。
とはいえ、データとは数字や文字の塊です。
いくら統計学を駆使してもデータを眺めているだけでは何も生まれないのです（ここは誤解されがちです）。
データサイエンスとは統計手法を学ぶように見えますが、そうではありません。
統計学は手段の一つです。
それよりも大切なのは仮説を立てることです。
二つの事象の因果関係を証明しようとします。
例えば、スターバックスは午前中よりも午後の方がラテが売れる、というような仮説を立てます。
売上データを見ればそれが証明されます。
そして、スターバックスに、午後はラテをたくさん作れるようスタッフを多く配置しようというような提案ができます。
これは簡単な例ですが、データを使って価値を生み出すというのはこういうことです。
大切なのは仮説を立てることです。
仮説を立てるにはプログラミングの知識とかではなく、幅広い知識が必要ですし、課題を発見する視点や考え抜く粘り強さも必要です。
そう、データサイエンスと言ってますが、結局は人間力に結びつきます。社会に出てビジネススクールに行くとまずはこのような考え方を学びます。クリティカルシンキングなど聞いたことがあるかも知れません。
この辺を知ってからデータサイエンスの門を叩くとより学びが深まると思います。
◎まとめ
データサイエンス＝情報工学や統計学ではない
情報系の学部の新設が続いています。
文部科学省が後押ししていることも関係していると思いますが、教えることができる人がどれだけいるんだろうかとも思ってしまいます。
情報はソフトウェアが動くメカニズムを知るプログラミング、どうやって繋がるのかを知るネットワーク、そして情報を活用するリテラシーなど幅広い知識が求められます。
ワードやエクセルなどは触っていれば覚えられますが、上記の基礎的なところは社会に出てから学ぶのは難しいのでぜひとも学生のうちに学んだ方が良いと思います。
大学には一般教養があるますが、そこでも情報は扱って欲しいですし、そのためには情報系の学部がある大学の方が専門の先生もいらっしゃるのではないかと思います。
大学選びの一つの指標になれば幸いです。
中央大学が2027年度より農業情報学部を設置予定です。
農業は食糧確保の観点からも非常に重要です。
にも関わらず農業を学べる大学が少なかったので大歓迎です。
農学を始めるのは目の付け所がいいと思います。
東京農業大学辺りの学生がターゲットでしょうか。
競争原理が入り切磋琢磨されるのもいいことです。
惜しいのはキャンパスが多摩キャンバスであることです。
やはり理工学部（こちらも改組予定）とのシナジーは大きいでしょうから後楽園に作ってほしかったです。
◎まとめ
情報もいいけど農業は重要