『大学の役割と将来性』の意見の相違は、どこからくるの？｜掲示板スレッド

>◉文系の理論
Ｘ説を唱え、その論拠としてａｂを挙げる。（ｃｄは無視）
③新事実ｅが発見されてもＸ説は少しも動じない。もともとｃｄの事実を無視した説であり、それが一つ増えただけである。新事実ｅを否定する必要もなく、だた黙殺すればそれで済む。


例えば
新事実ｅ【明らかな理系人材不足】が発見されてもＸ説【地方国立大学は医学部以外不要】は少しも動じない。もともとｃｄ【産業の成り立ち、第四次産業革命】の事実を無視した説であり、それが一つ増えただけである。
新事実ｅ【明らかな理系人材不足】を否定する必要もなく、だた黙殺すればそれで済む。


エデュは視野狭窄な私文関係者が多く、産業の成り立ちや第四次産業革命等々の他の要素を考え合わせる能力に欠けているから、「人口減少で地方国立大学は不要」という投稿を堂々とできるのでしょう。
自分欠陥に気付いていないことは、ある意味幸せではありますね〜

もう少しよく考えないとですよ。

理系、理系と騒ぐのですが、ＡＩの浸透により、今メインで頑張っている理系の職種もかなり浸食されてきてしまいました。

情報が遅い方は、いまでも「データサイエンス」を口にしますが、もうＡＩで十分なクオリティが出せる状況になってきているのですから。

データサイエンスの必要性を説くのであれば、10年前でした。
その時点にデータサイエンスをかじっていたら、今までの10年間でかなり優遇されましたから。
これからは、ＡＩにとって換わられる未来しか見えないでしょう。
今からデータサイエンスに向かおうとするのは、かなりリスキーです。

数年前までなら、データサイエンスも、動画配信技術も花形でしたが、もう暗い未来しか見えません。それらを知らなくても、ＡＩが十分なクオリティを出してくれてしまいます。

重要なことは、理系か、文系か、国立か、私立かのような微細な違いで騒ぐのではなく、ＡＩ時代に仕事を続けるにはどうするかを考えることです。
研究者になったとしても（理系でも文系でも）、ＡＩ以上の取り組みをするには、今までにはなかった価値観を取り入れて、まったく別のアイデアで取り組む必要が出てきます。

大学出の技術者、研究者などではなく、手触りのあるものを生み出す、職人や技術屋の方が重要な仕事が出来るようになる可能性もあります。

＞データサイエンス

データサイエンスは、AIを使用する前のデータ精査を含むので、「遅い」ということはないでしょう。
ただ、今後はデータサイエンスでもスペシャリストのみが重用される職種にはなりかもしれませんね。

今の所は、AIは使うものであり、前提として人の関与が必要です。

AIがAIを使い合うスパゲッティ状態の中に、人間が割り込む余地はなくなるであろうなあｗ

＞理系、理系と騒ぐのですが、ＡＩの浸透により、今メインで頑張っている理系の職種もかなり浸食されてきてしまいました。



今メインで頑張っている理系の職種〜は、「データサイエンスも、動画配信技術」を指している？

本当の理系人材不足を理解していないでしょうね〜
量子コンピューターや半導体が大きな話題になるのは、そのAI開発にネック部分だから。


◆今後も、人材不足（人数）が予測される分野

・機械工学(12.4%)
機械、設計、エンジン、材料、流体等

・電力(7.5%)
アナログ、デジタル回路

・通信・ネットワーク(5.8%)
セキュリティ系

・ハード・ソフトプログラム系(5.7 %）
OS、アプリ、プログラミング系

・土木工学(5.5%)
構造、施工、地盤、海洋系

以下
・ロボット、メカトロニクス
・計測、制御、システム工学 （ファジー、センシング）
・人工知能、機械学習、画像（CG)、インターフェイス

等々

その使い古しで手垢でべたべたの「データ」以外にないのかね。
お得意のネットサーフィンで「新品」を探し出してほしい。

◆文科省DS認定制度

①リテラシーレベル（現在　文科省認定制度あり）
↓
②応用基礎レベル（現在　文科省認定制度あり）
↓
③エキスパートレベル
↓
④トップクラス



「応用基礎レベル」カリキュラム開始１年目の修了者数

　　　　　　 　名大　　　　早大
　　　　　　　　↓　　　　　↓
②応用基礎　　1890名　　　147名
↓　　　　　　　↓　　　　　↓
③エキスパート
↓
④トップクラス

「投稿者:都民の願い」が、「そのデータは、偽造、あさましい」と罵倒してたけど、実際「投稿のデータは、事実だった」

さすが、「投稿者:都民の願い」は、投稿を読んだら謝罪すべきでしょう。

「謝罪が無い」ということは、「事実データの投稿だった」ことをを知らずに、現在エデュに参加していない可能性がありますね。

いつ、戻ってきて参加しても目につくように、頻繁に投稿する必要があります。