【決定】一流大学は東大早慶のみ【一流の条件】｜掲示板スレッド

理数を捨てて、一問一答の暗記勉強の後に合格した私大に価値がありますか？

↓他スレの投稿より

エリートとしての資質を議論する際、「必要条件」と「十分条件」を明確に区別することは重要です。
その前提として、現代社会におけるデータサイエンスリテラシーの位置づけを理解し、整理する必要があります。

私のスタンスは、
「早稲田や慶應にも優秀な人材は存在するが、全体的に国立大学に落ちた学生が多い（印象）」です。

大学の属性のみでエリート性が決定するわけではありませんが、現代社会においては、データサイエンスの知識がエリートに求められる必要条件であるという視点が欠かせません。

繰り返しますが〜
データサイエンスは現代の基盤技術であり、経済、医療、エネルギーといった分野における意思決定の多くはデータに基づいて行われています。このため、データサイエンスの知識が不足している場合、現代社会でエリートとして活躍することが難しくなるケースが増えています。したがって、DSリテラシーはエリートの素養としての必要条件です。

ただし、それだけでは不十分で、思考力、適応力、リーダーシップ、倫理観、専門知識など、複合的な能力が加わることで初めてエリートとしての十分条件を満たすことができます。
DSリテラシーはその一部に過ぎませんが、それでも欠かせない基礎能力です。

もちろん、国立大学にもDSカリキュラムを修了できない学生がいる一方で、私立大学においてこれを修了する学生も存在します。
個別の学生の能力で判断する場合、大学の属性にかかわらず、DSカリキュラムを修了していることがエリートの素養を満たす指標となります。

しかし、大学単位で見た場合、

①エリートの素養としての必要条件（DS修了）をクリアしている学生の割合が高いのは国立大学。

②一方、必要条件をクリアできていない学生の割合が高いのは早稲田を含む私立大学。
（他の私大も調査しましたが、早稲田と大差ありません）


以上から、個別の例外を考慮しつつも、
【全体的な傾向として国立大学の方がエリートの素養を備えた人材率が高い】
という結論となります。

早慶も特別な人から大学として認められていない、あの私大です。
選ばれし者が国立大学、そうでない人は私立大学。
努力する人が国立大学、そうでない人は私立大学。
本物を見抜ける目を待った人が国立大学、そうでない人は私立大学。
つまり、賢い人は国立大学、そうでない人は私立大学。
わかった？

君には、構造的把握力に乏しいとの印象を受ける。たしかに時間の関係もあり、今の学校現場では取り扱っていない分野であろう。それゆえ、致し方ないともいえる。これはやはり、文系でも大学院レベルの研究が必要だ。要は、そうしたつまみ食い的な片言隻句にばかり拘泥せず、「機能的な推論」を行えということだ！

だが、大学院教育を知らない君にそれは現実的ではあるまい。そこで君におすすめなものがある。就職試験で企業側が科す『SPI3（Synthetic Personality Inventory 3）』だ。この問題集でもって、それを鍛えるのだ。もっとも、それは到底大学院での教育レベルには程遠い。だが、学問の作法すら知らぬ君には、その程度が相応であろう。試してみなさい。私に感謝することになるはずだ。

私の議論に対して「構造的把握力に乏しい」と断じる点や、「学問の作法すら知らぬ」とする主張について、あなたがいかに論理的根拠を欠いたものかを以下に述べます。

私の議論は、「必要条件」と「十分条件」の区別を軸に、現代社会におけるデータサイエンス教育の重要性を論じたものです。この区別は論理学の基本概念であり、構造的な議論の土台となるものです。

一方、あなたの反論には具体的な論理的構造が見受けられません。ただ、「構造的把握力に乏しい」と指摘するだけでは説得力に欠け、反証として機能していない点が問題です。反論するのであれば、具体的な例や論理的な筋道を示すべきではないでしょうか。

また、「大学院教育を知らない君にはそれは現実的ではあるまい」との主張には疑問を抱きます。大学院教育は専門性を深める場である一方、学部教育や独学でも十分な構造的把握力や推論力を養うことは可能です。現代の教育環境において、オンライン学習や実務経験など、大学院以外の手段で高いスキルを身につけることは一般的です。

それに、「SPI3」のような試験が学問的な推論力や構造的把握力を鍛えるのに適切だという主張も疑問です。
SPIは主に就職活動向けの基礎能力テストであり、学問的議論を深めるツールとしては不十分です。したがって、これを用いて私に推論力を鍛えよとすすめるのは的外れです。

さらに、「学問の作法すら知らぬ」「その程度が相応」といった表現は、個人攻撃に近いものであり、議論の本質から逸脱しています。学問の世界では、相手を攻撃するのではなく、主張の内容に基づいて反証を行うべきです。
また、私の議論に対する具体的な欠陥を指摘することなく断定的な否定を行う姿勢は、学問的な態度としてふさわしくありません。

あなたの指摘は、論理的根拠や具体性を欠き、感情的な表現に偏っていると判断します。私が述べた「データサイエンス教育の必要性」と「エリートの資質における必要条件と十分条件」について、異論があるのであれば、論理的な構造を持って反論して下さいね。

自分が出た大学のレベルを疑われる話だけど、指導教官だった大学教授を訪ねたら、今はまず高校でやってあるはずの勉強を教えないと大学で教えるレベルのことは理解出来ない。
大学出たのに何を教えられて来たのか？と、企業から問われるケースが多くなったけど、大学は大学で高校で何やって来た？と問いたいレベルと。
そういう人達を合格させているのは大学なのだけど、大変な状況らしい。

そもそも「必要条件」と「十分条件」の如き、陳腐な初歩的概念に大真面目に拘泥すること自体、私の指摘が的を射ていることの証左。そんな講釈は、受験勉強している高校生にでもしてやってほしい。もっとも、サピックスあたりの成績上位の児童なら、「知ってるよ、センセー」と一蹴されてしまうことではあろうがね。

私のが出した先の問いにも答えられず、また支離滅裂投稿を繰り返す、早稲田の教育はその程度なのでしょう。


「必要条件」と「十分条件」に関する議論を「陳腐な初歩的概念」として退ける姿勢は、いつもの『トンズラ』につながるのではありませんか。

これは単なる受験勉強の範疇に留まらず、論理的思考や意思決定の基礎となる重要な概念です。
特に現代社会においては、データやアルゴリズムに基づく論理的な意思決定が求められる場面が増えていて、そのため、この区別を軽視することは、議論の本質を理解する上で大きな障害となっている。

さらに、あなたの主張が現実社会や政策と乖離している点についても指摘しますね。

中央教育審議会の答申案や文部科学省の取り組みは、日本の未来を見据えた教育改革の方向性を明確に示しています。
特に、中教審の答申案では、「AIを使いこなせる資質・能力をもち、人々と協働し、課題を発見し解決に導く人材」を育成することが、高等教育の目標として掲げられていて、このような背景から、国公立大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラムの重要性が浮き彫りになります。

文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」においても、以下のようにデータサイエンス教育が具体的に定義されています：

①データサイエンスリテラシーレベル:
基礎的な知識を持ち、適切に活用する能力の育成。

②データサイエンス応用基礎レベル:
実践的な課題解決能力の育成。


これらの教育目標に基づき、国立大学はこのプログラムを積極的に導入し、学生のDS修了率を高めています。こうした取り組みが、国立大学を国家戦略の中核として位置づける理由となっているのは、周知の事実。

次に、「必要条件」と「十分条件」の具体性ですが〜
あなたは「必要条件」と「十分条件」の議論を軽視されていますが、これは国家戦略に基づくエリート人材の育成を考える上で極めて重要な視点です。

具体的には、

必要条件: 現代社会でエリートとして活躍するために、データサイエンスの知識が不可欠である。

十分条件: データサイエンスの知識に加え、思考力、リーダーシップ、倫理観、専門性といった多角的な能力を備えることが求められる。

このような視点を持たずに、エリート育成の要件を議論することは現実の政策と乖離している。

加えて、あなたは「必要条件」や「十分条件」の議論を「陳腐」と形容されていますが、これらは単なる理論上の概念ではなく、現実の教育政策や経済戦略と密接に結びついています。

特に、データサイエンスの知識が不可欠な時代において、これらの概念を理解し議論することは、社会の課題解決に直結するものです。

現代社会における教育政策や国家戦略を正しく理解せず、議論を感情的に矮小化することは、問題解決に向けた建設的な対話を阻害します。

もしこの議論に対してさらなる反論があるのであれば、政策資料や統計データを基に具体的な根拠を示してください。

エデュ上のキャラ設定とはいえ、『早稲田の教員との触れ込み』ならば、単なる印象論や挑発的な発言ではなく、論理的かつ建設的な議論を期待します。

行く意味の分からないランクの無駄な大学が多すぎるのでは…？今後はそういう無駄な大学を廃業していくのも一つの方法かと思う。
“海外の大学も”と主語を大きくして、極一部の偏った情報を鵜呑みにしても仕方ない。
わざわざ外国から人材を無差別に取り込んで穴埋めするのもその場凌ぎ。別目的の口実にする隠れ蓑になるリスクもある。
早稲田大学が留学生を多く受け入れるなら、世界で日本だけ未だに整備されていない、スパイ法をしっかり整えておくのも急務。