リスキリングの可能性
みなさん、こんにちは。
元都立高校国語科教師、すい喬です。
今回はAI時代のリスキリングについて考えてみます。
これからの社会で求められるスキルや知識について、どのように学び直していくべきなのか。
さまざまな視点から探っていきたいです。
「リスキリング」という言葉が一人歩きを始めてから、かなりの時間が過ぎました。
直訳すれば「再技能習得」という概念です。
特に今日の急速に変化するテクノロジーの世界においては非常に重要ですね。
AIの進化や自動化の進展によって、多くの職業が変わりつつあります。
このような時代において、私たちがどのようにスキルを再習得し、新しい職業に適応していくのかを知るのは喫緊のテーマでもあります。
当然、これから大学へ入って学ぼうとする時、何を専攻するのかは非常に大切です。
さらにその知識をもとにして、さらにブラッシュアップすることも同時に考えておかなければなりません。
学びっぱなしでは、今の時代は通用しないのです。
そこから少しでも新しい地平に飛び出していかないと、すぐに通用しなくなるのは、火を見るより明らかですからね。
リスキリングは、その名の通り、既に持っているスキルとは異なる新しいスキルを習得することを指します。
これにより、変化する職場環境や業界の要求に応じてキャリアを再構築することができます。
特にAIやデジタル技術の影響を受けやすい職業では、リスキリングが不可欠です。
AI時代における学び
AIの普及により、今後新たに登場する職業や役割が増えると予測されています。
たとえば、データ分析やプログラミングのスキルは、今後ますます需要が高まるでしょう。
新しい言語を習得したといってのんびり構えていると、すぐに新しいプログラミングのシステムに切り替わってしまいます。
新技術に対応するためには、継続的学習がなによりも求められるのです。
では、具体的にどのような手段でリスキリングをしていけばいいのか。
最も手っ取り早いのはオンライン学習でしょう。
移動の時間を無駄に過ごすことなく、プラットフォームさえあれば、さまざまな講座を利用することができます。
最近では、無料または低コストで提供されている学習リソースも多くあります。
たとえば、プログラミングを学ぶためのオンラインコースがそれです。
リスキリングとは最も親和性の高い学習内容でしょうね。
現在、企業もリスキリングに対して積極的な姿勢を取るようになっています。
多くの企業が社内での教育プログラムを導入し、従業員に新しいスキルを習得させることで、変化する市場に対応しているのです。
IT企業の多くは従業員全員を対象にAIトレーニングを実施しています。
業務の効率化を図ることで、生産性が向上する可能性が高いからです。
費用対効果という面でみても、有効であることは間違いありません。
ここまでは誰もがすぐに思いつくことです。
それでは特にAIと相性のいい分野は、他に何があるのでしょうか。
教育の方法
AI技術の急速な進化は、社会のあらゆる側面に影響を与えています。
特に教育分野では、AI時代に適応するための新しいアプローチが求められているのです。
AIは単に技術的な知識を要求することを意味しません。
むしろ柔軟な思考と創造性が重視される時代を迎えているのです。
このような背景の中、教育はこれからどのように変化していくべきでしょうか。
また、どのようなスキルが最も効果的なのでしょうか。
このテーマに関して、入試で問うてみたいと大学が考えるのは、ごく自然です。
小論文の課題にもってこいですね。
ポイントはなぜ教育の場で「リスキリング」が必要になるのかという点です。
つまり教育の変革が絶対的に必要だという背景をきちんと押さえられるのかということなのです。
それだけ、教育の方法論を根本的に変えなくてはいけないと考えている人が、多くいるということです。
OECDが主導するPISAの試験でもそのことは指摘されてきました。
グローバル化が進んでいる今日、従来の暗記型教育から、問題解決型・プロジェクトベースの学習へとシフトすることが重要だということです。
特に日本人が不得意とする側面のひとつです。
その流れの中で、大学入学共通テストの問題が作られているのです。
明らかに以前の入試とは様相が違っていますね。
与えられた資料を基にして、その場で考え、解答を考えるタイプの問題が多くになりました。
文章も長くなり、明らかに難しいです。
それを嫌がって、いわゆる「共テ」離れと呼ばれる現象も起こっています。
しかしただ毛嫌いしているだけでは、なんの解決にもなりません。
これからの教育は、実際の問題をクリアするために必要なスキルを身につけることを目的としなければならないのです。
どのようにしたら、それが可能になるのか。
このような教育は、最終的にクリティカルシンキングやコラボレーション能力を高めるのにも役立つはずです。
さらに、AIリテラシーを基盤としたカリキュラムの導入も不可欠です。
AIの基礎知識から、機械学習やデータ分析の基本まで、幅広い理解を促進することで、学生はAI技術を活用し、応用する力を身につけることができます。
リスキリングの実際
それではどのような教育が実際に効果的なのでしょうか。
この部分が何も書いてないと、十分な説得力に欠けてしまいます。
あまりよくわかっていなくても、自分なりにこういう方法があるのではないかということを考えておいてください。
いつこのタイプの問題が出ても、対応できるだけの理解が必要になります。
AI時代に適応するための教育は、従来の方法を超える覚悟で進まなければなりません。
とはいえ、基本は人間が相手です。
イメージだけが先行することは、避けなければなりません。
実行可能なことを着実に行うことです。
それが最も大切なのです。
柔軟で実践的なスキルを育むことを目的としなければいけません。
具体的には以下のような要素が考えられます。
- プロジェクトベース学習
問題解決能力を育成するために、プロジェクトベースの学習が重視されます。
実際の問題を解決するためのプロジェクトに取り組むことで、創造力や論理的思考を鍛えます。
このアプローチは、理論を学ぶだけでなく、実践を通して知識を深めることができます。
数人で1つのテーマへの接近を試みるのです。
具体的にはSDGsの問題をとりあげた場合を考えてみてください。
17の課題のどれかを解決するために、何が可能なのかを議論します。
そのうえで、可能な行動を作り上げ、実践していくのです。
当然、テーマを達成するためには、内容の理解と研究がともないます。
そのプロセスがそのまま、コラボレーション能力の開発に役立つのです。
- AIリテラシーの導入
AIの基礎知識をカリキュラムに組み込むことが必須です。
AIとは何か、どのように機能するのか、社会にどのような影響を与えるのかを理解することです。
AIを効果的に活用し、倫理的な側面も考慮する力を身につけます。
この内容は喫緊の問題をたくさん孕んでいます。
特にSNSに関連するさまざまな犯罪との関係は、実体験させるくらいの迫力がなくては実感できないかもしれません。
- データリテラシーの強化
データを分析し、意味を見出す能力は、現代の仕事では不可欠です。
統計やデータサイエンスの基礎を教えること必要がありますね。
データを扱う力を身につけ、意思決定に活かすことができます。
- プログラミング教育
プログラミングは、問題解決の手段として非常に重要です。
小学校でも最も基礎的な内容がカリキュラムの中に入りました。
それを今後は高校の情報だけでなく、さまざまな場面で学習するべきです。
PythonやJavaScriptなど、実用的なプログラミング言語は必要でしょうね。
生徒は自らのアイデアを形にし、技術を応用する力を得ることができます。
簡単なゲームやアプリが動けば、それだけでかなりモチベーションがあがるはずです。
- ソフトスキルの育成
AIが得意としない領域、つまり創造力やコミュニケーション能力、共感力などのソフトスキルを重視することも大切です。
技術はある程度学べば身につきますが、1番大切なのがこの分野です。
これらのスキルは、チームワークやリーダーシップ、異文化理解において重要な役割を果たします。
今後はここに注力する必要が最もあるのではないでしょうか。
- 終身学習の文化
AI技術の進化に伴い、常に新しい知識を学び続ける姿勢が求められます。
教育機関は、生徒に終身学習の重要性を教え、自ら学ぶ力を育てることが重要です。
生涯学習の意味を刷り込んでおく意味は重いですね。
- インターディシプリナリー教育
異なる学問分野を横断する教育を推進することです。
AIは多くの分野に応用できるため、例えば、生物学とAI、芸術とAIといった組み合わせで学ぶことで、新しいアイデアやイノベーションを生み出す力を養います。
今後はこの分野の伸びが新しい知の領域を広げるに違いありません。
未来への可能性が最も感じられます。
このようにAI時代に適応する教育は、技術的スキルと人間性をバランスよく育むことを目指す方向へ進んでいます。
未来の不確実性に対応する必要があるからです。
新しい価値を創造する力を得るために、あらゆる機会をとらえなくてはなりません。
教育の変革は、個人の成長だけでなく、社会全体の発展にも寄与するからです。
ポイントは多岐にわたりますが、新しい未来のために輝やくための努力です。
自分の言葉で、より具体的に内容を整理してみてください。
800字程度で文章をまとめてみるのも1つの有効な方法です。
今回も最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。
