アメリカ発MOOCに見るデータリテラシーの基礎講座

MOOC

私は最近MOOCというオンライン講座でデータサイエンスを学んでいる。MOOCとはインターネットを通じてアメリカ等の大学の授業を受けることができるサービスだ。中でも有名なのが、Courseraで、私はCourseraにハマっている。去年からはじめて、今まで7つの授業を受けた。

CourseraのSpecialization

今まで私は一個一個別の内容の授業を受けてきた。だが最近、Courseraでは授業を幾つかのまとめたものができた。名前はSpecializationといって、一つの学問領域を幾つかの講座に分けて、提供しているものだ。

私はデータ解析が専門なので、現在Data ScienceというSpecializationに挑戦していて、すでに中の3つの講座を取得し、現在、もう2つに挑戦中だ。

このSpecializationにもう一つ面白そうなものがある。それは、Reasoning, Data Analysis and Writingだ。これは、Duke大学から提供されているもので、内容は (1)議論の方法、(2)データ解析、(3)英作文となっている。 (1)と(3)はいわゆる文化系だが、(2)は理科系となっていて、文理融合のように全く異なっている物をうまく組み合わせているところが面白いと感じる。

これからの時代の基礎教育とは

私は、従来の教育については常に疑問を持っており、どんな基礎教育が一般の人に必要なのかについて時々考えることがある。学問には様々な分野があり、どれも重要そうに見える。小・中学校では、国語、算数、理科、社会、図工などにわかれているが、本当に、この分け方は正しいのだろうか。この競争の激しい時代に産業革命のために決められた学問分野の分け方が通用するのだろうか、私は常に疑問に思っている。

データサイエンスは基礎学問となるか

とりあえず、私の専門であるデータ解析について考えてみたいと思う。データ解析が果たして、基礎教育となるのであろうか。ビッグデータというバズワードが巷に溢れているが、単なるブームなのだろうか。また、データ解析が本当に基礎学問になるのであれば、どのような形で有るべきなのか。

データリテラシー講座

私は上記のReasoning, Data Analysis and Writingを見た時、まさにこれがデータの基礎教育ではないかと思った。

(1)のReasoningでは議論の方法を学ぶものであり、国語的言語能力と共に算数(数学)の論理的能力が必要となる。

(2)のData Analysisでは、算数(統計)的考えと図工(工学)的能力、更には社会現象を見る能力が必要とされる。

(3)は国語(英語)の能力である。

データという一本筋の概念により、従来の国語、算数、理科、社会等を横断的に必要とする授業となっている。この講座では従来の文化系・理科系等の区別も意味をなさない。もし、データの学問を一般人に基礎教育として教えるのであれば、この講座のような形になるのではないかと思う。まさにデータリテラシーと言う言葉がふさわしいと思う。データリテラシーとは、ITリテラシーとも全く異なる。

データリテラシーが必要な時代が来る

データジャーナリズムという言葉を聞いたことがあるだろうか。データを使って、ニュースを作ることらしい。データの取得コストがゼロに近づくと誰でもデータを使って解析をすることができるようになってくる。誰でも情報発信するのと同じ感覚だ。全員がデータ解析をする必要なないが、データをどのように見るかなどの読み書きそろばんと同じレベルで基本的な作法を知る必要がある時代が来るかもしれない。

このデータジャーナリズムの基礎としてもこの講座が有用であると思う。ジャーナリスト出身者は、文章能力は高いが、データ解析能力が弱いので、データ解析を学ぶ必要がある。また、データ解析出身者は文章能力が一般に低いので、文章能力を高める必要がある。

私はとにかく驚いたのは、アメリカという国は常に時代の先を行く考えが存在し、その考えを具体化させ、世に問うているという事実だ。

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