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>ビッグデータの解析やAIなど、情報分野の基礎として数学を学ぶことは必須だ。

それホントか?

>社会の要請に伴い、中学・高校で学ぶ「数学」の内容も変化している。鍵は高校カリキュラムの「統計シフト」だ。

とあるように、事実上、統計学(と、線形代数と微積くらい)を学ばせようとしているだけに思える。つまり、「高校数学」が重要で、そこに「統計学」を増やそうとしているというだけで、それは「数学」ではない。

世の中、数字を使ったり数理モデルを使うだけで、「数学」と呼ばれたりするわけですが、、、聞いてて悲しくなりますよね。

東大の先生! 文系の私に超わかりやすく数学を教えてください! 西成 活裕 https://www.amazon.co.jp/dp/4761273917/

こういう本とか・・・。

確かに、データサイエンティストと呼ばれる人たちの中には、数学も真剣に取り組んでいる人が多いが、いわゆる数学と、データ分析に有用な情報科学は似て非なるもの。

しかも、伝統的な「統計学」と、現在のAI開発の現場で必要な実学的な統計学にもかなりギャップがあるので、その違いも重要。

お願いしますよ
四則演算さえできたら数学なんて役に立たないという声をよく聞きますが、高校数字まで分かってるとかなり役に立つんですけどね。

今話題のコロナウイルスですが、1人の患者が1日で感染させる人数をA人としたら、T日後の感染者数は数列を使えばNt=(A+1)^tとなり、感染者数のグラフの挙動はざっくり指数関数的な増加を示すことまで想像できます。

さらに、感染者数自体は元々の人口・検査の基準や精度・最初の感染者発見からの経過時間などに影響されるので、予測には使えない上にそこまで正確ではありませんが、数学がわかっていれば感染者数グラフを微分して得られる「増加スピード」や「加速度」は信頼できることもわかります。
2/25発表の政府の基本方針の言い回しは「患者の増加スピードを抑制する」という表現になっていますが、微分を理解していれば、政府の目標は感染者を減らすことではなく、感染者数グラフの第2次導関数(2回微分)をゼロにする(=変曲点に達する)ことだと読み取れます。

日本人のほとんどは高校を卒業しているので、本当ならこれくらいの話はテレビで扱っても良いはずなんですが、現実はそうではない…。

上記の話はあくまで限定的な条件で見積もった話であり、本当に感染拡大を解析するにはSIRモデルという微分方程式を使うそうで、これは理系の大学の範囲なのでさすがに難しいですが。
メリケン人はもっと嫌いだと思いますねぇ
完全には同意できない部分もありますが、他分野の教育も含めて、以下の部分に関しては、本当に課題が大きいと認識しています。

今のような「暗記」ベースの教育と試験、評価では、数学以外でも、どの科目でも、一番重要な「考える力」を増強できないと思います。

(以下、記事中から引用)
この要因を芳沢教授は、プロセスを無視した「は・じ・き(速さ×時間=距離)」「く・も・わ(元にする量×割合=比べられる量)」式教育と、数学の試験にマークシート式問題がはびこっているからと分析。やり方だけを暗記して答えを当てるので、その図式を忘れると、でたらめな計算をしてしまう大学生も少なくないという。

「数学はプロセスを重視する学問。時間をかけて問題に取り組み、とことん考え抜いたときに、山に登ったような達成感があります。それが数学の面白さ。答えの当て方を覚えさせるだけでは、数学嫌いの問題は解決しません」

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
かなしいですね。科学立国日本を支えているひとつの土台だと思うのですが。
第一三共株式会社(だいいちさんきょう)は、東京都中央区日本橋本町に本社を置く、日本の製薬会社である。 ウィキペディア
時価総額
6.35 兆円

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