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【図解】「学習歴社会」の到来で、教育、就職、評価はこう変わる

NewsPicks編集部
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コメント


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  • >> 学歴が厄介なのは、(中略)、人にいらぬコンプレックスを抱かせやすいことだ。

    本当におっしゃる通りだと思います。
    よく「勉強すると選択肢が広がる」ということを耳にしますが、これは真ん中に省略されている言葉があって、正しくは「勉強する(ことによって獲得できる最終学歴が高ければ高いほど、就職する際の)選択肢が広がる」というお話だと、個人的に思っています。
    学習歴社会になれば、かっこで囲まれた真ん中の部分がゴソっと不要になるかもしれませんね。勉強すればその内容がが直接シグナルになってくれるので。

    ただ、学習歴社会になれば学歴社会の息苦しさであったりコンプレックスがなくなるかといわれれば、それはないと思います。学歴社会で「より有利になる学歴は…」「その学歴を獲得するためにやる勉強は…」と考えていたことが、学習歴社会では「より有利になる学習歴は…」「その学習歴をいつまでに獲得して…」と言った具合に、微妙に変わるだけだからです。
    要するに「勉強/学習が、イス取り競争の手段であり続けるうちは、息苦しさやコンプレックスがなくなることはない」というお話だと思います。


注目のコメント

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    ヴィジョナリーブランド株式会社 代表取締役社長

    「知っていることより学ぼうとする方が大事」に、とても共感です。どこまで好奇心が高いかが、常に学ぼうとする意欲に繋がり、キャリア成長には必須であり、昇進する人の共通点でもあります。

    また、アメリカではよく「book smartであるより、street smartであれ」と言われます。book smart(学校での好成績)より、street smart(社会で生き抜く賢さ)が、大事だということです。アメリカの大学を経験して驚いたのは、とにかくアウトプットの授業が多いことです。つまり、アウトプット型により、よりstreet smartのスキルを身につけられます。

    例えば、学生自ら個人やクラス内でチームを組み、ワークをするという宿題やディベートが膨大に出ます。単に授業でインプットだけではなく、学生がアウトプットしながら学んでいくことで、様々な学生とディスカッションしたり、タグを組むことでknowingだけではなく、doingの経験を積む。つまり、刺激を受けたり、コミュニケーションやチームワーク力、柔軟性といった、よりstreet smartのスキルを身につけることになります。

    日本の大学でも、もっとアウトプット型授業が増えていくことで、よりstreet smartなスキルを身につけることが大事ですね。そして、学習歴は、一生学び続けることが大切だし、楽しいことですね。


  • NewsPicks編集長

    社外学習や自己啓発について「とくに何も行っていない」日本人が約半分……。パーソルの調査によると(2019年)、日本人はアジア太平洋地域(APAC)14の国のうち、ダントツで学習意欲が低いことが分かります。

    以前から「日本の大人は学ばない」とは良く指摘されることですが、私は日本のビジネスパーソンのせいだとは思えません。
    ・勤務時間が長く、仕事が終わるとクタクタ
    ・そもそも会社で「社外学習や自己啓発」が評価されない
    ・上司に忖度するようがよっぽど評価される
    といった環境が続くのでは「学びのインセンティブ」がありません。

    しかし、テクノロジーの進展や人々の価値観の変化などから、「知識」「経験」「興味」などの「学習履歴」が全部記録され、そのデータが評価や配属などに使われるようになると、「子どもも大人も学び続ける」ことが当たり前の社会になるのではないでしょうか。

    「学習歴社会」が来ると、積み重ねが評価される、全員が同じピラミッドの高みを目指さなくてよくなる、なども歓迎すべき変化です。

    ただし、学習歴社会後も高ステイタスを目指すというかつての学歴社会的な価値観が変わらなければ、細分化された「超資格社会」になる懸念も……。

    本記事では、人々の体験がログ化される時代のメリットもデメリットも示し、我々が目指したい今後の学びのあり方について提示しています。


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    慶應ビジネススクール 教授

    就職で学歴(あるいは学校名)がなぜ重要かと言えば、その人の「実力」がわからないから、学歴を「シグナル」としてみるからです。スタートアップのIPOでも有名VCが取締役にいるかどうかで市場の評価も違うのも同じ。ですから、「実力」が見える化できれば当然これも変わってくるはずが「学習歴」が「実力」をしめすものになるかどうか。

    まずは(評価の情報がある)企業内の異動などでの活用が進むのではないかと思います。2年前の国際学会でAIはHRで最も盛んに議論されていたことを思い出しました。
    https://shimizu-lab.jp/blog/4197.html


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