2018年6月文部科学省・経済産業省からの報告書・提言まとめ〜これからの学びってどうなるの?〜
経産省 | 文科省 | ||
---|---|---|---|
これからの社会は | 不連続であり、現在の延長線ではない。 | p.1 | p.2 |
学習者は | 学年依存ではなく多種多様に混ざり合っている。 | p.11[7] | p.12 |
教える人は | 教員に限らない。 | p.6(1) | p.11 |
教師の役割は | 変わり、新たな役割が加わる。 | p.11[8] | p.11 |
場所は | 教室に限らない。 | p.7(2) | p.11 |
学習内容は | STEAM教育に重点を置き、 | p.9[4] | p.14 |
基礎学力も重要。 | p.10[6] | p.10 | |
文理分けはナンセンスで両方やる必要あり。 | p.9[4] | p.15 | |
学び方は | 一斉一律から脱却し、個別化し、 | p.10[6] | p.8 |
EdTechを活用することでエビデンスを取り、改善につなげる。 | p.12[9] | p.11 |
1.これからの社会と必要な力
2.何を学ぶ?
3.どう学ぶ?
4.学習環境は?
5.これからの学びをZ会Asteriaで
6.おまけ〜2つの文書に出てくる語彙の登場回数比較〜
語 | 経産 | 文科 | 合計 |
---|---|---|---|
EdTech | 97 | 25 | 122 |
AI | 23 | 61 | 84 |
社会 | 39 | 41 | 80 |
課題 | 38 | 14 | 52 |
データ | 12 | 33 | 45 |
STEAM | 34 | 8 | 42 |
STEM | 40 | 0 | 40 |
企業 | 24 | 14 | 38 |
地域 | 8 | 28 | 36 |
教室 | 33 | 2 | 35 |
人材 | 6 | 29 | 35 |
学習者 | 33 | 1 | 34 |
民間教育 | 32 | 0 | 32 |
探究 | 31 | 0 | 31 |
個別最適化 | 16 | 13 | 29 |
イノベーション | 27 | 0 | 27 |
日本 | 23 | 3 | 26 |
世界 | 18 | 8 | 26 |
教科 | 19 | 6 | 25 |
社会課題 | 22 | 1 | 23 |
時間 | 19 | 3 | 22 |
知識 | 12 | 10 | 22 |
協働 | 10 | 12 | 22 |
多様 | 9 | 13 | 22 |
試行錯誤 | 21 | 0 | 21 |
産業界 | 17 | 4 | 21 |
ICT | 7 | 13 | 20 |
ビッグデータ | 2 | 18 | 20 |
経済産業省・文部科学省の2つの文章に出てくる単語の中で合計20回以上登場しているものを抽出してみました。上記の表の中で色つきの箇所が両方とも10回以上出てきている単語です。「学校」「生徒」など一般的なものは省略していますが、「時間」「教室」など今回の文書において特徴的なものはあえて残してあります。また、「社会」・「課題」と「社会課題」などのように重複カウントされているものもあることをご了承ください。
最頻出の「EdTech」をはじめ、「AI」「ビッグデータ」などテクノロジーを活用するという視点が目立ちます。紙と鉛筆だけで勉強するのではなく、タブレットなどを活用することで現状の課題を解決しようという姿勢が見られます。
また前述のように「社会」という語も目立ちました。「社会の変化」に対応するための改革、「社会課題」を解決する力といった使われ方が多く見受けられました。経済産業省も文部科学省も、閉ざされた「学校」「教育」という中だけの話ではなく、社会とシームレスにつながる学びを意識していることが見受けられます。
そのことは「地域」「企業」という語が上位に入っていることからもわかります。地域や企業と連携をしながら学びを推進するイメージですね。
タブレットなどを活用することにより、AIなどでデータを分析し、個別最適化を図った学習ができるようになります。教科学習を個別最適化することができれば、社会課題を地域や企業など、学校外の多様な人と連携しながら解決し、学んでいくという未来の教室の姿が想像できるのではないでしょうか。
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