AIをやりたいなら高校でデータサイエンスを勉強するな：ウルトラマンとマスクがついに合意

AIの発展には基礎教育を強化しなければ手遅れになります。

大規模モデル技術が急速に発展し、企業間の競争が激化する中、数学を中心とした将来の人材について懸念する声も上がっている。

最近、カリフォルニア大学（UC）システムが新入生向けに基礎的な数学の基準を設定したというニュースが騒動を引き起こしている。全国的に数学の成績が低下する中、より多くの生徒の関心を引き、データへの依存度が増す将来に備えて適切なスキルを身につけさせるために、標準的な代数中心の数学教育を見直す必要があると主張する教育者もいる。

いくつかの団体によれば、少なくとも 17 の州が「データ サイエンス」を高校の数学教育の選択科目としており、オレゴン州とオハイオ州では代数 II の代替科目にさえなっている。このアプローチはカリフォルニア大学によって反対された。

ある人は公開書簡を送り、大学1年生の数学レベルを確保する必要性を訴えた。「高校で学ぶデータサイエンスをもう「数学」の範疇に入れないでください。数学の基礎レベルがなければ、AIをうまく学ぶことは不可能です。」

訴訟はまだ続いているが、アルトマン氏とマスク氏の両名がこの公開書簡の署名者リストに名を連ねている。偉大な人物たちは同じように考えているようだ。

さらに、この取り組みを支持する学界や産業界の重要人物には、Appleの機械学習担当幹部サミー・ベンジオ氏、Microsoftの生成人工知能担当副社長セバスチャン・ブベック氏、Nvidiaの主任科学者ビル・ダリー氏、Googleの主任科学者ジェフ・ディーン氏、チューリング賞受賞者でMetaの主任科学者ヤン・ルカン氏、xAIの共同創設者グレッグ・ヤン氏などが含まれます。

Yishui の創設者、CEO、CTO として、業界がこの問題をいかに重視しているかがわかります。

公開書簡の全文は次のとおりです。

人工知能は私たちが住む社会を変えようとしています。将来に備えるためには、AI テクノロジーの構築と展開の方法について人々を教育する必要があります。その中でも、代数、微積分、確率といった中核的な数学的概念は、現代の人工知能イノベーションの中核をなしています。したがって、人工知能技術の開発に参加するには、学生はまずしっかりとした数学の基礎を築く必要があります。カリフォルニア大学が最近、数学に関する入学要件を明確にし、学生が州の大学入学基準を満たす高校のコースを修了しなければならないようにしたことを私たちは称賛します。

今日の進歩により、微積分や代数学などの古典的な数学分野は時代遅れになっていると思われるかもしれませんが、そうではありません。実際、現代の AI システムは数学に根ざしているため、AI 分野でのキャリアには数学をよく理解することが不可欠です。

深層学習のアルゴリズムのバックボーンである勾配降下法は、微積分と（線形）代数を組み合わせることで、AI と数学の関連性を実証します。ベクトルと行列はニューラル ネットワークの構成要素であり、対数スケールの成長モデリングはニューラル ネットワークのトレーニングの基礎です。三角関数とピタゴラスの定理も時代遅れではありません。これらは、フーリエ変換や最小二乗アルゴリズムなど、データ サイエンスの重要なツールの基礎を形成します。

したがって、高校レベルでこれらの数学の科目を学ぶことは、機械学習、データサイエンス、またはあらゆる STEM 分野に特化した将来のキャリアに備えることにつながります。一般的に、私たちは最新のツールやソフトウェアに少しだけ精通している学生よりも、基礎をしっかりと理解している学生を採用することを好みます。

公立教育における数学コースの基準を維持できない場合、公立学校（特に資源の乏しい地域の学校）と私立学校の間の格差が拡大し、STEM多様性の取り組みが妨げられることになります。カリフォルニア州のすべての子どもたちは、私立学校に通う子どもたちだけでなく、将来に備えるための一流の数学教育を受けるべきです。したがって、私たちはカリフォルニア州の政策立案者に対し、学生がこの種の教育を受けられるように全力を尽くすよう強く求めます。

公開書簡の宛先: https://www.mathmatters.ai/

この書簡に署名したジェフ・ディーン氏は、数学教育がAIやその幅広い分野にとって非常に重要であることは明らかだとツイートした。

多くのネットユーザーもこれに賛同を表明した。難しいと思うかもしれませんが、数学は本当に役に立ちます。

アメリカの現在の数学教育に不満を表明する人もいました。

「レシピベースの数学」とは、数学的思考力の育成に重点を置かずに、暗記で公式を暗記することを指し、デジャブ感があるようです。アメリカ人が数学教育について不満を言うときにこのような言葉が使われるようになるとは予想していませんでした。

公開書簡には、カリフォルニア大学が高校生の大学入学に必要な数学の要件を明確にしたと書かれていました。一体何が起こっているのでしょうか?

カリフォルニア大学：STEMに応募したいなら、数学に代わるものはない

最近、高校生がカリフォルニア州立大学（一般的に言えば）に入学するためにはどの程度の数学を学ばなければならないかについてのレポートを目にするようになりました。

カリフォルニア大学（UC）学術評議会の有力な委員会が最近、この物議を醸している問題について意見を表明した。意見書には次のように記されている。「2025年秋以降、カリフォルニア大学およびカリフォルニア州立大学に在籍する高校生は、代数IIの代わりにデータサイエンスコースまたはAP統計コースを受講することはできません。」

カリフォルニア大学入学・学校関係委員会（BOARS）は、この問題を研究した数学と統計学の教授らの作業部会の勧告を受け入れ、自らの立場を繰り返した。

タスクフォースは、データサイエンスと名付けられたこれらのコースは、より高度な代数学コースの資格に「近づいて」いないばかりか、それらのコースに取って代わるものでもないと判断しました。

オリジナルリンク: https://senate.universityofcalifornia.edu/_files/committees/boars/documents/boarsacwphase1report-20240221.pdf?mc_cid=9de3e6e6f2&mc_eid=8f769d3245

カリフォルニア大学のSTEM教授陣も、高度な代数学コースをデータサイエンスに置き換える慣行に批判的である。それらの多くは、データサイエンスをサポートしているものの、STEM や定量的スキルを必要とする職業を学ぶ学生に求められる、高校の数学の完全なカリキュラムが欠如しているコースをサポートしていません。

高校で基礎的な数学を省略すると、実際にはそうではないのに、生徒が統計学、コンピューターサイエンス、データサイエンスの専攻に備えているという幻想が生まれます。これにより、コミュニティカレッジで追加の数学の授業を受講する必要が生じる可能性があります。

一方、BOARS の決定は、他の人たちの間で疑問を投げかけている。たとえば、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の統計学教授であり、学部研究の副委員長であり、『Introduction to Data Science』の主著者でもあるロバート・グールド氏は、BOARS の決定に反対している。同氏は、データサイエンスのコースも、数学と科学のパートナーシップ助成金を通じて国立科学財団の支援を受けて作成されたと述べた。

「もちろん、私たちは失望しています。私たちのプログラムは厳格で挑戦的であり、最も重要なことは、学生が職業上および学業上の成功に必要なすべての知識とスキルを備えていると確信しています」と彼は語った。

さらに、データサイエンスの支持者は、BOARS によってデータサイエンスや (おそらく) 統計学の学生が入学基準を満たす数学のコースを受講できなくなるのではないかと懸念しています。

現在、人工知能やその他のデータ駆動型の機会やキャリアによって形作られている世界では、入門データコースを受講する高校生が増えています。支持者たちは、これらのデータコースを、大学生が科学、技術、工学、数学（STEM）を専攻するために受講しなければならない三角法、微積分学、その他の厳しいコースの「より親しみやすい」代替手段とみなしている。

そこで、高校の数学教師や管理者数十人が行動を起こし、カリフォルニア大学理事会に送る公開書簡に署名した。この書簡は、データサイエンスと統計のコースに対する支持を改めて表明し、BOARSが決定に際して高校教師やデータサイエンスの専門家に相談しなかったことを批判した。

公開書簡の宛先: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSflQnXznvqrJtd64FcSpADHOjQtRNJr8jq-A5OvJmdlRLA0Sw/viewform

「私たちの学校や学区がこのようなデータサイエンスのコースを採用したのは、それが学生を刺激し、夢中にさせる革新的な21世紀の学習体験を提供し、今日のさまざまな職業や学問分野で必要とされる定量的なスキルを教え、学生がコミュニケーションを取り、数学を学ぶ新しい方法を提供するからです」と手紙には記されている。

データサイエンスの支持者や高校教師に加えて、いくつかの非営利団体もデータサイエンスのコースへの支持を表明しています。彼らは、こうしたコースを提供する学区が増えていることは、そうでなければ数学に興味を失ってしまうかもしれない生徒たちにとって非常に意義深く、魅力的であると信じています。

カリフォルニア大学が、CourseKata、Introduction to Data Science、YouCubed の Exploring Data Science などの人気のあるデータ コースを最終的に入学要件にどのように組み込むかについては、おそらく数学タスク フォースが 5 月に次のレポートを発表するまで、より大きな疑問が残ることになるでしょう。

外部から見ると、アメリカの中学校における基礎数学教育のレベルについては常に論争がありました。米国の多くの高校では、中学校からクラス分けが実施されています。STEM専攻に興味がない、またはSTEM専攻に専念していない生徒は、代数学と幾何学を修了すれば安心して卒業できます。一方、一部の学生は、学部在学中に AP (Advanced Placement) コースを受講し、単位と交換することを選択できます。

しかし、大学入学試験で得点が占める割合は比較的小さいため、多くの学部生は十分な数学の知識を持っていない可能性があります。かなりの数の大学生が四則演算や二次方程式の解法すらできないと指摘する人もいました。

マスク氏とウルトラマンが両者とも訴えに出てきたのも不思議ではない。

AI技術発展の時代においても、数学的基礎の向上は重要であると思われます。少なくとも新入生のレベルは悪くならないはずです。