AIに関わりたいなら、高校でデータサイエンスを勉強するな：アルトマン氏とマスク氏がついに合意

高校でのデータサイエンスの学習は数学の代わりになるのでしょうか? このテーマに関する議論はAI界にも広がりました。

AIの発展には基礎教育を強化しないと手遅れになります。

大型モデル技術が急速に発展し、企業が熾烈な競争を繰り広げている一方で、数学に焦点を当てた将来の人材について懸念を表明する人もいます。

最近、カリフォルニア大学（UC）システムが新入生入学のための基礎的な数学の基準を設定したというニュースで大騒ぎを引き起こしました。全国的に数学の得点が低下しているため、一部の教育者は、より多くの生徒を惹きつけ、ますますデータに依存する未来に向けた関連スキルの開発を支援するために、代数学を中心とした標準的な数学教育は改革する必要があると考えています。

一部の組織によると、少なくとも17の州が高校数学教育の選択科目に「データサイエンス」を設けており、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という。このアプローチにはカリフォルニア大学が反対した。

ある人が、学部新入生の数学レベルを保証する必要性を求める公開書簡を発行しました。高校で事前に学習したデータサイエンスを「数学」のカテゴリーに含めないでください。基礎的な数学レベルがなければ、それが必要です。 AIを学習するのは難しい。

法廷闘争はまだ続いているが、アルトマンとマスクの両方がこの公開書簡の署名者リストに名を連ねており、英雄たちは同じ見解を持っているようだ。

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 機械学習幹部のサミー ベンジオ氏、マイクロソフトの生成人工知能担当副社長セバスチャン ビュベック氏、NVIDIA のチーフ サイエンティスト ビル ダリー氏、Google のチーフ サイエンティスト ジェフ ディーン氏、チューリング賞が含まれます。優勝者、メタ主任科学者のヤン・ルカン氏、xAIの共同創設者グレッグ・ヤン氏ら。

Yishui の創設者、CEO、CTO は、業界がこの問題をいかに真剣に受け止めているかを示しています。

公開書簡の全内容は以下のとおりです:

人工知能は私たちが住む社会を変えようとしています。将来に備えるには、将来 AI テクノロジーを構築して展開する人材を教育する必要があります。その中でも、代数、微積分、確率の中核となる数学的概念は、現代の人工知能イノベーションの中核です。したがって、人工知能技術の開発に参加するには、学生は数学のしっかりした基礎から始める必要があります。私たちは、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コースを修了する必要があることを保証したことを賞賛します。

今日の進歩は、微積分や代数学のような古典的な数学の分野が時代遅れになったことを示唆しているかもしれませんが、そうではありません。実際、現代の人工知能システムは数学に根ざしているため、人工知能の分野でキャリアを積むには数学を学ぶことが不可欠です。

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、人工知能と数学の関係を実証します。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、対数スケール成長モデリングはニューラル ネットワーク トレーニングの基礎です。三角関数とピタゴラス恒等式も時代遅れではなく、フーリエ変換や最小二乗アルゴリズムなどのデータ サイエンスの重要なツールの基礎です。

つまり、高校でこれらの数学科目を学ぶことで、機械学習、データ サイエンス、またはその他の STEM 分野に特化した将来の仕事に備えることができます。一般的に、最新のツールやソフトウェアをなんとなく理解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。

公教育における数学カリキュラムの基準を維持できなければ、公立学校、特に資源が不足している地域の学校と私立学校と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。私立学校に通う子供だけでなく、カリフォルニア州のすべての子供たちは、将来の基礎を築くために一流の数学教育を受ける権利があります。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あらゆる努力を払うよう強く求めます。

公開書簡のアドレス: https://www.mathmatters.ai/

署名済みのジェフ・ディーンは、数学教育がAIとより広い分野にとって明らかに非常に重要であるとツイートした。

多くのネチズンもこれに支持を表明しました。難しいと感じるかもしれませんが、数学は本当に役に立ちます:

現在のアメリカの数学教育に不満を表明する人もいます:

「レシピベースの数学」とは、公式を注意せずに丸暗記することを指します。数学的思考力を鍛えるには、既視感があるようです。意外なことに、この種の言葉は現在、アメリカ人によって数学教育について不満を言うために使われています。

その公開書簡では、カリフォルニア大学が高校生が大学に入学するための数学要件を明確にしたと述べられていますが、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ありません

最近、高校生が 4 年生に入学するためにどれくらいの数学を学ばなければならないかという質問をよく目にします。カリフォルニア州立大学（一般的に言えば）のレポート。

最近、カリフォルニア大学（UC）学術上院の影響力のある委員会が、この物議を醸している問題について意見を表明しました。この意見では、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し、データ サイエンス コースまたは AP 統計コースを受講している高校生は、代数 II の代わりに受講することはできません。

カリフォルニア大学の入学・学校関係委員会（BOARS）は、この問題を研究した「数学・統計教授ワーキンググループ」の勧告を受け入れ、その立場を改めて表明した。

タスクフォースは、データサイエンスとラベル付けされたこれらのコースは、より高度な代数コースに代わるどころか、資格に「近づく」ことさえできないと判断しました。

元のリンク: 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教授もデータサイエンスが高度な代数コースに取って代わることを批判する人たちがいます。その多くは、データ サイエンスを支持していますが、STEM や定量的スキルを必要とする専攻を学ぶ生徒に必要な高校数学を完全に欠いているカリキュラムを支持していません。

高校で基礎的な数学をスキップすると、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進む準備ができていると錯覚する可能性があります。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 の決定は他の人々の間で眉をひそめています。たとえば、UCLAの統計学教授兼学部研究副委員長であり、『データサイエンス入門』の主著者であるロバート・グールド氏は、BOARSの決定に同意していない。データサイエンスコースも、数学と科学の共同助成金を通じて国立科学財団からの資金提供を受けて創設されたと同氏は述べた。

彼は、「もちろん、私たちはがっかりしています。私たちのコースは厳格でやりがいのあるものだと信じています。最も重要なことは、これらのコースには、学生がキャリアと学業で成功するために必要な知識とスキルがすべて含まれていることです。」

さらに, データサイエンスの支持者らは、BOARSが入学基準を満たす数学コースカテゴリーに属するデータサイエンスと（おそらく）統計学の学生の入学資格を剥奪する可能性があることを懸念している。

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成された現在の世界では、データ入門コースを受講する高校生がますます増えています。支持者らは、これらのデータコースを、大学で科学、技術工学、数学（STEM）を専攻する学生が受講しなければならない三角法や微積分入門、その他の厳格なコースに代わる「より親切な」代替手段とみている。

そこで、何十人もの高校の数学教師と管理者が、カリフォルニア大学理事に送る公開書簡に署名するという行動を起こしました。この書簡は、データサイエンスと統計コースへの支持を再確認し、決定を下す際に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BOARSを批判している。

公開書簡のアドレス: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSflQnXznvqrJtd64FcSpADHOjQtRNJr8jq-A5OvJmdlRLA0Sw/viewform

その書簡には、「私たちの学校と学区はこれを採用しています」と記載されていますデータの種類科学コースは、学生を興奮させて学習に熱中させる革新的な 21 世紀の学習体験を提供し、今日のさまざまなキャリアや学術分野で必要とされる定量的なスキルを教え、学生が数学をコミュニケーションして学ぶための新しい方法を提供するからです。」

データ サイエンスの擁護者や高校教師に加えて、一部の非営利団体もデータ サイエンス コースへの支持を表明しています。彼らは、学区によって提供されるコースが増えてきており、そうでなければ数学に飽きてしまう可能性のある生徒にとって非常に関連性があり、魅力的であると主張している。

カリフォルニア大学が最終的に「CourseKata」、「データサイエンス入門」、YouCubed Web サイトの「データサイエンス探求」などの人気のデータコースを入学コース要件にどのように組み込むかについては、この大きな問題は、 5 月の数学的作業まで待つ。これは、グループが次の報告書を発表するときに決定される。

外から見ると、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議論の的となっています。アメリカの中学校の多くの学区では、中学校から集団指導が実施されており、STEM専攻に興味やこだわりがない生徒でも、代数幾何学を学べば安心して卒業できます。一方で、学部在学中にAP（Advanced Placement）コースを受講して単位と交換することを選択する学生もいます。

しかし、大学入学の成績が占める割合は比較的小さいため、多くの学部生の数学的知識の習得はニーズを満たしていない可能性があります。四則演算や一変数の二次方程式すら解けない大学生がかなりいると指摘する人もいる。

マスク氏とアルトマン氏が共に立ち上がって訴えたのも不思議ではない。

AI技術発展の時代においても、数学の基礎の向上は重要なようです。少なくとも新入生の質は悪くならないはずだ。

参考リンク：

^{https://www.washingtonpost.com/education/2024/03/02/data-science-algebra-ii-alternative-california-debate/}

https://edsource.org/2024/uc-confirms-data-science-cant-sub-for-algebra-ii-unresolved-what-c​​an-it-qualify-for/707043

以上がAIに関わりたいなら、高校でデータサイエンスを勉強するな：アルトマン氏とマスク氏がついに合意の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。