・「偉大な分解（great unbundling）」により、従来の学位課程は、ソフトスキル、コアスキル、批判的思考、人脈形成の機会に特化した研修を提供する企業に取って代わられるだろう。
・短期講座、投資収益率（ROI）を重視したキャリア選択、生涯学習への移行が、教育における新たなビジネスモデルを牽引するだろう。
・AIと同様に、人と人との直接的な接触が、教育の未来には不可欠となるだろう。
リンダ・グラットン氏とアンドリュー・スコット氏は、著書『LIFE SHIFT（ライフ・シフト）』の著者であり、The 100-Year Life: Living and Working in an Age of Longevityにおいて、21世紀の労働を定義する三つの特徴を示している。
第一に、人々はこれまでより格段に長生きするようになる可能性が高い。100歳まで生きることは、まもなく当たり前になるだろう。第二に、組織の寿命は大幅に短くなるため、長期雇用は過去のものとなるだろう。第三に、退職という概念は、一部は経済的理由から、一部は自らの選択によって、次第に消えていくだろう。
これらの要因をすべて合わせると、確かな職業ポートフォリオを築くために、何年もの間、学び、そして学んだことを捨てる必要が生じ得ることは容易に想像できる。しかし、高等教育機関が私たちへの教育という役割を果たさないのであれば、私たちに残された選択肢は何だろうか。
偉大な分解
歴史的に見ると、教育は、コアスキル、ソフトスキル、批判的思考の訓練を、人脈形成の機会や、認められた資格を通じて雇用主に自らの価値を示す機会と共に、一体となった包括的なものとして提供してきた。しかし、今私たちが目にしているのは、教育の「偉大な分解」であり、さまざまな企業やコミュニティが、この一体となった要素の一部を取り込もうとしている。例えば、オンラインのLambda Schoolは、コアスキルの習得のみに特化しており、あらゆる背景を持つ人々がコンピュータサイエンスの職業に就けるよう支援している。同校の所得分配契約（ISA）モデルでは、学生は高収入の職に就くまで授業料を一切負担せず、就職後は二年間、賃金の17%を返済する。60か月以内に職に就けなかった場合は、手数料が免除される。このように、Lambdaはコアスキルに専念し、価値の提示、ソフトスキル、人脈形成、そして従来の教育のその他の側面には、はるかに少ない注意しか払っていないことがわかる。
重点分野の変化
教育の分解は、四つの大きな構造的変化をもたらした。すなわち、投資収益率（ROI）に基づくキャリア選択、生涯学習への移行、より短い期間、そして新たなビジネスモデルである。
第一に、ROIを重視した専門分野の選択である。景気後退や、現在私たちが直面しているような緊急事態の後には、通常、ROIを重視したキャリア決定が急増する。UCLAで調査を受けた学生の実に80%が、自身にとって教育は就職のための手段であると回答した。しかし、米国の大学学長（英国の副学長に相当する職）でそれに同意したのは、わずか50%にとどまった。学生が求めるものと、従来の大学が提供するものとの間に、明らかなずれがあることは明白である。
学生は、プログラミング、マーケティング、営業といった実用的なスキルを、短期間で習得することを望んでいる。これは短期的な思考であり、いつか裏目に出るのではないかと主張することもできるだろうが、現時点でこれらのスキルに対する需要は紛れもない事実である。
私たちが目にしている第二の変化は、生涯学習への移行である。従来のモデルでは、MBAや修士課程を含むすべての教育を可能な限り早く修了させ、その後にその学びを仕事に生かすことが一般的であった。このモデルは、今日ではもはや機能しない。新たな常態は、職業人生を通じて、学習の期間を断続的に設けることである。
これは起業家や投資家にとって大きな機会である。自己研鑽や生涯学習を求める26歳から35歳の層は、中国における最大の市場機会を構成しており、初等・中等教育や受験対策をはるかに上回る規模である。この支出分析は中国に焦点を当てているが、そこで得られた結論の多くは、世界の他の地域にも当てはまるだろう。
私たちが目にしている第三の変化は、学生がより短い期間の課程を希望していることである。生涯学習に重点が置かれるようになったため、学生は一度の学習期間をより短く抑えることを望んでいる。Make Schoolは、オフラインのキャンパスも備え、プロジェクト型学習を専門としており、非常に高い就職率を誇る二年制の学士課程を提供している。同様の例は他にも多い。学生の考え方としては、何度も学校に通わなければならないのであれば、各課程の期間はあまり長くすべきではないというものである。人々は自分の時間を有効に使い、最新の潮流を活用したいと考えている。
最後に、ビジネスモデルの変化も見られる。ISAの人気が高まっていることは、学生が多額の一括払いを前払いで行うことを望まなくなるという、態度の変化を反映している。これは学生の資金調達市場を変えるだけでなく、教育機関に対し、学生の成果、特に就職に焦点を当てることを迫ることにもなる。
破壊の波
教育の分解は、複数の波となって破壊的変化をもたらすだろう。
第一の波は、直接的な就職の見通しにつながる実務的スキルを学ぶ手段を含むだろう。例えば、プログラミング・ブートキャンプ、大規模公開オンライン講座（MOOC）（修了証を発行するもの）、そしてナノディグリーなどが挙げられる。これらは高い裁定機会をもたらすが、これまでにこうした破壊が大規模に成功した例はごくわずかである。
人々が高等教育に進む大きな理由の一つは人脈形成であり、そこで第二の破壊の波が起こる可能性が高い。コワーキングスペース、アクセラレーター、プライベートネットワーク、厳選された協会、ピア・メンタリングのコミュニティといった形式の、従来型の人脈形成の代替手段は、もう一つの大規模な破壊の領域となる可能性が高い。
実務的スキルや人脈と並んで、ソフトスキルへの大きな推進力が生まれる可能性が高い。今後数年の間に、この分野では複数の革新が期待できる。成功するのは、学生や若手専門職に具体的な利益を示せるものである可能性が高い。ソフトスキルを身につけたり人脈を築いたりするために、大学に通う必要はなくなるかもしれない。
エリート的な機関や組織で学ぶ、あるいは働くことは、私たちの人脈に対して能力を示すことになる。また、それは私たちの認識される社会的価値も高める。第四の破壊の波は、会員資格、所属、または提携関係が、同等かそれ以上の能力を示すシグナルとなる組織の出現である可能性が高い。
破壊的イノベーションの著名な理論家であるクレイトン・クリステンセン氏は、近い将来、全大学の50%が破綻するだろうと断言したことで知られている。新型コロナウイルス感染症の危機は、確かに多くの大学を崩壊に近づけた。生き残る大学は、教育の偉大な分解に適応し、21世紀の学習における二つの本質的な要素、すなわちAIとコミュニティを組み合わせるだろう。
AI＋コミュニティ＝学習の未来
工場に着想を得た19世紀型の教育モデルは、教育資源に深刻な制約があった時代には理にかなっていた。しかし、AIは、その特徴である知覚、認識、推薦という三つの機能を活用することで、こうした制約を克服する助けとなり、学生にとっての個別最適化された学習と、教員にとってのより多くの自由時間を生み出すことができる。
AIを活用した高等教育の体験を具体的に思い描いてみよう。それは四つの層で機能するだろう。すなわち、仮想的な教育、学習評価、インターンシップや就職機会のマッチング、そして仲間や専門家からのメンタリングである。
ベイルートに座っているサリーを想像してみてほしい。彼女は遠隔学習プログラムに登録しており、そのプログラムでは世界中の一流データサイエンス教授陣が集まり、最も人気の高い雇用主から高く評価される学位を授与する。彼女はコワーキングスペースで講義を受ける。教室の前方にはビデオカメラがあり、顔認識と姿勢分析を用いて、出席を取るだけでなく、サリーが集中しているかどうかも判断する。もしかすると彼女は体調が悪く、集中できないのかもしれない。これらのデータはすべて彼女の学生プロフィールに取り込まれ、彼女のために個別に調整された宿題が作成される。サリーは、学習ニーズに基づいてマッチングされたピア・メンターの助けを借りて課題を完成させる。二人は友情を育み、やがて複雑なデータセットに共同で取り組み始める。彼らは、プログラムのスポンサーの一社にとって価値のあるアルゴリズムを最適化する方法を見出す。何度かのやり取りの後、二人は解決策の特許を取得し、自分たちのアイデアを独立して進めることを決める。彼らは、起業家向けに設計された柔軟なパートタイムの選択肢へと、フルタイムの学位課程から移行する。
主要な課題
上記のシナリオは説得力があるように思えるかもしれないが、短期的には失敗する運命にある。今日、AIを活用した数えきれないほどのデジタル学習プラットフォームが存在するが、顧客の獲得に苦戦している。学生が登録しても、課程の修了要件を満たすのはわずか3%にとどまる。
実際、ミシガン大学のスーザン・ダイナースキー博士が発表した研究は、オンライン教育は成人学習者には有効である一方、学力の低い学生に害を及ぼし、概念的な学習を損なう可能性があることを明確に示している。明らかに、AIを活用した教育技術のモデルには、何か重要なものが欠けている。だからこそ、AIを基盤とする学習ツールを、コミュニティの力によって補完することが急務なのである。このアプローチは、高等教育と技術の両方に対する私たちの考え方を、より人間的なものにするだろう。
ガジェットがどれほど高度になろうとも、輝くような暗いスクリーンに共感を覚えることは難しい。私たちは皆、帰属し、学び、分かち合うという根源的な欲求を持っている。私たちには意味のあるコミュニティが必要である。なぜなら、それらは力を増幅させるものだからである。コミュニティは学びを楽しいものにし、学習文化を形作る、ピア同士の説明責任の仕組みを生み出す。AIは、規模を問わず個別最適化を可能にする。
AIとコミュニティの両方を組み合わせることによってのみ、高等教育は意義を保ち、学生を第四次産業革命という冒険に備えさせることができる。明るいニュースは、この個別化された提供を生み出せるのは、従来の教育機関だけではないということである。教育の分解は、はるかに多くの事業者が現在市場で競争していることを意味する。これにより、学習は民主化され、高度な学位に25万ドルを支払える一部の特権層だけでなく、より多くの人々が利用できるようになる可能性が高い。
