自動化とギグエコノミーは、私たちの働き方を根本から変えつつあります。
私たちの学び方も、こうした新しい技術に歩調を合わせなければなりません。
学習は学際的で、個々に合わせたものであり、人間的なスキルに重点を置く必要があります。
政府と民間部門が協力すれば、教育を未来に適合させることができます。
私たちは、自動化と人工知能における目覚ましい進歩、そしてデータと計算能力への前例のない接近性によって触発された、深刻な社会的・経済的変革の只中にあります。これらの技術の影響は、経済のほぼすべての分野に広がり、医療、金融、交通、エネルギー、製造業などをはじめとする幅広い職業に影響を及ぼしています。過去の産業革命と同様に、これらの進歩は社会に計り知れない恩恵をもたらす可能性があり、長期的には大きな繁栄に貢献するでしょう。イノベーションはまた、仕事の未来を変え、近年のスキルの偏りを一層強め、社会における最も優れた層と最も教育を受けていない層との間の溝を広げていくでしょう。
これらの技術の進歩がもたらすリスクについては、数多くの予測や分析が存在します。経済協力開発機構（OECD）が実施した研究の一つでは、加盟国全体の約14%の職業が高度に自動化可能であると推定されましたさらに32%の職業が技術の進歩によって根本的に変革されるとされています。加えて、近年のギグエコノミーの台頭が従来の労働構造に課題を突きつけていることも考えてみてください。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートによれば米国と欧州連合では、生産年齢人口の20～30%が、技術を活用したオンデマンド型の独立した仕事に従事しており、その数は今後増加すると見込まれています。
自動化される仕事もあれば、技術によって大きく変化する仕事もありますが、新たな市場、産業、そして仕事が生まれることも認識しています。そのなかには、現時点では想像すらできないものもあるでしょう。この急速に変化する経済において、学習は、キャリアのあらゆる段階にある個人にとって生涯にわたる取り組みと捉えられるべきです。高等教育とそのパートナーは、現在そして将来にわたって必要となる基礎的な能力とスキルを労働力に提供するために、どのように適応していくべきでしょうか。私は解決策を見出せる四つの大きな分野を提案します。
デジタル能力だけでなく「人間的」スキルに注目する
全く新しい産業が生まれ、従来の産業が大きく拡大・縮小するなか、変化に対応するために必要なスキルは、かつてないほど速いペースで進化しています。教育者や高等教育の指導者は、グローバルで知識基盤型の経済、そしてキャリア全体において学生の役に立つ、柔軟な成長志向をもってスキルの習得に取り組む必要があります。次世代に新たなデジタル能力を身につけさせ、技術を責任をもって設計、開発、活用できるようにすることは、疑いようのない必要性です。同時に、21世紀の学生は、多様な視点から問題にアプローチする方法を学び、創造性を育み活用し、複雑なコミュニケーションに取り組み、批判的思考を活かさなければなりません。絶えず進化する仕事の未来において、こうした自動化されない「人間的」スキルは基礎となるものであり、自動化が主流になるにつれて、その価値は高まる一方でしょう。
知識へのT字型アプローチを取り入れる
明日の労働力に必要とされる幅広いスキルは、教育の構造に対する私たちのアプローチにも影響を及ぼします。カーネギーメロン大学では、他の多くの機関と同様に、学問分野の境界をはるかに柔軟なものにし、行動経済学、計算生物学、デザイン・芸術・テクノロジーの結節点など、従来の分野の周縁や交差領域でプログラムを開始してきました。このアプローチは、境界を越えて思考し協働することが不可欠となる未来に学生を備えさせると考えています。高等教育において広さと深さの両方を兼ね備えることの価値は、多くの大学が「T字型」の教育と学習を取り入れることにつながっており、縦方向の（学問分野の深い）専門性と、横方向の（分野横断的な）知識を組み合わせる理念を採用しています。
個別化され、テクノロジーを活用した学習に投資する
より高度なスキルを持つ人材への需要は、引き続き高まっています。米国のデータに関する最近の分析では、ウォール・ストリート・ジャーナルは次のことを明らかにしました。現在、製造業の労働者の40%以上が大学の学位を取得しています。2022年までに、製造業は高校卒業以下の学歴の労働者よりも、大学卒業者を多く雇用すると予測されています。テクノロジーを活用した学習は、需要に対応し、既存の労働力が新たなスキルを習得する道筋を提供するのに役立ちます。過去10年間に開発されたAIベースの学習ツールには、教育を個別化し、大学進学への準備と機会を高め、教育成果を改善する大きな可能性があります。そして、おそらく最も重要なこととして、テクノロジーを活用した学習には、学生の間にある社会経済的および人種的な学力格差を縮小する大きな可能性があります。カーネギーメロン大学のサイモン・イニシアチブは、学習研究、データ、テクノロジーを組み合わせたアプローチである「学習工学」を通じて、この流れを加速させることを目指しています。昨年、CMUはOpenSimon Toolkitを公開しました。これは、テクノロジーに基づく学習手法、ソフトウェア、基盤となるコードを自由に利用できるようにするものです。私たちは、これらのツールによって学習科学を民主化し、高等教育の内部に、学習工学者によるグローバルで協働的なコミュニティを生み出せると考えています。
民間部門と政府の関与の新たなモデルを検討する
今日の急速な進歩には、政策、アクセス、プログラム、アウトリーチなど、さまざまな施策を含む、より包括的な労働力と教育の戦略が求められています。民間部門、政府、教育者、政策立案者は、就職市場で最初の足がかりを求める若者に複数の機会への道筋を提供するとともに、労働市場での地位を維持しようと努力する労働者の再スキル化とアップスキル化を実現するために、協力しなければなりません。例えば、民間部門は人的資本の開発を長期的な投資と捉え直し、リーダーシップ開発や職業プログラムの設計に注力することができるでしょう。教育と訓練へのアクセスを高めるための他の選択肢としては、労働力開発を後押しする税制および財政政策、研究大学とコミュニティカレッジの間のより緊密な連携、そして所得分配型奨学金（ISA）などが考えられます。これは、学生が経済的支援と引き換えに将来の所得の一定割合を支払うことを約束する仕組みです。高等教育の達成と労働力開発に焦点を当てた官民パートナーシップは、活力ある経済の未来に向けた長期的な投資です。
高等教育は、社会的な移動を促進する力において唯一無二の存在であり、社会的、経済的、人種的、地理的な格差を、他のどのような力よりも効果的に埋める役割を果たしています。労働市場が絶えず進化するなか、私たちの社会がいまや中心に据えている技術と同じくらいダイナミックで適応力のある高等教育システムを、未来が求めていることは明らかです。世界経済フォーラム2020の期間中、私たちはこの呼びかけに緊急に応え、世界中のリーダーと協働して、高等教育の次なる変革を主導する機会を得ています。
