「データセンス」連載8回目です

◆データセンスは「数学」ではない

「私、数学が苦手だったから、”数字”も苦手なんです。」

そんな声と何度出会ったでしょうか。実は、数学が出来ることと、”数字”が得意なことは別の能力です。（もちろん、数学が得意であれば、数字が得意になる可能性は大いに秘めています。）

例えば、大学で学ぶ数学は、受験問題の応用を解くというわけではありません。もちろん計算をしないわけではないのですが、高校数学の延長に、大学で学ぶ数学はありません。大学での数学は、「論理」の世界に近いものになります。

例えば、時間をかければ数学科の学生は数学の問題を解くのは非常に強いですが、例えばデータセンスの一つである概算力の問題、

「１万×１万」

を即答できる人は多くありません。もちろん累乗という考え方を使えば10秒もあれば答えを言えるし、応用もできるでしょう。しかし、その10秒が「会話」では遅いでしょう。「１万×１万」は、暗記して答えを出さなければいけない問題の一つです。答えは「１億」で、これは１秒で即答できます。「1万円札が1万枚あると？」という質問に置き換えてもいいでしょう。これは、数学力とは関係がなく、そういった大きい数とどれだけ触れっているのか、で変わります。

繰り返しますが、データセンスは、数学力ではありません。確かに数字を扱っていくのである程度は数学的な考え方は必要になりますが、新しいカリキュラムに挑むつもりで学んでください。

◆「数学ができる」と「データセンスがある」の違いとは

数学の能力と、それを現実に活かす能力は、は全く別の能力です。その差は、「作る人」と「売る人」の違い、スペシャリストとジェネラリスト（※）の違いのように、比べても意味のないものです。作る人は、作る能力を高める必要がありますし、売る人は、売る能力を高める必要があり、それぞれ重要です。もちろん、作る人は売りやすいと思いますし、売る人は作るものにも売る発想を入れることでより面白いものを作る可能性はあることでしょう。しかし、基本は別の能力です。

データセンスは、数学の発想を現実に活かす力です。仕組みの中で計算することで生まれるセンスです。もちろん数学を否定しているわけではなく、数学があるからこそ、現代の科学が生まれ、我々がたくさんの恩恵を受けてきたのは言うまでもありません。間違いなく有用です。しかし、データセンスは別のベクトルを見据えています。ビジネスシーンでの活用や生きる力を養うことを考えています。

数学とは別軸で学び続けていく謙虚さと、現実を冷静に計算し続ける習慣がデータセンスを高めていきます。

※スペシャリストとは、ある特定領域に特化して仕事をする人材のこと。
※ジェネラリストとは、ビジネスにおける広範囲の知識や技術、経験を有する人材のこと。

◆次回は

半数以上の大人が「数字」は苦手！？
そんな現状を深く考察していきます。

また公開しますのでお楽しみに！（【データセンス9】数字は世界の共通語！数字で語ろう）

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