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Teaching x Let's note

Special Interview

02

中室 牧子さん

Makiko Nakamuro

人を育てることは、ビジネスシーンでも
重要なミッションのひとつ。
今回は「Teaching×Letʼs note」と題し、30万部のベストセラー『「学力」の経済学』の著者であり、レッツノートユーザーでもある中室牧子さんにお話を伺いました。

ビジネスに適した Windows 10 Pro。

Profile

1998年慶應義塾大学卒業。専門は教育を経済学的な手法で分析する「教育経済学」。2013年から慶應義塾大学総合政策学部准教授就任、2019年から同教授。産業構造審議会等、政府の諮問会議で有識者委員を務める。
著書『「学力」の経済学』は発行部数累計30万部のベストセラーに。テレビ番組への出演も多数。LXシリーズをはじめ、3台のレッツノートを愛用中。

教育経済学のベストセラーも
レッツノートから生まれた。

エビデンスに基づいた知見で
人の能力を伸ばす。

『「学力」の経済学』を執筆されたきっかけをお教えください。

私の専門は教育経済学です。 「教育」に携わる人は、成功した子どもを育てた指導者や、教員、保護者の経験談に耳を傾けがちですが、「天才の真似はできない」という言葉もあるように、一般の人とはかけ離れた資質を持つ個人の真似をしても、同じ成果を得られるとは限りません。
それよりは個人の経験を大量に観察した中から見出される規則性―これを 「科学的根拠(エビデンス)」と呼んでいます―のほうが、判断の根拠として有用ではないか、というのが私の考えです。
経済学が明らかにする 「エビデンスに基づく効果的な教育」を知ってもらいたいという思いで執筆したのがこの本です。

ビジネスシーンにも応用できる教育経済学の知見はありますか?

教育経済学は人材育成を目的としているので、その知見は子どもに限らず大人にも当てはめることができます。
例えば、「どう褒めると人は伸びるのか」というテーマ。アメリカの大学が小学生を対象におこなった、とある研究では、
「能力を褒めるのではなく、努力を褒める」ほうが成長においては効果的だというデータが出ています。
「あなたは頭がいいのね」と能力を褒められた子どもたちよりも、「あなたはよく頑張ったわね」と努力を褒められた子どもたちのほうが、テストの成績が伸びたのです。
この知見は、部下の育成や新人研修など、ビジネスにおける人材開発にも活用できると私は考えています。

大事な研究データを持ち歩いても、
壊れないパソコンであること。

研究者がノートパソコンに求めるものとは?

研究者である私にとって、ノートパソコンは一番重要な仕事道具です。文献やデータの管理、統計分析、論文の執筆など、あらゆるシーンで使いますので、私の仕事はパソコン一台で完結すると言っても過言ではありません。
フィールドワークや学会発表などで移動しながら、持ち歩くことも多く、故障のリスクは高い。でも、仕事の全てをパソコンで行っている以上、故障や不具合で、作業途中の分析や原稿が失われると、大変なロスになります。
ですから、高性能でありながら、丈夫で壊れにくいパソコンであることはとても重要です。

現在お使いのレッツノートについてお聞かせください。

私は15年以上レッツノートを使ってきています。今は、大学用、自宅用、持ち運び用と、シーンに応じて3台を使い分けています。四六時中どこにいても必ずレッツノートと⼀緒にいるという状況です(笑)。
仕事柄、海外で調査することも多いため、パソコンを持ち運ぶ頻度も高いですね。発展途上国は特に道路の舗装が悪く、ガタガタと振動がすごい車に乗って移動することも日常茶飯事。
何度かタブレットの画面が割れたことがありましたが、レッツノートはそういう場面でも⼀度も壊れたことがないですね。

BEST LET’S NOTE

中室牧子的
Best Let‘s noteポイント

ALL-IN-ONE

頑丈さを大前提にしつつ、いろんなことが⼀台で完結する万能性があること。使いやすいタッチパッドがついているのでマウスも不要ですし、インターフェースが豊富だから外付けコネクターもいらない。レッツノートのおかげで荷物が減りましたね(私、コネクター類を忘れてしまうタイプなんです…)。DVD マルチドライブ搭載なのもうれしいですね。

打ちやすいキーボードが集中力を高め、
高性能CPUが研究を加速させる。

レッツノートのお気に入りポイントについてお聞かせください。

個人的に一番気に入っているのは、レッツノートの 「キーボードタッチ」です。
キーボードのカチャカチャする音に、自分自身の集中力を削がれたり、新幹線や飛行機の中で他のお客様の迷惑にならないかが気になったりしてしまいます。このため、打ちやすくて、音が小さいというのがとてもよいと思います。
キーボード以外には、CPUのスペックが高いマシンが多いということもあります。
私の最近の研究では、いわゆる「ビッグデータ」と呼ばれるような大規模なサンプルサイズのデータを扱うことが多くなってきたのですが、高負荷がかかり、パソコンがフリーズして作業を中断することになると、大きなストレスを感じることになります。
レッツノートではそういうトラブルが少ないのもよいと思います。もちろん、「『学力』の経済学」もレッツノートから生まれました。

中室さんにとって、レッツノートとはどんな存在ですか?

私は、レッツノートを「自分への投資」だと思っています。
経済学では「教育は投資」だととらえています。子どもの時に教育に時間やお金をかければ、彼ら彼女らが大人になった時に、
収入や就業、健康や幸福感が増すことによって投資リターンがあると考えているのです。
レッツノートへの投資リターンが高くなるように、これからもたくさんの研究や著作をレッツノートから生み出していきたいですね。

自分にこだわりを持つことが
自分らしさを切り開くきっかけに。

最後に、自己実現を目指すビジネスマンたちに向けてメッセージをお願いします。

「人生100年」時代といわれます。これまで以上に、大人になったあとの学びやチャレンジが重要になってきたということです。
大人になると誰かから教わる機会は減ってしまいますから、仕事の中から得られる学びはとても重要なものです。
仕事をお金を稼ぐための機会ととらえるだけでなく、自分の学びや成長の機会だととらえることが重要ではないでしょうか。
私がレッツノートを手放せないのは、自分の「学びの機会」をしっかり充実させたいという思いからです。

ビジネススキルを高める
中室牧子流ティーチング&データ術

01非認知能力のひとつ「競争心」の男女差を
人材登用に活かす

「自制心」「やり抜く力」「対人コミュニケーション力」などは、「非認知能力」と呼ばれ、学力や学歴のみならず、賃金や昇格など労働市場での成果にも影響を及ぼすといわれています。非認知能力の中には、成人後まで鍛えて伸ばせるものもあると言われており、入社して間もない若い労働者の非認知能力を高めるようなOJTや訓練などについての実践や研究も待たれるところです。

近年の経済学が注目している非認知能力の1つに「競争心」があります。競争心は男女差が顕著であるという研究は多く、男女の間にもともとの能力差はなくとも、性質に差はあるという見方が出てきています。これは、人材育成や人材登用の面で有用な知見です。

●女子は競争相手がいると
タイムが遅くなる
競争的な環境では
パフォーマンスが下がる傾向に
ここから導きだされるひとつの仮説として
採用試験では、集団やグループだけではなく1対1での面接もあわせて評価したり、管理職登用では、選抜試験だけでなく互選や推薦を取り入れたりするなどして、女性が採用や管理職登用に積極的に参加しやすくなるような評価や制度にすると、もっと女性が活躍する社会が実現する可能性があります。

02データを扱う時のポイント

●「相関関係」と「因果関係」を混同しない

学歴ごとの平均収入を計算したデータを見れば、「学歴が高いと収入が高い」と考えてしまいそうですが、これには注意が必要です。「学歴が高いから収入が高くなったのか」それとも「収入が高くなるような潜在能力の高い人の学歴が高い」のか、どちらでしょうか?もしも学歴が高いから収入が高くなったことが証明できれば、学歴と収入の間には因果関係があるということができます。しかし、元々収入が高くなるような潜在能力の高い人の学歴が高いだけであれば、これは相関関係に過ぎず、例えば潜在能力の低い人が、裏口入学をして無理やり高い学歴を得たとしても、収入が高くなることはないということになります。因果関係と相関関係を誤って解釈してしまわないことが重要です。

●データに「代表性」 があるかどうかを確認する

いわゆる「アンケート調査」の場合、アンケート調査の対象になった⼀部の人が、本来対象としたかった全ての対象者の結果を偏りなくあらわしているかどうかには、慎重な吟味が必要です。例えば、インターネット調査では、インターネットを日常的に用いる10-30代の人の回答者比率が高くなる傾向があるため、こうしたデータを元に高齢者向けの商品開発をしても期待した結果は得られないでしょう。意味のある分析にするためには、その分析に用いるデータの偏りへの注意が必要です。

03「研究」と「ビジネス」の両方で必要とされる共通の方法

私はいつも学生に対して、「研究論文」と「ビジネスの企画書・提案書」で必要とされるものは同じであると伝えています。研究論文は、おおまかにいって、(1)序章、(2)先行研究のレビュー、(3)分析の方法とデータの説明、(4)分析と解釈、(5)結論という5つに分かれています。序章では、データとともに現状分析を行い、「何故、(この論分のテーマが)問題なのか」を述べます。そして、先行研究をレビューし、先行研究の中で未だ「手付かず」の問題が何かを洗い出し、その問題を解き明かすための理論や分析フレームワーク、データを用いて分析を行い、結論を導きます。

ビジネスでも、自分たちの企画や提案の重要性を、データを用いて客観的に示し、競合他社のシェアが低いとか、未だ進出していないような先行的な事例がないところで、何をすれば成功する蓋然性が高いかと分析した資料を示して、上司や経営陣を説得していく必要があります。
多くの人が、高校での探求学習や、大学でのゼミを通じて、研究を「経験」したことがあるはずです。「研究」の仕方の基本の基本を、ビジネスでも活かしてほしいと思います。