大学進学における最大の問題

こんにちは。 今日は、年間1000名近い高校生を対象に進路指導を行ってきた経験から見た、「進路の選び方」に関して、指導をしていく上での注意点をピックアップしてお伝えしていきます。

最近は、どこの高校でも、クラスの文理分けが高校2年生から行われるのが通例のようです。 これに伴い、高校に進学したばかりの1年生は、比較的早い段階で進路選択を迫られる傾向にあります。 しかし多くの高校生が、しっかりとした情報を収集しないまま、なんとなく受験する大学や将来の進路を選んでいくのが現状です。

『文科省HP』より引用

上記のデータを見ると、一見、経済的理由によって退学を余儀なくされた学生が多いようなデータですが、本当にそうでしょうか？

このデータを読み解いていくと、 「学業不振」「学校生活不適応」「転学」によって中途退学した割合が4割弱、経済的理由はわずか1割程度ということがわかります。 つまり、 進学後のミスマッチが主な中途退学の原因 だということがわかります。

このことから、安易な進路選択を生徒にさせることは、その後の大学生活や就職活動に多大なる影響を及ぼすことはご理解頂けるのはないでしょうか？

もちろん、各大学側も昨今のコロナ禍の影響で、オンライン上での説明会や学部学科の紹介などを行うところが増えてきました。

明治大学

青山学院大学

日本大学

また、各予備校関係者も、高校1年生のために映像などを含めた無料での情報提供を行っています。特に学部学科選びに関しては、多岐に渡っています。

マイナビ進学

東進ハイスクール・東進衛星予備校

河合塾

これらの情報収集をする機会を作ってあげることは、進路指導をしていく上で非常に重要なことです。

しかし、そもそも進路選択後のミスマッチを起こしてしまう一番多い原因は何なのでしょうか？

文理選択で進路を選ぶ時代の終焉

グローバル、リベラル、デジタルサイエンス、総合、国際、地域共生…などなど 一昔前に比べると、一見しただけでは想像もできない学部学科が多岐にわたって増えてきています。 こうした学部学科で学ぶ内容を、本当に理解している高校生はどれだけ存在するでしょうか？ ましてや、指導をする側にも、どれだけの知見があるでしょうか？

一例を挙げると、近年、AIや情報通信技術の発展など社会的なニーズの高まりから、最近話題のDS（データサイエンス）学部。 データサイエンスを調べてみると

データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。（wikipedia引用）

高校生だけでなく、社会人でもしっかりと説明できる人は少ないのではないでしょうか？

このデータサイエンス、最近では社会科学系統の学部でも取り入れられることが多くなり、文系でも数学の素養が求められる風潮になっています。 以前であれば、経済学部に進学した大学生が、ミクロ経済分析において微分・積分の知識を使うことに衝撃を受けることがあったようですが、そうした傾向がさらに増えていくことでしょう。

つまり、昨今の大学学部では

• 文系理系の垣根がなくなってきている

ということです。

こうした進路選択のミスマッチを防ぐためには、高校生に対する正しい情報提供が必要不可欠 です。 まずは、忙しい高校生が進路について考える機会を設けていきましょう。

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