AIの利用に反響､大学生の"勉強方法"詳しい中身 過去問をAIで分析､単語帳を自動生成など

過去問の件は、文脈から誤解した人が多かったが、AIは使っておらず、純粋に統計的、数学的手法。手間はかかるが手計算でできる分析をプログラミングでやっている。

例えば、過去10年のうち5回出た問題は、1回しか出ない問題より出やすい。同じ3回出た問題でも、昔3回出た問題よりも、直近の3年に続けて出た問題は出題されやすいだろう。それを統計的手法で解析したということだ。

後者の単語の覚え方は、「英語学習にも使えそう！」などのコメントをいただいたのだが、息子によると「学習し始めたばかりのインドネシア語だから便利だけど、例えば英語でやると難しい単語ばかりの羅列になるので、うまく活用できないかもしれない」とのこと。でも、英語についてもうまく工夫して使う方法もあるかもしれない。

そもそも、大学でAIを勉強している

筆者が注目したのは、学習する、身につけるということを、プログラミングや生成AIを活用して、なるべく効率的に行おうという姿勢である。これは素晴らしい。

Xのコメントでいくつかいただいたような、「AIを使って勉強しても身につかないから意味がない」ということはないと思う。単に学歴を手に入れたい、試験を通過したいということであれば、台湾の大学に進学したりはしない。

台湾の大学でコンピュータサイエンスを学んでおりAIを専攻している（著者撮影）

そういえば、前提の話を忘れていたが、筆者の息子は日本の公立高校を卒業してから、台湾の台中にある東海大学（ドンハイ大学と読む。日本の同名の大学とは無関係）に進学して、今3年生。情報工学科でAIを専攻している。小学生の頃から、コンピュータや電子工作が好きだった彼が「海外の大学に進学したい」と言うので、台湾での進学を勧めた。TSMCがあったり、オードリー・タンがデジタル担当大臣だったり（当時）、コンピュータサイエンスについて、進歩的な国だと感じていたからだ。

理系の授業は英語中心で、文系の授業と日常会話は中国語（正確には台湾華語）を使う。情報工学科はコンピュータサイエンスを勉強するが、プログラミングを勉強するというよりは、その根幹となる微積分、線形代数、離散数学など、数学を勉強することのほうが多いという。