リケジョの探求
3点。大きい動物の研究をしているちーと、
小さい動物の研究をしているはちです。
この番組では、研究者として、ひよこ教員として、
はたまた普通のアラサー女として、日々奮闘中の2人のリアルな会話をお届けします。
今年もやってきました、リケジョについて話そうシーズン。
イエーイ!
ということで、私たちの強い強い味方のあの方をお呼びしました。
はい、英語でサイエンスしないとからアサミさんです。
再びお邪魔しています。
もうこの2月、これ恒例行事にしましょうか。
恒例行事にしましょう。
なんか毎年話すみたいな。
いやもう、もうぜひぜひお願いします、ほんと。
ほんとありがとうございます。
ありがとうございます。
えー、なんとですね、あの、ゲストに、アサミさんにわざわざ、
この時差も合わせていただいて、来ていただいているのにも関わらずですね、
あの、やらかしておりましてですね、
STEM分野の女性教育
ちえはですね、すでに30分近く遅刻をしております。
イエーイ!
そしてですね、この後ちょっと予定が、収録すべて参加できないという事案が発生しまして、
お呼びしたにも関わらず、私はここで退出いたします。
えー、なんてリアクションしたらいいんだ。
なんてリアクションしたらいいんだ、本当に大変申し訳ございません。
あの、皆様も、せっかくあの、ほんとすいません。
ちょっと、でも言い訳させてください、あの、私、私が、
あ、悪いです、すいません。
私が、違うの、公共交通機関がね、すごい本当に遅くなっちゃった。
アメリカのね、せいだよね。
アメリカのせいってことにさせていただきたく存じます。
ほんとすいません、ほんと。
で、あの、私はこの音源を聴くのをすごく配信を楽しみにして、
ほんとすいません。
ちょっと、という事であの、一度退出いたしまして、
いってらっしゃい。
という事で皆さん、あさみさん、あの、
はいはい。
いってきます。
いってらっしゃい。
はい、ちーさんがいなくなってしまいましたが、
あの、本当にあさみさんに、とりあえずなんか話したいんでお願いしますってお呼びしただけなんですけど、
何話していきましょうか?
え、それに、あの、のったのは私なんで、
まあ、あの、
ありがとうございます。
うまいことやりましょう。
で、まあ、こう、なんか2月に何かしようかっていう風に話し始めてから、
まあせっかくなのでね、ちゃんとなんかこういう機会でもない限り、
自分の分野じゃない論文も読まないので、
なんか読んでみたいなっていうことで、
私が自分で言い出して、あの、言い出したからにはちょっと読んできたんですよ。
ありがとうございます。
かっちりというかは、こんな論文あったよ、ぐらいのノリで聞いていただければありがたいのですが、
ざっくりいろいろ読んでみた感じで、
こう、どんなね、そもそもの研究がされているんだろう、
この、女性×STEMのScience, Technology, Economicsかな?
エンジニアリングじゃない?
あ、エンジニアリングと、エンジニアリングと回すか。
なるほどね。
このSTEM Subjectと呼ばれる理系のね、弱い、ざっくり。
ものと、女性あるいは女の子、あの、活躍だったり、教育の実態だったりっていうのを、
いったい、こう、どんな人がどんな研究を出しているのかなって、
まずそもそもね、そこから知らなかったので、
ざっくりとレビュー論文の最近出されていた、過去5年ぐらいのに出されていたレビュー論文から手をつけてみたんですけれども、
あの、キーワードとして、いくつかあったので、
こう、ざっくりこういう系統に分かれているなっていう、なんか第一印象を言うと、
まずキーワードとしてSTEMリテンションといって、
小学校、中学校、高校、大学、大学院といくうちに、
まあ、だんだんだんだんSTEM Subjectを取っている人が減っていくわけですね。
まあ、だいたい小学校のところってみんな算数を取らなきゃいけない状態から、
だんだん選択性になっていって、
まあ、大学に来る頃にはほとんどの人が数学を取らなくてもいいような状況にはなってきてるじゃないですか。
で、そういうところで、どれぐらいの人が残っているのかっていうのを、
もう、とにかくものすごい広い統計、国レベルの統計で取って、何パー残ってますっていう、
基本的にそれだけの、なんかその、私の見た感じではこういう、生存率確認系の論文。
女性も男性もですかね。
そうですね。それで、女性も男性も結構見てて、すごく大きな統計を扱っているので、
なんかこう細分化したものはあんまり見てなくて、ざっくり男女比ぐらい、
なんかそれ以上でも以下でもないみたいなメトリックで見た、
結構その政府の団体だったり、研究機関が出してる系の大きい統計系。
また別なこの系統として、STEM Persistenceっていうキーワードが出てきて、
これはもう一歩踏み込んだ感じで、いろんな年齢だったり学年だったりはするんですけれども、
成績が落ちた時の本人の反応だったり、落ちてきた生徒に対する周囲の対応策、
どんなサポートをしたらこんな影響があったみたいな系の、
誰が生き残ってるかじゃなくて、それ以外、なんかそのもう一個踏み込んだ感じ。
どんな人が生き残っているのかとか、
どんなサポートを得られた場合、次の段階もSTEM Subjectを取り続けるのかみたいな、
もうちょい踏み込んだ、これが一番見てて面白かった感じの論文ですね。
でもやっぱりその細かい因果関係を理解するには、ある程度サンプルを小さくしてみなきゃいけないので、
例えば地区ごとだったり、学校が学区内で例えば10校とかあったりして、
その中の2000何年度の1000人を見ましたとか、もっとちっちゃい300人見ましたとか、
それぐらいの規模感の統計が多いですね。
こういうのはやっぱりそのローカルのデータを見るので、
巨大な統計系よりはもうちょっと因果関係がはっきり見えて面白かったです。
で、あともう一個のこのジャンルとしては、これはなんか私が見た感じでは特に数学教育、
なんかステムって言ってもいろんなサブジェクトの物理とか科学生物っていろんなものがあると思うんですけど、
なんかこれはすごい数学教育によく見られるタイプの論文なのかなって思ったんですけど、
教える側のトレーニングの効果の実証系、
例えばこういうふうに教師をトレーニングしたらこんな結果が出ましたみたいな系の、
もしかしたらその教育のセオリー系の。
サポートの重要性
なんかそれすごい気になりました。なんか実際自分に関連しそうな結構ところとしてあるので。
はちさんは教える側だから逆に自分がどんなことをしたらどんな影響があるのかっていうのはすごい気になるかなと思いました。
気になります。
でもまあそういう感じのなんかざっくりとしたジャンルとしてこういう感じの研究がなされてるんだなっていうのをすごい面白く拝見しました。
なんか私の方も少しだけいろんな論文をもう本当にパッと読むみたいなとこだけチャットGPTさんの力を借りて読んでみたんですけど。
なんかすごくやっぱりどの論文でも書いてる印象だったのが、
これはなんか男性だから女子学生だから男子学生なのかっていうところはしっかりはちょっと理解できなかったんですけど、
一応なんか主張としては女子学生がその科学に対して興味を失わせないっていうか維持するっていうのは結構周りの介入が結構大事そうだっていうことはすごい書かれてる印象が強くて。
なんか親とかその教師とか仲間とかの行動に結構影響されているようなのでなんかそこでのサポートが重要だみたいな。
そうですね。なんか改めて言うとそりゃそうだろうって感じなんですけど、
でもこう社会科学なのかな?行動学的に見るときにこういうなんか因果関係をちゃんと分けて考えてみてるのは大事だなって思うのと、
そのなんかステレオタイプの影響みたいな社会的な外的要因のことに関しては私が読んだ論文とかにも結構書いてあって、
こう面白いなーって思った1個の論文が、タイトルが
Women 1.5 times more likely to leave STEM pipeline after calculus compared to men
っていうタイトルの論文なんですけど、後で概要欄に貼っていただきたいなと思うんですけれども、
これにこうちょっとシェアしている台本にグラフがあるんですけど、
リスナーの方にざっくり説明すると、縦軸がSTEM科目を取っている人の人数、
横軸が学年、大きく分けて4年生、小学校4年生、小学校12年生なので、これは何年生になったのかな?高校生かな?ぐらい。
ここ最後らへんが12年生で、大学に入るときと大学を卒業するときと就職をするときっていうタイミングでざっくり時間が分けられていて、
小学校の頃はみんな算数を取るので、かなり高い人数の人たちがSTEMサブジェクトを取っていて、どんどんどんどん下がっていく右肩下がりのグラフなんですけど、
それが男女比で、男女と別でラインが引いてあるんですね。線グラフが男性のポピュレーションと女性のポピュレーションをトラックしたものが。
で、ちょうど子供たちが思春期とかになるような小学校と高校生の間ぐらいの時期ですよね。そこのところで面白いことが起きていて、急に男女でトレンドが変わってくるんですよ。
だいたい男の子はこのグラフによると、4年生の頃のSTEMサブジェクトへの興味関心を持っている人っていうのは同じぐらいの人数がそのまま12年生の段階でのサーベイでもなってるんですね。
同じ、そんなに人数変わってなくて。ただ、そこでその同じタイムスパンの中で、女の子のポピュレーションはガクンと下がってるんですよ。
いやーすごい綺麗ですね。下がり方が。
そうそうそう。で、
なんか小学校までのその減少率は本当に男女で平行なのに、いきなりそこだけグワッと差が開いてて。
そうなんですよね。ここでガッと差が開いて、でまたちょっと平行に戻ってくんですよね。この後。
だけど、そのなんか一旦下がったものは変わらずっていう感じで、そこにこのその小学校、高学年から中高ぐらいのティーネイジャーですよね、いわゆる。
そのぐらいの時期の教育とか社会的要因って、その頃ってやっぱり自分の世界が広がってきて、その周りの人の目が気になったり、
親以外の大人とも接触するようになったりして、こう、周りの影響を受けやすい時期じゃないですか。
うんうんうん。
それと、数学に対する自分の認知、どういう、どれぐらいの興味を持っているかっていう、そのこれ全部セルフリポートなのでほとんど。
自分がどう思っているかっていうサーベイなので、それを見ていると、こういうふうに違うんだなあっていうのがあって。
で、この論文に関しては、タイトルにも入っているように、女性の方が1.5倍っていう数字があったんですけど、そのその1.5って何の数字かっていうと、
えっと、これは大学生かな、大学生のサンプルを対象にしたクエスチョンで、
えっと、同じぐらいの前提知識、だから高校では同じぐらいのレベルの数学を取っていた男女が、えっと、大学に入って初めて微分積分、大学レベルの微分積分のクラスを取って、その後のサーベイなんですね。
で、同じ教授からの同じスラバスの授業内容を取った生徒たち、同じ前提知識レベル、で、同じようなキャリア志望、その例えばその研究職になりたいとかエンジニア職になりたいって言っている、
生徒たちの中で比べた時に、女子学生の方が男子学生よりも1.5倍多く数学をそのその時点で、1学期取った後中断するっていう決断をしたっていう風に報告されているんですね。
これってアメリカとかの研究ですか?
これはアメリカですね。アメリカの大学。だからこのその1学期目の、大学1学期目の数学でこのモチベーションが大きく、男女差が出てるんですよね。
その後続けるかどうかみたいな。もっとその同じグループの生徒たちに、その中で平均以上の成績を取った学生に、自分はこの次の段階、2学期目の微分析分を取る準備ができていると思いますか?続けたいと思いますか?っていう質問をした時に、
女子の方が男子よりも、えっと自分は知識が足りないと思うので続けたくないっていう回答をした人が多かったんですね。
で、つまりこれは実際の能力、このみんなはね、このグループの人たちはみんな平均以上の成績を取っているので、みんな平均以上っていうのは変わらないんですけど、実際の能力じゃなくて自分の認知している能力、自分が把握しているこれぐらい自分は足りてないって思う、その把握によってその続けるか続けないかっていう能力を判断してるんですよね。
だからそれは面白いなって思って、成績の良し悪しに関係なく、その自分の能力の足りてる足りてないっていう認知で次のステップを決めてるんですね。
なんかこう、やっぱり自分がやる気が出るものって、多分自分がそれなりに成績がいいとか、ちゃんとできてるって思う、なんか自信みたいなのが欲しいじゃないですか。
その自信って結構曖昧な基準から来てるじゃないですか。
女性研究者の自信と外的要因
これって、女性の方が男性よりそもそも自信を持ちにくいっていうことが影響してるのか、外的要因でしっかりと実力があるはずなのに、実力がないかもしれないって失ってしまうような外的要因も、女性だから不可殺なのかもしれない。
そこのモチベーションに他の要素、外的要素が入ってきてるのかわからないんですけれども、絶対入ってるよねって思うよね。
もしかしてインパクトが一番大きいのは小中高ぐらいの年の子たちかもしれないけど、大学1年生だって結構大事な時期じゃないですか。
これからまだメジャーも専攻も変えられるかもしれないポジションにいて、だからその取るとか取らないっていう選択がまだできる段階にいて、それで取りたくない、続けたくないっていう決断をしているわけだから。
単純に自信が持てないのは、数値として見れば結構すぐ克服できる気がしてて、あなたは全然平均よりも上の点数ですよってしっかり言われたら、結構マインドある程度変わるかなって思うんですけど、
ちゃんと変えていくべきは、外的要因をどれだけ排除できるようになっていくかっていうところかなって思ったり。
外的要因ももちろんだし、多分これは本当に性別とか関係なく人によるって思うんだけど、例えば80点取っても、
あー頑張ったよかった、なんか次頑張ろうってなるか、80点だった…どうしようみたいな。
なるほどね。
そう、なんか、
確かに。
95%、95点じゃないと自信を持てない人と、80点で自信を持てる人といるわけで、
それに、なんかこう、外的要因とか社会的要因とかいろんなものが複雑に絡まった結果、どうも女性の方が、その80点でも自信がないパターンの人が多いっていう結果になってるんじゃないかなっていう。
メディアにおける理系女子のイメージ
なんか私、インポスター症候群って言葉聞いてから結構生きやすくなった気がします。
あー。
なんだろう、もしかしたら自分も、自分は実力があるのに、なんか自分の実力を過小評価しているかもしれないっていう現象があるってことを聞くだけで、なんか結構マインドが変わったりするので、
なんかそういった、なんか手立てはあるのかなって、そういう子に対しては。
あー、なんかその、あれですね、要は、教育として、他の人にこういう現象があるんですよ、気をつけてくださいねって言ってもらえることで、あ、もしかしたら自分は過小評価しているのかもしれないって、こう、ちょっとメタ認知できるみたいな。
うーん、そうそうそうそう。
うーん、それは絶対なんか、なんかこう速攻性のあるなんか、あのインターベンションだと思うけど、でもなんだ、それも多分きっと個人差があって、それでこうメタ認知できて、
あ、そういう可能性があるって言って割り切れるタイプのハチさんみたいな人と、あの、そういう現象があるとわかってはいても、やっぱり何らかの他のなんかわかりやすいメトリックで評価されないと自信がなくなってしまうとか、こう、
ね、なんか面白いけど、その、なんだろうな、それになんか男女比があるっていうのも面白いと思った。
うーん、そうそう、なんかなんで男女比がそこまで出るんだろうっていう。
うーん、なんか、もしかしたら、まあこれは一つの論文しか見てないから何とも言えないけど、その、こう全体的なトレンドとして、もしかして女子の方がその数学とかその数学を続けるっていうね、この場合は微分析分に対してだけど、数学の授業とかクラスを続けることに対して、こう、外側からの評価を気にする、
うん、それはめっちゃありそう。
なんかあと、もしそのそもそも、その数学の授業をとっている比率が男女比がすごくすでにある状態だったら、
あー、それもね、わかんないよね、この実験では。
なんか男子、男性生徒間での情報共有と、なんか女子学生だけで情報共有とか、なんかもしそこに隔たりがあったら、
あるかもしれないよね。
なんか過去問もらえないみたいな、わかんないけど。
あとただ単にこう、なんか一緒にサバイバルして頑張る仲間がいる環境にいるか、そうじゃないかって、多分大きいと思ってて、
うーん。
同じ境遇だと自分が認知できる人が少ないと、あ、やっぱり私はここにいちゃいけないんだっていうエビデンスになっちゃって、その80点が。
うーん。
そこで中断しちゃうのかもしれないかな。
いろんなね、場合が考えられるけど、なんかこう、そうして、結構、その大学、特に大学院行く前かな、学部の段階においては、
こう、結構、なんか今さ、自分たち、私たちがこう、学部終わった後の状態で博士号取った後、自分が学部だった頃を振り返ると、
別に大してすごくできたわけじゃないかなって私は思うんですよ。
いや、ほんとにできてないです、私。
全然だし、なんかあの時は超頑張って、めっちゃなんかすごいことを成し遂げた気分だったかもしれないけど、なんか今から見ると全然まだまだだし、
ね、なんか大学生、18歳、19歳ぐらいの頃の自分の能力の認知って、課題にも過小にもどっちにも触れて全然正確じゃないんですよ。
いやー、確かになー。
だから、なんか、この場合にね、この場合に関しては、もしかしたら、課題評価ぐらいしてたほうが、こう、なんかこう、良い勘違いっていうか。
確かに。
なんかこう、自信があってそのまま続けられたのかもしれないかなーって思って、こう、思いましたね。
いや、確かに。なんかそことなんか、ちょっと絡む気がするんですけど、そのキャリアのロールモデルになる理系のバリバリ、女性研究者はバリキャリみたいなイメージがどうしてもあったりっていうところもあるし、
なんかそこに慣れないなっていうのも一個あるし、あるかもしれない。要因としてそういう考えを持ってる子がいるかもしれないし、
なんかそれと同時に、化粧とかしなくて、メガネかけて、なんか暗くいる理系女子みたいなイメージも逆にあって。
なんかロボットみたいなね。
いや、なんかね、どっちも極端だし、実際そのいわゆる理系女と呼ばれる立場にあって、どっちもそんなにいないじゃん、そんな。
そうだね、確かに。
もっと普通じゃん。なんか別に、なんか常に頭キレキレのバリキャリ系女子もそんなにいないし、逆になんかこうわかりやすく、なんか絵文字のような女子研究者みたいなのもいないじゃないですか。
みんなもっと普通の人が研究職やってるのに、やっぱりその世間から見た時の研究職をやっている女性って、なんかまだバラエティが少ないんですよね、きっと。
こういう人っていうイメージされるパターンが。
なんかアメリカだと意外とそうでもないかもしれないけど、やっぱ日本のメディア系だとやっぱりそのなんか際立った、なんかすごい美人な女性研究者とかっていう用語とかをやっぱまだ使いたがってたりする感じがして。
教育の影響とキャリアの選択
ねえねえねえ、あのメディアでもそうだし、なんか自分の生活でも、なんか未だに言われますもんね、なんか。
理系なのに可愛いねって。
そう、え、理系なのに可愛いねとか、なんか理系なのにおしゃれだねとか、なんか、え、まさかそんな固い仕事してると思わなかったみたいな感じの反応を、まあね、親戚だったり初めましての人だったりいろんなところで、ちょっともはやもう楽しんでるそのギャップをなんか、部分もあるんだけど自分では。
今はね、もういいけどね、何言われても。
なんか今はもう別にいいやって感じだけど、まあなんか、例えば私が極端にね、なんか美人だったりして、なんかもうそれ、なんか常になんかどんなに研究頑張っても美人すぎる研究者みたいな、なんか、あのタグラインがつくような美人だったら、そりゃイライラするだろうなって思うもんね。
えーでもついちゃうんじゃない?浅見さん。
ついてない、ついてない。今のところメディアカバレージゼロなので大丈夫です。
なるほど。
いやでもね、これね、なんかあの、ちょっとシェアしたんだけど、えっと、もちろんね、アメリカでとか日本でっていうなんか、その文化的なね背景も違うから下手に比べられないんだけど、結構最近の出来事で私がうわ、まだここにいるのかって思ったのは、
あの、JAXAで女性宇宙飛行士の米田亜佑さんっていう方が、こう、あの選抜で受かった時に、記者会見をした時に、同じタイミングでね、一緒に宇宙飛行士になった男性の方もいたんですよね。
で、その時になんか家族構成のことを2人ともに聞かれてたんですよ。その記者会見で。
この質問をした記者の意図としては、こう、宇宙飛行士になった人たちがどんなすごい人なのかって思うけど、その一般庶民のね、その記事を読む一般人から、こう、ちょっとでもリレータブルだったり、ちょっとでもこうなんか、あの、親近感が湧くような記事を書きたかったのかなって思うんですよ。
で、あの男性の方は、あ、娘が2人いて、みたいなこう、なんか二児の父っていうレベルが、ラベルがそこで発生して、あ、そんな人なんだ、そういう意味での親近感。
で、でもそこで女性の米田さんは、プライベートのことに関しては公表するつもりはありませんってそこで切ったんですよね。
で、それもすごいなって思って、すごいなんか、ちゃんとこれは考えてきたんだなって思ったの私は。
なんか、あ、こういう質問来るだろうなって思って、こういう答えを用意してたんだろうなって思った。なんか聞かれたくないんだなって。
うーん、なんか誰かがそれをしてくれるっていうのはいいですね。選択肢として。
別に言いたい人は言ったらいいと思うし。
別に言ってもいいと思うんですよ。なんか、自分が言いたいんだったら、私は母で、とか私は今婚約者がいて、とか言いたいなら言えばいいと思うんですけど、言いたくないっていう人の選択肢もあっていいよねっていう、
あの、意味ではこのなんか記者会見の記事は見て、あ、すごいかっこいいって思ったと同時に、なんか他に聞くことあるだろうって思ったのもある。
確かにな。なんか難しいなぁ。なんかこの前、理学博士すいのコーヒータイムさんのすいさんとお話しさせてもらった時も、
どういう自分の見せ方をするのがいいんだろうとか、やっぱちょっと考えちゃって。
難しいけど、なんか今の段階では、自分が一番なんだろう、素直に正直に自分らしくいるのがなんか結局一番いい気がする。
切れ言とかじゃなくて、こんなパターンもいるんですよっていうサンプルはさ、いくらでもあったほうがいいじゃん。
だからなんかその、肩にはまらないなんか人でも、意外って思われるようなタイプだとしても、そんな人がこんな研究をしてるんですよっていうことに、
なんか未だに価値があるから、なんかその未だに、まだやるんかいっていうのはあるけど、
まあでもこの時代に生まれてしまった以上、なんかサンプル数増やすことに全力を注ごうと思うよね。
でもなんかさ、私たちは、わかんない、あさみさんとちょっとだけなんか違う気がするけど、私は平成バリバリドクターだから、
結構まだ気合と根性で戦ってきたところが若干あった。
エイサイナイトでその、令和的白紙家庭の取り方みたいな話を聞きながら、あ、ちょっと違うなって思ったんだよね。
だからなんかそこを、なんか、塩梅をちょっとだけ気にしてるところが実際はあって。
でも多分、それは本当に人それぞれっていうか、その状況によりけりだと思う。
毎日ラボに、夜中まではいないけど、結構終電近くまでいた時期とかすごいあった時はあるけど、
なんかまあその話はしなくていいかなとか、それぐらいはちょっと考えるかも。
大変でしたかって言われたら、大変だったけど、みたいな。
あ、でもちょっとわかる、そのなんか狭間世代だから多分、うちら過渡期世代だから、この。
あとなんかそれが正解だと思ってないから言わないみたいな感じかな。
なんかこう、自分が、なんか例えばうちらより1個前の世代は、自分たちがこうやってここまで来たからお前もそうしろ系じゃん。
だけど、
ちょっとそういうとこありますよね。
そう、私たちはちょっとそれを押し付けるには、なんか時代を感じ取りすぎてるから、
なんか、え、これを後輩には求められないなとか、いや、もうこのやり方ではうまくいかないってわかってるじゃんっていう、なんか認識があるから、なんか違うのかもね。
なんかその狭間になるのかもね。
でも、でも実際その根性で頑張ってここまで来たのも絶対あるみたいな。
そう、だからなんか、なんだろう、うまく言うようにしてるというか、なんか生き物の研究してると、もうどうしても生き物のタイミングに合わせなきゃいけないから、
これぐらいの実験とかをすることがあるし、やっぱそういう体力とかは大事ですよみたいな言い方をするとか。
あー、そっか、私もなんか下手に、あの、ハッピーゴーラッキーだったよーみたいな感じの印象にはしたいとは思ってなくて、
なんかこう、決して簡単だったとは思わないし、でも、なんか大変だったけど、私には価値のあることだったっていうことを伝えたいし、
大変さの解像度をもうちょっと上げて、後輩に伝えたいの。なんか漠然と、
確かにそれは大事かも。
そう、漠然と大変だよ、博士号大変だよって言うだけじゃなくて、こういう、こういうところは大変だけど、
あの、こういうことを得たから私はやってよかったみたいな。
もうなんか、
あー確かにそこは大事かも。
リケジョの現状と課題
そうそう、そのなんか解像度を、まあなんかどれぐらい上げるかっていうのはその、多分人によりけりだし、こう、
全員が全員シェアしなきゃいけないとも思わないけど、
特に私は自分の場合は結構ユニークというか、あんまり誰の、誰の参考にもならない、あの、バックグラウンドを辿ってきてるから、
あの、なんか、それは前提として話すようにしてる、なんか。
あんま私日本、日本での学歴小卒だし、あの、全然参考にならないけど、
まあ私はこんなでしたよっていう感じの、なんか。
でも難しいよね。
でも今の話で、最初のさ、その実力のあれにも思うけど、その自分のキャリアを築くのがなんか、結構私はイージーにやって、なんかぬるま湯に浸かってきたみたいな感覚がどうしてもあって、
それはなんか、すごい大変そうな先輩たちを見てるからそう思うけど、
でも確かに私の中では大変というか、私は頑張ったところはいっぱいあるっていうのはやっぱ、
ちゃんと時たまこう思い返さなきゃいけないなってやっぱ改めて思ったかも。
まあね。
これ比べることじゃないじゃん。
そうそうそう、これ比べることじゃないし、その人の、なんか、その、ね、その人の人生の各タイミングで起こったからこそ大変だったこととか、
たまたまこのタイミングで、大学院行ったから比較的簡単だったとかさ、なんかそんなの。
そうです。生まれた年はね、自分じゃコントロールできないからね。
そうそうそう、ブレブレだから、なんか、あの、あんまり比べてもしょうがないことではあって、
でも、なんかこう、私は個人的には、いろんな人のいろんなストーリーとかいろんなバージョンをこう聞くのは、
全員が全員参考にならなくても、サンプル層として、あの、参考になる。
こういうパターンもいるんだ、こういうパターンもいるんだっていうのをあくまでNイコール1として扱って、
あの、それはそれで参考にしている。
確かになんか、私も学生の頃は、あ、この人のこれは別に私はできないからいいやって思ってたけど、
なんか教員になってみると、逆にそういういろんな人のパターンを知っておくと、
いろんなパターンの学生に対して何か言えることがあっていいんだなっていうのを最近思い出して、
いろんな人の話を聞いてみようと思っているな。
なるほど、なるほど。
例えば、ほんと社会人博士の人が来てくれるってなった時に、いや、私そんなことしてないからわかんないよってなっちゃうけど、
まあそうだよね。
でも、知ってるわけじゃないけど、なんか話を聞いたことがあるとか、
あ、なんかすごい近場に同じ経験した人がいるから話聞いてみたらっていう話もできるし。
自分の受け入れ態勢としてね、なんかあるよね。
あるよね、確かに。
人を教える立場になるとそういうことも考えるのか。
まあそんなに考えてないけど。
でもさ、やっぱり一人の人が体験できる事象って限られてるから。
いや、そうだね。
あくまで自分の体験でしか語れないわけじゃん。
で、なんかでもそれを知った上で、いろんな人の体験バージョンをこう、なんだろう、
潜入感なく、ジャッジメントなく、いろんなバージョンを聞いて、
自分の蓄えにすることはできると思うし、
なんか私のこんなすごい特殊な環境の場合だけど、こんなケースもあるんだよっていうのをシェアして、
誰かが、あ、こんな人もいるんだって言って、
やってみたいなって思ったり、あ、私でもできるかもって思ってくれたら嬉しいなっていう気持ちで、
いろんなことシェアしてる。
まあそんな感じかな、とりあえず。
そうですね、なんか意外といい話できたんじゃないですか。
できたかな、できたかな。
なんかだからね、大変なんか難しいよね。
今ちょうど過渡期だと思う、いろんな、アメリカでも日本でもこう、いろんなバージョンが見えてきて、
でも設備が整えてるかと言われると、まだそっちは追いついてなくてみたいな。
情報共有の重要性
そうだね、制度改正は本当に必要そう。
ね、自分のできる範囲でいろんなことをやるっていうのが大事かな。
なんかもっと偉くなったらもっと影響力もあるのかもしれないけど、
今のところはこう、自分のね、半径何キロ以内で与えられる影響力で頑張る。
確かに、この小さなポッドキャスト番組から情報発信することで。
いやーでも本当、でもなんかこうやってさ、こう、一応分野違うからちょっと考え方も違うし、あさみさんとは。
それでこう情報共有できるのすごいありがたいですね。
やっぱり意見を聞くことで自分の中の考えもいろいろ深くできるので、本当ありがとうございます。
いえいえいえ、私もです。なんか日本の現状とかやっぱ教える立場の人とか、
その学生さんがね入れ替わり立ち替わり入るような立場にいないんで私は今。
なんかそういうそっち側からの目線もすごい参考になる。
難しい、本当に難しいですその辺は。
まあね、きっと多分これはもう一生もののあれでしょ、なんか課題でしょ。
このキャリア全部かけてちょっとずつちょっとずつこうやれることをやっていく感じかな。
たぶん。
そうですね。
そんなところです。
はい、ありがとうございます。
ありがとうございます。
番組に関する感想やお便りもお待ちしています。
TwitterXやインスタのDMから何でもお送りください。
番組のハッシュタグはひらがなでひよけんです。
いつもチェックしているので感想ポストもお待ちしております。
特命でのお便りは概要欄に記載してあるマシュマロやGoogleホームからお送りいただけます。
お聞きの媒体でぜひフォローもお願いします。
最後までお聞きいただきありがとうございます。
またお会いしましょう。
せーの。
おっぱーん。
