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train · 28.3k rows

userid stringclasses 377 values	course_number int64 1 15	question_number int64 1 5	question_content stringclasses 5 values	answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀	grade stringclasses 5 values
C-2022-1_U86	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	第七回の大まかな復讐	C
C-2022-1_U86	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	ソートについて再確認することができた	C
C-2022-1_U86	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特にない	C
C-2022-1_U86	8	4	質問があれば書いてください	特にない	C
C-2022-1_U86	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	これからまた新しい章に入っていくので気を引き締めていきます	C
C-2022-1_U6	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データには、測定値、メディアデータ、ラベルデータ、ネットワークがあり、並んでいるものを系列データといい、量的データや質的データがある。また表に表せるものを構造データといい、表せないものを非構造データという。様々な分野でこれらのデータがデータ分析されて使われているが、データから意味のある情報を引き出すには、グラフなどを用いて予測し、発見、分類して因果関係を見いだす。	B
C-2022-1_U6	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	マージソートアルゴリズムは、分割と統合を再帰的に繰り返すことだと理解し直せた。相関分析から傾向を読み取ることができるが、それは必ずしも因果関係があるとはいえないということを知った。	B
C-2022-1_U6	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	予測に関して、うまくいかないときがあるという説明があったが、予測の時点で要因を確定しなければいけないのが自分の考えになかったので少し違和感があった。	B
C-2022-1_U6	8	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U6	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関は高校の数学でも扱ったので、語彙とか強い弱いが何を表すかなど知っていたが、傾向を読み取る問題といえども、必ずしも二つの間に因果関係があるとは限らないと知った。授業中の具体例から考えてみれば確かにそうだと納得できた。高校の知識が深まって面白いと思った。	B
C-2022-1_U34	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データや情報科学の現実社会での使われ方や歴史について習う授業であった。ひとくくりにデータといっても、様々なものがあり本当にこれからの時代自分の主張を通していくためには，データをどう扱えるようになるかが，肝になっていくなと感じた	C
C-2022-1_U34	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データの重要度が日増しになっていること、大学生社会人となっていく中で避けては通れない道だという認識を強めることができた。	C
C-2022-1_U34	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特に不明点はなかった。	C
C-2022-1_U34	8	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U34	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	もっと予測→傾向の発見→グルーピングの手順を体にしみこませて日常でも気づいたらしていたぐらいの感覚になれるように努力したい。それに加えて、下手に知識を蓄えた後でおごって騙されないようにないようになりたいと思った。情報科学はまだまだ未開拓な学問分野だからこそまだ自分は知らないことがたくさんあるんだという意識を保ち続けたい。	C
C-2022-1_U66	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データには,1. 物事の推論の基礎となる事実。また,参考となる資料・情報。2. コンピューターで,プログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。という2つの意味がある。データの例として・測定値・メディアデータ・ラベルデータ・ネットワーク(関係データ)が挙げられる。前後関係のあるデータを系列データという。時々刻々と得られる系列データは時系列データといい,動画像,行動,ジェスチャ,歩行,ゲーム操作,音声信号,対話系列などがある。また,時間とは関係のない系列データには,文字列(文章),DNA系列がある。データは構造化データと非構造化データに分けることもできる。表形式にできるものを構造化デー...	B
C-2022-1_U66	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データとは 1. 物事の推論の基礎となる事実。また,参考となる資料・情報。 2. コンピューターで,プログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。データの例・測定値体温,体重,消費カロリー,人流・メディアデータ画像(次スライド),動画像(ビデオ),音声・ラベルデータ患者の病名,地点名・駅名,生物種・ネットワーク(関係データ) 空手クラブメンバーの仲良し関係メディアデータの代表例:画像・カメラ画像・文字,文書,記号,標識,ナンバープレート・顔,指紋,虹彩,耳,唇,掌の静脈・CT・MRI・X線などの医用画像前後関係のあるデータを系列データという ...	B
C-2022-1_U66	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になし	B
C-2022-1_U66	8	4	質問があれば書いてください	特になし	B
C-2022-1_U66	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データ分析は日常生活でも活用されており、その必要は年々高まっていると知った。具体例をあげることで、データ分析をより身近に感じた。	B
C-2022-1_U2	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データとは物事を推測する基礎となるものであり、一般的に4つに分類される。4つのうち比率データと間隔データは量的データ、順位データ、カテゴリデータは質的データと呼ばれる。データ分析をすることで、予測や傾向、関連性などを調べることができる。	C
C-2022-1_U2	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	二つの物に関してデータ上では関連性があるように見えても、その二つに共通している第三要素に関係があり二つのデータ間には何も関係ないということがあることがわかった。	C
C-2022-1_U2	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になし	C
C-2022-1_U2	8	4	質問があれば書いてください	特になし	C
C-2022-1_U2	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	特になし	C
C-2022-1_U93	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	現代においてデータから逃れることはできない。みんなが日常で無意識のうちにデータを扱っている。	C
C-2022-1_U93	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データとは数字や画像だけでなく、過去の経験やそれによって予測することもデータを扱うということ。	C
C-2022-1_U93	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になし	C
C-2022-1_U93	8	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U93	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	疑似相関の話が一見正しいように見えて興味深かった。	C
C-2022-1_U45	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データには量的データと質的データがあり、種類によって使える手法が異なる。私たちは日常的にデータに基づいて行動しており、予測や分類、傾向からの発見など身近なことでも様々なデータが関わる。	B
C-2022-1_U45	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	普段使う数字などがちゃんとしたデータだということが分かった。	B
C-2022-1_U45	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	とくにありません	B
C-2022-1_U45	8	4	質問があれば書いてください	とくにありません	B
C-2022-1_U45	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今になってなぜデータについてなのかと疑問に思ったが意外と身近な話でとても興味深かった。	B
C-2022-1_U85	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	マージソートの実行、2分探索、データについて	B
C-2022-1_U85	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	様々な２分探索、データの種類、データを用いた予測	B
C-2022-1_U85	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	相関	B
C-2022-1_U85	8	4	質問があれば書いてください	特にない	B
C-2022-1_U85	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データは様々なことに利用されて、今まで習ったことが回収された。今までのことを復習しながらさらに新しいことを自分のものにしていきたい。	B
C-2022-1_U54	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	マージソートとは、与えられた数列を二つのソート済の列に分割し、端から順に数字の大きさを比較して一つの列を作るソーティングである。これを行うためには、まずすべてを分割し、一つ一つの数字にする。それを二個ずつ比べてそれぞれの中でソートし、最終的に二個のソート済みの列にする。このソートはヒープソートと同じく、O(n log n)の、これまで習ってきたソートの中で最も早く計算が終わる。どんな比較ソートも少なくともこれと同じ時間はかかると言える。これは、比較ソートアルゴリズムが決定木によって表すことができ、アルゴリズムの最悪時の計算回数が決定木の高さに等しいからである。データとは、物事の推論の基礎となるじじであり、記号化・数字化されている...	A
C-2022-1_U54	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	マージソートの手順と、これが最も早い比較ソートであることがわかった。また、データの分析は難しそうに見えて私たちも常日頃から行っている非常に身近なものであることがわかった。	A
C-2022-1_U54	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	それぞれのソートの最悪時の計算回数などがまだ分かりきれていない。	A
C-2022-1_U54	8	4	質問があれば書いてください	それぞれのソートの最悪時の計算回数などがまだ分かりきれていないのですが、どのようにすると理解しやすいでしょうか。	A
C-2022-1_U54	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの分析を日頃から行っていることから、とても親近感が湧いた。	A
C-2022-1_U53	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データは量的データと質的データに分けられ、量的データには比率データ（四則演算できる）と間隔データ（和、差のみ取れる）、質的データには順位データ（四則演算できない）とカテゴリデータ（形式上置かれた数字）がある。また、構造化データと非構造化データにも分類できる。	A
C-2022-1_U53	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	データのさまざまな分類の仕方を知る事ができた。また、データの種類に応じて適切な分析方法をとることの大切さがわかった。	A
C-2022-1_U53	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	なし	A
C-2022-1_U53	8	4	質問があれば書いてください	なし	A
C-2022-1_U53	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	テータの種類の使い分けは慣れるのが大変そうだと感じたので、時間をかけて丁寧に慣れていきたい。また、データは自分達にとって身近で現代社会に欠かせないものである事がわかったのでしっかり理解できるように授業を受けていきたい。	A
C-2022-1_U49	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データには様々な種類があり、様々な方法で分類することができる。そしてそれらのデータを分析するという作業は誰もが無意識に行っているものであり予測、発見、グルーピングに利用している。予測をするとき予測モデルを用いる方法がある。予測モデルは様々に考えることができ、なるべく多くのデータを正確に予測できるように適切にデータを当てはめる必要がある。	B
C-2022-1_U49	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	相関関係と因果関係の違いという話が聞いていてなるほどと思った。	B
C-2022-1_U49	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	ありません	B
C-2022-1_U49	8	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U49	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	正の相関、負の相関の話を数学で聞いたことはあったがそのデータの関係性について深く考えたことはなかったので面白かった。	B
C-2022-1_U19	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データとは物事の推論の基本となる事実。また、参考となる資料・情報。コンピューターで、プログラムを使った処理の対象となる記号化・数値化された情報である。データの分析とは、データから意味のある情報を取り出すことをいう。	A
C-2022-1_U19	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	予測・発見・分類・グルーピングという観点から見ると、データの分析はとても身近なことであり、誰もが日常的にしていることだということ。	A
C-2022-1_U19	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	二分探索による情報検索の手法があまり理解できていない。	A
C-2022-1_U19	8	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U19	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	二分探索による比較的シンプルな探索方法が割と最近まで発見されてなかったという事実が興味深いと思った。そう考えると、情報科学はこれからも目まぐるしく発展していくのだろうと思った。	A
C-2022-1_U92	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	整数の探索方法は線形探索と2分探索がある。	D
C-2022-1_U92	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	線形探索と２分探索について理解できた。	D
C-2022-1_U92	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	練習問題１が友達に聞くまでわからなかった。	D
C-2022-1_U92	8	4	質問があれば書いてください	特にないです。	D
C-2022-1_U92	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今回はかなり理解できた。	D
C-2022-1_U3	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	テキスト検索問題では、テキストの接尾辞集合を辞書式順序に並べて2分探索を用いることで、調べたいパターン文字列が出現する開始位置を特定することができる。ただし、実際には開始位置の列だけを保持してソートしておけば良い。前後関係があり、並べることで初めて意味が現れるデータを系列データという。またデータは一般的に、量的データである比率データと間隔データ、質的データである順位データ、カテゴリデータの四つに分類される。他にも構造化データと非構造化データなどの分類がある。データ分析には、予測、傾向や関連の発見、分類・グルーピングという三つのタスクがある。	A
C-2022-1_U3	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	予習ではわからなかったが、テキストの２分探索でなぜ開始位置だけを保持しておけば良いのかがわかった。また、同じデータでも予測モデルの作り方によって予測結果が異なるということがわかった。さらに、データ分析から得られる発見として因果関係が認められそうな時であっても、実は別の要因がある擬似相関であったり、原因と結果が逆であったりする場合があるため注意が必要であるということがわかった。	A
C-2022-1_U3	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	比率データと間隔データの違いを概念的に理解するのが難しかった。具体例として挙げられていたものに関しては、四則演算のうちどれが利用可能であるのか感覚的にわかったが、いざ自分でデータを集めて分析するとなると、誤った計算や代表値を用いないようにするのは難しそうだと思った。	A
C-2022-1_U3	8	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U3	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関と因果関係は別物で、見かけ上だけの擬似相関もあり得るということを学んだため、今までそれらを混同していたかもしれないと気づいた。これからはデータ分析で相関が現れたとしても、別の要因が隠れていないか注意して探してみようと思う。また今までデータを、四則演算ができるかどうかという視点で見たことはなかったが、そのような分類の観点を持つことで、分析方法の誤り防止につながりそうだと思った。	A
C-2022-1_U22	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	CS的考えで言うところのデータとは、コンピュータでプログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。予測、分類、傾向などもデータ分析である。	B
C-2022-1_U22	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	身近な予測、例えば試験勉強、配球読み、買い物なども過去の事象、経験を基にしたデータ分析である。	B
C-2022-1_U22	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になし	B
C-2022-1_U22	8	4	質問があれば書いてください	特になし	B
C-2022-1_U22	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データとかコンピュータとか複雑でややこしいと思って毛嫌いしてきたけれど、実はすでに日常的に扱っていたのだと思うと少し苦手意識がなくなった気がする。	B
C-2022-1_U73	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データとは、物事の推論の基礎となる事実や参考となる資料・情報のこと。また、コンピュータでプログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。系列データ＝前後関係のあるデータ。時間と関係あるかどうかで分けられる。データは一般的に４つに分類でき、量的データとして比率データ、間隔データがあり質的データとして順位データ、カテゴリデータがある。別角度からは、構造化データと非構造化データに分けられる。データの分析＝データから意味のある情報を引き出すこと。客観性、再現性のある根拠が必要。データ分析のタスクとしては、主に予測、発見、分類がある。相関関係と因果関係は違う。その違いはどちらのデータが原因か結果かわかるかわからないか。	B
C-2022-1_U73	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	比率データは、体重や年収などの四則演算ができるデータのことで、間隔データは温度や西暦年などの積と除法に意味はないが足し引きはできるデータのこと。順位データは四則演算全てに意味がない。カテゴリデータは形式的に数字になっているだけでアルファベットなどに置き換えできる。データの分析とはデータから意味のある情報を引き出すことで、適切な分析方法を用いないと意味のある情報は抽出できない。データ分析には学術的・社会的要請とデータからの要請がある。相関関係と因果関係の違いはどのデータが原因か結果か不明なのが相関でわかるのが因果。	B
C-2022-1_U73	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	ありません。	B
C-2022-1_U73	8	4	質問があれば書いてください	BR-Mapの提出方法を勘違いしていて、保存するだけで先生も見ることができると思っていたので第一回も第二回も提出できていませんでした。	B
C-2022-1_U73	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関関係と因果関係の違いを見極められるようになれと教わったことがあるが、見わけ方をはじめて知れて良かった。データにもいろんな種類があることを意識したことがなかった。誰もが無意識にデータ分析をしていると言うのが面白いと思った。データ分析を身近に感じた。擬似相関が興味深かった。擬似相関をすぐ見つけられるようになりたい。	B
C-2022-1_U15	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	データとは物事の推論を進めるための基礎となる事実や参考となる資料・情報のことを指し、またはコンピューターでプログラム使った処理の対象となる記号化・暗号化された資料のことも指す。データは大きく比率データ、感覚データ、順位データ、そしてカテゴリデータの四つに分けられ、前者の二つはまた量的データに、後者の二つは質的データに分けられる。これら以外の分類としては系列データや構造化データ、非構造化データがある。データ分析の必要性は昨今の学術的・社会的要請、データからの要請、そしてデータ分析技術の発展などによりますます増している。データ分析の主な役割として予測や発見、分類・グルーピングがある。データ分析における予測とは、過去の経験に基づくデータを...	B
C-2022-1_U15	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	文面だけ見ると厳かなデータの分析を私たちが日頃から活用していることが分かった。	B
C-2022-1_U15	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	null	B
C-2022-1_U15	8	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U15	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	B
C-2022-1_U13	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	テキストの2分探索においては開始位置を持っておけばっソートすることが出来る。必要のないデータは持っておく必要ない。普通に計算すると時間計算量はO(kn)となるが２分探索をすると時間計算量はO(klogn)となるので圧倒的に速い。データというのは物事の推論の基礎となる事実であり、またプログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料のこと。データは量的データ（比率データ、間隔データ）、質的データ（順位データ、カテゴリデータ）に分けることが出来る。データの分析とは予測→発見→分類をすることである。	A
C-2022-1_U13	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	正しく予測をするためには、予測モデルを作ることが大切である。でもその予測モデルのあてはめ方に注意しないと、間違った予測を行ってしまう。発見の際に相関分析をすることが必要であるが、相関と因果関係は別物なので、なんでもかんでも特定のデータに基づいた相関関係が正しいというわけでは無い。	A
C-2022-1_U13	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	比率データと他のデータとの区別が曖昧	A
C-2022-1_U13	8	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U13	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データサイエンスと聞くととても専門的な分野で、機械音痴の自分には無縁の学問と思っていたけど、実際は常にデータ分析をしていて、大学や社会に出た後もとても必要になってくる教養だなと思いました。研究などにおいても、まずデータから予測することは大切なことで、でもただ単に予測するのではなくきちんとした方法で予測ることが不可欠だと再認識しました。同じデータを基にしたとしてもあてはめ方を間違うと予測内容が全くちがったり、研究内容までも変わってしまうような気がします。そのため、多くの方向からデータを見て、予測できるようにしたいです。	A
C-2022-1_U42	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	・マージソートの補足・データについて・データの分析について	B
C-2022-1_U42	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	・マージソートの基本は「既に整列された２つの入力数列」を１つの整列にすることである。だからある整列が与えられたら分割できるとこまで分割して、マージし直すのであって、適当な２つの数列が与えられたら、そのままマージしてはいけない。・データとは物事の推論の基礎となる事実で、コンピューターでプログラムを使った処理の対象となる記号化、数式化された資料である。例として体重や画像、地名などがデータである。また、データを量的データ、質的データと２つに分類することができる。量的データは計算する意味があるもの、質的データは計算する意味がないものである。また構造化データ、非構造化データという２つにも分類することができる。構造化データは表形式のデータで...	B
C-2022-1_U42	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特にないです。	B
C-2022-1_U42	8	4	質問があれば書いてください	特にないです。	B
C-2022-1_U42	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データといえば、２０○○年はこれだけの量摂ることができたが、２０××年はこれだけの量しか取れなかったと言う統計のようなものだけのことをデータと言うと思っていた。しかし、今日の授業で画像や地名、音などもデータであるということを聞き、身近にあるものがデータになることを知った。また予測は日常でかなりしていると自覚しているが、発見と分類はあまりしている感じがないので、これから意識的に行なっていきたいと思った。	B
C-2022-1_U56	8	1	今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください	情報検索の中には線形探索と二分探索等があり、二分検索の方が圧倒的に効率が良い。キーワード検索問題では単語に含まれる文字数に依存するため数列よりも比較回数が多くなる。データとはコンピュータでプログラムを使った処理の対象となる記号化、数字化された資料のことである。そのデータには測定値やメディアデータなどさまざまな種類があり、一般的には４分類に分けられる。データ分析は普段私たちが何気なく行なっている作業であり、一定のデータから正しく情報を読み取ることが大切である。データを見る上で相関関係が見られることが多いが、相関と因果関係は違うことがあり、また擬似関数の可能性もあるので注意が必要である。	B
C-2022-1_U56	8	2	今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください	私たちは普段意識せずにさまざまなデータに触れ分析を行なっていることがわかった。一般的なデータの４分類について名称だけでは違いがよくわからなかったが具体例を通して理解できた。	B
C-2022-1_U56	8	3	今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください	特になし。	B
C-2022-1_U56	8	4	質問があれば書いてください	特になし。	B
C-2022-1_U56	8	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	久しぶりに計算が少なく理解しやすい内容だった。データ分析は身近であるので正しい情報を効果的に入手できるように知識を身につけていきたい。	B

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