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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_U90	14	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	null	C
C-2022-1_U90	14	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	null	C
C-2022-1_U90	14	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	C
C-2022-1_U90	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U90	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C
C-2022-1_U43	14	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	画像はデータであり、画像解析をすることで数値や位置の情報から画像処理や物体検出・物体認識、領域分割、3次元再構成を行える。画像解析の基本の一つにフィルタ処理がある。これは、新たに作る画像の１画素の値を元の画像の同じ場所とその周辺の画素数から求める。求め方には様々あり、線形フィルタのうち平均化フィルタ（フィルタでおおわれる領域の画素値の平均になり、濃淡の差が縮まるがぼやけた画像になる）、重み付き平均化（フィルタの原点に近いほど画素値を大きくする）、これらの欠点を克服したエッジ保存平滑化（モノの輪郭をはっきり写す）できる非線形フィルタのうち微分フィルタはノイズに対して敏感に反応するが、ソーベルフィルタはノイズが抑えられる。また、ソーベル...	B
C-2022-1_U43	14	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	画像処理の具体的な方法が分かった。	B
C-2022-1_U43	14	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_U43	14	4	質問があれば書いてください	特になし。	B
C-2022-1_U43	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	分かりやすかった。	B
C-2022-1_U44	14	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	相関について学んだ。	B
C-2022-1_U44	14	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	相関があることと、因果関係は別物である。	B
C-2022-1_U44	14	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	テストで一問間違えた。」	B
C-2022-1_U44	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U44	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	テストに向けてこれまでの学習を復習していきたい。	B
C-2022-1_U10	14	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	画像解析について・物体検出、物体認識・フィルタ処理 →１画素の値を同じ画素の位置とその周辺の画素の値から計算する、ノイズ急激な値の変化も滑らかな値になる重み付き平均化→フィルタの原点に大きな重みをつけるエッジ抽出→特徴や図形の認識の前処理として利用されるソーベルフィルタ→ノイズを抑えたままエッジを抽出・文字領域の候補 →しきい値が重要に→毎回手作業？→自動設定	A
C-2022-1_U10	14	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	変な値はフィルタ処理によって消されることが演算によって実際に分かった。文字領域候補の抽出において明るさを考えるだけでなく、文字認識を組み合わせることが重要となる。	A
C-2022-1_U10	14	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	A
C-2022-1_U10	14	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U10	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	画像処理という言葉はよく聞いていたがどのような仕組みで行われているのか分かっていなかった。物体検出・物体認識の前処理としてエッジ抽出などが行われていることを知って、１部分ではあるが、画像処理の仕組みを知れてよかった。芸工のわたしたちにも現場で使えるような話題があって、覚えておきたいと思った。	A
C-2022-1_U38	14	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	二次元上に数値を規則的に配置したデータを画像という。画像の解析にはいくつか種類がある。一つはフィルタ処理であり、濃淡変動を軽減する平滑化や、輪郭を取り出すエッジ抽出などがある。２つめは二値化で、白と黒の二つの色に分けることができる。相関とは二つの量の関係性であり、相関係数の絶対値が１に近いほど2つの量に相関があるといえる。統計的検定とは、統計による評価であり、ある集団にある一つの個体が含まれているかを調べるときに、その集団の平均的なデータを用いて、その個体がどれくらい近いかを比較して調べることができる。	B
C-2022-1_U38	14	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	フィルタ処理平滑化エッジ抽出相関統計的検定	B
C-2022-1_U38	14	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	B
C-2022-1_U38	14	4	質問があれば書いてください	なし	B
C-2022-1_U38	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	試験に向けて復習を丁寧にやっていきたい。	B
C-2022-1_U37	14	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	データの持つ様々な性質を学んだ。	B
C-2022-1_U37	14	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	どんなデータにも差は存在する。	B
C-2022-1_U37	14	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_U37	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U37	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	テストに向けて総復習を頑張ります。	B
C-2022-1_U57	14	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	相関とは、ふたつの量の関係性を説明する方法。因果とまでいかなくても関係の有無が知りたい。分散＝データの広がり具合。数値で表している。相関関数が分かれば、分布の形を想像出来る。統計的検定とは統計的に差を評価する枠組み。	A
C-2022-1_U57	14	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	図形科学の授業の課題を、いつもキャンスキャナーというアプリを使って画像をとってjpgにして提出する時に、影とかシワがないように見える加工がなされていて、今日の授業で、それが2値化されている加工なのだと分かった。	A
C-2022-1_U57	14	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	フィルタ処理の部分がいまいちよくわかっていない気がする。	A
C-2022-1_U57	14	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U57	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	最初にあった，芸工への応用のところにあった，環境についてのやつ（光の当たり方とか）のところロ見て，正直情報科学をめちゃくちゃ身近なことだ！って捉えたことはなかったけど，光の当たり方とかを将来研究してみたいと思っているから，情報科学で学んだことを将来使うんだと自分のこととして考えることができたから，最後の最後になって，情報科学の授業があってよかったと思った。いままで授業をありがとうございました。	A
C-2022-1_U30	14	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	画像とは二次元上に数値を規則的に配置したデータである。画像は数値データの配置や値そのものに注目して解析する。画像処理は画像補正や画像合成などする処理全般である。物体検出・物体認識は画像中の物体の位置やカテゴリを認識する。領域分割では画像中から解析したい対象を抽出する。三次元再構成では二枚以上の画像から三次元情報を復元する。解析ではフィルタ処理が用いられ、円滑化やエッジ抽出ができる。文書のデータ化では画素の明るさに基づいて文字と紙の要素に分類する。相関とは二つの量の関係性を説明する方法であり、統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みである。データは分布、平均、分散、相関などさまざまな性質をもっていた。	B
C-2022-1_U30	14	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	文書や画像データの解析について理解できたと思う。画像のフィルタ処理では平滑化やエッジ抽出など画像を綺麗にすることができる。平滑化すると、画像に含まれる不要な濃淡変動が軽減されるので、画像が綺麗になって解析が容易になる。エッジ抽出ではエッジという画像中の明るさが急激に変化する部分を取り出す処理を行う。これにより滑らかな画像になる。	B
C-2022-1_U30	14	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_U30	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U30	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今日は最後の授業だった。これまでの授業で学んだことをもう一度全て復習してテストに臨みたいと思う。	B
C-2022-1_U28	14	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	分散と相関と統計的検定について	C
C-2022-1_U28	14	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	統計的検定	C
C-2022-1_U28	14	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	特にありません	C
C-2022-1_U28	14	4	質問があれば書いてください	最初の通信状況がとても悪く、ムードルに入れず、小テストが受けれませんでした。	C
C-2022-1_U28	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	最初の通信状況がとても悪くて、５０分までにムードルに入れず、小テストを受けれなかった。	C
C-2022-1_U33	14	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	・相関について・統計的検定について・画像について・フィルタ処理	A
C-2022-1_U33	14	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	今まで知ることのなかったフィルタ処理の基本的なやり方について知ることができました。また、分散や相関係数といった高校生の時に勉強した内容について改めて知ることができました。さらに、ある仮説を立てて、その仮説を確立分布や有意水準を用いて確かめ、その仮説が正しいのかを求めることができると知りました。	A
C-2022-1_U33	14	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	相関係数の計算の仕方を理解すること	A
C-2022-1_U33	14	4	質問があれば書いてください	特にありません	A
C-2022-1_U33	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今日の授業では、普段私も利用している画像を鮮明にするアプリやサイトの仕組みを少し知れたような気がしました。いつもそのアプリを利用しているときにどうやってこの画像を綺麗に鮮明にしているのだろうと不思議に思っていたのですが、フィルタ処理という仕組みを用いていると知り、すごく面白いと思いました。	A
C-2022-1_U24	14	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	今日は画像、検定・相関についての講義を受けた。画像を利用するのにどういった事例があるのか、また、フィルタ処理や2値化、相関の利用例、分布からわかること、統計的検定について学び、数学と情報科学が大いに関係していることが再確認できた。	C
C-2022-1_U24	14	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	画像の部分では、画像処理、物体検出・物体認識、領域分割、３次元再構成というものがあり、さらにフィルタ処理では、線形フィルタ、平滑化、エッジ抽出、平均化フィルタ、重み付き平均化、微分フィルタ、ソーベフィルタ、ラプラシアンフィルタ、鮮鋭化等があることがわかった。相関部分は高校の時点で少しだけ触れていたのでなんとなくはわかったが、分散や相関係数については改めて確認することができた。	C
C-2022-1_U24	14	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	特にはない。他教科の学習に時間を持っていかれてしまって今回は予習時間がかなり短くなってしまっていたが、確認の部分も多かったように感じられたので、理解はできた。今回までの内容の復習にしっかりと時間を使えるように予定だてをしっかりと行いたいと思う。	C
C-2022-1_U24	14	4	質問があれば書いてください	特になし。	C
C-2022-1_U24	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今回の講義内容は身近な事例として考えやすく、頭に入ってきやすかったと思う。名前とその特徴を特にフィルタの部分はしっかり区別をして記憶したいと思う。今回までの内容がかなり量があるため、これまで予習があまりできてなかった部分を特に重点的に復習をおこなっていきたいと思う。	C
C-2022-1_U47	14	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	null	C
C-2022-1_U47	14	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	null	C
C-2022-1_U47	14	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	C
C-2022-1_U47	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U47	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C
C-2022-1_U14	14	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	画像とは２次元上に数値を規則的に配列したデータのことである。画像処理や三次元再構成、領域分割、物体検出・認識などができる。フィルタ処理は出力画素の一画素を求めるのに入力画素の周りの領域の画素値を用いる濃淡の変換の処理のこと。線形フィルタはとうそごとの掛け算の総和を行うフィルタ処理のこと。フィルタ処理ではエッジ抽出や平滑化ができる。平均化フィルタはフィルタに覆われている領域内の画素値の平均を求めること。濃淡変化が滑らかになるが、画像全体がぼやける。他にも微分フィルタやソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタなどがある。２値化という文字は黒紙はしろというふうに2値に画像を変換する処理もある。その時しきい文字を基準に黒か白かの判定を行う。 ...	B
C-2022-1_U14	14	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	画像も今までと同じ１と２の数値で表されたデータであり、画像を使ってさまざまな分析ができることがわかった。エッジ抽出する時にもフィルタによって鮮明さが変わってくることがわかった。	B
C-2022-1_U14	14	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	フィルタ処理をすると画像が入力したものよりもぼやけてしまうけどどういう時にそれを使うのかなと思った。	B
C-2022-1_U14	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U14	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	自分も絵を描くときにエッジ抽出を使ったことがあってこんなふうに画像を処理して線をくっきり白黒にしているのかとわかって少し面白かったです。いろんなところから写真をとってそれを組み合わせて立体的にしているのを見てすごいなあと思いました。	B
C-2022-1_U71	14	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	画像解析の手順と仕組み、フィルタ処理の概要、統計的に評価する方法	B
C-2022-1_U71	14	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	フィルタ処理のフィルタを工夫することで、画像認識などができるようになる。	B
C-2022-1_U71	14	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_U71	14	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2022-1_U71	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	毎回の小テストの点数が全くよろしくないので、次回の最後のテストに向けて本気で勉強する。	B
C-2022-1_U40	14	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	画像処理の基盤はフィルタ処理であり、濃淡変化の処理を行う。フィルタ処理によって平滑化とエッジ抽出などができる。平滑化は画素中の不要な濃度変動を軽減するための手法で、エッジ抽出は画像中の明るさが急激に変化する部分（エッジ）を抽出することである。また、データの解析においては分散と相関の両方を考慮することが重要であり、特に差を評価する解析においては統計的検定が有効である。	A
C-2022-1_U40	14	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	非線形フィルタは平均化フィルタや重み付き平均化の滑らかになる一方でボケてしまうという欠点を補うフィルタであり、同様にラプラシアンフィルタは微分フィルタの方向に依存してしまう欠点を補うフィルタである。	A
C-2022-1_U40	14	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	ラプラシアンフィルタの作り方、フィルタによる数値計算	A
C-2022-1_U40	14	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U40	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	画像処理の仕組みを数理的に理解できて面白かった。	A
C-2022-1_U63	14	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	相関とは、２つの量の関係性を説明する方法。分布とは、どんなデータがどのくらいあるのかを表すもので、その集団の性質が見えてくる。	C
C-2022-1_U63	14	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	分散と相関の両方を見ることで、よりデータのデータの集団のことを理解できる。	C
C-2022-1_U63	14	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	確率分布をあまり知らないので、統計的検定があまりピンと来なかった。	C
C-2022-1_U63	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U63	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	今まで、データを平行移動しても相関に影響がないということに気がついていなかったので、これからデータを扱う際に活用していきたいと思った。	C
C-2022-1_U64	14	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	芸工で使えそうな画像認識について数値データの配置や値そのものに注目する	C
C-2022-1_U64	14	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	人の目が２個あるので二枚以上の画像から情報を復元するのを三次元再構築という急激な濃淡の変化をフィルター処理によって滑らかな画像にする	C
C-2022-1_U64	14	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	線形フィルタによって画像が滑らかになるのがわからなかった非線形フィルタでなぜ画像がぼやけなくなるのか	C
C-2022-1_U64	14	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2022-1_U64	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	いろんなフィルタがあってすこし複雑でした。ついに期末試験なのでしっかり復習して頑張りたいです。	C
C-2022-1_U4	14	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	相関は2種類の量の関係の強さ、関係の仕方を表す。また、統計的検定は統計的に差を評価する枠組みであり、データが得られる確率を評価する。画像はデータであり、数値データの配置や値を調整することでフィルターをかけたりノイズを除去できる。	B
C-2022-1_U4	14	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	画像処理の計算の仕方が分かった。	B
C-2022-1_U4	14	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_U4	14	4	質問があれば書いてください	特になし。	B
C-2022-1_U4	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関や検定は、現在受講している数理統計学で習った部分と同じだったので理解しやすかった。フィルターの計算を頑張りたい。	B
C-2022-1_U48	14	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	画像解析にはフィルタ処理と2値化がある。相関とはふたつの量の関係性。分散はデータの広がり具合。相関係数を使えば相関を数値で表現出来る。	B
C-2022-1_U48	14	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	画像解析の種類やデータの広がりや分散や相関についてわかった。	B
C-2022-1_U48	14	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	とくになし	B
C-2022-1_U48	14	4	質問があれば書いてください	とくになし	B
C-2022-1_U48	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	相関のところなどは高校の数学のデータの分析の分野で勉強したところであったのでなんとなくのイメージをもってうけることができた。	B
C-2022-1_U77	14	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	数値データの配列や値そのものに注目し、画像に対して行う処理を画像解析という。その一つのフィルタ処理は出力画像の１画素の値を決定するために入力画像のある領域内の画素値を用いて濃淡変換を行い滑らかな画像や物体の輪郭をくっきりとさせることができる。相関とは２つの量の関係性を説明するもので、散布図のおおよその形を知ることができる。観察して得られるデータは数量的に不十分のことが多い。そのような状況でも差があることを示したいときに使われるのが統計的検定である。これは、仮定との矛盾を示すことでデータに差があることを証明する方法であり、薬を摂取した人としていない人を比較するときなどによく使われる。	A
C-2022-1_U77	14	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	画像を滑らかなものにするために平均化フィルタや重み付き平均化などがある。これらを画像は滑らかにすると同時にぼやけさせてもしまう。一方で、微分フィルタやラプラシアンフィルタは画像の特徴をよりはっきりとさせる処理である。画像を滑らかにするものと特徴をより目立たせる２つを合わせたものがソーベルフィルタである。	A
C-2022-1_U77	14	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	A
C-2022-1_U77	14	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2022-1_U77	14	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	限られてたデータの中で、違いを示す統計的検定は今までのものとはどこか方向性が違っていて面白いなと感じた。	A

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