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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
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|---|---|---|---|---|---|
C-2022-1_U59 | 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→数値を規則的に配置したデータ
フィルタ処理→領域内の画素値を用いた濃淡処理
エッジ抽出→物体境界の候補や輪郭線の抽出
相関とは、2つの量の関係性を説明する方法であり広がりのもう一つの指標（無相関、正の相関、負の相関）
相関係数ρ 相関の祖あいを1〜-1の範囲の中で表したもの | B |
C-2022-1_U59 | 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 | 高校で学習した相関の発展的な知識を得ることができた。演習問題（平均化フィルタ）が一人でとけた。 | B |
C-2022-1_U59 | 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 | 数式が増えてきて感覚的にわからなくなる範囲 | B |
C-2022-1_U59 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U59 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 次回はいよいよ期末テストなのでしっかり対策を仕上げて臨みたい。
全く自信はないが、頑張りたい。 | B |
C-2022-1_U31 | 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２次元上に数値を規則的に配置したデータであり、数値データの配置や値そのものに注目する。基本的な画像処理としてフィルタ処理と２値化がある。フィルタ処理をすることで平滑化やエッジ抽出などができる。相関とは２つの量の関係性を説明する方法である。統計的検定とは統計的に差を評価する枠組み。 | C |
C-2022-1_U31 | 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・・・２次元上に数値を規則的に配置したデータ
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・・・画像補正や画像合成など画像に対して行う処理全般
物体検出、物体認識・・・画像中の物体の位置やカテゴリを認識する
領域分割・・・画像中から解析したい対象領域を抽出する。
３次元再構成・・・２枚以上の画像から3次元情報を復元する。
基本的な画像解析１：フィルタ処理
フィルタ処理・・・出力画像の１画素の値を求め得るために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡の処理
線形フィルタ・・・要素ごとの掛け算の総和を行うフィルタ処理
平滑化・・・画像に含まれる不要な濃淡変動を軽減するために用いる手法
平均化フィルタ... | C |
C-2022-1_U31 | 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 | 領域分割の部分がいまいちよくわかっていないので復習する必要がある。 | C |
C-2022-1_U31 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U31 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像についての内容と相関・検定についてだった。相関や検定は分かる部分が多かったが画像は知らない部分や難しい部分があったため勉強して自分のものにしていきたい。 | C |
C-2022-1_U55 | 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 | F |
C-2022-1_U55 | 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 | F |
C-2022-1_U55 | 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 | F |
C-2022-1_U55 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2022-1_U55 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2022-1_U5 | 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_U5 | 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_U5 | 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_U5 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U5 | 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_U16 | 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 | 画像認識はさまざまな方法でもちいられる。また、データの検定は統計的にデータの信憑性を検証するものである。 | C |
C-2022-1_U16 | 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 | 平均化は、ノイズ（昔の画像にでる白ゴマノイズなど）を削除することができる。そのとき、画像は滑らかになるので、ぼやけてみえる。そこで、場所によって強調する度合いをかえることで、くっりした画像にすることができる。 | C |
C-2022-1_U16 | 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。 | C |
C-2022-1_U16 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | C |
C-2022-1_U16 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 昔の映画のリバイバル版がときどきテレビでやっていて、画質がよくなったりしているので、不思議に思っていたのですがこんなふうにノイズを除去したりできるんだと知り画像処理に興味が湧きました。また、よく画像を白黒のPDF画像としてくっきりさせる処理をスマホで自動で行うのですが、それも２値化なんだとわかりました。 | C |
C-2022-1_U68 | 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(二次元)とは二次元上に数値を配置したデータのことで、画像処理とは画像補正や画像合成など画像に対して行う処理全般のことである。部物体検出・物体認識で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領域を抽出する。三次元再構成では2枚以上の画像から三次元情報を復元する。フィルタ処理とは出力画像の一画素の値を求めるために出力画像のある領域内の画素地を用いる濃淡変換の処理のことである。線形フィルタとは要素ごとの掛け算の総和を行うフィルタ処理のことである。相関とは一言で言うと二つの量の関係性を説明する方法のことである。統計的検定を一言で言うと統計的に差を評価する枠組みのことである。 | B |
C-2022-1_U68 | 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 | 画像解析は、数値データや値そのものに注目して解析する。物体検出・物体認識は自動運転やロボットに、領域分割は植物の成長モデリングや自動運転システムに応用可能である。三次元再構成は実空間の三次元モデリングやナビゲーションシステム、ARアプリケーションなど応用は多岐にわたる。フィルタ処理では平滑化、エッジ抽出ができる。 | B |
C-2022-1_U68 | 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_U68 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2022-1_U68 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | フィルタには用途に応じていろいろな種類があることがわかった。線形フィルタが最初よくわからなかったけど、説明を聞いてなんとなく理解できた。相関や分布は高校の時にやっていたので比較的理解しやすかったです。 | B |
C-2022-1_U36 | 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 | D |
C-2022-1_U36 | 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 | D |
C-2022-1_U36 | 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 | D |
C-2022-1_U36 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2022-1_U36 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2022-1_U52 | 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 | A |
C-2022-1_U52 | 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 | A |
C-2022-1_U52 | 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_U52 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U52 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | A |
C-2022-1_U82 | 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置したデータである。画像を解析する時には、数値データの配置や値に注目する。画像処理には、画質補正や画像合成などがある。物体検出や物体認識などをすることもできる。
フィルタ処理とは、出力画像の1画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡変換の処理である。フィルタには、線形フィルタと非線形フィルタがある。
線形フィルタとは、要素ごとの掛け算の総和（畳込み）を行うフィルタ処理である。この過程を位置をずらしながら画像全体に行う。フィルタ処理でできることとして、まず平滑化があり、これは不要な濃淡変動を軽減するために用いる方法である。平均化フィルタは、フィルタで覆われる領域内の画素値の平... | B |
C-2022-1_U82 | 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仕組みや、フィルタがどのように役割を果たしているのかがわかった。フィルタ処理を行う際の計算がどのようになっているのかを大まかに理解できた。２値化におけるしきい値の影響が大きいことがわかった。相関の単元では、高校で習ったことを思い出しつつ、さらに理解を深めることができた。 | B |
C-2022-1_U82 | 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 | フィルタ処理を行うときの計算がまだ整理できていない部分もあるので、演習問題で確認しようと思う。 | B |
C-2022-1_U82 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U82 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 私自身、ときどき画像を補正したり編集したりすることがあるが、処理を行っている際にどのように計算がされているのかがわかって興味深かった。フィルタ処理の種類には、紛らわしいものがいくつかあったのでしっかり復習しようと思う。データの分析については高校でも少し習って、相関係数の計算方法も知っていたが、さらに理解を深めることができ、すっきりした部分もあった。 | B |
C-2022-1_U70 | 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 | 今日の授業は前半では画像解析について、後半では相関について学んだ。そもそも画像とは二次元上に数値を規則的に並べたデータで、基本的な画像処理の例としてフィルタ処理がある。フィルタ処理でできることとしては、画像の濃淡を際立たせ鮮鋭化するエッジ抽出や、不要な濃淡変動のノイズを軽減する平滑化などがある。ソーベルフィルタやラプシアンフィルタなど具体的なフィルタ処理の例も学んだ。他にも黒と白の二つの表現に画像を変換する２値化というものがあり、しきい値と呼ばれす基準値を境に判定している。相関は二つの量の関係性を表すもので、分散や相関係数を算出すことによって数値で相関がわかる。確率の基づいて差の有無を論じる手法を統計的検定といい、データが得られる確... | A |
C-2022-1_U70 | 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 | 画像は細かく拡大して眺めると全て色のついた四角で構成されているのだなと実感した。カメラアプリの画像加工では、今日学んだような流れで彩度を変えたりぼやけさせたりしているのだなと分かった。また、確率分布というものを初めて知ったが具体的な例を通じて説明されていたので分かりやすかった。 | A |
C-2022-1_U70 | 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 | 微分フィルタの縦横が入れ替わる話のところがよく分からなかった。 | A |
C-2022-1_U70 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U70 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の小テストは複数選択型だったり当てはまらないものを選べの形式だったので、早とちりして引っかかってしまい悲しかった。画像の鮮鋭化やノイズ除去は様々な手法で趣向を凝らして行われているのだと知って、案外画像処理は複雑で大変なんだなと驚いた。来週のテストが不安すぎるのでよくこの一週間復習して挑みたいと思った。 | A |
C-2022-1_U41 | 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 | B |
C-2022-1_U41 | 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 | B |
C-2022-1_U41 | 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_U41 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U41 | 14 | 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_U74 | 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 | 画像データの処理(フィルタ処理、二値化）について
データの分散、相関、統計的検定について
| C |
C-2022-1_U74 | 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 | 二値化については理解しました。透過の画像を作ったりするときもそういうことが行われているのかなと思います。
分散、相関は高校の時の数学をおもいだしました。
| C |
C-2022-1_U74 | 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 | フィルタ処理のしくみがあまりよくわからないです。講義動画など見て復習しようと思います。 | C |
C-2022-1_U74 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 大丈夫です。 | C |
C-2022-1_U74 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 次回はテストなので、しっかり準備して臨みたいです。 | C |
C-2022-1_U89 | 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 | 今回の授業では画像、および相関・検定について学んだ。画像では画像解析のことを中心に学んだ。そもそも画像とは、2次元上に数値を規則的に配置したデータのことである。画像解析では、数値データの値や配置に着目して解析していく。画像処理とは画像補正や画像合成など画像にたいして行う処理全般のことである。物体検出・物体認識では、画像中の物体の位置やカテゴリを認識する。なお、位置は短形領域として検出される。領域分割では、画像中から解析したい対象領域を抽出する。３次元再構成とは、２枚以上の画像から３次元情報を復元することである。画像解析の一つとしてフィルタ処理というものがある。出力画像の１画素の値を求めるために入力画像のある領域内の画素値を用いる濃淡... | B |
C-2022-1_U89 | 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 | 画像や相関、検定について詳しく学べました。画像は色などが豊富に使われていて難しいデータだと思っていましたが、数値が規則的に配置されたデータであり、思ったより難しくなくとっつきにくくないデータであると知りました。相関や検定の話では高校の数学Ⅱ・Bで習った相関係数の話や確率分布の話など、意外と知っている話が出てきてこういった数学の内容が応用されているということも知ることができました。 | B |
C-2022-1_U89 | 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 | 授業での解説が詳しくて解決できたのですが、専門的な単語がちらほらあり、単語の意味が初見だと全然わからないというところが今回多いように感じました。人間の脳だと学んだことをすぐに忘れてしまうと思うので、テスト勉強もかねて復習しようと思います。 | B |
C-2022-1_U89 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U89 | 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、高校で習った数学のデータの分析や確率分布の分野が特に後半に多く出ていたので、数学的なところはしっかり理解できたと思います。画像の処理については、私の将来したい仕事の分野にも大きく関連してくるので、芸工での学びと絡めたような独自のスライドがあったのは嬉しかったです。とても参考になりました。次回はとうとうテストなので、準備を万端にして挑みたいと思います。 | B |
C-2022-1_U11 | 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 | 画像処理には画質補正、画像合成などがあり、ノイズの乗っているデータを滑らかにするためにフィルタ処理を行う。線形フィルタは要素ごとの掛け算の総和(畳み込み)を行う処理フィルタであり、フィルタ処理によって、画像の平滑化やエッジ抽出を行うことができる。平滑化をするために用いられる線形フィルタには平均化フィルタや重みつき平均化フィルタなどがある。エッジ抽出に用いられるフィルタには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がある。これらは、深層学習を用いて行われることもある。文字などを抽出する際の境界となる値をしきい値という。
統計的に差を評価する仕組みを統計的検定という。差があるかどうかについては、まず差がないという仮説を立て、... | A |
C-2022-1_U11 | 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 | 画像処理ではフィルタを通して計算することによって、画像を平滑化したり、エッジ抽出をしているのだということや、平均化フィルタ、重み付き平均化フィルタ、微分フィルタの計算方法が理解できた。また、統計的検定における差があるかどうかの判別方法がわかった。 | A |
C-2022-1_U11 | 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 | ソーベルフィルタとラプラシアンフィルタの操作が講義内では理解できなかった。 | A |
C-2022-1_U11 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U11 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像処理は多くの人がsnsなどにあげる写真を補正しているのを目にすることがあるが、その画像処理も計算で成り立っているということは当然であるもののあまり意識していなかったので興味深かった。 | A |
C-2022-1_U50 | 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
・画像は数値化した際にベクトルとして表現することができる。その処理として明るさ補正などがある。
・物体検出や物体認識は画像内の物体を認識することであり、自動運転の周囲状況確認などとして利用されている。
・三次元再構成はARやモデリングなどに応用されており、複数枚の画像から三次元画像を構成するものである
・フィルタ処理によって画素を平均化し画像全体をなめらかにする。周辺の画素と特定の画素を平均値で求めて濃淡処理を行う。フィルタ処理の中には平滑化（濃淡の変動を軽減する）やエッジ抽出（物質の境界線や輪郭線を抽出）などがある。
・微分フィルタ：注目する要素とその周辺の要素の差分を利用する
・ソーベルフィルタ：ノイズを抑え... | C |
C-2022-1_U50 | 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 | 画像の処理とその特徴、処理を行うことで画像にどのような変化が起こるかということ
データの相関に基づいた考え方や見方、データを分析することでわかること | C |
C-2022-1_U50 | 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_U50 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U50 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像処理は私の今後興味のある分野において必要になってくると思うので今のうちから画像処理についての知識を得ることが出来たことは非常にありがたかったです。データの分析は大学受験の時にある程度はやりましたが若干忘れていることや間違って記憶しているところがあったため前にやっているからとたかを括らず改めて復習したいと思います。
情報科学の講義では今後の社会でより一層重要になる情報とその取り扱いについて非常にわかりやすく学ぶことが出来ました。
ありがとうございました。 | C |
C-2022-1_U62 | 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 | 画像処理のいくつかの方法とそのやり方の簡単な説明 | B |
C-2022-1_U62 | 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 | 昔のテレビと今のテレビで鮮明さが違うのはフィルタ処理によるものだということ | B |
C-2022-1_U62 | 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_U62 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 昔の画像を鮮鋭化することは可能なのか | B |
C-2022-1_U62 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学がなかったらテレビはボケた映像のままだったのかと考えると数学も大事だなと思った | B |
C-2022-1_U32 | 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 | 画像解析の仕組みや種類の説明、相関と検定について | B |
C-2022-1_U32 | 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 | 画像解析では、さまざまな方法があり使うフィルタによって効果が違うことがわかった | B |
C-2022-1_U32 | 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_U32 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U32 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像解析の仕組みがよくわかった。二つや三つ組み合わせることで効果がより良くなったりするのが面白いと感じた。 | B |
C-2022-1_U58 | 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、理系・文系分野で問わず、有用なデータであり、2次元上に数値を規則的に配置したデータである。
画像処理とは、画質補正や画像合成など画像に対して行う処理全般であり、明るさ補正や領域切り取り、合成などがある。
物体検出・物体認識とは、画像中の物体の位置やカテゴリを認識することであり、位置は短形領域として検出され、自動運転やロボットに応用可能である。
領域分割とは、画像から解析したい対象領域を抽出することであり、画素のごとに対象領域に属しているか判断される。植物の成長モデリングや自動運転システムに応用可能である。
3次元再構成とは、2枚以上の画像から3次元情報を復元することである。実空間の3次元モデリングやナビゲ... | A |
C-2022-1_U58 | 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 | 画像処理について、さまざまな方法とその特徴を知ることができた。また、相関や正規分布を用いた検定方法を知ることができた。 | A |
C-2022-1_U58 | 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_U58 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2022-1_U58 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像フィルタ特徴に合わせてさまざまな計算方法があることが面白かった。 | A |
C-2022-1_U65 | 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 | 本日は、画像解析、相関・検定について主に学んだ。まず、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。画像解析によって、画像処理、物体検出・認識、領域分割、三次元再構成などを行うことができる。次に、フィルタ処理について述べる。フィルタ処理とは、簡単に言うと画像のノイズを取り除くことができる処理のことである。出力画像の１画素の値を入力画像で同じ位置の画素の値とその周辺の値から計算することによってフィルタ処理は行われる。フィルタ処理によって、平滑化（画像に含まれる不要な濃淡変動を軽減）、エッジ抽出（物体の境界の候補や輪郭線を抽出する）などができるようになる。平滑化には、平均化フィルタと重み付き平均化フィルタ（フィルタの原点に近い... | B |
C-2022-1_U65 | 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を理解することができた。また、その画像処理をする際にも、元の画像に近づけるようにフィルタを工夫していることがわかった。 | B |
C-2022-1_U65 | 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 | エッジ抽出のフィルタについて、仕組みがあまりよく理解できなかった。 | B |
C-2022-1_U65 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2022-1_U65 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 実際の画像処理でノイズを取り除く方法が、意外と簡単な計算でできることに驚いた。だが、エッジ抽出のソーベルフィルタやラプラシアンフィルタについての理解がまだできていないので、自分で計算してみて、きちんとわかった状態にしておこうと思う。 | B |
C-2022-1_U39 | 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_U39 | 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_U39 | 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_U39 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2022-1_U39 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
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