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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-2021-1_U18 | 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 | 相関データはデータの関連性の発見に用いられ、グラフはデータを予測するうえで重要である。 | D |
C-2021-1_U18 | 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、分類という三つのタスクをこなすことによって普段私たちはデータ分析をしているということを知った。 | D |
C-2021-1_U18 | 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 | D |
C-2021-1_U18 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U18 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校で学んだ内容を使っているところが多く、こんなところで使えるのかと少しうれしかった。 | D |
C-2021-1_U9 | 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：配列の二分割を要素が一になるまで繰り返して、それらを並び替えながら戻していく。
二分探索法：中央値を基準にして範囲を絞って情報を探すこと。ソート済のデータで使える。 | C |
C-2021-1_U9 | 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 | 上記と同じ。 | C |
C-2021-1_U9 | 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-2021-1_U9 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U9 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 同じグラフでもそれらのデータをどう繋げるかによって結果が変わることにはとても納得した。
あとMoodleのリロード忘れてました | C |
C-2021-1_U41 | 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最近では、データの分析があらゆる分野で必要とされている。また、データ分析により未来を予測したり傾向や関連を発見したり似たデータをみつけてグルーピングしたりできる。 | C |
C-2021-1_U41 | 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 | データには主に４種類あり、それは四則演算が可能か可能でないかでわけられることが分かりました。
クラスタリングには絶対的な正解が定められていないこともわかりました。 | C |
C-2021-1_U41 | 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 | C |
C-2021-1_U41 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U41 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの分析と聞くと難しく考えてしまっていたけれど日常生活で無意識に様々な分析を行っていることがわかりました。 | C |
C-2021-1_U75 | 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 | データは一般的に4分類できる。四則演算可能な｢比率データ｣、和と差のみ意味を持つ｢間隔データ｣の2つを量的データという。並べられるだけで四則演算全てに意味が無い｢順位データ｣、ただの形式的な数字である｢カテゴリデータ｣の2つは質的データという。つまり、データの種類によって使える演算が異なる。
データを別の角度から捉えると、表化できる構造化データと、文章、画像、音といった非構造データに分けられる。
適切なデータの分析によって、物事を予測した分類したりすることができる。大規模・多様化するデータを客観的に捉えるために、正しいデータの分析が求められる。 | B |
C-2021-1_U75 | 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 | 始めに、複数の視点によるデータの分類とその性質が理解できた。なぜ適切なデータの分析が必要なのかを認識し、それが予測や分類に有益であることが分かった。 | B |
C-2021-1_U75 | 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-2021-1_U75 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U75 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回、データ分析の種類と方法を学び、複数の視点から分類できるデータの性質が興味深かった。身長と算数の関係の例のように、一見正しい分析に見える擬似相関に惑わされないようにしていきたい。そのために、適切なデータの分析について復習したい思う。 | B |
C-2021-1_U37 | 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 | データサイエンス入門 | B |
C-2021-1_U37 | 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 | あらかじめグループが決まっていないものについて類似性に基づいてクラスタリングできること | B |
C-2021-1_U37 | 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 | 質的データがどのようなものなのか | B |
C-2021-1_U37 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U37 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までデータの分析などは難しそうで自分には関係ないと思っていたが、身近なところで自分もデータを分析していたことが分かった | B |
C-2021-1_U43 | 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 | データの一般的な4分類や予測、相関分析について学んだ。 | B |
C-2021-1_U43 | 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 | 疑似相関について理解した。私の身の回りにもたくさんの疑似相関があるのだと知った。 | B |
C-2021-1_U43 | 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-2021-1_U43 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U43 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 誰もが日常の中で予測、分析を行っていると知った。しかし予測はとても難しく、絶対的な正解はないのだと理解することができた。 | B |
C-2021-1_U5 | 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 | null | F |
C-2021-1_U5 | 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 | null | F |
C-2021-1_U5 | 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 | F |
C-2021-1_U5 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-1_U5 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-1_U95 | 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 | データの分析について学習した。
データの分析＝予測、発見、グルーピング | B |
C-2021-1_U95 | 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 | ・データの種類によって使える手法が異なってくる。
・数学に基づいたデータ解析を使えば、正解が出るというわけではない。 | B |
C-2021-1_U95 | 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-2021-1_U95 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U95 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 私たちは日常的にデータ分析を行なっているということがわかった。擬似相関に騙されないようにしたい。 | B |
C-2021-1_U107 | 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 | データサイエンス入門 | C |
C-2021-1_U107 | 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 | 疑似相関とは、一見相関があるように思えるが、実はその相関関係は別の要素の影響であること。
クラスタリングとは、データの類似度によってデータを分類し、グループとするデータ解析の手法。 | C |
C-2021-1_U107 | 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 | ない。 | C |
C-2021-1_U107 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 今日は大丈夫。 | C |
C-2021-1_U107 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業は簡単な気がした。 | C |
C-2021-1_U40 | 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 | null | B |
C-2021-1_U40 | 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 | null | B |
C-2021-1_U40 | 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-2021-1_U40 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U40 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2021-1_U103 | 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 | データ分析は主に予測、発見、分類・グルーピングの3つのタスクがある。
予測とは、過去のデータから予測モデルを作り、予測すること。予測モデルの作り方が重要。
発見とは、データの散らばり具合などから相関の強さを読み取ること。疑似相関に注意。
グルーピングとはデータをいくつかのグループに分けることである。グループが決まっていない場合はクラスタリングを行えば良い。 | B |
C-2021-1_U103 | 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 | データ分析が自分が自分たちにいかに身近であるかがわかった。
| B |
C-2021-1_U103 | 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 | 特にありませんでした。 | B |
C-2021-1_U103 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません。 | B |
C-2021-1_U103 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析を日頃から自分たちがやっていることから情報科学が急に身近に思えた。
内容もあまり難しくなく気軽にできた。 | B |
C-2021-1_U80 | 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 | 今日は前回までの計算から変わって、データサイエンスの分野に切り替わった。高校数学で学習した内容に似ていることがあり、相関はデータの関連性の発見に用いられること。予測では適切にグラフを描けられるかが大切である。また、分類グルーピングはそれぞれのカテゴリーごとに類似度を元にクラスタライズすることが大切だと学んだ。 | B |
C-2021-1_U80 | 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 | 今まで日常的に私たちはデータの分析をしていて、主に三つのタスクをこなしていることが分かった。一つ目は予測。二つ目は発見。三つ目は分類である。予測は未来に関わる予測だけでなく画像認識や推量・診断など日々の生活の中で行われることと深いつながりがあった。発見はグラフの相関を見ることで正の相関か負の相関かどうかを検討して分析していくことである。分類は多くのデータをカテゴリーごとにまとめることで代表値で大まかな分析を可能にすることができることである。 | B |
C-2021-1_U80 | 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 | 基本的に高等学校で学習した内容なので理解はできたが、小テスト最後の問題の解析できるデータが選択肢全てが答えだったことに納得がいきませんでした。 | B |
C-2021-1_U80 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 上記の通りです。 | B |
C-2021-1_U80 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身近な話題から数学的なデータの分析に至るまでスムーズに理解ができたのでよかった。どのデータを分析するかによって分析方法が変化するのも面白いと感じた。 | B |
C-2021-1_U97 | 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 | データ分析についての説明 | D |
C-2021-1_U97 | 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 | データ分析は、小学生の頃にも気づかないうちにやっていたことが分かった。 | D |
C-2021-1_U97 | 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 | 今日の内容は今までと比べて簡単だったため、特に話からなっかた箇所はなかった。 | D |
C-2021-1_U97 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U97 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析には、発見、予測、クラスタリングなどの種類があるため、何がどこに当てはまるのか速く判断できるようになりたいと思った。 | D |
C-2021-1_U101 | 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上で、その根拠となる事実もしくはコンピューターにおいて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を言う。データにはいろいろな種類のものがあるが、一般的に４つの形に分類できる。まず、量的データに値する比率データ・間隔データ、次に量的データに値する順位データ・カテゴリデータである。データの種類に応じて演算方法は異なる。また、データ分析は主に３つのタスクがある。予測・発見・グルーピングである。予測は過去のデータを準備・予測データをすることで行われる。しかし、予測は絶対でない。データ分析に関して相関分析という方法がある。 | B |
C-2021-1_U101 | 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 | データの種類やデータ分析に関して様々な身近な例を用いて解説していただいたことで、とてもわかりやすく理解することができた。また、データは過去のデータから予測することができるが、予測は絶対ではないということがわかった。予測が絶対ではない理由として、データが十分でないこと、要因が不明なこと、予測当時と未来では状況が違うことなどが挙げられる。正の相関・負の相関・無相関について、これらはデータ分析をする時にとても重要だが、擬似相関というものには気をつけなければいけないことなどがわかった。 | B |
C-2021-1_U101 | 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-2021-1_U101 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U101 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 擬似相関について、今日の授業のように「擬似相関の例」として擬似相関を示されると「明らかに相関がないだろう」というのはわかるけど、日常生活で急に擬似相関についての噂が流れると（オイルショックでトイレットペーパーなくなる）「それっぽい」ように示されるから、「擬似相関」と「本物の相関」を見分けることは難しいよなあと思った。良い見分け方あったりしますか。 | B |
C-2021-1_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 | 様々なデータの分類とその解析方法、見方の種類と特性について | D |
C-2021-1_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 | そうかんと因果関係のような一見誤認するような部分について認識できました。 | D |
C-2021-1_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 | データの分類が完璧には把握できなかったようです。 | D |
C-2021-1_U66 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U66 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 基本的な定義をもう一度見ておきたいです。 | D |
C-2021-1_U65 | 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 | 過去のデータを分析することで私たちは上手に生活できている。 | B |
C-2021-1_U65 | 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 | 私たちは何気なく生活においてデータ分析を行っているということがわかった。 | B |
C-2021-1_U65 | 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-2021-1_U65 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-1_U65 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 何のためにこれまでデータ分析を学んでいたのかが具体的にわかった | B |
C-2021-1_U89 | 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 | ・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
・今データ分析が求められている理由
・学術的・社会的要請：客観性、再現性のある根拠、さらにその根拠を数値として表現することが必要
・データからの要請：手計算では無理な計算、分析が待たれるオープンデータの蓄積
・予測、発見、分類は全て無意識なデータ分析である。
・だろうがつけば全て予測
| C |
C-2021-1_U89 | 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 | データ分析がぜ必要なのか。また人は多くの場面で予測をしているということ。さまざまなデータの種類。 | C |
C-2021-1_U89 | 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 | C |
C-2021-1_U89 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U89 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小テストの成績が悪かったので理解が足りてないと思った。 | C |
C-2021-1_U28 | 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 | データとは何か？、データ分析の３つのタスク（予測、発見、分類・グルーピング）の概要
| B |
C-2021-1_U28 | 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 | データの分析はデータから意味のある情報を引き出すことであり、誰もが無意識にデータ分析を行っているということ。 | B |
C-2021-1_U28 | 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 | データの分類が様々あり、それぞれの役割をイメージすることがやや難しかった。 | B |
C-2021-1_U28 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U28 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析と聞くと数学や統計など難しい学術的なイメージを持っていたが、今日の授業を通してきわめて身近なものだと感じた。予測モデルや相関、グルーピングなど具体的な内容はやや難しく感じる部分もあったので復習をしていきたい。 | B |
C-2021-1_U84 | 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 | データにはどのようなものがあるかやデータ解析の仕方について知ることができた | B |
C-2021-1_U84 | 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 | 予測モデルを作ったり相関分析の仕方を知ることができた | B |
C-2021-1_U84 | 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 | moodleに入れなかった | B |
C-2021-1_U84 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-1_U84 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 来週も頑張りたい | B |
C-2021-1_U94 | 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であり、データは比率データや比率データという量的データと、順位データやカテゴリデータという質的データの４つに分けることができる。
データ分析には、主に予測、発見、分類の３つのタスクがある。 | B |
C-2021-1_U94 | 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 | データの種類は大きく４つに分けられることが分かった。
普段特に意識することなくデータの予測をしていることに気がついた。
データ分析のタスクについて詳しく理解できた。 | B |
C-2021-1_U94 | 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 | データの可能な演算の内容、違いがあまり理解できなかった。 | B |
C-2021-1_U94 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U94 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日のデータについての講義はいつもの内容と比べてメディアデータなど身近だったので比較的理解しやすかった。
データ分析についても普段自然としていることだったり既に知っている相関係数に関する内容だったりしたので話がすんなりと入ってきたと思う。 | B |
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