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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-1_U68 | 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（グルーピング、予測、発見）は私たちが常に行っていることで、今日さらに必要性が高まっている。ただし、データの分析において、相関のある事象であっても因果関係のない場合もあるため、様々な視点に立って考える必要がある。 | B |
C-2021-1_U68 | 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 | 相関があっても因果関係があるとは言い切れない。
データの予測において、予測モデルの当てはめ方によって複数パターンの予測ができ、また何か別の事象の影響を受けた場合には数値が大きく外れるため、予測することは難しい。グルーピングにおいてもどの要素がどれほど類似しているかよく考慮する必要がある。 | B |
C-2021-1_U68 | 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_U68 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-1_U68 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 時々ニュースなどで取り上げられたデータで、因果関係は見られないが相関があるようなデータを用いて視聴者への印象操作を行うものが見られるが、そう言うデータを正しく見極めることは重要だと感じた。以前、新聞の広告で、”新聞を購読する家庭の子供は学習意欲が高く成績が良い”と言うものがあったが、相関はあるだろうが、実際には新聞を購読する経済的余裕があり、かつ情報収集への意欲の高い親を持つ子供には比較的整った学習環境がある、と言う背景があると思っているので、データの分析をし直してみたい。 | B |
C-2021-1_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 | データの種類やデータ分析の主なタスク（予測、発見、分類・グルーピング）について。 | B |
C-2021-1_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 | 予測、発見、分類・グルーピングといったデータ分析について。発見について、擬似相関というものがあるので慎重に分析をしなけらばならないこと。分類・グルーピングについて、似たデータを同じグループにわけることをクラスタリングということ。 | B |
C-2021-1_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-2021-1_U42 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | B |
C-2021-1_U42 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までデータ分析を堅苦しいものだと思っていたが、誰でもしている身近なものだと知って驚いた。 | B |
C-2021-1_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 | 今回の授業はデータと予測と傾向について学んだ。データには測定値、メディアデータ、ラベルデータ、関係データの４種類に分けられ、比率データ、順位データ、間隔データ、カテゴリデータの４つに分類することもできる。 | C |
C-2021-1_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 | 僕はデータという言葉について今まではぼんやりと何かの情報という感覚しかなかったが、データの中でも色々に分類できることがわかり、そのデータから傾向を掴み今の世の中に必要な予測ができるということがわかった。 | C |
C-2021-1_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 | null | C |
C-2021-1_U34 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U34 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小テストの点数が低かったので、しっかり復習したい。 | C |
C-2021-1_U35 | 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 | まず、データの一般的な４分類について学習しました。続けて、データ分析というのが我々にとって身近であることを具体例を通して確認しました。データ分析についていえば、予測というものを我々はやっているが、予測の手法（私が普段意識はしていなかったレベル）について学び、その難しさについても感じました。加えて、相関分析、グルーピングの考え方について整理していきました。 | B |
C-2021-1_U35 | 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 | データ分析の手法、具体的には、予測、相関分析、分類・グルーピングの考え方について理解できました。 | B |
C-2021-1_U35 | 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 | 今回は、全体を通して概ね理解できました。擬似相関など気をつけるべきものに惑わされないよう、データを表面的でなく、そこの本質に気をつけたいと思いました。 | B |
C-2021-1_U35 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-1_U35 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 普段やっているデータ分析について理論立てて説明されていた今回の講義はとても興味深いものでした。それと同時に、私が普段自然と行なっている分析というのは直感的であったとしてもある程度は正しい（正確ではないが）と感じました。 | B |
C-2021-1_U20 | 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、数式や記号であらわされたものだけでなく、本や写真、画像など様々なものがデータとなる。データ分析は誰もが行っており、翌日の天気の予想や、相手の気分の予想などもデータ分析である。データ分析の流れとしては、まずは予測をし、次に傾向や関連を創刊などを用いて発見し、最後にクラスター化などで分類、グルーピングを行う。 | A |
C-2021-1_U20 | 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 | 数学は答えが一意に定まるものと思っていたがそれは一側面に過ぎず、実際にはグルーピングの仕方や相関の分析の仕方の違いなどで解が多く存在すると分かった。 | A |
C-2021-1_U20 | 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 | 疑似相関があるのは分かったが、どうやってそれを見分けるのかがよく分からなかった。実際間違えてしまいそうな気がした。 | A |
C-2021-1_U20 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U20 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析がもっと複雑なもののみをさすと思っていたが、日常生活で行っているようなこともデータ分析になると知り驚いた | A |
C-2021-1_U79 | 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、質的データのに種類がある。データの種類によって四則演算ができるかできないかが変わってくる。データ分析とは専門的なことだけではなく、自分たちも日常的に行なっていることである。 | A |
C-2021-1_U79 | 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 | 自分たちが無意識に行なっていることがデータ分析だとわかった。 | A |
C-2021-1_U79 | 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 | 因果推論が少しわかりにくかった。 | A |
C-2021-1_U79 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U79 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 自分がこれから論文などを書くにつれてデータ分析をより専門的に行なっていくことが多くなると思う。その際に自分が正しくデータを扱えるようにデータについてきちんとした知識を持っていきたいと思った。 | A |
C-2021-1_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 | データとは、物事の推論を進めるにあたって必要となる資料や情報のことである。データは、様々な角度から分類する事が可能である。例えば、それぞれによって使える計算方法が異なる、比率データ、感覚データ、順位データ、カテゴリデータという分類などである。データは、適切な分析方法を用いなければ、意味のある情報を抽出することは不可能です。データ分析の３つの利用法は、推測、発見、分類である。 | B |
C-2021-1_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 | データから推測するときにどのような予想モデルをおくかと言うことがとても大切であると言うこと、法則などを発見する際には同じ原因から連動しているだけであって直接的な因果関係がないと言うことがないかに気をつけなければならないこと、データの分類の方法は一つとは限らないこと | B |
C-2021-1_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 | 特になし | B |
C-2021-1_U85 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-1_U85 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前回のLGCの課題を見落としてしまっていて、提出できませんでした。申し訳ありません。データの分析について、今まで高校でも学習はしましたが、今回の授業を受けて、データについて様々な角度から学ぶことができて、楽しかったです。実際に推測、発見、分類などを意識したのは初めてで、とても新鮮でした。 | B |
C-2021-1_U23 | 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、推論の基礎となる事実や参考となる資料・情報、あるいは、コンピューターでプログラム処理の対象となる記号化・数字化された資料のこと。データ分析はあらゆる分野で重要だが、意味ある情報を引き出さなければ意味がない。データ分析には、予測/発見/分類・グルーピングというタスクがある。予測モデルはさまざまで、精度も異なり、予測は簡単なものではない。傾向を見つけるのが発見。クラスタリングにおいて、「似ている具合」は正確に定められていないため、絶対的な正解は存在しないことが多い。 | B |
C-2021-1_U23 | 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 | 人間が、過去の経験に基づいて、予測をしながら生きているということがわかった。相関と因果関係について、自分のなかでは似たようなものとして捉えていたが、違うものなのだということに納得した。 | B |
C-2021-1_U23 | 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 | コーヒーの例はわかりやすかったと思うが、データ分析の際、適切な分析方法とはどういったものなのか。 | B |
C-2021-1_U23 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 疑似相関かそうでないかを判断するのが難しい場合にはどうすれはよいのですか。 | B |
C-2021-1_U23 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析が今後必要になってくるということは分かっていても、なんとなく難しいなと思っていた。しかし、皆子供の頃から、普段も無意識的にデータ分析をしてきているとわかって、身近なものに感じられ、また、自分にとって意義のある情報を抽出するためにはどうすればいいのか考えやすくなったように思う。 | B |
C-2021-1_U33 | 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_U33 | 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_U33 | 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_U33 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U33 | 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_U31 | 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 | データ分析の３つのタスクとして予測、発見、グルーピングがあげられる。予測は、得られたデータが従っている傾向を見つけることで新たなデータの予測を行うことで、発見はデータ間の相関を見つけること、グルーピングはデータのグラフ的位置などからデータを分類することである。 | B |
C-2021-1_U31 | 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 | 相関と因果関係をすり替えてあたかも相関があるかのように見せるような記述はSNSなどでよく目にするので気を付けたいと思う。 | B |
C-2021-1_U31 | 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_U31 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U31 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析がさまざまな要素に分かれていることが分かった。 | B |
C-2021-1_U10 | 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
データの予測、発見、分類・グルーピング
| B |
C-2021-1_U10 | 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 | 誰もが無意識にデータを分析しながら生きている。
同じ予測モデルでもあてはめ方はいろいろある。
発見とは大規模なデータの中に潜む傾向を見つける方法。
クラスタリングを行う場合には「どこが」「どのように」似ているか考えながら行う必要があり、数学的に「こうしなさい」とは決まっていない。 | B |
C-2021-1_U10 | 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 | データを予測、発見、分類・グルーピングする際に、人の主観が介入しても正確なデータが得られるのか。 | B |
C-2021-1_U10 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U10 | 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どこか難しいような気がしていたが、実際に自分も日常的にデータの分析を行っていると知り、少し身近なものに感じた。相関分析を行う際には相関があるからと言って本当に相関があると考えてはいけないだけでなく、相関と因果関係は違うというせいしつもあり、気を付けて分析を行う必要があると感じた。数学に基づいたデータ解析を使えば、なんでもビシッと決まるというわけではないということが今日の授業を聞いていてよく分かった。 | B |
C-2021-1_U59 | 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 | あらゆる分野で今、データ分析の重要性が高まっている。しかし実は、誰もが日常的にデータ分析をしながら生きている | B |
C-2021-1_U59 | 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 | データには一般的に、量的データである比率データ、間隔データ、質的データである順位データ、カテゴリデータがある。
データ分析の基本は予測、発見、分類である。 | B |
C-2021-1_U59 | 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 | B |
C-2021-1_U59 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | B |
C-2021-1_U59 | 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難しいもののように感じていましたが、とても身近なものなんだなと感じました。擬似相関の話がとても面白かったです。因果関係にも気をつけようと思いました。また、クラスタリングは便利だけど、やはり似ている具合の決め方が難しそうだなと思いました。数学は答えが一つ定まるものだと思っていたので、自由なものだと聞いてとても驚きました。 | B |
C-2021-1_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 | データとは何か・データ分析の基本的な方法、その重要性 | C |
C-2021-1_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 | 比率・間隔・順位・カテゴリといったデータの種類とそれぞれの特徴について理解できた。日常生活でのデータ分析の活用例について知ることができた。 | C |
C-2021-1_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 | null | C |
C-2021-1_U6 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U6 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 一口にデータを用いるといってもデータの性質や内容によって適切な処理の仕方が異なったり、明確な答えがないこともあるのでそれを理解してデータを活用していきたいと思った。 | C |
C-2021-1_U36 | 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
・データの分類 2種類
・データ分析とは何か
・最適化とは何か | A |
C-2021-1_U36 | 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：根拠になるもの、コンピューターなどで用いられるもの
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）
系列データ：前後関係あり（人口推移など）
・一つ目：量的（比率・間隔）・質的（順位・カテゴリ）
比率：+-×÷ 間隔：+- 順位：＞＝ カテゴリ：度数カウント
二つ目：構造化（表形式）・非構造化（文章、画像、音）
・適切な分析方法が必要、日常的に行っている
タスク：予測、傾向・関連の発見、分類・グルーピング
予測→～だろう、予測モデルでデータがないところも予測可能
傾向→相関があるかどうか、疑似相関と因果関係に注意
グルーピング→グループがないときクラスタリング→問題も多い
・最適化：制御変数、目的関数、制約条件 日常的に行っている！ | A |
C-2021-1_U36 | 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 | A |
C-2021-1_U36 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | とくにありません | A |
C-2021-1_U36 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 疑似相関の話が一番興味深かったです。以前に「Q.日本の犯罪者の９０％が食べていた食べ物とは？ A.米」という話を聞いて不思議な感覚になったことを思い出しました。これも「日本人」という別の要因があるという点では疑似相関に近いのでしょうか。相関とは違うような気もしますが…。
データというと数学的なイメージがやはりありますが、意外と日常的で、あいまいな点も多いのですね。日常の物事をデータ分析としてとらえると確かに楽しそうです。 | A |
C-2021-1_U78 | 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 | データにも様々な種類があり、データ分析の必要性が高まっていて、私たちも無意識に、予測、発見、グルーピングなどのデータ分析を行っている。 | C |
C-2021-1_U78 | 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 | データが4つに分類される。 | C |
C-2021-1_U78 | 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_U78 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U78 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データは自分が思ったよりも身近だったこと。
| C |
C-2021-1_U58 | 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 | データ分析の基本は、予測、傾向や関連の発見、分類・グルーピングの３つによって構成されており、日常的な場面から研究などの専門的な場所でも多用されている。また、クラスタリングのように絶対的な正解が見つからないことも多くある。 | A |
C-2021-1_U58 | 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はよく間違って言葉を使っている人がいるということに気づいた。また、自分も疑似相関に騙されてしまうことがありそうだと思い、今後は気をつけて情報を受け取ろうと思った。 | A |
C-2021-1_U58 | 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 | A |
C-2021-1_U58 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U58 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの分析という行為は自分自身が数学を知るよりも前から、身近な場面で活用していたということを様々な具体例を通して知ることができて面白かった。 | A |
C-2021-1_U104 | 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 | データの種類、分類、身近なデータの話など、データサイエンスの基礎の部分を学習した。 | B |
C-2021-1_U104 | 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 | 情報科学というとっつきにくい名前でも自分達も今まで数多く行ったことがあり、また今後の社会生活や社会の動きからもデータサイエンスは必須であるという事。
データは数多くの種類があり、扱い方や見方で個人の感性が働くことがあるので注意しなければならないという事。 | B |
C-2021-1_U104 | 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_U104 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-1_U104 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までの授業で関数を使ったりいろいろな概念があって親しみを感じることが難しかったが今回の授業で少し親しみを持つことができ、モチベーションが上がった。情報科学が重要であることは分かるので頑張っていきたい。 | B |
C-2021-1_U74 | 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 | データとはデータとはデータとは一口に言っても系列データ、質的、量的データなど様々である。それらデータの分析がこれから様々な分野で必須となる。データ間の予測や傾向、関連の把握が必要である。創刊の発見は重要だが、相関と因果関係は別物であることには注意が必要。 | B |
C-2021-1_U74 | 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 | データ解析にも様々な手法がある事がわかった。 | B |
C-2021-1_U74 | 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。 | B |
C-2021-1_U74 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U74 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関＝因果関係ではないことが印象に残った。 | B |
C-2021-1_U8 | 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 | データ解析は意外とみんな日常的にやってる | B |
C-2021-1_U8 | 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 | データ解析と聞くと難しそうに聞こえるが、日常的にやっている判断等もデータ解析である | B |
C-2021-1_U8 | 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 | 判断基準やグルーピングの違いで出る結果が異なるならば、誰もが納得できる、誰がやっても同じになるは実現できていないのではないかと疑問に思った | B |
C-2021-1_U8 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U8 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 毎度思うことですが、具定例がわかり易すぎてとても理解しやすいです。ありがとうございます。 | B |
C-2021-1_U60 | 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 | データには様々なものがある。データの分析には予測、発見、グルーピングという3つの観点がある。正しくデータを分析することが重要である。 | C |
C-2021-1_U60 | 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 | データ分析をする際に気をつけることがいくらかある。その1つが擬似相関である。何かの因子を媒介して強い相関が出ることもあり、相関の強さと因果関係を同一視してしまうことには注意が必要である。 | C |
C-2021-1_U60 | 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_U60 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-1_U60 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 勉強になった | C |
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