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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_U26 | 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 | データの種類はいろいろあって、その用途によって使い分ける。またデータ解析の一つには相関を調べるのもがある。 | B |
C-2021-1_U26 | 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 | 相関を見ただけではそのデータの因果関係を知ることはできない。 | B |
C-2021-1_U26 | 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_U26 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U26 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | テストで予測発見グルーピングとかんけいふかいワードの正答率が低かったので復習がんばります。 | B |
C-2021-1_U91 | 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 | C |
C-2021-1_U91 | 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 | C |
C-2021-1_U91 | 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_U91 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U91 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-1_U88 | 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
・量的データ→比較データ、間隔データ
・質的データ→順位データ、カテゴリデータ
データの種類によって使える演算が異なる
データ分析の3つのタスク
・予測→過去の経験、データなどから予測する。予測モデルができれば、データにないケースでも予測可能。
・発見→大規模なデータの中から傾向を見つける。
・分類、グルーピング→データをいくつかのグループに分けること。
| C |
C-2021-1_U88 | 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析の方法がわかりました。 | C |
C-2021-1_U88 | 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_U88 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U88 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データは身の回りにたくさんあって、分析も日常的にやっていることだったので驚きました。 | C |
C-2021-1_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 | ・データには測定値、画像、動画、音声、名前、関係性、文字、文書、記号、生体データ、医療データなど様々なものがある。
・データに関する四つの大きい分類（比率、間隔、順位、カテゴリ）
・多くの人が意識せずとも普段の生活でデータを活用している
・予測（画像認識、推量、診断、因果推論、推薦）（過去のデータを用いてグラフによって予測）
・発見（相関分析、パターン分析）（疑似相関や、因果関係の絡んだ相関に注意）
・分類、グルーピング（ある指標を用いて分類）
・クラスタリング（あらかじめ分類されていないものをデータの類似性から分類） | B |
C-2021-1_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 | ・測定値以外にも文書、音声などがデータになる
・普段の生活から専門的な研究まであらゆるところにデータが根付いている
・相関関係には疑似相関や因果関係が絡んだものもあり、懐疑的に見なければいけない | B |
C-2021-1_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 | null | B |
C-2021-1_U49 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U49 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前回までのソートの話に比べて、身近な題だったので分かりやすく楽しめた。 | B |
C-2021-1_U61 | 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 | 動画や文字列などの前後関係のあるデータを系列データという。
表形式で表されるものを構造化データと言い、それ以外の文章や画像などは非構造化データという。
同じモデルでも、予想モデルはさまざまである。 | B |
C-2021-1_U61 | 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 | 体重や体温などもデータのうちであるということ。
データは四則演算の中で可能な演算によって４つに分かれている。
| B |
C-2021-1_U61 | 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 | 量的データの中で主な代表値である各種平均と算術平均の違いがよくわからなかった。 | B |
C-2021-1_U61 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U61 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析と聞いて、難しいイメージがあったけど、普段やっているようなこともデータ分析であると知ってハードルが低くなったような気がする。
この考え方すごく便利だと思っても、やっぱりよく考えないといけない部分があるなと思った。 | B |
C-2021-1_U105 | 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 | データとは何らかの情報を含むものである。データは一般的に、量的データの比率データ、間隔データ、質的データの順位データ、カテゴリデータの4つに分類される。この4つはそれぞれ可能な四則演算が違う。現在、あらゆる分野でデータ分析の必要性が高まっている。客観性、再現性のある根拠が必要であり、その根拠を数値で表す必要があるためである。
| B |
C-2021-1_U105 | 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 | 2次元のものに色がついたような画像がメディアデータの代表である。前後関係のあるデータを系列データといい、人口推移や動画などがある。データ分析には主に３つのタスクがあり、予測、傾向と関連の発見、分類とグルーピングがある。予測には、未来のことだけでなく、推論も含まれる。過去のデータから予測モデルを立てることができ、推測することができる。クラスタリングではデータの類似性を見つける。 | B |
C-2021-1_U105 | 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 | 付録の内容が難しかったです。 | B |
C-2021-1_U105 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U105 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データ分析は誰かがやったものを、私たちは受け取るだけだと思っていたが、確かに日常生活で私たちもデータ分析をしているのだなと思った。相関関係の中で疑似相関を見つけるのは難しいが、とても興味深かった。確かに解説されると、相関性が考えられないもので驚いた。また因果関係は分からないということも頭に入れておきたいと思う。 | B |
C-2021-1_U62 | 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 | これからの時代、データの分析が大切だ。分析の手法は言うのは簡単、やるのは難しい。 | A |
C-2021-1_U62 | 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 | ストリーミングのおすすめがクラスタリングによって行なわれていたこと。 | A |
C-2021-1_U62 | 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 | 小テストの最後の問題。 | A |
C-2021-1_U62 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U62 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | とてもわかりやすかったです。 | A |
C-2021-1_U96 | 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
①予測：まだ起こっていないがきっとそうなる”だろう”こと
②発見：データの傾向や関連を見つけること
③分類・グルーピング：データを個々ではなくチームの集合としてみること（状況把握が容易に） | B |
C-2021-1_U96 | 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 | データ分析は日常的に行っていることで、嫌厭する必要はないこと | B |
C-2021-1_U96 | 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_U96 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 今回はありません | B |
C-2021-1_U96 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 難しそうだと思っていたデータ分析が身近に感じられました | B |
C-2021-1_U12 | 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 | いろんなデータの種類とデータ分析の方法 | B |
C-2021-1_U12 | 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 | データ分析には、予測、発見、分類するという三つのタスクがある。
相関があってもその相関が確かであるかは、わからないというところをしっかり理解できた。背景を考えることが大事である。情報を鵜のみにしてしまわない様にしないといけないところだと思った。 | B |
C-2021-1_U12 | 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_U12 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U12 | 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、日常的にやっていることであるが、グループ分けの仕方や、グラフの読み取り方など奥深いところがあった | B |
C-2021-1_U99 | 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、また現代におけるその重要性や様々な活用方法があること。コンピューターにはできず、人間が行う必要がある予測やクラスタリングがあること。 | B |
C-2021-1_U99 | 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 | データには再現性や客観性が必要であること。予測や傾向、相関、因果関係など言葉は似ているがその意味は全く異なるということ。クラスタリングは似ているデータをグループ化することでその方法はデータサイエンティストにゆだねられるということ。 | B |
C-2021-1_U99 | 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 | マージソート、２分探索について仕組みや計算方法が理解できた。
テキストの２分探索の理解がまだ足りないと思ったので再度復習したいと思う。 | B |
C-2021-1_U99 | 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_U99 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ２つの計算アルゴリズムについてよく理解することができました。 | B |
C-2021-1_U98 | 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 | データ分析はとても身近にあり単に数学を用いるなどの学術的なことだけでなく、幼い頃から無意識に行っていることである。データ分析は多くの面で人間の生活に役立っている。 | B |
C-2021-1_U98 | 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 | 普段利用しているサービスのほとんどにデータ分析が用いられていることがわかった。 | B |
C-2021-1_U98 | 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 | データの取り方によっては必ずしも傾向を掴めるとは限らないというのが難しかった。 | B |
C-2021-1_U98 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U98 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身近なテーマだったのでとても興味深かった。データ分析はいつでも行えることなんだと思った。 | B |
C-2021-1_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 | 今日の内容は身近に感じられた | C |
C-2021-1_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 | データと日常の関わり | C |
C-2021-1_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 | なし | C |
C-2021-1_U15 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2021-1_U15 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | とてもわかりやすい内容だった | C |
C-2021-1_U69 | 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、関係データ等がありそれらは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とカテゴリーデータに分かれる。それぞれのデータに適切な分析方法を用いることで意味のある情報を引き出せる。分析には予測、発見、分類がある。直線や曲線のモデルで予測する。相関を調べて法則を発見する。疑似相関には気をつける。データをいくつかのグループに分けることで全体の状況を把握しやすくなる。 | C |
C-2021-1_U69 | 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 | データにはいくつかの種類があり適用できる計算が異なる。データの分析や活用は難しい計算だけでなく、子供でも無意識に使っている。相関があってもそれが本当に関係あることなのかはわからない。 | C |
C-2021-1_U69 | 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 | アンケート結果に四則演算を適用できないと習ったが、複数人から集めたアンケートの平均点や合計点を出すことは意味があるのではないかと思った。例えば、スマホアプリの5段階評価をして平均を示す方法は実際に行われています。 | C |
C-2021-1_U69 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 上記の（3）について教えてください。 | C |
C-2021-1_U69 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 疑似相関に騙されないようにしようと思った。コーヒー豆を炒めて食べることがないように、今回の内容は覚えておきたいと思った。 | C |
C-2021-1_U90 | 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 | データの種類と分類 | C |
C-2021-1_U90 | 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 | データは絶対的なものでは決してなく測定者やデータサイエンティストの作為が含まれるということ | C |
C-2021-1_U90 | 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 | ないです | C |
C-2021-1_U90 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです | C |
C-2021-1_U90 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学的な内容がなくて息抜きになった | C |
C-2021-1_U51 | 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 | データの分類、分析、そしてデータから予測される未来事例について学びました。 | B |
C-2021-1_U51 | 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 | データというものは、その状況や場に応じて使わないと意味を持たず、言い換えるとデータを上手く使えば大きな意味を持つことが分かりました。
つまりデータの価値は、そのデータ自体の内容よりその使い方によって左右されるものだと分かりました。（内容で価値が左右されないという事ではない）
| B |
C-2021-1_U51 | 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 | 人間は、イレギュラーなデータがあったとしても相関のグラフを見て正の相関、負の相関、あるいは無相関の区別をつけることが可能ですが、コンピュータはイレギュラーなデータがある中でどのように相関を判断できるのか気になりました。 | B |
C-2021-1_U51 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U51 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今まで特に意識せずにデータを使っていましたが、言われてみるとデータもその特徴ごとに分類でき、どんな条件下でどのデータを用いるのが最適なのかを考察することはとても大事だなと思いました。 | B |
C-2021-1_U47 | 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 | データの種類や様々なデータ分析の基本を習った。 | C |
C-2021-1_U47 | 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 | データの種類として一般的には比率データ、間隔データといった量的データや、順位データ、カテゴリデータといったいった質的データがあることが分かった。 | C |
C-2021-1_U47 | 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 | あまりわからなかったところはなかった。 | C |
C-2021-1_U47 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U47 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今まで自分はデータ分析をほとんど行ったことがないと思っていたが、自分が気づかずうちにデータ分析を行っているという発見ができた。 | C |
C-2021-1_U77 | 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 | データの種類や見方、使い方について学んだ。 | C |
C-2021-1_U77 | 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 | 「相関性がある」という言葉の意味を学び理解することができた。 | C |
C-2021-1_U77 | 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 | テキスト内容を理解することはできたが、用語が多くて覚えることができなかった。 | C |
C-2021-1_U77 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | C |
C-2021-1_U77 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データについて盛りだくさんな知識に触れることができて満足している。 | C |
C-2021-1_U52 | 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 | データ解析について | C |
C-2021-1_U52 | 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 | データ解析というと一見小難しそうだが、私たちが常に幼いころからやっている行為に名前をつけたものだということがっわかった | C |
C-2021-1_U52 | 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 | クラスタリングがいまいち理解できなかった | C |
C-2021-1_U52 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U52 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 小テストで満足いく点数を取れなかった、予習大事だと感じた | C |
C-2021-1_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 | 誰もが無意識にデータを分析している。
データ分析における３つのタスクは予測、発見、グルーピング。 | B |
C-2021-1_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 | 予測、発見、グルーピングについては理解できました。 | B |
C-2021-1_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 | 最後の部分が少し難しかったです。 | B |
C-2021-1_U45 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U45 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 日頃から分析しているという考え方は自分には新しかったです。高校で習った内容も出てきてかなり理解できたと思います。 | B |
C-2021-1_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 | データの分析と解析について | D |
C-2021-1_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 | データを分析する方法は分かった | D |
C-2021-1_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 | 小テストであっていると思って回答したデータの解析についての問題が間違っていたので、まだ理解できていないのだと思った | D |
C-2021-1_U86 | 8 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-1_U86 | 8 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | もうすぐ宣言の解除もあるのでわからないところをクラスメイトに聞けるようになると思う。 | D |
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