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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_U84 | 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-2021-1_U84 | 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-2021-1_U84 | 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-2021-1_U84 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U84 | 14 | 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_U94 | 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 | 分散はデータの広がり具合を表す。
データが限られた状態でも差があることを示すのに統計的検定を使う。仮説に基づいて有意水準と比較する。 | B |
C-2021-1_U94 | 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 | 統計的検定では有意水準の値を低くするとより正確性が上がるということが分かった。
フィルタ処理で画像の平滑化ができることが分かった。 | B |
C-2021-1_U94 | 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 | 微分フィルタを使うとどうなるかは分かったが、仕組みがわからなかった。
エッジ抽出の内容を理解するのが難しかった。 | B |
C-2021-1_U94 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U94 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前半のデータのところはなんとなく理解できたと思う。しかし統計的データについて少し曖昧さが残った。
後半の画像のところはエッジ抽出や微分フィルタなど複雑であまりわからなかった。 | B |
C-2021-1_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 | データの分散だけでなく相関を求めることでデータの広がりについて分析しやすくなる。
画像のフィルタ処理は画像のノイズ除去やエッジ抽出に活用される。 | B |
C-2021-1_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 | データの統計的検定においても確率的な考え方は重要。帰無仮説
フィルタの掛け方には全体をボケさせる平均化フィルタと中心をボケさせない重みつき平均化がある。
エッジをかけるときには微分フィルタをかけることでノイズは伸びやすくはなるが、一定の方向におけるエッジを抽出できる。
| B |
C-2021-1_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 | 特になし | B |
C-2021-1_U68 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-1_U68 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 趣味でやっている写真加工でのノイズ除去などの加工処理がコンピュータ内でどう行われているのかを学ぶことができ、より一層興味が湧いた。 | B |
C-2021-1_U42 | 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 | 画像解析では、画像処理、物体検出、物体認識、領域分割、3次元再構成などができる。相関とは2つの量の関係性を説明する方法である。 | B |
C-2021-1_U42 | 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 | 分散はデータの広がり具合である。統計的検定で、統計的に差を評価できる。 | B |
C-2021-1_U42 | 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 | 特にないです。 | B |
C-2021-1_U42 | 14 | 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 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像処理で微分が出てきたところに驚いた。 | B |
C-2021-1_U34 | 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 | 画像処理について学んだ。また、フィルタ処理にもたくさんの種類があることがわかった。 | C |
C-2021-1_U34 | 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 | 普段何気なく使っている画像処理の仕組みについて理解した | C |
C-2021-1_U34 | 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 | ありません | C |
C-2021-1_U34 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | C |
C-2021-1_U34 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | テストを頑張りたい | C |
C-2021-1_U35 | 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 | データ分布について、分散、相関、統計的検定について例を交えつつ学習しました。最後に、画像やその計算について学びました。 | B |
C-2021-1_U35 | 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」とは、２つの量の関係性を説明する方法。「統計的検定」とは、統計的に差を評価する枠組み。それぞれの言葉が表すものは何か理解できました。 | B |
C-2021-1_U35 | 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 | 相関係数の話と有意水準の話が難しかったです。画像についてはよく理解できなかったので、もう一度スライドを見直したいです。 | B |
C-2021-1_U35 | 14 | 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 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校でも、相関や相関係数について学びましたが、今回改めてこれらについて詳しく知れて良かったです。統計的検定については初めて学びましたが、なかなか論理的に判定できて面白かったです。 | B |
C-2021-1_U20 | 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 | データの分布をみることでその集団の特徴が分かる。分散はデータの広がり具合を表すが、それだけではデータの分析には不十分である。相関係数を見ればデータの分布がある程度想像できることもある。また、統計的にそれぞれのデータの差が分かる。有意水準を小さくしていくとより高い精度で棄却できる。画像に関してはフィルタ処理が行われており、周囲の画素との比較で平滑化、エッジ抽出などが行われている。 | A |
C-2021-1_U20 | 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 | データを分析するのに様々な手段を用いてデータを多角的に見ないと正しく分析できないのだと分かった。 | A |
C-2021-1_U20 | 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 | 微分フィルタの部分の内容が難しかった。 | A |
C-2021-1_U20 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U20 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 分布などを見る際の注意点などを知ったので、誤ったとらえ方をしないよう十分注意したいと感じた。 | A |
C-2021-1_U79 | 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 | 相関とは二つの量の関係性を表し、分散とはデータの広がり具合を数値化したものである。データの関係性は相関と分散によって表すことができる。相関を数値化する際に相関係数という-1~1の範囲で相関の度合いを表す数値を用いる。相関係数がわかるとデータの分布の形が少し想像することができるようになる。
統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みであり、考え方としては二つのデータに差がないと仮定し、基準とする確率である有意水準と比較することで仮定が正しいかを判断する。この考え方を応用すると二つの手段に本当に差があるのかを判断することができる。
画像とは二次元上に規則的に数値を配置したデータである。画像を用い、画像処理や物体検出、認識、領域分割、三次元再構成などができる。画像解析の中にフィルタ処理というものがある。フィルタ処理とはなめらかな出力画像の1画素の値を求めるために入力画像の画素値を用いる濃淡変換の処理のことである。フィルタ処理をすることで、ノイズを除去したり、物体の輪郭を強調したりすることができる。 | A |
C-2021-1_U79 | 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 | 高校の時に習った相関や分布がデータの比較にどのように利用されるのかを理解することができた。また、有意水準という言葉を聞いたことがあったがどういったものかを理解していなかったが、今回の授業で理科することができた。 | A |
C-2021-1_U79 | 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 | 重み付き平均化の部分で、重みをつけることで実際には画像がどのようになるのかが理解できなかった。また、なぜフィルタの原点に近いほど重みをつけるのかがわからなかった。 | A |
C-2021-1_U79 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U79 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像処理の中で、フィルタ処理という言葉が聞いたことがなかったが、私たちが日常的に行っている画像の加工などもそれに含まれるとわかり、画像処理に関して少し身近に感じることができた。また、以前ガウスぼかしを利用したことがあり、その際にはこの言葉の意味がわからなかったが、今回重み付き平均化の部分でガウス分布というものが出てきたので、ガウスとはこの分布のことだと理解できた。G部ぷがどいう分布なのかはわからなかったので調べてみようと思った。 | A |
C-2021-1_U85 | 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-2021-1_U85 | 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-2021-1_U85 | 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-2021-1_U85 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U85 | 14 | 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_U23 | 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 | データの分布について。分散は、広がり具合を表す数値である。２種類の量の間の関係性を示す相関の度合いを-1~1の範囲で表したものが相関係数ρである。ρ＝(xyの平均値)/√(xの分散)(yの分散)で表される。データが限られた状況でも、差があることを示したいときに、統計的に「差」を評価する枠組みが統計的検定である。帰無仮説を信じ、それが起きる確率を計算し、有意基準と比較していく。数値データの配置、値そのものに注目し、画像解析を行う。フィルタ処理をすることにより、平滑化、エッジ抽出が可能。 | B |
C-2021-1_U23 | 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 | データの分布をどのように評価するのかがわかった。統計的検定の方法が、具体例を考えることで理解できた。 | B |
C-2021-1_U23 | 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 | フィルタ処理の種類がいくつかあったが、まだ区別が難しい。 | B |
C-2021-1_U23 | 14 | 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_U23 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの分布について、高校でも、分散や相関係数などについては学んだが、平均値を０とすることなど、分析しやすいようにするポイントがあることは初めて知った。統計的検定は、自分でイチから理解するのは難しいが、九大生かどうかを判断するという例を考えると、こういうものなのかと理解することができた。フィルタ処理については、難しいけれどなんだか、できたらかっこいいなと思った。 | B |
C-2021-1_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 | 2つの量の関係を調べるために相関を求める。分散はデータの広がりを表し、相関と分散でデータの関係性を考える。 | B |
C-2021-1_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 | 分散は数学で習っていたけど何のために求めるのかわかっていなかったが、データの広がりを調べるものということがわかった。 | B |
C-2021-1_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 | 統計的検定が自分ではできなさそうだと思った。 | B |
C-2021-1_U33 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U33 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 理解してる感じはするけど自分で使いこなすのは難しそうだからもっと勉強しないとなと思った。 | B |
C-2021-1_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 | 統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みであり、限られたデータの中で差があることを示すとこができるものである。差がないことを仮定したうえで確率を計算して基準とする有意水準と比較する方法である。 | B |
C-2021-1_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 | 統計的検定の基本的な考え方が分かった。比較の正確さを上げるために有意水準を操作することも分かりました。 | B |
C-2021-1_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 | 特になし。 | B |
C-2021-1_U31 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-1_U31 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計のことを高校の数学の授業でも全く受けてきていなかったが、この授業の内容は理解しやすかったです。 | B |
C-2021-1_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 | 相関、データの広がりと分散
統計的検定とは何か
画像処理と解析(フィルタ処理) | B |
C-2021-1_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 | 相関は2つの量の関係性を説明する方法であり、正の相関、負の相関、無相関に分けられる。
分布はどんなデータが、どのくらいあるかを表しており、分散はデータの広がり具合を示している。
統計的検定とは確率に基づいて差の有無を論じる手法であり、データが得られる確率を評価する。
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数を用いる濃淡変換の処理をフィルタ処理といい、線形フィルタや平均化フィルタ、微分フィルタなどがある。 | B |
C-2021-1_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 | 微分フィルタによるフィルタ処理 | B |
C-2021-1_U10 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U10 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データは単体で用いることもあるが、組み合わせたり、比較したりなど、複数のデータから考察をすることが多いので、今回習ったような相関関係などが分かれば、データを検証しやすくなるし、統計的検定を行えば、理論的にデータの差の有無を論じることができるので、これから先データを取り扱う際に、重要になってくるなと思った。画像処理は普段から行っているけど、どのような仕組みで行われているのかは詳しく知らなかったので勉強になった。 | B |
C-2021-1_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 | いろいろな分野でとても有用なでーたである画像について詳しく学ぶとともに、二つの量の関係性を説明する方法である相関と、統計的に差を評価する枠組みである統計的評価を学んだ。 | B |
C-2021-1_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 | 出力画像の１画素の値を求めるために入力画像の領域内の画素値を用いる濃淡変換の処理をフィルタ処理という。これにより、平滑化やエッジ抽出が可能となる。統計的検定では、確率に基づいて差の有無を論じる。 | B |
C-2021-1_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 | 特にありません | B |
C-2021-1_U59 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | ありません | B |
C-2021-1_U59 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最後の授業ということで、達成感がありました。画像はとても身近なものなので詳しくしれて興味深かったですし、相関は、高校数学で習ったデータと分析の単元にとても似ていたので、過去に習ったことが実際にはこういう風に使われているんだなとうことが学べてよかったです。 | B |
C-2021-1_U6 | 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-2021-1_U6 | 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-2021-1_U6 | 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-2021-1_U6 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-1_U6 | 14 | 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_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 | ・用語：分布、分散、相関、相関係数
・統計的検定とは
・画像解析
①フィルタ処理 | A |
C-2021-1_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 | ・用語：
分布＝どんなデータがどのくらいあるか
分散＝データの広がり具合
相関＝2つの量の関係性を説明する方法、もう一つの広がりの指標：無相関、正、負
相関係数＝相関の度合いを±1の範囲で表す
（xyの平均値） / xの分散 × yの分散
統計的検定＝統計的な評価
差がない仮設（帰無仮説）を考えて、それが起きる確率を計算、基準確率（有意水準）と比較
「よくあること」の範囲が決められる
・画像解析：画像処理、物体検出・物体認識、領域分割、3次元再構成
①フィルタ処理
平滑化
線形フィルタ：平均化フィルタ、重み付き平均化
非線形フィルタ：メディアンフィルタ
エッジ抽出：明暗が急激に変化するところを抽出
微分フィルタ：縦方向、横方向
ソーベルフィルタ：ノイズを抑えながらエッジ抽出
| A |
C-2021-1_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 | とくにありません | A |
C-2021-1_U36 | 14 | 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 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像フィルタはよく使用しているのでこのように置き換えられているのだと知れて興味深かったです。ただ、だいぶ複雑に感じたのでよく復習しておこうと思います。小テストにあるテキストに載っていないことを応用して自分で考える問題が、こういった複雑な部分だと一気に解けなくなるので気を付けたいです。テストに向けて用語もまとめておこうと思います。
それから、前回申し上げたバナーの改善ありがとうございました。とても見やすくなりました。 | A |
C-2021-1_U78 | 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 | データの相関の様々な種類、画像の表し方 | C |
C-2021-1_U78 | 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 | データの相関を調べるには、平均を原点にあわせると分かりやすいということ | C |
C-2021-1_U78 | 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 | エッジ抽出について | C |
C-2021-1_U78 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2021-1_U78 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 来週テストなので頑張りたいです | C |
C-2021-1_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 | データを分析する時に分布や分散に注目するだけでは不十分なことがあり、相関関係に着目してデータを読み解くことが重要である。また、統計的検定と言って統計的に２つのデータの差を比べるという手法もある。 | A |
C-2021-1_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 | 帰無仮説を考えてから実際に計算し、有意水準と比較して結論を出すという統計的検定の手法が、数学の帰納法の考え方と似ていると思いました。 | A |
C-2021-1_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-2021-1_U58 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-1_U58 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 画像処理について、細かく分割したフィルタによって、平滑化やエッジの抽出ができることを初めて知り、細かい単位で写真が構成されていることが実感できて面白いと思いました。 | A |
C-2021-1_U104 | 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 | 相関と分散についての授業で、データを座標平面に配置したときの散らばり具合や散らばり方から正の相関、負の相関などの関係性を分析することを学んだ。 | B |
C-2021-1_U104 | 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 | 分散についてと相関の強弱、種類について理解できた。また、相関係数から形を予想する方法も分かった。 | B |
C-2021-1_U104 | 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 | 統計的検定の行い方がいまいちよく分からなかった。 | B |
C-2021-1_U104 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-1_U104 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの相関と分散については高校の授業でも出てきたので簡単に理解ができた。次回はテストなので今回分からなかったところも含めてしっかり復習しておきたい。 | B |
C-2021-1_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 | 相関や分散を利用してデータの広がり具合を見ることができる。統計的検定とは限りあるデータの中で差を見つけ建てた仮設の正誤判定をすることである。画像はフィルタ処理をすることでノイズやエッジを取り除くことができる。 | B |
C-2021-1_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 | 統計的検定の活用の仕方がわかった。
| B |
C-2021-1_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 | フィルタ処理の仕組みがいまいちわからなかった。 | B |
C-2021-1_U74 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-1_U74 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関や分布、分散は高校数学で習っていたが具体的な活用方法がしれてよかった。 | B |
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