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userid stringclasses 377 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 values
C-2021-2_U35	9	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前回の「予測」の加えて、「傾向や関連の発見」、「分類・グルーピング」である。また人工知能（AI）はチャットボットやシリ、画像認識などに活用されており、種類については、特化型と汎用がある。AIには機械学習が必要である。	B
C-2021-2_U35	9	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	疑似相関がどういうものであるのかということ、また相関関係と因果関係が違うということが例からよくわかった。AIを活用したビジネスについて、リコメンドしか知らなかったけど、DXなどほかのものも知ることができた。	B
C-2021-2_U35	9	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	AIが関数であるという話でパラメータのところがよくわからなかった。	B
C-2021-2_U35	9	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U35	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	クラスタリングについて、文字に起こしてみると色々な分け方があって面白いなと思った。またAIの活用例について、自分が思っているよりも多くの場所で様々な分野で活用されていて、これからもっと使われる場所が増えていくのだろうなと思った。	B
C-2021-2_U34	9	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、AIと機械学習について。	B
C-2021-2_U34	9	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	AIには特化型AIと汎用AIがあるということ。今のAIにできることとできないことがあるということ。	B
C-2021-2_U34	9	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-2021-2_U34	9	4	質問があれば書いてください	特になし。	B
C-2021-2_U34	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	疑似相関というものを初めて知り、面白い現象だと思った。	B
C-2021-2_U121	9	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	人工知能とは何なのか、そして現在使われている人工知能について学習した。さらに人工知能が成立するための元となる、機械学習について学習した。	C
C-2021-2_U121	9	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	どのようにして機会が学習しているのかということや、様々な人工知能があるということを学ぶことができた。	C
C-2021-2_U121	9	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	現在のAIの課題についてもっと詳しくしりたいと思った。	C
C-2021-2_U121	9	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U121	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	人工知能や機械学習について学習した。個人的に興味深いテーマだったので、ワクワクしながら授業を受けることができて楽しかった。	C
C-2021-2_U87	9	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-2021-2_U87	9	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-2021-2_U87	9	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-2021-2_U87	9	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U87	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U131	9	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	AIには特化型AI、汎用型AIの二つがあり、今は特化型AIのみが実用化されている。私たちの身近に様々なAIが存在していて、ビジネスにも活用されている。 AIも人間と同じように学習（AIの場合機械学習と呼ぶ）をして成長する。特化型AIは万能ではない。（敵対的事例、フレーム問題、判断根拠が不明確の三つの理由）	B
C-2021-2_U131	9	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	AIにもさまざまな種類が存在し、人間と同じように学習して成長する生き物のようなものだということがよくわかった。演習問題はなかったが、BR-Mapを作成することで様々な言葉を結び付けて覚えることができたと思う。	B
C-2021-2_U131	9	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-2021-2_U131	9	4	質問があれば書いてください	特になし	B
C-2021-2_U131	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	授業中に、「習っていないものについては融通が利かない」という点が、人間とAIの異なる点であると先生がおっしゃっていたが、今の時代、人間もそのような人材は求められておらず、自ら学びに行く姿勢が大事だということをよく言われているので、AIと人間は全く違うようで似ているところもあるのではないかと思った。宿題のBR-Mapを作るのはとても大変だけれど最近慣れてきて少し楽しくなってきたので、より良いものを作るために情報の取捨選択の程度に気を付けてこれからも頑張りたい。	B
C-2021-2_U10	9	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	現在利用されているすべてのAIは特化型AIであり、特定のことしかできないものである。これに対して柔軟さと多様性を持つ汎用AIは、現在ではまだ検討段階であり定義づけすらできていないのが実情である。また現在の特化型も万能ではない。	B
C-2021-2_U10	9	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	現在のAIは人がこういう時にはこうすると教えて、それをうまく表現するようにできている。一方で少しでも教えらえた例と相違があるとミスをしてしまったりとまだまだ完ぺきではないということが分かった。	B
C-2021-2_U10	9	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-2021-2_U10	9	4	質問があれば書いてください	なし	B
C-2021-2_U10	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	AIはまだまだ伸びしろのある非常に興味深い研究分野であることがわかりました。	B
C-2021-2_U173	9	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-2021-2_U173	9	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-2021-2_U173	9	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-2021-2_U173	9	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U173	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U15	9	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-2021-2_U15	9	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-2021-2_U15	9	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-2021-2_U15	9	4	質問があれば書いてください	null	C
C-2021-2_U15	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	C
C-2021-2_U111	9	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	Aが増えればBも増えるというような傾向があるとき、AとBは相関するという。データをいくつかのグループに分けることをグルーピングという。似たデータが同じグループになるようにすることで、自動的にグループを構成することをクラスタリングという。しかし、似ているという概念が曖昧であるため、クラスタリングは絶対的に決まることではない。人工知能（AI）とは、人間の知能を真似する機会である。現在利用されている全てのAIは、特定型AIである。汎用AIは現状ではまだ検討段階である。AIは身の回りにも多くあり、ビジネスにも多く活用されている。例としてはシェアリングエコノミー、リコメンド、サーベイランス、デジタルトランスフォーメーションなどがある。AIも機械学習を行う。機械学習とは、データによって、関数Y=F(x)を望ましい形パラメーターを調整すること。深層ニューラルネットワークとは欠けたり足したりを繰り返す。AIの性能が向上した3つの理由は、非常に大規模なデータの入手、深層ニューラルネットワークの利用、コンピューターのパワーアップなどが挙げられる。オープン戦略などもある。	B
C-2021-2_U111	9	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	今どのようなAIが発達していて、これからどのようなAIが発達していくかが分かった。また、様々なデータ処理の手法も学習した。	B
C-2021-2_U111	9	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-2021-2_U111	9	4	質問があれば書いてください	特になし	B
C-2021-2_U111	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	原因と結果に注目することで、疑似相関にだまされてしまわないようにしたいと思った。	B
C-2021-2_U149	9	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	発見とは、普段の生活に埋もれている大量のデータの中に潜む関連性、傾向を見つける方法である。因果関係と相関関係は意味が違う。因果関係は「〇〇という原因で〇〇という結果になった」のように、どちらが原因で結果かということがはっきりしているが、相関関係は二つのデータの間に何らかの関連性はあるが、どちらが原因で結果かということはわからない。データの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、メリットとして状況把握が簡単になることがあげられる。情報はさまざまな視点からのグルーピングが可能である。	F
C-2021-2_U149	9	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-2021-2_U149	9	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-2021-2_U149	9	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U149	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	高校までの相関関係の知識だと、表を見て相関関係が見受けられればそれは相関関係がある、と判断していたけど実際は疑似相関といったものもあることを知って一眼見ただけでの判断は難しいと思った。パスポートが顔認証というのは知らなかったので最先端すぎてびっくりした。	F
C-2021-2_U162	9	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	データ分析のやり方と方法について学んだ。グルーピングやクラスタリングなどの良い点や悪い点について学び、データを扱うときの注意点を知ることができた。現在のAIの発展について学んだ。	B
C-2021-2_U162	9	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	データを扱うときに注意すること。現在のAIは万能ではなく、様々な問題点もあり、万能型AIはまだ開発されておらず、今後研究の余地がある。	B
C-2021-2_U162	9	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	深層ニューラルネットワークの考え方が難しかった。	B
C-2021-2_U162	9	4	質問があれば書いてください	東ロボ君はどのような仕組みでセンター試験を解いているのですか。人間が解いているのと同じようにしているのですか。	B
C-2021-2_U162	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データの分析のやりかたを学べてよかった。AIの話が面白かった。	B
C-2021-2_U150	9	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-2021-2_U150	9	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-2021-2_U150	9	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-2021-2_U150	9	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U150	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U91	9	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	発見とは大規模なデータの中に潜む傾向を見つけることであり、その代表的な方法として、相関分析と頻出パターン発見がある。まず相関分析について、「Aが増えるとBも増える」または「Aが減るとBが減る」というような傾向があるとき、「AとBは相関する」という。そして、そのような傾向が強いことを「相関が強い」、弱いことを「相関が弱い」という。ここで、相関を見つける時は疑似相関に気を付けなくてはいけない。例えば、身長の高さと算数の学力は一見相関があるように見えるが、それは学年という要因のために見かけ上相関しているだけである。さらに、相関と因果関係は異なる。因果関係とは「こういう原因だから、こういう結果になった」という関係を指すが、AとBに相関関係があっても、AとBのどちらが原因でどちらが結果か分からない。　次に頻出パターン発見について述べていく。頻出パターン発見にはいくつかの方法がある。まず、買い物などでよく一緒に買われる商品の組み合わせなどを調べることを「バスケット解析」といい、これはアンケート結果の分析にも応用可能である。次に、データをいくつかのグループに分けることを「グルーピング」といい、グループ単位で見ることでデータ全体の状況把握が可能になる。グループがあらかじめ決まっている場合は、組み合わせや海藻かが可能である。しかし、グループがあらかじめ決まっていない場合は、似たデータが同じグループになるようにすることで、自動的にグループを構成する。これをクラスタリングという。　これから先は、人工知能について述べていく。人工知能とは、人間の知能をマネする機会である。しかし、人間の知能は非常に多機能であるため、一つのAIがすべてするのは難しい。	F
C-2021-2_U91	9	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-2021-2_U91	9	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-2021-2_U91	9	4	質問があれば書いてください	null	F
C-2021-2_U91	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	F
C-2021-2_U40	9	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	相関分析から疑似相関を見抜く、相関と因果関係は必ずしも一致しない。グルーピングに関して「似ている」からクラスタリングを行う。人工知能（AI）についての説明。身の回りに使われているAIの具体例の説明。機械学習の方法や深層学習について、AIができない問題点を挙げる。	A
C-2021-2_U40	9	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	AIや機械学習について身近に行われている例を学ぶことができた。	A
C-2021-2_U40	9	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	A
C-2021-2_U40	9	4	質問があれば書いてください	null	A
C-2021-2_U40	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	ビールとおむつの関係は面白いと思った。ほかにもバスケット解析としていろんな組み合わせが考えられるのも面白い。人間の行動にも傾向がしっかり表れているのがAIなどの分析から分かるのは凄いと感じた。	A
C-2021-2_U83	9	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	A Iと機械学習についてと弱いAIとつよいAI.	B
C-2021-2_U83	9	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	中国語のルールブックの例で理解の違いについてわかった	B
C-2021-2_U83	9	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-2021-2_U83	9	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U83	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	AIについて興味があったので面白い内容だった	B
C-2021-2_U152	9	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	さまざまなAIについて	B
C-2021-2_U152	9	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	AIに対する理解がより深めることができた。	B
C-2021-2_U152	9	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-2021-2_U152	9	4	質問があれば書いてください	なし	B
C-2021-2_U152	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	身の回りにAIが使われていることに改めて気づき、AIと共存する時代も生きている間には可能になるのではないかと考えさせられた。	B
C-2021-2_U157	9	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-2021-2_U157	9	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-2021-2_U157	9	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-2021-2_U157	9	4	質問があれば書いてください	null	B
C-2021-2_U157	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	null	B
C-2021-2_U139	9	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	AIは、現在様々な分野で活用が進んでおり、機械学習によってより実用的なAIがふえている。しかし、AIは完全に万能なわけではない。	B
C-2021-2_U139	9	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	AIの現在の活用のされ方や、その仕組みが理解できた。	B
C-2021-2_U139	9	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-2021-2_U139	9	4	質問があれば書いてください	特になし	B
C-2021-2_U139	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	AIという分野は、これから先もっと発展すると思うし興味もあるので、面白かった。	B
C-2021-2_U128	9	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、「発見」、「グループ分け」、「AIと機械学習」についてを学んだ。まず、「発見」についてだ。発見とは人や数字などの大規模なデータの中に潜む傾向を見つける方法である。また、この「発見」に使うために必要な手法として主に、相関分析、頻出パターン発見がある。相関分析の相関は「Aが増えれば、Bも増える」という比例関係のようなものである。このような傾向があるときは「AとBは相関する」という。また、相関にも強弱があり、傾向が強いと（Aが分かれば、Bもわかる）、相関が強いと言える。一方で、傾向が弱いと（Aが分かっても、Bはあまりわからない）、相関が弱いと言える。相関にも正の相関、負の相関、無相関があり、正の相関は「Aが増えれば、Bも増える」という相関のことを言い、負の相関は「Aが増えれば、Bは減る」という相関のことを言い、無相関は「AとBには特別な傾向がみられない」という相関のことを言う。また、AとBは因果関係に成り立っているわけではなく、AとBに共通する隠れた要因により、相関している「疑似相関」もある。[例としてチョコを食べる国はノーベル賞が多い（本当は国の経済力が要因）実際証明するのはすごく大変] 頻出パターン発見とはよく見かけるパターンを見つけることである。（例えば、イチゴとヨーグルトはよく一緒に購入されること）次に、グルーピングとはデータをいくつかに分けることであり、データの全貌を見ることに役立つ。グループがあらかじめ決まっているときはデータ同士を組み合わせて表にしたり、階層化して段階的に分けることもできる。一方でグループがあらかじめ決まってない場合、似たデータが同じグループになるようにすることで、自動的にグループを構成する。このことをクラスタリングと言い、また、似たデータのかたまりのことをクラスタという。またクラスタの数からデータ全体の多様性もわかり、データ数で各クラスタの勢力もわかり、各グループの代表例を見ることで、全体を把握できるようになる。クラスタリングは似ているデータを同じグループにすることだが、「どこが」「どれくらい」似ているかということがデータが似ているということであり、クラスタリングには絶対的な正解が存在しないことが多い。（数学的に「こうするべきだ」とは決まっていない。）次に、AIと機械学習についてだ。そもそも、AI（人工知能）とは問題を解いたり、会話をしたりなど非常に多機能の人間の知能をマネする機会のことである。その中でも、特定のことだけしかできないAIを特化型AIという。現在利用されているのは全て特化型AIである。しかし、現在の特化型AIは自分自身が知識を持っているわけではなく、ルールブックに従って回答している形式なので通称「弱いAI」という。脳一方で、人間と同じぐらい知能、柔軟さ、多機能性を兼ね備えた「強いAI」と言われる汎用AIもある。これを実現する一つの方法は「全脳シミュレーション」という、脳を構成する神経細胞の個々の動きを再現、神経細胞をつなげて脳全体を再現する方法がある。私たちの周りにもSiri、チャットボット、画像認識、顔認識、医療診断、推薦・広告配信などがあり、ゲームと人工知能ではIBW Watson、コンピュータ将棋、AlphaGo（囲碁）などがある。日本でもAIが東大に入れるかどうかを調べた「東ロボ君」がある。 AI等を活用したビジネスもあり、シェアリングエコノミー、商品の推薦、顧客監視、デジタルトランスフォーメーションなどがある。次に、機械学習についてだが、人間も問題を反復練習して、テストで回答できるようにAIもこれが何かを教えてあげることで、AIも初めて答えることができる。つまりAIも最初から賢いわけではないというわけだ。機械学習をすすめていくことで予測、認識・分類。生成ができるようになる。ただ、機械学習に関してもデータが十分にないと、学習しても性能が出せないし、データが似ていたものが大量にあってもダメであり、様々な異なるデータを大量に取り入れることで、効率の良い機械学習になる。もう少し詳しく言うと機械学習は関数ともいえる。（ｘを入力して、ｆ(ｘ)を出力することである。）最近のAIの正体は深層ニューラルネットワークと言い、考え方は1970年代からあり、データが大量にあれば、予測・認識・生成などができる。現在でもgoogleやappleがなどが取り入れられており、そのシステムは様々な数値を「かけたり」「足したり」を繰り返すことで最終的な答えを出すようになっている。また、学習によりこれらパラメータを適切に設定する必要がある。現在、AIの性能が、向上した理由にも大規模データの入手可能、コンピュータ性能の向上に加え、この深層ニューラルネットワークの利用も上げられる。また、この「３つの理由」を加速させる「オープン戦略」というプログラムを共有したり、面倒なプログラムを作成、みんなが使えるオープンデータ、WEBから無料で使えるコンピューターなど誰もがAI関係の開発・研究できることがブームの背景にある。逆に今のAI は全く万能ではなく敵対的（意地悪するようなデータ）事例の存在や特定の範囲でしか「考えが及ばない」フレーム問題、判断根拠も乱すことが難しいなどの問題もある。	B
C-2021-2_U128	9	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	データの分析に関する「発見」、「グループ分け」が傾向を見つけたり、データの全貌を見つけるための手法だと言うことが分かり、AIも最初から賢いわけではなく機械学習を通して、知識を蓄えていき成長する人間と同じようなものだということが分かった。	B
C-2021-2_U128	9	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	今回の内容で分からなかったのはありませんでしたが、ドラえもんも一種のAIなんだと思うと少し見る目が変わるなと思いました。	B
C-2021-2_U128	9	4	質問があれば書いてください	今回は人工知能が意外と人間と似ているという認識があり親近感がわきましたが、人工知能が発達したら人間の仕事がいくつか奪われるという少し恐ろしい話をよく聞きます。先生も人工知能が発達しすぎたら恐れていることはありますか？（私は創薬科などで新薬を生み出す以外の既存の薬の向上の仕事が奪われることを少し恐れています。）	B
C-2021-2_U128	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	人工知能についての認識を色々変える面白い講義でした。人工知能は万能ですごいものと思っていましたが、最初は赤ちゃんと同じ状態なんだと思うと少し親近感がわきました。	B
C-2021-2_U155	9	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	様々なデータとその解析、AIと機械学習	C
C-2021-2_U155	9	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	データというもののがどのようなものかを具体的に理解できた。	C
C-2021-2_U155	9	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	相関分析についての話が難しいなと思った。	C
C-2021-2_U155	9	4	質問があれば書いてください	特にないです。	C
C-2021-2_U155	9	5	今日の授業の感想や反省を書いてください	データについてあまり考えたことはなかったけれど、データの中でもたくさんの種類に分類されることにびっくりしました。	C

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