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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U147 | 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 | 前回に続いて、データ分析の基本のうち、相関分析とグルーピング（データをいくつかのグループに分けること）がある。これからの時代主となりつつあるAIにも学習が必要である。
| B |
C-2021-2_U147 | 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 | 知らなかったグルーピングについて知ることができた。 | B |
C-2021-2_U147 | 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 | 特にないです | B |
C-2021-2_U147 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです | B |
C-2021-2_U147 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIって実に興味深いです。 | B |
C-2021-2_U119 | 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 | データの傾向の発見、相関について(正・負の相関)、擬似相関について、相関関係から証明を行うことの難しさ、相関で因果関係をいうことはできないこと、グルーピングの目的について、クラスタリングについて、クラスタリングの不完全性について、人工知能について、今知られている特化型AI について、汎用AIについて、身近に存在しているAIについて、機械学習について学んだ。 | A |
C-2021-2_U119 | 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 | データの相関関係を用いて分析を行うこと、相関がある場合でも本当に相関関係といえない擬似相関があることを理解できた。相関関係から因果関係が成り立つとはいえない理由、クラスタリングがどういうことか、クラスタリングは似たものを見つけることはできるが、似ているということはどういうことか、クラスタリングの不完全性について理解できた。また、AIというものについて、機械学習はどんなことかわかった。 | A |
C-2021-2_U119 | 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 | A |
C-2021-2_U119 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U119 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義では、高校の時に習った相関関係について触れてあったので、ふむふむと思って聞いていたが、擬似相関ということを聞いたときに、確かに相関関係だけを見るだけではいけないなと感じた。相関を用いて、何かデータが成り立ちますよって言われたら、たぶん簡単に信じてしまいそうだけど、これからはちゃんと疑っていかないといけないと感じた。コロナでよく耳にするようになったクラスターの意味は知っていたが、データの部門で活用されていることは知らず、数学的なものだからと言って、完全性があるわけではないということは、今まであまり出てこなかったので面白いなと思った。AIが人間と同じプロセスをもって、判断できるようにしようとしていることをしらなかったが、そこまでして人間の考える力を機械に持たせることの最終的な目的は何だろうかと思った。YouTubeのおすすめは、AIがその人の視聴履歴から分析されているということを聞いたことがあるが、自分の好きなものが結構ドンピシャで出てくるのですごいなとは感じた。 | A |
C-2021-2_U54 | 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 | バスケット解析やグルーピングによってデータの分析ができる。また、特定のことしかできない特化型AIに対して、人間のような柔軟さがある汎用AIがある。ネットの広告なども、閲覧したページなどからAIが解析している。 | B |
C-2021-2_U54 | 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 | スーパーなどではバスケット解析によって売り上げを上げようとしていることが分かった。グルーピングによってもデータの分析ができると分かった。機械学習の仕組み（データによって関数の形をいじる）が分かった。 | B |
C-2021-2_U54 | 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 | 特にないです。 | B |
C-2021-2_U54 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にないです。 | B |
C-2021-2_U54 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | バスケット解析はコンビニのレジで客の年齢や性別を入力しているのと似たようなことなのかなと思いました。それによって売り場の配置を変えるのはとても効率的だなと思いました。特化型AIと汎用AIの話を聞いて、よく宣伝されている学習能力があるAIが思い浮かびました。よくよく考えるとそれは特化型AIでただ単純にデータに基づいて対応しているだけだなと気づきました。ドラえもんのような汎用AIがいつかできたらどのような世界になるのかなと思いました。 | B |
C-2021-2_U74 | 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 | 現在のAIの分析 | B |
C-2021-2_U74 | 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の発展していく過程と僕たちの脳の学習というのは機械学習とデータを駆使することでどんどん賢くなっていくことが分かった。 | B |
C-2021-2_U74 | 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_U74 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U74 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 現在のAIは映画などのAIと比べたらまだまだ劣っていてその段階まで行くにはこれからもっと成長しなければならないと思ったが、映画のように賢くなりすぎないでほしいとも思った。 | B |
C-2021-2_U67 | 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 | 今回の授業は前回の続きの内容だった。一般的な四分類されるデータのほかの角度から見たような構造化データと非構造化データというものもある。また、あらゆる分野においてデータの分析の必要性というものが高まっており、予測、発見、分類・グルーピングという三つの主なタスクがデータ分析にはある。グルーピングの中でもグループがあらかじめ決まっていない場合にはクラスタリングが行われる。 | C |
C-2021-2_U67 | 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 | データ分析には三つの主なタスクがあり、それぞれにおいて重要な役割を果たしているということ。 | C |
C-2021-2_U67 | 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 | C |
C-2021-2_U67 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | C |
C-2021-2_U67 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 予習を行って受けると前もって自分の持っていた知識に加えて理解できていなかったところも分かるようになるためすごくためになった。 | C |
C-2021-2_U145 | 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 | データ分析について。主に傾向や関連の発見についてとグルーピングについて
AIと機械学習について | A |
C-2021-2_U145 | 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 | 一見相関があるように感じられても、疑似相関であるときもあること。さらに、相関と因果関係は別であること
クラスタリングで全体を把握することは可能だが、データ同士がどのように、どの程度似ているのかなど検討するべき点が多いこと
現在のAIは特化型であることと、大量データと学習によって高性能なAIが実現可能であること
最近のAIの正体は深層ニューラルネットワークであるが、その判断根拠を見出すことが課題であること | A |
C-2021-2_U145 | 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 | 疑似相関を見抜くことは想像以上に難しかった。
| A |
C-2021-2_U145 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U145 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの正体が深層ニューラルネットワークというパラメーター数が膨大で、予測や認識、生成など様々な課題に利用できるものだということを知ることができてよかったです。
改めて自分の周りでは多くの場面で人工知能が使われていることを実感しました。 | A |
C-2021-2_U79 | 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 | データ分析の基本である、傾向や関連の発見、分類について学んだあと、人工知能がどういったものか、人工知能も学習していることについて学んだ。 | B |
C-2021-2_U79 | 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という2種類があり、まだまだ万能ではないことが分かりました。 | B |
C-2021-2_U79 | 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 | 深層ニュートラルネットワークの仕組みが少し難しかった。 | B |
C-2021-2_U79 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U79 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 人工知能が学習する仕組みや深層ニュートラルネットワークについての話が興味深かったです。 | B |
C-2021-2_U174 | 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 | 情報科学におけるデータ、人工知能とは何か、また、データ分析や人工知能はどのように使われるか。 | D |
C-2021-2_U174 | 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 | データには、一般的に比率データ、間隔データ、順位データ、カテゴリデータの４種類があり、データ分析には予測、発見、分類の３つのタスクが重要であることが分かりました。 | D |
C-2021-2_U174 | 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 | ないです。 | D |
C-2021-2_U174 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです。 | D |
C-2021-2_U174 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データや人工知能にいくつかの種類があるのは初めて知りました。相関関係に見えても擬似相関だったり、因果関係に見えても相関関係だったりすることがるので、気を付けてデータ分析をする必要があると思いました。 | D |
C-2021-2_U154 | 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 | 相関には強さがあり、正の相関と負の相関のように双方の関係を表す。擬似相関に注意しなければいけず、相関だけで因果関係を見出してはいけない。また、グルーピングをすることで、データ全体の状況把握が容易になる。クラスタリングによって、データ全体の多様性がわかり、各クラスタの勢力関係が分かり、代表例を見ることで傾向を把握できる。クラスタリングは絶対的な正解はない。AIの性能が劇的に向上した理由は、深層ニューラルネットワークを利用したことや大規模なネットワークを利用したこと、コンピュータの性能が上がったことが挙げられる。 | A |
C-2021-2_U154 | 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 | クラスタリングで注意しなければいけない点は、似ているところはどこで、どれくらい似ているのかという点である。様々な例を見て、私たちの身の回りにはAIが色々なところで利用されているということがわなった。AIが人間になれない理由が少しわかった気がする。 | A |
C-2021-2_U154 | 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について説明で少し理解出来たけど、あまり理解できなかったところがあるので自分で調べてみたいと思う。 | A |
C-2021-2_U154 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | A |
C-2021-2_U154 | 9 | 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、 しっかり見直ししなかったためにわかっていたのに正解できなかった問題があったので、次回からはきちんと回答を確認してから提出できるようにしたいと思います。今回の講義で、特化型AIと汎用AIのふたつがあり、その知能の点で違いがあるということを理解することが出来ました。 | A |
C-2021-2_U73 | 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はシェアリングエコノミーなどでも活用されているが特化型AIにはまだもんだいがある。 | C |
C-2021-2_U73 | 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がじつは身近なものであるということ | C |
C-2021-2_U73 | 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 | C |
C-2021-2_U73 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U73 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIの活用事例を知ることでより身近に感じることができたし、またこれからの社会で生きていくためにはAIは切っても切れない存在になるであろうから、それについての知識をある程度持っていないといけないと思った。 | C |
C-2021-2_U171 | 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 | 身近な予測にもデータを用いた予測の方法が使われている。予測モデルは様々考えられるが、モデルによって制度は異なる。また、同じ予測モデルでもあてはめ方はさまざまであり、適切な使用が求められる。大規模なデータの中に潜む傾向を見つけることを傾向という。発見のための代表的手段に相関分析が用いられ、相関には正、負、無相関があり疑似相関に気をつける必要がある。また相関と因果関係は別のもので、AとBの相関ではAとBのどちらが原因と結果かはわからない。 | C |
C-2021-2_U171 | 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 | 私たちが日ごろ行っている予測に使われている手法が分かった。 | C |
C-2021-2_U171 | 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 | 予測モデルによって予測結果がなぜ異なるのかあまりわからなかった。 | C |
C-2021-2_U171 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U171 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関についての復習をして、身近なもののデータの予測をしてみようと思った。 | C |
C-2021-2_U45 | 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_U45 | 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_U45 | 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_U45 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U45 | 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_U22 | 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_U22 | 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_U22 | 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_U22 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U22 | 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_U144 | 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 | データの基本、相関関係について、相関関係と因果関係の違い。データの分析やグルーピング。AIについて、身の回りでのAIの使われ方。 | B |
C-2021-2_U144 | 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 | 相関関係と因果関係は同じようなものに見えるが全然違うものだということがわかった。AIには様々な種類があり、それぞれ活躍する場所が違った。AIが劇的に向上しているのには理由があるということがわかった。 | B |
C-2021-2_U144 | 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 | 知識的なものが多かったので特にわからないことはなかった。 | B |
C-2021-2_U144 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U144 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最近どんどん身近になってきているAIや機械学習について知ることが出来てよかった。また、便利なAIだけど使い方を間違えると人類を滅ぼすとも言われているほど怖いものなので正しい使い方がなんなのかをもっと詳しく知っておくべきだなと思った。 | B |
C-2021-2_U63 | 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 | データの活用のしかた、AIが大まかにどんな感じか | D |
C-2021-2_U63 | 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 | データを使う方法や注意すべきところ、AIの活用方法など | D |
C-2021-2_U63 | 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 | D |
C-2021-2_U63 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U63 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの活用では今まで普通に使っていたものもあったのがうれしく思った。また、新しいことを知れたのも良かった。 | D |
C-2021-2_U2 | 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 機械学習 データ解析 | F |
C-2021-2_U2 | 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_U2 | 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_U2 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U2 | 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_U110 | 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 | データの予測を行うなかで、データの相関をみることとグルーピングを行われる。データの相関は二つのデータの関連性をみるものである。しかし、相関関係は必ずしも因果関係を示すわけではなく、疑似相関と呼ばれるものに注意する必要がある。グルーピングは、特徴に応じてデータをグループに分けて考えることで、明確なグループが存在しないときはデータの近いもの同士でクラスタリングが行われる。とはいえ、データを分ける基準についても議論が必要である。
AIとは人工知能のことであり、現代では深層ニューラルネットワークを用いて人工知能の強化がなされている。しかし、現代のAIでは初めて触れた情報には対応することができないという特長があり、フレーム問題や判断根拠が分からない問題などが存在する。 | A |
C-2021-2_U110 | 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 | 今回は、AIの特徴や利用方法などについて理解することができた。 | A |
C-2021-2_U110 | 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 | A |
C-2021-2_U110 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U110 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | もともと、AIの話題については興味があったために非常に興味深く聞くことができた。特に、深層ニューラルネットワークについては名称は聞いたことがあるけれど内実は知らなかったので面白かった。 | A |
C-2021-2_U97 | 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、疑似相関について・クラスタリングについて | B |
C-2021-2_U97 | 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 | ・クラスタリングの仕組みについて | B |
C-2021-2_U97 | 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 | ・パラメータについて・深層ニュートラルネットワークについて | B |
C-2021-2_U97 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U97 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の講義ではパラメータや深層ニュートラルネットワークなど初めて耳にするような単語が多かったため、難しかったと感じた。これらの項目を理解できるように復習していきたい。 | B |
C-2021-2_U16 | 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 | データの発見をするときには、相関関数やパケット解析を用いる
グルーピングにより、組合せや階層化が可能に
AIとはどういうものなのか、何に利用されているのか、どのように学習させるのか、今後の課題 | A |
C-2021-2_U16 | 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 | データの見つける際には、疑似相関に気を付けなければならず、相関と因果関係は別の意味を持つ
クラスタリングはグループ化されていないものを、似た者同士で集めたものなので絶対的な正解が存在しない
AIには様々な種類があるが、その主である特化型AIでも万能ではない | A |
C-2021-2_U16 | 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_U16 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | A |
C-2021-2_U16 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | ctrl＋Fで検索結果から言葉を探せることを知らなかったので驚いた。試してみたところ非常に便利な機能なので、今後使っていきたいと思った。 | A |
C-2021-2_U138 | 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 | まず初めに前回の講義の小テストをして、次に二分探索法の内容について復習して、次に相関分析やグルーピングやクラスタリングやAIや機械学習といった様々なデータとデータ解析の基本について学んだ。 | B |
C-2021-2_U138 | 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理解できた。 | B |
C-2021-2_U138 | 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 | 小テストの活用できるデータをしっかり理解できていなかった。 | B |
C-2021-2_U138 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U138 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日の授業は今までの授業のように計算などが入っていなかったので理解しやすかった。 | B |
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