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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-2021-2_U37 | 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について | B |
C-2021-2_U37 | 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についての理解が深まった | B |
C-2021-2_U37 | 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 | B |
C-2021-2_U37 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にない | B |
C-2021-2_U37 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 次回も頑張りたい | B |
C-2021-2_U166 | 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_U166 | 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_U166 | 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_U166 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U166 | 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_U11 | 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 | 相関関係の発見
グルーピング、クラスタリングについて
AIの現状と機械学習について | B |
C-2021-2_U11 | 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、グルーピング、AIについて | B |
C-2021-2_U11 | 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 | B |
C-2021-2_U11 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | ないです | B |
C-2021-2_U11 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 深層ニューラルネットワークが面白そうだと感じました | B |
C-2021-2_U6 | 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 | データの分析やグルーピング、クラスタリングによって発見があったり、相関を見ることが出来る。ただし相関には疑似相関や単純に相関をみてはいけないデータもある。
AIは人間の脳を模したものである。しかし、すべてを真似する汎用AIは難しい。よって特化型AIを開発している。ただ、これは答えを出せるが考えているわけではない。
| B |
C-2021-2_U6 | 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と呼ばれるものにも特化型と汎用の2つがあることを知った。現在の技術では汎用AIを作るのにはまだまだ届かないということも知ることが出来た。 | B |
C-2021-2_U6 | 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 | 特にないが、脳を再現しようとする試みでなぜ汎用AIが作れないのかがわからなかった。 | B |
C-2021-2_U6 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U6 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 難しいと感じる部分が少なかったため、今回は1回で理解することが出来た。 | B |
C-2021-2_U160 | 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 | データを分析することはとても身近なことでありながら、とても大切なことである。
| B |
C-2021-2_U160 | 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3つのタスク
予測、発見、分類
擬似相関には気をつける。 | B |
C-2021-2_U160 | 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_U160 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U160 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今までの授業の中で特に身近な内容であり、難しそうな内容でありながら、普段からやっている事だなと思った。 | B |
C-2021-2_U1 | 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_U1 | 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_U1 | 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_U1 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U1 | 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_U57 | 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 | この世の中には様々なデータがあふれており、その種類によって使える手法が大きく異なる。現在様々な分野でデータ分析の重要性が高まっている。データの分析の目的（タスク）は予測、発見、グルーピングである。これらはパソコン上だけの話ではなく、日常的に私たちの頭の中で行われていることでもある。今はそれをAIで行う時代になってきている。 | B |
C-2021-2_U57 | 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 | データは活用して（分析して）初めて意味のあるものだということが分かった。どので分析するのが最適かを考えるのがデータサイエンスという分野である。 | B |
C-2021-2_U57 | 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 | 聞いて、わからなかった箇所は特になかった。 | B |
C-2021-2_U57 | 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_U57 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | いよいよデータサイエンスと呼ばれる分野に入ったので今まで以上にわくわくした気持ちで授業に臨むことができて、授業中・授業後の感触もなかなかいいものだった。今回の気持ちを忘れず、次回以降も望みたいと思った。 | B |
C-2021-2_U122 | 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 | 擬似相関に気をつける。相関と因果関係は違う。データをグルーピングすることで把握しやすくなる。AIの多くは特化型。AIも学習する。AIは関数。AIは万能ではない。 | C |
C-2021-2_U122 | 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 | 相関関係は注意してみなければならない。AIにはいまだにできないことも多い。 | C |
C-2021-2_U122 | 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 | C |
C-2021-2_U122 | 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_U122 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関関係の話は経済学の授業で、AI,DXの話は課題協学の授業で学習した内容だったので、理解しやすかったです。 | C |
C-2021-2_U24 | 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はぼんやり思っていたほど万能なものではなく、さらなる発展が望まれる | C |
C-2021-2_U24 | 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 | 特化型AIしか実現できておらず、それにもまだ問題がある | C |
C-2021-2_U24 | 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_U24 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U24 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 前回欠席してしまったのでBR-mapの作成時に振り返りをきちんとしておきます。 | C |
C-2021-2_U43 | 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、その手法には頻出パターン発見と相関分析がある。相関には正の相関、負の相関、無相関の三つがある。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あり、グループがあらかじめ分かれていない時にはクラスタリングという作業が必要となる。ただ、データの「似ている」という判断は非常に多岐にわたるため、絶対的な正解は存在しない。
AIとは人間の知能の真似をする機械のことであり、特定の知能だけを人工的に再現した特化型AIと柔軟さと多機能性を持つ汎用AIの二つがあるが、現在存在するのは前者のみであり、後者は検討段階に過ぎない。すでにシリなどの形で私たちのまわりにAIは存在しており、AIを活用したビジネスも多く存在している。AIも機械学習を行い、予測や認識・分類などができるようになる。ただ、データが十分にない場合、またデータが似たようなものばかりである場合は性能が発揮できない。このように現段階でAIはまだ万能ということはできない。 | B |
C-2021-2_U43 | 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 | データ分析の、発見・グルーピングについて理解することができた。また、現在のAIができることとできないことについて知ることができた。 | B |
C-2021-2_U43 | 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_U43 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし。 | B |
C-2021-2_U43 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 身近な話題が多く感じ、わかりやすかった。 | B |
C-2021-2_U132 | 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 | データ分析は現在様々な分野で用いられていて、誰でも無意識にやっていることであるということ | B |
C-2021-2_U132 | 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 | データ分析は結構身近なものであるということ | B |
C-2021-2_U132 | 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 | 擬似相関の話がよくわからなかった | B |
C-2021-2_U132 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U132 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回は数学的な分野についての話が少なかったので分かり易かった | B |
C-2021-2_U114 | 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 | 傾向や関連の発見については、相関分析や頻出パターン発見という方法がよく使われる。AとBに対してどちらかの情報があった場合、他方の予想がおおよそできるときAとBは相関があるという。しかし疑似相関の可能性もあるので注意が必要である。グルーピングにおいて、あらかじめグループが決まってない場合、クラスタリングが利用される。これは似たデータが同じグループにすることで自動的にグループを構成することである。クラスタリングには絶対的な正解がなく、データのどの部分を似ていると捉えるかなど難しい部分も多くある。人工知能は特化型AIと汎用AIの2種類に分類され、後者はまだ検討段階である。また現代ではAIをビジネスに活用しようという動きが活発になっている。また、AIの性能を向上させるためには機械学習が必須であるが、最近は深層ニューラルネットワークが用いられている。さらに大規模なデータの取得が可能になったことや、コンピュータ自体の性能の向上、オープン戦略によって急激にAI技術は向上している。しかしAIは万能ではないためまだまだ汎用AIの実現には時間がかかると思われる。 | B |
C-2021-2_U114 | 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 | 相関があったとしてもどちらが原因で結果なのかが不明であったり、何かの要因のために見かけ上相関している疑似相関であったりする可能性があるため、相関と因果関係は異なるということが分かりました。またクラスタリングを行うことでデータの傾向が読み取れるだけでなく、各クラスタに含まれるデータ数やクラスタの中の代表例からも広い情報が得られるということが分かりました。また、汎用AIの実用化のためには敵対的事例やフレーム問題、不明確な判断根拠といった問題を解決しなければならず、さらなる研究が必要であることも分かりました。 | B |
C-2021-2_U114 | 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 | 特にありませんでした。 | B |
C-2021-2_U114 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U114 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 数学でも相関関係を扱っていましたが、言われてみれば相関と因果関係という用語は誤解しやすく、今まで明確に判別していなかったことに気づきました。今回分かりやすくその部分に触れてくださってよかったです。また現代は、日常生活にAIを使った様々なサービスがあって当たり前のような時代になったことを改めて実感しました。将来学術的な部分でも必ずAIを利用していくと思うので、うまく使いこなせるようになりたいと思います。 | B |
C-2021-2_U70 | 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_U70 | 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_U70 | 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_U70 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U70 | 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_U82 | 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_U82 | 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_U82 | 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_U82 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U82 | 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_U12 | 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_U12 | 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_U12 | 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_U12 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U12 | 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_U68 | 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 | 二つの変量を比較することで相関関係を見ることができる。ここで、身長とテストの点数の相関のように、一見すると因果関係がみられるが、実は学年という要因により直接的な因果関係がないもののことを疑似相関という。 | B |
C-2021-2_U68 | 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の性能はデータの量が多いほどよくなるため、近年では大規模なデータが手に入ったことにより性能が向上したということが分かった。 | B |
C-2021-2_U68 | 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 | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U68 | 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_U68 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピュータが行うシミュレーションによる最適化は実は人間も無意識にやっているという話が面白かった。 | B |
C-2021-2_U85 | 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_U85 | 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 | データとは、物事の推論の基礎となる事実、参考となる資料･情報、また、コンピューターで、プログラムを使った処理の対象となる記号化･数字化された資料のことである。データは一般的に4つに分類することができ、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データがある。データの分析とはデータから意味のある情報を引き出すことであり、適切な方法を用いなければ、意味のある情報は抽出できない。データ分析のタスクとして、予測、傾向や関連の発見、分類･グルーピングの3つがある。
人工知能は人間の知能をマネする機械である。特定の知能だけを人工的に実現した特化型ＡＩや我々の知能と同じ柔軟さと多機能性をもつ汎用ＡＩなどがある。最近主流なのは深層ニューラルネットワークであり、予測・認識・生成などさまざまな課題に利用できる。大量データと学習によって非常に高性能なAIを実現している。AIの性能が最近劇的に向上したのは、深層ニューラルネットワークの利用、非常に大規模なデータが手に入るようになったこと、コンピュータのパワーアップななどの要因がある。 | C |
C-2021-2_U85 | 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_U85 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし
| C |
C-2021-2_U85 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIはスマートフォンにも搭載されていたりするので、身近なテーマだった。AIはAIでもさまざまな種類があることを初めて知った。 | C |
C-2021-2_U113 | 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 | データの分析とAIについて。 | C |
C-2021-2_U113 | 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 | データ分析の基本は予測、発見、分類であり、我々も日常的に行っていること。また、「だろう」と付くことは予測であり、発見には疑似相関でないかや相関関係について意識すべきであること、分類にはクラスタリングという方法があること。 | C |
C-2021-2_U113 | 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で、計算して画像から「ひまわり」という結果を出すことができる仕組みがわかりませんでした。 | C |
C-2021-2_U113 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | C |
C-2021-2_U113 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIと聞くと何でもできるすごいものだという風に思えていましたが、大量のデータで学習しないとうまい答えが出なかったり、ノイズが入ると人間ではわかるものも違う文字だと判断してしまったりと弱点もあることにおどろきました。 | C |
C-2021-2_U90 | 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_U90 | 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_U90 | 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_U90 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U90 | 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_U75 | 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予測、傾向や関連の発見、分類・グルーピングである。傾向や関連を発見する方法として、相関分析がある。見かけ上相関があるように見える擬似相関や、相関と因果関係は異なることに気を付ける必要がある。分類・グルーピングはデータをいくつかのグループに分けることであり、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構成するクラスタリングが行われる。
AIは人間の知能を真似する機械である。AIには特化型AIや汎用AIなどがある。AIを使ったビジネスには、シェアリングエコノミーやリコメンド、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による学習を機械学習という。機械学習により予測、データの認識・分類、生成などが可能になる。AIは関数のようなものである。最近主流のAIは深層ニューラルネットワークである。現在のAIは敵対的事例やフレーム問題があったり、判断根拠が不明確であるため、あまり万能ではない。 | B |
C-2021-2_U75 | 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にはどのような種類があるか、私たちの身の回りにあるAIの具体例、AIを使ったビジネスやAIの問題点などさまざまなAIに関することを知ることができました。AIによる学習も人間による学習と全く異なるものではないことが分かりました。 | B |
C-2021-2_U75 | 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 | 敵対的生成ネットワークがあまりよく分からなかったです。 | B |
C-2021-2_U75 | 9 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U75 | 9 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | AIについてさまざまな知識を得られたのでよかったです。AIの発達につれて人間の仕事がなくなるのではないかという話を聞いたことがあったので、AIが人間にとって代わるのはまだ難しいと知って少し安心しました。もっとAIについて知って、AIの良い面をうまく利用できるようになりたいです。 | B |
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