ChatGPT in Statistics &Data Science Education:
Examples from US Universities

March 2024
Jimmy Doi

jdoi@calpoly.edu

California Polytechnic State University San Luis Obispo
Department of Statistics

Introduction

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

Chronicle ofHigher Education
https://chronicle.com
Newspaper/website about
US academics atuniversity/college level
Roughly 50 articles on
ChatGPT at chronicle.com

1ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

Chronicle ofHigher Education
https://chronicle.com
Newspaper/website about
US academics atuniversity/college level
Roughly 50 articles on
ChatGPT at chronicle.com
Out of the 11 articles fromthe website main page,
4 devoted to ChatGPT

2

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Articles/Papers from 2023

3

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Articles/Papers from 2023
• “ChatGPT Robs Students of Motivation to Think, Write for
Themselves” (Chicago Sun Times)
えきびょう• “ChatGPT is a Plague (疫病) Upon Education” (Inside Higher
Education)• “Chatting and Cheating (カンニング). Ensuring Academic
Integrity in the Era of ChatGPT” (Innov. in Educ. Teaching Int’l)3ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Articles/Papers from 2023
• “ChatGPT Robs Students of Motivation to Think, Write for
Themselves” (Chicago Sun Times)
えきびょう• “ChatGPT is a Plague (疫病) Upon Education” (Inside Higher
Education)• “Chatting and Cheating (カンニング). Ensuring Academic
Integrity in the Era of ChatGPT” (Innov. in Educ. Teaching Int’l)• “Don’t Ban (禁止しない) Chatbots in Classrooms – Use Them toChange How We Teach” (Los Angeles Times)• “Don’t Ban ChatGPT in Schools. Teach with It” (New York Times)• “Why You Should Rethink Your Resistance to ChatGPT”(Chronicle of Higher Education)3

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Usage Across US Universities

4ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Usage Across US Universities• 米国の教授: ChatGPT について、さまざまな意見がある

4

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Usage Across US Universities• 米国の教授: ChatGPT について、さまざまな意見がある
し よう• ChatGPT を教育に使用している教授もいるが、使用していない教授の方が多い4

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

ChatGPT Usage Across US Universities• 米国の教授: ChatGPT について、さまざまな意見がある
し よう• ChatGPT を教育に使用している教授もいるが、使用していない教授の方が多いこと• ChatGPT の使用方法は教授によって異なる

4ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Introduction

プレゼンテーション・アウトライン
し

よう れい

1. ChatGPT の使用例 (Cal Poly San Luis Obispo)
2. ChatGPT の使用例 (米国の他大学)
以下の大学からフィードバックを受けた：• CSU Monterey Bay, CSU Northridge, UC Berkeley, UC Irvine,
Duke Univ., Elon Univ., Iowa State Univ., Univ. of Minnesota,
Univ. Nebraska-Lincoln, San Jose State Univ., Villanova Univ.,
Univ. of Virginia

51. Examples from Cal Poly

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1. Examples from Cal Poly

はん ぷく

1.1 Task Iteration (タスクの反復)
ChatGPT タスクには、反復がよく必要

6

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1. Examples from Cal Poly

はん ぷく

1.1 Task Iteration (タスクの反復)
ChatGPT タスクには、反復がよく必要

6

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1. Examples from Cal Poly

はん ぷく

1.1 Task Iteration (タスクの反復)
ChatGPT タスクには、反復がよく必要•「アウトプットを短く／長くする」•「アウトプットをよりフォーマルにする／
フォーマルにしない」•「アウトプットを 5 つのポイントでまとめる」•「高校生/大学生/大学院生向けに
しゅう せいアウトプットを修 正する」

6

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1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)7

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)
ChatGPT を使って...

7ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)
ChatGPT を使って...
• 講義ノートを作成

7

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)
ChatGPT を使って...
• 講義ノートを作成• 前のステップの講義ノートによる宿題問題を作成

7

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)
ChatGPT を使って...
• 講義ノートを作成• 前のステップの講義ノートによる宿題問題を作成• 前のステップの宿題問題による練習問題を作成

7

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)
ChatGPT を使って...
• 講義ノートを作成• 前のステップの講義ノートによる宿題問題を作成• 前のステップの宿題問題による練習問題を作成

あるステップの出力が、次のステップの入力になる

7

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙
ChatGPT プロンプト:「講義ノートによる宿題問題を作って: 【講義ノート入力】」

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙
ChatGPT プロンプト:「講義ノートによる宿題問題を作って: 【講義ノート入力】」→

ChatGPT による生成:【講義ノートによる宿題問題】

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙
ChatGPT プロンプト:「講義ノートによる宿題問題を作って: 【講義ノート入力】」→

ChatGPT による生成:【講義ノートによる宿題問題】↙

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙
ChatGPT プロンプト:「講義ノートによる宿題問題を作って: 【講義ノート入力】」→

ChatGPT による生成:【講義ノートによる宿題問題】↙
ChatGPT プロンプト:「宿題と似た練習問題を作って: 【宿題入力】」

8

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1. Examples from Cal Poly

1.2 あるステップの出力が、次のステップの入力になる
入力
ChatGPT プロンプト:「〇〇の講義ノートを作って」

出力→

ChatGPT による生成:【講義ノート】↙
ChatGPT プロンプト:「講義ノートによる宿題問題を作って: 【講義ノート入力】」→

ChatGPT による生成:【講義ノートによる宿題問題】↙
ChatGPT プロンプト:「宿題と似た練習問題を作って: 【宿題入力】」→

ChatGPT による生成:【宿題と似た練習問題】

8

ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

9ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

10ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

11ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

12ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

13ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

14ChatGPT in Statistics & Data Science Education
さく せい

さい

1. Examples from Cal Polyき

1.2 教材の作成: 再帰的なプロセス (ワークフロー)

15

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1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)し りょう

資料: Robinson 先生の ChatGPT 生成セッション(5 つの例)16

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1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

1. Examples from Cal Poly

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)し りょう

資料: Robinson 先生の ChatGPT 生成セッション(5 つの例)

てき ごう どう1. 講義ノートの作成：適合度のカイ 2 乗検定 (Chi-square goodness of fit)
2. 講義ノートによる宿題の作成 (回答付き可能)
3. 宿題による練習問題の作成 (回答付き可能)
4. 宿題による小テストの作成 (回答付き可能)
5. t 検定講義ノートによる小テストの作成 (回答付き可能)

16

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

1.2 Creating Teaching Materials: Recursive Process
さく せい

さい

E. Robinson

き(教材の作成: 再帰的なプロセス)し りょう

資料: Robinson 先生の ChatGPT 生成セッション(5 つの例)

てき ごう どう1. 講義ノートの作成：適合度のカイ 2 乗検定 (Chi-square goodness of fit)
2. 講義ノートによる宿題の作成 (回答付き可能)
3. 宿題による練習問題の作成 (回答付き可能)
4. 宿題による小テストの作成 (回答付き可能)
5. t 検定講義ノートによる小テストの作成 (回答付き可能)
この資料は英語で書かれていますが、内容は分かりやすい
プレゼン・ダウンロード・リンクからアクセス
16

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1. Examples from Cal Poly

1.3 ChatGPT for Programming Classes• プログラミング言語教育で ChatGPT を使用する方法についてのいくつかの提案もある (例: SAS, R, Python, ...)

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1. Examples from Cal Poly

1.3 ChatGPT for Programming Classes• プログラミング言語教育で ChatGPT を使用する方法についてのいくつかの提案もある (例: SAS, R, Python, ...)
Programming Recommendations
1.3.1 Explain Code (説明)1.3.2 Comment Code (コメント)
1.3.3 Debug Code (デバッグ)
へん かん

1.3.4 Convert Code (変換)17

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1. Examples from Cal Poly

Programming Workflow (プログラミング・ワークフロー)

18

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

Programming Workflow (プログラミング・ワークフロー)

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

Programming Workflow (プログラミング・ワークフロー)

20

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

Programming Workflow (プログラミング・ワークフロー)

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

1. Examples from Cal Poly

Programming Workflow (プログラミング・ワークフロー)

22

2. Examples from Other Universities

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2. Examples from Other Universities• 以下の大学からフィードバックを受けた：• CSU Monterey Bay, CSU Northridge, UC Berkeley, UC Irvine,
Duke Univ., Elon Univ., Iowa State Univ., Univ. of Minnesota,
Univ. Nebraska-Lincoln, San Jose State Univ., Villanova Univ.,
Univ. of Virginia
てい あん• いくつかの大学からの提案を紹介する

23

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Clarity of Teaching Materials Written in Markup Language
げんご(マークアップ言語)• 教育者はマークアップ言語で教材を作成する事がある• HTML• XML, MathML• LaTeX (ラテフ/ラテック)• Markdown (マークダウン), RMarkdown

24

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Clarity of Teaching Materials Written in Markup Language
げんご(マークアップ言語)• 教育者はマークアップ言語で教材を作成する事がある• HTML• XML, MathML• LaTeX (ラテフ/ラテック)• Markdown (マークダウン), RMarkdown
ぶん せき

めい

• ChatGPT は、マークアップ言語で書かれた教材を分析し、明かい快かどうかチェックできる

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Clarity of Teaching Materials Written in Markup Language
げんご(マークアップ言語)• 教育者はマークアップ言語で教材を作成する事がある• HTML• XML, MathML• LaTeX (ラテフ/ラテック)• Markdown (マークダウン), RMarkdown
ぶん せき

めい

• ChatGPT は、マークアップ言語で書かれた教材を分析し、明かい快かどうかチェックできる• 次の例:

LaTeX で書かれた講義ノートの分析(UC Irvine)

24ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Content Clarity: LaTeX (ラテフ/ラテック) Example

UC Irvine

レンダリングされた LaTeX コード
A student plans to break a 1-meter long stick randomly into three pieces. She is curious about the probability that the three pieces will
form a triangle. Notations: Let X be the length of the first piece and Y be the length of the second piece. Note that X > 0, Y > 0 and
X + Y < 1. The condition that X and Y need to satisfy in order to have a triangle. The triangle inequality principle states the sum of thelengths of any two sides is greater than the length of the remaining side. This means X and Y must satisfy 0 < X < 1/2, 0 < Y < 1/2,
and 1/2 < X + Y < 1. Randomly. The student is not quite sure how to “randomly” break the stick to into pieces. She is considering two
ways which will be detailed in the questions. To compute the probability, answer each of the following questions.
1.

Sketch the support of X and Y based on the constraints: X + Y < 1, 0 < X < 1, and 0 < Y < 1.

2. In the first way (Way 1) of “randomly” breaking the stick into two pieces, the joint distribution of X and Y is uniform on the
support. Verify that f(x, y) = 2 for 0 < x < 1, 0 < y < 1, and x + y < 1 is an appropriate pdf.
3.

Shade the region that the three pieces can form a triangle and use the plot to show why the probability is 1/4.

4.

Now consider the second way (Way 2) of randomly breaking the stick. The student first takes a piece of length X withX ∼ Uniform(0, 1). She then takes a piece randomly from the remaining piece, i.e., Y|X ∼ Uniform(0, 1 − X). Based on thisinformation, show that the joint pdf is1
f(x, y) =1−x

5.

Verify that the pdf in (d) is appropriate.

where 0 < x < 1, 0 < y < 1 and x + y < 1.

6. Based on (d), find the probability that the three pieces form a triangle. Hint:

dln(1−x)= − 1 .
1−xdx

25

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

LaTeX ソース・コード
LaTeX (ラテフ/ラテック) CodeA student plans to break a 1-meter long stick randomly into three pieces. She is curious about
the probability that the three pieces will form a triangle. \underline{Notations}: Let $X$ be
the length of the first piece and $Y$ be the length of the second piece. Note that $X>0$, $Y>0$
and $X+Y<1$. \underline{The condition that $X$ and $Y$ need to satisfy in order to have a
triangle}. The triangle inequality principle states the sum of the lengths of any two sides isgreater than the length of the remaining side. This means $X$ and $Y$ must satisfy $0<X<1/2$,$0<Y<1/2$, and $1/2<X+Y<1$. \underline{Randomly}. The student is not quite sure how to``randomly'' break the stick to into pieces. She is considering two ways which will be detailed
in the questions. To compute the probability, answer each of the following questions.
\begin{enumerate}\item Sketch the support of $X$ and $Y$ based on the constraints: $X+Y<1$, $0<X<1$, and $0<Y<1$.
\item In the first way (Way 1) of ``randomly'' breaking the stick into two pieces, the joint
distribution of $X$ and $Y$ is uniform on the support. Verify that $f(x,y)=2$ for $0<x<1$,$0<y<1$, and $x+y<1$ is an appropriate pdf.
\item Shade the region that the three pieces can form a triangle and use the plot to show why
the probability is 1/4.
\item Now consider the second way (Way 2) of randomly breaking the stick. The student firsttakes a piece of length $X$ with $X\sim Uniform(0,1)$. She then takes a piece randomly from theremaining piece, i.e., $Y|X\sim Uniform(0,1-X)$. Based on this information, show that the joint
pdf is $$f(x,y)=\frac{1}{1-x}$$ where $0<x<1, 0<y<1$ and $x+y<1$.
\item Verify that the pdf in (d) is appropriate.
\item Based on (d), find the probability that the three pieces form a triangle. Hint:$\frac{d ln(1-x)}{dx}=-\frac{1}{1-x}$.
\end{enumerate}

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

LaTeX ソース・コード
LaTeX (ラテフ/ラテック) CodeA student plans to break a 1-meter long stick randomly into three pieces. She is curious about
the probability that the three pieces will form a triangle. \underline{Notations}: Let $X$ be
the length of the first piece and $Y$ be the length of the second piece. Note that $X>0$, $Y>0$
and $X+Y<1$. \underline{The condition that $X$ and $Y$ need to satisfy in order to have a
triangle}. The triangle inequality principle states the sum of the lengths of any two sides isgreater than the length of the remaining side. This means $X$ and $Y$ must satisfy $0<X<1/2$,$0<Y<1/2$, and $1/2<X+Y<1$. \underline{Randomly}. The student is not quite sure how to``randomly'' break the stick to into pieces. She is considering two ways which will be detailed
in the questions. To compute the probability, answer each of the following questions.
\begin{enumerate}\item Sketch the support of $X$ and $Y$ based on the constraints: $X+Y<1$, $0<X<1$, and $0<Y<1$.
\item In the first way (Way 1) of ``randomly'' breaking the stick into two pieces, the joint
distribution of $X$ and $Y$ is uniform on the support. Verify that $f(x,y)=2$ for $0<x<1$,$0<y<1$, and $x+y<1$ is an appropriate pdf.
\item Shade the region that the three pieces can form a triangle and use the plot to show why
the probability is 1/4.
\item Now consider the second way (Way 2) of randomly breaking the stick. The student firsttakes a piece of length $X$ with $X\sim Uniform(0,1)$. She then takes a piece randomly from theremaining piece, i.e., $Y|X\sim Uniform(0,1-X)$. Based on this information, show that the joint
pdf is $$f(x,y)=\frac{1}{1-x}$$ where $0<x<1, 0<y<1$ and $x+y<1$.
\item Verify that the pdf in (d) is appropriate.
\item Based on (d), find the probability that the three pieces form a triangle. Hint:$\frac{d ln(1-x)}{dx}=-\frac{1}{1-x}$.
\end{enumerate}27

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2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Content Clarity: LaTeX (ラテフ/ラテック) Example
い

か

ない よう

UC Irvine

めい かい

ChatGPT プロンプト: 「以下の内容が明快かどうかコメントして:[ラテフ/ラテック・コードを全てここに入力] 」

ChatGPT による生成:The text is generally clear but could benefit from a few adjustments for clarity and readability. Here are
my suggestions: (1)~~~ (2)~~~ (3)~~~ (4)~~~ (5)~~~ (6)~~~ (7)~~~ (8)~~~ (9)~~~ (10)~~~[10 TOTAL SUGGESTIONS]

28

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2. Examples from Other Universities

2.1 Assess Content Clarity: LaTeX (ラテフ/ラテック) Example
い

か

ない よう

UC Irvine

めい かい

ChatGPT プロンプト: 「以下の内容が明快かどうかコメントして:[ラテフ/ラテック・コードを全てここに入力] 」

ChatGPT による生成:The text is generally clear but could benefit from a few adjustments for clarity and readability. Here are
my suggestions: (1)~~~ (2)~~~ (3)~~~ (4)~~~ (5)~~~ (6)~~~ (7)~~~ (8)~~~ (9)~~~ (10)~~~[10 TOTAL SUGGESTIONS]

28

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2. Examples from Other Universities

さく せい

2.2 Create (作成) Teaching Materials Written in Markup Language(マークアップ言語)
めい• ChatGPT は、マークアップ言語で書かれた教材を分析し、明かい快かどうかチェックできる

29

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

さく せい

2.2 Create (作成) Teaching Materials Written in Markup Language(マークアップ言語)
めい• ChatGPT は、マークアップ言語で書かれた教材を分析し、明かい快かどうかチェックできる• ChatGPT はマークアップ言語で書かれた教材を作成 することもできる• HTML, XML, ..., LaTeX, Markdown (マークダウン), RMarkdown

29

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

さく せい

2.2 Create (作成) Teaching Materials Written in Markup Language(マークアップ言語)
めい• ChatGPT は、マークアップ言語で書かれた教材を分析し、明かい快かどうかチェックできる• ChatGPT はマークアップ言語で書かれた教材を作成 することもできる• HTML, XML, ..., LaTeX, Markdown (マークダウン), RMarkdown• 次の例:

Markdown で書かれた講義ノートの作成(University of Minnesota)

29ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.2 Create Lecture Notes in Markdown (マークダウン)
かいUniv. of Minnesota

きChatGPT プロンプト: 「ロジスティック回帰モデル式に関する大学レベルの
さく せい

コース用の講義ノートを Markdown で作成して」

30

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.2 Create Lecture Notes in Markdown (マークダウン)
かいUniv. of Minnesota

きChatGPT プロンプト: 「ロジスティック回帰モデル式に関する大学レベルの
さく せい

コース用の講義ノートを Markdown で作成して」

ChatGPT による生成: Markdown 出力
ChatGPT Response# Lecture Notes on Logistic Regression Model Equation## Overview of Logistic Regression
Logistic Regression is a statistical method used for binary classification. It predicts theprobability of a binary outcome (1/0, Yes/No, True/False) based on one or more independent variables.

↓

18 MORE LINES↓### Prediction```python# Predicting with the logistic regression model
predictions = result.predict(sm.add_constant(X_new))```## Conclusion
Logistic Regression is a powerful tool for binary classification problems,
offering interpretable results and requiring relatively simple assumptions.

30

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.2 Create Lecture Notes in Markdown (マークダウン)

Univ. of Minnesota

レンダリングされた Markdown コード (1 of 2)

Lecture Notes on Logistic Regression Model Equation
Overview of Logistic Regression
Logistic Regression is a statistical method used for binary classification. It predicts the probability of a binary outcome (1/0, Yes/No,
True/False) based on one or more independent variables.

The Logistic Regression Equation
The logistic regression equation is given by:

P (Y = 1) = 1/(1 + e− (β0 + β1 X1 + β2 X2 + ... + βn Xn ))
​

​

​

​

​

​

​

Where:P (Y = 1) is the probability that the dependent variable equals 1
e is the base of the natural logarithm
β0 is the intercept​

β1 , β2 , ..., βn are the coefficients of the independent variables X1 , X2 , ..., Xn​​​

Model Fitting
import statsmodels.api as sm

​

​

​

31

−

P (Y = 1) = 1/(1 + e (β0 + β1 X1 + β2 X2 + ... + βn Xn ))& Data Science Education
ChatGPT in Statistics
​

​

​

​

​

​

2. Examples from Other Universities​

Where:

Notes in Markdown (マークダウン)
2.2 Create Lecture
P (Y = 1) is the probability that the dependent variable equals 1

Univ. of Minnesota

e is the base of the natural logarithm

レンダリングされたMarkdown コード (2 of 2)
β0 is the intercept​

β1 , β2 , ..., βn are the coefficients of the independent variables X1 , X2 , ..., Xn
​

​

​

​

​

​

Model Fitting
import statsmodels.api as sm# Assuming X and Y are defined
logit_model = sm.Logit(Y, sm.add_constant(X))
result = logit_model.fit()print(result.summary())

Prediction# Predicting with the logistic regression model
predictions = result.predict(sm.add_constant(X_new))Conclusion
Logistic Regression is a powerful tool for binary classification problems, offering interpretable results and requiring relatively simple
assumptions.

32

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2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University• 自動化バイアスの問題 (Automation bias problem)
か

ど

い ぞん

• 自動化バイアスとは、人間が自動化システムに過度に依存
けい こう

ふ かん ぜんあやまする傾向のことで、特に自動化が不完全であったり、誤った
てい あん提案をする場合にエラーにつながる可能性がある。

1 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/75691

33

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University• 自動化バイアスの問題 (Automation bias problem)
か

ど

い ぞん

• 自動化バイアスとは、人間が自動化システムに過度に依存
けい こう

ふ かん ぜんあやまする傾向のことで、特に自動化が不完全であったり、誤った
てい あん提案をする場合にエラーにつながる可能性がある。

• ChatGPT の出力が正しくない可能性がある (incorrect output)
きょうりょく•「人間の脳が持つ自動化バイアスは強 力である。
せい せい

きわ

ゆうしゅう

うたが

し せい

生成AI は 極めて優秀だが、疑ってかかる姿勢も必要だ。」1

1 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/75691

33

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University• 自動化バイアスの問題 (Automation bias problem)
か

ど

い ぞん

• 自動化バイアスとは、人間が自動化システムに過度に依存
けい こう

ふ かん ぜんあやまする傾向のことで、特に自動化が不完全であったり、誤った
てい あん提案をする場合にエラーにつながる可能性がある。

• ChatGPT の出力が正しくない可能性がある (incorrect output)
きょうりょく•「人間の脳が持つ自動化バイアスは強 力である。
せい せい

きわ

ゆうしゅう

うたが

し せい

生成AI は 極めて優秀だが、疑ってかかる姿勢も必要だ。」1
にん しき

み

ち

• 教育者はこの問題を認識しているが、生徒は未知かも
てい あん

にん しき

• 提案: 教育者として、この問題を生徒に認識させる必要がある

1 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/75691

33

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2.3 Homework Assignment Using ChatGPT

2. Examples from Other Universities

Elon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す

34

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2.3 Homework Assignment Using ChatGPT

2. Examples from Other Universities

Elon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2.3 Homework Assignment Using ChatGPT

2. Examples from Other Universities

Elon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...
• ChatGPT を使って問題の解答を提供させる

34

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2.3 Homework Assignment Using ChatGPT

2. Examples from Other Universities

Elon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...
• ChatGPT を使って問題の解答を提供させる• 正しい解答を先生からアクセスする

34

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...
• ChatGPT を使って問題の解答を提供させる• 正しい解答を先生からアクセスする
ひ かく• ChatGPT の解答と正しい解答を比較してコメントする• ChatGPT が正しく行ったことについてコメントする• ChatGPT が間違ったことについてコメントする

34

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...
• ChatGPT を使って問題の解答を提供させる• 正しい解答を先生からアクセスする
ひ かく• ChatGPT の解答と正しい解答を比較してコメントする• ChatGPT が正しく行ったことについてコメントする• ChatGPT が間違ったことについてコメントする
かつ どう

り てん

けっ てん

活動のメリット: 生徒は ChatGPT を使用する利点と欠点を理解できる

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.3 Homework Assignment Using ChatGPTElon University: K. Doehler

し りょう

資料: Doehler 先生の宿題ファイル
かい とう

ていきょう

• ChatGPT が正しい解答を提供できないいくつかの問題を出す• 各問題について、生徒が...
• ChatGPT を使って問題の解答を提供させる• 正しい解答を先生からアクセスする
ひ かく• ChatGPT の解答と正しい解答を比較してコメントする• ChatGPT が正しく行ったことについてコメントする• ChatGPT が間違ったことについてコメントする
かつ どう

り てん

けっ てん

活動のメリット: 生徒は ChatGPT を使用する利点と欠点を理解できる
この資料は英語で書かれていますが、内容は分かりやすい
プレゼン・ダウンロード・リンクからアクセス
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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

2. Examples from Other Universities

2.4 Homework/Exam Questions – Challenges

Duke Univ.

• 持ち帰り試験の問題 (Problem with take home exams)
しょう めい• ChatGPT は数学的証 明も書ける• Frieder et al. (2023), “Mathematical Capabilities of ChatGPT”• 例: 数理統計のクラス(Mathematical statistics class)• 持ち帰り試験も可能だが、質問には注意が必要
てい あん• 提案: 教育者は ChatGPT が宿題や試験の質問にどう答えるかをチェックする必要がある
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Closing Remarks

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Teaching Workflow (ティーチング・ワークフロー)

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

A New Era of Learning: Considerations for ChatGPT as a Tool to Enhance
Statistics and Data Science Education
July 2023, Journal of Statistics and Data Science Education
Amanda Ellis & Emily Slade

Univ. of Kentucky, Dept. of Biostatistics

37

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

A New Era of Learning: Considerations for ChatGPT as a Tool to Enhance
Statistics and Data Science Education
July 2023, Journal of Statistics and Data Science Education
Amanda Ellis & Emily Slade

Univ. of Kentucky, Dept. of Biostatistics• 2023 年: 多くの教育ジャーナルに ChatGPT の論文が発表されている• この論文は、統計・データサイエンス教育ジャーナルにおける数少ない
ChatGPT 論文の一つ

37

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

A New Era of Learning: Considerations for ChatGPT as a Tool to Enhance
Statistics and Data Science Education
July 2023, Journal of Statistics and Data Science Education
Amanda Ellis & Emily Slade

Univ. of Kentucky, Dept. of Biostatistics• 2023 年: 多くの教育ジャーナルに ChatGPT の論文が発表されている• この論文は、統計・データサイエンス教育ジャーナルにおける数少ない
ChatGPT 論文の一つ
ほん やく• 論文を 3 つの AI翻訳使って、日本語訳した（Google, DeepL, ChatGPT）• プレゼン・ダウンロード・リンクからアクセス

37

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

A New Era of Learning: Considerations for ChatGPT as a Tool to Enhance
Statistics and Data Science Education
July 2023, Journal of Statistics and Data Science Education
Amanda Ellis & Emily Slade

Univ. of Kentucky, Dept. of Biostatistics• 2023 年: 多くの教育ジャーナルに ChatGPT の論文が発表されている• この論文は、統計・データサイエンス教育ジャーナルにおける数少ない
ChatGPT 論文の一つ
ほん やく• 論文を 3 つの AI翻訳使って、日本語訳した（Google, DeepL, ChatGPT）• プレゼン・ダウンロード・リンクからアクセス
ちょ しゃ

だん らく

さく せい

• 著者によると、ChatGPT が論文のうち、2 つの段落を 作成した
すい そく

• どの段落が ChatGPT によって作成されたか推測できますか？

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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー

38ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)38

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー

38ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー• 現在、生徒にとって普通のテクノロジー・ツール

38

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー• 現在、生徒にとって普通のテクノロジー・ツール• ChatGPT (2022)

38

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー• 現在、生徒にとって普通のテクノロジー・ツール• ChatGPT (2022)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー

38ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
ぎ ろん

ま(Ellis & Slade 2023) 教育界で議論を巻き起こしたテクノロジー• Calculator (1970s)• Wikipedia (2001)• WolframAlpha (2009)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー• 現在、生徒にとって普通のテクノロジー・ツール• ChatGPT (2022)
どうにゅう• 導入時、教員達にとって不安のテクノロジー• 将来、生徒にとって普通のテクノロジー・ツール（？）
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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
し

よう れい

• 米国での ChatGPT の使用例をいくつか紹介した• 2024 年: 統計・データサイエンス教育ジャーナルに ChatGPT に関する新しい使用例が発表されるでしょう39

ChatGPT in Statistics & Data Science Education

Closing Remarks

Final Notes
し

よう れい

• 米国での ChatGPT の使用例をいくつか紹介した• 2024 年: 統計・データサイエンス教育ジャーナルに ChatGPT に関する新しい使用例が発表されるでしょう
さん こう ぶん けん

いん よう• 参考文献の引用はスライドの最後に含まれてる
し りょう• プレゼン資料ダウンロード・リンク• https://bit.ly/SENDAI-2024-GPT• Email: jdoi@calpoly.edu• お気軽に日本語で連絡してください。日本語での返事も可能です。
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ChatGPT in Statistics & Data Science Education

References

REFERENCES 参考・引用文献
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preprint arXiv:2306.03102
Baron, N. (2023), “ChatGPT Robs Students of Motivation to Think, Write for
Themselves,” Chicago Sun Times.
Retrieved January 4, 2024.
Available athttps://chicago.suntimes.com/2023/1/21/23563927/chatgpt-artificial-intelligence-schoolseducation-critical-thinking-naomi-baron-the-conversation
Cotton, D. R., Cotton, P. A., and Shipway, J. R. (2023), “Chatting and Cheating. Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT,” Innovations in Education and Teaching International,
EdArXiv preprint, DOI:10.35542/osf.io/mrz8h
Darby, F. (2023), “Why You Should Rethink Your Resistance to ChatGPT,” Chronicle of Higher
Education. Retrieved January 4, 2024. Available at https://www.chronicle.com/article/why-youshould-rethink-your-resistance-to-chatgpt
Duckworth, A., and Ungar, L. (2023). Op-Ed: Don’t Ban Chatbots in Classrooms – Use Them
to Change How We Teach,” Los Angeles Times. Retrieved January 4, 2024. Available athttps://www.latimes.com/opinion/story/2023-01-19/chatgpt-ai-education-testing-teachingchanges
40ChatGPT in Statistics & Data Science Education

References

REFERENCES 参考・引用文献
Ellis, A. R. & Slade, E. (2023) A New Era of Learning: Considerations for ChatGPT as a Tool to Enhance
Statistics and Data Science Education, Journal of Statistics and Data Science Education, 31:2, 128-133
Frieder, S., Pinchetti, L., Griffiths, R. R., Salvatori, T., Lukasiewicz, T., Petersen, P. C., Chevalier, A., and Berner, J. (2023), “Mathematical Capabilities of ChatGPT,” arXiv preprint arXiv:2301.13867
Lin, P. (2023), “How to Use ChatGPT for Coding and Programming,” IEEE Computer Society
Tech News. Retrieved January 4, 2024. Available at https://www.computer.org/publications/technews/build-your-career/chatgpt-for-coding
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January 4, 2024. Available at https://www.nytimes.com/2023/01/12/technology/chatgpt-schoolsteachers.html
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Teachers. Retrieved January 4, 2024. Available at https://www.weareteachers.com/chatgpt-forteachers
Weissman, J. (2023), “ChatGPT is a Plague Upon Education,” Inside Higher Ed. Retrieved
January 4, 2024. Available at https://www.insidehighered.com/views/2023/02/09/chatgpt-plagueupon-education-opinion
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