2015/3/10

agenda
MOOCでのcertification問題について

1. MOOC の動向
2. 統計関係授業の紹介
3. 修了認定の中身
4. 評価方法の例
5. まとめ櫻井尚子・東京情報大学
和泉志津恵・大分大学
深澤弘美・東京医療保健大学

MOOCの概略
Massive Open Online Courses
2012年前半～
大学⇔資本⇔ネットワーク技術
例： Coursera
edX
UDACITY ： Sebastian Thrun with Google「AI入門」のｵﾝﾗｲﾝｺｰｽ（2011）

coursera【2015年2月25日時点】
Join 11,655,477 Courserians
Learn from 965 courses
from our 116 partners

12015/3/10

Statistics & Data Analysis

edX → Data Analysis, Science
Statistics & Data Analysis に45 ｺｰｽ

73 ｺｰｽ → （全言語）
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｻｲｴﾝｽ関連→211
数学→76
ｿｰｼｬﾙｻｲｴﾝｽ→163
人文科学→175

 The Analytics Edge (MIT)R を使って，ﾃﾞｰﾀから現実世界へ
 Introduction to Big Data with Apache Spark (UCBerkeley)「ポストHadoop」
計算処理を分散環境にて並列実行するための基盤
 Statistics and R for the Life Sciences (Harvard)
Distributions, Exploratory Data Analysis, Inference, Non‐parametric statistics
・・・・

Udacity → Data Science
16 ｺｰｽ
Learn data science from industry experts at
Facebook, Cloudera, MongoDB, Georgia Tech, andmore. 実際の企業のプロから実習
Cloudera：Hadoopのﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ
Hadoop（Apache Hadoop）（Apache Software Foundation(ASF)が開発・公開している，大規模データを効率的に分散処理・管理するためのソフトウェア基盤(ミドルウェア)．オープンソースソ
フトウェアとして公開）
MongoDB：

Data Analyst Nanodegree
Discover Insights from Data
ﾃﾞｰﾀがもたらす意味を発掘しよう

You will work with your peers and advisors on
projects approved by leading employers as thecritical indicators of job‐readiness.
仕事の現場と直結

We designed these projects with expert Data
Analysts, Data Scientists, and hiring managers.

ﾄﾞｷｭﾒﾝﾄ指向DB（ｵｰﾌﾟﾝｿｰｽ），英語版）．NoSQL．

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄの不足

2

2015/3/10

The Data Scientist’s Tool Box(Coursera)

Course content 中身

overview of the data, questions, and tools thatdata analysts and data scientists work with.
2 components :1. the ideas behind turning data into actionableknowledge 現実的な知識へ
2. Practical tools : version control, markdown,git, Github, R, Rstudio 実現への道具類• Track motivation• Getting help
• Introduction to basic tools R• Rstudio• Git : ﾊﾞｰｼﾞｮﾝ管理ｼｽﾃﾑ• Github :ｿﾌﾄｳｪｱ開発ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄのための共有ｳｪﾌﾞｻｰﾋﾞｽ• Types of data questions：ﾃﾞｰﾀがもたらす様々な問題• Steps in a data analysis• Putting the science in data science

Course 材料

締切 deadline

ビデオレクチャー
Weekly quizzes（3回までトライ可）
late days（5回までは評価に影響なし）
soft deadlines & hard deadlines＋The Course Project

各quiz の締切 => soft deadline
それより5日後 => hard deadline
late day => さらなる遅延（10% down）※各自 late days を5回まで使用可能．
（これは評価に影響しない）

32015/3/10

ｺｰｽの流れ The Data Scientist’s Tool Box
Announcements
Welcome to the Data Scientist's Toolbox!
Pre‐Course Survey（ｱﾝｹｰﾄ調査） いろいろなﾊﾞｯｸｸﾞﾗｳﾝﾄﾞCourse Project: Setting Up Accounts
the basic software setup
Data Science Specialization Community Site（ｽﾍﾟｼｬﾙの1つ）
Week 2 : Installing the Toolbox 道具類の導入
Week 3 : Conceptual Issues（ﾃﾞｰﾀ解説）
Course Project Submissions Due on Sunday Evening（ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ提出）
Week 4 : Practice with the Tools and Peer Review（相互評価）
Data Scientist‘s Toolbox: Course Project Evaluations Due on SundayEvening（最終評価）

Conceptual Issues （第3週）ﾃﾞｰﾀについて

Community Site
Unbelievable passion students の存在
2名の素晴らしい生徒→ディスカッションを通じて，ハイクォリティなワークの提出
GitHub を使ってコミュニティ作成，生徒たちが自由に投稿→レベルの高いワークにいち早く出会える→全員で共有できる→Data Science
Specialization 全コースに向けて提供できる

Week 3 video list

Week 3
データを知識と化す
疑問点はﾒｯｾｰｼﾞﾎﾞｰﾄﾞ上で探して下さい
既にｽｰﾊﾟｰｽﾀｰの人は，他の人の疑問に答えてほしい（手伝いをして下さい）→このことが，君の能力を上げ，人に教える力を増幅させる．さらには，優秀なﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝ
ﾃｨｽﾄへの道につながる．

42015/3/10

ビデオ例

inferential

Week 1 Quiz

Week 2 Quiz5

2015/3/10

シラバスから

Week 3 Quiz剽窃（ひょうせつ）（盗作等） → Johns Hopkins University の規定を適用
I will register for only one account. My answers to homework,quizzes and exams will be my own work (except for
assignments that explicitly permit collaboration). I will notmake solutions to homework, quizzes or exams available toanyone else. This includes both solutions written by me, as
well as any official solutions provided by the course staff. I
will not engage in any other activities that will dishonestly
improve my results or dishonestly improve/hurt the resultsof others.

Grading policy
Quiz 1 = 20%
Quiz 2 = 20%
Quiz 3 = 20%
合格ライン
Course project = 40%
You must receive a final grade of 70% or better topass the course and achieve the certificate. You
must receive a final grade of 90% to pass thecourse with distinction.
スペシャル認定

Course project
ソフトウェアのインストールを行い、その evidence をファイルやテキストにて提出する
R と Rstudio を統計計算の道具として用い，cloud ソフ
トウェアを提出物の共有に利用
インストールの方法はシンプル
説明内容を理解する英語力が必要
Submission
phase

Evaluation
phase

Results
phase※相互評価を実施しないと，自身の成績は 20% ダウン

62015/3/10

Course project original (1)Course project original (2)① Install R
R/RStudioのインストール② Install Rstudio③ Open Rstudio and take a screenshot④ Submit a screenshot of Rstudio open on yourscreen using one of these formats: png, jpg, gif,pdf → ｽｸﾘｰﾝｼｮｯﾄを指定場所へ① Set up a Github account (you may use yourown name or a pseudonym).

※ Be careful not to have personally identifiable
or important information visible in the screen
shot!

Github ｱｶｳﾝﾄをつくりなさい．

② Create a repo called datasciencecoursera
datasciencecoursera という名称の格納庫を作成しなさい．

③ Submit the link to your GitHub account (or adirect link to your datasciencecoursera repo)
そこへリンクをはりなさい．

個人情報流出への注意

Course project original (3)① Create a text file called HelloWorld.md

ﾏｰｸﾀﾞｳﾝ：自動的にHTMLコードとして変換して出力② Add the line “## This is a markdown
file” (without the quotation marks) to thedocument (without the quotation marks)
ラインの追加

③ Push the document to the datasciencecoursera
repo you created on Github
上記ドキュメントをGithub格納庫へ

Course project original (4)① Fork the data sharing repository
here: https://github.com/jtleek/datasharing
ﾃﾞｰﾀを指定の保管場所へ移す② Submit the link to the forked repository on
your Github account.
上記場所へリンクをはる④ Submit the link to the HelloWorld.md file on
your Github repo.
リンクを実行7

2015/3/10

Peer assessment 相互評価
ｺｰｽﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄは非常に大事．締切は守ること．評価
は全体の40%に相当．

Peer assessment 条件
期日までに，少なくとも4人分のプロジェクトに評価を出す
評価締切を過ぎたら他の人のプロジェクトの結果は見れない
自分への他の人からの評価が送られる
期日までにアセスメント要件を満たさない場合→自身の評価が20％ダウン

Peer assessment 実際
8人の評価はトップです！

本人のｼﾞｮﾌﾞだと判断できるか？

あなたの評価結果を述べて下さい．コ
メントあれば書き添えて下さい．

8

2015/3/10

Peer assessment 利点
学生全員が評価に参加できる
公平さを保てる**オープンなので納得を得やすい
アクティブな学習法である
教員の評価負担が少ない
教員は別次元の視点で評価が可能
様々な角度からの評価視点が見える

9 + ProjectPeer assessment 課題
評価実施者のばらつき→参加者のbackgroundは多様評価者4名の代表性→統計の小標本問題と同様参加者の集団が異質な大標本→
相互評価の人数を増やす
コースの登録時のアンケート回答情報利用→
集団をbackgroundにより層別化して各層ごとに評価者を決める等Certification

92015/3/10

Wrap up email
最終評価が出るまで約2週間かかる
Coursera 内の Johns Hopkins Univ. 提供ｺｰｽに注目しておいてほしいSpecialization を修得すれば，他のﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽｺｰｽや統計学，ﾃﾞｰﾀ解析ｺｰｽに有効
Toolbox ｺｰｽは，renewal してまたすぐに始まる
ので，討論中の受講者等は再び参加して続けてほしい

ﾃｷｽﾄの紹介 ebook
The Elements of Data Analytic Style
that covers a ton of material from all 9 courses
in the Data Science Specialization ($10)
1. 10 things statistics taught us about big data analysis
2. The Leek Group Guide to R packages
3. How to share data with a statistician

JMOOC

まとめと今後ga031: 社会人のためのデータサイエンス入門
3月17日開講
ga009: デジタルアーカイブのつくり方
次回未定統計学Ⅰ：データ分析の基礎
次回未定

The Data Scientist’s Tool Box (Coursera) の単位認定
Quiz + course project の中身と評価方法
Peer assessment の実際
Peer assessment の課題※ MOOC主催側→ﾃﾞｰﾀを収集→分析→改善

他のﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ関係，統計学関係の認定過程
他のMOOC
評価方法・考え方の比較

102015/3/10

謝辞
統計数理研究所・共同研究利用・重点型
研究（26‐共研‐4305，26‐共研‐4306)および共同研究集会（26‐共研‐5018）の助成

11