Datasets:
masa1357
/
Test_Datasets_Reflection

Dataset card Data Studio Files
xet
Community
1
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-2021-1_U86
11
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
データ収集と個人情報保護について。
D
C-2021-1_U86
11
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
BRmapにまとめたことで理解しやすくなった。
D
C-2021-1_U86
11
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
クリエイティブコモンズライセンスについてがあまり理解できなかった。
D
C-2021-1_U86
11
4
質問があれば書いてください
null
D
C-2021-1_U86
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
BRmapを作るときにちゃんと線が引けてないことが目立ったので、うまくなりたい。
D
C-2021-1_U63
11
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
個人情報の保護に関する法律に則って、著作権ルールを作るクリエイティブ・コモンズライセンスだったり、匿名加工情報であったり、二次利用可能で機械判読に適していて無償で利用できる公開データであるオープンデータなどの利用などがされてきた。
B
C-2021-1_U63
11
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
バイアスとは偏りであること、調査対象を全て調べる標本調査が理想だが現実はうまくいかずより理想に近づけるために色々試行錯誤していることを知った。
B
C-2021-1_U63
11
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-2021-1_U63
11
4
質問があれば書いてください
null
B
C-2021-1_U63
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
ここ数回の授業でデータの重要性が非常にわかったが、個人情報の保護に関する法律などを考えると慎重に扱わなければならない存在なのだと改めて感じた。
B
C-2021-1_U11
11
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
データを集める際に理想的なのは全数調査だが、一般的な統計調査では事実上不可能である。よって標本調査が行われ、有意抽出法や無作為抽出法が行われる。しかし、有意抽出法は標本選択バイアスになる可能性が高い。行政機関が保有する公共データのうち、営利目的に利用可能で、機械判読に適し、無償で利用できる公開データのことをオープンデータという。
B
C-2021-1_U11
11
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
データの調査方法についてメリット、デメリットなどを理解することができた。
B
C-2021-1_U11
11
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-2021-1_U11
11
4
質問があれば書いてください
null
B
C-2021-1_U11
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
どのようにデータを収集しているか、どのような偏りが生まれるかなど分かってはいたけれども意識までできていなかったことについて学ぶことができたのでよかったです。
B
C-2021-1_U64
11
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
標本調査とオープンデータについて
B
C-2021-1_U64
11
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
匿名加工やいろんな抽出方法についての理解。
B
C-2021-1_U64
11
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-2021-1_U64
11
4
質問があれば書いてください
特になし
B
C-2021-1_U64
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
抽出方法にもいろんな方法があって驚いた。
B
C-2021-1_U93
11
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
データ収集と個人情報保護について
C
C-2021-1_U93
11
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
全数調査と標本調査がどういう調査なのかが分かった。
C
C-2021-1_U93
11
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
有意抽出法という言葉を初めて聞いて理解するまで時間がかかった。
C
C-2021-1_U93
11
4
質問があれば書いてください
特にないです。
C
C-2021-1_U93
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
今回の授業は身近なことについての授業だなと思いました。
C
C-2021-1_U71
11
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
A
C-2021-1_U71
11
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
A
C-2021-1_U71
11
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-2021-1_U71
11
4
質問があれば書いてください
null
A
C-2021-1_U71
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
null
A
C-2021-1_U4
11
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-2021-1_U4
11
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-2021-1_U4
11
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-2021-1_U4
11
4
質問があれば書いてください
null
F
C-2021-1_U4
11
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
null
F
C-2021-1_U57
12
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
ベクトルは高校の時に習った単に矢印の向きとかではなく、データ分析する時にも使われる
B
C-2021-1_U57
12
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
データ分析において、条件さえ満たせば、何でも距離となる
B
C-2021-1_U57
12
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
特にし
B
C-2021-1_U57
12
4
質問があれば書いてください
特になし
B
C-2021-1_U57
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
ベクトルを矢印以外で使うことにあまり慣れていないので、最初は戸惑いはあったが、理解出来た。
B
C-2021-1_U87
12
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
さまざまな数値などのデータはベクトルで表現でき、線形代数の考えを使うことができる。データ分析において距離と類似度は基本的な道具である。 距離にはユークリッド距離の他にマンハッタン距離やmax距離など様々な距離の測り方がある。 距離や類似度を利用して画像認識やクラスタリングができる。
C
C-2021-1_U87
12
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
データの分析において距離が変われば結果も変わるためどれを使うかという判断が重要になると知った。 距離といえばユークリッド距離だけでなく、様々な種類の距離があることがわかった。
C
C-2021-1_U87
12
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
編集距離、コサイン類似度はどういう距離なのかよくわからなかった
C
C-2021-1_U87
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U87
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
距離ということで数学ぽさが出てきたが、これまでの数学とは違いその目的がはっきりしているのでとっつきやすかった。
C
C-2021-1_U16
12
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
高校数学の扱う3次元以下のベクトルをからより発展させて、今回の講義では情報の表現方法としてのベクトルを学んだ。 ある情報をベクトルで表現すると好みの本と似たような本を見つけ出すように類似した情報を取り出したり見つけ出すことができる。 また、ベクトルでの表現では距離が大きな意味を持ち、距離を知ることは違いがどれほどのものなのかを知ることと同義である。
C
C-2021-1_U16
12
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
データをベクトルで表現することで得られる恩恵や応用されている分野がよく分かった。
C
C-2021-1_U16
12
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
マンハッタン距離の重要性は分かったが最短の直線距離があまり重要ではないというのが不思議に思った。
C
C-2021-1_U16
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U16
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
前期の数学で春から学んでいる線形代数学が情報科学でも出てきて統計などの点で実社会でかなり汎用性のある有益な学問であることが分かり勉強のモチベーションが上がった。ある情報をベクトルで表現すると好みの本と似たような本を見つけ出すように類似した情報を取り出したり見つけ出すことができる。
C
C-2021-1_U14
12
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
ベクトル、距離などについて
C
C-2021-1_U14
12
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
情報科学においてもベクトルの考え方が活きているということ
C
C-2021-1_U14
12
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
予習
C
C-2021-1_U14
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U14
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
データの分析に続いてベクトルも既知の分野が活用されている実感を得ることができ、とても興味深いし、自分でも理解できるような気がして、モチベーションが上がった。
C
C-2021-1_U29
12
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
ベクトルとは何か、ベクトルとデータ分析の関係、距離や類似度、様々な距離（ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離、ハミング距離、編集距離、）データ分析について学習した。
C
C-2021-1_U29
12
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
以前よりベクトルのことがわかりました。
C
C-2021-1_U29
12
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
距離や類似度が少しむずかしかったです。
C
C-2021-1_U29
12
4
質問があれば書いてください
ありません。
C
C-2021-1_U29
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
ベクトルは難しそうだという先入観があったけれどスライドの例がわかりやすくて今までより理解が深まりました。
C
C-2021-1_U106
12
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
ベクトルはデータの組み合わせであり、これが多く集まることで傾向などが分かる。 データの距離は近い遠い…似てる似てない
C
C-2021-1_U106
12
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
ユークリッド距離…二つのデータ間の距離 マンハッタン距離…二つのデータの直交するルートでの距離 max距離…マンハッタン距離の二つの道の長い方の距離
C
C-2021-1_U106
12
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
ハミング距離の文字列のベクトルの箇所
C
C-2021-1_U106
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U106
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
データがベクトルである旨は一度授業でやったが、データが持つ複数の情報が、ベクトルの方向、長さ等の情報に一致するというのはなるほどと感じた。 文字列のベクトルに関しては少しわかりにくく難しいと個人的に感じた。
C
C-2021-1_U38
12
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
高校数学で学んだベクトルとは違い、考え方を変えた情報科学の視点で見たベクトルについて。様々なものをベクトルで表現するということ。様々な距離について。
B
C-2021-1_U38
12
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
高校で学んだベクトルとは少し違うベクトルを学び、そのベクトルが単に複数の数値のカタマリということ。また、ベクトルを用いて様々なものを表現できるということ。物をベクトルで表すことで様々な距離や類似度が使えるという事。自分が普段使っている距離にも違いがありそれぞれに名前がついているという事。
B
C-2021-1_U38
12
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
44ページで置換を1としてカウントしているが、削除→挿入で2回になるという方がしっくりくる。
B
C-2021-1_U38
12
4
質問があれば書いてください
特に無し。
B
C-2021-1_U38
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
今回学んだベクトルは高校でのベクトルと違い過ぎないかと感じたが、xとyという異なる要素の数値のカタマリであると考えると、今回の内容と繋がった気がする。数学的な距離というものには、厳密な条件があるのだと初めて知った。
B
C-2021-1_U19
12
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
人や料理、文書、画像など、色々なことがベクトルで表すことができ、多数のデータを集めることでデータ間の関係や距離、類推度などが分かるようになるということ。
C
C-2021-1_U19
12
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
どんなことでも、ルールにしたがっていれば「距離」として表せるということ。
C
C-2021-1_U19
12
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
max距離がよくわからなかったので、復習したい。
C
C-2021-1_U19
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U19
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
色々な事がベクトルで表現できることは知っていたけれど、料理や小説もベクトルで表現できると知ることができたので、面白いなと思った。
C
C-2021-1_U73
12
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
ベクトルは複数の数字の組であり、その数値に適した距離を求めることでデータとデータの類似度を分析することができる。
B
C-2021-1_U73
12
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
高校数学におけるベクトルの距離はユークリッド距離という1つの種類にしかすぎず、他にもマンハッタン距離やmax距離をはじめとした様々な距離の表し方があることが分かった。
B
C-2021-1_U73
12
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
等距離面の考えかたがいまいち分かりませんでした。また、グルーピングとクラスタリングはどちらもグループ分けをするという点で共通しているが、相違点は何なのかを疑問に感じた。
B
C-2021-1_U73
12
4
質問があれば書いてください
null
B
C-2021-1_U73
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
ここ数回の授業でベクトルや線形代数の必要性を感じるようになった。編集距離の考え方が自分にとっては新鮮であったが、置換、挿入、削除の最小回数を確実に見つけることが難しそうだと感じた。
B
C-2021-1_U83
12
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-2021-1_U83
12
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-2021-1_U83
12
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-2021-1_U83
12
4
質問があれば書いてください
null
B
C-2021-1_U83
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
null
B
C-2021-1_U22
12
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
様々な距離
C
C-2021-1_U22
12
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
類似度は距離で表されていて、何における距離なのかが重要
C
C-2021-1_U22
12
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-2021-1_U22
12
4
質問があれば書いてください
null
C
C-2021-1_U22
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
マンハッタン距離やユークリッド距離など様々な距離があった。コンピュータにおける類似度は距離で決められるため、わたしのように感覚的ではなく、論理的なのかなと思った。
C
C-2021-1_U13
12
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
今回はデータの距離、ベクトル、類似度について学びました。今まで知っていた「距離」の意味と別の意味の「距離」を知ることができ、新たなデータ利用のテクニックを学ぶことができました。
C
C-2021-1_U13
12
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
「編集距離」というデータを扱う上で使う距離を指す言葉や、それに関連した「マンハッタン距離」という特殊な距離を指す言葉を知り、またそれはどのような時に使うのかといったことも調べられたことで見識を広げられたと思います。
C
C-2021-1_U13
12
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
距離のはなしでの、「条件を満たせば全て距離」という定義を理解するのに時間がかかりました。
C
C-2021-1_U13
12
4
質問があれば書いてください
ありません。
C
C-2021-1_U13
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
今回もまた、（２）で述べたような、データを扱う上での新たな技術を習得することができました。今回は授業内容に関連する事柄のついて、自ら知識の拡大することで、理解の発展を促し、関心を深められたのでよかったです。
C
C-2021-1_U2
12
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
ベクトル、距離、類似度について学んだ。ベクトルは複数の数値のカタマリで順番に意味がある。距離にはユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離、ハミング距離、編集距離などがあり分析に適した距離を選ぶ必要がある。距離や類似度を利用することで認識やグルーピング、異常の検出ができる。
A
C-2021-1_U2
12
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
多数のデータやデータの組み合わせ方で特徴付けることができると分かった。また、ユークリッド距離、マンハッタン距離、max距離の考え方がわかった。
A
C-2021-1_U2
12
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。
A
C-2021-1_U2
12
4
質問があれば書いてください
特にないです。
A
C-2021-1_U2
12
5
今日の授業の感想や反省を書いてください
最初は距離の違いがわかっていなかったが、授業の中で特徴を理解できた。
A