授業自己点検報告書 | (2020 年度)

概要

科目名

担当者

樋口三郎 https://www.data.math.ryukoku.ac.jp/

対象

数理情報学科3年次(学科固有-コア選択必修P)

シラバス

https://capella.ws.ryukoku.ac.jp/RSW/CNoSSO.do?i=&n=2020

授業のページ

https://www.a.math.ryukoku.ac.jp/course/_2020/

このページ

https://www.data.math.ryukoku.ac.jp/course/_2020/comments

参加者データ

登録21, ファイナルトライアル参加19, 合格19.

試験問題, 成績分布などは授業のページを参照.

科目の特徴

確率統計・演習Iを前提として, マルコフ連鎖や乱数を用いた確率シミュレーションを学びます. 実習ではモデル化, プログラム作成, データ生成, 分析を行います.

昨年度の問題点

確率変数の変換が十分に理解されませんでした.

• プログラミングの理解を促すのに, 参加者の自然言語によるまとめや, 振り返りをもっと行うべきかもしれません.

今年度の変更点

• Rの統合環境 RStudio の文書フォーマットを RScript から RMarkdown に変更しました.
• マルコフ連鎖の一般解を, 対角化を経由せず固有値固有ベクトルだけをつかって説明するようにしました.
• 2人チームによる(プロジェクト2回+プレゼンテーション1回)x2で, 1教室で教員のみが評価しました.
• プロジェクト+プレゼンテーションの各チームの課題を, 同一テーマの異なる問題設定としました(1回目確率シミュレーション, 2回目確率変数の変換).

今年度の問題点

• 2018,2019年度とも, 3年次科目としては受講登録者が少ないです. 開講曜講時と関係があるかもしれません.
• 非参照プログラミング実技テストで, 完成したプログラムの提出に失敗する人がいました.
• チームによる(プレゼンテーションを伴わない)課題が1回しか行えませんでした.
• 連続型確率変数の変換について, 講義中の演習では正しい解答が多いものの, プロジェクトでは確率シミュレーションだけを行って解析的に計算する人が少なく, ファイナルトライアルでは不正解が多かったです.
• サンプルからの時系列解析の課題を含められませんでした.
• Moodleの運用の不具合により, 後半は, 前半に提出したソースへの参照, 十分な量の予習復習問題の提供が行えませんでした.

授業アンケート・参加者からの/へのメッセージ

アンケート集計 http://www.a.math.ryukoku.ac.jp/~hig/course/_2020/comments/ ですべての意見をご覧ください.