龍谷大学瀬田学舎(滋賀県大津市)で統計検定(2018年6月17日(日))

2018-06-17 日の統計検定を, 大津市瀬田の龍谷大学瀬田学舎でも受験できます(団体特設会場受験, JINSE特設会場受験). 受験料が, 団体, JINSE による割引になります.

龍谷大学の学生ばかりでなく, 高校生をはじめ外部の方々もご参加いただけます(外部受験者受入団体登録しています).

• 2018-05-07月=連休明け 申込締切
• 2018-05-16水17:00-18:30 勉強会 自由参加, 自由入退室, 学内外の方 少なくともこの1回はやって, 勉強の方針の説明や問題集の紹介をしますが, 希望者がいれば複数回やって未習範囲を潰していく予定
• 2018-06-17日 検定実施 会場案内や申込方法 http://www.math.ryukoku.ac.jp/toukei-kentei

龍谷大学理工学部数理情報学科の学生さんだと, 2年後期の確率統計及び演習I で学んだのに, プラスちょっと自分で勉強+準備すると, 2級に届くはずです. 2017年度には多くの2級合格者がでて, 1人は主催団体から成績優秀の表彰を受けました.

日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2015〜2017年]

日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2015〜2017年]

改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎

日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析

www.toukei-kentei.jp

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龍谷大学 manaba course の追加機能「個別指導コレクション」の説明会に参加 - eポートフォリオ的なもの

龍谷大学のLMSであるmanaba courseに, 学修支援・教育開発センターの主導により, オプション機能「個別指導コレクション」が, 2018年度から追加されるそうです. すでに使用可能になっています.

マニュアルも近々出るのでしょうが, 2018-03-13火の説明会

テーマ：manaba courseの新機能「個別指導コレクション」の説明と利用方法の紹介
　　「個別指導コレクション」は、実習系科目における報告書のやりとりや、ゼミでの論文指導、
　キャリア相談、課外活動のフィードバックなど、様々な用途で使用することができます。　
　当日は学生カルテのサンプルを用いて具体的な利用方法をご提示します。

でうかがったことを樋口が解釈すると次のようになります.

機能

• 個別指導コレクションでは, コースの教員と, 各学生が1対1で(添付ファイル付き)コメントを繰り返すことができます(だから個別指導).
• その経過がすべて学生の(manaba courseでいう)ポートフォリオに残ります(だからコレクション*1 ). ただし, この経過をコースの教員と当該学生以外と共有したり, コメントを受けたりすることはできません.
• 個別指導コレクションは, 各コース内に設置済みで教員が有効無効を選べません. 当初からコースページ内にリンクがあります. 通常は教員から会話を始めますが, 教員による設定で, 「学生による個別指導コレクションの追加・編集を許可」すれば, 学生から会話を始められます. これにより, 教員のコメントを求めるかどうかはともかく, 学生が自発的にアーティファクトを集積していくことに利用することができます(だからコレクション).

manaba course の他の機能との比較

• manaba course のプロジェクトで学生1人のチームを作った場合との違い: 個別指導コレクションでは, 最終的な提出物だけでなく途中のコメントや添付も(強制的に)ポートフォリオに残ります. チーム外との共有はできません. 成績をつけることはできません. 教員が個別に設定しなくても使用できます.
• manaba course のレポートとそれに対するコメントとの違い: レポートでは提出物に対するコメントですが, 個別指導コレクションでは, 特定の対象は必要ありません. 共有はできません. 成績をつけることはできません. ポートフォリオに残さない選択肢はありません. 教員が個別に設定しなくても使用できます.

Moodle での対応する機能

• Moodle のフォーラムを学生1名ずつからなる分離グループとした場合*2に似ています. ただし, 個別指導コレクションは各コースに最初から設置済みです. また Moodle にはデフォルトではコース横断的なポートフォリオの機能はありません.

manaba.jp

*1:姉妹製品の manaba folio では, ポートフォリオ(の中の区分される一部分?)をコレクションと呼びます

*2:やJournal, Dialogue活動プラグイン

2018年3月の理工学部計算機実習室閉室・理工学部ネットワーク停止

担当の方が配布してくださった資料を学生さん向けに丸写し的な感じです.

• 理工学部ネットワーク停止予定
  • 3月17日(土),18日(日),3月24日(土),25日(日) この4日間に，日中60分程度の停止が数回発生の見込み
    • 研究室・実験室のネットワークで学内学外通信ができなくなるということです. ryu-wireless, eduroam は止まらないはず(?)
• Mathematica ライセンスサーバ mathematica.st.ryukoku.ac.jp の停止
  • 3月22日(木)
• 学部計算機実習室1-612閉室予定(もともと平日のみ開室)
  • 2月26日(月)~3月2日(金) 情報メディアセンターメンテナンス
  • 3月7日(水) 入試のため
  • 3月9日(金)PM 事務職員総会のため
  • 3月22日(木) 理工サーバメンテナンスのため
• 情報メディアセンター/理工学部実習室 Linux 使用不可
  • 3月22日(木) 理工サーバメンテナンスのため

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数学検定個人受検の申込(2018年3月13日)

龍谷大学瀬田学舎での次回の数学検定団体受検は, 2018年12月になりそう. これを待たずに, 2018-04-15日 の個人受検も検討されることをおすすめします. 申込期限は2018-03-13のはず.

特に数学検定1級は年3回の個人受検でしか受検できません. 数理情報学科の2018年4月の新3年生は, いちばん遅い確率統計及び演習Iが終了して, 数学検定1級の出題範囲は授業ですべてカバーされたことになるはず. 受検を考えてみることをおすすめします.

ためせ実力！めざせ1級！　数学検定1級実践演習

実用数学技能検定1級「完全解説問題集」発見―数学検定

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統計検定準1級の出題範囲の改訂(2018年6月から)

2017-07-27に統計検定の出題範囲が改訂されました. 新出題範囲で準1級が初めて実施されるのは2018-06-18,

• http://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1semi_hani_170727.pdf

比較すると, 新範囲では項目が純増しています. 以下の通り.

• 確率と確率変数 > 確率分布と母関数 > 累積分布関数, 生存関数
• 確率と確率変数 > 分布の特性値 > 条件つき期待値, 条件付き分散
• 種々の確率分布 > 離散型分布 > 幾何分布
• 統計的推測(推定) > 点推定の性質 > クラーメル・ラオの不等式*1
• 統計的推測(推定) > 漸近的性質 > デルタ法, ジャックナイフ法, カルバック・ライブラー情報量
• 統計的推測(推定) > 正規分布に関する検定 > 母相関係数に関する検定
• 多変量解析 > 主成分分析> 主成分負荷量，寄与率，累積寄与率*2
• 分割表 > 分割表の解析 > オッズ比, 連関係数，ファイ係数，残差分析*3

2018-06-18には瀬田学舎で4,3,2,準1級の団体受験を行います.

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以下は旧出題範囲でのマッピング. hig3r.hatenadiary.com

日本統計学会公式認定 統計検定 1級・準1級 公式問題集[2014〜2015年]

統計学入門 (基礎統計学?)

www.toukei-kentei.jp

*1:以前は「情報不等式」がリストされていたが, この表現は削除された

*2:旧出題範囲は寄与率，biplot

*3:旧出題範囲はオッズ比のみ

Team539の2018年度特別研究メンバーミーティング

Team539の学部4年生は2018-03-01から会社説明会など就職活動が本格化しています. その忙しい中, 4年生のミーティングを2週間に1回くらいの頻度でやっています. 今日が4回目*1.

昨年度までは, クライアントは実験室や自宅のWindowsのPC, オンプレミスの共用 Linux サーバでやっていましたが, 今年度からは, 実験室でも自宅でも macOS の MacBook とクラウドIDE CodeAmywhereです.

独習PHP 第3版

codeanywhere.com

*1:といっても今年度はたまたま3年生の数理情報セミナーとメンバーが共通なので, どこからカウントするかはよくわからないですが

コンテスト紹介: ラーニングインベーショングランプリ2018

教育工学分野の(?)コンテスト.

モバイルラーニングコンソーシアムという, 教育/eラーニング業界の企業の協会が主催していて, 実際の現場ですぐに効果が上がるような研究が想定されているのかと想像します. 2017年度の受賞例を見ると, アプリケーションやシステムの制作を伴う研究が多く受賞しているようですが, 今年の案内は下のようになっています.

ラーニングイノベーショングランプリでは、テクノロジー分野だけでなく教育実践や教授法も含めた新たな学習・教育環境の研究内容を募集します。
キーワード：AR、VR、IoT、AI、ディープラーニング、デバイス、教育ビッグデータ、ラーニングアナリティクス、コンテンツ、教育実践、教授法

2018年 - ラーニングイノベーショングランプリ