放送大学履修済み科目の感想（2024年第1学期）

2024年8月15日 14:49

放送授業4科目8単位。
オンライン授業7科目7単位。
計15単位。

中学から高校までの数学を15回の講義に詰め込んだもの。
後半は少しやりごたえあり。

最大公約数の求め方など、こんな風に習ったか？と思えるところもあるので、中学高校卒業から時間が経っている人にはおすすめかも。

高校レベルの内容なのでそこまで厳しい内容ではない。
当科目の講義部分だけでだいたいの問題は解けると思う。
問題量は少なくないのでやや時間がかかった。

履修前にマセマの『初めから学べる線形代数キャンパス・ゼミ』で予習済み。
印刷教材は『入門微分積分』と比べるとやさしく感じた。

印刷教材の内容は、具体例をいくつか示してから一般の形を改めて説明する、という流れで進んでいき、頭にスッと入る。
数学を学習するときはこのような流れで定義や定理を飲み込めばいいのだな、と学べたことが収穫だった。

『まずはこの一冊から　意味がわかる線形代数』を参照しながら学習。
印刷教材で理解が難しかった部分（線型独立、線型従属、基底、部分空間）はこの本のおかげでなんとか理解できた。

第1章から難しい。
今学期一番時間をかけて学習した科目だったが、理解度は一番低い。

新しいことを一日に一つ理解できれば上出来、という気持ちで先に進んだ。
なんとか試験は終わったけれど全然理解できていないのでまだ復習中。
勉強の参考にしたサイトや本は以下の記事にメモ。

『入門微分積分』と同様に難しいと感じたが、印刷教材を読むより演習しているほうが精神的に楽。
配布されているPDFの資料も『入門微分積分』の印刷教材より好み。（ほぼ同じ内容だけど少し違う）

レポートはどの粒度で書けばいいのか迷った。
レポートの評価は平均以下。

前提となる数学の知識はあまり無く、四則演算と∑がわかればOK。
仕事の休憩時間に少しずつ進めて終わらせた。
√計算できる電卓はあったほうがよいが、なければwindowsの電卓アプリなどでも。

各章末にある振り返りは、自分の言葉で説明できるように整理すると◎。
演習量が少なく記憶に残りにくいので別途演習問題を、ということで単位認定試験前にマセマの『初めから学べる確率統計キャンパス・ゼミ』で少し演習。

この科目のラジオ放送は頭に入りにくかった。

前半はPythonで少しコードを書いたことがあればわかる内容。
後半はアルゴリズムやシミュレーションなどを扱う。
環境はGoogle Colaboratoryなのですぐ始められる。
勉強の箸休めにおすすめ。楽しい。

映像に出てきたハノイの塔のおもちゃが気になって値段を調べたら、案外高価でおどろいた。

今学期自分が履修したオンライン科目のなかでは交流フォーラムが一番盛り上がっている科目だった。

ギチギチに予定を詰めている人は環境構築を事前に済ませておいたほうがいい（一敗）。
きちんと説明を読みながら環境構築すると20~30分くらいあっという間に飛んでいくので注意。

レポート提出期限がほかのオンライン授業より早いという情報を得ていたので提出が遅れずに済んだ。
各所で情報発信してくださっているみなさんに感謝。

統計学の説明はかなりあっさりしていて駆け足で進むので別途学習が必要。
Rの使い方も独習必須なので自習できない方には不向き。

AI・機械学習関連の入門書を読んだ後に履修したので、新たに得たものがあまり無かった。
科目全体の印象は、さっと読める新書・ビジネス書の前半部分のよう。
個人的な意見だが、授業料6,000円分の価値を感じない内容だった。

レポートの課題はいろんな意味で難しく感じた。

データ分析の基礎知識を紹介しつつ実際にExcelでデータ分析を実践していく、という内容。
Excelの機能で箱ひげ図を作成する回はExcelのバージョンが2016以降でないと再現できない。

『社会統計学入門』と内容が若干かぶるので、履修済みだと理解しやすい。

知らない用語があったので勉強になった。
倫理的なことやセキュリティについての話が中心。
情報セキュリティの話題は、基本情報技術者や情報セキュリティマネジメントの勉強をしたことがあるならばほとんど既知の内容。

個人的にはバイアスの回が好き。

今学期は試しに15単位履修してみた。
基盤科目が多めなので大丈夫だと思っていたが、『入門微分積分』『演習微分積分』が想像よりかなり重くて、まったく余裕がなかった。

オンライン科目は印刷教材のある科目と比べて学習効果が低く感じるので、うまいやり方を探らないといけないと思う。

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