2021年11月19日 の履歴(No.1)

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  • 1 (2021-11-19 (金) 10:44:13)

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清水さんの発表

• (沼田)Ra'ってなに
  • aの人の評価の平均
• (清水)3.2教材提供が必要になった場合
  • 予測評価値がcのものも取らないといけないとなった場合
• (木下)提供される教材のYouTubeには参考になる動画がある？
  • 例えば，出したURLを評価してもらってダメなら落としていくみたいな？
• (長瀬)図1のデモデータの0，不可の考慮としてはどう
  • GPAベースだからこの評価基準になっている
• (武藤)3.2ユーザはどれか一つを選ぶ感じ？
  • ユーザがどれでも見れる
• (安藤)3.2の教材作成　他の大学のシラバスの情報も必要なのでは
  • 一応，シラバスの単語抽出は自然処理として行っているので県立大のなかで考えている
• (川口)教科が変わったりする場合，長年使用すると質が上がるといえる？
  • 解決方法は調べた限りない．色々方法を探してみる
• (瀧田)3.1同じ科目でも先生が違う時の予測評価値はどうなる
  • 先生の違いも載せれたらベスト．できればちがいを出したい
• (北田)協調フィルタリング　類似している学生薦める科目は絶対取れる保証ってわけではないんですか？
  • あくまでいい成績をとれる話
• (島部)2.3例えばデータの量が少ないときは精度が低くなる？
  • そうなる
• (堀田)図5のシステムの類似度の高い学生を抽出するのに違う方法はあるのか
  • 今のところはこのままで
• (大森)3.2のシラバスから教材作成　教材の意味
  • インターネット上で調べられた程度の情報になる
• (高田)デモデータってどこからかとってくる？
  • Googleで作ったものになる
• (水上)GPAの予測に使う要素としては
  • デモデータのところだけ考えている
• (レネ)図2数式ピアソン関数の式がおかしい
  • 直します
• スペースをもう少し見直そう
  • はい
• (奥原)タイトルの話
• ，．の後は半角
• スペースおかしい
• 数値例のスペースが少ない．もっとほしい
• 大森さんの指摘．関連情報をリストとする
• 2鈴に間に合うように

滝沢さんの発表

• (沼田)Ra'ってなに
  • aの人の評価の平均
• (清水)3.2教材提供が必要になった場合
  • 予測評価値がcのものも取らないといけないとなった場合
• (木下)提供される教材のYouTubeには参考になる動画がある？
  • 例えば，出したURLを評価してもらってダメなら落としていくみたいな？
• (長瀬)図1のデモデータの0，不可の考慮としてはどう
  • GPAベースだからこの評価基準になっている
• (武藤)3.2ユーザはどれか一つを選ぶ感じ？
  • ユーザがどれでも見れる
• (安藤)3.2の教材作成　他の大学のシラバスの情報も必要なのでは
  • 一応，シラバスの単語抽出は自然処理として行っているので県立大のなかで考えている
• (川口)教科が変わったりする場合，長年使用すると質が上がるといえる？
  • 解決方法は調べた限りない．色々方法を探してみる
• (瀧田)3.1同じ科目でも先生が違う時の予測評価値はどうなる
  • 先生の違いも載せれたらベスト．できればちがいを出したい
• (北田)協調フィルタリング　類似している学生薦める科目は絶対取れる保証ってわけではないんですか？
  • あくまでいい成績をとれる話
• (島部)2.3例えばデータの量が少ないときは精度が低くなる？
  • そうなる
• (堀田)図5のシステムの類似度の高い学生を抽出するのに違う方法はあるのか
  • 今のところはこのままで
• (大森)3.2のシラバスから教材作成　教材の意味
  • インターネット上で調べられた程度の情報になる
• (高田)デモデータってどこからかとってくる？
  • Googleで作ったものになる
• (水上)GPAの予測に使う要素としては
  • デモデータのところだけ考えている
• (レネ)図2数式ピアソン関数の式がおかしい
  • 直します
• スペースをもう少し見直そう
  • はい
• (奥原)タイトルの話
• ，．の後は半角
• スペースおかしい
• 数値例のスペースが少ない．もっとほしい
• 大森さんの指摘．関連情報をリストとする
• 2鈴に間に合うように

武藤さんの発表

• (沼田)Ra'ってなに
  • aの人の評価の平均
• (清水)3.2教材提供が必要になった場合
  • 予測評価値がcのものも取らないといけないとなった場合
• (木下)提供される教材のYouTubeには参考になる動画がある？
  • 例えば，出したURLを評価してもらってダメなら落としていくみたいな？
• (長瀬)図1のデモデータの0，不可の考慮としてはどう
  • GPAベースだからこの評価基準になっている
• (武藤)3.2ユーザはどれか一つを選ぶ感じ？
  • ユーザがどれでも見れる
• (安藤)3.2の教材作成　他の大学のシラバスの情報も必要なのでは
  • 一応，シラバスの単語抽出は自然処理として行っているので県立大のなかで考えている
• (川口)教科が変わったりする場合，長年使用すると質が上がるといえる？
  • 解決方法は調べた限りない．色々方法を探してみる
• (瀧田)3.1同じ科目でも先生が違う時の予測評価値はどうなる
  • 先生の違いも載せれたらベスト．できればちがいを出したい
• (北田)協調フィルタリング　類似している学生薦める科目は絶対取れる保証ってわけではないんですか？
  • あくまでいい成績をとれる話
• (島部)2.3例えばデータの量が少ないときは精度が低くなる？
  • そうなる
• (堀田)図5のシステムの類似度の高い学生を抽出するのに違う方法はあるのか
  • 今のところはこのままで
• (大森)3.2のシラバスから教材作成　教材の意味
  • インターネット上で調べられた程度の情報になる
• (高田)デモデータってどこからかとってくる？
  • Googleで作ったものになる
• (水上)GPAの予測に使う要素としては
  • デモデータのところだけ考えている
• (レネ)図2数式ピアソン関数の式がおかしい
  • 直します
• スペースをもう少し見直そう
  • はい
• (奥原)タイトルの話
• ，．の後は半角
• スペースおかしい
• 数値例のスペースが少ない．もっとほしい
• 大森さんの指摘．関連情報をリストとする
• 2鈴に間に合うように

安藤さんの発表

• (沼田)
• (清水)
• (木下)
• (長瀬)
• (武藤)
• (安藤)
• (川口)
• (瀧田)
• (北田)
• (島部)
• (堀田)
• (大森)
• (高田)
• (水上)
• (レネ)
• (奥原)