授業自己点検報告書|確率統計及び演習I(2019年度)

概要

科目名

確率統計及び演習I

担当者

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

対象

数理情報学科2年次(学科固有-コア選択必修M), 教職必修.

シラバス

https://capella.ws.ryukoku.ac.jp/RSW/CNoSSO.do?i=T109100100&n=2019

授業のページ

https://www.a.math.ryukoku.ac.jp/~hig/course/probstat1_2019/

このページ

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参加者データ

登録103, 履修辞退0, ファイナルトライアル参加(追試含む)91, 合格71.

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

記述統計, 確率論, 推測統計を学びます.

昨年度の問題点

• プレイスメントテスト, プチテストのフィードバックが遅れ, 学習に活用できませんでした.
• チーム課題の際に, 理解の十分でないチームをリアルタイムで発見することができていません.
• 日本語の状況説明からなる二項定理の応用問題の正解率が低く, その理由も理解できていません.
• t検定, カイ二乗検定の紙レポートが実施できませんでした. これにより検定の過程を(参照ありで)記述する力がどのくらい変化したかはわかりません.

今年度の変更・変化点

• 紙でのプチテスト, ファイナルトライアル各1回から, eラーニングのテスト2分野(A,B)x2回(1,2) に変更しました. 成績評価方法はmin(max(1A,1B),max(2A,2B))です. 部分別の昨年度との比較はできなくなりましたが, 科目の合格率は高まりました.
• 授業実施期間中に統計検定の団体受験の機会を設け, テストの成績の一部を統計検定で代替できるようにしました.
• チーム活動をほぼ毎回行うようにしました.
• チーム活動とTrialの採点済答案をMoodleでのみ返却するようにしました(複数週で完成する課題を除く)
• t検定, カイ二乗検定の紙レポートが実施できませんでした. これにより検定の過程を(参照ありで)記述する力がどのくらい変化したかはわかりません.
• 日本語の状況説明からなる二項定理の応用問題の扱いをやめました.
• 紙レポートが実行できませんでした. 多段階に分けたeラーニングの小テストで代替しました.

今年度の問題点

• 教室内チーム課題の際に, 理解の十分でないチームをリアルタイムで発見することができていません.
• 毎回の Trial とテストの役割が重複しています. 前半後半のAB2分割でなく, 各学習事項で15分割して, trialとテストの最高点をとるほうがより効果的かもしれまえん.
• テストの回数を増やしたことにより, カバーできる分野が減りました. 特にカイ二乗分布, 検定の学習が十分ではありません.
• 2020年度の定期試験時間60分に対応したフォーマットになっていません.