はてなキーワード: ビデオ講義とは
平成17年だったか、法学部にいたんですが、文科一類から進学した人は、裁判官なんかやるわけないだろ、というのが学生のほとんどの声だったようにおもいます。
非現実的にも程があったからだとおもいます。学部生の多くは、憲法第一部すら分からない、という状況だった。水道橋のレックに行っていたが、女学生が一人でビデオ講義を
聞いていて人気がなさ過ぎてそのうちその女性もいなくなった。確かに、れっくの模擬試験の成績優秀者はいたしそれなりに嫉妬されていたがあまり流行っていなかった。私は
水道橋のれっくで模擬試験を受けた後に、水道橋の食堂に行って食べてそのまま駒込に帰った。そのときはそれなりに楽しかったように思う。
中出暁子がどうやって裁判官になったのか知らないが裁判官なんかやるものでもないし、何の意味もないので。最近の最高裁職員は、なんか、井植嘉彦先生や、FF9のガーネット姫が
モデルになっているように思いますが、現場の受付で働いているのは、やくざなので、何の関係もないように思う。視覚の魔術というんですか、事務所に大量の本とパソコンが並んでいるが
非現実的で見るに堪えないといった状況。何をやっているかについてはほとんど理解しうるものではないし、裁判官は、住職みたいなもので、寺の部屋から出ないし、
Q: 真実の情報の希少性が高まっている。数学を理解することが重要だという意見もありますが、なぜでしょうか?
数学は、情報の評価と伝達に厳密かつ客観的な方法を提供することができるため、しばしば真実を理解するための鍵と見なされる。数学では、厳密な論理法則と定義に基づいて、文が真か偽かが証明されるため、曖昧さや混乱、誤解の可能性が低くなる。また、数学の証明は独立に検証することができるため、複数の人が結果の妥当性を確認し、同じ結論に到達することができる。
情報が簡単に手に入るようになった現代では、真実と誤った情報を切り分けることがますます難しくなってきている。数理的手法を用いることで、何が真実で何が真実でないかという共通認識を確立し、情報の正確さを評価する根拠とすることができる。
しかし、注意しなければならないのは、数学は誤報の問題を解決する魔法のようなものではないということだ。他の分野と同様に、数学も人為的な誤りや偏見、操作の影響を受ける可能性があり、他のタイプの情報と同様に、数学的情報の評価には警戒心と危機感を持ち続けることが肝要である。
Q: では、数学的な情報のヒューマンエラー、バイアス、操作にはどのようなものがあるのですか?
数学的な情報には、ヒューマンエラー、バイアス、操作など、いくつか挙げられる。
数学的情報を評価する際には、このような誤り、偏り、操作の潜在的な原因を認識することが重要である。これは、数学的モデルの仮定、方法、結果を批判的に検討し、複数のソースから独立した検証を求めることによって行うことができる。さらに、基礎となるデータや方法を透明化し、オープンにすることで、より正確で信頼できる数学的情報の表現が促進される。
Q: AMSからよく本を買いますが、AMSは信頼できるのでしょうか?他に信頼できる出版社はありますか?
AMS(アメリカ数学会)は、数学および関連分野の質の高い研究を出版していることで知られる、評判の高い数学出版社である。その書籍やジャーナルは、数学者やその他の研究者に広く利用・引用されており、品質と厳密性の面で高い水準を維持しているという評判を得ている。
しかし、最終的には個々の著者の仕事に依存するため、どの出版社も、作成するすべての出版物の正確さと信頼性を保証することはできないことは知っておく必要がある。しかし、AMSのような出版社は、査読や編集の監視など、出版物の品質と妥当性を保証するための手順やプロセスを確立している。
その他、評判の高い数学出版社には、シュプリンガー、エルゼビア、ケンブリッジ大学出版などがある。これらの出版社も、出版する資料の品質と信頼性を確保するための手続きを確立しており、その書籍やジャーナルは数学界で広く利用され、尊敬を集めている。
特定の出版物を評価する際には、著者、出版社、ジャーナルや書籍のシリーズの評判、作品自体の性質や制作に使われた方法などの要素を見ることが有効である。さらに、査読済みの論文や専門家の意見など、独立した情報源を探すことで、提示された情報の信頼性と妥当性をより包括的かつ正確に理解することができる。
Q: 私は個人的に、人間の意思決定、すなわち、人間がいかに合理的に行動するかに興味があります。そのようなことを分析するために必要な数学の分野にはどのようなものがあるのでしょうか?
数学は人間の意思決定の研究に重要な役割を果たし、この現象を分析するために数学のいくつかの分野が使われている。重要な分野としては、以下のようなものがある。
これらは、人間の意思決定の研究に関連する数学の分野のほんの一部に過ぎない。使用する数学的ツールは、研究対象の特定の問題や分析対象の意思決定状況の種類によって異なる。
因果推論もまた、人間の意思決定の研究に一役買う数学の重要な分野なのである。因果関係の推論は、変数間の因果関係を決定するプロセスであり、介入や政策変更が特定の結果に及ぼす影響を研究するためによく使用される。
人間の意思決定という文脈では、経済成長、健康上の成果、政治的成果などの結果に対するさまざまな意思決定や行動の因果関係を理解するために、因果推論を用いることができる。これにより、研究者は、異なる意思決定の潜在的な結果を理解し、証拠に基づいてより多くの情報を得た上で意思決定を行うことができる。
観察研究、ランダム化比較試験、道具変数法などの手法がある。各手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの方法を選択するかは、質問される特定の事柄と利用可能なデータの種類によって決まる。
線形回帰モデル、構造方程式モデル、ベイジアンネットワークなどの数理モデルは、変数間の関係を表し、データに基づいて予測を行うために、因果推論でよく使用されるものである。これらのモデルにより、研究者は因果関係の強さと方向を定量化し、介入や政策変更の効果について推論を行うことができる。
Q: 想像力を高めるために、量子力学を勉強した方がいいという話もあります。一方で、いろいろなことをやろうとすると時間が足りません。効率よく数学を勉強するコツはありますか?
数学の勉強は、確かに視野を広げ、想像力を高めることができ、効率的にアプローチする方法もたくさんある。ここでは、役に立つかもしれないいくつかのヒントを紹介する。
これらのヒントを参考にすることで、数学を勉強している間の時間と労力を最大限に活用し、より深く理解することができる。
Q: 数学の知識を使いたいのですが、一部の人は大学を卒業していないので、自分の能力を証明する形で数学を使うことはできません。社会的弱者が数学を武器に生き抜くとしたら、どのような方向性を提案しますか?
数学は、伝統的な大学の学位を持っていない人にとっても、個人的・職業的な成長のための貴重なツールとなりえる。
学歴に関係なく、人生やキャリアを向上させるために数学の知識を活用する方法はたくさんある。重要なのは、自分の数学的スキルを実用的かつ有意義な方法で応用する方法を見つけることである。また、データ分析やファイナンシャルプランニングなど、興味のある分野のオンラインコースを受講したり、資格を取得したりして、スキルをさらに伸ばし、雇用の可能性を高めることも検討できる。
Q: ギャンブルで勝つ、Youtuberになる、など、変わったキャリアを目指す人たちがいます。この人たちはどうやって数学を活かせるでしょうか?
数学の強い理解が役立つ型破りなキャリアはたくさんある。以下はその例。
俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。(追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。)
リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。(主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。)
しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのあるコンピュータサイエンスや数学等の基礎学問だけでも、合わせて400近い講義が公開されていて、10個ほど目を通してみた限り、どれも良質な授業だ。
後、自分にはよく分からないが、航空力学系の授業で、ミサイルについての授業もあるようだ。(ビデオ講義でないのが残念だが、斬新な授業だ。日本でもこういうのあるのかな?)とにかく幅広い。
自分はジョージア工科大のオンラインのコンピュータサイエンスの修士コースに入れたらと思い、英語の勉強も兼ねて無料公開されているジョージア工科大の授業を見ていたが、公開されていない授業も多く、そのうち教材が尽きてしまうのを心配して色々あさっていたらこのサイトを見つけた。このサイトがあれば教材が尽きる心配とは無縁でいられそうだ。(TOEFL ibt90点が必要とされるそうで、自分の実力的には(受けたことないが恐らく)いいとこ50-60くらいだろうと思っている。(40-50かも)90を取るのには少なくとも5年くらいはかかりそうだし、教材が尽きないかが心配だった。頑張るぞー。)
プログラマだからだろうが、コンピュータサイエンス系の授業はとにかく面白い。いくらでも聞けるので、英語学習には最適だ。残念ながらゴールデンウィークは終わってしまったが、はてなの皆もこういうの好きだと思うし、見てみたらどうだろうか。
旧帝大の数学科出身の準委任で派遣される量産型雑魚プログラマ(27歳)で、社会に出てからは、「すぐに役に立つ」技術ばかりが要求されて、うんざりしていた(それもとても大事だけど。)が、久々に基礎学問の面白さに触れられてとても嬉しい。インドが好きになった。日本もこういうのすればいいのになあ。(インドみたいに全部英語で。)
やっぱりコンピュータサイエンスの基礎はプログラマなら誰にでも必要だと思うんだよね。
ただ、基本的に誰でもアカウント登録さえすれば試験を受けたり成績証明をしてもらったりは出来るようだが、試験会場は基本的にインドみたいだから、日本だと成績証明は難しいのかもしれない。日本のユーザーが増えて日本でもできるようになったらいいな。
ー>追記。コメントによると、もしかすると東京でも試験は受けられるのかも。もうちょっと調べてみます。(どこで試験を受けるにしても一定の(5000円くらい?)の受験料は必要みたいだけど。)
後、アカウント登録をしたはずなのに、「Sorry, Your email id doesnt matches our record!」と出てきてログインできない。なんでだろう。そのうちサポートに問い合わせしないとな。
インドパワーを感じた一日だった。
・NOC:Introduction to Operating Systems
https://nptel.ac.in/courses/106106144
である。(コメントにリンクを張ってくれた人ありがとう。確かにリンクも張っておいたほうが良いですね。)
更に追記
ちなみに、英語が聞き取れなくても心配しなくてよい。自分も半分くらいしか聞き取れないが、多分全部の動画に公式の英語字幕(NPTEL-Officialと書いている。)が付いているので、それを読めばよい。
リスニングの練習も兼ねているので最初の1,2週くらいは頑張って聞き取ろうとはしているが。
それでも分からない場合は字幕を手打ちしてDeepL翻訳を使おう。(自分もちょくちょくそうしている。)
ー>あ、コメントにある通り、動画内だけでなく、動画の真下にも英語字幕は表示されてるんだった。手打ちしなくてもいいね。
ー>NPTEL-Officialと書いてある字幕設定でも、英語にならないことあるな。後、動画の真下に英語字幕が必ず表示されているわけでもないみたい。ただ、何かしらの形で英語字幕を表示させることは多分流石にできるはず。動画ごとに色々いじるしかないな。
ちなみにNPTELというのは、「National Programme on Technology Enhanced Learning」の略みたいです。なんて呼べばいいんだろ。勝手にエヌピーテルと呼んでたけど。