採点方法

基本

数学的な内容およびプログラミングの内容それぞれに関して、以下の四つの観点で評価する:
- 内容の濃さ（0/5/10/15/20点）
- 内容の正しさ（0/5/10/15/20点）
- 論理的整合性（0/5/10/15/20点）
- 講義資料のわかりやすさ（0/5/10/15/20点）
数学的な内容、プログラミングの内容それぞれ80点満点を合計して点数をつける
- 理論上160点満点になるが、100点以上の場合は100点としている
- 数学的な内容が記載されていない場合はプログラミングの内容が0点となるため80点満点となる
- その他検定試験の成績に基づく加点依頼にも対応

例外

不正行為を見つけた際には0点とする
不正行為の例:
1. 他の学生のレポートの明らかなコピーまたはそれに準ずる行為（文の一部表現のみを変更する場合などが「準ずる行為」に該当します）
2. 既存文献からのコピー

全体的な講評

講義資料には記載されていないが口頭で説明している話を指摘しているレポートが少なからずあった
- 講義資料のアップデートはしたい気持ちはある（がちょっと大変）
- 講義資料はそれ自体で完結しているものではないことを強調したい
  - それ自体で完結してたらあんまり講義する必要ないので…
  - なので講義は出席した方がいいと思います…
体裁の不備のあるレポートも少なからずあった
- 数学的な内容とプログラミングの内容のうち片方しかやっていないレポート
- 指定のフォーマット（構成や参考文献など）に従っていないレポート
- 誤字脱字（多少はしょうがないですが、誤字脱字が多いレポートは印象悪いです）
- 文献からの丸写し
理解できていなかったことが理解できたという様子が見られるレポートがあるととても嬉しい

数学的な内容の講評

最尤推定とベイズ推定の話は第二章に書いてあります
- （そもそも最尤推定は履修にあたって必要な前提知識なのですが）
- ただしベイズ推定は説明しないという話だった
- 本来は課題の要件を満たしていないので点を与えないはずですが、それをやると異常な数の不可が出てしまうので他の内容と同じような基準で採点しています
PCA をオートエンコーダの観点から説明するのはすごい不評なので来年度以降やめる予定
- アルゴリズム自体はPCAと同じなので、わからなければ導出は最悪スキップしてもいいという話をしたような気がする＆アルゴリズム一緒だったらわかる気がする？
- GMM 以降がこの講義で本当にやりたいことなので、ここで詰まってもしょうがない
- 第4回の線形代数のスライド44枚目の上から2行目、Vの次元が本来K×DのとこがろD×Kになっている

プログラミングの講評

オブジェクトに関する指摘が複数あった
- 全てがオブジェクト、と書いてある箇所がある一方、○○はオブジェクトじゃない、みたいな記述があったり
- これは完全に私の資料が悪いです。全てはオブジェクトなんですが、説明の都合上言い換えていたら変な資料になっていました
メソッドの定義が書いていないという指摘が多かった
- 自分で調べて欲しいと講義中に何度も話していたのでこういう指摘は出ないはずですが出てるので、その原因は考えないといけない
  - 講義の進行はこれ以上遅くはできない
  - 予復習を動機付けられていない？（学生は一コマあたり45時間学習する必要があるので、30時間は自習しないといけないのです）
- Google 翻訳を使って日本語にしてとりあえず読んでみる、という方法を来年は教える
- 来年度からはこの点に関するレポートは明示的に禁止したい
np.linalg.eig がわからなかった話について
- 演習の解答の指摘なのですが、そもそもこの演習は、欲しい機能は検索すれば見つかるよという話をした後の演習なので、これは調べたらわかるので解説書くまでもないよね、という扱いです

改善すべき点

レポートの出題の仕方
- レポートとシラバスとの（一般的な）関係を明記する
  - そもそもテストやレポートはシラバスの到達目標を確認するためのツールである
  - つまりレポートは到達目標を達成していることをアピールする場である
- 今回のレポート課題とシラバスとの関係を明記する
  - またシラバスでは前提知識が明示されているので、それに関して書くことは本来は不自然
  - 到達目標に達するまでの過程では、理解できていないことが何かを把握し、理解できていない原因を見つけ、理解できている状態になる、ということを繰り返していくはずで、そのプロセスをレポートにまとめてもらいたい、という気持ち
- 範囲の指定方法
  - 4章以前の内容が4章以降に書いてある場合（例えば最尤推定など）は、レポート課題の対象範囲としないと明記する
  - 明示的に禁止する内容を書く
用語の使い方を正確にする（学習とか確率分布/確率密度関数など）
前提とする基礎知識を下げる or 追加する
- 一次元の正規分布はわかるけど多次元正規分布はわからないことが多い
- 最尤推定がわからないことが多い（今年はかなり時間を割いて説明したつもり）
- そもそも数式が苦手な人もいる（これはどうしようもないので前提に入れる）
- プログラミングは for 文 if 文程度の知識くらい
- 英語は苦手（本当は英語できてほしいけど、Google翻訳使えばまあいいか）
学生の動機付け
- 学習の動機付けをうまくできていない気がする（毎週の予復習や講義の聞き方など）
- 講義の内容をそこまで理解しなくてもレポート課題できるのが問題か？
- テストに変更する？
- 本当はプログラミングのテストもしたいところ（採点する時間ないけど）