授業自己点検/2018/PIP の変更点

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#author("2018-11-01T11:32:19+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2018-11-01T11:36:26+09:00","default:takataka","takataka")
*2018年度授業自己点検報告書 [#x824907d]

**パターン情報処理 [#a7a4c659]

- 授業科目のウェブページ https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/wiki/PIP/2018
- 対象: 数理情報学科3年
- 担当者:  [[高橋隆史>takataka]]

***データ [#m270139a]

より詳しいデータが https://www-tlab.math.ryukoku.ac.jp/wiki/?PIP/result/2018 にあります．

成績評価法: 宿題25点 +期末試験 75点

,年度,登録者数,履修辞退者数,試験受験者数,合格者数,合格/受験,合格/登録(*) 
,2018, 39, 1, 30, 25, 83%, 66%
,2017, 68, 0, 63, 45, 71%, 66%
,2016, 42, 0, 30, 23, 77%, 55%

&size(12){(*) (分母) = (登録者数) - (履修辞退者数)};

,&attachref(PIP/result/PIP2018-hw.png);,&attachref(PIP/result/PIP2018-exam.png);
, 宿題の得点率 , 試験の得点率 

~


,&attachref(PIP/result/PIP2018-final.png);,&attachref(PIP/result/PIP2018-cor.png);
, 総合評点 , 宿題 vs 試験 
***コメント [#h3209f37]

- 今年度から，一部の宿題で [[Google Colaboratory>https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb]] 使ってみました．
講義で話を聞いた手法・アルゴリズムが動くところを視覚化できるので，楽しく学べると期待してのことです．効果があったのかどうかはまだ良くわかりません．