【悲報】教師「専門学校で統計学を教えたら、生徒全員が理解できずフリーズしてるだけだった」専門学校ってこんなにレベル低いの…？ [257926174]
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津野 香奈美 | Kanami Tsuno, PhD, MPH @KanamiTsuno
「努力できる」「頑張れる」「やってみる」事が当たり前ではないと気付いたのは、某専門学校で初めて統計学を教えた時。黒板に数式書いても、誰も手が動かない。
生徒全員がぽかーんとフリーズしたまま授業が終了。もちろん、質問は？と聞いても誰も手をあげない。帰り道、次からどう教えれば良いのか→
https://togえーてーter.coえーむ/li/2330540 数式がわけわからんからな！
長押ししたらどういう処理を表してるものなのか分からない ちな医療系専門学校だからやってるのはベイズ統計学かな
マルコフ連鎖とかモンテカルロ法とか どうなんだろうな
専門学生に理解されるような言葉を選ばなかったのが悪いとも言える 教え方の問題だろ
黒板に羅列しただけで教えた気になってんだろうが 専門学校で学ぶ統計学って普通に初歩的なレベルだよなあ そりゃあ専門学校で統計学教えても理解できんやろ
スタートラインにすら立ててないから質問なんて無理やぞ 教え方に原因があるだろ
今の時代ガチャがあるんだから確率の説明は簡単
できないのは自分の技量不足だな なんで専門学校で統計が必要なんだ？
コンピューター？ まぁ俺も大学の統計学の講義でレベルの高さにフリーズしたわ >>13
医療系っぽい
看護系とか理学療法士とかかな そら突然専門と関係ない事教えられたらな
お前だって突然群集心理学教えたら引くだろ 専門学生はマジでカスだよ
あいつら世の中のがどう回ってんのか理解できないからな 教える奴が無能なんだろ、学習塾でも無能が教えると流行らない >>11
できなくてもいいんじゃね
エクセルで使うのかな そりゃいきなり黒板に数式書き出す謎の人物現れたらポカーンとするでしょ 専門学校に入るのがどの程度の学力の層か統計学的にわかってるだろ >>12
実際勉強する気のあるやつは大学行くからな
大学行けないけど学生身分で遊びたい奴が入る奴が全てとまで言わぬが9割はそうだと思う まず使い道を教えないとやる気にならないだろ
必要ないかもしれんし >>29
いきなり数式書くわけねーだろ
あいつらは親切丁寧に説明してやってもノートを写すという概念も存在しないし文明という概念が存在しねーんだよ
小学生からやり直せと言いたくなるレベル 今は中高の数学をやり直して2単位貰うのが当たり前だぞ・・・
いきなり統計学に入るからダメなんだろ・・・ その後授業は漫画のように上手くいったそうだが
うーん…？ 大学生でも文系なら理解できんやつが多数なものを
専門学校生が理解できるわけ無いやん 相関が強そうな散布図だけど単回帰になるように直線を引けない…
↓
(ヽ´ん`)「縦軸を対数目盛りにしてみるか…」
↓
直線が引けた！
↓
縦軸の目盛りを戻すと直線が曲線になるが、それを予測などに用いる
こういう手法って本当にアリなの？ こいつも俺がいきなりAOEとかCIVの立ち回り教えたらフリーズするんだろ
前提知識がない奴らにまくし立てても理解できるわけないじゃん 如何にもな女の考え方表し方、こうはなりたくない典型ぽい感じ まあ確かに専門学校はひどい
分数の割り算やらせたら分数は割れないって答えてきたからな
小学生より頭悪いからビビる マーチも統計学全然理解できてねえからこんなもんだろ そりゃテストに関係ない授業のノートなんてとらんやろ >>44
それな
z世代はCtrl+Cで済むことを何をこいつチンタラ黒板に書いてんだ？って定型発達でも見るような目で教師を見てる >>46
はい、その手法は実際に有効です。あなたが説明したプロセスは、統計学における一般的な変換の一種で、特に「対数変換」と呼ばれます。この手法は、元のデータが非線形関係にある場合に有用ですが、その関係が対数的な関係になっている場合に特に有効です。対数変換を行うことで、データの関係を線形化し、線形回帰モデルなどの線形モデルを適用可能にします。
対数変換によって、以下のような利点があります：
1. **非線形関係の線形化**: 元のデータセット内の変数間の非線形関係を、線形関係に変換できます。これにより、線形回帰分析などの線形モデルを適用しやすくなります。
2. **分散の安定化**: 特に、データが広範囲にわたる値を取る場合、対数変換はデータの分散を安定させる効果があります。これは、大きな値を小さくし、小さな値はそれほど変わらないため、データセット全体の分散を均一にします。
3. **外れ値の影響の緩和**: 対数変換は、データの外れ値の影響を軽減することもできます。これは、大きな値を相対的に小さくすることで、外れ値がモデルに与える影響を減少させるためです。
ただし、対数変換を行う際にはいくつかの注意点があります。例えば、対数変換は0または負の値には適用できません。そのため、データに0や負の値が含まれる場合は、小さな定数を加えるなどして調整する必要があります。
また、この手法が適用される場合、解釈も変わってきます。線形モデルの係数は、元のスケールではなく、変換されたスケールにおける変化を表します。そのため、結果の解釈には注意が必要です。
総じて、対数変換はデータ分析の強力なツールであり、適切に使用することで、非線形データに対する洞察を深めることができます。 そりゃ何も知らない人に標準偏差とか分散とか数式見せたってポカーンでしょ
教え方が悪すぎるわ順番考えろ いやいきなり統計学の授業すればポカーンだわそりゃ
慶應大学でも1学期は高校の数学のおさらいに費やすぞ大学生を舐めんな >>48
そんな証明、下手すりゃ大学の講義でもやらんだろ
割とガチの統計学の講義じゃなけりゃ、天下りにサラッと流し、性質だけ使うって教え方のほうが多いんじゃ？
実際、ブルーバックスみたいな啓蒙書のたぐいだと、そういう書き方してることよくある ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
