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分析に関するhigh190のブックマーク (91)

  • 大学における教育内容等の改革状況等について（平成23年度）：文部科学省


    文部科学省では，平成23年度の各大学における教育内容等の改革状況等についての調査を行い，この度，その結果をとりまとめました。 1.調査目的 大学における教育内容・方法の改善等の実施状況について調査を実施し，国民への情報提供に努めるとともに，各大学のより積極的な教育内容等の改善に関する取組を促すことなどを目的としています。 2.調査方法等 ・調査対象‥国公私立759大学︵通信制大学、短期大学、平成23年度に学生の募集を停止した大学を除く。放送大学を含む。︶ ・調査方法‥文部科学省ホームページに調査票・回答票等を掲載の上、全大学に回答依頼の文書を発出。各大学の記入後に回答票を回収、集計。 ・実施時期‥平成24年11月～平成25年1月 ・回答率　‥99.8％ 3.調査結果の概要1、概要 ○　大学の教育改革は、初年次教育(※1)を実施する大学数、GPA制度(※2)を導入する大学数及びGPA制度を

  • 平成25年版　労働経済の分析　－構造変化の中での雇用・人材と働き方－｜厚生労働省

    ホーム > 統計情報・白書 > 白書、年次報告書 > 平成25年版　労働経済の分析　－構造変化の中での雇用・人材と働き方－ 平成25年版　労働経済の分析　－構造変化の中での雇用・人材と働き方－

  • 平成25年度全国学力・学習状況調査の分析結果について｜東京都


    平成25年度﹁全国学力・学習状況調査﹂の分析結果について 平成25年10月24日 教育庁 文部科学省は、平成25年4月24日に実施した﹁全国学力・学習状況調査﹂の結果を、平成25年8月27日に公表したところですが、このたび東京都教育委員会は、東京都公立学校の調査結果を分析し、別紙のとおりにまとめましたので、お知らせします。 ※別紙　平成25年度﹁全国学力・学習状況調査﹂の分析結果について︵PDF形式‥313KB︶ ※参考1　平成25年度﹁全国学力・学習状況調査﹂教科別正答数分布︵小学校︶︵中学校︶︵PDF形式‥155KB︶ ※参考2　平成25年度﹁全国学力・学習状況調査﹂から見える課題︵具体例︶︵PDF形式‥258KB︶

  • 偏差値群別の学部の退学率分布


    最近，一般入試で学生を多く入れている学部ほど正規就職率が高いとか，早い段階からゼミを必修にしている学部は退学率が低いとかいう記事をよく見かけます。それだけ，大学の﹁教育効果﹂というものに関心が集まっているのでしょう。 しかるに，この手の議論をする際，まずもって統制︵control︶すべき変数があります。それは入試難易度です。このような①インプット要因を揃えた上で，教育実践の有様︵②スループット︶と就職率なり無業率なりの③アウトプットの関連を追求する必要があります。 私もこういう分析をしたいと思い，現在独自のデータベースをつくっているところですが，①と③のデータ入力作業がだいたい終わりました。ここにて，両者の関連の一端をご覧に入れましょう。中抜けになりますが，後ほど②も加えた精緻な分析を行うための足がかりにしたいと思います。 読売新聞教育部﹃大学の実力2014﹄︵中央公論新社︶から，全国の大
    偏差値群別の学部の退学率分布

  • AOや推薦合格者の卒業後所得は低いというデータも！国公立大入試の「人物評価重視」は正しいか？（高橋 洋一 ） @gendai_biz


    政府の教育再生実行会議︵座長、鎌田薫・早稲田大総長︶が、国公立大入試の2次の学力試験を廃止し、面接など﹁人物評価﹂を重視することを検討していると伝えられている。 これについて、筆者のまわりの大学関係者では侃々諤々の議論があるが、圧倒的に批判が多い。その理由を今回は取り上げよう。 ﹁言うは易く行うは難し﹂の人物評価 まず、教育再生実行会議のメンバーである。教育学の専門家がいない。前の教育再生会議でも指摘されていたが、教育関係者は若干いるが、専門家はいない。専門家とは、少なくとも文献を読んでいて、海外の事情などに詳しく、統計データで客観的に分析でき人たちだ。 教育は誰でも語れるため、下手をすると井戸端会議みたいになる。誰でも教育を受けた経験はあるので、そうしたややもすると偏った経験に基づき、一般論が飛躍した論理で語られることが多い。 一方、大学の教員は、研究と教育に従事している。人によって、両
    AOや推薦合格者の卒業後所得は低いというデータも！国公立大入試の「人物評価重視」は正しいか？（高橋 洋一 ） @gendai_biz
    high190
    high190 2013/10/14
    教育再生実行会議への指摘「誰でも教育を受けた経験はあるので、そうしたややもすると偏った経験に基づき、一般論が飛躍した論理で語られることが多い」
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  • e_dis091a.pdf　カールソン・パーキン法によるインフレ期待の計測と諸問題

    経済社会総合研究所ウェブサイトは、2021年2月20日にESRI統計情報・調査結果ウェブサイトと統合し、リニューアル及びURL変更を行いました。 恐れ入りますが、下記URLよりアクセスいただきますようお願いいたします。 The Economic and Social Research Institute website combined with the ESRI Statistics website for a revamp on February 20, 2021, leading to URL changes.Please use the following URL to access the new site. 経済社会総合研究所ウェブサイト トップページ（https://www.esri.cao.go.jp/index.html） シンポジウム・フォーラム（https://www

    e_dis091a.pdf　カールソン・パーキン法によるインフレ期待の計測と諸問題
    high190
    high190 2013/10/09
    「効率的な経済成長のためには，社会的・企業的・個人的なロスとなる学歴ミスマッチを回避する手立てを考えることの必要性」
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  • 大人の学力の調査で日本首位　NHKニュース


    ＯＥＣＤ＝経済協力開発機構が24の国と地域で行った﹁国際成人力調査﹂で、日本は﹁読解力﹂と﹁数学的な思考力﹂がトップの成績だったことが分かりました。 学歴や職業にかかわらず得点が高い傾向にあり、分析を担当した国立教育政策研究所は、﹁義務教育で基礎・基本を重視してきた結果ではないか﹂と話しています。 この調査は、学校教育や職業訓練など人材育成の参考にしようとＯＥＣＤが初めて行いました。 加盟国を中心に24の国と地域の16歳から65歳までのおよそ15万７０００人が参加し、日本では無作為に選ばれた５０００人余りが解答しました。 ﹁読解力﹂と﹁数学的な思考力﹂それに﹁ＩＴを活用した問題解決力﹂の3つの分野で問題が出され、日本は﹁読解力﹂と﹁数学的な思考力﹂で平均得点を20点ほど上回りトップの成績でした。 学歴や職業別に分析しますと、世界的に学歴が高いほど得点も高い傾向にあり、単純作業に従事している
    high190
    high190 2013/10/09
    「成績と職業との関連を見ると、高い能力を生かせるような仕事が不足している可能性があり、産業構造の転換など今後の政策課題としてさらに分析したほうがよい」
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  • “スーパーマン”ではなくチーム作りを


    データ分析を通じて、業務改善や新商品・サービスの開発に役立つ知見を引き出す﹁データサイエンティスト﹂が注目を浴びている。とはいえ、蓄積したデータを十分に活用できている企業は少ない。企業におけるデータ分析の現状や成功の秘訣について、一橋大学大学院国際企業戦略研究科の大上慎吾准教授に聞いた。 学生時代、米国で統計学を学んでいます。 学部生のころ、私の指導教官だった金子郁容先生︵現・慶應義塾大学教授︶に﹁研究者になりたい﹂と相談した時に、﹁君は天才？それとも普通の人？﹂と聞かれました。私が﹁いや、普通の人です﹂と答えたら、﹁じゃあ米国に行きなさい﹂と。﹁天才はどこにいても知識をきちんと身に付けられるけれども、普通の人は米国に行った方が絶対に楽だから﹂というのが理由でした。 そこで一橋大学を卒業した後、米国に渡り、米カーネギーメロン大学で統計学を学びました。米国には4年半いました。振り返ると、ちょ
    “スーパーマン”ではなくチーム作りを
    high190
    high190 2013/08/27
    「うまくいっている例として、大阪ガスのビジネスアナリシスセンター（中略）組織をうまく作ったことが成功の要因」
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  • ジョブ型職業を意識した進路選択の兆し | 大和総研

    文部科学省が毎年実施している「学校基本調査」の平成25年度（速報）結果が公表された（※１）。学校基本調査では、学校教育行政に必要な学校に関する基本的事項を明らかにすることを目的として、全国の学校等について、学校数、在学者数、卒業者数、就職者数、進学者数等を調べている。今回の公表によれば、大学（学部）卒業者の就職率は3年連続で上昇しており、平成25年は前年比3.4ポイント上昇して67.3％になったという。この就職率には、正規の職員等でない者（※２）も約2万3千人含まれているが、非正規分を除いた就職率も上昇しており、前年比3.2ポイント高い63.2％になっている。大学院（修士課程）修了者の就職率も3年連続で上昇しており、平成25年は73.7％となっている。しかし、大学や大学院の卒業・修了者の就職率が回復に向かう傍ら、高等学校卒業者（※３）（現役）の大学・短大への進学率は低下が続いており、平成2

    ジョブ型職業を意識した進路選択の兆し | 大和総研

  • 高橋洋一の自民党ウォッチ 低すぎるマスコミの図表リテラシー　新聞社説で露呈した「杜撰な分析」

    新聞の社説は、厳密に言えば、各社の論説委員が個人的な見解や解説を書いているのだが、社を代表する意見と多くの人は思っている。実際に、論説委員の原稿を複数でチェックしている社がほとんどだ。 先の参院選では、いろいろな「社説」があって、それはそれで意見の多様化ということでいいことだ。しかし、中には笑えるものもあった。7月21日付（2013年）の朝日新聞社説「選挙と若者―投票すれば圧力になる」だ。 試算の原文を読んで理解できたのだろうか もっとも、主張の内容をあげつらうわけでない。若者はもっと投票すべきだということにまったく異論はない。筆者が問題とするのは、その主張のために使った試算の図表がデタラメということだ。この記事に限らず、新聞記事の根拠となる分析には杜撰なものが多すぎる。そうだと、折角の主張も眉唾物になりかねない懸念がある。 朝日新聞社説では、「こんな試算がある」として、「20～49歳の投

    高橋洋一の自民党ウォッチ 低すぎるマスコミの図表リテラシー　新聞社説で露呈した「杜撰な分析」

  • 保護者の最終学歴が高いほど理科好き…学研調べ | リセマム

    保護者の最終学歴が高いほど理科好き…学研調べ | リセマム
    high190
    high190 2013/07/06
    「子どもに教育的な働きかけをすること自体に価値を見出している保護者が、結果的に最終学歴の高い保護者に多く見られるのではないか」
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  • About PIAAC - OECD

  • 大学・公的機関における研究開発に関するデータ - 科学技術・学術政策研究所 (NISTEP)


    エビデンスに基づく科学技術イノベーション政策の推進のための体系的なデータ・情報基盤の構築を進めています。政策研究を高度化するための基盤となるとともに、政策立案プロセスや政策議論の質を向上させるための基礎資料として有用なものとなることが期待されます。 お知らせ 2024年1月10日　NISTEP大学・公的機関名辞書(Ver. 2023.2)を公表しました。←NEW！ 2023年7月12日　NISTEP大学・公的機関名辞書(Ver. 2023.1)を公表しました。 2023年2月1日　NISTEP大学・公的機関名辞書(Ver. 2022.2)を公表しました。 2023年1月12日　NISTEPにおける大学・公的機関名辞書の整備と名寄せプログラムの開発－より精確な研究機関同定︵名寄せ︶を目指して－を公表しました。 2022年10月31日　大学・公的機関名英語表記ゆれテーブル(Ver.2022.1
    大学・公的機関における研究開発に関するデータ - 科学技術・学術政策研究所 (NISTEP)
    high190
    high190 2013/07/05
    「日本の大学・公的機関の科学知識生産についての体系的な分析を行うために必要となるデータ」
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  • Educate.co.jp | グループシンク（集団浅慮）

    グループシンクとは１９７２年に社会心理学者のアーヴィング・ジャニスが提唱した概念であり、「集団で決めた事柄が大きな過ちにつながる」現象を指しています。 グループシンクは学術的用語であり、実は難解な概念です。が、語弊を恐れずに単純化すると、「一人で考えれば当然気づいたことが、集団で考えることによって見落とされる」現象と言っても良いでしょう。より細分化すると、集団で取り組んだために、「必要な情報を収集しなかった」「情報の分析による判断を誤った」「実行しながらの修正をかけなかった」といったことが起きる現象を指します。 我々が説明に使う比喩は以下です。交通量の激しい道路を横断するとします。一人で渡る時には、左右をしっかり見渡し、信号が青になったら渡ります。当然のことです。ところが大勢の仲間とワイワイと会話しながら渡る際には、先頭集団についてゆく（集団の一体性を維持する）ことだけを重視し、自動車が迫

  • 次世代IT基盤構築のための研究開発「ビッグデータ利活用のためのシステム研究等」採択課題：文部科学省


    本事業では，大学においてICTに関わる様々な立場の人々が集うコミュニティに依拠しながら全国の高等教育機関783校を対象にした調査を行い，研究・教育・管理運営等に関わるデータの量・分布を明らかにする。そして，調査結果をもとに，アカデミッククラウドのあるべき方向性と実現手段を検討し，標準仕様を策定する。 現在，大学におけるクラウド化は，集約化・共有化によるサーバ管理コストの圧縮を主眼として大きな潮流になりつつある。大学間連携により地域でのICT基盤の共有を実現する場合も，集約化・共有化により効率化を目指す側面が強い。 しかしながら，教育研究の質的向上や事務・大学経営の高度化のためには，各種サーバ群の集約化・共有化を通じて形成される巨大なデータの利活用を可能とする革新的な枠組みが必要である。これこそが，アカデミッククラウドが備えるべき要件であり，ビッグデータ時代の大学間連携の姿である。 事業の実

  • Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ


    追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが︵笑︶、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析︵特に線形重回帰分析︶ 独立性の検定︵カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定︶ 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析︵バスケット分析・相関ルール抽出︶ 計量時系列分析 おわりに おまけ1‥﹁素性ベクトル＋分類ラベル﹂なるデータ前処理 おまけ2‥グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
    Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

  • どのグラフを使えばいいかを１枚の画像にまとめてみた…の図を日本語化してみた - 適宜覚書はてな異本


    皆大好き自分も大好きな二十歳街道まっしぐらにはネタ帳という記事が定期的に挙がります。自分も普段記事にするネタをあれこれ自力で探している訳ですが、カメきちさんのネタ放出はかなり美味しい。という訳で有り難くご相伴に預り、 ︻ネタ帳︼bitlyで短縮されたURLから動画だけを抜き取ったサイト﹁bitly.tv﹂ + 25記事*二十歳街道まっしぐらより拝借。 元々の絵は当然英語(YjWta.jpg (1024×767))なんだけど、ちょいと単語が分かりにくいので自分なりに妥当な用語をあてて日本語化してみました。 とってもひどい蛇足 まあ、普通にグラフ作ってるだけなら棒グラフ、線グラフと円グラフがあれば足りると思います。組成分析のためにウオーターフォール使うあたりになるとパレート分析やマトリクス分析に手が出始めて多分こういった図にまとめると言うのは厳しいかと(^^;; 後ですね、散布図が右にも左にも
    どのグラフを使えばいいかを１枚の画像にまとめてみた…の図を日本語化してみた - 適宜覚書はてな異本

  • 京都大学の各学部の留年者数等に関するデータ - zekipedia

    大学の後輩がブログでネット上に転がっている京大に関する資料を紹介していて、色々と見ていたんだけれども、京都大学の各学部・研究科の留年者数や退学者数のデータが中々面白かったので分析してみました。 ちなみにデータ元はこれです。 ❏ 4-4-1.pdf 一応kyoto-u.ac.jp上で公開されています。（2013/04/14確認済み） 追記 何も考えずに留年率を出す時に留年者数を全学生数で割ってたんですが、卒業者数で割るべきではという指摘がありました。 @zekitter 留年率なのですが在籍者数ではなく卒業者数で割る(ある人が卒業までに留年を経験する確率、より正確には卒業が遅延する平均の年数)と感覚的にわかりやすいと思います— ほにゃちょさん (@honyacho) 2013年4月13日 確かにそっちの方が留年率の感覚としては近そうです。今の計算だと、1〜4回生の留年確定者が反映されてないで

    京都大学の各学部の留年者数等に関するデータ - zekipedia
    high190
    high190 2013/04/15
    教学IRのケーススタディ
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  • ビッグデータ時代の注目職種「データ・サイエンティスト」の第一人者がNYで学んだ、適者生存の極意【匠たちの視点】 - エンジニアtype | 転職type


    アクセンチュア株式会社　テクノロジー コンサルティング本部 アナリティクス インテリジェンス グループ統括　シニア・プリンシパル 工藤卓哉氏 慶應義塾大学を卒業しアクセンチュアに入社。コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学国際公共政策大学院で学ぶため退職。同大学院で修士号を取得後は、ブルームバーグ市長政権下のニューヨーク市で統計ディレクター職を歴任。在任中、カーネギーメロン工科大学情報技術科学大学院で修士号の取得も果たす。2011年に帰国し現職に。Accenture SAS Analytics Group数理統計アーキテクト顧問委員会でアジア太平洋地区代表顧問も務める データ・サイエンティストは統計データを分析するだけの仕事ではない データ・サイエンティスト。日本ではおそらく1000人に満たないであろう、この職に就くのはどのようなタイプの人間なのだろうか？ 外界との接触を好まない象牙の
    ビッグデータ時代の注目職種「データ・サイエンティスト」の第一人者がNYで学んだ、適者生存の極意【匠たちの視点】 - エンジニアtype | 転職type

  • 京大と河合塾:高２生６万人、１０年間追跡へ　教育の影響探る－ 毎日ｊｐ(毎日新聞)

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