授業参観報告 と 授業改善提言

平成 20年 4月 4日

奈良先端科学技術大学院大学 授業評価担当

情報科学研究科 学外ＦＤ委員

谷 口 健 一

奈良先端科学技術大学院大学　情報科学研究科　ファカルティディベロップメント研修会

2

教員授業評価　

　　　　検討中

本学における私の役目　　情報科学研究科の教員授業評価・授業改善　　

授業参観は　平成１６年度　第 III 期から

ファカルティディベロップメント（ＦＤ）　

　　　学内ＦＤ研修会での講演（報告と提言）など（１６年度から）

平成１８年度第 II 学期から、参観授業について、主に助教授の先生方と面談　　　１９年度は准教授に加え、助教の先生方とも

１８年度に主にＭ２対象に（ＦＤも兼ねて）、論文の書き方、研究発表の仕方について講演　　　１９年度からは授業（ 7 コマ）で

3

授業参観

１７年度　　　　　８５コマ　　　　　　　　　４７科目

１８年度　　　　　６４コマ　　　　　　　　　４５科目　

参観した授業コマ数　　　　　科目数　

１９年度　　　　　６７コマ＊　　　　　　　 ５２科目　　　

＊　うち３コマのみ同一科目同一教員で重複　　　　

4

アルゴリズム概論 井上　野田　野田

計算機構造概論 原システムプログラム概論 門林

情報科学概論Ｉ

情報理論 I 梶計算理論 I 安本ハードウェア設計論 I

山下

計測情報処理 I 千原　井村

人工知能基礎論 乾情報ネットワーク論 I

門林

システム制御 I 西谷　中村

19 年度参観した授業と教員特論や一般科目、ほか一部科目は省略

赤字は面談（ 15 ～ 30 分程度）をさせて頂いた教員

Ｉ 学期

5

計算理論 II 井上ハードウェア設計論 II 藤原ソフトウェア基礎論 I 伊藤 P

ソフトウェア基礎論 II 安本音情報処理論Ｉ 猿渡　猿渡人工知能論 浮田ソフトウェア設計論 飯田　川口情報通信システム論 I 原システム工学 I 杉本コンピュータグラフィックス 加藤 P

ロボティクス I （松本）情報生命学Ｉ

ＩＩ学期

6

アルゴリズム概論 中村　橘

計算機構造概論 前田　大平

システムプログラム概論 木谷

情報科学概論Ｉ

計算モデル論 関　関

計測情報処理 II 眞鍋　池田

知的システム構築論 木戸出

ソフトウェア工学 I 松本　大平

データ工学 I 伊藤データ工学 II 宮崎情報ネットワーク論 II

垣内

システム制御 II 野田画像情報処理論

構造ゲノム学論理生命学 石井生命機能計測学 湊情報生命学Ｉ I

ゼミナール ５コマ

ＩＩＩ学期

7

高機能計算機アーキテクチャ 中島

音情報処理論 II 戸田　Campbell

計算言語学 松本　乾ソフトウェア工学 II 門田システム工学 II 平田ヒューマンインターフェース論 山澤

ロボティクス II （松本）計算神経科学 柴田　（神谷）比較ゲノム学 修論発表 3 コマ

ＩＶ学期

Ｉ～ＩＶ学期で、准教授・助教担当の授業参観 38 コマ　面談 31 回（面談がないのは先生方の外出等で当日時間が取れなかったことによ

る）

8

授業の様子などの報告は省いて

　　　　（先生方はお分かり、昨年も申し上げた）

改善のための提案を中心に

　　　　よい「見本」から　　　私なりに　　　

9

開講前

その授業の全体内容（何々を教えるか　どの程度まで）、毎回の内容、実施法（宿題演習など）　　　などについて、十分な計画を　　

電子シラバスに、予定、教材提供場所など必要事項をアップ　

　　◇講義関連 URL 　：

　　◇配布資料　：（参観する私も必要）

10

初回の授業で

・ この授業で、どのような知識、技術を習得できるのか

・ 実施の仕方なども　　 webページでの支援などにも

短時間で切り上げるのはよくない

授業目標を明確に伝える　　　　　　　こういうことができるようになるといった具体例な

ども

　　　先生が熱意を持っていると思ってもらえるように

　　　内容も工夫されていると思ってもらえるように

11

－ 前回からの繋ぎ　復習や宿題回答など

毎回の授業

－ 導入　　　　テーマ　　　目標　何ができるようになってほしいか

－ 本題　　　本当に必要な内容だけを厳選して　　　いくつかの部分に分けて、そのつど要点をまとめる

－ まとめ　　　　なにを学んだか　　　できれば、理解度確認の　ミニ演習・アンケートとか

12

・ 前回の出欠票、質問事項などの確認と対応

・ 前回の演習、レポート、宿題などの対応

・ 授業で用いるｐｐｔファイル、ビデオなど

・ 配布する印刷資料

・ ＴＡとの打ち合わせ

毎回の授業計画とその事前確認を

・ 課すミニクイズ、演習、宿題など

・ 挿話の内容、それに必要な資料（ｐｐｔファイルなど）

・ 導入で行うこと

・ まとめで行うこと

・ 提示ｐｐｔのどこで、何をするか（進行メモを）　　　　問いかけ、例などへの言及、別資料・ビデオなどの使用、挿話など・ 時間配分

13

（１）授業では 先生と受講学生との一体感 が必要　学生さんは大事な「うちの子」という感じで　講義は、学会の解説講演と違う　

　

　－　語りかける　　こうでしょ　こうなるでしょ

　－　念を押す　　分った？

　－　問いかける　　どうなると思う？　どっちがよい？

　－　質問させる　　［ じゃ、こんなことは知りたい / 聞きたいですか？］

　－　こまめな対応（出席票などに疑問点などへの回答など）

－　メール、 web ページの QandA など

教授技術について

近くに座らせる（特にＬ１教室で）　すべての授業でその習慣付けを

14

（２）学生の集中力を保つために－ 迫力のある講義　　　　　　　　めりはりのある喋り方－　手振り身振り－　動く（スクリーンの近くで）　－ 学生を見る　－　白板の使用も

－　注意を引くような提示スライド　　　　　　　時々はアニメーションとか－　穴埋め式のプリントなど

15

－　身近な具体例を

－　挿話（関連の有名人、研究トピックなど）

－　問いかけ

－　終了時のミニ演習などへの言及

－　時間を気にするしぐさをしない　　　　　教室の時計を見ない　時間が足りないとか言わない

－　学生の間を歩き回る（パソコン使用やプリント印刷なしを

　 　防ぐのにも役立つはず）

16

（３）説明の工夫

アルゴリズムの説明には特に重要　アイデアを　トップダウンに、例で直感的に分かるように

　動機付け　問題意識を持たせる

　基本的考え（抽象的アルゴリズム）は一つ　

　実装（実現プログラム）はいろいろ

17

考え方を教える

　　　　自身の研究に関係のある内容なら、研究開発を進めてきた経験を通し、　　　　その魅力を　　　　　（問題に遭遇したときにどのように解決していくか　疑似体験）

－　技術の出現・発展の理由や必然性を説明する

　－　概念を整理して本質を教える　　　　　個々の具体的技術・実装そのものでなく、　　　　　　　本来の機能は何か、その具体的実現として‥‥がある　というように

個別の技術の紹介でなく

－　全体のなかでの位置付けを明確に

18

問いかけ、考えさせる、アイデアを理解させる　の例

アルゴリズム概論での例ですが

私なら、例えば、

19

v1

v3

v4 v6

v5

v2

v10

v8

v9

v11

9

47

17

35

19

12 v7

22

13

指定されたノードから各ノードへの最短ルートとその最短距離を

求めよ（距離≧ 0 ）

19

27

10

1514

23

118

8

15

20

5

本講演では無向グラフでやりますが

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v1

v3

v4 v6

v5

v2

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47

17

35

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12

(7)

(11)

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v7

(16)

1327

20

19

10

15

(21)

23

14

11(32)

8

(34)

(35)8

15

(43)

(33)

(19)

5

最短経路は任意の一つでよいとする（したがって、木でよい）

まず、具体例で、問題自身のイメージを

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問いかけ：そのアルゴリズムはどんなところで使われる（使え

る）か？

例えば、

　　インターネットの各ルーターで、いろんな行き先をもつデータを中継するときに、つぎの中継先としてどこへ送ればよいかを決めた表（ルーティングテーブル）が使われるが、なるべくコストの少ない経路を求めておくときにこのアルゴリズムは使われる。

22

問いかけ：

計算時間を問わなければ、どんな（単純な）方法があるか？

場合によっては、

例えば

　　開始ノードからの辺（枝）数が 1 の経路、 2 の経路、 3 の経路、‥‥、 n-1 の経路（ n はノード数）を全部列挙する。

　　各ノードについて、そのノードを終点とするような経路全体の中から、距離が最短のものを選び出す。

問いかけ：これの計算時間のオーダーは？

23

v1

v3

v4 v6

v5

v2

v10

v8

v9

v11

9

47

17

35

19

12 v7

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V3 からの最短距離がこれだと保証できるノードは？

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19

10

15

23

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8

15

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5

ヒントを与えて考えさせる

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v4 v6

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(7)

v7

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13

v5へはこの 7 が最短距離であるという理由（保証）は？

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5

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v4 v6

v5

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17

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19

12 v7

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<v3,v1> を通って行ったら 35以上<v3,v2> を通って行ったら 19以上<v3,v7> を通って行ったら 12以上 ∴ v5への最短距離は 7 、経路は

<v3,v5>

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19

10

1523

14

118

8

15

20

5

　　 v3 から v5へのすべての経路を考える

<v3,v5> で距離 7 で行ける

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v1

v3

v4 v6

v5

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v10

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9

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12 v7

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13

　　 どうやって決めたのか、どんなグラフに対しても適用できる方法のか

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5

もし、例えば v2へは <v3,v2> で 19 が最短のはずという意見があったら

(19)

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v1

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v4 v6

v5

v2

v10

v8

v9

v11

9

47

17

35

19

12

(7)

v7

22

13

次に、 v3 からの最短距離がこれだと保証できるノードは？

27

19

10

1523

14

118

8

15

20

5 赤の部分は確定済み

　　（アルゴリズムを考えているので、どれだけの情報を見て決めるのか、その決め方が重要）

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v1

v3

v4 v6

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v11

9

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17

35

19

12

(7)

(11)

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v7

13

v7へは 11 で行けるがこれが最短距離であるという理由は？

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20

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8

15

5

29

注（＊）： v3 ～ v5 間は7 が

　　　　　最短距離（これ　　　　　は確定済みで、　　　　　保証されている）　　 <v5,v7> を通っていけば

距離 11 で行ける（ <v3,v7> を通って来るよりは距離が短い）、ただし、11より短い距離では行けない＊

<v3,v1> を通って行けば 35より短い距離では行けない<v5,v4> を通って行けば 16より短い距離では行けない＊など

∴ v7への最短距離は 11 、その経路は v3 ～ v5間の最短経路のあと <v5,v7>

　　 v3 から v7へのすべての経路を考える。その中で最短であること：

v1

v3

v4 v6

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9

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19

12

(7) 22

(12)(11)

(29)

(16)

(19)

(35)

13

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10

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8

15

20

5

　　確定済みのノードのみを通ってきて緑の辺で初めて外へ出たところを考える

v7へのすべての経路で

30

v1

v3

v4 v6

v5

v2

v10

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v9

v11

9

47

17

35

19

12

(7)

(11)

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v7

13

次に、 v3 からの最短距離がこれだと保証できるノードは？

27

19

10

1523

14

118

8

15

20

5 赤の部分は確定済み

（どれだけの情報を見てきめるのか、その決め方が大事）

　　これまでの最短であることを保証するための議論によって、次に最短のノードを決定する方法が思い浮かんできたはず

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v1

v3

v4 v6

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v2

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v10

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v11

9

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12

(7)

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1022

(11)

(35)

(29)

(19)

(34)

(16)

(21)

13

(24)

27

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1514

118

8

15

20

5

確定済みノードから一つの辺で外へ出た先のノードの距離の最小 (16)を選ぶ　v4へは最短距離は 16 、経路は <v3,v5><v5,v4>

正しいという理由は前と同様

(38)

　　確定済みのノードのみを通ってきて緑の辺で初めて外へ出たところを考える

32

ここで、一般的な図で、一般的な方法を述べる

(n)

(l)(k)

(j)(i)

(m)

ここで、例えば j が最小とすると

　　確定済みのノードのみを通ってきて緑の辺で初めて外へ出たところを考える

　　 i 、 j 、 k 、‥は最後にその緑の辺を通って来たときの距離の最小値

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(n)

(l)(k)

(j)(i)

(m)

確定済みノードが一つ増える

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(n)

(l)(k)

(j)

(m)

(q)

(p)

(o)

　　効率化のために、 q 、 k 、l 、‥、 m のうち、最小のを一つ記憶するようにする。今までの最小値と q を比較して更新する。　　（一つ確定ノードを増やすための手間は O(n2) から O(n)になる）

　　そのノードから外へ出る新しいすべての緑の辺について距離 o 、 p 、‥、q を求める　　この手間は O(n)

最小値を探す手間はO(n2)

　　すなわち、確定ノードを一つ増やすのに O(n2)時間　　よって n個を確定する

には O(n3) 時間

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改めて、アルゴリズムの概略の記述を参照して説明計算時間のオーダーは　 O(n3) 　　　　かも

計算時間を O(n2) にするには

具体アルゴリズム（実装）

隣接ノードへの確定ノードからのすべての行き方を列挙するなら

　　最短距離が確定しているノードとその値、隣接ノードおよびそこへの仮の最短距離（途中確定ノードのみ通って行く場合の最小距離）、未訪問ノードなどをどのように表すかを始めに説明して　　　

抽象アルゴリズム（ O(n2) 時間の）

隣接ノードへは最小の一つだけ記憶するように

正しさ（と計算時間）の証明

解読して意味が分かるというよりは、構成するという立場で説明する

　　（記述しておく。内容的には今までの例での考えと同じ。帰納法の例。　説明は場合によって省く）

36

以上のは、 Dijkstra （ダイクストラ）のアルゴリズム

類似の問題とか拡張、参考資料などに触れる。

－ すべてのノード間の最短経路　　　　　計算結果を再利用　　 Warshall-Floyd 法　　参

照

　－　２ノード間のみの最短経路　　　　　　目的ノードまでの距離を意識して　　Ａ＊探索アルゴリズ

ム　　参照

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エドガー・ダイクストラ（ Edsger Wybe Dijkstra ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（ 1930 年 5 月 1

1 日 - 2002 年 8 月 6 日）

オランダ人情報工学者

1972 年、プログラミング言語の基礎研究に対してチューリング賞を受賞（ 7 人目）。

構造化プログラミングの提唱者。

Communications of the ACM に “ Go To Statement Considered Harmful”

という論文を発表（ 1968 ）。

E. W. Dijkstra Archive ： a collection of over 1300 written works, famously known as EWDs 　　　　 (http://www.cs.utexas.edu/users/EWD/)

挿話として、例えば

38

（４）ｐｐｔスライド

　注意を引くように　　　例えば

　　　　説明に沿って　　アニメーションで順次表示する　　

　　　　　　　　　　　　　　 詳細部は挿入する形で　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

記述内容の論理的・構造的な表示の工夫を　表題との整合性も

テキストと兼ねる場合は、主張点、論旨の流れも記述する

　　予習・復習で使えるように　

　　学生はほとんどメモを取らない　　取れば聞けない　　

ページ番号は付けておく（参照時に必要）

39

これはまずいぞ

えーっと？　どうだったかな

あ、アニメーションになってたんや

あ、つぎにあったんか

（時計を見て）どこまでやれるかな

研究発表の仕方や提示 ppt スライドの悪い見本　みたい

40

１コマ９０分１８万円

年間授業料 535,800円 ×約 130 人 ×2 学年 ÷約 50 科目 = 約 280万円 / 科目

約 280万 ÷15 コマ =約 18万円/ コマ

「先生。私たち学生は、先生のこの講義で、１コマにつき１８万円払っているのです。よく考えられた魅力的な授業をお願いし

ます」

41

学生の理解不足をあとまで引きずらせない

何回かは（できれば毎回）理解度チェックをする

　　　　出席票を兼ねて　ミニクイズとかで

　　　　

なるべくその時間で理解させるように

　　　　演習　宿題

（５）自己診断による改善

・ 理解度のチェック

42

・ 学期途中のアンケート

具体的に尋ねる項目は自分の授業スタイルに合わせて　　　（講義内容、教授技術・熱意、教材、運用に分け

て）聞く手段もいろいろありうる

学生へのフィードバックは怠らないこと　（どんな意見があって、それにどう対応するかを伝える）

　　・ 変更しない / できないこと（理由も。方針とか、時間的余裕がないとか）

　　・ 直していること

複数人で担当する場合とかは実情にあわせて

43

（６）ティーチングアシスタント（ＴＡ）の活用

講義をしっかり聞いて、授業改善案をつくって担当教員に示させる

　　（ここが分かりにくかった、ここはもっと簡単でもよいのでは、こんなスライドにした方がよいと思う、など）

　　　　　　　　　　これも訓練になる

　　　　（昨年のＦＤ研修会でも学生が提案）

・ 説明させる（演習やプログラム課題・システム紹介などの）　　教育訓練のためによい

授業中、現状で多いのは

・ 資料類の配布と収集

44

ゼミナールや修士論文発表会について

－　司会教員は、発表および質疑の教育の場であるということを肝に銘じ、　　　　　理解を助ける質問をすること　　　　　出席学生からの質問が出やすいようにする / 場合によっては当てる　　　　　発表の悪いところを指摘し、改善方向を教授すること　　　　　発表学生に「ありがとうございました」と礼など言わない

－　研究室で、発表の仕方や論文の書き方について十分指導をすること。　　　　　　　　　　　　　

発表の仕方、論文の書き方 　まずいのも・・・

緊張感も必要

研究室でやるべき教育の義務学生にとって、将来も大事な技術である。具体例で訓練をさせる。　　　　　　　　　　　　　

45

おわりに：

よい教育・研究を行って、卒業生に、将来、

　　「奈良先で受けた教育のおかげです」

　　「奈良先で受けた研究指導のおかげです」

と言ってもらえるようになって頂きたい。

私がお役に立てればと思っています。