国際商経学部で担当している授業だけど、アレコレと発展が期待できる、ということかと。統計的意思決定論のことで、RやPythonも使って・・・。
もちろん、学部の教育以外の様々な取組みとも繋がって・・・。特に、信頼性デザイン＆マネジメントの技法開発では、ココイラって重要、という捉え方をしている、そんなこと。
経営専門職の養成だけど、経済社会の維持と発展で捉えても、何しろ重要、ということかと。特に、リカレント教育の機会を多くの方々が得られる、そんな仕組みづくりが必要で・・・。
社会人対象のの経営大学院だけど、さらに発展させる、ということが個人的なお役目で・・・。もちろん、同時に学外での社会人教育もで・・・。
漠然とだけど、再生、という言葉が気になって・・・。それと、その先の躍進も。
レポートは他人任せ、試験でも不正、出席確認も他者にお願いして・・・。後になって能力が形成できない状態に陥る、ということって当然の結果でしょうよ。
将来価値のためのお勉強を意識する、というやり口だけど、とても大切かと。
そう言えば、高学歴だけど、悪癖の影響で技量がハチャメチャ、という状態でのリカレント教育って、教える側が真摯に全うするのにはコレ自体の技量が必要、ということに。
だけど、変化してきている、という手応えを感じる、というのが個人的な状況。自分の再生も含めてのことで・・・。
2回分の補講をWebで行った、そんなこと。学部の授業で、統計的意思決定論のこと。
結局、この授業だけど、統計モデル、パラメータ推定の最適化、情報量規準、ベイズ推定、それとディープラーニングといった内容を扱った、ということに。
そう言えば、データサイエンスと機械学習の教育をしっかり行う、という要望って高まっている、ということでしょうけど、統計的意思決定論の充実で対処可能、という気がしている、そんなこと。
要は、数学の積み上げ、それとプログラミングの基礎と応用とも絡める、ということって必要で、さらに実践演習もで・・・。
役立つことを目指して、それと現場を大切にしながら、アレコレ考察、ということ。医療・福祉工学と信頼性のこと。
ここでもデータ駆動科学って重要、ということでしょうよ。もちろん、マネジメントも。
学問だけど、様々な分野での繋がりが隠れていて、こういったことの壮大さに知的好奇心を感じない、ということになると、やはり創造ができなくなってしまう、ということかと。
創造を続けるのなら、自由さが必要で・・・。
「データ駆動科学の信頼性解析への適用」だけど、とりあえず、1日目は終了。2日目は来週で、只今、計算を見直している、という具合。Stanの方は準備したものを使うけど、Kerasの方は省略かと。
https://www.u-hyogo.ac.jp/research/event/2021/202201290203/pdf/202201290203.pdf
その翌日に、「故障モデルの知識構造化による新しい信頼性マネジメントのあり方 」があるということになっていて、こちらの方も頭を整理して・・・。
https://www.reaj.jp/modules/eguide/event.php?eid=133
要は、忙しい、そんな状況になっている、ということかと。夏に開催されるシンポジウム発表の審査用アブストラクトの締切、ということも抱えていて・・・。
様々なやり口で考究を続ける、ということって、無駄じゃないでしょうよ。
知識構造と推論、および学習といったことを踏まえた意思決定の構成を考究することだけど、とても大切でしょうよ。
ココイラもデータ計算科学であって、やはりオモシロさを感じる、という具合。何しろ、経営との絡みが広さを与えてくれる、ということでもあって・・・。
そう言えば、オモシロさを感じると、孤独の境地に浸かれる、という気がして・・・。
ノンパラとセミパラを再考、只今、そんな状態。