NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

今日は15:30から宮城先生の最終講義で、学科スタッフが1時から会場の掃除＆設営＆リハーサルやらであれこれ。垂れ幕の漢字間違いは、他にも裏話あったのでこれからずっと突っつかれるネタになるなｗ

講義の中身はタイトル通りに「リアプノフの安定性／ファジィ理論／意思決定問題」といった主題毎にストーリー仕立てで語ってくれてたのですが、各々に宮城先生自身の思いが込められてて、中でも全てに共通してる部分が「問題に直面したらそれを数学に置き換える。数学には様々なツールがあるし、どういう問題なのかを問いかけやすくなる。その問いかけを通すことで個別の問題だけではなく、応用先が広がる」というような話になってて格好良いことこの上ない。入学者全員に一度聞いて欲しいレベル。録画されてるので少なくとも学科メンバは見れるようにどこかにおいとくと良いのではなかろうか。

話自体に引き込む能力というか、話題毎に関わった切っ掛けや過程、当時の思いと今振り返っての裏話を面白おかしく話してくれてたので、専門的な話題（殆ど噛み砕いてた）について来れなかった人でも最後まで楽しめたんじゃないかと。話す力も大切だなとしみじみ。

宮城先生の講義という点で、個人的な体験談としては学生時代に「システム理論」を受講したぐらいかな？　計算機アーキテクチャか何か必修科目でも受講してたかもしれないけど、専門よりの科目というので思い出せるのがこれ。「システムって何？」とかそもそも考えたことが無かったので、とても楽しかった気がする。そう、このときは楽しかっただけで、それ以上は感じていなかったんだよな。私の問題なのか講義でそこまで深入りできていなかったのかは分かりません。

P.S.
情報工学科主催ということでこちらがホストなんだよね、という気持ちで久しぶりにネクタイしてた（自宅に無かったので昨日買ってきた）のだけど、司会役の名嘉村先生以外はノーマルモードだったのがちょっと以外。いや、私もネクタイしめてただけで頭ぼさぼさな状態だったんですがｗ（先週末散髪する予定だったんだけどタイミング取れなかったんですよー、と言い訳してみる）

数年前から「修了する学生」にワークショップを企画してもらっています。修了するタイミングじゃなくて半年に一度とかでも良さそうですが、輪読／勉強会とは違う意味合いでのイベントという意味で修了するタイミングにやってもらってます。具体的に伝えている趣旨は以下の通り。

[目標と補足]
・修論成果物のイントロor部分課題or全体像を体験してもらう。
・何かしら実際に手を動かしてもらう。
　＊具体的なデータに対して何かしら処理する演習とか、
　　何かしら研究の一側面を体験することがメイン。
・細かい内容はがっつり割愛し、イメージとして伝えるよう工夫。
　＊例えば実験2の探索アルゴリズムでは「NNがどういうものか」を
　　簡易説明だけで終わり、入力ファイルと出力ファイル、パラメータの説明だけで「学習」
　　についての試行錯誤を体験させています。
　　詳細は修論や参考文献読めば良いだけなので、おまじない／こういうもの、という説明でも良いです。
・必要に応じて成果物を参照できるようにする。
　＊サーバにデータやプログラムを置くだけじゃなく、
　　それらをどのように使うのかのドキュメントも用意しましょう。
　　修論付録だけでドキュメントを完結する場合には「修論のありかを明示しつつ、付録参照」のように書いてもOK。
　＊修論付録を用意できたら印刷(製本)前に一度確認させてください。
・「機械学習」など計算に時間がかかる部分では、
　ワークショップ中では小さなデータで試し、
　処理の過程を理解してもらった後で「3分クッキング方式」で「予め処理しておいた結果」を用意しておくとベター。
　数分レベルで終わるなら事前準備しておかなくても良いですね。

いくつか例示もしてはありますが、基本的には好きにやってくれて構わないというスタイル。それに対して今日山内くんが用意してくれたテーマが「そもそも研究って何だろう？」ということへのイントロ＆ディスカッションから始まり、新規性や有効性を引き出すための手段といった一般的（汎用的）な研究スタイルについて具体例で示しながら話を進め、自身の研究に関連するトピックに紐付けていくという流れで用意してくれてました。少なくとも前半は私を含めてヘタに教員が喋るより印象深く残ったんじゃなかろうか。今回欠席した学生へは参加者が代理プレゼンする課題付き。なるほど。

週ゼミでは来週から始まる情報処理学会全国大会への発表確認。慶留間くんはまだプレゼン資料が完成してないので週末or会期中にもう一度チェックだな。予稿としてはまとめてある＆結果もあるので、話せる内容は十分あるという点では心配はしてませんが、それを整理して話すとなるとやっぱり手間がかかるよね。

明日は宮城先生の最終講義ということで会場でのプロジェクタ投影チェック。会場にあるプロジェクタはランプ寿命で暗すぎるので学科持ち込みでどれが良さそうか比較してとか。懇親会会場の設営とか。あれこれ書くと手伝ってるように見えるけど、私以外の方がもっと動いてるんだよな。皆すごい張り切ってます。

会場設営が終わってからは○山まで行ってネクタイをゲット。スーツ関連は全て実家においてあるのを忘れてたので。あはは。

昨日書いたように今日は卒論へのヒアリングがありました。厳密な進め方は指定されていなかったこともあってグループ（部屋）毎に大分違っただろうと思いますが、うちの部屋（玉城先生＆姜先生＆當間）では比較的「卒業研究を通して」を中心としたヒアリングが多かったか。「どういう知見を得られたか／どうやってテーマを決めたのか／どう取り組んだのか／どういう力が身についたか」とか。結果的に研究（≒プロジェクト）の進め方についてアドバイスをするという話が多かった。進学組みに限定せず、教員採用目指してる人は「受けた研究指導を通してどういうところが参考になったか」とか、就職予定者には「大卒には言われたことをこなすのは当然として、それ以上のことが求められている。指示されたこと／問題設定等は何故そういう指示されたか自分で考えて取り組んでいる？」とか。

以下、他グループ含めてヒアリングを通して出てきた話。

• 自己評価は学生自身の主観に左右される側面が強く、学生と教員側での認識の違いは少なくなかった。数字そのものにはあまり意味が無さそう。しかし、単純平均するだけでも大学／学部／学科で認識している英語問題については明確な結果が出た（たまたま？）。
• プログラミングは比較的「卒研で必要だった分」はクリアしていたと自己評価している人が多い。技術という点では主観評価ではなく具体的なチェックリスト用意（＆年度毎にアップデート）した方が良い項目かもしれない。
• 数学は後になって役立つことに気づく人が多い（e.g., 卒研で改めて勉強し直しに時間かけ過ぎてしまって進展が遅くなった人もいる）。
• 英語はテーマ／人によっては「英語を避けるように決める」ことがあって、卒研レベルならなくても何とかなるという声が。単純に自己評価の平均を見ると英語周りで大きくくぼむ（評価値が下がる）傾向に。大学全体／学部／学科としての認識とも一致。（やっぱり必修科目に少しずつ英語教科書導入を広げていくのが良いんじゃないのかなぁ）。一方で、翻訳せずそのまま読むのが速いというレベルの学生もいるし、大学英語（関連科目？）が高校よりレベル低いという指摘も出た。
• 良かった授業として良く挙げられるものは実験3,4や関連専門科目。既に1年間卒研に従事していることもあってそれ以前のことが記憶の彼方になってるケースも。
• 実験3,4で好みがはっきり分かれるケースが多く、研究室／テーマ選定にも強い影響があるらしい。進化計算班を褒めてた学生もいたが、例えばこれを必修科目にして全員に受講させるのはアリか？と聞くと人数多いと同じことをやるのは難しそうとのこと。河野＆赤嶺＆當間な高度プログラミング講義（？？）があると面白いんじゃないかとか。（私は比較的プログラミング苦手な部類じゃないかと思うが。。）
• 実験1,2でいろんなテーマに触れられるのと、1年次後期に実験系科目が無いので、実験1を1年次後期に持ってくるのも一つの案では。一方で講義と連携してる実験もあるため、再設計は必須。（単位的には集中講義としてやるのもありか）。また、1年次後期の必修科目が多すぎて単位落としまくる学生が多かったから科目数減らしているという経緯もあるので、単純に増やすということがよいことなのかというのも要検討。
• なくした方が良い科目としてはプログラミング2が挙げられた。一方でそれが良かったと挙げる学生もおり、学生のレベルによって評価が大きく分かれている可能性あり。
• 論文をちゃんと仕上げきれていない（まとめ／参考文献がないとか）学生も少なくない。
• テーマ決定や研究計画を研究指導教員が言われた通り粛々と取り組むこと自体は良いが、「何故こういう問題に取り組んでいるのか／何故こういう方法で検証しようとしているのか／何故こういう計画で取り組んでいるのか」等を自身で考えていないケースもある。自分自身で理解できるようにならないとそれらの能力は身につかない。研究計画の建て方とか日々の成果の残し方とか、こういうのはどう指導すべきか。（指導含めてバージョン管理で全て一通り残す？）
• 今振り返ると日々多くのアドバイスを貰ってたことにも気づくのだけど、ちゃんとした成果がでないときに怒るだけではなくアドバイスが欲しかった。
• 来年度は卒論中間発表でやってはどうか。もしくは卒研とは独立して学科カリキュラムへのヒアリングという意味で2〜3年次へやれないか。
• 卒研に出て来れない、途中で消える人は、各々が何か自分のやりたい事があってそちらに向かっているなら構わないが、そうではないなら何らかのメンタルな問題を抱えている可能性がある。全員一度カウンセリング義務づけるとか、何らかの形で切っ掛け気付き／アフターケアを積極的にやるべきでは。

夕方からP’s Cafe (Party’s cafe)で謝恩会。以下主な話題。敢えて誰との雑談なのかは省略＆脚色してる部分も勿論あります。

「なかなか美味しくて宜しい」
「こういうのって最初から「パートナーもどうぞ」と招待状に書くのが礼儀じゃない？パートナーいて初めてここまで仕事やれてるわけだし」
「このお店、美人だと思わない？」「？」「聞いたのが馬鹿だった」「いや、働いてる女性はみんな綺麗じゃないですか」「こいつー」
「え、ここまで毎年やってるんですか？」「一応。数年前までは中間の時点でもやってたんですが、高専との発表会入るようになってからは最終だけになってます」
「この学年は特に美人が多い！」「いやだから頑張ってる女性はみんな綺麗で、わざわざ手伝ってくれたB2も綺麗じゃないですか」「それもある」
「わざわざ手伝いお願いしたの？」「野郎に受付されるより良いですよね！」「それなら先生を顔パスにするなよ〜」
「いろいろ迷惑かけてごめんなさい。何かあれば言って欲しい」「学生への通知を早めに…」「それは本当にごめんなさい」
「何が根幹にある？私の場合はお酒がまずあって、それがないことには始まらない」「自分このまま続けてて良いのかな…？」「考えて歩み続けているならそれで良いんです」
「それは高くつきますよ＊＊先生」
「1週間延びたって何があったの？」「いやあれはいろいろ立て込んでた時期でけんか腰になっちゃって」
「今回はこの二人がずば抜けて優秀で、光り輝いてる未来が楽しみでたまらない」
「zzz…」

そんなこんなで夜が更けていったのでした。ちゃんちゃん。

例年だとこれで卒論は一段落ですが、今回はヒアリング（≒面接）があるのでまだ終わってません。ただし、これは卒研の判定に直接は関係しないもの（だからヒアリングと呼んでいる）なので、学生は気負いせず本音で対応してくれれば良いんじゃないかと。学科カリキュラムを通してどういう風に育つかというアウトプットを確認してみる一つの手段として、代表的かつ総括的な必修科目であるはずの「卒業研究」を通してヒアリングしてみよう、というのが今回の趣旨です。（今回の、なので来年は無いかもしれないし、別目的／別手段で何かしら目的達成出来るまでは試行錯誤することになるはず。）

卒論発表は、2並列になったこともあって全部を一通りは見れないのがちょっと残念か。聴講者自体も半分に割れるので一部屋あたりの活気的にちょっと減ってる感は否めない。岡崎先生がいる部屋は十分熱気ありますが（褒め言葉です）。

内容的には例年ではあるけど「卒研単位認定としての最低限を満たしてるかは怪しい？」と思えなくもない発表がちらほら。最低限というのが設定し難いから具体的な話しはしづらいけど「1年間あるんだからもっと頑張れたんじゃない？（≒手抜き過ぎてない？）」という意味で怪しい。一方で、手を抜いてる訳じゃないけどうちの学生も「もっと頑張れたかもなー」とは思う。難しいよね。発表自体は本番のノリを大切にしている平良くんに、苦手意識（？）持ってた松田くんも、バッチリ（死語）。（一部ついていけてなかった質問あったけど）あれぐらいできるなら私基準的にはOKです。

英語発表は、河野研の徳森くんが頭一つ飛び抜けてたか。プレゼン自体の完成度も、質疑応答での対応も。

P.S.
観測できた範囲でも1年次が5,6名は来てたかな。TL見る限りではもう少し居たっぽいので、ひょっとすると10名近くは除いてたのかも。訓練が行き届きつつあるようで嬉しい（ぉ。一方で、例の成績問題ありな人らからはまだ半分も応答届いてないんだよな。週明けに一度呼び出しかしら。

修論最終審査（最終発表）が終わりました。1年次も数名来てました。よしよし。何か得られたかは分かりませんが、「知らないものには取りあえず突撃する」という行動力は素晴らしいです。参加目的を例示しながら周知してたのだけど、どうだったかな。

気づかなかっただけかもしれませんが卒業研究に着手する間際の3年次や、来年発表する立場になる修士1年はあまり居なかった？　単に就職活動と被ってる人が多いのかな。予定がある訳でもなく覗きに来てないのだとしたら個人的にはとても悲しい。卒業するために必要な単位だから粛々とやるというスタンスでも、単位的には十分かもしれないけど。4年次も少なかった気がする。卒研仕上げ真っ最中だろうとは思うけど、これまでお世話になってるであろう先輩の発表を見ることできないの？とも思う。

予備審査をする度に思うのは、もうちょっと早いタイミングでやれないかなということ。何かしらアドバイスするにしては遅すぎると思うし。残りの時間でブラッシュアップすることに意味があるかもしれないけど。

ともあれ、これで修論についてはこれで一段落。後は論文本体のブラッシュアップしてからの製本だけですね。来週は卒論仕上げに突入。

あれこれ終わって帰宅したら脳内のピザ野が活性化してたので注文しようとチラシを発掘。したのだけど電話をかけると「現在使われておりません」というとてもとても悲しい現実に打ちのめされました。他では収まりそうになかったので持ち帰りなお店で注文して取りに行ったけど。

今日は大学院入試2次募集の試験日で、うちだと「学部成績＋英語（TOEFL代替）＋研究発表」での判断になります。学部成績はそれまでの積み重ねなのでおいとくとして、卒研してる人らならそれに集中して頑張ってれば自然と2次対策になってるよね、という形です。最終発表以上の発表時間＋質疑時間で突っ込まれまくるので、卒論自体のブラッシュアップや進学後の更なる向上にも繋がるんじゃないかと期待してますが、実際問題としてどのぐらい伝わっているかは謎か。

午後は「モデリングと設計」の最終発表で、UMLで設計しつつ開発する（シラバスは2012年度）というもの。2年次後期の段階で完成度高めの実機デモするグループもいるのはすごいか。一方で、ユースケース図／クラス図から設計が読み取れない＆聞いてもうまく説明できない（デモや別資料で説明しようとする）グループも少なくなく。分業になってるので「担当した人じゃないと〜」というグループもちらほら。分業自体は悪くないのだけど、任せっきりで説明できないのはちょっと残念か。互いに教えあうことで気づくことも少なくないのでこういう機会は活かして欲しいかなー。

発表会の方式として、学生自身に他グループの評価（的なもの）させてる点はイイネ。データマイニング班ではTAやTA代理にそういうことさせてるんですが、それ自体受講生らにさせるのもありか。終了後に「良かったもの／悪かったもの」の具体例を示しながらピックアップ説明してたのも良いな。これも似たようなことはしてるけど、終了後に再度確認するという意味でのやり方ではないし。

特別賞ではないですが、個人的に良かったグループへお菓子をあげるつもりで準備してました。んが、3グループでどっちにするか悩み、名嘉村先生講評で2グループに絞り（被った）、残った2グループからより適切にUMLを示せていた＆実機デモがあった＆（取って付けたものではなく）通信も活かした、ということでLoLな支援アプリ作ってたグループにアッサムチャイなチョコ（開封済みｗ）を進呈。お疲れ様でした。

夕方はPD1,2改定に向けた宿題について山田先生と討論。意見出し合ってるうちに「個々の手法というよりは、ひょっとして学部生自体にファシリテーターに求められるスキルを身につけることを目標にした方が良いのか？」とか彷徨い気味でしたが、最終的には元の目標（発想法／デザイン）に落ち着いたか。0秒思考＋マンダラート＋ブレインライティング＋マインドマップ＋ブレインストーミングあたりを手段として使いこなす演習するのが前半で、後半に課題設定したプロジェクトベースでやるかも、ぐらい。

P.S.
卒論／修論発表準備に余念がない皆さん、「メッセージとストーリーのない発表はカスだ！」らしいですよ、皆さん（何

先日告知してましたが、データマイニング班の発表会が終了。打ち上げは時間的に食事会ではなくお茶会することに。オハコルテなタルトケーキをメインに、ソレイユのサンドで小腹を満たしながら感想聞いたりしてました。ちなみにソレイユのサンドイッチ（エビカツバーガー／バジルチキンサンド／ローストビーフサンド）は1つ200円ですが、どこぞの100円バーガー2個食べるぐらいならこれ一つの方が味も量もソレイユの方が圧倒的に旨くてオススメ。

データマイニング班自体は2013年度から始まった実験班で、前期が1回目、今回で2回目。1回目の反省点or悩んでる点として挙げている

• Pythonの勉強をチュートリアル丸投げっぱなしはNG（プログラミング苦手な人への指導はやはり必要）。
• データセット／データ／サンプル／特徴ベクトル等々の用語を整理した説明が不足していた感（相手は機械学習についての知識はゼロ）。
• 個々にプロジェクト活動し始める時期が遅すぎたかも（1ヶ月＋αぐらい）。
• 機械学習自体については「ツールとして使えるレベル」を想定してましたが、いくつか代表的or基本的なアルゴリズムを勉強＆実装する方向とどちらが良いのかは今も悩み中。
• 同様に「そもそもツールを機械学習に限定していいのか」も少し迷ってます（制約の意味でこれはそのまま続ける予定ですが）。

上記の点は基本的には今回も一緒か。

一応テコ入れはしてて、Pythonプログラミング指導は（前開と比較すると）具体的にタスク／例題設定しながら演習してて、割と力入れてやりました。

また、機械学習周りは問題設定という側面で絞り込んで4回（分類、回帰、クラスタリング、半教師あり）に絞ってみました。前回はもう一つ二つ話（例えばここのshrinkageとか）を盛り込んでましたが、今回はoverfitting（前編 | 後編）とパラメータ調整を加えるだけにしてそれ以外は省略。

という増減により結果として後半5,6週ぐらいでのテーマ設計＆開発自体は同じぐらいの時間を取れているのですが、逆に言うと全く増えていないので学生からするとやり足りなかった（時間が足りなさすぎた）というのが大きいっぽい。こちらとしては失敗して構わないから一度最後まで通してやって、細かくブラッシュアップするという方式にしたいのだけど、私の説明不足もあってそこはあまり伝わってないな。学生からすると一つずつの手続きをなるたけ高品質に仕上げて次に進みたいというのがあるようで、その気持ちも理解はできます。が、たかだか数週間しかない学生実験（卒業研究のように平日まるまる使えるわけじゃない）で一つずつ高品質でやるのは限界があるわけで。という側面はもっと相互理解できるようにしないとな。

一方で前回挙げてなかった新しい反省点／気になる点としては、

• 自然言語処理に拘ってるわけじゃないけど、例題示すぐらいならノイズ処理も含めて代表的な処理をもう少し用意した方が良いのでは。（一方で時間的にはこれ以上盛り込むのも悩ましい）
• データセット作ることを考えると2名以上のグループで分業しないと消化不良感高過ぎないか。
• 進化計算班時代のようにアルゴリズムを一つに限定してしまって、その代わりに具体的な中身の理解までする方向にした方が良いのか。
• 上記同様、進化計算班のように「クライアントと開発者」の役割を導入するべきか。（クライアントとして依頼すること、開発者として聞き出しながら妥当な問題設定に落とし込むこと、の2つを同時進行でやる方式）

という所か。後半2つについては進化計算班でのやり方がそれだけ良かった部分を盛り込んだ方が良さそうだなというお話。進化計算班自体は2005年に初めた実験班でしたが、あれ、一度作り込んでからは大枠弄らずにそのまま続けてたんだよな。それだけ真面目に力入れて作り込んだという話でもあるし、それだけの私自身の理解が深かったから一度でベストな形に落とし込めていたという話でもあるかもしれない。

今日は早朝から夕方までびっしり予定が入ってて、夕方に美味しいものにありつけることだけを胸に抱いて仕事してました。

新田くん＠姜研の予備審査は（恐らく）無事に修了。和田先生や私からあれこれ突っ込まれて、いくつかは的外れな回答もしてましたが全体的には良く頑張ってだろうということで。というか修士ぐらいは（やってることを前提に）やったことをちゃんと整理して報告さえできるなら普通はクリアできます。

修論チェック／会議も終える頃には夕方。

例年とは違う時期ですが、短気留学生で来てたJoくんが来週には帰国するということもあり、早めの追い出し会をしてきました。去年はたまたま予約が取れず、卒業生の希望によりステーキしてきたのですが、NAL研的には例年いつ世＠久茂地付近で紅豚シリーズ（握り、ミルフィールトンカツ、しゃぶしゃぶ）を中心に、何故ここまで旨いのか分からない沖縄チャンプルーシリーズ（豆腐、ゴーヤー、ソーメン）等々を頂き、最後に雑炊。いや、最後はうどんにすることもあるんですが。

卒業／修了する前提で後輩への一言話してもらったり。就職活動や住居探し、学会発表での話したり。ま、あれこれそれ。

ついでに何度か呼びかけててタイミングが悪くて今まで出て来れなかった最後の配属予定者とご対面。一人欠席だったのでそちらとの顔合わせはまだなんですが、ま、そのうち。

との情報を入手したが、本当だろうか。いてもたってもいられずこれは是非とも参加せねばとの思いで申し込んだのがことの始まりである。昨年度の様子や入手方法等の様子は先ほど紹介したブログに整理されているので、そこを参照して欲しい。ここでは一参加者としての記録に留めたい。

Q: 本当に豚の丸焼きを食べたのか？

A: 本当に食べた。ちなみに丸焼きという特性上、どろどろに解けた脂が大量に皮の中に含まれており、包丁を入れるとそれが溢れ出してくる。アルミ箔＋段ボールに加えてシートを敷くという先人の知識はそれへの対処であり、なるほどと頷くほかなかった。

Q: どのぐらいのサイズだったのか？

A: 今回は15kgのピーちゃん(仮称)を頂いた。いくつか選択肢があるようであるが、今回の参加者10名程度ではこのぐらいのサイズを平らげるのもなかなか一苦労であるが、なんとこのサイズが最小らしい。丸焼きであるためであろうが、沖縄県人恐るべし。

Q: どうやって切り分けるのか？

A: 沖縄県ではクリスマスに豚の丸焼きを食べる慣習があるため、参加者に一人はベテランの切り分け師がいる。その人の話に耳を傾けながらその様子をツイートするだけで大丈夫だ。万が一経験者がいない場合にはツイートで救援要請してみよう。

Q: 味は普通に焼いた豚と違うのか？

A: 基本的に焼豚とはまるっきり違う別の食べ物と考えた方が良い。どちらかというとポトフのように煮込んだものを想像する方がより近いかもしれないが、全身を丸焼きにしているため部位という意味での食材の違いがある点が大きく異なる。プリチーなお尻やほくほくなほほ肉等、思う存分味わうが良い。

Q: どのように味わったら良いか？

A: 入荷時に付いて来るソースを使うも良し、オリジナルに茶漬けにするも良し。好きな方法で味わおう。注意点があるとしたら基本的には味付けを変えるソース／箸休めあたりを用意した方が良さそうだ。なお、前述の通り基本的には脂が多いため烏龍茶等が必須である。もし主催者が用意していなければそれは手落ちだと罵られるかもしれない。これから主催しようとお考えの方は十分に心して欲しい。

Q: どのぐらいで食べきったのか？

A: [ before | after ] の通り。主催者による発信履歴からはどうやら大凡20分程度で駆逐されたらしい。勿論見た目以上にまだ肉が多く残ってたりするが、ほぼ全身を嘗め尽くすには20分程度で事足りるようだ。各ツイートへのツッコミも見所だ。

P.S.
一部に誇張された内容を含んでいます。

先週水曜日頃に1年次への個人面談を告知して、個別に予約してもらってからの実施をしているのですが、その1回目が今日ありました。まだ予約してない学生が大半なのだけど、年内に終われるのだろうか。年離れた人と1対1で喋ることがちょっとした緊張にもなるだろうけど、それも半分は意図的の仕込み。とはいえ私自身がツンツンなのは多人数向け時ぐらいだったりするので、マンツーマンだとあまり気にしない人も増えてきてる？　ま、それでも他の人がいないことでしか話し難いor相談し難いor突っ込んだ話をしやすいので、今の時期からそういう話を少しずつ積み重ねていく（前期のメモを振り返りながら実施）のに意味はあるでしょう。多分。

夕方はデザインスクール打ち上げでアレッタへ。都合が合わない人や当日体調崩して来れなかった人は残念。次年度以降も京大と連携してやれるかどうかはまだ分かりませんが、何らかの形で続けて行くつもりではあります。今回は初めての取り組みだったこともあって参加者の視点から何が良かったか／悪かったかについてあれこれヒアリングすることを兼ねての打ち上げ。当初はそこまで予定してなかったのですが、そうしてあげたくなるぐらいイベント当日だけじゃなく事前準備（調査、整理、専門家や現場へのヒアリング等）にかなり力をいれて取り組んでいたということもあっての実施。今回の体験が何かに繋がれば良いのですが。以下、気になった点のメモ。

• テーマが情報工に無関係すぎるのはどうにかした方が。
• 次回があるならまた参加したい。できれば県外実施。
• フィールドワークでの移動は大変ではあったがやれる範囲。
• 他分野の専門家がいて異なる視点が面白かった。
• 高校生は今回ぐらいの力があるなら一人でも良いが、そうでなければ1グループ2名はいた方が。
• 情報工以外が入るグループ構成になるなら必ずしも社会人がいる必要性はないかも。一方で社会人2,3年目の人への教育効果を期待した参加から入り、理想的な「実現場での問題を題材として取り組む」へ少しずつ近づいていくのは恐らく全員（社会人／大学／学生）にメリットがある。
• 自分のチームでは「デザイン/思考/討論の仕方」として方法論を説明せず、何をやってるのかが分からずに取り組んでいて、やらせてみてから後で目的を説明するということがあった。
• 普段気に留めないような事にも興味を持って話題として取り上げようとする工夫が随所にあった。
• （何となく議論が煮詰まってる時などで）先輩がやってることに学んで自分から発言するなどの練習にもなった。
• 今回はテーマが予め用意されていたが、それは大きな問題ではなかった。一方でもっと自由に、テーマ自体決めさせる方式もありでは。
• 評価方法は現在の方法でも良いが、アイデアコンペのようにもう少し目的別の評価を導入しても良さそう。

個人的に意外だったのは「テーマは自分の専門性に直接関係なくても良さそう」というところか。やりたいテーマを少しは選んでもらってますが、事実上強制に近い形だったので、本来ならもっと自分がやりたいテーマの方がやりがいあったんじゃないかと思うんですが、そうでもない（それ以外の所に十分なメリットがある）のか。