確定申告でミスがあったらしく、かなりの額が戻ってくることに。
私自身の考えや実家の都合で考えることを放棄してるので、出向いて必要項目埋めてもらって算出して、不足分あるから追加で支払ってね、と。言われたとおりに支払ったら、支払いすぎというかそもそも記入漏れがあったということでそれ以上に戻ってくるという。
そもそも論としてチェックできるんだからシステム化してくれよ。。
MacBook Pro新製品出たようですが、正直どうでもいいアップデートだけ。手持ちのは2013で古くなってきてるので買い替えも検討してたのだけど、どうするかな。今の状況だと買い換えるにしても型落ちが良さげか。それともタブレットの方か。
実家の回線がようやくADSLから光になりました。それなりに不便ではあったけれども変えるまでもないかというままで使い続けてるうちに実家を離れ、使ってるのが実質弟一人に。流石にそろそろ変更しないかという打診が3月にあって手続きし、4月末に工事。問題なく使えてるということでADSL側を解約。
それだけの筈ですが、何だかんだとトラブル続いて面倒になってあれこれイライラする羽目に。
1. スマートバリューの適用条件。
条件に「同一住所」があるのを知らず、支払う人がスマホ契約してれば良いのだと勘違いしてたのが悪かった。のだけど、その話伝えた上で手続きしたので、話をした時点で適用外だと伝えてくれれば後の問題もなかった。
2. 両親との情報共有の問題。
弟経由で事前に伝えてあったのだけど、何か食い違いが合ったのか、関連郵便物届いた際に「本人いないから受け取れない」と受け取り拒否してしまい、返却される羽目に。郵便局に出向いて事情話して再配達を依頼することで解消。
3. 工事者との情報共有不足。
電話はNTT固定回線を使いつつ、モデムには光回線だけをつなぐ形でやって欲しいと伝えていたにも関わらず、工事者はモデムに電話回線も繋ぎつつ「1〜2週間は変更手続きで使えなくなる」と伝えて終了したらしい。おい。不要なので電話回線を元に戻して使えることを確認した上で、その変更手続きとやらを中止するよう伝えることに。
4. 電話サービスの解除。
スマートバリュー適用するためだけに電話サービスを付けてもらっていたのだけど、適用できないということなので外してもらうことに。この時点で何度も電話やり取りで不備があったので直接auショップに出向いてやってもらおうとした所、「電話でやってもらうしかない」という対応。そうですか。
5. 他社からの乗り換えによるキャッシュバック。
があるはずなんですが、関連資料がどこにもない。
ということであれこれ疲れました。電話経由で話をするとすれ違い多いし、auショップでやると手続きできないと言われるし（電話で手続きしてる際にはそこでもできるよと言われた）。今は使い続けますが、何かあったら（契約見直しとかあったら）もう使わないな。
高校毎に希望はまちまちのようですが、大学PRのための高校訪問を手分けしてやってます。私は沖縄工業で、去年から始まったインターンシップ受入れの挨拶兼ねて行ってきました。
元々は学部なり学科なりで独自にやってたイベントですが、いつ頃からか入試課で全体をまとめて、ある程度は先方の希望を確認してから学部単位で代表者を出す形になってるらしい。沖縄工業だと教育学部と工学部の希望が合ったので、これに加えて大学全体ということで入試課の3件分を説明に行く、と。
これでも昔に比べると、行く前に希望を確認するプロセスが入ってるだけマシになっていますが、「どの学部の情報を希望するか」ぐらいの話しか届いていないので、粒度としては大分荒い。ただし、希望生徒の半分は1年生だったので、具体的な希望がでなかっただけかもしれませんが。
もう少しうまいやり方ないかしら。出張オープンキャンパスとか。
データマイニング班の目標の一つが、
[ 解説記事: 怪奇!! 次元の呪い – 識別問題、パターン認識、データマイニングの初心者のために ]
を読んで、ある程度のイメージを得られること。これまでの流れとしては、
・簡単なモデルを例示し、
・そのモデルを仮説としたときの適切なパラメータを求めたい。
・そのために損失関数を定義し、
・その関数が最小となるパラメータをOLS/GDで求める。
・これだけでは「そもそも仮定としたモデルがどの程度妥当なのか」を説明できない。
・それ以前にデータセットにはエラーやノイズが交じる。
・データセットを信用しすぎて学習した状態を過学習と予備、それをどうにか避けたい。
・代表的なアプローチがペナルティ項の導入や、交差検証でチューニングしたモデルに対するテスト。
みたいな話をしてきてて。これらの振り返りや、説明が足りていない部分を補う意図で、毎年、前述の解説記事を読ませています。割と好評。
企画してるのはエコロジカル・キャンパス推進委員会になるのかな？（想像）。毎年一回、オープンキャンパス前の時期に学内全体の清掃を学生教職員巻き込んで全員でやるイベントがあります。
恐らく、勝手な想像なのだけれども、一時期は「エコ」とか「グリーン」とか何かそれっぽい活動を大学として企画運営されてて、それに関する活動報告書をまとめ、パンフレット作成して「こんな活動してますよ」的なPRに使ってたんだと思われます。
それ自体が悪いとは思わないけど、大学全体のイベントならもう少し何か工夫できないのかと思う。せっかく総合大学の全学部を同時に動かすイベントって少ないのに、掃除に割り当てるのは残念というか。一方で、教育なり研究なり地域連携なり何かしら面白そうなことやろうとすると、それをやる人が必要だし、手間暇がかかるよねというのも分かります。
新しいことやろうとしても、今やってる業務が無くなるわけじゃないので単純増加。それどころか人手は減る一方。ITだか何かしらの業務効率化するにせよ、何かをやるゆとりが無ければ現状維持を選択する人が多いし、その気持は良くわかる。だからどしどし業務自体をまずは削ぎ落としまくるのが良いのだと思うけども、文科省とかはお金減らす割に業務減らさせない（大学側が忖度してるだけ？）みたいだし。
少なくとも大学独自でやる企画ぐらいはより有意義にしたいなー。リフレッシュにもなるし、年一回ぐらいなら良いというのも分かるけどさ。
輪読とかゼミとか、2名以上で言葉なり図式なり何かしら言語を介しながらやり取りしてる時。もし、相手が何を尋ねているのか分からないのであれば素直にそのことを伝えよう。分からないままに悩むのは時間が勿体無いし、相手がいなくてもできることなので自分一人の時にやれば良くて。考える時間が欲しいならそう伝えるのも一つの手。相手がそれを汲み取ってくれるとは限らないので、できるだけちゃんと言葉で伝えるのが重要。
ということをやるのがコミュニケーション能力であって、自己紹介がとか普段の会話をはずませる力とかではない。後者もできるにこしたことはないだろうけども、複数人で問題解決を行うとかの場面では必須ではないですね。まずは、問題解決に向けたやり取りをできるようになろう。
「英語で日常会話レベル」とかが安易なレベルとして位置づけられてるかの如く用いられることありますが、どちらかというと日常会話というのは難しくて、あらゆる想定外の話題が出てくる可能性があるのでそもそも難しいのだよな。それに対して、輪読とかゼミとか何かしら目的が決まってて、分野も絞られているなら、それなりに同じ考え方・同じ用語を使うことで通用することが多いので、その分、楽です。
ということで、大学院でやってる英語での輪読は、練習の場として活用しましょう〜。（ここ最近は割とよく議論出来てて良い雰囲気だと思う）
何にでも理由がある。という訳でもなく「ひとまず」でやられてるものもありますが、ここでは教科書とか何かしら体系化された（されている、されつつある）事象について。
そういうものには何かしら体系化した人らの狙いが詰まっているし、教科書ならば何かしらの説明が加えられている。輪読形式のゼミで学ぶ場合、主に発表者が事前に解読して説明するための用意をして当日を迎えるけれども、勿論発表者が完全に理解してるとは限らないし、説明が正しいとも限らない。
「なにか質問やコメントは？」
と促してもなかなか出てこないのは勿体無いなと思うので、私の方から発表者に逆質問したり、ただ聞いてるだけの学生らに質問したり。
「ここは何故こうやるのだろう？」
「どういうメリット、デメリットがありそう？」
「同じ目的を達成するための他手段は何が考えられる？」
「より効果的な実現方法はないだろうか？」
多分、恐らく、数回程度繰り返したところで大した効果はなくて。もっと集中して時間かけるなり、そうでなくても継続的に何度も何度も繰り返さないと「あ、物事を考えるというのはこういうことか」みたいな所までにはいかない。そもそも「疑問を持つ」というのは「興味を持っている」ことが前提みたいなところがあるし、興味持っていようが「疑問を持つ」とは限らないので卵が先か鶏が先かみたいな話になりがちなんだけど。
考え方なり疑問の建て方なり、そういうレベルにまで達するのは各研究室のゼミなりでやって貰えれば良いのだろうとは思うけれども、もう少しうまいやり方が無いのかなとも思うわけで。ま、少しずつあれこれ試してみます。
プログラミング1は、if文、for文は触ってたので既にインデントやブロックの概念は教えていますが、その振り返りも兼ねて今回は「関数定義」な話。
単純な例を示しつつ、一連の命令群に名前をつけるて定義すること。定義した関数の使い方。戻り値が必要な場合と不要な場合。スライドでは「ここからここまでが関数定義の範囲」「ここがTrueブロック」とか示してたので、それがない状態でブロックを自分で把握するという話。2次方程式の解の公式を実装させてみる練習（短い時間だったけど数人実装できてた）。とかとか。
毎年微妙にやる順序が変わってるのだけど、これまでと比べるといい感じに進められてるのかも。
までやったという訳でもないですが、データマイニング班の機械学習の基礎を抑えるということで、線形回帰モデルを例に前回「モデルとは何か、パラメータを求めたら良いのか」みたいな話をしてて。
今回はそれを実際に実装してみようということで、クラス設計〜テスト駆動開発〜OLSの実装に向けた式展開〜実装、を体験してもらい。GDについては式展開だけをしておき、fit関数を実装してみてる演習時間にしました。流石にいきなりの実装は難しかったっぽいが、ま、内部のイメージを少しでも持ててもらえれば。
機械学習のイメージを持たせるモデルをパーセプトロンにした方が良いかなと思いつつ、今の所は毎回線形回帰にしてます。特に主義があるというよりは、線形回帰の考え方を知らずに卒業させるのに抵抗があるぐらいの気持ち。ただ、知能情報コースになってからはデータサイエンス基礎の中でやってるようなので、より実装中心の設計にして時間を短くすることはできそうかな。とはいえ、モデルの背景やら含めた考え方を忘れた人が、そのまま実装っぽいことをやってみたとしても無駄な時間になりがちなので、最低限の説明はどうしても必要になりそうではある。
同じく「知らずに卒業させたくない」という理由で、主成分分析もやりたいと思いつつ、実験がメインの授業でそこまで講義時間取るのもなということでやれてないな。あれこれ細かい部分については後期に新しくやる専門科目に取り込んでみる予定ですが、予定は未定ともいうな（何）