プログラム修了者アンケート集計結果

アンケート実施日：令和4年8月5日
有効回答数：6名/6名
 

1．4つの講義に満足しましたか？満足度を教えてください．また，講義の良かった点，悪かった点を教えてください.（自由記述）
１．気象学特論

• 気象系の研究室でもなく，「自分の研究で気象を扱うから」という理由で受講しました．そのため，他の学生と比べると，基礎知識がない状態からのスタートでしたが，気象について大まかにですが知ることができました．授業内の質問にも丁寧に対応していただきました．自分の研究につながる知識も得ることができました．楽しかったです．
• 教科書に載っている内容以外にもより深いところまで理解することができた．また，観測機器についても話があり，データを使用するときの注意点なども理解することができた．
• 教科書に沿った授業展開ということで講義が進んでいたが，教科書をよりわかりやすく，かつ補足をして説明していたため，内容が頭に入りやすかった．また，気象データを扱う人材を育成することを目的としていたため，気象データの観測に関する情報を提示してくれていたため，興味深かった．
• やはり内容が多く駆け足気味になってしまうことが所々あったので，もう1コマ授業を増やして欲しかった．
• 気象についての知識を得ることができた．少し話のスピードが早い気もするが大方ちょうど良く聞けた．

 
２．気象データサイエンス論

• 学部生の時にあまり触れることのなかったPythonに慣れることができるといった点で非常にためになった．
• 授業の内容は，気象としてもそれ以外としても役立つと思い，非常に良かったです．Pythonのできる幅の広さを学べたため，将来使えるだろうなと思いました．プログラムの基礎知識があまりないため，課題には毎回苦戦しましたが，ためになったと思います．
• すごく実践的な内容で，テキストも丁寧な作りになっていたので，今後も勉強する際や，実際にPythonを使う場面で使いたいと思います．受講できて良かったです．
• 課題にかかる時間が他の科目に比べ長かった．その分，身になったことも多いと思われる．
• Pythonについて，理解できた．課題が多々難しいものがあり，毎回の課題の時間は，簡単なものだと1時間いかないくらいで，難しいと5～8時間以上かかってしまうものもあった．

 
３．気象データ基礎

• 研究内容に直結するような講義内容で，プログラムを使用して図を描画するなど初めて習得する技術となった．実際に社会で普及していないので，気象データを上手く整理して解読することができれば社会的に大きな意義があると思う．講義で取り扱うデータ以外にも応用できるので，さらに興味を持って学習を続けられると感じた．
• 通常では得られないようなデータ処理の方法を知ることができた．基本的な気象データの読み取り方だけでなく，気象庁によるデータの配信形式やそれに伴うデータ処理形式の違いを学ぶことができ，データを扱う上での幅広い知識と技術を身につけられた点が良かった．
• 気象庁のデータを処理するというなかなか教えてもらうことの少ない貴重な講義だった．自分の研究にも活かせそうな内容であったため，今後の解析に本講義のプログラムや知識を活かしていきたい．
• 気象庁から発表されているデータの処理の仕方などを学ぶことができて良かった．計算機負荷を使わないようなデータ形式の処理の仕方が分かり良い経験となった．
• 実際に気象データを用いて解析する点に興味を持って取り組めた．良い講義だった．気象データの取り扱いについてのさわりを理解できたと思いました．パワポも細かく情報が載っており，後からでもしっかり理解できると思いました．今後，いやでもPythonを動かすことになるので，多少は扱えるようになったと感じました．

 
４．気象データ応用

• 気象データ基礎などで学んだ知識をより社会で活用する形で表現する練習ができた．ビジネスモデルが作成できる人材が必要とされる中で，まだ活用例の少ない気象データを組み合わせてビジネスモデルの構築を実践できた．身についた能力で新しい価値を創出できると思う．
• 課題やグループワークは大変だったが，自分で考える力，プレゼン力，データを扱う力など，様々な能力が身についた．現代社会に必要な知識を身につけることができ，非常に有意義な講義になっていたと思う．
• 現実の社会のことを考えながらデータを分析することはなかなかない機会であると感じた．
• 内容については難しいが，興味を持って取り組めたので良かった．実際のシステム開発に近い流れを経験することが出来たので自己成長につながったと感じた．
• グループワークでとても楽しかった．時間がなくとても忙しかった．
• 今後の活動に活かしていけそうな内容であったと思う．

2. ４つの講義を受講して皆さんの気象データアナリストとしての３つのスキル「気象データ理解力」「ＩＴ活用力」「ビジネス課題解決力」を修得ができたと感じましたか？

3.　４つの講義は大学卒業後の大学院（修士課程）レベルの講義として設計されています．講義の難易度や時間は適切でしたか？
１．難易度

 
２．時間

 

4.　今後，皆さんのキャリアやビジネスにおいて，これら４つの講義で学んだことを活かせると思いますか？

 

5.　気象データアナリスト養成プログラムにおいて，もっとこのようなことを学びたいという希望があればお聞かせください．（自由記述）

• ビジネスモデルに重点を置いてもっと学びたい．発想の部分はビジネスモデルキャンバスに基づいて行う必要があると思うが，実際に課題解決できた分析例も具体的に実践してみたい．気象データ応用についてだが，分析を繰り返す点ができなかったので，データの整理や関係性をみる大切さをもっと前の講義で学びたかった．
• ニューラルネットワークやリッジ回帰などの機械学習の部分で理解が十分でないところがあったので，もう少し深く学びたかった．
• 今回の講義ではPythonを使ったが，Javaも社会でよく使われているので，触れてみたいと思った．
• 気象データは，とてもたくさんあり，マイナーなものもある．そのため，すごくマイナーなものでもどんな風に使われているのかを知りたかった．

6.　気象データアナリスト養成プログラムへのご感想・ご意見があればお聞かせください．（自由記述）

• 課題やグループワークは大変だったが，それらの中で，自分で考える力，データを適切に扱う力，プレゼンテーション能力など，様々な力が身についた．現代社会で直ぐに活きる知識や能力を得ることができたため有意義だった．
• 気象データについてここまで深く学ぶことはなかなかないので，良い経験になった．ここで学んだデータ処理の技術は研究にも行かせると思うので積極的に活用していきたい．
• 非常に密度の高い内容で自己成長につながった．特に気象データ応用では実際のシステム開発に近い内容でグループワークを行う際，興味を持ちながら行うことができた．
• とても忙しかったが，気象データの使い方から，社会でどのように使われているかまで，理解できた．授業前と後では知識等大きく差があると思い，参加して良かったと思う．
• 学部の時には，ほとんどやってこなかったようなことが学べておもしろかった．
• やはり時間が足りない．プログラムの作成で時間がかかるので，できることが限られてしまう．時間をかけてレベルアップできるのであれば，もっと講義が多くても嬉しい．気象データがたくさんあるのに活用は難しいと身をもって感じることができた．