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太鼓眼鏡の似非教育学的考察

太鼓眼鏡のブログです。不定期更新ですが、よろしくお願いします。

成績分析してみた①

今日は何をしようかなとぼーっと考えていて、せっかくだからちょっとデータいじってみようという気になったので、自分の成績を簡単に分析してみました。 新入生の人とかまあ少しは参考になるかもしれません。赤裸々に成績報告してるので。

そもそも何故成績なのか

実は僕はあんまり成績が良くありません。決して悪くはないんだけど、特に2年生のときは必修落としてるし4年にして体育もまだ終わってないし(1つ落としてる)。英語プログラムも一般教養もあんまり行ったり行かなかったりでCの嵐です。 でもこれが専門科目、所謂200〜300番代になると抜群に成績が上がるんですね。主観として。

ってずっと言ってたんだけど、実際どうなんだろ?て思ったのがきっかけです。

今回は平均値を比べるに留めて、次回以降時間があるときにt検定とかを混ぜていこうと思います。

データ入力

まずはデータ入力です。 今回は大したことはやらないと決めてたので、エクセルを使いました。次回以降Rを使えたらなと思います。

入力したデータは、以下のとおりです。

  • 学年(1~3)
  • 学期(春、秋、冬)
  • 通算学期(1~9)
  • 授業カテゴリ(GE,PE,ELA,EDUなど)
  • 授業レベル(0-3)
  • 授業番号(000,321 etc.)
  • 開講言語(J/E)
  • 授業タイトル
  • 単位数
  • 成績(0-4)
  • GPA(単位数*成績)
  • 授業タイプ(縦型、横型等)

またちょっとGPAをそのまま出すのはさすがに…と思うので、1の位がわからないように本来ありえない5以上のGPAで適当に調整したものを載せます。

GPA ~ 授業レベル(000~300番台まで)

まず最初に確信から迫ります。 成績そんなによくないけど、基本悪いのは100番台までで、専門科目は得意ですを証明できるか。

結果はこんな感じ。検定無しでも差があると言って良さそうな気もしている。

f:id:cyclemem:20160617132645p:plain

ちなみに授業レベル0,1 vs 2,3で平均値差を比べると0.71ほど2,3のが高かったです。

もう一番主張したいことは終わったのでここからは蛇足です。

GPA ~ 学年(1年〜3年)

f:id:cyclemem:20160617133109p:plain こんな感じの結果でした。 3年ですごい成績上がったんだなあ。

ちなみに、先の結果と合わせて考えるために各学年でとった授業数をレベル0,1と2,3で分けて数えてみました。

f:id:cyclemem:20160617132944p:plain

うーん、つまるところ比率の問題かなあ。学年が上がるごとに専門科目の比率が上がっていったことが成績アップの要因かもしれません。

GPA ~ 学期(春、秋、冬)

ここで通算学期もやります。

とりあえず結果は、こんな感じ。あんまり学期では変わらないみたい。 f:id:cyclemem:20160617132246p:plain あえて言うなら秋に中だるみが見えます。

次に通算学期。 f:id:cyclemem:20160617131213p:plain

値を直接入れるとごちゃごちゃしたので、こちらは別で。

  • 1-s 25.92857143
  • 1-a 25.33333333
  • 1-w 26.61538462
  • 2-s 26.23529412
  • 2-a 26.125
  • 2-w 25.375
  • 3-s 26.72727273
  • 3-a 27
  • 3-w 26.72727273

これもあんまり違いがわかりませんが、3年に上がったのと、1年の冬が何故か高い。 気になって少し調べて見ると、1年の冬に情報科学の授業をとっていて、それが両方良かったみたいです。

GPA ~ 開講言語

ささ、ここで驚く無かれ。 基本的に英語出来ないキャラの太鼓眼鏡ですが、すごい結果が出ました。

f:id:cyclemem:20160617133001p:plain

なんと!E開講のが成績がいい! 理由は複数あると思いますが、多分E開講のがちゃんと授業に行っていたんだと思います。

補足

最後にもう一つだけ、補足ですが、今まで総計で22個もの教育学の授業をとっていたようです。 全部で53だから1/3くらいは教育学だったんだなあー。

必修科目を引くと残り32コースのうち22コース。 6割8分は教育学に割いて来たようです。

ちなみに成績もよろしいんですよ。必修と比べると1くらい違う。

まとめ

はい、というわけで、一部の真面目な人だと思ってくれていた方には若干衝撃の結果だったかもしれませんが、そこも含めて自分なのだと胸を張りたいと思います。 1つ学んだこととして、同じ数値でも足すとかちょっと操作するだけで、大分グラフとか関係性の見え方が変わってくるなあ。

まずは今日あと1回体育に出て、卒業を近づけます。

ちなみにタイトルに数字を振ったので、シリーズものとしてやっていくかもしれません。 回帰分析や分散分析、t検定もやっていきたいと思っています。 データが少ないから、分析対象が変わる可能性ありですが。

では。