9 3位 カーネギーメロン大学(米国) 91. 9 2位 スタンフォード大学(米国) 93. 6 1位 マサチューセッツ工科大学(米国) 94. 0 ■QS2017年のデータを採用した評価法 ランキングはすべてQSの2017年の調査結果をベースにしている。 「学術的評価」 はQSが2004年から毎年発表している「世界大学ランキング」のデータに基づいたもの。2017年版では世界中の7.
7 16. UCサンディエゴ— 14. 6 17. ウィスコンシン大学マディソン— 14. 4 Amherst — 13. 南カリフォルニア大学— 13. 5 20. ペンシルベニア大学— 13. 3 2019年におけるAI研究をリードする世界のトップ20の大学(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードする世界のトップ20の大学 1. 3 3. オックスフォード大学(アメリカ)— 37. 7 6. 9 8. 9 10. 4 11. 4 (アメリカ)— 27. 0 (スイス) — 22. 4 20. 2 (※訳註5)上記のAI研究をリードするトップ20の大学を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。 2019年におけるAI研究をリードするトップ20社(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20社 (アメリカ)— 51. 9 3. 1 (アメリカ)— 14. Tencent(中国)— 8. アリババ(中国)— 7. 5 8. ボッシュ(ドイツ)— 7. 2 9. Uber(アメリカ)— 7. 1 (アメリカ)— 6. AI研究ランキング2019：世界を主導するAIカンファレンスであるNeurIPSとICMLの考察から【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW. 9 11. トヨタ(日本)— 6. 0 (ロシア)— 5. 8 (中国)— 5. 5 (アメリカ)— 5. 2 (アメリカ)— 4. 6 lesforce(アメリカ)— 4. 2 (イギリス)— 4. 2 (フランス)— 3. 9 (中国)— 3. 7 (日本)— 3. 5 (※訳註6)上記のAI研究をリードするトップ20社を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。 ▼後編はこちら 原文 『AI Research Rankings 2019: Insights from NeurIPS and ICML, Leading AI Conferences』 著者 Gleb Chuvpilo 翻訳 吉本幸記(フリーライター、JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1取得) 編集 おざけん
No Account 新規登録/ログインして コメントをもっと読む 新着Pick 関連する企業 Google LLC(グーグル)は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。 ウィキペディア アップル(英語: Apple Inc. )は、iPhone、iPad、Macintosh (Mac)、その他ウェアラブル製品や家庭向けデジタル製品、それら諸製品のソフトウェアなどを開発・販売している多国籍企業である。2007年1月9日に「アップルコンピュータ」(英語: Apple Computer)から改称した。 ウィキペディア Facebook(フェイスブック、FB)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州メンローパークに本社を置くFacebook, Inc. が運営する世界最大のソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)である。Facebookという名前は、アメリカ合衆国の一部の大学が学生間の交流を促すために入学した年に提供している本の通称である「Face book」に由来している。 ウィキペディア アカウント登録 ログイン
1 10. シンガポール— 13. 2 11. ロシア— 10. 6 12. 台湾— 5. 3 13. サウジアラビア— 5. 0 14. アラブ首長国連邦— 2. 3 15. イラン— 2. 2 16. 南アフリカ— 1. 0 17. チリ— 1. 0 18. マレーシア— 0. 7 19. トルコ— 0. 6 20. ニュージーランド— 0. 5 (※原註1)EEAに属する国には、オーストリア、ベルギー、ブルガリア、クロアチア、キプロス共和国、チェコ共和国、デンマーク、エストニア、フィンランド、フランス、ドイツ、ギリシャ、ハンガリー、アイルランド、イタリア、ラトビア、リトアニア、ルクセンブルク、マルタ、オランダが含まれます、ポーランド、ポルトガル、ルーマニア、スロバキア、スロベニア、スペイン、スウェーデン、イギリス、アイスランド、リヒテンシュタイン、およびノルウェー( 出典 )。 2019年におけるAI研究をリードするトップ20ヶ国(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20ヶ国 2. イギリス— 126. 1 4. フランス— 94. 3 5. 3 6. ドイツ— 64. 5 7. スイス— 59. 3 8. 4 9. 8 10. 3 11. 0 12. 1 13. オランダ— 15. 3 14. デンマーク— 12. イタリア— 11. 5 17. スウェーデン— 11. 3 18. 6 19. フィンランド— 9. オーストリア— 7. 4 2019年にAI研究をリードするトップ20のアメリカの大学(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20のアメリカの大学 1. スタンフォード大学— 82. 3 — 69. 8 3. カーネギーメロン大学— 67. 7 4. UCバークレー— 54. 0 5. 「コンピューター科学トップ大学ランキング」日本から12校がトップ450入り (2017年11月15日) - エキサイトニュース. プリンストン大学— 31. 5 6. コーネル大学— 30. ジョージア工科大学— 30. 1 8. UTオースティン— 29. 9 9. イリノイ大学— 29. 4 10. コロンビア大学— 29. 2 — 27. 2 12. ワシントン大学— 24 13. ハーバード大学— 19. 2 14. デューク大学— 18. 7 15. ニューヨーク大学— 17.
シンガポール国立大学と東京大学を比較してみると、国際化に取り組む姿勢に違いを感じる。生徒数にはさほど差がないにもかかわらず、留学生の割合は東京大学の約3倍に値する9000人強。外国人従業員は12倍相当で3000人を超えている。 1975年以降、主に英語で講義が行われているのも不思議ではない。英国の植民地時代(1982~1957年)の影響で、母体となった南洋大学開校(1955年)以前は英語の大学しか設立されていなかったという背景も大きいだろう。 総合スコアは84. 2ポイント。「論文の被引用回数(89. 6)」「新卒生からの評価(89. 0)」「H指数(89. 2)」ともに89. 0ポイント以上で、カリキュラムや支援体制、学習環境など総体的な水準の高さが伝わってくる。「学術的評価(76. 7)」もけっして低くはない。 東京大学の総合スコアは81. 7ポイント。「新卒生からの評価(89. 5)」と「学術的評価(77. 6)」)」はシンガポール国立大学よりも高スコアだが、「論文の被引用回数(78. 1)」と「H指数(80. 9)」で大きく差をつけられている。つまり論文分野が上位校に比べて弱いということになる。 この傾向はほかの日本およびシンガポールの大学にも該当する。東京大学をのぞいた日本の大学の「H指数」はすべて60ポイント台以下、東京大学と京都大学を除いた大学の「論文の被引用回数」は70ポイント台以下だ。 「社会的・学術的に影響をあたえる論文の発表を目指す」「そのための人材育育成(国内・国外問わず)を強化する」といった取り組みが、今後日本の大学がコンピューター科学の発展を目指す上で重要な課題となるだろう。 ■中国からは6校、香港からは3校がトップ50入り 中国からはトップ500に33校が選ばれ、そのうち6校がトップ50入り。同国の一流校のひとつとして数多くの大学ランキングで選ばれている清華大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス(LSE)と提携関係を結び、国際化にも力を入れている北京大学などが上位となった。 中国のコンピューター科学分野の共通の弱点は「学術的な評価」で、北京大学の73. 8ポイントが最高スコアとなっている。総合順位では北京大学よりも上の清華大学は67. 8ポイントという結果だ。 香港は6校中、3校がトップ50に。コンピューター科学分野ではライバルを寄せつけない香港科技大学、1911年に設立された香港最古の香港大学、最先端のコンピューター設備を誇るという香港中文大学など。 中国同様、「学術的評価」が最高71.
1)、論文1本に対する被引用回数(94. 8)、従業員からの評判(96. 9)、H指数引用数(97. 7)と全4項目で90ポイント以上を獲得した。 2位のスタンフォード大学はH指数で最高スコア(100)をだしている。つまり「評価が極めて高い論文を発表できる研究者の育成能力が優れている」ということになる。「論文1本当たりの被引用回数」も、満点を記録したプリンストン大学に次いで高い(99. 4)。 しかし「学術的評価」(87. 6)はカーネギーメロン大学(100)やケンブリッジ大学(82. 8)、オックスフォード大学(80. 6)より低めだ。 同校はGoogleを共同設立したセルゲイ・ブリン氏やラリー・ペイジ氏、Instagramのケビン・シストロム氏など、多数の国際IT設立者を輩出したことでも知られている。 カーネギーメロン大学はMITやスタンフォード大学、ハーバード大学などに比べて国際的知名度は低いという印象だが、コンピューター科学分野で突出している。「新卒生による評価」(79. 2)が、80ポイントを下回っている点が唯一の弱点となっているものの、論文関連の評価はいずれも90ポイント以上だ。 米国からは全体の5分の1に値する合計92校がランクインした。 ■コンピュータ科学分野に強いアジアの大学トップ10 アジア圏のコンピュータ科学分野で高評価を受けているトップ10校では、シンガポール、中国、香港が強い。 日本では東京大学のほか、総合50~450位に京都大学、東京工業大学、大阪大学、早稲田大学、慶応大学、九州大学、東北大学、名古屋大学、北海道大学、筑波大学、神戸大学など、合計12校がランクインした。 10位 ソウル大学校(韓国) 78. 2 9位 香港中文大学(香港) 79. 2 8位 KAIST(韓国) 79. 5 7位 香港大学(香港) 80. 7 6位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 5位 香港科技大学(香港) 81. 4 4位 東京大学(日本) 81. 7 3位 北京大学(中国) 81. 8 2位 清華大学(中国) 82. 2 1位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 2 ■シンガポールからは首位を含む3校がランクイン 1位のシンガポール国立大学はアジア圏内にとどまらず、教育水準の高さと壮大な国際観で世界的にも高評価を受けている。コンピューター学部が設立されたのは1998年。コンピューター科と情報システムの2つの学科で構成されている。 コンピューター科学科ではAI(人工知能)からシステム・ネットワーク、ソフトウェア・エンジニアリング、データベース管理、メディア、計算生物学、コンピューター言語など、幅広い先端技術が学べる。 シンガポールからはほかに南洋理工大学/NTUとシンガポールマネージメント大学(201~205位)の3校がランクインした。 ■日本の大学には国際化強化が必須?
世界501校 を対象とした「コンピューター科学トップ大学ランキング」が発表され、日本からは東大が18位に選ばれた。トップ3はマサチューセッツ工科、スタンフォード大学、カーネギーメロン大学。 米国の大学がトップ30の半分を占め、トップ10に7校もランクインしている。アジア勢はシンガポールからシンガポール国立大学と南洋理工大学、中国から清華大学と北京大学、香港から香港大学と香港科技大学と各2校が健闘した。 ランキングは大学情報サイト「トップ・ユニバーシティー」 が、英国の大学評価機関クアクアレリ・シモンズ(QS)のデータを用いて、各校のコンピューター科学分野での学術的評価・被引用論文数・新卒者からの評判などを総合的に分析したもの。 ■コンピュータ科学に強い大学30校 30位 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(米国) 80. 2 29位 コロンビア大学(米国) 80. 3 28位 ジョージア工科大学(米国) 80. 4 27位 カリフォルニア工科大学/Caltech(米国) 80. 5 26位 テキサス大学オースティン校(米国) 80. 6 24位 香港大学(香港) 80. 7 24位 スイス連邦工科大学ローザンヌ校/EPFL(スイス) 80. 7 23位 ブリティッシュコロンビア大学(カナダ) 80. 8 21位 エディンバラ大学(英国) 81. 1 21位 コーネル大学(米国) 81. 1 20位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 19位 香港科技大学(香港) 81. 4 18位 東京大学(日本) 81. 7 16位 北京大学(中国) 81. 8 16位 ワシントン大学(米国) 81. 8 15位 清華大学(中国) 82. 2 14位 メルボルン大学(オーストラリア) 82. 3 13位 カリフォルニア大学ロサンゼルス校/UCLA(米国) 83. 1 12位 インペリアル・カレッジ・ロンドン(英国) 83. 7 10位 トロント大学(カナダ) 84. 2 10位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 2 9位 スイス連邦工科大学チューリッヒ校(スイス) 85. 4 8位 プリンストン大学(米国) 85. 6 7位 オックスフォード大学(米国) 87. 8 6位 ハーバード大学(米国) 88. 4 5位 ケンブリッジ大学(英国) 88. 9 4位 カリフォルニア大学バークレー校/UCB(米国) 89.
総合的な学習の時間の充実に向けて(資料) 【詳細版】待ったなし!次年度から?いえいえ今から! 総合的な学習の時間の充実に向けて(資料) 【総合的な学習の時間 全体計画例】 01_全体計画例(小学校) [Wordファイル/72KB] 02 年間指導計画例 [Wordファイル/26KB] 03_全体計画例(中学校) [Wordファイル/55KB] 04 年間指導計画例(中学校) [Wordファイル/25KB] 05_全体計画の枠(例) [Wordファイル/63KB] 06_全体計画の枠(例:中学校) [Wordファイル/48KB] 小学校 全体計画例(1)(「見方・考え方」を入れています) [Wordファイル/43KB] 小学校 全体計画例(2)(具体的な探究課題) [Wordファイル/41KB] 育成を目指す具体的な資質・能力 [Wordファイル/20KB] 中学校 全体計画例(1)(「見方・考え方」を入れています) [Wordファイル/43KB] 中学校 全体計画例(2)(具体的な探究課題) [Wordファイル/41KB] 育成を目指す具体的な資質・能力 [Wordファイル/20KB] 【総合的な学習の時間 単元プラン例】 小学校単元プラン(小学校3年~6年各1例)SDGsとの関連 [PDFファイル/1. 54MB] (令和元年11月25日更新) 小学校単元プラン例(高学年) [PDFファイル/401KB] (令和元年9月19日更新) 中学校単元プラン例(1)1年生~3年生 各1例 [PDFファイル/318KB] 中学校単元プラン例(SDGs目標関連) [PDFファイル/570KB] (令和元年11月25日更新) 【単元配列表の例】 単元配列表例(小学校中学年) [Excelファイル/25KB 単元配列表例(小学校高学年) [Excelファイル/32KB] 単元配列表例(中学校) [Excelファイル/223KB] 総合的な学習の時間で育成を目指す資質・能力の系統をまとめている例(佐伯市教育委員会作成)をご紹介します。 佐伯市では、この系統表をベースにして各学校が児童生徒や地域、学校の実態等に応じて資質・能力を設定しています。 ご参考ください。 ★ 13年間を見通した幼児教育・生活科・総合的な学習の時間における育成を目指す資質・能力系統表(佐伯市教育委員会) [Wordファイル/37KB]
事業関係 > 学校教育ICT活用事業 ■ICT活用実践事例集(指導案等) > 活用実践事例【小学校 総合的な学習の時間】
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