2013年10月11日金曜日

分野を体系的に学べる edX XSeries 2013年秋開始

2013年9月, edX は XSeries を開始することを発表した [1]. これは MIT が edX 上で提供する MITx からいくつかの授業を一連のコースにし, あるテーマを学びやすくするものである. 興味のある授業をばらばらに受けるのではなく, テーマに沿って体系的に学ぶことができる. さらに一連の授業を修了すれば, Ceritificate of Achievement (修了証) をもらうことができる [1][2]. 

2013年10月現在, MITx XSeries は 2コース発表されている. 通常大学(院)で6ヶ月~2年間で受ける授業と同等である [1][2]. 


・Foundations of Computer Science: 

   2013年秋開講予定, 大学1-2年レベル, 全7コース


XSeries Foundations of Computer Courses

・Supply Chain and Logistics Management: 
   2014年秋開講予定, 大学院レベル, 全3コース 


XSeries Supply Chain and Logistics Management Courses

XSeries の修了証取得にかかる費用は, 2013年秋の終わりに発表される予定だ. また, 修了証は発行されないが, 無料で聴講することも可能である [1]. 


2014年春からは ID verification process を導入する予定 [1]. Courera の Signature Track [3] と同様にウエブカメラ での本人確認が必要となり, 本人と紐づけられたオンライン修了証が発行される [1][4]. 



XSeries は新たに学ぶ分野を俯瞰するに適している. つまり, ばらばらに受けていた授業に関して分野を網羅することができる. さらに, 関連する学問分野への学びを広げることができるだろう. XSeries は学生の学びを加速する仕組みであり, ほかの MOOC プラットフォームでも XSeries と同様に, 体系的に学ぶことができる取り組みが始まると思う. 


(2014年1月25日追記)
XSeries は 2013年秋の発表時と比べて Aerodynamics が追加され, 全3コースとなった [2]. 
2014年1月, Coursera は edX XSeries と同様の Specializations を2014年4月から開始することを発表した [5][6][7]. 


[1] MITx introduces "XSeries" course sequence certificates on edX. edX. Sep. 17 2013. Retrieved Oct. 2 2013.

[2] XSeries. edX. Retrieved Oct. 2.
[3] Signature Track Guidebook. Coursera. Retrieved Oct. 10.
[4] Verified Certificate. edX. Retrieved Oct. 2.
[5] Coursera Specializations: Focused Program in Popular Fields. Coursera blog. Jan. 20 2014. Retrieved Jan. 24 2014. 
[6] Coursera Specializations. Coursera. Retrieved Jan. 24 2014.
[7] 体系的に学べる Coursera Specializations 2014年1月開始. MOOC 101. Jan. 25 2014. Retrieved Jan. 25 2014.

2013年10月5日土曜日

Coursera で授業を受けよう (3) 宿題のやり方 ~ 修了証授与

授業ビデオを視聴し終えたら宿題をやろう. 週ごとの宿題は, Assignment, Weekly Quiz, Exercises, Review Questions 等の名前で,  択一式の選択問題であることが多い. 

ここでは Machine Learning の授業を例に説明する. 授業ページのメニューの Review Questions からアクセスすると, 週ごとに宿題が追加されている. 


Coursera Machine Learning 宿題ページ


宿題には Due Date (締め切り) と Hard Deadline (最終締め切り) が設定されている. Due Date までに提出すれば 得点*100% を得られるが, Hard Deadline 前に提出すると 得点*80% しか最終得点として得られない. # (number) of Attempts は何回テストを受けることができるか設定されており, 設定された回数内ならば, 何度テストを受けてもよく, 最後の回の得点のみが記録される. 


Coursera Machine Learning 宿題提出画面

すべての問題に回答し終えたら,  Honor Code (倫理規定) に従うことを約束し, Submit (提出) する. 回答途中の答案を Save (保存) することも可能. 途中保存した場合, 保存前後で回答の選択肢の順番が入れ替わったり, 新たな選択肢が追加されていることがある. 

コンピュータサイエンス系の授業では, 択一式選択問題のほかにプログラミングの宿題も出される.  Programming Exercise 等のメニューからアクセスし, 各課題の指示が書かれた pdf  やプログラムに必要なファイルをダウンロードする. たいてい, UNIX シェルからスクリプトをたたいて回答を提出する. 提出する際のパスワードは Coursera ログインのパスワードとは別に設定されており, 宿題のページで各個人に割り当てられている. 

また, midterm (中間テスト) や final (期末テスト) など, 記述式の課題で細かい採点が必要な 場合は, Peer assessment (受講者同士の採点) を課している. 採点基準を明確に示しているので, 個人の意見や感情が入る余地は少ない. さらに採点前に採点練習をさせる授業もある. 自分の答案を提出して終わりではなく, ほかの受講者の答案を採点しなければ, 自分の得点が減点されてしまうので注意が必要だ. 


授業内容や宿題で分からない点があれば, Discussion Forums (掲示板) で積極的に質問しよう. 


Coursera Machine Learning 掲示板

英語に自信がなくても, 中学英語の文法を使って, シンプルに分かりやすく質問のポイントを伝えることが大事. 他の生徒や TA (Teaching Assistant, 授業助手) が回答してくれる. また, 他の生徒の質問に答えてお互いに助け合えるのが, MOOCs のよいところだ. ただし, Discussion Forums での質問や回答は点数には加算されない.


無事, Syllabus で決められた点数を取ることができれば, Statement of Accomplishment (修了証) が発行される. Coursera の自分の名前の下の選択メニューから Course Records (受講履歴) を選択すると, いままで受けた授業一覧が表示され, 修了証をダウンロードできる. 


Coursera Machine Learning 修了証 
2012年4-7月受講, 2012年12月取得

2013年10月2日水曜日

Coursera で授業を受けよう (2) 授業の受け方

前々回の記事で授業登録をした Coursera の Analysis of Algorithms の授業を受けよう. 登録後にアクセスできる, 授業ごとに持っているページからスタート.


Coursera Analysis of Algorithms トップページ

トップページには Announcement (お知らせ) が載っており, 毎週, 授業の概要や宿題についての説明がアナウンスされる. ページ左のメニューから, 授業ビデオ, 宿題などにアクセスできる.

授業を受ける前に, メニューの Syllabus や Course information から Grading policy (評価方針) を確認しておくことが大事だ. quiz (小テスト), midterm (中間テスト), final (期末テスト) の評価割合が明記してある.


さっそく授業を受けよう. 授業ビデオを見るには, メニューの Video Lectures, Videos などからアクセスすると次の画面に移り, 週ごとにアップデートされる授業の一覧が表示される.


Coursera Analysis of Algorithms 授業ビデオ一覧

授業によって異なるが, 週に 3~10 本, 一本当たり 3~20 分, 合計 60~120 分程度の授業ビデオを受ける. 授業タイトルの横にメニューが並んでおり, 左から, 授業スライド (.pdf), subtitles (.txt, .srm), video (.mp4) をダウンロードできる. 授業スライドはクイズや試験を受けるときにヒントになるので, ダウンロードしておくのもよい.

授業ビデオを選択して, 実際に授業を受けよう.


Coursera Analysis of algorithms 第2週授業ビデオ, 字幕有り

画面中央は授業スライド (pdf 形式でダウンロード可能). 画面左上にビデオのタイトルと授業時間が表示され, また, 右上の Help をクリックすると Help Center のウインドウが開く. 画面下部にはビデオのコントローラが並んでいる. 上下2段の上段の CC をクリックすると, 字幕の言語が選択できる. 下段の -/+ でビデオの再生速度が選択でき, Prev/Next で前後のビデオへスキップできる.

授業によっては, 授業ビデオ内に点数に加算されない quiz (小テスト) がある.

2013年9月22日日曜日

Udacity オンラインマスターコース OMSCS 募集開始 10/7 ~ 10/31

Udacity と Georgia Tech (Georgia Institute of Technology, ジョージア工科大学) のオンラインのみで取れる修士号 OMSCS (Online Master of Science in Computer Science) の募集が始まる[1][2]. 10月7日に Online Application site がオープンする予定で, 入試に関するすべてはオンラインで手続き可能. 準備すべき情報は, 通常のアメリカ大学院入試とほぼ同じだ (ただし GRE は不要). 


Udacity x Georgia Tech OMSCS 


OMSCS 入試基本情報 [1]

・募集人数 600人
・GPA 3.0 以上必要
・募集期間 2013年10月7日 ~ 10月31日
・合格者発表 ~ 12月1日
・授業開始 2014年1月15日
・受験料 $50


OMSCS 入試に必要な情報, 資料 [1]
・Personal Information (個人情報)
  ・Full Name (氏名)
  ・Date & place of birth (生年月日, 出生地)
  ・Permanent & current addresses (定住所, 現住所)
  ・Names & email addresses of recommenders (推薦者の名前, eメール
   アドレス. ふつう3名)
  ・Criminal & academic misconduct history (犯罪, 学業違反歴)
  ・Citizenship (市民権, ここでは国籍のこと)
・Academic history (履修歴)
  ・Colleges & universities attended (通った大学)
  ・You must submit official or unofficial transcripts from all colleges 
   and universities you have attended (公式, 非公式すべての成績証明書)
  ・Degrees earned (取得した学位)
・For international applicants only (留学生のみ):
  ・TOEFL score (TOEFL 点数)
・Ethnicity (民族. 日本, アメリカ等)
・Residency (居住権. Visa の有無等)
・Awards, recognitions, fellowships, scholarships (受賞, 業績評価, 奨学金)
・Other universities to which you are applying (応募している他の大学)
・Career objectives (キャリアの目標)
  ・Background essay (経歴)
  ・What has prepared you for this for program? Up to 2,000 characters
   for response (この課程のために準備したこと. 2000字まで)
  ・Statement of purpose (志望動機)
  ・Academic and career plans. Up to 4,000 characters for response 
   (学業上, キャリア上の計画. 4,000字まで)
  ・Resume (履歴書)


GPA (Grade Point Average) は日本の大学で成績に付けられる A, B, C, D, F をそれぞれ 4, 3, 2, 1, 0点に換算し, 単位数を掛けて計算する [3]. GPA 3.0 とは, すべての科目で B を取ったことと同じ. UC Berkeley の GPA 計算サイト [4] が便利だ.


推薦者はふつう3名必要で, 応募者をよく知っている人になってもらう. 研究室の先生, 受けた授業の先生, 会社の上司などを指名する. OMSCS では推薦書が必要とは書いていないが, 推薦者に電話インタビューがある場合がある.  推薦書(の原稿)を書いてもらって電話インタビューに備えてもらおう.


OMSCS の募集要項には TOEFL の足切り点は記載されていない. しかしながら Georgia Tech のコンピュータサイエンス修士の募集要項には minimun accepted score is 100 [5] とあるので, OMSCS にも同等のスコアが要求されるだろう. 

TOEFL 受験から約10日で公式スコアが TOEFL のオンラインサイトに表示されるので, 10月31日の応募締め切り日に間に合わすには, 10月20日までに受験する必要がある. 都市によってテスト設定日が異なる [6] ことに注意して, テスト日,  スコア表示予定日一覧表 [7] から受験日を決めよう. 


いずれにせよ一つひとつの準備に時間がかかるので, 入学申請サイトがオープンする10月7日を待たずにエッセイ類からどんどん準備しよう. 



(2014/1/19追記)
コース開始日のブログによると, 2,360人が出願し375人が合格した [8]. 合格率16%なので, 通常のアメリカ大学院入試とほぼ同程度の倍率だ. 



[1] Program Information. OMSCS. Retrieved 21 Sep. 2013.

[2] Online Master of Science in Computer Science. Udacity. Retrieved 21 Sep. 2013.
[3] Academic grading in the United States: Grade point average. Wikipedia. Retrieved 21 Sep. 2013.
[4] GPA calculator. UC Berkeley Academic Services. Retrieved 21 Sep. 2013.
[5] MS Computer Science - Admission Requirements. Georgia Tech College of Computing. Retrieved 21 Sep. 2013.
[6] TOEFL iBT: Locations. ETS. Retrieved 21 Sep. 2013.
[7] TOEFL iBT: スコアの通知. ETS. Retrieved 21 Sep. 2013.
[8] Sebastian Thrun: World's First Massive Online Degree Program Starts Today. Ucadity Blog. Retreived 19 Jan. 2014.

2013年9月20日金曜日

Coursera で授業を受けよう (1) アカウント作成 ~ 授業登録

まず初めに Coursera にアカウントを作ろう. 


Coursera トップページ

Coursera トップページの右上, Sign Up (登録) をクリックすると, 次の画面に移る.
Coursera アカウント登録画面

   Full Name (氏名, 本名を入力する)
   E-mail Address (eメールアドレス)
   Password (パスワード)
   Confirm Password (パスワードの確認)

の4項目をすべて入力し, Terms of Service (利用規約) と Honor Code (倫理規定) に同意する (I agree to ~) をチェックする. 最後に緑の Sign Up のボタンを押して登録完了. 

Honor Code [1] はよく読む必要があるので, 原文と日本語訳をここに載せておく. 

Coursera 倫理規定

   倫理規定

   授業に参加するすべての学生はつぎの行動規則を守ることに同意する:
   1. アカウントはひとつだけ登録する.
   2. 宿題, クイズ, 試験の回答は自分の取り組みである (共同作業が明確
    に認められている課題は除く).
   3. 宿題, クイズ, 試験の回答を他人に分かるようにしない. 自分で作成
    した回答と授業スタッフが作成した回答を含む.
   4. 不正に自分の結果を良くしたり, 不正に他人の結果を良く/悪くする
    行為に携わらない.


つぎは授業に登録しよう. Coursera トップページの右上のメニュー Courses (授業) をクリックすると次の画面に移る. 



Coursera 授業選択ページ

Courses ページ左のメニューでは, Starting soon (もうすぐ始まる授業), Signature Track (公式修了証をもらえる授業), Languages (授業の言語), Subtitles (字幕の言語), Categories (科目) を選択することで興味のある授業を見つけることができる. さらに左上の Sort by のメニューで Starting soon (もうすぐ始まる授業), Newest courses (新しく追加された授業) でソートできる. 

たとえば CS (Computer Sciences, コンピュータサイエンス) の授業を取りたいのであれば, 

   Language English
   Subtitle English  
   CS: Artificial Intelligence (人工知能)
   CS: Software Engineering (ソフトウェア工学)
   CS: Systems & Security (システム&セキュリティ)
   CS: Theory (情報理論)
   Statistics and Data Analysis (統計とデータ解析)

を選択し, Sort by メニューで Starting soon を選択すれば興味ある授業を見つけることができるだろう. 

Signature Track [2] は公式修了証 (Verified Certificate) を貰える授業のことで, 通常の Statement of Accomplishment (修了証) のほかに, 約 $50 (大学により異なる) で Coursera と大学から公式な修了証をもらうことができる. 本人確認が通常より厳しく, ウエブカメラでの本人確認, 写真付き ID (運転免許証, パスポート) の提出が必要で, タイピングパターンで本人かどうかを識別する [3]. あくまで Signature Track はオプションなので, 公的機関に提出する必要のある人だけ選択すればよい. 

さきほどの通りこれから始まるコンピュータサイエンスの授業を検索して, Princeton の Analysis of Algorithms (アルゴリズム解析) を受講したいと思ったら, 授業内容を確認しよう. 


Coursera Analysis of Algorithms 授業概要ページ

授業の概要ページのトップには, 大学名, 授業名, 先生, 一行説明, Workload (勉強量), 言語の簡単な説明がある. そしてどの session (学期) に受講するか選択できる. この授業の Workload は週に6~8時間となっているが, 宿題が多かったり難しい場合もあるので多めに見積もっておこう. 

さらにその下の About the Course (授業について) の詳しい説明で, 授業の概要をつかめる.


Coursera Analysis of Algorithms 授業概要ページ

Recommended Background (望ましいバックグラウンド), Suggested Readings (推薦書), Course Format (授業形式), FAQ (よくある質問) もよく読んで, 授業に登録するか決めよう. 

この授業を取ると決めたら, 希望の学期の青い Sign Up ボタンから授業登録しよう. すでに Coursera に Sign In (ログイン) していれば, eメールアドレスに授業登録の確認メールが送られてくるので, これで授業登録は完了だ. 授業開始日より前に登録すると, 開始日の2~3日前に授業開始をアナウンスするメールが送られてくる. 


以上, 授業一覧から授業を選択する場合を説明したが, 希望の大学が決まっている場合は, Courseraトップページの右上のメニュー Partners (提携大学) から各大学のページに移ると, その大学が開く予定の授業一覧から選択できる.


また, 前回の記事 Class Central で授業を選択しようで解説したように Class Central で希望の授業を見つけた場合は, 直接, 授業のページから登録することも可能だ. 



[1] Honor Code. Coursera. Retrieved 19 Sep 2013.
[2] Signature Track Guidebook. Coursera. Retrieved 19 Sep 2013.

[3] Creating a Signature Profile. Coursera. Retrieved 19 Sep 2013. 

2013年9月17日火曜日

Class Central で授業を選択しよう

主要な MOOC の3つ Coursera, Udacity, edX のほかに, NovoED, Canvas Network, OPEN2STUDY などそれぞれに特徴を持った MOOCs がある. これらの MOOCs のサイトには授業カタログのページがあるが, 膨大な授業情報からどのように授業を選べばよいだろうか.

なにか授業を受けたいと思ったら, 初めに Class Central へ行こう.このサイトは各 MOOC の授業情報を一覧できるのが特徴だ. 



トップの青いバーの右側にある Courses (授業の開始状況), Initiatives (授業が行われる MOOC), Subjects (科目) をそれぞれクリックすると, 次のリストから目的の授業を選択できる.   



また画面中央には Recently started or starting soon (最近始まった, あるいはもうすぐ始まる) の授業一覧表がある.  



Course Name (授業名), Instructor(s) (先生), Subject (科目), Start Date (スタート日), Length  (授業の期間), Initiative (授業が行われる MOOC) でソートして興味ある授業を選択できる. 授業の紹介ビデオがある授業は, Class Central 上で見ることもできる. 

さらに最下部には Just announced (アナウンスされただけ) の授業一覧表があるので, 今後取りたい授業の目星を付けておくとよい. 



これらの操作で希望の授業をある程度絞り込むことができたら, 最後に, 授業名のリンクから Coursera 等の授業の概要ページで内容や必要なバックグラウンドなどをくわしく比較し, 授業を選択し登録しよう. 

2013年9月16日月曜日

MOOC プラットフォームを選ぼう

大学レベルの授業を受けられる MOOCs は Coursera, Udacity, edX の3つが主要なプラットフォームである. それぞれの特徴は何だろうか. どの MOOC を選べばよいだろうか.

Coursera (コーセラ)


Stanford 大学の教授によって設立され, 世界から77大学とアメリカの10州立大学システムが参加 [1]. 学生数, 授業数ともに最大の MOOC [2][3]. 授業は数学, 物理から考古学まで幅広く開講している [3]. 日本からは2013年秋より東京大学の授業が開講している [4]. 授業を修了すると無料で貰える Statement of Accomplishment (修了証) のほかに, 約 $50 (各大学で異なる) で Coursera と各大学から Verified Certificate という公式な修了証を貰える授業もある [5].



Udacity (ユーダシティ)


Coursera と同じく Stanford 大学の教授によって設立された. 授業のほとんどはオリジナルコンテンツで構成され, 物理, 統計学, 代数学などの入門授業が豊富にそろっている. 上級クラスはすべてコンピュータサイエンスの授業である [6]. 授業や宿題にタイムリミットは無く, 自分のペースで勉強できる. 2014年秋より Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)と提携して, オンライン授業のみでコンピュータサイエンスの修士号を取得できるコースを開設予定 [7][8].



edX (エデックス)


Harvard 大学と MIT が核となって設立され, 授業もこの2校により開講されているものが多い [9]. NHK 白熱教室シリーズ [10] で有名な Harvard の Justice [11]や MIT の古典物理 [12] の授業もあり, それぞれの大学の名物授業を受けられる. 世界から29校が参加しており, 日本からは京都大学が参加を表明している [13]. 


(2013年9月20日追記) edX もCoursera と同様に Verified Certificate (公式修了証) を発行することを発表した [14]. 肝心の費用だが, 最低 $50 を寄付 (edX は非営利のため) として払うことが求められており, さらに $100, $200, あるいはそれ以上の寄付も受け付けている. edX で Verified Certificate を受け取れる授業は, 9月20現在, CS169.1x, 6.002x, Stat2.1X の3コースのみで, Coursera の約100コースと比べるとまだ少ない. 


Coursera と edX は授業科目や授業の進め方が似ており, Udacity はタイムリミットが無い点が特徴的だ.


重要視する以下の基準によって MOOC を選択するとよいと思う. 
- 授業の選択肢が欲しいなら Coursera, edX
- 公式修了証が欲しいなら Coursera, edX
- 入門授業を受けたいなら Udacity
- 学位取得を考えているなら Udacity
- 自分のペースで勉強したいなら Udacity
- 有名大学の有名教授の授業を受けたいなら edX, Coursera


[1] Partner Universities. Coursera. Retrieved 16 Sep. 2013.

[2] Courses. Coursera. Retrieved 16 Sep. 2013.
[3] Coursera. Wikipedia. Retrieved 16 Sep. 2013.
[4] The University of Tokyo. Coursera. Retrieved 16 Sep. 2013.
[5] Signature Track Guidebook. Coursera. Retrieved 16 Sep. 2013.
[6] Course Catalog. Udacity. Retrieved 16 Sep. 2013.
[7] Online Master of Science in Computer Science. Georgia Institute of Technology. Retrieved 16 Sep. 2013.
[8] Udacity, Georgia Tech and AT&T Partnership. Udacity. Retrieved 16 Sep. 2013.
[9] Courses. edX. Retrieved 16 Sep. 2013.
[10] 白熱教室. NHK. Retrieved 16 Sep. 2013.
[11] HarvardX: ER22x Justice. edX. Retrieved 16 Sep. 2013.
[12] MITx: 8.01x Classical Mechanics. edX. Retrieved 16 Sep. 2013.
[13] Schools. edX. Retrieved 16 Sep. 2013.
[14] Verified Certificates. edX. Retrieved 20 Sep. 2013

2013年9月13日金曜日

MOOC をはじめよう

世界中に学生を増やしている MOOC をはじめよう. Coursera, Udacity, edX で世界一流大学の授業を受けよう.


MOOC とはなにか

MOOC (Massive Open Online Course, 大規模オンライン授業) の名の通り, インターネットを通じて数万~数十万人の学生が無料で受けられる授業のこと. 授業のビデオを見るだけでなく, 毎週提出する課題によって理解度を確認することができ, また discussion board 上で他の学生や TA と議論することができる. MOOCs 以前に世界中の大学の授業を受けられるプラットフォームとしてあった iTunes U, MIT OpenCourseWare とは授業のインタラクティブ性の有無が異なる [1].
2012年春に Udacity, Coursera, edX が次々と開始され, 2013年8月には MOOC (/muːk/, ムーク) が Oxford Dictionaries に登録された [2].




MOOC をはじめるべき理由

1) 世界一流大学の授業が無料であること
インターネットに繋がったコンピュータがあれば, 世界中の一流大学の授業を無料で受けられる. アメリカの一流大学に留学する場合, 授業料と生活費で年間約 $60,000 (約600万円) かかるところ [3], 憧れの Harvard, Stanford, MIT, Princeton, Yale などの授業がすべて無料. 先生はもちろん各大学で授業を持っている教授, 准教授, 講師等で, 情熱を持って教えてくれる. 授業は主に英語で行われる. 

2) 授業がインタラクティブであること
授業内の小テストや毎週提出すべき課題があり, 積極的に授業に参加する必要がある. 小テストや課題で自分の理解度を確かめることができる. MOOCs 以前の iTunes U や MIT OpenCourseWare は, 基本的に授業の様子を撮影したビデオを見るだけで課題の提出は無かった. さらに MOOCs には discussion board が各授業ごとにあり, 他の学生や TA に授業の内容や宿題について質問し, 互いに教え合うことができる. 

3) 修了証をもらえること
提出した課題が点数付けされ, それがシラバスで定義された点数以上になれば, ひとつの授業を修了し, 各授業につき修了証 (certificate) をもらうことができる. 履歴書に書けば評価されるし, 今後は日本の大学でも単位として認められるようになるだろう. Coursera では約 $50 (各大学で異なる) で, Coursera と各大学から Verified Certificate という公式な修了証を貰うことができる授業もある [4].

4) 世界へ羽ばたく可能性があること
モンゴルに住んでいた15歳の少年は edX で MIT の 6.002x Circuits and Electronics (電子回路とエレクトロニクス) [5] の期末テストで満点を取り, その結果, MIT から奨学金を受け取って留学している [6][7]. この授業のシラバスを見れば分かるが, ちょっと電子回路が得意な中高生ならば理解できる内容だ. 特にコンピュータサイエンス系の授業はプログラムが書けるひとならば, 多少英語が苦手でも取り組めるだろう. 才能ある人には誰にでも世界への可能性が開かれている.

いまこそ MOOC をはじめて, 世界中の若者と同じ舞台に立とう. そして世界へ羽ばたこう.


[1] Massive Open Online Course. Wikipedia. Retrieved 13 Sep. 2013.
[2] MOOC. Oxford Dictionaries. Retrieved 13 Sep. 2013.
[3] 2013 Ivy League Tuition and Living Costs Comparison Chart. College Tuition Compare - Blog. Retrieved 13 Sep. 2013.
[4] Signature Track Guidebook. Coursera. Retrieved 13 Sep. 2013.
[5] MITx: 6.002x Circuits and Electronics. edX. Retrieved 13 Sep. 2013. 
[6] 5 Ways That edX Could Change Education. The Chronicle of Higher Education. 01 Oct. 2012. Retrieved 13 Sep. 2013.
[7] The Boy Genius of Ulan Bator. The New York Times. 13 Sep. 2013. Retrieved 16 Sep. 2013.