- ジョージア工科大学のオンラインコンピュータサイエンス修士課程(OMSCS)が、複数科目の講義資料を公開形式で提供
- 公開資料はEd Lessonsプラットフォームからアクセス可能で、講義動画や演習問題などを含む
- 課題、プロジェクト、試験などの評価用資料は除外されており、単位取得対象の学生はCanvasから別途アクセス
- 公開科目にはオペレーティングシステム、人工知能、機械学習、ネットワークセキュリティ、データベース、ゲームデザインなどが含まれる
- 世界中のどこからでも高品質なコンピュータサイエンス教育資料を活用できるオープンな学習リソースとして意義がある
OMSCS Open Courseware の概要
- Georgia Techの**Online Master of Science in Computer Science (OMSCS)プログラムが、多数の講義コンテンツを公開講義資料(Open Courseware)**として提供
- 公開はEd Lessonsプラットフォームを通じて行われる
- 各科目ごとに個別リンクからアクセス可能
- 公開された資料には講義動画と演習問題などが含まれるが、課題・プロジェクト・試験などの評価用資料は含まれない
- OMSCS登録学生は、Canvasシステムを通じて最新版および評価要素を含む講義を受講する
提供科目一覧
- 公開されている科目は、セキュリティ、オペレーティングシステム、人工知能、機械学習、データベース、ゲームデザイン、量子コンピューティングなど幅広い分野を含む
- 例示科目:
- CS 6035: Introduction to Information Security
- CS 6200: Introduction to Operating Systems
- CS 6601: Artificial Intelligence
- CS 7641: Machine Learning
- CS 7643: Deep Learning
- CS 7400: Quantum Computing
- CS 6750: Human-Computer Interaction
- CSE 6250: Big Data for Health Informatics
- 各科目にはEdstem.orgの個別招待リンクからアクセスできる
アクセスと利用案内
- OMSCSの学生は、単位取得用講義にはCanvasを通じてアクセスする必要があり、公開版には最新の更新が反映されていない場合がある
- 公開講義資料は非単位取得の学習者向けの参考資料として提供される
- サイト下部には、Georgia Techの一般情報、法的告知、アクセシビリティ方針、平等方針などが記載されている
教育的意義
- OMSCS Open Coursewareは、高品質なコンピュータサイエンス教育コンテンツのオープンな共有を実現するもの
- 世界中の学習者に、大学レベルの講義資料を無料で活用できる機会を提供
- オンライン修士課程の透明性とアクセシビリティを高める事例として評価できる
4件のコメント
おお、これをやろうと思って英語の勉強中なんですが、GeekNewsにも上がってきましたね(笑)
条件を満たす形で履修を完了すれば卒業する仕組みなのでしょうか? 論文は書かないのでしょうか?
OMSCSは単位を満たせば卒業できます。論文は書きません。
Hacker Newsの意見
現在 OMSCS の在学生で、10科目中3科目を終えた
コンテンツ自体は Open Courseware や YouTube でも見られるが、正式に登録すると得られる追加のメリットが大きい
例えば TAコミュニティ、課題とフィードバック、Ed・Discord・Slack を通じた協働、締切と試験による学習の動機づけ、IEEE・ACM・O’Reilly などの学術資料へのアクセス、GitHub・Wolfram・Google Colab Pro のようなソフトウェア特典がある
特に、数千人が受講する科目でも 厳格な学術レベル を維持している点が印象的だった
出願を迷っているなら、数学期だけでも試してみることを勧める
OMSCS は卒業に10科目が必要
1科目を A で終えた後、毎学期1科目ずつ取るペースでは時間投資が難しいと判断した
それでも科目自体は素晴らしく、自動採点システム と ピアレビュー、LaTeX の学習、成績という外的動機が大いに役立った
独学だったら絶対に最後まで終えられなかったと思う
5科目目を終えているところだが、学習だけでなく文章力の向上にも大きく役立った
Discord の勉強グループは本当に楽しく、TA たちは献身的だった
Online Master of Cybersecurity の課程で OMSCS の科目を3つ履修した
課題中心の学習が特によく、例えば RSA鍵攻撃の実習 のような経験が印象的だった
課題や試験がなくても試してみる価値はある。プログラムの雰囲気を感じて、あとで正式登録を検討することもできる
OMSCS の卒業生として、Dr. Joyner が主導する、アクセスしやすい CS 教育の哲学が印象的だった
すべての科目が Open Courseware にあるわけではないが、十分に優れた教材が多い
興味があるなら、CS の道のりにおける ちょっとしたサイドクエスト として取り組むのに向いている
推薦状のせいで出願を諦めていた。指導教授はすでに退職している
自分もマネージャーと同僚に推薦状を書いてもらい、学界の知人はいなかった
本当に難しかったのはお金ではなく 時間投資 だった
同僚数人に「この人はプログラムをうまくやり遂げられる」と書いてもらえば十分だ
以前は Udacity を通じて OMSCS の動画を提供していたが、その後企業教育中心へと方針転換し削除された
他大学では YouTube に 課題・ラボ・試験まで含む講義 を公開しているので、単位取得が目的でないなら OMSCS の動画をあえて見る必要はない
2019年の大規模なリストラと CEO 交代で方向性が急変し、COVID 後はコンテンツ制作が完全に産業化 された
UTexas は ML/AI 分野で最新のトピックを扱う強力なプログラムを運営している
一方で OMSCS は課題量が多く疲労感は高いが、全体的な品質は優れている
Stanford は GT と UT の長所を合わせたような印象で、数学とプロジェクトの難易度 が非常に高い
UT は比較的余裕があり仕事と両立しやすいが、研究機会 は Stanford や GT のほうが多い
プログラムの第1期生だったが、3科目の後に個人的事情で中断したものの、とても満足していた
いつかまた戻りたい。興味のある人には強く勧める
キャリアが完全に変わった し、100%おすすめできる
OMSCS の経験を ブログにまとめた
約7年かかったが、最終的に学位を取得した
OMSCS を検討しているが、オンライン学習におけるネットワーキングの限界 が心配だ
UCSD に編入後、コロナ禍の時期に学び、その後 Bay Area に戻ったがネットワークが小さい
Discord の勉強会やオンラインのオフィスアワーはよかったが、継続的な関係構築 は難しかった
もし大学院にもう一度行くなら、周囲の人たちとの関係を築きたい。他の人たちはこの点をどう解決しているのか気になる