1.この記事で達成したいこと

  • 以下 4 点の内容を書き留め、次年度の履修登録の参考にしたい

    • 単位取得状況
    • 授業を受講してから自分に起きた変化
    • 今年度の履修戦略と次年度に向けて
    • 授業のひとこと感想

  • また、学割ネタも箇条書き程度だけど書いておきたい

  • 公開後に出てきたネタ

2.前提

  • 2021 年 4 月に大学 2 年生に編入学
  • 今年度はコロナ情勢を踏まえて　リモート環境での受講 となっている。次年度以降もこの体制が続くか不透明。
  • そもそも通信制といえども全ての授業をフルリモート、オンラインで完結できるわけではない。スクーリングというキャンパスに足を運んで受講する授業もある。
  • 働き方もほぼフルリモート、在宅勤務とスキマ時間を大学の勉強に充てることができている。これは仕事と学業の両立にかなり大きく貢献しているはず。
  • また授業ではどんなことを扱うのか？教科書は何を使っているのか？といったことは以下のページにシラバスとしてあがっている

なぜ大学で勉強しようと思ったか？

なぜ大学で勉強しようと思ったか？それは以下の 2 点が大きい。

もちろん、勉強しようと思った理由として、「CS の学位を取ることで求職活動においてグッと選択肢が広がるから」というのもあるが、これは卒業してしまえば誰にでも言えることであり、僕個人に限った話ではなかったので省いた。僕にとって進学するという決断をするうえで決定的な要因となったのは上記の 2 点だと思っている。

また、外資への転職が進学のモチベーションだということもいらっしゃると思うので参考文献だけ紹介しておきたい。

3.単位取得状況

サマリー

  • 総取得単位数は62
    • 内、2022 年度の編入時に認定された単位数は 32
    • 授業と試験やレポートを突破して取得した単位数は 30
    • なお、落とした単位は 4 であり、履修単位数は 30+4=34

科目別(受講した時期)

  • 単位取得確定
    • 物理学 1(1Q)
    • 基礎数学(1Q)
    • 幾何学(1Q)
    • プログラミング 1(1Q)
    • プログラミング 2(1Q)
    • Web 技術基礎(2Q)
    • 技術者倫理(2Q)
    • プログラミング 3(2Q)
    • プログラミング 4(2Q)
    • 情報技術基礎(3Q)
    • コンピュータネットワーク(3Q)
    • データ構造とアルゴリズム(3Q)
    • グラフ理論(3Q)
    • 離散数学(4Q)
    • データベース論(4Q)
  • 落単
    • 論理数学(2Q)
    • 数理統計学(4Q)

補足

  • 僕が今年度履修している授業の数は 17 個であり、また今回履修した授業は全て取得できる単位は 2 単位
    • 1Qあたりに履修している授業の数は4個程度
  • また試験は 1Q は 7 月頭、2Q は 9 月頭、3Q は 12 月頭、4Q は 2 月頭となっており、試験のおよそひと月前程度までに授業ごとに課せられているレポートや中間試験、ミニテスト（以後、事前課題とする）などをこなす必要がある。そのため、1Qだけ他の期より時間に余裕があることになる。

4.授業を受講してから自分に起きた変化

  • 「あ！それ、授業で習ったやつだ！」という進◯ゼミ現象 に業務やプライベートでの技術調査、読書などあらゆる場面で遭遇するようになった
    • 自分の引き出しが増えた気がする
    • 「知識がモノになった」とは言えない
  • 少なくとも受講する前は全く興味を持っていなかった学問領域に対して、「単位を取る」という目的の下、時間を区切って踏み込むようになった
    • 多少なりとも自分の関心対象は広がっているように感じる

5.今年度の履修戦略と次年度に向けて

今年度の履修戦略

  • 1Q だけ時間に余裕がある点を踏まえて授業で課せられている事前課題を早々と終えるようにハイペースで進めた
  • 一方で物理学は高校すら履修していないレベルなので以下の N 予備校の授業を受講したり、市販の参考書や問題集を浴びるように解いたりした

次年度に向けて

  • 単位をとれるだけとる！
    • 履修した授業のうち時間をかけないといけない授業とそうではない授業を早期に見極める
  • 今年度の物理学 1 のような無限に時間がとられるような授業は学期が始まる前に時間がとられると判断できれば、勉強をはじめてしまってもいいかもしれない
  • 授業には事前履修推奨授業を掲げているものがあるので、履修選択の際には要注意
    • 前述したシラバスに記載あり
  • 教科書や参考書は絶版となっているものがあり、そういったものは「早いもの勝ち」となっている
    • 見つけたら即買いもいいけど先生に相談もアリ
    • 先生に相談したら代替書籍をご紹介いただいた

6.授業のひとこと感想や使った参考書など

  • 物理学 1(1Q)
    • 入学前に高校レベルの知識をおさえておくべきだった
    • N 予備校の物理学の授業を倍速で 2-3 回ほど見てなんとかキャッチアップしようとした（できたというより、無理やりなんとかした）
    • 物理 ベーシック | N 予備校
    • 勉強メモ
  • 基礎数学(1Q)
    • 高校数学レベルの知識をおさえておくべき
    • 授業動画と教科書をこなしながら、「Z 会のチェック＆リピート」と「大学への数学 1 対 1 シリーズ」で補強した
    • 勉強メモ
  • 幾何学(1Q)
    • 授業動画と教科書、教科書と大学で推奨されている参考書を使った
    • 幾何学的なキホン用語をさらっていく
  • プログラミング 1(1Q)
    • Processing という Java っぽい言語を使って基本的なプログラミングの考え方、書き方を学んでいく
    • 実際にコーディングもするのでローカル PC や EC2 などの開発環境は必要
    • Processing メモ
  • プログラミング 2(1Q)
    • 前述したプログラミング 1(1Q)の Java 版
  • Web 技術基礎(2Q)
    • Web の歴史、思想から HTML, CSS, JavaScript といった Web 周りを広く扱っている
  • 技術者倫理(2Q)
    • 理論とケーススタディがミックスされている
    • 技術の担い手としての立ち振る舞いを考えさせられる
  • プログラミング 3(2Q)
    • 前述したプログラミング 1(1Q)の応用編という位置づけ
    • プログラミング 1(1Q)と内容が被るところも
  • プログラミング 4(2Q)
    • 前述したプログラミング 2(1Q)の応用編という位置づけ
  • 論理数学(2Q)
    • 単位を落としてしまったので勉強メモだけ置いてノーコメント
    • 勉強メモ
  • 情報技術基礎(3Q)
    • とくになし。
  • コンピュータネットワーク(3Q)
  • データ構造とアルゴリズム(3Q)
  • グラフ理論(3Q)
    • データ構造とアルゴリズムの勉強中にグラフ理論の授業で出てくる分野がが出てくることがちょくちょくあり、両者の勉強は並行しておこなっていた記憶がある
    • レジュメも使った
  • 離散数学(4Q)
  • 数理統計学(4Q)
    • 離散数学に時間がかかり、試験を受けるための事前課題の提出を見送り、落単を受け入れた
  • データベース論(4Q)データベース論

7.学割が使えるもの一覧

8.ぼやき

9.公開後に出てきたネタ

10.参考