2017昨日は随分と研究に関するメモを英文日記の方に書き留めていたように思う。今回の研究はMOOCsに関するものであり、非線形ダイナミクスの手法を活用することによって、MOOCsのコンテンツと学習者の学習プロセスに潜む複雑性の関係を明らかにしたいと思っている。データベースを活用してみると、MOOCsに関する研究分野は、2009年あたりから生まれたものであり、まだ10年にも満たない研究領域だ。「MOOCs」というキーワードでデータベースを調べてみると、わずか500本ほどの論文しかヒットしなかった。それら全ての論文のタイトルと概要を確認し、自分の研究を進める上で目を通しておくべきものはどれくらいあるのかを調べた。昨年に一度、フローニンゲン大学のMOOCsのチームのある方からいくつか論文を勧めてもらった。それらの論文に引用されているいくつかの興味深い論文や、自分の関心に沿う形でキーワードを組み合わせ、以前にも何本かの論文を入手していた。その際に読んでいた論文の数は、およそ20本ほどであった。今回のデータベースの検索を通じて、さらに25本ほど興味深い論文を見つけた。そのうちの8割は今回の研究に関係するものであり、残りの2割は今回の研究とは関係がないが、自分の関心に合致するものである。今日は午後から、それら25本の論文の概要のみならず、その中身をざっと全て確認し、プリントアウトするべき論文はどれかを特定していく。10本から15本くらい印刷するべき論文が見つかるのではないかと期待している。それに合わせて、今回の研究で用いる「トレンド除去変動解析」に関する論文をもう少し入手しておく必要がある。厳密には、時系列データからフラクタル次元を特定する手法に関して、トレンド除去変動解析以外にもいくつかの手法があるため、それらの手法に関する論文を入手しておく必要がある。時系列データからフラクタル次元を特定することに関して、今自分の手持ちの研究手法としては、三つほどすぐに活用できるものがあり、もう一つ頭の中に候補として挙げることができるものがある。それら四つの手法にはそれぞれメリットとデメリットがあり、今回の研究の目的やデータの性質上、どれが最も望ましいのかを判断する必要がある。その際に、それらの研究手法を比較した論文は非常に優れた文献価値を持っており、幸運にもそうした論文が一つか二つ手元にあるため、それらを今後また読み込んでいく必要がある。一方で、四つのうち、これまで一度も実験をしたことのない手法があるため、それらの手法については一度実際に手を動かしながら活用してみて、その手法のメリットとデメリットを体験的に掴んでいくことも必要になるだろう。この手法は、「マルチフラクタルトレンド除去変動解析」と呼ばれるものであるが、この手法についてはそうした体験的な理解と合わせ、もう少し関連論文を集めておく必要がある。そこからさらに、それら四つ以外に、時系列データからフラクタル次元を特定する手法はないかを調べておく必要がある。時系列データの解析は、主に数学や統計学の領域に属するものであり、私が意識していない水面下で時系列データの解析に関する研究は日進月歩で進んでいる。したこともあり、もしかすると、あと一つや二つ新たな手法を見つけることができるかもしれない。人間の発達にせよ、学習にせよ、さらには音楽研究を行うに際しても、時系列データの解析は大きな貢献を果たしうるため、ここ数年の私は時系列データの解析に多大な関心を寄せ続けている。これまでは研究を通じて、実際にいくつかの手法を適用する中でその理解を深めてきた。一度、時系列データの解析を体系的に学ぶ必要があることを理解している。来年所属することになるかもしれない米国の大学には、時系列データの専門家が多く存在しており、時系列データの解析に関するコースもいくつか提供されている。したコースを通じて、時系列データの解析手法の理論的理解と技術的理解を深めていきたい。輸出に関する法規その他法令上の義務に従うことなど、ユーザーご自身の責任において行っていただきますようお願いいたします。当サイトの御利用につき、何らかのトラブルや損失・損害等につきましては一切責任を問わないものとします。許諾や有無など、その内容については一切の保証を致しかねます。当サイトからリンクやバナーなどによって他のサイトに移動された場合、移動先サイトで提供される情報、サービス等について一切の責任を負いません。当サイト内には、他の著作物から引用し、文章を作成している記事がございます。万が一、著作権に抵触する場合にはお知らせください。速やかに対処させていただきます。