新潟大学

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・ランキングは、過去4年間に投稿された授業をもとに作成しています。  ・新潟大学には全部で217件の授業評価が寄せられています。
楽単ランキング

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楽単ランキングは、「楽単度」のスコアが高い授業をもとに作成しています。

同じスコアの授業があった場合は、「評価の多さ」や「レビューの新しさ」「授業を受けた時期」「シラバスに載っているかどうか」などを参考にして順位を決めています。

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課題少なめランキングは、テストやレポートの負担が少ない授業をもとに作成しています。

同じスコアの授業があった場合は、「評価の多さ」や「レビューの新しさ」「授業を受けた時期」「シラバスに載っているかどうか」などを参考にして順位を決めています。

鬼単ランキング

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鬼単ランキングは、「楽単度」のスコアが低い授業をもとに作成しています。

同じスコアの授業があった場合は、「評価の多さ」や「レビューの新しさ」「授業を受けた時期」「シラバスに載っているかどうか」などを参考にして順位を決めています。

3

複素解析1A

大井 志穂
複素解析学IAを受講して感じた問題点は、授業内容そのものの難しさに加えて、その内容を学生が理解するための説明や演習の機会が十分ではないと感じられる点である。複素解析学は、実解析で学んだ微分積分を基礎として、複素数を変数とする関数を扱う科目であり、数学的な定義や定理を正確に理解することが重要である。そのため、単に定理や計算方法を提示するだけでなく、「なぜその定義が必要なのか」「その定理が何を意味しているのか」を具体例とともに説明することが重要だと思う。 特に、授業で新しい概念が導入された際に、定義や定理の説明からすぐに問題演習へ移ると、内容を十分に理解できないまま授業が進んでしまうことがある。複素数平面上での直感的なイメージや、実数の場合との違いをもう少し丁寧に説明してもらえれば、抽象的な内容についても理解しやすくなると感じた。 また、複素解析学では、定理を覚えるだけでなく、自分で証明を組み立てたり、具体的な関数について計算したりする練習が重要である。そのため、授業中に扱う例題や演習問題を増やし、学生が自分で考える時間を確保することが望ましい。特に、授業で扱った内容と課題との間に難易度の差がある場合、学生がどこでつまずいたのかを確認できるような解説があると、より学習しやすくなると思う。 一方で、複素解析学は数学の中でも非常に重要な分野であり、内容が高度になること自体は避けられない。だからこそ、授業では「難しい内容を扱わない」のではなく、難しい内容を学生が段階的に理解できるような構成にすることが重要である。定義、具体例、定理、証明、演習という流れをより明確にすることで、授業内容の理解度を高められるのではないかと思う。 以上のことから、複素解析学IAについては、専門的な内容を扱うこと自体を問題とするのではなく、学生がその内容を理解するための説明や演習、具体例をさらに充実させることが改善につながると考える。
充実
1
楽単
1
総合満足ランキング

総合満足ランキング

総合満足ランキングは、「楽単度」と「充実度」のスコアを平均して作成しています。

同じスコアの授業があった場合は、「評価の多さ」や「レビューの新しさ」「授業を受けた時期」「シラバスに載っているかどうか」などを参考にして順位を決めています。