日本に居ながら、PCやタブレットやスマホから、今すぐ無料で受講出来る世界の大学オンライン講座

日本の大学やニュージーランドのポリテクニック等で勉強及び資格取得をしたことがあり、留学生のサポートの仕事をしていた頃には、ニュージーランドのたくさんの小中高校を訪問したこともある英子ですが、最近のオンライン教育は、自分に合った学習方法で学ぶことが出来るという点で、かなり優れていると思います。ここ数年、インターネット上で誰もが無料で受講できる大規模で(Massive)開かれた(Open)オンライン(Online)講座、MOOC(ムーク/Massive Open Online Course)を利用して、新しい知識や資格を得ることが増えた英子です。

複数の大学や教育機関のMOOCをまとめて提供しているプラットフォームはたくさんありますが、英子が一番多く使っているのが、マサチューセッツ工科大学とハーバード大学によって2012年に創立されたedX(エデックス)。コンピューターサイエンスやプログラミング、心理学やワイン、ビジネス英語やジャーナリズム、データサイエンスにAIチャットボット等など、いろんなコースを無料又は有料にて受講しました。英語「を」学ぶのではなく、英語「で」何かを学ぶこと、英語「で」新しい知識を得ることの楽しさや、日本語だけの世界を超えた可能性の広がりを、みなさんにも知っていただきたくて、英子が使い慣れているedXで提供されている講義を下手英でご紹介することにしました。

やる気とインターネットに接続出来る環境があれば、誰でも受講出来ます。友人知人にいくつかのコースを紹介してみたものの、みんな、「げっ、全部英語っ」と、始める前に脳に拒絶反応が、、、。でも、自分の好きな時間に、好きな環境で、自分のペースで進めることが出来るオンライン講座。英語学習で成果が出なくて悩んでいる人こそ、アメリカのハーバード大学やイギリスのオックスフォード大学、日本の東京大学や京都大学の講義を、勇気を出して英語で受けてみませんか?

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Collaborative Data Science for Healthcare

教育機関名: Massachusetts Institute of Technology (マサチューセッツ工科大学)

修了証付き受講料: USD49.00

コース解説:英子の日本語による解説を、現在執筆中です。ご紹介したいコースがたくさんあり過ぎて、どのコースから書けばいいのか決められなくて困っています。リクエストが多いコースから、解説を追加していきたいと思いますので、このコースに興味があるという方、「早く解説を書いて~」と、英子までご連絡下さいませ。連絡は、あまりに多いスパムメールに涙している為、、、ツイッター@hetaei(スパムではないフォーロー、お待ちしています。。。願)経由、下手英ブログ英五感ブログへのコメントでお待ちしております。

※コースに申し込む手順の説明。

コース概要: Research has been traditionally viewed as a purely academic undertaking, especially in limited-resource healthcare systems. Clinical trials, the hallmark of medical research, are expensive to perform, and take place primarily in countries which can afford them. Around the world, the blood pressure thresholds for hypertension, or the blood sugar targets for patients with diabetes, are established based on research performed in a handful of countries. There is an implicit assumption that the findings and validity of studies carried out in the US and other Western countries generalize to patients around the world. This course was created by members of MIT Critical Data, a global consortium that consists of healthcare practitioners, computer scientists, and engineers from academia, industry, and government, that seeks to place data and research at the front and center of healthcare operations. Big data is proliferating in diverse forms within the healthcare field, not only because of the adoption of electronic health records, but also because of the growing use of wireless technologies for ambulatory monitoring. The world is abuzz with applications of data science in almost every field – commerce, transportation, banking, and more recently, healthcare. These breakthroughs are due to rediscovered algorithms, powerful computers to run them, and most importantly, the availability of bigger and better data to train the algorithms. This course provides an introductory survey of data science tools in healthcare through several hands-on workshops and exercises. Who this course is aimed at The most daunting global health issues right now are the result of interconnected crises. In this course, we highlight the importance of a multidisciplinary approach to health data science. It is intended for front-line clinicians and public health practitioners, as well as computer scientists, engineers and social scientists, whose goal is to understand health and disease better using digital data captured in the process of care. We highly recommend that this course be taken as part of a team consisting of clinicians and computer scientists or engineers. Learners from the healthcare sector are likely to have difficulties with the programming aspect while the computer scientists and engineers will not be familiar with the clinical context of the exercises and workshops. The MIT Critical Data team would like to acknowledge the contribution of the following members: Aldo Arevalo, Alistair Johnson, Alon Dagan, Amber Nigam, Amelie Mathusek, Andre Silva, Chaitanya Shivade, Christopher Cosgriff, Christina Chen, Daniel Ebner, Daniel Gruhl, Eric Yamga, Grigorich Schleifer, Haroun Chahed, Jesse Raffa, Jonathan Riesner, Joy Tzung-yu Wu, Kimiko Huang, Lawerence Baker, Marta Fernandes, Mathew Samuel, Philipp Klocke, Pragati Jaiswal, Ryan Kindle, Shrey Lakhotia, Tom Pollard, Yueh-Hsun Chuang, Ziyi Hou.


※下記、コースに申し込む手順を簡単に。(「もっと詳しい説明があった方がいいんじゃない?」と思われる方は、英子までお知らせ下さいませ。)

1. [詳細&申し込み]をクリックして表示されるリンク先ページで、「Enroll Now」(又は「Enroll」)をクリックします。Eメールによるお知らせ等を受信したい(受信しても構わない)という場合には、□I would like to receive email from [受講コースを開講している大学・教育機関]にチェックを入れます。

2. 既に登録済みのソーシャルメディアのアカウント(フェイスブック、グーグル又は、マイクロソフト)を使ってedXを利用する場合には、[Facebook]、[Google]又は、[Microsoft]をクリックします。Eメールアドレスを使って、edX用のユーザーアカウントを作成する場合には、or create a new one hereの下の登録フォームに必要事項を入力(英数文字で)し、[Create Account]をクリックします。※Terms of Service(利用規約)やHonor Code(カンニングや盗用など、不正なことはせず、ルールを守って受講するという約束事)を確認したり、必要に応じて、教育リサーチに協力する場合は、□にチェックを入れたりして下さい。

3. 通常、受講は、修了証付きで、全教材やフォーラム(他の受講者や、講師又はコースサポート担当者等と、質問や意見交換等が出来る)に制限なしでアクセス出来、評価採点も行われる有料受講(Verified Certificate(検証済み修了証)付き)と、修了書無しで、教材やフォーラムに制限付き(例:アクセス期間制限等)でアクセス出来る無料受講(Audit(査定)のみ)から選択出来ます。まれに、有料受講のみ受け付けている場合もあります。どんな内容か分からなくて、自分に合っているかどうか分からない場合は、無料受講で申し込んだ後、コース内容や教材を確認し、変更を受け付けている期間内(通常、数週間)に、有料受講に変更することが出来ます。

張り切って申し込んでみたのは良いけれど、いまひとつ使い方が分からないとか、ナビゲーションメニューの意味が分からないとか、勉強方法へのアドバイスが欲しいという方は、英子までお気軽にご連絡下さいませ。

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