情報工学Ⅰ

科目基礎情報

学校 福島工業高等専門学校 開講年度 令和04年度 (2022年度)
授業科目 情報工学Ⅰ
科目番号 0027 科目区分 専門 / 必修
授業形態 演習 単位の種別と単位数 履修単位: 2
開設学科 電気電子システム工学科 対象学年 2
開設期 通年 週時間数 2
教科書/教材 ゼロから学ぶPythonプログラミング、渡辺 宙志著、講談社
担当教員 小泉 康一

到達目標

①if文,for文,二重ループを用いた簡単な処理のプログラムを自由に作れる。
②再帰呼び出しを用いた簡単な処理のプログラムを自由に作れる。
③数学ライブラリを用いたプログラムを作成できる。
④簡単なシミュレーションプログラムの内容を理解できる。

ルーブリック

理想的な到達レベルの目安標準的な到達レベルの目安未到達レベルの目安
if文,for文,二重ループを用いた簡単な処理のプログラムを自由に作れる。各授業項目の内容を理解し、応用できる。各授業項目の内容を理解している。各授業項目の内容を理解していない。
再帰呼び出しを用いた簡単な処理のプログラムを自由に作れる。各授業項目の内容を理解し、応用できる。各授業項目の内容を理解している。各授業項目の内容を理解していない。
数学ライブラリを用いたプログラムを作成できる。各授業項目の内容を理解し、応用できる。各授業項目の内容を理解している。各授業項目の内容を理解していない。
簡単なシミュレーションプログラムの内容を理解できる。各授業項目の内容を理解し、応用できる。各授業項目の内容を理解している。各授業項目の内容を理解していない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 (B) 説明 閉じる
学習・教育到達度目標 (E) 説明 閉じる

教育方法等

概要:
Python言語により様々な初歩のプログラミング技術とコンピュータアルゴリズムを学ぶ。さらに簡単な数値計算シミュレーションプログラム、簡単な機械学習プログラムを理解する。
授業の進め方・方法:
前期後期、期末試験を50分で実施する。中間試験は実施しない。
定期試験の成績を40%、課題の総合点を60%として評価し60点以上を合格とする。すべての課題を既定の締切時間までに提出し、再試験事前指導を問題なく受講した者のみ再試験を受験できる。各課題について、既定の締切時間までに正当な形で提出しない場合、当該課題の成績を0点として、さらに全課題の総合点数を減点する。他人の内容を丸写しした、もしくは他人に聞いたまま、自分でアレンジせずにそのままの内容で課題を提出された場合は、発覚するごとに当該学生の全課題の総合点数を大幅に減点し、その学生の再試験受験資格が失われる。
注意点:
コンピュータが実行可能な基本的な仕事の内容を理解し、簡単な問題に対してコンピュータプログラムを作ることができるのかどうかを判断し、必要に応じて自分で調べる方法を身につけそのコードを記述できるようになる学生となることを授業の目的とする。
自学自習の確認方法:数週に1度、演習課題を出題する。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 Pythonの概要 Python環境の構築
2週 条件分岐と繰り返し処理1 forとifを理解する
3週 条件分岐と繰り返し処理2 ニュートン法プログラムを作成する
4週 関数1 Whileを理解する
5週 関数2 関数を作成し理解する
6週 リストとタプル1 リストとタプルを作成する
7週 リストとタプル2 コッホ曲線を作成する
8週 文字列処理 文字列、辞書を使ってみる(必要に応じて2週として以後後ろに詰める)
2ndQ
9週 ファイル操作 ファイル入力、出力を理解する(必要に応じて2週として以後後ろに詰める)
10週 再帰呼び出し1 階段の登り方問題プログラムを作成する
11週 再帰呼び出し2 迷路を解くプログラムを作成する
12週 クラスとオブジェクト指向1 クラスとオブジェクト指向の考え方を理解する
13週 クラスとオブジェクト指向2 実際にプログラミングして確認する
14週 NumPyとSciPy1 数学ライブラリを使用してみて、使い方を確認する
15週 NumPyとSciPy2 行列演算などの数学的計算をプログラミングする
16週
後期
3rdQ
1週 動的計画法1 最適化問題のいくつかを理解する
2週 動的計画法2 貪欲法プログラムを作成する
3週 動的計画法3 全探索、動的計画法プログラムを作成する
4週 乱数を使ったプログラム1 疑似乱数を使ってモンテカルロ法を実行する
5週 乱数を使ったプログラム2 モンティ・ホール問題シミュレーションを作成する
6週 乱数を使ったプログラム3 パーコレーションシミュレーションを作成する
7週 数値シミュレーション1 数値シミュレーションを理解する
8週 数値シミュレーション2 運動方程式シミュレーションを作成する1
4thQ
9週 数値シミュレーション3 運動方程式シミュレーションを作成する2
10週 簡単な機械学習1 機械学習について理解を深める
11週 簡単な機械学習2 重回帰分析プログラムを実行する
12週 簡単な機械学習3 GANプログラムを実行する
13週 課題演習1 授業内でやりきれなかった実習を再度行う
14週 課題演習2 授業内でやりきれなかった実習を再度行う、または今までの知識を応用しプログラムを設計する
15週 課題演習3 授業内でやりきれなかった実習を再度行う、または今までの知識を応用しプログラムを設計する
16週

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

分類分野学習内容学習内容の到達目標到達レベル授業週
基礎的能力数学数学数学実数・絶対値の意味を理解し、絶対値の簡単な計算ができる。3前8
平方根の基本的な計算ができる(分母の有理化も含む)。3前8
解の公式等を利用して、2次方程式を解くことができる。3
因数定理等を利用して、基本的な高次方程式を解くことができる。3
簡単な連立方程式を解くことができる。2後15
2次関数の性質を理解し、グラフをかくことができ、最大値・最小値を求めることができる。3後3
指数関数の性質を理解し、グラフをかくことができる。3
一般角の三角関数の値を求めることができる。3後3
2点間の距離を求めることができる。3
内分点の座標を求めることができる。3
2つの直線の平行・垂直条件を利用して、直線の方程式を求めることができる。3
積の法則と和の法則を利用して、簡単な事象の場合の数を数えることができる。3後5
簡単な場合について、順列と組合せの計算ができる。3
等差数列・等比数列の一般項やその和を求めることができる。3前12
総和記号を用いた簡単な数列の和を求めることができる。3
工学基礎情報リテラシー情報リテラシー論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。3前3
コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。3前3
同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。3後15
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。3後15
任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。3後15
専門的能力分野別の専門工学情報系分野プログラミング代入や演算子の概念を理解し、式を記述できる。3前5
プロシージャ(または、関数、サブルーチンなど)の概念を理解し、これらを含むプログラムを記述できる。2前5
変数の概念を説明できる。3前5
データ型の概念を説明できる。3前6
制御構造の概念を理解し、条件分岐を記述できる。3前6
制御構造の概念を理解し、反復処理を記述できる。3前6
与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。2前13
ソフトウェア生成に必要なツールを使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。2前13
与えられたソースプログラムを解析し、プログラムの動作を予測することができる。2前13
主要な言語処理プロセッサの種類と特徴を説明できる。2後14
ソフトウェア開発に利用する標準的なツールの種類と機能を説明できる。2後14
プログラミング言語は計算モデルによって分類されることを説明できる。2後1
主要な計算モデルを説明できる。2後1
要求仕様に従って、標準的な手法により実行効率を考慮したプログラムを設計できる。2後10
要求仕様に従って、いずれかの手法により動作するプログラムを設計することができる。2後10
要求仕様に従って、いずれかの手法により動作するプログラムを実装することができる。2後10
要求仕様に従って、標準的な手法により実行効率を考慮したプログラムを実装できる。2後10
分野横断的能力汎用的技能汎用的技能汎用的技能書籍、インターネット、アンケート等により必要な情報を適切に収集することができる。3
収集した情報の取捨選択・整理・分類などにより、活用すべき情報を選択できる。3
収集した情報源や引用元などの信頼性・正確性に配慮する必要があることを知っている。3
情報発信にあたっては、発信する内容及びその影響範囲について自己責任が発生することを知っている。3
情報発信にあたっては、個人情報および著作権への配慮が必要であることを知っている。3
目的や対象者に応じて適切なツールや手法を用いて正しく情報発信(プレゼンテーション)できる。3
あるべき姿と現状との差異(課題)を認識するための情報収集ができる3
複数の情報を整理・構造化できる。3
特性要因図、樹形図、ロジックツリーなど課題発見・現状分析のために効果的な図や表を用いることができる。3
課題の解決は直感や常識にとらわれず、論理的な手順で考えなければならないことを知っている。3
グループワーク、ワークショップ等による課題解決への論理的・合理的な思考方法としてブレインストーミングやKJ法、PCM法等の発想法、計画立案手法など任意の方法を用いることができる。3
どのような過程で結論を導いたか思考の過程を他者に説明できる。3
適切な範囲やレベルで解決策を提案できる。3
事実をもとに論理や考察を展開できる。3
結論への過程の論理性を言葉、文章、図表などを用いて表現できる。3

評価割合

試験課題等相互評価態度ポートフォリオその他合計
総合評価割合40600000100
基礎的能力40600000100
専門的能力0000000
分野横断的能力0000000