到達目標
1.ソートアルゴリズムの特徴と評価について説明ができる.
2.探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる.
3.グラフ探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる.
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 |
評価項目1 | 十分にソートアルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | ソートアルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | ソートアルゴリズムの特徴と評価について説明ができない. |
評価項目2 | 十分に探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | 探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | 探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができない. |
評価項目3 | 十分にグラフ探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | グラフ探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができる. | グラフ探索アルゴリズムの特徴と評価について説明ができない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
ソートや探索等の基本アルゴリズムを通して,アルゴリズムの効率について学ぶ.また,データ構造によりアルゴリズムの効率を化はることができることを学ぶ.
授業の進め方・方法:
各自のノートパソコンを活用して,理論的な効率評価だけでなく,実験的な効率評価を行う.
注意点:
<追認試験>
評価が60点に満たないものは,願い出により追認試験を受けることができる.追認試験の結果,単位の修得が認められたものにあたっては,その評価を60点とする.評価はおよび評価基準は追認試験(100%)で評価する.
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
基本ソート
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最小値選択法,バブルソート,挿入法のアルゴリズムと計算量を説明できる.
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2週 |
演習
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演習課題(基本ソート)のアルゴリズム及びプログラムを作成することができる.
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3週 |
ヒープソート
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ヒープソートのアルゴリズムと計算量を説明できる.
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4週 |
演習
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演習課題(ヒープソート)のアルゴリズム及びプログラムを作成することができる.
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5週 |
クイックソート
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クイックソートのアルゴリズムと計算量を説明できる.
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6週 |
演習
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演習課題(クイックソート)のアルゴリズム及びプログラムを作成することができる.
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7週 |
ソートアルゴリズムの比較
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基本ソート,ヒープソート,クイックソートの実行時間を測定して,実験的評価を説明できる.
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8週 |
中間試験
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中間試験
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4thQ |
9週 |
逐次探索,2分探索
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逐次探索と2分探索のアルゴリズムと計算量を説明できる.
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10週 |
ハッシュ法,2分探索木
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ハッシュ法の特徴と2分探索木のアルゴリズムと計算量を説明できる.
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11週 |
グラフ探索(深さ優先探索)
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深さ優先探索のアルゴリズムを説明できる.
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12週 |
グラウ探索(幅優優先探索)
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幅優先探索のアルゴリズムを説明できる.
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13週 |
グラウ探索(最短路問題)
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最短路問題のダイクストラ法のアルゴリズムを説明できる.
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14週 |
演習
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最短路問題のアルゴリズムをプログラム化することができる.
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15週 |
期末試験 |
期末試験
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16週 |
期末試験の解答
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試験返却
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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 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 50 |
専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 50 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |