到達目標
１.pythonのいろいろな関数が使える。
２.pythonで簡単なデータベースを操作できる。
３.ユーザ定義関数が使える。
４.pythonによって簡単な計算が行える。
５.条件分岐，繰り返し処理が理解でき，pythonの中で使える。
６.配列を理解し，pythonの中で使える。
７.pythonを用いてシミュレーションを実行することができる。
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 |
| 到達目標
項目1,2 | pythonを使った計算やデータベース処理を簡単な事例に応用できる． | pythonを使って，計算やデータベース処理を行うことができる． | pythonを使って，計算やデータベース処理を行うことがでない． |
| 到達目標
項目3,4 | ユーザ定義関数を定義して計算することができる． | 簡単なユーザ定義関数を作成できる． | 簡単なユーザ定義関数を作成できない． |
| 到達目標
項目5,6,7 | pythonを理解し，様々な事象をシミュレーションできる。 | pythonを理解し，簡単なプログラムを作成できる． | pythonを理解し，簡単なプログラムを作成できない． |
学科の到達目標項目との関係
本科学習目標 1
説明
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本科学習目標 2
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教育方法等
概要:
この授業においては，pythonを活用するための基礎を学習する。また，pythonを用いて，プログラミングの基礎と専門的知識を習得し，練習問題などの与えられた課題に対してプログラムを作成し，問題を解決していく能力を身に付ける。pythonを用いたプログラミングの作法に必要な基礎知識ならびに専門的知識を学習する。さらに，それらの知識や技術を応用して独自のテーマに基づいたソフトウエアを作成する。この過程を通してソフトウエアを創造し，開発上の問題を発見して解決していく能力を身に付けることを目標とする。
また，企業でソフトウェア開発を担当していた教員もその経験を活かし，環境都市工学系ソフトウェアの設計・開発について授業を行う。
授業の進め方・方法:
コンピューター，OS(ファイル管理)，表計算ソフトの基本的な操作ができること。
pythonを理解するために例題を数多く実施するので，必ず自分でやってみること。
演習問題を数多く課すので，必ず自分で実行し，その結果をファイルとして提出する。
ソフトウエアを理解するために例題を数多く実施するので，必ず自分でやってみる。
課題問題を課すので，必ず自分でやって提出する。例題で作成したプログラムならびにそれ実行した結果や課題演習の結果を提出する。
【事前事後学習など】例題を実行した結果や課題演習の結果を提出する。
【関連科目】コンピュータリテラシー
【MCC対応】情報教育対応科目，DX教育対応科目
注意点:
中間試験，前期末試験，後期中間試験，学年末試験を実施する。
前期成績（前期末）：中間試験（40％），期末試験（40％）, 課題演習(20%)
後期成績：中間試験（40％），学年末試験（40％），課題演習(20%)
学年末成績＝（前期成績＋後期成績）/2とし，評価基準として50点以上を合格とする．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
pythonの基礎（繰り返し処理） |
繰り返し処理が理解できる．
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| 2週 |
pythonの基礎（繰り返し処理） |
繰り返し処理を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 3週 |
pythonの基礎（繰り返し処理） |
繰り返し処理を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 4週 |
pythonの基礎（ネストされた繰り返し処理） |
ネスト繰り返し処理を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 5週 |
pythonの基礎（ネストされた繰り返し処理） |
ネスト繰り返し処理を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 6週 |
pythonの基礎（ネストされた繰り返し処理） |
ネスト繰り返し処理を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 7週 |
復習 |
学習した知識で課題が解ける．
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| 8週 |
pythonの応用（配列） |
1次元・2次元配列が理解できる．
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| 2ndQ |
| 9週 |
pythonの応用（配列） |
1次元・2次元配列を使って簡単なプログラムを作成できる．
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| 10週 |
pythonの応用（データのインプット） |
python上でデータをinputできる．
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| 11週 |
pythonの応用（データのアウトプット） |
python上でデータをoutputできる．
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| 12週 |
pythonの応用（インプットされたデータの計算） |
inputされたデータを用いて，簡単な計算・グラフの作成ができる．
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| 13週 |
pythonの応用（インプットされたデータの計算） |
inputされたデータを用いて，簡単な計算・グラフの作成ができる．
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| 14週 |
課題演習 |
学習した知識で課題が解ける．
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| 15週 |
課題演習 |
学習した知識で課題が解ける．
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ユーザー定義関数 |
ユーザー定義関数を用いて計算できる．
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| 2週 |
ユーザー定義関数 |
ユーザー定義関数を用いて計算できる．
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| 3週 |
ユーザー定義関数 |
ユーザー定義関数を用いて計算できる．
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| 4週 |
数値計算（連立一次方程式） |
連立一次方程式を解くことができる．
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| 5週 |
数値計算（確率の計算） |
確率の計算ができる．
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| 6週 |
数値計算（確率の計算） |
確率の計算ができる．
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| 7週 |
復習 |
学習した知識で課題が解ける．
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| 8週 |
アニメーションの作成 |
グラフで計算結果を表示できる．
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| 4thQ |
| 9週 |
アニメーションの作成 |
グラフで計算結果を表示できる．
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| 10週 |
簡単なシミュレーションモデルの作成 |
ランダムウォークを実装できる．
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| 11週 |
簡単なシミュレーションモデルの作成 |
マルコフ連鎖を実装できる．
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| 12週 |
シミュレーションモデルの応用 |
人口の変化を予測できるモデルを作成できる．
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| 13週 |
シミュレーションモデルの応用 |
感染症の流行をモデル化できる．
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| 14週 |
シミュレーションモデルの応用 |
エージェントモデルを理解し，簡単なモデルを作成できる．
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| 15週 |
課題演習 |
学習した知識で課題が解ける．
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| 16週 |
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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 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
評価割合
| 試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 60 | 40 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |