情報処理Ⅱ

科目基礎情報

学校 舞鶴工業高等専門学校 開講年度 令和06年度 (2024年度)
授業科目 情報処理Ⅱ
科目番号 0005 科目区分 専門 / 必修
授業形態 授業 単位の種別と単位数 履修単位: 1
開設学科 機械工学科 対象学年 2
開設期 前期 週時間数 2
教科書/教材 教科書:高本孝頼「みんなのArduino入門」(株式会社リックテレコム)
担当教員 室巻 孝郎

到達目標

1 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。
2 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 コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を理解し,基本的な取り扱いができる。
4 計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。
5 コンピュータ内におけるデータ(数値,文字等)の表現方法について説明できる。
6 アナログ情報とデジタル情報の違いについて説明できる。
7 情報通信ネットワークの仕組みや構成要素,プロトコルの役割や技術(OSI参照モデル)について知っている。
8 情報セキュリティ対策について説明できる。
9 情報セキュリティの3要素(機密性,完全性,可用性)について説明できる。
10 情報へのアクセス制限や認証方式について説明できる。
11 基礎的な暗号技術とその必要性(HTTPS,VPN等)について説明できる。
12 データを入力し,結果を出力するプログラムを作成できる。
13 条件判断プログラムを作成できる。
14 繰り返し処理プログラムを作成できる。
15 一次元配列を使ったプログラムを作成できる。
16 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。
17 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。
18 プログラムを実行するための手順を理解し,操作できる。
19 定数と変数およびデータ型を説明できる。
20 演算子の種類と優先順位を理解し,適用できる。
21 算術演算および比較演算のプログラムを作成できる。
22 社会で起きている変化やデータ・AI利活用の最新動向について説明できる。
23 社会で活用されているデータやデータの活用領域について説明できる。
24 データ・AI利活用のための技術や適用領域について説明できる。
25 データ・AI利活用における留意事項について説明できる。
26 「データを読む,説明する,扱う」について基本的な活用ができる。

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高度に構築することができる。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。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ない。
評価項目2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高度に実装できる。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。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ない。
評価項目3コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を十分理解し,基本的な取り扱いができる。コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を理解し,基本的な取り扱いができる。コンピュータの構成とオペレーティングシステム(OS)の役割を理解できず,基本的な取り扱いができない。
評価項目4計算機を用いて数学的な処理を十分行うことができる。計算機を用いて数学的な処理を行うことができる。計算機を用いて数学的な処理を行うことができない。
評価項目5コンピュータ内におけるデータ(数値,文字等)の表現方法について十分説明できる。コンピュータ内におけるデータ(数値,文字等)の表現方法について説明できる。コンピュータ内におけるデータ(数値,文字等)の表現方法について説明できない。
評価項目6アナログ情報とデジタル情報の違いについて十分説明できる。アナログ情報とデジタル情報の違いについて説明できる。アナログ情報とデジタル情報の違いについて説明できない。
評価項目7情報通信ネットワークの仕組みや構成要素,プロトコルの役割や技術(OSI参照モデル)について十分知っている。情報通信ネットワークの仕組みや構成要素,プロトコルの役割や技術(OSI参照モデル)について知っている。情報通信ネットワークの仕組みや構成要素,プロトコルの役割や技術(OSI参照モデル)について知らない。
評価項目8情報セキュリティ対策について十分説明できる。情報セキュリティ対策について説明できる。情報セキュリティ対策について説明できない。
評価項目9情報セキュリティの3要素(機密性,完全性,可用性)について十分説明できる。情報セキュリティの3要素(機密性,完全性,可用性)について説明できる。情報セキュリティの3要素(機密性,完全性,可用性)について説明できない。
評価項目10情報へのアクセス制限や認証方式について十分説明できる。情報へのアクセス制限や認証方式について説明できる。情報へのアクセス制限や認証方式について説明できない。
評価項目11基礎的な暗号技術とその必要性(HTTPS,VPN等)について十分説明できる。基礎的な暗号技術とその必要性(HTTPS,VPN等)について説明できる。基礎的な暗号技術とその必要性(HTTPS,VPN等)について説明できない。
評価項目12データを入力し,結果を出力するプログラムを高度に作成できる。データを入力し,結果を出力するプログラムを作成できる。データを入力し,結果を出力するプログラムを作成できない。
評価項目13条件判断プログラムを高度に作成できる。条件判断プログラムを作成できる。条件判断プログラムを作成できない。
評価項目14繰り返し処理プログラムを高度に作成できる。繰り返し処理プログラムを作成できる。繰り返し処理プログラムを作成できない。
評価項目15一次元配列を使ったプログラムを高度に作成できる。一次元配列を使ったプログラムを作成できる。 一次元配列を使ったプログラムを作成できない。
評価項目16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十分知っている。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。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らない。
評価項目17論理演算と進数変換の仕組みを用いて演算ができる。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。論理演算と進数変換の仕組みを用いて演算ができない。
評価項目18プログラムを実行するための手順を十分理解し,操作できる。プログラムを実行するための手順を理解し,操作できる。プログラムを実行するための手順を理解できず,操作できない。
評価項目19定数と変数およびデータ型を十分説明できる。定数と変数およびデータ型を説明できる。定数と変数およびデータ型を説明できない。
評価項目20演算子の種類と優先順位を十分理解し,適用できる。演算子の種類と優先順位を理解し,適用できる。演算子の種類と優先順位を理解せず,適用できない。
評価項目21算術演算および比較演算のプログラムを高度に作成できる。算術演算および比較演算のプログラムを作成できる。算術演算および比較演算のプログラムを作成できない。
評価項目22社会で起きている変化やデータ・AI利活用の最新動向について十分説明できる。社会で起きている変化やデータ・AI利活用の最新動向について説明できる。社会で起きている変化やデータ・AI利活用の最新動向について説明できない。
評価項目23社会で活用されているデータやデータの活用領域について十分説明できる。社会で活用されているデータやデータの活用領域について説明できる。社会で活用されているデータやデータの活用領域について説明できない。
評価項目24データ・AI利活用のための技術や適用領域について十分説明できる。データ・AI利活用のための技術や適用領域について説明できる。データ・AI利活用のための技術や適用領域について説明できない。
評価項目25データ・AI利活用における留意事項について十分説明できる。データ・AI利活用における留意事項について説明できる。データ・AI利活用における留意事項について説明できない。
評価項目26「データを読む,説明する,扱う」について十分な活用ができる。「データを読む,説明する,扱う」について基本的な活用ができる。「データを読む,説明する,扱う」について基本的な活用ができない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育到達度目標 (ⅱ-m5) 説明 閉じる

教育方法等

概要:
汎用マイコンボードとして普及しているArduinoを制御するための「Arduino言語」を使用し,プログラミングの考え方を養う。実際にパソコンを使ってプログラム作りを実践する。また,数理・データサイエンス・AI技術に関する基本的な知識を身につける。

授業の進め方・方法:
【授業方法】
授業中にArduino言語によるプログラミングを行い,シミュレータで実行することを通して,マイコン制御や数値計算を行うのに必要な基礎知識を身につける。必要に応じて演習課題を出す。

【学習方法】
実習的な側面も強いため,授業中にしっかりと演習に取り組むことが重要となる。

注意点:
【成績の評価方法・評価基準】
定期試験を行う。時間は50分とする。持ち込みは電卓・定規を可とする。定期試験結果(60%)と演習課題の評価(40%)の合計をもって総合成績とする。到達目標に基づき,各項目の理解の到達度を評価基準とする。

【備考】
資料の配布や課題の提出はLMS(WebClassあるいはMoodle)を通じて行う。

【教員の連絡先】
研究室 A棟2階(A-205)
内線電話 8980
e-mail: t.muromakiアットマークmaizuru-ct.ac.jp (アットマークは@に変えること。)

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 シラバス内容の説明,コンピュータリテラシー 3,5,6,19
2週 AI・データサイエンス入門 22,23
3週 AI・データサイエンス入門 24,25
4週 繰り返し 12,14,18
5週 繰り返し 12,14,16
6週 配列 15
7週 判断(if-else文) 1,2,13
8週 中間試験
2ndQ
9週 論理演算,データの型 17,19,20,21
10週 関数 1,2,4,12,20
11週 入力部品の使用と出力 6,18
12週 入力部品の使用と出力 6,18
13週 入力部品の使用と出力 6,18
14週 データリテラシー 24,26
15週 ネットワークと情報セキュリティ 7,8,9,10,11
16週 (15週目の後に期末試験を実施)
期末試験返却・達成度確認

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前5
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前7,前10
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前7,前10
専門的能力分野別の専門工学機械系分野計測制御定数と変数を説明できる。4前9
整数型、実数型、文字型などのデータ型を説明できる。4前1,前9
演算子の種類と優先順位を理解し、適用できる。4前9
算術演算および比較演算のプログラムを作成できる。4前9
データを入力し、結果を出力するプログラムを作成できる。4前10
条件判断プログラムを作成できる。4前7
繰り返し処理プログラムを作成できる。4前4,前5
一次元配列を使ったプログラムを作成できる。4前6

評価割合

試験発表相互評価実技等ポートフォリオその他合計
総合評価割合60000400100
基礎的能力0000000
専門的能力60000400100
分野横断的能力0000000