到達目標
1. Pythonを用いてプログラムを書くことができる。
2. 授業で取り上げた最適化問題、数値シミュレーション、機械学習などの各種応用について説明できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安（優） | 標準的な到達レベルの目安（良） | 最低限の到達レベルの目安（可） | 未到達レベルの目安（不可） |
| 評価項目1 | 教科書を参考に、Pythonを用いて、複雑なプログラムを書くことができる。 | 教科書を参考に、Pythonを用いて、やや複雑なプログラムを書くことができる。 | 教科書を参考に、Pythonを用いて簡単なプログラムを書くことができる。 | Pythonを用いてプログラムを書くことができない。 |
| 評価項目2 | 授業で取り上げたプログラムの応用について，すべての概要を説明できる。 | 授業で取り上げたプログラムの応用について，2つ以上の概要を説明できる。 | 授業で取り上げたプログラムの応用について，1つだけ概要を説明できる。 | 授業で取り上げたプログラムの応用について，説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
第3学期開講
Pythonによるプログラミングの基本的な事項からスタートし、最適化問題、数値シミュレーション、機械学習などの応用への入門までを学ぶ。
授業の進め方・方法:
・教科書の各章について、例題をもとに説明した後に、演習問題のプログラムを作る時間を設ける。
・演習問題のプログラムを授業時間内に作り終えなかった場合には、授業時間外で作成し、次回授業前までに提出する。
わからないことがあれば、教科書を読み直したり、質問したりするなど、自ら積極的に理解するように努めてください。
プログラミングに関する知識と技術を習得するためには、実際に多くのプログラムを作ってみることが近道です。
授業中に取り上げる問題以外にも、さまざまなプログラミング課題に挑戦してみてください。
注意点:
・毎回、確実に手を動かしてプログラムを作成すること。
・授業の予習・復習を行うこと。
・演習問題の提出については、提出期限を厳守すること。
・他人のコピーを提出した場合には、コピーした者とコピーさせた者の両方を0点とする。
・情報処理センター演習室の使用上のルール・マナーを守ること。
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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
第1回 Pythonの概要・条件分岐と繰り返し処理
第2回 関数とスコープ |
Pythonの特徴について説明できる。
条件分岐と繰り返し処理(for文)を記述・説明できる。
繰り返し処理(while)文と関数を記述・説明できる。
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| 2週 |
第3回 リストとタプル
第4回 文字列処理 |
リスト・タプルを記述・説明できる。
文字列処理について説明できる。
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| 3週 |
第5回 ファイル操作
第6回 再帰呼び出し |
ファイル操作について記述・説明できる。
再帰呼び出しについて説明できる。
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| 4週 |
第7回 クラスとオブジェクト指向
第8回 中間テスト |
オブジェクト指向とクラス・インスタンスについて説明できる。
テストの問題が解くことができる。
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| 5週 |
第9回 NumPyとSciPyの使い方
第10回 Pythonはどうやって動くのか |
NumPyとSciPyの使い方を説明できる。
プログラムの実行の仕組みについて説明できる。
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| 6週 |
第11回 動的計画法
第12回 乱数を使ったプログラム |
最適化問題の概要について説明できる。
モンテカルロ法の概要について説明できる。
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| 7週 |
第13回 数値シミュレーション
第14回 簡単な機械学習 |
数値シミュレーションの概要について説明できる。
機械学習の概要について説明できる。
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| 8週 |
期末試験
第15回 答案返却・まとめ |
試験問題を解くことができる。
間違った箇所を理解し、説明できる。
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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
| 中間テスト | 期末試験 | 演習問題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 35 | 35 | 30 | 100 |
| 知識の基本的な理解 【知識・記憶、理解レベル】 | 25 | 25 | 20 | 70 |
| 思考・推論・創造への 適用力 【適用、分析レベル】 | 10 | 10 | 10 | 30 |