到達目標
計算機の概要について2年生ではインターネット、アプリケーションソフトを使った演習、さらに電子計算機、情報の基礎知識について学んだ。3年生ではさらに計算機についての理解を深めるため、電子計算機に関する知識、さらにプログラミングに関する知識の基礎を学習する。
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 |
| コンピュータを構成するハードウエアとソフトウエアの構成や概要を説明できる。 | ほぼ説明できる。 | 不十分ながら説明できる。 | ほとんど説明できない。 |
| 情報の計算に必要な数学を使える。 | 充分に使える。 | 大体使える。 | 使えない。 |
| 論理記号の表現を知り、簡単な論理演算ができる。 | 記号がわかり論理演算できる。 | 記号は知っている。 | 記号も演算も知らない。 |
| コンピュータでの文字表現、文字のコード表とデータ量がわかる。 | 充分に知っている。 | 曖昧ながら知っている。 | ほとんど知らない。 |
| | | |
学科の到達目標項目との関係
専門 A1
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専門 A2
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教養 B2
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教養 D1
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教養 D2
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専門 E1
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教育方法等
概要:
計算機の概要について2年生ではインターネット、アプリケーションソフトを使った演習、さらに電子計算機、情報の基礎知識について学んだ。3年生ではさらに計算機についての理解を深めるため、電子計算機に関する知識、さらにプログラミングに関する知識の基礎を学習する。
本科目の履修により、本校のディプロマポリシーにおける「機械を制御する情報工学の幅広い知識と技術を身につける」能力を習得する。
授業の進め方・方法:
3年生では教室において配付資料をもとに、電子計算機の仕組み、これに伴う計算問題などを中心に学習を進める。また後半ではプログラミングの基礎となる色々な問題の解放をPythonにより学習する。
注意点:
・出席状況として欠席に対して減点を行う。1時間につき定期試験の評価から5点減点。
・到達目標に達しない学生についてはレポート、ノート等の提出も行い、評価に加える。
・授業計画の「*」は、数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に対応した授業である。
実務経験のある教員による授業科目
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 |
ガイダンス
Pythonの基礎
（データの型、定数、変数、数式） |
プログラミング考え方とPythonの基本的な構造を理解する。
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| 2週 |
Pythonの基礎（条件制御）
（if文、コードブロック） |
条件による制御を理解する。
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| 3週 |
Pythonプログラミング（繰り返し処理）
（for文、while文、range関数） |
繰り返し処理を理解する。
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| 4週 |
データリテラシー
・データを読む(*2-1) |
データを適切に読み解く力を養う。
Pythonのデータ処理との関連を理解する（データの種類）。
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| 5週 |
データリテラシー
・データを読む(*2-1)
（Pythonのリスト形式） |
データを適切に読み解く力を養う。
統計学的な手法を理解する（データの分布、相関と因果、クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列など）。
Pythonのリスト形式を使いこなす。
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| 6週 |
Pythonプログラミング（繰り返し処理）
（continueとbreak） |
繰り返し処理から抜ける操作ができる。
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| 7週 |
Python演習
（関数を使用しない素因数分解） |
課題に対するプログラミングができる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
Pythonプログラミング（関数）
（組み込み関数その1） |
組み込み関数を利用したプログラミングができる。
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| 10週 |
Pythonプログラミング（関数）
（組み込み関数その2） |
組み込み関数を利用したプログラミングができる。
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| 11週 |
データリテラシー
・データを説明する(*2-2)
（Pythonのデータ形式） |
データを適切に説明する力を養う（データの比較、データ表現、優れた可視化事例の紹介など）。
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| 12週 |
データリテラシー
・データを扱う(*2-3)
（Pythonのデータ処理） |
データを扱うための力を養う（データの集計、表形式のデータなど）。
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| 13週 |
Python演習(*2-3)
（関数を使用しないソートなど） |
課題に対するプログラミングができる（データの並び替え、ランキング）。
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| 14週 |
Python演習(*2-3)
（EXCELとの連携） |
課題に対するプログラミングができる（データ解析ツール（スプレッドシート））。
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| 15週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 16週 |
試験解説／成績確認 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
Pythonプログラミング（関数）
（ユーザ定義関数） |
ユーザ定義関数が使える。
様々な引数が使える。
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| 2週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 3週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 4週 |
Pythonプログラミング
（探索アルゴリズム） |
線探索と二分探索ができる。
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| 5週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 6週 |
Pythonプログラミング
（確率モデル） |
数式モデルの考え方を理解する。
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| 7週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
Pythonプログラミング
（シミュレーション） |
シミュレーションの考え方を理解する。
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| 10週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる。
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| 11週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる（Pythonプログラミングに慣れる）。
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| 12週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる（Pythonプログラミングに慣れる）。
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| 13週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる（Pythonプログラミングに慣れる）。
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| 14週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる（Pythonプログラミングに慣れる）。
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| 15週 |
Python演習 |
課題に対するプログラミングができる（Pythonプログラミングに慣れる）。
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| 16週 |
試験解説／成績確認 |
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評価割合
| 試験 | 小テスト | レポート | 成果物・実技 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 知識の基本的な理解 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 80 |
| 思考・推論・創造への適応力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 汎用的技能 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 |
| 態度・志向性(人間力) | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 5 |
| 主体的・継続的な学習意欲 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 5 |