到達目標
（１）アルゴリズム，計算量を説明できる
（２）データ構造を説明できる
（３）探索を説明できる
（４）ソートを説明できる
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 | 作成したプログラムについて，計算量の観点から評価できる。 | アルゴリズムとは何か説明できる。計算量を表現できる。 | アルゴリズムについて何も説明できない。計算量について何も説明できない。 |
| 評価項目2 | プログラムを作成するに当たり，適切なデータ構造を利用できる。 | 基本的なデータ構造を説明できる。 | データ構造について何も説明できない。 |
| 評価項目3 | 目的に従って，最適な探索方法を選択できる。 | 各探索方法の特徴を説明できる。 | 各探索方法を説明できない。 |
| 評価項目4 | 目的に従った，適切なソートを利用できる。 | 様々なソートを，基本操作により分類できる。 | ソートの名称，分類を説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
データの表現手段(データ構造)と処理手順(アルゴリズム)を解説し，それらをプログラム言語で記述する手法を提示する。
授業の進め方・方法:
講義・演習形式の形態であるが，演習は基本的には自学自習の時間に割当てる。
注意点:
各項目について講義と演習を実施するので，3年次までに学習した情報処理Ⅰ,Ⅱ,Ⅲにおけるプログラミング言語でのプログラム作成方法と，文法等の理解は必要である。講義内容を理解するために，予習をしておくこと・また，講義終了後は復習としてサンプルプログラムの実行，演習問題等の課題に取り組むこと。1回の授業につき，自学自習（240分）が必要である。疑問点があれば，そのつど質問すること。
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の基本的な使い方 |
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| 2週 |
整列 |
選択ソートを説明できる。
挿入ソートを説明できる。
バブルソートを説明できる。
マージソートを説明できる。
クイックソートを説明できる。
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| 3週 |
整列 |
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| 4週 |
整列 |
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| 5週 |
整列 |
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| 6週 |
整列 |
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| 7週 |
探索 |
線形探索を説明できる。
2分探索を説明できる。
2分探索木を説明できる。
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| 8週 |
探索 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
探索 |
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| 10週 |
計算量 |
アルゴリズムの計算量を説明できる。
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| 11週 |
データ構造 |
スタックを説明できる。
キューを説明できる。
リストを説明できる。
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| 12週 |
データ構造 |
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| 13週 |
データ構造 |
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| 14週 |
データ構造 |
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| 15週 |
試験答案の返却・解説 |
各試験において間違えた部分を自分の課題として把握する（非評価項目）。
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| 16週 |
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評価割合
| 期末試験 | その他 | 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 |