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 |
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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4thQ |
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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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
| 期末試験 | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 50 | 50 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |