| 開講学期／Course Start | 2022年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 12 , 水/Wed 13 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 創造工学科 夜間主コース |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 創造工学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | プログラミング入門／Introduction to Programming |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 桑田 喜隆 (学部) , 小川 祐紀雄 (学部) , 石坂 徹 (学部) , 早坂 成人 (学部) |
| 時間割コード／Registration Code | J8413 |
| 連絡先／Contact |
桑田 喜隆(A315/0143-46-5893/kuwata@muroran-it.ac.jp)
小川 祐紀雄(Office: A307, Phone: 5891, E-mail: y-ogawa＠mmm.muroran-it.ac.jp) 石坂 徹(A316/0143-46-5894/ishizaka@mmm.muroran-it.ac.jp) 早坂 成人(A314/0143-46-5892/hayasaska@mmm.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours |
桑田 喜隆(感染拡大防止のため、基本的にメールで質問をお願いします。)
小川 祐紀雄(小川 祐紀雄(火曜日15時~17時(左記以外も可。事前に連絡をしてください。) Tuesday 15:00 - 17:00 or by appointment) 石坂 徹 早坂 成人(在室中はいつでも質問を受け付けます。なおメールでの質問を歓迎します。) |
| 実務経験／Work experience |
桑田 喜隆(情報サービス事業を扱う企業でのシステム開発経験を有する)
小川 祐紀雄(総合電機メーカーでの企業情報ネットワーク・システムの設計・構築・運用の経験を有する) |
| 更新日／Date of renewal | 2022/09/07 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
実習室のパソコンを使いながら、対話的な環境でプログラミングを学習する。 (1) 各回で前半に講義を行い、後半で実際のプログラミング演習を行う。 (2) 随時確認テストを行い、理解度を把握しながら進める。 (3) 総合演習を4回実施する。 連携授業の形式で実施するが、各教室にTAを配置し学生のサポートを行う。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
本講義では、全コースの学生を対象に、プログラミングに必要な概念を理解し、基礎的なプログラムを作成することができるようになることを目標とする。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
第１回：イントロダクション 授業の進め方、プログラミング言語の紹介、授業で利用するプログラミング環境の紹介 第２回：プログラミングの基本概念 データ型、入出力、演算子、逐次処理 第３回：条件判断 条件判断と分岐処理 第４回：制御構造、配列 制御構造、繰り返し処理、リスト、配列(辞書）、計算量の見積り 第５回：総合演習１ 繰り返しや条件判断を題材とした総合演習課題 第６回：データ構造 基本的なデータ構造 第７回：関数、再帰呼び出し 関数の概念、ローカル変数、再帰呼び出し 第８回：総合演習２ 関数やデータ構造を題材とした総合演習課題 第９回：可視化 ライブラリの利用、グラフの作成、統計処理 第１０回：アルゴリズム１ 基本的アルゴリズム（併合、ソート） 第１１回：アルゴリズム２ 基本的アルゴリズム（探索） 第１２回：総合演習３ 探索アリゴリズムの総合演習 第１３回：シミュレーション１ シミュレーション計算 第１４回：シミュレーション２ シミュレーション計算の可視化 第１５回：総合演習４ シミュレーションを題材とした総合演習課題 総授業時間数22.5時間 ・前回演習を行った内容に対して毎回復習テストを実施するので、準備すること。 ・複数回、課題の演習を実施し、結果の提出を求める。 ・本講義では一部反転授業形式で講義を行うので、指示のある場合には事前にMoodleの教材を学習してから授業に臨むこと。 ・各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。 |
| 教科書 ／Required Text |
Jupyter Notebookで始めるプログラミング 桑田喜隆 [ほか] 共著 学術図書出版社 2020(ISBN:9784780608588) |
| 参考書等 ／Required Materials |
実践力を身につける Pythonの教科書(ISBN:9784839960247) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
小テスト（４０％）および総合演習の提出課題（６０％）で評価を行う。 100点満点中60点以上を合格とする。 定期試験は実施しないため、不合格の場合には再履修となる。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
1．80％以上の出席を必要とする。 2．理解度を確認するために、適宜小テストを実施する。 小テストは即時自動採点されるので、各自理解度をチェックし、未習熟事項を補っておくこと。 3．演習課題は授業時間内での完成を目指し、授業時間の終わりに演習結果(レポート)を提出する。 提出レポートに対する教員からのコメントや評価は必ず目を通すこと。 授業の変更や緊急の連絡は、掲示板で通知することがあるので注意すること。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
積極的に質問して、毎回疑問点を残さないようにしてほしい。 １５回の積み重ねが重要なので、欠席する場合には次回までに該当部分の演習を実施しておくこと。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
情報セキュリティ入門 |
| 実務経験のある教員による授業科目 ／Course by professor with work experience |
1.関連した実務経験を有している教員が担当する科目 |
| 備考 ／Notes |
本科目は，文部科学省による数理・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）の認定に基づく，数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。情報基礎科目群に含まれ，情報関連の基盤的な内容を学びます。プログラム内容については，学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
反転授業を実施する。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
該当なし |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
該当なし |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |