| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 3 , 水/Wed 4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科 |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 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 | プログラミング演習（Bクラス）／Practice in Programming |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 太田 香 (システム理化学科数理情報システムコース) , 李 鶴 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4044 |
| 連絡先／Contact |
太田 香(ota@muroran-it.ac.jp 0143-46-5409) 李 鶴(E-mail: heli_at_muroran-it.ac.jp (_at_を@に変えてください) 教員室: V616) |
| オフィスアワー／Office hours |
太田 香(水曜日：10:00~11:00（V313）)
李 鶴 |
| 実務経験／Work experience |
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| 更新日／Date of renewal | 2024/02/15 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
Pythonによる基本的なプログラムの作成、実行方法について学び、基礎的なプログラミング技法およびアルゴリズムについて習得する。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
本授業の目標を以下に示す。 （１）Pythonによるプログラミングの基礎的文法を理解する。 （２）アルゴリズムに沿って、Pythonを用いた数値データ・文字データの処理が行なえる。 （３）適当なアルゴリズムを選択して、Pythonを用いて簡単な独自プログラムを開発できる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総時間数：1.5時間×15回＝22.5時間 第 １週：ガイダンス，Pythonの概要 第 ２週：基礎文法（１）（変数、代入など） 第 ３週：基礎文法（２）（型と算術演算など） 第 ４週：制御文（１）（条件分岐など） 第 ５週：制御文（２）（繰り返し） 第 ６週：組み込み型とオブジェクト（１）（オブジェクト指向） 第 ７週：組み込み型とオブジェクト（２）（リストとタプルなど） 第 ８週：組み込み型とオブジェクト（３）（集合など） 第 ９週：ユーザー定義関数（１）（関数の基礎) 第 １０週：ユーザー定義関数（２）（高階関数とラムダ式) 第１１週：クラスの基本（１）（クラス、メソッドの定義） 第１２週：クラスの基本（２）（継承など） 第１３週：発展と応用（１）（例外処理など) 第１４週：発展と応用（２）（ファイル入出力など） 第１５週：発展と応用（３）（画像処理） 自己学習：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 |
Python : ゼロからはじめるプログラミング 三谷純著 翔泳社 2021(ISBN:9784798169460) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 指定の教科書とMoodleで配布した資料を使います。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
毎週のレポート（プログラミング課題）で成績をつける。 １００点満点で６０点以上を合格とする。 各到達度目標の評価方法は次のように行う。 目標（１）について：レポートによりPythonを用いたプログラミングの基礎的文法問題を課し、達成度を評価する。 目標（２）について：レポートにより数値データ・文字データの処理に関する習得度を評価する． 目標（３）について：最後３週の「発展と応用」で課すレポートにおいて，プログラムの実装能力について評価する。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
原則として,欠席は認めない。どうしても欠席せざるを得ない場合は,事前に担当教員へ連絡すること。また，再試験等は行わないので,不合格者は再履修すること。 授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板，Moodleを通じて通知する。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
・授業でプログラミングを行います。各自パソコンを準備して授業に臨んで下さい。 ・レポートを毎週課します。 ・教科書の該当部分を予め理解した上で授業に参加すること。 |
| 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 |
システム理化学科 共通 「生産科学情報演習」，数理情報コースの「プログラミングＡ」，「情報ネットワーク」，「データ構造とアルゴリズム」など |
| 備考 ／Notes |
本科目においては，数理データサイエンス教育プログラムの科目における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。数理データサイエンス教育プログラムについては，学生便覧（令和３年度～）を参照してください。 DSポイント：2ポイント |
| 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） |
授業内では，反転授業，振り返り学習を一部導入している． |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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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） |
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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） |
最終週において総合力を試すプログラミング課題を課している． |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |