シラバス情報

授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
授業コード   Course Code 21K0016000
授業開講年度   Year of Class 2024年度
授業形態   Course Mode 講義(対面授業)
授業名称   Class Name MGCOM202コンピュータリテラシー研究1B/E1602コンピュータリテラシー研究1B
テーマ   Theme
科目名   Name of Subject MGCOM202コンピュータリテラシー研究1B
英字科目名
English Name of Subject
Advanced Computer Literacy 1B
身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
知識・理解 現代社会が抱える諸問題を捉えるための幅広い基礎知識
汎用的技能 多面的思考・判断力、コミュニケーション力
態度・志向性 多様性の尊重、他者貢献、自律的学習態度
統合的な学習経験と創造的思考力 課題発見力
統合的な学習経験と創造的思考力 解決策提示力、社会参画による他者貢献
科目単位数   Credit 2
履修期   Term 秋学期
教員氏名   Name of Teacher 山野 拓也
開講キャンパス   Campus 横浜
曜時   Day and Period 火曜3時限(秋学期)
授業概要   Course Description 近年、人工知能AIの急速な普及により、ユーザーが急速に増えているプログラミング言語Pythonを扱う。Pythonの機能の説明を通して、プログラミングの考え方とその応用プログラムを実際に動かして学ぶ。春学期の1Aに引き続き授業で基本事項を説明した後、簡単な練習課題のプログラミングを通して各自で考えながら進めていく。通年での履修を前提にシラバスが組んであります。プログラミング自体が全くの初めての人には研究1Bからの履修はお勧めできません。毎回、用意した資料を配布します。
到達目標   Class Goals 学生がPythonで書かれたプログラムを理解し、学習した機能を応用して各自で簡単なプログラムを組むことができるようになることを目標とする。
授業言語   Language 日本語
アクティブ・ラーニング   Active Learning アクティブ・ラーニング対応
授業計画
Daily Class Schedule
【第1回】 授業内容
Content/Topic
授業ガイダンス(授業概要とシラバス記載事項の確認)
プログラミング環境の確認と
Colaboratoryの利用方法について
予習内容
Preparation for Class
各自でGoogleアカウントを取得しておく 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明した利用方法の確認とプログラムの動作確認とその応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第2回】 授業内容
Content/Topic
ファイルへの入出力方法(前期の続き:6-3,6-4)を学ぶ
予習内容
Preparation for Class
前期コンピュータリテラシ研究1A最終回までの内容の見直し 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第3回】 授業内容
Content/Topic
関数を作る 1 (8章)
予習内容
Preparation for Class
教科書8-2を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第4回】 授業内容
Content/Topic
関数を作る 2 (8章)
データ型の作成 1 (9章)
予習内容
Preparation for Class
教科書8-3を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第5回】 授業内容
Content/Topic
データ型の作成 1 (9章)
予習内容
Preparation for Class
教科書9-2を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
4 時間
【第6回】 授業内容
Content/Topic
データ型の作成 2 (9章)
予習内容
Preparation for Class
教科書該9-3を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第7回】 授業内容
Content/Topic
データ型の作成 3 (9章)
予習内容
Preparation for Class
教科書9-4を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第8回】 授業内容
Content/Topic
継承 (9章)
予習内容
Preparation for Class
教科書9-5を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第9回】 授業内容
Content/Topic
デスクトップアプリの作成
予習内容
Preparation for Class
デスクトップアプリとは何かをまとめておく 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第10回】 授業内容
Content/Topic
データ解析 1
matplotlibによるデータの可視化1
予習内容
Preparation for Class
教科書11章前半を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読む
目安時間
Hours
3 時間
【第11回】 授業内容
Content/Topic
データ解析 2
matplotlibによるデータの可視化2
予習内容
Preparation for Class
配布資料を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む 目安時間
Hours
3 時間
【第12回】 授業内容
Content/Topic
データ解析 3
matplotlibによるデータの可視化3
予習内容
Preparation for Class
配布資料を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
4 時間
【第13回】 授業内容
Content/Topic
データ解析 4
matplotlibによるデータの可視化4
pandasによる回帰分析
予習内容
Preparation for Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読む
目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と提出課題に取り組む
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
4 時間
【第14回】 授業内容
Content/Topic
機械学習の初歩
NeuralProphetによる時系列データの予測
予習内容
Preparation for Class
配布資料を読む 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
授業内で説明したプログラムの動作確認と応用
配布資料を読み直す
目安時間
Hours
3 時間
【第15回】 授業内容
Content/Topic
特別学修日
予習内容
Preparation for Class
これまでの配布資料の復習と最終課題についての復習 目安時間
Hours
2 時間
復習内容
Review of Class
最終課題について復習 目安時間
Hours
3 時間
授業に関する注意事項   
Remarks for Class
他の言語でのプログラミング経験がなくても興味・意欲がある人対象
春学期[コンピュータリテラシー研究1A]を履修していることを前提にすすめます。毎回、次週の学習項目を示すので、教科書の該当箇所を読んで授業に臨んでください。授業内で出す課題にそのつど取り組む。
教科書   Texts Python スタートブック[増補改訂版]
辻慎吾 著
技術評論社
参考書   Reference Books 初回授業での配布資料を参照。授業内で適宜紹介
課題フィードバック方法区分
Assignment Feedback Method
授業時間内に講評・解説を行い、授業時間外はmanabaで行う
課題フィードバック方法内容
Assignment Feedback Method Content
成績評価の基準   
Evaluation Criteria
授業内に出すプログラム課題提出状況と出来(100%)により行う予定。
関連URL   Related URL
備考   Notes
添付ファイルの注意事項   Notice
更新日時   Date of  Update 2024年02月02日 17時34分34秒