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
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授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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授業形態 Course Mode |
講義(対面授業)
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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
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テーマ Theme |
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科目名 Name of Subject |
MGCOM202コンピュータリテラシー研究1B
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英字科目名 English Name of Subject |
Advanced Computer Literacy 1B
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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
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知識・理解
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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
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◎
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汎用的技能
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多面的思考・判断力、コミュニケーション力
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〇
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態度・志向性
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多様性の尊重、他者貢献、自律的学習態度
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統合的な学習経験と創造的思考力
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課題発見力
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〇
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統合的な学習経験と創造的思考力
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解決策提示力、社会参画による他者貢献
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科目単位数 Credit |
2
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履修期 Term |
秋学期
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教員氏名 Name of Teacher |
山野 拓也
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開講キャンパス Campus |
横浜
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曜時 Day and Period |
火曜3時限(秋学期)
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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。
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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。
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授業言語 Language |
日本語
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アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング対応
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授業計画 Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容 Content/Topic
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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
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予習内容 Preparation for Class
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各自でGoogleアカウントを取得しておく
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第2回】
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授業内容 Content/Topic
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ファイルへの入出力方法(前期の続き:6-3,6-4)を学ぶ
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予習内容 Preparation for Class
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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
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第3回】
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授業内容 Content/Topic
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関数を作る 1 (8章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書8-2を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第4回】
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授業内容 Content/Topic
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関数を作る 2 (8章) データ型の作成 1 (9章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書8-3を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第5回】
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授業内容 Content/Topic
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データ型の作成 1 (9章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書9-2を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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4 時間
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【第6回】
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授業内容 Content/Topic
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データ型の作成 2 (9章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書該9-3を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第7回】
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授業内容 Content/Topic
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データ型の作成 3 (9章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書9-4を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第8回】
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授業内容 Content/Topic
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継承 (9章)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書9-5を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第9回】
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授業内容 Content/Topic
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デスクトップアプリの作成
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予習内容 Preparation for Class
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デスクトップアプリとは何かをまとめておく
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第10回】
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授業内容 Content/Topic
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データ解析 1 matplotlibによるデータの可視化1
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予習内容 Preparation for Class
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教科書11章前半を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第11回】
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授業内容 Content/Topic
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データ解析 2 matplotlibによるデータの可視化2
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予習内容 Preparation for Class
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配布資料を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第12回】
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授業内容 Content/Topic
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データ解析 3 matplotlibによるデータの可視化3
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予習内容 Preparation for Class
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配布資料を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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4 時間
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【第13回】
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授業内容 Content/Topic
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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
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予習内容 Preparation for Class
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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
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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4 時間
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【第14回】
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授業内容 Content/Topic
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機械学習の初歩 NeuralProphetによる時系列データの予測
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予習内容 Preparation for Class
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配布資料を読む
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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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
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第15回】
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授業内容 Content/Topic
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特別学修日
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予習内容 Preparation for Class
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これまでの配布資料の復習と最終課題についての復習
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目安時間 Hours
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2 時間
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復習内容 Review of Class
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最終課題について復習
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目安時間 Hours
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3 時間
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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。
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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
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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
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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
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課題フィードバック方法内容 Assignment Feedback Method Content |
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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。
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関連URL Related URL |
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備考 Notes |
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添付ファイルの注意事項 Notice |
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更新日時 Date of Update |
2024年02月02日 17時34分34秒
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