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専門教育課程 経営情報学科
| 授業科目区分 |
科目名 |
単位数 |
科目コード |
開講時期 |
履修方法 |
専門教育課程
専門科目
専門 |
先進プログラミング
Advanced Programming
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2 |
F125-01 |
2023年度
５期（前学期）
|
修学規程第4条を参照 |
| 授業科目の学習・教育目標 |
| キーワード |
学習・教育目標 |
| 1.Ｐｙｔｈｏｎ
2.プログラミング
3.データ分析
4.機械学習
|
本科目は経営情報学科の専門コア「情報デザイン基礎力」達成のための専門コア科目である
。地域の活性化や経営に役立つIT活用の考え方、実践に必要な情報の捉え方、およびデータ
から意思決定に必要な分析を体験できるように、実際のビジネスや地域ニーズを近似した環
境を既存のデータ分析ツールを利用して学習する。その過程を通して、地域活性化戦略や経
営に必要な戦略立案方法を用いながら、データ収集蓄積と経営課題解決のための仮説設定に
基づくデータ分析による意思決定の方法を疑似体験的に学ぶ。 |
| 授業の概要および学習上の助言 |
| 本科目は、AI学習として、AI応用基礎におけるデータ表現（データ・情報量の単位）、プログラミング基礎（型・変数・演算
・順次構造・分岐・反復・関数）を扱う。
授業では、プログラミング言語であるPythonの基礎から応用までを、プログラミング演習により学ぶ。実際に自分でプログラ
ムを書くことで、最終的にはデータ分析を実施するツールを自分で作成し、実際のオープンデータを利用してデータ分析を実
施してみる。
授業でプログラムを動かすだけでは時間的に不足するので、特に復習により自分で実際にプログラムを動かすことを徹底して
行うこと。 |
| 教科書および参考書・リザーブドブック |
| 教科書：詳細! Python 3 入門ノート[ソーテック社]
参考書：指定なし
ﾘｻﾞｰﾌﾞﾄﾞﾌﾞｯｸ：指定なし |
| 履修に必要な予備知識や技能 |
| 企業の経営管理全般と情報技術に関する知識を，他の科目履修により一定以上備えている必要がある。Webデザイン、ITシス
テム基礎、データベースマネジメント、プログラミング基礎、Webプログラミングの内容については理解していることを前提
として進めるので、不足している場合には、適宜、復習して欲しい。 |
| 学生が達成すべき行動目標 |
| No. |
学科教育目標
（記号表記） |
|
| ① |
I,J,K,L,M |
Ｐｙｔｈｏｎの基本構文を理解し簡単なプログラミングができる。 |
| ② |
I,J,K,L,M |
Ｐｙｔｈｏｎを用いた配列の計算ができる。 |
| ③ |
I,J,K,L,M |
Ｐｙｔｈｏｎを用いた簡単なグラフ作成ができる。 |
| ④ |
I,J,K,L,M |
Ｐｙｔｈｏｎを用いた簡単なデータ分析ができる。 |
| ⑤ |
I,J,K,L,M |
Ｐｙｔｈｏｎを用いた機械学習について説明できる。 |
| ⑥ |
|
|
| 達成度評価 |
|
|
評価方法 |
| 総合評価割合 |
30 |
10 |
30 |
20 |
0 |
0 |
10 |
100 |
| 指標と評価割合 |
総合評価割合 |
30 |
10 |
30 |
20 |
0 |
0 |
10 |
100 |
| 総合力指標 |
20 |
0 |
10 |
0 |
0 |
0 |
0 |
30 |
| 10 |
10 |
10 |
0 |
0 |
0 |
0 |
30 |
| 0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 0 |
0 |
0 |
15 |
0 |
0 |
0 |
15 |
| 0 |
0 |
10 |
5 |
0 |
0 |
10 |
25 |
| 評価の要点 |
| 評価方法 |
行動目標 |
評価の実施方法と注意点 |
| 試験 |
① |
レ |
１回の達成度確認試験により、知識を取り込む力や論理的思考力の達成度を評価する。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
クイズ
小テスト |
① |
レ |
毎週の授業で指定する演習課題を提出する。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| レポート |
① |
レ |
プログラムの作成過程をレポートとして提出する。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
成果発表
(口頭・実技) |
① |
レ |
最終的に作成したプログラムをデモする。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
| 作品 |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| ポートフォリオ |
① |
|
|
| ② |
|
| ③ |
|
| ④ |
|
| ⑤ |
|
| ⑥ |
|
| その他 |
① |
レ |
出席やレポート期限内提出、授業態度を含む総合的な受講態度が評価される。 |
| ② |
レ |
| ③ |
レ |
| ④ |
レ |
| ⑤ |
レ |
| ⑥ |
|
| 具体的な達成の目安 |
| 理想的な達成レベルの目安 |
標準的な達成レベルの目安 |
| Ｐｙｔｈｏｎの基本を理解し、プログラミングができる。グラ
フの作成やデータ分析など簡単なものが実施できるようになる
。機械学習について基本的な部分を理解し、簡単なプログラム
を作成できる。 |
Ｐｙｔｈｏｎの基本を理解し、プログラミングができる。グラ
フの作成やデータ分析など簡単なものが実施できるようになる
。機械学習について基本的な部分を理解し、人に説明できる。 |
| 授業明細 |
| 回数 |
学習内容 |
授業の運営方法 |
学習課題 予習・復習 |
時間：分※ |
| 1 |
ガイダンス、授業の進め方、評価の方法など
Pythonの動作環境の設定 |
講義・演習 |
教化書１章、２章の予習・復習 |
260 |
| 2 |
コードの書き方、変数への値の代入、演算子を使った
式について学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書３章の予習・復習 |
260 |
| 3 |
組み込み関数、モジュールの読み込み、オブジェクト
のメソッドについて学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書４章の予習・復習 |
260 |
| 4 |
If 文、While文、For文、例外処理について学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書５章の予習・復習 |
260 |
| 5 |
複数のデータを扱うための仕掛けであるリストおよび
タプルについて学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書６章と７章の予習・復習 |
260 |
| 6 |
複数の値を集合として扱う方法セットおよび辞書につ
いて学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書８章と９章の予習・復習 |
260 |
| 7 |
関数の定義と実行、引数の受け渡し、他の関数を利用
する方法について学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書１０章の予習・復習 |
260 |
| 8 |
クラス定義、継承、アクセス権などオブジェクト指向
プログラミングの基本的な知識を学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書１２章の予習・復習 |
90 |
| 9 |
これまでの授業の振り返りとテスト |
振り返りとテストを実施する |
テストに向けてこれまでの復習 |
300 |
| 10 |
テスト結果に基づく自己点検。
テキストファイルの読み込みと書き出しについて学ぶ
。 |
講義・演習
自己点検 |
教化書１３章の予習・復習 |
260 |
| 11 |
データ分析結果の見える化に必要となるグラフを描く
方法を学ぶ。 |
講義・演習 |
教化書１４章の予習・復習 |
260 |
| 12 |
多次元配列を扱うことができ高速に行列演算が行える
Numpyの利用方法を学ぶ。 |
講義・演習 |
教科書１５章の予習・復習 |
260 |
| 13 |
機械学習の入門としていくつかのサンプルデータを利
用して機械学習への理解を深める。 |
講義・演習 |
教科書１６章の予習・復習 |
260 |
| 14 |
作成したプログラムのデモンストレーションを行う。 |
デモプロの発表 |
デモプログラムの作成 |
360 |
| 15 |
補足授業と自己点検 |
補足の講義・演習
自己点検
授業アンケート |
自分の作成したプログラムの見直
し |
260 |
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一般に、授業あるいは課外での学習では：「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、ＧｏｏｄＷｏｒｋ！」：のようなプロセス（一部あるいは全体）を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。