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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
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
アルゴリズムとデータ構造
Algorithms and Data Structure
2 F129-01 2023年度
5期(前学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.アルゴリズム 2.ソート、探索、暗号、署名 3.動的計画法 4.k近傍法 5.決定不能性 本科目は情報経営学科の学習・教育目標「情報デザイン基礎力」達成のための科目である。 経営と情報システム・インターネットを融合し活用するためには、課題の解決方法・手順で あるアルゴリズムの理解が必要である。受講者は、最新のアルゴリズムを学習することによ り、各自の想定する経営組織体の課題解決を自力で考案できる能力の取得を目指す。
授業の概要および学習上の助言
ITのわかる経営者やビジネス推進者が求めれられている今日、様々な経営機能とそれを支援するITアプリケーションシステム の基本的な知識を修得する必要がある。これまでに、Webページの作成方法、ITパスポート取得を可能とするITシステム基礎 、データベース構築手法、動的なWebページの作成演習、Pythonによるプログラミングなどの実践的な取り組みを行ってきた 。 実際のビジネスで活用されているIT技術を俯瞰して理解するためには、個々のアプリケーションの使い方ではなく、課題解決 の方法・手段であるアルゴリズムを理解する必要がある。 本授業においては、10数種類のアルゴリズムの概要を学ぶとともに、アルゴリズムによる課題解決能力を身につけることを目 標に置く。具体的には、受講者が普段は見えない形で利用している以下の9つのアルゴリズムの学習ならびに比較的小規模の 課題の実際的な解決方法の提案を通して、理解を深めていく。 (1)並べ替え(ソート)、(2) 再帰、(3)クイックソート、(4)ハッシュテーブル、(5)幅優先探索、(6)ダイクストラ法、(7)貪 欲法、(8)動的計画法、(9)k近傍法、(10)暗号など なお、簡単な課題を各講義の最後に出すこととし、その課題を「自ら考えて答えを出す」ことも本授業の目的の1つである。 また、Pythonを使い実際にアルゴリズムを動かしながら学習を進めていく。
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:なっとく!アルゴリズム[翔泳社] 参考書:指定なし リザーブドブック: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、システムモデリング、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)
J,N IT全般の基本知識を学び、概要を理解し、説明できる。
J,N 企業において活用されている各種情報システムで使用されているアルゴリズムの必要性や効果が説明できる。
J,N アルゴリズムが企業戦略の重要な手段および主体となっていることを説明できる。
J,N 課題を解決するためのアルゴリズムを自ら考案・設計することができる。
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 30 40 20 0 0 0 10 100
指標と評価割合 総合評価割合 30 40 20 0 0 0 10 100
総合力指標 知識を取り込む力 10 10 0 0 0 0 0 20
思考・推論・創造する力 20 30 0 0 0 0 0 50
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 0 0 0 0 0 0
発表・表現・伝達する力 0 0 10 0 0 0 0 10
学習に取組む姿勢・意欲 0 0 10 0 0 0 10 20
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
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到達度を評価する。
クイズ
小テスト
12回のクイズにより、知識を取り込む力や論理的思考力の到達度を評価する。
レポート 授業の範囲外のアルゴリズム(深層学習など)をとりあげ、その基本動作ついてのレポート作成・提出を 求め、その形式・内容等を評価する。
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他 授業態度を評価する。
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
授業で取り上げた10数種類のアルゴリズムについて、その活用 方法とコンピュータでの実行の方法について説明ができる。 課題が与えられた時に、ITによる解決方法をアルゴリズムの形 で他の人に説明できる。 アルゴリズムの考え方を、疑似プログラミング言語ないしは図 形表現で記述することができる。 アルゴリズムが与えられた時に、そのアルゴリズムが正しく動 作することを判断することができる。 授業で取り上げた10数種類のアルゴリズムについて、その活用 方法について説明ができる。 課題が与えられた時に、ITによる解決方法をアルゴリズムの形 で他の人に説明できる。 アルゴリズムの考え方を、疑似プログラミング言語ないしは図 形表現で記述することができる。
CLIP学習プロセスについて
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。
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 イントロダクション 講義 課題説明 課題実施と予習・復習 260分
2 並べたり差し込んだり選んだり:ソート 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
3 同じ手順で何度でも:再帰 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
4 ちっちゃくしてから考えよう:クイックソート 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
5 関連付けると話も早い:ハッシュテーブル 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
6 グラフを作れば見えてくる:幅優先探索 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
7 本からピアノへブツブツ交換大作戦:ダイクストラ法 -1 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施、レポート調査 300分
8 本からピアノへブツブツ交換大作戦:ダイクストラ法 -2 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施、レポート調査 300分
9 問題は続くよどこまでも:貪欲法 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施、レポート執筆 300分
10 ドロボーは計画的に:動的計画法-1 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施、レポート執筆・提 出 300分
11 ドロボーは計画的に:動的計画法-2 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
12 分類したら予測して: k近傍法 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 260分
13 この先にはないがあるの? ・木(ツリー) ・転置インデックス ・並列アルゴリズム ・MapReduce など 講義 課題説明 課題実施と予習・復習、教科書の 演習問題実施 300分
14 授業振り返りと達成度確認試験 講義と試験 予習:これまでの課題、ならびに 教科書の演習問題の復習 復習:全体復習 300分
15 アルゴリズムのアラカルト(就職試験などで出題され るアルゴリズムの課題) 振返り 試験問題解答レビュー、自己点検 講義 独習 アンケート 試験問題正解確認 60分