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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・情報 | |
| 科目名 | コンピュータ及び情報処理／情報とコンピュータ | |
| こんぴゅーた および じょうほうしょり／じょうほう と こんぴゅーた | ||
| Computer and Information Processing／Information and Computing | ||
| 受講対象学生 |
教育学部, A 類 学部(学士課程) : 1年次, 2年次 期生 74期生～ |
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| 卒業要件の種別 | 必修 |
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| 授業科目名 | 情報処理工学 | |
| じょうほうしょりこうがく | ||
| Information Processing Engineering | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | educ-tech-INFO2043-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
月曜日 3, 4時限 |
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| 授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 山守 一徳 | |
| 実務経験のある教員 | SE経験者 | |
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | Pythonのプログラミング基礎について、演習を行いながら講義する。 |
|---|---|
| 学修の目的 | プログラミングの基礎を身に付けることを目的とする。 |
| 学修の到達目標 | データサイエンスIとデータサイエンスIIの授業で、Pythonを使った統計解析プログラムを見せられることがある。Pythonを使ってプログラミングできるようになれば、それらのプログラムが理解できるようになる。また、Pythonプログラミングを経験することで、他の言語を使うプログラミングも各自で学習できるようになることが到達目標である。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 試験、レポート、授業取り組み状況を総合して評価する。 授業ごとのすべての課題を提出して試験に臨むこと。 課題が”再提出”の評価になっている場合は合格できません。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 毎回の課題の提出締め切りは、翌週の授業開始前まで。 |
| 教科書 | 「新・明解Python入門」柴田望洋著、SBクリエイティブ |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 毎週水曜日１２：００～１３：００、教育学部専門２号館１階情報教育第１研究室 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
第1回目より教科書を用意すること。 教科書は必須である。試験の時、教科書の持ち込みを可とする。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | Python |
|---|---|
| Key Word(s) | Python |
| 学修内容 | 第１回 準備 第２回 Pyhtonの基本 第３回 画面表示とキーボード入力 第４回 if文 第５回 繰り返し文 第６回 オブジェクトと型 第７回 文字列 第８回 リスト 第９回 タプルと辞書と集合 第１０回 関数 第１１回 モジュールとパッケージ 第１２回 クラス 第１３回 継承 第１４回 例外処理 第１５回 ファイル処理 第１６回 テスト |
| 事前・事後学修の内容 | 教科書を読むこと 演習時間が授業内で終わらないことあり |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |