開講年度 2022 開講学科 宗教文化学科 2014年度以降入学 歴史学科 2015年度以降入学 英語英米文化学科 2015年度以降入学 日本文化学科 2013年度以降入学 グローバル英語学科　2013年度以降入学 心理学科 2013年度以降入学 健康栄養学科 2013年度以降入学 2022年度心理学部心理学科 2018年度心身科学部健康科学科 2018年心身科学部心理学科 2021年度文学部グローバル英語学科 2021年度文学部英語英米文化学科 科目名 情報科学Ⅱ 担当教員 山下　秀康 学期曜日時限 秋学期 月曜日 ４時限 チームコード ts4j5xx 科目区分 選択 授業形態 講義 対象学年 １年 単位数 2 科目ナンバー B131-601-02 関連性が高い ディプロマ・ポリシー B-DP3-1 情報収集力 ◎ B-DP3-5 問題解決力 ◎ キャンパス 日進キャンパス 担当教員の実務経験 テーマ プログラミング入門 授業の概要 この授業は、コンピュータプログラミング未経験者を想定してプログラミング初歩を学ぶものである。 基礎学力の育成：現代において情報収集力や言語表現力を発揮するために不可欠となっているコンピュータ利用法の初歩を学ぶ。 リベラルアーツの習得：コンピュータ利用法のなかでも主としてプログラミングの基礎となる知識を学ぶ。 授業の到達 目標 授業終了時に学生が以下の状況になることを目標とする。 (1) Ruby言語の初歩的プログラミングができる。 (2) 文字列操作ついては、実用可能なレベルのプログラミングができる。 課題 （定期試験 ・レポート試験 ・授業内試験など）の フィードバック方法 授業中に提出した各課題の点数は提出直後に分かるようにしてあります。また、すべての提出課題と小テストの合計点数は授業中にリアルタイムで分かるようにしてあります。 使用言語 日本語 実務経験をいかした教育内容 授業計画 回数 授業スケジュール 授業時間外学習・時間(分) 1 ■序説(1): データサイエンス1-4 ・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見 ・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ ■序説(2): データサイエンス1-5 ・データ解析と推論・データ・AI利活用事例紹介 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 2 ■序説(3): データサイエンス1-6 ・AI最新技術の活用例（強化学習など） ■プログラミング言語とは 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 3 プログラミング: 繰り返し(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 4 プログラミング: 繰り返し(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 5 プログラミング: 関数定義(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 6 プログラミング: 関数定義(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 7 プログラミング: 配列(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 8 プログラミング: 配列(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 9 プログラミング: 正規表現による文字列検索(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 10 プログラミング: 正規表現による文字列検索(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 11 プログラミング: 正規表現による文字列置換(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 12 プログラミング: 正規表現による文字列置換(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 13 プログラミング: HTML, XMLの操作(1) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 14 プログラミング: HTML, XMLの操作(2) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 15 プログラミング: HTML, XMLの操作(3) 授業後に、授業中にできなかった練習問題を第１クライアント室でやって提出すること 60分 試験実施方法 定期試験＝1 レポート＝2 その他＝3 3 評価方法 評価方法 割合 評価基準 提出課題・小テストの合計点数 80% 理解度と作業の正確さ 授業態度 20% 真面目に受講していない人を減点 テキスト 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『使用しない』 参考書 　　・ 参考資料 書名 著者 出版社 価格 ISBNコード 備考 1. 『教養としてのデータサイエンス』 北川/竹村編 講談社 1800円+税 978-4-06-523809-7 数理・データサイエンス・AI教育プログラムを履修する場合は購入を薦める 参考ＵＲＬ 質疑応答 山下秀康研究室は日進学舎2526で、オフィスアワーは水曜4限の時間帯を予定しています。 emailでの問い合わせは yamasita@dpc.aichi-gakuin.ac.jp にお願いします。 私にメールを出すときは、Subject(件名) のどこかに「愛知学院大学」を入れてください。 そうでないと、迷惑メールと誤認識されてメールが読まれない可能性があります。 備考 この授業の予習・復習（授業時間外）は、大学貸し出しコンピュータまたはコンピュータ自由利用教室を利用してできる。自分のパソコン上で予習・復習することもできるが、そのために必要な設定が厄介になると思うので、希望者は申し出てほしい。 授業中の携帯電話、授業途中の無断退出その他いくつかは減点要因になるので注意。 画像 ファイル 更新日付 2022/02/10 01:56:16