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情報科学

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令和２年度入学者 情報科学
教員名 谷聖一
単位数    2 学年 1～4 開講区分 文理学部
科目群 総合教育科目
学期 後期 履修区分 選択
授業の形態 主として同時双方向型授業（主に Zoom，一部 Google Meat）
Blackboard と Google Classroom を併用する

Blackboard ID: 20200162 「2020情報科学（谷聖一・後・火1）」
授業概要 「情報科学」には，様々な定義があります．本講義では，「情報科学」の中でも英語の "Computer Science" と共通する領域の基本概念を，Python などでのプログラミングを学びながら，修得します．
授業のねらい・到達目標 ・"Computer Science" の基礎概念がどのようなものか認識できます．
・Python なでで簡単なプログラムができるようになります．
・プログラミングをすべての人が学ぶべき理由を議論できます．
・プログラミングやプログラムの本質に関して，対立する考え方が存在することを理解できます．

・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察することの重要性を説明できます．(A-3-1)
・事象を注意深く観察して，解決すべき問題を認識できます．(A-4-1)
・新しいことに挑戦する気持ちを持つことができます．(A-5-1)
この科目は文理学部のディプロマポリシー DP3, DP4, DP5 及び カリキュラムポリシー の CP3, CP4, CP5 に対応しています．
授業の方法 Blackboard と Google Classroom を用いて，また，Discord あるいは Slack といったチャットツールを援用して，受講者同士がコラボレーション・コミュニケーションしながら，講義を進めます．また，Python の学習・実行では，Google Colaboratory を用います．
・プログラミング実習中心の科目です．
・PC とスマートフォン（タブレット）を併用することを想定しています．
・PC のブラウザは Google Chrome か新しい Microsoft Edge を利用することを前提とします．
・PC 内蔵 Web カメラを利用する回が２〜３回あります．
・レポートは自己評価・相互評価ののち，総評を提示します．
・授業内テストは，自己採点を行うことで自分で（教員が行う）評価を把握できます．
履修条件 このシラバスでは，受講者はプログラミング経験が無い人文系・社会系学生を想定していますが，コンピュータの操作及び日本大学文理学部の情報教育環境には習熟していることを前提にしています．
また，文理学部教育用アカウント (stu アカウント) と NU-Apps G アカウントを適切に使い分けられることを前提にしています．
授業計画
1 ・小学校〜高等学校におけるプログラミング教育の今後を概説します
・NU-Apps G アカウントの確認を行います
・Discord か Slack のアカウント登録を確認します（本講義でどちらを利用するかは，講義開始1週間前に Blackboard で示します）．
・アルゴロジックで，プログラミングを体験します．(A-3)
【事前学習】Blackboard で提示した方法で，小学校〜高等学校の学習指導要領のプログラミングに関連する部分を確認します (A-5) （2時間）
【事後学習】アルゴロジックに取り組みます (A-5) （2時間）
2 情報科学コンテストに取り組み，情報科学の基礎概念に触れます (A-4)
【事前学習】NU-Apps G で Google Classroom や Google Drive を活用できるようにします （2時間）
【事後学習】授業中に取り組んだ問題や関連する問題に取り組みます (A-4) （2時間）
3 Viscuit を用いたプログラミングを体験します (A-3, A-4)
【事前学習】NU-Mail アカウントで Google Colaboratory を利用できるようにします （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された Viscuit に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
4 Viscuit を用いて "Computer Science" の基本概念に触れます (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法で事前に "Computer Science" の基本概念について学びます (A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された Viscuit 用いたプラグラミングに取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
5 Scratch を用いたプログラミングを体験します (A-3, A-4)
【事前学習】Viscuit を用いたプラグラミングを復習します (A-3, A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された Scratich を用いたプラグラミングに取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
6 Scratch の応用を学びます (A-3, A-4)
【事前学習】Scratch を用いたプラグラミングを復習します (A-3, A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された Scratch の応用に関する課題に取り組みます （2時間）
7 Python を用いたプログラミングの基礎，特に，条件分岐と反復を学びます (A-3,A-4)
【事前学習】NU-Mail アカウントで Google Colaboratory を利用できるようにします （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された課題に Python で取り組みます (A-4) （2時間）
8 Python を用いて，反覆処理を活用するスキルを身につけ，関数の基礎について学びます (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法で事前に反復処理と関数について学びます (A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された反覆処理と関数に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
9 Python における文字列処理とリスト処理を学びます (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法で事前に文字列処理とリスト処理について学びます (A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された文字列処理とリスト処理に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
10 再帰的な処理について学びます (A-3, A-4, A-5)
【事前学習】Classroom で提示した方法で事前に再帰的な処理について学びます (A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題された再帰的な処理の応用に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
11 アルゴリズムの性能を比較する手法と意義を学びます (A-3, A-4)
Python によるプログラミングの小テストを実施します (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法でアルゴリズム性能比較実験の準備を行います (A-4) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題されたアルゴリズム性能比較に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
12 Python を用いたデータ処理の基本を学びます (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法でデータ処理の基本を学びます (A-4, A-5) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題されたデータ処理の基本に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) （2時間）
13 API を用いてデータを取得し，そのデータを活用する術を学びます (A-3, A-4)
Python によるプログラミングの小テストを実施します (A-3, A-4)
【事前学習】Classroom で提示した方法で事前に API を用いたデータ処理を学びます (A-4, A-5) （2時間）
【事後学習】Classroom で出題されデータ活用に関する課題に取り組みます （2時間）
14 再び，情報科学コンテストに取り組むことで、情報科学の基礎概念への態度がどのように変化したを自学します (A-3, A-4)
【事前学習】前回の内容を復習します (A-4) （2時間）
【事後学習】授業中に取り組んだ問題や関連する問題に関して振り返りを行います (A-3, A-4, A-5) （2時間）
15 情報科学コンテスト向けの問題案を作成します (A-4, A-5)
【事前学習】情報科学コンテスト向け問題の素案を準備します (A-5) （2時間）
【事後学習】情報科学コンテスト向け問題を完成させます (A-4, A-5) （2時間）
その他
教科書 なし
参考書 国本大悟 ，須藤秋良（著） 『スッキリわかるPython入門』 インプレスジャパン 2019年
ブライアン・カーニハン（著） 『教養としてのコンピューターサイエンス講義』 日経BP 2020年
成績評価の方法及び基準 レポート:情報科学コンテスト問題案作成など(25%)、授業内テスト:Python によるプログラミングなど(25%)、授業参画度:Google Classroom でのコラボレーションやコミュニケーションなど(50%)
・レポート課題は、授業全体の4回課す予定で，その内容を基に評価します．
・授業内テストは、Pythonプログラムを1回実施する予定で，その内容を基に評価します．
・情報科学コンテストへの取り組みは，授業参画度に含めますが，得点そのものは評価には含めません．
オフィスアワー 毎週月曜日 18:00 〜 19:00
備考 ・文部科学省 高等学校情報科 教員研修資料 https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416746.htm
・情報処理学会 高等学校情報科 動画教材 https://sites.google.com/view/ipsjmooc/

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