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情報科学

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令和2年度以降入学者 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 対面形式で実施します.(全15回対面形式の予定ですが,一部,遠隔形式で実施する場合があるかもしれません.その場合は,同時双方向型授業(Zoom)とします.)

・教育支援システムは Blackboard と Google Classroom を併用します.
 また,Google Chat で,質問を受け付けたり,学生同士で議論や情報交換を行います.
・対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者は,事前に申し出ることで Zoom で授業に参加できます.
・対面形式でも,基本的に Blackboard, Google Classroom, OneDrive, Google Drive, Google Chat でコミュニケーション行います.Zoom での参加者も同様です.
・受講者同士で共同作業をする場合もあります.
 遠隔で参加する場合は,Zoom 経由やその他のコミュニケーションツールを併用して,共同作業を行います.

Blackboard コースID: 火曜2限→20210144
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.
 2020年度より小学校でのプログラミング必修化が始まっていますが,それに続いて,2022年度高等学校入学者から適用される新学習指導要領の「共通教科情報」では「情報Ⅰ」が共通必履修科目として設置され,すべての高校生がプログラミングを学ぶようになります.しかし,現在,大学に在学している皆さんの中には,小中高でプログラミングを学ぶ機会がなかった人も多いことでしょう.本講義では,皆さんより若い世代が小学校や高等学校で学ぶ内容を体験することでプログラミングを学びます.
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 授業の形式:【講義・演習・実習】
・対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者は,事前に申し出ることで Zoom で授業に参加できます.

・プログラミング実習中心の科目です.

・自宅などでの自習時は,PC とスマートフォン(タブレット)を併用する学習を想定しています.
・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.

・Blackboard と Google Classroom を用いて,また,Google Chat 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.

・提出物には Blackboard あるいは Google Classroom で評価あるいはコメントを提示します.
・Python のプログラミング能力については,オンラインジャッジを活用することで,自己評価できます.
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
・NU-Apps G アカウントで,Google Chat のグループ登録と Google Classroom の登録を行います.
・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 Chat 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】Google Chat でコミュニケーションを行います. (2時間)
【事後学習】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】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】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】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】出題された Scratch の応用に関する課題に取り組みます (A-4) (2時間)
7 Python を用いたプログラミングの基礎を学びます (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】出題された課題に Python で取り組みます (A-4) (2時間)
8 Python を用いたプログラミングにおける条件分岐について学びます (A-3, A-4)
【事前学習】提示した方法で事前に条件分岐について学びます (A-4) (2時間)
【事後学習】出題された条件分岐に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) (2時間)
9 Python を用いたプログラミングにおける反復処理について学びます (A-3, A-4)
【事前学習】提示した方法で事前に反復処理について学びます (A-4) (2時間)
【事後学習】出題されたリストと反復処理に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) (2時間)
10 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】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】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)
11 ピクソンで,第7回〜第10回に学んだ内容を応用します (A-3, A-4)
【事前学習】提示した方法で事前にピクソンについて学びます (A-4) (2時間)
【事後学習】出題されたピクソンに関する課題に取り組みます (A-3, A-4) (2時間)
12 Python における関数の基礎を学びます (A-3, A-4)
【事前学習】提示した方法で事前に関数について学びます (A-4) (2時間)
【事後学習】出題された関数に関する課題に取り組みます (A-3, A-4) (2時間)
13 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)
【事前学習】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】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)
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%)、授業参画度:Blackboard や Google Classroom でのコラボレーションやコミュニケーションや作品の提出など(50%)、オンラインジャッジ上でのプログラミング作成(25%)
・レポート課題は、授業全体の2回ほど課す予定で,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.
・各回の事後学習は,授業参画度に含めます.

対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者も同様です.
対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者は,事前に申し出ることで Zoom で授業に参加できます.
対面形式でも,基本的に Blackboard, Google Classroom, OneDrive, Google Drive, Google Chat でコミュニケーション行います.Zoom での参加者も同様です.
オフィスアワー 随時受け付ける。原則、事前にメールで予約すること。(Google Chat または Google Meet)
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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