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情報科学研究２

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令和２年度以降入学者 情報科学研究２
令和元年度以前入学者 情報科学研究２
教員名 谷聖一
単位数    4 学年    4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 後期 履修区分 必修
授業形態 対面授業
Blackboard ID 20234374
授業概要 コンピュータ科学の実践
授業のねらい・到達目標 テーマに応じたソフトウェア開発を通して，システム開発能力を身につける。発表を通じてプレゼンテーション能力を，また，報告書の作成を通してドキュメント製作の能力を涵養する．

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している.
・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の高い倫理観を倫理的な課題に適切に適用することができる（A-1-4）.
・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学を用いて解決する方法を提案することができる（A-2-4）.
・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報に基づく論理的・批判的な考察を通じて，課題に対し，具体的かつ論理整合的な見解を示すとともに，その限界を認識することができる（A-3-4）.
・創造力と独自性をもって問題解決の方法と手順を立案し，独力または他者と協働して問題を解決することができる（A-4-4）.
・責任と役割を担い，難易度が高い新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる（A-5-4）.
・さまざまな人々とのコミニュケーションを通じて他者との信頼関係を確立し，ときに強い影響を与えることができる（A-6-4）.
・集団の活動において，より良い成果を上げるために，他者と協働し，作業を行うとともに，指導者として他者の力を引き出し，その活躍を支援することができる（A-7-4）.
・学修状況の自己分析に基づく評価を，今後の学修に活かすことができる（A-8-4）.
授業の形式 研究
授業の方法 基本的に GitHub, Scrapbox, Slack でコミュニケーション行う．
「情報科学研究１」に引き続き，コンピュータ科学あるいはその周辺分野の中から各自研究課題を定め，演習を行う．
各自に割り当てられた研究課題に関する教科書や基礎的な研究論文を学習し、ゼミでの発表や議論を通じてその分野に関する理解を深めていく．テーマによっては，ソフトウェア開発も行う．最後に，学習した内容と各自の考察をまとめた研究報告書を執筆し，執筆した報告書に関する発表会を行う．

オンライン参加が認められた場合の受講方法： 授業時間帯にZoomにて授業に参加する．
履修条件 学科内規による
授業計画
1 ネットワーク解析に関する輪講: Cascading Behavior in Networks
【事前学習】Cascading Behavior in Networksに関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】Cascading Behavior in Networksに関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
2 Cascading Behavior in Networks に関する計算機実験
【事前学習】Cascading Behavior in Networks に関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】Cascading Behavior in Networks に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
3 ネットワーク解析に関する輪講: The Small-World Phenomenon
【事前学習】The Small-World Phenomenon に関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
4 The Small-World Phenomenon に関する計算機実験
【事前学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
5 ネットワーク解析に関する輪講: Epidemics
【事前学習】Epidemics に関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】Epidemics に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
6 Epidemics に関する計算機実験
【事前学習】Epidemics に関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】Epidemics に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
7 ネットワーク解析に関する輪講: Markets and Information
【事前学習】Markets and Information に関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】Markets and Information に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
8 Markets and Information に関する計算機実験
【事前学習】Markets and Information に関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】Markets and Information に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
9 ネットワーク解析に関する輪講: Voting
【事前学習】Voting に関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】Voting に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
10 Voting に関する計算機実験
【事前学習】Voting に関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】Voting に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
11 ネットワーク解析に関する輪講: Property Rights
【事前学習】Property Rights に関する発表の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】Property Rights に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
12 Property Rights に関する計算機実験
【事前学習】Property Rights 関するプログラムの仕様を確認する （4時間）
【事後学習】Property Rights に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
13 計算機実験に基づく討議
【事前学習】討議の準備を事前に行う （4時間）
【事後学習】討議に基づきプログラムを改善方法を検討する （4時間）
【授業形態】対面授業
14 討論に基づき Epidemics に関する計算機実験を再検討
【事前学習】プログラムの仕様を事前に再検討する （4時間）
【事後学習】討議に基づきプログラムを改善する （4時間）
【授業形態】対面授業
15 再検討した計算機実験結果に関する討論
【事前学習】改善したプログラムの評価を事前に行う （4時間）
【事後学習】討議に基づきプログラムをさらに改善する （4時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 講義時に指示する
参考書 D. Easley and J. Kleinberg 『Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World』 Cambridge University Press  2010年
講義時に指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:毎回の開発した内容・発表の内容・議論への参加の状況により評価する。(100%)
卒業演習発表および卒業演習報告書の内容が基準に達していることが合格の条件となる。

・基本的に GitHub, Scrapbox, Slack でコミュニケーション行う．Webex での参加者も同様である．
オフィスアワー 随時、Slack で対応する。
備考 このシラバスでは、複雑ネットワークの解析をテーマとした場合の内容を記述している。
選択したテーマに応じて、同様の内容を行う。

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