| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50454:[2025 秋セメスター]プログラミング(P) | 2025 | 秋セメスター | 木2 | 政策科学部 | 井ノ口 宗成 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
本講義ではこれらの観点を踏まえ現在広く普及しているPythonによるプログラミング実習を通して、基本的なアルゴリズムを理解し基礎的なプログラミング能力の習得を目的としている。また、データ処理や可視化に関する技能の習得も本講義の目的の一つである。
なお、授業はマルチメディアルーム（情報処理演習室）での実習形式で行う。
受講生の到達目標
(2) Pythonに関する基礎的知識および基礎的技能を獲得する。
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員（複数担当の場合） |
テーマ |
|---|---|
| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1 | Python導入 |
Python、開発環境、オブジェクト指向、ライブラリ、変数
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| 2 | Python基礎(1) |
条件分岐、繰り返し、例外処理 |
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| 3 | Python基礎(2) |
モジュール、乱数 |
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| 4 | Python基礎(3) |
リスト、タプル |
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| 5 | Python基礎(4) |
セット（集合）、辞書 |
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| 6 | Python基礎(5) |
アルゴリズム、プログラムデザイン |
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| 7 | 関数(1) |
ユーザ定義関数、引数・戻り値、イベント |
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| 8 | 関数(2) |
関数の高度な利用 |
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| 9 | データ処理(1) |
データの可視化、グラフの作成 |
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| 10 | データ処理(2) |
テキストファイルの読み込み、書き出し |
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| 11 | データ処理(3) |
データフレーム、データの分析と操作 |
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| 12 | データ処理(4) |
高度な数値演算とデータ処理 |
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| 13 | プログラム課題 |
最終課題作成 |
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| 14 | 総括 |
まとめ、ふりかえり、最終課題 |
授業実施形態
授業外学習の指示
各回の授業内容が、前回までの授業内容を理解していることを前提とする、積み上げ形式となっており、例題を中心とした復習を毎週継続的に行うことが重要であり、各回の講義内容が不十分な理解状況のまま放置しないように注意すること。
そして、例題が充分に理解できた後は、その例題を発展させた問題を自ら作成し解答してみると、なお一層理解が深まるだろう。
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験（筆記） | 60 | 受講生の到達目標に対応したプログラミングの基礎知識や基本技能に関する問題に対して、正確な理解ができているかどうかを評価する。 |
| レポート試験 （統一締切日を締切とするレポート） |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 （日常的な授業における取組状況の評価） |
40 | 授業内容を理解できているかを確認するためのミニレポート・小テストを複数回(3回程度を想定)課し、受講生の到達目標に基づき授業内容の理解度に応じた評価を行う。
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成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/