基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	コンピューターリテラシーb／COMPUTER LITERACY (B)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム?学期 ／Term?Semester	2024年度／2024 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月3／Mon 3
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	李　凱／LI Kai
遠隔授業科目 ／Online Course	本科目は遠隔授業科目です。／ONLINE COURSE

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
李　凱／LI Kai	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的?内容 ／Course Objectives	この講義ではプログラミング言語Pythonを使って、プログラム作成の基礎的な内容を学習します。また実践的なプログラム作成を通じて、プログラムを作成する際の考え方と技術の習得を目的とします。 講義ではコンピューターリテラシーaで使用したGoogleアカウント、WebブラウザーGoogle Chromeと、WebブラウザーでPythonのプログラムを作成できるGoogle Cohaboratoryを使用します。利用方法は初回講義で説明します。 ---------- この講義では経済学部の学位授与方針に掲げる能力を育成するため、教育課程の編成?実施方針が示す学部基礎科目としてコンピューターに関連する基礎的な知識を習得し、コンピューターを実践的に使用するために必要となる力を身につけます。 履修後は、履修系統図が示す2年次以降の学科専門科目、教職関連科目、演習科目の学修を円滑に進めることができます。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	この講義は、すべてオンデマンド形式（動画を指定された期間内に各自で視聴して学習する）で行います。講義は自分のPC（WindowsまたはMac）あるいは大学のPC教室を使用して、担当教員から指定されたアドレスにある動画を視聴しながら、配布されるファイルを作成します。 （注）この講義は他の講義と同様に教室が指定されますが、オンデマンド形式のみとなるため教室での講義は行いません。ただし担当教員によっては質問受付など補助的に教室を利用する場合があります。 動画はどのクラスでも同一となりますが、クラスごとに担当教員は異なります。具体的な講義の進め方、教員との連絡方法、成績評価の方法は各担当教員に確認してください。 第1回目の講義よりも前にPorta IIやmanabaに講義連絡が掲載されることがあるので、必ず確認してください。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	授業計画詳細情報にある事前?事後学修の内容を参照してください。 ---------- 大学設置基準が定める学修時間に従い、1回の講義につき事前学修120分、講義時間100分、事後学修120分の学修時間となることを想定しています。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 講義で使用するファイルを配布し、その内容に従って進めます。
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	評価方法は担当教員ごとに異なります。担当教員に確認してください。
関連科目 ／Related Subjects	コンピュータアーキテクチャ、情報通信ネットワーク、情報システム論、プログラミング論、データベース論、マルチメディア論、Webデザイン論、システムズ?エンジニアリング、データマイニング論、アルゴリズム論、AI入門、データサイエンス入門、情報システム概論
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	プログラミング言語の基礎知識を習得し、簡単な問題解決を行うプログラムを作成できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	講義の進め方、講義で使用するソフトウェアの準備、成績の評価方法	講義で学習する内容、講義の進め方、成績の評価方法を確認し、講義で使用するGoogleアカウントの取得、Google Chrome のインストール、プログラム作成に使うGoogle Colaborato	【事前学修】この講義で学ぶ内容について授業概要を確認する。 【事後学修】講義で使用するソフトウェアが正しくインストールされ使用できることを確認する。
2	Colaboratoryの設定と基本操作、演算、データ型、変数	プログラム作成を行う上で必要なColaboratoryの設定や操作方法、プログラムを作成する際に必要となる知識を学習する。	【事前学修】Colaboratoryがどのように動作するか調べる。 【事後学修】プログラムに行番号が表示できているかなど、講義で説明した設定を確認する。プログラム作成の手順を理解できたか確認する。
3	データ構造  リスト、タプル、辞書型	複数のデータをまとめて扱うリスト、タプル、辞書型の使い方とそれぞれの違いを学習する。	【事前学修】複数の値を1つの変数名で利用する利点を調べる。 【事後学修】リスト、タプル、辞書型の記述方法と操作の違いを確認する。
4	制御構文  if、for、while	プログラム実行の流れを条件に応じて変更する命令、同様の内容を複数回くり返す命令の使い方と必要性を理解する。	【事前学修】プログラムで制御構文が必要な理由を調べる。 【事後学修】各制御構文の動作を理解し、正しく使えるか確認する。
5	関数、モジュール	同様の内容を何度も実行する際に便利な関数と、プログラムを作成する際に道具として便利に利用できるモジュールについて学習する。	【事前学修】関数を使うことの利点を調べる。Pythonにどのようなモジュールがあるか調べる。 【事後学修】関数の作成方法、モジュールの使用方法を確認する。
6	さまざまなモジュールを使う、オブジェクト、クラス	Pythonのプログラムの大部分を構成する要素であるオブジェクトについて理解し、その使い方を学習する。オブジェクトの設計図となるクラスを理解する。	【事前学修】オブジェクトとは何か、クラスとは何か調べる。 【事後学修】オブジェクトを使用する利点を復習する。
7	ファイル操作の手順、例外処理、with構文、モジュールを使ったファイル操作	ColaboratoryでGoogleドライブを使用する方法を理解する。プログラムでファイルを読み書きする手順を理解し、正しく操作を終了するために必要な命令の利用方法を学習する。	【事前学修】ファイル処理を実行する際に予期しないエラーが発生する状況を調べる。 【事後学修】ファイル処理の手順を確認し、処理を短いプログラムで正しく終了できるwith構文の使い方を確認する。
8	課題作成1（基本的な文法の確認）	これまで学習したプログラミングの基本的な文法を使って、担当教員が指定する課題を作成する。	【事前学修】これまでの講義で学習した内容を復習する。 【事後学修】課題作成で使用した構文、関数、モジュールの使い方を正しく理解しているか復習する。
9	モジュールpandasとmatplotlibを使ったデータ集計とグラフ作成	モジュールを使用してデータを集計し、グラフ化する方法を学習する。	【事前学修】モジュールpandasとmatplotlibについて調べる。 【事後学修】pandasとmatplotlibで作成できるグラフの違いを確認する。
10	関連するデータを結合して処理する	複数に分けられたファイルに含まれる、関連性のあるデータを結合して処理するプログラムを作成する。	【事前学修】pandasによるファイル処理を復習する。 【事後学修】コンピューターリテラシーaで行ったExcelの操作と、作成したプログラムの対応する箇所を確認する。
11	e-Statのデータを集計して複数のグラフを作成する	政府統計の総合窓口e-Statにあるデータをダウンロードし、pandasで集計してmatplotlibでグラフを作成するプログラムを作成し、実データの処理方法に関する理解を深める。	【事前学修】pandasによるファイル処理とmatplotlibによるグラフ化の方法を復習する。 【事後学修】プログラミング言語を使うと、同様の処理のくり返しが容易になることを確認する。
12	実践的なプログラミング1　人工知能	0～9の手書き数字70000件の画像データMNISTを使って、どの数字が書かれているか人工知能が認識するプログラムを作成する。	【事前学修】機械学習とは何であるか概要を調べる。 【事後学修】機械学習における学習と検証のステップを復習し、プログラムのどの部分が該当するか確認する。
13	実践的なプログラミング2　モジュールgradioを使ったWebアプリケーションの作成	Webアプリケーションを容易に作成できるモジュールgradioと、人工知能プログラミングで得られた結果を使ってWebアプリケーション作成の基本を学習する。	【事前学修】Webアプリケーションとはどのようなものであるか調べる。 【事後学修】gradioで出来ること、主な機能を復習する。
14	課題作成2（講義全体で学習した内容の確認）	これまで学習した内容を確認し、担当教員が指定するプログラム課題を作成する。	【事前学修】講義全体で学習した内容を復習する。 【事後学修】課題作成で使用したプログラミング手法を正しく理解しているか復習する。