情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
COT211KA-CS-106(計算基盤 / Computing technologies 200)プログラミング演習1(python)Programming Mini-Projects 1(python)
伊藤 克亘Katunobu ITOU
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2024 |
授業コードClass code | J0552 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | プログラミング演習2(python) |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 月5/Mon.5 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | 2~4 |
単位数Credit(s) | 2 |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) |
【(情報科学部所属以外の学生向け)「成績優秀者の他学部科目履修制度」の履修登録の流れ】 (1) 受講希望者 (受講検討中の者も含む) は、初回の授業までに「申請フォーム(https://forms.gle/ECvwxVe2NcxmrbTK9)」から履修したい科目を申請してください。 (2) 以下のURLと教育開発支援機構事務局の案内に従って、履修希望の申請を行ってください。 https://www.hoseikyoiku.jp/risyu/index.html (3) 履修取消については、ご自身の所属学部の履修取消期間内に必ず履修取消を行ってください。 【「成績優秀者の他学部科目履修制度」の履修年次】 「配当年次」欄と同じです。 |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
選択・必修Optional/Compulsory | |
カテゴリー(2022年度以降入学者)Category (2022~) |
専門教育科目 専門科目 コース専門科目 |
カテゴリー(2021年度以前入学者)Category (~2021) | |
カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
In this lecture, students will learn how to conduct a questionnaire survey using python. They will implement an online survey system and analyze the survey results. Through exercises, they will experience practical computer programming for experiments.
Before/after each class meeting, students will be expected to
spend four hours to understand the course content.
The overall grade in the class will be decided based on the three
projects' reports.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
アンケート調査を題材に、プログラミング言語Pythonを用いてアンケートシステムを実装し、調査結果の分析を行う。演習を通して、実験に対する実際的なコンピュータの利用法を体験する。
到達目標Goal
1. 応用的なプログラミング言語の機構(データ処理機構、ライブラリ機構など)を利用できる。
2. アンケート調査の設計の基礎を身につける。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
情報科学部ディプロマポリシーのうち「DP4-1」と「DP4-2」、「DP4-3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
web のフォームを使ってアンケートを実施し、その結果を分析する。必要となる新しい概念やプログラミング言語の知識等は都度講義を行う。
実際の調査についてはグループワークで実施する。
授業中に、TA に指定した回数だけ課題の確認を行うことを義務とする。
課題の進み具合によっては、GBC の TA に質問・相談することを義務とする。
課題は、授業で主要なものを発表させ、解説する。TA に対する質問などで重要なものは授業で解説する。
最終課題のテーマに関しては、事前に提出させ、要件を満たさないものに関しては、その旨、授業で告知する。
また、レポートに関しては、第1版に関して、書き方に問題がある点を授業で解説する。
最終課題に関しては、優秀なものを発表会で発表させる。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]:復習/アンケートデータの基礎的分析
pandas の使い方を復習する。アンケートデータを用いて、pandas の基礎的な統計処理の方法を学ぶ。
2[対面/face to face]:相関
アンケートデータの項目間の関連を分析するために、相関に関する処理を学ぶ。
3[対面/face to face]:初級アンケート分析演習
1,2 回目に学んだ手法を用いて、実際のアンケートデータを分析する。
4[対面/face to face]:google form API
オンラインアンケートシステムの構築のため、google form API について学ぶ。
5[対面/face to face]:アンケート設計
アンケート項目の作成方法を学ぶ。
6[対面/face to face]:調査設計
与えられた問題に対する調査設計をグループワークで行う。
7[対面/face to face]:回帰分析・リッカートスケール
アンケートデータの回帰分析、リッカートスケールについて学ぶ。
8[対面/face to face]:中級アンケート分析演習
7回目までに学んだ手法を用いて実際のアンケートデータを分析する。
9[対面/face to face]:アンケート作成・実施
6回目に設計した調査を実現するためのアンケーを作成し、実施する。
10[対面/face to face]:因子分析・SD法
高度なアンケート分析方法として、因子分析、SD法を学ぶ。
11[対面/face to face]:アンケートデータ分析演習
7,10回目で学んだ手法を用いて実際のアンケートデータを分析する。
12[対面/face to face]:アンケートの分析
9回目で実施したアンケート結果の分析をグループで行う。
13[対面/face to face]:分析結果発表
12回目のグループワークの結果を発表する。
14[対面/face to face]:まとめ
この授業で学んだ内容を整理し、卒業研究などの被験者実験には、さらに何が必要なのか学ぶ。
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき4時間を標準とする。
プログラム課題は授業時間外に各自で取り組む。
講義時間は、主に新しい概念や知識の説明および確認、質問の時間とする。
テキスト(教科書)Textbooks
オンライン資料
参考書References
書名: 紙を使わないアンケート調査入門
著者名: 豊田秀樹
出版社: 東京図書
出版年: 2015
そのほか必要に応じて講義中に指示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
前半、後半のレポート課題(25%,25%)および最終課題(50%)で評価する。
ただし、各回で出題するプログラム課題を授業で発表した場合には加点する。また、それらの課題の取り組みを考慮する場合がある。
指定された回数だけ授業中に TA に課題の確認をしなかった場合は減点する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
貸与PCを持参すること。