| 年度 |
2024年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
| 講義コード |
KA236001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
情報科学演習II |
授業科目名
（フリガナ） |
ジョウホウカガクエンシュウ２ |
| 英文授業科目名 |
Informatics and Data Science Exercise II |
| 担当教員名 |
平川 真,北須賀 輝明 |
担当教員名
(フリガナ) |
ヒラカワ マコト,キタスカ テルアキ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
3年次生 前期 ２ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(2T) 木1-3：東図書館3Fセミナー室A,東図書館3Fセミナー室B,東図書館3Fセミナー室C,東図書館3Fセミナー室D,工111 |
| 授業の方法 |
演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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| 演習中心 |
| 単位 |
1.0 |
週時間 |
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使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
3
:
中級レベル
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| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
02
:
情報科学 |
| 対象学生 |
３年次生 |
| 授業のキーワード |
ダイクストラアルゴリズム、Rによるデータ分析 |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | 実際的な問題・課題を解決するための演習および数値計算的手法、および関連資料の収集により、問題・課題を解決する能力を身に付ける。
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | 計算機科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力．
・D3. ハードウェアとソフトウェアの知識及びデータを効率的に処理するプログラミング能力．
データ科学プログラム
（知識・理解）
・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力．
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力．
知能科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力．
・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力． |
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| 授業の目標・概要等 |
情報科学部のこれまでの講義で幅広く学んできた知識を踏まえて，専門的かつ実践的な内容について演習を行う。与えられた演習課題や問題に対して，自ら解決方法を見つけ出して対処し，その結果をレポートとしてまとめ報告する能力を習得する。具体的には「アルゴリズムとデータ構造II」と「Rによる社会科学データ分析」のテーマについて演習を行う。
アルゴリズムとデータ構造II
同じ計算結果を得るまでの時間がアルゴリズムとデータ構造によって変化することを計算機を使った実行時間計測を通じて経験する．
Rによる社会科学データ分析
Rのライブラリを用いたデータハンドリング・可視化・分析についての演習を行い，心理学領域のデータ分析を経験する。 |
| 授業計画 |
第1週 ガイダンス
情報科学演習IIでは，「アルゴリズムとデータ構造II」と「Rによる社会科学データ分析」の2つのテーマについて，演習を行います。各テーマの演習は，3週で構成されます。
ガイダンスでは，２つのテーマを行うにあたり，資料の配布と注意事項を説明します。
第2, 3, 4週
アルゴリズムとデータ構造II（担当：北須賀）
第2週：ハッシュとリストの探索時間の違いを計る。グラフをプログラムで扱う。
第3週：ダイクストラアルゴリズムで単一始点最短経路問題を解く。
第4週：実行時間を予想し計測する。
いずれもColaboratory上のPythonで行う。
第5, 6, 7週
Rによる社会科学データ分析（担当：平川）
第5週 tidyverseを用いたデータハンドリング
第6週 ggplot2を用いたデータ可視化
第7週 心理学データの分析演習
第8週：期末レポートの準備と作成
各テーマで，期末レポートを課します。
演習の実施形態
アルゴリズムとデータ構造II：対面
Rによる社会科学データ分析：オンデマンド（希望者は対面） |
| 教科書・参考書等 |
アルゴリズムとデータ構造II：資料を配布します
Rによる社会科学データ分析：資料を配布します |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
必携PC |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
アルゴリズムとデータ構造II：各回の作業を期日までに行なってください．
Rによる社会科学データ分析：各回の作業を期日までに行なってください．
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履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
それぞれのテーマで期末レポートを課し，その他の提出物と総合して評価します。
各テーマの期末レポートがそれぞれ6割以上であることを単位認定の基準とします。 |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |