シラバス情報

授業科目名
研究演習Ⅱ (社会情報・専門科目)
(英語名)
Research Seminar II (社会情報・専門科目)
科目区分
専門教育科目
対象学生
社会情報科学部
学年
3年
ナンバリングコード
KCJBS3MCA3
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2024年度後期
担当教員
玉置 卓
所属
社会情報科学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標9
オフィスアワー・場所
アポイントメントによる
連絡先
tamak@sis.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
2◎/1〇/3〇
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
講義目的
1 .専門的知識の理解を深め学問の方法論を身につける。
2. 文献の収集方法や研究の進め方を確認する。
3. アルゴリズムとデータ構造を題材に問題解決能力を鍛える。

到達目標
1. 専門文献を読んで理解することができる。
2. 卒業研究の方向性を決められる。
3. 理論または実装を中心とする研究を行うための基礎を習得する。
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画

講義内容

アルゴリズムとデータ構造に関するテキストの輪読を行う。グループ単位で担当範囲の解説スライド・資料を作成し発表する。また、履修者ごとに以下のいずれかを選択して内容の理解を深める。
(1) テキスト等の演習問題を紙と鉛筆で解く。
(2) 競技プログラミングサイトを利用して実装の訓練をする。

授業計画 (テキストの1を選んだ場合の進め方の例)
1. ガイダンス、発表スケジュールの決定
2. アルゴリズムとは
3. 計算量とオーダー記法
4. 全探索
5. 再帰と分割統治法
6. 動的計画法
7. 二分探索法
8. 貪欲法
9. 配列、連結リスト、ハッシュテーブル
10. スタック、キュー
11. グラフと木
12. Union-Find
13. ソート
14. グラフ探索
15. まとめ

※生成系AI の取扱いについて
レポート,小論文,学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。
教科書
1. 大槻兼資『問題解決力を鍛える! アルゴリズムとデータ構造』講談社
2. Srini Devadas (著), 黒川利明 (翻訳)『問題解決のPythonプログラミング 数学パズルで鍛えるアルゴリズム的思考』オライリージャパン
3. 秋葉拓哉, 岩田陽一, 北川宜稔『プログラミングコンテストチャレンジブック 問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える』
4. 渡部有隆『プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造』
参考文献
演習の時間に紹介する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
内容
事前: 資料の次回に扱われる範囲を読む。発表担当の場合は解説スライド・資料を作成する。
事後: 扱った範囲に関する課題に取り組む。
時間の目安
4時間×15週
アクティブ・ラーニングの内容
・発表者として教科書の1つの章を解説する。
・聴講者として積極的に質問・コメントする。
成績評価の基準・方法
卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ、主体的な探究を行うことができる者に単位を授与する。講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。
成績評価の方法
発表30%、討論30%、レポート40%
課題・試験結果の開示方法
・発表の際に解説や補足を行う。
・提出された課題について講評や解説を行う。
履修上の注意・履修要件
社会情報科学部の必修科目である。
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。