Syllabus data

Course Title
Exercises in Programming
Course Title in English
Exercises in Programming
Course Type
-
コース基盤科目
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
KIIMD5MCA3
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
(Spring semester)
Instructor
西出 哲人,入江 穂乃香
Affiliation
情報科学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
月曜日昼休み・研究室(要予約)
Contact
nishide@gsis.u-hyogo.ac.jp
honoka_irie@gsis.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
1◎/2〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
この授業では、プログラミングの初歩的な部分を、応用範囲の広いPythonを用いて学習する。修士課程での研究や社会においてプログラミングが必要になった際に、前提とされるプログラミング技術の習得を目指す。
【到達目標】
簡単なプログラムを作成し、実行できるようになることを到達目標とする。
Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル:Pythonを用いたプログラミング入門
キーワード:Python、条件分岐、繰り返し、データ型、関数、クラス、ライブラリ
Course Overview and Schedule
【講義内容】
本講義では、まず、プログラミング技術の習得に必要な知識や概念について、例題を用いて説明する。演習では、関連するプログラムを作成することによって、プログラミング技術の定着を図る。
【授業計画】
第1回 ガイダンス、変数や四則演算、メッセージの表示と入力(テキスト1〜2章)
第2回 演習1:変数や四則演算、メッセージの入出力
第3回 条件分岐(if構文と論理演算)(テキスト第2章)
第4回 演習2:条件分岐
第5回 繰り返し処理(for構文やwhile構文)(テキスト第2章)
第6回 演習3:繰り返し処理
第7回 リスト(テキスト第3章)
第8回 ディクショナリー(テキスト第3章)
第9回 演習4:リスト、ディクショナリー
第10回  関数(テキスト第3章)
第11回  クラスとインスタンス(テキスト第6章)
第12回  演習5:関数、クラスとインスタンス
第13回  ビルトインオブジェクトの利用、ライブラリの利用(テキスト第4章)
第14回  到達度の確認
第15回  総合演習

※パソコンの利用:毎回使用予定
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。
Textbook
クジラ飛行机「実践力を身につけるPythonの教科書」マイナビ出版
(生協等で購入する)

References
湯本堅隆「独習Python入門」技術評論社
クジラ飛行机「ゼロからやさしくはじめるPython入門」マイナビ出版
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業内容に該当する部分について、教科書と配布資料の事前読み込み(10h)
【復習】課題のプログラミング(40h)、教科書と配布資料の読み直し(10h)
Contents of Active Learning
実施しない。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
プログラミングの初歩的な部分を理解し、自らPythonを用いて簡単なプログラムの作成・実行ができる者に単位を授与する。文法の知識の習得、プログラム作成能力の到達度に応じて、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
課題30%、プログラム作成能力の到達度70%
課題への取組姿勢と提出、プログラム作成能力の達成度により総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results
課題は、優れたものや典型的な間違いを講義の中で紹介しながら講評する。
Precautions and Requirements for Course Registration
プログラミングの経験がなくても履修できる。

≪ノートパソコンの利用について≫
・当授業は、ノートパソコンを利用します。ソフトウェアをインストールするので、ストレージに3GB以上の空き容量のあるノートパソコンを用意してください。スペックやその他について、質問などがある場合には、初回の講義時に相談してください。ノートパソコンは初回の講義から持参してください。

Practical Education
該当しない。
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.