Syllabus data

Teacher name ： 湯本 高行
Course Title
Programming II
Course Title in English
Programming II
Course Type
Basic specialized courses (Specialization-related courses)
-
Eligible Students
School of Social Information Science
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCJBS2MCA7
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
講義・演習 (Lecture/Seminar)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
湯本 高行,塩田　拓海
Affiliation
社会情報科学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
講義後に教室、もしくはメールでアポを取り教員室にて
Contact
yumoto@sis.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
1◎／3〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
  • この授業では、プログラミングの基本的な知識を持つことを前提とし、Pythonをプログラミング言語として利用して、データ分析などの問題解決を図る際に有用なプログラミング技術の習得を目的とする。

【到達目標】
  • Pythonの広範なライブラリを利用しながら、目的のためにプログラムを作成する基盤となる能力の獲得を到達目標とする。具体的には、リストなどの各種データ構造、関数、ファイルの入出力等に関する演習問題を解けるようになる。また、モジュールのインポートについて学び、ライブラリを活用したプログラムを書けるようになる。


Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：データ構造、関数、ライブラリの利用、文字列操作、ファイル入出力
Course Overview and Schedule
【講義内容】
  • この授業では、講義および演習を行う。講義では、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、例題を用いながら説明する。その後、演習において関連するプログラムを多数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】
  1. ガイダンス・プログラミングⅠの復習
  2. Pythonのデータ構造（リストの復習、セット）
  3. Pythonのデータ構造（ディクショナリ）
  4. Pythonのデータ構造（タプル、内包表記）
  5. 関数（ビルトインオブジェクト、ライブラリ）
  6. 関数（自作関数の定義と利用、デフォルト付き引数）
  7. 関数（再帰関数、ラムダ式）
  8. 演習
  9. 文字列
  10. 正規表現
  11. ファイル入出力
  12. クラス
  13. 例外処理
  14. 発展的話題
  15. 総合演習（実技試験）
  16. 定期試験（筆記試験）
※ 2〜14は順番を変更する場合がある
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
授業時間内および提出するプログラムを作成する際に生成AIを使用してはならない。
提出物に不自然な点がある場合は、内容の理解を確認するため聞き取り調査を行う。
それ以外(予習、復習など)については使用しても構わない。
Textbook
Jupyter Notebookのファイルを配布する。適宜スライドを利用する。
References
  • 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


Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】配布する授業資料に目を通しておく（15ｈ）
【復習】講義内容を定着させるために毎回出題する演習問題を解く（45ｈ）


Contents of Active Learning
該当しない
Grading Criteria and Methods
以下の合計100点で評価する．
  1. プログラムを書く能力(演習問題，実技試験)：60点
    • 毎回の演習問題：20点
    • 実技試験：40点
  2. プログラムを読む能力(筆記試験)：40点
ただし、実技試験と筆記試験のどちらか一方でも0点の場合は単位を与えない。
また、14週目の講義の前日の18:00時点で、演習問題のうち必須問題の25%以上が未提出の場合は実技試験の受験を認めない。
How to Disclose Assignments and Exam Results
毎回の演習問題の解説動画を公開する。
Precautions and Requirements for Course Registration
  • 必修科目「プログラミングⅠ」の内容を十分に理解していること。
  • 毎回ノートPCを持参すること 。
  • 学習内容が広範囲に渡るため、十分な自宅学習（予習，復習）を勧める。


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.