知識情報
2021

第10回(6/14)~第16回(7/26)までの授業の行い方

  • 出席: 進捗報告を提出したら出席とする。
  • 進捗報告: 授業HPのスケジュールの箇所から行う。授業時間内のみ、送信することが可能である。
  • グループで課題を実施する場合: 進捗報告は、グループで1つ行えばよい。
  • グループの登録: 課題設定レポートにおいて、グループメンバーを登録する。
  • グループの解散: 課題の途中でグループを解散したい場合には、講師にご相談ください。
  • この間の授業中に講師から説明されること: それぞれが設定した課題に出来るだけ即した内容を10~20分で説明する。
  • 課題設定(6/14)と課題解決(7/26)レポート: グループで1つ提出する。提出方法は、授業HPのスケジュールの箇所から行う。

情報技術で解決できる学生自身の問題解決

  • 個人またはグループで、自分自身の問題をプログラミングによる情報技術で解決する。
  • グループで実施する場合には、問題提起とその解決の2つのレポートはグループで1つの提出とし、採点結果はグループのメンバーで全員同じ点数となることとする。
  • 取り組む課題は、授業中に例を示すが、基本は自分自身で見つけてくる。
  • 解決方法についても自分で探し、すべてを解決できなくても可能な部分だけを取り組む。
  • 成績評価は、解決できたかどうかではなく、解決策への道筋の妥当性とそこに取り組んだ量で行う。

スケジュール

月曜 2限 224教室

日付 内容 提出物
4月12日 データマイニングとプログラミングの入門 課題(問題は紙で配布)
4月19日 ディシジョンツリーの概要
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (1.概要編)
課題
4月26日 ディシジョンツリーのプログラミング基礎
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (2.Pythonプログラム基礎編)
課題
5月03日 Pythonのデータ分析ライブラリPandas
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (3.データ分析ライブラリPandas編)
data_golf.xlsx
課題
5月10日 小テスト1: ディシジョンツリーのプログラミング1 小テスト(紙で実施)
5月17日 Pythonによるデータ構造の表現
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (4. データ構造編)
課題
5月24日 情報エントロピー
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (5. 情報エントロピー編)
課題
5月31日 ディシジョンツリーの生成
Pythonで0からディシジョンツリーを作って理解する (6. ツリー生成編)
課題
6月07日 小テスト2: ディシジョンツリーのプログラミング2 小テスト(紙で実施)
6月14日 情報技術を用いた問題解決のテーマ選定 進捗報告
6月21日 情報技術で解決できる学生自身の問題の提起 課題設定レポート*
6月28日 情報技術を用いた問題解決1 進捗報告*
7月05日 情報技術を用いた問題解決2 進捗報告*
7月12日 情報技術を用いた問題解決3 進捗報告*
7月19日 情報技術を用いた問題解決4 進捗報告*
7月26日 レポートの提出 課題解決レポート*
* グループで実施する場合、グループで1つ提出すれば良い。

プログラミング開発環境

  • Google Colaboratory (オンラインのPython開発環境)を使用します。Googleアカウントを作成しておいてください。
  • Google Colaboratoryの使い方は、Google ColaboratoryでOpenCVをためす記事の1. Google Colaboratoryにつなげます、を参照してください。

成績評価方法

  • 小テスト 25点/1回 * 2回 = 50点
    • 紙よる小テスト、紙の資料のみ持ち込み可
  • 学生自身が取り組む問題を説明するレポート(6/21提出) 8点
    • 質的評価: どのような問題に取り組むのか、なぜその問題を取り扱うのか、どのようにどこまで解決しようとしているのかが説明されている。
  • 学生自身が取り組む問題を説明するレポートに解決方法、実装、結果を追記したレポート(7/26提出) 30点
    • 質的評価: 実施した結果が説明されているか。設定した問題は解決できたか。解決できなかった場合、何が問題だったか。
    • 量的評価: レポートのページ数(課題に取り組んだ時間をここから推測する)、作成したプログラムの実質的な行数、自ら収集したデータの量など。
  • 授業内課題 1点/1回 * 12回 = 12点
2回のレポートは、グループで提出する場合には、質的評価はグループ内で同じ点数を共有し、量的評価はメンバー数に比例した量を期待し、得た点数はグループ内で等分に分割する。

この授業の目標

  • Pythonで0からディシジョンツリーを作成する。詳細は、 Qiitaにあげた記事その説明動画を参照のこと。
  • 自分自身の問題を、プログラミングによる情報技術で解決することを学ぶ。

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