データSとAI A

学習指導案

■単元名
データサイエンスとAIの初歩Aコース　Unit1-4　Pythonの基礎

■単元の学習目標
Pythonの基礎的な文法について学ぶ。
Pythonの構造化プログラミングについて学ぶ。
Pythonのオブジェクト指向プログラミングについて学ぶ。
Pythonのライブラリ、特にnumpy、 matplotlibについて学ぶ。

■テーマ選定の理由
データサイエンスやAIの研究開発においてPythonが頻繁に用いられている。Pythonの基礎的な文法やライブラリの使い方を学ぶことにより、今後の学習をスムーズに進められるようにする。

■単元の学習計画
カリキュラム
Pythonの基礎A 変数、演算子、リストなど　Unit1　60分
Pythonの基礎A 構造化プログラミングなど　Unit2　60分
Pythonの基礎B オブジェクト指向プログラミングなど　Unit3　60分
Pythonの基礎B ライブラリなど　Unit4　60分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
Pythonの基礎的な文法について理解している。
Pythonの構造化プログラミングについて理解している。
Pythonのオブジェクト指向プログラミングについて理解している。
Pythonのライブラリ、特にnumpy、 matplotlibについて理解している。

■応用・発展
構造化プログラミングにより独自のプログラムを作成してみる。

学習指導案

■単元名
データサイエンスとAIの初歩Aコース　Unit5-8　数と暗号

■単元の学習目標
数の体系について学ぶ。
素数の判定方法について学ぶ。
共通鍵暗号方式について学ぶ。

■テーマ選定の理由
データサイエンスやAIの分野では数学の基礎知識が前提となることが多い。複素数を含む数の体系や素数判定アルゴリズムはその基礎知識のひとつである。また、暗号技術はネットワークを介して情報をやり取りするときには欠かせない技術となっている。その仕組みを知っておくことには大きな意味があると考えられる。

■単元の学習計画
カリキュラム
数の体系など　Unit5　60分
マンデルブロ集合　Unit6　60分
素数判定アルゴリズムなど　Unit7　60分
暗号技術　Unit8　60分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
数の体系について理解している。
素数の判定アルゴリズムについて理解している。
共通鍵暗号方式について理解している。

■応用・発展
最近の暗号技術について調べてみましょう。

学習指導案

■単元名
データサイエンスとAIの初歩Aコース　Unit9-12　関数と微分

■単元の学習目標
y = f(x)で表されるグラフを描けるようにする。
z = f(x, y)で表される3次元のグラフを描けるようにする。
f(x, y) = 0で表される陰関数のグラフを描けるようにする。
投げた物体の軌跡を描けるようにする。
極限と微分の考え方を理解する。

■テーマ選定の理由
様々な数式で表されるグラフは、実際に描いてみることで、その性質をつかむことができる。また、極限や微分は人工知能のプログラミングなどで必要となる数学的基礎である。

■単元の学習計画
カリキュラム
Matplotlibによるy = f(x)のグラフ　Unit9　60分
Sympyで方程式を解く
1次関数の応用
Numpyを活用したグラフ表示　Unit10　60分
3次元 z = f(x, y)のグラフ
Sympyによる陰関数f(x, y) = 0のグラフ表示　Unit11　60分
2次関数の応用　投げた物体の軌跡
極限　Unit12　60分
微分の考え
Sympyを用いた微分

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
y = f(x)で表されるグラフが描ける。
z = f(x, y)で表される3次元のグラフが描ける。
f(x, y) = 0で表される陰関数のグラフが描ける。
投げた物体の軌跡を描ける。
極限と微分の考え方を理解している。

■応用・発展
いろいろな関数で表されるグラフを描いてみましょう。
いろいろな関数を微分してみましょう。