改訂新版・上級A

改訂新版・上級Aコーステキスト

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学習指導案

学習指導案

■単元名
新・初級Aコース Unit1-6 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
Pythonの基礎A 構造化プログラミングなど
Pythonの基礎B オブジェクト指向プログラミングなど
Pythonの基礎B ライブラリなど

■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。

講義

Unit1からUnit6で使用するテンプレートプログラムを以下からダウンロードします。

Unit 1(120分)

Python

Pythonの基礎A
  • 電卓のような使い方
  • データ型
  • 変数
  • 参照の割り当て

AI活用講座

AI活用講座 第1回をご紹介します。

  • 4Dフレームワーク総復習(AI活用講座 第1回):4つのDの定義を高校生向けの語彙で再定義し、以降の講座の土台を固めます。

Unit 2(120分)

Python

Pythonの基礎A
  • 演算子
  • BMIを計算しよう
  • リスト
  • 多次元配列
  • タプル
  • 辞書型

AI活用講座

AI活用講座 第2回をご紹介します。

  • Delegation深化①:3つのモードを使い分ける(AI活用講座 第2回):Automation/Augmentation/Agencyの3モードの定義と、それぞれに向くタスクの例を整理し、使い分ける判断基準を言語化します。

Unit 1 and 2 講義動画

 

Unit 3(120分)

Python

Pythonの基礎B
  • 構造化プログラミング

AI活用講座

AI活用講座 第3回をご紹介します。

  • Delegation深化②:AIに任せるべきタスクの見極め方(AI活用講座 第3回):「学習効果」「正確性の要求水準」「時間対効果」の3軸のチェックリストで、具体的な課題をどこまでAIに任せるか判断します。

Unit 4(120分)

Python

Pythonの基礎B
  • 繰り返し構造の応用
  • リスト内包表記
  • 誤差
  • 簡単な関数
  • 関数の応用
  • 2分法
  • クラス

AI活用講座

AI活用講座 第4回をご紹介します。

  • Description深化①:良いプロンプトの構造(AI活用講座 第4回):「役割・目的・条件・出力形式」の4要素でプロンプトを構造化する技術を、実際に組み立てながら身につけます。

Unit 3 and 4 講義動画

 

Unit 5(120分)

Python

Pythonの基礎B
  • クラス

AI活用講座

AI活用講座 第5回をご紹介します。

  • Description深化②:反復的プロンプティング(AI活用講座 第5回):あえて粗いプロンプトから始め、対話を重ねて精度を上げていく反復的なプロンプティングを実践します。

Unit 6(120分)

Python

ライブラリ
  • ライブラリ
  • ライブラリのインポートの仕方
  • 標準ライブラリ
  • numpy

AI活用講座

AI活用講座 第6回をご紹介します。

  • Discernment深化①:出力の検証プロセス(AI活用講座 第6回):「主張」「根拠」「一次情報での確認」の3段階チェックフローで、AIが出した統計データや歴史的事実を検証します。

Unit 5 and 6 講義動画

学習指導案

学習指導案

■単元名
新・上級Aコース Unit7-10 関数とグラフ

■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。

■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。

■単元の学習計画
カリキュラム
Matplotlibによるy = f(x)のグラフ
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
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
2次関数の応用 投げた物体の軌跡

■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。

■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。
ろいろな関数を微分してみましょう。

講義

Unit8からUnit10で使用するテンプレートプログラムを以下からダウンロードします。

Unit 7(120分)

Python

ライブラリ
  • matplotlib
  • 2次元画像
  • サブプロット

AI活用講座

AI活用講座 第7回をご紹介します。

  • Discernment深化②:コード・数式・データの妥当性検証(AI活用講座 第7回):境界値を入れて確認する、単位・桁数を確認するなど、コードや数式、データ分析結果の妥当性を検証するテクニックを練習します。

Unit 8(120分)

Python

関数のグラフ
  • Matplotlibによる関数のグラフ
  • Sympyによるグラフ描画
  • Sympyで方程式を解く

AI活用講座

AI活用講座 第8回、および本コースとの対応が明記されている第25回をご紹介します。実際の授業では、このうちいずれか1回を選んで実施します。

  • Diligence深化①:AI利用の説明責任と記録の残し方(AI活用講座 第8回):「どの部分にAIを使ったか」「どう検証・修正したか」を記録するテンプレートを作成し、実際の課題に当てはめます。
  • claude.aiでPythonコードを書いてもらおう(AI活用講座 第25回):「1次関数のグラフを描くPythonコードを書いて」と依頼し、関数定義(引数・戻り値)の構造を確認します。

Unit 7 and 8 講義動画

 

Unit 9(120分)

Python

関数のグラフ
  • 1次関数の応用
  • Numpyを活用したグラフ表示
  • 3次元のグラフ

Roblox演習

この単元で学んだ「関数のグラフ」を、Roblox Studio上でも体験します。

  • 1次関数・2次関数のグラフをパーツで3D建築表示:Matplotlib/SymPyで座標を計算しグラフを描く演習を、Robloxでx, y座標に対応するパーツを一定間隔に積み上げ「グラフの塔」や「階段状オブジェクト」として建築する演習に置き換えます。関数の形(直線・放物線)が立体物として立ち上がる様子を、for文とパーツ配置の組み合わせで体感できます。

AI活用講座

AI活用講座 第9回をご紹介します。

  • Diligence深化②:組織・学校・研究での責任あるAI利用(AI活用講座 第9回):守秘義務のある情報を入力しない、提出物のオリジナリティ基準を確認するなど、組織におけるAI利用ガイドラインの考え方に触れます。

Unit 10(120分)

Python

関数のグラフ
  • Sympyによる陰関数のグラフ表示
  • 2次関数の応用

Roblox演習

この単元で学んだ「2次関数の応用」を、Roblox Studio上でも体験します。

  • 放物運動(投げた物体の軌跡)で射撃・キャノンゲーム:「2次関数の応用:投げた物体の軌跡」の演習を、Robloxでキャノン(大砲)やスリングショットからボールパーツを発射し、初速度・角度によって着地点が変わる物理シミュレーションに置き換えます。Pythonで学ぶ二次関数の式をLuauスクリプトの弾道計算に対応させることで、数式とゲーム内の動きが直結して理解できます。

AI活用講座

AI活用講座 第10回をご紹介します。

  • ケーススタディ①:Automationで失敗した例(AI活用講座 第10回):自動化しすぎたことで生じるリスクを架空事例から分析し、どの段階でDiscernmentが必要だったかを議論します。

Unit 9 and 10 講義動画

学習指導案

学習指導案

■単元名
新・上級Aコース Unit11-12 数と暗号

■単元の学習目標
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。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
素数判定アルゴリズムなど
暗号技術

■育成したい思考力
ロジカルシンキング

■評価計画
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。

講義

Unit11からUnit12で使用するテンプレートプログラムを以下からダウンロードします。

Unit 11(120分)

Python

数と暗号
  • 素数判定アルゴリズム
  • 因数分解
  • 素因数分解

AI活用講座

AI活用講座 第11回をご紹介します。

  • ケーススタディ②:Agencyモードの可能性とリスク(AI活用講座 第11回):目的だけを伝えてAIに手順を委ねる「エージェンシー」的な使い方の利点とリスクを、ディスカッションを通じて理解します。

Unit 12(120分)

Python

数と暗号
  • 暗号の話
  • 簡単な暗号
  • 暗号界の革命

Roblox演習

この単元で学んだ「数と暗号」を、Roblox Studio上でも体験します。

  • シーザー暗号を使った謎解き脱出ゲーム:「数と暗号」で学ぶシーザー暗号(文字のずらし)を、Robloxで扉やチェストのロック解除に使う謎解きゲームに置き換えます。プレート上の暗号文をプレイヤーがずらし数を推測して解読し、正しい答えをGUIに入力するとドアが開く、という一連の流れをLuauで実装します。

AI活用講座

AI活用講座 第12回、および本コースとの対応が明記されている第26回をご紹介します。実際の授業では、このうちいずれか1回を選んで実施します。

  • クール1まとめ:4Dで自分の学習計画を立てる(AI活用講座 第12回):クール1で学んだ4Dの深化版を使い、今後の学習・研究・進路探究にAIをどう組み込むかの計画シートを作成します。
  • 数と暗号のプログラムをAIと作ろう(AI活用講座 第26回):シーザー暗号の暗号化・復号プログラムをAIに書いてもらい、鍵(ずらす数)を変えて結果を比較します。

Unit 11 and 12 講義動画

改訂新版・上級A 課題

課題1 約数の個数

1から100までの整数で約数の個数が奇数個のものを表示しなさい。

課題2 並べ替え

a = [5, 3, 4, 2, 1]の要素をだんだん大きくなるように並べ替えなさい。

課題3 XOR

XORの関数def XOR(p, q)を作成しなさい。p, qはそれぞれTrueかFalseの値をとります。

課題4 要素の和

x = [2, 3, 5, 21, 33]から要素を4回選ぶことができるとします。重複して選んでも構いません。選んだ要素の和が60になることがあるかどうかを調べなさい。

課題5 コンピュータとじゃんけん

コンピュータとジャンケンをするプログラムを作成しなさい。コンピュータの手は乱数で決めることとします。人間の手はvar = input(“rock or paper or sissors “)のようにテキスト入力することにします。引き分けならdraw、勝ったらwin、負けたらloseを表示すること。