| 授業名 | プログラミング入門 |
|---|---|
| Course Title | Python Programming for Beginner |
| 担当教員 Instructor Name | 蔡 東生（DongSheng Cai） |
| コード Couse Code | NUC266_N25A |
| 授業形態 Class Type | 講義 Regular course |
| 授業形式 Class Format | On Campus |
| 単位 Credits | 2 |
| 言語 Language | JP |
| 学位 Degree | BSc |
| 開講情報 Terms / Location | 2025 UG Nisshin Term1 |
授業の概要 Course Overview
Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement
『名古屋商科大学のミッションは、"フロンティアスピリット"を備えたイノベーティブで倫理観あるリーダーの育成、そしてビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出をすることである。名古屋商科大学の学生は、新時代のアジアと世界をつなぐ能力を有している。』に関して、AI時代のイノベーションを生み出すための基本的なプログラミングを学ぶ。
Regarding the mission of Nagoya University of Commerce and Business, “to foster innovative and ethical leaders with a frontier spirit, and to create knowledge that will bring about the development of the business world and society,” students will learn the basic programming skills needed to create innovation in the AI era.
授業の目的（意義） / Importance of this course
このコースでは、Pythonを使ったコンピュータプログラミングの基礎を学びます。Pythonを使い、簡単な命令からプログラムを組み立てる基本を学びます。 このコースには前提条件はなく、簡単な数学以外は避けています。コンピュータを使った経験があれば、誰でもこのコースの内容をマスターできるはずです。このコースでは、教科書 "Python for Everybody "の第1章から第5章までを扱います。 このコースを修了すれば、より高度なプログラミングコースを受講することができます。このコースではPython 3を扱います。
In this course, you will learn the basics of computer programming using Python. You will learn the basics of using Python to build programs from simple instructions. There are no prerequisites for this course, and we avoid anything other than simple math. Anyone with experience using computers should be able to master the content of this course. This course covers chapters 1 to 5 of the textbook “Python for Everybody”. After completing this course, you will be able to take more advanced programming courses. This course uses Python 3.
到達目標 / Achievement Goal
Colab上で最初のPythonプログラムを書いてみる。
プログラミング言語Pythonの基礎を学ぶ。
変数の使用による情報の保存、検索、計算を理解する
関数やループなどのコア・プログラミング・ツールの活用を学ぶ
プログラミング言語Pythonの基礎を学ぶ。
変数の使用による情報の保存、検索、計算を理解する
関数やループなどのコア・プログラミング・ツールの活用を学ぶ
Write your first Python program on Colab.
Learn the basics of the programming language Python.
Understand how to store, retrieve, and calculate information using variables.
Learn how to use core programming tools such as functions and loops.
Learn the basics of the programming language Python.
Understand how to store, retrieve, and calculate information using variables.
Learn how to use core programming tools such as functions and loops.
本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals
*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。
LG1 Critical Thinking
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)
受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes
アルゴリズム
コンピュータープログラミング
コンピュータ・プログラミング・ツール
批判的思考
問題解決
プログラミング原理
Pythonプログラミング
ソフトウェア工学
理論的コンピューターサイエンス
コンピュータープログラミング
コンピュータ・プログラミング・ツール
批判的思考
問題解決
プログラミング原理
Pythonプログラミング
ソフトウェア工学
理論的コンピューターサイエンス
Algorithms
Computer Programming
Computer Programming Tools
Critical Thinking
Problem Solving
Programming Principles
Python Programming
Software Engineering
Theoretical Computer Science
Computer Programming
Computer Programming Tools
Critical Thinking
Problem Solving
Programming Principles
Python Programming
Software Engineering
Theoretical Computer Science
SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals
特に関連しない (not relevant)
教育手法 Teaching Method
| 教育手法 Teaching Method | % of Course Time | |
|---|---|---|
| インプット型 Traditional | 100 % | |
| 参加者中心型 Participant-Centered Learning | ケースメソッド Case Method | 0 % |
| フィールドメソッド Field Method | 0 % | 合計 Total | 100 % |
事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods
Google Classroom上で演習問題の採点を返します
授業スケジュール Course Schedule
第1日（Day1）
1: ColabでPythonプログラムを実行する最初の課題は、Colab上でPythonを実行することです
1: Running Python Program on Colab
The first task is to run Python on the collar
第2日（Day2）
2: なぜプログラムなのか？プログラミングを学習したいと思う理由を学び、プログラミングを学習する際の基本的な問題について考えます。
2: Why Program?
We learn why one might want to learn to program, and look at the basic issues with learning to program.
第3日（Day3）
3: 変数、式、文変数の作成方法と、その変数へのデータの保存方法を学びます。
3: Variables, expressions and statements
We learn how to make variables and store data in those variables.
第4日（Day4）
4: 条件付き実行Pythonがいくつかのステートメントを実行し、他のステートメントをスキップする方法について学びます。
4: Conditional Execution
We look at how Python executes some statements and skips others.
第5日（Day5）
5: 関数Pythonが「保存して後で使用する」プログラミングパターンをどのように実装するのかについて簡単に見ていきます。
5: Functions
Take a brief look at how Python implements the 'store and use later' programming pattern.
第6日（Day6）
6: ループと反復Pythonがループ構造を使用してステートメントを繰り返す方法について学びます。
6: Loops and Iterations
We look at how Python repeats statements using looping structures.
第7日（Day7）
7: 文字列Pythonが文字列変数と関数を使用してテキストデータを保存し、操作する方法について学びます。
7: Strings
We look at how Python stores and manipulates textual data using string variables and functions.
成績評価方法 Evaluation Criteria
*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
| 講師用内規準拠 Method of Assessment | Weights |
|---|---|
| コールドコール Cold Call | 15 % |
| 授業内での挙手発言 Class Contribution | 15 % |
| クラス貢献度合計 Class Contribution Total | 30 % |
| 予習レポート Preparation Report | 0 % |
| 小テスト Quizzes / Tests | 30 % |
| シミュレーション成績 Simulation | 0 % |
| ケース試験 Case Exam | 0 % |
| 最終レポート Final Report | 0 % |
| 期末試験 Final Exam | 40 % |
| 参加者による相互評価 Peer Assessment | 0 % |
| 合計 Total | 100 % |
定期試験 Final Exam
なし（全てケース授業/Fully Case Method）評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria
教科書 Textbook
- Charles Russell Severance「Python for Everybody (https://www.py4e.com/)」なし（2025）
参考文献・資料 Additional Readings and Resource
教科書として https://www.py4e.com/ を使います
google translate で読んでください
実習はhttps://colab.research.google.com/ を使います
google translate で読んでください
実習はhttps://colab.research.google.com/ を使います
授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation
きちっと身につけて欲しいので、わからないところなど、みなさんの意見を聞きたいです。できるだけ、適宜授業改善に使います
担当教員のプロフィール About the Instructor
東京大学工学部航空学科卒業後、スタンフォード大学にて博士号（航空宇宙工学）を取得。神戸大学を経て、1992年より筑波大学に勤務し、現在は名古屋商科大学に所属。専門はAI駆動型科学計算、量子コンピューティング、数理解析、宇宙物理実験。また、メタバースやバーチャルリアリティ（VR）を活用した科学データの可視化に取り組み、脳科学、感情モデリング、ヒューマン・ロボットインタラクションの研究も行っている。
NASA、ESA、JAXAとの共同研究経験が豊富で、宇宙空間プラズマシミュレーションや量子機械学習の分野で国際的な業績を上げている。近年は、量子最適化アルゴリズムの開発、ディープラーニング、コンピュータグラフィックスの教育にも力を注いでいる。
これまでにベストティーチャー賞（筑波大学、東京大学）、フランス国立科学研究センター（CNRS）可視化賞、Oscar Buneman Award など、多くの教育・研究関連の受賞歴を持つ。複数の言語（英語、中国語）に精通し、国際的な研究・教育活動を展開している。
これまでの担当授業：線形代数、数値解析とシミュレーション、深層学習、コンピュータグラフィックス など。
NASA、ESA、JAXAとの共同研究経験が豊富で、宇宙空間プラズマシミュレーションや量子機械学習の分野で国際的な業績を上げている。近年は、量子最適化アルゴリズムの開発、ディープラーニング、コンピュータグラフィックスの教育にも力を注いでいる。
これまでにベストティーチャー賞（筑波大学、東京大学）、フランス国立科学研究センター（CNRS）可視化賞、Oscar Buneman Award など、多くの教育・研究関連の受賞歴を持つ。複数の言語（英語、中国語）に精通し、国際的な研究・教育活動を展開している。
これまでの担当授業：線形代数、数値解析とシミュレーション、深層学習、コンピュータグラフィックス など。
After graduating from the Department of Aeronautics at the University of Tokyo, he earned a Ph.D. in Aeronautics and Astronautics from Stanford University. Following his tenure at Kobe University, he joined the University of Tsukuba in 1992 and is currently affiliated with Nagoya University of Commerce and Business. His research specialties include AI-driven scientific computing, quantum computing, mathematical analysis, and space physics experiments. Additionally, he is engaged in the visualization of scientific data using the Metaverse and Virtual Reality (VR), as well as research in brain sciences, emotion modeling, and human-robot interaction.
He has extensive experience in collaborative research with NASA, ESA, and JAXA, and has made significant international contributions in the fields of space plasma simulations and quantum machine learning. In recent years, he has also focused on developing quantum optimization algorithms and teaching deep learning and computer graphics.
He has received numerous awards in education and research, including the Best Teacher Award (University of Tsukuba, University of Tokyo), the Visualization Prize from the French National Center for Scientific Research (CNRS), and the Oscar Buneman Award. He is proficient in multiple languages, including English and Chinese, and actively engages in international research and educational activities.
Courses previously taught: Linear Algebra, Numerical Analysis and Simulation, Deep Learning, Computer Graphics, among others.
（実務経験 Work experience）
筑波大学
(1992 - 2025)
- 高性能計算、量子機械学習、宇宙プラズマシミュレーションの研究を主導。
- 3D大域的粒子シミュレーション（PIC）の開発を実施。
- VRを活用した複雑な数学・物理現象の可視化に取り組む。
神戸大学
(1989 - 1992)
- 西日本の初期インターネットインフラの構築に携わる。
- スペースシャトルのプラズマ環境シミュレーションを実施。
スタンフォード大学 / NASAマーシャル宇宙飛行センター
NASAフェローシップ (1985 - 1989)
- スペースシャトル（STS-9, STS-45）でのSEPACビーム実験のデータ解析を担当。
- 超低周波（ELF）プラズマ振動の理論研究を実施。
---
海外での研究・共同プロジェクト
- NASA、ESA、JAXAとの共同研究に従事し、宇宙プラズマ・量子コンピューティング分野で国際的な成果を上げる。
- NASA MMS（磁気圏マルチスケールミッション）の磁場トポロジー研究を主導。
- 量子最適化アルゴリズムの開発、ロボット感情モデリングのAI開発にも取り組む。
(1992 - 2025)
- 高性能計算、量子機械学習、宇宙プラズマシミュレーションの研究を主導。
- 3D大域的粒子シミュレーション（PIC）の開発を実施。
- VRを活用した複雑な数学・物理現象の可視化に取り組む。
神戸大学
(1989 - 1992)
- 西日本の初期インターネットインフラの構築に携わる。
- スペースシャトルのプラズマ環境シミュレーションを実施。
スタンフォード大学 / NASAマーシャル宇宙飛行センター
NASAフェローシップ (1985 - 1989)
- スペースシャトル（STS-9, STS-45）でのSEPACビーム実験のデータ解析を担当。
- 超低周波（ELF）プラズマ振動の理論研究を実施。
---
海外での研究・共同プロジェクト
- NASA、ESA、JAXAとの共同研究に従事し、宇宙プラズマ・量子コンピューティング分野で国際的な成果を上げる。
- NASA MMS（磁気圏マルチスケールミッション）の磁場トポロジー研究を主導。
- 量子最適化アルゴリズムの開発、ロボット感情モデリングのAI開発にも取り組む。
University of Tsukuba
(1992 - 2025)
Led research in high-performance computing, quantum machine learning, and space plasma simulations.
Developed 3D global Particle-in-Cell (PIC) simulation codes.
Engaged in visualization of complex mathematical and physical phenomena using VR.
Kobe University
(1989 - 1992)
Contributed to the development of early internet infrastructure in western Japan.
Conducted space plasma environment simulations for the Space Shuttle.
Stanford University / NASA Marshall Space Flight Center
NASA Fellowship (1985 - 1989)
Responsible for data analysis of the SEPAC Beam Experiment on Spacelab-1 (STS-9, STS-45) aboard the Space Shuttle.
Conducted theoretical research on extremely low-frequency (ELF) plasma oscillations.
International Research & Collaborative Projects
Engaged in collaborative research with NASA, ESA, and JAXA, achieving significant international contributions in the fields of space plasma simulations and quantum computing.
Led magnetic field topology research for NASA's Magnetospheric Multiscale (MMS) Mission.
Worked on the development of quantum optimization algorithms and AI-driven emotion modeling for robotic applications.