[Information I / Information II du Département d'Information du Lycée] Résumé du matériel pédagogique pour la formation des enseignants par python

introduction

Dans la matière commune «Information» des nouvelles directives d'orientation des apprentissages du secondaire, «Information I» est définie comme une matière obligatoire et «Information II» est définie comme une matière facultative. Parallèlement, le matériel pédagogique pour la formation des enseignants «Information I» et «Information II» est disponible sur le site Web du Ministère de l’éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie. Je pense que ce matériel pédagogique pour la formation des enseignants est excellent comme texte d'introduction à l'apprentissage des technologies de l'information même si vous n'êtes pas un lycéen, mais il existe de nombreux langages utilisés pour expliquer des exemples d'implémentation, python et R, et c'est l'un des "Information I". Les autres langages (JavaScript, VBA, Dolittle, swift) ne sont répertoriés que dans la zone départementale, et j'ai eu l'impression qu'il n'y avait pas de sens d'unité. C'est un matériel pédagogique écrit pour enseigner aux enseignants de diverses compétences et pour l'apprentissage des lycéens, donc je pense qu'il est bon d'expliquer dans différentes langues, mais il y avait un point à s'inquiéter.

――Dans le domaine "Informatique et Programmation" de "Information I", il y a une explication dans l'exemple d'implémentation de python, JavaScript, VBA, Dolittle, swift, mais dans "Information II", elle est principalement expliquée en python, R. ..

• Le nombre standard de crédits pour «Information I» et «Information II» au lycée est de 2 chacun. Je ne suis pas un expert en éducation, donc je ne connais pas les détails, mais puis-je apprendre de nombreux langages de programmation dans les heures de cours converties en ce nombre de crédits? (Problème de coût d'apprentissage) ―― «Information II» En tant que forme avancée de contenu d'apprentissage pour les systèmes d'information et la programmation, lorsque vous essayez de créer une application décente tout en apprenant réellement le processus de développement du système, parmi les langages mentionnés jusqu'à présent, python, JavaScript, VBA, Le swift a l'air bien, mais qu'en est-il du langage R spécifique au domaine? ――Lorsque vous prenez une vue d'ensemble de "Information I" et "Information II" dans leur ensemble, il semble qu'elles soient biaisées vers le domaine de la science des données. Dans le domaine de la science des données, nous sommes entrés dans l'apprentissage profond. Quel est le meilleur, python ou R, pour expliquer le contenu jusqu'à l'apprentissage en profondeur? ――Est-ce que vous augmentez R en tenant compte du lien entre le lycée et l'université? Parce que de nombreux professeurs d'université utilisent R pour la science des données? Je ne comprends pas pourquoi python seul ne peut pas expliquer.

De ce qui précède, je suis arrivé à la conclusion que "N'est-il pas préférable de tout implémenter et d'expliquer tout en python?", Et j'ai principalement écrit des articles qui ont été réécrits de R en python.

Bien que l'introduction soit devenue longue, cet article est une compilation d'exemples d'implémentation et d'explications dans le matériel de formation des enseignants pour référence lorsque vous essayez d'apprendre basé sur python.

Veuillez noter que les documents écrits par d'autres personnes et les articles écrits par vous-même sont mélangés et résumés.

Matériel pédagogique

[Service de l'information du lycée (sujet commun à chaque département): Ministère de l'éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie](https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416746.htm Matières communes): Ministère de l'éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie ")

environnement

ipython Colaboratory - Google Colab

Information I

Matériel pédagogique: [Département de l’information du lycée "Information I" Matériel pédagogique pour la formation des enseignants (partie principale): Ministère de l’éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie](https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1416756.htm "Lycée Département de l’information "Information I" Matériel pédagogique pour la formation des enseignants (partie principale): Ministère de l’éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie ")

Chapitre 1 Résolution des problèmes dans la société de l'information

Aucun exemple de mise en œuvre

Chapitre 2 Communication et conception de l'information

Apprentissage 6 Rendre le numérique

(9) Graphique de compression de fichier 13 Exemple de procédure de création d'arbre de Huffman

Explication: [High School Information Department Information I] [High School Information Department Information I] Matériel pédagogique pour la formation des enseignants: mise en œuvre de la méthode Huffman par python --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/6a37027afa322d1b76e72b774aa406e8/jouhou1_2_6_huffman.ipynb

Apprendre 7 à apprendre 10

Aucun exemple de mise en œuvre

Chapitre 3 Ordinateurs et programmation

De nombreux contenus basés sur le "Chapitre 3 Ordinateurs et programmation" sont cités sur les sites suivants.

Programmation de base (Introduction à Python) -IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials

Apprentissage 11 Mécanisme informatique

(2) Faites l'expérience d'erreurs de programmation

Explication et code source: [Structure du programme, traitement séquentiel, calcul - Matériel pédagogique public de l'IPSJ MOOC Information Processing Society](https://colab.research.google.com/drive/1p9pSDwnozHR7tYctQuNFsuCTo0fLcDch?usp=sharing Structure du programme, traitement séquentiel, Calcul - IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Material) → Voir "Débordement et erreur"

Apprentissage 12 Connexion avec un appareil externe

(5) Un programme qui contrôle la LED en fonction de la valeur du capteur

Peut être exécuté par navigateur https://python.microbit.org/v/2.0 Est recommandé. Copiez et collez le code source du matériel didactique.

Programme de base Learning 13

Exemple séquentiel - Code du diagramme 7

Explication et code source: [Structure du programme, traitement séquentiel, calcul - Matériel pédagogique public de l'IPSJ MOOC Information Processing Society](https://colab.research.google.com/drive/1p9pSDwnozHR7tYctQuNFsuCTo0fLcDch?usp=sharing Structure du programme, traitement séquentiel, Calcul - IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Material) → Voir "Traitement séquentiel"

Exemple de branchement - Code du diagramme 10

Explication et code source: Traitement des branches - Matériel didactique public du MOOC Information Processing Society de l'IPSJ → Voir "Traitement des branches (2 branches)"

Exemple de code d'itération-Chart 13

Explication et code source: Traitement itératif - Matériel didactique public de l'IPSJ MOOC Information Processing Society → Voir "Traitement itératif (pour)"

Exemple de combinaison de ramification et de répétition

Explication et code source: Traitement itératif - Matériel didactique public de l'IPSJ MOOC Information Processing Society → Voir "Combinaison de traitement itératif et de traitement de branche"

Programme d'apprentissage 14 appliqué

(1) List-Chart 2 Exemple de programme utilisant une liste 1

Explication et code source: Applied Programming 1 - IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials → Voir "Liste"

(1) List-Chart 3 Exemple de programme utilisant une liste 2

Explication et code source: Applied Programming 1 - IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials → Voir "Liste"

(2) Nombres aléatoires - Graphique 4 Exemple de programme utilisant des nombres aléatoires 1

Explication et code source: Applied Programming 1 - IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials → Voir "Aléatoire"

(3) Tableau des fonctions 9 Exemple de programme divisé par une fonction

Explication et code source: [Applied Programming 2-IPSJ Information Processing Society Public Teaching Society](https://colab.research.google.com/drive/11C6Z_4cX9OW8heGiyGGQJuaqelss_UWs?usp=sharing "Applied Programming 2-IPSJ MOOC Information Processing Society" Matériel didactique public ") → Voir "Fonction"

(4) WebAPI-Chart 11 Exemple de programme utilisant WebAPI

Explication et code source: [Applied Programming 2-IPSJ Information Processing Society Public Teaching Society](https://colab.research.google.com/drive/11C6Z_4cX9OW8heGiyGGQJuaqelss_UWs?usp=sharing "Applied Programming 2-IPSJ MOOC Information Processing Society" Matériel didactique public ") → Voir "API Web"

Apprentissage 15 Comparaison d'algorithmes

Explication et code source: Liste et fonctions intégrées - Matériel didactique public IPSJ MOOC Information Processing Society → Voir "Listes et fonctions intégrées"

(1) Algorithme de recherche Recherche linéaire et recherche dichotomisée - Code graphique 3

Explication et code source: [Recherche de base - Recherche linéaire - Matériel didactique public de l'IPSJ MOOC Information Processing Society](https://colab.research.google.com/drive/1OnJiQZ0Wh0iklECTZcajv4c2D5zLheAK?usp=sharing "Recherche de base - Recherche linéaire" --IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials ") → Voir "Recherche linéaire"

(1) Algorithme de recherche Recherche linéaire et recherche dichotomique - Code graphique 6

Explication et code source: [Basic search-Dichotomy-IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials](https://colab.research.google.com/drive/1gjH_OxYZh_M3g03OWq6zIZIotBxVFrzW?usp=sharing "Basic search-Dichotomy-Dichotomy" --IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials ") → Voir "Dichotomie"

(1) Algorithme de recherche Recherche linéaire et recherche dichotomique - Graphique 7 Comparaison du nombre maximum de recherches entre recherche linéaire et recherche dichotomique

Explication et code source: Recherche de base-Comparaison de la recherche linéaire et de la recherche de bisection-IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Material → Voir "Comparaison de la recherche linéaire et de la recherche dichotomique"

(2) Algorithme de tri Tri sélectif et tri rapide - Tri sélectif - Code graphique 9

Explication et code source: [Basic Sort-Selective Sort-IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Material](https://colab.research.google.com/drive/1ICcRAzGXZOpjzBJkOMZ2K7IibCtbJMva?usp=sharing "Basic Sort-Selective Sort" --IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials) → Voir "Tri sélectif"

(2) Algorithme de tri Tri sélectif et tri rapide - Tri rapide - Code graphique 11

Explication et code source: [Basic Sort-Quick Sort-IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials](https://colab.research.google.com/drive/12WQ2a8LwU8V_L_05Y9AVt8iGMRAPI8xE?usp=sharing "Basic Sort-Quick Sort" --IPSJ MOOC Information Processing Society Public Teaching Materials ") → Voir "Exemple d'implémentation de tri rapide"

(3) Comparaison entre le tri sélectif et le tri rapide

Explication et code source: Tri de base - Comparaison du tri sélectif et du tri rapide - Matériel pédagogique public IPSJ MOOC Information Processing Society → Voir "4-2. Tri de base - Comparaison du tri sélectif et du tri rapide"

Apprentissage 16 Modèle défini et modèle probabiliste

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique (à déterminer)

Apprentissage 17 Modélisation et simulation de phénomènes naturels

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique (à déterminer)

Chapitre 4 Utilisation du réseau et des données d'information et de communication

Apprentissage 18 Mécanisme du réseau d'information et de communication

Aucun exemple de mise en œuvre

Apprentissage 19 Construction d'un réseau d'information et de communication

Aucun exemple de mise en œuvre

Learning 20 Services fournis par le système d'information

Aucun exemple de mise en œuvre

Apprentissage 21 Différents formats de données et leurs formats d'expression

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique (à déterminer)

Apprentissage 22 Analyse des données quantitatives

Reportez-vous à l'exemple de mise en œuvre (Excel) décrit dans le matériel pédagogique (à déterminer)

Apprentissage 23 Analyse des données qualitatives

Explication: [High School Information Department Information I] Matériel pédagogique pour la formation des enseignants: analyse morphologique par MeCab et comment faire WordCloud (python) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/5f1a93311f434b08f1e57fda4fb5398f/jouhou1_4_23.ipynb

Learning 24 Format et visualisation des données

Explication: [Information du département d'information du lycée I] Matériel de formation des enseignants: Format et visualisation des données (python) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/68b781bd6668005c157b300c5bf22905/jouhou1_4_24.ipynb

Informations II

Matériel pédagogique: [Département de l’information du lycée Matériel pédagogique pour la formation des enseignants «Information II» (partie principale): Ministère de l’éducation, de la culture, des sports, des sciences et de la technologie](https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_00742.html "Lycée Département de l’information "Information II" Matériel didactique pour la formation des enseignants (partie principale): Ministère de l’éducation, de la culture, des sports, de la science et de la technologie ")

Chapitre 1 Développement de la société de l'information et des technologies de l'information

Aucun exemple de mise en œuvre

Chapitre 2 Communication et contenu

Aucun exemple de mise en œuvre

Chapitre 3 Information et science des données

Learning 11 Base de données de données et de relations

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique

Apprentissage 12 Collecte, organisation et mise en forme d'une grande quantité de données

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique

Apprentissage 13 Analyse de régression multiple et détermination de modèle

Explication: [High School Information Department Information II] Matériel pédagogique pour la formation des enseignants: analyse de régression multiple et détermination de modèle (python) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/5c6e5a9b8aa55ba826c7c96a4daf7814/jouhou2_3_13_python.ipynb

Apprentissage 14 Réduction de dimension par analyse en composantes principales

Explication: Analyse des composants principaux avec python (version Scikit-learn, pandas et numpy) ([Information du département d'information du lycée II] matériel pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/3c2173eb61cbcd64b61f23b3d4d6480c/jouhou2_3_14.ipynb

Apprentissage 15 Prédiction par classification

2 Classification binaire par arbre de décision

Explication: Classification bivalue par arbre de décision python ([Information du département d'information du lycée II] matériel pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/dfb4fd6fb3e58c5d0539866f7e2622b4/jouhou2_3_15.ipynb

3 k-Classification par méthode de proximité

Explication: classification par la méthode k-voisinage (kNN) par python ([Information du département d'information du lycée II] matériel pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/01237a69f6b8ae73c55ccca33c931ade/jouhou2_3_15_2.ipynb

Apprentissage 16 Classification par clustering

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique

Apprendre le réseau de neurones 17 et son fonctionnement

Voir l'exemple d'implémentation (python) décrit dans le matériel pédagogique

Apprentissage 18 Exploration de texte et reconnaissance d'images

2 Text mining en utilisant MeCab

Explication: Text mining by word2vec etc. by python ([High school information department information II] pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/101ae0da17e747b701b67fe9fe137b84/jouhou2_3_18.ipynb

3 Détection d'objets avec Tiny YOLO

Explication: [Détection d'objets à l'aide de YOLO (python) ([Information du département d'information du lycée II] matériel didactique pour la formation des enseignants) --Qiita](https://qiita.com/ereyester/items/4cd0dc3a449369e7f1f4 "Détection d'objets à l'aide de YOLO" (Python) ([High School Information Department Information II] Matériel didactique pour la formation des enseignants) --Qiita ") Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/46a25e70c866c581320a66a77153aa2d/jouhou2_3_18_2.ipynb

Chapitre 4 Systèmes d'information et programmation

Apprentissage 19-Apprentissage 22

Aucun exemple de mise en œuvre

Apprentissage 23 Création et test d'un système fractionné

Explication et code source: [Information II Teacher Training Material Chapter 4 .ipynb](https://colab.research.google.com/drive/1r26wcPi3jcVfe0BhzbyTj0-oGhi8AgBC Information II Teacher Training Material Chapter 4.ipynb ") → Voir "Apprentissage 23: Créer et tester un système divisé"

Apprentissage 24 Couplage et test de systèmes split

Explication et code source: [Information II Teacher Training Material Chapter 4 .ipynb](https://colab.research.google.com/drive/1r26wcPi3jcVfe0BhzbyTj0-oGhi8AgBC Information II Teacher Training Material Chapter 4.ipynb ") → Voir "Learning 24: Joindre et tester des systèmes divisés"

Apprentissage 25 Évaluation et amélioration du système d'information

Explication et code source: [Information II Teacher Training Material Chapter 4 .ipynb](https://colab.research.google.com/drive/1r26wcPi3jcVfe0BhzbyTj0-oGhi8AgBC Information II Teacher Training Material Chapter 4.ipynb ") → Voir "Apprentissage 25: Evaluation / Amélioration du Système d'Information"

Chapitre 5 Recherche de problèmes et de solutions à l'aide des technologies de l'information et de l'information

Exemple d'activité 1 Société de l'information et technologie de l'information

Aucun exemple de mise en œuvre

Exemple d'activité 2 Utilisation des technologies de l'information pour la communication

Aucun exemple de mise en œuvre

Exemple d'activité 3 Utilisation des technologies de l'information pour utiliser les données

Explication: [Analyse des données par regroupement à l'aide de la méthode k-means (python) ([Information du département d'information du lycée II] matériel pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita](https://qiita.com/ereyester/items/bc251ea3c329a38b5b82 "k" -Analyse des données par regroupement en utilisant la méthode des moyens (python) ([Information du département d'information du lycée II] matériel pédagogique pour la formation des enseignants) --Qiita ") Code source: https://colab.research.google.com/gist/ereyester/ce9370e3022f05f4d7548a8ccaed33cc/jouhou2_5_3.ipynb

Exemple d'activité 4 Mécanisme de base et utilisation des ordinateurs et des systèmes d'information

Aucun exemple de mise en œuvre

commentaire

La section (à déterminer) sera probablement mise à jour par l'IPSJ MOOC Information Processing Society.