練習問題

1.言葉の意味を述べなさい
・刑法における「信頼の原則」
 信頼の原則(しんらいのげんそく)とは刑法上の注意義務に関する法理論のひとつで、被害者または第三者が適切な行動を行うことを信頼できる場合、それによって生じた損害について、行為者は一切の責任を取る必要はない、という原則のことである。



・セカンドライフ
  定年退職後の生活を表す和製英語



・推論
 あるいくつかの命題(前提)から、別の命題(結論)を導く。



・論証
 論証(英: Logical argument)とは、論理学の用語で、前提(premises)と呼ばれる宣言的文の集まりと結論(conclusion)と呼ばれる宣言的文から構成され、前提群から結論が真であることが導き出せることを主張したものである。そのような論証には、妥当なものと妥当でないものがある。なお、個々の宣言的文は真か偽かで判断されるが、論証は妥当か妥当でないかで判断される。英語では、宣言的文を Statement とか命題(Proposition)と呼んでいたが、最近では哲学的な含意を避けるため Sentence と呼ぶことが多い。


・モデリング
 モデルを作ることをモデリングという。



・仮説
 一定の現象を統一的に説明しうるように設けた仮定。



・SWOT法
 SWOT法はもともと経営分析の手法である。またテーマにあわせて表現内容を体系化してみせる。例示、対比、比喩などの手法を万人向けに体系化する必要がある。



・時系列データ
 時系列データは経済現象などをあらわす世の中にかなり多くあるものである。時系列データは再現するのが難しいので、数式を作ったり、模擬実験(シュミレーション)をしたり、モデルをつくるモデリングをしたりする。



・散布図
相互に関係があると思われる2種類のデータをそれぞれ縦軸と横軸にとって、対応点をマークしたグラフ。
散布図では、結果を表すデータとその原因を表すデータの関係が読み取ることができる。



・状態遷移
ソフトウエアやプロトコルの動作を、状態とイベントの組み合わせで図示したり、表形式で記述したもの。



・7つのナビゲーション
7つのナビゲーション・・・ストラクチャナビゲーションシステム(提供する情報を組織化するので、その情報の階層構造を上部からたどるように作られたナビゲーション。)、目的別ナビゲーションシステム(いわゆる「逆引きメニュー」で、組織化した概念のツリーをたどるのではまだるこしい場合、目的別に項目が並んでいるナビゲーションを用意するというものである。)、ブラッドクラム型ナビゲーションシステム(今自分がそのサイトのどの位置にいるのかを示すために、トップページからの移動の軌跡を残しておくナビゲーション。)、リファレンス型ナビゲーションシステム(ページ内を見ると、青く文字が反転していて、アンダーラインが施されている場合がある。全部が全部ではないが、多くの場合、この文字列をクリックするとその文字列に関連する内容のページにジャンプする。文字列ばかりではなく、写真や図形でもリンクが仕掛けてあるものがある。このような誘導の仕方をリファレンス型ナビゲーションというのである。)、ダイレクト型ナビゲーションシステム(「サイト内検索」というなで呼ばれることもある。空欄に関心のある用語を入れて、「検索実行」のボタンを押すと、その言葉が存在するページの一覧が表示され、関心のあるページと目されるものがその中にあれば、そのページへとジャンプすることができるようになっている。)、機能ナビゲーションシステム(ページの内容には無関係だが、当該サイトにとっては不可欠なファンクションの情報をまとめたもの。)、ステップナビゲーションシステム(検索結果一覧が1ページないに収まらないような場合に、複数のページにわたって類似の情報が続く。そのような場合に、各ページの番号を一覧にして、目的のページに直接アクセスできる機能を用意することがある。このような仕掛けを伴うようにして各ページの番号を一覧にしたものをステップナビゲーションシステムという。)の7つ。



・時系列データ
時間順に並んだ数値データ。時間の経過とともに観測されたデータのこと。
時系列データからそのデータに見合うモデルを作成し,将来の予測を行なう分析手法である。



・アクセシビリティ
情報やサービス、ソフトウェアなどが、どの程度広汎な人に利用可能であるかをあらわす語。特に、高齢者や障害者などハンディを持つ人にとって、どの程度利用しやすいかという意味で使われることが多い。特に、Webページについての「利用のしやすさ」を「Webアクセシビリティ」という。

・ユーザビリティ
ソフトウェアやWebサイトの「使いやすさ」のこと。様々な機能になるべく簡単な操作でアクセスできることや、使っていてストレスや戸惑いを感じないことなどが、優れたユーザビリティにつながる。国際規格のISO 9241-11では、ユーザビリティを「特定の利用状況において、特定の利用者によって、ある製品が、指定された目標を達成するために用いられる際の、有効さ、効率、利用者の満足度の度合い」と定義している。

・sum( )
エクセルにおいて、()の中に範囲を書き込むことでその範囲の数字を合計する。

・average( )
エクセルにおいて、()の中に範囲を書き込むことでその範囲の数字を平均する。範囲内に文字列、論理値、空白セルが含まれている場合、これらは無視される。


・font-family:
font-familyとは、フォントの種類を指定するためのプロパティです。複数のフォントファミリー名やキーワードをカンマで区切って指定することができます。その場合、先に指定されているものほど優先して適用されます。フォントファミリー名にスペースが含まれている場合は、そのフォントファミリー名全体を引用符で囲う必要があります。

・background-color:
background-colorとは、背景色を指定するためのプロパティです。初期値はtransparent(透明色)であり、親ボックスの背景色が透けて表示されるようになります。RGB値やキーワードで指定すると、ボックス要素におけるコンテンツ、パディング、ボーダーの範囲で、指定した背景色が表示されます。


プログラムにおいて…の部分に入れた文字がタイトルになります。

・rank( )
エクセルにおいてセルに表示されているものの中で順位を決めるときに使用するもの。




2.基本HTMLを書きなさい




 









3.情報システムはどんどん発達する。2014年に私たちの社会はどうなっているだろうか。根拠を挙げて思うところを述べよ。
情報システムはコンピューターシステムと呼んでいいほどにコンピューターと密接な関係である。そのため、情報システムが発達するにつれて、コンピューターを扱えない人には生きにくい社会になると思う。さらに多くの情報弱者が生まれ、それが社会問題にもなってしまうかもしれない。



4.標準的なレポートの目次を書いて、それぞれの項目に書くべき内容を説明しなさい。
はじめに・・・問題提起をし、仮説等を述べる。できるだけ簡潔に。
本論・・・結論を導くために理論を展開していく。証拠・理論ごとに章立てをする
結論・・・論文を通して言いたいことを述べ、意見、見解を簡潔にわかりやすく書く。本論で述べた証拠や理論とかみ合わせて書くことも大切。そして、自分の意見、考えをしっかりと述べる。



5.次の説明を書きなさい。
・データと情報と知識の違い
データ:ヒトが察知または認識した事実を言葉や数値によって表したもの。
情報:データを相手(自分も含む)に理解しうる形にまとめたり加工したりしたもの。
知識1:外部の刺激や環境の変化に応じて取り出せるように加工され脳に定着した情報や行動様式。また、外部の刺激や環境の変化に対応する手順を記憶したもの。

・感想文とレポートの違い
 感想文は自分の思ったことや感じたことを自分の好きなように書いていくことができるが、レポートにはタイトル、目次、はじめに(結論の予告と証明方法)、本文(証拠を積み重ねて客観的な証明、主観・感想はだめ)、結論(独創的)、参考・引用文献を挿入しなければならない。

データとデータベースの違い
 データとは、コンピューターでプログラムを使った処理の対象となる記号化・数字化された資料。
データベースとは、複数のプログラムによって利用されるデータを、1つの場所で保管するもの。
データを1つの場所で管理して複数のプログラムで共有できるので、プログラムごとに個別にデータの場所を記述する必要がなくなる。


・良いアルゴリズムとは何か?
現代的な意味でのアルゴリズムalgorithmの意味は、「処理の手順」「段取り」という意味である。
学問のどの分野でもアルゴリズムとは「段取り」なのだから、コンピュータの世界でもアルゴリズムとは「段取り」のことである。
ここで、コンピュータの世界での「よいアルゴリズム」とは何か、を考えよう。つまり、コンピュータの世界での「よい段取り」とは何か、ということである。コンピュータは、人の世に役立ってこそ意味がある道具である。この道具のやることの「段取り」が問題になっているのである。道具は実用の世界で正確で効率的でなければ意味がない。同じ正しい結果が得られるものであれば、もっともコストが低いものを「よいアルゴリズム」というのである。



・人工知能における「問題解決」
普通のアルゴリズムとしては確立されていない問題領域で、経験的知識(ヒューリスティックス)を利用して、妥当な解を見つけること。

・人工知能における「解の探索」
①盲目的探索/系統的探索
②系統的探索/ヒューリスティックス探索
系統的探索:意味があっても意味がなくとも、一定の法則で探索する。
ヒューリスティックス探索:わけがあって、一定の法則で探索する。
③系統的探索の基本型
縦型探索/横型探索
縦型探索:分岐の枝先まで先に探索する方法。
横型探索:とりあえず、一つ先の分岐をすべて探す。
④ヒューリスティックス探索の基本型
山登り法/最良優先探索/A*アルゴリズム
山登り法:自分のいるところの周囲では一番よさそうな道を選ぶ。人はかくしてワナにはまる。
最良優先探索:行き止まりの際に、次によさそうな解に進む。
行き止まりだからといってあきらめない方法。
A*アルゴリズム:すべての箇所でA案がB案よりも優れているか、同等ならば、A案が正しい道であると判定するアルゴリズム。当たり前のようで、忘れがちな方法なので、特別に名前がついている。

要するに、あらゆる可能性からしらみつぶしに解をさがしたりすること。


6、授業の感想
 パソコンの操作方法などの知識はもちろんのこと、人口知能やレポートの書き方などの幅広い知識を学ぶことができてよかった。毎週課題があり、ときには難しい課題もあったが、その都度先生が授業で補ってくれたので非常に助かった。情報基礎論で学んだことを今後の大学生活に活かせればいいと思う。

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