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情報Ⅰ系講座のご案内
情報Ⅰ系講座の特徴
①実学一体型(PCは無償貸与)で、興味を持って学習を進めることができます。
②共通テストの重点項目はネットワーク、プログラミング及びデータ分析です。
③ネットワークでは2進、16進の復習からインターネットまでを学びます。
④プログラミングは疑似言語のDNCLを用いて出題に即した学習ができます。
⑤データ分析ではエクセルを用い、エクセルの操作を介して理解を深めます。
講習の概要
受講対象 | 高校1〜3年生で大学入試共通テスト「情報I」を受験見込みの皆さん | ||
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受講編成 | ・個別指導 | ・小グループ指導 (2〜3人) |
・中グループ指導 (4人以上) |
受講方法 |
・月極月謝制 個別、小・中グルー プの中から選びます。 |
・随時回数券制 ※個別指導のみ 90分×11回:30,000円 |
・追加レッスン ※個別指導のみ 90分×1回:3,000円 |
月極料金 |
・個別指導 90分×月2回:6,000円 |
・小グループ指導 (1人分) 90分×月2回:5,000円 |
・中グループ指導 (1人分) 90分×月2回:4,000円 |
講習会場 |
・TOMI+会場:【富谷市まちづくり産業交流プラザ】
・たがさぽ会場:【多賀城市市民活動サポートセンター】 ・tsumiki会場:【利府町まち・ひと・しごと創造ステーション】 ・リフノス会場:【利府町文化交流センター・公民館】 ・当プラザ会場:【ソーズエイトITプラザ・菅谷台教室】 |
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受講範囲 | ・全試験範囲 | ・プログラム関連 | ・ご希望の範囲 (任意) |
担当講師のご案内
氏名:今野恒夫(Tsuneo Konno)
①国家試験 「第二種情報処理技術者」合格 (通商産業省)
②教員資格認定試験 「情報技術」合格 (文部科学省)
③高等学校教諭 一種免許『情報技術』取得 (宮城県教育委員会)
④高等学校教諭 一種免許『情報』取得 (宮城県教育委員会)
③高等学校講師 非常勤『情報科』担当 (公立/私立高校)
コンピュータ&ネットワーク
情報Ⅰに係る「コンピュータ&ネットワーク」をマスターするために必要な技術や知識を習得!
コンピューターは入力された情報に様々な処理を施し、その結果を再び情報として出力する仕組みです。
コンピュータの世界では,計算のことを演算(えんざん)と呼び、コンピュータにできる演算の種類には,数学の加減乗除の四則演算の他にもいくつかの種類があり、よく使われるのが論理演算(ろんりえんざん)です。
また、コンピュータネットワークとは、コンピュータと通信回線を組み合わせた 通信網のことで、初期のコンピュータネットワークは、大型コンピュータを利用し、 それをユーザで共有して使用していました。
しかしパソコンなどの小型で安価な コンピュータが普及するようになると、複数のコンピュータに機能を割り振って 必要に応じてそれらを使い分ける新しいネットワークの形態が発展してきました。
◆コンピュータ&ネットワーク | ||
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➀情報量の単位 | ⑥数値の内部表現 | ⑪IPアドレスとドメイン名 |
②2進・10進・16進法 | ⑦情報通信ネットワーク | ⑫サブネットマスク |
③デジタル情報量の計算 | ⑧通信プロトコル | ⑬WWWのしくみとURL |
④データの圧縮 | ⑨パケット通信 | ⑭電子メールの送受信 |
⑤コンピュータの構成 | ⑩通信の信頼性 | ⑮情報の暗号化 |
◆アルゴリズム&プログラミング
情報Ⅰに係る「アルゴリズムとプログラミング」をマスターするために必要な技術や知識を習得!
ある問題を解くときに、その答えを得るための手順をアルゴリズムといい、問題に応じて適切な解き方やアルゴリズムを考える必要があります。
アルゴリズムに含まれる手順を図形によって視覚的に表したものをフローチャート(流れ図)といいます。
アルゴリズムをコンピュータが処理できるようにすることをプログラミングといい、プログラミングのために考えられた専用の言語をプログラミング言語といいます。
大学入試共通テストの問題では大学入試センターが独自に制定している「共通テスト手順記述標準言語「DNCL」という言語が使用されています。
これは受験生が授業で学んだプログラム言語の違いによって有利不利の差が出ないようにするという背景があります。
◆アルゴリズム&プログラミング | ||
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➀順次構造 | ⑥演算処理 | ⑪2次元配列 |
②選択構造 | ⑦乱数 | ⑫関数 |
③反復構造 | ⑧変数 | ⑬探索 |
④データ入力 | ⑨データ型 | ⑭ソート |
⑤データ出力 | ⑩配列 | ⑮グラフ描画 |
データ分析&モデル化・シミュレーション
情報Ⅰに係る「データ分析&モデル化・シミュレーション」をマスターするために必要な技術や知識を習得!
データがあふれる現代、社会に出るとたくさんのデータを扱うことになり、さまざまな業界で、データを分析し、ビジネスに役立てる動きが加速しています。
データ分析とはさまざまな方法でデータを収集し、整理、加工、統合した後に分析を行うことをといい、データの可視化や整理を行ったり、データから知見を見出したりすることです。
「データ分析力」を身につけていると、データから多くの情報を引き出すことができ、その情報をもとにより良い判断を下すことができ、試験対策はもちろんのこと、実務においても活用できるでしょう。
現代においてはAI関連技術をはじめとしてデータ活用に注目が集まっており、データ分析スキルはよりよい判断をするために必須のスキルです。
◆データ分析&モデル化・シミュレーション | ||
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➀平均値と中央値 | ⑥標準化 | ⑪相関 |
②最頻値とレンジ | ⑦移動平均 | ⑫回帰分析 |
③標準偏差 | ⑧季節調整 | ⑬最適化 |
④外れ値の検出 | ⑨集計 | ⑭モデル化 |
⑤度数分布表 | ⑩散布図 | ⑮シミュレーション |