Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Matematyka dyskretna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Matematyka dyskretna
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl>, Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>, Leszek Drobiazgiewicz <Leszek.Drobiazgiewicz@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 20 3,00,41zaliczenie
wykładyW1 25 3,00,59egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Opanowanie wiedzy z zakresu matematyki szkoły średniej oraz algebry i analizy matematycznej.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenów z podstawowymi pojęciami logiki matematycznej i teorii mnogości.
C-2Nabycie umiejętności stosowania aparatu pojęciowego matematycznych struktur skończonych i przeliczalnych w modelowaniu zagadnień informatycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Przykłady zastosowań matematyki dyskretnej w informatyce. Pojęcia logiczne, formułowanie zdań, wartość logiczna zdań. Przykłady zbiorów, ich liczność, działania na zbiorach.2
T-A-2Teoria mnogości: sposoby określania zbiorów, działania na zbiorach, zbiory uporządkowane, funkcje zdaniowe, iloczyn kartezjański, relacje, funkcje, moc zbioru.4
T-A-3Logika: zdania, operatory, rachunek zdań, definiowanie, indukcja matematyczna, rachunek predykatów, reguły wnioskowania, dowodzenie twierdzeń.2
T-A-4Kombinatoryka: zliczanie, rozmieszczenia, zasada włączania - wyłączania, konfiguracje kombinatoryczne.2
T-A-5Rekurencje: ciągi, równania rekurencyjne, funkcje tworzące, algorytmy rekurencyjne.4
T-A-6Teoria liczb: elementy algebry, struktury algebraiczne, podzielność, lizcby pierwsze, faktoryzacja, kongruencje, klasy reszt, arytmetyka modularna, zastosowania teorii liczb w kryptografii, algorytmy kwantowe.4
T-A-7Grafy: grafy (nieskierowane), grafy skierowane, drzewa, kolorowanie grafów, algorytm Dijkstry.2
20
wykłady
T-W-1Pojęcia wstępne: zakres tematyczny matematyki dyskretnej, definicja, dowód, oznaczenia, systemy logiczne, teorie aksjomatyczne, przykłady zastosowań matematyki dyskretnej w informatyce.1
T-W-2Logika: zdania, operatory, rachunek zdań, definiowanie, indukcja matematyczna, rachunek predykatów, reguły wnioskowania, dowodzenie twierdzeń.4
T-W-3Teoria mnogości: pojęcie zbioru, działania na zbiorach, zbiory uporządkowane, funkcje zdaniowe, iloczyn kartezjański, relacje, funkcje, moc zbioru.4
T-W-4Kombinatoryka: zliczanie, rozmieszczenia, zasada włączania - wyłączania, konfiguracje kombinatoryczne.2
T-W-5Rekurencje: ciągi, równania rekurencyjne, funkcje tworzące, algorytmy rekurencyjne.4
T-W-6Teoria liczb: elementy algebry, struktury algebraiczne, podzielność, lizcby pierwsze, faktoryzacja, kongruencje, klasy reszt, arytmetyka modularna, zastosowania teorii liczb w kryptografii, algorytmy kwantowe.4
T-W-7Grafy: grafy (nieskierowane), grafy skierowane, drzewa, kolorowanie grafów, algorytm Dijkstry.4
T-W-8Gramatyki formalne. Teoria automatów2
25

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-A-2Przygotowanie do zajęć audytoryjnych - praca własna studenta.30
A-A-3Przygotowanie do kolokwium - praca własna studenta.25
A-A-4Konsultacje.2
A-A-5Rozwiązywanie postawionych problemów - praca własna studenta.12
89
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach25
A-W-2Konsultacje do wykładu.2
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu - praca własna studenta.20
A-W-4Studiowanie wskazanej literatury - praca własna studenta.30
A-W-5Rozwiązanie postawionych problemów praca własna studenta.12
A-W-6Egzamin.2
91

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: metoda przypadków, ćwiczenia przedmiotowe, metody programowane z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia audytoryjne: na podstawie indywidualnego rozwiązywania zadań i problemów;
S-2Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia audytoryjne: kolokwium (zestaw zadań i problemów).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_B/02_W01
Sudent powinien poprawnie logicznie formułować zdania, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmizacji zadań i procesów.
I_1A_W01C-1, C-2M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_B/02_U01
Student powinien umieć dobrać odpowiedni dyskretny model do rozwiązywanych zagadnień informatycznych.
I_1A_U15C-1, C-2M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_B/02_K01
Sudent poszerza i pogłębia swoją wiedzę z zakresu matematycznych struktur dyskretnych. Przygotowuje publikacje w postaci opracowań, referatów, pokazów i artykułów.
I_1A_K01M-1, M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_B/02_W01
Sudent powinien poprawnie logicznie formułować zdania, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmizacji zadań i procesów.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć teorii mnogości, logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
3,0Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości, logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
3,5Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości oraz działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
4,0Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości oraz działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i teorii grafów.
4,5Student zna pojęcia teorii mnogości, działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej i ich zastosowania w informatyce, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i ich zastosowania w algebrze komputerów, teorię grafów i jej wykorzystanie w analiziach.
5,0Student zna pojęcia teorii mnogości, działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej i ich zastosowania w informatyce, systemy aksjomatyczne, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i ich zastosowania w algebrze komputerów oraz kryptografii, teorię grafów i jej wykorzystanie w analiziach.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_B/02_U01
Student powinien umieć dobrać odpowiedni dyskretny model do rozwiązywanych zagadnień informatycznych.
2,0Student nie potrafi stosować podstawowych zagadnień logiki, teorii mnogości, algebry i teorii grafów.
3,0Student potrafi budować proste modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych i prostych grafów.
3,5Student potrafi budować złożone modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych, teorii liczb i prostych grafów.
4,0Student potrafi budować bardziej złożone modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych, teorii liczb i prostych grafów.
4,5Student potrafi w sposób kreatywny dobrać adekwatny dyskretny model matematyczny rozpatrywanego zagadnienia, posługując się nabytą wiedzą.
5,0Student potrafi w sposób kreatywny dobrać adekwatny dyskretny model matematyczny rozpatrywanego zagadnienia oraz dokonać jego analizy i weryfikacji, posługując się nabytą wiedzą. Potrafi dowodzić twierdzenia oraz poprawność wnioskowania.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_B/02_K01
Sudent poszerza i pogłębia swoją wiedzę z zakresu matematycznych struktur dyskretnych. Przygotowuje publikacje w postaci opracowań, referatów, pokazów i artykułów.
2,0Student nie potrafi wyszukać literatury tematycznej, nie potrafi jej przeanalizować, nie potrafi przygotować referatu, ani prezentacji.
3,0Student wyszukuje podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować krótki referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
3,5Student zna podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
4,0Student zna podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
4,5Student orientuje się w najnowszej, podstawowej literaturze z zakresu matematyki dyskretnej, wyszukuje również literaturę dotyczącą zastosowań w informatyce. Przygotowuje i prezentuje referaty z zakresu zastosowań matematyki dykretnej w informatyce.
5,0Student orientuje się w najnowszej, podstawowej literaturze z zakresu matematyki dyskretnej, zna również literaturę dotyczącą zastosowań w informatyce. Przygotowuje i prezentuje referaty z zakresu zastosowań matematyki dykretnej w informatyce.

Literatura podstawowa

  1. Ben-Ari M., Logika matematyczna w informatyce., Wydawnictwo Nukowo-Techniczne., Warszawa, 2005
  2. Dobryakova L., Matematyka dyskretna, Lulu Publishing, Raleigh North Company, USA, 2012
  3. Guzicki W., Zakrzewski P., Wykłady ze wstępu do matematyki., Wydawnictwo Naukowe PWN., Warszawa, 2007
  4. Kacprzak M., mirkowska G., Rembalski P., Sawicka A., Elementy matematyki dyskretnej. Zbiór zadań., Wydawnictwo PJWSTK., Warszawa, 2008
  5. Lipski W., Kombinatoryka dla pogramistów., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne., Warszawa, 2004
  6. Ławrow I.A., Łarisa L., Maksimowa Ł.L., Zadania z teorii mnogości, logiki matematycznej i teorii algorytmów., Wydawnictwo Naukowe PWN., Warszawa, 2004
  7. Mirkowska G., Elementy matematyki dyskretnej., Wydawnictwo PJWSTK., Warszawa, 2003
  8. Ross K.R., Wright C.R.B., Matematyka dyskretna., Wydawnictwo Naukowe PWN., Warszawa, 2005
  9. Szepietowski A., Matematyka dyskretna., Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego., Gdańsk, 2004
  10. Lipski W., Wiktor M., Analiza kombinatoryczna., Państwowe Wydawnictwo Naukowe., Warszawa, 1986
  11. Yan S.Y., Teoria liczb w informatyce, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Bronsztejn I.N., Siemiendiajew K.A., Musiol G., Muhling H., Nowoczesne kompendium matematyki., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2004
  2. Bryant V., Aspekty kombinatoryki., Wydawnictwo Naukowo-Tehniczne., Warszawa, 1997
  3. Graham R.L., Knuth D.E., Patashnik O., Matematyka konkretna., Wydawnictwo Naukowe PWN., Warszawa, 1996
  4. Grell B., Wstęp do matematyki., Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego., Kraków, 2006
  5. Grzegorczyk A., Logika popularna., Wydawnictwo Naukowe PWN., Warszawa, 2010
  6. Marek W., Onyszkiewicz J., Elementy logiki i teorii mnogości e zadaniach., Wydawnictwo Naukowe PWN, 2004
  7. Wilson R.J., Wprowadzenie do teorii grafów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Przykłady zastosowań matematyki dyskretnej w informatyce. Pojęcia logiczne, formułowanie zdań, wartość logiczna zdań. Przykłady zbiorów, ich liczność, działania na zbiorach.2
T-A-2Teoria mnogości: sposoby określania zbiorów, działania na zbiorach, zbiory uporządkowane, funkcje zdaniowe, iloczyn kartezjański, relacje, funkcje, moc zbioru.4
T-A-3Logika: zdania, operatory, rachunek zdań, definiowanie, indukcja matematyczna, rachunek predykatów, reguły wnioskowania, dowodzenie twierdzeń.2
T-A-4Kombinatoryka: zliczanie, rozmieszczenia, zasada włączania - wyłączania, konfiguracje kombinatoryczne.2
T-A-5Rekurencje: ciągi, równania rekurencyjne, funkcje tworzące, algorytmy rekurencyjne.4
T-A-6Teoria liczb: elementy algebry, struktury algebraiczne, podzielność, lizcby pierwsze, faktoryzacja, kongruencje, klasy reszt, arytmetyka modularna, zastosowania teorii liczb w kryptografii, algorytmy kwantowe.4
T-A-7Grafy: grafy (nieskierowane), grafy skierowane, drzewa, kolorowanie grafów, algorytm Dijkstry.2
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcia wstępne: zakres tematyczny matematyki dyskretnej, definicja, dowód, oznaczenia, systemy logiczne, teorie aksjomatyczne, przykłady zastosowań matematyki dyskretnej w informatyce.1
T-W-2Logika: zdania, operatory, rachunek zdań, definiowanie, indukcja matematyczna, rachunek predykatów, reguły wnioskowania, dowodzenie twierdzeń.4
T-W-3Teoria mnogości: pojęcie zbioru, działania na zbiorach, zbiory uporządkowane, funkcje zdaniowe, iloczyn kartezjański, relacje, funkcje, moc zbioru.4
T-W-4Kombinatoryka: zliczanie, rozmieszczenia, zasada włączania - wyłączania, konfiguracje kombinatoryczne.2
T-W-5Rekurencje: ciągi, równania rekurencyjne, funkcje tworzące, algorytmy rekurencyjne.4
T-W-6Teoria liczb: elementy algebry, struktury algebraiczne, podzielność, lizcby pierwsze, faktoryzacja, kongruencje, klasy reszt, arytmetyka modularna, zastosowania teorii liczb w kryptografii, algorytmy kwantowe.4
T-W-7Grafy: grafy (nieskierowane), grafy skierowane, drzewa, kolorowanie grafów, algorytm Dijkstry.4
T-W-8Gramatyki formalne. Teoria automatów2
25

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-A-2Przygotowanie do zajęć audytoryjnych - praca własna studenta.30
A-A-3Przygotowanie do kolokwium - praca własna studenta.25
A-A-4Konsultacje.2
A-A-5Rozwiązywanie postawionych problemów - praca własna studenta.12
89
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach25
A-W-2Konsultacje do wykładu.2
A-W-3Przygotowanie się do egzaminu - praca własna studenta.20
A-W-4Studiowanie wskazanej literatury - praca własna studenta.30
A-W-5Rozwiązanie postawionych problemów praca własna studenta.12
A-W-6Egzamin.2
91
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_B/02_W01Sudent powinien poprawnie logicznie formułować zdania, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmizacji zadań i procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenów z podstawowymi pojęciami logiki matematycznej i teorii mnogości.
C-2Nabycie umiejętności stosowania aparatu pojęciowego matematycznych struktur skończonych i przeliczalnych w modelowaniu zagadnień informatycznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: metoda przypadków, ćwiczenia przedmiotowe, metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia audytoryjne: kolokwium (zestaw zadań i problemów).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć teorii mnogości, logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
3,0Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości, logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
3,5Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości oraz działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej, kombinatoriki, algebry, teorii liczb i teorii grafów.
4,0Student zna podstawowe pojęcia teorii mnogości oraz działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i teorii grafów.
4,5Student zna pojęcia teorii mnogości, działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej i ich zastosowania w informatyce, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i ich zastosowania w algebrze komputerów, teorię grafów i jej wykorzystanie w analiziach.
5,0Student zna pojęcia teorii mnogości, działania na zbiorach przeliczalnych, podstawowe prawa logiki matematycznej i ich zastosowania w informatyce, systemy aksjomatyczne, analizę kombinatoriczną, struktury algebraiczne, systemy liczbowe i ich zastosowania w algebrze komputerów oraz kryptografii, teorię grafów i jej wykorzystanie w analiziach.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_B/02_U01Student powinien umieć dobrać odpowiedni dyskretny model do rozwiązywanych zagadnień informatycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenów z podstawowymi pojęciami logiki matematycznej i teorii mnogości.
C-2Nabycie umiejętności stosowania aparatu pojęciowego matematycznych struktur skończonych i przeliczalnych w modelowaniu zagadnień informatycznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: metoda przypadków, ćwiczenia przedmiotowe, metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia audytoryjne: kolokwium (zestaw zadań i problemów).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi stosować podstawowych zagadnień logiki, teorii mnogości, algebry i teorii grafów.
3,0Student potrafi budować proste modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych i prostych grafów.
3,5Student potrafi budować złożone modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych, teorii liczb i prostych grafów.
4,0Student potrafi budować bardziej złożone modele informatyczne rozpatrywanych zagadnień z wykorzystaniem struktur teoriomnogościowych, praw logiki matematycznej, kombinatoryki, struktur algebraicznych, teorii liczb i prostych grafów.
4,5Student potrafi w sposób kreatywny dobrać adekwatny dyskretny model matematyczny rozpatrywanego zagadnienia, posługując się nabytą wiedzą.
5,0Student potrafi w sposób kreatywny dobrać adekwatny dyskretny model matematyczny rozpatrywanego zagadnienia oraz dokonać jego analizy i weryfikacji, posługując się nabytą wiedzą. Potrafi dowodzić twierdzenia oraz poprawność wnioskowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_B/02_K01Sudent poszerza i pogłębia swoją wiedzę z zakresu matematycznych struktur dyskretnych. Przygotowuje publikacje w postaci opracowań, referatów, pokazów i artykułów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Metody nauczaniaM-1Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2Ćwiczenia audytoryjne: metoda przypadków, ćwiczenia przedmiotowe, metody programowane z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia audytoryjne: kolokwium (zestaw zadań i problemów).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wyszukać literatury tematycznej, nie potrafi jej przeanalizować, nie potrafi przygotować referatu, ani prezentacji.
3,0Student wyszukuje podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować krótki referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
3,5Student zna podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
4,0Student zna podstawową literaturę przedmiotu, orientuje się w zagadnieniach matematyki dyskretnej, potrafi opracować referat dotyczący podstawowych zagadnień oraz zaprezntować go.
4,5Student orientuje się w najnowszej, podstawowej literaturze z zakresu matematyki dyskretnej, wyszukuje również literaturę dotyczącą zastosowań w informatyce. Przygotowuje i prezentuje referaty z zakresu zastosowań matematyki dykretnej w informatyce.
5,0Student orientuje się w najnowszej, podstawowej literaturze z zakresu matematyki dyskretnej, zna również literaturę dotyczącą zastosowań w informatyce. Przygotowuje i prezentuje referaty z zakresu zastosowań matematyki dykretnej w informatyce.