Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (S1)

Sylabus przedmiotu Algorytmy i struktura danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Technika rolnicza i leśna
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Algorytmy i struktura danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Odnawialnych Źródeł Energii
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Sędłak <Pawel.Sedlak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Tomasz Stawicki <Tomasz.Stawicki@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 10 0,80,40zaliczenie
laboratoriaL5 15 1,20,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa znajomość budowy i obsługi komputera (kopiowanie, tworzenie folderów itp.). Znajomość systemu operacyjnego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
C-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.5
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.5
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.5
15
wykłady
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.2
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.2
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.2
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.2
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.13
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
35
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.7
A-W-3Konsultacje.2
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.

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
TRL_1A_O05-1_W01
Wzrost wydajności w związku z zastosowaniem algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
TRL_1A_W11C-2, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-L-3, T-L-1, T-L-2M-2, M-3, M-1, M-4S-2, S-1

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
TRL_1A_O05-1_U01
Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
TRL_1A_U05, TRL_1A_U01, TRL_1A_U04C-2, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-L-3, T-L-1, T-L-2M-2, M-3, M-1, M-4S-2, S-1

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
TRL_1A_O05-1_K01
Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
TRL_1A_K01, TRL_1A_K07C-2, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-L-3, T-L-1, T-L-2M-2, M-3, M-1, M-4S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_W01
Wzrost wydajności w związku z zastosowaniem algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
2,0
3,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_U01
Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_K01
Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
2,0
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Simon Harris , James Ross, Algorytmy. Od podstaw., Helion, Warszawa, 2006
  2. Lech Banachowski, Krzysztof Diks, Wojciech Rytter, Algorytmy i struktury danych, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, 2006
  3. Access czyli komputerowe bazy danych, Help, 2005
  4. Piotr Wróblewski, Algorytmy, struktury danych i techniki programowania, Helion, Warszawa, 2003

Literatura dodatkowa

  1. Piotr Stokłosa, Microsoft Office Access 2003 krok po kroku, Read Me, 2004
  2. M. Berg, de , M. Kreveld, van , M. Overmars , O. Schwarzkopf, Geometria obliczeniowa. Algorytmy i zastosowania, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.5
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.5
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.2
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.2
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.2
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.2
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.13
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.7
A-W-3Konsultacje.2
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_W01Wzrost wydajności w związku z zastosowaniem algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_W11ma uporządkowaną wiedzę w zakresie technologii informatycznych, obejmującą podstawy technik informatycznych, przetwarzanie tekstów, arkusze kalkulacyjne, bazy danych, grafikę menadżerską/prezentacyjną, usługi w sieciach informatycznych, wyszukiwanie i przetwarzanie danych, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii informatycznych w obszarze produkcji rolniczej i leśnej;
Cel przedmiotuC-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
C-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
Treści programoweT-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
Metody nauczaniaM-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_U01Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_U05posługuje się nowoczesnymi technologiami informatycznymi w obszarze produkcji rolniczej i leśnej;
TRL_1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł (również w języku obcym) oraz informacje te integrować, interpretować i krytycznie oceniać, a także wyciągać z nich wnioski;
TRL_1A_U04potrafi pracować samodzielnie i w zespole, umie oszacować czas niezbędny dla wykonania danego zadania, potrafi opracować i zrealizować harmonogram prac zapewniający dotrzymanie terminu;
Cel przedmiotuC-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
C-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
Treści programoweT-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
Metody nauczaniaM-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_K01Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_K01jest świadomy ograniczenia posiadanych umiejętności i wiedzy, stąd rozumie potrzebę dalszego ich pogłębiania;
TRL_1A_K07potrafi samodzielnie myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy;
Cel przedmiotuC-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
C-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
Treści programoweT-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
Metody nauczaniaM-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5
4,0
4,5
5,0