Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Wprowadzenie do kognitywistyki:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wprowadzenie do kognitywistyki | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Anna Lewandowska <Anna.Tomaszewska@zut.edu.pl>, Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matematyki i analizy statystycznej. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z podstawowymi obszarami kognitywistyki i elementami planowania ekserymentów kognitywnych z uwzględnieniem zastosowań w projektowaniu systemów informatycznych |
| C-2 | Zapoznanie studentów z mechanizmami funkcjonowania mózgu i zmysłów człowieka, które mają wpływ na projektowanie systemów informatycznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Metody pomiaru systemu poznawczego człowieka. | 2 |
| T-L-2 | Projektowanie eksperymentów percepcyjnych - style poznawcze. | 2 |
| T-L-3 | Pozyskiwanie danych percepcyjnych z wykorzystaniem okulografu i analiza danych. | 2 |
| T-L-4 | Proces sterowania aplikacją za pomocą aktywności mózgowej. | 2 |
| T-L-5 | Modelowanie procesów uwagowych. | 2 |
| T-L-6 | Analiza wariancji danych pozyskanych z eksperymentu wagowego. | 2 |
| T-L-7 | Modelowanie relacji społecznych z wykorzystaniem systemów agentowych | 2 |
| T-L-8 | Modelowanie procesów komunikacji z wykorzystaniem systemów agentowych | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do kognitywistyki. | 2 |
| T-W-2 | Budowa mózgu, podstawowe ośrodki mózgowe; model komunikacji w mózgu człowieka, komórka nerwowa, cykl przewodzenia, neuromediatory. | 2 |
| T-W-3 | Szlaki wzrokowe i agnozje wzrokowe. Okulografia. Czucie i priopriocepcja. | 2 |
| T-W-4 | Projektowanie eksperymentów kognitywnych. Style poznawcze. | 2 |
| T-W-5 | Podstawowe układy doświadczalne, wykorzystywane do analizy danych z eksperymentów kognitywnych ANOVA. | 2 |
| T-W-6 | Działania świadome i podświadome; uwaga (podzielność, przekierowywanie oraz inne procesy uwagowe); modele zapamiętywania. | 2 |
| T-W-7 | Emocje. Układ limbiczny, teorie emocji, choroby afektywne. | 1 |
| T-W-8 | Kognitywistyka relacji społecznych i procesów komunikacji. | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie sprawozdań | 8 |
| A-L-3 | Konsultacje do laboratoriów | 2 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 4 |
| A-W-3 | Konsultacje do wykładu | 2 |
| A-W-4 | Analiza literatury | 4 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C06_W01 Student posiada wiedzę w zakresu systemów kognitywnych, w tym między innymi zna podstawy działania mózgu człowieka związane z jego zmysłami co przekłada się na wiedzę o sposobie percepcji otaczającego świata | — | — | — | C-1, C-2 | T-W-7, T-W-3, T-W-1, T-W-6, T-W-2, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C06_U01 Umiejętność projektowania eksperymentów percepcyjnych i analizy uzyskanych danych. | — | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7, T-L-8, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
| I_2A_C06_U02 Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w systemach kognitywnych. | — | — | — | C-1, C-2 | T-L-8, T-W-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C06_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K03, I_2A_K02 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7, T-L-8, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-W-7, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C06_W01 Student posiada wiedzę w zakresu systemów kognitywnych, w tym między innymi zna podstawy działania mózgu człowieka związane z jego zmysłami co przekłada się na wiedzę o sposobie percepcji otaczającego świata | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada podstawową wiedzę na temat tego czym jest system kognitywny. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C06_U01 Umiejętność projektowania eksperymentów percepcyjnych i analizy uzyskanych danych. | 2,0 | Nie umie projektować badań percepcyjnych. |
| 3,0 | Umie projektować badania percepcyjne na podstawie chociaż jednej z istniejących metod. | |
| 3,5 | Umie projetować badania percepcyjne na podstawie chocia ż jednej metody i zrealizować je z wykorzystaniem okulografu lub aparatu EEG. | |
| 4,0 | Umie projektować badania percepcyjne, dostosowując ich charakter do zadanego zadania. Potrafi zrealizowqać zadania z wykorzystaniem okulografu lub aparatu EEG. | |
| 4,5 | Umie projektować badania percepcyjne, dostosowując ich charakter do zadanego zadania. Potrafi zrealizować badania z wykorzystaniem okulografu lub aparatu EEG oraz przeprowadzić podstawową analizę statystyczną. | |
| 5,0 | Umie projektować badania percecpcyjne da dowolnego zadania z wykorzystaniem okulografu lub aparatu EEG. Potrafi przeprowadzić analizę statystyczną danych. | |
| I_2A_C06_U02 Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w systemach kognitywnych. | 2,0 | Nie umie nawet w podstawowym zakresie wykorzystać metod analitycznch do analizy danych z systemów kognitywnych. |
| 3,0 | Umie w podstawowym zakresie wykorzystać metody analityczne do analizy danych z systemów kognitywnych. | |
| 3,5 | Umie wykorzystać w systemach kognitywnych podstawowe technologie powiązane z metodami analitycznymi. | |
| 4,0 | Umie wykorzystać w systemach kognitywych podstawowe technologie powiązane z metodami analitycznymi. Umie wykorzystać podstawowe algorytmy i metody analityczne stosowane w tym obszarze. | |
| 4,5 | Umie wykorzystać w systemach kognitywnych technologie powiązane z metodami analitycznymi. Umie wykorzystać algorytmy i metody analityczne stosowane w tym obszarze. | |
| 5,0 | Umie wykorzystać w systemach kognitywnych zaawansowane technologie powiązane z metodami analitycznymi. Umie wykorzystać zaawansowane algorytmy i metody analityczne stosowane w tym obszarze. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C06_K01 Aktywna postawa poznawcza, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Smith P.J., Hoffman R.R., Cognitive Systems Engineering: The Future for a Changing World, CRC Press, New York, 2017
Literatura dodatkowa
- Wilensky U., Ran W., An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo, The MIT Press, Boston, 2015
- Vernon D., Artificial Cognitive Systems: A Primer, MIT Press, Boston, 2014
- Harmon-Jones E., Beer J. S., Methods in Social Neuroscience, The Guilford Press, New York, 2009