Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Inżynieria chemiczna i procesowa (S2)
specjalność: Inżynieria procesów ekoenergetyki

Sylabus przedmiotu Techniki eksperymentu:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria chemiczna i procesowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki eksperymentu
Specjalność Inżynieria procesów w technologiach przetwórczych
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej
Nauczyciel odpowiedzialny Barbara Zakrzewska <Barbara.Zakrzewska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Anna Story <Anna.Story@zut.edu.pl>, Grzegorz Story <Grzegorz.Story@zut.edu.pl>, Barbara Zakrzewska <Barbara.Zakrzewska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przygotowanie studenta do prowadzenia podstawowych obliczeń statystycznych przy opracowaniu wyników pomiarów
C-2Zapoznanie studenta ze sposobami identyfikacji testowania równań charakterystyk obiektów
C-3Przygotowanie studenta do planowania strategii badań, ich przeprowadzenia, budowy modelu i jego weryfikacji statystycznej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Przedmiot i zakres techniki eksperymentu. Niektóre elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wybrane zmienne losowe i ich rozkłady, weryfikacja hipotez statystycznych, korelacja i regresja, elementy teorii aproksymacji, metoda najmniejszych kwadratów, analiza statystyczna modelu matematycznego, testy istotności i adekwatności modelu, przykład analizy statystycznej modelu w oparciu o dane z eksperymentu. Metody planowania doświadczeń. Plany czynnikowe – pełne i ułamkowe, plany kompozycyjne ortogonalne i o symetrii obrotowej, plany sympleksowe – pełne i ułamkowe, ortogonalne plany sympleksowe I rzędu, zastosowanie metod identyfikacji, optymalizacja doświadczalna i adaptacyjna – z i bez modeli.30
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczeń dwóch części wykładu20
A-W-3Konsultacje10
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metody podające: wykład informacyjny
M-2Metody praktyczne: ćwiczenia przedmiotowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych: dwa kolokwia pisemne; jedno - praktyczne obliczenia w połowie semestru, drugie po zrealizowaniu materiału ćwiczeń - rozwiązywanie prostych zadań problemowych

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C06-06_W01
Studenci zdobywają wiedzę z zakresu analizy statystycznej równań eksperymentalnych modeli różnych procesów i aparatów procesowych.
ICHP_2A_W03, ICHP_2A_W09C-2, C-1, C-3T-W-1M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C06-06_U01
Student potrafi utworzyć plan pomiarów, wykonać obliczenia statystyczne ich wyników i zweryfikować różnego typu modele procesów i aparatów chemicznych.
ICHP_2A_U08, ICHP_2A_U17C-2, C-1, C-3T-W-1M-2, M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C06-06_K01
W wyniku wysłuchania wykładów student nabędzie umiejętności postepowania zgodnego z nowoczesnymi zasadami opracowania wyników doświadczeń
ICHP_2A_K06C-2, C-1, C-3T-W-1M-2, M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C06-06_W01
Studenci zdobywają wiedzę z zakresu analizy statystycznej równań eksperymentalnych modeli różnych procesów i aparatów procesowych.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy podanej na wykładzie.
3,0Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w niewielkim stopniu.
3,5Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w stopniu dostatecznym.
4,0Student opanował większość podanych na wykładzie informacji i potrafi je zinterpretować i wykorzystać w stopniu dobrym.
4,5Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i wykorzystać w znacznym stopniu.
5,0Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i w pełni wykorzystać praktycznie.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C06-06_U01
Student potrafi utworzyć plan pomiarów, wykonać obliczenia statystyczne ich wyników i zweryfikować różnego typu modele procesów i aparatów chemicznych.
2,0Student nie potrafi wykorzystać wiedzy teoretycznej do samodzielnego sformułowania podstawowych równań statystycznych. Nie potrafi zastosować żadnej z podanych na wykładzie metod obliczeniowych.
3,0Student potrafi samodzielnie dobrać właściwe podstawowe równania statystyczne. Do przygotowania i przeprowadzenia pełnych obliczeń danych pomiarowych potrzebuje pomocy innych.
3,5Student potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną i formułuje problem obliczeniowy z nieznacznymi uchybieniami. Potrafi zastosować najprostsze z podanych na wykładach metod oceny statystycznej danych pomiarowych.
4,0Student potrafi samodzielnie stworzyć schemat rozwiązania zadanego problemu. W modelu i obliczeniach występują nieliczne błędy. Potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, przygotować dane do rozwiązania problemu.
4,5Student potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, stworzyć model matematyczny oraz plan doświadczeń . Potrafi samodzielnie przygotować metodę obliczeniową rozwiązywanego problemu.
5,0Student potrafi samodzielnie i bezbłędnie stworzyć plan doświadczeń do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi samodzielnie zrealizować eksperyment i opracować poprawnie statystycznie jego wyniki..

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C06-06_K01
W wyniku wysłuchania wykładów student nabędzie umiejętności postepowania zgodnego z nowoczesnymi zasadami opracowania wyników doświadczeń
2,0Student nie potrafi w dostatecznym stopniu myśleć w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowania wyników doświadczeń i pomiarów.
3,0Student potrafi w dostatecznym stopniu myśleć i działać w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie technik eksperymentu. Student zauważa ważność obliczeń statystycznych, ale nie potrafi przedstawić tego na wybranym przykładzie
3,5Student wykonuje niektóre polecenia lidera. Chętnie współpracuje z pozostałymi członkami grupy w zakresie obliczeń statystycznych.
4,0Student dokładnie wykonuje polecenia lidera i współpracuje z pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowań statystycznych wyników ekperymentu..
4,5Student wspomagfa lidera i współpracuje z nim i pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny.
5,0Student jest liderem doskonale kierującym grupą i potrafi wykorzystać potencjał każdego z członków grupy.

Literatura podstawowa

  1. Mańczak K., Technika planowania eksperymentu, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1976
  2. Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2004
  3. Kotulski Z., Szczecpiński W., Rachunek błędów dla inżynierów, Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa, 2000
  4. Planowanie eksperymentów. Podstawy matematyczne, Kacprzyński B., Wydawnictwo Naukowo Techniczne, WQarszawa, 1974

Literatura dodatkowa

  1. Praca zbiorowa, Wyrażanie niepewności pomiaru. Przewodnik, Główny Urząd Miar, Warszawa, 1999
  2. Barzykowski J. i 8 innych, Wspoółczesna metrologia. Zagadnienia wybrane, Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa, 2004

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przedmiot i zakres techniki eksperymentu. Niektóre elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wybrane zmienne losowe i ich rozkłady, weryfikacja hipotez statystycznych, korelacja i regresja, elementy teorii aproksymacji, metoda najmniejszych kwadratów, analiza statystyczna modelu matematycznego, testy istotności i adekwatności modelu, przykład analizy statystycznej modelu w oparciu o dane z eksperymentu. Metody planowania doświadczeń. Plany czynnikowe – pełne i ułamkowe, plany kompozycyjne ortogonalne i o symetrii obrotowej, plany sympleksowe – pełne i ułamkowe, ortogonalne plany sympleksowe I rzędu, zastosowanie metod identyfikacji, optymalizacja doświadczalna i adaptacyjna – z i bez modeli.30
30

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczeń dwóch części wykładu20
A-W-3Konsultacje10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięICHP_2A_C06-06_W01Studenci zdobywają wiedzę z zakresu analizy statystycznej równań eksperymentalnych modeli różnych procesów i aparatów procesowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_W03ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu chemii pozwalającą na formułowanie i weryfikację eksperymentalną modeli procesów fizycznych i z przemianą chemiczną z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej
ICHP_2A_W09ma pogłębioną wiedzę na temat metod, technik, narzędzi i materiałów stosowanych przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanej specjalności
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studenta ze sposobami identyfikacji testowania równań charakterystyk obiektów
C-1Przygotowanie studenta do prowadzenia podstawowych obliczeń statystycznych przy opracowaniu wyników pomiarów
C-3Przygotowanie studenta do planowania strategii badań, ich przeprowadzenia, budowy modelu i jego weryfikacji statystycznej
Treści programoweT-W-1Przedmiot i zakres techniki eksperymentu. Niektóre elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wybrane zmienne losowe i ich rozkłady, weryfikacja hipotez statystycznych, korelacja i regresja, elementy teorii aproksymacji, metoda najmniejszych kwadratów, analiza statystyczna modelu matematycznego, testy istotności i adekwatności modelu, przykład analizy statystycznej modelu w oparciu o dane z eksperymentu. Metody planowania doświadczeń. Plany czynnikowe – pełne i ułamkowe, plany kompozycyjne ortogonalne i o symetrii obrotowej, plany sympleksowe – pełne i ułamkowe, ortogonalne plany sympleksowe I rzędu, zastosowanie metod identyfikacji, optymalizacja doświadczalna i adaptacyjna – z i bez modeli.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne: ćwiczenia przedmiotowe
M-1Metody podające: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych: dwa kolokwia pisemne; jedno - praktyczne obliczenia w połowie semestru, drugie po zrealizowaniu materiału ćwiczeń - rozwiązywanie prostych zadań problemowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy podanej na wykładzie.
3,0Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w niewielkim stopniu.
3,5Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w stopniu dostatecznym.
4,0Student opanował większość podanych na wykładzie informacji i potrafi je zinterpretować i wykorzystać w stopniu dobrym.
4,5Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i wykorzystać w znacznym stopniu.
5,0Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i w pełni wykorzystać praktycznie.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięICHP_2A_C06-06_U01Student potrafi utworzyć plan pomiarów, wykonać obliczenia statystyczne ich wyników i zweryfikować różnego typu modele procesów i aparatów chemicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ICHP_2A_U17potrafi przeanalizować proste i złożone zadania inżynierskie, specyficzne dla studiowanej specjalności, w tym zagadnienia nietypowe, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studenta ze sposobami identyfikacji testowania równań charakterystyk obiektów
C-1Przygotowanie studenta do prowadzenia podstawowych obliczeń statystycznych przy opracowaniu wyników pomiarów
C-3Przygotowanie studenta do planowania strategii badań, ich przeprowadzenia, budowy modelu i jego weryfikacji statystycznej
Treści programoweT-W-1Przedmiot i zakres techniki eksperymentu. Niektóre elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wybrane zmienne losowe i ich rozkłady, weryfikacja hipotez statystycznych, korelacja i regresja, elementy teorii aproksymacji, metoda najmniejszych kwadratów, analiza statystyczna modelu matematycznego, testy istotności i adekwatności modelu, przykład analizy statystycznej modelu w oparciu o dane z eksperymentu. Metody planowania doświadczeń. Plany czynnikowe – pełne i ułamkowe, plany kompozycyjne ortogonalne i o symetrii obrotowej, plany sympleksowe – pełne i ułamkowe, ortogonalne plany sympleksowe I rzędu, zastosowanie metod identyfikacji, optymalizacja doświadczalna i adaptacyjna – z i bez modeli.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne: ćwiczenia przedmiotowe
M-1Metody podające: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych: dwa kolokwia pisemne; jedno - praktyczne obliczenia w połowie semestru, drugie po zrealizowaniu materiału ćwiczeń - rozwiązywanie prostych zadań problemowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać wiedzy teoretycznej do samodzielnego sformułowania podstawowych równań statystycznych. Nie potrafi zastosować żadnej z podanych na wykładzie metod obliczeniowych.
3,0Student potrafi samodzielnie dobrać właściwe podstawowe równania statystyczne. Do przygotowania i przeprowadzenia pełnych obliczeń danych pomiarowych potrzebuje pomocy innych.
3,5Student potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną i formułuje problem obliczeniowy z nieznacznymi uchybieniami. Potrafi zastosować najprostsze z podanych na wykładach metod oceny statystycznej danych pomiarowych.
4,0Student potrafi samodzielnie stworzyć schemat rozwiązania zadanego problemu. W modelu i obliczeniach występują nieliczne błędy. Potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, przygotować dane do rozwiązania problemu.
4,5Student potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, stworzyć model matematyczny oraz plan doświadczeń . Potrafi samodzielnie przygotować metodę obliczeniową rozwiązywanego problemu.
5,0Student potrafi samodzielnie i bezbłędnie stworzyć plan doświadczeń do rozwiązania zadanego problemu. Potrafi samodzielnie zrealizować eksperyment i opracować poprawnie statystycznie jego wyniki..
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięICHP_2A_C06-06_K01W wyniku wysłuchania wykładów student nabędzie umiejętności postepowania zgodnego z nowoczesnymi zasadami opracowania wyników doświadczeń
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny, innowacyjny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studenta ze sposobami identyfikacji testowania równań charakterystyk obiektów
C-1Przygotowanie studenta do prowadzenia podstawowych obliczeń statystycznych przy opracowaniu wyników pomiarów
C-3Przygotowanie studenta do planowania strategii badań, ich przeprowadzenia, budowy modelu i jego weryfikacji statystycznej
Treści programoweT-W-1Przedmiot i zakres techniki eksperymentu. Niektóre elementy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej. Wybrane zmienne losowe i ich rozkłady, weryfikacja hipotez statystycznych, korelacja i regresja, elementy teorii aproksymacji, metoda najmniejszych kwadratów, analiza statystyczna modelu matematycznego, testy istotności i adekwatności modelu, przykład analizy statystycznej modelu w oparciu o dane z eksperymentu. Metody planowania doświadczeń. Plany czynnikowe – pełne i ułamkowe, plany kompozycyjne ortogonalne i o symetrii obrotowej, plany sympleksowe – pełne i ułamkowe, ortogonalne plany sympleksowe I rzędu, zastosowanie metod identyfikacji, optymalizacja doświadczalna i adaptacyjna – z i bez modeli.
Metody nauczaniaM-2Metody praktyczne: ćwiczenia przedmiotowe
M-1Metody podające: wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych: dwa kolokwia pisemne; jedno - praktyczne obliczenia w połowie semestru, drugie po zrealizowaniu materiału ćwiczeń - rozwiązywanie prostych zadań problemowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi w dostatecznym stopniu myśleć w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowania wyników doświadczeń i pomiarów.
3,0Student potrafi w dostatecznym stopniu myśleć i działać w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie technik eksperymentu. Student zauważa ważność obliczeń statystycznych, ale nie potrafi przedstawić tego na wybranym przykładzie
3,5Student wykonuje niektóre polecenia lidera. Chętnie współpracuje z pozostałymi członkami grupy w zakresie obliczeń statystycznych.
4,0Student dokładnie wykonuje polecenia lidera i współpracuje z pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowań statystycznych wyników ekperymentu..
4,5Student wspomagfa lidera i współpracuje z nim i pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny.
5,0Student jest liderem doskonale kierującym grupą i potrafi wykorzystać potencjał każdego z członków grupy.