Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Technologie materiałowe i spawalnicze (S1)
specjalność: Przetwórstwo tworzyw polimerowych
Sylabus przedmiotu Algorytmizacja zagadnień inżynierskich:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Technologie materiałowe i spawalnicze | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Algorytmizacja zagadnień inżynierskich | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Mechatroniki | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Daniel Jastrzębski <Daniel.Jastrzebski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomość zasadniczych pojęć z podstaw informatyki. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Uzyskanie ogólnej wiedzy o możliwościach i metodach algorytmizacji zadań inżynierskich. |
C-2 | Nabycie umiejętności opracowywania lub doboru algorytmów określonych zadań inżynierskich. |
C-3 | Opanowanie umiejętności samodzielnego posługiwania się narzędziami umożliwiającymi opracowywanie algorytmów obliczeń inżynierskich. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Praktyczne aspekty stosowania oprogramowania MatLab. Przykłady stosowania algorytmów w rozwiązywaniu problemów inżynierskich. Zaliczenie. | 15 |
15 | ||
projekty | ||
T-P-1 | Opracowanie algorytmów realizujących wybrane zadania inżynierskie. Zaliczenie. | 15 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie do algorytmizacji, pojęcia podstawowe i definicje. Podstawy modelowania obiektów i procesów. Systemy komputerowe. Metody zapisu i kodowania algorytmów. Wprowadzenie do środowiska MatLab. Obiektowe podejście do formułowania problemów. Problematyka numerycznych realizacji algorytmów. Implementowanie algorytmów w systemach komputerowych. Zaliczenie. | 15 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | udział w zajęciach | 15 |
A-L-2 | praca własna | 10 |
25 | ||
projekty | ||
A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-P-2 | Praca własna | 10 |
25 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Praca własna | 10 |
25 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny. |
M-2 | Metoda projektów. |
M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia końcowego, weryfikująca stopień opanowania treści przedmiotu przez studenta. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Uśredniona ocena zrealizowanych ćwiczeń laboratoryjnych. |
S-3 | Ocena podsumowująca: Ocena kompetencji personalnych społecznych – intuicyjna w formie aprobaty. |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TMS_1A_B15_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować: podstawowe pojęcia dotyczące algorytmizacji, klasyfikować i dobierać algorytmy stosowane w rozwiązywaniu zadań inżynierskich. | TMS_1A_W04 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-1 |
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TMS_1A_B15_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć: analizować, formułować oraz dobierać algorytmy stosowane w rozwiązywaniu zadań inżynierskich. Powinien umieć stosować narzędzia do opracowywania algorytmów. | TMS_1A_U08 | — | — | C-2 | T-P-1, T-L-1 | M-2 | 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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TMS_1A_B15_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość: konieczności ciągłego rozwoju posiadanej wiedzy i umiejętności oraz potrzebie współpracy z ekspertami. | TMS_1A_K01 | — | — | C-3 | T-P-1 | M-1, M-2 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TMS_1A_B15_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować: podstawowe pojęcia dotyczące algorytmizacji, klasyfikować i dobierać algorytmy stosowane w rozwiązywaniu zadań inżynierskich. | 2,0 | |
3,0 | Student posiada wiedzę dotyczącą poprawnego stosowania podstawowych metod i narzędzi algorytmizacji. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TMS_1A_B15_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć: analizować, formułować oraz dobierać algorytmy stosowane w rozwiązywaniu zadań inżynierskich. Powinien umieć stosować narzędzia do opracowywania algorytmów. | 2,0 | |
3,0 | Student poprawnie stosuje podstawowe metody i narzędzia algorytmizacji. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TMS_1A_B15_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie świadomość: konieczności ciągłego rozwoju posiadanej wiedzy i umiejętności oraz potrzebie współpracy z ekspertami. | 2,0 | |
3,0 | Student prezentuje wyniki swojej pracy bez umiejętności ich efektywnej analizy. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Aditya Bhargava, Algorytmy. Ilustrowany przewodnik, Helion, 2017
- Cormen Thomas H., Leiserson Charles E., Rivest Ronald L, Clifford Stein, Wprowadzenie do algorytmów., Wydawnictwo Naukowe PWN, 2017
- Bogumiła Mrozek, Zbigniew Mrozek, MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, 2017, IV
Literatura dodatkowa
- David Natingga, Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II., Helion, 2019
- Cormen Thomas H., Algorytmy bez tajemnic, Helion, 2020
- Waldemar Sradomski, MATLAB. Praktyczny podręcznik modelowania, Helion, 2015