Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Agrobioinżynieria (S1)
specjalność: Zarządzanie środowiskiem

Sylabus przedmiotu Matematyka stosowana ze statystyką:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Agrobioinżynieria
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Matematyka stosowana ze statystyką
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Bioinżynierii
Nauczyciel odpowiedzialny Arkadiusz Telesiński <Arkadiusz.Telesinski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 20 2,00,35zaliczenie
wykładyW1 30 3,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 10 1,00,15zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości z zakresu matematyki ze szkoły średniej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod matematycznych i statystycznych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod statystycznych do analizy danych, wyciągania wniosków i prezentacji uzyskanych wyników
C-3Kształtowanie świadomości o potrzebie ciągłego kształcenia

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Obliczanie pochodnych funkcji, działania na pochodnych, reguła de l'Hospitala3
T-A-2Wyznaczanie całek nieoznaczonych, całkowanie przez części, całkowanie przez podstawienie2
T-A-3Obliczanie całki Riemanna, twierdzenie Newtona-Leibniza1
T-A-4Pochodne cząstkowe funkcji wielu zmiennych1
T-A-5Zastosowanie wzorów Cramera do rozwiązywania układów równań liniowych2
T-A-6Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne1
10
laboratoria
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych20
20
wykłady
T-W-1Pochodna funkcji jednej zmiennej w punkcie, własności pochodnej, monotoniczność i ekstrema funkcji3
T-W-2Całka nieoznaczona i całka Riemanna, sposoby obliczania, własności i zastosowania całek3
T-W-3Funkcje wielu zmiennych. Pochodne cząstkowe2
T-W-4Podstawowe informacje z algebry liniowej (liczby zespolone, macierze: typy macierzy, działania na macierzach; wyznacznik i rząd macierzy; układy równań liniowych; wzory Cramera)4
T-W-5Wiadomości wstępne dotyczące statystyki matematycznej, charakterystyki próby2
T-W-6Rozkłady zmiennych, analiza struktury zbiorowości statystycznej2
T-W-7Zasady wnioskowania statystycznego, testy istotności i przedziały ufności2
T-W-8Analiza wariancji, układy doświadczeń 1-czynnikowych4
T-W-9Metody porównań średnich - testy wielokrotne2
T-W-10Korelacja i regresja prosta2
T-W-11Testy nieparametryczne3
T-W-12Zasady opracowania wyników badań1
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Samodzielnie rozwiązywanie zadań13
A-A-3Konsultacje2
25
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań20
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia8
A-L-4Konsultacje2
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studiowanie wskazanej literatury30
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Konsultacje2
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjno-problemowy mający na celu zapoznanie studentów w podstawowymi definicjami i twierdzeniami z omawianych zagadnień matematycznych i statystycznych
M-2Ćwiczenia audytoryjne, mające na celu przygotowanie do praktycznego zastosowania poznanych pojęć do rozwiązywania prostych problemów matematycznych i statystycznych, doskonalenie technik dowodzenia, argumentowania
M-3Ćwiczenia przedmiotowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Kolokwia zaliczające treści wykładów oraz ćwiczeń
S-2Ocena formująca: Prace kontrolne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa uzyskana z zaliczenia przedmiotu jest średnią ważoną ocen z zaliczenia ćwiczeń i wykładów.

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
ABI_1A_B01_W01
Student posiada zaawansowaną wiedzę z zakresu analizy matematycznej oraz metod analizy statystycznej
ABI_1A_W01C-1, C-2T-W-10, T-A-6, T-W-2, T-W-8, T-W-9, T-A-3, T-W-5, T-L-1, T-W-12, T-A-5, T-W-11, T-A-4, T-W-3, T-W-7, T-A-2, T-A-1, T-W-4, T-W-1, T-W-6M-3, M-2, M-1S-1, S-3, S-2

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
ABI_1A_B01_U01
Student posiada umiejętność wykorzystania metod matematycznych i statystycznych w opracowaniu wyników
ABI_1A_U04, ABI_1A_U06C-1, C-2T-A-3, T-A-5, T-A-6, T-A-1, T-A-2, T-L-1, T-A-4M-3, M-1, M-2S-2, S-3, S-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
ABI_1A_B01_K01
Student posiada kompetencjie do rozwiązywania problemów matematycznych i statystycznych w aspekcie inżynierskim
ABI_1A_K01C-3T-L-1, T-A-6, T-A-3, T-A-5, T-A-2, T-A-1, T-A-4M-2, M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ABI_1A_B01_W01
Student posiada zaawansowaną wiedzę z zakresu analizy matematycznej oraz metod analizy statystycznej
2,0
3,0Student posiada podstawową wiedzę z zakresu analizy matematycznej oraz metod analizy statystycznej
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ABI_1A_B01_U01
Student posiada umiejętność wykorzystania metod matematycznych i statystycznych w opracowaniu wyników
2,0
3,0Student na poziomie podstawowym posiada umiejętność wykorzystania metod matematycznych i statystycznych w opracowaniu wyników
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ABI_1A_B01_K01
Student posiada kompetencjie do rozwiązywania problemów matematycznych i statystycznych w aspekcie inżynierskim
2,0
3,0Student posiada w stopniu zadowalającym kompetencjie do rozwiązywania problemów matematycznych i statystycznych w aspekcie inżynierskim
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Majkowska M., Matematyka nie tylko dla leśników, SGGW Warszawa, Warszawa, 2004
  2. Stankiewicz W., Zadania z matematyki dla wyższych uczelni technicznych, PWN, Warszawa, 2006
  3. Dobek A., Szwaczkowski T., Statystyka matematyczna dla biologów, Wydawnictwo AR w Poznaniu, Poznań, 2007
  4. Małgorzata Rabiej, Statystyka z programem Statistica, Helion, 2012

Literatura dodatkowa

  1. Kostrikin A.I., Wstęp do algebry 1. Podstawy algebry, PWN, Warszawa, 2011
  2. Roeske-Słomka I., Podstawy statystyki, Politechnika Koszalińska, Koszalin, 1999
  3. Fichtenholz G.M., Rachunek rózniczkowy i całkowy. Tom 1, PWN, Warszawa, 2007
  4. Krysicki W., Włodarski L., Analiza matematyczna w zadaniach, PWN, Warszawa, 2015
  5. Rutkowski J., Algebra liniowa w zadaniach, PWN, Warszawa, 2008

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Obliczanie pochodnych funkcji, działania na pochodnych, reguła de l'Hospitala3
T-A-2Wyznaczanie całek nieoznaczonych, całkowanie przez części, całkowanie przez podstawienie2
T-A-3Obliczanie całki Riemanna, twierdzenie Newtona-Leibniza1
T-A-4Pochodne cząstkowe funkcji wielu zmiennych1
T-A-5Zastosowanie wzorów Cramera do rozwiązywania układów równań liniowych2
T-A-6Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne1
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych20
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pochodna funkcji jednej zmiennej w punkcie, własności pochodnej, monotoniczność i ekstrema funkcji3
T-W-2Całka nieoznaczona i całka Riemanna, sposoby obliczania, własności i zastosowania całek3
T-W-3Funkcje wielu zmiennych. Pochodne cząstkowe2
T-W-4Podstawowe informacje z algebry liniowej (liczby zespolone, macierze: typy macierzy, działania na macierzach; wyznacznik i rząd macierzy; układy równań liniowych; wzory Cramera)4
T-W-5Wiadomości wstępne dotyczące statystyki matematycznej, charakterystyki próby2
T-W-6Rozkłady zmiennych, analiza struktury zbiorowości statystycznej2
T-W-7Zasady wnioskowania statystycznego, testy istotności i przedziały ufności2
T-W-8Analiza wariancji, układy doświadczeń 1-czynnikowych4
T-W-9Metody porównań średnich - testy wielokrotne2
T-W-10Korelacja i regresja prosta2
T-W-11Testy nieparametryczne3
T-W-12Zasady opracowania wyników badań1
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Samodzielnie rozwiązywanie zadań13
A-A-3Konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Samodzielne rozwiązywanie zadań20
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia8
A-L-4Konsultacje2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Studiowanie wskazanej literatury30
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Konsultacje2
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięABI_1A_B01_W01Student posiada zaawansowaną wiedzę z zakresu analizy matematycznej oraz metod analizy statystycznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówABI_1A_W01Ma poszerzoną wiedzę z zakresu nauk ścisłych i przyrodniczych niezbędną do zrozumienia procesów zachodzących w organizmach oraz technicznych uwarunkowań produkcji rolniczej i ogrodniczej
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod matematycznych i statystycznych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod statystycznych do analizy danych, wyciągania wniosków i prezentacji uzyskanych wyników
Treści programoweT-W-10Korelacja i regresja prosta
T-A-6Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
T-W-2Całka nieoznaczona i całka Riemanna, sposoby obliczania, własności i zastosowania całek
T-W-8Analiza wariancji, układy doświadczeń 1-czynnikowych
T-W-9Metody porównań średnich - testy wielokrotne
T-A-3Obliczanie całki Riemanna, twierdzenie Newtona-Leibniza
T-W-5Wiadomości wstępne dotyczące statystyki matematycznej, charakterystyki próby
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych
T-W-12Zasady opracowania wyników badań
T-A-5Zastosowanie wzorów Cramera do rozwiązywania układów równań liniowych
T-W-11Testy nieparametryczne
T-A-4Pochodne cząstkowe funkcji wielu zmiennych
T-W-3Funkcje wielu zmiennych. Pochodne cząstkowe
T-W-7Zasady wnioskowania statystycznego, testy istotności i przedziały ufności
T-A-2Wyznaczanie całek nieoznaczonych, całkowanie przez części, całkowanie przez podstawienie
T-A-1Obliczanie pochodnych funkcji, działania na pochodnych, reguła de l'Hospitala
T-W-4Podstawowe informacje z algebry liniowej (liczby zespolone, macierze: typy macierzy, działania na macierzach; wyznacznik i rząd macierzy; układy równań liniowych; wzory Cramera)
T-W-1Pochodna funkcji jednej zmiennej w punkcie, własności pochodnej, monotoniczność i ekstrema funkcji
T-W-6Rozkłady zmiennych, analiza struktury zbiorowości statystycznej
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia przedmiotowe
M-2Ćwiczenia audytoryjne, mające na celu przygotowanie do praktycznego zastosowania poznanych pojęć do rozwiązywania prostych problemów matematycznych i statystycznych, doskonalenie technik dowodzenia, argumentowania
M-1Wykład informacyjno-problemowy mający na celu zapoznanie studentów w podstawowymi definicjami i twierdzeniami z omawianych zagadnień matematycznych i statystycznych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Kolokwia zaliczające treści wykładów oraz ćwiczeń
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa uzyskana z zaliczenia przedmiotu jest średnią ważoną ocen z zaliczenia ćwiczeń i wykładów.
S-2Ocena formująca: Prace kontrolne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawową wiedzę z zakresu analizy matematycznej oraz metod analizy statystycznej
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięABI_1A_B01_U01Student posiada umiejętność wykorzystania metod matematycznych i statystycznych w opracowaniu wyników
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówABI_1A_U04Potrafi wykrywać związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe i przeprowadzać ich symulacje
ABI_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy z zakresu podstawowych metod matematycznych i statystycznych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystania metod statystycznych do analizy danych, wyciągania wniosków i prezentacji uzyskanych wyników
Treści programoweT-A-3Obliczanie całki Riemanna, twierdzenie Newtona-Leibniza
T-A-5Zastosowanie wzorów Cramera do rozwiązywania układów równań liniowych
T-A-6Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Obliczanie pochodnych funkcji, działania na pochodnych, reguła de l'Hospitala
T-A-2Wyznaczanie całek nieoznaczonych, całkowanie przez części, całkowanie przez podstawienie
T-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych
T-A-4Pochodne cząstkowe funkcji wielu zmiennych
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenia przedmiotowe
M-1Wykład informacyjno-problemowy mający na celu zapoznanie studentów w podstawowymi definicjami i twierdzeniami z omawianych zagadnień matematycznych i statystycznych
M-2Ćwiczenia audytoryjne, mające na celu przygotowanie do praktycznego zastosowania poznanych pojęć do rozwiązywania prostych problemów matematycznych i statystycznych, doskonalenie technik dowodzenia, argumentowania
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Prace kontrolne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena końcowa uzyskana z zaliczenia przedmiotu jest średnią ważoną ocen z zaliczenia ćwiczeń i wykładów.
S-1Ocena formująca: Kolokwia zaliczające treści wykładów oraz ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student na poziomie podstawowym posiada umiejętność wykorzystania metod matematycznych i statystycznych w opracowaniu wyników
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięABI_1A_B01_K01Student posiada kompetencjie do rozwiązywania problemów matematycznych i statystycznych w aspekcie inżynierskim
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówABI_1A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy oraz ma świadomość jej znaczenia w procesie rozwiązywania szeregu problemów inżynierskich i technicznych
Cel przedmiotuC-3Kształtowanie świadomości o potrzebie ciągłego kształcenia
Treści programoweT-L-1Praca nad przykładami w programach komputerowych
T-A-6Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
T-A-3Obliczanie całki Riemanna, twierdzenie Newtona-Leibniza
T-A-5Zastosowanie wzorów Cramera do rozwiązywania układów równań liniowych
T-A-2Wyznaczanie całek nieoznaczonych, całkowanie przez części, całkowanie przez podstawienie
T-A-1Obliczanie pochodnych funkcji, działania na pochodnych, reguła de l'Hospitala
T-A-4Pochodne cząstkowe funkcji wielu zmiennych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia audytoryjne, mające na celu przygotowanie do praktycznego zastosowania poznanych pojęć do rozwiązywania prostych problemów matematycznych i statystycznych, doskonalenie technik dowodzenia, argumentowania
M-3Ćwiczenia przedmiotowe
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Prace kontrolne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada w stopniu zadowalającym kompetencjie do rozwiązywania problemów matematycznych i statystycznych w aspekcie inżynierskim
3,5
4,0
4,5
5,0