Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Rolnictwo (N1)

Sylabus przedmiotu Analiza danych i modelowanie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Rolnictwo
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych i modelowanie
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Agroinżynierii
Nauczyciel odpowiedzialny Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 1,0 ECTS (formy) 1,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 12 1,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiadomości ze statystyki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych12
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń9
A-L-3konsultacje przedmiotowe4
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia audytoryjne
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Uczestnictwo w zajeciach
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń

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
ROL_1A_B09_W01
Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
ROL_1A_W19C-1T-L-1M-1S-1, 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
ROL_1A_B09_U01
Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
ROL_1A_U12C-1T-L-1M-2S-2

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
ROL_1A_B09_K01
Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
ROL_1A_K03, ROL_1A_K02, ROL_1A_K01C-1T-L-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B09_W01
Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
2,0
3,0Posiada wiedzę na temat części z nich
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B09_U01
Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
2,0
3,0Student potrafi analizować wyniki w ograniczonym zakresie
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ROL_1A_B09_K01
Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
2,0
3,0Student jest świadomy konieczności poszerzania wiedzy, ale nie jest tym zainteresowany
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Trętowski J., Wójcik A.R., Metodyka doswiadczeń rolniczych, Wydawnictwo WSRP Siedlce, Siedlce, 1991

Literatura dodatkowa

  1. Wójcik A.R., Laudański Z., Planowanie i wnioskowanie statystyczne w doswiadczalnictwie, PWN, Warszawa, 1989

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych12
12

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach12
A-L-2przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń9
A-L-3konsultacje przedmiotowe4
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B09_W01Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_W19Ma podstawową wiedzę z zakresu technicznych, informatycznych i inżynieryjnych uwarunkowań produkcji rolniczej
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia audytoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Uczestnictwo w zajeciach
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada wiedzę na temat części z nich
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B09_U01Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_U12Potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty oraz wykonywać pomiary i symulacje komputerowe oraz wyciągać wnioski
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi analizować wyniki w ograniczonym zakresie
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięROL_1A_B09_K01Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_K03Potrafi określać priorytety służące realizacji przez siebie lub innych zadania
ROL_1A_K02Potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
ROL_1A_K01Rozumie potrzebę uczenia się i samodoskonalenia oraz ma świadomość konieczności uzupełniania i poszerzania swojej wiedzy
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest świadomy konieczności poszerzania wiedzy, ale nie jest tym zainteresowany
3,5
4,0
4,5
5,0