Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Inżynieria chemiczna i procesowa (N2)
specjalność: Inżynieria bioprocesowa
Sylabus przedmiotu Techniki eksperymentu:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Inżynieria chemiczna i procesowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Techniki eksperymentu | ||
Specjalność | Inżynieria procesów w technologiach przetwórczych | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Inżynierii Chemicznej i Procesów Ochrony Środowiska | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Zdzisław Jaworski <Zdzislaw.Jaworski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Przygotowanie studenta do prowadzenia podstawowych obliczeń statystycznych przy opracowaniu wyników pomiarów |
C-2 | Zapoznanie studenta ze sposobami identyfikacji testowania równań charakterystyk obiektów |
C-3 | Przygotowanie studenta do planowania strategii badań, ich przeprowadzenia, budowy modelu i jego weryfikacji statystycznej |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
T-W-1 | Przedmiot 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. | 18 |
18 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczeń dwóch części wykładu | 30 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Metody podające: wykład informacyjny |
M-2 | Metody praktyczne: ćwiczenia przedmiotowe |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych: dwa kolokwia pisemne; jedno - praktyczne obliczenia w połowie semestru, drugie po zrealizowaniu materiału ćwiczeń - rozwiązywanie prostych zadań problemowych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ICHP_2A_C06-06_W01 Studenci zdobywają wiedzę z zakresu analizy statystycznej równań eksperymentalnych modeli różnych procesów i aparatów procesowych. | ICHP_2A_W09, ICHP_2A_W03 | — | — | C-2, C-3, C-1 | T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U17 | — | — | C-2, C-3, C-1 | T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ICHP_2A_C06-06_K01 W wyniku wysłuchania wykładów student nabędzie umiejętności postepowania zgodnego z nowoczesnymi zasadami opracowania wyników doświadczeń | ICHP_2A_K06 | — | — | C-2, C-3, C-1 | T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ICHP_2A_C06-06_W01 Studenci zdobywają wiedzę z zakresu analizy statystycznej równań eksperymentalnych modeli różnych procesów i aparatów procesowych. | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy podanej na wykładzie. |
3,0 | Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w niewielkim stopniu. | |
3,5 | Student opanował podstawową wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją zinterpretować i wykorzystać w stopniu dostatecznym. | |
4,0 | Student opanował większość podanych na wykładzie informacji i potrafi je zinterpretować i wykorzystać w stopniu dobrym. | |
4,5 | Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i wykorzystać w znacznym stopniu. | |
5,0 | Student opanował całą wiedzę podaną na wykładzie i potrafi ją właściwie zinterpretować i w pełni wykorzystać praktycznie. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać wiedzy teoretycznej do samodzielnego sformułowania podstawowych równań statystycznych. Nie potrafi zastosować żadnej z podanych na wykładzie metod obliczeniowych. |
3,0 | Student potrafi samodzielnie dobrać właściwe podstawowe równania statystyczne. Do przygotowania i przeprowadzenia pełnych obliczeń danych pomiarowych potrzebuje pomocy innych. | |
3,5 | Student potrafi wykorzystać wiedzę teoretyczną i formułuje problem obliczeniowy z nieznacznymi uchybieniami. Potrafi zastosować najprostsze z podanych na wykładach metod oceny statystycznej danych pomiarowych. | |
4,0 | Student potrafi samodzielnie stworzyć schemat rozwiązania zadanego problemu. W modelu i obliczeniach występują nieliczne błędy. Potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, przygotować dane do rozwiązania problemu. | |
4,5 | Student potrafi samodzielnie, z niewielkimi uchybieniami, stworzyć model matematyczny oraz plan doświadczeń . Potrafi samodzielnie przygotować metodę obliczeniową rozwiązywanego problemu. | |
5,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ICHP_2A_C06-06_K01 W wyniku wysłuchania wykładów student nabędzie umiejętności postepowania zgodnego z nowoczesnymi zasadami opracowania wyników doświadczeń | 2,0 | Student nie potrafi w dostatecznym stopniu myśleć w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowania wyników doświadczeń i pomiarów. |
3,0 | Student 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 | |
3,5 | Student wykonuje niektóre polecenia lidera. Chętnie współpracuje z pozostałymi członkami grupy w zakresie obliczeń statystycznych. | |
4,0 | Student dokładnie wykonuje polecenia lidera i współpracuje z pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny w zakresie opracowań statystycznych wyników ekperymentu.. | |
4,5 | Student wspomagfa lidera i współpracuje z nim i pozostałymi członkami grupy w sposób kreatywny i innowacyjny. | |
5,0 | Student jest liderem doskonale kierującym grupą i potrafi wykorzystać potencjał każdego z członków grupy. |
Literatura podstawowa
- Mańczak K., Technika planowania eksperymentu, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa, 1976
- Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2004
- Kotulski Z., Szczecpiński W., Rachunek błędów dla inżynierów, Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa, 2000
- Planowanie eksperymentów. Podstawy matematyczne, Kacprzyński B., Wydawnictwo Naukowo Techniczne, WQarszawa, 1974
Literatura dodatkowa
- Praca zbiorowa, Wyrażanie niepewności pomiaru. Przewodnik, Główny Urząd Miar, Warszawa, 1999
- Barzykowski J. i 8 innych, Wspoółczesna metrologia. Zagadnienia wybrane, Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa, 2004