Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (N1)

Sylabus przedmiotu Algorytmy i struktura danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Technika rolnicza i leśna
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Algorytmy i struktura danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Odnawialnych Źródeł Energii
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Sędłak <Pawel.Sedlak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Tomasz Stawicki <Tomasz.Stawicki@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 7 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 9 1,00,41zaliczenie
wykładyW6 6 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa znajomość budowy i obsługi komputera (kopiowanie, tworzenie folderów itp.). Znajomość systemu operacyjnego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
C-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.3
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.3
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.3
9
wykłady
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.2
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.1
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.1
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.1
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.1
6

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.9
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.14
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-W-4Konsultacje.5
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_O05-1_W01
Wzrost wydajności w związku z algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
TRL_1A_W11C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-5, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-4, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_O05-1_U01
Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
TRL_1A_U01, TRL_1A_U04, TRL_1A_U05C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-5, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-4, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_O05-1_K01
Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
TRL_1A_K01, TRL_1A_K07C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-5, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-4, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_W01
Wzrost wydajności w związku z algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
2,0Student nie posiada wiedzy na poziomie advenced ECDL
3,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
5,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_U01
Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_O05-1_K01
Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.

Literatura podstawowa

  1. Simon Harris , James Ross, Algorytmy. Od podstaw., Helion, Warszawa, 2006
  2. Lech Banachowski , Krzysztof Diks , Wojciech Rytter, Algorytmy i struktury danych, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, 2006
  3. Access czyli komputerowe bazy danych, Help, 2005
  4. Piotr Wróblewski, Algorytmy, struktury danych i techniki programowania, Helion, Warszawa, 2003

Literatura dodatkowa

  1. Piotr Stokłosa, Microsoft Office Access 2003 krok po kroku, Read Me, 2004
  2. M. Berg, de , M. Kreveld, van , M. Overmars , O. Schwarzkopf, Geometria obliczeniowa. Algorytmy i zastosowania, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.3
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.3
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.3
9

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.2
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.1
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.1
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.1
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.1
6

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.9
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.14
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-W-4Konsultacje.5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_W01Wzrost wydajności w związku z algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_W11ma uporządkowaną wiedzę w zakresie technologii informatycznych, obejmującą podstawy technik informatycznych, przetwarzanie tekstów, arkusze kalkulacyjne, bazy danych, grafikę menadżerską/prezentacyjną, usługi w sieciach informatycznych, wyszukiwanie i przetwarzanie danych, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii informatycznych w obszarze produkcji rolniczej i leśnej;
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
C-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
Treści programoweT-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-4Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy na poziomie advenced ECDL
3,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
5,0Student posiada wiedzę na poziomie advenced ECDL, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_U01Umożliwienie lepszego wykorzystania algorytmów i struktur danych w rolnictwie i leśnictwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł (również w języku obcym) oraz informacje te integrować, interpretować i krytycznie oceniać, a także wyciągać z nich wnioski;
TRL_1A_U04potrafi pracować samodzielnie i w zespole, umie oszacować czas niezbędny dla wykonania danego zadania, potrafi opracować i zrealizować harmonogram prac zapewniający dotrzymanie terminu;
TRL_1A_U05posługuje się nowoczesnymi technologiami informatycznymi w obszarze produkcji rolniczej i leśnej;
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
C-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
Treści programoweT-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-4Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_O05-1_K01Zapewnienie dobrych nawyków w pracy z komputerem
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_K01jest świadomy ograniczenia posiadanych umiejętności i wiedzy, stąd rozumie potrzebę dalszego ich pogłębiania;
TRL_1A_K07potrafi samodzielnie myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy;
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowoczesnymi technologiami informacyjnymi - algorytmy, bazy danych.
C-2Usystematyzowanie wiedzy z zakresu algorytmów i struktury baz danych.
Treści programoweT-L-1Wstęp do algorytmów - projektowanie schematów blokowych. Schematy blokowe jako graficzny zapis algorytmu - zadania.
T-L-2Wprowadzenie. Podstawowe pojęcia. Przygotowanie własnej bazy danych w excelu.
T-L-3Zapoznanie się z programem Access. Importowanie baz danych z excela. Sortowanie, kwerendy, raporty.
T-W-5Sortowanie, kwerendy, zapytania, Raporty, importowanie.
T-W-4Podstawowe pojęcia związane z bazami danych. Zasady tworzenia baz danych. Zasady Codda.
T-W-1Zasady analizy algorytmów. Badanie poprawności algorytmów: warunki początkowe i końcowe, niezmienniki pętli.
T-W-2Algorytmy rekurencyjne. Definicje rekurencyjne, wywołania funkcji i wykonywanie rekurencji, typy programów rekurencyjnych, niebezpieczeństwa oraz nadużywanie rekurencji.
T-W-3Elementarne struktury danych. Podstawowe typy danych, tablice, listy jednokierunkowe, listy dwukierunkowe, listy cykliczne, metody przetwarzania list, rezerwowanie pamięci na listy. Grafy.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-4Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie przygotowanej bazy danych i pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.