Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Mikrobiologia (S2)

Sylabus przedmiotu Mikrobiologia prognostyczna:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mikrobiologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Mikrobiologia prognostyczna
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Mikrobiologii Stosowanej i Fizjologii Żywienia Człowieka
Nauczyciel odpowiedzialny Elżbieta Bogusławska-Wąs <Elzbieta.Boguslawska-Was@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Izabela Dmytrów <Izabela.Dmytrow@zut.edu.pl>, Marek Kotowicz <Marek.Kotowicz@zut.edu.pl>, Sławomir Lisiecki <Slawomir.Lisiecki@zut.edu.pl>, Anna Mituniewicz-Małek <Anna.Mituniewicz-Malek@zut.edu.pl>, Małgorzata Sobczak <Malgorzata.Sobczak@zut.edu.pl>, Mariusz Szymczak <Mariusz.Szymczak@zut.edu.pl>, Joanna Żochowska-Kujawska <Joanna.Zochowska-Kujawska@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 1,50,50zaliczenie
wykładyW2 15 0,50,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza i umiejetności z mikrobiologii: ogolnej, przemyslowej i zywności

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie wiedzy, umiejętności i kompetancji związanych z modelowaniem i prognozowaniem zmian mikrobiologicznych w srodowisku przemysłowym

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenie wprowadzające, regulamin zajęć, wymagania bhp, forma i terminy zaliczenia ćwiczeń2
T-L-2Projektowanie eksperymentu oraz gromadzenie danych do modelowania4
T-L-3Interpretacja parametrów kinetycznych modeli prognostycznych6
T-L-4Czynniki regulacji i ich wpływ na zachowania mikroorganizmów6
T-L-5Procesy walidacji modeli w mikrobiologii prognostycznej4
T-L-6Symulacja interakcji mikrobiologicznych:, procariota-procariota, procariota-eucariota8
30
wykłady
T-W-1Mikrobiologia prognostyczna - definicje, zakres wykorzystania2
T-W-2Wzrost i metabolizm mikroorganizmów a modele matematyczne2
T-W-3Zasady prognozowania interakcji prokariota - eukariota - zywność4
T-W-4Zastosowanie modeli w prognozowaniu bezpieczeństwa żywności4
T-W-5Preferowane metody prognozowania mikrobiologicznego2
T-W-6Programy do prognozowania i bazy danych1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do każdego ćwiczenia na podstawie literatury4
A-L-3Konsultacje4
A-L-4Przygotowanie do zaliczen cwiczen8
46
wykłady
A-W-1Zajęcia dydaktyczne w ramach prowadzonego materiału15
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z pełnym wykorzystaniem technik multimedialnych
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w zespołach (eksperyment, obserwacja)

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena umiejętności planowania i realizacji doswiadczen
S-2Ocena formująca: pisemne zaliczenie zajęć praktycznych
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne przedmiotu (egzamin)

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
MS_2A_PO10-2_W01
Student w stopniu pogłębionym prognozuje zmiany mikrobiologiczne w różnych środowiskach, ze szczególnym uwględnieniem żywności
MS_2A_W08, MS_2A_W03C-1T-W-6, T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-2, T-W-4M-1S-1

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
MS_2A_PO10-2_U01
Student potrafi przeprowadzić analizę prognozowania mikrobiologicznego.
MS_2A_U04, MS_2A_U03C-1T-L-1, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2M-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
MS_2A_PO10-2_K01
Student jest gotów do propagowania wiedzy na temat możliwości wykorzystania modeli prognostycznych w mikrobiologii
MS_2A_K01C-1T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2M-1, M-2S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO10-2_W01
Student w stopniu pogłębionym prognozuje zmiany mikrobiologiczne w różnych środowiskach, ze szczególnym uwględnieniem żywności
2,0
3,0Student z na i rozumie w stopniu dostatecznym zmiany mikrobiologiczne w różnych środowiskach, ze szczególnym uwględnieniem żywności
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO10-2_U01
Student potrafi przeprowadzić analizę prognozowania mikrobiologicznego.
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym potrafi przeprowadzić analizę prognozowania mikrobiologicznego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO10-2_K01
Student jest gotów do propagowania wiedzy na temat możliwości wykorzystania modeli prognostycznych w mikrobiologii
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym jest gotów do propagowania wiedzy na temat możliwości wykorzystania modeli prognostycznych w mikrobiologii
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Steinka Izabela, prognozowanie interakcji mikrobiologicznych, Gdańskie Towarzystwo Naukowe, Gdańsk, 2007
  2. Libudzisz T, Kowal K., Zakowska Z., MIKROBIOLOGIA TECHNICZNA, PWN, Warszawa, 2019
  3. Bednartski W., Repsa A, Biotechnologia zywności, WN-T, Warszawa, 2001

Literatura dodatkowa

  1. Current Opinion in Food Science, 2011
  2. Perez-Rodriguez Fernando, Valero Antonio, Predictive Microbiology in Foods, 2013, ISBN 978-1-4614-5520-2

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenie wprowadzające, regulamin zajęć, wymagania bhp, forma i terminy zaliczenia ćwiczeń2
T-L-2Projektowanie eksperymentu oraz gromadzenie danych do modelowania4
T-L-3Interpretacja parametrów kinetycznych modeli prognostycznych6
T-L-4Czynniki regulacji i ich wpływ na zachowania mikroorganizmów6
T-L-5Procesy walidacji modeli w mikrobiologii prognostycznej4
T-L-6Symulacja interakcji mikrobiologicznych:, procariota-procariota, procariota-eucariota8
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Mikrobiologia prognostyczna - definicje, zakres wykorzystania2
T-W-2Wzrost i metabolizm mikroorganizmów a modele matematyczne2
T-W-3Zasady prognozowania interakcji prokariota - eukariota - zywność4
T-W-4Zastosowanie modeli w prognozowaniu bezpieczeństwa żywności4
T-W-5Preferowane metody prognozowania mikrobiologicznego2
T-W-6Programy do prognozowania i bazy danych1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie się do każdego ćwiczenia na podstawie literatury4
A-L-3Konsultacje4
A-L-4Przygotowanie do zaliczen cwiczen8
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Zajęcia dydaktyczne w ramach prowadzonego materiału15
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_2A_PO10-2_W01Student w stopniu pogłębionym prognozuje zmiany mikrobiologiczne w różnych środowiskach, ze szczególnym uwględnieniem żywności
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_W08Zna i rozumie w pogłębionym stopniu wiedzę na temat wpływu mikroorganizmów na jakość i bezpieczeństwo zdrowotne żywności oraz z biotechnologii przemysłu spożywczego, w tym przetwórstwa z udziałem mikroorganizmów.
MS_2A_W03Zna i rozumie w pogłębionym stopniu zagadnienia dotyczące mikroorganizmów, ich specyfiki, różnorodności i roli w naukach rolniczych i pokrewnych.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy, umiejętności i kompetancji związanych z modelowaniem i prognozowaniem zmian mikrobiologicznych w srodowisku przemysłowym
Treści programoweT-W-6Programy do prognozowania i bazy danych
T-W-3Zasady prognozowania interakcji prokariota - eukariota - zywność
T-W-1Mikrobiologia prognostyczna - definicje, zakres wykorzystania
T-W-5Preferowane metody prognozowania mikrobiologicznego
T-W-2Wzrost i metabolizm mikroorganizmów a modele matematyczne
T-W-4Zastosowanie modeli w prognozowaniu bezpieczeństwa żywności
Metody nauczaniaM-1Wykład z pełnym wykorzystaniem technik multimedialnych
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocena umiejętności planowania i realizacji doswiadczen
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student z na i rozumie w stopniu dostatecznym zmiany mikrobiologiczne w różnych środowiskach, ze szczególnym uwględnieniem żywności
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_2A_PO10-2_U01Student potrafi przeprowadzić analizę prognozowania mikrobiologicznego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_U04Potrafi różnicować organizmy patogenne i korzystne dla człowieka oraz zwierząt i określić ich rolę w środowisku.
MS_2A_U03Potrafi dobrać właściwe procedury i metody analityczne. Potrafi wykorzystać w praktyce podstawowe i specjalistyczne techniki i narzędzia badawcze właściwe dla mikrobiologii stosowanej i nauk pokrewnych.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy, umiejętności i kompetancji związanych z modelowaniem i prognozowaniem zmian mikrobiologicznych w srodowisku przemysłowym
Treści programoweT-L-1Ćwiczenie wprowadzające, regulamin zajęć, wymagania bhp, forma i terminy zaliczenia ćwiczeń
T-L-4Czynniki regulacji i ich wpływ na zachowania mikroorganizmów
T-L-5Procesy walidacji modeli w mikrobiologii prognostycznej
T-L-3Interpretacja parametrów kinetycznych modeli prognostycznych
T-L-2Projektowanie eksperymentu oraz gromadzenie danych do modelowania
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne w zespołach (eksperyment, obserwacja)
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: pisemne zaliczenie zajęć praktycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym potrafi przeprowadzić analizę prognozowania mikrobiologicznego.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_2A_PO10-2_K01Student jest gotów do propagowania wiedzy na temat możliwości wykorzystania modeli prognostycznych w mikrobiologii
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_K01Jest gotowy do ciągłego dokształcania się i konieczności podnoszenia kompetencji zawodowych. Wyznacza kierunki własnego rozwoju i kształcenia (trzeciego stopnia, studia podyplomowe, kursy).
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy, umiejętności i kompetancji związanych z modelowaniem i prognozowaniem zmian mikrobiologicznych w srodowisku przemysłowym
Treści programoweT-W-6Programy do prognozowania i bazy danych
T-W-3Zasady prognozowania interakcji prokariota - eukariota - zywność
T-W-5Preferowane metody prognozowania mikrobiologicznego
T-W-1Mikrobiologia prognostyczna - definicje, zakres wykorzystania
T-W-2Wzrost i metabolizm mikroorganizmów a modele matematyczne
T-W-4Zastosowanie modeli w prognozowaniu bezpieczeństwa żywności
T-L-5Procesy walidacji modeli w mikrobiologii prognostycznej
T-L-3Interpretacja parametrów kinetycznych modeli prognostycznych
T-L-2Projektowanie eksperymentu oraz gromadzenie danych do modelowania
Metody nauczaniaM-1Wykład z pełnym wykorzystaniem technik multimedialnych
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w zespołach (eksperyment, obserwacja)
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne przedmiotu (egzamin)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student w stopniu dostatecznym jest gotów do propagowania wiedzy na temat możliwości wykorzystania modeli prognostycznych w mikrobiologii
3,5
4,0
4,5
5,0