Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Ekosystemy IoT:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Ekosystemy IoT
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Lech <Piotr.Lech@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Robert Krupiński <Robert.Krupinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 13 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 0,60,62zaliczenie
laboratoriaL6 30 1,40,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość sieci komputerowych i dostępowych
W-2Umiejętność programowania
W-3Znajomość podstaw baz danych
W-4Podstawowa znajomość systemów IoT

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Znajomość budowy i zastosowań ekosystemów IoT
C-2Umiejętność tworzenia aplikacji IoT
C-3Umiejętność doboru komponentów do budowy ekosystemu IoT

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Akwizycja danych z sensorów. Filtracja i wstępne przetwarzanie informacji. Fuzja danych.2
T-L-2Teletransmisja, Analiza i badanie wybranych protokołów transmisji w wybranych zadaniach IoT.2
T-L-3Aktuatory. Badanie jakości odwzorowania zadanych parametrów ruchu.2
T-L-4Budowa i testowanie urządzenia technicznego realizującego zadania Edge computing.2
T-L-5Budowa urządzenia technicznego realizującego zadania Fog computing.2
T-L-6Fuzja, agregacja danych, przetwarzanie lokalne lub chmurze w oparciu o wybrane narzędzia opensourc'owe.2
T-L-7Budowa aplikacji sterującej Inteligentnym domem4
T-L-8Konfiguracja systemu wizyjnego przeznaczonego do obserwacji otoczenia i kontroli stref bezpieczeństwa.2
T-L-9Budowa pełnego ekosystemu IoT.11
T-L-10Zaliczenie.1
30
wykłady
T-W-1Definicja Ekosystemu IoT. Architektury referencyjne i standardy otwarte dla ekosystemów Internetu Rzeczy.2
T-W-2Obszary technologiczne: Analityka , Big Data , Blockchain , Cloud , Communication , Data Storages , Edge Computing , Fog Computing, Connectivity, Lokalizacja , Predykcja, Bezpieczeństwo, Sensory i Aktuatory.1
T-W-3Sieci czasowo-krytyczne dla elastycznego testowania produkcji w systemach IoT - charakterystyka i mapowanie konwergentnych typów ruchu.1
T-W-4Model dojrzałości bezpieczeństwa IoT. Biznesowy punkt widzenia na zabezpieczenia - przegląd wykonawczy.1
T-W-5Przegląd narzędzi i systemów kompleksowej obsługi ekosystemów IoT w różnych wariantach wdrożeniowych (PaaS, SaaS, IaaS).1
T-W-6Przegląd narzędzi otwartych wspierających tworzenie ekosystemów Inteligentnego Domu.1
T-W-7Smart City - jako ekosystem Internetu Rzeczy.1
T-W-8Automotive w ekosystemach IoT.2
T-W-9Transport i logistyka w ekosystemach IoT1
T-W-10Systemy obserwacyjne i wizja maszynowa w ekosystemach IoT.1
T-W-11IoT i Cyfrowa Fabryka1
T-W-12Opieka zdrowotna w ekosystemie IoT. Zaliczenie wykładów.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2analiza literatury6
36
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenie laboratoryjne
M-4Pokaz

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
S-2Ocena podsumowująca: Ocena testu

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
TI_1A_C34.1_W01
Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu budowy i zastosowań ekosystemów IoT.
TI_1A_W06, TI_1A_W11, TI_1A_W12, TI_1A_W16C-1T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-8, T-W-6, T-W-11, T-W-5, T-W-9, T-W-2, T-W-12, T-W-10M-1, M-2S-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
TI_1A_C34.1_U01
Potrafi dobrać rozwiązania techniczne i systemowe oraz nimi administrować dla potrzeb ekosystemu IoT.
TI_1A_U09, TI_1A_U14C-3T-L-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-7, T-L-8, T-L-10, T-L-9, T-L-5, T-L-4M-3, M-4S-1
TI_1A_C34.1_U02
Potrafi stworzyć aplikację realizującą wybrane zadania ekosystemu IoT.
TI_1A_U07, TI_1A_U08C-2T-L-7, T-L-10, T-L-9M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C34.1_W01
Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu budowy i zastosowań ekosystemów IoT.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C34.1_U01
Potrafi dobrać rozwiązania techniczne i systemowe oraz nimi administrować dla potrzeb ekosystemu IoT.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
TI_1A_C34.1_U02
Potrafi stworzyć aplikację realizującą wybrane zadania ekosystemu IoT.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.

Literatura podstawowa

  1. Sułkowski Łukasz, Kaczorowska-Spychalska Dominika redakcja naukowa, INTERNET OF THINGS. NOWY PARADYGMAT RYNKU, Difin, 2018
  2. Miller Michael, Internet rzeczy. Jak inteligentne telewizory, samochody, domy i miasta zmieniają świat, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016
  3. Dominique D. Guinard, Vlad Trifa, Internet rzeczy, Helion, 2017
  4. DOMINIQUE GUINARD. VLAD TRIFA, INTERNET RZECZY BUDOWA SIECI Z WYKORZYSTANIEM TECHNOLOGII WEBOWYCH I RASPBERRY PIDOMINIQUE GUINARD. VLAD TRIFA, Helion, 2011, ISBN: 9788328329683

Literatura dodatkowa

  1. Kluczewski Jerzy, Internet rzeczy IOT I IOE w symulatorze CISCO PACKET TRACER -praktyczne przykłady i ćwiczenia, ITst@rt, 2018, ISBN:978-83-611-739-60
  2. Redakcja: dr inż. Agnieszka Gryszczyńska, prof. UKSW dr hab. Grażyna Szpor, Internet. Strategie bezpieczeństwa, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Akwizycja danych z sensorów. Filtracja i wstępne przetwarzanie informacji. Fuzja danych.2
T-L-2Teletransmisja, Analiza i badanie wybranych protokołów transmisji w wybranych zadaniach IoT.2
T-L-3Aktuatory. Badanie jakości odwzorowania zadanych parametrów ruchu.2
T-L-4Budowa i testowanie urządzenia technicznego realizującego zadania Edge computing.2
T-L-5Budowa urządzenia technicznego realizującego zadania Fog computing.2
T-L-6Fuzja, agregacja danych, przetwarzanie lokalne lub chmurze w oparciu o wybrane narzędzia opensourc'owe.2
T-L-7Budowa aplikacji sterującej Inteligentnym domem4
T-L-8Konfiguracja systemu wizyjnego przeznaczonego do obserwacji otoczenia i kontroli stref bezpieczeństwa.2
T-L-9Budowa pełnego ekosystemu IoT.11
T-L-10Zaliczenie.1
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Definicja Ekosystemu IoT. Architektury referencyjne i standardy otwarte dla ekosystemów Internetu Rzeczy.2
T-W-2Obszary technologiczne: Analityka , Big Data , Blockchain , Cloud , Communication , Data Storages , Edge Computing , Fog Computing, Connectivity, Lokalizacja , Predykcja, Bezpieczeństwo, Sensory i Aktuatory.1
T-W-3Sieci czasowo-krytyczne dla elastycznego testowania produkcji w systemach IoT - charakterystyka i mapowanie konwergentnych typów ruchu.1
T-W-4Model dojrzałości bezpieczeństwa IoT. Biznesowy punkt widzenia na zabezpieczenia - przegląd wykonawczy.1
T-W-5Przegląd narzędzi i systemów kompleksowej obsługi ekosystemów IoT w różnych wariantach wdrożeniowych (PaaS, SaaS, IaaS).1
T-W-6Przegląd narzędzi otwartych wspierających tworzenie ekosystemów Inteligentnego Domu.1
T-W-7Smart City - jako ekosystem Internetu Rzeczy.1
T-W-8Automotive w ekosystemach IoT.2
T-W-9Transport i logistyka w ekosystemach IoT1
T-W-10Systemy obserwacyjne i wizja maszynowa w ekosystemach IoT.1
T-W-11IoT i Cyfrowa Fabryka1
T-W-12Opieka zdrowotna w ekosystemie IoT. Zaliczenie wykładów.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2analiza literatury6
36
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C34.1_W01Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu budowy i zastosowań ekosystemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W06Ma podstawową wiedzę o interfejsach i protokołach komunikacyjnych wykorzystywanych do transmisji danych oraz technologiach obiektów rozproszonych.
TI_1A_W11Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie technik bazodanowych i sposobów pozyskiwania informacji z baz danych.
TI_1A_W12Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie systemów operacyjnych, wirtualizacji, systemów czasu rzeczywistego oraz systemów wbudowanych i architektury systemów komputerowych, w szczególności warstwy sprzętowej, oraz urządzeń mobilnych i możliwości transmisji danych z wykorzystaniem tych urządzeń.
TI_1A_W16Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu elektroniki, w tym elementów optoelektronicznych, programowalnych i rekonfigurowalnych układów scalonych, systemów mikroprocesorowych w zakresie pozwalającym na zrozumienie sposobu działania elektronicznych urządzeń wykorzystywanych w systemach transmisji i przetwarzania danych.
Cel przedmiotuC-1Znajomość budowy i zastosowań ekosystemów IoT
Treści programoweT-W-1Definicja Ekosystemu IoT. Architektury referencyjne i standardy otwarte dla ekosystemów Internetu Rzeczy.
T-W-3Sieci czasowo-krytyczne dla elastycznego testowania produkcji w systemach IoT - charakterystyka i mapowanie konwergentnych typów ruchu.
T-W-4Model dojrzałości bezpieczeństwa IoT. Biznesowy punkt widzenia na zabezpieczenia - przegląd wykonawczy.
T-W-7Smart City - jako ekosystem Internetu Rzeczy.
T-W-8Automotive w ekosystemach IoT.
T-W-6Przegląd narzędzi otwartych wspierających tworzenie ekosystemów Inteligentnego Domu.
T-W-11IoT i Cyfrowa Fabryka
T-W-5Przegląd narzędzi i systemów kompleksowej obsługi ekosystemów IoT w różnych wariantach wdrożeniowych (PaaS, SaaS, IaaS).
T-W-9Transport i logistyka w ekosystemach IoT
T-W-2Obszary technologiczne: Analityka , Big Data , Blockchain , Cloud , Communication , Data Storages , Edge Computing , Fog Computing, Connectivity, Lokalizacja , Predykcja, Bezpieczeństwo, Sensory i Aktuatory.
T-W-12Opieka zdrowotna w ekosystemie IoT. Zaliczenie wykładów.
T-W-10Systemy obserwacyjne i wizja maszynowa w ekosystemach IoT.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena testu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C34.1_U01Potrafi dobrać rozwiązania techniczne i systemowe oraz nimi administrować dla potrzeb ekosystemu IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U09Potrafi administrować sieciami komputerowymi i teleinformatycznymi wykorzystując typowe narzędzia programistyczne do analizy ruchu sieciowego oraz jego kształtowania, a także konfigurować urządzenia w lokalnych sieciach teleinformatycznych (bezprzewodowych i przewodowych).
TI_1A_U14Potrafi ocenić przydatność nowych rozwiązań urządzeń teleinformatycznych do realizacji lokalnych sieci komputerowych oraz dostępu do Internetu uwzględniając również aspekt ekonomiczny.
Cel przedmiotuC-3Umiejętność doboru komponentów do budowy ekosystemu IoT
Treści programoweT-L-1Akwizycja danych z sensorów. Filtracja i wstępne przetwarzanie informacji. Fuzja danych.
T-L-6Fuzja, agregacja danych, przetwarzanie lokalne lub chmurze w oparciu o wybrane narzędzia opensourc'owe.
T-L-3Aktuatory. Badanie jakości odwzorowania zadanych parametrów ruchu.
T-L-2Teletransmisja, Analiza i badanie wybranych protokołów transmisji w wybranych zadaniach IoT.
T-L-7Budowa aplikacji sterującej Inteligentnym domem
T-L-8Konfiguracja systemu wizyjnego przeznaczonego do obserwacji otoczenia i kontroli stref bezpieczeństwa.
T-L-10Zaliczenie.
T-L-9Budowa pełnego ekosystemu IoT.
T-L-5Budowa urządzenia technicznego realizującego zadania Fog computing.
T-L-4Budowa i testowanie urządzenia technicznego realizującego zadania Edge computing.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenie laboratoryjne
M-4Pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C34.1_U02Potrafi stworzyć aplikację realizującą wybrane zadania ekosystemu IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U07Potrafi zastosować w praktyce wiedzę z zakresu inżynierii oprogramowania oraz dobre praktyki programistyczne stosując wybrane narzędzia i środowiska deweloperskie.
TI_1A_U08Potrafi stworzyć aplikację sieciową, w tym internetową, wykorzystując odpowiednio dobrane środowisko programistyczne; uwzględnia podczas tworzenia oprogramowania aspekty systemowe i pozatechniczne, w szczególności związane z projektowaniem interfejsów użytkownika.
Cel przedmiotuC-2Umiejętność tworzenia aplikacji IoT
Treści programoweT-L-7Budowa aplikacji sterującej Inteligentnym domem
T-L-10Zaliczenie.
T-L-9Budowa pełnego ekosystemu IoT.
Metody nauczaniaM-3Ćwiczenie laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.