Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S1)

Sylabus przedmiotu Sztuczna inteligencja w automatyce i robotyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sztuczna inteligencja w automatyce i robotyce
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Automatyki i Robotyki
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Jaroszewski <Krzysztof.Jaroszewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Krzysztof Pietrusewicz <Krzysztof.Pietrusewicz@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 13 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP6 35 2,00,44zaliczenie
wykładyW6 10 1,00,56egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki, w szczególności rachunku macierzowego, różniczkowego i całkowego, oraz podstaw logiki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z podstawową wiedzą dotyczącą metod stosowanych w technikach ewolucyjnych, uczeniu maszynowym i logce rozmytej
C-2Wykształcenie u studenta umiejętności stosowania podstawowych narzędzi i dobierania metod sztucznej inteligrncji do rozwiązywania probelów w obszarze automatyki i robotyki.
C-3Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne. Przedstawienie problemów do rozwiązania.2
T-P-2AG. Rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja dla AG.3
T-P-3AG. Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.3
T-P-4AG. Implementacja funkcji selekcji osobników.3
T-P-5AG. Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.3
T-P-6AG. Implementacja pętli głównej działania algorytmu.3
T-P-7AG. Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).3
T-P-8SSN. Projekt klasyfikatora.3
T-P-9SSN. Uczenie modeli.3
T-P-10SSN. Interpretacja wyników, porównanie jakości działania struktur.3
T-P-11Logika rozmyta – projekt systemu sterowania.3
T-P-12Prezentacja otrzymanych wyników. Zaliczenie formy zajęć.3
35
wykłady
T-W-1Sztuczna inteligencja - wprowadzenie. Zastosowania sztucznej inteligencji.1
T-W-2Techniki ewolucyjne: Klasyczny Algorytm Genetyczny, strategie ewolucyjne. Funkcja celu.1
T-W-3Operatory selekcji, krzyżowania, mutacji i inwersji. Warunek zatrzymania algorytmu.1
T-W-4Algorytm genetyczny – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
T-W-5Model sztucznego neuronu. Perceptron – klasyfikacja.1
T-W-6Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci neuronowej. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-7Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące. Sieci splotowe.1
T-W-8Uczenie maszynowe – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
T-W-9System ekspertowy. Rozmyty system wnioskujący.1
T-W-10Logika rozmyta – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestniczenie w zajęciach35
A-P-2Wykonanie sprawozdań13
A-P-3Konsultacje2
50
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach10
A-W-2Studiowanie literatury8
A-W-3Przygotowanie do egzaminu5
A-W-4Egzamin2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Ćwiczenia projektowe
M-4Wykład z użyciem komputera
M-5Metoda projektów
M-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-5Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
S-6Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu

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
AR_1A_C09_W01
Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji. Objaśnia ideę działania i obszary zastosowania wybranych metod związanych z technikami ewolucyjnymi, uczeniem maszynowym i logiką rozmytą.
AR_1A_W05C-1T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-3M-2, M-4, M-1S-4, S-5

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
AR_1A_C09_U01
Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie metody technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego i logiki rozmytej do rozwiązania problemu z obszaru automatyki i robotyki.
AR_1A_U04C-2T-P-10, T-P-11, T-P-8, T-P-9, T-P-4, T-P-5, T-P-7, T-P-2, T-P-6, T-P-12, T-P-3, T-P-1M-5, M-3S-1, S-2, S-3, S-6

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
AR_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
AR_1A_K01C-3T-P-12M-6S-1, S-2, S-4, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_W01
Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji. Objaśnia ideę działania i obszary zastosowania wybranych metod związanych z technikami ewolucyjnymi, uczeniem maszynowym i logiką rozmytą.
2,0Student nie posiada wiedzy dotyczącej podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_U01
Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie metody technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego i logiki rozmytej do rozwiązania problemu z obszaru automatyki i robotyki.
2,0Student nie potrafi zastosować metod sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_1A_C09_K01
Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
2,0Student nie zna i nie wykazuje chęci poznania sposobów podnoszenia swoich kompetencji.
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Literatura podstawowa

  1. Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011, pierwsze, ISBN: 978-83-01-16663-2
  2. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005
  3. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa, 1997
  4. Niederliński Antoni, Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jaska Skalmierskiego, Gliwice, 2006, ISBN 83-89105-96-9
  5. Mulawka J., Systemy ekspertowe., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1996
  6. Mrózek A., Płonka L., Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999
  7. Szeliga M., Data science i uczenie maszynowe, PWN, Warszawa, 2017, ISBN 978-83-01-19232-7
  8. Albon C., Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury, Helion, Gliwice, 2019, ISBN 978-83-283-5046-5
  9. Conway D., Myles White J., Uczenie maszynowe dla programistów, Helion, Gliwice, 2015, ISBN 978-83-246-9816-5
  10. Geron A., Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia inteligentnych systemów, Helion, Gliwice, 2018, ISBN 978-83-283-4373-3

Literatura dodatkowa

  1. Negnevitsky Michael, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, Wssex, 2005, second edition
  2. Harmelen F.,Liofschitz V., Porter B. - editors, Handbook of Knowledge Representation, Elsevier, Amsterdam- New York- Tokyo, 2008, ISBN 978-444-52211-5
  3. Korbicz J., Koscielny J.,Kowalczuk Z., Cholewa W. -redakcja, Diagnostyka procesów. Modele , Metody sztucznej inteligencji, Zastosowania., Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2002

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne. Przedstawienie problemów do rozwiązania.2
T-P-2AG. Rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja dla AG.3
T-P-3AG. Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.3
T-P-4AG. Implementacja funkcji selekcji osobników.3
T-P-5AG. Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.3
T-P-6AG. Implementacja pętli głównej działania algorytmu.3
T-P-7AG. Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).3
T-P-8SSN. Projekt klasyfikatora.3
T-P-9SSN. Uczenie modeli.3
T-P-10SSN. Interpretacja wyników, porównanie jakości działania struktur.3
T-P-11Logika rozmyta – projekt systemu sterowania.3
T-P-12Prezentacja otrzymanych wyników. Zaliczenie formy zajęć.3
35

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Sztuczna inteligencja - wprowadzenie. Zastosowania sztucznej inteligencji.1
T-W-2Techniki ewolucyjne: Klasyczny Algorytm Genetyczny, strategie ewolucyjne. Funkcja celu.1
T-W-3Operatory selekcji, krzyżowania, mutacji i inwersji. Warunek zatrzymania algorytmu.1
T-W-4Algorytm genetyczny – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
T-W-5Model sztucznego neuronu. Perceptron – klasyfikacja.1
T-W-6Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci neuronowej. Algorytm wstecznej propagacji błędu.1
T-W-7Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące. Sieci splotowe.1
T-W-8Uczenie maszynowe – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
T-W-9System ekspertowy. Rozmyty system wnioskujący.1
T-W-10Logika rozmyta – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.1
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestniczenie w zajęciach35
A-P-2Wykonanie sprawozdań13
A-P-3Konsultacje2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach10
A-W-2Studiowanie literatury8
A-W-3Przygotowanie do egzaminu5
A-W-4Egzamin2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_W01Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji. Objaśnia ideę działania i obszary zastosowania wybranych metod związanych z technikami ewolucyjnymi, uczeniem maszynowym i logiką rozmytą.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_W05Ma wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla kierunku automatyka i robotyka.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z podstawową wiedzą dotyczącą metod stosowanych w technikach ewolucyjnych, uczeniu maszynowym i logce rozmytej
Treści programoweT-W-1Sztuczna inteligencja - wprowadzenie. Zastosowania sztucznej inteligencji.
T-W-4Algorytm genetyczny – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.
T-W-2Techniki ewolucyjne: Klasyczny Algorytm Genetyczny, strategie ewolucyjne. Funkcja celu.
T-W-5Model sztucznego neuronu. Perceptron – klasyfikacja.
T-W-6Sieci wielowarstwowe. Uczenie sieci neuronowej. Algorytm wstecznej propagacji błędu.
T-W-7Sieci rekurencyjne. Sieci samoorganizujące. Sieci splotowe.
T-W-8Uczenie maszynowe – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.
T-W-9System ekspertowy. Rozmyty system wnioskujący.
T-W-10Logika rozmyta – zastosowanie do rozwiązania problemów w obszarze automatyki.
T-W-3Operatory selekcji, krzyżowania, mutacji i inwersji. Warunek zatrzymania algorytmu.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-4Wykład z użyciem komputera
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-5Ocena formująca: Dyskusja dydaktyczna
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy dotyczącej podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod sztucznej inteligencji: technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego, systemów ekspertowych, logiki rozmytej. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_U01Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie metody technik ewolucyjnych, uczenia maszynowego i logiki rozmytej do rozwiązania problemu z obszaru automatyki i robotyki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_U04Potrafi identyfikować związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe i przeprowadzać ich symulacje, w szczególności dotyczące zagadnień automatyki oraz robotyki.
Cel przedmiotuC-2Wykształcenie u studenta umiejętności stosowania podstawowych narzędzi i dobierania metod sztucznej inteligrncji do rozwiązywania probelów w obszarze automatyki i robotyki.
Treści programoweT-P-10SSN. Interpretacja wyników, porównanie jakości działania struktur.
T-P-11Logika rozmyta – projekt systemu sterowania.
T-P-8SSN. Projekt klasyfikatora.
T-P-9SSN. Uczenie modeli.
T-P-4AG. Implementacja funkcji selekcji osobników.
T-P-5AG. Implementacja operatorów krzyżowania, mutacji i inwersji.
T-P-7AG. Wykonanie Graficznego Interfejsu Użytkownika (GUI).
T-P-2AG. Rozwiązanie zadania z zastosowaniem metod klasycznych. Sformułowanie funkcji celu i jej implementacja dla AG.
T-P-6AG. Implementacja pętli głównej działania algorytmu.
T-P-12Prezentacja otrzymanych wyników. Zaliczenie formy zajęć.
T-P-3AG. Implementacja funkcji do: generacji populacji początkowej oraz funkcji konwertujących pomiędzy systemami dziesiętnym i binarnym.
T-P-1Zajęcia organizacyjne. Przedstawienie problemów do rozwiązania.
Metody nauczaniaM-5Metoda projektów
M-3Ćwiczenia projektowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
S-6Ocena formująca: Obserwacja postępów i zaangażowania w pracę zespołu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować metod sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student potrafi zastosować metody sztucznej inteligencji w obszarze automatyki i robotyki. Uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_1A_C09_K01Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_1A_K01Jest gotów do krytycznej oceny posiadanej wiedzy w zakresie kierunku automatyka i robotyka oraz kierunków pokrewnych oraz ma świadomość jej znaczenia w procesie rozwiązywania szeregu problemów inżynierskich i technicznych.
Cel przedmiotuC-3Rozbudzenie u studenta potrzeby ciągłego dokształcania się i podnoszenia kompetencji zawodowych, osobistych i społecznych.
Treści programoweT-P-12Prezentacja otrzymanych wyników. Zaliczenie formy zajęć.
Metody nauczaniaM-6Zachęcenie do pogłębienia wiedzy i rozszerzenia umiejętności
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na podstawie obserwacji pracy w grupie
S-2Ocena podsumowująca: Na podstawie sprawozdań
S-4Ocena podsumowująca: Na podstawie egzaminu pisemnego i ustnego
S-3Ocena podsumowująca: Na podstawie prezentacji rezultatów pracy i dokumentacji powykonawczej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie wykazuje chęci poznania sposobów podnoszenia swoich kompetencji.
3,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student zna sposoby podnoszenia swoich kompetencji. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.