Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria chmurowa
Sylabus przedmiotu Automatyczne generowanie oprogramowania:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Automatyczne generowanie oprogramowania | ||
Specjalność | Inżynieria oprogramowania | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Oprogramowania i Cyberbezpieczeństwa | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Marek Pałkowski <Marek.Palkowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawowe umiejętności programistyczne z przedmiotów: Programowanie 1 i 2 |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z tematem automatycznego generowania oprogramowania. |
C-2 | Przygotowanie studentów do samodzielnego wykorzystywania dostępnych narzędzi umożliwiających automatyczne generowanie oprogramowania. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | ChatGPT - Sprawozdanie z funkcjonalności chatGPT - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem chatGPT do generowaniaprostych fragmentów kodów (C++, SQL, Python) | 6 |
T-L-2 | ChatSonic - Sprawozdanie z funkcjonalności ChatSonic - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem ChatSonic do generowania kodów(C++, SQL, Python) | 4 |
T-L-3 | Google Bard - Sprawozdanie z funkcjonalności Google Bard - Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem Google Bard do generowania kodów(C++, SQL, Python) | 5 |
T-L-4 | Github Copilot - Praktyczne ćwiczenia do generowania kodu w Visual Code dla języków: C++, SQL, Python | 6 |
T-L-5 | Codellama - instalacja i konfiguracja wtyczki - generacja kodów(C++, SQL, Python) | 7 |
T-L-6 | llm-vscode - instalacja i konfiguracja wtyczki - generowanie kodów (C++, SQL, Python) | 2 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie do automatycznego generowania oprogramowania | 1 |
T-W-2 | ChatGPT | 3 |
T-W-3 | ChatSonic | 2 |
T-W-4 | Google Bard | 2 |
T-W-5 | Github Copilot | 3 |
T-W-6 | Modele sztucznej inteligencji do generowania kodu(codellama, llm-vscode) | 4 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Praca własna | 20 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w wykładach | 15 |
A-W-2 | Praca własna | 8 |
A-W-3 | Konsultacje | 2 |
25 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykłady oparte na prezentacjach multimedialnych. |
M-2 | Pokazy praktyczne - demonstracje użycia narzędzi programistycznych |
M-3 | Ćwiczenia praktyczne z użyciem komputera. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Ocena zadań zrealizowanych w ramach laboratorium. |
S-2 | Ocena formująca: Ocena zadań domowych |
S-3 | Ocena podsumowująca: Całościowa ocena umiejętności praktycznych zdobytych podczas ćwiczeń laboratoryjnych. |
S-4 | Ocena podsumowująca: Sprawdzenie wiedzy teoretycznej dotyczącej automatycznego generowania oprogramowania. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_1A_D03.04_W01 Student zna oraz rozumie nowoczesne metody projektowania, analizowania, wytwarzania przy pomocy narzędzi wspomagających ten proces. Zna podstawowe narzędzia automatyzujące oraz zakres ich stosowalności. | I_1A_W03, I_1A_W04 | — | — | C-1 | T-W-4, T-W-3, T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-6 | M-1, M-2 | S-4 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_1A_D03.04_U01 Student potrafi generować i analizować kod oraz testy dla tego kodu przy pomocy podstawowych narzedzi automatyzujących proces wytwarzania oprogramowania. Rozumie wygenerowany przy pomocy narzedzi kod i jest w stanie go modyfikować i uruchomić. | I_1A_U04, I_1A_U05, I_1A_U07 | — | — | C-2 | T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-1 | M-3 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_1A_D03.04_W01 Student zna oraz rozumie nowoczesne metody projektowania, analizowania, wytwarzania przy pomocy narzędzi wspomagających ten proces. Zna podstawowe narzędzia automatyzujące oraz zakres ich stosowalności. | 2,0 | |
3,0 | ma podstawową wiedzę o narzędziach do automatycznego generowania oprogramowania. | |
3,5 | ma wiedzę o narzędziu Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
4,0 | ma wiedzę o przynajmniej dwóch chatbotach oraz o Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
4,5 | ma wiedzę o narzędziach ChatGPT, ChatSonic, Google Bard, Github Copilot do automatycznego generowania oprogramowania | |
5,0 | ma wiedze o narzędziach ChatGPT, ChatSonic, Google Bard, Github Copilot oraz ma wiedzę o modelach sztucznej inteligencji do generowania oprogramowania(codellama, llm-vscode) |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_1A_D03.04_U01 Student potrafi generować i analizować kod oraz testy dla tego kodu przy pomocy podstawowych narzedzi automatyzujących proces wytwarzania oprogramowania. Rozumie wygenerowany przy pomocy narzedzi kod i jest w stanie go modyfikować i uruchomić. | 2,0 | |
3,0 | potrafi zintegrować i wykorzystać Github Copilot do automatycznego generowania kodu | |
3,5 | potrafi wszystko na ocenę 3,0 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać narzędzie ChatGPT do automatycznego generowania kodu | |
4,0 | potrafi wszystko na ocenę 3,5 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać narzędzie ChatSonic do automatycznego generowania kodu | |
4,5 | potrafi wszystko na ocenę 4,0 oraz potrafi zintegrować i wykrozystać narzędzie Google bard do automatycznego generowania kodu. | |
5,0 | potrafi wszystko na ocenę 4,5 oraz potrafi zintegrować i wykorzystać modele sztucznej inteligencji do automatycznego generowania oprogramowania.(codellama, llm-vscode) |
Literatura podstawowa
- Christoffer Noring, Anjali Jain, Marina Fernandez, Ayşe Mutlu, Ajit Jaokar, AI-Assisted Software Development with GitHub Copilot and ChatGPT: A guide to optimizing developer productivity in machine learning, data science, and app and low code development, Packt Publishing, ebooks Account, 2024, 1835086055
- Jason Dwight, Master Code Generation with LLMs (Python/JavaScript): Write 10x More Code with AI, Independently published, ebook, 2024, 979-8877886957