Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Introduction to Computer Science
Course of study:
2015/2016
Code:
BIT-1-106-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Applied Computer Science
Semester:
1
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr Onderka Zdzisław (zonderka@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr Onderka Zdzisław (zonderka@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Student posiada umiejętność współpracy i posiada zdolność do samokształcenia IT1A_K03, IT1A_K01 Project
Skills
M_U001 Student potrafi zaprojektować prosty algorytm IT1A_U16, IT1A_U15 Test,
Project
M_U002 Student potrafi zastosować środowisko programistyczne i zaimplementować prostą aplikację IT1A_U13 Project,
Participation in a discussion
Knowledge
M_W001 Student definiuje i wyjaśnia budowę oraz zasadę działania maszyny typu von Neumanna. IT1A_W04 Test
M_W002 Student charakteryzuje budowę i zasadę działania programu IT1A_W05 Test
M_W003 Student rozpoznaje specyfikę strukturalnego programowania i wskazuje potrzebę jego zastosowania IT1A_W06, IT1A_W11 Test,
Execution of exercises
M_W004 Student dobiera odpowiednie struktur danych dla podstawowych algorytmów IT1A_W09, IT1A_W11 Test,
Project
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Student posiada umiejętność współpracy i posiada zdolność do samokształcenia - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi zaprojektować prosty algorytm + - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi zastosować środowisko programistyczne i zaimplementować prostą aplikację - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student definiuje i wyjaśnia budowę oraz zasadę działania maszyny typu von Neumanna. + - + - - - - - - - -
M_W002 Student charakteryzuje budowę i zasadę działania programu + - + - - - - - - - -
M_W003 Student rozpoznaje specyfikę strukturalnego programowania i wskazuje potrzebę jego zastosowania + - + - - - - - - - -
M_W004 Student dobiera odpowiednie struktur danych dla podstawowych algorytmów + - + - - - - - - - -
Module content
Lectures:

1. Elementarne pojęcia: komputer, dane, rodzaje przetwarzanie, podstawy architektur komputerowych. Algorytm, notacje, przykłady, język programowania, program, kompilator; przykłady zapisu w różnych notacjach,
2. Pojęcie typu danych. Budowa operacji i sposób jej wykonania. Podstawowe koncepcje algorytmiczne: zmienna, instrukcja, przypisanie, wybór, iteracja. Przykładowe algorytmy.
3. Automat abstrakcyjny: maszyna Turinga – podstawowy model obliczeń, przykłady;
4. Model maszyny typu Von Neumanna (architektura, własności, adresacja, programy). Przykłady programów zapisanych dla tego modelu maszyny sekwencyjnej.
5. Reprezentacja danych w komputerze, kodowanie liczb, algorytmy konwersji, różne systemy liczbowe
6. Podstawowe struktury danych (zmienne proste, tablice, struktury)
7. Wstęp do języka programowania C/C++, porównanie z elementami języka Pascal, przykładowe algorytmy dla podstawowych struktur danych, programowanie strukturalne, projektowanie metodą „top-down functional decomposition”, rekurencja,
8. Odwrotna Notacja Polska, stos i operacje na stosie

Laboratory classes:

1. Zastosowanie środowiska Visual C++
2. Implementacja prostych programów liniowych (zastosowanie prostych struktur danych) w języku C
3. Implementacja algorytmów z warunkiem
4. Implementacja algorytmów z pętlą (zastosowanie pętli for, while, do-while) dla struktur tablicowych.
5. Implementacja operacji na stosie i zastosowanie do algorytmu ONP (zastosowanie tablicy i struktury)
6. Implmentacja prostych przykładów rekurencji

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 161 h
Module ECTS credits 6 ECTS
Participation in lectures 28 h
Realization of independently performed tasks 42 h
Participation in laboratory classes 28 h
Preparation for classes 63 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa = 70% oceny z egzaminu + 30% oceny z ćwiczeń

Prerequisites and additional requirements:

Podstawowa wiedza matematyczna i informatyczna ze szkoły średniej i gimnazjum

Recommended literature and teaching resources:

 N.Wirth, Wstęp do programowania systematycznego, WNT
 E.W.Dijkstra, Umiejętność programowania, WNT
 N.Wirth, Algorytmy + Struktury Danych = Programy
 Aho, Ullman, Wykłady z Informatyki z przykładami w języku C

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

Wymagane od student samodzielne opracowanie algorytmów i ich zaimplementowanie oraz przetestowanie według dostarczonej listy algorytmów (39 prostych algorytmów)

Zaliczenie w pierwszym terminie na podstawie zaliczonych kartkówek + dodatkowe 2 terminy zaliczenia (przed drugim i trzecim terminem egzaminu),

udział „praktycznych” punktów ECTS: 3
udział „teoretycznych” punktów ECTS: 3