Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Informatyka
Course of study:
2019/2020
Code:
CIMT-1-403-s
Faculty of:
Materials Science and Ceramics
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Materials Science
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Responsible teacher:
prof. dr hab. inż. Grzesik Zbigniew (grzesik@agh.edu.pl)
Module summary

Studenci zapoznają się z podstawami informatyki. Nabywają umiejętności pozwalające na napisanie prostego programu w języku VBA.

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: is able to
M_K001 Student rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się z zakresu informatyki oraz wykorzystywania nowoczesnych metod programistycznych. IMT1A_K01 Activity during classes
Skills: he can
M_U001 Student potrafi wykorzystywać poznane algorytmy numeryczne do obliczeń matematycznych. IMT1A_U02 Activity during classes
M_U002 Student potrafi przeliczać liczby zapisane w różnych systemach liczbowych IMT1A_U02 Execution of laboratory classes
M_U003 Student potrafi napisać prosty program w wybranym języku programowania. IMT1A_U02 Activity during classes
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Student ma podstawową wiedzę z zakresu konstruowania i działania algorytmów komputerowych. IMT1A_W02 Activity during classes
M_W002 Student ma wiedzę z zakresu działania komputera, systemów pozycyjnych oraz arytmetyki komputerowej. IMT1A_W02 Examination,
Test
M_W003 Student ma podstawową wiedzę z zakresu analizy numerycznej. Wykorzystywania algorytmów do rozwiązywania zagadnień początkowo brzegowych, całkowania oraz różniczkowania numerycznego. IMT1A_W02 Examination
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
45 15 0 30 0 0 0 0 0 0 0 0
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
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 Student rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się z zakresu informatyki oraz wykorzystywania nowoczesnych metod programistycznych. + - - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi wykorzystywać poznane algorytmy numeryczne do obliczeń matematycznych. - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi przeliczać liczby zapisane w różnych systemach liczbowych - - + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi napisać prosty program w wybranym języku programowania. - - - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student ma podstawową wiedzę z zakresu konstruowania i działania algorytmów komputerowych. + - + - - - - - - - -
M_W002 Student ma wiedzę z zakresu działania komputera, systemów pozycyjnych oraz arytmetyki komputerowej. + - + - - - - - - - -
M_W003 Student ma podstawową wiedzę z zakresu analizy numerycznej. Wykorzystywania algorytmów do rozwiązywania zagadnień początkowo brzegowych, całkowania oraz różniczkowania numerycznego. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 145 h
Module ECTS credits 5 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 h
Preparation for classes 45 h
Realization of independently performed tasks 55 h
Module content
Lectures (15h):
  1. Wiadomości wstępne

    Wiadomości wstępne: co to jest informatyka; przykładowe zagadnienia z obszaru inżynierii materiałowej i energetyki, w których stosowana jest informatyka; podstawowe rozkazy, które potrafi wykonać komputer; kodowanie liczb w komputerze; arytmetyka komputerowa; systemy pozycyjne;

  2. Algorytmika

    Zasady budowania algorytmów: metody poprawnego zapisywania algorytmów; reguły stylu programowania; czytelność kodu; konwencje notacyjne, notacje opisowe, formalne, graficzne; instrukcje proste i strukturalne; przykładowe algorytmy symulujące procesy transportu masy i energii

  3. Algorytmy iteracyjne

    Zasady działania algorytmów iteracyjnych; przykłady algorytmów.

  4. Pseudokody

    Podstawy programowania z wykorzystaniem pseudokodu: ogólne zasady programowania; zasady programowania iteracyjnego; najistotniejsze elementy języków oprogramowania; typy danych, nazewnictwo stałych i zmiennych, zmienne tablicowe, tablice jedno- i wielowymiarowe, instrukcje przypisania;

  5. Wyrażenia arytmetyczne

    Zapis wyrażeń arytmetycznych; zasady poprawnego budowania algorytmów iteracyjnych;

  6. Instrukcje proste

    Instrukcje warunkowe proste i złożone; metody konstruowania wyrażeń logicznych; instrukcja wyboru;

  7. Instrukcje iteracyjne

    Instrukcje iteracyjne – pętle, rodzaje i zasady konstruowania; instrukcje wejścia/wyjścia; zapisywanie programów w pseudokodzie;

  8. Programowanie

    Przykłady programów dotyczących m.in. podstaw projektowania nowych materiałów oraz powłok ochronnych do zastosowań w elektrowniach węglowych, ogniwach paliwowych, a także w procesach pozyskiwania energii słonecznej.

  9. Algorytmy szyfrujące

    Omówienie algorytmów kryptograficznych; algorytmy szyfrujące dane typu RSA.

Laboratory classes (30h):
  1. Kodowanie liczb

    kodowanie liczb w komputerze; arytmetyka komputerowa; systemy pozycyjne;

  2. Pseudokody prostych algorytmów

    Opracowanie prostych algorytmów oraz ich opis za pomocą pseudo kodu.

  3. Algorytmika

    Opracowanie algorytmów rozwiązywania prostych zadań z zakresu podstawowych wiadomości z zakresu matematyki i fizyki. Zasady tworzenia rozbudowanych algorytmów przeznaczonych do modelowania funkcjonalnych właściwości materiałów, wykorzystywanych w nowoczesnych gałęziach przemysłu (energetyka, przemysł lotniczy i motoryzacyjny) oraz wspomagania procesu podejmowania racjonalnych decyzji dotyczących ochrony środowiska przed zanieczyszczeniami wynikającymi z działalności przemysłu wydobywczego i energetycznego oraz transportu.

  4. Języki programowania

    Zapoznanie się z wybranym językiem programowania spośród języków: Fortran, C, C++, VBA.

  5. Programowanie

    Zapis opracowanych algorytmów w formie pseudokodu oraz ich zaimplementowanie w wybranym języku programowania.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Laboratory classes: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Laboratory classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa = 0,49 x ocena z zaliczenia + 0,51 x ocena z egzaminu.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Prerequisites and additional requirements:

Brak

Recommended literature and teaching resources:

1. Wirth N., Wstęp do programowania systematycznego, WNT, 1978
2. Wirth N., Algorytmy + struktury danych = programy, WNT, 1989
3. Cormen T., Wprowadzenie do algorytmów, WNT, 1997
4. D. Harel, Rzecz o istocie informatyki. WNT, Warszawa, 2000.
5. P. Silvester, System operacyjny UNIX, WNT, W-wa, 1990.
6. B.W. Kernighan, D.M. Ritchie, Język ANSI C, PWN, 1994.
7. Dostępne podręczniki z zakresu algorytmiki i systemów operacyjnych.
8. Dostępne podręczniki z zakresu podstaw programowania.

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

1. M. Danielewski, B. Bożek, K. Holly, S. Oroda and Z. Grzesik, “The Mathematical Models of Scale Growth on Pure Metal”, in Proc. 3rd Int’l Symposium Corrosion Resistant Alloys, Krakow 20-22.06.1996, AGH, p. 176-184.
2. Z. Grzesik, ”Defect structure and transport properties of nonstoichiometric metal sulphides”, Polish Journal of Chemistry, 83, 1423-1436 (2009).
3. A. Kaczmarska, Z. Grzesik, S. Mrowec, „On the defect structure and transport properties of Co3O4 cobalt oxide”, High Temperature Materials and Processes, 31, 371-379 (2012).

Additional information:

Brak