Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Wstęp do informatyki
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
EAiR-1-109-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Automatyka i Robotyka
Semestr:
1
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Pawlik Piotr (piotrus@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W ramach przedmiotu przedstawione zostaną zagadnienia funkcjonowania komputerów w kontekście ich programowania. Omówione będą sposoby przedstawiania danych w komputerze oraz sposoby konstruowania algorytmów je przetwarzających. Studenci zapoznają się z implementacją algorytmów za pomocą struktur sterujących. Zaprezentowane zostaną wybrane ważniejsze algorytmy i abstrakcyjne struktury danych.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Zna i rozumie podstawowe pojęcia związane z informatyką AiR1A_W04 Kolokwium
M_W002 Dysponuje wiedzą z zakresu tworzenia oprogramowania AiR1A_W04 Kolokwium
M_W003 Dysponuje wiedzą z zakresu podstaw architektury komputerów AiR1A_W04 Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 Posiada umiejętność konstruowania prostych algorytmów AiR1A_U07 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Potrafi zaimplementować algorytmy w języku programowania wysokiego poziomu (np. Python). AiR1A_U07 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U003 Potrafi prawidłowo wykorzystać złożone struktury danych AiR1A_U07 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi umiejętnie i krytycznie korzystać z internetowych źródeł wspierających tworzenie oprogramowania w szczególności w wypadku napotkania problemów w trakcie tego procesu. AiR1A_K01 Zaliczenie laboratorium
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
56 28 0 28 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Zna i rozumie podstawowe pojęcia związane z informatyką + - - - - - - - - - -
M_W002 Dysponuje wiedzą z zakresu tworzenia oprogramowania + - - - - - - - - - -
M_W003 Dysponuje wiedzą z zakresu podstaw architektury komputerów + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Posiada umiejętność konstruowania prostych algorytmów - - + - - - - - - - -
M_U002 Potrafi zaimplementować algorytmy w języku programowania wysokiego poziomu (np. Python). - - + - - - - - - - -
M_U003 Potrafi prawidłowo wykorzystać złożone struktury danych - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi umiejętnie i krytycznie korzystać z internetowych źródeł wspierających tworzenie oprogramowania w szczególności w wypadku napotkania problemów w trakcie tego procesu. + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 81 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 10 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):
Tematyka wykładów

  • Reprezentacja informacji (Systemy liczbowe, Typy danych, Operacje arytmetyczne)
  • Elementy architektury komputerów (Budowa komputera, Organizacja pamięci, Adresowanie)
  • Metody opisu algorytmów (Schematy blokowe, pseudokod)
  • Elementy programowania (Instrukcje sterujące, Iteracja, Funkcje, Rekurencja)
  • Złożone typy danych (Tablice, Listy, Rekordy, Klasy)
  • Abstrakcyjne struktury danych
  • Często używane algorytmy

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):
Tematyka ćwiczeń laboratoryjnych

  • Proste typy danych
  • Instrukcje sterujące
  • Funkcje
  • Złożone typy danych
  • Rekurencja
  • Funkcje wyższego rzędu
  • Abstrakcyjne struktury danych
  • Często używane algorytmy

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconym o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: 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:

Wstępny warunek uzyskania zaliczenia: realizacja i zaliczenie poprawności wykonania wszystkich zadań obowiązkowych
Zaliczenie na podstawie kolokwiów

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Średnia ocen z kolokwiów

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

Obrabianie zajęć z innymi grupami (w miarę wolnych miejsc)
Nadsyłanie rozwiązań zadań i indywidualna ich weryfikacja przez prowadzącego (w szczególności przy nieobecnościach usprawiedliwionych chorobą)

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Brak

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  • Wirth N., Algorytmy + struktury danych = programy, WNT, 1989, Warszawa
  • Matthes E., Python. Instrukcje dla programisty, Helion, 2016, Gliwice
  • Miller B., Ranum D., Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python, Luther College, http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. P. Pawlik, Z. Mikrut, Z. Bubliński: Komputerowa analiza ankiet, Automatyka t. 8 z. 3, 2004, s. 361–366.
2. M. Gorgoń, P. Pawlik, M. Jabłoński, J. Przybyło: Automatyka t. 10 z. 3, 2006, s. 355–364.
3. A. Głowacz, Z. Mikrut, P. Pawlik: Algorytm wideodetekcji korzystający z metody obliczania przepływu optycznego, Automatyka t. 15 z. 3, 2011, s. 521–534

Informacje dodatkowe:

Brak