Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia
Sylabus przedmiotu Wykorzystanie metod matematycznych w opisie procesów biochemicznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wykorzystanie metod matematycznych w opisie procesów biochemicznych | ||
| Specjalność | inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Bioinżynierii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Arkadiusz Telesiński <Arkadiusz.Telesinski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Krystyna Cybulska <Krystyna.Cybulska@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 37 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku różniczkowego i całkowego funkcji jedej zmiennej i funkcji wielu zmiennych |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z zakresu biochemii |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie Doktoranta z możliwościami wykorzystania metod matematycznych w opisie procesów biochemicznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Opracowanie procesów biochemicznych na przykładzie wybranych drobnoustrojów wykorzystywanych w inżynierii środowiska. | 5 |
| T-P-2 | Stworzenie modelu matematycznego na podstawie wyników przeprowadzonego doświadczenia mikrobiologicznego | 5 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Zasady matematycznego modelowania, obliczenia numeryczne i symboliczne, zastosowanie rachunku różniczkowego i całkowego | 2 |
| T-W-2 | Zastosowanie równań różniczkowych zwyczajnych w modelowaniu matematycznym | 2 |
| T-W-3 | Podstawowe procesy biochemiczne, mające zastosowanie w inżynierii środowiska, górnictwie i energetyce | 3 |
| T-W-4 | Modele matematyczne procesów biochemicznych: weryfikacja modelu, czas ciągły i czas dyskretny, równanie Malthusa, wykładniczy wzrost populacji | 2 |
| T-W-5 | Podstawowe modele wzrostu pojedynczej populacji i oddziaływań międzypopulacyjnych w czasie ciągłym | 2 |
| T-W-6 | Modele populacyjne z czasem dyskretnym | 2 |
| T-W-7 | Modelowanie stochastyczne: konstrukcja modeli losowych, teoria symulacji wielkości losowych, łańcuchy Markowa, niejednorodny proces Poissona | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-P-2 | Studiowanie wskazanej literatury | 15 |
| A-P-3 | Wykonanie projektu dotyczącego modelowania matematycznego procesów biochemicznych | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie wskazanej literatury | 35 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Doświadczenie laboratoryjne |
| M-3 | Ćwiczenia projektowe |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie projektu |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_W01 Doktorant zna przyklady modeli matmatycznych stosowanych w do opisu wybranych procesów biochemicznych; zna podstawy modelowania stochastycznego | SD_3_W06 | — | C-1 | T-P-2, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-P-1, T-W-7, T-W-6, T-W-1 | M-2, M-3, M-1 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_U01 Doktorant umie konstruować modele matematyczne opisujące wybrane procesy biochemiczne | SD_3_U02 | — | C-1 | T-P-1, T-P-2 | M-3, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_K01 Doktorant rozumie znaczenie modelowania matematycznego w procesach biochemicznych | SD_3_K02 | — | C-1 | T-P-2, T-P-1 | M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_W01 Doktorant zna przyklady modeli matmatycznych stosowanych w do opisu wybranych procesów biochemicznych; zna podstawy modelowania stochastycznego | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada podstawową wiedzę z zakresu modelowania matematycznego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_U01 Doktorant umie konstruować modele matematyczne opisujące wybrane procesy biochemiczne | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant potrafi skonstruować elementarne modele opisujące wybrane procesy biochemiczne | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bISG_K01 Doktorant rozumie znaczenie modelowania matematycznego w procesach biochemicznych | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant wykazuje aktywność do tworzenia modeli matematycznych opisuących wybrane procesy biochemiczne | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Palczewski A., Równania różniczkowe zwyczajne, WNT, Warszawa, 2004
- Wrzosek D., Matematyka dla biologów, Wyd. UW, Warszawa, 2018
Literatura dodatkowa
- Foryś U., Matematyka w biologii, WNT, Warszawa, 2005
- Kączkowski J., Podstawy biochemii, PWN, Warszawa, 2012
- Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WNT, Warszawa, 2015