Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia
Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod matematycznych w opisie procesów wzrostu i rozwoju roślin:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Zastosowanie metod matematycznych w opisie procesów wzrostu i rozwoju roślin | ||
| Specjalność | rolnictwo i ogrodnictwo | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Bioinżynierii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Arkadiusz Telesiński <Arkadiusz.Telesinski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 43 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku różniczkowego i całkowego, statystyki, a także fizjologii roślin, biochemii, meteorologii oraz gleboznawstwa |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem przedmiotu jest zapoznanie Doktorantów z możliwością wykorzystania różnych metod matematycznych w modelowaniu wzrostu, rozwoju u plonowania roślin |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Konstrukcja modeli losowych, teoria symulacji wielkości losowych, łańcuchy Markowa, niejednorodny proces Poissona, modelowanie zdarzeń dyskretnych. | 3 |
| T-P-2 | Wykorzystanie metod stochastycznych w modelowaniu wzrostu, rozwoju i plonowania roślin | 6 |
| T-P-3 | Zaliczenie | 1 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przypomnienie informacji z rachunku różniczkowego i całkowego. Równania różniczkowe. | 2 |
| T-W-2 | Teoretyczne podstawy modelowania wzrostu i rozwoju roślin; ogólna koncepcja konstrukcji modelu roślinnego, modelowanie faz rozwojowych, modele wzrostu i rozwoju systemu korzeniowego, dynamika przemian azotu w glebie na przykładzie modeli Daisy. | 4 |
| T-W-3 | Przygotowanie danych do modeli | 2 |
| T-W-4 | Ocena modeli: kalibracja i weryfikacja modelu, wybrane miary statystyczne | 2 |
| T-W-5 | Charakterystyka wybranych modeli symulacyjnych | 3 |
| T-W-6 | Najważniejsze miary statystyczne używane do oceny zgodności wyników symulowanych z wynikami rzeczywistymi | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-P-2 | Studiowanie literatury | 10 |
| A-P-3 | Przygotowanie projektu | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie wskazanej literatury | 35 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładów | 10 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacją multimedialną |
| M-2 | Projekt dotyczący modelowania stochastycznego w opisie wzrostu i rozwoju roślin |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie pisemne |
| S-2 | Ocena formująca: Zaliczenie projektu |
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-_SzDE03bRO_W01 Posiada wiedzę dotyczącą możliwości wykorzystania narzędzi matematycznych do opisu procesu wzrostu i rozwoju roślin | SD_3_W06 | — | C-1 | T-P-3, T-P-1, T-W-6, T-P-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-5, T-W-2 | M-2, 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-_SzDE03bRO_U01 Umie wykorzystać podstawowe modele matematyczne w opisie wzrostu, rozwoju i plonowania roślin | SD_3_U02 | — | C-1 | T-P-2, T-P-1, T-P-3 | M-2 | S-2 |
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-_SzDE03bRO_K01 Doktorant charakteryzuje się kreatywnością w wykorzystaniu modeli matematycznych w rolnictwie i ogrodnictwie | SD_3_K02 | — | C-1 | T-P-2 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE03bRO_W01 Posiada wiedzę dotyczącą możliwości wykorzystania narzędzi matematycznych do opisu procesu wzrostu i rozwoju roślin | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada wiedzę dotyczącą podstawowych modeli matematycznych stosowanych w opisie wzrostu, rozwoju i plonowania roślin, a także wiedzę dotyczącą wykorzystania prosesów stochastycznych w rolnictwie i ogrodnictwie | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE03bRO_U01 Umie wykorzystać podstawowe modele matematyczne w opisie wzrostu, rozwoju i plonowania roślin | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada podstawową umiejętność wykorzystania gółównych modeli matematycznych w opisie wzrostu i rozwoju roślin | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE03bRO_K01 Doktorant charakteryzuje się kreatywnością w wykorzystaniu modeli matematycznych w rolnictwie i ogrodnictwie | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada podstawowe kompetencje do wykorzystania modelowania matematycznego w rolnictwie i ogrodnictwie | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Kulig B., Matematyczne modelowanie wzrostu, rozwoju i plonowania roślin, Wyd. UR w Krakowie, Kraków, 2010
- Wrzosek D., Matematyka dla biologów, Wyd. UW, Warszawa, 2018
Literatura dodatkowa
- Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WNT, Warszawa, 2015
- Foryś U., Matematyka w biologii, WNT, Warszawa, 2005