Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria aplikacji webowych

Sylabus przedmiotu Optymalizacja aplikacji webowych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Optymalizacja aplikacji webowych
Specjalność Inżynieria aplikacji webowych
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Aplikacje internetowe 1

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technologiami wykorzystywanymi w marketingu elektronicznym
C-2Zapoznanie studentów ze strategiami w marketingu elektronicznym

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych4
T-L-2Platformy do badania zachowań użytkowników aplikacji webowych4
T-L-3Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych z wykorzystaniem wybranych narzędzi4
T-L-4Zastosowanie wybranych algorytmów optymalizacji aplikacji webowych4
T-L-5Zastosowanie technologii śledzenia wzroku w badaniu aplikacji webowych4
T-L-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych4
T-L-7Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników2
T-L-8Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej4
30
wykłady
T-W-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych3
T-W-2Badanie zachowań użytkowników aplikacji webowych2
T-W-3Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych2
T-W-4Wybrane algorytmy optymalizacji aplikacji webowych2
T-W-5Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych2
T-W-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych2
T-W-7Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Praca własna8
A-W-3Konsultacje do wykładu2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_D01.04_W01
Wiedza w zakresie metod analitycznych, przetwarzania danych i algorytmów wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych
I_1A_W05C-1, C-2T-L-1, T-L-6, T-L-8, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_D01.04_U01
Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych.
I_1A_U10, I_1A_U06C-1, C-2T-L-6, T-L-8, T-W-5, T-W-6M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_D01.04_K01
Kompetencje w zakresie zastosowań metod analitycznych w optymalizacji aplikacji webowych.
I_1A_K03C-1, C-2T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-8, T-W-2, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_D01.04_W01
Wiedza w zakresie metod analitycznych, przetwarzania danych i algorytmów wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych
2,0Nie zna podstawowych pojęć związanych z optymalizacją aplikacji webowych.
3,0Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Zna podstawowe technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać.
4,0Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Dobrze zna technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać.
4,5Dobrze zna podstawowe i zaawansowane pojęcia związane z marketingiem elektronicznym. Dobrze zna podstawowe i zaawansowane technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów marketingu elektronicznego.
5,0Bardzo dobrze zna zaawansowane pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Bardzo dobrze zna zaawansowane technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów marketingu elektronicznego oraz metody optymalizacji powiązane z systemami internetowymi.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_D01.04_U01
Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych.
2,0Nie umie nawet w podstawowym zakresie wykorzystać metod analityczne w optymalizacji aplikacji webowych.
3,0Umie w podstawowym zakresie wykorzystać metody analityczne w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_D01.04_K01
Kompetencje w zakresie zastosowań metod analitycznych w optymalizacji aplikacji webowych.
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie.
4,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie.
4,5Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z marketingiem elektronicznym.
5,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w marketingu elektronicznym. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z optymalizacją aplikacji webowych. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych i samodzielnie poszukuje nowych rozwiązań.

Literatura podstawowa

  1. Brad Nunnally, David Farkas, Badanie UX. Praktyczne techniki projektowania bezkonkurencyjnych produktów, Helion, Warszawa, 2018
  2. Mościchowska Iga, Rogoś-Turek Barbara, Badania jako podstawa projektowania User Experience, PWN, Warszawa, 2017

Literatura dodatkowa

  1. White, J., Bandit algorithms for website optimization, O'Reilly Media, Inc., Warszawa, 2014
  2. Stephanie Marsh, User Research: Improve Product and Service Design and Enhance Your UX Researc, Kogan Page Ltd, Londyn, 2015

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych4
T-L-2Platformy do badania zachowań użytkowników aplikacji webowych4
T-L-3Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych z wykorzystaniem wybranych narzędzi4
T-L-4Zastosowanie wybranych algorytmów optymalizacji aplikacji webowych4
T-L-5Zastosowanie technologii śledzenia wzroku w badaniu aplikacji webowych4
T-L-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych4
T-L-7Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników2
T-L-8Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych3
T-W-2Badanie zachowań użytkowników aplikacji webowych2
T-W-3Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych2
T-W-4Wybrane algorytmy optymalizacji aplikacji webowych2
T-W-5Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych2
T-W-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych2
T-W-7Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Praca własna20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Praca własna8
A-W-3Konsultacje do wykładu2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_D01.04_W01Wiedza w zakresie metod analitycznych, przetwarzania danych i algorytmów wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W05Ma wiedzę o nowoczesnych metodach projektowania, analizowania, wytwarzania, testowania oprogramowania oraz rozwiązywania wybranych zadań inżynierskich obejmujących w szczególności narzędzia wspomagające wytwarzanie oprogramowania na różnych etapach powstawania, eksploatacji i rozwoju systemów informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technologiami wykorzystywanymi w marketingu elektronicznym
C-2Zapoznanie studentów ze strategiami w marketingu elektronicznym
Treści programoweT-L-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych
T-L-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych
T-L-8Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej
T-W-4Wybrane algorytmy optymalizacji aplikacji webowych
T-W-5Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna podstawowych pojęć związanych z optymalizacją aplikacji webowych.
3,0Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Zna podstawowe technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać.
4,0Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Dobrze zna technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać.
4,5Dobrze zna podstawowe i zaawansowane pojęcia związane z marketingiem elektronicznym. Dobrze zna podstawowe i zaawansowane technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów marketingu elektronicznego.
5,0Bardzo dobrze zna zaawansowane pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Bardzo dobrze zna zaawansowane technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych. Zna metody i narzędzia stosowane w pomiarach efektywności systemów marketingu elektronicznego oraz metody optymalizacji powiązane z systemami internetowymi.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_D01.04_U01Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U10Potrafi posługiwać się rachunkiem ekonomicznym przy wstępnej ocenie podejmowanych przedsięwzięć informatycznych, dostrzegając znaczenie aspektów technicznych, społecznych i organizacyjnych.
I_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technologiami wykorzystywanymi w marketingu elektronicznym
C-2Zapoznanie studentów ze strategiami w marketingu elektronicznym
Treści programoweT-L-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych
T-L-8Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej
T-W-5Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych
T-W-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie umie nawet w podstawowym zakresie wykorzystać metod analityczne w optymalizacji aplikacji webowych.
3,0Umie w podstawowym zakresie wykorzystać metody analityczne w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_D01.04_K01Kompetencje w zakresie zastosowań metod analitycznych w optymalizacji aplikacji webowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K03Jest gotów do podjęcia społecznej, zawodowej i etycznej odpowiedzialności za pełnione role zawodowe w kontekście informatyki i związanych z nimi aspektów prawnych i etycznych, a także wymagania takiej postawy od innych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technologiami wykorzystywanymi w marketingu elektronicznym
C-2Zapoznanie studentów ze strategiami w marketingu elektronicznym
Treści programoweT-L-1Metody oceny użyteczności aplikacji webowych
T-L-3Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych z wykorzystaniem wybranych narzędzi
T-L-6Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych
T-L-8Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej
T-W-2Badanie zachowań użytkowników aplikacji webowych
T-W-4Wybrane algorytmy optymalizacji aplikacji webowych
T-W-5Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie.
4,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie.
4,5Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z marketingiem elektronicznym.
5,0Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w marketingu elektronicznym. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z optymalizacją aplikacji webowych. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych i samodzielnie poszukuje nowych rozwiązań.