Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Aplikacje internetowe 1 |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z technologiami wykorzystywanymi w marketingu elektronicznym |
| C-2 | Zapoznanie studentów ze strategiami w marketingu elektronicznym |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Metody oceny użyteczności aplikacji webowych | 4 |
| T-L-2 | Platformy do badania zachowań użytkowników aplikacji webowych | 4 |
| T-L-3 | Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych z wykorzystaniem wybranych narzędzi | 4 |
| T-L-4 | Zastosowanie wybranych algorytmów optymalizacji aplikacji webowych | 4 |
| T-L-5 | Zastosowanie technologii śledzenia wzroku w badaniu aplikacji webowych | 4 |
| T-L-6 | Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych | 4 |
| T-L-7 | Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników | 2 |
| T-L-8 | Kompleksowe badanie użyteczności i optymalizacja wybranej aplikacji webowej | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Metody oceny użyteczności aplikacji webowych | 3 |
| T-W-2 | Badanie zachowań użytkowników aplikacji webowych | 2 |
| T-W-3 | Testy AB i testy wielowymiarowe w optymalizacji aplikacji webowych | 2 |
| T-W-4 | Wybrane algorytmy optymalizacji aplikacji webowych | 2 |
| T-W-5 | Technologie śledzenia wzroku w aplikcjach webowych | 2 |
| T-W-6 | Zastosowanie EEG w badaniach systemów webowych | 2 |
| T-W-7 | Wykorzystanie sensorów GSR do pomiaru reakcji emocjonalnych użytkowników | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Praca własna | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Praca własna | 8 |
| A-W-3 | Konsultacje do wykładu | 2 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca. Zaliczenie pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria: ocena na podstawie sprawozdań i obecności. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D01.04_W01 Wiedza w zakresie metod analitycznych, przetwarzania danych i algorytmów wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych | I_1A_W05 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-6, T-L-8, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U06 | — | — | C-1, C-2 | T-L-6, T-L-8, T-W-5, T-W-6 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_D01.04_K01 Kompetencje w zakresie zastosowań metod analitycznych w optymalizacji aplikacji webowych. | I_1A_K03 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-8, T-W-2, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D01.04_W01 Wiedza w zakresie metod analitycznych, przetwarzania danych i algorytmów wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych | 2,0 | Nie zna podstawowych pojęć związanych z optymalizacją aplikacji webowych. |
| 3,0 | Zna podstawowe pojęcia i technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych. | |
| 3,5 | Zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Zna podstawowe technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać. | |
| 4,0 | Dobrze zna podstawowe pojęcia związane z technologiami marketingu elektronicznego. Dobrze zna technologie stosowane w optymalizacji aplikacji webowych i potrafi je wykorzystać. | |
| 4,5 | Dobrze 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. | |
| 5,0 | Bardzo 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D01.04_U01 Posiada umiejętność stosowania metod analitycznych i algorytmów przetwarzania danych wykorzystywanych w optymalizacji aplikacji webowych. | 2,0 | Nie umie nawet w podstawowym zakresie wykorzystać metod analityczne w optymalizacji aplikacji webowych. |
| 3,0 | Umie 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_D01.04_K01 Kompetencje w zakresie zastosowań metod analitycznych w optymalizacji aplikacji webowych. | 2,0 | Nie spełnia kryteriów dla oceny 3 |
| 3,0 | Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych. | |
| 3,5 | Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. | |
| 4,0 | Ma świadomość istnienia wielu algorytmów i metod analitycznych stosowanych w optymalizacji aplikacji webowych.. Potrafi wskazać kluczowe metody i technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. | |
| 4,5 | Ma 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. | |
| 5,0 | Ma 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
- Brad Nunnally, David Farkas, Badanie UX. Praktyczne techniki projektowania bezkonkurencyjnych produktów, Helion, Warszawa, 2018
- Mościchowska Iga, Rogoś-Turek Barbara, Badania jako podstawa projektowania User Experience, PWN, Warszawa, 2017
Literatura dodatkowa
- White, J., Bandit algorithms for website optimization, O'Reilly Media, Inc., Warszawa, 2014
- Stephanie Marsh, User Research: Improve Product and Service Design and Enhance Your UX Researc, Kogan Page Ltd, Londyn, 2015