Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Programowanie gier komputerowych

Sylabus przedmiotu Sieci złożone:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Sieci złożone
Specjalność Sztuczna inteligencja
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Umiejętność programowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Podstawy przetwarzania struktur sieciowych2
T-L-4Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-5Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-6Algorytmy rozpoznawania motywów sieciach2
T-L-7Analizy sieci dynamicznych2
T-L-8Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego2
T-L-12Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu progowego2
T-L-13Analizy odporności i stabilności sieci2
T-L-14Algorytmy próbkowania sieci2
T-L-15Badanie sieci rzeczywistych2
30
wykłady
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy rozpoznawania motywów w sieciach2
T-W-5Algorytmy klasyfikacji struktur sieciowych2
T-W-6Modele sieci dynamicznych2
T-W-7Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-10Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-11Predykcja zmian topologicznych sieci2
T-W-12Odporność i stabilność sieci2
T-W-13Algorytmy próbkowania sieci2
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
T-W-15Analizy sieci złożonych w systemach technicznych i ekonomicznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań20
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje do wykładu2
50

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
I_2A_D01.06_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
I_2A_W09, I_2A_W10C-1, C-2T-W-11, T-W-9, T-W-1, T-W-7, T-W-8, T-W-4, T-W-3, T-W-2, T-W-6, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-1, T-L-9, T-L-10, T-L-13, T-L-3M-2, M-1S-1, S-2
I_2A_D01.06_W02
Wiedza w zakresie modelowania procesów w sieciach złożonych
I_2A_W04, I_2A_W09C-1, C-2T-W-3, T-W-6, T-W-14, T-L-7, T-L-1, T-L-9, T-L-11M-2, M-1S-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
I_2A_D01.06_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
I_2A_U12, I_2A_U13C-1, C-2T-W-11, T-W-9, T-W-1, T-W-7, T-W-8, T-W-4, T-W-3, T-W-2, T-W-6, T-W-14, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-1, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-13, T-L-3M-2, M-1S-1, S-2
I_2A_D01.06_U02
Posiada umiejętność modelowania procesów w sieciach złożonych
I_2A_U02, I_2A_U15C-1, C-2T-W-7, T-W-6, T-W-14, T-L-7, T-L-9, T-L-11M-2, M-1S-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
I_2A_D01.06_K01
Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
I_2A_K02, I_2A_K03C-1, C-2T-W-11, T-W-9, T-W-1, T-W-7, T-W-8, T-W-4, T-W-3, T-W-2, T-W-6, T-W-14, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-1, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-13, T-L-3M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.06_W01
Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D01.06_W02
Wiedza w zakresie modelowania procesów w sieciach złożonych
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką modelowania procesów w sieciach złożnych. Zna podstawowe metody modelowania procesów w sieciach złożnych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.06_U01
Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D01.06_U02
Posiada umiejętność modelowania procesów w sieciach złożonych
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody modelowania procesów w sieciach złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.06_K01
Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Fronczak A., Fronczak P., Świat sieci złożonych, PWN, Warszawa, 2009
  2. Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
  3. Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
  4. Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016

Literatura dodatkowa

  1. Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
  2. Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
  3. Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych2
T-L-2Narzędzia do wizualizacji sieci2
T-L-3Podstawy przetwarzania struktur sieciowych2
T-L-4Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-5Wyznaczanie i analizy metryk sieci2
T-L-6Algorytmy rozpoznawania motywów sieciach2
T-L-7Analizy sieci dynamicznych2
T-L-8Analizy sieci wielowarstwowych2
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych2
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji2
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego2
T-L-12Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu progowego2
T-L-13Analizy odporności i stabilności sieci2
T-L-14Algorytmy próbkowania sieci2
T-L-15Badanie sieci rzeczywistych2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych2
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych2
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci2
T-W-4Algorytmy rozpoznawania motywów w sieciach2
T-W-5Algorytmy klasyfikacji struktur sieciowych2
T-W-6Modele sieci dynamicznych2
T-W-7Modele sieci wielowarstwowych2
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych2
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji2
T-W-10Modelowanie współbieżnych procesów propagacji informacji2
T-W-11Predykcja zmian topologicznych sieci2
T-W-12Odporność i stabilność sieci2
T-W-13Algorytmy próbkowania sieci2
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych2
T-W-15Analizy sieci złożonych w systemach technicznych i ekonomicznych2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie sprawozdań20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia18
A-W-3Konsultacje do wykładu2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.06_W01Wiedza w zakresie modelowania i analizy sieci złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W10Rozumie oddziaływanie nauki i techniki, w tym informatyki, na kształtowanie postaw społecznych i dostrzega znaczenie konieczności wykorzystania różnych obszarów wiedzy w rozwoju społeczeństwa
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych
Treści programoweT-W-11Predykcja zmian topologicznych sieci
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-7Modele sieci wielowarstwowych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-4Algorytmy rozpoznawania motywów w sieciach
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-6Modele sieci dynamicznych
T-L-8Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-4Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-5Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-6Algorytmy rozpoznawania motywów sieciach
T-L-7Analizy sieci dynamicznych
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-13Analizy odporności i stabilności sieci
T-L-3Podstawy przetwarzania struktur sieciowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
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
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką sieci złożonych. Zna podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.06_W02Wiedza w zakresie modelowania procesów w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
I_2A_W09Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych
Treści programoweT-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-6Modele sieci dynamicznych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
T-L-7Analizy sieci dynamicznych
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
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
2,0
3,0Zna podstawowe pojęcia związane z tematyką modelowania procesów w sieciach złożnych. Zna podstawowe metody modelowania procesów w sieciach złożnych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.06_U01Umiejętność modelowania i analizy sieci złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U12Potrafi komunikować się na tematy specjalistyczne w wybranym obszarze informatyki zarówno środowisku zawodowym jak i innych kręgach odbiorców
I_2A_U13Potrafi przedstawiać wyniki prac badawczych i prowadzić konstruktywną dyskusję na ich temat
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych
Treści programoweT-W-11Predykcja zmian topologicznych sieci
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-7Modele sieci wielowarstwowych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-4Algorytmy rozpoznawania motywów w sieciach
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-6Modele sieci dynamicznych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
T-L-8Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-4Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-5Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-6Algorytmy rozpoznawania motywów sieciach
T-L-7Analizy sieci dynamicznych
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
T-L-13Analizy odporności i stabilności sieci
T-L-3Podstawy przetwarzania struktur sieciowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
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
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.06_U02Posiada umiejętność modelowania procesów w sieciach złożonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U02Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U15Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych
Treści programoweT-W-7Modele sieci wielowarstwowych
T-W-6Modele sieci dynamicznych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
T-L-7Analizy sieci dynamicznych
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
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
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody modelowania procesów w sieciach złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.06_K01Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
I_2A_K03Jest gotów do aktywnego przekazywania społeczeństwu informacji na temat bieżącego stanu wiedzy w zakresie informatyki oraz podejmowania działań na rzecz rozwoju środowiska społecznego
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami i algorytmami analizy sieci złożnych
C-2Zapoznanie studentów z metodami modelowania procesów w sieciach złożonych
Treści programoweT-W-11Predykcja zmian topologicznych sieci
T-W-9Metody inicjowania i oddziaływania na procesy dyfuzji informacji
T-W-1Matematyczne podstawy sieci złożonych
T-W-7Modele sieci wielowarstwowych
T-W-8Dyfuzja informacji w sieciach złożonych
T-W-4Algorytmy rozpoznawania motywów w sieciach
T-W-3Algorytmy wyznaczania metryk i miar centralności sieci
T-W-2Teoretyczne modele sieci złożonych
T-W-6Modele sieci dynamicznych
T-W-14Analizy sieci złożonych w systemach socjo-technicznych
T-L-8Analizy sieci wielowarstwowych
T-L-4Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-5Wyznaczanie i analizy metryk sieci
T-L-6Algorytmy rozpoznawania motywów sieciach
T-L-7Analizy sieci dynamicznych
T-L-1Narzędzia i biblioteki obliczeniowe do analiz sieciowych
T-L-9Systemy agentowe w modelowaniu zjawisk sieciowych
T-L-10Podstawy modelowanie procesów propagacji informacji
T-L-11Modelowanie procesów propagacji informacji z wykorzystaniem modelu kaskadowego
T-L-13Analizy odporności i stabilności sieci
T-L-3Podstawy przetwarzania struktur sieciowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych.
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
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
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0