ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2019/2020 / Wydział Elektryczny / Teleinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Wprowadzenie do systemów IoT:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Teleinformatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Wprowadzenie do systemów IoT
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny	Piotr Lech <Piotr.Lech@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	1	30	2,6	0,38	zaliczenie
wykłady	W	1	30	2,4	0,62	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Umiejętność obsługi komputera

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
C-2	Posiada umiejętność określenia dziedzin zastosowań technologii IoT
C-3	Posiada podstawową umiejętność określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
C-4	Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.	3
T-L-2	Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.	2
T-L-3	Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.	2
T-L-4	Interfejsy użytkownika w systemach IoT.	2
T-L-5	Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.	2
T-L-6	Technologie mobilne, AR i VR w IoT.	2
T-L-7	Techniki wizyjne w systemach IoT.	2
T-L-8	Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.	2
T-L-9	Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.	2
T-L-10	Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.	2
T-L-11	Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.	8
T-L-12	zaliczenie	1
		30
wykłady
T-W-1	Paradygmat Internetu Rzeczy.	1
T-W-2	Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.	2
T-W-3	Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.	2
T-W-4	Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.	2
T-W-5	Źródła danych nieosobowych.	2
T-W-6	Systemy przekazywania informacji. Połączenia.	4
T-W-7	Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.	2
T-W-8	Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.	2
T-W-9	Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.	2
T-W-10	Miasto w realiach Internetu Rzeczy.	2
T-W-11	Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.	2
T-W-12	Wsparcie IoT dla technologii Automotive.	2
T-W-13	Wideo nadzór w systemach IoT.	2
T-W-14	"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.	2
T-W-15	Zaliczenie przedmiotu.	1
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	przygotowanie do zaliczenia	6
A-L-2	Przygotowanie do zajęć.	30
A-L-3	uczestnictwo w zajęciach	30
		66
wykłady
A-W-1	Obecność na zajęciach.	30
A-W-2	Analiza wytypowanych informacji publikowanych na witrynach internetowych.	15
A-W-3	Analiza literatury.	15
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny
M-2	Dyskusja
M-3	Pokaz
M-4	Ćwiczenie laboratoryjne

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Ocena testu
S-2	Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów

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
TI_1A_C02_W01 Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.	TI_1A_W06, TI_1A_W12, TI_1A_W16	—	—	C-1, C-4	T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3	M-2, M-1, M-3	S-1
TI_1A_C02_W02 Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.	TI_1A_W23	—	—	C-4, C-1	T-W-14, T-W-12, T-W-11, T-W-13, T-W-9, T-W-10	M-1, M-3, M-2	S-1

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
TI_1A_C02_U01 Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.	TI_1A_U25	—	—	C-2	T-L-10, T-L-5, T-L-7, T-L-6	M-4, M-3	S-2
TI_1A_C02_U02 Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.	TI_1A_U09	—	—	C-3	T-L-2, T-L-9, T-L-4, T-L-8, T-L-1, T-L-10, T-L-11, T-L-3	M-3, M-4	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C02_W01 Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.	2,0	Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.
TI_1A_C02_W02 Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.	2,0	Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C02_U01 Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
TI_1A_C02_U02 Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.

Literatura podstawowa

Sułkowski Łukasz, Kaczorowska-Spychalska Dominika redakcja naukowa, INTERNET OF THINGS. NOWY PARADYGMAT RYNKU, Difin, 2018
Dominique D. Guinard, Vlad Trifa, Internet rzeczy, Helion, 2017

Literatura dodatkowa

Kluczewski Jerzy, Internet rzeczy IOT I IOE w symulatorze CISCO PACKET TRACER -praktyczne przykłady i ćwiczenia, ITst@rt, 2018, ISBN:978-83-611-739-60
Klaus Schwab, Czwarta rewolucja przemysłowa, StudioEMKA

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.	3
T-L-2	Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.	2
T-L-3	Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.	2
T-L-4	Interfejsy użytkownika w systemach IoT.	2
T-L-5	Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.	2
T-L-6	Technologie mobilne, AR i VR w IoT.	2
T-L-7	Techniki wizyjne w systemach IoT.	2
T-L-8	Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.	2
T-L-9	Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.	2
T-L-10	Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.	2
T-L-11	Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.	8
T-L-12	zaliczenie	1
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Paradygmat Internetu Rzeczy.	1
T-W-2	Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.	2
T-W-3	Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.	2
T-W-4	Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.	2
T-W-5	Źródła danych nieosobowych.	2
T-W-6	Systemy przekazywania informacji. Połączenia.	4
T-W-7	Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.	2
T-W-8	Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.	2
T-W-9	Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.	2
T-W-10	Miasto w realiach Internetu Rzeczy.	2
T-W-11	Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.	2
T-W-12	Wsparcie IoT dla technologii Automotive.	2
T-W-13	Wideo nadzór w systemach IoT.	2
T-W-14	"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.	2
T-W-15	Zaliczenie przedmiotu.	1
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	przygotowanie do zaliczenia	6
A-L-2	Przygotowanie do zajęć.	30
A-L-3	uczestnictwo w zajęciach	30
		66

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Obecność na zajęciach.	30
A-W-2	Analiza wytypowanych informacji publikowanych na witrynach internetowych.	15
A-W-3	Analiza literatury.	15
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C02_W01	Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W06	Ma podstawową wiedzę o interfejsach i protokołach komunikacyjnych wykorzystywanych do transmisji danych oraz technologiach obiektów rozproszonych.
	TI_1A_W12	Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie systemów operacyjnych, wirtualizacji, systemów czasu rzeczywistego oraz systemów wbudowanych i architektury systemów komputerowych, w szczególności warstwy sprzętowej, oraz urządzeń mobilnych i możliwości transmisji danych z wykorzystaniem tych urządzeń.
	TI_1A_W16	Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu elektroniki, w tym elementów optoelektronicznych, programowalnych i rekonfigurowalnych układów scalonych, systemów mikroprocesorowych w zakresie pozwalającym na zrozumienie sposobu działania elektronicznych urządzeń wykorzystywanych w systemach transmisji i przetwarzania danych.
Cel przedmiotu	C-1	Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
Cel przedmiotu	C-4	Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
Treści programowe	T-W-6	Systemy przekazywania informacji. Połączenia.
	T-W-5	Źródła danych nieosobowych.
	T-W-7	Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.
	T-W-8	Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.
	T-W-2	Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.
	T-W-4	Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.
	T-W-1	Paradygmat Internetu Rzeczy.
	T-W-3	Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.
Metody nauczania	M-2	Dyskusja
	M-1	Wykład informacyjny
	M-3	Pokaz
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena testu
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C02_W02	Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W23	Orientuje się w obecnym stanie oraz trendach rozwojowych teleinformatyki.
Cel przedmiotu	C-4	Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
Cel przedmiotu	C-1	Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
Treści programowe	T-W-14	"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.
	T-W-12	Wsparcie IoT dla technologii Automotive.
	T-W-11	Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.
	T-W-13	Wideo nadzór w systemach IoT.
	T-W-9	Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.
	T-W-10	Miasto w realiach Internetu Rzeczy.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
	M-3	Pokaz
	M-2	Dyskusja
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Ocena testu
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C02_U01	Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U25	Ma umiejętności pozwalające na realizację wybranych zadań z kierunków studiów powiązanych z teleinformatyką.
Cel przedmiotu	C-2	Posiada umiejętność określenia dziedzin zastosowań technologii IoT
Treści programowe	T-L-10	Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.
	T-L-5	Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.
	T-L-7	Techniki wizyjne w systemach IoT.
	T-L-6	Technologie mobilne, AR i VR w IoT.
Metody nauczania	M-4	Ćwiczenie laboratoryjne
Metody nauczania	M-3	Pokaz
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C02_U02	Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U09	Potrafi administrować sieciami komputerowymi i teleinformatycznymi wykorzystując typowe narzędzia programistyczne do analizy ruchu sieciowego oraz jego kształtowania, a także konfigurować urządzenia w lokalnych sieciach teleinformatycznych (bezprzewodowych i przewodowych).
Cel przedmiotu	C-3	Posiada podstawową umiejętność określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
Treści programowe	T-L-2	Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.
	T-L-9	Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.
	T-L-4	Interfejsy użytkownika w systemach IoT.
	T-L-8	Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.
	T-L-1	Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.
	T-L-10	Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.
	T-L-11	Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.
	T-L-3	Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.
Metody nauczania	M-3	Pokaz
Metody nauczania	M-4	Ćwiczenie laboratoryjne
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	3,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	4,5	Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
	5,0	Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.