Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Mikrobiologia (S1)
specjalność: mikrobiologia stosowana

Sylabus przedmiotu Techniki informacyjne z elementami statystyki:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mikrobiologia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki informacyjne z elementami statystyki
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Towaroznawstwa, Oceny Jakości, Inżynierii Procesowej i Żywienia Człowieka
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Czerniejewski <Przemyslaw.Czerniejewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA5 15 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL5 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z matematyki na poziomie szkoły średniej
W-2Znajomość informatyki na poziomie szkoły średniej.
W-3Umiejętność obsługi komputera w stopniu dobrym.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie wiedzy z zakresu statystyki matematycznej
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego
C-3Rozwinięcie umiejętności opracowywania i prezentacji wyników analiz statystycznych
C-4Przekazanie wiedzy z zakresu technologii informacyjnych
C-5Ukształtowanie umiejętności wykorzystania komputera do analizy, graficznej prezentacji (wizualizacji) i interpretacji wyników badań naukowych.
C-6Ukształtowanie umiejętności tworzenia elektronicznych dokumentów różnych formatów, prezentacji multimedialnych i stron WWW.
C-7Rozwinięcie umiejętności wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Elementy statystyki opisowej3
T-A-2Zmienna losowa i jej rozkłady2
T-A-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez6
T-A-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa4
15
laboratoria
T-L-1Metody akwizycji danych eksperymentalnych4
T-L-2Metody przygotowania mikrobiologicznych danych eksperymentalnych do przeprowadzenia analizy statystycznej4
T-L-3Ćwiczenia z wykorzystania arkusza kalkulacyjnego do analizy i opracowania danych6
T-L-4Wnioskowanie statystyczne w oparciu o analizę danych przy pomocy programu sSatistica8
T-L-5Wizualizacja i graficzna interpretacja wyników analiz statystycznych6
T-L-6Statystyczne programy komputerowe na bazie Sieci Neuronowych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2studiowanie literatury20
A-A-3konsultacje z prowadzącym2
A-A-4przygotowanie się do kolokwium13
50
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2studiowanie literatury przedmiotu18
A-L-3konsultacje z prowadzącym2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia rachunkowe
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Aktywność na ćwiczeniach audytoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
S-3Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-4Ocena podsumowująca: Ocena ogólna aktywności na ćwiczeniach laboratoryjnych i wykonania zadań

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
MS_1A_O3-1_W01
Zna i rozumie zagadnienia z zakresu statystyki matematycznej; zna i rozumie wybrane technologie informacyjne i ich zastosowanie.
MS_1A_W01C-1T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-2M-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
MS_1A_O3-1_U01
Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne, opracowywać i prezentować wyniki analiz statystycznych, przygotować graficzną prezentację (wizualizację) wyników badań naukowych. Potrafi tworzyć elektroniczne dokumenty różnych formatów, prezentacje multimedialne i strony WWW.
MS_1A_U01, MS_1A_U07C-2T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-2M-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
MS_1A_O3-1_K01
Jest gotów do krytycznej oceny wyników badań i wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.
MS_1A_K01C-1, C-2, C-3T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-2M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_1A_O3-1_W01
Zna i rozumie zagadnienia z zakresu statystyki matematycznej; zna i rozumie wybrane technologie informacyjne i ich zastosowanie.
2,0Student nie posiada wiedzy z zakresu statystyki matematycznej
3,0Zna i rozumie w dostatecznym stopniu zagadnienia z zakresu statystyki matematycznej oraz wybrane technologie informacyjne i ich zastosowanie.
3,5Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
4,5Student posiada bardzo dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
5,0Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_1A_O3-1_U01
Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne, opracowywać i prezentować wyniki analiz statystycznych, przygotować graficzną prezentację (wizualizację) wyników badań naukowych. Potrafi tworzyć elektroniczne dokumenty różnych formatów, prezentacje multimedialne i strony WWW.
2,0Student nie posiada umiejętności przeprowadzania wnioskowania statystycznego
3,0Potrafi w dostatecznym stopniu przeprowadzić wnioskowanie statystyczne, opracowywać i prezentować wyniki analiz statystycznych, przygotować graficzną prezentację (wizualizację) wyników badań naukowych.
3,5Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego
4,5Student posiada bardzo dobrą dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego
5,0Student posiada wybitną umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MS_1A_O3-1_K01
Jest gotów do krytycznej oceny wyników badań i wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.
2,0Student nie jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań
3,0Jest gotów w dostatecznym stopniu do krytycznej oceny wyników badań i wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.
3,5Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań w zadowalającym stopniu
4,0Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań
4,5Student jest w znacznym stopniu zdolny do krytycznej oceny wyników badań
5,0Student jest w pełni zdolny do krytycznej oceny wyników badań

Literatura podstawowa

  1. Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007
  2. Waverka P, Reid D, Word 2000 - kompendium wiedzy, PLJ, Warszawa, 1999
  3. Hyb W., Myszewski J., Tablice matematyczne. Cz. II. Statystyka matematyczna, Wyd. SGGW, Warszawa, 1995

Literatura dodatkowa

  1. Sobczyk M., Statystyka, PWN, Warszawa, 1996
  2. Tustanowska-Kamrowska Krystyna, Techniki komputerowe bez stresu i lęku. Ćwiczenia, Wyd politechniki Poznańskiej, Poznań, 2003

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Elementy statystyki opisowej3
T-A-2Zmienna losowa i jej rozkłady2
T-A-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez6
T-A-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa4
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Metody akwizycji danych eksperymentalnych4
T-L-2Metody przygotowania mikrobiologicznych danych eksperymentalnych do przeprowadzenia analizy statystycznej4
T-L-3Ćwiczenia z wykorzystania arkusza kalkulacyjnego do analizy i opracowania danych6
T-L-4Wnioskowanie statystyczne w oparciu o analizę danych przy pomocy programu sSatistica8
T-L-5Wizualizacja i graficzna interpretacja wyników analiz statystycznych6
T-L-6Statystyczne programy komputerowe na bazie Sieci Neuronowych2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2studiowanie literatury20
A-A-3konsultacje z prowadzącym2
A-A-4przygotowanie się do kolokwium13
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2studiowanie literatury przedmiotu18
A-L-3konsultacje z prowadzącym2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_1A_O3-1_W01Zna i rozumie zagadnienia z zakresu statystyki matematycznej; zna i rozumie wybrane technologie informacyjne i ich zastosowanie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_1A_W01Zna i rozumie w zaawansowanym stopniu zagadnienia z zakresu chemii, matematyki, statystyki, fizyki i nauk pokrewnych.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy z zakresu statystyki matematycznej
Treści programoweT-A-1Elementy statystyki opisowej
T-A-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez
T-A-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa
T-A-2Zmienna losowa i jej rozkłady
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia rachunkowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na ćwiczeniach audytoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy z zakresu statystyki matematycznej
3,0Zna i rozumie w dostatecznym stopniu zagadnienia z zakresu statystyki matematycznej oraz wybrane technologie informacyjne i ich zastosowanie.
3,5Student posiada zadowalającą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
4,5Student posiada bardzo dobrą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
5,0Student posiada znakomitą wiedzę z zakresu statystyki matematycznej
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_1A_O3-1_U01Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne, opracowywać i prezentować wyniki analiz statystycznych, przygotować graficzną prezentację (wizualizację) wyników badań naukowych. Potrafi tworzyć elektroniczne dokumenty różnych formatów, prezentacje multimedialne i strony WWW.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_1A_U01Potrafi wyszukiwać i wykorzystywać potrzebne informacje pochodzące z różnych źródeł w języku polskim i języku obcym. Potrafi dokonać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie.
MS_1A_U07Potrafi zorganizować pracę w laboratorium oraz przeprowadzić analizy. Potrafi walidować metodę badawczą. Potrafi przeprowadzić analizy statystyczne uzyskanych wyników.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego
Treści programoweT-A-1Elementy statystyki opisowej
T-A-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez
T-A-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa
T-A-2Zmienna losowa i jej rozkłady
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia rachunkowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na ćwiczeniach audytoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada umiejętności przeprowadzania wnioskowania statystycznego
3,0Potrafi w dostatecznym stopniu przeprowadzić wnioskowanie statystyczne, opracowywać i prezentować wyniki analiz statystycznych, przygotować graficzną prezentację (wizualizację) wyników badań naukowych.
3,5Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale ze znacznymi niedociągnięciami
4,0Student posiada dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego
4,5Student posiada bardzo dobrą dobrą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego
5,0Student posiada wybitną umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMS_1A_O3-1_K01Jest gotów do krytycznej oceny wyników badań i wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_1A_K01Jest gotów do dokształcania się i konieczności podnoszenia kompetencji zawodowych. Jest gotów wyznaczyć kierunki własnego rozwoju i kształcenia.
Cel przedmiotuC-1Przekazanie wiedzy z zakresu statystyki matematycznej
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego
C-3Rozwinięcie umiejętności opracowywania i prezentacji wyników analiz statystycznych
Treści programoweT-A-1Elementy statystyki opisowej
T-A-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez
T-A-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa
T-A-2Zmienna losowa i jej rozkłady
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia rachunkowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Aktywność na ćwiczeniach audytoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium zaliczające ćwiczenia audytoryjne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań
3,0Jest gotów w dostatecznym stopniu do krytycznej oceny wyników badań i wykorzystania komputera jako narzędzia do akwizycji i przetwarzania informacji.
3,5Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań w zadowalającym stopniu
4,0Student jest zdolny do krytycznej oceny wyników badań
4,5Student jest w znacznym stopniu zdolny do krytycznej oceny wyników badań
5,0Student jest w pełni zdolny do krytycznej oceny wyników badań