Instytut Ekonomiczny 9 kierunek studiów

Transkrypt

1 Kod przedmiotu: PLPILA02-IEEKO-L-2s1-2012IWBIAS Pozycja planu: D1 INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane 1 Nazwa przedmiotu Algorytmy i struktury 2 Rodzaj przedmiotu Specjalnościowy /Obowiązkowy 3 Kierunek studiów Ekonomia 4 Poziom studiów I stopnia (lic.) 5 Forma studiów Studia stacjonarne 6 Profil studiów ogólnoakademicki 7 Rok studiów drugi 8 Specjalność Informatyka w Biznesie i Administracji Jednostka prowadząca Instytut Ekonomiczny 9 kierunek studiów Zakład Informatyki w Biznesie i Administracji 10 Liczba punktów ECTS 3 prof. nadzw. dr inż. Bolesław Ochodek Imię i nazwisko nauczyciela (li), (Boleslaw.Ochodek@pwsz.pila.pl) - wykład 11 stopień lub tytuł naukowy, Mgr inż. Jacek Demczar (Jacek.Demczar@pwsz.pila.pl) adres - ćwiczenia projektowe 12 Język wykładowy polski 13 Przedmioty wprowadzające Technologia informacyjna 14 Wymagania wstępne Nie dotyczy 15 Cele przedmiotu: C1 C2 C3 C4 C5 Zdobycie podstawowego zasobu wiedzy, umiejętności i kompetencji z obszaru metod informatyki dotyczących projektowania, analizy, implementacji i testowania algorytmów iteracyjnych, rekurencyjnych, numerycznych i grafowych Wykształcenie umiejętności projektowania i wykorzystywania struktur do gromadzenia i przetwarzania w Zdobycie podstawowego zasobu wiedzy i umiejętności z zakresu wykorzystania algorytmów optymalizacyjnych do rozwiązywania problemów decyzyjnych w biznesie i Nabycie umiejętności myślenia algorytmicznego dla praktycznego rozwiązywania problemów ekonomicznych na bazie Kształtowanie umiejętności systematycznego pogłębiania wiedzy i umiejętności współdziałania w zespole projektowym rozwiązującym problem algorytmiczny B. Semestralny/tygodniowy rozkład zajęć według planu studiów Ćwiczenia Ćwiczenia Ćwiczenia Zajęcia Wykłady Seminaria Semestr audytoryjne laboratoryjne projektowe terenowe (W) (Ć) (L) (P/S) (S) (T) III

2 PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA (wg KRK) Efekt EP1 EP2 EP3 EP4 EP5 EP6 EP7 Po zakończeniu przedmiotu i potwierdzeniu osiągnięcia efektów kształcenia student: wymienia, definiuje i objaśnia podstawowe pojęcia algorytmiki struktura, algorytm, reprezentacje algorytmów, iteracja, poprawność algorytmu, złożoność obliczeniowa) ma wiedzę w zakresie metod i narzędzi projektowania i implementowania potrafi objaśniać rzeczywistość społeczno-ekonomiczną wykorzystując narzędzia informatyczne w zakresie konstruowania i analizowania algorytmów optymalizacyjnych w zna, rozumie i stosuje porządkowania i przeszukiwania zbiorów oraz struktury projektuje do rozwiązywania praktycznych problemów obliczeniowych w biznesie i potrafi interpretować zjawiska ekonomiczne, w szczególności w biznesie i oraz diagnozować problemy w tym zakresie z umie uczestniczyć w informatycznych z uzupełnia i doskonali nabytą wiedzę i umiejętności w zakresie metod algorytmicznych mających zastosowanie w Odniesienie przedmiotowych efektów kształcenia do efektów kształcenia celów dla kierunku obszaru C1 K_W23 S1A_W06 C1 K_W23 S1A_W06 C2, C4 K_W24 S1A_W06 S1A_W07 C1, C4 K_U26 S1A_U01 C2 K_U27 S1A_U02 S1A_U03 S1A_U04 S1A_U05 S1A_U06 S1A_U07 C2, C4 K_U26 S1A_U01 C5 K_K16 S1A_K05 C5 K_K17 S1A_K06 4

3 TREŚCI PROGRAMOWE ODNIESIONE DO EFEKTÓW KSZTAŁCENIA T Treści programowe liczba godzin EP Forma: wykład (TW) T1W Istota algorytmiki (Rzeczywistość i jej model. Wprowadzenie do algorytmiki. Metody algorytmicznego rozwiązywania problemów obliczeniowych). 2 EP1 T2W Reprezentacje algorytmów (Lista kroków, schemat blokowy, kod/pseudokod). 2 EP1 T3W Algorytmy iteracyjne ( liniowe, instrukcje warunkowe, pętle iteracyjne). 2 EP2 T4W Algorytmy numeryczne (Iteracja zależna od wartości parametru. Algorytmy analizy numerycznej. Algorytm Newtona-Raphsona. 2 EP2 T5W Iteracyjne porządkowanie zbiorów (Istota i znaczenie sortowania. Iteracyjne sortowania. Iteracyjne przeszukiwanie zbiorów). 2 EP4 T6W Tablicowe struktury (Pojęcie i klasyfikacja struktur. Projektowanie struktur tablicowych. Rekordy. Zbiory). 2 EP4 T7W Wprowadzenie do algorytmów rekurencyjnych (Pojęcie rekurencji. Rekurencja w procedurach graficznych. Analiza porównawcza algorytmów obliczania n! Ciąg Fibonacciego w ujęciu iteracyjnym i rekurencyjnym). 2 EP2 T8W Metoda Dziel i zwyciężaj (Pojęcie optymalizacji. Problem optymalizacyjny. Algorytm dokładny i algorytm przybliżony rozwiązania optymalnego. Klasyfikacja metod programowania algorytmów rozwiązań optymalnych. Istota metody dziel i zwyciężaj. Algorytm umieszczania. 2 EP3, EP5 Przeszukiwanie interpolacyjne). T9W Rekurencyjne porządkowanie zbiorów (Sortowanie przez scalanie Merge sort MS. Algorytm sortowania szybkiego (Quick sort - QS). 2 EP4 T10W Elementy analizy algorytmów (Poprawność częściowa i całkowita. Złożoność obliczeniowa). 2 EP1 T11W Wprowadzenie do grafów (Pojęcie grafu i rodzaje grafów. Stopień węzła w grafie. Spójność grafów. Cykl Eulera. Izomorfizm grafów. Drzewa. Metody reprezentacji grafów: macierz sąsiedztwa, macierz incydencji, lista krawędzi, lista następników, lista poprzedników.). 2 EP6, T12W Liniowe zadania decyzyjne w zagadnieniach transportowych (Wprowadzenie do zadań EP3, EP6, transportowych. Model matematyczny. Własności zadania transportowego. Algorytm 3 rozwiązywania zamkniętego zadania transportowego ZTT.). T13W Metoda zachłanna i programowanie dynamiczne (Istota metody zachłannej. Minimalne drzewo EP3, EP5, rozpinające. Przykłady. Istota programowania dynamicznego. Wieloetapowy proces decyzyjny. 5 EP6 Algorytm wyboru najkrótszej drogi. Algorytm minimalizacji kosztów zarządzania zapasami). Forma: Ćwiczenia projektowe (TC) T1C Reprezentacja algorytmów (Zapis prostych algorytmów w postaci listy kroków, schematów blokowych, kodu) 2 EP1 T2C Klasyczne iteracyjne (wykorzystanie instrukcji warunkowych oraz iteracji) 2 EP2 T3C Konstrukcja algorytmów wykorzystujących struktury 2 EP4 T4C Algorytmy sortujące 2 EP4 T5C Konstruowanie algorytmów rekurencyjnych 2 EP2, EP6 T6C Wyznaczanie złożoności obliczeniowej algorytmów 2 EP2 T7C EP5, EP7, Zespołowy projekt algorytmiczny 2 T8C Dynamiczne struktury 1 EP3 LITERATURA Literatura podstawowa Literatura uzupełniająca 1. OCHODEK B., OCHODEK M.: Algorytmy i struktury. Wydawnictwo PWSZ w Pile, Piła HAREL D.: Rzecz o istocie algorytmiki. Algorytmika. WNT, Wyd. II, Warszawa CORMEN T. H., LEISERSON Ch. E, RIVEST R. L.: Wprowadzenie do algorytmów. WNT, Wyd. IV, Warszawa WRÓBLEWSKI P.: Algorytmy, struktury i techniki programowania. Wyd. HELION, Wyd. II, Gliwice JANKOWSKI B.: Grafy. Algorytmy w Pascalu. Wyd. MIKOM, Warszawa BANACHOWSKI L., DIKS K., RYTTER W.: Algorytmy i struktury. WNT, Wyd. IV, Warszawa AHO A. V., HOPCROFT J. E., ULLMAN J. D.: Projektowanie i analiza algorytmów. Wyd HELION, Warszawa SYSŁO M. M.: Algorytmy. WSiP, Wyd. II, Warszawa SYSŁO M. M.: Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne. WSiP, Wyd. II, Warszawa

4 METODY DYDAKTYCZNE Wykład Forma Ćwiczenia projektowe Metody dydaktyczne wykład informacyjny (konwencjonalny) wsparty prezentacją multimedialną, wykład problemowy, wykład konwersatoryjny, pokaz. Pokaz, ćwiczenia praktyczne w pracowni komputerowej, symulacja. METODY WERYFIKACJI PRZEDMIOTOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Przedmiotowy efekt kształcenia E P E U T K S W S U Forma oceny P R O D S E PS KI P A EP1 EP2 EP3 EP4 EP5 EP6 EP7 EP egzamin pisemny EU egzamin ustny T test K kolokwium SW sprawdzian wiedzy SU sprawdzenie umiejętności praktycznych P prezentacja R raport/referat O obserwacja w czasie zajęć D dyskusja SE seminarium PS prace samokształceniowe studentów KI konsultacje indywidualne PA projekt algorytmiczny KRYTERIA OCENY OSIĄGNIĘCIA PRZEDMIOTOWYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Efekt kształcenia EP1 wymienić, zdefiniować i w minimalnym stopniu objaśnić podstawowych pojęć algorytmiki struktura, Kryteria oceny 2 3-3,5 4 4,5 5 Student w zadowalającym stopniu wymienia, definiuje i objaśnia podstawowe pojęcia algorytmiki struktura, Student bez problemu wymienia, precyzyjnie definiuje i w wystarczającym stopniu objaśnia podstawowe pojęcia algorytmiki struktura, Student bezbłędnie wymienia, precyzyjnie definiuje i w pełni objaśnia podstawowe pojęcia algorytmiki struktura, 6

5 Efekt kształcenia EP2 EP3 EP4 EP5 EP6 EP7 złożoność obliczeniowa Kryteria oceny 2 3-3,5 4 4,5 5 Student ma niewystarczającą wiedzę w zakresie metod i narzędzi projektowania i implementowania analizować algorytmów optymalizacyjnych w Student nie rozumie algorytmów porządkowania i przeszukiwania zbiorów oraz struktur projektować algorytmów do rozwiązywania praktycznych problemów obliczeniowych w biznesie i interpretować zjawisk ekonomicznych w biznesie i ani diagnozować problemów w tym zakresie z istniejących algorytmów i struktur aktywnie uczestniczyć w złożoność obliczeniowa) Student ma wystarczającą wiedzę w zakresie metod i narzędzi projektowania i implementowania analizować proste optymalizacyjne w Student zna, dostatecznie rozumie i stosuje proste iteracyjne porządkowania i przeszukiwania zbiorów oraz struktury Student przy pomocy nauczyciela projektuje do rozwiązywania nieskomplikowanych praktycznych problemów obliczeniowych w biznesie i interpretować zjawiska ekonomiczne w biznesie i oraz diagnozować problemy w tym zakresie z istniejących algorytmów i struktur Student aktywnie uczestniczy w złożoność obliczeniowa) Student ma ugruntowaną wiedzę w zakresie metod i narzędzi projektowania i implementowania analizować złożone optymalizacyjne w Student zna, w pełni rozumie i stosuje proste iteracyjne i rekurencyjne porządkowania i przeszukiwania zbiorów oraz struktury Student samodzielnie projektuje do rozwiązywania bardziej złożonych praktycznych problemów obliczeniowych w biznesie i Student prawidłowo interpretuje zjawiska ekonomiczne w biznesie i oraz diagnozuje problemy w tym zakresie z istniejących algorytmów i struktur. Student aktywnie uczestniczy w złożoność obliczeniowa) Student ma pogłębioną wiedzę w zakresie metod i narzędzi projektowania i implementowania analizować zawansowane optymalizacyjne w wraz z oceną ich poprawności i złożoności obliczeniowej Student zna, w pełni rozumie i bezbłędnie stosuje iteracyjne i rekurencyjne porządkowania i przeszukiwania zbiorów oraz struktury Student samodzielnie projektuje do rozwiązywania zaawansowanych praktycznych problemów obliczeniowych w biznesie i Student bezbłędnie interpretuje zjawiska ekonomiczne w biznesie i oraz diagnozuje problemy w tym zakresie z istniejących algorytmów i struktur, a ponadto projektuje i analizuje własne w tym zakresie Student nie tylko aktywnie i twórczo uczestniczy w 7

6 Efekt kształcenia Kryteria oceny 2 3-3,5 4 4,5 5 Student nie uzupełnia i nie doskonali nabytej wiedzy i umiejętności w zakresie metod algorytmicznych, mających zastosowanie w. Student wystarczająco uzupełnia i doskonali nabytą wiedzę i umiejętności w zakresie metod algorytmicznych, mających zastosowanie w, wykazuje pewną kreatywność w rozwiązywaniu zadń zespołowych Student w pełni uzupełnia i doskonali nabytą wiedzę i umiejętności w zakresie metod algorytmicznych, mających zastosowanie w SPOSOBY OCENIANIA I WARUNKI ZALICZENIA W POSZCZEGÓLNYCH FORMACH KSZTAŁCENIA, ale ponadto wykazuje dużą kreatywność w rozwiązywaniu zadń zespołowych Student nie tylko w pełni uzupełnia i doskonali nabytą wiedzę i umiejętności w zakresie metod algorytmicznych, mających zastosowanie w, ale ponadto dzieli się tą wiedzą z członkami zespołu projektowego Wykład ocenianie podsumowujące w formie kolokwium po zakończeniu wykładów, weryfikującego osiągnięcie zakła przedmiotowych efektów kształcenia na podstawie efektów: EP1, EP2, EP3, EP4, EP6. Ćwiczenia projektowe ocenianie formujące (bieżące) w ramach efektów: EP5, EP7,., obejmujące: aktywność w czasie zajęć, wykonane i struktury, sprawdziany ustne oraz sprawdziany praktyczne umiejętności. Ocenianie formujące w ramach wykonywanego projektu algorytmicznego (EP7, ). Ocenianie podsumowujące na podstawie średniej arytmetycznej z ocen uzyskanych w ramach oceniania formującego. Warunkiem zaliczenia ćwiczeń projektowych jest wykonanie wszystkich przewidzianych ćwiczeń. Student nieobecny na ćwiczeniach projektowych odrabia te zajęcia w czasie dyżurów dydaktycznych prowadzącego ćwiczenia, w terminie do14 dni. Egzamin - ocenianie podsumowujące w formie pisemnej, weryfikujace osiągnięcie zakła przedmiotowych efektów kształcenia: EP3, EP6. Warunkiem dopuszczenia do Egzaminu jest uzyskanie pozytywnej oceny z wykładu i ćwiczeń projektowych Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie pozytywnej oceny z wykładu, ćwiczeń projektowych i egzaminu. OCENA KOŃCOWA PRZEDMIOTU Składowa oceny końcowej: Procentowy udział składowej w ocenie końcowej: Zaliczenie z wykładu 30 % Zaliczenie ćwiczeń projektowych 20 % Egzamin pisemny 50 % RAZEM 100 % 8

7 Lp. NAKŁAD PRACY STUDENTA BILANS GODZIN I PUNKTÓW ECTS Aktywność studenta Obciążenie studenta Liczba godzin 1 Udział w zajęciach dydaktycznych (w 30 godz., c 15 godz.) 45 2 Przygotowanie do zajęć (studiowanie literatury): Wykład: 14 x 1 godz. = 14 godz. Ćwiczenia projektowe: 7 x 1 godz. = 7 godz. 3 Przygotowanie się do egzaminu (10 godz.) 10 4 Udział w konsultacjach (5 x 1 godz.) 5 5 Udział w egzaminie 3 6 Wykonanie projektu algorytmicznego (5 godz.) 5 7 Łączny nakład pracy studenta 89 8 Punkty ECTS za przedmiot 3 ECTS 9 Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym 10 Nakład pracy związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich ZATWIERDZENIE SYLABUSA ,2 ECTS 53 1,8 ECTS Opracował Sprawdził pod względem formalnym Stanowisko Tytuł/stopień naukowy, imię nazwisko Profesor nadzwyczajny dr inż. Bolesław Ochodek Kierownik Zakładu Informatyki w Biznesie i Administracji Podpis Zatwierdził Dyrektor Instytutu Ekonomicznego 9