Akademia Pedagogiki Specjalnej im. Marii Grzegorzewskiej w Warszawie - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Modelowanie informatyczne I

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 10-1S-MI1 Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Modelowanie informatyczne I
Jednostka: Instytut Pedagogiki
Grupy: Obowiązkowe dla II r. PE; spec.: pedag. informatyki i pedag. zdolności, (3-l) stacjonarne I st.
Strona przedmiotu: https://sergo.pl/modelowanie/
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 2.00 (w zależności od programu)
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Efekty uczenia się:

WIEDZA

PE1_W22

- Posiada uszczegółowioną wiedzę z zakresu logiki i matematyki.

UMIEJĘTNOŚCI

PE1_U05

- Posiada podstawowe umiejętności w zakresie przeprowadzenia prostego wnioskowania statystycznego.

- Umie przeprowadzić badanie modelowanej rzeczywistości i ująć syntetycznie otrzymane wyniki.

PE1_U08

- Umie zaprezentować i uzasadnić własne koncepcje działań i rozwiązania zadań z obszaru modelowania informatycznego .

PE1_U15

- Ma dobrze ugruntowane umiejętności modelowania informatycznego.

- Posiada podstawowe umiejętności stosowania rachunku różniczkowego w zagadnieniach optymalizacyjnych.

- Posiada podstawowe umiejętności w zakresie budowy i wykorzystania programu modelującego eksperyment losowy.

- Posiada podstawowe umiejętności w zakresie formułowania i rozwiązywania problemów dyskretnych z wykorzystywaniem narzędzi TI.

- Posiada podstawowe umiejętności w zakresie interpretowania i wyjaśniania odkrywanych zależności funkcyjnych.

- Posiada podstawowe umiejętności w zakresie komputerowej analizy danych.

- Potrafi podejmować i rozwiązywać zadania modelowania poprzez konstrukcję algorytmu rozwiązania i zapisania go z pomocą standardowych narzędzi informatycznych.

- Umie zaprojektować, uruchomić i sprawdzić samodzielnie stworzony model komputerowy.

KOMPETENCJE SPOŁECZNE

PE1_K01

- Ma świadomość rozwoju swych kompetencji twórczych i informatycznych.

- Pracuje nad doskonaleniem umiejętności modelowania informatycznego oraz stosowania twórczych rozwiązań programistycznych.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2014/2015" (zakończony)

Okres: 2015-02-24 - 2015-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Korbecka
Prowadzący grup: Andrzej Góralski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Opis sposobów pomiaru efektów:

1) ocena ogółu samodzielnych modeli informatycznych

(2) ocena rezultatów pracy nad trzema najlepszymi realizacjami modeli własnych, przedstawionymi w ramach turnieju o tytuł „modelarz roku”

(3) ocena przedstawionej przez studenta dokumentacji uruchamiania i testowania „modeli mistrzowskich”

(4) ocena wyników rozwiązania zadań zorientowanych a) na komputerową analizę danych, b) na rozwiązywanie problemów dyskretnych, c) na modelowanie eksperymentu losowego oraz d) na realizację prostego wnioskowania statystycznego

(5) ocena jakości badań przeprowadzonych przez studenta na dwu wskazanych „modelach mistrzowskich”, a także ocena ujęć syntetyzujących otrzymane wyniki badań

(6) ocena sprawności różniczkowania, wykazanej w podjętych zadaniach

(7) ocena jakości prezentacji turniejowych

(8) ocena tekstu

„O tym, czego mnie nauczyła budowa własnych modeli”

(9) ocena eseju

„Projektuję sposób pracy nad rozwojem umiejętności modelowania”

(10) ocena kompetencji i postaw, oparta na obserwacji sposobu pracy nad zadaniami oraz na ogóle poprzednio wskazanych ocen

Pełny opis:

Opis treści programowych:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Rodzaje modeli teoretycznych i ich wyróżniki. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Przykładowe modele:

Zestaw 1: Poszukiwanie rozwiązań optymalnych – proste zagadnienia geometryczne. Wyrównywanie danych empirycznych rodzajem odwzorowań naśladowczych. Krzywa logistyczna. Procedura doboru wartości parametrów krzywej. Dobór modelu wyjaśniającego rozkład liczby zdarzeń.

Zestaw 2: Dobór racjonalnej i zadowalającej całości jako wzorca do naśladowania. Na przykład diety. Modele wyjaśniające: faza Księżyca w dniu X, data Wielkanocy. Model losowego błądzenia po krawędziach sześcianu.

Zestaw 3: Trafnie wybrana droga – model odbicia promienia w lustrze. Przemyślne pszczoły poszukują najlepszego kształtu komórki plastra. Wyprawa nad morze – jaką drogę wybrać wówczas, gdy najpierw idzie się po łące, a później po piasku? Dokonujemy interesującego spostrzeżenia.

Zestaw 4: Modele układów biologicznych. Przypadek rozrostu swobodnego i jego parametry. Dobór założeń i formuł wiążących zmienne modelu. Interpretacja rezultatów modelowania. Badanie stabilności modelu. Współistnienie dwu populacji związanych w ogniwo łańcucha pokarmowego. Dobór założeń i formuł. Badanie wpływu zmian wartości parametrów modelu na przebieg osiągania stanów stacjonarnych. Interpretacja uzyskiwanych wyników. Rozbudowa modelu.

Zestaw 5: Kilka zagadnień probabilistycznych. Co to jest „rozkład normalny” i jak można go otrzymywać? Zadanie: model generujący odpowiedź na pytanie: jakie jest prawdopodobieństwo tego, że na sali wykładowej będą co najmniej dwie osoby mające wspólny dzień urodzin? Oraz model rozwiązujący zagadnienie: jak wielka jest szansa, że w przypadku czysto losowego odzienia z szatni okaże się, że żadna spośród n osób nie jest właściwie ubrana? Model naśladowczy totalizatora sportowego i określanie szans sukcesu.

Podstawy rachunku różniczkowego i całkowego

Zestaw 6: Metoda kolejnych przybliżeń – znajdowanie rozwiązań analitycznych i numerycznych. Wyrównywanie szeregów wielomianowych. Zagadnienie Dydony i jego rozwiązania.

Zestaw 7: Rozwiązania zagadnienia grodzenia dla pobrzeża nieliniowego. Foremność wielokątów wpisanych w elipsę. Znajdowanie wielokątów performatywnych. Gospodarowanie na wycinku elipsy – tyczenie podziałów optymalnych. Kryteria jakości tyczenia. Realizacja podziału.

Literatura:

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

zbiór zadań – tamże

oraz zbiór zadań specjalnych, a także zbiór zadań studenckich

Uwagi:

Metody kształcenia ukierunkowane problemowo – poprzez rozwiązywanie zadań modelowania i projektowo – na dwa sposoby:

• dzięki zachęcie do podejmowania i tworzenia zadań modelowania, budowy algorytmu ich rozwiązywania, przetworzenie algorytmu do finalnej postaci modelu, a także ocenę otrzymanych rezultatów

• poprzez zobligowanie studenta do systematycznej budowy kolejnych modeli informatycznych

Zajęcia są ćwiczeniami laboratoryjnymi pedagoga zdolności, mającymi cztery fazy:

• wprowadzenie

• wspólna praca nad wybranym zagadnieniem modelowania

• prezentacja sformułowanych przez studentów zadań modelowania oraz ich rozwiązań

• podsumowanie osiągniętych wyników, sprecyzowanie zakresu zalecanego samokształcenia oraz rodzaju zadań, podejmowanych i rozwiązywanych w kolejnej rundzie mistrzostw

Godziny kontaktowe 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury 7

Przygotowanie referatu, eseju, prezentacji 20

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2015/2016" (zakończony)

Okres: 2016-02-22 - 2016-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Korbecka
Prowadzący grup: Andrzej Góralski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Opis sposobów pomiaru efektów:

1) ocena ogółu samodzielnych modeli informatycznych

(2) ocena rezultatów pracy nad trzema najlepszymi realizacjami modeli własnych, przedstawionymi w ramach turnieju o tytuł „modelarz roku”

(3) ocena przedstawionej przez studenta dokumentacji uruchamiania i testowania „modeli mistrzowskich”

(4) ocena wyników rozwiązania zadań zorientowanych a) na komputerową analizę danych, b) na rozwiązywanie problemów dyskretnych, c) na modelowanie eksperymentu losowego oraz d) na realizację prostego wnioskowania statystycznego

(5) ocena jakości badań przeprowadzonych przez studenta na dwu wskazanych „modelach mistrzowskich”, a także ocena ujęć syntetyzujących otrzymane wyniki badań

(6) ocena sprawności różniczkowania, wykazanej w podjętych zadaniach

(7) ocena jakości prezentacji turniejowych

(8) ocena tekstu

„O tym, czego mnie nauczyła budowa własnych modeli”

(9) ocena eseju

„Projektuję sposób pracy nad rozwojem umiejętności modelowania”

(10) ocena kompetencji i postaw, oparta na obserwacji sposobu pracy nad zadaniami oraz na ogóle poprzednio wskazanych ocen

Pełny opis:

Opis treści programowych:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Rodzaje modeli teoretycznych i ich wyróżniki. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Przykładowe modele:

Zestaw 1: Poszukiwanie rozwiązań optymalnych – proste zagadnienia geometryczne. Wyrównywanie danych empirycznych rodzajem odwzorowań naśladowczych. Krzywa logistyczna. Procedura doboru wartości parametrów krzywej. Dobór modelu wyjaśniającego rozkład liczby zdarzeń.

Zestaw 2: Dobór racjonalnej i zadowalającej całości jako wzorca do naśladowania. Na przykład diety. Modele wyjaśniające: faza Księżyca w dniu X, data Wielkanocy. Model losowego błądzenia po krawędziach sześcianu.

Zestaw 3: Trafnie wybrana droga – model odbicia promienia w lustrze. Przemyślne pszczoły poszukują najlepszego kształtu komórki plastra. Wyprawa nad morze – jaką drogę wybrać wówczas, gdy najpierw idzie się po łące, a później po piasku? Dokonujemy interesującego spostrzeżenia.

Zestaw 4: Modele układów biologicznych. Przypadek rozrostu swobodnego i jego parametry. Dobór założeń i formuł wiążących zmienne modelu. Interpretacja rezultatów modelowania. Badanie stabilności modelu. Współistnienie dwu populacji związanych w ogniwo łańcucha pokarmowego. Dobór założeń i formuł. Badanie wpływu zmian wartości parametrów modelu na przebieg osiągania stanów stacjonarnych. Interpretacja uzyskiwanych wyników. Rozbudowa modelu.

Zestaw 5: Kilka zagadnień probabilistycznych. Co to jest „rozkład normalny” i jak można go otrzymywać? Zadanie: model generujący odpowiedź na pytanie: jakie jest prawdopodobieństwo tego, że na sali wykładowej będą co najmniej dwie osoby mające wspólny dzień urodzin? Oraz model rozwiązujący zagadnienie: jak wielka jest szansa, że w przypadku czysto losowego odzienia z szatni okaże się, że żadna spośród n osób nie jest właściwie ubrana? Model naśladowczy totalizatora sportowego i określanie szans sukcesu.

Podstawy rachunku różniczkowego i całkowego

Zestaw 6: Metoda kolejnych przybliżeń – znajdowanie rozwiązań analitycznych i numerycznych. Wyrównywanie szeregów wielomianowych. Zagadnienie Dydony i jego rozwiązania.

Zestaw 7: Rozwiązania zagadnienia grodzenia dla pobrzeża nieliniowego. Foremność wielokątów wpisanych w elipsę. Znajdowanie wielokątów performatywnych. Gospodarowanie na wycinku elipsy – tyczenie podziałów optymalnych. Kryteria jakości tyczenia. Realizacja podziału.

Literatura:

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

zbiór zadań – tamże

oraz zbiór zadań specjalnych, a także zbiór zadań studenckich

Uwagi:

Metody kształcenia ukierunkowane problemowo – poprzez rozwiązywanie zadań modelowania i projektowo – na dwa sposoby:

• dzięki zachęcie do podejmowania i tworzenia zadań modelowania, budowy algorytmu ich rozwiązywania, przetworzenie algorytmu do finalnej postaci modelu, a także ocenę otrzymanych rezultatów

• poprzez zobligowanie studenta do systematycznej budowy kolejnych modeli informatycznych

Zajęcia są ćwiczeniami laboratoryjnymi pedagoga zdolności, mającymi cztery fazy:

• wprowadzenie

• wspólna praca nad wybranym zagadnieniem modelowania

• prezentacja sformułowanych przez studentów zadań modelowania oraz ich rozwiązań

• podsumowanie osiągniętych wyników, sprecyzowanie zakresu zalecanego samokształcenia oraz rodzaju zadań, podejmowanych i rozwiązywanych w kolejnej rundzie mistrzostw

Godziny kontaktowe 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury 7

Przygotowanie referatu, eseju, prezentacji 20

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2016/2017" (zakończony)

Okres: 2017-02-20 - 2017-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Korbecka
Prowadzący grup: Andrzej Góralski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Opis sposobów pomiaru efektów:

1) ocena ogółu samodzielnych modeli informatycznych

(2) ocena rezultatów pracy nad trzema najlepszymi realizacjami modeli własnych, przedstawionymi w ramach turnieju o tytuł „modelarz roku”

(3) ocena przedstawionej przez studenta dokumentacji uruchamiania i testowania „modeli mistrzowskich”

(4) ocena wyników rozwiązania zadań zorientowanych a) na komputerową analizę danych, b) na rozwiązywanie problemów dyskretnych, c) na modelowanie eksperymentu losowego oraz d) na realizację prostego wnioskowania statystycznego

(5) ocena jakości badań przeprowadzonych przez studenta na dwu wskazanych „modelach mistrzowskich”, a także ocena ujęć syntetyzujących otrzymane wyniki badań

(6) ocena sprawności różniczkowania, wykazanej w podjętych zadaniach

(7) ocena jakości prezentacji turniejowych

(8) ocena tekstu

„O tym, czego mnie nauczyła budowa własnych modeli”

(9) ocena eseju

„Projektuję sposób pracy nad rozwojem umiejętności modelowania”

(10) ocena kompetencji i postaw, oparta na obserwacji sposobu pracy nad zadaniami oraz na ogóle poprzednio wskazanych ocen

Pełny opis:

Opis treści programowych:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Rodzaje modeli teoretycznych i ich wyróżniki. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Przykładowe modele:

Zestaw 1: Poszukiwanie rozwiązań optymalnych – proste zagadnienia geometryczne. Wyrównywanie danych empirycznych rodzajem odwzorowań naśladowczych. Krzywa logistyczna. Procedura doboru wartości parametrów krzywej. Dobór modelu wyjaśniającego rozkład liczby zdarzeń.

Zestaw 2: Dobór racjonalnej i zadowalającej całości jako wzorca do naśladowania. Na przykład diety. Modele wyjaśniające: faza Księżyca w dniu X, data Wielkanocy. Model losowego błądzenia po krawędziach sześcianu.

Zestaw 3: Trafnie wybrana droga – model odbicia promienia w lustrze. Przemyślne pszczoły poszukują najlepszego kształtu komórki plastra. Wyprawa nad morze – jaką drogę wybrać wówczas, gdy najpierw idzie się po łące, a później po piasku? Dokonujemy interesującego spostrzeżenia.

Zestaw 4: Modele układów biologicznych. Przypadek rozrostu swobodnego i jego parametry. Dobór założeń i formuł wiążących zmienne modelu. Interpretacja rezultatów modelowania. Badanie stabilności modelu. Współistnienie dwu populacji związanych w ogniwo łańcucha pokarmowego. Dobór założeń i formuł. Badanie wpływu zmian wartości parametrów modelu na przebieg osiągania stanów stacjonarnych. Interpretacja uzyskiwanych wyników. Rozbudowa modelu.

Zestaw 5: Kilka zagadnień probabilistycznych. Co to jest „rozkład normalny” i jak można go otrzymywać? Zadanie: model generujący odpowiedź na pytanie: jakie jest prawdopodobieństwo tego, że na sali wykładowej będą co najmniej dwie osoby mające wspólny dzień urodzin? Oraz model rozwiązujący zagadnienie: jak wielka jest szansa, że w przypadku czysto losowego odzienia z szatni okaże się, że żadna spośród n osób nie jest właściwie ubrana? Model naśladowczy totalizatora sportowego i określanie szans sukcesu.

Podstawy rachunku różniczkowego i całkowego

Zestaw 6: Metoda kolejnych przybliżeń – znajdowanie rozwiązań analitycznych i numerycznych. Wyrównywanie szeregów wielomianowych. Zagadnienie Dydony i jego rozwiązania.

Zestaw 7: Rozwiązania zagadnienia grodzenia dla pobrzeża nieliniowego. Foremność wielokątów wpisanych w elipsę. Znajdowanie wielokątów performatywnych. Gospodarowanie na wycinku elipsy – tyczenie podziałów optymalnych. Kryteria jakości tyczenia. Realizacja podziału.

Literatura:

Literatura obowiązkowa:

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

zbiór zadań – tamże

oraz zbiór zadań specjalnych, a także zbiór zadań studenckich

Literatura uzupełniająca:

Włodzimierz Dąbrowski, Andrzej Stasiak, Michał Wolski: Modelowanie systemów informatycznych w języku UML 2.0. Wydawnictwo Helion, Gliwice 2007

Uwagi:

Metody kształcenia ukierunkowane problemowo – poprzez rozwiązywanie zadań modelowania i projektowo – na dwa sposoby:

• dzięki zachęcie do podejmowania i tworzenia zadań modelowania, budowy algorytmu ich rozwiązywania, przetworzenie algorytmu do finalnej postaci modelu, a także ocenę otrzymanych rezultatów

• poprzez zobligowanie studenta do systematycznej budowy kolejnych modeli informatycznych

Zajęcia są ćwiczeniami laboratoryjnymi pedagoga zdolności, mającymi cztery fazy:

• wprowadzenie

• wspólna praca nad wybranym zagadnieniem modelowania

• prezentacja sformułowanych przez studentów zadań modelowania oraz ich rozwiązań

• podsumowanie osiągniętych wyników, sprecyzowanie zakresu zalecanego samokształcenia oraz rodzaju zadań, podejmowanych i rozwiązywanych w kolejnej rundzie mistrzostw

Godziny kontaktowe 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury 7

Przygotowanie referatu, eseju, prezentacji 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS: 0 lub 2.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2017/2018" (zakończony)

Okres: 2018-02-19 - 2018-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Katarzyna Korbecka
Prowadzący grup: Andrzej Góralski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Opis sposobów pomiaru efektów:

1) ocena ogółu samodzielnych modeli informatycznych

(2) ocena rezultatów pracy nad trzema najlepszymi realizacjami modeli własnych, przedstawionymi w ramach turnieju o tytuł „modelarz roku”

(3) ocena przedstawionej przez studenta dokumentacji uruchamiania i testowania „modeli mistrzowskich”

(4) ocena wyników rozwiązania zadań zorientowanych a) na komputerową analizę danych, b) na rozwiązywanie problemów dyskretnych, c) na modelowanie eksperymentu losowego oraz d) na realizację prostego wnioskowania statystycznego

(5) ocena jakości badań przeprowadzonych przez studenta na dwu wskazanych „modelach mistrzowskich”, a także ocena ujęć syntetyzujących otrzymane wyniki badań

(6) ocena sprawności różniczkowania, wykazanej w podjętych zadaniach

(7) ocena jakości prezentacji turniejowych

(8) ocena tekstu

„O tym, czego mnie nauczyła budowa własnych modeli”

(9) ocena eseju

„Projektuję sposób pracy nad rozwojem umiejętności modelowania”

(10) ocena kompetencji i postaw, oparta na obserwacji sposobu pracy nad zadaniami oraz na ogóle poprzednio wskazanych ocen

Pełny opis:

Opis treści programowych:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Rodzaje modeli teoretycznych i ich wyróżniki. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Przykładowe modele:

Zestaw 1: Poszukiwanie rozwiązań optymalnych – proste zagadnienia geometryczne. Wyrównywanie danych empirycznych rodzajem odwzorowań naśladowczych. Krzywa logistyczna. Procedura doboru wartości parametrów krzywej. Dobór modelu wyjaśniającego rozkład liczby zdarzeń.

Zestaw 2: Dobór racjonalnej i zadowalającej całości jako wzorca do naśladowania. Na przykład diety. Modele wyjaśniające: faza Księżyca w dniu X, data Wielkanocy. Model losowego błądzenia po krawędziach sześcianu.

Zestaw 3: Trafnie wybrana droga – model odbicia promienia w lustrze. Przemyślne pszczoły poszukują najlepszego kształtu komórki plastra. Wyprawa nad morze – jaką drogę wybrać wówczas, gdy najpierw idzie się po łące, a później po piasku? Dokonujemy interesującego spostrzeżenia.

Zestaw 4: Modele układów biologicznych. Przypadek rozrostu swobodnego i jego parametry. Dobór założeń i formuł wiążących zmienne modelu. Interpretacja rezultatów modelowania. Badanie stabilności modelu. Współistnienie dwu populacji związanych w ogniwo łańcucha pokarmowego. Dobór założeń i formuł. Badanie wpływu zmian wartości parametrów modelu na przebieg osiągania stanów stacjonarnych. Interpretacja uzyskiwanych wyników. Rozbudowa modelu.

Zestaw 5: Kilka zagadnień probabilistycznych. Co to jest „rozkład normalny” i jak można go otrzymywać? Zadanie: model generujący odpowiedź na pytanie: jakie jest prawdopodobieństwo tego, że na sali wykładowej będą co najmniej dwie osoby mające wspólny dzień urodzin? Oraz model rozwiązujący zagadnienie: jak wielka jest szansa, że w przypadku czysto losowego odzienia z szatni okaże się, że żadna spośród n osób nie jest właściwie ubrana? Model naśladowczy totalizatora sportowego i określanie szans sukcesu.

Podstawy rachunku różniczkowego i całkowego

Zestaw 6: Metoda kolejnych przybliżeń – znajdowanie rozwiązań analitycznych i numerycznych. Wyrównywanie szeregów wielomianowych. Zagadnienie Dydony i jego rozwiązania.

Zestaw 7: Rozwiązania zagadnienia grodzenia dla pobrzeża nieliniowego. Foremność wielokątów wpisanych w elipsę. Znajdowanie wielokątów performatywnych. Gospodarowanie na wycinku elipsy – tyczenie podziałów optymalnych. Kryteria jakości tyczenia. Realizacja podziału.

Literatura:

Literatura obowiązkowa:

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

zbiór zadań – tamże

oraz zbiór zadań specjalnych, a także zbiór zadań studenckich

Literatura uzupełniająca:

Włodzimierz Dąbrowski, Andrzej Stasiak, Michał Wolski: Modelowanie systemów informatycznych w języku UML 2.0. Wydawnictwo Helion, Gliwice 2007

Uwagi:

Metody kształcenia ukierunkowane problemowo – poprzez rozwiązywanie zadań modelowania i projektowo – na dwa sposoby:

• dzięki zachęcie do podejmowania i tworzenia zadań modelowania, budowy algorytmu ich rozwiązywania, przetworzenie algorytmu do finalnej postaci modelu, a także ocenę otrzymanych rezultatów

• poprzez zobligowanie studenta do systematycznej budowy kolejnych modeli informatycznych

Zajęcia są ćwiczeniami laboratoryjnymi pedagoga zdolności, mającymi cztery fazy:

• wprowadzenie

• wspólna praca nad wybranym zagadnieniem modelowania

• prezentacja sformułowanych przez studentów zadań modelowania oraz ich rozwiązań

• podsumowanie osiągniętych wyników, sprecyzowanie zakresu zalecanego samokształcenia oraz rodzaju zadań, podejmowanych i rozwiązywanych w kolejnej rundzie mistrzostw

Godziny kontaktowe 30

Przygotowanie się do zajęć, lektury 7

Przygotowanie referatu, eseju, prezentacji 20

Sumaryczna liczba punktów ECTS: 0 lub 2.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/2019" (zakończony)

Okres: 2019-02-18 - 2019-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Sergo Kuruliszwili
Prowadzący grup: Sergo Kuruliszwili
Strona przedmiotu: https://sergo.pl/modelowanie/
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Celem zajęć́ jest przekazanie studentom podstawowych informacji teoretycznych i umiejętności praktycznych z zakresu wykorzystywanych, współczesnych technologii komputerowych do modelowania.

Zajęcia opierają się zarówno o informacje teoretyczne i rozważania na temat przyszłego kształtu modelowania rzeczywistości jak i praktycznych warsztatów budowania modeli, z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego jak i współczesnych narzędzi modelowania.

Pomiar efektów kształcenia realizowany jest poprzez:

-ocenę uczestnictwa w zajęciach,

- ocenę rozwiązywaniu postawionych zadań praktycznych,

Pełny opis:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Rodzaje modeli teoretycznych i ich wyróżniki. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Poszukiwanie rozwiązań optymalnych.

Studenta poznaje rolę modelowania rzeczywistości w rozwiązywaniu problemów.

Poznaje rolę AI w tworzeniu modeli i kreowaniu rzeczywistości.

Problem rosnącej realności rzeczywistości wirtualnych.

Solver - dodatek programu excel

Any Logic - program do symulacji

DilogFLow – platforma do budowania ChatBotów

Po zaliczeniu przedmiotu student:

Rozumie podstawowe zagadnienia modelowania z wykorzystanie narzędzi informatycznych

Potrafi zdefiniować problem, określić sposób jego weryfikacji poprzez stworzenie modelu.

Zbudować model dający rozwiązanie prostego problemu

Literatura:

Aktualne artykuły i filmy z zakresu modelowani AI- sztucznej inteligencji, publikowane na stronie przedmiotu: https://sergo.pl zakładka: przedmioty/modelowanie

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/2020" (zakończony)

Okres: 2020-02-17 - 2020-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium/warsztaty, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Sergo Kuruliszwili
Prowadzący grup: Sergo Kuruliszwili
Strona przedmiotu: https://sergo.pl/modelowanie/
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Zaliczenie na ocenę
Skrócony opis:

Celem zajęć́ jest przekazanie studentom podstawowych informacji teoretycznych i umiejętności praktycznych z zakresu współczesnych technologii komputerowych do modelowania.

Zajęcia opierają się zarówno o informacje teoretyczne, rozważania na temat przyszłego kształtu modelowania rzeczywistości jak i praktycznych warsztatów budowania modeli z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego i współczesnych narzędzi modelowania.

Pomiar efektów kształcenia realizowany jest poprzez:

-ocenę uczestnictwa w zajęciach,

- ocenę rozwiązywaniu postawionych zadań praktycznych,

- ocena realizacji projektu

Pełny opis:

Modele i modelowanie. Model hipotetyczną konstrukcją odwzorowującą rzeczywistość. Zbiór oczekiwań, które trzeba spełnić budując model.

Modele naśladowcze, modele służące za zastępcze obiekty badań, modele wyjaśniające.

Poszukiwanie rozwiązań optymalnych.

Student poznaje rolę modelowania rzeczywistości w rozwiązywaniu problemów, rolę AI w tworzeniu modeli i kreowaniu rzeczywistości.

Potrafi podjąć rozważania na temat problematyki rosnącej realności rzeczywistości wirtualnych.

Solver - dodatek programu MS Excel

Any Logic - program do symulacji

DilogFLow – platforma do budowania ChatBotów

Po zaliczeniu przedmiotu student:

Rozumie podstawowe zagadnienia modelowania z wykorzystanie narzędzi informatycznych

Potrafi zdefiniować problem, określić sposób jego weryfikacji poprzez stworzenie modelu.

Zbudować model dający rozwiązanie prostego problemu

Literatura:

Aktualne artykuły i filmy z zakresu modelowania, AI- sztucznej inteligencji, publikowane na stronie przedmiotu: https://sergo.pl zakładka: przedmioty/modelowanie

Andrzej Góralski: Modelowanie informatyczne, Wydawnictwo APS, Warszawa 2011

Max Tegmark Życie 3.0. Człowiek w erze sztucznej inteligencji

Uwagi:

NAKŁAD PRACY STUDENTA:

1. Godziny kontaktowe np. wykład, ćwiczenia:

- 30 h zajęć

2. Przygotowanie się do egzaminu, zaliczenia:

- 10 h

3. Przygotowanie referatu, eseju, prezentacji:

- 10 h

4. Przygotowanie się do zajęć:

- 10 h

Sumaryczna liczba punktów ECTS - 2.

METODY KSZTAŁCENIA:

podające, ćwiczeniowe, zadaniowe, problemowe

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Akademia Pedagogiki Specjalnej im. Marii Grzegorzewskiej w Warszawie.