Cykl kształcenia: 2015/2016
Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa
Nazwa kierunku studiów: Transport
Obszar kształcenia: nauki techniczne
Profil studiów: ogólnoakademicki
Poziom studiów: pierwszego stopnia
Forma studiów: niestacjonarne
Specjalności na kierunku: Diagnostyka i eksploatacja pojazdów samochodowych, Logistyka transportu samochodowego, Transport przemysłowy
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: inżynier
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Zakład Informatyki
Kod zajęć: 2001
Status zajęć: obowiązkowy dla programu
Układ zajęć w planie studiów: sem: 3 / W9 L9 / 3 ECTS / Z
Język wykładowy: polski
Imię i nazwisko koordynatora: dr hab. inż. prof. PRz Paweł Litwin
Terminy konsultacji koordynatora: wtorek 10 - 12, czwartek 10 - 12
Główny cel kształcenia: Celem przedmiotu jest nabycie przez studentów wiedzy i umiejętności pozwalających na: - przygotowywanie schematu relacyjnej bazy danych na podstawie modelu encja-związek, - tworzenie zapytań QBE (Query By Example), - formułowanie zapytań w języku SQL (Structured Query Language), - tworzenie formularzy i raportów,
Ogólne informacje o zajęciach: Przedmiot obowiązkowy dla studentów czwartego semestru
Materiały dydaktyczne: baza danych ovideo.mdb i przykładowe zadania: http://plitwin.sd.prz.edu.pl/pl/67/art2222.html
1 | J. Jakieła, P. Litwin | Bazy danych. Przewodnik architekta informacji | Wydawnictwo KORAW, Rzeszów. | 2011 |
1 | J. Jakieła, P. Litwin | Bazy danych. Przewodnik architekta informacji | Wydawnictwo KORAW, Rzeszów. | 2011 |
Wymagania formalne: Rejestracja na 4 semestr studiów
Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Podstawowa wiedza z zakresu systemów operacyjnych i oprogramowania komputerów
Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność obsługi komputera PC z systemem operacyjnym Windows
Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych:
MEK | Student, który zaliczył zajęcia | Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia | Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia | Związki z KEK | Związki z OEK |
---|---|---|---|---|---|
01 | - projektuje relacyjną bazę danych na podstawie modelu encja-związek, | wykład, laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, zaliczenie cz. praktyczna |
K_W004+ K_U001+ K_U003+ |
W02+ W04+ W05+ U01++ U02+ U03+ U04+ U05+ U06+ U07++ |
02 | - tworzy tabele i związki, zapytania QBE (Query By Example) oraz w języku SQL (Structured Query Language), | laboratorium | zaliczenie cz. praktyczna |
K_W004+ K_U007+ |
W02+ W04+ W05+ U07++ U08+ U09+ U16+ |
03 | -buduje interfejs użytkownika relacyjnej bazy danych wykorzystujący formularze i raporty | laboratorium | zaliczenie cz. praktyczna |
K_U004+ K_K001+ |
U05+ K01+ |
Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).
Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
---|---|---|---|---|
3 | TK01 | W01 | MEK01 | |
3 | TK02 | W02 | MEK01 | |
3 | TK03 | W03 | MEK01 | |
3 | TK04 | W04 | MEK02 | |
3 | TK05 | W05 | MEK02 MEK03 | |
3 | TK06 | L01 | MEK01 | |
3 | TK07 | L02 | MEK02 | |
3 | TK08 | L03 | MEK02 | |
3 | TK09 | L04 | MEK02 | |
3 | TK10 | L05 | MEK03 | |
3 | TK11 | L06 | MEK01 MEK02 MEK03 |
Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
---|---|---|---|
Wykład (sem. 3) | Przygotowanie do kolokwium:
6.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
9.00 godz./sem. |
Uzupełnienie/studiowanie notatek:
2.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 1.00 godz./sem. |
Laboratorium (sem. 3) | Przygotowanie do laboratorium:
6.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 6.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
9.00 godz./sem. |
Dokończenia/wykonanie sprawozdania:
2.00 godz./sem. |
Konsultacje (sem. 3) | |||
Zaliczenie (sem. 3) |
Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
---|---|
Wykład | Na zaliczeniu pisemnym wykładu sprawdzana jest realizacja pierwszego efektu modułowego (MEK01). Sprawdzian obejmuje pytania obowiązkowe oraz dodatkowe. Student musi odpowiedzieć poprawnie na WSZYSTKIE pytania obowiązkowe aby uzyskać ocenę dostateczną. Odpowiedź na pytania dodatkowe pozwala uzyskać wyższą ocenę: 25% poprawnych odpowiedzi - 3,5; 40% poprawnych odpowiedzi - 4,0; 60% poprawnych odpowiedzi - 4,5; 80% poprawnych odpowiedzi - 5,0 |
Laboratorium | Na zaliczeniu praktycznym laboratorium sprawdzana jest realizacja drugiego i trzeciego efektu modułowego (MEK02, MEK03). Sprawdzian obejmuje zadania obowiązkowe oraz dodatkowe. Student musi poprawnie wykonać WSZYSTKIE zadania obowiązkowe aby uzyskać ocenę dostateczną (3,0). Rozwiązanie zadań dodatkowych pozwala uzyskać wyższą ocenę: 25% poprawnie rozwiązanych zadań - 3,5; 40% poprawnie rozwiązanych zadań - 4,0; 60% poprawnie rozwiązanych zadań - 4,5; 80% poprawnie rozwiązanych zadań - 5,0; |
Ocena końcowa | Warunkiem zaliczenia modułu jest osiągnięcie wszystkich efektów modułowych i zaliczenie wszystkich form zajęć. Ocena końcowa wyznaczana jest jako średnia ważona oceny z wykładu z wagą 0,4 i laboratorium z wagą 0,6. |
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
zadania - tabele i kwerendy.pdf
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
1 | D. Antonelli; P. Litwin; A. Marina; D. Stadnicka | Objective and Subjective Factors Affecting Neurodiverse Inclusion in Manufacturing | 2024 |
2 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Employing disabled workers in production: simulating the impact on performance and service level | 2024 |
3 | P. Litwin; A. Szymusik | System Dynamics in Manufacturing Processes Modelling and Analysis | 2024 |
4 | B. Azarhoushan; A. Bełzo; A. Borowiec; B. Ciecińska; F. Hojati; P. Litwin; M. Magdziak; A. Markopoulos; R. Wdowik | Selected case studies regarding research-based education in the area of machine and civil assemblies | 2023 |
5 | P. Litwin | Zastosowanie metody dynamiki systemów w analizie procesów produkcyjnych | 2023 |
6 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Disabled employees on the manufacturing line: Simulations of impact on performance and benefits for companies | 2022 |
7 | E. Boffa; R. Chelli; P. Ferreira; M. Finžgar; M. Lanzetta; P. Litwin; N. Lohse; F. Lupi; M. M. Mabkhot; A. Maffei; P. Minetola; P. Podržaj; D. Stadnicka | Toward a sustainable educational engineer archetype through Industry 4.0 | 2022 |
8 | P. Litwin; D. Stadnicka | Problems of System Dynamics model development for complex product manufacturing process | 2022 |
9 | A. Chmielowiec; P. Litwin | Efficient Inverted Index Compression Algorithm Characterized by Faster Decompression Compared with the Golomb-Rice Algorithm | 2021 |
10 | D. Antonelli; J. Barata; E. Boffa; P. C. Priarone; R. Chelli; P. Ferreira; M. Finžgar; M. Lanzetta; P. Litwin; N. Lohse; F. Lupi; M. M. Mabkhot; A. Maffei; M. Mądziel; P. Minetola; S. Nikghadam-Hojjati; Ł. Paśko; P. Podržaj; D. Stadnicka; X. Wang | Mapping Industry 4.0 Enabling Technologies into United Nations Sustainability Development Goals | 2021 |
11 | P. Litwin; Ł. Paśko | Metody klasteryzacji danych w badaniu podobieństwa parametrów procesu wytwórczego | 2020 |
12 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Human Factor in Industry of the Future - Knowledge Acquisition and motivation | 2019 |
13 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Human factor in intelligent manufacturing systems - knowledge acquisition and motivation | 2019 |
14 | P. Litwin; D. Stadnicka | Computer Modeling and Simulation in Engineering Education: Intended Learning Outcomes Development | 2019 |
15 | P. Litwin; D. Stadnicka | Value stream mapping and system dynamics integration for manufacturing line modelling and analysis | 2019 |
16 | P. Litwin; J. Sęp; D. Stadnicka | TIPHYS: Otwarta platforma sieciowa dla wspierania procesu edukacyjnego z zakresu Industry 4.0 | 2019 |
17 | P. Litwin; M. Mądziel; D. Stadnicka | Simulations of Manufacturing Systems: Applications in Achieving the Intended Learning Outcomes | 2019 |
18 | P. Litwin; Ł. Paśko | Methods of Data Mining for Quality Assurance in Glassworks | 2019 |