|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KVD / ALGV
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KVD
/
ALGV
|
Akademický rok
|
2018/2019
|
Akademický rok
|
2018/2019
|
Název
|
Algoritmizace pro vzdělávání
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
-
|
Forma zakončení
|
-
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Seminář
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
74 / -
|
0 / -
|
1 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
-
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je představit možnosti rozvoje algoritmického myšlení pomocí různorodých metod, aktivit a programovacích prostředí.
|
Požadavky na studenta
|
Aktivní účast na semináři spočívající v řešení praktických příkladů využitelných při výuce různých vzdělávacích oblastí.
Vypracování zadaných seminárních úkolů tematicky orientovaných na situace ze školního prostředí. Splnění praktických testů.
|
Obsah
|
Pojem algoritmus a s ním spojené vlastností.
Způsoby algoritmizace.
Základní algoritmické konstrukce.
Formy zápisu algoritmů.
Programovací prostředí pro rozvoj algoritmického a informatického myšlení žáků.
Algoritmická složitost.
Teorie grafů.
Aktivity rozvíjející algoritmické myšlení.
Řešení příkladů využitelných k rozvoji algoritmického myšlení ve zvoleném programovacím prostředí.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
PhDr. Tomáš Jakeš, Ph.D. (100%),
-
Přednášející:
PhDr. Zbyněk Filipi, Ph.D. (100%),
Mgr. Filip Frank, Ph.D. (100%),
Mgr. Jaromír Háka (100%),
PhDr. Tomáš Jakeš, Ph.D. (100%),
PhDr. Tomáš Přibáň, Ph.D. (100%),
-
Vede seminář:
Mgr. Jan Baťko, Ph.D. (100%),
PhDr. Zbyněk Filipi, Ph.D. (100%),
Mgr. Filip Frank, Ph.D. (100%),
PhDr. Tomáš Jakeš, Ph.D. (100%),
Mgr. Zdeněk Lomička (100%),
Mgr. Tomáš Průcha, Ph.D. (100%),
PhDr. Tomáš Přibáň, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Doporučená:
Wróblewski, Piotr. Algoritmy. 1. vydání. 2015. ISBN 978-80-251-4126-7.
-
Doporučená:
Ryant, Ivan. Algoritmy a datové struktury objektově. Vydání první. 2017. ISBN 978-80-270-1660-0.
-
Doporučená:
Wirth, Niklaus. Algoritmy a štruktúry údajov. Bratislava : Alfa, 1989. ISBN 80-05-00153-3.
-
Doporučená:
Pelánek, Radek. Programátorská cvičebnice : [algoritmy v příkladech]. Brno : Computer Press, 2012. ISBN 978-80-251-3751-2.
-
Doporučená:
Programování pro děti : naučte se programovat při tvorbě skvělých her. 1. vyd. Brno : Computer Press, 2013. ISBN 978-80-251-3809-0.
-
Doporučená:
Mareš, Martin; Valla, Tomáš. Průvodce labyrintem algoritmů. 1. vydání. 2017. ISBN 978-80-88168-19-5.
-
Doporučená:
Virius, Miroslav. Základy algoritmizace. Praha : ČVUT, 1995. ISBN 80-01-01346-4.
-
On-line katalogy knihoven
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
26
|
Příprava na dílčí test [2-10]
|
10
|
Vypracování seminární práce v bakalářském studijním programu [5-40]
|
40
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
26
|
Celkem
|
102
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
logické myšlení rozvinuté na úrovni výstupů středoškolských RVP |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
vysvětlit na základě historického vývoje pojem algoritmus včetně jeho vlastností |
identifikovat základní problémy související s algoritmickou složitostí |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
rozpoznat algoritmus na základě vlastností |
použít různé způsoby algoritmizace |
využít základní algoritmické konstrukce |
rozlišit výhody a nevýhody různých forem zápisu algoritmů |
vybrat prostředí pro rozvoj algoritmického myšlení podle účelu použití |
využít při algoritmizaci znalosti z teorie grafů |
řešit příklady využitelné k rozvoji algoritmického myšlení ve zvoleném prostředí |
analyzovat problémy z různých oblastí a sestavit pro jejich řešení vhodný algoritmus v různých podobách na základě pravidel |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
bc. studium: srozumitelně shrnou názory ostatních členů týmu, |
bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
bc. studium: efektivně využívá různé strategie učení k získání a zpracování poznatků a informací, hledá a rozvíjí účinné postupy ve svém učení, |
bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
bc. studium: uplatňuje při řešení problémů vhodné metody a dříve získané vědomosti a dovednosti, kromě analytického a kritického myšlení využívá i myšlení tvořivé s použitím představivosti a intuice, |
bc. studium: zvažuje možné klady a zápory jednotlivých variant řešení, včetně posouzení jejich rizik a důsledků, |
bc. studium: používá s porozuměním odborný jazyk a symbolická a grafická vyjádření informací různého typu, |
bc. studium: efektivně využívá moderní informační technologie, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Seminární práce, |
Průběžné hodnocení, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Seminární práce, |
Průběžné hodnocení, |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Průběžné hodnocení, |
Seminární práce, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
E-learning, |
Samostatná práce studentů, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Demonstrace dovedností, |
Samostatná práce studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
Řešení problémů, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
Řešení problémů, |
Demonstrace dovedností, |
Prezentace práce studentů, |
Samostudium, |
|
|
|
|