|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KVD / 91ALG
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KVD
/
91ALG
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Algoritmizace pro vzdělávání
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Způsob zakončení
|
Zápočet
|
Akreditováno / Kredity
|
Ne,
1
Kred.
|
Forma zakončení
|
-
|
Forma zakončení
|
-
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
8
[HOD/SEM]
Seminář
2
[HOD/SEM]
|
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
|
7 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
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.
Podpora na Courseware s odkazem na e-kurs pro aktuální akademický rok.
|
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%),
PhDr. Tomáš Jakeš, Ph.D. (100%),
-
Vede seminář:
PhDr. Zbyněk Filipi, Ph.D. (100%),
Mgr. Filip Frank, Ph.D. (100%),
PhDr. Tomáš Jakeš, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
|
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: |
student vysvětlí na základě historického vývoje pojem algoritmus včetně jeho vlastností. Student rozpozná algoritmus na základě vlastností. Student využívá různé způsoby algoritmizace. Student používá základní algoritmické konstrukce. Student rozlišuje výhody a nevýhody různých forem zápisu algoritmů. Student je schopen vybrat prostředí pro rozvoj algoritmického myšlení podle účelu použití. Student vnímá základní problémy související s algoritmickou složitostí. Student dokáže při algoritmizaci využít znalosti z teorie grafů. Student řeší příklady využitelné k rozvoji algoritmického myšlení ve zvoleném prostředí. Student analyzuje problémy z různých oblastí a sestaví pro jejich řešení vhodný algoritmus v různých podobách na základě pravidel |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Test, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Seminární práce, |
Průběžné hodnocení, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
E-learning, |
Řešení problémů, |
Demonstrace dovedností, |
Samostatná práce studentů, |
Seminární výuka (badatelské metody), |
|
|
|
|