Experimental Methodology I - course description

General information

Course name	Experimental Methodology I
Course ID	11.9-WI-INFP-TE1
Faculty	Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics
Field of study	Computer Science / Industrial Information Systems
Education profile	academic
Level of studies	First-cycle studies leading to Engineer's degree
Beginning semester	winter term 2016/2017

Course information

Semester	1
ECTS credits to win	2
Course type	obligatory
Teaching language	polish
Author of syllabus	prof. dr hab. inż. Ryszard Rybski

Classes forms

The class form	Hours per semester (full-time)	Hours per week (full-time)	Hours per semester (part-time)	Hours per week (part-time)	Form of assignment
Lecture	15	1	9	0,6	Credit with grade
Laboratory	15	1	9	0,6	Credit with grade

Aim of the course

zapoznanie studentów z etapami planowania i prowadzenia eksperymentów
ukształtowanie wśród studentów umiejętności w zakresie prowadzenia eksperymentów oraz opracowywania i dokumentowania wyników eksperymentów
uświadomienie studentom miejsca i roli eksperymentu w rozwoju nauki i techniki

Prerequisites

brak

Scope

Informacja i jej pozyskiwanie oraz przetwarzanie. Informacja jako podstawowy czynnik rozwoju cywilizacyjnego współczesnego społeczeństwa, społeczeństwo informacyjne. Eksperyment jako podstawowy sposób pozyskiwania informacji o obiekcie, zjawisku lub procesie. Podstawowe pojęcia teorii informacji.

Elementy teorii eksperymentu. Planowanie eksperymentu. Ogólne zasady i procedury prowadzenia eksperymentu. Znaczenie modelowania matematycznego w technice eksperymentu. Pomiar jako podstawowy element techniki eksperymentu.

Ogólna charakterystyka i podstawowe elementy systemów zbierania informacji pomiarowej. Powiązania systemów zbierania informacji z teleinformatycznymi systemami przetwarzania informacji i komputerowymi systemami sterowania.

Analiza i opracowanie wyników eksperymentu. Błędy i niepewności pomiarowe. Źródła błędów. Podział błędów pomiaru. Obliczanie błędów systematycznych przy pomiarach bezpośrednich i pośrednich. Model matematyczny i obliczanie błędów przypadkowych. Eliminacja błędów nadmiernych. Analiza niepewności wyniku pomiaru. Formowanie wyniku pomiaru. Łączenie wyników pomiarów. Dokumentowanie wyników eksperymentu.

Teaching methods

wykład: wykład konwencjonalny/tradycyjny

laboratorium: praca z dokumentem źródłowym, praca w grupach, ćwiczenia laboratoryjne

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej ocen z kolokwium prowadzonego w formie pisemnej.

Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.

Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%

Notes

Modified by prof. dr hab. inż. Krzysztof Patan (last modification: 26-09-2016 13:32)

Generate PDF for this page