Mathematics for Business IT (5 cr)

Evaluation scale

H-5

Content scheduling

Viikko 36: Peruslaskujen kertaus, Lukujärjestelmät
Viikko 37: Komplementtiluvut, Binäärilaskenta
Viikko 38: Todennäköisyyslaskennan perusteet
Viikko 39: Todennäköisyyslaskennan soveltaminen
Viikko 40: Loogiset operaatiot ja Boolen algebra
Viikko 41: Päättelyä, Tietorakenteet
Viikko 43: Kertaus, Osan 1 koe
Viikko 44: Tilastomatematiikan perusteet
Viikko 45: Tilastomatematiikan perusteet, jatkoa
Viikko 46: Tilastollisen analyysin perusteita
Viikko 47: Tiedon esittäminen Pythonilla
Viikko 48: Data-analyysin alkeet Pythonilla
Viikko 49: Kertaus
Viikko 50: Osan 2 koe

Objective

After completing the course the student is able to:
- Perform calculations in different numbering systems
- Make conversions between the numbering systems
- Represent logical expressions with Boolean algebra and use it for problem solving
- Utilize probability calculations in problem solving
- Analyse data with statistics
- Utilize tools when analysing data and performing mathematical calculations

Content

- Numbering systems and binary calculations
- Boolean algebra and logical operations
- Introduction to Probability Calculation
- Introduction to Business Mathematics
- Introduction to Statistics and Data Analysis

Materials

Opettajan laatima materiaali, verkkomateriaali sekä oppimisympäristön tehtävät.

Teaching methods

Lähiopetus, tietokoneavusteinen opetus, tehtäväperustaisuus

Exam schedules

Osa 1, viikolla 43
Osa 2, viikolla 50

Pedagogic approaches and sustainable development

Opintojaksolla opiskellaan tietojenkäsittelyn matematiikan taitoja. Joka viikko on tunnin mittainen uuden asian käsittelytuokio, jonka jälkeen tietokoneilla tehtäviä harjoituksia. Lisäksi viikkotehtäviä, jotka demotaan harjoitustunneilla.
Sähköisenä oppimisympäristössä tehdään tehtäviä harjoituustunneilla yksin tai yhdessä sekä tuntien jälkeen kotitehtvinä. Tehtävät ovat pääosin automaattisesti arvioituja, joissa opiskelijat näkevät tehtävän suorituksen jälkeen opettajan laatimat ohjeet oikean ratkaisun osalta sekä tiedon onko vastaus oikein. Osa tehtävistä vertaisarvioidaan. Opiskelijoita kannustetaan yhteistyöhön opiskelun aikana.

Student workload

Kontaktitunnit:
- Kurssin osien aloitukset (1h/osa): 2h
- Viikon aihe yhdessä (1h/viikko): 12h
- Työskentely harjoituksissa (2h/viikko 12 kertaa): 24h
- Kokeet (2h/koe): 4h
YHTEENSÄ: 42h
Itsenäinen opiskelu ja kotitehtävät: 90h

Evaluation methods and criteria

Kotitehtävät ja harjoitukset:
Automaattinen ja opettajan arviointi. Hyvitys jos vähintään 70% suoritettu, josta saa +1 arvosanan hyvityksen, ja jos 90% suortitettu, saa maksimihyvityksen +2 osakokeen arvosanaan.
Alkuosa ja loppuosa arvioidaan erikseen.
Osakokeet:
Minimi (1) 45% kokeen pisteistä, 85% saa maksimin (5).
Uusintatenttiminen on mahdollista tenttiakvaariossa. Kutakin koetta voi yrittää maksimissaan 3 kertaa, kuitenkin onnistuneen kokeen suorituksen jälkeen vain kerran voi yrittää parantaa arvosanaa. Ensimmäinen koekerta on koululla.
Arviointi kattaa seuraavat aihealueet:
Lukujärjestelmät, Loogiset operaatiot, Todennäköisyyslaskenta, Tietorakenteet, Tilastomatematiikka, soveltuvien työkalujen käyttö tilastoihin ja laskentaan.

Assessment criteria, satisfactory (1-2)

Opiskelija osaa:
- kertoa, miksi eri lukujärjestelmiä tarvitaan tietojenkäsittelyssä
- kertoa mitä ovat loogiset operaatiot sekä miten niitä voidaan hyödyntää
- määritellä yksinkertaisten tapahtumien todennäköisyyksiä
- tunnistaa tärkeimmät tietorakenteet
- kertoa millä tavalla kerättyä tietoa voidaan analysoida
- tehdä yksinkertaisia laskentaa ja tiedon analysointia soveltuvilla työkaluilla

Assessment criteria, good (3-4)

Opiskelija osaa:
- suorittaa laskutoimituksia binääri ja desimaalijärjestelmissä
- kuvata loogisia lauseita Boolen algebran avulla
- kuvata, mitä jono- ja pinorakenteet ovat ja missä niitä voi käyttää
- laskea tapahtumien todennäköisyyksiä
- käyttää Exceliä tietojen analysointiin ja visualisointiin

Assessment criteria, excellent (5)

Opiskelija osaa:
- suorittaa lukujärjestelmämuunnoksia
- soveltaa totuustaulukoita ongelmien ratkaisemissa
- laskea tapahtumien todennäköisyyksiä hyödyntäen Bayesin teoreemaa
- hyödyntää soveltuvia työkaluja tietojen analysointiin ja visualisointiin sekä liittää näitä raportteihin
- osaa hyödyntää data-analytiikka ongelman ratkaisuun
- osaa hyödyntää Pythonia tietojen analysointiin ja visualisointiin

Further information

Kurssin materiaalit ja demotehtävien mallivastaukset ovat ITS.ssä.
Harjoitustehtävät suoritetaan ViLLEssä.
Kurssin yleinen tiedotus ITS:n kautta.
Käytämme osan 2 tilastomatematiikassa Pythonia ja Jupyter Notebook tietojen analysointiin.