•   Tietojenkäsittelyn matematiikka TT00BS23-3003 29.08.2022-16.12.2022  5 op  (PTIETS22R1, ...) +-
    Opintojakson osaamistavoitteet
    Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
    - suorittaa laskutoimituksia eri lukujärjestelmissä
    - suorittaa lukujärjestelmämuunnoksia
    - kuvata loogisia lauseita Boolen algebran avulla sekä ratkaista ongelmia niillä
    - käyttää hyväkseen todennäköisyyslaskentaa ongelmaratkaisussa
    - analysoida dataa tilastomatematiikan avulla
    - käyttää hyväkseen soveltuvia työkaluja tietojen analysoinnissa sekä laskennassa
    Opintojakson sisältö
    - lukujärjestelmät ja binäärilaskenta

    - Boolen algebra ja loogiset operaatiot

    - todennököisyyslaskennan perusteet

    - tilastomatematiikan ja data-analyysin perusteet

    Vastuuopettaja

    Matti Kuikka

    Oppimateriaali

    Opettajan laatima materiaali, verkkomateriaali sekä oppimisympäristön tehtävät.

    Oppimismenetelmät

    Lähiopetus, tietokoneavusteinen opetus, tehtäväperustaisuus

    Arvioinnin kohteet, ajoitus ja menetelmät

    Kotitehtävät ja harjoitukset:
    Automaattinen ja opettajan arviointi. Kurssin voi läpistä ilman tenttiä arvosanalla 1, jos saavuttaa vähintään 70% kurssin tehtävien pisteistä.
    Jos pisteitä kertyy 90%, niin arvosana on 2.

    Tenttien avulla kurssillla arvosaksi voi saada korkeampia arvoja.

    Kurssin alkuosa ja loppuosa arvioidaan erikseen.

    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 BYOD/IT-luokassa.

    Arviointi kattaa seuraavat aihealueet:
    Lukujärjestelmät, Loogiset operaatiot, Todennäköisyyslaskenta, Tietorakenteet, Tilastomatematiikka, soveltuvien työkalujen käyttö tilastoihin ja laskentaan.

    Opetuskieli

    Suomi

    Ajoitus

    29.08.2022 - 16.12.2022

    Ilmoittautumisaika

    20.07.2022 - 08.09.2022

    Ryhmä(t)
    • PTIETS22R1
    • PTIETS22R2
    Opiskelijamäärä (min - max)

    60 - 80

    Vastuuyksikkö

    Tekniikka ja liiketoiminta

    Lisätietoja

    Käytämme osan 2 tilastomatematiikassa Pythonia ja Jupyter Notebook tietojen analysointiin.

    Koulutus

    Tietojenkäsittelyn koulutus

    Toimipiste

    Kupittaan kampus

    Arviointiasteikko

    H-5

    Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

    Kurssin voi suorittaa saavuttamalla 70% kurssin tehtävien pisteistä tai läpäisemällä sen kummankin osan tentin.
    Katso tästä tarkemmin osassa Arviointi.

    Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

    Osa 1, viikolla 43
    Osa 2, viikolla 50

    Pedagogiset toimintatavat

    Opintojaksolla opiskellaan tietojenkäsittelyn matematiikan taitoja. Joka viikko on tunnin mittainen uuden asian käsittelytuokio, jonka jälkeen tietokoneilla tehtäviä harjoituksia. Lisäksi viikkotehtäviä, jotka vertaisarvioidaan. Näiden ratkaisemiseen saan apua sekä keskustelualueelta että perjantain kyselytunnilla.

    Sähköisenä oppimisympäristössä tehdään tehtäviä BYOD/IT-tunneilla ja BYOD/IT-tuntien jälkeen joko yksin tai yhdessä kotona tai koululla. 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 ja käydään läpi tunneilla opiskelijoiden esittäminä demoissa. Opiskelijoita kannustetaan yhteistyöhön opiskelun aikana.

    Oppimistehtävät ja opiskelijan työn mitoitus

    Kontaktitunnit:
    - Viikon aihe yhdessä (1h/viikko): 13h
    - Työskentely harjoituksissa BYOD/IT-luokassa (2h/viikko): 22h
    - Kyselytunti viikkotehtävistä (1h/viikko): 11h
    - Kokeet tietokoneella (aloitustesti 1h + 1,5h/koe): 4h
    YHTEENSÄ: 50h
    Itsenäinen opiskelu ja kotitehtävät: 80h

    Sisältö ja ajoitus

    Viikko 34: Aloitustasotesti (osana orientaatiota)
    Viikko 35: Peruslaskujen kertaus, Lukujärjestelmät
    Viikko 36: Desimaalimuunnokset, Binäärilaskenta
    Viikko 37: Todennäköisyyslaskennan perusteet
    Viikko 38: Todennäköisyyslaskennan soveltaminen
    Viikko 39: Loogiset operaatiot ja Boolen algebra
    Viikko 40: Päättely ja tietojenkäsittelyn tietorakenteet
    Viikko 41: Kertaus
    Viikko 43: 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

    Arviointikriteerit
    Hylätty (0)

    Opiskelija saavuttaa kurssin tehtävistä vähemmän kuin 70% pisteistä TAI opiskelija ei läpäise kurssin tenttejä.

    Arviointikriteerit - tyydyttävä (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

    Käytännöss tamä tarkoittaa, että opiskelija on JOKO saavuttanut kurssin harjoituksista vähintään 70% pisteistä tai saavuttanut vähintään 45% kurssin tentin pisteistä.
    - 70 % harjoituksista tai 45% tentin pisteistä: 1
    - 90% harjoituksista tai 55% tentin pisteistä: 2

    Arviointikriteerit - hyvä (3-4)

    Opiskelija osaa:
    - suorittaa laskutoimituksia binääri ja desimaalijärjestelmissä
    - kuvata loogisia lauseita Boolen algebran avulla ja laatia niistä totuustauluja
    - laskea tapahtumien todennäköisyyksiä
    - käyttää Exceliä tai Pythonia tilastomatematiikan ongelman ratkaisuun ja tiedon visualisointiin

    Käytännöss tamä tarkoittaa, että opiskelija on saavuttanut vähintään 65% kurssin tentin pisteistä.
    - 65 % tentin pisteistä: 3
    - 75% tentin pisteistä: 4

    Arviointikriteerit - kiitettävä (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 Pythonia tietojen analysointiin

    Käytännöss tamä tarkoittaa, että opiskelija on saavuttanut vähintään 85% kurssin tentin pisteistä.