Olio-ohjelmointi Pythonilla (5op)
Toteutuksen tunnus: TE00CW16-3002
Toteutuksen perustiedot
- Ilmoittautumisaika
- 01.12.2025 - 12.01.2026
- Ilmoittautuminen toteutukselle ei ole vielä alkanut.
- Ajoitus
- 12.01.2026 - 30.04.2026
- Toteutus ei ole vielä alkanut.
- Opintopistemäärä
- 5 op
- Yksikkö
- ICT
- Toimipiste
- Kupittaan kampus
- Opetuskielet
- englanti
- Paikat
- 0 - 70
- Koulutus
- Degree Programme in Information and Communications Technology
- Tieto- ja viestintätekniikan koulutus
- Opettajat
- Tero Avellan
- Ajoitusryhmät
- Pienryhmä 1 (HTECH24A) (Koko: 30 . Avoin AMK : 0.)
- Pienryhmä 2 (HTECH24B) (Koko: 30 . Avoin AMK : 0.)
- Ryhmät
-
HTECH24AHealth Technology
-
HTECH24BHealth technology
- Pienryhmät
- Pienryhmä 1 (HTECH24A)
- Pienryhmä 2 (HTECH24B)
- Opintojakso
- TE00CW16
Toteutukselle Olio-ohjelmointi Pythonilla TE00CW16-3002 ei valitettavasti löytynyt varauksia. Varauksia ei ole mahdollisesti vielä julkaistu tai toteutus on itsenäisesti suoritettava.
Arviointiasteikko
H-5
Sisällön jaksotus
During the course following topics are covered both in network exercises and programming exercises:
- Classes and objects
- Combining classes and objects
- Object state
- Example usage of in-build classes
- Module tests with objects
- Design patterns
Student will also get familiar with UML for planning and documentation.
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:
- kuvailla ohjelmistotuotteen kehitystyön vaiheet ja keskeiset menetelmät
- selittää käsitteet luokkahierarkia, periytyvyys ja monimuotoisuus sekä soveltaa niitä ohjelmistokehityksessä
- keskustella rinnakkaisohjelmoinnin mahdollisuuksista
- soveltaa poikkeusrakenteita
- suunnitella, toteuttaa ja dokumentoida yksinkertaisen käyttöliittymäsovelluksen
Sisältö
- oliorakenteet
- virheiden käsittely poikkeuksilla
- säikeet
- tietokantayhteyden luominen
- ohjelmistotuotannon prosessi ja menetelmät
- UML ja kaavioiden piirtäminen
Oppimateriaalit
Materials are published in the itslearning workspace. Part of the content covers chapters 1-5 and 11 from the book Python 3 Object Oriented Programming by Dusty Phillips, ISBN-13: 978-1849511261.
Opetusmenetelmät
The learning is based on doing
- network exercises
- programming exercises
- to support the learning there are weekly introductory lectures on the topic followed with programming exercises
All the classes are programming labs. A student needs to go through the theory before the labs.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
There is no exam. The assessment is based on completed and evaluated weekly exercises.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
Sustainability is integrated into implementation topics
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
The course can be compensated with an exam
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
reading the material 10* 3 h = 30 h
doing the network exercises 7 * 5 h = 35 h
doing the programming exercises 10 * 7 h = 70 h
total 135 h student work
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Assessment is completely based on exercises. NOTE! exercises returned late are not assessed
- 5 mandatory class programming exercises, assessment pass/fail during the class.
- 4 quiz, each 5 points
- 4 programming labs, each 5 points
If all 5 mandatory class exercises are passed, grade is 1. Each 10 points from quizzes and labs add 1 grade. If a student fails a mandatory class exercise, points from quizzes and labs are used to compensate it, 10 points compensates one class exercise.
Hylätty (0)
missing mandatory accepted class exercises and not enough points to compensate them
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
all mandatory class exercises done (grade 1) and additional 10 points (grade 2)
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
all mandatory class exercises done (grade 1) and additional 20 points (grade 3) or 30 (grade 4)
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
all mandatory class exercises done (grade 1) and additional 40 points (grade 5)
Esitietovaatimukset
Ohjelmoinnin perusteet tai vastaavat tiedot ja taidot
Lisätiedot
Administrative information: Peppi platform
Additional course information: itslearning workspace
Main contact channels: MS Teams and email
The use of AI: Allowed in learning tasks and can be used, but the use must be reported. Artificial intelligence can be used in the creation of outputs, but the student must clearly report its use. Failure to disclose the use of AI will be interpreted as fraud. The use of AI may affect the assessment.