Analiza śladowa 310-CS2-1PDWII-15
Profil: ogólnoakademicki,
Forma studiów: stacjonarne,
Rodzaj przedmiotu: specjalizacyjny;
Dziedzina i dyscyplina: nauki ścisłe i przyrodnicze, nauki chemiczne,
Rok studiów/semestr: I rok studiów II stopnia, semestr letni,
Wymagania wstępne: brak
Liczba godzin zajęć dydaktycznych z podziałem na formy prowadzenia zajęć: 30h (wykład - 15 godzin, laboratorium -15 godzin);
Metody dydaktyczne: metoda podająca (wykład z prezentacją multimedialną), eksperyment chemiczny (laboratorium);
Punkty ECTS: 2
Wskaźniki ilościowe:
Całkowity nakład pracy studenta związany z zajęciami: 50h,
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 32h, w tym udział w wykładach (15h),
udział w zajęciach pozawykładowych (15h), udział w konsultacjach/zaliczeniach/egzaminach (2h).
Przygotowanie się do zajęć/zaliczeń/egzaminów (praca własna studenta): 18h.
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza. Student
1. Zna i rozumie pojęcia analizy śladowej i ultraśladowej oraz ich zastosowania w chemii, farmacji, ochronie środowiska i analizie żywności. Zna źródła błędów i zanieczyszczeń w analizie śladowej oraz zasady pobierania i przygotowania próbek. KP7_WG1
2. Zna zasady działania i możliwości instrumentalnych metod analizy śladowej, w tym technik spektrometrii atomowej, elektrochemicznych i spektrometrii mas. Zna ideę technik łączonych i analizy specjacyjnej oraz kryteria ich doboru w analizie śladowej. KP7_WG5
Umiejętności. Student
1. Potrafi dobrać i zaplanować metodę analizy śladowej odpowiednią do rodzaju próbki i celu analitycznego. Potrafi identyfikować i ograniczać źródła błędów w analizie śladowej oraz prawidłowo przygotować próbkę do analizy. KP7_UW4
2. Potrafi interpretować wyniki uzyskane z wykorzystaniem instrumentalnych metod analizy śladowej, w tym HPLC-ICP-MS, GC-MS, LC-MS/MS. Wykorzystuje metody statystyczne i techniki informatyczne do analizy danych eksperymentalnych oraz dokonuje krytycznej analizy i identyfikuje potencjalne źródła błędów pomiarowych, uzasadnia cel realizowanych badań i ich znaczenie w kontekście innych prac badawczych. KP7_UW6
Kompetencje społeczne.
Student jest gotów do krytycznej weryfikacji treści pojawiających się w mediach, szczególnie z zakresu zastosowania analizy śladowej w obszarach medycznych, środowiskowych i żywności. KP7_KK1
Sposób weryfikacji uzyskanych efektów kształcenia: zaliczenie pisemne, sprawdzian wiedzy po wykonaniu ćwiczenia, ocena postępów podczas zajęć, ocena sprawozdań z wykonanych ćwiczeń.
Kryteria oceniania
Formy zaliczenia przedmiotu: wykład – zaliczenie pisemne na ocenę; laboratorium – zaliczenie pisemne na ocenę.
Kryteria oceniania zgodne z zasadami zapisanymi w Regulaminie Studiów Uniwersytetu w Białymstoku przyjętego Uchwałą nr 2527 Senatu UwB z dnia 26.06.2019 r.
Zakres i sposób wykorzystania narzędzi AI określa Zarządzenie Rektora UwB w sprawie wykorzystania systemów sztucznej inteligencji w procesie kształcenia na UwB.
Literatura
Literatura podstawowa:
1. Analiza śladowa – zastosowania, Irena Baranowska (red.), Wydawnictwo Malamut, 2013,
2. Spektrometria mas-podstawy i zastosowania, Witold Danikiewicz, PWN, 2021
2. Podstawy chromatografii i technik elektromigracyjnych - Zygfryd Witkiewicz, Joanna Kałużna-Czaplińska, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2017
3. Nowoczesne techniki analityczne – Maciej Jarosz (red.), Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2006
Literatura uzupełniająca:
1. Specjacja chemiczna- problemy i możliwości – Danuta Barałkiewicz Ewa Bulska, (red.), Wydawnictwo Malamut, 2009
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: