Programowanie skryptowe 390-FS1-2PS
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych, Dyscyplina nauki fizyczne, nauki biologiczne, nauki chemiczne, nauki medyczne.
Poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia
Rok studiów/semestr: 2. rok/3. semestr
Punkty ECTS: 5
Wymagania wstępne:
Bilans nakładu pracy studenta:
- udział w wykładach (15 godz.),
- udział w laboratoriach (45 godz.),
- udział w konsultacjach (15 godz.),
- praca własna studenta w domu (50 godz.),
Wskaźniki ilościowe:
- nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela - 3.0 ECTS;
- nakład pracy studenta związany z samodzielna pracą - 2.0 ECTS.
Zasady użycia sztucznej inteligencji (SI):
Podczas zajęć dozwolone jest korzystanie z systemów SI w zakresie:
1. Tłumaczenia maszynowego tekstów źródłowych z języków obcych.
2. Wyszukiwania i organizowania źródeł naukowych.
3. Tworzenia programów.
Podczas egzaminu niedozwolone jest korzystanie z systemów SI.
W przypadku stwierdzenia naruszeń powyższych zasad, osoba kształcąca się może zostać pociągnięta do odpowiedzialności na podstawie odrębnych przepisów dyscyplinarnych.
Treści realizowane na wykładzie i laboratorium:
- Python i różne środowiska programistyczne: IDLE, VSC, Spyder, Jupyter.
- Wprowadzenie do programowania strukturalnego i obiektowego w języku Python.
- Numpy i Matplotlib (tworzenie wykresów i obliczenia numeryczne).
- Python i SQLite.
- Sterowanie układami elektronicznymi (pyserial, micropython).
- Wprowadzenie do programowania strukturalnego i obiektowego w JavaScript.
- JavaScript w programowaniu stron internetowych.
- Grafika w HTML 5 canvas.
- Podstawy Node.js.
- JavaScript w sterowaniu urządzeniami elektronicznymi.
- Wprowadzenie do programowania aplikacji z GUI: PySide (Python) oraz WebView i QML (JavaScript).
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Wymagania (lista przedmiotów)
Założenia (lista przedmiotów)
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza: absolwent zna i rozumie:
KP6_WG2 w zaawansowanym stopniu elementy matematyki
wyższej i metod matematycznych używanych w fizyce;
KP6_WG4 w zaawansowanym stopniu metody obliczeniowe i elementy programowania stosowane do rozwiązywania problemów fizycznych;
KP6_WG6 w zaawansowanym stopniu zasady działania układów
pomiarowych i aparatury badawczej używanej w eksperymentach;
KP6_WK3 podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego;
Umiejętności: absolwent potrafi:
KP6_UW3 planować i wykonywać złożone badania doświadczalne lub obserwacje z zakresu fizyki oraz analizować ich wyniki;
KP6_UW4 stosować metody numeryczne do rozwiązywania złożonych problemów matematycznych z wykorzystaniem podstawowych pakietów
oprogramowania lub wybranych języków programowania;
KP6_UW6 uczyć się samodzielnie, znajdując niezbędne informacje w literaturze fachowej, bazach danych i innych źródłach oraz krytycznie oceniając informacje pochodzące ze źródeł niezweryfikowanych;
KP6_UO1 organizować pracę własną oraz zespołu;
KP6_UU1 uczyć się przez całe życie oraz inspirować i organizować proces uczenia się innych osób.
Kompetencje społeczne, absolwent jest gotów do:
KP6_KK1 krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści;
KP6_KK2 uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych;
KP6_KO1 wypełniania zobowiązań społecznych oraz negowania dezinformacji w zakresie zdobytej wiedzy;
KP6_KR1 prawidłowego identyfikowania i rozstrzygania dylematów związanych z wykonywaniem zawodu.
Kryteria oceniania
Laboratorium:
Zaliczenie laboratorium odbywa się na podstawie prac domowych.
Oceny według skali:
2: 0-50%; 3: 51-60%; 3,5: 61-70%; 4:71-80%; 4,5:81-90%; 5:91-100%;
Wykład:
Zaliczenie wykładu odbywa się na podstawie egzaminu końcowego.
Literatura
- Nicholas C. Zakas, "ECMAScript 6. Przewodnik po nowym standardzie języka JavaScript", Helion, Gliwice 2010
- Adam D.Scott, "Wszechstronny JavaScript", Helion, Gliwice 2020
- Eric Rowell, "HTML5 Canvas. Receptury", Helion 2013
- Allen B. Downey, "Myśl w języku Python! Nauka programowania.", Helion, Gliwice 2025
- Luciano Mammino, Mario Casciaro, "Node.js. Wzorce projektowe i techniki tworzenia aplikacji produkcyjnych", Helion 2026
- Daniel Gakwaya, "Qt6 QML For Beginners", Independently published 2023
- Źródła internetowe: https://www.w3schools.com/; https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/Programmers; https://jupyter.org/; http://www.numpy.org/;https://doc.qt.io/qtforpython-6/; https://micropython.org; https://github.com/Josverl/micropython-magic; https://doc.qt.io/qt-6/qtqml-index.html
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: