Module also offered within study programmes:
General information:
Annual:
2017/2018
Code:
DIS-2-206-SI-s
Name:
Modelowanie informacji geograficznej o środowisku
Faculty of:
Mining Surveying and Environmental Engineering
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
Environmental Information Systems
Field of study:
Environmental Engineering
Semester:
2
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Dębińska Ewa (ewa.debinska@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr inż. Dębińska Ewa (ewa.debinska@agh.edu.pl)
dr hab. inż, prof. AGH Cichociński Piotr (piotr.cichocinski@agh.edu.pl)
Module summary

Udział w zajęciach pozwoli studentowi zapoznać się z aktualnymi zagadnieniami z zakresu GIS takimi jak: bazy danych przestrzennych, modele 3D, analizy sieciowe oraz realizacja projektu GIS.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny IS2A_K06 Execution of exercises,
Execution of a project
M_K002 zachowuje etyczną postawę przy wykonywaniu zadań projektowych IS2A_K05 Participation in a discussion
M_K003 ma świadomość odpowiedzialności za podejmowane decyzje IS2A_K02 Participation in a discussion
M_K004 rozumie potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy z zakresu systemów informacji geograficznej (GIS) IS2A_K01 Participation in a discussion
M_K005 potrafi pracować indywidualnie, właściwie ocenić czasochłonność zadania i zrealizować je w założonym terminie IS2A_K04 Execution of exercises,
Execution of a project
Skills
M_U001 potrafi opracować szczegółową dokumentację wyników zadania projektowego oraz omówić i uzasadnić uzyskane wyniki IS2A_U03 Execution of exercises,
Execution of a project
M_U002 potrafi wykonać - stosując nowoczesne metody i narzędzia - złożony projekt GIS, począwszy od pozyskania i przygotowania danych, poprzez wykonanie analiz pozwalających na ocenę stanu środowiska lub optymalizację decyzji środowiskowych do prezentacji wyników; potrafi, w oparciu o przeprowadzone analizy GIS, uzasadnić otrzymany wynik analiz IS2A_U22, IS2A_U21, IS2A_U10, IS2A_U01, IS2A_U14, IS2A_U12, IS2A_U11 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
M_U003 potrafi zbudować model 3D terenu lub rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń, korzystajac z dostępnych danych i odpowiednio dobierając metodę interpolacji przestrzennej IS2A_U10, IS2A_U09, IS2A_U01, IS2A_U12, IS2A_U11 Execution of exercises,
Execution of a project
M_U004 potrafi pozyskiwać informacje przestrzenne z baz danych i innych źródeł oraz dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać na tej podstawie wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie IS2A_U01, IS2A_U12 Execution of exercises,
Activity during classes
M_U005 potrafi zaprojektować bazę danych przestrzennych z wykorzystaniem narzędzi CASE, potrafi wykonać import/eksport danych przestrzennych IS2A_U01, IS2A_U12 Execution of exercises,
Execution of a project
M_U006 potrafi zidentyfikować, ocenić przydatność i ograniczenia oraz dokonać wyboru metod i narzędzi niezbędnych do rozwiązania złożonego projektu GIS IS2A_U15, IS2A_U20 Execution of a project
M_U007 potrafi, korzystając z dostępnych danych, zbudować zestaw danych sieciowych (w tym również multimodalny) oraz wyznaczyć z wykorzystaniem narzędzi GIS trasy najkrótszego i najszybszego przejazdu, potrafi wyznaczyć obszary alokacji oraz wykonać symulację przejazdów dla floty pojazdów. IS2A_U01, IS2A_U12 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
M_U008 potrafi przygotować i przedstawić prezentację na temat realizacji zadania projektowego IS2A_U04 Execution of a project
M_U010 potrafi pracować indywidualnie, właściwie ocenić czasochłonność zadania i zrealizować je w założonym terminie IS2A_U02 Execution of exercises,
Execution of a project
Knowledge
M_W001 ma podstawową wiedzę dotyczącą tworzenia modeli 3D oraz algorytmów interpolacji przestrzennej IS2A_W08, IS2A_W11 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
M_W003 ma wiedzę teoretyczną na temat baz danych (w tym przestrzennych) oraz metod projektowania poprawnie zdefiniowanych baz danych przestrzennych, a także obszarów ich zastosowań. Zna formaty plików przechowujących dane przestrzenne. IS2A_W08 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
M_W004 posiada podstawy teoretyczne dotyczące przygotowania danych wektorowych do analiz sieciowych IS2A_W08 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
M_W005 zna zastosowania zaawansowanych technik obliczeniowych do rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii środowiska IS2A_W11 Execution of exercises,
Execution of a project,
Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny - - - + - - - - - - -
M_K002 zachowuje etyczną postawę przy wykonywaniu zadań projektowych + - - - - - - - - - -
M_K003 ma świadomość odpowiedzialności za podejmowane decyzje + - - - - - - - - - -
M_K004 rozumie potrzebę ciągłego aktualizowania i poszerzania wiedzy z zakresu systemów informacji geograficznej (GIS) + - - - - - - - - - -
M_K005 potrafi pracować indywidualnie, właściwie ocenić czasochłonność zadania i zrealizować je w założonym terminie - - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 potrafi opracować szczegółową dokumentację wyników zadania projektowego oraz omówić i uzasadnić uzyskane wyniki - - - + - - - - - - -
M_U002 potrafi wykonać - stosując nowoczesne metody i narzędzia - złożony projekt GIS, począwszy od pozyskania i przygotowania danych, poprzez wykonanie analiz pozwalających na ocenę stanu środowiska lub optymalizację decyzji środowiskowych do prezentacji wyników; potrafi, w oparciu o przeprowadzone analizy GIS, uzasadnić otrzymany wynik analiz - - - + - - - - - - -
M_U003 potrafi zbudować model 3D terenu lub rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń, korzystajac z dostępnych danych i odpowiednio dobierając metodę interpolacji przestrzennej - - - + - - - - - - -
M_U004 potrafi pozyskiwać informacje przestrzenne z baz danych i innych źródeł oraz dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać na tej podstawie wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie - - - + - - - - - - -
M_U005 potrafi zaprojektować bazę danych przestrzennych z wykorzystaniem narzędzi CASE, potrafi wykonać import/eksport danych przestrzennych - - - + - - - - - - -
M_U006 potrafi zidentyfikować, ocenić przydatność i ograniczenia oraz dokonać wyboru metod i narzędzi niezbędnych do rozwiązania złożonego projektu GIS - - - + - - - - - - -
M_U007 potrafi, korzystając z dostępnych danych, zbudować zestaw danych sieciowych (w tym również multimodalny) oraz wyznaczyć z wykorzystaniem narzędzi GIS trasy najkrótszego i najszybszego przejazdu, potrafi wyznaczyć obszary alokacji oraz wykonać symulację przejazdów dla floty pojazdów. - - - + - - - - - - -
M_U008 potrafi przygotować i przedstawić prezentację na temat realizacji zadania projektowego - - - + - - - - - - -
M_U010 potrafi pracować indywidualnie, właściwie ocenić czasochłonność zadania i zrealizować je w założonym terminie - - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 ma podstawową wiedzę dotyczącą tworzenia modeli 3D oraz algorytmów interpolacji przestrzennej + - - - - - - - - - -
M_W003 ma wiedzę teoretyczną na temat baz danych (w tym przestrzennych) oraz metod projektowania poprawnie zdefiniowanych baz danych przestrzennych, a także obszarów ich zastosowań. Zna formaty plików przechowujących dane przestrzenne. + - - - - - - - - - -
M_W004 posiada podstawy teoretyczne dotyczące przygotowania danych wektorowych do analiz sieciowych + - - - - - - - - - -
M_W005 zna zastosowania zaawansowanych technik obliczeniowych do rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii środowiska + - - + - - - - - - -
Module content
Lectures:
  1. Bazy danych

    Wprowadzenie do baz danych. Rys historyczny baz danych. Występowanie baz danych w otaczającej rzeczywistości. Systemy Zarządzania Bazami Danych. Model relacyjny – założenia, omówienie takich pojęć jak: encja, relacja, krotka, atrybut, klucze kandydujące, klucze główne, klucze obce. Relacja jako podzbiór iloczynu kartezjańskiego. Nadmiarowość, bezstratna dekompozycja, postacie normalne. Rodzaje związków między relacjami: jeden do jeden, jeden do wielu, wiele do wielu. Algebra relacyjna, Wprowadzenie do języka SQL.

  2. Bazy danych przestrzennych

    Środki dostępu do obiektów prostych: definicja profilu (podzbioru) obiektów ze schematu przestrzennego normy ISO 19107 – geometria 2D i liniowa interpolacja pomiędzy wierzchołkami. Metody: podstawowe, testowanie związków przestrzennych, analizy przestrzenne. Określenie sposobu przechowywanie, wyszukiwanie, zapytanie i aktualizacja kolekcji prostych obiektów geograficznych z poziomu języka SQL. Podanie: nazw i definicji typów geometrycznych SQL, nazw, oznaczeń i definicji funkcji geometrycznych SQL. Proste obiekty geograficzne. Tablica obiektów. Implementacje kolumn geometrycznych. Hierarchia typów geometrycznych.
    Cechy charakterystyczne wybranego systemu zarządzania bazą danych przestrzennych. Interfejs użytkownika. Standardowe tabele: geometry_columns, spatial_ref_sys. Tworzenie tabel. Dodawanie kolumn geometrycznych: typy geometryczne, wymiary przestrzeni. Kreator zapytań. Wprowadzanie i import danych. Zapytania nieprzestrzenne i przestrzenne: funkcje, operatory i relacje przestrzenne. Wizualizacja danych. Analizy sieciowe w środowisku baz danych przestrzennych.

  3. Projektowanie baz danych

    Klasyfikacja modeli danych: model hierarchiczny, model sieciowy, model relacyjny, model obiektowo – relacyjny, model obiektowy. Elementy geometryczne według normy ISO 19125-1. Systemy odniesień przestrzennych. Etapy projektowania baz danych: modelowanie pojęciowe, modelowanie logiczne, fizyczna implementacja. Elementy języka UML niezbędne podczas projektowania baz danych. Rozszerzenia języka SQL dla danych przestrzennych.

  4. Modele i analizy 3D

    Interpolacja i analiza powierzchni 3D (dane wysokościowe, budowanie modeli powierzchni terenu: wektorowych (TIN) i rastrowych (powierzchnia topograficzna)). Metody interpolacji przestrzennej: deterministyczne (lokalne / globalne, dokładne (wierne) / niedokładne) oraz geostatystyczne (kriging). Etapy tworzenia modelu prognozy. Wizualizacja: warstwice, hipsometria, cieniowanie, nakładanie obrazów rastrowych i danych wektorowych, wyniesienie obiektów poprzez nadanie im wysokości, obrazy stereoskopowe, animacja. Analiza: warstwice, spadki, ekspozycje, cieniowanie, widoczność, pole powierzchni i objętość, ścieżka spływu, interpolacja punktów, linii i obszarów na powierzchni, przekroje.

  5. Modele i analizy sieciowe

    Model łuk-węzeł. Dynamiczna segmentacja: trasa, miary, sekcje, wady tradycyjnego modelu, zalety dynamicznej segmentacji. Analizy: najlepsza droga, optymalna trasa (problem komiwojażera), najbliższy obiekt, alokacja, obszar obsługi, śledzenie, dostępność, macierz kosztu, rozwożenie towaru. Wskazówki. Niezbędne dane: opór (koszt ruchu i skrętu), zapotrzebowanie, maksymalny opór, punkty charakterystyczne, sposób opisu ulic jednokierunkowych i zakazów skrętu. Problem skrzyżowań wielopoziomowych. Łączność pomiedzy różnymi sieciami. Omówienie funkcjonalności rozszerzenia Network Analyst (analizy sieciowe) systemu ArcGIS.

  6. Geokodowanie

    Definicja geokodowania, dostępne style adresowe, budowa lokatora adresów, tabela aliasów, proces geokodowania, charakterystyka ewentualnych błędów i możliwości ich poprawy.

  7. Modelowanie procesów analiz przestrzennych

    Etapy projektu GIS: identyfikacja celów, utworzenie bazy danych projektu, analiza danych, prezentacja wyników. Opis przykładowego projektu. Automatyzacja przetwarzania danych przestrzennych: wielokrotne powtarzanie czynności, tworzenie własnych narzędzi (modele, skrypty). Podstawy języka Python. Przykłady prostych skryptów.

Project classes:
  1. Realizacja projektu GIS

    Sformułowanie problemu. Określenie finalnych produktów projektu oraz wskazanie ich odbiorców. Utworzenie bazy danych projektu: projektowanie – zidentyfikowanie niezbędnych danych, zdefiniowanie wymaganych atrybutów, określenie zasięgu przestrzennego i skali opracowania, wybór układu współrzędnych, wprowadzenie danych (z weryfikacją i korygowaniem błędów), zarządzanie utworzoną bazą danych. Wykorzystanie takich narzędzi jak selekcje według atrybutów, selekcje według położenie oraz nakładanie warstw tematycznych w celu znalezienia optymalnej lokalizacji dla wybranej inwestycji. Prezentacja wyników poprzez sporządzenie map, wykresów i raportów.

  2. Projekt, realizacja i przykłady wykorzystania bazy danych przestrzennych

    Modelowanie pojęciowe i fizyczne wybranego fragmentu przestrzeni geograficznej. Instalowanie systemu zarządzania bazą danych. Tworzenie struktury bazy danych. Wprowadzanie danych do bazy. Ładowanie plików shape. Zarządzanie bazą danych przestrzennych. Wykorzystanie języka SQL do formułowania zapytań przestrzennych i nieprzestrzennych.

  3. Budowanie i analizowanie modeli 3D

    Budowanie modelu TIN na podstawie zbioru punktów. Budowanie modeli 3D na podstawie warstwic. Badanie znaczenia linii szkieletowych. Porównanie metod interpolacji przestrzennej: ważonych odwrotnych odległości (IDW), wielomianów globalnych i lokalnych, radialnych funkcji bazowych (RBF), krigingu. Analizy 3D: warstwice, spadki, cieniowanie, widoczność z punktów i linii. Prezentacja wyników analiz.

  4. Analizy sieciowe i geokodowanie

    Przygotowanie zestawu danych sieciowych. Zbudowanie multimodalnego zestawu danych sieciowych. Znalezienie najkrótszej i najszybszej drogi pomiędzy obiektami. Usługa alokacji. Problem komiwojażera. Przykład planowania tras dla floty pojazdów. Przygotowanie zbioru danych odniesienia dla geokodowania. Tworzenie lokatora adresów. Przegląd wyników geokodowania i możliwości naprawy obiektów niezgeokodowanych.

  5. Zastosowanie narzędzi CASE

    Projekt bazy danych przestrzennych w notacji UML, sprawdzenie poprawności zbudowanego modelu, implementacja modelu w środowisku wybranego systemu GIS lub bazy danych przestrzennych, wprowadzanie danych do geobazy z kontrolą poprawności.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 90 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 15 h
Participation in project classes 30 h
Contact hours 1 h
Preparation for classes 18 h
Completion of a project 18 h
Realization of independently performed tasks 8 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa = średnia ważona z ocen z realizacji projektu i kolokwium zlaiczeniowego

Prerequisites and additional requirements:

Podstawowa wiedza z zakresu systemów informacji geograficznej (GIS)

Recommended literature and teaching resources:
  1. Bielecka E. Systemy informacji geograficznej. Teoria i zastosowania. Wydawnictwo PJWSTK, Warszawa 2006.
  2. Connolly T., Begg C. Systemy baz danych. Praktyczne metody projektowania, implementacji i zarządzania – tom 1. Wydawnictwo RM, Warszawa 2004.
  3. Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhin D.W. GIS. Teoria i praktyka. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
  4. Medyńska-Gulij B. Kartografia i geowizualizacja, Wydawnictwa Naukowe PWN, Warszawa 2011.
  5. Perencsik A., Idolyantes E., Booth B., Andrade J. ArcGIS 9. Designing Geodatabase With Visio. ESRI Press, Redlands 2004.
  6. Perencsik A., Idolyantes E., Booth B., Andrade J. ArcGIS 9. Introduction to CASE Tools. ESRI Press, Redlands 2004.
  7. Tomlinson R. Rozważania o GIS. Planowanie Systemów Informacji Geograficznej dla menadżerów. ESRI Polska, Warszawa 2008.
  8. Zeiler M. Modeling Our World. The ESRI Guide to Geodatabase Design. ESRI Press, Redlands 1999.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Wolne oprogramowanie do projektowania baz danych przestrzennych / Piotr CICHOCIŃSKI, Ewa DĘBIŃSKA // Roczniki Geomatyki = Annals of Geomatics / Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej ; ISSN 1731-5522. — 2011 t. 9 z. 4, s. 43–52. — Bibliogr. s. 51–52,
  2. Baza danych przestrzennych wspomagająca samorządy lokalne w prowadzeniu polityki rozwoju przedsiębiorczości / Piotr CICHOCIŃSKI, Ewa DĘBIŃSKA // Studia Informatica ; ISSN 0208-7286. — Tytuł poprz.: Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej. Seria Informatyka. — 2010 vol. 31 no. 2B, s. 371–380. — Bibliogr. s. 378,
  3. Modelowanie pojęciowe w języku UML dla potrzeb wyceny nieruchomości / Ewa DĘBIŃSKA // Roczniki Geomatyki = Annals of Geomatics / Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej ; ISSN 1731-5522. — 2006 t. 4 z. 2 s. 35–42. — Bibliogr. s. 41–42
  4. Projekt i realizacja bazy danych przestrzennych dla nieruchomości, które były przedmiotem obrotu rynkowego / Ewa DĘBIŃSKA // W: Rynek nieruchomości = Real estate market. — Olsztyn : Towarzystwo Naukowe Nieruchomości, 2008 . — (Studia i Materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości = Journal of the Polish Real Estate Scientific Society ; ISSN 1733-2478 ; vol. 16 ; no. 2). — ISBN 978-83-920837-7-1. — S. 101–110. — Bibliogr. s. 109,
  5. Zastosowanie narzędzi CASE do projektowania baz danych systemów informacji geograficznej / Ewa DĘBIŃSKA, Piotr CICHOCIŃSKI // Geodezja : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 1234-6608. — 2006 t. 12 z. 2/1 s. 157–165. — Bibliogr. s. 164–165,
  6. Studium usprawnienia ruchu w mieście oparte na analizach sieci geograficznych / Ewa DĘBIŃSKA // W: Geoinformacja dla wszystkich = Geoinformation for everybody : XIX Jesienna Szkoła Geodezji = XIX Autumn School of Geodesy : Polanica-Zdrój, 22–24 września 2005 r. / red. nauk. Jarosława Szwed-Lorenz. — Wrocław : Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2005. — (Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej ; nr 114. Konferencje ; nr 45 = Scientific Papers of the Insitute of Mining Engineering of Wrocław Technical University ; no. 114. Conferences ; no. 45). — S. 93–98. — Bibliogr. s. 98
  7. Modelowanie baz danych o nieruchomościach / Jarosław BYDŁOSZ, Piotr CICHOCIŃSKI, Ewa DĘBIŃSKA // Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji = Archives of Photogrammetry, Cartography and Remote Sensing ; ISSN 2083-2214. — 2009 vol. 19 s. 35–46. — Bibliogr. s. 45, Streszcz., Summ. — ISBN 978-83-61576-09-9
Additional information:

1. Informacje, ogłoszenia, wyniki sprawdzianów, a także materiały pomocnicze do zajęć są umieszczane na stronie kursu umieszczonej na Uczelnianej Platformie e-Learningowej (http://upel.agh.edu.pl/wggiis). Hasło dostępu do kursu przekazuje prowadzący na pierwszych zajęciach. Publikacja informacji na tej stronie uważana jest za podanie jej do wiadomości studentów.
2. Uzupełnieniem wszystkich form zajęć są indywidualne konsultacje, odbywające się w terminach ogłaszanych na początku każdego semestru.
3. Ćwiczenia odbywają się w Pracowni Komputerowej Wydziału Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska. Student ma obowiązek znajomości i przestrzegania obowiązujących tam zasad i regulaminów, opublikowanych na stronie http://www2.geod.agh.edu.pl/pracownia.html.
4. Podstawą do uzyskania zaliczenia ćwiczeń jest aktywne uczestnictwo w zajęciach oraz pozytywne wyniki bieżącego sprawdzania, czy założone efekty kształcenia zostały osiągnięte przez studenta.
5. Uczestnictwo w ćwiczeniach jest obowiązkowe. Dopuszcza się maksymalnie 2 (słownie: dwie) nieusprawiedliwione nieobecności w semestrze. Usprawiedliwieniem nieobecności mogą być powody zdrowotne (potwierdzone zwolnieniem lekarskim) lub inne ważne powody losowe uznane przez prowadzącego ćwiczenia. Student zobowiązany jest usprawiedliwić nieobecność na pierwszych zajęciach po ustaniu przyczyny nieobecności. Przekroczenie progu 20% nieusprawiedliwionych nieobecności skutkuje brakiem możliwości uzyskania zaliczenia ćwiczeń.
6. W wyjątkowych przypadkach student, który z ważnych przyczyn losowych lub z powodu udokumentowanej, długotrwałej choroby przekroczył wyżej wymienione limity, może uzyskać zgodę prowadzącego na zaliczenie ćwiczeń.
7. Wyrównanie zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na ćwiczeniach polega na uczestnictwie w zajęciach innej grupy (w miarę wolnych miejsc przy komputerach) lub poprzez indywidualną realizację zadań przewidzianych do wykonania na tych zajęciach.
8. Program ćwiczeń obejmuje w każdym semestrze 5-6 tematów (lub 2-3 projekty) oraz 1-2 kolokwia.
9. Wszystkie tematy/projekty i kolokwia muszą zostać zaliczone.
10. Bieżąca kontrola osiągania efektów kształcenia polega na: sprawdzaniu systematycznie realizowanych i oddawanych przez studentów tematów/projektów (na ekranie komputera lub w formie operatu), ustnej weryfikacji znajomości zagadnień obejmowanych przez dany temat (student może zostać poproszony o wyjaśnienie/zaprezentowanie sposobu realizacji tematu), przeprowadzaniu kolokwiów (o charakterze praktycznym przy komputerach) i pisemnych sprawdzianów wiedzy teoretycznej.
11. Student powinien przechowywać do momentu uzyskania zaliczenia na swoim dysku sieciowym (lub innym nośniku danych) pliki powstałe w wyniku realizacji tematów/projektów.
12. Stwierdzona niesamodzielność pracy studenta lub korzystanie przez niego z niedozwolonych materiałów powoduje otrzymanie oceny niedostatecznej (2.0). Ponadto wykryte przypadki plagiatu będą zgłaszane władzom dziekańskim.
13. Zakres możliwości korzystania podczas kolokwiów z materiałów pomocniczych określa prowadzący ćwiczenia dla poszczególnych kolokwiów. Podczas kolokwiów zabrania się korzystania z urządzeń umożliwiających rejestrację, przechowywanie i odtwarzanie tekstów lub obrazów, w szczególności telefonów komórkowych.
14. Nieusprawiedliwiona nieobecność na kolokwium równoznaczna jest z uzyskaniem oceny niedostatecznej (2.0).
15. Student zobowiązany jest do poprawienia kolokwium, z którego uzyskał ocenę niedostateczną. Poprawianie pozytywnie zaliczonych kolokwiów możliwe jest tylko w wyjątkowych, uzasadnionych przypadkach.
16. Zaliczenie ćwiczeń jest dokonywane na podstawie kontroli wyników nauczania w trakcie semestru i powinno być dokonane najpóźniej do ostatniego dnia semestru, w którym prowadzone są zajęcia (Termin 1). Ocena zaliczeniowa jest średnią ważoną ocen z kolokwiów (waga 0.6) i ocen za wykonane tematy/projekty (waga 0.4). Brak zaliczenia w wyznaczonym terminie jest równoznaczna z uzyskaniem przez studenta oceny niedostatecznej (2.0). Ustala się dwa dodatkowe terminy zaliczenia poprawkowego: Termin 2 – do końca sesji podstawowej, Termin 3 – do końca sesji poprawkowej.
17. Obecność na wykładach nie jest obowiązkowa.
18. Egzamin polega na pisemnej odpowiedzi na otwarte pytania.
19. Do egzaminu przystąpić co najwyżej trzykrotnie. Dwa pierwsze terminy ustalane są w sesji podstawowej, trzeci w sesji poprawkowej.
20. Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest uzyskanie pozytywnej oceny z ćwiczeń.
21. Nieusprawiedliwiona nieobecność studenta na którymkolwiek terminie egzaminu (również wynikająca z niezaliczenia ćwiczeń) równoznaczna z uzyskaniem oceny niedostatecznej (2.0).
22. Podczas kolokwiów zabrania się korzystania z urządzeń umożliwiających rejestrację, przechowywanie i odtwarzanie tekstów lub obrazów, w szczególności telefonów komórkowych/tabletów itp. .