Karta Przedmiotu

Politechnika Białostocka Wydział Informatyki
Kierunek studiów Data Science Poziom i forma
studiów
pierwszego stopnia
stacjonarne
Grupa przedmiotów /
specjalność
Profil kształcenia ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu Język obcy 2 Kod przedmiotu -
Rodzaj zajęć obowiązkowy
Formy zajęć i liczba godzin W Ć L P Ps T S Semestr 3
30 Punkty ECTS 2
Program obowiązuje od 2025/2026
Przedmioty wprowadzające Język obcy 1 (-),  
Cele przedmiotu Dostępne języki: angielski, niemiecki, rosyjski

Dalsze doskonalenie sprawności językowych (słuchanie, czytanie, interakcja, produkcja, pisanie) na poziomie B2 lub wyższym, zgodnie z Europejskim Systemem Opisu Kształcenia Językowego. Rozwijanie umiejętności komunikacji w kontekście nauk technicznych, ze szczególnym uwzględnieniem terminologii związanej ze sztuczną inteligencją, inżynierią danych i analityką. Pobudzanie ciekawości dotyczącej fundamentalnych dylematów współczesnej cywilizacji, w tym etyki i wpływu AI na społeczeństwo oraz różne sektory gospodarki. Zapoznanie z zaawansowanym słownictwem z zakresu nauk matematycznych, technicznych i technologii AI. Ćwiczenie umiejętności autoprezentacji, w tym prezentowania zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją w sposób klarowny i precyzyjny.
Ramowe treści programowe Tematyka związana z życiem akademickim, aktualnymi problemami społecznymi oraz dylematami współczesnej cywilizacji, w tym roli sztucznej inteligencji w różnych aspektach życia. Zagadnienia językowe oraz gramatyczne występujące w omawianych tekstach, w tym analiza artykułów naukowych i technicznych dotyczących AI. Praca z wybranym rodzajem tekstu specjalistycznego (np. specyfikacja techniczna, karta katalogowa, dokumentacja projektowa). Zaawansowane słownictwo z zakresu nauk matematycznych, technicznych oraz technologii AI, obejmujące terminy związane z uczeniem maszynowym, przetwarzaniem danych i automatyzacją. Autoprezentacja w mowie i piśmie, z uwzględnieniem przedstawiania projektów i koncepcji związanych ze sztuczną inteligencją.
Inne informacje o przedmiocie -
Wyliczenie: Nakład pracy studenta związany z: Godzin
ogółem
W tym
kontaktowych
W tym
praktycznych
udziałem w innych formach zajęć 30 30 30
indywidualnym wsparciem merytorycznym procesu uczenia się, udziałem w zaliczeniach organizowanych poza planem zajęć 4 4 4
przygotowaniem do bieżących zajęć 16 16
Razem godzin: 50 34 50
Razem punktów ECTS: 2 1.4 2.0
Zakładane kierunkowe efekty uczenia się Wiedza Umiejętności Kompetencje
społeczne
DS1_U13(H1_U01)
DS1_U14
Cele i treści ramowe sformułował(a) - Data: 29/05/2025
Realizacja w roku akademickim 2026/2027
 
Treści programowe
Ćwiczenia
1. Omówienie karty przedmiotu oraz zasad oceniania i warunków uzyskania zaliczenia
2. Diagram Ishikawy – sposoby wyrażania przyczyny i skutku w analizie błędów systemów AI
3. Ocena ryzyka w systemach sztucznej inteligencji i wpływ błędów na bezpieczeństwo danych
4. Sposoby wyrażania prawdopodobieństwa wystąpienia błędu w modelach AI
5. Samochody autonomiczne – założenia technologiczne i wyzwania etyczne
6. Opis działania systemów AI w inteligentnych miastach – ćwiczenia w mówieniu
7. Powtórzenie materiału przed testem zaliczeniowym
8. Test zaliczeniowy pisemny 1
9. Zastosowanie AI w logistyce i zarządzaniu magazynem
10. Spekulacje na temat przyszłości sztucznej inteligencji i jej wpływu na rynek pracy
11. Systemy bezpieczeństwa oparte na AI. Pytania pośrednie
12. Etyka AI i zagrożenia związane z niekontrolowanym rozwojem technologii
13. Powtórzenie materiału przed testem zaliczeniowym
14. Test zaliczeniowy pisemny 2
15. Zaliczenie ustne: analiza wybranego tekstu specjalistycznego na temat sztucznej inteligencji
Metody dydaktyczne
(realizacja stacjonarna)
Ć ćwiczenia przedmiotowe; analiza tekstów z dyskusją; metoda projektów
-
Metody dydaktyczne
(realizacja zdalna)
Ć ćwiczenia przedmiotowe; analiza tekstów z dyskusją; metoda projektów
-
Forma zaliczenia
Ć test językowy, wypowiedź ustna, przygotowanie i wygłoszenie autoprezentacji
-
Warunki zaliczenia
Ć Uzyskanie min. 30% z każdego E1-E4, a po spełnieniu tego warunku ostateczna ocena wynika z sumy uzyskanych punktów w trakcie zajęć. Kryteria oceny:
[0 – 50)% punktów – 2.0
[50 – 60)% punktów – 3.0
[60 – 70)% punktów – 3.5
[70 – 80)% punktów – 4.0
[80 – 90)% punktów – 4.5
[90 – 100]% punktów – 5.0
-
Symbol efektu Zakładane efekty uczenia się Odniesienie do efektów uczenia się zdefiniowanych dla kierunku studiów
Wiedza Umiejętności Kompetencje
społeczne
Umiejętności: student potrafi
E1 w większym stopniu rozumieć wypowiedzi ustne pod warunkiem, że dotyczą w miarę znanej tematyki, również te zawierające podstawową terminologię z zakresu studiowanego kierunku
E2 w większym stopniu rozumieć teksty dotyczące różnych zagadnień współczesnego świata, również te zawierające podstawową terminologię z zakresu studiowanego kierunku
E3 brać czynny udział w dyskusji na znane mu tematy
E4 zrozumieć oraz interpretować wybrany typ tekstu specjalistycznego
Symbol efektu Sposób weryfikacji efektu uczenia się Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
E1 zaliczenie ustne, zaliczenie testowe Ć
E2 zaliczenie testowe Ć
E3 zaliczenie ustne Ć
E4 zaliczenie testowe, przygotowanie i wygłoszenie autoprezentacji Ć
Literatura podstawowa
1. Literatura zostanie podana przez prowadzącego po wyborze języka obcego
. -
Literatura uzupełniająca
1. Literatura zostanie podana przez prowadzącego po wyborze języka obcego
. -
Koordynator przedmiotu: - Data: 30/05/2025