Wierk - Wydział Informatyki, Elektroniczne Ramy Kwalifikacji

Wydział Informatyki
Kierunek studiów	Data Science							Poziom i forma studiów	pierwszego stopnia inżynierskie stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania	---							Profil kształcenia	ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu	Język obcy 4							Kod przedmiotu	-
								Rodzaj przedmiotu	obowiązkowy
Forma zajęć i liczba godzin	W	Ć	L	P	Ps	T	S	Semestr	5
		30						Punkty ECTS	2
Przedmioty wprowadzające	Język obcy 3 (-),
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. Powtórzenie terminologii z zakresu technologii AI. Zapoznanie i ćwiczenie formy streszczenia/abstraktu.
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. Podstawowe słownictwo z zakresu nauk matematycznych, technicznych oraz technologii AI, obejmujące terminy związane z uczeniem maszynowym, przetwarzaniem danych i automatyzacją.Ćwiczenie formy streszczenia wybranego rodzaju tekstu (np. pracy inżynierskiej). Ćwiczenia: 1. Omówienie karty przedmiotu oraz zasad oceniania i warunków uzyskania zaliczenia 2. Gromadzenie i analiza informacji do opisu przebiegu zdarzenia/wypadku spowodowanego błędem AI 3. Raport i jego elementy w kontekście analizy działania systemów sztucznej inteligencji 4. Ćwiczenia w pisaniu raportu dotyczącego efektywności modeli AI 5. Komunikacja w środowisku pracy zespołów zajmujących się AI 6. Sytuacje kryzysowe w zastosowaniach AI – analiza i wnioski 7. Powtórzenie materiału przed testem zaliczeniowym pisemnym 8. Test zaliczeniowy pisemny 1 9. Pisanie streszczenia tekstu naukowego na temat sztucznej inteligencji 10. Opis działania procesu AI z użyciem imiesłowów. Wyrażanie czynności koniecznych/niezbędnych w przeszłości 11. Ocena efektywności systemów AI – ćwiczenia leksykalne oraz ćwiczenia w mówieniu 12. Sztuczna inteligencja w nanotechnologii – istota i zastosowanie 13. Powtórzenie materiału przed testem zaliczeniowym pisemnym 14. Test zaliczeniowy pisemny 2 15. Podsumowanie czterech semestrów zajęć i omówienie przyszłych trendów w AI
Metody dydaktyczne	metoda projektów, ćwiczenia przedmiotowe, analiza tekstów z dyskusją,
Forma zaliczenia	Ćwiczenia: test językowy, wypowiedź ustna
Symbol efektu uczenia się	Zakładane efekty uczenia się								Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1	posługiwać się językiem angielskim zgodnie z wymaganiami określonymi dla poziomu B2 Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego								DS1_U13(H1_U01) DS1_U14
EU2	zrozumieć teksty dotyczące różnych zagadnień współczesnego świata, również te zawierające podstawową terminologię z zakresu nauk matematycznych i technicznych oraz technologii AI								DS1_U13(H1_U01) DS1_U14
EU3	zrozumieć wypowiedzi ustne dotyczące różnych zagadnień współczesnego świata, również te zawierające podstawową terminologię z zakresu studiowanego kierunku								DS1_U13(H1_U01) DS1_U14
EU4	napisać streszczenie wybranego tekstu (np. pracy inżynierskiej)								DS1_U14
Symbol efektu uczenia się	Sposób weryfikacji efektu uczenia się								Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1	zaliczenie ustne, zaliczenie testowe								Ć
EU2	zaliczenie testowe								Ć
EU3	zaliczenie ustne								Ć
EU4	zaliczenie testowe, przygotowanie i wygłoszenie autoprezentacji								Ć
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach)									Liczba godz.
Wyliczenie
	1 - udziałem w innych formach zajęć								30
	2 - indywidualnym wsparciem merytorycznym procesu uczenia się, udziałem w zaliczeniach organizowanych poza planem zajęć								4
	3 - przygotowaniem do bieżących zajęć								16
RAZEM:									50
Wskaźniki ilościowe									GODZINY	ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela									34 (1)+(2)	1.4
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym									50 (1)+(2)+(3)	2.0
Literatura podstawowa	Literatura zostanie podana przez prowadzącego po wyborze języka obcego
Literatura uzupełniająca	Literatura zostanie podana przez prowadzącego po wyborze języka obcego
Jednostka realizująca	Studium Języków Obcych								Data opracowania programu
Program opracował(a)									2025.05.30