Modul 1, Programmeringsteknik, 6 hp Modulen behandlar grunderna i skapande av datorprogram. Det inbegriper definitioner och begrepp inom programmeringsteknik samt grundläggande konstruktioner i ett programmeringsspråk. Syftet är att ge kunskap och färdighet i hur problem kan lösas av en algoritm som i sin tur kan översättas till program. Utöver detta behandlas även filhantering, felhantering och det ges en introduktion till klasser och objekt. De olika koncepten exemplifieras med programmeringsspråken Python och Matlab.
Modul 2, Praktisk tillämpning av programmering i Matlab, 1,5 hp I denna modul ges en introduktion till Matlab samt färdighetsträning för att kunna utföra enklare beräkningar, programmering och visualisering med hjälp av Matlab.
Förväntade studieresultat
Kunskap och förståelse Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
(FSR 1) redogöra för datatypers användning och begränsningar,
(FSR 2) identifiera och förklara syftet med enkla sekventiella algoritmer/program,
(FSR 3) identifiera och förklara syftet med konstruktioner för felhantering, klasser och objekt i given kod.
Färdighet och förmåga Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
(FSR 4) omvandla givna enkla algoritmer till Python och Matlab,
(FSR 5) använda funktioner för att skriva strukturerade program,
(FSR 6) läsa, skriva och skapa filer,
(FSR 7) använda figurer och axlar för att presentera resultat i Matlab.
Behörighetskrav
Grundläggande behörighet och Matematik 4 eller Matematik D
Undervisningens upplägg
När kursen ges på campus Undervisningen bedrivs i form av föreläsningar, arbete i datorlabb och diskussioner kring metodik och problemlösning i mindre grupper. Utöver schemalagda aktiviteter krävs även individuellt arbete med materialet.
När kursen ges på distans Undervisningen bedrivs i form av digitala föreläsningar och digitala diskussioner kring metodik och problemlösning i mindre grupper. Utöver schemalagda aktiviteter krävs även individuellt arbete med materialet.
Examination
Modul 1 (FSR 1-6) använder betygsskalan Underkänd (U), Godkänd (3), Icke utan beröm godkänd (4), Med beröm godkänd (5).
Modul 2 (FSR 1-2, 4-7) använder betygsskalan Underkänd (U), Godkänd (G).
Betyget på kursen som helhet bestäms av betyget på modul 1.
När kursen ges på campus
Examinationen på modul 1består vid ordinarie tillfälle av skriftliga delprov i datorsal. Vid omprov sker examinationen i stället i form av ett samlat skriftligt prov i datorsal.
Examinationen på modul 2 består av en obligatorisk uppgift som redovisas både muntligt och skriftligt (i form av ett on-line quiz).
När kursen ges på distans
Examinationen på modul 1 består vid ordinarie tillfälle av skriftliga delprov via lärplattform på lärcentra eller dylikt. Vid omprov sker examinationen i stället i form av ett samlat skriftligt prov via lärplattform på lärcentra eller dylikt.
Examinationen på modul 2 består av en obligatorisk uppgift som redovisas både muntligt och skriftligt (i form av ett on-line quiz).
Anpassad examination Examinator kan besluta om avsteg från kursplanens examinationsform. Individuell anpassning av examinationsformen ska övervägas utifrån studentens behov. Examinationsformen anpassas inom ramen för kursplanens förväntade studieresultat. Student som har behov av en anpassad examination ska senast 10 dagar innan examinationen begära anpassning hos Institutionen för datavetenskap. Examinator beslutar om anpassad examination som sedan meddelas studenten.
Övriga föreskrifter
Kursen överlappar med minst 6 hp kursen 5DV177 Programmering i Python.
Om kursplanen har upphört att gälla eller kursen slutat erbjudas garanteras en student som någon gång registrerats på kursen minst tre provtillfällen (inklusive ordinarie provtillfälle) enligt denna kursplan under en tid av maximalt två år från det att kursplanen upphört att gälla eller kursen slutat erbjudas.
Litteratur
Giltig från:
2023 vecka 26
Lindemann Jonas Ingenjörens guide till python 1 : Lund : Studentlitteratur : 2019 : 302 sidor : ISBN: 9789144126739 Obligatorisk Se Umeå UB:s söktjänst
Matlabkompendium som tillhandahålls av institutionen Inst för datavetenskap : Obligatorisk