UČNI NAČRTI. Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ 90 3

Size: px
Start display at page:

Download "UČNI NAČRTI. Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ 90 3"

Transcription

1 UČNI NAČRTI POJASNILO: V nadaljevanju so predstavljeni učni načrti predmetov, ki jih UP FAMNIT ponuja v okviru izbirnosti med članicami UP v študijskem letu 2011/12. Ker izvedbeni predmetnik za študijsko leto 2011/12 še ni potrjen, nosilci za vse predmete še niso znani (na učnem načrtu so navedeni nosilci predmetov v študijskem letu 2010/11 oziroma, če se predmet v 2010/11 ni izvajal, zadnji potrjeni nosilci predmetov). Ostali podatki o predmetih so dostopni v Informacijskem paketu UP 2011/12. PREDMET: RAČUNALNIŠKI PRAKTIKUM Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Računalniški praktikum 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Branko Kavšek 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: veščine Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur število KT Projektno delo 45 1,5 Domače naloge 30 1 Priprava na izpit in izpit 15 0,5 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: 1

2 Predmet ne zahteva predznanja 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študentje se spoznajo s fakultetnim računalniškim omrežjem ter mehanizmi podajanja snovi prek spleta. Študentje spoznajo mehanizme menjave gesla, pošiljanja elektronske pošte, prijavljanja in uporabe fakultetnih dopisnih seznamov. Študentje spoznajo osnove dela v prosto-kodnem operacijskem sitemu Linux ter osnove reševanja problemov v programskem jeziku C. b. Splošne kompetence: Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. c. Predmetno-specifične kompetence: Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Študent/-ka se spozna z uporabo modernih orodij in tehnik za reševanje in predstavitev problemov in konceptov. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. 17. Literatura: Fakultetno računalniško omrežje in splošna pravila uporabe. Opis fakultetnega računalniškega omrežja, načinov prijave, postopka menjave gesla, načina dostopa do e-pošte ter dopisnih seznamov in dostopa do snovi v elektronski obliki. Osnove dela v operacijskem sistemu Linux. Opis operacijskega sistema Linux ter slovenske različice Pingo. Opis dela v ukazni lupini BASH. Programski jezik C. Opis sintakse programskega jezika C ter njegove uporabe za reševanje konkretnih problemov. a. Osnovna literatura: Košir, R. Maurer, R. Papež, P. Peterlin, M. Tomšič: LINUX z namizjem KDE. 2. izdaja. Založba Pasadena F. Bratkovič: Uvod v C. Založba FE in FRI b. Dopolnilna literatura: c. Dodatna literatura: 2

3 Jerry Peek, Tim O'Reilly, Mike Loukides: UNIX PowerTools, Second Edition Brian W. Kernighan and Dennis M. Ritchie: The C Programming Language, Second Edition. Prentice Hall, Inc., Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študentje poznajo zgradbo fakultetnega računalniškega omrežja Poznajo postopke prijavljanja na fakultetne računalnike, menjave gesla, prijavljanja in uporabe dopisnih seznamov. Poznajo operacijski sistem Linux in ukazno lupino BASH. Poznajo programski jezik C. b. Uporaba: Sposobni so se prijaviti in odjaviti iz fakultetnih računalnikov Znajo zamenjati svoje geslo, znajo pošiljati in sprejemati e-pošto ter uporabljati dopisne sezname. Znajo delati v operacijskem sistemu Linux, tako v ukazni lupini BASH kot z grafičnim vmesnikom KDE. Znajo uporabljati programski jezik C za reševanje problemov. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminarske vaje, laboratorijske vaje, konzultacije. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: krajše domače naloge, dalše domače naloge oz. mini projekti, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 3

4 PREDMET: PROGRAMIRANJE I Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Programiranje I 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Branko Kavšek 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: Programiranje Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit in izpit 39 1,3 Domače naloge 51 1,7 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Ni potrebno. 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študenti se spoznajo z osnovnimi gradniki programskih jezikov. Študenti se spoznajo z osnovnimi podatkovnimi strukturami in algoritmi. Študenti razvijejo zmožnosti obvladovanja programskih jezikov, tehnik, razvojnih orodij in metodologij za razvoj sistemov. 4

5 b. Splošne kompetence: Spodbujanje abstraktnega mišljenja ter organizacijskih sposobnosti študentov. Spodbujanje učenja in sodelovanja v ekipah. Spodbujanje projektno naravnanega dela. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje sposobnosti identifikacije problema in priprave rešitve. Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju možnih rešitev danega problema. Razvijanje sposobnosti analitičnega mišljenja. Uporabljati algoritmični pristop: za reševanje danega problema razviti algoritem. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. 17. Literatura: Osnovni programski gradniki. Osnovna sintaksa programskega jezika Java. Spremenljivke, tipi in stavki. Enostavne vhodno izhodne operacije. Odločitveni stavki. Kontrolne strukture. Funkcije in podajanje parametrov. Programi. Strukturna dekompozicija. Osnovne podatkovne strukture. Enostavni tipi. Polja. Zapisi. Nizi in obdelava nizov. Predstavitev podatkov v računalniškem pomnilniku. Zaseganje pomnilnika. Povezane strukture. Sklad. Vrsta. Seznam. Drevo. Algoritmi in reševanje problemov. Kaj je algoritem? Strategije reševanja problemov. Vloga algoritmov v procesu reševanja problemov. Strategije za implementacijo algoritmov. Iskanje programskih napak. Rekurzija. Koncept rekurzije. Rekurzivne matematične funkcije. Deli in vladaj. Rekurzivno vračanje po sledi. Implementacija rekurzije. Dogodkovno gnano programiranje. Dogodki. Izjeme. Proženje izjem. Lovljenje izjem. Rokovalniki. Proženje dogodkov. Odzivi na dogodek. a. Osnovna literatura: Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia: Data structures and algorithms in Java. New York, J. Wiley & Sons, Herbert Schildt: Java 2: the complete reference, Berkeley, Osborne/McGraw-Hill, Uroš Mesojedec, Borut Fabjan: Java2: temelji programiranja, Ljubljana, Založba Pasadena, 2004 a. Dopolnilna literatura: Mitchell, J.C: Concepts in programming languages, Cambridge University Press, 2003 b. Dodatna literatura: 18. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent/-ka osvoji osnove programiranja. Študent/-ka dobro osvoji vsaj en programski jezik. 5

6 Študent/-ka osvoji veščine in koncepte, ki so osnova programiranja za poljuben problem in poljubno okolje uporabe. Študent/-ka osvoji osnovno znanje o podatkovnih strukturah in algoritmih. b. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito vključiti sodobno informacijsko tehnologijo v izobraževalni proces. Sposoben/-na je načrtovanja poljubnega problema in same izvedbe v izbranem programskem jeziku. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje, domače naloge, seminarji, konzultacije. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: 10 krajših domačih nalog, 2 seminarja, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 25. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. PREDMET: OBLIKOVANJE VEČPREDSTAVNOSTNIH VSEBIN Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Oblikovanje večpredstavnostnih vsebin 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Branko Kavšek 6

7 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenščina Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: izbirni 8. Letnik: 2. ali Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: sistemi Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit 0 0 Izpit 0 0 Pregled literature 12 0,4 Domače naloge 30 1 Seminarji 48 1,6 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljeni predmeti: Računalniški praktikum Vpis v letnik. 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študent/-ka se spozna z osnovami večpredstavnostnih sistemov. Študent/-ka pridobi osnovno znanje o uporabi večpredstavnostnih sistemov. Študent/-ka spozna tehnike oblikovanja večpredstavnostnih vsebin. b. Splošne kompetence: 7

8 Razvijanje zmožnosti obvladovanja kompleksnega sistema za delo z večpredstavnostjo. Razvijanje zmožnosti obvladovanja večpredstavnostnih sistemov. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje sposobnosti oblikovanja večpredstavnostnih vsebin. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. Večpredstavnost v zadnjem času postaja najbolj razširjena oblika za posredovanje informacij uporabnikom, ki niso računalniški strokovnjaki. Sodobna računalniška in komunikacijska tehnologija omogočata prepletanje in integracijo različnih pojavnih oblik informacije, kot so besedilo, grafika, slike visoke ločljivosti, zvok in video. Izjemne možnosti, ki jih nudi ta tehnologija, so našle uporabo tudi v izobraževanju. Lahko bi rekli, da se je začela doba virtualizacije izobraževanja. Prav to je razlog, da bo predmet poudarjal koncepte in izzive večpredstavnosti v izobraževanju ter ne le tehnološke vidike, ampak tudi vsebinske in metodološke vidike uporabe večpredstavnosti v izobraževalne procesu. Vsebina: Osnove večpredstavnostnih sistemov. Digitalizacija. Uporaba večpredstavnostnih sistemov. Razvoj večpredstavnostnih sistemov. Uporaba večpredstavnostnih sistemov za oblikovanje večpredstavnostnih vsebin. Uporaba večpredstavnostnih sistemov ter večpredstavnostnih vsebin v različnih sistemih. 17. Literatura: a. Osnovna literatura: Sorel Reisman: Multimedia Computing, Idea Group Publishing, Sanjaya Mistra, Ramesh C. Sharma: Interactive Multimedia in Education and Training, Idea Group Publishing, b. Dopolnilna literatura: Karen S. Ivers, Ann E. Barron: Multimedia Projects in Education: Designing, Producing, and Assesing, Libraries Unlimited, 2nd edition, c. Dodatna literatura: 8

9 18. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: b. Uporaba: c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, avditorne vaje, laboratorijske vaje in projekt. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: domače naloge ocena projekta. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Računalniška učilnica; en računalnik na 1 študenta. Ustrezna programska oprema za delo z večpredstavnostnimi vsebinami. Povezava računalnikov v lokalno in posredno v globalno omrežje (internet). Ustrezna večpredstavnostna oprema (kamera, mikrofon, zvočniki). 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 9

10 PREDMET: MENEDŽMENT INFORMACIJSKIH TEHNOLOGIJ Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Menedžment informacijskih tehnologij 2. Nosilec predmeta: prof. dr. Cene Bavec 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 3 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: sistemi Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 60 2,0 učitelj Laboratorijske vaje 30 1,0 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit in izpit 39 1,3 Študij literature 6 0,2 Projektno delo 45 1,5 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Uspešno opravljene obveznosti pri predmetih. Programsko inženirstvo (mogoče tudi sistemi III) 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študenti bodo dopolnili teoretična spoznanja s področja računalništva s praktičnimi znanji, ki so potrebna za uspešno uvajanje in vodenje zahtevnih informacijskih projektov na izbranih aplikativnih področjih. 10

11 Seznanili se bodo s temelji managementa informacijskih tehnologij ter z metodologijami za sistemsko analizo, načrtovanjem ter organizacijo informacijskih sistemov in sistemov za podporo odločanju. Teoretičen del predmeta bo usmerjen v inovativne odločitvene in organizacijske modele in paradigme, ki jih je spodbudil razvoj informacijske in komunikacijske tehnologije. Praktični del predmeta bo usmerjen v študij izbranih primerov iz prakse in na pripravi scenarijev za uvajanje informacijskih tehnologij in na vodenju razvojnih projektov. Razvije sposobnost obvladovanja kompleksnih problemov. Razvije zmožnosti razvoja kompleksnih IKT sistemov. b. Splošne kompetence: Spodbujanje skupinskega sodelovanja ter s tem razvijanje organizacijskih in komunikacijskih sposobnosti študentov. Razvijanje sposobnosti opazovanja, iskanja informacij ter kritične presoje dane problematike. c. Predmetno specifične kompetence: Razvijanje sposobnosti za sodelovanje z uporabniki informacijskih tehnologij ter skupna identifikacija problemov in rešitev. Spodbujanje ustvarjalnosti in iznajdljivosti pri iskanju uporabniško usmerjenih rešitev za dane probleme. Razvijanje sposobnosti analitičnega in sistemskega mišljenja. Zmožnost opisati dano situacijo s pravilno uporabo matematičnih in računalniških simbolov in zapisov. Reševanje problemov z uporabo modernih tehnologij. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. Informacijska tehnologija in organizacija. Temelji informacijske družbe. Vpliv informacijske tehnologije na odločanje in vrednotenje odločitev v organizaciji. Virtualizacija sodobnih organizacij in osnove teorije virtualnih organizacij. Preklopno načelo in metamanagement. 17. Literatura: Računalniško podprti informacijski sistemi in sistemi za podporo o odločanju. Temelji e- poslovanja. Spletne tehnologije v poslovnem in upravnem okolju. Osnovna arhitektura informacijskih sistemov. Računalniško podprti sistemi za podporo odločanju v poslovnem in upravnem okolju. Zunanje izvajanje (outsourcing) informacijskih storitev. Študij primerov iz prakse. Sistemski pristop k projektiranju informacijskih sistemov. Strukturiranje in modeliranje informacijskih sistemov. Projektiranje informacijskih sistemov. Sistemska analiza. Informacijske tehnologije in reinženiring organizacijskih procesov. Posebna poglavja iz informacijskega inženirstva in študij primerov. Virtualna (navidezna) podjetja. Primeri informacijskih sistemov iz prakse. Uporaba informacijskih tehnologij in večpredstavnih sistemov v izobraževanju. a. Osnovna literatura: 11

12 Rob Aalders, Peter Hind: The IT Manager's Survival Guide, John Wiley & Sons; 1st edition (April 27, 2002), ISBN: X Peter Weill, Jeanne Ross: IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results, Harvard Business School Press (June 1, 2004), ISBN: b. Dopolnilna literatura: c. Dodatna literatura: 18. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent/-ka pozna metode načrtovanja in razvijanja sodobnih informacijskih sistemov. Pozna nekatera sodobna razvojna orodja in trende na področju razvijanja informacijskih sistemov. b. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito vključiti sodobno informacijsko tehnologijo v poslovne, upravne in izobraževalne organizacije. Sposoben/-na je načrtovanja poljubnega problema tako s procesnega kot tudi s podatkovnega vidika. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje, individualne konzultacije. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: krajše domače naloge, projekt z implementacijo konkretne informacijske rešitve ter javna predstavitev rezultatov projekta na vajah oz. predavanjih, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), ustni izpit. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na enega študenta. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov 12

13 Evalvacija 26. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. PREDMET: RAČUNALNIŠKA OMREŽJA Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Računalniška omrežja 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Peter Rogelj 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 2 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: veščine Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit 48 1,6 Izpit 6 0,2 Pregled literature 15 0,5 Domače naloge 21 0,7 Seminarji 0 0 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Uspešno opravljene obveznosti pri predmetih Sistemi 1, Sistemi 2, Programiranje 1 in Programiranje 2. 13

14 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: 2. Študentje se spoznajo z osnovami računalniških omrežij. Pridobljeno znanje vključuje tako teoretične osnove, začenši z modelom OSI in kasnejšim osredotočenjem na model TCP/IP, kot tudi praktično delo. Študent/-ka se spozna z uporabo modernih orodij in tehnik za reševanje in predstavitev problemov in konceptov. a. Splošne kompetence: Prenos teoretičnih znanj v prakso. Osvajanje inženirskega pristopa k reševanju problemov s pomočjo računalniških tehnologij. b. Predmetnospecifične kompetence: Sposobnost samostojnega osnovnega praktičnega obvalodovanja računalniških omrežij v smislu administriranja in razvoja aplikacij. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. Računalniška omrežja Osnovne definicije in klasifikacija omrežij. Referenčna modela OSI in TCP/IP. Fizični sloj (prenos signalov, zaznavanje in odpravljanje napak). Linijski sloj (dostop do medija, kontrola pretoka). Mrežni sloj (datagrami, usmerjanje, nadzor zamašitve). Transportni sloj (nepovezavna in povezavna storitev, upravljalski protokoli, multipleksiranje). Predstavitveni sloj (prenosna sintaksa, kodiranje, varnost). Aplikacijski sloj (e-pošta, svetovni splet, večpredstavnost). Integracija komunikacijskih tehnologij (žičnih, brezžičnih in mobilnih), sodobne informacijske storitve (model odjemalec - strežnik, model vsak z vsakim / P2P), porazdeljeno procesiranje (spletne storitve). 17. Literatura: a. Osnovna literatura: Tanenbaum A.S.: Computer Networks. Prentice Hall, b. Dopolnilna literatura: D. Trček: Prosojnice s predavanj. PEF, c. Dodatna literatura: 18. Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: Študent razume principe delovanja računalniških omrežij. b. Uporaba: Študent je sposoben samostojno administrirati omrežje v manj zahtevnem okolju in pisati osnovne omrežno usmerjene programske rešitve. c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 14

15 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: predavanja, vaje, konzultacije. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: krajše domače naloge, pisni izpit (lahko se nadomesti z dvema kolokvijema), izjemoma ustni izpit. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine velike 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. En računalnik na 1 študenta. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov Evalvacija 27. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. PREDMET: OSNOVE PODATKOVNIH BAZ Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Osnove podatkovnih baz 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Iztok Savnik 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenščina Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Računalništvo in informatika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: Semester: / 10. Študijska smer: / 11. Steber programa: veščine Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): 15

16 Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Laboratorijske vaje 45 1,5 sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: oblika število ur število KT Priprava na izpit in izpit 39 1,3 Domače naloge 51 1,7 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljeni predmeti: Programiranje I, Računalniški praktikum Priporočeni predmeti: / 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a. Cilji: Študent/-ka se spozna z novejšimi tehnologijami na področju podatkovnih baz. Študent/-ka se nauči razvoja samostojnih aplikacij, ki slonijo na uporabi podatkovnih baz. Študent/-ka se spozna z uporabo modernih orodij in tehnik za reševanje in predstavitev problemov in konceptov. b. Splošne kompetence: 3. Razvijanje zmožnosti obvladovanja kompleksnih programskih sistemov. 4. Razvijanje zmožnosti za vodenje in razvoj aplikacij v praksi. c. Predmetnospecifične kompetence: Razvijanje analitičnih sposobnosti. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. Uvod Logični podatkovni modeli Model Entiteta-Razmerje, relacijski model, prevod ER v relacijski model, relacijska algebra in račun, SQL, SQL standard, SQL3, QBE. Implementacija SUPB Diski in datoteke, indeksne datoteke, indeksi, ISAM, B+ drevesa, razpršilni indeksi evaluacija relacijskih operacij, optimizacija poizvedb. Načrtovanje podatkovnih baz Logično načrtovanje PB, funkcijske odvisnosti, normalne oblike, fizično načrtovanje PB, denoramlizacija, izbor indeksov. 16

17 17. Literatura: Aplikacijski nivo Aplikacije, transakcije, smrtni objemi, obnavljanje PB. a. Osnovna literatura: Ramakrishnan, R., Gehrke, J.: Database Management Systems, 3rd Edition, McGraw Hill, b. Dopolnilna literatura: Korth, F.H., Silberschatz, A.: Database Systsms Concepts, McGraw Hill, Ullman, J.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Volume 1, Computer Science Press, Rockville, Predvideni študijski dosežki: a. Znanje in razumevanje: b. Uporaba: c. Refleksija: Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: predavanja, avditorne vaje, laboratorijske vaje in projekt. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: pisni izpit, ustni izpit in ocena projekta. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Zaradi potrebe po uporabi računalniške tehnologije so skupine sestavljene iz 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Računalniška učilnica; en računalnik na 1 študenta. Programsko orodje za načrtovanje programskih sistemov npr. System Architect. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino študentov Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. 17

18 PREDMET: ALGEBRA I MATRIČNI RAČUN Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Algebra I Matrični račun 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Klavdija Kutnar 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni predmet 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: diskretni Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): oblika število ur število KT izvaja Predavanja 60 2 učitelj Seminarske vaje 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Priprave na izpit in izpit 30 1 Kolokviji Domače naloge Študij literature, projektna naloga 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Za razumevanje predmeta je potrebno znanje srednješolske matematike. Znanje tega predmeta je potrebno pri večini drugih predmetov s področja matematike, naravoslovnih znanosti in računalništva. 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a) Cilji: Študent spozna osnove računanja z matrikami, ki jih potrebuje pri nadaljnjem študiju. Na vajah pridobi praktično delovno znanje iz obravnavanega področja. b) Splošne kompetence: Študent se uči matematičnega razmišljanja in spoznava strogi matematični jezik. c) Predmetnospecifične kompetence: 18

19 18. Razumevanje pomena matrik ter z njimi povezanih računskih operacij. 19. Razumevanje pomena lastnih vrednosti in lastnih vektorjev matrike ter minimalnega polinoma matrike. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine: Vektorji, analitična geometrija v prostoru. Matrike. Vrste matrik in osnovne operacije z matrikami. Rang matrike. Inverzna matrika. Sistemi linearnih enačb. Matrična interpretacija in izrek o rešljivosti. Elementarne matrike, Gaussova metoda. Determinante. Cramerjevo pravilo. 17. Literatura: a) Osnovna literatura: J. Grasselli, Linearna algebra, v I. Vidav, Višja matematika II, 1. Poglavje, DZS, Ljubljana, M. Kolar, B. Zgrablić, Več kot nobena, a manj kot tisoč in ena rešena naloga iz linearne algebre, Pedagoška fakulteta, Ljubljana, F. Križanič, Linearna algebra in linearna analiza, DZS, Ljubljana, S. Lang, Linear algebra, Springer Verlag, New York, b) Dopolnilna literatura: S. Axler, Linear algebra done right, Springer Verlag, New York, M. Dobovišek, D. Kobal, B. Magajna, Naloge iz algebre I, DMFAS, Ljubljana, E. Kramar, Rešene naloge iz linearne algebre, DMFAS, Ljubljana, c) Dodatna literatura: S. Lipschutz, 3000 Solved Problems in Linear Algebra, McGraw-Hill, New York, B. Evans, J. Johnson, Linear Algebra with Derive,: John Wiley & Sons, Inc., New York, I. Sakate, Linear Algebra, Marcel Dekker, New York, Predvideni študijski dosežki:* Znanje in razumevanje: Študent/ka pozna osnovne pojme matematične algebre. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito operirati z vektorji in matrikami Refleksija: Zmožen/-na je ovrednotiti svoje poznavanje glede na uresničevanje zastavljenih ciljev. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, seminarske vaje, individualne naloge in projektno delo. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Pisni izpit (in največ trije kolokviji), ustni izpit, domače naloge. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Skupine pri seminarskih vajah so velike največ 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino 19

20 Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete. PREDMET: ANALIZA I TEMELJI ANALIZE Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Analiza I Temelji analize 2. Šifra predmeta: / 3. Nosilec predmeta: izr. prof. dr. Bojan Kuzma 4. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 5. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 6. Študijski program: Matematika 7. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 8. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni predmet 9. Letnik: Semester: / 11. Študijska smer: 12. Steber programa: zvezni steber Obveznosti 13. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika število ur število KT izvaja Predavanja 60 2 učitelj Seminarske vaje 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Priprave na izpit 30 1 Kolokviji Domače naloge Študij literature, projektna naloga 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 15. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Opravljena matura 16. Učni cilji predmeta in kompetence: Cilji: Študent spozna osnovne pojme in metode analize, predvsem na primeru funkcij ene realne spremenljivke. Na vajah pridobi praktično delovno znanje iz obravnavanega področja. 20

21 Splošne kompetence: Študent se uči matematičnega razmišljanja in spoznava strogi matematični jezik. Predmetnospecifične kompetence: Razumevanje realnih in kompleksnih števil ter z njimi povezanih računskih operacij. Razumevanje pomena zaporedij, limite in stekališč. Razumevanje pomena konvergence vrste in razlike med pogojno in absolutno konvergentnimi vrstami. Razumevanje zveznosti funkcije. Vsebina predmeta in literatura 17. Opis vsebine. Naravna števila. Racionalna števila. Realna števila. Kompleksna števila. Zaporedja realnih števil. Limite in stekališča zaporedij. Cauchyjev pogoj. Zgornja in spodnja limita. Monotona zaporedja. Izrek Bolzano-Weierstrass. Vrste. Konvergenčni kriteriji. Absolutno in pogojno konvergentne vrste. Funkcije realne spremenljivke, sodost, lihost, periodičnost. Limite funkcij, leva in desna limita. Zveznost. Zvezne funkcije na zaprtih omejenih intervalih. Metoda bisekcije za iskanje ničel. Elementarne funkcije. Ciklometrične funkcije. 18. Literatura: a) Osnovna literatura I. Vidav, Višja matematika I, II, III., DZS, Ljubljana, Murray R Spiegel, Schaum's outline of theory and problems of advanced calculus, Schaum Publishing CO, New York, J. Žerovnik, Matematika I.del, Fakulteta za strojništvo, Maribor, Dodatna literatura: S. Kurepa, Matematička analiza I, II., Tehnička knjiga, Zagreb, M. Dobovišek, M. Hladnik, M.Omladič, Rešene naloge iz analize, DMFA, Ljubljana B. Hvala, Zbirka izpitnih nalog iz analize, DMFA, Ljubljana,1996. P. Miličić, M. Uščumlić, Zbirka zadataka iz više matematike I, II., Naučna knjiga, Beograd, B. Demidovič, Sbornik zadač i upražnenij po matematičeskomu analizu, Nauka, Moskva, b) Dopolnilna literatura: H.S. Gaskill, P.P. Narayanaswami, Foundations of analysis, Harper & Row Publ., R. Courant, F. John, Introduction to calculus and analysis, Springer-Verlag, E. Fisher, Intermediate real analysis, Springer-Verlag, W. Rudin, Principles of mathematical analysis,mc Graw-Hill, New York, G. Fihtengol'c, Osnovy matematičeskogo analiza I, II, III., Fizmatgiz, Moskva Predvideni študijski dosežki: * Znanje in razumevanje: Študent/ka pozna osnovne pojme matematične analize. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito operirati z realnimi in kompleksnimi števili, z zaporedji realnih ali kompleksnih števil, in pozna pojem elementarne funkcije. 21

22 Refleksija: Zmožen/-na je ovrednotiti svoje poznavanje matematične analize glede na uresničevanje zastavljenih ciljev. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 20. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, seminarske vaje, individualne naloge in projektno delo. 21. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Pisni izpit (in največ trije kolokviji), ustni izpit, domače naloge. Pogoji in viri 22. Delitev na skupine. Skupine pri seminarskih vajah so velike največ 15 študentov. 23. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 24. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 25. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete. PREDMET: MATEMATIČNI PRAKTIKUM I Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Matematični praktikum I 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Vito Vitrih 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: veščine Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): oblika število ur število KT izvaja Predavanja učitelj, sodelavec 22

23 Laboratorijske vaje učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Domače naloge 60 2 Študij literature, projektna naloga 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Računalniški praktikum 15. Učni cilji predmeta in kompetence: Cilji: Študent spozna osnovna orodja za spremljanje predavanj in izdelavo vaj ter komunikacijo s profesorji, asistenti, kolegi, vodstvom univerze itd.. Splošne kompetence: Študent se uči uporabljati računalnik pri reševanju matematičnih problemov Predmetnospecifične kompetence: Razumevanje delovanja programov kot so npr. PowerPoint, TeX, npr. WinEdt, kot pomoč pri pisanju projektnih nalog. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine: programi za predstavitve (npr. Power Point), delo s preglednicami (npr. Excel), urejevalniki besedil (npr. WinEdt, TextPad, Emacs, Auctech, Open Office, ), osnove TeX-a in LaTeX-a (Miktex, Tetex, GSview, Acrobat Reader...), osnovna orodja za izdelavo slik (pdf, eps), delo s formati slik, vključevanje slik v LaTex, skeniranje in uporaba digitalne kamere. 17. Literatura: a) Osnovna literatura: Batagelj V., Golli B.: TeX, Povabilo v TeX, LaTeX, BibTeX, PiCTeX. DMFA RS, Ljubljana 1990, Razpet M.: Sedi in piši z LaTeXom! DMFA, Ljubljana 1991, Lamport L.: LaTeX, a Document Preparation System, Addison Wesley, 1994, Kopka H., Daly P.W.: Guide to LaTeX, Addison-Wesley, 2004, b) Dopolnilna literatura: Mittelbach F., Goossens M., Braams J., Carlisle D. and Rowley C.: The LaTeX Companion, Addison-Wesley, Mittelbach F., Goossens M., Rahtz S.: The LaTeX Graphics Companion: Illustrating documents with TeX and PostScript, Addison-Wesley, Goossens M., Rahtz S.: The LaTeX Web Companion: Integrating TeX, HTML and XML, Addison-Wesley, c) Dodatna literatura: 23

24 18. Predvideni študijski dosežki:* Znanje in razumevanje: Študent/ka pozna delovanje nekaterih računalniških programov. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito uporabljati pridobljeno znanje. Refleksija: Zmožen/-na je ovrednotiti svoje poznavanje obravnavane snovi glede na uresničevanje zastavljenih ciljev. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Seminar, laboratorijske vaje, individualne naloge in projektno delo. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Domače naloge, izdelava in zagovor projekta. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Pri laboratorijskih vajah so skupine velike 15 študentov, pri seminarskih pa 30 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete. PREDMET: DISKRETNA MATEMATIKA I TEORIJA MNOŽIC Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Diskretna matematika I Teorija množic 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Martin Milanič 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: diskretni Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): oblika število ur število KT izvaja Predavanja 60 2 učitelj 24

25 Seminarske vaje 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Priprave na izpit 30 1 Kolokviji Domače naloge Študij literature, projektna naloga 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Za razumevanje predmeta je potrebno znanje srednješolske matematike. 15. Učni cilji predmeta in kompetence: Cilji: Študent spozna osnove matematične logike in teorije množic, ki je temelj vseh vej matematike. Na vajah pridobi praktično delovno znanje iz obravnavanega področja. Splošne kompetence: Študent se uči matematičnega razmišljanja in spoznava strogi matematični jezik. Predmetnospecifične kompetence: Razumevanje pravil sklepanja. Razumevanje osnovnih pojmov teorije množic Razumevanje pojma funkcije in relacije Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine: Osnove matematične teorije, izjavni račun, pravilnostne tabele, predikatni račun. Formalni jeziki. Osnovni pojmi matematične logike. Načini zapisovanja množic. Osnovne relacije med množicami, osnovne operacije z množicami ali družinami množic. Potenčna množica. Relacije. Grafi. Ekvivalenčne relacije. Delna in linearna urejenost. Mreže in Boolova algebra. Dobra ureditev. Funkcije. Posebni tipi funkcij. Kategorije. Končne in neskončne, števne in neštevne množice. Kardinalna in ordinalna števila. Peanova aritmetika, matematična indukcija. Sistema aksiomov teorije množic NBG in ZFC. Aksiom izbire. Zornova lema. Osnove simbolnega računanja (Mathematica). 17. Literatura: a) Osnovna literatura: S. Lipschutz, Schaum's Outline of Theory and Problems of Set Theory and Related Topics, Schaum's Outline Series, McGraw-Hill, Inc., R. L. Vaught, Set Theory, An Introduction, Birkhauser, W. Sierpinski, Cardinal and Ordinal Numbers, PWN, Warszawa, P. Papić, Uvod u teoriju skupova, Hrvatsko matematičko društvo, Zagreb, J. R. Shoenfield, Mathematical Logic, Addison-Wesley, S. C. Kleene, Mathematical Logic, J. Wiley & Sons, New York,

26 N. Prijatelj, Osnove matematične logike (1. in 2. del), DMFA, Ljubljana, 1982, N. Prijatelj, Matematične strukture I, Mladinska knjiga, Ljubljana, N. Prijatelj, Uvod v matematično logiko, Mladinska knjiga, Ljubljana, V. Batagelj, S. Klavžar, DS1, Logika in množice, Izbrana poglavja iz matematike in računalništva, DMFAS, Ljubljana, I. A. Lavrov, L. L. Maksimova, Zadači po teoriji množestv, matematičeskoj logike i teoriji algorotmov, Nauka, Moskva, b) Dopolnilna literatura: c) Dodatna literatura: 18. Predvideni študijski dosežki:* Znanje in razumevanje: Študent/ka pozna osnovne pojme matematične logike. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito uporabljati pridobljeno znanje. Refleksija: Zmožen/-na je ovrednotiti svoje poznavanje obravnavane snovi glede na uresničevanje zastavljenih ciljev. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, seminarske vaje, individualne naloge in projektno delo. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Pisni izpit (in največ trije kolokviji), ustni izpit, domače naloge. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Skupine pri seminarskih vajah so velike največ 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino. Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete PREDMET: DISKRETNA MATEMATIKA II KOMBINATORIKA Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Diskretna matematika II Kombinatorika 2. Nosilec predmeta: izr. prof. dr. Štefko Miklavič 3. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika 6. Stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Obvezni ali izbirni predmet: obvezni 26

27 8. Letnik: 1 9. Semester: / 10. Študijska smer: 11. Steber programa: splošni/aplikativni Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): oblika število ur število KT izvaja Predavanja 60 2 učitelj Seminarske vaje 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika število ur Število KT Priprave na izpit 30 1 Kolokviji Domače naloge Študij literature, projektna naloga 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: Za razumevanje predmeta je potrebno znanje srednješolske matematike ter opravljen predmet Teorija množic. 15. Učni cilji predmeta in kompetence: Cilji: Študent spozna osnove kombinatorike in osnove pomembnega področja kombinatorike - teorije grafov. Pridobljeno znanje je osnova za konkretno uporabo kombinatorike na drugih področjih. Splošne kompetence: Študent se uči matematičnega razmišljanja in spoznava strogi matematični jezik. Predmetnospecifične kompetence: za dani problem razviti ustrezen algoritem za reševanje tega problema, samozavestno se soočiti z danim matematičnim problemom ter poiskati njegovo rešitev. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine: Princip vsote, produkta, štetje parov. Elementarna kombinatorika. Prirejanje. Prirejanje znotraj množice, obstoj 1-faktorja. Prirejanje med dvema množicama, Hallov izrek. Königov izrek, uporaba. Rekurzija. Rodovne funkcije. Linearna rekurzija s konstantnimi koeficienti. Uporaba v kombinatoriki. Princip vključitve in izključitve. Topovski polinom. Möbiusova inverzija. Delno urejene množice in Möbiusova funkcija. Izrek o inverziji. Načrti. Končne projektivne ravnine. Korekcijski kodi. Steinerjevi sistemi. Kirkmanov problem šolark. Ramseyev izrek. Dokaz in uporaba. Teorija Polye. Burnsidova lema. Izrek Polye. Graf, primeri grafov. Drevesa. Osnovne lastnosti, preštevanje dreves. Najcenejše drevo. Operacije nad grafi. Produkt grafov. Krovni grafi in napetostni grafi. Grafi in grupe. Grupa avtomorfizmov grafa. Cayleyevi grafi in Fruchtov izrek. Simetrični grafi. Planarnost in dualnost. Kriterij planarnosti. Vložitve grafov v druge ploskve. Dualnost in Eulerjev izrek. Barvanje grafov. Barvanje točk. Barvanje povezav. Kromatični polinom. Usmerjeni grafi. Eulerjevi usmerjeni grafi. Turnirji. Markovske verige. Povezanost. Mengerjev in Hallov izrek. Različice 27

28 Mengerjevega izreka in Ford-Fulkersonov izrek. Teorija matroidov. Definicije. Matroidi in grafi. Zgledi matroidov in uporaba. 17. Literatura: a) Osnovna literatura: I. Anderson, A first course in combinatorial mathematics, Clarendon Press, Oxford, R. Wilson, Introduction to graph theory, Longman, London, V. Batagelj, S. Klavžar, DS 2, Algebra in teorija grafov, DMFA, Ljubljana, M. Juvan, P. Potočnik, Teorija grafov in kombinatorika, DMFA, Ljubljana, R. J. Wilson, J. J. Watkins (Prevod: J. Žerovnik), Uvod v teorijo grafov, SIGMA, DMFA b) Dopolnilna literatura: N. Biggs, Discrete mathematics, Clarendon Press, Oxford, D. Veljan, Kombinatorika s teorijom grafova, Školska knjiga, Zagreb, c) Dodatna literatura: 18. Predvideni študijski dosežki:* Znanje in razumevanje: Študent/ka pozna nekatere kombinatrične pojme ter pojme iz teorije grafov, ki jih potrebuje v nadaljevanju študija. Uporaba: Sposoben/-na je učinkovito uporabljati pridobljeno znanje. Refleksija: Zmožen/-na je ovrednotiti svoje poznavanje obravnavane snovi glede na uresničevanje zastavljenih ciljev. Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Uporabljene metode poučevanja in učenja: Predavanja, seminar, individualne naloge in projektno delo. 20. Uporabljeni načini preverjanja znanja: Pisni izpit (lahko se nadomesti z največ tremi kolokviji), ustni izpit, seminarska naloga in njena predstavitev na seminarju ter domače naloge. Pogoji in viri 21. Delitev na skupine. Skupine so velike 30 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalniki, ustrezni programski paketi (Magma, Mathematica) 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta. 1 habilitiran visokošolski učitelj in 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 24. Metode in oblika evalvacije: študentske ankete. 28

29 PREDMET: MIKROEKONOMSKA ANALIZA Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Mikroekonomska analiza 2. Nosilec predmeta: doc. dr. Aljaž Ule 3. Število ECTS kreditnih točk: 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika v ekonomiji in financah 6. Vrsta in stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Vrsta predmeta: obvezni 8. Letnik študija: Semester: / 10. Študijska smer: / 11. Steber programa: ekonomsko finančni steber Obveznosti 12. Oblike neposredne pedagoške obveznosti (kontaktne ure): Oblika izvedbe Število ur Število KT Izvajalec Predavanja 60 2 Visokošolski učitelj Seminarske vaje 30 1 Visokošolski sodelavec SKUPAJ Samostojno študentovo delo: Oblika aktivnosti Število ur Število KT Priprave na izpit in izpit 30 1 Kolokviji Domače naloge Študij literature 30 1 SKUPAJ 90 3 Cilji in kompetence 14. Predznanje, ki ga mora imeti študent: priporočeni predmeti: Analiza I 15. Učni cilji predmeta in kompetence: a) Cilji: Študent/-ka spozna področje in osnovne pojme mikroekonomije, najpomembnejša zakonitosti področja ter se teoretično in praktično usposobi za analitični pristop k ekonomski analizi. Študent/-ka prejme osnovni analitični in pojmovni aparat, potreben pri kasnejših ekonomskih predmetih. b) Splošne kompetence: 29

30 Poznavanje pristopov k matematičnem modeliranju ter analizi družbeno-ekonomskih fenomenov. c) Predmetnospecifične kompetence*: Poznavanje mikroekonomskih konceptov in zakonitosti ter njihove matematično-analitične obravnave. Vsebina predmeta in literatura 16. Opis vsebine. Uvod v ekonomsko razmišljanje o Institucija trga o Povpraševanje in ponudba Vedenje potrošnikov o Preference, funkcija koristnosti o Potrošnikova izbira o Posameznikovo in agregatno povpraševanje o Potrošnikov presežek Vedenje proizvajalcev o Proizvodnja in proizvodni stroški o Proizvodnja v popolni konkurenci Tržna struktura o Alokacijska učinkovitost in popolna konkurenca o Monopol in cenovna diskriminacija o Strateško odločanje in teorija iger o Monopolistična konkurenca in oligopol o Učinkovitost in tržni posegi Splošno ravnovesje Tržne nepopolnosti o zunanji učinki o javne dobrine o nepopolne informacije 17. Literatura: d) Osnovna literatura: Robert S. Pindyck & Daniel L. Rubinfeld, Microeconomics (sixth edition, 2005), Prentice Hall. e) Dopolnilna literatura*: Varian, Hal R. Intermediate Microeconomics: A Modern Approach, Sixth Edition, W.W. Norton, f) Dodatna literatura*: 18. Predvideni študijski dosežki: g) Znanje in razumevanje:* 30

31 Študent/-ka pozna osnovne pojme in koncepte predmetnega področja mikroekonomije, osnovne pristope k mikroekonomskem modeliranju in analizi, ter nekatera temeljna dognanja v mikroekonomiki. h) Uporaba:* Sposoben/-na je formalno modelirati in analizirati enostavne mikroekonomske situacije. i) Refleksija:* Oblike in metode poučevanja, učenja ter ocenjevanja 19. Metode poučevanja in učenja: Predavanja, vaje ter simulacije prek poskusov v razredu. 20. Načini preverjanja znanja: Pisni izpit Pogoji in viri 21. Delitev na skupine: Skupine pri seminarskih vajah praviloma ne presegajo 15 študentov. 22. Potrebni materialni viri za izvedbo predmeta. Predavalnica, projektor, računalnik. 23. Potrebni človeški viri za izvedbo predmeta.* - 1 habilitiran visokošolski učitelj in - 1 habilitiran visokošolski sodelavec na skupino Evalvacija 28. Metode in oblika evalvacije: študentska anketa. PREDMET: MAKROEKONOMSKA ANALIZA Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Makroekonomska analiza 2. Nosilec predmeta: izr. prof. dr. Janez Šušteršič 3. Število ECTS kreditnih točk: 6 4. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta 5. Študijski program: Matematika v ekonomiji in financah 6. Vrsta in stopnja študijskega programa: dodiplomski univerzitetni študijski program 1. stopnje 7. Vrsta predmeta: obvezni 8. Letnik študija: Semester: / 31

oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Seminar 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ 75 2,5

oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Seminar 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ 75 2,5 UČNI NAČRT: Analiza IV Realna analiza Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Analiza IV Realna analiza 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First cycle

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 2 Course title: Mathematics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična linearna algebra Numerical linear algebra Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerične metode Numerical methods Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni univerzitetni

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Teorija grafov Graph theory Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika Master's study

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Izbrana poglavja iz diskretne matematike 1 Course title: Topics in discrete mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programme

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Vaje / Tutorial: slovenski / Slovene

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Vaje / Tutorial: slovenski / Slovene Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Linearna algebra Linear algebra Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Linearna algebra Linear algebra Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Statistika Statistics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika First cycle academic

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Optimizacija Optimization Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična matematika

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode Course title: Numerical methods Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First

More information

Študijska smer Study field. Klinične vaje work. Nosilec predmeta / prof. dr. Peter Legiša, prof. dr. Bojan Magajna, prof. dr.

Študijska smer Study field. Klinične vaje work. Nosilec predmeta / prof. dr. Peter Legiša, prof. dr. Bojan Magajna, prof. dr. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 1 Course title: Mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Kvantna mehanika Course title: Quantum mechanics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Kompleksna analiza Complex analysis Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Teorija števil Number theory Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Teorija umeritvenih polj Gauge field theory Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field Letnik Academ

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Analiza in prognoza vremena Weather analysis and forecasting Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika III Course title: Mathematics III Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First

More information

Študijska smer Study field Konstrukcijsko mehanske inženirske znanosti Constructional and Mechanical Engineering Sciences. Vrsta predmeta Course type

Študijska smer Study field Konstrukcijsko mehanske inženirske znanosti Constructional and Mechanical Engineering Sciences. Vrsta predmeta Course type UČNI NAČRT PREDMETA COURSE SYLLABUS Predmet Course title AKUSTIČNA EMISIJA IN HRUP ACOUSTICAL EMISSION AND NOISE Študijski program in stopnja Study programme and level Doktorski študijski program STROJNIŠTVO

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Fizika laserjev Laser physics Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field Letnik Academ ic year Semester

More information

kemijsko tehnologijo Kemija UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ANALIZNA KEMIJA I ANALYTICAL CHEMISTRY I Študijska smer Study Field

kemijsko tehnologijo Kemija UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ANALIZNA KEMIJA I ANALYTICAL CHEMISTRY I Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ANALIZNA KEMIJA I ANALYTICAL CHEMISTRY I Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic Year

More information

Predmet: Letnik. Semester. Semester. Academic year. Study field. Enovit / Seminar. Samost. delo. Sem. vaje ECTS. Laboratory Field work.

Predmet: Letnik. Semester. Semester. Academic year. Study field. Enovit / Seminar. Samost. delo. Sem. vaje ECTS. Laboratory Field work. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Matematično modeliranje Mathematical modellingg Študijski program in stopnja Študijska smer Letnik Semester Study programme and level Study

More information

Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA)

Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA) University of Ljubljana Faculty of Civil and Geodetic Engineering Učni načrti Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA) Course syllabi 1 st cycle academic study GEODESY

More information

UČNI NAČRT PREDMETA 1. Naslov predmeta UPORABNA GEOMETRIJA 2. Koda enote 3. Število ECTS kreditov

UČNI NAČRT PREDMETA 1. Naslov predmeta UPORABNA GEOMETRIJA 2. Koda enote 3. Število ECTS kreditov UČNI NAČRT PREDMETA 1. Naslov predmeta UPORABNA GEOMETRIJA 2. Koda enote 3. Število ECTS kreditov 6 4. Kontaktne ure Skupaj ur Predavanja Vaje Seminar Ostale oblike 90 45 45-5. Stopnja Magistrska (druga)

More information

Učni načrti Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA)

Učni načrti Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA) Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Učni načrti Univerzitetni študijski program prve stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (BA) Course Syllabi 1 nd cycle academic study GEODESY AND

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Fizika kondenzirane snovi Condensed Matter Physics Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field Letnik

More information

Magistrsk študijsk program : Matematika Financna matematika IŠRM

Magistrsk študijsk program : Matematika Financna matematika IŠRM Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za matematiko 2012/2013 Magistrsk študijsk program : i i i Matematika Financna matematika IŠRM Magistrski študij Matematike (2. stopnja) v

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ELEKTROKEMIJA ELECTROCHEMISTRY. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ELEKTROKEMIJA ELECTROCHEMISTRY. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ELEKTROKEMIJA ELECTROCHEMISTRY Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic Year Semester

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS REOLOGIJA KOMPLEKSNIH TEKOČIN. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS REOLOGIJA KOMPLEKSNIH TEKOČIN. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS REOLOGIJA KOMPLEKSNIH TEKOČIN RHEOLOGY OF COMPLEX FLUIDS Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Molekularna biofizika Molceular biophysics Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field Letnik Academ ic

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANOKOVINSKA IN SUPRAMOLEKULARNA KEMIJA ORGANOMETALLIC AND SUPRAMOLECULAR CHEMISTRY

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANOKOVINSKA IN SUPRAMOLEKULARNA KEMIJA ORGANOMETALLIC AND SUPRAMOLECULAR CHEMISTRY Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANOKOVINSKA IN SUPRAMOLEKULARNA KEMIJA ORGANOMETALLIC AND SUPRAMOLECULAR CHEMISTRY Študijski program in stopnja Study Programme and Level

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANSKA KEMIJA I ORGANIC CHEMISTRY I Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic Year

More information

Reševanje problemov in algoritmi

Reševanje problemov in algoritmi Reševanje problemov in algoritmi Vhod Algoritem Izhod Kaj bomo spoznali Zgodovina algoritmov. Primeri algoritmov. Algoritmi in programi. Kaj je algoritem? Algoritem je postopek, kako korak za korakom rešimo

More information

UČNI NAČRTI interdisciplinarnega doktorskega študijskega programa STATISTIKA

UČNI NAČRTI interdisciplinarnega doktorskega študijskega programa STATISTIKA 1 UČNI NAČRTI interdisciplinarnega doktorskega študijskega programa STATISTIKA 2 KAZALO OBVEZNI PREDMETI... 3 SODOBNI STATISTIČNI PRISTOPI... 3 METODOLOGIJA STATISTIČNEGA RAZISKOVANJA... 7 MATEMATIČNA

More information

Doktorski študijski program tretje stopnje GRAJENO OKOLJE

Doktorski študijski program tretje stopnje GRAJENO OKOLJE Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Učni načrti Doktorski študijski program tretje stopnje GRAJENO OKOLJE Course Syllabi 3 th cycle doctoral study programme BUILT ENVIRONMENT KAZALO

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Semester Semester Geografija 1 Zimski Geography 1 Autumn. Lab. vaje Laboratory work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Semester Semester Geografija 1 Zimski Geography 1 Autumn. Lab. vaje Laboratory work Filozofska fakulteta Faculty of Arts UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: UVOD V GEOGRAFIJO INTRODUCTION TO GEOGRAPHY Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska

More information

UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM 1. STOPNJE MATEMATIKA OPISI PREDMETOV

UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM 1. STOPNJE MATEMATIKA OPISI PREDMETOV KAZALO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM 1. STOPNJE MATEMATIKA OPISI PREDMETOV 1 OBVEZNI PREDMETI ŠTUDIJSKEGA PROGRAMA... 2 1.1 IME PREDMETA: ALGEBRA I MATRIČNI RAČUN... 2 1.2 IME PREDMETA: ALGEBRA II LINEARNA

More information

Magistrski študijski program druge stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (MA)

Magistrski študijski program druge stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (MA) University of Ljubljana Faculty of Civil and Geodetic Engineering Učni načrti Magistrski študijski program druge stopnje GEODEZIJA IN GEOINFORMATIKA (MA) Course syllabi 2 nd cycle master study GEODESY

More information

Priloga E.2.2. Uč ni nač rti predmetov v š tudijškem programu EKOLOGIJA IN BIODIVERZITETA

Priloga E.2.2. Uč ni nač rti predmetov v š tudijškem programu EKOLOGIJA IN BIODIVERZITETA Priloga E.2.2. Uč ni nač rti predmetov v š tudijškem programu EKOLOGIJA IN BIODIVERZITETA EKOLOGIJA ŽIVALI... 2 EKOSISTEMI... 6 BIOLOGIJA PODZEMNIH HABITATOV... 11 VEDENJE ŽIVALI IN OKOLJE... 15 EKOLOGIJA

More information

Magistrski študijski programi: Matematika Financna matematika IŠRM 2 Matematièna statistika

Magistrski študijski programi: Matematika Financna matematika IŠRM 2 Matematièna statistika Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za matematiko 2013/2014 Magistrski študijski programi: Matematika Financna matematika IŠRM 2 Matematièna statistika Magistrski študij Matematike

More information

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV asist. Damir GRGURAŠ, mag. inž. str izr. prof. dr. Davorin KRAMAR damir.grguras@fs.uni-lj.si Namen vaje: Ugotoviti/določiti optimalne parametre pri struženju za dosego

More information

Teorijska i praktična znanja programiranja i modeliranja

Teorijska i praktična znanja programiranja i modeliranja Računarstvo Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi Programsko inženjerstvo Software engineering... the application of engineering gto software..., IEEE Std 610.12 1990, pp.67 Teorijska i praktična

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics Študijski program in stopnja Study programme

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Analiza varnosti in tveganja v medicinski fiziki Evaluation of safety and risk in medical physics Študijski program in stopnja Study programme

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Lab. vaje Laboratory work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Lab. vaje Laboratory work UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Fizika Physics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Ekologija z naravovarstvom, 1. stopnja

More information

matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič

matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič Kaj je sistemska biologija? > Razumevanje delovanja organizmov sistemska biologija =

More information

Izbirni predmeti na magistrskih programih Oddelka za matematiko FMF. Študijsko leto 2017/18

Izbirni predmeti na magistrskih programih Oddelka za matematiko FMF. Študijsko leto 2017/18 Izbirni predmeti na magistrskih programih Oddelka za matematiko FMF Študijsko leto 2017/18 Ljubljana, 2017 Seznam izbirnih predmetov 2017/18 Seznam temeljnih predmetov na magistrskem študiju Naslednji

More information

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016

arxiv: v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE arxiv:1612.07113v1 [cs.dm] 21 Dec 2016 Zaključna naloga (Final project paper) Odčitljivost digrafov in dvodelnih

More information

PREDSTAVITVENI ZBORNIK

PREDSTAVITVENI ZBORNIK Univerza v Ljubljani Pedagoška fakulteta University of Ljubljana Faculty of Education Kardeljeva ploščad 16 1000 Ljubljana, Slovenija telefon +386 (0)1 58 92 200 faks +386 (0)1 53 47 997 +386 (0)1 58 92

More information

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups)

Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi grupami (Isomorphic Cayley Graphs on Non-Isomorphic Groups) UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Matematične znanosti Študijski program 2. stopnje Mary Agnes SERVATIUS Izomorfni Cayleyevi grafi nad neizomorfnimi

More information

Vsebina Od problema do načrta programa 1. del

Vsebina Od problema do načrta programa 1. del Vsebina Od problema do načrta programa 1. del Osnovne strategije iskanja rešitev problema Načini opisovanja rešitev problema Osnovni gradniki rešitve problema Primeri Napišite postopek za kuhanje kave

More information

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE SEMINARSKA NALOGA PRI PREDMETU JEDRSKA TEHNIKA IN ENERGETIKA TAMARA STOJANOV MENTOR: IZRED. PROF. DR. IZTOK TISELJ NOVEMBER 2011 Enačba stanja idealni plin: pv = RT p tlak,

More information

OPP Programska oprema

OPP Programska oprema OPP Programska oprema doc.dr.eva Jereb Fakulteta za organizacijske vede Univerza v Mariboru e mail: : eva.jereb@fov.uni mb.si PROGRAMSKA OPREMA SISTEMSKA : (operacijski sistem) vsebuje programe za kontrolo,

More information

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko

Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko PREDSTAVITVENI ZBORNIK UNIVERZITETNEGA ŠTUDIJSKEGA PROGRAMA I. STOPNJE ELEKTROTEHNIKA NA FAKULTETI ZA ELEKTROTEHNIKO UNIVERZE V LJUBLJANI Ljubljana, junij 2008 Kazalo 1. Podatki o študijskem programu...

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA POLONA ŠENKINC REŠEVANJE LINEARNIH DIFERENCIALNIH ENAČB DRUGEGA REDA S POMOČJO POTENČNIH VRST DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS INSTRUMENTALNE METODE INSTRUMENTAL METHODS. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS INSTRUMENTALNE METODE INSTRUMENTAL METHODS. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS INSTRUMENTALNE METODE INSTRUMENTAL METHODS Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic

More information

FREEWAT prosto dostopno programsko orodje za upravljanje z vodami

FREEWAT prosto dostopno programsko orodje za upravljanje z vodami 6. delavnica raziskovalcev IEI FREEWAT prosto dostopno programsko orodje za upravljanje z vodami mag. Irena Kopač, univ.dipl.inž.grad. FREEWAT je projekt OBZORJA 2020 (HORIZON 2020), financiran s strani

More information

Formalni sistem in mehka logika za analizo digitalne slike: osnovni koncept

Formalni sistem in mehka logika za analizo digitalne slike: osnovni koncept Elektrotehniški vestnik 69(2): 143 150, 2002 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Formalni sistem in mehka logika za analizo digitalne slike: osnovni koncept Andrej Košir, Jurij Tasič Fakulteta

More information

Linearne enačbe. Matrična algebra. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe

Linearne enačbe. Matrična algebra. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe. Linearne enačbe Sistem linearnih enačb Matrična algebra Oseba X X X3 B A.A. 3 B.B. 7 C.C. Doc. dr. Anja Podlesek Oddelek za psihologijo, Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani Študijski program prve stopnje Psihologija

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) Grafi struktur proteinov: Uporaba teorije grafov za analizo makromolekulskih

More information

Analogna elektronska vezja. Uvodna vaja

Analogna elektronska vezja. Uvodna vaja Analogna elektronska vezja Uvodna vaja Povzetek Namen uvodne vaje je, da študenti spoznajo orodja, ki jih bojo uporabljali pri laboratorijskih vajah predmeta Analogna elektronska vezja in sicer: podatkovne

More information

6.2 Important Theorems

6.2 Important Theorems 6.2. IMPORTANT THEOREMS 223 6.2 Important Theorems 6.2.1 Local Extrema and Fermat s Theorem Definition 6.2.1 (local extrema) Let f : I R with c I. 1. f has a local maximum at c if there is a neighborhood

More information

Adaptivni sistem za učenje jezika SQL

Adaptivni sistem za učenje jezika SQL Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Tadej Matek Adaptivni sistem za učenje jezika SQL DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKA

More information

R V P 2 Predavanje 05

R V P 2 Predavanje 05 R V P 2 Predavanje 05 Kreiranje programskih modulov - Scripts RVP2 Kreiranje programskih modulov 1/44 Programski moduli -Scripts Možnosti: Omogočajo: Izvajanje ukazov Izvajanje logičnih operacij Ob določenih

More information

5.5 Deeper Properties of Continuous Functions

5.5 Deeper Properties of Continuous Functions 200 CHAPTER 5. LIMIT AND CONTINUITY OF A FUNCTION 5.5 Deeper Properties of Continuous Functions 5.5.1 Intermediate Value Theorem and Consequences When one studies a function, one is usually interested

More information

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev

Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Veronika Horvat Iskanje najcenejše poti v grafih preko polkolobarjev DIPLOMSKO DELO VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM PRVE STOPNJE

More information

ZNANJE MATEMATIKE V TIMSS ADVANCED 2015 IN NA MATURI:

ZNANJE MATEMATIKE V TIMSS ADVANCED 2015 IN NA MATURI: ZNANJE MATEMATIKE V TIMSS ADVANCED 2015 IN NA MATURI: KJE SO USPEŠNEJŠI FANTJE IN KJE DEKLETA BARBARA JAPELJ PAVEŠIĆ, PEDAGOŠKI INŠTITUT GAŠPER CANKAR, DRŽAVNI IZPITNI CENTER februar 2017 1 Metodološko

More information

VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM I. STOPNJE

VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM I. STOPNJE Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Aškerčeva 6 1000 Ljubljana Slovenija VISOKOŠOLSKI STROKOVNI ŠTUDIJSKI PROGRAM I. STOPNJE STROJNIŠTVO Predstavitveni zbornik UL FS, STROJNIŠTVO Projektno aplikativni

More information

Kako vzpostaviti sistem upravljanja in vrednotenja intelektualne lastnine v podjetjih?

Kako vzpostaviti sistem upravljanja in vrednotenja intelektualne lastnine v podjetjih? Kako vzpostaviti sistem upravljanja in vrednotenja intelektualne lastnine v podjetjih? Dan inovativnosti, Brdo pri Kranju dr. Marko Uplaznik 17. 9. 2013 B O S C H A N D S I E M E N S H O M E A P P L I

More information

MATEMATIČNO ZNANJE PREDŠOLSKIH OTROK PRED VSTOPOM V ŠOLO

MATEMATIČNO ZNANJE PREDŠOLSKIH OTROK PRED VSTOPOM V ŠOLO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ALEKSANDRA BOHINC MATEMATIČNO ZNANJE PREDŠOLSKIH OTROK PRED VSTOPOM V ŠOLO DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2014 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ŠTUDIJSKI PROGRAM:

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANSKA KEMIJA II ORGANIC CHEMISTRY II. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANSKA KEMIJA II ORGANIC CHEMISTRY II. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANSKA KEMIJA II ORGANIC CHEMISTRY II Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic Year

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study Field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study Field Predmet: Course Title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS ORGANSKA KEMIJA II ORGANIC CHEMISTRY II Študijski program in stopnja Study Programme and Level Študijska smer Study Field Letnik Academic Year

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK MATEMATIČNO OPISMENJEVANJE PREKO PREGLEDNIC IN DIAGRAMOV DIPLOMSKO DELO Mentorica: dr. Tatjana Hodnik Čadež, doc. Kandidatka: Emina Sekić

More information

Izhodišča raziskave TIMSS Uredili: Barbara Japelj Pavešić in Karmen Svetlik

Izhodišča raziskave TIMSS Uredili: Barbara Japelj Pavešić in Karmen Svetlik Izhodišča raziskave TIMSS 2007 Uredili: Barbara Japelj Pavešić in Karmen Svetlik Pedagoški inštitut, Ljubljana, 2005 Izhodišča raziskave TIMSS 2007 Uredili: Barbara Japelj Pavešić in Karmen Svetlik Izdal:

More information

SISTEMSKA INFORMATIKA IN LOGISTIKA. predmet izbirnega modula študijskega programa 2. stopnje smer Avtomatika in informatika

SISTEMSKA INFORMATIKA IN LOGISTIKA. predmet izbirnega modula študijskega programa 2. stopnje smer Avtomatika in informatika SISTEMSKA INFORMATIKA IN LOGISTIKA predmet izbirnega modula študijskega programa 2. stopnje smer Avtomatika in informatika izr. prof. dr. Gašper Mušič Cilji izbirnega modula Predstavitev problematike vodenja

More information

Syllabus For II nd Semester Courses in MATHEMATICS

Syllabus For II nd Semester Courses in MATHEMATICS St. Xavier s College Autonomous Mumbai Syllabus For II nd Semester Courses in MATHEMATICS Contents: (November 2016 onwards) Theory Syllabus for Courses: S.MAT.2.01 : Calculus II. S.MAT.2.02 : Linear Algebra.

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness

More information

LISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc.

LISREL. Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. LISREL Mels, G. (2006). LISREL for Windows: Getting Started Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. LISREL: Structural Equation Modeling, Multilevel Structural Equation Modeling,

More information

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu

Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu Rešenja zadataka za vežbu na relacionoj algebri i relacionom računu 1. Izdvojiti ime i prezime studenata koji su rođeni u Beogradu. (DOSIJE WHERE MESTO_RODJENJA='Beograd')[IME, PREZIME] where mesto_rodjenja='beograd'

More information

Sr. No. Subject Code. Subject Name

Sr. No. Subject Code. Subject Name TEACHING AND EXAMINATION SCHEME Semester I Sr. No. Subject Code Subject Name Credit Hours (per week) Theory Practical Lecture(DT) Practical(Lab.) Lecture(DT) Practical(Lab.) CE SEE Total CE SEE Total L

More information

The consequences of quantum computing

The consequences of quantum computing University of Ljubljana Faculty of Computer and Information Science Kokan Malenko The consequences of quantum computing BACHELOR S THESIS UNDERGRADUATE UNIVERSITY STUDY PROGRAM COMPUTER SCIENCE AND MATHEMATICS

More information

MMA402DMS Differential Manifolds

MMA402DMS Differential Manifolds TEACHING AND EXAMINATION SCHEME Semester IV Sr. No. Subject Code Subject Name Credit Hours (per week) Theory Practical Lecture(DT) Practical(Lab.) Lecture(DT) Practical(Lab.) CE SEE Total CE SEE Total

More information

UČINKOVITOST UČENJA IZ SPLETNIH UČNIH VIROV

UČINKOVITOST UČENJA IZ SPLETNIH UČNIH VIROV Univerza v Ljubljani Pedagoška fakulteta Julija Lapuh Bele UČINKOVITOST UČENJA IZ SPLETNIH UČNIH VIROV Doktorska disertacija Mentor: dr. Joţe Rugelj, izr. prof. Somentorica: dr. Simona Tancig, izr. prof.

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Izdelava in evalvacija različnih modelov za napovedovanje zvrsti turizma iz besedil (Development

More information

Syllabus for MATHEMATICS FOR INTERNATIONAL RELATIONS

Syllabus for MATHEMATICS FOR INTERNATIONAL RELATIONS Syllabus for MATHEMATICS FOR INTERNATIONAL RELATIONS Lecturers: Kirill Bukin, Nadezhda Shilova Class teachers: Pavel Zhukov, Nadezhda Shilova Course description Mathematics for international relations

More information

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION Table of contents 1 TECHNICAL FIELDS... 2 2 PRESENTING THE SCOPE OF A CALIBRATION LABOORATORY... 2 3 CONSIDERING CHANGES TO SCOPES... 6 4 CHANGES WITH

More information

Baroklina nestabilnost

Baroklina nestabilnost Baroklina nestabilnost Navodila za projektno nalogo iz dinamične meteorologije 2012/2013 Januar 2013 Nedjeljka Zagar in Rahela Zabkar Naloga je zasnovana na dvoslojnem modelu baroklinega razvoja, napisana

More information

Vsak četrtek od 11:15 do 13:00 (2 šolski uri); -3-

Vsak četrtek od 11:15 do 13:00 (2 šolski uri); -3- Osnove informacijskih sistemov Smer: programska oprema, logika in sistemi UNIVERZA V LJUBLJANI Fakulteta za računalništvo in informatiko Doc. dr. Marko Bajec Študijsko gradivo, verzija 1.0 Splošne informacije...

More information

MAT 224: Foundations of Higher Mathematics

MAT 224: Foundations of Higher Mathematics Kutztown University Kutztown, Pennsylvania MAT 224: Foundations of Higher Mathematics I. Three semester hours; three clock hours; required course for B.S. in Mathematics & B.S. in Secondary Education (Mathematics);

More information

Distance reduction with the use of UDF and Mathematica. Redukcija dolžin z uporabo MS Excel ovih lastnih funkcij in programa Mathematica

Distance reduction with the use of UDF and Mathematica. Redukcija dolžin z uporabo MS Excel ovih lastnih funkcij in programa Mathematica RMZ Materials and Geoenvironment, Vol. 54, No. 2, pp. 265-286, 2007 265 Distance reduction with the use of UDF and Mathematica Redukcija dolžin z uporabo MS Excel ovih lastnih funkcij in programa Mathematica

More information

MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI

MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA MAGISTRSKO DELO MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI Ljubljana, avgust 2003 JAKA LINDIČ IZJAVA Študent Jaka Lindič izjavljam, da sem avtor tega magistrskega

More information