Obavijesti na razini sjedišta

Picture of Gordan Radobolja
Raspored - ljetni semestar 2022/23
by Gordan Radobolja - Saturday, 25 February 2023, 2:57 PM
 

Poštovane kolegice i kolege,

Na linku ovdje objavljen je raspored predavanja za ljetni semestar akademske godine 2022./2023. koji vrijedi od 27.02.2023.

Sve primjedbe te eventualna preklapanja možete prijaviti na raspored@pmfst.hr 


Više informacija i raspored po grupama na pojedinim studijima možete pronaći na e-learningu (Izbornik Za studente – Raspored) ili na LINKU

 
Picture of Nikola Marangunić
Raspored - zimski semestar 2022/2023
by Nikola Marangunić - Sunday, 23 October 2022, 5:39 PM
 

Na linku OVDJE objavljena je nova verzija rasporeda nastavnih aktivnosti za sve preddiplomske i diplomske studije za zimski semestar akademske godine 2022./2023. koji vrijedi od 24.10.2022.

Sve primjedbe te eventualna preklapanja i dalje možete prijaviti na raspored@pmfst.hr 


Više informacija i raspored po grupama na pojedinim studijima možete pronaći na linku


 
Picture of Nikola Marangunić
Raspored - zimski semestar 2022/2023
by Nikola Marangunić - Saturday, 15 October 2022, 6:23 PM
 

Na linku OVDJE objavljena je nova verzija rasporeda nastavnih aktivnosti za sve preddiplomske i diplomske studije za zimski semestar akademske godine 2022./2023. koji vrijedi od 17.10.2022.

Sve primjedbe te eventualna preklapanja i dalje možete prijaviti na raspored@pmfst.hr 


Više informacija i raspored po grupama na pojedinim studijima možete pronaći na linku


 


Available courses

Stjecanje temeljnih znanja o multidisciplinarnom području Dizajna interakcija (engl. Interaction Design, IxD) koje se bavi dizajniranjem (razvojem) interaktivnih proizvoda u cilju podržavanja i olakšavanja ljudske komunikacije i interakcije u svakodnevnom životu i radu.
Usvajanje teorijskog znanja i praktičnog iskustva o HCI metodama dizajniranja za razvoj korisniku usmjerenog sustava, a sve u cilju stvaranja kvalitetnog, dobrog korisničkog iskustva.
Predmet u fokus procesa dizajniranja stavlja ljude, a ne tehnologiju!

Upis na stranicu kolegija bit će moguć u ponedjeljak 02.10. nakon predavanja.

Lozinka za samostalan upis:

P1Python

Informatika za studije Biologija, Biologija i kemija te Mediteranska poljoprivreda. 


Metodika nastave informatike 1

Metodički informatički seminar s nastavnom praksom 1  (LOGO)

Metodički informatički seminar s nastavnom praksom 2 (informatička natjecanja Python)

Zadaci s natjecanja - Python - OŠ, SŠ (Infokup, HONI....)

   - tjedno 2-3 zadatka  u  word dokumentu objasniti rješenja, kodirati i testirati korištenjem            evaluatora.

Praksa u OŠ

- hospitirati 5 * 2  blok sata, održati jedno ispitno predavanje. Ako zbog COVID-19 ne bude moguća takova realizacija, hospitiranje se može smanjiti na 3*2 blok-sata

Informatika za studije Biologija, Biologija i kemija te Mediteranska poljoprivreda. 

Nastavnici:

Doc. dr. sc. Jelena Nakić

Ines Jovanović, prof.


1. Priroda istraživanja. Normativna i interpretativna paradigma. Vrste istraživanja. Tijek istraživanja. 

2. Prikupljanje podataka. Postupci i instrumenti i njihove značajke: valjanost, pouzdanost, objektivnost, diskriminativna vrijednost zadatka. Upitnik. 

3. Analiza slučajeva. Korelacijska istraživanja. Ex post facto istraživanje. Eksperiment, kvazieksperiment. Meta – analize obrazovnih istraživanja. Akcijska istraživanja. Triangulacija. Igranje uloga. Interview.

 4. Analiza podataka – kvalitativna i kvantitativna. Neparametrijski testovi: hi kvadrat test, Kolmogorov –Smirnovljev test, Mann - Whitney test. t-test, analiza varijance. MANOVA. Regresijska analiza. Korelacija. Redukcija podataka: faktorska analiza. Klasifikacije: diskriminantna i klasterska analiza.


Cohen, L., Manion, L., Research methods in education, London, Routledge, 2011.

Rekurzija

Primjeri rekurzije.

Problem osnovnih slučajeva.

Mentalni modeli rekurzije.

Metode poučavanja (kombiniranja, klasifikacije rekurzivnih fenomena, porasta vjere)

Modeli rekurzivnog procesa (mali ljudi, padajući okviri)


Miskoncepcije

Alternativne koncepcije

Soloway: klasifikacije bugova, ciljevi, planovi

Gal Ezer: Miskoncepcije o efikasnosti programa

Kolikant: Učenički standard ispravnosti programa


Vještine programiranja i praćenja izvršavanja koda

McCracken - Međunarosno istraživanje vještine programiranja

Lister - međunarodno istraživanje vještine praćenja izvrđavanja koda

Manilla, van raadt - karakteristike programskih jezika za početnike


Programska okruženja

Programska okruženja Kelleher

Usporedba programskih jezika za početnike

13 razloga zašto će Java umrijeti od starosti


Načini poučavanja programiranja. Vizualni programski jezici.

Metode poučavanja programiranja.

Vizualni programski jezici - Alice, JKarel Robot, Scratch, Codu

Posredovani transfer Alice3-Java.


Roboti u poučavanju programiranja

1. Mjerenje učinkovitosti robota u poučavanju računalne znanosti

2. Personalizing  CS1 with robots

3. NXT2 legomindstorm projekti  

( LineFolower, seagway)

           https://www.nxtprograms.com/projects2.html

NXT2  programsko okruženje

           https://www.dropbox.com/sh/q9v8cjfmr1wvo5p/AAAlTjskp2uatYBdsRsrhlzAa?dl=0



Vizualizacija algoritama

Meta-analiza vizualizacije

Principi multimedijalnog učenja

Načini otklanjanja kognitivnog preopterećenja

Hansen - HalVis

Jarc - algoritmi obilazak binarnog stabla, merge, quick i heap sort

Dijkstra, Huffman, Hashing



OOP

Rješavanje problemskih zadataka programiranjem je kolegij u kojem se rješavaju zadaci sa natjecanja iz informatike na osnovnškolskom i srednjoškolskom nivou. Na jednosatnim predavanjima će se opisati postupak rješavanja zadataka kao i potrebne tehnike i pristupi rješavanju problema, te uvesti naredbe u Python-u potrebne za realizaciju algoritma. 


Ovo su izborni kolegiji na DPPDMO programu:

Metodički seminar Životopisi velikih matematičara

i

Metodički seminat Natjecanja iz matematike

Cilj ovog kolegija je:

  • osposobiti studente za sustavno i efikasno vrednovanje učenika u nastavi matematike
  •   osposobiti studente za samovrednovanje svog rada
  • osposobiti studente za objektivno i kritičko interpretiranje rezultata dobivenih različitim oblicima vrednovanja učeničkih postignuća u matematici

Ciljevi predmeta su:

  • upoznati studente/ice s odabranim aktualnim temama iz nastave matematike
  • usporediti tradicionalnu nastavnu praksu s modernim trendovima u matematičkom obrazovanju
  • pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području matematičkog obrazovanja

Cilj ovog kolegija je:

  • proučiti i opisati životopise velikih svjetskih matematičara
  • proučiti utjecaj  i doprinose velikih svjetskih matematičara na razvoj matematičkih ideja i metoda
  • pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području matematičkog obrazovanja

Cilj predmeta je upoznati studente s višestrukim Riemannovim integralom,

krivuljnim i plošnim integralima.

Procedura prijave, formiranja Povjerenstva i polaganja Završnog preddiplomskog ispita

Ciljevi:

  • Utvrditi i produbiti znanja o vektorskim prostorima i linearnim operatorima.
  • Uvesti Jordanovu formu operatora.
  • Definirati funkcije operatora
  • Uvesti unitarne prostore i karakteristične operatore na njima

 Ishodi:

     Studenti će biti sposobni:

  • analizirati konačno- i beskonačnodimenzionalne vektorske prostore i njihova svojstva poput baze
  • dati primjer osnovnih pojmova i konstrukcija u trodimenzionalnom euklidskom prostoru
  • koristiti definiciju i svojstva linearnih operatora i matrica za promjenu baze te računanje jezgre i slike;
  • izračunati karakteristični i minimalni polinom, svojstvene vrijednosti i svojstvene potprostore, algebarsku i geometrijsku kratnost svojstvenih vrijednosti
  • koristiti metode kompleksne analize za definiranje te računati s funkcijama operatora;
  • izračunati skalarni produkt vektora i ispitati ortogonalnost u standardnim konačnodimenzionalnim unitarnim prostorima, uključujući Gram-Schmidtov postupak ortogonalizacije.


Uvod: Predznanja iz analize i algebre. Greške u numeričkom računu.

Izvrednjavanje funkcija. Hornerova shema. Potpuna Hornerova shema.

Kako nastaju linearni sustavi. Gaussove eliminacije. LU faktorizacija. LU faktorizacija s pivotiranjem.

Numerička svojstva Gaussovih eliminacija. Metoda Choleskog. Metoda iteracije.

Ortogonalni polinomi. Neka svojstva ortogonalnih polinoma.

Lagrangeov i Newtonov oblik interpolacijskog polinoma. Hermiteov interpolacijski polinom.

Linearni i kubični splajn.

Metoda najmanjih kvadrata. Minimaks metoda.

Numeričko integriranje: Newton-Cotesove formule. Pravilo središnje točke. Trapezna formula. Simpsonova formula.

Gaussove formule.

Numeričko rješavanje nelinearnih jednadžbi: Metoda polovljenja intervala. Metoda sekante. Metoda pogrešnog položaja.

Newtonova metoda. Metode višeg reda - ubrzavanje konvergencije.

Metoda iteracije (teorem o čvrstoj točki). Sustavi nelinearnih jednadžbi.


Diferencijalna geometrija krivulja i ploha

Cilj kolegija je educirati studente/ice nastavničkih smjerova o metodici primjene informacijsko komunikacijskih tehnologija (ICT) u nastavnom procesu, vlastitom usavršavanju i istraživanju

Materijali i diskusija s predkolegija za matematičke studije

Cilj kolegija je 

  •  prikazati povijesni razvoj matematičkih ideja i metoda od prvih civilizacija do 20. stoljeća
  • proučiti i opisati životopise velikih svjetskih matematičara
  • proučiti utjecaj  i doprinose velikih svjetskih matematičara na razvoj matematičkih ideja i metoda
  • pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području matematičkog obrazovanja

Nositelj: Gordan Radobolja

Vježbe: Jelena Pleština


Klasični algebarski problemi I: od Pitagore do Fermata

Klasični algebarski problemi II: korijeni algebarskih jednadžbi

Komutativni prsteni

Aritmetika polinoma

Proširenja polja

Rješivost jednadžbi

- Povijesni razvoj matematike i osnovnih matematičkih disciplina

- Građa matematike- aksiomi, teoremi, dokazi 

- Osnove matematičke logike- logika sudova i logika prvog reda 

- Naivna teorija skupova: zadavanje skupa, Booleove operacije na skupovima, Kartezijev umnožak 

- Homogene binarne relacije, relacije ekvivalencije, relacije uređaja 

- Binarne relacije, funkcije 

- Osnovne elementarne funkcije i elementarne funkcije


- Aksiomatska izgradnja skupa prirodnih brojeva, matematička indukcija, uvođenje zbrajanja, množenja, svojstva

- Izgradnja skupa cijelih brojeva, svojstva

- Izgradnja skupa racionalnih brojeva, svojstva

- Izgradnja skupa realnih brojeva, svojstva

- Skup kompleksnih brojeva

Optimizacija je umjetnost donošenja najboljih odluka pod zadanim uvjetima. Konveksna optimizacija bavi se problemima koji se modeliraju korištenjem konveksnih skupova  i konveksnih funkcija: mnoštvo problema u znanosti, tehnici i statistici svode se na probleme konveksne optimizacije te se rješavaju korištenjem poznatih efikasnih algoritama.
Glavni cilj ovog predmeta je razvijanje znanja i vještina potrebnih za prepoznavanje, formuliranje i rješavanje problema konveksne optimizacije. Fokus predmeta je na teoriji, tehnikama modeliranja te dizajnu i analizi algoritama.

Dokumenti i zapisnici sa sjednica Vijeća Odjela za matematiku

Cilj kolegija je

  • osposobiti studente/iceza kvalitetno i uspješno planiranje, organizaciju, realizaciju i evaluaciju nastave matematike
  • osposobiti studente/iceza primjenu različitih (suvremenih i tradicionalnih) nastavnih strategija, tehnika i metoda poučavanja pri izvođenju nastave matematike u osnovnoj i srednjoj školi 
  • osposobiti studente/icena prilagodbu matematičkih sadržaja koje je potrebno usvojiti u ovisnosti o uzrastu i sposobnostima učenika, te u ovisnosti o specifičnim ciljevima pojedinih osnovnih i srednjih škola

Cilj kolegija je 

  • osposobiti studente/ice za kvalitetnu pripremu, izvođenje i analizu nastavnih satova redovne, dopunske i dodatne nastave matematike na osnovnoškolskom i srednjoškolskom nivou
  • pripremiti studente/ice za cjeloživotno učenje u području matematičkog obrazovanja

Unutar kolegija studenti se upoznaju s osnovama teorije Fourierovih redova, elementima vektorske analize te deskriptivne i inferencijalne statistike. Naglasak je stavljen na intuitivno razumijevanje teorije i na primjere kojima se ilustriraju teorijski rezultati radi njihove što vještije primjene u analizi i rješavanju praktičnih problema.

Cilj kolegija je studente upoznati s fundamentalnim konceptima i rezultatima teorije izračunljivosti kao i teorije složenosti algoritama. Što neki problem čini računalno složenim a drugi pak jednostavnim? Na to pitanje ne znamo odgovoriti no studenti trebaju naučiti klasificirati probleme u skladu s njihovom složenošću. Usko vezan uz pojam složenosti je pojam izračunljivosti: studenti uče razlučiti odlučive probleme od neodlučivih. Na samom kraju studenti bi trebali razumjeti u čemu se sastoji rješenje Hilbertovog desetog problema te ideju dokaza Gödelovih teorema nepotpunosti.