Programplaner og emneplaner - Student
MABIO5200 Surgical Pathology Dissection Course description
- Course name in Norwegian
- Makrobeskjæring av operasjonspreparater
- Study programme
-
Master´s Programme in Health and Technology - Specialisation in Biomedicine, elective modulesMaster´s Programme in Health and Technology - Specialisation in BiomedicineMaster Programme in Biomedicine - part time
- Weight
- 10.0 ECTS
- Year of study
- 2022/2023
- Curriculum
-
FALL 2022
- Schedule
- Programme description
- Course history
-
Introduction
Ingen ut over opptakskrav.
Recommended preliminary courses
The student should have at least one year of experience from a pathology laboratory.;The student should also have access to perform dissection in a pathology department.
Required preliminary courses
Etter å ha gjennomført dette emnet har studenten følgende læringsutbytte, definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse.
Kunnskap
Studenten kan:
- gjøre rede for egenskaper ved løsninger til differensialligninger
- gjøre rede for konvergens for standard-metoder for beregning av bestemte integraler inkludert trapes-regelen og Simpsons regel.
- gjøre rede for hvordan og i hvilke tilfeller funksjoner kan approksimeres med polynomer og trigonometriske funksjoner
- gjøre rede for noen metoder og konvergens for numerisk løsning av startverdiproblemer
- gjøre rede for hvordan de numeriske metodene kan implementeres i Python
Ferdigheter
Studenten kan:
- analysere funksjoner og funksjonelle sammenhenger ved hjelp av ligningsløsning og bruk av deriverte
- bruke og implementere metoder for numerisk integrasjon, samt analysere avvik
- approksimere funksjoner ved bruk av Taylor-polynomer for å analysere avvik i numeriske integratorer
- foreta kvalitative analyser av differensialligninger
- bruke og implementere metoder for numerisk løsning av startverdiproblemer, samt analysere avvik
- implementere numeriske metoder ved hjelp av Python-programmering
Generell kompetanse
Studenten kan:
- lese og forstå tekster og delta i diskusjoner som omhandler modellering, beregning og implementering
- vurdere nøyaktigheten til numeriske estimater og velge passende parametere slik at estimatene blir nøyaktige nok
- tolke og vurdere resultater av numeriske beregninger
- vurdere hvilke algoritmer som skal brukes i ulike tilfelle
Learning outcomes
Forelesninger og regneøvinger med utstrakt bruk av programvare og koding på datamaskin. Øvingene kombinerer bruk av blyant og papir og regneverktøy på datamaskiner under veiledning av faglærer og/eller studentassistent.
Teaching and learning methods
Følgende arbeidskrav må være godkjent for å framstille seg til vurdering/eksamen: Tre av fem gruppeoppgaver hvor:
- hver gruppe skal bestå av to til fem studenter.
- hver gruppeoppgave leveres som en rapport på 10-20 sider
- hver oppgave kan leveres på nytt en gang dersom den ikke blir godkjent.
Formålet med arbeidskravet er for studentene å få praktisk erfaring med prosjektarbeid og kombinerer flere av læringsutbyttene i arbeidet.
Course requirements
Individuell muntlig eksamen på 30 minutter som består av en studentledet presentasjon på ca. 20 minutter med påfølgende spørsmål.
Eksamensresultat kan ikke påklages.
Ved ny eller utsatt eksamen kan en annen eksamensform bli benyttet
Assessment
Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.
Permitted exam materials and equipment
Gradert skala A-F.
Grading scale
To interne sensorer. Ekstern sensor brukes jevnlig.
Examiners
Emnet bygger på
- MAMO1100 Innføring i modeller og beregninger
- DAPE1300 Diskret matematikk
- DAPE1400 Programmering
- DAPE2101 fysikk og kjemi
- DAPE2000 matematikk 2000 med statistikk