MEK3100 Avansert Python-programmering for Ingeniører Emneplan

Dette kurset er en fortsettelse av MEK1300 - Introduksjon til Python programmering og går dypere inn i mer avanserte emner i Python som objektorientert programmering (abstraksjon, innkapsling, arv og polymorfisme), funksjonell programmering (lambda-uttrykk, kart, filter, zip), listeforståelse, generatorer, dekoratorer og metaprogrammering.

Det benyttes intern og ekstern sensor til sensurering av besvarelsene.

Et uttrekk på minst 25 % av besvarelsene sensureres av to sensorer. Karakterene på disse samsensurerte besvarelsene skal danne grunnlag for å fastsette nivå på resten av besvarelsene.

Etter å ha fullført emnet, forventes det at studentene har oppnådd følgende læringsutbytte, definert med hensyn til kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse :

Kunnskap

Studentene:

• vil ha en god oversikt over programmeringsspråket Python og kan bruke det til å løse virkelige problemer av moderat størrelse.
• kan forstå prinsippene for objektorienterte programmeringsfunksjoner (f.eks. klasse, objekt, metode, arv, polymorfi, innkapsling, osv.) og kan bruke disse til å skrive objektorientert kode.
• kan forstå forskjellen mellom funksjonelle og objektorienterte trekk ved Python og vet når det er hensiktsmessig å bruke hver av dem.
• kan utvikle robuste og pålitelige programmer med god objektorientert design, finne alternative løsninger for et gitt problem og vurdere fordeler og ulemper ved de ulike løsningene.

Ferdigheter

Studentene:

• kan skrive klare og effektive programmer i Python.
• kan identifisere og rette feil i sine egne programmer.
• kan forstå og sette seg inn i andres programmer med sikte på feilsøking og endringer.

Generell kompetanse

Studentene:

• kan lage effektive programmer i Python og løse relevante problemer.
• kan gjennomføre en kodegjennomgang, dokumentere feil og foreslå forbedringer.
• kan vurdere ulike programmeringsmetoder kritisk for et gitt problem.

Forelesninger og øvinger.

Ingen forkunnskapskrav

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har

• innsikt i forholdet mellom teori, data og virkelighet
• kjennskap til ulike typer forskningsopplegg og metoder for datainnsamling
• kunnskap om ulike forskningsdesign for innhenting og analyse av kvalitative data
• kunnskap om formålsutvelging, populasjon og utvalg
• kunnskap om beskrivende analyse med en, to og flere variabler (herunder lineær regresjon), og om hypotesetesting og slutningsstatistikk

Ferdigheter

Studenten kan

• velge egnet forskningsdesign i kvalitative og kvantitative problemstillinger
• velge egnet analysemetode gitt problemstilling og data
• bruke aktuelle dataverktøy til å gjennomføre analysene
• tolke resultatene og presentere disse i en rapport
• sette opp litteraturreferanser i henhold til gjeldende mal

Generell kompetanse

Studenten kan

• vurdere egnede forskningsdesign ut fra problemstilling og formål
• kritisk vurdere analyser utført av andre og være seg bevisst mulige feilkilder i egne rapporter
• søke etter faglitteratur og kritisk vurdere kilder
• grunnleggende regler for kildebruk og kjenne til hva som defineres som plagiat og fusk i studentarbeider
• reflektere over forskningsetiske problemstillinger i forbindelse med planlegging, gjennomføring og rapportering

Kurset gjennomføres ved forelesninger, diskusjoner i plenum og praktiske øvinger med PC.

For å kunne framstille seg til eksamen må studenten ha følgende godkjent arbeidskrav:

• En gruppeoppgave med en kvalitativ og en kvantitativ del på inntil 12 sider totalt. Gruppene kan bestå av inntil 5 studenter.

I arbeidskravet får studentene ferdigheter i å bruke metodekunnskapene med en praktisk og realistisk øvelse.

Arbeidskravet må være gjennomført og godkjent innen fastlagt frist for at studenten skal kunne framstille seg til eksamen. Dersom arbeidskravet ikke blir godkjent, gis det anledning til å kunne levere en forbedret versjon én gang innen angitt frist.

Eksamen i emnet er er skoleeksamen på 4 timer.

Hadi Zahmatkesh

Erik Døving