Opinto-opas

Osaamistavoitteet

Opiskelija osaa:
Kemia
- orgaanisen kemian perusteet
- puun kemiallisen koostumuksen perusteet
Tilastomatematiikka
- todennäköisyyslaskennan ja tilastomatematiikan perusteet sekä tuntee yleisimmät todennäköisyysjakaumat
- hyödyntää tilastollisia menetelmiä datan analysoinnissa ja kausaliteettien määrittämisessä
- soveltaa tilastollisia menetelmiä oman alansa liittyvissä tehtävissä

Toteutustapa ja opetusmenetelmät

Luennot ja harjoitukset

Ajoitus ja läsnäolo

Lähiopetus 2h/viikko, syksyllä 2023 kemiaa ja keväällä 2024 tilastomatematiikkaa.

Oppimateriaali ja suositeltava kirjallisuus

Oppimateriaali löytyy Moodlesta.

Uusintamahdollisuudet

Ilmoitetaan opintojakson aikana.

Oppimisympäristö

Opintojaksolla on käytössä Moodle-oppimisympäristö

Sisältö

Puutekniikan kemia:
- orgaanisen kemian perusteet
- puun kemiallisen koostumuksen perusteet

Tilastomatematiikka:
- Tilastomatematiikan perusteet
- Todennäköisyyden käsite
- Todennäköisyysjakaumia
- Estimointi
- Tilastollinen testaus
- Regressio ja korrelaatio
- Excel data-analyysin työkaluna

Lisätietoja opiskelijalle: mm. edeltävä osaaminen

Tilastomatematiikan edeltävä osaaminen: Johdatus matematiikkaan

Arviointimenetelmät

Harjoitustehtävät ja tentti

Arvioinnin perusteena käytetään opintojaksolla tehtäväksi annettujen tehtävien suorittamisen tasoa.

Arviointiasteikko

1-5

Hylätty (0)

Opiskelija ei ole saavuttanut opintojaksolla tavoitteena olevaa osaamista.

Opiskelija ei ole saavuttanut opintojakson osaamistavoitteita.

Arviointikriteerit: taso 1: (arviointiasteikko 1-5)

Käyttää yksinkertaisia ammattikäsitteitä ja osoittaa perehtyneisyytensä alan tietoperustaan ja osaa etsiä yksinkertaisiin data-analyysin ongelmiin johdonmukaisesti tietoa. Osaa soveltaa opittuja tekniikoita opettajan antamiin data-analyysin tehtäviin ja ongelmiin.

Käyttää yksinkertaisia ammattikäsitteitä ja osoittaa perehtyneisyytensä alan tietoperustaan ja osaa etsiä yksinkertaisiin ongelmiin johdonmukaisesti tietoa. Osaa soveltaa opittuja tekniikoita annettuihin tehtäviin ja ongelmiin.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina läpipääsyn tasolla.

Arviointikriteerit: taso 3 (arviointiasteikko 1-5)

Käyttää keskeisiä ammattikäsitteitä johdonmukaisesti ja osaa etsiä datan analysoimisen kannalta oleelliset tiedot. Osaa monipuolisesti ratkaista opettajan asettamia data-analyysin tehtäviä ja ongelmia.

Käyttää keskeisiä ammattikäsitteitä johdonmukaisesti ja osoittaa perehtyneisyytensä alan tietoperustaan ja osaa etsiä annettuihin ongelmiin johdonmukaisesti tietoa . Osaa monipuolisesti ratkaista opettajan asettamia tehtäviä ja ongelmia.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina hyvällä tasolla.

Arviointikriteerit: taso 5 (arviointiasteikko 1-5)

Käyttää ammattikäsitteitä asiantuntevasti ja osaa etsiä tietoa datan analysoimisen eri vaiheissa. Osaa ratkaista pääasiassa kaikki opettajan asettamat data-analyysin tehtävät ja ongelmat.

Käyttää keskeisiä ammattikäsitteitä johdonmukaisesti ja osoittaa motivaatiota ja perehtyneisyyttä alan tietoperustaan ja osaa etsiä haastaviinkin ongelmiin johdonmukaisesti tietoa . Osaa monipuolisesti ratkaista opettajan asettamia tehtäviä ja ongelmia.
Palautettavat tehtävät tulee olla suoritettuina erinomaisella tasolla.