SubjectsSubjects(version: 945)
Course, academic year 2023/2024
   Login via CAS
Algorithms and Data Structures - OPBI3I016A
Title: Algoritmy a datové struktury pro učitele
Guaranteed by: Katedra informačních technologií a technické výchovy (41-KITTV)
Faculty: Faculty of Education
Actual: from 2021
Semester: winter
E-Credits: 5
Examination process: winter s.:
Hours per week, examination: winter s.:2/1, Ex [HT]
Extent per academic year: 0 [hours]
Capacity: 20 / unknown (unknown)
Min. number of students: unlimited
4EU+: no
Virtual mobility / capacity: no
State of the course: taught
Language: Czech
Teaching methods: full-time
Teaching methods: full-time
Note: course can be enrolled in outside the study plan
enabled for web enrollment
priority enrollment if the course is part of the study plan
Guarantor: PhDr. Jiří Štípek, Ph.D.
Teacher(s): Ing. Jaroslav Novák, Ph.D.
Is pre-requisite for: OPBI3I025A
Is interchangeable with: OKBI3I016A
Annotation -
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (01.09.2021)
The course Algorithms and Data Structures for Teachers focuses on one of the key components of ICT teacher education, namely the elements of algorithmization and programming, computer thinking and digital literacy. Subsequently, it is possible to continue programming in specific programming languages ​​and use and apply the acquired knowledge. The aim of the course is to acquaint students with the principles, typology and implementation of algorithmic and data structures, including examples and exercises with algorithmic and data structures. The topics of the course include the following key topics: Paradigms of programming, procedural and object-oriented approach; Program, algorithm and data; Data and data structures, implemented and abstract data types; Algorithm and its properties, division, typology, forms of representation; Basic algorithmic constructions; Means for writing algorithm and program, diagrams, SW environment; Linear data structures (arrays, associative arrays, queues, stacks, lists, structure implementations, data structures and operating systems); Non-linear data structures; Implementation of data types (stack, queue, lists, graphs, tree) and samples; Examples of selected basic algorithms; Basic general types of algorithms; Application to education.
Descriptors - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (08.11.2022)

Pro podporu studia je využit LMS Moodle. Obsahuje kromě výukových a dalších materiálů také konkrétní informace k online komunikaci, pro kterou bude použito prostředí Google Meet.
Název kurzu: Algoritmy a datové struktury pro učitele (ZS 2022/2023)
URL kurzu: https://moodle.it.pedf.cuni.cz/course/view.php?id=1846
Klíč k zápisu: je sdělen všem zapsaným účastníkům kurzu dle SISu, včetně dalších informací ke kurzu.
V případě distanční výuky bude kurz probíhat heterogenní formou v rozvrhované době dle SIS.

Příprava na výuku  
Doba očekávané přípravy na 1 hodinu přednášky 60 minut
Doba očekávané přípravy na 1 cvičení 80 minut
Samostudium literatury (za semestr) 5 hodin
Práce se studijními materiály (za semestr) 10 hodin
Plnění průběžných úkolů (za semestr) 24 hodin
   
Plnění předmětu  
Příprava na zkoušku a zkouška 12 hodin
Literature - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (12.12.2022)

Studijní literatura:

  • ARLOW, J., NEUSTADT, I. UML a unifikovaný proces vývoje aplikací: průvodce analýzou a návrhem objektově orientovaného softwaru. Brno: Computer Press, 2003.
  • HYLMAR R. Programování pro úplné začátečníky. Brno: Computer Press, 2012.
  • KNUTH, D. E. The Art of Computer Programming. Volumes 1-4. Addison-Wesley Professional, 2011.
  • KNUTH, D. E. Umění programování – základní algoritmy. Brno: Computer Press, 2008.
  • NOVÁK, J. Elementární algoritmické konstrukce a jejich vyjadřování. Didaktické studie. Praha: PedF UK, 2017, 9(2).
  • MERUNKA, V. Datové modelování: průvodce analýzou a návrhem objektově orientovaného softwaru. Praha: Alfa Publishing, 2006.
  • PŠENČÍKOVÁ, J. Algoritmizace: praktická učebnice. Kraslice na Hané: Computer Media, 2007.
  • RYANT, I. Algoritmy a datové struktury objektově. Praha: Ivan Ryant, 2017.
  • TAUFER, I. Algoritmy a algoritmizace – vývojové diagramy. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2009.
  • TÖPFER, P. Algoritmy a programovací techniky. Praha: Prometheus, 2010.
  • VALLA, T. Průvodce labyrintem algoritmů. Praha: CZ.NIC, 2017.
  • VANÍČEK, J. Teoretické základy informatiky. Praha: Kernberg, 2007.
  • VANÍČEK, J., MIKEŠ, R. Informatika pro základní školy a víceletá gymnázia, 3. díl. Brno: Computer Press, 2006.
  • VEČERKA, A. Grafy a grafové algoritmy. [online]. Olomouc: Katedra informatiky PřF UPOL, 2007. Dostupné z: https://phoenix.inf.upol.cz/esf/ucebni/Grafy_a_grafove_algoritmy.pdf
  • WRÓBLEWSKI, P. Algoritmy. Brno: Computer Press, 2015.
  • WRÓBLEWSKI, P. Algoritmy. Datové struktury a programovací techniky. Brno: Computer Press, 2004.
  • WIRTH, N. Algoritmy a štruktúry údajov. Bratislava: Alfa, 1988.

Internetové zdroje jsou uváděny v průběhu výuky a v moodle.

Requirements to the exam - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (01.09.2021)

Podmínky pro připuštění ke zkoušce:

  • Aktivní práce v prezenční části výuky.
  • Úspěšné splnění všech úloh zadaných ke zpracování v průběhu semestru, odevzdání nejpozději tři dny před termínem zkoušky, na který je student přihlášen.
  • Zpracování semestrální práce - vybraného tématu z tematiky předmětu (upřesnění ve výuce). Odevzdání práce nejpozději tři dny před termínem zkoušky.

Zkoušku nelze absolvovat, jestliže výše uvedené práce budou odevzdány po termínu nebo budou zpracovány v nevyhovující kvalitě (hodnocení stupněm 4).

Zkouška sestává z ověření teoretických znalostí témat předmětu a schopnosti aplikace poznatků. Obsahuje písemný test a při úspěšném zvládnutí testu probíhá dále ústní formou.

Syllabus - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (12.12.2022)

Témata:

  • Paradigmata programování, procedurální a objektový přístup;
  • Program, algoritmus a data;
  • Data a datové struktury, datové typy implementované a abstraktní;
  • Algoritmus a jeho vlastnosti, dělení, typologie, formy znázornění;
  • Základní algoritmické konstrukce;
  • Prostředky pro zápis algoritmu a programu, diagramy, SW prostředí;
  • Datové struktury lineární (pole, asociativní pole, fronta, zásobník, seznamy,
  • implementace struktur, datové struktury a operační systémy);
  • Datové struktury nelineární;
  • Implementace datových typů (zásobník, fronta, seznamy, grafy, strom) a ukázky;
  • Příklady vybraných základních algoritmů;
  • Základní obecné typy algoritmů;
  • Příklady programovacích jazyků (blokové - Scratch, znakové - Python, Pascal)
  • Aplikace do edukace.
Course completion requirements - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (01.09.2021)

Viz Požadavky ke zkoušce. 

Learning resources - Czech
Last update: Ing. Jaroslav Novák, Ph.D. (08.11.2022)

Odkaz na studijní opory: https://moodle.it.pedf.cuni.cz/course/view.php?id=1846

 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html