course aims in Estonian
Õppeaine eesmärk on:
anda ülevaade digivaldkonna pädevustest:
- sisu loomine;
- digitaalne andmete töötlemine;
- algoritmilise mõtlemise kasutamine;
- tehisintellekti tundmine.
Lisaks algoritmilise mõtlemise teemale sisaldab aine ka programmeerimise lühikursust.
course aims in English
The aim of this course is to:
to provide students an overview of the digital competencies:
- content creation;
- digital data processing;
- use of algorithmic thinking;
- knowledge of artificial intelligence.
In addition to the topic of algorithmic thinking, the course also includes a short course in programming.
learning outcomes in the course in Est.
Aine läbinud üliõpilane:
- koostab ja vormindab dokumente (tekstid, tabelid, esitlused), kasutades optimaalseid töövõtteid;
- kirjeldab kaasaegse andmetöötluse protsessi ja kasutab andmetöötluseks efektiivselt tabeltöötluse programme;
- kirjeldab algoritmilise mõtlemise põhialuseid ja kasutab neid probleemile parima lahenduse leidmisel;
- lahendab lihtsamaid programmeerimisülesandeid, tuginedes näidetele;
- omab algteadmisi tehisintellekti valdkonnast ja arutleb tehisintellekti eetika ning mõju teemadel;
- kasutab tehisintellekti vahendeid õppetöös õigesti, hinnates kriitiliselt saadud tulemusi.
learning outcomes in the course in Eng.
After completing this course the student:
- prepares and formats documents (texts, tables, presentations) using optimal working methods;
- describes the modern data processing process and uses spreadsheet programs effectively for data processing;
- describes the fundamentals of algorithmic thinking and uses them to find the best solution to a problem;
- solves simple programming tasks based on examples;
- has basic knowledge artificial intelligence field and discusses topics related to the ethics and impact of artificial intelligence;
- uses artificial intelligence tools correctly in studying, critically evaluating the results obtained.
brief description of the course in Estonian
Õppeaine koosneb neljast moodulist:
- dokumenditöötlus - antakse praktilisi oskusi dokumentide koostamise ja disaini alal;
- andmetöötlus - käsitletakse tabeltöötluse kasutamist andmetöötluses;
- algoritmilise mõtlemine ja programmeerimise lühikursuses käsitletakse põhimõisteid ja nende rakendamist probleemile parima lahenduse leidmisel ja tutvutakse lähemalt ühe programmeerimiskeelega ning lahendatakse lihtsamaid ülesandeid;
- tehisintellekti moodulis tutvustatakse tehisintellekti valdkonda, selle võimalusi ja piire. Teadmisi kinnistatakse praktiliste näidete läbitegemise abil.
brief description of the course in English
The course consists of four modules:
- document processing - provides practical skills in document preparation and design;
- data processing - describes the use of spreadsheet processing in data processing;
- the short course on algorithmic thinking and programming covers basic concepts and their application in finding the best solution to a problem, introduces one programming language in more detail, and solution simpler tasks;
- the artificial intelligence module introduces the field of artificial intelligence, its possibilities, and limitations. Knowledge is reinforced through practical examples.
type of assessment in Estonian
Arvestuse tulemus fikseeritakse mitteeristuvas hindamissüsteemis (A/MA).
Arvestuse saamiseks tuleb sooritada kõik kontrolltööd, enesetestid ja lahendada kõik kodutööd. Õppejõud võib esitada lisaküsimusi kodutööde ja testiküsimustele vastamisel kasutatud vahendite ning meetodite kohta.
type of assessment in English
The result of the assessment is recorded in a non-differentiated assessment system (A/MA).
In order to receive a grade, all tests, self-tests, and homework assignments must be completed. The instructor may ask additional questions about the tools and methods used to complete the homework assignments and test questions.
independent study in Estonian
-
independent study in English
-
study literature
Aine materjalid on kättesaadavad Moodle'i kaudu. Soovituslik on omada arvutit, kuhu on võimalik vajadusel installeerida tunnis kasutatavat tarkvara.
study forms and load
daytime study: weekly hours
4.0
session-based study work load (in a semester):