Subject

Вовед во екоинформатиката

Course Title

Вовед во екоинформатиката
Introduction to Ecoinformatics

Code

F23L2S084

Study Programme

—

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

Прв циклус

Academic year / semester

4 / Летен

Number of ECTS credits

Teacher

Андреја Наумоски, Коста Митрески

Prerequisites for enrolling in the course

Вовед во компјутерските науки

10.

Objectives of the course programme (competences)

Екоинформатиката е наука за информации (информатика) во екологијата и науката за животната средина. Ги интегрира еколошките и информатичките науки за да ги дефинира ентитетите и природните процеси со јазик заеднички за луѓето и за компјутерите. Екоинформатиката има за цел да го олесни истражувањето и управувањето со животната средина преку развивање начини за пристап, интегрирање на знаење од различни извори на информации за животната средина и развивање на нови алгоритми кои овозможуваат комбинирање на различни информации за животната средина за да се тестираат еколошките хипотези.

11.

Course content

Предавања:
1. Вовед во Екоинформатиката.
2. Aлатки за анализирање на податоците од природниот систем.
3. Мониторинг и аквизиција на податоците потребни за Екоинформатиката.
4. Еколошко моделирање - Динамички модели
5. Еколошко моделирање - Емпириски модели
6. Алатки кои се користат при моделирање
7. Визуализација на податоците и добиените резултати.
8. Алатки за визуализација
9. Софтверски алатки за Машинско учење во Екоинформатиката.
10. Софтверски алатки за машинско учење (1)
11. Софтверски алатки за машинско учење (2)
12. Примери од Екоинформатика (1)

Вежби:
1. Примери-примена на Екоинформатиката
2. Примери-Aлатки за анализирање на податоците од природниот систем.
3. Примери-Мониторинг и аквизиција на податоците потребни за Екоинформатиката.
4. Примери-Еколошко моделирање - Динамички модели
5. Примери-Еколошко моделирање - Емпириски модели
6. Примери-Алатки кои се користат при моделирање
7. Примери
8. Примери-Алатки за визуализација
9. Примери-Софтверски алатки за машинско учење во Екоинформатиката.
10. Примери-Алатки за машинско учење (1)
11. Примери-Алатки за машинско учење (2)
12. Примери

12.

Learning methods

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	30 hours
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	45 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	15 часови
16.2.	Independent assignments	15 часови
16.3.	Home study	75 часови

17.

Assessment method

17.1.	Tests	10 бодови
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	15 бодови
17.3.	Activities and learning	10 бодови
17.4.	Final exam	30 бодови

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

Реализирани активности 15.2

20.

Language of instruction

Macedonian and English

21.

Method for monitoring the quality of teaching

internal evaluation and survey mechanism

22.

Literature

22.1.

Required literature

22.2.

Additional literature

No. Author Title Publisher Year