| Onderwijstaal: Nederlands |
|
|
Verplichte volgtijdelijkheid op niveau van de opleidingsonderdelen
|
| |
| |
| |
Volgende opleidingsonderdelen dient u ook opgenomen te hebben in uw studieprogramma in een voorgaande onderwijsperiode.
|
| |
|
Inleiding tot kanstheorie en statistiek (3319)
|
4.0 stptn |
| |
|
Lineaire statistische modellen (3325)
|
5.0 stptn |
| |
|
|
There is no data for this choice.
Change the language, year or choose another item in the dropdown list if it is available.
There is no data for this choice.
Change the language, year or choose another item in the dropdown list if it is available.
| Studierichting | | Studiebelastingsuren | Studiepunten | P1 SBU | P1 SP | 2de Examenkans1 | Tolerantie2 | Eindcijfer3 | |
 | bachelor in de wiskunde jaar 3 - pakket toegepaste wiskunde | Keuze | 135 | 5,0 | 135 | 5,0 | Ja | Ja | Numeriek |  |
|
| | | Eindcompetenties |
- EC
| EC 8: De bachelor Wiskunde heeft enige vaardigheid in modelleren. | | | - DC
| 8.1: De bachelor wiskunde kan (beschrijvende) statistische methoden gebruiken om statistische variabelen en betrouwbaarheidsintervallen te schatten uit data | | | - DC
| 8.2: A graduate of the Bachelor of Mathematics programme understands simple physics principles and models | - EC
| EC 9: De bachelor Wiskunde is in staat als lid van een team te functioneren. | | | - DC
| 9.1: De bachelor wiskunde kan respectvol omgaan en samenwerken met teamleden | | | - DC
| 9.3: De bachelor wiskunde kan zich aan opgelegde deadlines houden | - EC
|
EC 10: De bachelor Wiskunde heeft kennis van een aantal toepassingen van wiskunde.
| | | - DC
| 10.1: De bachelor wiskunde heeft kennis van toepassingen uit de natuurwetenschappen | | | - DC
| 10.2: De bachelor wiskunde heeft kennis van data-analyse | - EC
| EC 12: De bachelor Wiskunde heeft een basiskennis van programmeren en kan courante wiskundige software gebruiken (bv. Maple, Matlab). | | | - DC
| 12.4: De bachelor wiskunde kan statistische analyses uitvoeren in R | | | - DC
| 12.5: De bachelor wiskunde kan met Latex wiskundige teksten opstellen | - EC
| EC 15: De bachelor Wiskunde kan zelf (of in groep) een beperkte studie uitvoeren over een wiskundig onderwerp, d.w.z. wetenschappelijke bronnen kritisch hanteren, zelf de studie uitvoeren, rapporteren (ook in LaTex) en prsenteren. | | | - DC
| 15.3: De bachelor wiskunde kan schriftelijk (in Latex) rapporteren over de resultaten van een gedane studie | | | - DC
| 15.4: De bachelor wiskunde kan mondeling presenteren over de resultaten van een gedane studie |
|
| | EC = eindcompetenties DC = deelcompetenties BC = beoordelingscriteria |
|
|
De student heeft een basiskennis van kansrekenen, rijen, reeksen, verzamelingen en functies in een of meerdere veranderljken, vectoren en matrices.
De student beheerst de inhoud/leerdoelen uit volgende opleidingsonderdelen:
Inleiding tot kanstheorie en statistiek
Lineaire statistische modellen
|
|
|
|
|
Aan de hand van concrete probleemstellingen uit de gebieden biostatistiek, bioinformatica en epidemiologie worden statistische methoden en technieken geïllustreerd in hoorcolleges. Praktische toepassing met behulp R worden getoond. Via groepswerk zal de student op gelijkaardige situaties en datasets deze methoden toepassen en verwerken.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hoorcollege ✔
|
|
|
|
Project ✔
|
|
|
|
|
|
|
|
Groepswerk ✔
|
|
|
|
Semester 1 (5,00sp)
| Evaluatievorm | |
|
| Schriftelijke evaluatie tijdens onderwijsperiode | 60 % |
|
| Behoud van deelcijfer in academiejaar | ✔ |
|
|
|
|
|
|
| Mondelinge evaluatie tijdens onderwijsperiode | 40 % |
|
|
|
|
|
Tweede examenkans
| Evaluatievorm tweede examenkans verschillend van eerste examenkans | |
|
|
| Verplicht studiemateriaal |
| |
Copies van presentaties en relevante papers worden beschikbaar gemaakt via BlackBoard. |
|
|
|
|
|
| Educatieve master in de wetenschappen en technologie - keuze voor vakdidactiek wiskunde | Keuze | 135 | 5,0 | 135 | 5,0 | Ja | Ja | Numeriek | |
|
| | | Eindcompetenties |
- EC
| 5.4 De educatieve master is een domeinexpert WET: de EM heeft gevorderde kennis van en inzicht in de domeindisciplines relevant voor de specifieke vakdidactiek(en). |
|
| | EC = eindcompetenties DC = deelcompetenties BC = beoordelingscriteria |
|
|
De student heeft een basiskennis van kansrekenen, rijen, reeksen, verzamelingen en functies in een of meerdere veranderljken, vectoren en matrices.
De student beheerst de inhoud/leerdoelen uit volgende opleidingsonderdelen:
Inleiding tot kanstheorie en statistiek
Lineaire statistische modellen
|
|
|
|
|
Aan de hand van concrete probleemstellingen uit de gebieden biostatistiek, bioinformatica en epidemiologie worden statistische methoden en technieken geïllustreerd in hoorcolleges. Praktische toepassing met behulp R worden getoond. Via groepswerk zal de student op gelijkaardige situaties en datasets deze methoden toepassen en verwerken.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hoorcollege ✔
|
|
|
|
Project ✔
|
|
|
|
|
|
|
|
Groepswerk ✔
|
|
|
|
Semester 1 (5,00sp)
| Evaluatievorm | |
|
| Schriftelijke evaluatie tijdens onderwijsperiode | 60 % |
|
| Behoud van deelcijfer in academiejaar | ✔ |
|
|
|
|
|
| Mondelinge evaluatie tijdens onderwijsperiode | 40 % |
|
|
|
|
|
|
| Verplicht studiemateriaal |
| |
Copies van presentaties en relevante papers worden beschikbaar gemaakt via BlackBoard. |
|
|
|
|
|
1 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 12.2, lid 2. |
| 2 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 16.9, lid 2. |
3 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 15.1, lid 3.
|
| Legende |
| SBU : studiebelastingsuren | SP : studiepunten | N : Nederlands | E : Engels |
|