Topics in biostatistiek, bioinformatica en epidemiologie (5435) |
| Studiepunten: 5,0 | | Studiebelastingsuren: 135 | Periode: semester 1 (5sp)  |
| Onderwijstaal: Nederlands |
|
|
Verplichte volgtijdelijkheid op niveau van de opleidingsonderdelen
|
| |
| |
|
Groep 1 |
| |
| |
Volgende opleidingsonderdelen dient u ook opgenomen te hebben in uw studieprogramma in een voorgaande onderwijsperiode.
|
| |
|
Inleiding tot kanstheorie en statistiek (5425)
|
5.0 stptn | |
| |
|
Lineaire statistische modellen (3325)
|
5.0 stptn | |
| |
|
Of groep 2 |
| |
| |
Volgende opleidingsonderdelen dient u ook opgenomen te hebben in uw studieprogramma in een voorgaande onderwijsperiode.
|
| |
|
Inleiding tot kanstheorie en statistiek (3319)
|
.0 stptn | |
| |
|
Lineaire statistische modellen (3325)
|
5.0 stptn | |
| |
|
|
|
|
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.
|
|
| Verplicht studiemateriaal |
| |
Copies van presentaties en relevante papers worden beschikbaar gemaakt via BlackBoard. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Hoorcollege ✔
|
|
|
|
Project ✔
|
|
|
|
|
|
|
|
Groepswerk ✔
|
|
|
|
Semester 1 (5,00sp)
| Evaluatievorm | |
|
| Mondelinge evaluatie tijdens onderwijsperiode | 100 % |
|
|
|
| Evaluatievoorwaarden (deelname en/of slagen) | ✔ |
|
| Voorwaarden |
- Deelname aan alle onderdelen van de evaluatie is verplicht.
- Het schriftelijke rapport moet ingediend en als goed beoordeeld zijn om aftekening te bekomen (pass).
|
|
|
|
| Gevolg |
- De student(e) die niet heeft deelgenomen aan alle onderdelen van de evaluatie, krijgt voor het opleidingsonderdeel als eindresultaat een N (examenonderdeel niet volledig afgelegd: ongewettigd afwezig voor onderde(e)len van de evaluatie)
- De student(e) van wie het schriftelijke rapport als onvoldoende beoordeeld is, krijgt voor het opleidingsonderdeel als eindresultaat een fail ongeacht zijn/haar resultaat op het examen.
|
|
|
|
Tweede examenkans
| Evaluatievorm tweede examenkans verschillend van eerste examenkans | |
|
| Toelichting evaluatievorm | De student(e) van wie het schriftelijke rapport als goed is beoordeeld
(pass) behoudt deze pass voor de berekening van het eindresultaat van
het opleidingsonderdeel in de tweede examenkans.
De student(e) van wie het schriftelijke rapport als onvoldoende is
beoordeeld, kan deze in de tweede examenkans éénmaal herwerken en
indienen voor een door de docent gekozen datum. De student(e) kan er dan
voor kiezen het punt van het mondeling examen uit de eerste kans te
behouden als examencijfer voor de tweede examenkans, op voorwaarde dat
hij/zij minstens 10/20 behaalde op het examen.
|
|
|
|
|
Eindcompetenties | EC = eindcompetenties DC = deelcompetenties BC = beoordelingscriteria |
bachelor in de wiskunde
|
- EC
| EC 8: De bachelor Wiskundeheeft 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: De bachelor wiskunde begrijpt eenvoudige natuurkundige beginselen en modellen | - 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 |
|
|
|
Educatieve master in de wetenschappen en technologie
|
- EC
| 5.4 De educatieve master wetenschappen en technologie is een domeinexpert: de educatieve master heeft gevorderde kennis van en inzicht in de domeindisciplines relevant voor de specifieke vakdidactiek(en). |
|
|
|
|
| Plaats in het onderwijsaanbod | Tolerantie3 |
|
bachelor in de wiskunde jaar 3 - pakket toegepaste wiskunde
|
J
|
|
Educatieve master in de wetenschappen en technologie - keuze voor vakdidactiek wiskunde
|
J
|
|
|
1 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 12.2, lid 2. |
| 2 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 15.1, lid 3. |
3 Onderwijs-, examen- en rechtspositieregeling art. 16.9, lid 2.
|
|
|