Kursa kods PārZ1012

Kredītpunkti 2

Pārtikas zinātnes pamati II

Zinātnes nozarePārtikas zinātne (nav zn)

Kopējais stundu skaits kursā80

Lekciju stundu skaits10

Semināru un praktisko darbu stundu skaits22

Studenta patstāvīgā darba stundu skaits48

Kursa apstiprinājuma datums19.02.2014

Atbildīgā struktūrvienībaPārtikas tehnoloģijas katedra

Kursa izstrādātājs

author

Ilga Gedrovica

Dr. sc. ing.

Priekšzināšanas

PārZ1011, Pārtikas zinātnes pamati I

Kursa anotācija

Studiju kursa mērķis ir sniegt zināšanas par pētnieciskā darba izstrādes pamatprincipiem to saturisko un vizuālo attēlošanu, noformēšanu un prezentēšanu.
Studenti gūst iemaņas darbam ar dažādām lietojumprogrammām (MS Word, MS Excel, tiešsaistes programmām, piemēram, PREZI, Mentimeter u.c.), informācijas avotiem (zinātniskajiem rakstiem, datu bāzēm u.c.) un liela formāta dokumentiem (referātiem, datu bāzēm, zinātniskajiem rakstiem u.c.).
Gūst ieskatu datu matemātiskajā un statistiskajā apstrādē pārtikas zinātnē un ražošanā, kā arī iepazīst prezentēšanas rīku iespējas.

Kursa rezultāti un to vērtēšana

Pēc studiju kursa apguves studenti iegūst:
• Teorētiskās un praktiskās zināšanas studiju pētniecisko darbu izstrādē, kā arī informācijas sakārtošanā, noformēšanā un prezentēšanā pārtikas ražošanas, kvalitātes vadības un inovāciju jomā.
• Iegūst prasmes izstrādāt studiju pētnieciskos darbus un atbilstoši prasībām tos noformēt; sakārtot datus, korekti attēlot, interpretēt un prezentēt daudzveidīgu darbu rezultātus, izmantojot dažādas metodes un lietojumprogrammatūras.

• Kompetenci pielietot atbilstošāko datu attēlojuma un noformējuma veidu, izvērtēt un pamatoti izvēlēties datu matemātisko, statistisko un grafisko apstrādi, veidot sasaisti studiju kursā iegūtajām zināšanām ar to pielietojumu studiju procesā.

Kursa saturs(kalendārs)

1. Studiju kursa struktūra, kompetences un vērtējuma iegūšanas nosacījumi. Pētniecisko darbu izstrādes pamatprincipi, nodaļu izstrādes pamatnostādnes un saturs. Studiju pētnieciskā darba noformēšana atbilstoši LLU PTF metodiskajiem norādījumiem (2 h). Patstāvīgais darbs – Referāts par prezentēšanas rīkiem un prezentācija ar tiešsaistes prezentēšanas rīku (24 h).
2. Tehniskās noformēšanas programmu iespējas un darba vides raksturojums (1 h). Mājasdarbs – Titullapas sagatavošana (2 h).
3. Liela apjoma darbu veidošana, sakārtošana. Tekstuālās informācijas noformēšana. Rindkopu atkāpes, atstarpes, numerācija, marķēšana, līmeņošana. Dokumenta stilu veidošana, pielietošana. Automātiskais satura rādītājs (4 h). Mājasdarbs – Tabulu veidošana MS Word (2 h).
4. Virsraksta stils Caption. Automātiskais tabulu un attēlu rādītājs (1 h). Mājasdarbs – Daudzlīmeņu saraksta izveide (2 h).
5. Datu kārtošana slejās, tabulās, blokshēmās. Informācijas kārtošana, izmantojot tabulatorus (3 h). Mājasdarbs – Tabulācijas zīmju pielietojums (2 h).
6. Elektronisko saišu veidošana, pielietot grāmatzīmes. Atsauču veidošana un lietošana. Tēmu rādītāja veidošana (2 h). Mājasdarbs – Blokshēmu izveide (2 h).
7. 1. kontroldarbs – Dokumentu tehniskā noformēšana, liela apjoma dokumenti, informācijas kārtošanas iespējas (1h).
8. Datu bāzu veidošana, noformēšana. Aprēķini MS Excel. Procentu rēķināšana (2 h).
9. Matemātiskās funkcijas un to pielietojuma iespējas. IF funkcija. Saliktās funkcijas (2 h).
10. Datu kārtošana un filtrēšana. Starprezultātu veidošana datu bāzēs (2 h).
11. Šķērsgriezumu tabulas (2 h). Mājasdarbs – Tabulu izveide (6 h).
12. Datu grafiskā attēlošana (2 h). Mājasdarbs – Grafiku izveide (4 h).
13. Statistiskās metodes pārtikas zinātnē. Studiju un pētnieciskā darba datu statistiskā apstrāde (3 h). Mājasdarbs – Statistiskā datu apstrāde (4 h).
14. 2.kontroldarbs – Datu apstrāde, aprēķini, statistika un grafiskā attēlošana (1h).
15. Darba prezentācijas sagatavošanas pamatprincipi un nosacījumi. Datu prezentēšanas rīki. Prezentācijas sagatavošanas iespējas MS PowerPoint datorprogrammā un tiešsaistes programmās (3h).

16. 3.kontroldarbs – Prezentācijas rīki (1h)

Prasības kredītpunktu iegūšanai

Jābūt izpildītiem studiju kursā paredzētajiem 12 praktiskajiem darbiem, 8 mājasdarbiem. Jāiegūst sekmīgs vērtējums (vismaz 4) par patstāvīgo darbu trīs kontroldarbiem.

Studiju kurss noslēdzas ar vērtējumu – ieskaite ar atzīmi. Ieskaites atzīmi veido patstāvīgā darba un kontroldarbu vidējais vērtējums.

Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums

Semestra laikā studentiem tiek uzdoti astoņi mājasdarbi (katra apjoms 1-3 lpp.) par tajā brīdī studiju kursā apgūstamajām tēmām. Kā arī studentiem ir jāizstrādā viens patstāvīgais darbs, kas sastāv no divām daļām – neliela referāta (>=6 lpp.) par prezentēšanas rīku un nelielas prezentācijas, veidotas ar referātā aprakstīto prezentēšanas rīku. Patstāvīgais darbs jāveic semestra laikā un jāiesniedz semestra beigās.
Semestra laikā studenti raksta trīs kontroldarbus

Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji

Studiju kursa ieskaites vērtējums ir atkarīgs no studiju kursa patstāvīgā darba un kontroldarbu akumulatīvā vērtējuma.
Students sekmīgu atzīmi par patstāvīgo darbu un kontroldarbu var iegūt, ja vismaz 50% no nosacījumiem ir izpildīti.
Ieskaites atzīmi aprēķina kā vidējo aritmētisko no studiju kursā izstrādātā patstāvīgā darba un nokārtoto kontroldarbu atzīmēm.

Obligātā literatūra

1. Metodiskie norādījumi akadēmiskās studiju programmas “Pārtikas zinības” studiju projekta “Jaunu pārtikas produktu izstrāde” īstenošanai, Jelgava: LLU, 2018., 15 lpp.
2. Klieders J., Datorzinības. Microsoft Office 2013/2016: mācību līdzeklis., Rīga: Juridiskā koledža, 2018., 295 lpp.
3. Jānis Augucēvičs J., Word Microsoft Office 2013., Rīga: Biznesa augstskola Turība, 2015., 83 lpp.
4. Duffy J., Cram C., Illustrated course guide: Microsoft Word 2013 intermediate., Stamford, CT: Cengage Learning, 2014., 280 p.
5. Bluttman K. ,Excel formulas & functions for dummies. Indianapolis, IN: John Wiley & Sons, 2019., 383 p.
6. Corti L., Van den Eynden V., Libby Bishop & Matthew Woollard, Managing and sharing research data: a guide to good practice., Los Angeles : SAGE, 2014, 222 p.
7. Matthews M., Carole Matthews C., How to Do Everything: Microsoft Office Online. McGraw-Hill Education; 1 edition, 2015., 244 p.
8. Pripp A. H., Statistics in food science and nutrition. New York: Springer, 2013., 66 p.

9. Bower J.A., Statistical Methods for Food Science: introductory procedures for the food practioner. Queen Margaret University, Edinburg, UK: 2013, 318 p.

Papildliteratūra

1.Word palīdzības centrs [tiešaiste] [Skatīts: 21.05.2020.]. Pieejams: https://support.office.com/lv-lv/word
2. Excel palīdzības centrs [tiešaiste] [Skatīts: 21.05.2020.]. Pieejams: https://support.office.com/lv-lv/excel
3. PowerPoint palīdzības centrs [tiešaiste] [Skatīts: 21.05.2020.]. Pieejams: https://support.office.com/lv-lv/powerpoint
4. Microsoft Office [tiešaiste] [Skatīts: 21.05.2020.]. Pieejams: https://www.office.com/

5. Trochim W. M., Donnelly J. P., Arora K., Research methods: the essential knowledge base. Boston, MA : Cengage Learning, 2016., 422 p.

Periodika un citi informācijas avoti

1. Scientific peer-reviewed papers' database, SCIENCEDIRECT. Peejams: http://www.sciencedirect.com/ [Skatīts: 23. janvārī, 2014.]
2. Scientific peer-reviewed papers' database, SCOPUS. Peejams: http://www.scopus.com/ [Skatīts: 23. janvārī, 2014.]

Piezīmes

Obligātais studiju kurss akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programmā “Pārtikas kvalitāte un inovācijas”.