Q.1(a)L1,L2 CO1 PO12(B)L2 CO1 PO12(C)L2 CO1 PO12 Q.2(A)L1,L2 CO1 PO12(B)L2 CO1 PO12(C)L2 CO1 PO12 PO12 Q.3(A)L2 CO2 PO10 L2 CO2 PO10(A)L2 PO10(B)L2 PO10(B)L2 CO2 CO2 CO2 CO2 PO10(C) PO10 Q.4(A)L2 CO2 PO10(B)L2 CO2 PO10(C)L2 CO2 PO10 Q.5(a)L2 CO3 PO10(B)L2 CO3 PO10(C)L4 CO3 PO10 Q.6(a)L3 CO3 PO10(a)L3 PO10(b) L1,L2 CO4 PO9(B)L4 CO4 PO11(C)L2 CO4 PO9 Q.8(a)L2 CO4 PO9(B)L2 CO4 PO11(C)L3 CO4 PO9 Q.9 Q.9(a)L3 CO5 PO5(B) PO5(B)L2 CO5 PO5(C)L2 CO5 PO5 div>
将课程成果/特定课程成果与课程教育目标进行对应 1:合理,2:显著,3:强 PO1 PO2 PO3 PO4 PO5 PO6 PO7 PO8 PO9 PO10 PO11 PO12 PSO1 PSO2 PEO1 3 3 2 3 2 1 1 1 2 3 2 3 3 2 PEO2 1 2 3 2 3 3 3 1 2 1 2 3 2 3 PEO3 2 2 1 2 1 2 2 3 2 1 3 2 1 3 将课程与课程成果/特定课程成果进行对应
po1:基于知识的培训:提供科学和分析基础知识的知识,从而使对生物科学的整体理解。po2:接触基本和高级仪器:理解分析仪器及协议及其应用。PO3:实验技能的发展:计划和执行一系列实验室实验,以生成和验证数据。 po4:定量数据分析:分析,解释,集成和理解数据以确定表示。 po5:环境与可持续性:经历科学过程的影响,重点是可持续发展目标。 po6:科学沟通:通过有效理解科学文献来增强沟通技巧。 po7:伦理和价值观:对科学实践规范的责任灌输伦理原则和价值观。 po8:个人和团队合作:发展团队合作,人际关系和领导能力的素质,以批判性思考和独立工作,PO9:社会科学:发展从事独立和终身学习以评估健康和安全问题以获得社会利益的能力。PO3:实验技能的发展:计划和执行一系列实验室实验,以生成和验证数据。po4:定量数据分析:分析,解释,集成和理解数据以确定表示。po5:环境与可持续性:经历科学过程的影响,重点是可持续发展目标。po6:科学沟通:通过有效理解科学文献来增强沟通技巧。po7:伦理和价值观:对科学实践规范的责任灌输伦理原则和价值观。po8:个人和团队合作:发展团队合作,人际关系和领导能力的素质,以批判性思考和独立工作,PO9:社会科学:发展从事独立和终身学习以评估健康和安全问题以获得社会利益的能力。
co-1:解释现代处理器设计(认知水平:理解)CO-2的原理和实践:解释记忆层次结构设计(认知水平:理解)CO-3的原理和实践CO-3:能够分析定性和定量的处理器/记忆架构的不同方面,并进一步策略策略,并进一步制定策略性策略。(认知堤防:应用,分析,评估和创建)CO-4:解释和确定现代计算系统中的安全漏洞。能够提出技术来规避确定的威胁。(认知水平:理解)3。图表(cos)与程序结果(POS)和程序特定结果(PSO) - 课程表达矩阵PO1 PO1 PO1 PO3 PO3 PO3 PO3 PO3 PO4 PO4 PO7 PO7 PO7 PO7 PO1
发展。PO8(道德):运用道德原则并致力于职业道德和工程实践的责任和规范。PO9(个人和团队合作):作为个人以及在不同团队中和多学科环境中的成员或领导者有效地发挥作用。PO10(沟通):就复杂的工程活动与工程界和整个社会进行有效沟通,例如,能够理解和撰写有效的报告和设计文档,进行有效的演示,并给出和接受明确的指示。PO11(项目管理和财务):展示对工程和管理原则的知识和理解,并将这些应用于作为团队成员和领导者,管理项目和多学科环境。 PO12(终身学习):认识到在广泛的技术变革背景下进行独立和终身学习的必要性,并有准备和能力进行独立和终身学习。
应用所获得的知识进行研究并确定针对健康,农业和食品部门挑战的特定补救措施。PO7在微生物质量控制中彻底了解良好的实验室和良好的制造实践。po8了解微生物的生化和生理方面,并发展更广泛的观点,以确定微生物对当前和未来的挑战的创新解决方案PO9对临床微生物学的法医和工作知识,对当前和未来的挑战。po10展示了识别与重组DNA技术,转基因生物,知识产权,生物安全和生物危害相关的道德问题的能力。po11展示了在微生物研究中识别关键问题,优化研究方法并通过采用科学方法来分析结果的能力,从而提高了就业能力。po12在微生物学领域中提高和演示分析技能,并应用基本的计算和统计技术。
因此,所使用的128个EEG频道是:FP1,FPZ,FP2,AFP1,AFPZ,AFP2,AFP2,AF7,AF3,AF3,AF4,AF4,AF4,AF8,AF5H,AFF1H,AFF1H,AFF2H,AFF2H,AFF6H,F7,F7,F7,F7,F5,F5,F3,F3,F3,F1 FFC3H,FFC1H,FFC2H,FFC4H,FFC6H,FFT8H,FFT10H,FT9,FT9,FT7,FC5,FC3,FC3,FC1,FCZ,FC2,FC2,FC4,FC4,FC6,FC6,FC6,FC6,FT8,FT10,FT10,FT10,FT10,FTT9H,FTT9H,FCC2 FCC4h, FCC6h, FTT8h, FTT10h, T7, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, T8, TTP7h, CCP5h, CCP3h, CCP1h, CCP2h, CCP4h, CCP6h, TTP8h, TP9, TP7, CP5, CP3, Cpz, CP4, CP6, TP8, TP10, TPP9h, TPP7h, CPP5h, CPP3h, CPP1h, CPP2h, CPP4h, CPP6h, TPP8h, TPP10h, P9, P7, P5, P3, P1, Pz, P2, P4, P6, P8, P10, PPO9h, PPO5h, PPO1h, PPO2H,PPO6H,PPO10H,PO9,PO7,PO3,POZ,PO4,PO4,PO8,PO8,PO10,Poo9H,Poo1,Poo1,Poo2,Poo10H,Poo10H,O1,O2,O2,O2,OI1H,OI1H,OI1H,OI2H,OI2H,I1,IZ和I2和I2。
项目成果 (PO) PO1:毕业生能够运用数学、科学、工程基础知识和技能来解决电子和通信领域的问题 PO2:毕业生将获得分析电子和通信工程领域复杂问题的技能。 PO3:毕业生能够设计、开发和验证符合社会规范的电子和通信系统解决方案。 PO4:毕业生将能够熟练地获取、分析数据并解释结果以开展相关研究。 PO5:毕业生能够使用适当的现代工程/模拟工具,包括复杂技术实体的建模和预测。 PO6:毕业生意识到并有必要履行职业责任,同时也意识到其工作中的健康、安全、社会和法律方面的问题。 PO7:毕业生将了解他们的工程贡献将为可持续发展提供的社会和人类背景。 PO8:毕业生将履行职业责任,遵守工程实践的道德和标准规范。 PO9:毕业生能够有效地作为个体、作为成员或领导者在不同的团队和多学科环境中发挥作用。PO10:毕业生能够有效地与工程界和整个社会进行沟通。
计划结果(PO)PO1对动物学原理和实践的全面理解,这将使它们能够在研发领域工作。PO2学生将获得知识,以发展周围动物物种的熟人,以及生活周期/生物学的变化以及与环境的互动。PO3学生将能够使用对主题和分析方法的知识来识别和解决生活形式和环境的各种复杂情况,并考虑到伦理和责任。PO4年轻学生也将被告知细胞和有机水平的生理过程之间的相似之处。PO5主题涉及动物王国,其结构,分类,习惯和动物的分布。po6了解细胞生物学,遗传学,分类学,生理学,生态学和应用动物学等的性质和基本概念等。po7研究主题,学生将能够理解我们如何与周围的世界互动。po8,它还灌输了资源保护和对自然的热爱的精神,从而拯救了当时需要的生物多样性和环境。po9,它通过传授养鱼,养殖,ver养等知识来引起学生的企业家技能。po10通过研究动物学,学生可以被聘为生命科学家,海洋生物学家,教育家,野生生命科学家,农业,法医学以及更多
项目目标 本项目旨在为有才华的学生提供一个平台,让他们能够接受该学科的高等学习,并培养他们适应社会的需求。 除了教授核心统计学科目外,学生还可以根据自己的兴趣在选择学分制下选择跨学科、学科内和基于技能的选修课。 学生还通过实践课和项目工作接受处理实际问题的培训。 作为课程的一部分,学生还将接触到各种统计软件,如 SPSS、MATLAB、SAS 和 R。 项目成果: 成功完成统计学硕士课程后,学生将能够 PO1:了解概率和统计在解决实际问题中的作用。 PO2:获得与当今科学界相关的现代统计技术知识。 PO3:说服任何科学实验都需要对数据进行系统分析。 PO4:提供实验设计和实地调查咨询。 PO5:处理任何统计软件包。 PO6:使用任何学科的合适统计工具处理现实生活中的问题,并能够在任何处理数据的行业工作。 PO7:成为具有专业倾向的统计学教师/统计学家/数据科学家,对主题有扎实的了解,并擅长通过统计方法进行知识发现。 PO8:了解统计学的基本理论和应用原理,并做好充分准备攻读博士学位或以应用统计学家的身份进入工作岗位。 PO9:向非统计学家传达关键的统计概念。 PO10:熟练使用统计软件/实用程序进行数据分析。 资格
