Siirry suoraan sisältöön

Laboratorion laatu ja tilastolliset menetelmätLaajuus (5 op)

Tunnus: 5O00EX30

Laajuus

5 op

Osaamistavoitteet

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Ilmoittautumisaika

22.11.2024 - 10.01.2025

Ajoitus

01.01.2025 - 31.07.2025

Laajuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Laboratoriotekniikka

Toimipiste

TAMK Pääkampus

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Laboratoriotekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Mirja Niskanen
  • Matti Vaarma
Vastuuhenkilö

Eeva-Leena Tuominen

Ryhmät
  • 22LATE
    Laboratoriotekniikka 2022

Tavoitteet (OJ)

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö (OJ)

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Aika ja paikka

Lukujärjestyksen mukaisesti lähiopetuksena.

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Laatu: kokeen ajankohta ilmoitetaan kurssin alussa

Tilasto & validointi:
Matematiikan tentti xx.xx.xxxx, näkyy lukkarissa, ei vaadi ilmoittautumista
Matematiikan uusinta 1 xx.xx., vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille. KOROTUS VAIN TÄSSÄ.
Matematiikan uusinta 2 xx.xx., vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Laatu: Laatuosuus arvioidaan tuntiaktiivisuuden ja ryhmätyönä tehtyjen tehtävien ja -esitysten sekä tentin perusteella.

Tilasto & validointi:
tentti, laboratoriossa tehtävien mittaustehtävien suoritus

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Laatu: lähiopetus: luennot, ryhmätehtävät ja -esitykset, tentti

Tilasto & validointi: lähiopetus, tentti

Oppimateriaalit

Laatu: opetusmateriaali (Moodle)

Tilasto & validointi: M. Vaarma: Laboratorion laatu ja tilastolliset menetelmät, opintomoniste (Moodle)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Tilasto & validointi: 2,5 op
Laatu 2,5 op

Sisällön jaksotus

Tilasto & validointi:
1. Peruskäsitteitä + Otoksen havainnollistaminen diagrammeilla + Otoksen tunnuslukuja
2. Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio + Satunnaismuuttujan tunnuslukuja + Normaalijakauma
3. Normaalijakauma (jatkuu) + t-jakauma + Validointiparametreja: Tarkkuus (todenmukaisuus, täsmällisyys, otoskoko)
4. Regressioanalyysi + Validointiparametreja: Lineaarisuus
5. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (nollanäytteiden avulla, perustelu ilmausurajan kaavalle)
6. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (regressiosuoran avulla) + Validointiparametreja: Määritysraja
7. TENTTI


Laatu:
- Yrityksen laadunhallinta
- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja -laitteiden laadunvarmistus

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Laatuosuus toteutetaan tiimioppimisympäristössä yhteistyössä kummiyritysten kanssa

Lisätietoja opiskelijoille

Tilasto & validointi:
ei läsnäolopakkoa. Tentissä pitää olla oma tietokone, jossa Excel.

Ilmoittautumisaika

22.11.2024 - 09.01.2025

Ajoitus

01.01.2025 - 31.07.2025

Laajuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Laboratoriotekniikka

Toimipiste

TAMK Pääkampus

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Laboratoriotekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Mirja Niskanen
  • Matti Vaarma
Vastuuhenkilö

Eeva-Leena Tuominen

Ryhmät
  • 23LATELAB
    Laboratoriotekniikka 2023, monimuoto

Tavoitteet (OJ)

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö (OJ)

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Aika ja paikka

Lukujärjestyksen mukaisesti etäopetuksena.

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Laatu: -

Tilasto & validointi:
Matematiikan tentti pe xx.x., näkyy lukkarissa, ei vaadi ilmoittautumista
Matematiikan uusinta 1 xx.x, vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille. KOROTUS VAIN TÄSSÄ.
Matematiikan uusinta 2 xx.x, vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Laatu: Laatuosuus arvioidaan kirjallisen tehtävän ja esityksen perusteella.

Tilasto & validointi:
tentti, laboratoriossa tehtävien mittaustehtävien suoritus

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Laatu: luennot, luentotehtävät, raportti, esitys ja vertaisarviointi

Tilasto & validointi: lähiopetus, tentti

Oppimateriaalit

Laatu: opetusmateriaali (Moodle)

Tilasto & validointi: M. Vaarma: Laboratorion laatu ja tilastolliset menetelmät, opintomoniste (Moodle)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Tilasto & validointi: 2,5 op
Laatu 2,5 op

Sisällön jaksotus

Tilasto & validointi:
1. Peruskäsitteitä + Otoksen havainnollistaminen diagrammeilla + Otoksen tunnuslukuja
2. Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio + Satunnaismuuttujan tunnuslukuja + Normaalijakauma
3. Normaalijakauma (jatkuu) + t-jakauma + Validointiparametreja: Tarkkuus (todenmukaisuus, täsmällisyys, otoskoko)
4. Regressioanalyysi + Validointiparametreja: Lineaarisuus
5. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (nollanäytteiden avulla, perustelu ilmausurajan kaavalle)
6. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (regressiosuoran avulla) + Validointiparametreja: Määritysraja
7. TENTTI


Laatu:
- Yrityksen laadunhallinta
- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja -laitteiden laadunvarmistus

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Laaturaportissa hyödynnetään yritysyhteistyötä.

Kansainvälisyys

-

Lisätietoja opiskelijoille

Tilasto & validointi:
ei läsnäolopakkoa. Tentissä pitää olla oma tietokone, jossa Excel.

Ilmoittautumisaika

22.11.2023 - 15.01.2024

Ajoitus

15.01.2024 - 30.04.2024

Laajuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Laboratoriotekniikka

Toimipiste

TAMK Pääkampus

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Laboratoriotekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Tuuli Välineva
  • Matti Vaarma
Vastuuhenkilö

Eeva-Leena Tuominen

Ryhmät
  • 21LATE
    Laboratoriotekniikka 2021

Tavoitteet (OJ)

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö (OJ)

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Laatu: kokeen ajankohta ilmoitetaan kurssin alussa

Tilasto & validointi:
Matematiikan tentti pe 23.2., näkyy lukkarissa, ei vaadi ilmoittautumista
Matematiikan uusinta 1 11.3, vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille. KOROTUS VAIN TÄSSÄ.
Matematiikan uusinta 2 18.3, vaatii ilmoittautumisen sähköpostitse Matille.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Laatu: Laatuosuus arvioidaan tuntiaktiivisuuden ja ryhmätyönä tehtyjen tehtävien ja -esitysten sekä kokeen perusteella.

Tilasto & validointi:
tentti, laboratoriossa tehtävien mittaustehtävien suoritus

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Laatu: lähiopetus: luennot, ryhmätehtävät ja -esitykset, koe

Tilasto & validointi: lähiopetus, tentti

Oppimateriaalit

Laatu: opetusmateriaali (Moodle)

Tilasto & validointi: M. Vaarma: Laboratorion laatu ja tilastolliset menetelmät, opintomoniste (Moodle)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Tilasto & validointi: 2,5 op
Laatu 2,5 op

Sisällön jaksotus

Tilasto & validointi:
1. Peruskäsitteitä + Otoksen havainnollistaminen diagrammeilla + Otoksen tunnuslukuja
2. Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio + Satunnaismuuttujan tunnuslukuja + Normaalijakauma
3. Normaalijakauma (jatkuu) + t-jakauma + Validointiparametreja: Tarkkuus (todenmukaisuus, täsmällisyys, otoskoko)
4. Regressioanalyysi + Validointiparametreja: Lineaarisuus
5. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (nollanäytteiden avulla, perustelu ilmausurajan kaavalle)
6. Validointiparametreja: Ilmaisuraja (regressiosuoran avulla) + Validointiparametreja: Määritysraja
7. TENTTI


Laatu:
- Yrityksen laadunhallinta
- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja -laitteiden laadunvarmistus

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Laatuosuus toteutetaan tiimioppimisympäristössä yhteistyössä kummiyritysten kanssa

Lisätietoja opiskelijoille

Tilasto & validointi:
ei läsnäolopakkoa. Tentissä pitää olla oma tietokone, jossa Excel.

Ilmoittautumisaika

23.11.2022 - 10.01.2023

Ajoitus

01.01.2023 - 19.05.2023

Laajuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Laboratoriotekniikka

Toimipiste

TAMK Pääkampus

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Laboratoriotekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Tuuli Välineva
  • Miika Huikkola
Vastuuhenkilö

Eeva-Leena Tuominen

Ryhmät
  • 20LATE
    Laboratoriotekniikka 2020

Tavoitteet (OJ)

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö (OJ)

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Aika ja paikka

Lukujärjestyksen mukaisesti alkaen viikolla 4

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Laatu: kokeen ajankohta ilmoitetaan kurssin alussa

Matematiikka: ei koetta

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Laatu: Laatuosuus arvioidaan tuntiaktiivisuuden ja ryhmätyönä tehtyjen tehtävien ja -esitysten (yht. 60%) sekä kokeen (40%) perusteella. Tehtävät ja esitykset on tarkemmin kuvattu Moodlessa.

Matematiikka: Arvosana tuntiaktiivisuuden (max. 10p), palautettujen tuntitehtävien (max. 10p) ja palautettujen kotitehtävien perusteella (max. 10p)

Matematiikan osion arvosanarajat
0: Alle 12 pistettä
1: 12-15 pistettä
2: 16-19 pistettä
3: 20-23 pistettä
4: 24-27 pistettä
5: 28 pistettä tai yli

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Laatu: lähiopetus: luennot, ryhmätehtävät ja -esitykset, koe

Matematiikka: lähiopetus, harjoitustehtävät, itsenäinen opiskelu

Oppimateriaalit

Laatu: opetusmateriaali (Moodle)

Matematiikka: M. Vaarma: Laboratorion laatu ja tilastolliset menetelmät, opintomoniste (Moodle)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Matematiikka 2,5 op
Laatu 2,5 op

Sisällön jaksotus

Matematiikka:
1. Peruskäsitteitä + Otoksen havainnollistaminen diagrammeilla + Otoksen tunnuslukuja
2. Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheysfunktio + Jatkuvan satunnaismuuttujan kertymäfunktio + Satunnaismuuttujan tunnuslukuja
3. Normaalijakauma + Normaalijakaumaan liittyviä jakaumia
4. Regressioanalyysi + Validointiparametrit: Tarkkuus (todennäköisyys ja täsmällisyys)
5. Otoskoko validoinnissa + Validointiparametrit: Lineaarisuus + Validointiparametrit: Ilmaisuraja nollanäytteiden avulla
6. Validointiparametrit: Ilmaisuraja regressiosuoran avulla + määritysraja + Perustelu ilmaisurajan kaavalla

Laatu:
- Yrityksen laadunhallinta
- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja -laitteiden laadunvarmistus

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Laatuosuus toteutetaan tiimioppimisympäristössä yhteistyössä kummiyritysten kanssa

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: opiskelija osaa selittää joitakin tilastollisessa matematiikassa olevia peruskäsitteitä ja laskea yksinkertaisia validointiin liittyviä laskuja

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: edellisen lisäksi osaa selittää enemmän käsitteitä ja laskea enemmän laskuja

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: edellisten lisäksi osaa perustella ratkaisunsa

Ilmoittautumisaika

25.11.2021 - 11.01.2022

Ajoitus

01.01.2022 - 27.02.2022

Laajuus

5 op

TKI-osuus

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

Laboratoriotekniikka

Toimipiste

TAMK Pääkampus

Opetuskielet
  • Suomi
Koulutus
  • Laboratoriotekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Anja Kuronen
  • Tuuli Välineva
Vastuuhenkilö

Eeva-Leena Tuominen

Ryhmät
  • 19LATE
    Laboratoriotekniikka 2019

Tavoitteet (OJ)

Opiskelija
- osaa tulkita laboratorion laatujärjestelmiä ja soveltaa niitä eri työtehtäviin
- osaa selittää laatujärjestelmien merkityksen analyysitulosten luotettavuuden kannalta ja osaa ottaa epävarmuuden huomioon päätöksenteossa
- osaa nimetä mittausepävarmuuteen vaikuttavia tekijöitä
- ymmärtää todennäköisyyslaskennan peruskäsitteitä ja osaa yhdistää niitä validointiparametreihin
- osaa laskea validointiparametreja ja ymmärtää mitä ne tarkoittavat

Sisältö (OJ)

- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja – laitteiden laadunvarmistus
- otos, histogrammi, otoskeskiarvo ja otoskeskihajonta
- jatkuvan satunnaismuuttujan tiheys- ja kertymäfunktio
- normaalijakauma, t-jakauma
- regressioanalyysin perusteet (yksi selittävä muuttuja), residuaalit
- validointiparametreja: tarkkuus, lineaarisuus, ilmaisu- ja määritysraja
- validointiparametrien tunnuslukuja: harha, RSD, CV, LOD, LOQ
- tunnuslukujen laskeminen Excelillä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2) (OJ)

Laatu: Opiskelija ymmärtää laatujärjestelmän merkityksen erityisesti laboratorion kannalta. Opiskelija osaa selittää laatutermejä ja niiden merkitystä. Opiskelija ymmärtää mitä validoinnilla tarkoitetaan ja osaa suunnitella validointia (teoriassa).
Laskennallinen osuus: opiskelija osaa laskea validointiparametreihin tai todennäköisyyslaskentaan liittyviä, esimerkkien kaltaisia, laskuja

Arviointikriteerit, hyvä (3-4) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa selittää validointiparametreihin ja todennäköisyyslaskentaan liittyviä käsitteitä
Laatu: edellisten lisäksi opiskelija osaa tehdä menetelmän validointisuunnitelman. Opiskelija osaa arvioida validointituloksia ja suunnitella validointiraportin sisältöä.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5) (OJ)

Laskennallinen osuus: edellisten lisäksi osaa soveltaa osaamistaan
Laatu: Edellisten lisäksi opiskelija osaa laatia kattavan validointiraportin ja arvioida validoinnin tulokset. Hän osaa myös tarvittaessa suunnitella ja toteuttaa tarvittavat jatkotoimenpiteet.

Aika ja paikka

Lukujärjestyksen mukaisesti alkaen viikolla 2

Tenttien ja uusintatenttien ajankohdat

Matematiikka:
Tentti 22.2. näkyy lukkarissa, ei vaadi ilmoittautumista
Matematiikan 1. uusinta 30.3.2022 klo 17.00-19.00 (aika ja paikka tarkentuu myöhemmin)
Matematiikan 2. uusinta/ korotus 13.4.2022 klo 17.00-19.00 (aika ja paikka tarkentuu myöhemmin)
Laatu:
ei koetta

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Matematiikka: tentti

Laatu:
Laatuosuus arvioidaan tuntiaktiivisuuden ja ryhmätyönä tehtyjen tehtävien ja -esitysten perusteella. Opettaja ja ryhmä itse arvioivat ryhmän toimintaa ja tuotoksia.

Arviointiasteikko

0-5

Opiskelumuodot ja opetusmenetelmät

Matematiikka: lähiopetus / etäopetus tilanteen mukaan

Laatu: luennot, ryhmätehtävät ja -esitykset, etäopetus

Oppimateriaalit

Matematiikka: opetusmateriaali (Moodle)
Laatu: opetusmateriaali (Moodle)

Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus

Matematiikka 2,5 op
Laatu 2,5 op

Sisällön jaksotus

Matematiikka:
1. Peruskäsitteitä + Otoksen havainnollistaminen diagrammeilla + Otoksen tunnuslukuja
2. Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheysfunktio + Jatkuvan satunnaismuuttujan kertymäfunktio + Satunnaismuuttujan tunnuslukuja
3. Normaalijakauma + Normaalijakaumaan liittyviä jakaumia
4. Regressioanalyysi + Validointiparametrit: Tarkkuus (todennäköisyys ja täsmällisyys)
5. Otoskoko validoinnissa + Validointiparametrit: Lineaarisuus + Validointiparametrit: Ilmaisuraja nollanäytteiden avulla
6. Validointiparametrit: Ilmaisuraja regressiosuoran avulla + määritysraja + Perustelu ilmaisurajan kaavalla
7. TENTTI

Laatu:
- Yrityksen laadunhallinta
- laboratorion laatujärjestelmät
- analyysimenetelmien laadunvarmistus
- laboratoriovälineiden ja -laitteiden laadunvarmistus

Toteutuksen valinnaiset suoritustavat

Ei ole

Harjoittelu- ja työelämäyhteistyö

Laatuosuus toteutetaan tiimioppimisympäristössä yhteistyössä kummiyritysten kanssa

Kansainvälisyys

Ei ole

Lisätietoja opiskelijoille

Matematiikka: ei läsnäolopakkoa. Kokeessa pitää olla oma tietokone, jossa Excel.

Laatu-osuus toteutetaan tiimioppimisympäristössä yhteistyössä kummiyritysten kanssa

Arviointikriteerit - tyydyttävä (1-2) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: opiskelija osaa selittää joitakin tilastollisessa matematiikassa olevia peruskäsitteitä ja laskea yksinkertaisia validointiin liittyviä laskuja

Arviointikriteerit - hyvä (3-4) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: edellisen lisäksi osaa selittää enemmän käsitteitä ja laskea enemmän laskuja

Arviointikriteerit - kiitettävä (5) (Ei käytössä, kts Opintojakson Arviointikriteerit ylempänä)

Matematiikka: edellisten lisäksi osaa perustella ratkaisunsa