Skip to content

Introducere În Programare

Public syllabus for 2025-2026

Back to syllabi

Academic overview

Programme
IR
Period
Year 1, Semester 1
Credits
2
Weeks
14

Curriculum placement

Appears in study plans

IR (2025 - 2028) Year 1, Semester 1 Optional subject

Teaching team

Course coordinator
Flavia Micota
Seminar coordinators
(none)

Learning time distribution

Total
Curriculum Lecture Practice Total Weekly Lecture Practice
42 14 28 3 1 2
Exam hours
2
Individual Study Bibliography study Field study Homework Tutoring Others
8 2 2 2 0 0
Overall
50

Learning outcomes

Knowledge

  • C1. Cunoștințe fundamentale de informatică și matematică: algoritmi și structuri de date, logică și principii de demonstrare, modele și limbaje formale, structuri discrete și modele computaționale.

Skills

  • A1. Abilitatea de a identifica modele formale/computaționale adecvate, de a utiliza instrumente de modelare și de calcul științific, de a analiza eficiența unui algoritm sau a utilizării unei structuri de date.
  • A3. Abilitatea de a identifica algoritmi și structuri de date adecvate unei probleme concrete, de a aplica principiile de dezvoltare a unei aplicații informatice și de a implementa algoritmi într-un limbaj de programare.

Responsibility

  • R1. Capacitatea de a rezolva în manieră autonomă sarcini specifice.
  • R2. Capacitatea de a identifica/selecta soluții/căi de rezolvare adecvate și de a genera idei inovative.

Online platform

(none)

Course content

(none)

Course bibliography

(none)

Seminar content

(none)

Seminar bibliography

(none)

Corroboration

Conținutul este în concordanță cu structura cursurilor similare de la alte universităţi şi acoperă aspectele fundamentale necesare familiarizării cu problematica proiectării și analizei algoritmilor. Abilitatea de a identifica, proiecta, implementa și analiza algoritmi este esențială pentru orice activitate din domeniul informaticii. Competențele oferite de această disciplină sunt necesare unui specialist IT pentru a identifica soluții eficiente de rezolvare a unor probleme concrete, indiferent de domeniul specific de activitate.

AI tools guidance

(none)

Evaluation and delivery

Activity Criteria Methods Percentage
C
  • Cunoașterea unor concepte fundamentale ale limbajelor de programare;
  • Cunoașterea unor particularități ale limbajului C/C++;
  • Capacitatea de a identifica algoritmul și structura de date adecvate unei probleme concrete si a transpune în limbajul C/C++ metoda de rezolvare
  • Test scris în saptamana 13-14
  • 30.0%
S
  • Abilitatea de a descrie/rezolva probleme în C
  • Activitate laborator
  • 10.0%

Performance standards

10.6 Standard minim de performanță Standard minim (cunoștințe și aptitudini necesare pentru nota 5) Cunoașterea noțiuni fundamentale comune limbajelor de programare Cunoașterea noțiuni fundamentale legate de particularitățile limbajului C Nota finală se calculează ca medie ponderată a notelor acordate pentru componentele specificate la 9.4 și 9.5. Examenul se consideră promovat dacă media este cel puțin 5 (nu e necesar ca fiecare notă să fie mai mare de 5). La fiecare dintre sesiunile de examen (inclusiv cele de restanță și măriri) nota se calculează după aceeași regulă. Obs: Studenții pot participa la orele de consultații (2 module/săptămână conform planificării stabilite la începutul semestrului) în cadrul cărora titularul de curs respectiv seminar răspunde întrebărilor studenților și oferă explicații suplimentare legate de conținutul cursului, aplicațiile de la laborator și teme. Utilizarea GenAI: nu se recomandă utilizarea GenAI la realizarea temelor. Dacă studentul utilizează GenAI pentru rezolvarea temelor va adaugă, în fișierul sursă al programului ca și comentariu pronturile utilizate. Nerespectarea acestei cerințe poate duce la anularea temei.

Additional info

(none)