Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
specjalność: Biologia systemów i metody informatyczne

Sylabus przedmiotu Komputerowe systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Komputerowe systemy wspomagania decyzji
Specjalność Systemy informatyczne w biologii
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Buczyński <Piotr.Buczynski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Buczyński <Piotr.Buczynski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 18 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,41zaliczenie
wykładyW6 15 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość algebry i analizy matematycznej
W-2Podstawy informatyki
W-3Podstawowa umiejętność posługiwania się programem arkuszy kalkulacyjnych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
C-2Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
C-5Zapoznanie się z typologią komputerowych systemów wspomagania decyzji
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
C-7Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-8Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-9Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-10Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-11Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-12Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-13Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-14Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.2
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.2
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.2
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.2
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.2
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.2
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.2
T-L-8Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.1
15
wykłady
T-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.2
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.2
T-W-3Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.2
T-W-4Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.2
T-W-5Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.2
T-W-6Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.2
T-W-7Systemy wspomagające pracowników wiedzy – SWD. Procesy i fazy podejmowania decyzji. Planowanie strategiczne, kontrola menedżerska i kontrola operacyjna – wspomaganie komputerowe. Struktura SWD. Zarządzanie danymi, zarządzanie modelem, zarządzanie wiedzą, interfejs użytkownika. Analiza wrażliwości i symulacja - przykłady.2
T-W-8Zaliczenie tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych (praca własna studenta)7
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w duetach)6
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów2
30
wykłady
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach14
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia tematyki wykładów i samo zaliczenie15
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładów2
31

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
M-4Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-5Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-6Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-7Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
S-4Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-5Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
S-6Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_W01
Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych
C-1T-W-1, T-W-2M-1S-2, S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W02
Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk
C-1, C-5T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W03
Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)
BI_1A_W18P1A_W04, P1A_W05, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07InzA_W02C-3, C-4T-L-1, T-L-6, T-L-7M-1, M-2, M-3S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W04
Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie
C-6T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-8M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_U01
Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki
BI_1A_U01P1A_U01, P1A_U02, P1A_U04, T1A_U01, T1A_U09InzA_U02C-3, C-2, C-6T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-2, M-3S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_U02
Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe
C-3, C-2, C-6T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-2, M-3S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_U03
Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji
BI_1A_U01P1A_U01, P1A_U02, P1A_U04, T1A_U01, T1A_U09InzA_U02C-1, C-3, C-2, C-4T-W-6, T-W-7, T-L-6, T-L-7M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_K01
Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń
C-3, C-4, C-6T-W-1, T-W-2, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1, M-2, M-3S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_K02
Aktywna postawa i chęć pracy w zespole
BI_1A_K04P1A_K02, P1A_K03, P1A_K06, P1A_K08, T1A_K02, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K06InzA_K01, InzA_K02C-3, C-4, C-6T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-2S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_K03
Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji
BI_1A_K05T1A_K02, T1A_K03, T1A_K05, T1A_K07InzA_K01C-3, C-2, C-4, C-6T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_W01
Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych
2,0Student nie zna i/lub nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych
3,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
3,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami.
4,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji.
4,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta.
5,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta. Ponadto: potrafi wymienić silne i słabe strony (czyli: ograniczenia) tych metod.
BI_1A_BII-S-O1.2_W02
Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk
2,0Student nie zna i/lub umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie potrafi rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów.
4,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania.
4,5Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku.
5,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku. Student potrafi wskazać branże i rodzaje działalności gospodarczej, w których przydatność tych systemów jest największa.
BI_1A_BII-S-O1.2_W03
Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)
2,0Student nie umie zidentyfikować części składowych modelu optymalizacyjnego.
3,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych.
3,5Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu.
4,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny.
4,5Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych.
5,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych. Student potrafi wymienić algorytmy iteracyjne stosowane współcześnie do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
BI_1A_BII-S-O1.2_W04
Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie
2,0Student nie potafi posługiwać się oprogramowaniem narzędziowym Microsoft-EXCEL i/lub nie umie wskazać i zaproponować narzędzi i funkcji przydatnych do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
3,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
3,5Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału.
4,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem.
4,5Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału.
5,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału. Ponadto: student powinien umieć wskazać i zaproponować modyfikacje obliczeń tych wartości w praktyce.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_U01
Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki
2,0Student nie umie zaprojektować podstawowego modelu sytuacji decyzyjnej, przygotować stosownego zbiór formuł i posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym.
3,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób.
4,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne.
4,5Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.
5,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu. Student umie zoptymalizować proces obliczeń.
BI_1A_BII-S-O1.2_U02
Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe
2,0Student nie umie dobrać i wykorzystać odpowiednich narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia.
4,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie.
4,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki.
5,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki. Potrafi opracować prosty interfejs.
BI_1A_BII-S-O1.2_U03
Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji
2,0Student nie umie opracować prostego modelu optymalizacyjnego.
3,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny.
3,5Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym.
4,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model.
4,5Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje.
5,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje. Student umie sporządzić prosty interfejs użytkownika modelu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_K01
Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń
2,0Student nie wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
3,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
3,5Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników,
4,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób.
4,5Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów.
5,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów. Wykazuje aktywną postawę.
BI_1A_BII-S-O1.2_K02
Aktywna postawa i chęć pracy w zespole
2,0Student nie wykazuje aktywnej postawy i nie chce pracować w zespole.
3,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole.
3,5Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu.
4,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność.
4,5Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki.
5,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki i wykazuje zdolności przywódcze.
BI_1A_BII-S-O1.2_K03
Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji
2,0Student nie jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
3,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
3,5Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób.
4,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania.
4,5Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki.
5,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki. Jest otwarty na poszukiwanie kompromisu.

Literatura podstawowa

  1. R. Budziński, Komputerowy system przetwarzania danych ekonomiczno-finansowych w przedsiębiorstwie, IBS PAN, Warszawa-Szczecin, 2000
  2. R. Knosala [red.], Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem, PWE, Warszawa, 2007
  3. K. Piasecki, Modele matematyki finansowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.2
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.2
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.2
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.2
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.2
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.2
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.2
T-L-8Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.2
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.2
T-W-3Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.2
T-W-4Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.2
T-W-5Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.2
T-W-6Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.2
T-W-7Systemy wspomagające pracowników wiedzy – SWD. Procesy i fazy podejmowania decyzji. Planowanie strategiczne, kontrola menedżerska i kontrola operacyjna – wspomaganie komputerowe. Struktura SWD. Zarządzanie danymi, zarządzanie modelem, zarządzanie wiedzą, interfejs użytkownika. Analiza wrażliwości i symulacja - przykłady.2
T-W-8Zaliczenie tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestniczenie w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych (praca własna studenta)7
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w duetach)6
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestniczenie w zajęciach14
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia tematyki wykładów i samo zaliczenie15
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładów2
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_W01Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i/lub nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych
3,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
3,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami.
4,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji.
4,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta.
5,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta. Ponadto: potrafi wymienić silne i słabe strony (czyli: ograniczenia) tych metod.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_W02Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
C-5Zapoznanie się z typologią komputerowych systemów wspomagania decyzji
Treści programoweT-W-3Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.
T-W-4Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.
T-W-5Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.
T-W-6Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
T-W-7Systemy wspomagające pracowników wiedzy – SWD. Procesy i fazy podejmowania decyzji. Planowanie strategiczne, kontrola menedżerska i kontrola operacyjna – wspomaganie komputerowe. Struktura SWD. Zarządzanie danymi, zarządzanie modelem, zarządzanie wiedzą, interfejs użytkownika. Analiza wrażliwości i symulacja - przykłady.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i/lub umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie potrafi rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów.
4,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania.
4,5Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku.
5,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku. Student potrafi wskazać branże i rodzaje działalności gospodarczej, w których przydatność tych systemów jest największa.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_W03Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
Treści programoweT-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie zidentyfikować części składowych modelu optymalizacyjnego.
3,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych.
3,5Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu.
4,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny.
4,5Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych.
5,0Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych. Student potrafi wymienić algorytmy iteracyjne stosowane współcześnie do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_W04Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie
Cel przedmiotuC-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-W-6Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
T-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
T-L-8Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potafi posługiwać się oprogramowaniem narzędziowym Microsoft-EXCEL i/lub nie umie wskazać i zaproponować narzędzi i funkcji przydatnych do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
3,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
3,5Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału.
4,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem.
4,5Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału.
5,0Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału. Ponadto: student powinien umieć wskazać i zaproponować modyfikacje obliczeń tych wartości w praktyce.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_U01Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U01wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U02rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
T1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-2Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie zaprojektować podstawowego modelu sytuacji decyzyjnej, przygotować stosownego zbiór formuł i posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym.
3,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób.
4,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne.
4,5Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.
5,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu. Student umie zoptymalizować proces obliczeń.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_U02Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-2Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie dobrać i wykorzystać odpowiednich narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia.
4,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie.
4,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki.
5,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki. Potrafi opracować prosty interfejs.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_U03Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U01wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_U01stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
P1A_U02rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
P1A_U04wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
T1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
C-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-2Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
Treści programoweT-W-6Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
T-W-7Systemy wspomagające pracowników wiedzy – SWD. Procesy i fazy podejmowania decyzji. Planowanie strategiczne, kontrola menedżerska i kontrola operacyjna – wspomaganie komputerowe. Struktura SWD. Zarządzanie danymi, zarządzanie modelem, zarządzanie wiedzą, interfejs użytkownika. Analiza wrażliwości i symulacja - przykłady.
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie opracować prostego modelu optymalizacyjnego.
3,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny.
3,5Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym.
4,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model.
4,5Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje.
5,0Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje. Student umie sporządzić prosty interfejs użytkownika modelu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_K01Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
T-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
3,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
3,5Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników,
4,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób.
4,5Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów.
5,0Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów. Wykazuje aktywną postawę.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_K02Aktywna postawa i chęć pracy w zespole
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K04jest zdolny do efektywnej pracy samodzielnej i zespołowej, wykazuje odpowiedzialność za pracę własną, wspólnie realizowane zadania oraz powierzany sprzęt
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K02potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
P1A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
P1A_K06jest odpowiedzialny za bezpieczeństwo pracy własnej i innych; umie postępować w stanach zagrożenia
P1A_K08potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
T1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T1A_K06potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
InzA_K02potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-L-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
T-L-2Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
T-L-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
T-L-4Zastosowanie algorytmów budowy harmonogramów spłaty kredytów – cztery warianty: metoda rat kapitałowych a metoda annuitetowa; wariant bez wyprzedzenia a wariant z wyprzedzeniem. Formuły tablicowe przy zmiennej stopie odsetkowej.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczaniaM-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazuje aktywnej postawy i nie chce pracować w zespole.
3,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole.
3,5Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu.
4,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność.
4,5Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki.
5,0Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki i wykazuje zdolności przywódcze.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BII-S-O1.2_K03Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K05rozumie społeczny i zawodowy kontekst bioinformatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
T1A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotuC-3Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-2Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-4Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
C-6Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programoweT-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
T-L-6Dodatek SOLVER. Prezentacja części modelu optymalizacyjnego wymaganych przez dodatek. Prezentacja opcji sterujących iteracyjnym procesem obliczeń. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego z wykorzystaniem funkcji i formuł tablicowych. Zapamiętywanie i wczytywanie modelu.
T-L-7Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
T-L-8Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.
Metody nauczaniaM-2Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
3,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
3,5Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób.
4,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania.
4,5Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki.
5,0Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki. Jest otwarty na poszukiwanie kompromisu.