Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)

Sylabus przedmiotu Systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta licencjat
Obszary studiów nauk społecznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy wspomagania decyzji
Specjalność Informatyka w biznesie
Jednostka prowadząca Katedra Analizy Systemowej i Finansów
Nauczyciel odpowiedzialny Henryk Marjak <Henryk.Marjak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Ogonowski <Piotr.Ogonowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 9 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 9 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza i umiejętności uzyskane w trakcie realizacji przedmiotu „Technologie informacyjne”

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z informacjami dotyczącymi projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Metodyka analizy potrzeb informacyjnych. Analiza procesu decyzyjnego i kryteria wyboru.3
T-L-2Zasady i etapy projektowania systemu ekspertowego. Omówienie modułów pakietu Sphinx 4.0.4
T-L-3Projektowanie systemu regułowego w PC Shell2
9
wykłady
T-W-1Proces decyzyjny – etapy i kryteria wyboru. Klasyfikacja i obszary zastosowań systemów wspomagania decyzji.2
T-W-2Analityczne systemy wspomagania decyzji (business intelligence). Metody sztucznej inteligencji (programowanie logiczne, logika rozmyta).3
T-W-3Budowa i zasady działania regułowych systemów ekspertowych. Pojęcie sztucznych sieci neuronowych i ich zastosowania w ekonomii.2
T-W-4Systemy rozmyte (fuzzy systems). Kierunki rozwoju systemów doradczych.2
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach9
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów20
A-L-3Przygotowanie projektu i dokumentacji26
A-L-4Konsultacje projektowe5
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach9
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów11
A-W-3Przygotowanie do kolokwium10
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wiedzy z wykładów - kolokwium
S-2Ocena podsumowująca: Rozwiązanie zadanego problemu decyzyjnego - projekt

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_D7/7_W01
Student zna pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
E_1A_W01, E_1A_W06, E_1A_W07, E_1A_W14S1A_W01, S1A_W06, S1A_W10C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_D7/7_U01
Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować system regułowy za pomocą PC Shell
E_1A_U01, E_1A_U13, E_1A_U17, E_1A_U20S1A_U01, S1A_U03, S1A_U04, S1A_U05, S1A_U08, S1A_U09, S1A_U10C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3M-2, M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_1A_D7/7_W01
Student zna pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
2,0Student zna pojęć z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
3,0Student zna podstawowe pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
3,5Student zna pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
4,0Student zna i wyjaśnia pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
4,5Student zna i wyjaśnia zaawansowane pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących wskazane metody sztucznej inteligencji
5,0Student zna i wyjaśnia zaawansowane pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_1A_D7/7_U01
Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować system regułowy za pomocą PC Shell
2,0Student nie potrafi analizować potrzeb informacyjnych, procesów decyzyjnych, projektować systemów regułowych za pomocą PC Shell
3,0Student potrafi analizować podstawowe potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować prosty system regułowy za pomocą PC Shell
3,5Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować system regułowy za pomocą PC Shell
4,0Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell
4,5Student potrafi analizować zaawansowane potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell
5,0Student potrafi analizować zaawansowane potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell, potrafi wskazać inne narzędzia do budowy systemów regułowych

Literatura podstawowa

  1. Kwiatkowska A., Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2007
  2. Marciniak M., Orylska J., Systemy wspomagania decyzji w przedsiębiorstwach gospodarki żywnościowej. Metody, narzędzia i środki inteligentnych systemów doradczych, Wyd. TNOiK, Szczecin, 1999
  3. Zieliński J., Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka, Wyd. PWN, Warszawa, 2000
  4. Aitech sp.z o.o., Dokumentacja pakietu SPHINX 4.0, Aitech sp.z o.o., 2011

Literatura dodatkowa

  1. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2006

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Metodyka analizy potrzeb informacyjnych. Analiza procesu decyzyjnego i kryteria wyboru.3
T-L-2Zasady i etapy projektowania systemu ekspertowego. Omówienie modułów pakietu Sphinx 4.0.4
T-L-3Projektowanie systemu regułowego w PC Shell2
9

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Proces decyzyjny – etapy i kryteria wyboru. Klasyfikacja i obszary zastosowań systemów wspomagania decyzji.2
T-W-2Analityczne systemy wspomagania decyzji (business intelligence). Metody sztucznej inteligencji (programowanie logiczne, logika rozmyta).3
T-W-3Budowa i zasady działania regułowych systemów ekspertowych. Pojęcie sztucznych sieci neuronowych i ich zastosowania w ekonomii.2
T-W-4Systemy rozmyte (fuzzy systems). Kierunki rozwoju systemów doradczych.2
9

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach9
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów20
A-L-3Przygotowanie projektu i dokumentacji26
A-L-4Konsultacje projektowe5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach9
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów11
A-W-3Przygotowanie do kolokwium10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_D7/7_W01Student zna pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_W01Ma podstawową wiedzę z zakresu ekonomii, jej miejscu w systemie nauk społecznych oraz powiązaniach z innymi dyscyplinami naukowymi
E_1A_W06Zna metody i narzędzia pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych (w tym informatyczne) dotyczące zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych
E_1A_W07Ma podstawową wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym matematyki, statystyki, ekonometrii i teorii podejmowania decyzji) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
E_1A_W14Zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_W01ma podstawową wiedzę o charakterze nauk społecznych, ich miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk
S1A_W06zna metody i narzędzia, w tym techniki pozyskiwania danych, właściwe dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, pozwalające opisywać struktury i instytucje społeczne oraz procesy w nich i między nimi zachodzące
S1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z informacjami dotyczącymi projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych
Treści programoweT-W-1Proces decyzyjny – etapy i kryteria wyboru. Klasyfikacja i obszary zastosowań systemów wspomagania decyzji.
T-W-2Analityczne systemy wspomagania decyzji (business intelligence). Metody sztucznej inteligencji (programowanie logiczne, logika rozmyta).
T-W-3Budowa i zasady działania regułowych systemów ekspertowych. Pojęcie sztucznych sieci neuronowych i ich zastosowania w ekonomii.
T-W-4Systemy rozmyte (fuzzy systems). Kierunki rozwoju systemów doradczych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wiedzy z wykładów - kolokwium
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student zna pojęć z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
3,0Student zna podstawowe pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
3,5Student zna pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
4,0Student zna i wyjaśnia pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
4,5Student zna i wyjaśnia zaawansowane pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących wskazane metody sztucznej inteligencji
5,0Student zna i wyjaśnia zaawansowane pojęcia z zakresu projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych wykorzystujących metody sztucznej inteligencji
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_D7/7_U01Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować system regułowy za pomocą PC Shell
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_U01Potrafi wykorzystać zdobytą wiedzę naukową do interpretacji zjawisk społeczno-gospodarczych
E_1A_U13Posiada umiejętność przygotowania typowych prac pisemnych w języku polskim i obcym, uznawanym za język komunikacji międzynarodowej, z zakresu ekonomii dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych pojęć teoretycznych, a także z innych źródeł
E_1A_U17Potrafi wykorzystać technologie teleinformatyczne (ICT)
E_1A_U20Posiada umiejętność raportowania zamierzeń i efektów zrealizowanych działań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_U01potrafi prawidłowo interpretować zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U03potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg konkretnych procesów i zjawisk społecznych (kulturowych, politycznych, prawnych, gospodarczych) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U04potrafi prognozować procesy i zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) z wykorzystaniem standardowych metod i narzędzi w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U05prawidłowo posługuje się systemami normatywnymi oraz wybranymi normami i regułami (prawnymi, zawodowymi, moralnymi) w celu rozwiązania konkretnego zadania z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U08posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych
S1A_U09posiada umiejętność przygotowania typowych prac pisemnych w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
S1A_U10posiada umiejętność przygotowywania wystąpień ustnych, w języku polskim i języku obcym, w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z informacjami dotyczącymi projektowania i zastosowań nowoczesnych systemów doradczych, w tym systemów ekspertowych
Treści programoweT-L-1Metodyka analizy potrzeb informacyjnych. Analiza procesu decyzyjnego i kryteria wyboru.
T-L-2Zasady i etapy projektowania systemu ekspertowego. Omówienie modułów pakietu Sphinx 4.0.
T-L-3Projektowanie systemu regułowego w PC Shell
Metody nauczaniaM-2Metoda projektów
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Rozwiązanie zadanego problemu decyzyjnego - projekt
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi analizować potrzeb informacyjnych, procesów decyzyjnych, projektować systemów regułowych za pomocą PC Shell
3,0Student potrafi analizować podstawowe potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować prosty system regułowy za pomocą PC Shell
3,5Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować system regułowy za pomocą PC Shell
4,0Student potrafi analizować potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell
4,5Student potrafi analizować zaawansowane potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell
5,0Student potrafi analizować zaawansowane potrzeby informacyjne, procesy decyzyjne, zaprojektować rozbudowany system regułowy za pomocą PC Shell, potrafi wskazać inne narzędzia do budowy systemów regułowych