Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)

Sylabus przedmiotu Zarządzanie wiedzą:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Zarządzanie wiedzą
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Joanna Kołodziejczyk <Joanna.Kolodziejczyk@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 10 2,00,62egzamin
laboratoriaL2 10 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Widza o funkcjonowaniu systemów informatycznych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studnetów z dziedziną zarządzania wiedzą. Zaprezentowanie szerokiego spektrum systemów informatycznych, które moga być wykorzystane w przedsiębiorstwie w ramach systemu zarządzania weidzą.
C-2Ukształtowanie umiejetności rozpoznawania i tworzenia prosytch systemów z wiedzą, głównie do wspomagania podejmowania decyzji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wykorzystanie języka Prolog to tworzenia systemów z wiedzą.2
T-L-2Język CLIPS do projektowania systemu ekspertowego. część I2
T-L-3Język CLIPS rozwinięcie część II2
T-L-4Tworzenie systemu doradczego z użyciem narzędzia expertise2go lulb CLIPS2
T-L-5Pozyskiwanie wiedzy od eksperta i automatycznie z danych z wykorzystaniem WEKA.2
10
wykłady
T-W-1Zarządzanie wiedzą - definicje, historia, korzenie dziedziny. Znaczenie wiedzy w przedsiębiorstwie – składniki, cechy danych, proces uczenia się organizacji. Procesy zarządzania wiedzą – lokalizowanie, pozyskiwanie, zachowywanie, stosowanie.2
T-W-2Uczenie się organizacji. Istota uczenia się indywidulanego i zbiorowego. Wykrywanie własnego stylu uczenia poprzez kwestionariusz (autor D. Kolb).2
T-W-3Systemy ekspertowe w zarządzaniu wiedzą. Budowa systemu, przykłady stosowanych systemów doradczych.2
T-W-4Reprezentacja niepewności w systemach z wiedzą: wyrażane probabilistycznie i logika rozmyta. Przykłady wnioskowanie rozmytego.2
T-W-5Narzędzia programistyczne stosowane w systemch zarządzaniu wiedzą. Przegląd, omówienie.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-L-3wykonanie zadań domowych5
A-L-4przygotowanie do sprawdzianów10
27
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu11
A-W-3Konsultacje z prowadzącym6
A-W-4Przygotowanie do zajęć praktycznych. Studiowanie artykułów dotyczących zadanej tematyki wykładu.10
A-W-5Napisanie projektu systemu zarządzania wiedzą.16
53

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady - wykład informacyjne z pogadanką i wyjaśnieniem. Wykorzystanie gier dydaktycznych i metod przypadków.
M-2Zajęcia laboratoryjne - z użyciem komputera.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawdziany wiedzy na laboratoriach.
S-2Ocena formująca: Wykonanie programistycznych zadań domowych i podaczas zajęć.
S-3Ocena podsumowująca: Egazmin pisemny z przedmiotu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/07_W01
Student będzie mógł identyfikować i scharakteryzować budowę systemów zarządzania wiedzą. Będzie też potrafił rozpoznawać modele reprezentacji wiedzy. Będzie rozróżniał modele uczenia i potrafił je wykorzystać w zarządzaniu.		ZIP_2A_W06, ZIP_2A_W11T2A_W02, T2A_W03, T2A_W05C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/07_U01
Studnet będzię potrafił wykorzystania oprogramowanie do tworzenia systemów ekspertowych oraz obsługiwać narzędzia do automatycznego pozyskiwania wiedzy oraz posługiwać się shellem ekspertowym. Nabędzie też umiejętność projektowania systemów zarządzania wiedzą.		ZIP_2A_U19, ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09, T2A_U19C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/07_W01
Student będzie mógł identyfikować i scharakteryzować budowę systemów zarządzania wiedzą. Będzie też potrafił rozpoznawać modele reprezentacji wiedzy. Będzie rozróżniał modele uczenia i potrafił je wykorzystać w zarządzaniu.		2,0Student nie wie czym zajmuje się dziedzina zarządzania wiedzą i nie rozpoznaje narzędzi i metod w nich wykorzystywanych.
3,0Student wie czym zajmuje się dziedzina zarządzania wiedzą i nie rozpoznaje narzędzi i metod w nich wykorzystywanych.
3,5Student potrafi wymienić mechanizmy i procesy związane z przetwarzaniem wiedzy w przedsiębiorstwie. Rozumie potrzebę uczenia się organizacji.
4,0Student rozumie działanie systemów wspomagania decyzji i ekspertowe i ich rolę w przedsiębiorstwie.
4,5Student potrafi na przykładach rozwiązywać problemy zarządzania wiedzą.
5,0Student dokonuje analizy stanu przedsiębiorstwa i potrafi wskazać narzędzia potrzebne do uruchomienia wymiany wiedzy w przedsiębiorstwie.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/07_U01
Studnet będzię potrafił wykorzystania oprogramowanie do tworzenia systemów ekspertowych oraz obsługiwać narzędzia do automatycznego pozyskiwania wiedzy oraz posługiwać się shellem ekspertowym. Nabędzie też umiejętność projektowania systemów zarządzania wiedzą.		2,0Student nie potrafi wykonać żadnego przewidzianego do wykonania zadania.
3,0Student potrafi oprogramować prosty system ekspertowy.
3,5Student potrafi zaprogramować system ekspertowy z dialogiem i z operacjami arytmetycznymi.
4,0Student wykorzystuje narzędzia ekspoloracji danych do tworzenia reguł, które można wykorzystać do procesu decyzyjnego/systemu ekspertowego.
4,5Student analizuje zadany problem, dobiera do niego odpowiednie narzędzie i potrafi opracować system doradczy.
5,0Student potrafi w pełnie samodzielnie zaprojektować system ekspertowy.

Literatura podstawowa

  1. A. Jashapara, Zarządzanie wiedzą: zintegrowane podejście, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 2006
  2. K. Perechuda, Zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
  3. Nick Milton i inni, Materiały ze strony firmy Knoco Ltd., 2011, http://www.knoco.com/

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wykorzystanie języka Prolog to tworzenia systemów z wiedzą.2
T-L-2Język CLIPS do projektowania systemu ekspertowego. część I2
T-L-3Język CLIPS rozwinięcie część II2
T-L-4Tworzenie systemu doradczego z użyciem narzędzia expertise2go lulb CLIPS2
T-L-5Pozyskiwanie wiedzy od eksperta i automatycznie z danych z wykorzystaniem WEKA.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zarządzanie wiedzą - definicje, historia, korzenie dziedziny. Znaczenie wiedzy w przedsiębiorstwie – składniki, cechy danych, proces uczenia się organizacji. Procesy zarządzania wiedzą – lokalizowanie, pozyskiwanie, zachowywanie, stosowanie.2
T-W-2Uczenie się organizacji. Istota uczenia się indywidulanego i zbiorowego. Wykrywanie własnego stylu uczenia poprzez kwestionariusz (autor D. Kolb).2
T-W-3Systemy ekspertowe w zarządzaniu wiedzą. Budowa systemu, przykłady stosowanych systemów doradczych.2
T-W-4Reprezentacja niepewności w systemach z wiedzą: wyrażane probabilistycznie i logika rozmyta. Przykłady wnioskowanie rozmytego.2
T-W-5Narzędzia programistyczne stosowane w systemch zarządzaniu wiedzą. Przegląd, omówienie.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-L-3wykonanie zadań domowych5
A-L-4przygotowanie do sprawdzianów10
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu11
A-W-3Konsultacje z prowadzącym6
A-W-4Przygotowanie do zajęć praktycznych. Studiowanie artykułów dotyczących zadanej tematyki wykładu.10
A-W-5Napisanie projektu systemu zarządzania wiedzą.16
53
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/07_W01Student będzie mógł identyfikować i scharakteryzować budowę systemów zarządzania wiedzą. Będzie też potrafił rozpoznawać modele reprezentacji wiedzy. Będzie rozróżniał modele uczenia i potrafił je wykorzystać w zarządzaniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W06ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu inżynierii produkcji i zarządzania
ZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studnetów z dziedziną zarządzania wiedzą. Zaprezentowanie szerokiego spektrum systemów informatycznych, które moga być wykorzystane w przedsiębiorstwie w ramach systemu zarządzania weidzą.
Treści programoweT-W-1Zarządzanie wiedzą - definicje, historia, korzenie dziedziny. Znaczenie wiedzy w przedsiębiorstwie – składniki, cechy danych, proces uczenia się organizacji. Procesy zarządzania wiedzą – lokalizowanie, pozyskiwanie, zachowywanie, stosowanie.
T-W-2Uczenie się organizacji. Istota uczenia się indywidulanego i zbiorowego. Wykrywanie własnego stylu uczenia poprzez kwestionariusz (autor D. Kolb).
T-W-3Systemy ekspertowe w zarządzaniu wiedzą. Budowa systemu, przykłady stosowanych systemów doradczych.
T-W-4Reprezentacja niepewności w systemach z wiedzą: wyrażane probabilistycznie i logika rozmyta. Przykłady wnioskowanie rozmytego.
T-W-5Narzędzia programistyczne stosowane w systemch zarządzaniu wiedzą. Przegląd, omówienie.
Metody nauczaniaM-1Wykłady - wykład informacyjne z pogadanką i wyjaśnieniem. Wykorzystanie gier dydaktycznych i metod przypadków.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egazmin pisemny z przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wie czym zajmuje się dziedzina zarządzania wiedzą i nie rozpoznaje narzędzi i metod w nich wykorzystywanych.
3,0Student wie czym zajmuje się dziedzina zarządzania wiedzą i nie rozpoznaje narzędzi i metod w nich wykorzystywanych.
3,5Student potrafi wymienić mechanizmy i procesy związane z przetwarzaniem wiedzy w przedsiębiorstwie. Rozumie potrzebę uczenia się organizacji.
4,0Student rozumie działanie systemów wspomagania decyzji i ekspertowe i ich rolę w przedsiębiorstwie.
4,5Student potrafi na przykładach rozwiązywać problemy zarządzania wiedzą.
5,0Student dokonuje analizy stanu przedsiębiorstwa i potrafi wskazać narzędzia potrzebne do uruchomienia wymiany wiedzy w przedsiębiorstwie.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/07_U01Studnet będzię potrafił wykorzystania oprogramowanie do tworzenia systemów ekspertowych oraz obsługiwać narzędzia do automatycznego pozyskiwania wiedzy oraz posługiwać się shellem ekspertowym. Nabędzie też umiejętność projektowania systemów zarządzania wiedzą.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U19ma umiejętność projektowania i wdrażania innowacji technologicznych i organizacyjnych opartych na technologiach informacyjnych, sztucznej inteligencji, itp.
ZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejetności rozpoznawania i tworzenia prosytch systemów z wiedzą, głównie do wspomagania podejmowania decyzji.
Treści programoweT-L-1Wykorzystanie języka Prolog to tworzenia systemów z wiedzą.
T-L-2Język CLIPS do projektowania systemu ekspertowego. część I
T-L-3Język CLIPS rozwinięcie część II
T-L-4Tworzenie systemu doradczego z użyciem narzędzia expertise2go lulb CLIPS
T-L-5Pozyskiwanie wiedzy od eksperta i automatycznie z danych z wykorzystaniem WEKA.
Metody nauczaniaM-2Zajęcia laboratoryjne - z użyciem komputera.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawdziany wiedzy na laboratoriach.
S-2Ocena formująca: Wykonanie programistycznych zadań domowych i podaczas zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykonać żadnego przewidzianego do wykonania zadania.
3,0Student potrafi oprogramować prosty system ekspertowy.
3,5Student potrafi zaprogramować system ekspertowy z dialogiem i z operacjami arytmetycznymi.
4,0Student wykorzystuje narzędzia ekspoloracji danych do tworzenia reguł, które można wykorzystać do procesu decyzyjnego/systemu ekspertowego.
4,5Student analizuje zadany problem, dobiera do niego odpowiednie narzędzie i potrafi opracować system doradczy.
5,0Student potrafi w pełnie samodzielnie zaprojektować system ekspertowy.