Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Rolnictwo (S1)

Sylabus przedmiotu Komputerowe systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Rolnictwo
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Komputerowe systemy wspomagania decyzji
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Gospodarki Wodnej
Nauczyciel odpowiedzialny Krzysztof Matuszak <Krzysztof.Matuszak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Wiesław Janicki <Wieslaw.Janicki@zut.edu.pl>, Krzysztof Matuszak <Krzysztof.Matuszak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 14 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 20 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa znajomość budowy i obsługi komputera (kopiowanie, tworzenie folderów itp.). Znajomość systemu operacyjnego.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych.5
T-W-2Struktura SWD. Zasady budowy SWD.3
T-W-3Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.5
T-W-4Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP.5
T-W-5Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.30
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-W-4Konsultacje.5
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.

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
ROL_1A_O11-K_W01
ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii
ROL_1A_W15R1A_W01C-1, C-2T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-2, T-W-5M-1, M-2, M-3S-1

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
ROL_1A_O11-K_U01
Stosuje podstawowe technologie informacyjne do pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej
ROL_1A_U16, ROL_1A_U18R1A_U01, R1A_U03InzA_U04C-1, C-2T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-2, T-W-5M-1, M-2, M-3S-1

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
ROL_1A_O11-K_K01
Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.
ROL_1A_K03R1A_K03C-1, C-2T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-2, T-W-5M-1, M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ROL_1A_O11-K_W01
ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii
2,0Student nie posiada wiedzy
3,0Student posiada wiedzę, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją zastosować w stopniu podstawowym.
5,0Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją swobodnie zastosować.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ROL_1A_O11-K_U01
Stosuje podstawowe technologie informacyjne do pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej
2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ROL_1A_O11-K_K01
Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.
2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.

Literatura podstawowa

  1. Sroka H., Głuchowski J., Systemy wspomagania decyzji, AE, Katowice
  2. Radosiński E., Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa-Wrocław
  3. Praca zbiorowa, Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania., WNT, 2002

Literatura dodatkowa

  1. Czasopisma omawiające problematykę stosowania informatyki w technice rolniczej i leśnej
  2. Sadowski W., Teoria podejmowania decyzji., PWE, Warszawa

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych.5
T-W-2Struktura SWD. Zasady budowy SWD.3
T-W-3Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.5
T-W-4Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP.5
T-W-5Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.2
20

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.30
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-W-4Konsultacje.5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaROL_1A_O11-K_W01ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_W15Ma podstawową wiedzę z zakresu prowadzenia badań, opisu statystycznego wyników i wnioskowania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_W01ma podstawową wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych.
T-W-3Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-4Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP.
T-W-2Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-5Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy
3,0Student posiada wiedzę, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją zastosować w stopniu podstawowym.
5,0Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją swobodnie zastosować.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaROL_1A_O11-K_U01Stosuje podstawowe technologie informacyjne do pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_U16Stosuje podstawowe technologie informacyjne do pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej
ROL_1A_U18Ma umiejętność analizowania informacji biznesowych, kalkulowania rezultatów i przygotowywania biznesplanu
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R1A_U03stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych.
T-W-3Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-4Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP.
T-W-2Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-5Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaROL_1A_O11-K_K01Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówROL_1A_K03Potrafi określać priorytety służące realizacji przez siebie lub innych zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych.
T-W-3Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-4Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP.
T-W-2Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-5Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.