ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2014/2015 / Wydział Informatyki / Informatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Komputerowe systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Komputerowe systemy wspomagania decyzji
Specjalność	systemy komputerowe i oprogramowanie
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)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	5	Grupa obieralna	6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	6	30	1,0	0,62	egzamin
laboratoria	L	6	15	2,0	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość algebry i analizy matematycznej
W-2	Podstawy Informatyki
W-3	Zasady budowy i działania systemów informacyjnych
W-4	Umiejętność posługiwania się programem arkuszy kalkulacyjnych (np. Microsoft Excel).

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-3	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.	1
		15
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.	2
T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.	2
T-W-3	Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.	2
T-W-4	Podejście systemowe. Elementy systemu zarządzania. Identyfikacja ważnych wejść i wyjść systemu. System informacyjny zorientowany na podejmowanie decyzji. Schemat systemu informacyjnego według podejścia systemowego.	2
T-W-5	Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.	2
T-W-6	Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.	2
T-W-7	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.	2
T-W-8	Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.	2
T-W-9	Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.	2
T-W-10	Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.	2
T-W-11	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.	2
T-W-12	Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności. Możliwości i zalety SIK.	2
T-W-13	Systemy 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.	2
T-W-14	Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Systemy eksperckie (SE) – definicje, istota, struktura i funkcjonowanie typowego SE. Zastosowania SE w biznesie. Zalety i ograniczenia SE. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN).	2
T-W-15	Prezentacja przykładowego testu na egzamin pisemny (test wielokrotnego wyboru). Studenci w grupach dwu- lub trzyosobowych rozwiązują test (przez 30 minut). Przedstawiciele grup prezentują odpowiedzi wraz z uzasadnieniem. Po każdym pytaniu następuje ujawnienie odpowiedzi prawidłowej wraz z uzasadnieniem oraz ocena odpowiedzi poszczególnych grup. Na koniec - podsumowanie zdobyczy punktowych i "przeskalowanie" na oceny.	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta) 7 x 2 godz. = 14 godz.	14
A-L-3	Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w parach - prace własne studentów) 40 godz.	40
A-L-4	Udział w konsultacjach do laboratoriów 2 godz.	2
		71
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.)	12
A-W-3	Udział w konsultacjach do wykładu 2 godz.	2
A-W-4	Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.) 12 godz.	32
		76

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/09_W01 Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.	I_1A_W20	T1A_W02	—	C-1, C-3, C-7	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-15	M-1, M-2	S-1, S-3
I_1A_O6/09_W02 Student powinien być w stanie wymienić i definiować klasy systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.	—	—	—	C-1, C-3, C-4, C-7	T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-W-15, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, S-2, S-3
I_1A_O6/09_W03 Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji	—	—	—	C-1, C-2, C-3, C-4, C-5, C-7, C-8	T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-L-1, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-3, M-2	S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/09_U01 Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.	I_1A_U12, I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17	T1A_U01, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-1, C-2, C-4, C-5, C-6	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, S-2
I_1A_O6/09_U02 Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.	—	—	—	C-1, C-2, C-4, C-5, C-6	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, S-2
I_1A_O6/09_U03 Student powinien umieć opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.	—	—	—	C-2, C-4, C-5, C-6, C-7, C-8	T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O6/09_K01 Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.	—	—	—	C-2, C-4, C-5, C-6, C-7, C-8	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1, S-2
I_1A_O6/09_K02 Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.	—	—	—	C-2, C-3, C-4, C-5, C-6, C-7, C-8	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1
I_1A_O6/09_K03 Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.	—	—	—	C-2, C-4, C-5, C-6, C-8	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-1, M-3, M-2, M-4	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/09_W01 Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.	2,0	Student nie zna definicji podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
	3,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
	3,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji.
	4,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem.
	4,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem. Potrafi wskazać metody i narzędzia informatyki, które mogą dostarczyć takich informacji.
	5,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem. Potrafi wskazać metody i narzędzia informatyki, które mogą dostarczyć takich informacji. Umie bezbłędnie wskazać dostępne systemy informatyczne, które spełniają rozważane potrzeby informacyjne zarządzania.
I_1A_O6/09_W02 Student powinien być w stanie wymienić i definiować klasy systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.	2,0	Student nie zna lub nie umie wymienić oraz nie potrafi zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk (w stopniu zadawalającym).
	3,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK.
	4,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK.
	4,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK. Umie wymienić kluczowe czynniki sukcesu w biznesie i klasy systemów służące do ich analizy.
	5,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK. Umie wymienić kluczowe czynniki sukcesu w biznesie i klasy systemów służące do ich analizy. Potrafi scharakteryzować różnice pomiędzy regułowymi i nieregułowymi systemami ekspertowymi.
I_1A_O6/09_W03 Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji	2,0	Student nie umie wymienić i nie potrafi opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
	3,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
	3,5	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego.
	4,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne".
	4,5	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne". Potrafi wymienić i opisać klasy systemów wspomagania decyzji, w których są wbudowane procedury optymalizacji.
	5,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne". Potrafi wymienić i opisać klasy systemów wspomagania decyzji, w których są wbudowane procedury optymalizacji. Ponadto, potrafi wskazać silne i słabe strony tych systemów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/09_U01 Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.	2,0	Student nie umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej (w efekcie: nie umie przygotować stosowny zbiór formuł).
	3,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
	3,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne.
	4,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych.
	4,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych. Potrafi opracować scenariusze decyzji alternatywnych.
	5,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych. Potrafi opracować scenariusze decyzji alternatywnych. Umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.
I_1A_O6/09_U02 Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.	2,0	Student nie umie dobrać lub wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny.
	4,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami).
	4,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami). Obliczenia i grafikę z arkusza kalkulacyjnego potrafi umieścić w dokumencie tekstowym.
	5,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami). Obliczenia i grafikę z arkusza kalkulacyjnego potrafi umieścić w dokumencie tekstowym. Umie sporządzić prosty interfejs użytkownika.
I_1A_O6/09_U03 Student powinien umieć opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.	2,0	Student nie umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego.
	3,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
	3,5	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport).
	4,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport).
	4,5	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport). Potrafi wzbogacić ten raport elementami graficznymi.
	5,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport). Potrafi wzbogacić ten raport elementami graficznymi. Umie zbudować interfejs użytkownika modelu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O6/09_K01 Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.	2,0
	3,0	Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
I_1A_O6/09_K02 Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.	2,0
	3,0	Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
I_1A_O6/09_K03 Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.	2,0
	3,0	Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

R. Budziński, Komputerowy system przetwarzania danych ekonomiczno-finansowych w przedsiębiorstwie, IBS PAN, Warszawa-Szczecin, 2000
R. Knosala [red.], Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem. Nowe metody i systemy, PWE, Warszawa, 2007
W. T. Bielecki, Informatyzacja zarządzania, PWE, Warszawa, 2001
K. Piasecki, Modele matematyki finansowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007

Literatura dodatkowa

R. McLeod Jr., G. Schell, Management Information Systems, Prentice Hall Inc., New Jersey, 2001, Eight Edition

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.	2
T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.	2
T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.	2
T-W-3	Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.	2
T-W-4	Podejście systemowe. Elementy systemu zarządzania. Identyfikacja ważnych wejść i wyjść systemu. System informacyjny zorientowany na podejmowanie decyzji. Schemat systemu informacyjnego według podejścia systemowego.	2
T-W-5	Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.	2
T-W-6	Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.	2
T-W-7	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.	2
T-W-8	Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.	2
T-W-9	Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.	2
T-W-10	Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.	2
T-W-11	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.	2
T-W-12	Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności. Możliwości i zalety SIK.	2
T-W-13	Systemy 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.	2
T-W-14	Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Systemy eksperckie (SE) – definicje, istota, struktura i funkcjonowanie typowego SE. Zastosowania SE w biznesie. Zalety i ograniczenia SE. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN).	2
T-W-15	Prezentacja przykładowego testu na egzamin pisemny (test wielokrotnego wyboru). Studenci w grupach dwu- lub trzyosobowych rozwiązują test (przez 30 minut). Przedstawiciele grup prezentują odpowiedzi wraz z uzasadnieniem. Po każdym pytaniu następuje ujawnienie odpowiedzi prawidłowej wraz z uzasadnieniem oraz ocena odpowiedzi poszczególnych grup. Na koniec - podsumowanie zdobyczy punktowych i "przeskalowanie" na oceny.	2
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta) 7 x 2 godz. = 14 godz.	14
A-L-3	Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w parach - prace własne studentów) 40 godz.	40
A-L-4	Udział w konsultacjach do laboratoriów 2 godz.	2
		71

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.)	12
A-W-3	Udział w konsultacjach do wykładu 2 godz.	2
A-W-4	Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.) 12 godz.	32
		76

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_W01	Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W20	zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	C-3	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
Treści programowe	T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
	T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.
	T-W-3	Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
	T-W-4	Podejście systemowe. Elementy systemu zarządzania. Identyfikacja ważnych wejść i wyjść systemu. System informacyjny zorientowany na podejmowanie decyzji. Schemat systemu informacyjnego według podejścia systemowego.
	T-W-5	Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.
	T-W-15	Prezentacja przykładowego testu na egzamin pisemny (test wielokrotnego wyboru). Studenci w grupach dwu- lub trzyosobowych rozwiązują test (przez 30 minut). Przedstawiciele grup prezentują odpowiedzi wraz z uzasadnieniem. Po każdym pytaniu następuje ujawnienie odpowiedzi prawidłowej wraz z uzasadnieniem oraz ocena odpowiedzi poszczególnych grup. Na koniec - podsumowanie zdobyczy punktowych i "przeskalowanie" na oceny.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
Metody nauczania	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna definicji podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
	3,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
	3,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji.
	4,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem.
	4,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem. Potrafi wskazać metody i narzędzia informatyki, które mogą dostarczyć takich informacji.
	5,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem. Potrafi wskazać metody i narzędzia informatyki, które mogą dostarczyć takich informacji. Umie bezbłędnie wskazać dostępne systemy informatyczne, które spełniają rozważane potrzeby informacyjne zarządzania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_W02	Student powinien być w stanie wymienić i definiować klasy systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	C-3	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
Treści programowe	T-W-6	Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.
	T-W-7	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.
	T-W-8	Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.
	T-W-9	Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.
	T-W-10	Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.
	T-W-11	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
	T-W-12	Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności. Możliwości i zalety SIK.
	T-W-13	Systemy 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.
	T-W-14	Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Systemy eksperckie (SE) – definicje, istota, struktura i funkcjonowanie typowego SE. Zastosowania SE w biznesie. Zalety i ograniczenia SE. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN).
	T-W-15	Prezentacja przykładowego testu na egzamin pisemny (test wielokrotnego wyboru). Studenci w grupach dwu- lub trzyosobowych rozwiązują test (przez 30 minut). Przedstawiciele grup prezentują odpowiedzi wraz z uzasadnieniem. Po każdym pytaniu następuje ujawnienie odpowiedzi prawidłowej wraz z uzasadnieniem oraz ocena odpowiedzi poszczególnych grup. Na koniec - podsumowanie zdobyczy punktowych i "przeskalowanie" na oceny.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna lub nie umie wymienić oraz nie potrafi zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk (w stopniu zadawalającym).
	3,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK.
	4,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK.
	4,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK. Umie wymienić kluczowe czynniki sukcesu w biznesie i klasy systemów służące do ich analizy.
	5,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Potrafi objaśnić różnice pomiędzy systemami klasy SIK a systemami klasy SWK. Umie wymienić kluczowe czynniki sukcesu w biznesie i klasy systemów służące do ich analizy. Potrafi scharakteryzować różnice pomiędzy regułowymi i nieregułowymi systemami ekspertowymi.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_W03	Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-3	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
	C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programowe	T-W-11	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
	T-W-12	Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności. Możliwości i zalety SIK.
	T-W-13	Systemy 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.
	T-W-14	Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Systemy eksperckie (SE) – definicje, istota, struktura i funkcjonowanie typowego SE. Zastosowania SE w biznesie. Zalety i ograniczenia SE. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN).
	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie wymienić i nie potrafi opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
	3,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
	3,5	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego.
	4,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne".
	4,5	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne". Potrafi wymienić i opisać klasy systemów wspomagania decyzji, w których są wbudowane procedury optymalizacji.
	5,0	Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego. Umie objaśnić pojęcia: "rozwiązanie dopuszczalne", "rozwiązanie optymalne", "alternatywne rozwiązanie optymalne". Potrafi wymienić i opisać klasy systemów wspomagania decyzji, w których są wbudowane procedury optymalizacji. Ponadto, potrafi wskazać silne i słabe strony tych systemów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_U01	Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U12	umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
	I_1A_U15	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
	I_1A_U16	ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
	I_1A_U17	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi 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_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U11	ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	T1A_U16	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U04	potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej (w efekcie: nie umie przygotować stosowny zbiór formuł).
	3,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
	3,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne.
	4,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych.
	4,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych. Potrafi opracować scenariusze decyzji alternatywnych.
	5,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi ograniczyć obliczenia pośrednie, których wyniki nie są potrzebne. Umie przyspieszyć obliczenia przez zastosowanie formuł tablicowych. Potrafi opracować scenariusze decyzji alternatywnych. Umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_U02	Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie dobrać lub wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny.
	4,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami).
	4,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami). Obliczenia i grafikę z arkusza kalkulacyjnego potrafi umieścić w dokumencie tekstowym.
	5,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny. Wyniki obliczeń potrafi zilustrować wykresem (wykresami). Obliczenia i grafikę z arkusza kalkulacyjnego potrafi umieścić w dokumencie tekstowym. Umie sporządzić prosty interfejs użytkownika.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_U03	Student powinien umieć opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
	C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programowe	T-W-11	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
	T-W-12	Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności. Możliwości i zalety SIK.
	T-W-13	Systemy 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.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego.
	3,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
	3,5	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport).
	4,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport).
	4,5	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport). Potrafi wzbogacić ten raport elementami graficznymi.
	5,0	Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji. Umie zoptymalizować obliczenia, np. poprzez funkcje wbudowane, formuły tablicowe, itp. Model i jego wyniki potrafi włączyć do dokumentu tekstowego (raport). Potrafi wzbogacić ten raport elementami graficznymi. Umie zbudować interfejs użytkownika modelu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_K01	Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
	C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_K02	Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-3	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
	C-7	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
	C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O6/09_K03	Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.
Cel przedmiotu	C-2	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
	C-4	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
	C-5	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
	C-6	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
	C-8	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy (zastosowanie wzorów metod poznanych z materiałów uzupełniających - udostępnionych studentom drogą elektroniczną). Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej. Wykorzystanie odpowiednich funkcji EXCEL-a. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-3	Wartość 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-4	Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej. Zastosowanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-5	Obliczanie 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-6	Dodatek 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. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Przekazanie i omówienie zadania do samodzielnego rozwiązania przez studentów - na następne zajęcia laboratoryjne.
	T-L-8	Podsumowanie realizacji zadań cząstkowych (międzylaboratoryjnych), w tym - wskazanie studentów, którzy muszą uzupełnić brakujące zadania. Przekazanie studentom i omówienie zestawu zadań do samodzielnego rozwiązania (i przesłania w postaci elektronicznej) - jako formy zaliczenia laboratoriów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
	M-3	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
	M-2	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
	M-4	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0