Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Inżynieria wiedzy w systemach wspomagania decyzji - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Inżynieria wiedzy w systemach wspomagania decyzji - Przedmiot obieralny II
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 18 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 15 0,80,50zaliczenie
wykładyW3 15 1,20,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa
W-2Podstawy modelowania matematycznego, sztucznej inteligencji
W-3Podstawy programowania oraz budowy systemów informatycznych
W-4Elementarna znajomość podstaw zarządzania i finansów przedsiębiorstwa

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Analiza procesów decyzyjnych
C-2Dobór metod wsparcia informatycznego
C-3Konstrukcja systemów informatycznych opierających się na wiedzy

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy2
T-L-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM2
T-L-3Metody reprezentacji wiedzy2
T-L-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy2
T-L-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych2
T-L-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)2
T-L-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji3
15
wykłady
T-W-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy2
T-W-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM2
T-W-3Metody reprezentacji wiedzy2
T-W-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy2
T-W-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych2
T-W-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)2
T-W-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Przygotowanie się do laboratoriów15
A-L-2Przygotowanie systemu kończącego laboratoria28
A-L-3Konsultacje2
A-L-4uczestnictwo w zajęciach15
60
wykłady
A-W-1Udział w wykładze15
A-W-2Konsultacje do wykładu1
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia Wykładu10
A-W-4Udział w zaliczeniu1
27

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
M-2Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
S-2Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładów

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O6/2-1_W01
Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.		I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W10T2A_W02, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-2, C-1T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-7, T-W-4M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01
Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.		I_2A_U10, I_2A_U04, I_2A_U03, I_2A_U07, I_2A_U12, I_2A_U08T2A_U02, T2A_U03, T2A_U07, T2A_U09, T2A_U12, T2A_U14, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-2, C-3T-L-2, T-L-4, T-L-7, T-L-1, T-L-5, T-L-3, T-L-6M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_W01
Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.		2,0
3,0Posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod wspomagania decyzji, analizy procesów decyzyjnych oraz ich zastosowań.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/O6/2-1_U01
Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.		2,0
3,0Posiada umiejętnośc podstawowego zaplanowania procesu przygotowania wiedzy do implementacji w systemie wspomagającym decyzje oraz podstawowego realizowania takiego procesu.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Kisielnicki J., Sroka H., Systemy informacyjne biznesu, Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa, 2001
  2. Larose D., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Kwiatkowska A., Systemy wspomagania decyzji Jak korzystać z wiedzy i informacji, PWN, Warszawa, 2007
  2. Mulawka J.J., Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa, 1996
  3. Cichosz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy2
T-L-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM2
T-L-3Metody reprezentacji wiedzy2
T-L-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy2
T-L-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych2
T-L-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)2
T-L-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy2
T-W-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM2
T-W-3Metody reprezentacji wiedzy2
T-W-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy2
T-W-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych2
T-W-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)2
T-W-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie się do laboratoriów15
A-L-2Przygotowanie systemu kończącego laboratoria28
A-L-3Konsultacje2
A-L-4uczestnictwo w zajęciach15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładze15
A-W-2Konsultacje do wykładu1
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia Wykładu10
A-W-4Udział w zaliczeniu1
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O6/2-1_W01Student posiądzie wiedzę dotyczącą analizy procesów decyzyjnych, doboru metod wsparcia informatycznego oraz konstrukcji systemów informatycznych opierajacych sie na wiedzy, wraz z przykładami zastosowań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-2Dobór metod wsparcia informatycznego
C-1Analiza procesów decyzyjnych
Treści programoweT-W-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM
T-W-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)
T-W-3Metody reprezentacji wiedzy
T-W-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych
T-W-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy
T-W-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji
T-W-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy
Metody nauczaniaM-2Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
S-2Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada wiedzę dotyczącą podstawowych metod wspomagania decyzji, analizy procesów decyzyjnych oraz ich zastosowań.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/O6/2-1_U01Student nabierze umiejetnosci przeprowadzania analizy problemu decyzyjnego oraz wykonania projektu mechanizmu podejmowania decyzji wraz z jego elementarna implementacją.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U03Potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych indywidualnych i zespołowych przyjmując w nich różne role
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U12Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U03potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
T2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U14potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działali inżynierskich
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-2Dobór metod wsparcia informatycznego
C-3Konstrukcja systemów informatycznych opierających się na wiedzy
Treści programoweT-L-2Organizacja procesu odkrywania wiedzy – metodologie SEMMA i CRISP-DM
T-L-4Oprogramowanie wspierające procesy inżynierii wiedzy. Wyspecjalizowane języki programowania, biblioteki programistyczne popularnych języków programowania oraz technologie informatyczne używane w inżynierii wiedzy
T-L-7Projektowanie systemów wspomagania decyzji
T-L-1Podstawowe pojęcia inżynierii wiedzy
T-L-5Wizualna reprezentacja wiedzy w formie sieci przyczynowo-skutkowych oraz drzew decyzyjnych
T-L-3Metody reprezentacji wiedzy
T-L-6Praktyczne zastosowania inżynierii wiedzy w przedsiębiorstwie (w tym w e-biznesie i organizacjach wirtualnych)
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Kolejne ćwiczenia wykonywane w ramach laboratoriów, po uzupełnieniu przez Studentów prowadzące do utworzenia Systemu Wspomagania Decyzji.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada umiejętnośc podstawowego zaplanowania procesu przygotowania wiedzy do implementacji w systemie wspomagającym decyzje oraz podstawowego realizowania takiego procesu.
3,5
4,0
4,5
5,0