Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

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 dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 2,00,38zaliczenie
wykładyW6 30 1,00,62egzamin

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.2
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.2
T-W-3Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.2
T-W-4Podejście 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-5Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.2
T-W-6Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.2
T-W-7Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.2
T-W-8Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.2
T-W-9Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.2
T-W-10Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.2
T-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.2
T-W-12Systemy 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-13Systemy 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-14Systemy 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-15Prezentacja 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

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta) 7 x 2 godz. = 14 godz.14
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w parach - prace własne studentów) 40 godz.40
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów 2 godz.2
71
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.)12
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu 2 godz.2
A-W-4Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.) 12 godz.32
76

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/09_W01
Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.		I_1A_W20T1A_W02—C-1, C-3, C-7T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-15M-1, M-2S-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-7T-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-8M-1, M-2, M-3, M-4S-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-8T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-L-1, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
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_U17T1A_U01, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-1, C-2, C-4, C-5, C-6T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-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-6T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-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-8T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/09_K01
Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.		———C-2, C-4, C-5, C-6, C-7, C-8T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-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-8T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1, M-2, M-3, M-4S-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-8T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2, M-3, M-4S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/09_W01
Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.		2,0Student nie zna definicji podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
3,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
3,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji.
4,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem.
4,5Student 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.
5,0Student 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.		2,0Student 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).
3,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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		2,0Student nie umie wymienić i nie potrafi opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
3,0Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
3,5Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego.
4,0Student 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".
4,5Student 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.
5,0Student 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 kształceniaOcenaKryterium 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.		2,0Student nie umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej (w efekcie: nie umie przygotować stosowny zbiór formuł).
3,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.		2,0Student nie umie dobrać lub wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny.
4,0Student 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).
4,5Student 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.
5,0Student 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.		2,0Student nie umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego.
3,0Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
3,5Student 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).
4,0Student 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).
4,5Student 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.
5,0Student 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 kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/09_K01
Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.		2,0
3,0Dbałość 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
3,0Aktywna 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
3,0Kreatywność 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

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.2
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.2
T-W-3Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.2
T-W-4Podejście 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-5Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.2
T-W-6Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.2
T-W-7Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.2
T-W-8Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.2
T-W-9Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.2
T-W-10Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.2
T-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.2
T-W-12Systemy 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-13Systemy 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-14Systemy 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-15Prezentacja 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

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta) 7 x 2 godz. = 14 godz.14
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w parach - prace własne studentów) 40 godz.40
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów 2 godz.2
71
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.)12
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu 2 godz.2
A-W-4Przygotowanie do egzaminu (10 godz.) i obecność na egzaminie (2 godz.) 12 godz.32
76
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_W01Student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
T-W-2Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją.
T-W-3Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
T-W-4Podejście systemowe. Elementy systemu zarządzania. Identyfikacja ważnych wejść i wyjść systemu. System informacyjny zorientowany na podejmowanie decyzji. Schemat systemu informacyjnego według podejścia systemowego.
T-W-5Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.
T-W-15Prezentacja 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna definicji podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
3,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.
3,5Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji.
4,0Student zna definicje podstawowych pojęć związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu. Potrafi określić pożądane cechy informacji wspomagającej podejmowanie decyzji. Umie w/w cechy poprzeć przykładem.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_W02Student powinien być w stanie wymienić i definiować klasy systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
Treści programoweT-W-6Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.
T-W-7Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.
T-W-8Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.
T-W-9Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.
T-W-10Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.
T-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
T-W-12Systemy 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-13Systemy 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-14Systemy 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-15Prezentacja 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student 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).
3,0Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozróżniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_W03Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-8Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
T-W-12Systemy 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-13Systemy 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-14Systemy 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-1Metody 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie wymienić i nie potrafi opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
3,0Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji.
3,5Student umie wymienić i opisać elementy modeli optymalizacyjnych wspomagających podejmowanie decyzji. Potrafi wymienić choćby jeden przykład modelu optymalizacyjnego.
4,0Student 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".
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_U01Student 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 studiówI_1A_U12umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi 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 kształceniaT1A_U01potrafi 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_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U13potrafi 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_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi 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_U16potrafi - 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 inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
InzA_U05potrafi 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_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi 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_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
Treści programoweT-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej (w efekcie: nie umie przygotować stosowny zbiór formuł).
3,0Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5Student 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.
4,0Student 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.
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_U02Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
Treści programoweT-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie dobrać lub wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,0Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
3,5Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi zbudować czytelny arkusz kalkulacyjny.
4,0Student 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).
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_U03Student powinien umieć opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
Cel przedmiotuC-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-8Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
T-W-12Systemy 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-13Systemy 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego.
3,0Student umie opracować i sporządzić w arkuszu kalkulacyjnym model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji.
3,5Student 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).
4,0Student 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).
4,5Student 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.
5,0Student 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_K01Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.
Cel przedmiotuC-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-8Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_K02Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.
Cel przedmiotuC-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-7Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-8Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Aktywna postawa i chęć pracy w zespole.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/09_K03Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.
Cel przedmiotuC-2Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-4Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-5Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-6Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-8Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-L-1Metody 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-2Wartość 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-3Wartość 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-4Przykłady 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-5Obliczanie 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-6Dodatek 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-7Dodatek 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-8Podsumowanie 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 nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-2Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-3Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-4Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Kreatywność i zdolność do współpracy podczas tworzenia i prezentacji tematu zadanego studentom w ramach samodzielnego opracowania.
3,5
4,0
4,5
5,0