Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (S1)

Sylabus przedmiotu Komputerowe systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

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

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 15 1,00,50zaliczenie
wykładyW7 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Aplikacje wspomagające systemy wspomagania decyzji. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Stosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą.5
T-L-2Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD.5
T-L-3Optymalizator Systemów Zarządzania. Optymalizacja dostaw.5
15
wykłady
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych. Struktura SWD. Zasady budowy SWD.5
T-W-2Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.5
T-W-3Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP. Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.5
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.8
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.3
A-W-4Konsultacje.2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_C33_W01
ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii		TRL_1A_W11R1A_W05InzA_W02C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2

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
TRL_1A_C33_U01
potrafi projektować informatyczne systemy przydatne do rozwiązywania problemów inżynierskich i naukowych w obszarze rolnictwa i leśnictwa		TRL_1A_U01, TRL_1A_U04, TRL_1A_U05R1A_U01, R1A_U02, R1A_U03InzA_U06, InzA_U07C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-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
TRL_1A_C33_K01
Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.		TRL_1A_K01, TRL_1A_K07R1A_K01, R1A_K07, R1A_K08InzA_K02C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1, M-2, M-3, M-4S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_C33_W01
ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii		2,0Student nie posiada wiedzy
3,0Student posiada wiedzę, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją zastosować w stopniu podstawowym.
5,0Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją swobodnie zastosować.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_C33_U01
potrafi projektować informatyczne systemy przydatne do rozwiązywania problemów inżynierskich i naukowych w obszarze rolnictwa i leśnictwa		2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_C33_K01
Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.		2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Aplikacje wspomagające systemy wspomagania decyzji. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Stosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą.5
T-L-2Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD.5
T-L-3Optymalizator Systemów Zarządzania. Optymalizacja dostaw.5
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych. Struktura SWD. Zasady budowy SWD.5
T-W-2Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.5
T-W-3Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP. Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.5
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Samodzielne studiowanie zagadnień ćwiczeniowych.8
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia.5
A-L-4Zaliczenie2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Samodzielne studiowanie zagadnień wykładowych.10
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia.3
A-W-4Konsultacje.2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_C33_W01ma określoną wiedzę w zakresie projektowania systemów informatycznych, obejmującą wyszukiwanie i przetwarzanie, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_W11ma uporządkowaną wiedzę w zakresie technologii informatycznych, obejmującą podstawy technik informatycznych, przetwarzanie tekstów, arkusze kalkulacyjne, bazy danych, grafikę menadżerską/prezentacyjną, usługi w sieciach informatycznych, wyszukiwanie i przetwarzanie danych, komputerowe systemy wspomagania decyzji, niezbędną do korzystania z nowoczesnych technologii informatycznych w obszarze produkcji rolniczej i leśnej;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_W05wykazuje znajomość podstawowych metod, technik, technologii, narządzi i materiałów pozwalających wykorzystać i kształtować potencjał przyrody w celu poprawy jakości życia człowieka
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-L-1Aplikacje wspomagające systemy wspomagania decyzji. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Stosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą.
T-L-2Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD.
T-L-3Optymalizator Systemów Zarządzania. Optymalizacja dostaw.
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych. Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-2Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-3Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP. Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy
3,0Student posiada wiedzę, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości ani źródła.
3,5Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła, ale nie potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,0Student posiada wiedzę, potrafi przytoczyć źródła oraz potrafi ocenić jej prawdziwości.
4,5Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją zastosować w stopniu podstawowym.
5,0Student posiada zaawansowaną wiedzę, potrafi ją swobodnie zastosować.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_C33_U01potrafi projektować informatyczne systemy przydatne do rozwiązywania problemów inżynierskich i naukowych w obszarze rolnictwa i leśnictwa
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł (również w języku obcym) oraz informacje te integrować, interpretować i krytycznie oceniać, a także wyciągać z nich wnioski;
TRL_1A_U04potrafi pracować samodzielnie i w zespole, umie oszacować czas niezbędny dla wykonania danego zadania, potrafi opracować i zrealizować harmonogram prac zapewniający dotrzymanie terminu;
TRL_1A_U05posługuje się nowoczesnymi technologiami informatycznymi w obszarze pro-dukcji rolniczej i leśnej;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R1A_U02posiada umiejętność precyzyjnego porozumiewania się z różnymi podmiotami w formie werbalnej, pisemnej i graficznej
R1A_U03stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_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
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-L-1Aplikacje wspomagające systemy wspomagania decyzji. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Stosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą.
T-L-2Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD.
T-L-3Optymalizator Systemów Zarządzania. Optymalizacja dostaw.
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych. Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-2Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-3Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP. Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma żadnych umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,0Student posiada podstawowe umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
3,5Student posiada ponad podstawowe (połowiczne) umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,0Student posiada dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
4,5Student posiada prawie pełne umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
5,0Student posiada bardzo dobre umiejętności z zakresu stosowania algorytmów, wykorzystania baz danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_C33_K01Aktywna i kreatywna postawa w określaniu priorytetów i rozwiązywaniu postawionych zadań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTRL_1A_K01jest świadomy ograniczenia posiadanych umiejętności i wiedzy, stąd rozumie potrzebę dalszego ich pogłębiania;
TRL_1A_K07potrafi samodzielnie myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy;
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
R1A_K07ma świadomość potrzeby dokształcania i samodoskonalenia w zakresie wykonywanego zawodu
R1A_K08potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K02potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Student zaznajomi się z możliwością wspomagania decyzji przy użyciu oprogramowania specjalistycznego (m.in. sztuczne sieci neuronowe i systemy ekspertowe) oraz zaznajomi się z procesem budowy sytemu wspomagającego decyzje na bazie szkieletowego systemu ekspertowego
C-2Zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wspomagającymi
Treści programoweT-L-1Aplikacje wspomagające systemy wspomagania decyzji. Przewidywanie wyników za pomocą eksperymentów symulacyjnych. Stosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą.
T-L-2Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD.
T-L-3Optymalizator Systemów Zarządzania. Optymalizacja dostaw.
T-W-1Istota Systemów Wspomagania Decyzji. Rola SWD systemach informacyjnych organizacji. Różne ujęcia problemu wspomagania procesów decyzyjnych. Struktura SWD. Zasady budowy SWD.
T-W-2Typowe zastosowanie SWD w gospodarce wodnej. Systemy wspomagania decyzji z bazą wiedzy. Typowe zastosowania SWD-BW. Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy i pozyskiwanie wiedzy.
T-W-3Systemy oparte o teorię algorytmów genetycznych. Systemy sztucznej inteligencji, sztuczne sieci neuronowe. Hurtownie danych. Aplikacje OLAP. Optymalizacja Problemów Zarządzania i Biznesu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Pokaz
M-3Ćwiczenia laboratoryjne
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń laboratoryjnych - przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie na podstawie pisemnego sprawdziany wiedzy z wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi posługiwać się komputerem
3,0Student wykazuje się podstawowymi nawykami w pracy z bazami danych.
3,5Student wykazuje się ponad podstawowymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,0Student wykazuje się dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
4,5Student wykazuje się ponad dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.
5,0Student wykazuje się bardzo dobrymi nawykami w pracy z komputerem i programami związanymi z bazami danych i algorytmami.