Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa
Sylabus przedmiotu Systemy wspomagania decyzji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Systemy wspomagania decyzji | ||
| Specjalność | Systemy komputerowe zorientowane na człowieka | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>, Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z zakresu analizy algorytmów |
| W-2 | Postawowe umiejętności programistyczne w dowolnie wybranym środowisku |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Modelowanie niepewności oraz luk informacyjnych w procesach decyzyjnych |
| C-2 | Eksperymentalne badania procesu podejmowania decyzji na podstawie teorii perspektywy |
| C-3 | Poznanie roli analityka we wspomaganiu decyzji w porcesach kognitywnych |
| C-4 | Poznanie inteligentnych metod wspomagania deczyji |
| C-5 | Umiejętność przeprowadzania analizy decyzyjnej w procesach kognitywnych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Eksperymenty badawcze - teoria perspektywy vs teoria użyteczności | 4 |
| T-L-2 | Praktyczne zadania przetwarzania numerycznego informacji niepewnej, niepełnej i nieprecyzyjnej | 8 |
| T-L-3 | Klasyczne metody MCDA - zadania przypominające | 4 |
| T-L-4 | Eksperymenty badawcze wspomagania decyzji w procesach kognitywnych z zastosowaniem inteligentnych metod wspomagania decyzji | 8 |
| T-L-5 | Modelowanie luk informacyjnych za pomocą teorii "info-gap" Yakova Ben-Haima | 6 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe definicje i pojęcia | 2 |
| T-W-2 | Wprowadzenie do teorii perspektywy | 2 |
| T-W-3 | Arytmetyka interwałowa | 2 |
| T-W-4 | Fuzzy Set Theory | 2 |
| T-W-5 | Intuistionic Fuzzy Set Theory | 2 |
| T-W-6 | Hesitatnt Fuzzy Set Theory | 2 |
| T-W-7 | Amerykańska szkoła podejmowania decyzji | 2 |
| T-W-8 | Europejska szkoła podejmowania decyzji | 2 |
| T-W-9 | Wykorzystanie arytmetyki interwałowej w metodach MCDA | 2 |
| T-W-10 | Wykorzystanie Fuzzy Set Theory w metodach MCDA | 2 |
| T-W-11 | Wykorzystanie Intuistionic Fuzzy Set Theory w metodach MCDA | 2 |
| T-W-12 | Wykorzystanie Hesitatnt Fuzzy Set Theory w metodach MCDA | 2 |
| T-W-13 | Teoretyczne podstawy teorii "info-gap" | 2 |
| T-W-14 | "Info-gap" theory - przypadki użycia | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Dokończenie pisania programów/skryptów oraz wykonanie sprawozdań | 8 |
| 38 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | konsultacje z prowadzącym | 1 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 7 |
| 38 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
| M-3 | Metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie części teoretycznej |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena zadań domowych |
| S-3 | Ocena formująca: Ocena programów/skryptów oraz sprawozdań |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.10_W01 Student posiada wiedzę o charakterystyce problemów welokryterialnych. Student potrafi scharakteryzować klasyczne metody wspomagania decyzji dla problemów wielokryterialnych. Potrafi określić podstawowe narzędzie do aytmetyki niepewności w tych zadaniach. Zna systemy wspomaganai decyzji w warunkach niepewności i ryzyka. | I_2A_W08, I_2A_W06, I_2A_W01 | — | — | C-2, C-4, C-3 | T-W-1, T-W-7, T-W-12, T-W-5, T-W-2, T-W-3, T-W-9, T-W-4, T-W-10, T-W-11, T-W-6, T-W-13, T-W-14, T-W-8 | M-1 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.10_U01 Student potrafi rozwiazać problemy wielokryterialne w warunkach niepewności oraz ryzyka, dobierając odpowiednie metody i techniki. | I_2A_U02, I_2A_U04, I_2A_U03, I_2A_U01 | — | — | C-5, C-1 | T-L-4, T-L-3, T-L-5, T-L-1, T-L-2 | M-2, M-3 | S-3, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D03.10_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | I_2A_K03, I_2A_K05 | — | — | C-1, C-5, C-4, C-2, C-3 | T-W-12, T-W-4, T-L-1, T-L-4, T-W-1, T-W-2, T-L-5, T-W-11, T-W-3, T-L-2, T-W-6, T-L-3, T-W-7, T-W-13, T-W-10, T-W-9, T-W-14, T-W-5, T-W-8 | M-3, M-1, M-2 | S-2, S-3, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.10_W01 Student posiada wiedzę o charakterystyce problemów welokryterialnych. Student potrafi scharakteryzować klasyczne metody wspomagania decyzji dla problemów wielokryterialnych. Potrafi określić podstawowe narzędzie do aytmetyki niepewności w tych zadaniach. Zna systemy wspomaganai decyzji w warunkach niepewności i ryzyka. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie wymienić i scharakteryzować wybrane metody powiązane z wspomaganiem dycyzji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.10_U01 Student potrafi rozwiazać problemy wielokryterialne w warunkach niepewności oraz ryzyka, dobierając odpowiednie metody i techniki. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie zastosować wybrane metody powiązane z wspomaganiem dycyzji | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D03.10_K01 Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Tversky, A., & Kahneman, D., Prospect theory: An analysis of decision under risk, World Scientific, 2013, 5(4), In Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I (pp. 99-127).
- Ben-Haim, Y., Info-gap decision theory. Decisions Under Severe Uncertainty, 2nd Edition., Academic Press, 2006
- Sałabun W., Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania, WS Publishing, Szczecin, 2018
- Piegat, A., Fuzzy modeling and control, Springer, 2011, VOL. 69
Literatura dodatkowa
- Torra V., Hesitant fuzzy sets., International Journal of Intelligent Systems, 2010, 25(6), 529-539
- Atanassov K., Intuitionistic fuzzy sets. In Intuitionistic fuzzy sets, Springer, 1999
- Landowski M., Differences between Moore and RDM interval arithmetic. In Intelligent Systems', Springer, 2014, 331-340
- Figueira, J., Mousseau, V., & Roy, B., ELECTRE methods. In Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys, Springer, New York, 2005, 133-153
- Brans, J. P., & Mareschal, B., PROMETHEE methods. In Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys, Springer, New York, 2005, 163-186