Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 30 1,50,50zaliczenie
wykładyW3 30 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości z zakresu analizy algorytmów
W-2Postawowe umiejętności programistyczne w dowolnie wybranym środowisku

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Modelowanie niepewności oraz luk informacyjnych w procesach decyzyjnych
C-2Eksperymentalne badania procesu podejmowania decyzji na podstawie teorii perspektywy
C-3Poznanie roli analityka we wspomaganiu decyzji w porcesach kognitywnych
C-4Poznanie inteligentnych metod wspomagania deczyji
C-5Umiejętność przeprowadzania analizy decyzyjnej w procesach kognitywnych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Eksperymenty badawcze - teoria perspektywy vs teoria użyteczności4
T-L-2Praktyczne zadania przetwarzania numerycznego informacji niepewnej, niepełnej i nieprecyzyjnej8
T-L-3Klasyczne metody MCDA - zadania przypominające4
T-L-4Eksperymenty badawcze wspomagania decyzji w procesach kognitywnych z zastosowaniem inteligentnych metod wspomagania decyzji8
T-L-5Modelowanie luk informacyjnych za pomocą teorii "info-gap" Yakova Ben-Haima6
30
wykłady
T-W-1Podstawowe definicje i pojęcia2
T-W-2Wprowadzenie do teorii perspektywy2
T-W-3Arytmetyka interwałowa2
T-W-4Fuzzy Set Theory2
T-W-5Intuistionic Fuzzy Set Theory2
T-W-6Hesitatnt Fuzzy Set Theory2
T-W-7Amerykańska szkoła podejmowania decyzji2
T-W-8Europejska szkoła podejmowania decyzji2
T-W-9Wykorzystanie arytmetyki interwałowej w metodach MCDA2
T-W-10Wykorzystanie Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-11Wykorzystanie Intuistionic Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-12Wykorzystanie Hesitatnt Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-13Teoretyczne podstawy teorii "info-gap"2
T-W-14"Info-gap" theory - przypadki użycia4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Dokończenie pisania programów/skryptów oraz wykonanie sprawozdań8
38
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2konsultacje z prowadzącym1
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
38

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie części teoretycznej
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych
S-3Ocena formująca: Ocena programów/skryptów oraz sprawozdań

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W01, I_2A_W06, I_2A_W08C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D03.10_U01
Student potrafi rozwiazać problemy wielokryterialne w warunkach niepewności oraz ryzyka, dobierając odpowiednie metody i techniki.
I_2A_U01, I_2A_U02, I_2A_U03, I_2A_U04C-5, C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3S-2, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K05C-2, C-3, C-4, C-5, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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
3,0Student umie wymienić i scharakteryzować wybrane metody powiązane z wspomaganiem dycyzji
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D03.10_U01
Student potrafi rozwiazać problemy wielokryterialne w warunkach niepewności oraz ryzyka, dobierając odpowiednie metody i techniki.
2,0
3,0Student 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 sięOcenaKryterium 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
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. 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).
  2. Ben-Haim, Y., Info-gap decision theory. Decisions Under Severe Uncertainty, 2nd Edition., Academic Press, 2006
  3. Sałabun W., Lingwistyczne bazy wiedzy i ich zastosowania, WS Publishing, Szczecin, 2018
  4. Piegat, A., Fuzzy modeling and control, Springer, 2011, VOL. 69

Literatura dodatkowa

  1. Torra V., Hesitant fuzzy sets., International Journal of Intelligent Systems, 2010, 25(6), 529-539
  2. Atanassov K., Intuitionistic fuzzy sets. In Intuitionistic fuzzy sets, Springer, 1999
  3. Landowski M., Differences between Moore and RDM interval arithmetic. In Intelligent Systems', Springer, 2014, 331-340
  4. Figueira, J., Mousseau, V., & Roy, B., ELECTRE methods. In Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys, Springer, New York, 2005, 133-153
  5. Brans, J. P., & Mareschal, B., PROMETHEE methods. In Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys, Springer, New York, 2005, 163-186

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Eksperymenty badawcze - teoria perspektywy vs teoria użyteczności4
T-L-2Praktyczne zadania przetwarzania numerycznego informacji niepewnej, niepełnej i nieprecyzyjnej8
T-L-3Klasyczne metody MCDA - zadania przypominające4
T-L-4Eksperymenty badawcze wspomagania decyzji w procesach kognitywnych z zastosowaniem inteligentnych metod wspomagania decyzji8
T-L-5Modelowanie luk informacyjnych za pomocą teorii "info-gap" Yakova Ben-Haima6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe definicje i pojęcia2
T-W-2Wprowadzenie do teorii perspektywy2
T-W-3Arytmetyka interwałowa2
T-W-4Fuzzy Set Theory2
T-W-5Intuistionic Fuzzy Set Theory2
T-W-6Hesitatnt Fuzzy Set Theory2
T-W-7Amerykańska szkoła podejmowania decyzji2
T-W-8Europejska szkoła podejmowania decyzji2
T-W-9Wykorzystanie arytmetyki interwałowej w metodach MCDA2
T-W-10Wykorzystanie Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-11Wykorzystanie Intuistionic Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-12Wykorzystanie Hesitatnt Fuzzy Set Theory w metodach MCDA2
T-W-13Teoretyczne podstawy teorii "info-gap"2
T-W-14"Info-gap" theory - przypadki użycia4
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Dokończenie pisania programów/skryptów oraz wykonanie sprawozdań8
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2konsultacje z prowadzącym1
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.10_W01Student 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i inżynierii obliczeniowej
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Posiada wiedzę na temat zagadnień sztucznej inteligencji i ich wykorzystania w systemach informatycznych
Cel przedmiotuC-2Eksperymentalne badania procesu podejmowania decyzji na podstawie teorii perspektywy
C-3Poznanie roli analityka we wspomaganiu decyzji w porcesach kognitywnych
C-4Poznanie inteligentnych metod wspomagania deczyji
Treści programoweT-W-1Podstawowe definicje i pojęcia
T-W-2Wprowadzenie do teorii perspektywy
T-W-3Arytmetyka interwałowa
T-W-4Fuzzy Set Theory
T-W-5Intuistionic Fuzzy Set Theory
T-W-6Hesitatnt Fuzzy Set Theory
T-W-7Amerykańska szkoła podejmowania decyzji
T-W-8Europejska szkoła podejmowania decyzji
T-W-9Wykorzystanie arytmetyki interwałowej w metodach MCDA
T-W-10Wykorzystanie Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-11Wykorzystanie Intuistionic Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-12Wykorzystanie Hesitatnt Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-13Teoretyczne podstawy teorii "info-gap"
T-W-14"Info-gap" theory - przypadki użycia
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie części teoretycznej
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wymienić i scharakteryzować wybrane metody powiązane z wspomaganiem dycyzji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.10_U01Student potrafi rozwiazać problemy wielokryterialne w warunkach niepewności oraz ryzyka, dobierając odpowiednie metody i techniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U02Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U03Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
Cel przedmiotuC-5Umiejętność przeprowadzania analizy decyzyjnej w procesach kognitywnych
C-1Modelowanie niepewności oraz luk informacyjnych w procesach decyzyjnych
Treści programoweT-L-1Eksperymenty badawcze - teoria perspektywy vs teoria użyteczności
T-L-2Praktyczne zadania przetwarzania numerycznego informacji niepewnej, niepełnej i nieprecyzyjnej
T-L-3Klasyczne metody MCDA - zadania przypominające
T-L-4Eksperymenty badawcze wspomagania decyzji w procesach kognitywnych z zastosowaniem inteligentnych metod wspomagania decyzji
T-L-5Modelowanie luk informacyjnych za pomocą teorii "info-gap" Yakova Ben-Haima
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych
S-3Ocena formująca: Ocena programów/skryptów oraz sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zastosować wybrane metody powiązane z wspomaganiem dycyzji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D03.10_K01Ukształtowanie aktywnej postawy poznawczej, umocnienie świadomości potrzeby pozyskiwania aktualnej wiedzy do rozwiązywania problemów i wzmocnienie chęci rozwoju zawodowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K03Jest gotów do aktywnego przekazywania społeczeństwu informacji na temat bieżącego stanu wiedzy w zakresie informatyki oraz podejmowania działań na rzecz rozwoju środowiska społecznego
I_2A_K05Jest gotów do pełnienia różnych ról zawodowych, ma świadomość odpowiedzialności za kierowany zespół oraz wspólnie realizowane zadania, świadomie stosuje przepisy prawa dotyczące własności intelektualnej i przestrzega zasad etyki zawodowej
Cel przedmiotuC-2Eksperymentalne badania procesu podejmowania decyzji na podstawie teorii perspektywy
C-3Poznanie roli analityka we wspomaganiu decyzji w porcesach kognitywnych
C-4Poznanie inteligentnych metod wspomagania deczyji
C-5Umiejętność przeprowadzania analizy decyzyjnej w procesach kognitywnych
C-1Modelowanie niepewności oraz luk informacyjnych w procesach decyzyjnych
Treści programoweT-W-1Podstawowe definicje i pojęcia
T-W-2Wprowadzenie do teorii perspektywy
T-W-3Arytmetyka interwałowa
T-W-4Fuzzy Set Theory
T-W-5Intuistionic Fuzzy Set Theory
T-W-6Hesitatnt Fuzzy Set Theory
T-W-7Amerykańska szkoła podejmowania decyzji
T-W-8Europejska szkoła podejmowania decyzji
T-W-9Wykorzystanie arytmetyki interwałowej w metodach MCDA
T-W-10Wykorzystanie Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-11Wykorzystanie Intuistionic Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-12Wykorzystanie Hesitatnt Fuzzy Set Theory w metodach MCDA
T-W-13Teoretyczne podstawy teorii "info-gap"
T-W-14"Info-gap" theory - przypadki użycia
T-L-1Eksperymenty badawcze - teoria perspektywy vs teoria użyteczności
T-L-2Praktyczne zadania przetwarzania numerycznego informacji niepewnej, niepełnej i nieprecyzyjnej
T-L-3Klasyczne metody MCDA - zadania przypominające
T-L-4Eksperymenty badawcze wspomagania decyzji w procesach kognitywnych z zastosowaniem inteligentnych metod wspomagania decyzji
T-L-5Modelowanie luk informacyjnych za pomocą teorii "info-gap" Yakova Ben-Haima
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie części teoretycznej
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych
S-3Ocena formująca: Ocena programów/skryptów oraz sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0