Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (N2)
specjalność: inżynieria spawalnictwa

Sylabus przedmiotu Systemy inteligentnego sterowania procesami wytwarzania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy inteligentnego sterowania procesami wytwarzania
Specjalność urządzenia mechatroniczne
Jednostka prowadząca Katedra Zarządzania Produkcją
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 5 1,00,38zaliczenie
wykładyW3 10 2,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza: matematyka, metody numeryczne, struktury danych i algoryty

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
C-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Projekt zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesem wytwarania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji. Przeprowadzenie badań symulacyjnych2
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do budowy układu sterowania procesem. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Modelowanie systemów sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów genetycznych z wykorzystaniem programu Matlab.1
5
wykłady
T-W-1Procesy wytwarzania. Metody sterowania procesami wytwarzania. Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.2
T-W-2Zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesami wytwarzania. Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.2
T-W-3Zastosowanie algorytmów genetycznych do szeregowania zleceń i sterowania produkcją. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.2
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do sterowania procesami wytwarzania. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.4
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-2Studiowanie literatury10
A-L-3Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).5
A-L-4uczestnictwo w zajęciach5
25
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu.20
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Praca własna10
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
M-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
S-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.

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
MBM_2A_UM/08-7_W01
Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
MBM_2A_W03C-1T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-W-3M-2, M-1, M-3S-1

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
MBM_2A_UM/08-7_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
MBM_2A_U15C-2T-L-2, T-L-1, T-L-3M-4S-3, S-2

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
MBM_2A_UM/08-7_K01
Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
MBM_2A_K04C-1T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-W-3M-2, M-1S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/08-7_W01
Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z akresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student w pełni opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/08-7_U01
Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
2,0Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić zastosowanej metody badań i ma problemy z formułowaniem wniosków.
3,0Student rozwiązuje zadania metodami nieoptymalnymi. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania najczęściej rozwiązuje metodami optymalnymi. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować wyniki pomiarów.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i wyniki badań.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MBM_2A_UM/08-7_K01
Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów oraz prowadzenia ćwiczeń zespołowych ukierunkowanych na rozwiązywanie zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji.
3,5Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu i prezentacji rozwiązań zadań na ćwiczeniach i zespołowych konsultacjach.
4,5Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu zadań w analizie decyzyjnej.

Literatura podstawowa

  1. Rusdell S, Norvig P., Artificial Intelligence a Modern Approach, Prentice-Hall, 1995
  2. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, W-wa, Łódź, 1997

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Projekt zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesem wytwarania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji. Przeprowadzenie badań symulacyjnych2
T-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do budowy układu sterowania procesem. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Modelowanie systemów sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów genetycznych z wykorzystaniem programu Matlab.1
5

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Procesy wytwarzania. Metody sterowania procesami wytwarzania. Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.2
T-W-2Zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesami wytwarzania. Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.2
T-W-3Zastosowanie algorytmów genetycznych do szeregowania zleceń i sterowania produkcją. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.2
T-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do sterowania procesami wytwarzania. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.4
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie do sprawdzianów.5
A-L-2Studiowanie literatury10
A-L-3Przygotowanie zadań domowych (sprawozdań i programów).5
A-L-4uczestnictwo w zajęciach5
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do egzaminu.20
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Praca własna10
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/08-7_W01Student potrafi rozpoznawać problemy rozwiązywane metodami sztucznej inteligencji. Potrafi wybrać metodę i objaśnić jakie są jej walory i wady. Potrafi podsumować osiągnięcia ze sztucznej inteligencji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_W03ma szczegółową wiedzę z wybranych zagadnień pokrewnych kierunków studiów powiązanych z obszarem studiowanej specjalności
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do sterowania procesami wytwarzania. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
T-W-2Zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesami wytwarzania. Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-1Procesy wytwarzania. Metody sterowania procesami wytwarzania. Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-3Zastosowanie algorytmów genetycznych do szeregowania zleceń i sterowania produkcją. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
Metody nauczaniaM-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
M-3Dyskusja dydaktyczna. Rozważania problemu silnej sztucznej inteligencji.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny z zagadnień omawianych na wykładzie. Forma otwartycz pytań i zadań do rozwiązania.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Student opanował podstawową wiedzę z zakresu przedmiotu. Z trudem kojarzy elementy nabytej wiedzy. Czasem nie wie jak posiadaną wiedzę wykorzystać.
3,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student opanował podstawową wiedzę z akresu przedmiotu. Zna ograniczenia i obszary i jej stosowania.
4,5Student opanował wiedzę w stopniu pośrednim między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student w pełni opanował wiedzę z zakresu przedmiotu. Rozumie ograniczenia i zna obszary i jej stosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/08-7_U01Student zdobędzie umiejętność analizowania rozwiązywanego problemu, dobrania odpowiednich metod i narzędzi potrzebnych do jego rozwiązania, zaplanowania i wykonania eksperymentów z użyciem narzędzi, interpretacji wyników eksperymentów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności maszyny, systemy, procesy i usługi w zakresie inżynierii mechanicznej i kierunków pokrewnych
Cel przedmiotuC-2Zdobycie umiejętności praktycznej analizy szerokiego spektrum problemów rozwiązywanych metodami sztucznej inteligencji. Zaznajomienie z możliwościami dostępnych na rynku aplikacji sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zadaniach demonstracyjnych i praktycznych.
Treści programoweT-L-2Zastosowanie sieci neuronowych do budowy układu sterowania procesem. Projekt sterowania systemem produkcyjnym z zastosowaniem zbiorów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych.
T-L-1Projekt zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesem wytwarania. Modelowanie systemów wnioskowania rozmytego z zastosowaniem programu FuzzyTECH. Dobór struktury modelu wnioskowania. Budowa bary reguł lingwistycznych. Ustalenie postaci zbirów rozmytych. Dobór metod denazyfikacji. Przeprowadzenie badań symulacyjnych
T-L-3Modelowanie systemów sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów genetycznych z wykorzystaniem programu Matlab.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca z oprogramowaniem komputerowym.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
S-2Ocena formująca: Laboratoria - sprawdziany z bieżącej tematyki laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi poprawnie rozwiązywać zadań. Przy wykonywaniu ćwiczeń laboratoryjnych nie potrafi wyjaśnić zastosowanej metody badań i ma problemy z formułowaniem wniosków.
3,0Student rozwiązuje zadania metodami nieoptymalnymi. Popełnia pomyłki w obliczeniach. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, ale w sposób bierny.
3,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Student ma umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania najczęściej rozwiązuje metodami optymalnymi. Ćwiczenia praktyczne realizuje poprawnie, jest aktywny, potrafi interpretować wyniki pomiarów.
4,5Student posiadł umiejętności w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Student ma umiejętności kojarzenia i analizy nabytej wiedzy. Zadania rozwiązuje metodami optymalnymi. Potrafi wykorzystywać właściwe techniki komputerowe. Ćwiczenia praktyczne realizuje wzorowo, w sposób aktywny, potrafi ocenić metodę i wyniki badań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMBM_2A_UM/08-7_K01Rozumienie potrzeby samokształcenia ze względu na tempo rozwoju dziedziny i wprowadzania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w praktyce inżynierskiej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMBM_2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotuC-1Zdobycie widzy dotyczącej stosowanych w praktyce inżynierskiej metod ze sztucznej inteligencji. Umiejętność rozpoznania problemu i skojarzenie z możliwą do rozwiązania problemu metodą.
Treści programoweT-W-4Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do sterowania procesami wytwarzania. Wprowadzenie do zagadnienia. Sieć typu perceptron prosty. Uczenie sztucznych sieci neuronowych. Uczenie sieci wielowarstwowych. Przygotowanie danych uczących. Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych rozpoznawanie, klasyfikacja, analiza danych temporalnych.
T-W-2Zastosowanie logiki rozmytej do sterowania procesami wytwarzania. Zbiory rozmyte i przybliżone. Podstawy budowy systemów Fuzzy Logic. Bazy reguł lingwistycznych. Metody wnioskowania. Metody automatycznego generowanie baz reguł lingwistycznych. Przykłady zastosowań logiki rozmytej do sterowania procesami produkcyjnymi.
T-W-1Procesy wytwarzania. Metody sterowania procesami wytwarzania. Definicje i klasyfikacja metod sztucznej inteligencji. Omówienie kamieni milowych: test Turinga, system symboliczny. Wprowadzenie do metod przeszukiwania przestrzeni stanów.
T-W-3Zastosowanie algorytmów genetycznych do szeregowania zleceń i sterowania produkcją. Algorytmy ewolucyjne i genetyczne, podstawowe pojęcia, operatory ewolucyjne selekcji, krzyżowania i mutacji, zasady działania i zastosowanie w optymalizacji. Przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych do sterowania i harmonogramowania procesów produkcyjnych.
Metody nauczaniaM-2Metoda przypadków. Omówienie przykładów rzeczywistych i ich dyskusja.
M-1Wykład informacyjny-prezentacja.
Sposób ocenyS-3Ocena formująca: Laboratoria - ocena sprawozdań i wykonanych na zajęciach zadań.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Ujawnia brak zdyscyplinowania w trakcie słuchania i notowania wykładów oraz prowadzenia ćwiczeń zespołowych ukierunkowanych na rozwiązywanie zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji.
3,0Ujawnia mierne zaangażowanie się w pracy zespołowej przy rozwiązywaniu zadań obliczeniowych symulujących zmiany w przebiegu procesu produkcji.
3,5Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 3,0 i 4,0.
4,0Ujawnia swą aktywną rolę w zespołowym przygotowywaniu i prezentacji rozwiązań zadań na ćwiczeniach i zespołowych konsultacjach.
4,5Student posiadł kompetencje w stopniu pośrednim, między oceną 4,0 i 5,0.
5,0Ujawnia własne dążenie do doskonalenia nabywanych umiejętności współpracy w zespole przy rozwiązywaniu zadań w analizie decyzyjnej.