Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: inżynieria systemów informacyjnych produkcji

Sylabus przedmiotu Systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy wspomagania decyzji
Specjalność przedmiot wspólny
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 Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 1,20,44egzamin
ćwiczenia audytoryjneA1 15 0,80,30zaliczenie
laboratoriaL1 15 1,00,26zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra i analiza matematyczna
W-2Podstawy informatyki
W-3Podstawowa znajomość arkuszy kalkulacyjnych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-2Zapoznanie studentów z typologią systemów wspomagania decyzji.
C-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Prezentacja wzorów pięciu różnych metod dla przypadku dwuczynnikowego i trzyczynnikowego. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów (za pomocą róznych metod) - interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-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. Rozwiązanie przykładowych zadań - interpretacja, dyskusja.2
T-A-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji arkusza kalkulacyjnego. Zastosowanie formuł tablicowych. Reguły naliczania odsetek karnych. Zespołowe rozwiązanie zadań - interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-4Algorytmy 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. Zespołowe rozwiązanie zadań - porównanie wariantów harmonogramów w drodze dyskusji.2
T-A-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji arkusza kalkulacyjnego. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), zastosowanie narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego. Rozwiązanie zadań w grupach - porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.2
T-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.2
T-A-8Omówienie trzech zadań zaliczających ćwiczenia - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.1
15
laboratoria
T-L-1Zestaw zadań z analizy przyczynowo-skutkowej – studenci samodzielnie rozwiązują zadania z zastosowaniem arkusza kalkulacyjnego. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-2Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (procent prosty, procent składany, przyszła i obecna wartość kapitału) – samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-3Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (cztery warianty płatności annuitetowych) - samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-4Zadanie opracowania alternatywnych harmonogramów spłaty kredytu – samodzielna praca studentów. Dyskusja na temat sposobów uwzględnienia odroczenia spłat kredytu.2
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych i metody pokrewne - samodzielne rozwiązywanie postawionych zadań. Porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.2
T-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.2
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.2
T-L-8Omówienie zestawu zadań zaliczających laboratoria - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.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 menedżerskich 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 ograniczenie SE.2
T-W-15Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN) - definicje, istota, typy SSN. Kierunki zastosowania SSN w biznesie. Zalety i ograniczenie SSN.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Rozwiązanie zadań zaliczających ćwiczenia7
A-A-3Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
24
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta)8
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria5
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów2
30
wykłady
A-W-1Udział w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu5
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu2
A-W-4Udział w egzaminie2
39

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Wykład problemowy
M-3Metoda przypadków
M-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
M-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-5Ocena podsumowująca: Ocena z egzaminu pisemnego (w postaci testu wielokrotnego wyboru) z treści wykładów.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_W01
Student powinien być w stanie definiować i opisywać podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
ZIP_2A_W04, ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-1T-W-2, T-W-3, T-W-1M-2, M-3, M-1S-4, S-3, S-5
ZIP_2A_C/05_W02
Student powinien być w stanie definiować i scharakteryzować klasy systemów wspomagania decyzji
ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-3, C-2T-W-11, T-W-7, T-W-10, T-W-15, T-W-14, T-W-5, T-W-8, T-W-6, T-W-9, T-W-12, T-W-4, T-W-13M-2, M-3, M-1S-5
ZIP_2A_C/05_W03
Student powinien być w stanie rozpoznawać i rozróżniać klasy systemów wspomagania decyzji na podstawie zadanych charakterystyk.
ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-3, C-2T-W-14, T-W-11, T-W-15, T-W-10, T-W-12, T-W-13M-2, M-1, M-3S-5
ZIP_2A_C/05_W04
Student powinien umieć wskazać i zaproponować metody obliczeniowe adekwatne dla zadanego problemu decyzyjnego.
ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-7, C-6, C-4, C-5T-A-7, T-A-2, T-A-1, T-A-4, T-A-5, T-A-3, T-A-6M-5, M-3, M-2, M-4S-4, S-2, S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_U01
Student powinien umieć dobierać i formułować narzędzia obliczeniowe adekwatne do postawionego problemu decyzyjnego.
ZIP_2A_U20, ZIP_2A_U09T2A_U09, T2A_U18, T2A_U19C-5, C-4, C-6T-A-6, T-A-5, T-A-1, T-A-7, T-A-2, T-A-3, T-A-4M-4, M-3, M-5S-1, S-4, S-3, S-2, S-6
ZIP_2A_C/05_U02
Student powinien umieć opracować model sytuacji decyzyjnej, obliczyć wyjścia modelu, weryfikować i interpretować wyniki obliczeń.
ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09C-6, C-5, C-4, C-7T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-5M-4, M-3, M-5S-1, S-3, S-4, S-2, S-6
ZIP_2A_C/05_U03
Student powinien umieć obsługiwać dodatek SOLVER, formułować model optymalizacyjny, wyszukiwać rozwiązań optymalnych i zinterpretować uzyskane wyniki.
ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09C-6, C-4, C-5, C-7T-A-7, T-L-8, T-L-6, T-L-7, T-A-8, T-A-6M-2, M-5, M-4, M-3S-1, S-2, S-4, S-3, S-6

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_K01
Student powinien nabyć aktywną postawę i kreatywność podczas pracy zespołowej.
ZIP_2A_K04T2A_K06C-7, C-6, C-5T-A-1, T-A-4, T-L-6, T-L-5, T-A-2, T-L-3, T-L-2, T-A-7, T-A-5, T-L-1, T-A-3, T-L-7, T-L-4, T-A-6M-4, M-5S-1, S-2, S-6
ZIP_2A_C/05_K02
Student powinien być chętny do wyrażania ocen propozycji innych studentów i wykazywać zdolność do ich przyjmowania.
ZIP_2A_K03T2A_K03, T2A_K04C-4, C-6, C-7T-L-6, T-A-7, T-L-7M-5, M-4S-2, S-1, S-6

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_W01
Student powinien być w stanie definiować i opisywać podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
2,0
3,0Student umie zdefiniować i opisywać podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_W02
Student powinien być w stanie definiować i scharakteryzować klasy systemów wspomagania decyzji
2,0
3,0Student umie zdefiniować i scharakteryzować klasy systemów wspomagania decyzji
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_W03
Student powinien być w stanie rozpoznawać i rozróżniać klasy systemów wspomagania decyzji na podstawie zadanych charakterystyk.
2,0
3,0Student umie rozpoznawać i rozróżniać klasy systemów wspomagania decyzji na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_W04
Student powinien umieć wskazać i zaproponować metody obliczeniowe adekwatne dla zadanego problemu decyzyjnego.
2,0
3,0Student umie wskazać i zaproponować metody obliczeniowe adekwatne dla zadanego problemu decyzyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_U01
Student powinien umieć dobierać i formułować narzędzia obliczeniowe adekwatne do postawionego problemu decyzyjnego.
2,0
3,0Student umie dobierać i formułować narzędzia obliczeniowe adekwatne do postawionego problemu decyzyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_U02
Student powinien umieć opracować model sytuacji decyzyjnej, obliczyć wyjścia modelu, weryfikować i interpretować wyniki obliczeń.
2,0
3,0Student umie opracować model sytuacji decyzyjnej, obliczyć wyjścia modelu, weryfikować i interpretować wyniki obliczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_U03
Student powinien umieć obsługiwać dodatek SOLVER, formułować model optymalizacyjny, wyszukiwać rozwiązań optymalnych i zinterpretować uzyskane wyniki.
2,0
3,0Student umie obsługiwać dodatek SOLVER, formułować model optymalizacyjny, wyszukiwać rozwiązań optymalnych i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_K01
Student powinien nabyć aktywną postawę i kreatywność podczas pracy zespołowej.
2,0
3,0Student ma aktywną postawę i wykazuje się kreatywnością podczas pracy zespołowej.
3,5
4,0
4,5
5,0
ZIP_2A_C/05_K02
Student powinien być chętny do wyrażania ocen propozycji innych studentów i wykazywać zdolność do ich przyjmowania.
2,0
3,0Student potrafi wyrażać oceny do propozycji innych studentów i wykazuje się zdolnością do ich przyjmowania.
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. K. Piasecki, Modele matematyki finansowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007
  4. W. T. Bielecki, Informatyzacja zarządzania, PWE, Warszawa, 2001

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Prezentacja wzorów pięciu różnych metod dla przypadku dwuczynnikowego i trzyczynnikowego. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów (za pomocą róznych metod) - interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-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. Rozwiązanie przykładowych zadań - interpretacja, dyskusja.2
T-A-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji arkusza kalkulacyjnego. Zastosowanie formuł tablicowych. Reguły naliczania odsetek karnych. Zespołowe rozwiązanie zadań - interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-4Algorytmy 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. Zespołowe rozwiązanie zadań - porównanie wariantów harmonogramów w drodze dyskusji.2
T-A-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji arkusza kalkulacyjnego. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), zastosowanie narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego. Rozwiązanie zadań w grupach - porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.2
T-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.2
T-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.2
T-A-8Omówienie trzech zadań zaliczających ćwiczenia - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.1
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zestaw zadań z analizy przyczynowo-skutkowej – studenci samodzielnie rozwiązują zadania z zastosowaniem arkusza kalkulacyjnego. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-2Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (procent prosty, procent składany, przyszła i obecna wartość kapitału) – samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-3Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (cztery warianty płatności annuitetowych) - samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.2
T-L-4Zadanie opracowania alternatywnych harmonogramów spłaty kredytu – samodzielna praca studentów. Dyskusja na temat sposobów uwzględnienia odroczenia spłat kredytu.2
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych i metody pokrewne - samodzielne rozwiązywanie postawionych zadań. Porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.2
T-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.2
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.2
T-L-8Omówienie zestawu zadań zaliczających laboratoria - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.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 menedżerskich 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 ograniczenie SE.2
T-W-15Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN) - definicje, istota, typy SSN. Kierunki zastosowania SSN w biznesie. Zalety i ograniczenie SSN.2
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Rozwiązanie zadań zaliczających ćwiczenia7
A-A-3Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do laboratoriów (praca własna studenta)8
A-L-3Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria5
A-L-4Udział w konsultacjach do laboratoriów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu5
A-W-3Udział w konsultacjach do wykładu2
A-W-4Udział w egzaminie2
39
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_W01Student powinien być w stanie definiować i opisywać podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
ZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
Treści programoweT-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-1Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-3Metoda przypadków
M-1Wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-5Ocena podsumowująca: Ocena z egzaminu pisemnego (w postaci testu wielokrotnego wyboru) z treści wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zdefiniować i opisywać podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_W02Student powinien być w stanie definiować i scharakteryzować klasy systemów wspomagania decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-2Zapoznanie studentów z typologią systemów wspomagania decyzji.
Treści programoweT-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
T-W-7Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.
T-W-10Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.
T-W-15Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN) - definicje, istota, typy SSN. Kierunki zastosowania SSN w biznesie. Zalety i ograniczenie SSN.
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 ograniczenie SE.
T-W-5Systemy informatyczne – definicje, składniki, cele, przesłanki zróżnicowania.
T-W-8Systemy informatyczne a szczeble zarządzania. Nazewnictwo systemów: angielskie i polskie. Charakterystyka systemów informatycznych według szczebli zarządzania.
T-W-6Kryteria klasyfikacji systemów informatycznych w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.
T-W-9Typy architektur systemów informatycznych. Środowisko mainframe. Środowisko mikrokomputerów. Środowisko rozproszone. Architektura klient-serwer.
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-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-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.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-3Metoda przypadków
M-1Wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-5Ocena podsumowująca: Ocena z egzaminu pisemnego (w postaci testu wielokrotnego wyboru) z treści wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie zdefiniować i scharakteryzować klasy systemów wspomagania decyzji
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_W03Student powinien być w stanie rozpoznawać i rozróżniać klasy systemów wspomagania decyzji na podstawie zadanych charakterystyk.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-3Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-2Zapoznanie studentów z typologią systemów wspomagania decyzji.
Treści programoweT-W-14Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Systemy eksperckie (SE) – definicje, istota, struktura i funkcjonowanie typowego SE. Zastosowania SE w biznesie. Zalety i ograniczenie SE.
T-W-11Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych.
T-W-15Systemy wspomagania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Ogólne informacje na temat sztucznych sieci neuronowych (SSN) - definicje, istota, typy SSN. Kierunki zastosowania SSN w biznesie. Zalety i ograniczenie SSN.
T-W-10Systemu poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD.
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.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-1Wykład informacyjny.
M-3Metoda przypadków
Sposób ocenyS-5Ocena podsumowująca: Ocena z egzaminu pisemnego (w postaci testu wielokrotnego wyboru) z treści wykładów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozpoznawać i rozróżniać klasy systemów wspomagania decyzji na podstawie zadanych charakterystyk.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_W04Student powinien umieć wskazać i zaproponować metody obliczeniowe adekwatne dla zadanego problemu decyzyjnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
C-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
Treści programoweT-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.
T-A-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. Rozwiązanie przykładowych zadań - interpretacja, dyskusja.
T-A-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Prezentacja wzorów pięciu różnych metod dla przypadku dwuczynnikowego i trzyczynnikowego. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów (za pomocą róznych metod) - interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-4Algorytmy 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. Zespołowe rozwiązanie zadań - porównanie wariantów harmonogramów w drodze dyskusji.
T-A-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji arkusza kalkulacyjnego. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), zastosowanie narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego. Rozwiązanie zadań w grupach - porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.
T-A-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji arkusza kalkulacyjnego. Zastosowanie formuł tablicowych. Reguły naliczania odsetek karnych. Zespołowe rozwiązanie zadań - interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.
Metody nauczaniaM-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3Metoda przypadków
M-2Wykład problemowy
M-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wskazać i zaproponować metody obliczeniowe adekwatne dla zadanego problemu decyzyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_U01Student powinien umieć dobierać i formułować narzędzia obliczeniowe adekwatne do postawionego problemu decyzyjnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U20ma umiejętność organizowania i prowadzenia prac badawczych i rozwojowych
ZIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
Treści programoweT-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji arkusza kalkulacyjnego. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), zastosowanie narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego. Rozwiązanie zadań w grupach - porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.
T-A-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Prezentacja wzorów pięciu różnych metod dla przypadku dwuczynnikowego i trzyczynnikowego. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów (za pomocą róznych metod) - interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.
T-A-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. Rozwiązanie przykładowych zadań - interpretacja, dyskusja.
T-A-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji arkusza kalkulacyjnego. Zastosowanie formuł tablicowych. Reguły naliczania odsetek karnych. Zespołowe rozwiązanie zadań - interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-4Algorytmy 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. Zespołowe rozwiązanie zadań - porównanie wariantów harmonogramów w drodze dyskusji.
Metody nauczaniaM-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
M-3Metoda przypadków
M-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie dobierać i formułować narzędzia obliczeniowe adekwatne do postawionego problemu decyzyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_U02Student powinien umieć opracować model sytuacji decyzyjnej, obliczyć wyjścia modelu, weryfikować i interpretować wyniki obliczeń.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-L-3Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (cztery warianty płatności annuitetowych) - samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.
T-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.
T-L-2Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (procent prosty, procent składany, przyszła i obecna wartość kapitału) – samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.
T-L-1Zestaw zadań z analizy przyczynowo-skutkowej – studenci samodzielnie rozwiązują zadania z zastosowaniem arkusza kalkulacyjnego. Porównanie wyników i dyskusja.
T-L-4Zadanie opracowania alternatywnych harmonogramów spłaty kredytu – samodzielna praca studentów. Dyskusja na temat sposobów uwzględnienia odroczenia spłat kredytu.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych i metody pokrewne - samodzielne rozwiązywanie postawionych zadań. Porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.
Metody nauczaniaM-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
M-3Metoda przypadków
M-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie opracować model sytuacji decyzyjnej, obliczyć wyjścia modelu, weryfikować i interpretować wyniki obliczeń.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_U03Student powinien umieć obsługiwać dodatek SOLVER, formułować model optymalizacyjny, wyszukiwać rozwiązań optymalnych i zinterpretować uzyskane wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.
T-L-8Omówienie zestawu zadań zaliczających laboratoria - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.
T-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-8Omówienie trzech zadań zaliczających ćwiczenia - wymagania formalne i merytoryczne. Opisanie kryteriów oceny, odpowiedzi na pytania studentów.
T-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.
Metody nauczaniaM-2Wykład problemowy
M-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
M-3Metoda przypadków
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-4Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria.
S-3Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zadań problemowych zaliczających ćwiczenia.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie obsługiwać dodatek SOLVER, formułować model optymalizacyjny, wyszukiwać rozwiązań optymalnych i zinterpretować uzyskane wyniki.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_K01Student powinien nabyć aktywną postawę i kreatywność podczas pracy zespołowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_K04potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
C-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-5Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
Treści programoweT-A-1Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Prezentacja wzorów pięciu różnych metod dla przypadku dwuczynnikowego i trzyczynnikowego. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów (za pomocą róznych metod) - interpretacja wyników, dyskusja.
T-A-4Algorytmy 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. Zespołowe rozwiązanie zadań - porównanie wariantów harmonogramów w drodze dyskusji.
T-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.
T-L-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych i metody pokrewne - samodzielne rozwiązywanie postawionych zadań. Porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.
T-A-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. Rozwiązanie przykładowych zadań - interpretacja, dyskusja.
T-L-3Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (cztery warianty płatności annuitetowych) - samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.
T-L-2Zestaw zadań z wartości pieniądza w czasie (procent prosty, procent składany, przyszła i obecna wartość kapitału) – samodzielne rozwiązywanie zadań przez studentów. Porównanie wyników i dyskusja.
T-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.
T-A-5Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji arkusza kalkulacyjnego. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), zastosowanie narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego. Rozwiązanie zadań w grupach - porównanie wyników, interpretacja i dyskusja.
T-L-1Zestaw zadań z analizy przyczynowo-skutkowej – studenci samodzielnie rozwiązują zadania z zastosowaniem arkusza kalkulacyjnego. Porównanie wyników i dyskusja.
T-A-3Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji arkusza kalkulacyjnego. Zastosowanie formuł tablicowych. Reguły naliczania odsetek karnych. Zespołowe rozwiązanie zadań - interpretacja wyników, dyskusja.
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.
T-L-4Zadanie opracowania alternatywnych harmonogramów spłaty kredytu – samodzielna praca studentów. Dyskusja na temat sposobów uwzględnienia odroczenia spłat kredytu.
T-A-6Prezentacja dodatku SOLVER (Microsoft EXCEL). 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. Zespołowe budowanie modelu optymalizacyjnego przykładowego zagadnienia programowania liniowego - szukanie rozwiązania, interpretacja wyników, dyskusja.
Metody nauczaniaM-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
M-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma aktywną postawę i wykazuje się kreatywnością podczas pracy zespołowej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_K02Student powinien być chętny do wyrażania ocen propozycji innych studentów i wykazywać zdolność do ich przyjmowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role oraz określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotuC-4Ukształtowanie umiejętności budowy prostych modeli sytuacji decyzyjnych.
C-6Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa i we wspomaganiu decyzji kapitałowo-inwestycyjnych.
C-7Zapoznanie studentów z zasadami rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.
Treści programoweT-L-6Samodzielna praca studentów - problem maksymalizacji korzyści i problem minimalizacji kosztów w zagadnieniach optymalizacyjnych. Konstruowanie modelu optymalizacyjnego, znajdowanie rozwiązań optymalnych, kalkulacja krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności. Omówienie uzyskanych wyników, dyskusja.
T-A-7Modele optymalizacyjne - rozpoznanie sprzecznego zagadnienia programowania matematycznego. Na przykładach - obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Zespołowe rozwiązanie dwóch przykładów - interpretacja wyników i dyskusja.
T-L-7Optymalizacja planu transportowego - samodzielna praca studentów nad zadanymi przykładami. Wyszukiwanie rozwiązań optymalnych. Interpretacja wyników, dyskusja.
Metody nauczaniaM-5Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-4Dyskusja dydaktyczna (burza mózgów podczas ćwiczeń i laboratoriów)
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Na początku ćwiczeń - ocena rozwiązania zadania problemowego postawionego na poprzednich zajęciach.
S-1Ocena formująca: Na początku laboratoriów - ocena rozwiązania zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-6Ocena formująca: Ocena realizacji zadań - na bieżąco, w trakcie ćwiczeń i laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wyrażać oceny do propozycji innych studentów i wykazuje się zdolnością do ich przyjmowania.
3,5
4,0
4,5
5,0