Wydział Ekonomiczny - Zarządzanie (N1)
specjalność: Informatyka w biznesie
Sylabus przedmiotu Wykorzystanie modeli decyzyjnych w gospodarce:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
Obszary studiów | nauk społecznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Wykorzystanie modeli decyzyjnych w gospodarce | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Jadwiga Zaród <Jadwiga.Zarod@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagana znajomość podstawowych zagadnień z matematyki, ekonometrii oraz ogólnej wiedzy ekonomicznej. |
W-2 | Wymagana umiejętność wykonywania operacji matematycznych i posługiwania się arkuszem kalkulacyjnym Excel. |
W-3 | Wymagana zdolność samodzielnej pracy przy opracowaniu wskazanego tematu oraz formułowania wniosków. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zdobycie umiejętnośći budowania i rozwiązywania modeli decyzyjnych. |
C-2 | Wykształcenie zdolności programowania matematycznego w warunkach niepewności i ryzyka. |
C-3 | Wskazanie możliwości zastosowania modeli decyzyjnych w gospodarce. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Budowa i rozwiązywanie modeli decyzyjnych. | 1 |
T-L-2 | Optymalizacja wybranych zagadnień gospodarczych (wybór asortymentu produkcji, problem diet, transport żywności). | 1 |
T-L-3 | Analiza wrażliwości rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
T-L-4 | Rozwiązywanie zadań programowania stochastycznego w warunkach niepewności (kryterium Walda,Savage'a, Baysa, Hurowicza). | 2 |
T-L-5 | Sterowanie produkcją za pomocą programowania dynamicznego. Kolokwium | 2 |
7 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Etapy budowy modelu decyzyjnego. | 1 |
T-W-2 | Analiza postoptymalizacyjna rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
T-W-3 | Klasyfikacja zadań programowania stochastycznego (modele z losową funkcją celu, z losowymi ograniczeniami). | 1 |
T-W-4 | Planowanie decyzji gospodarczych za pomocą modeli teorii gier. | 1 |
T-W-5 | Programowanie dynamiczne (podstawowe pojęcia , zasada Bellmana, matematyczny model sterowania) | 1 |
T-W-6 | Modelowanie wielokryterialne (podstawowe pojęcia, modele substytucyjne, modele niesubstytucyjne). | 1 |
T-W-7 | Zaliczenie obejmujące treści programowe wykładów. | 1 |
7 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Przygotowanie do ćwiczeń | 9 |
A-L-2 | Studiowanie literatury. | 7 |
A-L-3 | Uczestnictwo w laboratoriach. | 7 |
A-L-4 | Przygotowanie do kolokwium | 7 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Studiowanie literatury | 12 |
A-W-2 | Uczestnictwo w wykładach | 7 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia treści programowych wykładów | 10 |
A-W-4 | Zaliczenie przedmiotu. | 1 |
30 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne polegające na budowaniu i rozwiązywaniu modeli decyzyjnych (przy użyciu wybranych programów komputerowych). |
M-2 | Wykład informacyjno - problemowy w postaci multimedialnej prezentacji. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Kolokwia sprawdzające umiejętność budowania i rozwiązywania modeli decyzyjnych. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie sprawdzające wiedzę teoretyczną obejmującą treści programowe wykładów. |
S-3 | Ocena formująca: Prezentacja rozwiązań modeli opracowanych przez zespół. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_W01 Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz zna etapy modelowania decyzyjnego. | ZN1_1A_W01, ZN1_1A_W04, ZN1_1A_W08, ZN1_1A_W09, ZN1_1A_W15 | S1A_W01, S1A_W03, S1A_W06, S1A_W11 | C-1, C-3 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6 | M-2 | S-2 |
ZN1_1A_D1/12_W02 Student zna popularne pakiety programowania matematycznego i arkusz kalkulacyjny Excel oraz wie jak wykorzystać te narzędzia do rozwiazywania modeli decyzyjnych. | ZN1_1A_W08, ZN1_1A_W09, ZN1_1A_W15 | S1A_W06, S1A_W11 | C-1, C-2 | T-W-5, T-W-6, T-L-2 | M-1 | S-1 |
ZN1_1A_D1/12_W03 Student posiada wiedze o budowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. | ZN1_1A_W01, ZN1_1A_W08, ZN1_1A_W09, ZN1_1A_W15 | S1A_W01, S1A_W06, S1A_W11 | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-6 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_U01 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania liniowego i dynamicznego. | ZN1_1A_U01, ZN1_1A_U05, ZN1_1A_U10, ZN1_1A_U11, ZN1_1A_U15 | S1A_U01, S1A_U02, S1A_U03, S1A_U04, S1A_U05, S1A_U07 | C-1, C-3 | T-W-2, T-W-5 | M-1 | S-1 |
ZN1_1A_D1/12_U02 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania stochastycznego. | ZN1_1A_U01, ZN1_1A_U10, ZN1_1A_U11, ZN1_1A_U12, ZN1_1A_U15 | S1A_U01, S1A_U02, S1A_U03, S1A_U04, S1A_U05, S1A_U07, S1A_U08 | C-1, C-3 | T-W-3, T-W-6, T-W-4 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_K01 Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej. | ZN1_1A_K02, ZN1_1A_K03, ZN1_1A_K06, ZN1_1A_K09 | S1A_K02, S1A_K03, S1A_K04, S1A_K07 | C-1, C-3 | T-L-2, T-L-4 | M-1 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_W01 Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz zna etapy modelowania decyzyjnego. | 2,0 | Student nie zna roli i miejsca programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz nie zna etapów modelowania decyzyjnego. |
3,0 | Student słabo zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna tylko niektóre etapy modelowania decyzyjnego. | |
3,5 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna tylko niektóre etapy modelowania decyzyjnego. | |
4,0 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna większość etapów modelowania decyzyjnego. | |
4,5 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna wszystkie etapy modelowania decyzyjnego. | |
5,0 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna wszystkie etapy modelowania decyzyjnego oraz je analizuje. | |
ZN1_1A_D1/12_W02 Student zna popularne pakiety programowania matematycznego i arkusz kalkulacyjny Excel oraz wie jak wykorzystać te narzędzia do rozwiazywania modeli decyzyjnych. | 2,0 | Student nie zna narzędzi arkuszu kalkulacyjnego Excel i nie wie w jaki sposób wykorzystać je do rozwiazywania zadań programowania liniowego. |
3,0 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i wie (z pomoca prowadzącego zajęcia)w jaki sposób wykorzystać je do rozwiazywania zadań programowania liniowego. | |
3,5 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i wie jak samodzielnie wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
4,0 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i kilka modułów poznanych pakietów programowania matematycznego oraz wie (z pomocą prowadzącego) jak wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
4,5 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i moduły poznanych pakietów programowania matematycznego oraz wie jak samodzielnie wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
5,0 | Student wie jak posługiwac sie wszystkimi modułami poznanych pakietów programowania matematycznego, potrafi samodzielnie zaproponować zastosowanie odpowiednich narzedzi, umie ocenić ich przydatność do badania prawidłowości gospodarczych, wszystkimi modułami poznanych pakietów statystycznych | |
ZN1_1A_D1/12_W03 Student posiada wiedze o budowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. | 2,0 | Student nie posiada wiedzy o konstruowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. |
3,0 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu niektórych modeli decyzyjnych ale nie wie jak je rozwiązać. | |
3,5 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu modeli decyzyjnych i niektóre wie jak rozwiązać. | |
4,0 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu modeli decyzyjnych i zna metody ich rozwiązywania. | |
4,5 | Student ma wiedzę o konstruowaniu modeli decyzyjnych, zna metody i ich rozwiązywania i interpretację. | |
5,0 | Student ma wiedzę o konstruowaniu modeli decyzyjnych, zna metody i ich rozwiązywania i interpretację oraz wie jak przeprowadza się analizę postoptymalizacyjną. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_U01 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania liniowego i dynamicznego. | 2,0 | Student nie umie wykorzystac do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego arkusza kalkulacyjnego Excel. |
3,0 | Student umie wykorzystać (z pomocą prowadzącego) arkusz kalkulacyjny Excel.do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego. | |
3,5 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego. | |
4,0 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. | |
4,5 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki. | |
5,0 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki i wykorzystać je do podejmowania decyzji gospodarczych. | |
ZN1_1A_D1/12_U02 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania stochastycznego. | 2,0 | Student nie potrafi konstruować modeli programowania stochastycznego. |
3,0 | Student potrafi konstruować modele programowania stochastycznego. | |
3,5 | Student potrafi konstruować modele programowania stochastycznego i z pomocą prowadzącego rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. | |
4,0 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. | |
4,5 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki. | |
5,0 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki wykorzystać je do podejmowania decyzji gospodarczych.. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZN1_1A_D1/12_K01 Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej. | 2,0 | Student nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej. |
3,0 | Student potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie operacyjne, a z pomoca nauczyciela zorganizować grupową prezentację. | |
3,5 | Student potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie operacyjne i zorganizować grupową prezentację. | |
4,0 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prrezentację, z pomocą nauczyciela, potrafi identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu oraz wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego. | |
4,5 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prezentację, potrafi identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego a także dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników. | |
5,0 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prezentację, identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiaąania zdefiniowanego problemu, wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego oraz dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników. |
Literatura podstawowa
- Kukułak., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 1993
- Trzaskalik T., Badania operacyjne z komputerem, Wydawnictwo Naukowe UŁ, Łódź, 1998
- Guzik B., Ekonometria i badania operacyjne, Wydawnictwo Naukowe AE, Poznań, 1999
- Hozer J., Zastosowanie programowania matematycznego w ekonomii, Wydawnictwo Naukowe US, Szczecin, 1998
Literatura dodatkowa
- Trzaskalik T., Modelowanie preferencji a ryzyko, Wydawnictwo Naukowe AE, Katowice, 2003
- Krawiec B., Metody optymalizacji w rolnictwie, PWN, Łódź, 1991