ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Bioinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Komputerowe systemy wspomagania decyzji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Bioinformatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Komputerowe systemy wspomagania decyzji
Specjalność	Systemy informatyczne w biologii
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)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	18	Grupa obieralna	1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,0	0,41	zaliczenie
wykłady	W	6	15	1,0	0,59	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość algebry i analizy matematycznej
W-2	Podstawy informatyki
W-3	Podstawowa umiejętność posługiwania się programem arkuszy kalkulacyjnych

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
C-2	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
C-5	Zapoznanie się z typologią komputerowych systemów wspomagania decyzji
C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
C-7	Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
C-8	Umiejętność budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej.
C-9	Poznanie struktur i zasad funkcjonowania typowych systemów wspomagania decyzji.
C-10	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego – Microsoft EXCEL.
C-11	Opanowanie technik obliczeniowych we wspomaganiu decyzji w zarządzaniu finansami przedsiębiorstwa.
C-12	Umiejętność wykorzystania arkuszy kalkulacyjnych we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych.
C-13	Poznanie podstawowych pojęć związanych z modelami optymalizacyjnymi.
C-14	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w środowisku Microsoft-EXCEL.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.	2
T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.	2
T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.	2
T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.	2
T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.	2
T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.	2
T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.	2
T-L-8	Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.	1
		15
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.	2
T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.	2
T-W-3	Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.	2
T-W-4	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.	2
T-W-5	Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.	2
T-W-6	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.	2
T-W-7	Systemy 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 - przykłady.	2
T-W-8	Zaliczenie tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru.	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestniczenie w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych (praca własna studenta)	7
A-L-3	Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w duetach)	6
A-L-4	Udział w konsultacjach do laboratoriów	2
		30
wykłady
A-W-1	Uczestniczenie w zajęciach	14
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia tematyki wykładów i samo zaliczenie	15
A-W-3	Udział w konsultacjach do wykładów	2
		31

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
M-4	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną.
M-5	Dyskusja dydaktyczna - wykład-prezentacja elektroniczna przygotowana przez studentów-ochotników (na wcześniej zadany temat i w oparciu o materiały udostępnione przez wykładowcę) połączona z dyskusją.
M-6	Z użyciem komputera - rozwiązywanie (w grupach 2, 3 osobowych) zestawów zadań przesłanych studentom z conajmniej tygodniowym wyprzedzeniem.
M-7	Objaśnienie (na ostatnich zajęciach laboratoryjnych): zestaw zadań zaliczających laboratoria, kryteria oceniania, określenie wymagań formalnych i merytorycznych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
S-4	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach.
S-5	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawu zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane drogą elektroniczną).
S-6	Ocena podsumowująca: Ocena z treści teoretycznych (wykładów) na egzaminie w formie testu wielokrotnego wyboru (efekt - na papierze).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_W01 Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych	—	—	—	C-1	T-W-1, T-W-2	M-1	S-2, S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W02 Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk	—	—	—	C-1, C-5	T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1	S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W03 Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)	BI_1A_W18	P1A_W04, P1A_W05, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W07	InzA_W02	C-3, C-4	T-L-1, T-L-6, T-L-7	M-1, M-2, M-3	S-3
BI_1A_BII-S-O1.2_W04 Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie	—	—	—	C-6	T-W-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-8	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_U01 Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki	BI_1A_U01	P1A_U01, P1A_U02, P1A_U04, T1A_U01, T1A_U09	InzA_U02	C-3, C-2, C-6	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_U02 Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe	—	—	—	C-3, C-2, C-6	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_U03 Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji	BI_1A_U01	P1A_U01, P1A_U02, P1A_U04, T1A_U01, T1A_U09	InzA_U02	C-1, C-3, C-2, C-4	T-W-6, T-W-7, T-L-6, T-L-7	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

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	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_K01 Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń	—	—	—	C-3, C-4, C-6	T-W-1, T-W-2, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_K02 Aktywna postawa i chęć pracy w zespole	BI_1A_K04	P1A_K02, P1A_K03, P1A_K06, P1A_K08, T1A_K02, T1A_K03, T1A_K04, T1A_K06	InzA_K01, InzA_K02	C-3, C-4, C-6	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-2	S-2
BI_1A_BII-S-O1.2_K03 Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji	BI_1A_K05	T1A_K02, T1A_K03, T1A_K05, T1A_K07	InzA_K01	C-3, C-2, C-4, C-6	T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8	M-2, M-3	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_W01 Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych	2,0	Student nie zna i/lub nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych
	3,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	3,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami.
	4,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji.
	4,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta.
	5,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta. Ponadto: potrafi wymienić silne i słabe strony (czyli: ograniczenia) tych metod.
BI_1A_BII-S-O1.2_W02 Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk	2,0	Student nie zna i/lub umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie potrafi rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów.
	4,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania.
	4,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku.
	5,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku. Student potrafi wskazać branże i rodzaje działalności gospodarczej, w których przydatność tych systemów jest największa.
BI_1A_BII-S-O1.2_W03 Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)	2,0	Student nie umie zidentyfikować części składowych modelu optymalizacyjnego.
	3,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych.
	3,5	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu.
	4,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny.
	4,5	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych.
	5,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych. Student potrafi wymienić algorytmy iteracyjne stosowane współcześnie do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.
BI_1A_BII-S-O1.2_W04 Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie	2,0	Student nie potafi posługiwać się oprogramowaniem narzędziowym Microsoft-EXCEL i/lub nie umie wskazać i zaproponować narzędzi i funkcji przydatnych do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
	3,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
	3,5	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału.
	4,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem.
	4,5	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału.
	5,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału. Ponadto: student powinien umieć wskazać i zaproponować modyfikacje obliczeń tych wartości w praktyce.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_U01 Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki	2,0	Student nie umie zaprojektować podstawowego modelu sytuacji decyzyjnej, przygotować stosownego zbiór formuł i posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym.
	3,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
	3,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób.
	4,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne.
	4,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.
	5,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu. Student umie zoptymalizować proces obliczeń.
BI_1A_BII-S-O1.2_U02 Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe	2,0	Student nie umie dobrać i wykorzystać odpowiednich narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia.
	4,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie.
	4,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki.
	5,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki. Potrafi opracować prosty interfejs.
BI_1A_BII-S-O1.2_U03 Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji	2,0	Student nie umie opracować prostego modelu optymalizacyjnego.
	3,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny.
	3,5	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym.
	4,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model.
	4,5	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje.
	5,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje. Student umie sporządzić prosty interfejs użytkownika modelu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
BI_1A_BII-S-O1.2_K01 Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń	2,0	Student nie wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
	3,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
	3,5	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników,
	4,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób.
	4,5	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów.
	5,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów. Wykazuje aktywną postawę.
BI_1A_BII-S-O1.2_K02 Aktywna postawa i chęć pracy w zespole	2,0	Student nie wykazuje aktywnej postawy i nie chce pracować w zespole.
	3,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole.
	3,5	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu.
	4,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność.
	4,5	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki.
	5,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki i wykazuje zdolności przywódcze.
BI_1A_BII-S-O1.2_K03 Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji	2,0	Student nie jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
	3,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
	3,5	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób.
	4,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania.
	4,5	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki.
	5,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki. Jest otwarty na poszukiwanie kompromisu.

Literatura podstawowa

R. Budziński, Komputerowy system przetwarzania danych ekonomiczno-finansowych w przedsiębiorstwie, IBS PAN, Warszawa-Szczecin, 2000
R. Knosala [red.], Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem, PWE, Warszawa, 2007
K. Piasecki, Modele matematyki finansowej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.	2
T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.	2
T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.	2
T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.	2
T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.	2
T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.	2
T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.	2
T-L-8	Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.	1
		15

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.	2
T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.	2
T-W-3	Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.	2
T-W-4	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.	2
T-W-5	Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.	2
T-W-6	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.	2
T-W-7	Systemy 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 - przykłady.	2
T-W-8	Zaliczenie tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru.	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestniczenie w zajęciach laboratoryjnych	15
A-L-2	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych (praca własna studenta)	7
A-L-3	Rozwiązanie zadań zaliczających laboratoria (praca w duetach)	6
A-L-4	Udział w konsultacjach do laboratoriów	2
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestniczenie w zajęciach	14
A-W-2	Przygotowanie do zaliczenia tematyki wykładów i samo zaliczenie	15
A-W-3	Udział w konsultacjach do wykładów	2
		31

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_W01	Student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe pojęcia związane ze wspomaganiem decyzji zarządczych
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
Treści programowe	T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
Treści programowe	T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna i/lub nie potrafi zdefiniować podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych
	3,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych.
	3,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami.
	4,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji.
	4,5	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta.
	5,0	Student zna definicje podstawowych pojęć związanych ze wspomaganiem decyzji zarządczych oraz potrafi (przynajmniej niektóre) poprzeć przykładami. Ponadto: potrafi wskazać inne dyscypliny naukowe - źródła metod wspomagania decyzji. Co więcej: potrafi przedstawić przykłady konkretnych metod numerycznych wspomagających decydenta. Ponadto: potrafi wymienić silne i słabe strony (czyli: ograniczenia) tych metod.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_W02	Student powinien być w stanie wymienić i zdefiniować klasy komputerowych systemów wspomagania decyzji oraz rozpoznawać i rozróżniać klasy tych systemów na podstawie zadanych charakterystyk
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
Cel przedmiotu	C-5	Zapoznanie się z typologią komputerowych systemów wspomagania decyzji
Treści programowe	T-W-3	Kryteria klasyfikacji komputerowych systemów wpomagania decyzji w zarządzaniu. Kryterium zakresu organizacyjnego. Kryterium głównych obszarów funkcjonalnych. Kryterium szczebla zarządzania. Kryterium architektury systemu.
	T-W-4	Informatyczne systemy departamentowe. Informatyczne systemy przedsiębiorstwa. Systemy międzyorganizacyjne. Systemy finansowe. Systemy produkcyjne. Systemy zarządzania zasobami ludzkimi.
	T-W-5	Systemy poziomu operacyjnego – STPD: definicje, istota, cele, główne cechy. Podstawowe transakcje w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Organizacja przetwarzania danych w STPD. Wspomaganie decyzji operacyjnych - przykłady.
	T-W-6	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
	T-W-7	Systemy 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 - przykłady.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna i/lub umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także nie potrafi rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk.
	3,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów.
	4,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania.
	4,5	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku.
	5,0	Student zna i umie wymienić oraz zdefiniować klasy systemów wspomagania decyzji a także umie rozpoznawać i rozrózniać klasy tych na podstawie zadanych charakterystyk. Student potrafi przytoczyć nazwy angielskie (występujące w literaturze przedmiotu), będące odpowiednikami polskich nazw tych systemów. Ponadto: student potrafi przyporządkować te systemy odpowiednim szczeblom zarządzania. Co więcej: student potrafi wymienić dwa lub trzy systemy komercyjne dostępne na rynku. Student potrafi wskazać branże i rodzaje działalności gospodarczej, w których przydatność tych systemów jest największa.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_W03	Student powinien być w stanie wymienić i opisać elementy składowe modeli optymalizacyjnych (na potrzeby wspomagania decyzji)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_W18	ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_W04	ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
	P1A_W05	ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
	P1A_W07	ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_W02	ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
Cel przedmiotu	C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Ocena z zaliczenia tematyki wykładów - test wielokrotnego wyboru
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie zidentyfikować części składowych modelu optymalizacyjnego.
	3,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych.
	3,5	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu.
	4,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny.
	4,5	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych.
	5,0	Student umie wymienić elementy modeli optymalizacyjnych. Student potrafi opisać ich role w modelu optymalizacyjnym. Ponadto: student umie zdefiniować sprzeczny model optymalizacyjny oraz umie opisać sytuacje występowania wielu rozwiązań optymalnych. Student potrafi wymienić algorytmy iteracyjne stosowane współcześnie do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_W04	Student powinien być w stanie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie
Cel przedmiotu	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-W-6	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
	T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
	T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.
	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
	T-L-8	Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potafi posługiwać się oprogramowaniem narzędziowym Microsoft-EXCEL i/lub nie umie wskazać i zaproponować narzędzi i funkcji przydatnych do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
	3,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL).
	3,5	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału.
	4,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem.
	4,5	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału.
	5,0	Student umie wskazać i zaproponować narzędzia i funkcje przydatne do rozwiązywania problemów z zakresu wartości pieniądza w czasie (w środowisku Microsoft-EXCEL). Student potrafi objaśnić różnice pomiędzy przyszłą a obecną wartością kapitału. Ponadto: student potrafi tą różnicę przedstawić jakimś przykładem. Co więcej: student potrafi dołączyć czynnik inflacji w objaśnieniach przyszłej i obecnej wartości kapitału. Ponadto: student powinien umieć wskazać i zaproponować modyfikacje obliczeń tych wartości w praktyce.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_U01	Student powinien umieć zaprojektować model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zestaw formuł obliczających, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U01	wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_U01	stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	P1A_U02	rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
	P1A_U04	wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-2	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
	T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
	T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.
	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie zaprojektować podstawowego modelu sytuacji decyzyjnej, przygotować stosownego zbiór formuł i posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym.
	3,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki.
	3,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób.
	4,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne.
	4,5	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu.
	5,0	Student umie zaprojektować podstawowy model sytuacji decyzyjnej, przygotować stosowny zbiór formuł, posłużyć się arkuszem kalkulacyjnym, zweryfikować i zinterpretować uzyskane wyniki. Potrafi też przedstawić wyniki w atrakcyjny sposób. Ponadto, student umie znaleźć rozwiązania alternatywne. Student umie zbudować prosty interfejs użytkownika modelu. Student umie zoptymalizować proces obliczeń.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_U02	Student powinien umieć dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-2	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
	T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
	T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.
	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie dobrać i wykorzystać odpowiednich narzędzi i funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe.
	3,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia.
	4,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie.
	4,5	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki.
	5,0	Student umie dobrać i wykorzystać odpowiednie narzędzia i funkcje arkusza kalkulacyjnego do obliczeń wspomagających decyzje inwestycyjne i kapitałowe. Potrafi organizować obliczenia oraz rozplanować kalkulacje pośrednie. Uzyskane wyniki umie łączyć z elementami grafiki. Potrafi opracować prosty interfejs.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_U03	Student powinien umieć opracować i zbudować model optymalizacyjny problemu decyzyjnego, rozwiązać taki model, wyszukać, ocenić i zinterpretować możliwe alternatywy decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_U01	wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_U01	stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
	P1A_U02	rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim
	P1A_U04	wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego
	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie sie z podstawowymi pojęciami związanymi ze wspomaganiem decyzji
	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-2	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
	C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
Treści programowe	T-W-6	Systemy wspomagania decyzji menedżęrskich szczebla taktycznego – ISZ. Model ISZ. Wejścia i wyjścia ISZ. Przykłady wspomagania decyzji zrutynizowanych. Systemy wspomagania decyzji menedżerskich szczebla strategicznego – SIK/SWK: definicje, istota, cele. Model SIK/SWK. Krytyczne czynniki sukcesu a kluczowe wskaźniki działalności.
	T-W-7	Systemy 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 - przykłady.
	T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie umie opracować prostego modelu optymalizacyjnego.
	3,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny.
	3,5	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym.
	4,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model.
	4,5	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje.
	5,0	Student umie opracować prosty model optymalizacyjny oraz umie posłużyć się oprogramowaniem narzędziowym. Ponadto, potrafi obliczyć taki model oraz wyszukać i ocenić alternatywne decyzje. Student umie sporządzić prosty interfejs użytkownika modelu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_K01	Dbałość o zwięzły i precyzyjny opis wyników obliczeń
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-W-1	Podstawowe pojęcia: decyzja, sytuacja decyzyjna, modele sytuacji decyzyjnych, zarządzanie, system, system informacyjny, system informacyjny przedsiębiorstwa, system informatyczny.
	T-W-2	Dane, informacje, wiedza, mądrość. Zasady transformacji danych w informacje. Potrzeby informacyjne menedżerów. Informacja w ujęciu przedmiotowym i podmiotowym. Wartość informacji. Zarządzanie informacją. Klasyfikacja informacji. Funkcje informacji. Właściwości informacji jako zasobu. Szczeble zarządzania a rodzaje informacji. Cechy informacji.
	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
	T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
	T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.
	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
	T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z prezentacją elektroniczną
	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
	3,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń.
	3,5	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników,
	4,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób.
	4,5	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów.
	5,0	Student wykazuje się dbałością w zakresie zwięzłego i precyzyjnego opisu wyników obliczeń. Jest kreatywny w graficznej prezentacji wyników, Wykazuje otwartość na pomysły innych osób. Jest skłonny do wyrażania ocen na temat tych pomysłów. Wykazuje aktywną postawę.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_K02	Aktywna postawa i chęć pracy w zespole
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_K04	jest zdolny do efektywnej pracy samodzielnej i zespołowej, wykazuje odpowiedzialność za pracę własną, wspólnie realizowane zadania oraz powierzany sprzęt
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	P1A_K02	potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
	P1A_K03	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
	P1A_K06	jest odpowiedzialny za bezpieczeństwo pracy własnej i innych; umie postępować w stanach zagrożenia
	P1A_K08	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
	T1A_K02	ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	T1A_K03	potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
	T1A_K04	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
	T1A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_K01	ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	InzA_K02	potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-L-1	Metody analizy przyczynowo-skutkowej – przebieg obliczeń w arkuszu kalkulacyjnym. Przypadek dwuczynnikowy i przypadek trzyczynnikowy. Dyskusja na temat interpretacji uzyskanych wyników.
	T-L-2	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach - reguł: procentu prostego i procentu składanego. Przyszła i obecna wartość pieniądza – formuły dla stałej i zmiennej stopy procentowej.
	T-L-3	Wartość pieniądza w czasie. Porównanie – na przykładach – płatności annuitetowych według wersji: bez wyprzedzenia i z wyprzedzeniem. Zastosowanie funkcji EXCEL-owych. Zastosowanie formuł tablicowych. Przykłady naliczania odsetek karnych. Przykłady numeryczne na obliczanie realnej stopy procentowej.
	T-L-4	Zastosowanie algorytmów 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.
	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
	T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
Metody nauczania	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazuje aktywnej postawy i nie chce pracować w zespole.
	3,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole.
	3,5	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu.
	4,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność.
	4,5	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki.
	5,0	Student ma aktywną postawę i chęć pracy w zespole. Wykazuje otwartość na pomysły innych członków zespołu i sam wykazuje kreatywność. Współpracuje z innymi zgodnie z zasadami etyki i wykazuje zdolności przywódcze.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	BI_1A_BII-S-O1.2_K03	Zdolność do wyrażania ocen alternatywnych decyzji
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	BI_1A_K05	rozumie społeczny i zawodowy kontekst bioinformatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_K02	ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	T1A_K03	potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
	T1A_K05	prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
	T1A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_K01	ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności budowy prostego modelu sytuacji decyzyjnej
	C-2	Pogłębienie znajomości oprogramowania użytkowego - Microsoft EXCEL
	C-4	Nauczenie się rozwiązywania problemów optymalizacyjnych w Microsoft EXCEL
	C-6	Nauczenie się posługiwania narzędziami i funkcjami Microsoft EXCEL w zakresie wartości pieniądza w czasie
Treści programowe	T-L-5	Obliczanie NPV projektów inwestycyjnych: „krok po kroku” i z wykorzystaniem funkcji EXCEL-owych. Przykład zastosowania metody okresu zwrotu. Metoda IRR: wykorzystanie metody przybliżonej (interpolacja liniowa), opcja Narzędzia\|Szukaj wyniku… oraz funkcja EXCEL-a.
	T-L-6	Dodatek SOLVER. 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.
	T-L-7	Dodatek SOLVER. Zapis macierzowy zagadnienia programowania liniowego (PL). Interpretacja wyników obliczeń – na przykładach. Problem diety. Identyfikacja rozwiązania optymalnego i rozpoznanie sprzecznego zagadnienia PL, program dualny, obliczanie krańcowej produktywności i krańcowej kosztochłonności, poszukiwanie alternatywnych rozwiązań optymalnych. Omówienie zadań zaliczających laboratoria.
	T-L-8	Prezentacja prawidłowych rozwiązań zadań zaliczających laboratoria. Analiza efektów prac studentów rozwiązujących zadania w duetach.
Metody nauczania	M-2	Z użyciem komputera - rozwiązywanie przez studentów (w parach) zestawów zadań
Metody nauczania	M-3	Objaśnienie (na przedostatnich zajęciach laboratoryjnych): kryteria oceny zadań zaliczeniowych wraz z wymaganiami formalnymi
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Na początku laboratorium - krótkie zaliczenie zadania postawionego na poprzednich zajęciach
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena rozwiązania zestawów zadań zaliczających laboratoria (rozwiązania przesłane elektronicznie)
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
	3,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji.
	3,5	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób.
	4,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania.
	4,5	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki.
	5,0	Student jest zdolny do wyrażania ocen alternatywnych decyzji. Jest wrażliwy na zdanie innych osób. Wykazuje zdolność do przekonywania do własnego zdania zgodnie z zasadami etyki. Jest otwarty na poszukiwanie kompromisu.