Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Metody wspomagania decyzji
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
GIKS-1-723-s
Wydział:
Górnictwa i Geoinżynierii
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Inżynieria Kształtowania Środowiska
Semestr:
7
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
prof. nadzw. dr hab. inż. Saramak Daniel (dsaramak@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W jaki sposób można podejmować najlepsze decyzje? Czy istnieją metody dzięki którym można wybrać najlepszy możliwy wariant? Jak nie dać się zmanipulować oraz jak wpływać na decyzje innych? Wykład z przedmiotu w sposób zwięzły przekazuje wiedzę na temat podstawowych metod wspomagających proces decyzyjny, sposobów zmniejszenia ryzyka podjęcia błędnych decyzji oraz uwarunkowań i czynników wpływających na podejmowanie decyzji przez jednostki i grupy decydentów. Omówione są podstawowe techniki i narzędzia wykorzystywane w procesach podejmowania decyzji

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student umie precyzować określone zadania optymalizacyjne IKS1A_W03, IKS1A_W01, IKS1A_W05, IKS1A_W02 Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach
M_W002 Student wie jakie są silne i słabe strony stosowanych technik optymalizacyjnych IKS1A_W03, IKS1A_W01, IKS1A_W05, IKS1A_W02 Projekt,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_W003 Student wie jak stosować podstawowe techniki optymalizacyjne IKS1A_W03, IKS1A_W01, IKS1A_W05, IKS1A_W02 Wykonanie projektu,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_W004 Student wie w jaki sposób dobierać metody w zakresie rozpatrywanego zagadnienia optymalizacyjnego IKS1A_W03, IKS1A_W01, IKS1A_W05, IKS1A_W02 Projekt,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student potrafi obsługiwać podstawowe programy służące do optymalizacji (np. Excel) IKS1A_U03, IKS1A_U02, IKS1A_U05 Projekt,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U002 Student potrafi samodzielnie wykonać projekt optymalizacyjny dla wybranego problemu IKS1A_U03, IKS1A_U02, IKS1A_U05 Projekt,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U003 Student potrafi wskazywać problemy, które należy zoptymalizować w badanych zagadnieniach IKS1A_U03, IKS1A_U02, IKS1A_U05 Wykonanie projektu,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_U004 Student potrafi wybrać odpowiednią metodę do określonego problemu IKS1A_U03, IKS1A_U02, IKS1A_U05 Projekt,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student ma świadomość wagi rzetelnego przygotowania danych i zastosowanych metod optymalizacyjnych IKS1A_K03, IKS1A_K04, IKS1A_K01, IKS1A_K02 Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie projektu,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_K002 Student ma świadomość istoty pracy zespołowej IKS1A_K03, IKS1A_K01 Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie projektu,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
M_K003 Student ma świadomość konieczności poszerzania swojego warsztatu badawczego w badaniu analizowanych problemów IKS1A_K03, IKS1A_K04, IKS1A_K01, IKS1A_K02 Wykonanie ćwiczeń,
Wykonanie projektu,
Kolokwium,
Aktywność na zajęciach
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 15 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student umie precyzować określone zadania optymalizacyjne + - + - - - - - - - -
M_W002 Student wie jakie są silne i słabe strony stosowanych technik optymalizacyjnych + - + - - - - - - - -
M_W003 Student wie jak stosować podstawowe techniki optymalizacyjne + - + - - - - - - - -
M_W004 Student wie w jaki sposób dobierać metody w zakresie rozpatrywanego zagadnienia optymalizacyjnego + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi obsługiwać podstawowe programy służące do optymalizacji (np. Excel) + - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi samodzielnie wykonać projekt optymalizacyjny dla wybranego problemu + - + - - - - - - - -
M_U003 Student potrafi wskazywać problemy, które należy zoptymalizować w badanych zagadnieniach + - + - - - - - - - -
M_U004 Student potrafi wybrać odpowiednią metodę do określonego problemu + - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student ma świadomość wagi rzetelnego przygotowania danych i zastosowanych metod optymalizacyjnych + - + - - - - - - - -
M_K002 Student ma świadomość istoty pracy zespołowej - - + - - - - - - - -
M_K003 Student ma świadomość konieczności poszerzania swojego warsztatu badawczego w badaniu analizowanych problemów + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 58 godz
Punkty ECTS za moduł 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 10 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 15 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 1 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):

procesy decyzyjne i typy modeli decyzyjnych
Modele liniowe – metody rozwiązywania
Modele probabilistyczne i stochastyczne – zastosowania, przykłady rozwiązań
Decyzje w warunkach ryzyka i niepewności
Elementy teorii gier
Problemy wielokryterialne – AHP
Drzewa decyzyjne
Wspomaganie decyzji ekonomicznych (SWOT, BEP)
Sieci neuronowe i data mining

Ćwiczenia laboratoryjne (15h):

Ćwiczenia laboratoryjne są ilustracją treści wykładów.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie ćwiczeń odbywa się na podstawie kolokwium zaliczeniowego obejmującego treści prezentowane na wykładach i ćwiczeniach. wykładów.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa jest średnią z oceny z ćwiczeń laboratoryjnych oraz aktywności na wykładach. Przewiduje się kolokwium zaliczeniowe oraz wykonanie sprawozdania.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Dopuszczalne odrabianie zajęć z innymi grupami, pod warunkiem wcześniejszego ustalenia z prowadzącym.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Matematyka na poziomie I roku studiów

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Miszczyński M., Programowanie liniowe. Elementy teorii i zadania, Wyd. Absolwent, Łódź, 1996
Rogalska D. (red.), Programowanie liniowe. Algorytmy i zadania, Wyd. UŁ, Łódź, 1998
Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, PWE, Warszawa, 2003, 2008
Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, WN PWN Warszawa, 2006.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Tumidajski T., Saramak D.: Modele i zadania statystyki matematycznej. Wyd. AGH, Kraków, 2009.
2. Tumidajski T., Foszcz D., Jamróż D., Niedoba T., Saramak D.: Niestandardowe metody statystyczne i obliczeniowe w opisie procesów przeróbki surowców mineralnych, Wydawnictwo IGSMiE PAN, 2009.
3. Tumidajski T., Saramak D., Niedoba T.: Matematyczne aspekty opisu i oceny wzbogacalności rud miedzi, Górnictwo i Geoinżynieria, vol. 31(4), pp. 97-106, 2007.
4. Kwiecień J., Pawul M.: Application of artificial neural networks to spring water quality prediction, Polish Journal of Environmental Studies, 2012 vol. 21 no. 5A, s. 271–275.

Informacje dodatkowe:

Dopuszczalna jest jedna nieobecność nieusprawiedliwiona na ćwiczeniach.
Forma kolokwium – kolokwium z zadań dotyczących zagadnień poruszanych na zajęciach. 2 terminy (1 podstawowy i 1 poprawkowy).