Системи підтримки приняття рішень - Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)

Реквізити навчальної дисципліни

Рівень вищої освіти Перший (бакалаврський)

Програма навчальної дисципліни

1. Опис навчальної дисципліни, її мета, предмет вивчання та результати навчання

Силабус освітнього компонента «Системи підтримки приняття рішень» розроблено відповідно до стандарту вищої освіти зі спеціальності 126 Інформаційні системи та технології галузі знань 12 Інформаційні технології для першого (бакалаврського) рівня вищої освіти.

Вибіркова ОК "Системи підтримки прийняття рішень" призначена для вивчення та розуміння концепцій, методів та технологій, пов'язаних із системами, що надають підтримку прийняття рішень у різних галузях. Сучасні умови бізнесу та науки вимагають від фахівців умінь ефективно приймати рішення в умовах невизначеності, і системи підтримки прийняття рішень стають ключовим інструментом у цьому контексті.

Студенти будуть вивчати теоретичні та практичні аспекти створення, впровадження та використання систем підтримки прийняття рішень. Основний акцент робиться на розумінні методологій визначення проблем, моделюванні та аналізі рішень, а також на розробці та використанні інтелектуальних систем та алгоритмів для автоматизації процесу прийняття рішень.

Серед тем, що включаються в предмет навчання, можна виділити:

• Основи прийняття рішень та методи аналізу проблем.

• Математичне моделювання та оптимізація в прийнятті рішень.

• Експертні системи та їх використання у вирішенні завдань.

• Технології Business Intelligence для аналізу та висвітлення даних.

• Інтеграція систем підтримки прийняття рішень у бізнес-процеси.

Метою навчальної дисципліни полягає в формуванні у студентів розуміння та навичок, необхідних для ефективного використання інструментів та методів, що допомагають у прийнятті рішень у складних ситуаціях:

• Надання студентам знань про теоретичні та практичні аспекти процесу прийняття рішень, включаючи етапи визначення проблем, збір та аналіз інформації, розробку альтернатив та оцінку ризиків.

• Навчання використанню математичних моделей та методів оптимізації для формалізації проблем та підтримки процесу прийняття оптимальних рішень.

• Ознайомлення з концепцією та застосуванням експертних систем у вирішенні завдань прийняття рішень за допомогою знань спеціалістів.

• Вивчення сучасних технологій збору, аналізу та візуалізації даних для підтримки процесів прийняття рішень у бізнес-середови

• Навчання методам оцінки ризиків та розумінню їх впливу на прийняття рішень.

• Розуміння та навчання впровадження систем підтримки прийняття рішень в реальні бізнеспроцеси.

• Розвиток у студентів критичного мислення та здатності знаходити нові, творчі підходи у розв'язанні проблем.

Предмет навчальної дисципліни –є вивчення концепцій, методів та інструментів, які допомагають вирішувати складні завдання прийняття рішень в умовах невизначеності. Основні аспекти предмету включають:

• Аналіз етапів та кроків, що включають визначення проблем, формулювання цілей, збір та аналіз інформації, розробку альтернатив та вибір оптимального варіанту.

• Вивчення математичних моделей, які дозволяють представляти реальні ситуації та застосовувати методи оптимізації для пошуку оптимальних рішень.

• Розгляд принципів та використання експертних систем, які базуються на знаннях індивідуальних експертів у конкретних галузях.

• Вивчення інструментів збору, аналізу та візуалізації даних для підтримки процесів прийняття рішень

• Вивчення методів визначення та оцінювання ризиків для прийняття інформованих рішень.

• Розгляд впровадження систем підтримки прийняття рішень у реальні бізнес-процеси.

Програмні результати навчання, на формування та покращення яких спрямована дисципліна: Дисципліна "Системи підтримки прийняття рішень" спрямована на формування різноманітних програмних результатів навчання, які охоплюють теоретичні знання, практичні навички та здатність студентів використовувати ці знання у практичних ситуаціях. Програмні результати спрямовані на глибоке і всебічне розуміння та використання методів та інструментів систем підтримки прийняття рішень для вирішення реальних проблем у різних галузях та сферах діяльності.

Пререквізити та постреквізити дисципліни

Для успішного засвоєння дисципліни студент повинен володіти освітніми компонентами «Вища математика», «Теорія ймовірностей і математична статистика», “Теорія прийняття рішень”. Компетенції, знання та уміння, одержані в процесі вивчення освітнього компонента є необхідними для подальшого вивчення освітніх компонентів «Переддипломна практика»,

«Дипломне проєктування».

2. Зміст навчальної дисципліни

Тема 1: Введення у системи підтримки прийняття рішень Тема 2: Процес прийняття рішень

• Етапи та кроки прийняття рішень.

• Моделі прийняття рішень та їхні основні властивості.

• Стратегії та методи прийняття рішень.

Тема 3. Сучасні тенденції та виклики

• Штучний інтелект в СППР:

Застосування машинного навчання та глибокого навчання. Роль нейронних мереж у вирішенні складних задач.

• Аналіз Big Data:

Використання великих обсягів даних для підтримки рішень. Виклики та можливості аналізу Big Data.

• Етичні та Соціальні Питання:

Етичні аспекти використання СППР.

Соціальні впливи впровадження систем прийняття рішень.

Тема 4. Архітектура СППР Тема 5. Інструментарій СППР Тема 6. Математичне моделювання прийняття рішень Тема 7. Використання систем бізнес-аналізу Тема 8. Виконавчі інформаційні системи

2. Навчальні матеріали та ресурси

Основна література

1. Волошин О.Ф., Мащенко С.О. Моделі та методи прийняття рішень: навч. Посібник для студ. вищ. навч. закл. – К.: ВПЦ «Київський університет», 2010. – 336 с.

2. Гнатієнко Г.М., Снитюк В.Є. Експертні технології прийняття рішень: Монографія. – К.: ТОВ «Маклаут», 2008. – 444 с.

3. Волошин О.Ф., Гнатієнко Г.М., Кудін В.І. Послідовний аналіз варіантів: Технології та застосування: Монографія. // Київ: Стилю, 2013. – 304 с.

4. Теорія прийняття рішень: навч. посібник / Л.С. Файнзільберг, О.А. Жуковська, В.С. Якимчук . – К.:КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2017. – 260 с.

5. Технології штучного інтелекту. Теорія прийняття рішень в комп’ютерних системах управління: Метод. вказівки для викон. практикуму для студ. спец. «Автоматизоване управління технологічними процесами» / Уклад.: Д.О. Ковалюк. – К. : НТУУ «КПІ», 2012. – 26 с.

6. Волошин О.Ф., Мащенко С.О. Методичні рекомендації до виконання практичних і лабораторних робіт з теорії прийняття рішень.- Київ: ВПЦ „Київський університет”,2001.- 46с.

7. Ситник В. Ф. Системи підтримки прийняття рішень. – Київ: КНЕУ, 2004. – 614 с..

Додаткова література

1. Turban, E. Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems. (Fourth Edition) Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, Inc, 1995.

2. Воробйов С. А., Мар’їн С. О., Пономаренко О. С. Теорія прийняття рішень.

3. Класичні підходи: навч. посібник. Харків: ХТУРЕ, 2000. 196 с.

4. Гнатієнко Г.М., Снитюк В.Є. Експертні технології прийняття рішень. – К., 2008.

5. Гофман А. Введение в теорію нечетких множеств. – М., 1982.

6. Моделювання та прогнозування нелінійних динамічних процесів / [П. І. Бідюк, І. В. Баклан, Я. І. Баклан, та ін.] – Київ :ЕКМО,2004. – 120 с.

7. Кігель В. Р. Математичні методи ринкової економіки /В. Р. Кігель. – Київ : Кондор, 2003. – 158 с.

Навчальний контент

3. Методика опанування навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Лекційні заняття

Лабораторні роботи

Самостійна робота студента

6. Контрольна робота

Метою контрольної роботи є закріплення та перевірка теоретичних знань із освітнього компонента, набуття студентами практичних навичок самостійного вирішення задач та складанні та компіляції програм.

Модульна контрольна робота (МКР) виконується після вивчення Розділів 1-4 та після Розділу 5-8. Контрольна робота проводяться у формі тесту. Кожен студент отримує індивідуальний набір питань.

Політика та контроль

4. Політика навчальної дисципліни (освітнього компонента)

Курс складається з 18 лекційних та 9 лабораторних занять.

За курс необхідно виконати 4 лабораторних робіт. Додатковий бал дає активність студента на лекціях або лабораторних роботах - max 5 балів.

1-4 лабораторні роботи – по 15 балів

Сума балів за семестр за лабораторні роботи – 4х15=60 балів.

На лекціях з теоретичного матеріалу будуть експрес-контрольні – max 40 бал за семестр

Увага: Якщо лабораторна робота здана не вчасно (після завершення періоду лекційнопрактичних занять семестру) – max оцінка 12 балів!

Лабораторні роботи

Ваговий бал. Лабораторні роботи 1-4 мають ваговий бал 15. Максимальна кількість балів за всі лабораторні роботи складає 4х15=60 балів.

На лабораторних роботах студенти перевіряють працездатність написаних програм або схем за попередньо вирішеними вдома задачами. Для допуску до поточної лабораторної роботи необхідно мати Протокол, оформлений відповідно до норм оформлення технічної документації, який має містити всі необхідні пункти, відповідно до Методичних вказівок. Також для допуску до лабораторної роботи (окрім 1-ї) необхідно захистити попередню. Студенти, що не захистили попередню лабораторну роботу можуть бути не допущені до виконання наступної. Лабораторні роботи можуть виконуватись як самостійно так і бригадою.

Критерії оцінювання лабораторної роботи:

• вірно виконаний синтез всіх задач, продемонстрована працездатність всіх програм

(схем), вірні відповіді на запитання до захисту, вчасно виконана робота – 15 балів;

• за несвоєчасність виконання лабораторних робіт 1-4 знімаються 3 бали,

• вірно виконаний синтез всіх задач, продемонстрована працездатність всіх програм (схем), відповіді на питання до захисту мають неточності – знімаються 3 бали від максимальної кількості;

• виконаний синтез всіх задач, але деякі з них містять помилки або неточності, продемонстрована працездатність не всіх програм (схем), відповіді на питання до захисту мають неточності – знімаються від 5 до 8 балів від максимальної кількості; - лабораторна робота не виконана або протокол не представлений – повертається на відпрацювання або доопрацювання.

Якщо студент за семестр отримав 60 балів і більше:

залік не складає, за умови згоди, отримує оцінку автоматично. Залік: отримані бали за семестр х ½ + бал залікової роботи (max 50 балів) Залікова робота складається з двох частин:

25 балів за теоретичну частину (форма тест),

25 балів – задача з практичною реалізацією

Тематика доповідей на додатковий бал (max-5 балів)

Види контролю та рейтингова система оцінювання результатів навчання (РСО)

Поточний контроль: вправи на лекційних заняттях, тестування, МКР, виконання та захист лабораторних робіт.

Календарний контроль: провадиться двічі на семестр як моніторинг поточного стану виконання вимог силабусу.

Календарний контроль базується на поточній кількості зарахованих лабораторних робіт. Умовою отримання першого календарного контролю є зарахована першої лабораторних робіт, другого календарного контролю – зараховані 2 лабораторні роботи.

Семестровий контроль: залік.

Умови допуску до семестрового контролю: виконані та захищені лабораторні роботи, виконані завдання до практичних занять, семестровий рейтинг більше 30 балів. Таблиця відповідності рейтингових балів оцінкам за університетською шкалою:

Загальна рейтингова оцінка студента після завершення семестру складається з балів, отриманих за:

• тестування з лекційних занять;

• виконання та захист лабораторних робіт; - виконання модульної контрольної роботи (МКР); - відповіді на заліку.

Робочу програму навчальної дисципліни (силабус):

Складено професором кафедри ІСТ, д.т.н., проф. В.В.Онищенко

Ухвалено кафедрою ІСТ (протокол № 21 від 29.06.2023)

Погоджено Методичною комісією факультету (протокол № 11 від 29.06.2023)