Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Głównym celem kształcenia jest przekazanie studentom wiedzy i praktycznych umiejętności w zakresie koncepcji zarządzania wiedzą oraz umiejętności właściwego wykorzystania metod i narzędzi informatycznych do pozyskiwania, przetwarzania i analizy wiedzy, jak również do zarządzania wiedzą. Przedstawienie również podstawowych informacji dotyczących zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwach produkcyjnych.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł jest obowiązkowym w ramach programu studiów magisterskich na kierunku Zarządzanie i inżynieria produkcją

Materiały dydaktyczne: Materiały dydaktyczne są udostępniane na stronach WWW prowadzących zajęcia

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Trajer J., Paszek A., Iwan S.	Zarządzanie wiedzą,	Polskie Wyd. Ekonomiczne, Warszawa.	2012
2	Ashok Jashapara	Zarządzanie wiedzą	Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne PWE, Warszawa, wyd.2. zm..	2014
3	Red. naukowa: D. Jemielniak, A. K. Koźmiński	Zarządzanie wiedzą	Wyd. 2., Wolters Kluwer Polska, Warszawa.	2012
4	G.Probst, S.Raub, K.Romhardt	Zarządzanie wiedzą w organizacji	Oficyna Ekonomiczna, Kraków.	2002

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	T. Morzy	Eksploracja danych. Metody i algorytmy.	Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.	2012
2	I.Nonaka, H.Takeuchi	Kreowanie wiedzy w organizacji	Poltext, Warszawa.	2000
3	McFedries, Paul	Excel : wykresy, analiza danych, tabele przestawne	HELION, Gliwice.	2015

Literatura do samodzielnego studiowania

1	A.K.Koźmiński	Zarządzanie w warunkach niepewności. podręcznik dla zaawansowanych	Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.	2004
2	M. Hyla	Przewodnik po e-learningu	ABC a Wolters Kluwer Business, Kraków.	2007

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student musi być zarejestrowany na pierwszy semestr studiów magisterskich

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien posiadać wiedzę w zakresie Technologii informacyjnych i informatyki

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Wymagane jest posiadanie umiejętności obsługi podstawowego oprogramowania takiego, jak MS Excel oraz pakiet sztucznej inteligencji AITECH SPHINX

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Umiejętność samodzielnego poszerzania swej wiedzy i doskonalenia umiejętności zawodowych

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Posiada wiedzę w zakresie koncepcji i zasad tworzenia systemów zarządzania wiedzą w organizacji.	wykład, laboratorium	kolokwium, zaliczenie cz. praktyczna	K_W03+ K_W09+	P7S_WG
02	Posiada umiejętności wykorzystania metod i technologii informacyjnych oraz oprogramowania do pozyskiwania, przetwarzania i analizy wiedzy, jak również do zarządzania wiedzą.	wykład, laboratorium	kolokwium, zaliczenie cz. praktyczna, zaliczenie cz. pisemna	K_W03+ K_W10+	P7S_WG P7S_WK
03	Zna metody i narzędzia sztucznej inteligencji, które potrafi wykorzystać do tworzenia baz wiedzy w celu wspomagania procesu zarządzania wiedzą.	wykład, laboratorium	kolokwium, zaliczenie cz. praktyczna	K_U10+ K_U12+	P7S_UW
04	Posiada wiedzę i umiejętności w zakresie analizy wiedzy, w tym analizy sieci społecznych (Social Networks)	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. praktyczna, kolokwium	K_U10+ K_U12+	P7S_UW

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
1	TK01	Rola i cele zarządzania wiedzą. Znaczenie wiedzy w otoczeniu gospodarczym. Zasoby wiedzy w przedsiębiorstwie – główne składniki, cechy danych, proces uczenia się organizacji. Wiedza indywidualna a wiedza zbiorowa, wiedza jawna i ukryta. Kluczowe procesy zarządzania wiedzą – lokalizowanie, pozyskiwanie, zachowywanie, stosowanie. Rozwijanie wiedzy. Poziomy zarządzania wiedzą – zarządzanie normatywne, strategiczne i operacyjne.	W01	MEK01
1	TK02	Komponenty systemu zarządzania wiedzą (Wiedza, Proces zarządzania, Stosunki ludzkie oparte na zaufaniu, Technologie informacyjne, Kultura organizacyjna zorientowana na wiedze, Elastyczna struktura organizacyjna, Wskaźniki wydajności/wykonania i nagrody, Wielowymiarowe pojęcia systemu ZW). Wdrażanie i użytkowanie systemów zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie.	W02	MEK01
1	TK03	Technologie informacyjne w zarządzaniu wiedzą: Technologie internetowe, portale korporacyjne, wyszukiwarki internetowe, technologie OLAP i eksploracja danych. Metody wyszukiwania dokumentów. Analiza sieci społecznych.	W03	MEK02
1	TK04	Kapitał intelektualny organizacji - jego wartość i pomiar. Mapowanie wiedzy. Sieci społeczne. Zarządzanie wiedzą w organizacji przy wykorzystaniu metody strategicznej karty wyników. Zrównoważona karta wyników w systemie Microsoft Dynamics AX. Formalizacja wiedzy o procesach biznesowych.	W04	MEK01 MEK02 MEK04
1	TK05	Zastosowania narzędzi sztucznej inteligencji w zarządzaniu wiedzą. Systemy eksperckie – istota działania i struktura. Baza wiedzy. Metody pozyskiwania wiedzy, zagadnienie uczenia się maszyn. Metody reprezentacji wiedzy: deklaratywne (rachunek zdań, rachunek predykatów, stwierdzenia i reguły), proceduralne (ramy, sieci semantyczne, tabele decyzyjne).	W05	MEK02 MEK03
1	TK06	Elementy logiki rozmytej w reprezentacji wiedzy niepewnej. Zapis i weryfikacja baz wiedzy. Stosowanie systemów hybrydowych i technik „drążenia” danych w zarządzaniu wiedzą. Wielowymiarowe systemy pomiaru wiedzy. Metody i narzędzia eksploracji danych.	W06, W07	MEK02 MEK03 MEK04
1	TK07	Rodzaje wiedzy i ich wpływ na efektywność zarządzania firmą (wiedza zasadnicza, zaawansowana i innowacyjna, wiedza jawna i ukryta, wiedza uświadamiana i nieuświadamiana. Sposoby zbierania i prezentacji wiedzy (mapy wiedzy, matryce kompetencji, hurtownie danych)	L01	MEK02 MEK03
1	TK08	Zaawansowana analiza danych i informacji pozyskiwanej na stronach WWW za pomocą MS Excel, w tym tabele przestawne oraz technologie OLAP.	L02, L03	MEK02 MEK04
1	TK09	Prezentacja wiedzy w zintegrowanym pakiecie sztucznej inteligencji AITECH SPhinx. Szkieletowy system ekspertowy PC Shell 4.0. Tworzenie bazy wiedzy w PC Shell 4.0.	L04	MEK02 MEK03
1	TK10	Budowa sieci społecznych. Analiza sieci społecznych. Wykorzystanie analizy sieci społecznych do budowy organizacji opartej na wiedzy. Mapowanie procesów przepływów wiedzy w organizacji, identyfikacja kluczowych zasobów wiedzy, pomiar współpracy i wymiany wiedzy, identyfikacja liderów i analiza ról.	L05, L06	MEK04
1	TK11	Modele zarządzania wiedzą w przedsiębiorstwie (Model Nonaka i H. Takeuchi: SECI, model zasobowy, model procesowy), controlling zarządzania wiedzą). Studium przypadków. Kolokwium zaliczeniowy.	L07, L08	MEK01 MEK02

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 1)	Przygotowanie do kolokwium: 8.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 1)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 5.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 1)
Zaliczenie (sem. 1)	Przygotowanie do zaliczenia: 5.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 1.00 godz./sem. Zaliczenie ustne: 1.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Na zaliczeniu pisemnym wykładu sprawdzana jest realizacja trzeciego efektu modułowego (MEK03). Sprawdzian obejmuje pytania obowiązkowe oraz dodatkowe. Student musi odpowiedzieć poprawnie na wszystkie pytania obowiązkowe, aby uzyskać ocenę dostateczną. Odpowiedź na pytania dodatkowe pozwala uzyskać wyższą ocenę: 25% poprawnych odpowiedzi - 3,5; 40% poprawnych odpowiedzi - 4,0; 60% poprawnych odpowiedzi - 4,5; 80% poprawnych odpowiedzi - 5,0
Laboratorium	Na zaliczeniu praktycznym laboratorium sprawdzana jest realizacja pierwszego i drugiego efektu modułowego (MEK01, MEK02). Sprawdzian obejmuje zadania obowiązkowe oraz dodatkowe. Student musi poprawnie wykonać WSZYSTKIE zadania obowiązkowe aby uzyskać ocenę dostateczną. Rozwiązanie zadań dodatkowych pozwala uzyskać wyższą ocenę: 25% poprawnie rozwiązanych zadań - 3,5; 40% poprawnie rozwiązanych zadań - 4,0; 60% poprawnie rozwiązanych zadań - 4,5; 80% poprawnie rozwiązanych zadań - 5,0;
Ocena końcowa	Warunkiem zaliczenia modułu jest osiągnięcie wszystkich efektów modułowych i zaliczenie wszystkich form zajęć. Ocena końcowa wyznaczana jest jako średnia ważona oceny z wykładu z wagą 0,4 i laboratorium z wagą 0,6.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: nie