- Nazwa przedmiotu:
- Technologie w gospodarce cyfrowej
- Koordynator przedmiotu:
- dr hab. inż Katarzyna Rostek Prof. PW
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Inżynieria Zarządzania
- Grupa przedmiotów:
- Specjalność: Innowatyka i Zarządzanie rozwojem
- Kod przedmiotu:
- -
- Semestr nominalny:
- 2 / rok ak. 2020/2021
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 2 ECTS:
10h wykład + 10h studia literaturowe + 13h przygotowaniu się do warsztatów na wykładach + 15h przygotowanie do zaliczenia + 2h konsultacje= 50h
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 0,48 ECTS:
10h wykład +2h konsultacje = 12h
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1,6 ECTS:
10h studia literaturowe + 13h przygotowaniu się do warsztatów na wykładach + 15h przygotowanie do zaliczenia + 2h konsultacje= 40h
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład10h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Podstawowa wiedza w zakresie systemów informatycznych wspomagających zarządzanie
- Limit liczby studentów:
- - od 25 osób do limitu miejsc w sali audytoryjnej (wykład)
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z najnowszymi technologiami, które wykorzystywane są w gospodarce cyfrowej. Oznacza to również, że treści przedmiotu powinny być aktualizowane i dostosowywane do rzeczywistego stanu technologii dla każdej edycji przedmiotu.
- Treści kształcenia:
- A. Wykład
1h: Organizacja, regulamin i zasady zaliczania zajęć
2-3h: Potencjał najnowszych technologii a praktyczne wykorzystanie technologii w gospodarce.
4-5h: Chmura obliczeniowa jako fundament gospodarki cyfrowej: wprowadzenie i kluczowe zagadnienia
6-7h: Internet rzeczy (IoT) w kontekście Przemysłu 4.0
8-9h: Analityka biznesowa z wykorzystaniem danych Big Data
10-11h: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
12-13h: Blockchain, Bitcoin - historia oraz praktyczne zastosowania
14-15h: Bezpieczeństwo danych w erze cyfryzacji
- Metody oceny:
- A. Wykład
1. Ocena formatywna: ocenie podlegają zadania etapowe, wyznaczane na koniec każdego wykładu.
2. Ocena sumatywna : ocena końcowa jest sumą punktów, uzyskanych podczas realizacji zadań etapowych, przeliczoną na ocenę w skali 0-5, gdzie 0 oznacza brak dostarczenia zadań, 2 oznacza brak zaliczenia zadań, a oceny 3-5 oznaczają ocenę pozytywną.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- Obowiązkowa:
1. Surma, J. (2017). Cyfryzacja życia w erze Big Data. Wydawnictwo Naukowe PWN.
2. Gałuszka, D., Ptaszek, G., Żuchowska-Skiba, D., Osowiecka, M., Błajet-Grabowska, M., Kapralska, Ł., ... & Kimic, K. (2016). Technologiczno-społeczne oblicza XXI wieku. Wydawnictwo Libron.
Uzupełniająca:
1. Gonciarski, W. (red.). (2010). Zarządzanie w warunkach gospodarki cyfrowej. Wojskowa Akademia Techniczna.
2. Borcuch, A. (2010). Cyfrowe społeczeństwo w elektronicznej gospodarce. Wydawnictwo CeDeWu.
- Witryna www przedmiotu:
- www.olaf.wz.pw.edu.pl
- Uwagi:
- Zawartość treści programowych powinna być aktualizowana i dopasowywana do aktualnego stanu technologii przed każdą edycją przedmiotu.
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt I2_W07
- główne trendy rozwojowe w zakresie nauk o zarządzaniu
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt I2_W09
- główne trendy rozwojowe w zakresie innowacyjności i przedsiębiorczości
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt I2_U01
- identyfikować, interpretować i wyjaśniać złożone zjawiska i procesy społeczne oraz relacje między nimi z wykorzystaniem wiedzy z zakresu zarządzania
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt I2_U06
- analizować, prognozować i modelować złożone procesy społeczne z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi z zakresu zarządzania, w tym narzędzi IT
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt I2_K05
- myślenia i działania w sposób przedsiębiorczy
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt Z2_K02
- uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz konieczności samokształcenia się przez całe życie
Weryfikacja: Uczestnictwo w zajęciach, wykonanie zadań etapowych
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: