VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE OPĆE INFORMACIJE O KOLEGIJU OPIS KOLEGIJA

Size: px

Start display at page:

Download "VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE OPĆE INFORMACIJE O KOLEGIJU OPIS KOLEGIJA"

Lora Jones
7 years ago
Views:

1 VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: 1 od 4 Revizija: 0 SPECIJALISTIČKI DIPLOMSKI STUDIJ Studij: MENADŽMENT Studijska godina: 1. Akad. godina: 014./015. Smjer: Semestar: II OPĆE INFORMACIJE O KOLEGIJU Šifra kolegija DKMPO O / I O Naziv kolegija ECTS Radno opterećenje studenta KVANTITATIVNE METODE ZA POSLOVNO ODLUČIVANJE Vrsta nastave Broj grupa Broj sati P 1 45 S V 30 Nastavnik Želimir Mikulić, dipl.ing. Ana Perišić, dipl.ing., univ.spec.oec OPIS KOLEGIJA Cilj nastavnog procesa: Korištene nastavne metode: Kompetencije studenata nakon polaganja kolegija: Ishodi učenja: Upoznati studente s raznim vrstama problema koji se javljaju pri poslovnom odlučivanju. Upoznati i naučiti koristiti metode koje nam služe za rješavanje određenih problema u poslovnom odlučivanju i metode za optimizaciju takvih problema. Predavanja se izvode kombiniranom ( ex cathedra / case ) metodom. Teoretski nastavni sadržaj (75%) izlaže se metodom ex cathedra, drugi dio programskog sadržaja kolegija izvodi se case metodom gdje se prikazuju slučajevi koji ilustriraju teoretsku nastavu. Vježbe obuhvaćaju rješavanje karakterističnih grupa zadataka kao pripremu za kolokvije i e. Zadaci se rješavaju ručno i na računalima korištenjem EXCEL-a.. Kompetencije stečene studiranjem programskog sadržaja kolegija omogućavaju studentima prepoznavanje i rješavanje različitih tipova problema s kojima se susreću u praksi, kako determinističkih tako i onih koji u sebi sadrže stohastičku komponentu. Studenti stječu sposobnost apstrakcije problema tj modeliranja problema koje susreću u praksi kao odgovarajućeg matematičkog modela pri čemu su u stanju procjeniti ograničenost modela kroz provođenje analize osjetljivosti. Studenti su svjesni važnosti kvantitativnig vrednovanja, prednosti, ali i ograničenja i predrasuda koje mogu izvirati iz njihove primjene. Studenti će: prepoznati probleme linearnog programiranja; izgraditi matematički model za probleme linearne optimizacije, pomoću programske potpore riješiti probleme linearne optimizacije; prepoznati probleme na mrežama; primijeniti osnovne algoritme i metode za rješavanje problema na mrežama; upoznati se sa problemima dinamičkog programiranja; znati riješiti osnovne probleme dinamičkog programiranja; znati primijeniti stabla odlučivanja za vrednovanja odluka i izračunavanje vrijednosti informacija; upoznati se sa osnovama teorije igara.

Broj grupa Broj sati P 1 45 S V 30 Nastavnik Želimir Mikulić, dipl.ing. Ana Perišić, dipl.ing., univ.spec.

2 VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: od 4 Revizija: 0 PROVJERA ISHODA UČENJA Završni pisani Završni usmeni Samo Pisani i usmeni završni Praktični rad i završni Samo kolokvij/ zadaće Kolokvij /zadaća i Seminars završni ki rad Seminars ki rad i završni Praktični rad Drugi oblik x x NAČIN OCJENJIVANJA Prisutnost na nastavi Seminarski rad / Projektni rad Polaganje svakog kolokvija Pismeni Usmeni UKUPNA OCJENA <70% 50%-59% 50%-59% 50%-59% 50%-59% 70-75% 76-85% % %-74% 75%-89% 90%-100% %-74% 75%-89% 5 90%-100% %-74% 75%-89% 90%-100% %-74% 75%-89% 90%-100% Uvijeti izlaska na kolokvij: Uvjet izlaska na kolokvij za redovne studente je minimalno70% prisustovanja na predavanjima i vježbama. Izvanredni studenti namaju uvjete za izlazak na kolokvij. Uvijeti izlaska na : Uvjet izlaska na pismeni je potpis u indeksu. Komentar: Studenti imaju pravo izlaska na dva kolokvija u kojima iz oba kolokvija moraju ostvariti barem 50% bodova kako bi mogli pristupiti usmenom dijelu a. Studenti koji nisu uspjeli položiti jedan kolokvij od dva, imaju pravo izaći na popravni kolokvij. Ukoliko studenti ne polože kolokvije imaju mogućnost polaganja putem pismenog a, u kojem moraju ostvariti minimalno 50% bodova kako bi imali pravo izlaska na usmeni dio a. Na usmenom u formira se zaključna ocjena u skladu s danim bodovnim granicama.

Seminars ki rad i završni Praktični rad Drugi oblik x x NAČIN OCJENJIVANJA Prisutnost na nastavi Seminarski rad / Projektni rad Polaganje svakog kolokvija Pismeni Usmeni UKUPNA OCJENA <70% 50%-59%

3 VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: 3 od 4 Revizija: 0 LITERATURA 1. Kalpić D., Mornar V., Operacijska istraživanja, DRIP, Zagreb Osnovna: Hillier F., Lieberman G. : Introduction to operations Research, McGraw Hill 8th ed. 005, 8th Ed. Swift L., Piff S.: Quantitative Methods for Business, Menagement and Finance, Palgrave, 3rd Ed. Babić Z., Linearno programiranje, Sveučilište u Splitu, Split Dopunska: Render B. et Al.: Quantitive Analysis for Managment, 8 th Edit., Prentice Hall, New York 003 Chiang A.C., Osnovne metode ekonomije, MATE, Zagreb, OSNOVNE INFORMACIJE O IZVOĐAČU KOLEGIJA Predmetni nastavnik: Želimir Mikulić, dipl. ing. Životopis dostupan on-line: Kabinet: Dan i vrijeme konzultacija: Tel.: Kabinet 1 / II. Kat zimski semestar: utorak 15:30-16:00, srijeda 1:00-13:00, četvrtak 14:00-14:30 ljetni semestar: srijeda 10:00-11:00, četvrtak 16:00-17:00 0/ zelimir.mikulic@vus.hr Asistent: Ana Perišić, dipl.ing., univ.spec.oec. Životopis dostupan on-line: ne Kabinet: 3 Dan i vrijeme konzultacija: SRIJEDA 09:00-10:00 SRIJEDA 14:00-15:00 Tel.: (0) sisak@vus.hr

: Quantitative Methods for Business, Menagement and Finance, Palgrave, 3rd Ed. Babić Z., Linearno programiranje, Sveučilište u Splitu, Split 1991. Dopunska: Render B. et Al.

4 VELEUČILIŠTE U ŠIBENIKU IZVEDBENI PLAN NASTAVE Oznaka: PK-10 Datum: Stranica: 4 od 4 Revizija: 0 DINAMIKA IZVOĐENJA KOLEGIJA Studij: Specijalistički stručni studij Menadžment Smjer: Šifra: DKMPO Naziv kolegija: KVANTITATIVNE METODE ZA POSLOVNO ODLUČIVANJE Nastavnik: Želimir Mikulić, dipl.ing. Asistent: Ana Perišić, dipl.ing., univ.spec.oec. PREDAVANJA SEMINARI / VJEŽBE Tjedan Sati Tematska jedinica Tjedan Sati Tematska jedinica 1 3 Uvod u kvantitativne metode. 1 Postavljanje matematičkog modela Linearni problemi, matematički model i 3 geometrijska vizualizacija. Postavljanje matem. modela Rješavanje simplex.met. 3 3 Uvod u simplex metodu. 3 Rješavanje problema optimizacije 4 3 Teoretska onovica simpleks metode Postoptimalna analiza, osjetljivost i sjena cijene Posebni slučajevi linearnih problema, transportni problem Usmmjerena simplex metoda za transportne probleme. Problem asignacije Mrežne metode: problem minimalnog stabla, najkraćeg puta, maksimalnog toka Mrežne metode za upravljanje projektima Dinamičko programiranje Stohastičko dinamičko programiranje Teorija odlučivanja: Stabla odlučivanja. 1 Simplex metoda. Postoptimalna analiza Postoptimalna analiza Transportni problem. Problem asignacije. Rješavanje karakterističnih tipova linearnih problema. Ponavljanje Primjena mreža u rješevanju linearnih problema Minimalno stablo, najkraći put, maks.tok, min. cijena toka. Metoda kritičnog puta Teorija odlučivanja: Vrijednost Dinamičko programiranje informacije Bihevioristička ekonomija. Predrasude i zablude korištenja kvantitativnih metoda. Analiza problema, odabir modela i metode rješavanja. Dinamičko programiranje. Teorija odlučivanja Ponavljanje.

Želimir Mikulić, dipl.ing. Asistent: Ana Perišić, dipl.ing., univ.spec.oec. PREDAVANJA SEMINARI / VJEŽBE Tjedan Sati Tematska jedinica Tjedan Sati Tematska jedinica 1 3 Uvod u kvantitativne metode.

8 čkog modela

IMPLEMENTATION OF FACEBOOK IN FOREIGN LANGUAGE TEACHING IN HIGHER EDUCATION IMPLEMENTACIJA FACEBOOKA U NASTAVI STRANIH JEZIKA U VISOKOM OBRAZOVANJU

IMPLEMENTATION OF FACEBOOK IN FOREIGN LANGUAGE TEACHING IN HIGHER EDUCATION IMPLEMENTACIJA FACEBOOKA U NASTAVI STRANIH JEZIKA U VISOKOM OBRAZOVANJU Darija Kuharić, senior lecturer of German language Faculty of Agriculture Osijek HR-31000 Osijek, 1d P. Svačića Phone: +385 (0)31 554-940 Fax: +385 (0)31 554-800 E-mail address: dkuharic@pfos.hr Ljubica