Guia Integradora de Actividades (2)

ESCUELA DE CIENCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA

200608 Teora De Las Decisiones

Gua integradora de actividades

Gua integradora de actividadesTemticas Revisadas: Conceptos bsicos y decisiones bajo incertidumbre y Decisiones bajo riesgo.Estrategia de aprendizaje: Estrategia de aprendizaje basado en problemas, la cual se define como una estrategia de enseanza-aprendizaje en la que un grupo pequeo de alumnos se rene, con la facilitacin de un tutor, a analizar y resolver una situacin problemtica relacionada con su entorno fsico y social.Sntesis de las actividades. Las actividades se desarrollan utilizando la estrategia de aprendizaje basado en problemas (APB), desarrollando en 10 fases (dos (2) Trabajo colaborativo que corresponden a 6 fases y cuatro (4) evaluacin en lnea), las cuales se desarrollarn en los diferentes entornos de aprendizaje del curso. Al final cada participante deber hacer participado en la construccin de los trabajos colorativos y haber presentado 4 evaluaciones en lnea de forma virtual, para lograrlo es conveniente presentar cada una de las fases del curso.Durante la estrategia el participante tendr la posibilidad de interactuar en los debidos foros correspondientes para el desarrollo de las fases, para discutir con sus compaeros sus avances en cada una de estas mismas e ir resolviendo el problema planteado en los trabajos colaborativos.

Fases de la estrategia.

La estrategia de aprendizaje esta organiza en 10 fases, comenzando desde la fase cero (0) hasta la fase nueve (9) cada una tiene temticas y propuestas de trabajo distintas, con las cuales al finalizar el curso el estudiante abra abarcado el 100% del curso.Fase cero (0). Pre saberes.La leccin de Revisin de pre saberes tiene como propsito revisar los conceptos previos sobre la temtica a tratar en el curso luego de realizar el reconocimiento del mismo. La actividad est diseada teniendo como base los Modelos de investigacin de operaciones, con informacin pertinente y una serie de preguntas sobre los mismos, cinco (5) en total con cuatro (4) opciones de respuesta que deben leer cuidadosamente para seleccionar la respuesta adecuada, presenta un intento, tiene lmite de tiempo y no puede ser retomada. Fuentes documentales

Pre saberesReferencias requeridas

Fase 0.Garca, J. & Maheut, J. (2011- 2012). Modelos y Mtodos de investigacin de operaciones. Procedimientos para pensar. Recuperado de

http://personales.upv.es/jpgarcia/LinkedDocuments/modeladomatematico.pdf

Fase 1. Anlisis DOFASe utilizara la estrategia de aprendizaje basado en problemas (APB), donde se busca que el estudiante aplique el criterio del valor esperado para la toma de decisiones con riesgo para la comercializacin de un producto en el mercado correspondiente a la unidad 1.El estudiante, con su grupo de trabajo determinara un producto del mercado mediante un anlisis DOFA.

1. El grupo de trabajo propondr un producto que se encuentre en el mercado y mediante revisin de literatura justificarlo a travs de un Anlisis situacional interno y externo (Anlisis DOFA) con la informacin que se solicita en la Tabla 1 Propuesta del producto con el propsito de aplicar el Criterio del Valor Esperado

Tabla 1 Propuesta del producto

ProductoDefinicinAnlisis situacional internoAnlisis situacional externo

FortalezasDebilidadesOportunidadesAmenazas

1.

2.

3.

4.

5.

1.

2.

3.

4.

5.

1.

2.

3.

4.

5.

1.

2.

3.

4.

5.

Fuentes documentales.(Aplicar Normas APA.)

2. El grupo de trabajo formular las estrategias FO, DO, FA y DA con base en el Anlisis DOFA presentado en el numeral anterior, informacin que debe consignarse en la Tabla 2 Formulacin de estrategias DOFA del producto:

Tabla 2 Formulacin de estrategias DOFA del producto

ProductoEstrategias

FODOFADA

1.

2.

3.

4.

5.1.

2.

3.

4.

51.

2.

3.

4.

5.1.

2.

3.

4.

5.

Fuentes documentales.(Aplicar Normas APA.)

Fuentes documentales Fase 1

Conceptos bsicos y decisiones bajo incertidumbreReferencias requeridas

Fase 1.MOSQUERA LAVERDE, WILLIAM EDUARDO (2010). 200608 - Teora de las decisiones. Disponible en

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_1/1._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_GENERALIDADES_DE_LA_TOMA_DE_DECISIONES_Y_CONCEPTOS_BASICOS.pdfTemticas de estudio: Generalidades de la toma de daciones y conceptos bsicos.

Menguzzato y Renau, (1991). La toma de decisiones de la empresa. Disponible en http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608%20DOCUMENTOS%202013%20II/LECTURA_ACT_3_LA_TOMA_DE_DECIONES_EN_LA_EMPRESA.pdf.

Hossein Arsham . Herramientas para el Anlisis de Decisin:Anlisis de Decisiones Riesgosas. Disponible en http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608%20DOCUMENTOS%202013%20II/HERRAMIETAS_PARA_EL_ANALISIS_DE_DECISION.pdf.

Herrera Cristobal, Ivan Osvaldo (). Toma de decisiones. Disponible en http://www.monografias.com/trabajos36/toma-decisiones/toma-decisiones.shtml.

Begoa, Vitoriano (). TEORA DE LA DECISIN. Disponible en

http://www.mat.ucm.es/~bvitoria/Archivos/a_dt_UCM.pdf

Fase 2. VEIP y VEIMEl estudiante determinara el VEIP y el VEIM los cuales deben ser comprobados mediante la herramienta WinQSB.

1. El grupo de trabajo iniciar el proceso de decisin para comercializar el producto en el mercado para lo cual debe diligenciar la siguiente informacin en la Tabla 3 Proceso de decisin para la comercializacin del producto:

Formular tres (3) cursos de accin (alternativas de decisin) para comercializar el producto en el mercado.

Estimar tres (3) estados de la naturaleza (ganancias a obtener dada la demanda alta, media y baja) para cada curso de accin y probabilidades para cada uno de los estados de la naturaleza, mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 3 Proceso de decisin para la comercializacin del producto seleccionado:Tabla 3 Proceso de decisin para la comercializacin del producto seleccionado

Cursos de accin (Alternativas de decisin)Estados de la naturaleza

Demanda Baja Ganancias ($)Demanda Media

Ganancias ($)Demanda Alta

Ganancias ($)

1.No. AleatorioNo. AleatorioNo. Aleatorio



Probabilidades = 1No. AleatorioNo. AleatorioNo. Aleatorio

2. El grupo de trabajo determinar el Valor esperado de la informacin perfecta (VEIP). Tomar la informacin de la Tabla 3 y calcular manualmente el VEIP.

Ingresar la informacin de la Tabla 3 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados del VEIP.

Presentar los clculos manuales y resultados mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB.

Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.3. El grupo de trabajo determinar el Valor esperado de la informacin de la muestra (VEIM). Estimar las probabilidades para los indicadores de confiabilidad de la Investigacin de mercados para el producto a comercializar mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 4 Indicadores Investigacin de Mercados:

Tabla 4 indicadores investigacin de mercadeo

IndicadoresDemanda bajaDemanda mediaDemanda Alta

(I1) Reporte favorableNo. AleatorioNo. AleatorioNo. Aleatorio

(I2) reporte no favorableNo. AleatorioNo. AleatorioNo. Aleatorio

111

(I1): Reporte favorable: la muestra tomada expresa un inters considerable en el producto.

(I2): Reporte no favorable: la muestra tomada expresa poco inters por producto.

Tomar la informacin de las Tablas 3 y 4 y calcular manualmente el VEIM.

Ingresar la informacin de las Tablas 3 y 4 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener el rbol de decisin y/o probabilidad (aplicacin del Teorema de Bayes) y el resultado del VEIM.

Presentar los clculos manuales, el rbol de decisin y/o probabilidad y resultados del VEIM mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB. Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.

Fuentes documentales



http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_1/2._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_INCERTIDUMBRE_VALOR_ESPERADO_.pdfTemticas de estudio: Decisin bajo incertidumbre Valor esperado.

Paz Coscoll Girona, M ngeles Daz Mayans, Mara Te (2008). Tema 3: La eleccin en condiciones de incertidumbre. Disponible en http://ocw.uv.es/ciencias-sociales-y-juridicas/1-6/tema_35bpdf5d.pdf.

Fase 3. Eficiencia informacin muestra.El estudiante determinara la eficiencia de la informacin muestra, donde debe analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.1. El grupo de trabajo determinar la Eficiencia de la informacin de la muestra. Tomar los datos calculados en los numerales 4 y 5 y calcular manualmente la Eficiencia de la informacin de la muestra.

Ingresar los datos calculados en los numerales 4 y 5 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener el resultado de la Eficiencia de la informacin de la muestra.

Presentar los clculos manuales y resultado de la Eficiencia de la informacin de la muestra mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB.

Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.



Fase 3.MOSQUERA LAVERDE, WILLIAM EDUARDO (2010). 200608 - Teora de las decisiones. Disponible enhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_1/3._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISONES_BAJO_INCERTIDUMBRE_ARBOLES_DE_DECISON.pdfTemticas de estudio: Decisin bajo incertidumbre Valor esperado.

Sempere, Jos M. (). Aprendizaje de rboles de decisin. Disponible enhttp://users.dsic.upv.es/asignaturas/facultad/apr/decision.pdf

El grupo de trabajo disear y editar en procesador de texto (Word), un documento que contenga la siguiente informacin y presentacin correspondiente a la unidad 1, en las fases 1, 2 y 3. Hoja 1 Portada, con ttulo CRITERIO DEL VALOR ESPERADO, identificando a los participantes y tutor.

Hoja 2 Propuesta del producto a comercializar Contenido: informacin del numeral 1

Hoja 3 Formulacin de estrategias DOFA del producto a comercializar Contenido: informacin del numeral 2

Hojas 4 Proceso de decisin para la comercializacin del producto Contenido: informacin del numeral 3

Hojas 5 a 8 Valor esperado de la informacin perfecta (VEIP).

Contenido: informacin del numeral 4

Hojas 9 a 12 Valor esperado de la informacin de la muestra (VEIM) Contenido: informacin del numeral 5

Hojas 13 a 14 Eficiencia de la informacin de la muestra Contenido: informacin del numeral 6

Hoja 15 Fuentes documentales

Hoja tamao: Carta (con nmero de pgina, sin bordes ni color de pgina)

Mrgenes: Una (1) pulgada (2.54 cm)

Fuente: Times New Roman o Verdana

Tamao de fuente: 12

Estilo: Sin espacio

Interlineado: 1.0Fase 4. Evaluacin en lnea unidad 1.El estudiante presentara de forma virtual una evaluacin en lnea, la cual pretende evaluar los conceptos relacionados con los con las temticas del cuso, para ello el estudiante ingresara en el link correspondiente e iniciara la evaluacin que consta de 15 preguntas y tendr una peso mximo del 15% del curso. Esta evaluacin la podr encontrar en el entorno de evaluacin y seguimiento.Fuentes documentales


Fase 4.Hossein Arsham (1994). Herramientas para el Anlisis de Decisin:

Anlisis de Decisiones Riesgosas Disponible en

http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640s/spanishp.htmLA TOMA DE DECISIONES DE LA EMPRESA. Disponible en

http://www4.ujaen.es/~cruiz/diplot-5.pdfTOMA DE DECISIONES. Decisiones con Riesgo (Problemas Probabilsticos) disponible en

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_1/TOMA_DE_DECISIONES_EJEMPLO.pdf

Fase 5. Decisin bajo incertidumbre con Costos y gananciasSe utilizara la estrategia de aprendizaje basado en problemas (APB), donde se busca que el estudiante aplique los criterios de decisin, la teora de juegos y el proceso de decisin de Markov para la toma de decisiones bajo incertidumbre en la comercializacin de un producto en el mercado mediante la utilizacin del programa WinQSB o similar de investigacin de operaciones.El estudiante, con su grupo de trabajo y basado en los datos del trabajo colaborativo No 1, determinara los criterios de Decisin bajo incertidumbre con Costos y ganancias.1. Criterio de valor esperado. Presentar los resultados del Criterio del valor esperado del producto a comercializar desarrollados en la Act 6: Trabajo colaborativo 1 en la Tabla 1 Criterio del valor esperado del producto para comercializar en el mercado:

Tabla 1 Criterio del valor esperado del producto para comercializar en el mercado

Criterio del Valor Esperado

Cursos de accin (Alternativas de decisin)VEIPVEIMEficiencia de la informacin muestra

1.

2.

3.

4

2. Criterios de Decisin bajo incertidumbre con Costos.

i. El grupo de trabajo estimar los costos unitarios para el producto presentado en el numeral 1 con base en los tres (3) estados de la naturaleza (1 ,2, 3, costos unitarios dada la demanda alta, media y baja) para cada curso de accin a, determinados en la Tabla 1 mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 2 Matriz de Costos:Tabla 2 Matriz de Costos

Estados de la Naturaleza

(Costo Unitario)

a1Nro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio



ii. El grupo de trabajo determinar los criterios de decisin bajo incertidumbre con costos: Laplace, Wald, Savage y Hurwicz. Tomar la Tabla 2 Matriz de Costos y calcular manualmente los criterios de decisin bajo incertidumbre: Laplace, Wald, Savage y Hurwicz. Ingresar la informacin de la Tabla 2 Matriz de Costos en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados para los criterios de decisin. Presentar los clculos manuales y resultados mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB.

Analizar y comparar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin de cada uno de los criterios de decisin para la toma de decisiones.3. Criterios de Decisin bajo incertidumbre con Ganancia.

i. El grupo de trabajo estimar los ganancias para el producto presentado en el numeral 1 con base en los tres (3) estados de la naturaleza (1 ,2, 3, ganancia dada la demanda alta, media y baja) para cada curso de accin a, determinados en la Tabla 1 mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 3 Matriz de ganancias:Tabla 3 Matriz de Ganancias

Estados de la Naturaleza

(Ganancia $)




ii. El grupo de trabajo determinar los criterios de decisin bajo incertidumbre con ganancia: Laplace, Wald, Savage y Hurwicz. Tomar la Tabla 2 Matriz de Ganancia y calcular manualmente los criterios de decisin bajo incertidumbre con ganancia: Laplace, Wald, Savage y Hurwicz. Ingresar la informacin de la Tabla 2 Matriz de ganancias en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados para los criterios de decisin. Presentar los clculos manuales y resultados mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB.

Analizar y comparar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin de cada uno de los criterios de decisin para la toma de decisiones.


Undiad 2 Decisiones bajo riesgoReferencias requeridas

Fase 5.HAMDY A. TAHA. Investigacin de operaciones. : Person Educacin.

Temticas de estudio: Decisiones bajo incertidumbre disponible en

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/LECTURA_MOMENTO_2_FASE_1_DEL_CURSO_200608_TEORIA_DE_LAS_DECISIONES.pdf

Fase 6. Pagos esperados.El estudiante con su grupo de trabajo estimar los pagos esperados para el producto presentado mediante teora de juego con un posible producto competidor.1. El grupo de trabajo estimar los pagos esperados para el producto presentado en el numeral 1 que en adelante se denominar Producto A y un posible Producto B (sustituto), mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 4 Matriz de Pagos (3*3):Tabla 4 Matriz de Pagos (3*3):

Producto B

Producto A123

1Nro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio



2. El grupo de trabajo encontrar el Valor del Juego de dos personas y suma cero:

Tomar la Tabla 4 Matriz de Pagos (3*3) y calcular manualmente el Valor del Juego de dos personas y suma cero:

Ingresar la informacin de la Tabla 4 Matriz de Pagos (3*3) en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados del valor del juego.


Analizar y comparar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin de un juego de dos personas y suma cero para la toma de decisiones.

3. El grupo de trabajo convertir la Tabla 4 Matriz de Pagos (3*3) en una Matriz de Pagos (3*2) y (2*3), segn el caso suprimir la fila o columna que contenga la menor ganancia y presentar la informacin en la Tabla 5 Matriz de Pagos (2*3) y Tabla 6 Matriz de Pagos (3*2):

Tabla 5 Matriz de Pagos (2*3):

Producto B

Producto A123



Tabla 6 Matriz de Pagos (3*2):

Producto B

Producto A12

1Nro. AleatorioNro. Aleatorio



4. El grupo de trabajo encontrar el Valor de los Juegos mediante estrategias puras:

Tomar la Tabla 5 Matriz de Pagos (2*3) y calcular manual y grficamente el Valor del Juego mediante estrategias puras. Repetir el procedimiento para la Tabla 6 Matriz de Pagos (3*2).

Ingresar la informacin de la Tabla 5 Matriz de Pagos (2*3) en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados del valor del juego. Repetir el procedimiento para la Tabla 6 Matriz de Pagos (3*2).

Presentar los clculos manuales, grficos y resultados mediante capturas de pantalla de la salida del programa WinQSB.

Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin de un juego mediante estrategias mixtas para la toma de decisiones.Fuentes documentales



http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/4._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_RIESGO-_TEORIA_DE_JUEGOS.pdfTemticas de estudio: Teora de juegos.

HAMDY A. TAHA. Investigacin de operaciones. : Person Educacin.

Temticas de estudio: Teora de juegos. Disponible en

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/LECTURA_1_MOMENTO_2_FASE_2_DEL_CURSO_200608_TEORIA_DE_LAS_DECISIONES.pdfCostales, Felipe (). Teora de juegos. Recuperado de

http://www.monografias.com/trabajos5/teorideju/teorideju.shtml

Fase 7. Proceso de decisin de Markov. El estudiante con su grupo de trabajo estimar los patrones de consumo de cuatro marcas del producto presentado mediante la utilizacin de cadenas de Markov.1. El grupo de trabajo estimar los patrones de consumo de cuatro marcas del producto presentado (probabilidades iniciales y de transicin), mediante la siguiente Generacin de nmeros aleatorios (descargue aqu), informacin que debe consignarse en la Tabla 7 Patrones de Consumo del producto:Tabla 7 Patrones de consumo del producto

Probabilidades de transaccinMarca AMarca BMarca CMarca DProbabilidades iniciales

Marca ANro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio

Marca BNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio

Marca CNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio

Marca DNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. AleatorioNro. Aleatorio

11111

2. El grupo de trabajo encontrar las probabilidades de transicin hasta el periodo 5 y las probabilidades de estado estable mediante la aplicacin del Proceso de Decisin de Markov de etapa finita. Tomar la Tabla 7 Patrones de consumo del producto y calcular manualmente las probabilidades de transicin hasta el periodo 6 y las probabilidades de estado estable.

Ingresar la informacin de la Tabla 7 Patrones de consumo del producto en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener las probabilidades de transicin hasta el periodo 6 y las probabilidades de estado estable.


Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicacin de la regla de optimizacin del proceso de decisin de Markov.

El grupo de trabajo disear y editar en procesador de texto (Word), un documento que contenga la siguiente informacin y presentacin correspondiente a la unidad 2, en las fases 5, 6 y 7. Hoja 1 Portada, con ttulo Toma de decisiones bajo incertidumbre, identificando a los participantes y tutor.

Hoja 2 Criterio del valor esperado. Contenido: informacin del numeral 1.

Hoja 3 a 5 Criterios de Decisin bajo incertidumbre con Costos. Contenido: informacin del numeral 2

Hojas 6 a 8 Criterios de Decisin bajo incertidumbre con beneficios. Contenido: informacin del numeral 3

Hojas 9 a 11 Teora de juegos. Contenido: informacin del numeral 4. Contenido: informacin del numeral 4

Hojas 12 a 14 Proceso de decisin de Markov. Contenido: informacin numeral 5.

Hoja 15 Fuentes documentales

Hoja tamao: Carta (con nmero de pgina, sin bordes ni color de pgina)

Mrgenes: Una (1) pulgada (2.54 cm)

Fuente: Times New Roman o Verdana

Tamao de fuente: 12

Estilo: Sin espacio

Interlineado: 1.0



Fase 7.MOSQUERA LAVERDE, WILLIAM EDUARDO (2010). 200608 - Teora de las decisiones. Disponible en.

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/5._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_RIESGO-_CADENAS_DE_MARKOV._.pdfTemticas de estudio: Cadenas de markov.

HAMDY A. TAHA. Investigacin de operaciones. : Person Educacin.

Disponible en

http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/LECTURA_MOMENTO_2_FASE_3_DEL_CURSO_200608_TEORIA_DE_LAS_DECISIONES.pdfTemticas de estudio: Proceso de decisin markoviana.

Garca Lpez, Carmen M - R, FranciscoVillatoro (). Procesos Estocsticos y Cadenas de Markov. Recuperado de http://www.lcc.uma.es/~villa/mmtc/tema12.pdf

Fase 8. Evaluacin en lnea unidad 2.El estudiante presentara de forma virtual una evaluacin en lnea, la cual pretende evaluar los conceptos relacionados con los con las temticas del cuso, para ello el estudiante ingresara en el link correspondiente e iniciara la evaluacin que consta de 15 preguntas y tendr una peso mximo del 15% del curso. Esta evaluacin la podr encontrar en el entorno de evaluacin y seguimiento.Fuentes documentales


Fase 8.MOSQUERA LAVERDE, WILLIAM EDUARDO (2010). 200608 - Teora de las decisiones. Disponible enhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/7._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_RIESGO_-_SIMULACION.pdfTemticas de estudio: Conceptos bsicos y decisiones bajo incertidumbre

MOSQUERA LAVERDE, WILLIAM EDUARDO (2010). 200608 - Teora de las decisiones. Disponible enhttp://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/200608_2014_-_II/Entorno_2_-_conocimiento/Momento_2/6._MATERIAL_COMPLEMENTARIO_-_DECISIONES_BAJO_RIESGO_-_PROGRAMACION_META_-_copia.pdfTemticas de estudio: Conceptos bsicos y decisiones bajo incertidumbre

Hossein Arsham (1994). Herramientas para el Anlisis de Decisin:

Anlisis de Decisiones Riesgosas Disponible en

http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640s/spanishp.htm

Fase 9. Examen final.El Examen Final tipo POC (Prueba Objetiva Cerrada) del curso tiene como propsito revisar los conceptos adquiridos durante el desarrollo del curso. La actividad est diseada teniendo como base la unidad 1 Conceptos bsicos y decisiones bajo incertidumbre y la Unidad 2 Decisiones bajo riesgo que consta de una serie de preguntas sobre los mismos, veinticinco (25) en total con preguntas SMUR (Seleccin mltiple con nica respuesta) SMMUR (Seleccin mltiple con mltiple respuesta) y preguntas AR (Analisis de relacin). Se recomienda leer cuidadosamente para seleccionar la respuesta adecuada, presenta un intento, tiene lmite de tiempo y no puede ser retomada. Recomendaciones generales.

Es importante tener en cuenta que la tarea debe ser subida por uno de los integrantes del grupo colaborativo, para ello el estudiante debe hacer CLICK en responder dentro del tema que crear su tutor en el FORO para subir en la fase 3 para el trabajo colaborativo 1 y en la fase 7 para el trabajo colaborativo 2. No se recibirn trabajos individuales ni extemporneos ni al correo personal del tutor.Discusin directamente en el foro. Todas las intervenciones se harn directamente en el foro como se indica en cada tema creado. No deben realizarse en un mismo mensaje, pues debe aplicarse la rbrica TIGRE con cada una de sus letras. Las evaluaciones en lnea de las unidades 1 y 2 se realizaran en entorno de evaluacin y seguimiento, las cuales deben ser presentadas en las fechas estipuladas en la agenda del curso. Muchos xitos!

Vctor Manuel Beltrn Morales (2013). El Aprendizaje Basado en Problemas (ABP. Tomado de : HYPERLINK "http://www.academia.edu/4309670/El_Aprendizaje_Basado_en_Problemas_ABP_._Serie_Emprendedor_Docente._Tecnicas_Didacticas_N_3" http://www.academia.edu/4309670/El_Aprendizaje_Basado_en_Problemas_ABP_._Serie_Emprendedor_Docente._Tecnicas_Didacticas_N_3

Diseo: Hctor Ivan Blanco Rodriguez

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