Prognozowanie i symulacje międzynarodowe 2104-M-D1PISM
Kurs koncentruje się na wykształceniu umiejętności analitycznego i myślenia o przyszłości w kontekście dynamiki środowiska międzynarodowego. Omawiane są podstawowe kategorie analityczne, takie jak trendy, megatrendy, słabe sygnały oraz uwarunkowania psychologiczne decyzji (heurystyki, nadmierna pewność siebie). Studenci poznają warsztat metodyczny obejmujący m.in. teorie gier, symulacje i budowanie scenariuszy alternatywnych, a następnie stosują zdobyte narzędzia w praktycznym opracowaniu projektu prognostycznego.
Bilans nakładu pracy studenta (2.0 ECTS = 50 godzin)
Forma aktywności studenta
Obciążenie godzinowe
Godziny kontaktowe: Udział w konwersatoriach w sali dydaktycznej
20 h
Godziny kontaktowe: Konsultacje dydaktyczne i ocena projektu
2 h
Praca własna: Studiowanie literatury przedmiotu i przygotowanie do zajęć
13 h
Praca własna: Praca w zespole, przygotowanie i opracowanie projektu prognostycznego
15 h
SUMARYCZNY NAKŁAD PRACY STUDENTA / LICZBA PUNKTÓW ECTS
50 h / 2.0 ECTS
1. Wprowadzenie: do zagadnień prognozowania międzynarodowego. Sprawy organizacyjne, spisanie celów kursu oraz efektów uczenia się. Omówienie literatury przedmiotu.
2. Metody i techniki prognozowania międzynarodowego – główne pojęcia.
3. Wyłonienie podgrup i omówienie zasad przygotowania studiów przypadków
4. Metody heurystyczne i zasady pracy w grupie; omówienie propozycji tematów studiów przypadków, zaproponowanych przez podgrupy.
5. Omówienie ważnych prognoz międzynarodowych. Krytyczna analiza, dyskusja. Dyskusja nad postępem prac w podgrupach.
6. Zastosowanie teorii gier do prognozowania stosunków międzynarodowych, cz. 1.
7. Heurystyki i błędy poznawcze.
8. Nadmierna pewność siebie jako wyzwanie dla prognozowania.
9. Znaczenie "big data" dla prognozowania międzynarodowego.
10. Podsumowanie.
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2026Z: | W cyklu 2025Z: |
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Efekty uczenia się
Kategoria: WIEDZA (K_W)
K_W01: Objaśnia w stopniu pogłębionym specyfikę nauk o stosunkach międzynarodowych oraz metodologię i teorie wykorzystywane w prognozowaniu procesów społeczno-politycznych.
K_W05: Klasyfikuje w stopniu pogłębionym metody prognozowania i symulacji międzynarodowych oraz charakteryzuje błędy poznawcze, heurystyki i mechanizmy decyzyjne wpływające na analizy analityczne.
Kategoria: UMIEJĘTNOŚCI (K_U)
K_U01: Przeprowadza krytyczną analizę rzeczywistości międzynarodowej przy użyciu zaawansowanych metod prognozowania, teorii gier oraz analizy scenariuszowej.
K_U02: Formułuje hipotezy prognostyczne oraz dobiera właściwe źródła i narzędzia badawcze do opracowania autorskiego projektu prognostycznego.
K_U03: Prowadzi debatę naukową, komunikuje wnioski z analiz prognostycznych oraz merytorycznie argumentuje swoje stanowisko w dyskusji akademickiej.
K_U04: Kieruje pracą w zespole zadaniowym przy opracowywaniu projektu prognostycznego oraz efektywnie współpracuje w grupie.
Kategoria: KOMPETENCJE SPOŁECZNE (K_K)
K_K01: Krytycznie ocenia posiadaną wiedzę oraz wyniki własnych analiz prognostycznych i przyjmuje postawę samokrytyczną.
K_K02: Uznaje znaczenie ekspertyzy oraz zasięga opinii ekspertów w sytuacji trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu badawczego.
K_K05: Odpowiedzialnie wykonuje zadania zespołowe z zachowaniem zasad rzetelności naukowej, etyki akademickiej oraz ochrony własności intelektualnej.
K_W01, K_W05, K_U01, K_U02, K_U03, K_U04, K_K01, K_K02, K_K05
Kryteria oceniania
Warunki formalne i zasady frekwencji:
• Obecność na konwersatoriach jest obowiązkowa. Student ma prawo do 1 nieobecności nieusprawiedliwionej w semestrze.
• Kolejne nieobecności (usprawiedliwione zwolnieniem lekarskim lub zdarzeniem losowym) wymagają zaliczenia w formie odpracowania wskazanego przez Prowadzącego (np. przygotowania pisemnej analizy wybranego case study lub omówienia lektury podczas dyżuru).
• Zasady korzystania z narzędzi Sztucznej Inteligencji (SI): Wykorzystanie narzędzi SI jest dopuszczalne wyłącznie w charakterze pomocniczym (np. do wstępnego wyszukiwania literatury lub korekty językowej). Zabronione jest generowanie treści projektu przez SI. Zakres wykorzystania narzędzi SI musi zostać opisany w dokumentacji projektu.
Składniki oceny końcowej (System punktowy: max 100 pkt / 100%):
1. Opracowanie i prezentacja grupowego projektu prognostycznego (max 60 pkt / 60%):
Ocena obejmuje: poprawność metodyczną, krytyczny dobór źródeł, konstrukcję prognozy/scenariuszy oraz jakość prezentacji i obrony założeń przed grupą.
Przypisane efekty uczenia się: K_W05, K_U01, K_U02, K_U04, K_K01, K_K02, K_K05.
2. Udział w dyskusji zajęciowej i warsztatach (max 40 pkt / 40%):
Ocena ciągła aktywności, przygotowania do zajęć na podstawie lektur oraz merytorycznego wkładu w dyskusje. Studenci mający trudności z publicznymi wypowiedziami mogą skompensować część punktów poprzez przygotowanie pisemnych mikrozadań/notatek analitycznych.
Przypisane efekty uczenia się: K_W01, K_U03, K_K01.
Literatura
B. Górka-Winter, S. Dębski, Kryteria bezpieczeństwa międzynarodowego państwa, PISM 2003.
M. Sułek, „Prognozowanie i symulacje międzynarodowe”, Warszawa 2010.
W. Konończuk, M. Menkiszak, Uporządkować rzeczywistość, Poradnik analityczny ośrodka Studiów Wschodnich, Ośrodek Studiów Wschodnich, Warszawa 2025.
Wojciech Zajączkowski, Rozumieć politykę międzynarodową,. Metody analizy źródeł otwartych, OSW, Warszawa 2025;
Wprowadzenie do analizy polskiej polityki zagranicznej, wydanie nowe, Polski Instytut Spraw Międzynarodowych, Warszawa 2021;
Robert D. Kaplan, Tragizm polityki naszych czasów. Strach, fatum i brzemię władzy, Prześwity 2023.
A. Wojciuk, Metody twórczej pracy grupowej w analizie polityki zagranicznej i dydaktyce stosunków międzynarodowych, w: "Stosunki międzynarodowe", nr 1 -2 (t.43), 2011.
D. Kahneman, "Pułapki myślenia. O myśleniu szybkim i wolnym", Media Rodzina, Warszawa, 2012.
B. Bueno de Mesquita, „The Predictioneer’s Game. Using the Logic of Brazen Self-Interest to See and Shape the Future”, New York: Random House, 2009.
G. Wieczorkowska, A. Wierzbiński, Statystyka. Analiza Badań społecznych, (wszystie wydania)
A. Dixit, S. Skeath, „Games of Strategy”, New York/London: Norton & Co. (wszystie wydania)
K. Cukier, V. Mayer-Schoenberger, "The Rise of Big Data. How It's Changing the Way We Think About the World", Foreign Affairs, May/June 2013.
Uzupełniająco:
G. Allison, P. Zelikow, „Essence of Decision. Explaining the Cuban Missile Crisis”, 2nd edition, Longman, 1999.
N. N. Taleb, „The Balck Swan. The Impact of Highly Improbable”, New York: Random House, 2007.
M. Granger Morgan, M. Henrion, „Uncertainty. A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis”, Cambridge University Press, 1990.
R. Heuer, R. Pherson, „Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis”, CQ Press, 2010.
R. Lempert, S. Popper, S. Bankes, Shaping the next one hundred years : new methods for quantitative, long-term policy analysis, RAND, 2003.
S. Renshon, D. Welch Larson, „Good Judgment in Foeign Policy. Theory and Application”, Oxford: Rowman, 2003.
Uwagi
|
W cyklu 2026Z:
Integracja AI do poziomu 4: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wyników. Używanie SI jest dozwolone do wykonania treść musi być cytowana. |