MODEL OCENJEVANJA USPE NOSTI

Size: px
Start display at page:

Download "MODEL OCENJEVANJA USPE NOSTI"

Transcription

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: Organizacijska informatika MODEL OCENJEVANJA USPE NOSTI ITELJA Mentor: red. prof. dr. Vladislav Rajkovi Kandidat: Anton Pereni Kranj, november 2007

2 ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju prof. dr. Vladislavu Rajkovi u za pomo in svetovanje pri na rtovanju in izdelavi tega diplomskega dela. Zahvaljujem se ga. ravnateljici Sabini Iler Kov ca, prof. zgod., spec., ki mi je stala ob strani in mi omogo ala, da sem lahko obiskoval predavanja in opravljal izpite v dopoldanskem asu; eni Teji za razumevanje in potrpljenje v asu mojega tudija, ta i Sonji in tastu Viliju za nego mojih treh otrok med tudijem ter star em, ki so prav tako popazili na otroke in mi finan no pomagali pri tudiju. Prav tako se zahvaljujem bratu Borutu za pomo pri diferencialnem izpitu Angle ina. To diplomsko delo je nastalo tudi po njihovi zaslugi.

3 POVZETEK V diplomski nalogi sem izdelal ekspertni sistem za ugotavljanje uspe nosti u itelja na vseh podro jih. Naklju no sem izbral tri u itelje iz dveh osnovnih ol. Te tri itelje so najprej ocenjevali u enci, nato pa e vodstvo ole. Dobljene rezultate iz anket sem vnesel v program DEXi. Ko so jih ocenjevali u enci, sem izbral tri glavne kriterije: odnos u itelja do predmeta, metode u iteljevega dela in u iteljev odnos do encev. Vodstvo ole pa je pri ocenjevanju uporabilo tiri kriterije: strokovna usposobljenost, interdisciplinarna usposobljenost, dodatna funkcionalna znanja in ustvarjalnost. Nato sem narisal drevo kriterijev, kriterijem dolo il zaloge vrednosti in funkcije koristnosti. Pri odlo anju sem si pomagal s programom DEXi, ki nam je v pomo pri re evanju problema, kjer moramo izbrati eno varianto izmed ve mo nih. Grafi ni prikaz, ki ga omogo a program DEXi, slu i za osnovno in poglobljeno analizo modela. Z uporabo ekspertnih sistemov sem pri el do ugotovitve, da njihova funkcija ni zgolj pomo pri odlo anju, temve tudi spoznavanje in ustvarjanje jasnej e slike problema in mo nost takoj nega vpogleda razlik oziroma odstopanj posameznih u iteljev. KLJU NE BESEDE - U enec, u itelj, osnovna ola - Ocenjevanje uspe nosti - Ve parametrsko odlo anje - DEXi

4 ABSTRACT In my graduation thesis I have made an expert system for assessing teacher s effectiveness. I have randomly chosen three teachers from two different primary schools. These three teachers were first assessed by the pupils and then also by the school management. The results gathered from the questionnaires were inserted into the program DEXi. When the teachers were assessed by the pupils, three main criteria were chosen: teacher s attitude to the subject, methods used and his/her attitude to the pupils. The management assessed them by four main criteria: professional qualifications, interdisciplinary qualifications, additional functional knowledge and creativity. I have drawn criteria tree, determined their values and use functions. When making decisions I used program DEXi which is of great help when solving problems where we have to choose one of several possible solutions. Graphic representation enabled by DEXi serves as basic and in-depth model analysis. By using expert systems I have come to a conclusion that their function is not only helpful in decision-making, but also in recognizing and making a clearer picture of a problem and the possibility of an immediate insight into differences or deviations of individual teachers. KEY WORDS: - Pupil, teacher, primary school - Assessment of effectiveness - Multi attribute decision - making - DEXi

5 KAZALO 1 UVOD USPE NA OLA Devetletka Uspe en u itelj ODLO ITVENI MODELI Ve parametrsko odlo anje Ve parametrski odlo itveni model Faze odlo itvenega modela Identifikacija problema Identifikacija kriterijev Definicija funkcij koristnosti Opis variant Vrednotenje in analiza variant DEX (Decision Expert) DEXi IZDELAVA MODELA OCENJEVANJA USPE NOSTI U ITELJA NA DVEH OLAH Z OCENJEVANJEM U ENCEV Identifikacija problema Odlo itvena skupina Metoda dela Identifikacija kriterijev Merske lestvice Definicija funkcij koristnosti Opis variant VREDNOTENJE IN ANALIZA VARIANT IZDELAVA MODELA OCENJEVANJA USPE NOSTI U ITELJA NA DVEH OLAH Z OCENJEVANJEM VODSTVA OLE Identifikacija problema Odlo itvena skupina Metoda dela Identifikacija kriterijev Merske lestvice Definicija funkcij koristnosti... 33

6 6.7 Opis variant VREDNOTENJE IN ANALIZA VARIANT ZAKLJU EK LITERATURA KAZALO SLIK KRATICE IN AKRONIMI PRILOGE... 49

7 1 UVOD Pri nas vstopajo otroci v olo e med estim in sedmim letom. Pomembna naloga ole je, da otroka nau i iveti med ljudmi, u ni predmeti so le na in, kako priti do tega znanja. Znanje loveku namre prav ni ne koristi, e ne zna biti sre en, e se ne razume z ljudmi, e ni zadovoljen z na inom svojega ivljenja, s svojim poklicem. V oli so predvsem u itelji tisti, ki sku ajo vzpodbujati otroke, jim vcepiti samodisciplino, jih nau iti deliti in na rtovati delo, sodelovanja drug z drugim, ceniti drug drugega in delo drugega. Mo nosti, kako u itelj to dose e, je veliko, predvsem pa je veliko odvisno od kreativnosti u itelja. V glavnem ima ve ina dobrih u iteljev naslednje lastnosti: odprtost, zmo nost ivljanja v druge, pozitivno samopodobo, osebnostno zrelost ter pripravljenost za prilagajanje spremembam in novostim. (Pintar, 2004) Dober u itelj ni le tisti, ki otrokom podaja veliko u ne snovi in pouk bogati z mno ico informacij. Dober u itelj je tisti, ki vzbudi zanimanje za u enje pri vseh otrocih in ga prilagodi posameznim u encem, ter tako poskrbi za aktivnost vseh u encev v okviru njihovih zmo nosti. Otroke na nek na in prisili, da za nejo postavljati vpra anja. ne metode morajo biti dovolj zanimive in raznolike, v otrocih pa morajo vzbujati vedo eljnost in veselje do spoznavanja novega. itelj mora biti tudi mentor, otroke mora znati usmerjati in jim biti na razpolago, e se jim delo zaustavi. (Jakelj, 2002) ola, ki bo dala otrokom ob utek, da so koristni in spo tovani lani neke skupnosti, se lahko pohvali, da je dala otrokom poleg znanja tudi dobro popotnico za ivljenje. (Jakelj, 2002) Smisel za humor, pravi nost in doslednost so lastnosti, ki se zdijo u encem in dijakom najpomembnej e, prav tako pa se jim zdi pomemben tudi ob utek, da mu lahko zaupajo. Kot fizi ne lastnosti so jim pomembna: urejenost, privla nost in prijeten glas u itelja. itelj mora jasno in pregledno obravnavati u no snov, poudarjati bistvo ter se zanimati za posameznike in jim pomagati pri te avah. U enci spo tujejo u iteljevo upo tevanje dogovorov in zmernost v zahtevah. Pomembno je, da oddaja pozitivno energijo, je razumevajo, toleranten in da se zna z u enci po aliti, da tako sprosti napeto situacijo. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 7 od 63

8 2 USPE NA OLA Kakovost ole moramo gledati kot preplet celotne mre e dejavnosti znotraj nekega sistema. ola kot institucija mora delovati kot celota, od katere je v veliki meri odvisno, kako bodo znotraj nje delovali posamezniki. Slovenija ima e nekaj let vzpostavljen sistem izobra evanja ravnateljev, ki trenutne in bodo e ravnatelje usposablja za opravljanje specifi nih ravnateljskih nalog, ter sistem stalnega strokovnega izpopolnjevanja u iteljev in drugih strokovnih delavcev. Sistem napredovanja v nazive pedago ke delavce sili k temu, da si pridobijo univerzitetno izobrazbo oz. da se stalno strokovno izpopolnjujejo. Zna ilnosti kakovostne ole so: jasno opredeljeni cilji, jasna merila za kakovost, ob utek pripadnosti organizaciji in njenim ciljem, visoka stopnja zaupanja, skrb za ljudi in demokrati ni slog vodenja. (Zupanc Grom, 1999, str ) Dobra ola je ola, v kateri se u enci in u itelji po utijo dobro, po utijo se uspe ni in zagreti za delo ter napredovanje; ola, v kateri se zavedajo, da je vodenje ljudi lahko uspe no le, e so ljudje, ki jih vodijo, pripravljeni sodelovati. (Glasser, 1994, str. 15) 2.1 Devetletka Temelj sprememb osnovno olskega izobra evanja v Sloveniji je z evropskimi standardi primerljiva osnovna ola devetletka. Njena zna ilnost so posodobljeni ni na rti, predvsem pa sodobna pedagogika, ki sloni na pribli evanju otrokovim sposobnostim in spodbujanju njegove aktivnosti v organiziranem u nem procesu. Strokovni svet RS za splo no izobra evanje je sprejel prenovljene ali nove u ne na rte za vse predmete v devetletni O. V njih so predvsem posodobljeni cilji oz. vsebine. U ni na rti so pre eni zlasti z vidika odve ne faktografije, cilji pa so oblikovani tako, da posegajo na razli na podro ja u en evega razvoja od ustvenega, preko socialnega, spoznavnega, gibalnega do moralnega. V nove u ne na rte so vgrajene razli ne metode in oblike pou evanja, ki naredijo pouk bolj raznolik in zanimiv, hkrati pa vklju ujejo metode in oblike pou evanja, ki so e posebej primerne za mlaj e u ence. Tudi v u nih na rtih za u ence vi jih razredov je e posebej velik poudarek na eksperimentalnem in problemskem u enju. Ve asa je namenjenega za pogovore in vzpostavljanje pristnej ega stika med u iteljem in u encem. Vpeljane so nove oblike dela. V 8. in 9. razredu se pri pouku matematike, sloven ine in angle ine izvaja nivojski pouk, pri katerem so u enci razdeljeni v tri Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 8 od 63

9 ravni glede na svoje znanje in sposobnosti pri teh predmetih. e je kadrovsko izvedljivo, predmet pou ujejo trije u itelji. Poleg rednih predmetov ola ponudi u encem e izbirne predmete, med katerimi si morajo izbrati dva ali tri, ki jim najbolj ustrezajo. Vse te spremembe lahko imajo za posledico ve je tevilo u iteljev, s katerimi se enci sre ujejo, in intenzivnej e povezovanje med olami, ki si»posojajo«u itelje dolo enih profilov. Lahko se zgodi, da prihaja u itelj na neko olo tudi le za eno ali dve uri na teden. 2.2 Uspe en u itelj Kaj torej naredi najbolj ega u itelja? Koga imajo u enci radi? Tistega, ki je strog, ali tistega, ki jim da dobro oceno? Tistega, ki u i njihov najljub i predmet? Tistega, ki je pravi en in topel lovek? Opredelitev kakovostnega dela obi ajno temelji na ugotavljanju kakovosti izdelkov oziroma storitev. V vzgoji in izobra evanju ni mogo e enozna no definirati»izdelka«oziroma dolo iti podro ja za ugotavljanje kakovosti. (Loren, 1999, str. 5). Lahko bi kot podro je ugotavljanja kakovosti opredelili pridobljeno znanje in spretnosti encev, vendar je taka opredelitev preozka in nenatan na. Prav tako je te ko opredeliti merljive posledice dela u itelja, na podlagi katerih bi ugotavljali kakovost tega dela. Dober u itelj ni le tisti, ki otrokom podaja veliko u ne snovi in pouk bogati z mno ico informacij. Dober u itelj je tisti, ki vzbudi zanimanje za u enje pri vseh otrocih in ga prilagodi posameznim u encem ter tako poskrbi za aktivnost vseh u encev v okviru njihovih zmo nosti (je e enkrat napisano). U ne metode morajo biti dovolj zanimive in raznolike, v otrocih pa morajo vzbujati vedo eljnost in veselje do spoznavanja novega. Vsestranskega loveka z vsemi temi lastnostmi skoraj gotovo ni. Je pa dobro, da imajo u itelji im ve teh lastnosti. Mnenja u encev: e u itelj obvlada snov, mu zaupamo in ga poslu amo. Le e jo zares obvlada, pa naj bo e tako zapletena in te ka, jo lahko pojasni e tako trdi bu i. Dober u itelj mora torej u ence spodbuditi, da dobro delajo in sodelujejo. Zagotovo pa najbolj e ure delajo u itelji, ki u ijo z veseljem in jim ni dolg as. Disciplino znajo eni u itelji ustvariti brez kazni ali gro enj s slabo oceno. To imajo preprosto v krvi. Tega pa se je mogo e tudi nau iti. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 9 od 63

10 Po ten odnos mora biti tudi med u iteljem in u encem. To pomeni tudi za vse enaka pravila. U itelj ne sme zani evati, zmerjati u enca ali se nor evati iz njega. Na podlagi teoreti nih ugotovitev in ugotovitev iz prakse so opredeljeni dejavniki kakovostnega u iteljevega dela: kakovost procesa u enja in pou evanja; uporaba sodobne tehnologije in didakti nih pripomo kov; medsebojni odnosi (u itelj u enec) in dose ki u encev. Kakovost procesa u enja in pou evanja Za kakovostno u enje je potrebno razvijati kompleksno razmi ljanje u encev ter za etne ideje in razlage preveriti, nadgraditi, popraviti ali celo ovre i v procesu aktivnega raziskovanja in diskusije. (Rutar - Ilc, 2001, str. 43) Pomembno je izpostavljanje u nih ciljev, navezovanje na predznanje in izku nje encev, povezovanje znanja po predmetih in med predmeti, uporaba problemskega pristopa, aktualiziranje, zagotavljanje pestrosti u nih ur, vklju evanje interesov ter aktivne oblike u enja in pou evanja z uporabo razli nih metod in oblik dela. Uporaba sodobne tehnologije Poleg uporabe razli nih oblik in metod dela se glede na zastavljene cilje lahko dose e ve jo aktivnost u encev s smiselno uporabo sodobne tehnologije. Sodobno tehnologijo se lahko uporabi pri u iteljevi razlagi nekaterih pojmov, predvsem pa je njena uporaba smiselna za aktivno vklju evanje u encev v proces u enja. Raziskave ka ejo, da se informacijsko-komunikacijska tehnologija v izobra evalnem sistemu ne uporablja dovolj. Medsebojni odnosi u itelj u enec Po mnenju u encev je najpomembnej i dejavnik kakovosti izobra evanja odnos itelja do njih. Ta vklju uje pomo, razumevanje, enako obravnavo in podobno. (Zavod Republike Slovenije za olstvo, 2002) Pomemben je u iteljev pristni in spo tljivi odnos do prizadevanja vsakega otroka ter sposobnost navezati stik tako s skupino u encev kot s posameznim otrokom. Dose ki u encev Osnovni pokazatelji so rezultati pri preverjanju znanja in uspehi na tekmovanjih, kjer se poka e uporaba pridobljenega znanja. Ena od pomembnih nalog vzgoje in izobra evanja je pripraviti u ence na samostojno u enje in jih pri re evanju problemov spodbujati k iskanju vseh mo nih virov znanja. Med dose ke u encev se lahko uvr a tudi njihova samostojnost pri iskanju informacij na internetu in v drugih virih. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 10 od 63

11 3 ODLO ITVENI MODELI 3.1 Ve parametrsko odlo anje V sodobnem okolju je potrebno velikokrat izmed ve variant izbrati tisto, ki najbolj ustreza zastavljenim ciljem in pri akovanjem. Poleg izbora elimo v asih variante tudi rangirati od najbolj e do najslab e. V asih so odlo itve sprejemali po ob utku, danes pa je razvitih veliko metod in ra unalni kih programov za podporo odlo anju. Poznamo ve na inov odlo anja: intuitivno (na podlagi intuicije), sistemati no (znanja in podatke sistemati no zbiramo in nato sprejmemo odlo itev), individualno in skupinsko, racionalno (izberemo tisto varianto, ki je najbolj za elena), iracionalno (odlo itev je zaradi raznih omejitev nesmiselna). Ve kriterijsko/ve parametrsko odlo anje je metoda, s pomo jo katere je izdelan odlo itveni model, in je tudi metoda za podporo odlo anju. Temelji na razgradnji odlo itvenega problema na manj e podprobleme, kjer variante razgradimo na posamezne parametre (kriterije, atribute) in jih lo eno ocenimo glede na vsak parameter. Kon no oceno variante dobimo z nekim postopkom zdru evanja. Tako izpeljana vrednost je potem osnova za izbor najustreznej e variante. (Jereb, Bohanec, Rajkovi, 2003) 3.2 Ve parametrski odlo itveni model Odlo itveni model temelji na izbranem spisku kriterijev, parametrov, spremenljivk oz. dejavnikov, ki jih elimo v procesu odlo anja zasledovati. (Bohanec, Rajkovi 1999; Arh, Rajkovi, Jerman - Bla, 2005) Teorija ve kriterijskega odlo anja nudi formalno osnovo izgradnje modela, kjer je klju ni kriterij povezovanje ocen po posameznih parametrih v celostno oceno. (Chankong, Haimes, 1983; Bohanec, Rajkovi, 1995, Arh, Rajkovi, Jerman - Bla, 2005) 3.3 Faze odlo itvenega modela Odlo itveni proces je proces sistemati nega zbiranja in urejanja znanja, ki naj bi zagotovil dovolj informacij za primerno odlo itev, zmanj al mo nost, da bi kaj spregledali, pospe il in pocenil proces odlo anja ter dvignil kakovost odlo itve. Praviloma poteka po fazah, ki so opisane v nadaljevanju, le-te pa se lahko tudi prepletajo ali ponavljajo. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 11 od 63

12 3.3.1 Identifikacija problema Prva faza je faza, kjer posku amo definirati problem ter opredeliti cilje in zahteve. Dolo imo odlo itveno skupino, katere jedro sestavljajo odlo evalci: to so tisti, ki se morajo v kon ni fazi odlo iti in so odgovorni za odlo itev. Pri zahtevnej ih problemih je priporo ljivo v delo skupine vklju iti tudi: eksperte, ki imajo poglobljeno znanje o dani problematiki in lahko svetujejo pri oblikovanju odlo itvenega modela, odlo itvenega analitika metodologa, ki kot moderator vpliva na inkovitost in usklajenost dela skupine ter skrbi za ustrezno metodolo ko in ra unalni ko podporo odlo anja, druge predstavnike tistih segmentov, na katere vpliva odlo itev. (Jereb, Bohanec, Rajkovi, 2003) Identifikacija kriterijev Dolo imo kriterije, na osnovi katerih bomo ocenjevali variante in zasnujemo strukturo odlo itvenega modela. Posebej je pomembno, da pri tem ne spregledamo kriterijev, ki bistveno vplivajo na odlo itev. Postopek identifikacije kriterijev je do neke mere odvisen od uporabljene metodologije in poteka po naslednjih korakih: spisek kriterijev oblikujemo seznam kriterijev, ki jih bomo upo tevali pri odlo anju. strukturiranje kriterijev Kriterije hierarhi no uredimo. Pri tem upo tevamo medsebojne odvisnosti in vsebinske povezave. Nepomembne kriterije in tiste, ki so izra eni z ostalimi kriteriji, zavr emo in po potrebi oblikujemo nove. Rezultat je drevo kriterijev. merske lestvice Vsem kriterijem v drevesu dolo imo merske lestvice ter morebitne druge lastnosti. (Jereb, Bohanec, Rajkovi, 2003) Definicija funkcij koristnosti Definiramo funkcije, ki opredeljujejo vpliv ni je nivojskih kriterijev na tiste, ki le ijo vi je v drevesu, vse do korena drevesa, ki predstavlja kon no oceno variant. Oblika funkcij in na in njihovega zajemanja je mo no odvisna od uporabljene metode. Najpogosteje se uporabljajo preproste funkcije, kot so ute na vsota in razna povpre ja, sre amo pa tudi zahtevnej e funkcije, ki imajo ve jo izrazno mo, vendar so nekoliko zahtevnej e za prakti no uporabo: funkcije zvezne logike, funkcije na osnovi Bayesovega pravila ali mehkih mno ic, odlo itvena pravila. Prav tako so pestre ra unalni ko podprte metode za podporo odlo evalcev v tej fazi, ki segajo od neposrednega analiti nega izra anja funkcij do mo nosti izbiranja oziroma Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 12 od 63

13 parametrizacije vnaprej pripravljenih funkcij, definiranja funkcije po to kah, zajemanja v grafi ni obliki in raznih dialogov, ki jih vodi ra unalni ki program Opis variant Vsako varianto opi emo z vrednostmi osnovnih kriterijev, to je tistih, ki le ijo na listih drevesa. Do tega opisa nas vodi bolj ali manj zahtevno prou evanje variant in zbiranje podatkov o njih. Pri tem se pogosto sre amo s pomanjkljivimi ali nezanesljivimi podatki. (Jereb, Bohanec, Rajkovi, 2003) Vrednotenje in analiza variant Vrednotenje variant je postopek dolo anja kon ne ocene variant na osnovi njihovega opisa po osnovnih kriterijih. Vrednotenje poteka»od spodaj navzgor«v skladu s strukturo kriterijev in funkcijami koristnosti. Varianta, ki dobi najvi jo oceno, je praviloma najbolj a. Na kon no oceno vpliva mnogo dejavnikov in pri vsakem od njih lahko pride do napake. Poleg tega sama kon na ocena navadno ne zadostuje za celovito sliko o posamezni varianti. Zato moramo variante analizirati in poskusiti odgovoriti na naslednja vpra anja: Kako je bila izra unana kon na ocena - na osnovi katerih vrednosti kriterijev in katerih funkcij? So vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezni? Zakaj je kon na ocena tak na, kot je? Je v skladu s pri akovanji ali odstopa in zakaj? Kateri kriteriji so najbolj prispevali k tak ni oceni? Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posamezne variante? Kak na je ob utljivost odlo itve: kako spremembe vrednosti kriterijev vplivajo na kon no oceno? Ali je mogo e in kako variante izbolj ati? Katere spremembe povzro ijo bistveno poslab anje ocen variant? V em se variante bistveno razlikujejo med seboj? ele z odgovori na ta vpra anja pridemo do celovite slike o variantah in s tem do kvalitetnej e odlo itve. (Jereb, Bohanec, Rajkovi, 2003) 3.4 DEX (Decision Expert) Dex (lupina ekspertnega sistema; DOS) je bil razvit na in titutu Jo ef tefan v Ljubljani v letih 1988 in Dex je lupina ekspertnega sistema, ki je bila razvita za podporo ve parameterskemu odlo anju in temelji na metodi DECMAC (DECision MAKing), ki sta jo razvila J. Efstathiou in V. Rajkovi. Dex je namenjen predvsem re evanju kompleksnih problemov in vsebuje razli na orodja razdeljena v skupine: Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 13 od 63

14 gradnja in preverjanje baze znanja vrednotenje variant razlaga rezultatov vrednotenja razli ni izpisi Bazo znanja v Dexu predstavljajo: eno ali ve dreves parametrov funkcije koristnosti variante e ga primerjamo z splo nimi ve kriterijskimi sistemi ima Dex dve posebnosti, da uporablja kvalitativne diskretne kriterije, kjer so vrednosti obi ajno opisane z besedami in le redko z tevilkami ali z numeri nimi intervali. Funkcije koristnosti so podane s preprostimi odlo itveni pravili tipa: ' e - potem'. Na ta na in je funkcija podana po to kah. Vrednotenje z modelom Dex je razdeljeno v naslednje faze: 1. Identifikacija problema in priprava spiska kriterijev Najprej sku amo problem im bolje definirati, ter opredeliti cilje in zahteve. Kriteriji, ki vplivajo na izbor odlo itve so deloma vidni e iz identifikacije problema. 2. Strukturiranje kriterijev To opravimo na osnovi medsebojne odvisnosti in vsebinskih povezav. e ima ve kriterijev kako skupno lastnost, take zdru imo in dobimo poddrevo kriterijev te skupne lastnosti. Dex omogo a skoraj poljubno strukturiranje kriterijev. 3. Merske lestvice Zaloge vrednosti kriterijev so sestavljene iz besed ali numeri nih intervalov. Merske lestvice ponavadi uredimo od slabih (manj za elenih) do dobrih. To omogo a la jo kontrolo konsistentnosti odlo itvenih pravil s tem pa tudi hitrej i vnos funkcij koristnosti. 4. Definicija funkcije koristnosti Funkcije koristnosti so podane s preprostimi odlo itvenimi pravili tipa: e - potem, ki jih definiramo in vna amo na podlagi tabele. Dex pripravi tabelo z e vpisanimi vsemi kombinacijami vrednosti osnovnih kriterijev, potrebno je izbrati le e zanjo kolono, kjer Dex sproti opozarja na morebitne nekonsistentnosti in na dolo enih mestih sam predlaga ustrezne vrednosti, ki jih izpelje iz do takrat dolo enih pravil. 5. Vrednotenje in analiza variant Zbrane podatke o vrednotah Dex ovrednoti v skladu s strukturo kriterijev in odlo itvenimi pravili. Pri tovrstnih podajanjih funkcij koristnosti se ve krat zgodi, da je ve variant ocenjeno z enako kon no oceno, kar zahteva dodatno analizo vrednotenja. Dex omogo a dokaj enostavne»kaj- e«analize. Tako lahko preverimo, kako bi bila posamezna varianta ocenjena, e bi lahko enemu od kriterijev pripisali bolj e/slab e vrednosti. To bi se zgodilo, e bi ob izvedbi lahko zagotovili tak bolj i kriterij ali pa bi med uporabo pri lo do nenadnega padca Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 14 od 63

15 vrednosti kriterija. Pred kon no potrditvijo variant nam Dex omogo a tudi izvedbo selektivne razlage, kjer poizku amo poiskati posebej izrazite prednosti in slabosti posameznih variant. S temi dodatnimi analizami lahko z ve jo verjetnostjo izberemo najustreznej o varianto, poleg tega pa nam metoda Dex omogo a tudi dolo itev rezervne variante in navsezadnje tudi rangiranje vseh variant, od najbolj e do najslab e. 3.5 DEXi Program Dexi (program za ve kriterijsko odlo anje; Windows) sloni na metodologiji DEX. Od ostalih metodologij ve parameterskega odlo anja se razlikuje predvsem po kvalitativnem pristopu in neposrednem dolo anju funkcij koristnosti ve spremenljivk, kar pomembno pove a tudi transparentnost izgradnje in uporabe odlo itvenih modelov. To pa so tudi atributi metodologije ekspertnih sistemov, katere cilja sta ve ja razumljivost in uporabnost eksplicitnega znanja, ki tako postane dostopno ir emu krogu ljudi, ne le za validacijo in verifikacijo, ampak tudi za razumevanje odlo itve. Program za ve kriterijsko odlo anje Dexi podpira kvalitativne merske lestvice. Funkcije koristnosti so predstavljene s pravili tipa» e-potem«v obliki tabel in dolo ajo medsebojni vpliv kriterijev na vrednost nadrejenega kriterija. Odlo itveni model je sestavljen iz drevesa kriterijev, ki vsebuje atribute in parametre, ter odlo itvenih pravil. Strukturiranje kriterijev pri gradnji modela je bistvenega pomena. Osnovne parametre predstavljajo listi drevesa kriterijev, z odlo itvenimi pravili pa dolo amo vrednosti parametrov v vozli ih drevesa vse do korena, ki predstavlja kon no oceno predmeta odlo anja. Z odlo itvenimi pravili lahko upo tevamo, da je vpliv nekega parametra na kon no oceno variante odvisen od njegove vrednosti, kar pomeni, da ute i niso konstantne. Dexi ob dolo itvi vsaj dveh odlo itvenih pravil in ob upo tevanju ute i sam izra una vrednost agregirane funkcije. Zalogo vrednosti parametrov obi ajno sestavljajo naravne vrednosti parametrov in jo je smiselno tako zmanj ati, da ostane odlo itveni model dovolj ob utljiv in razlikuje bistvene razlike med variantami. Opis variant v realni odlo itveni situaciji pogosto ni popoln. Ra unalni ki program Dexi pa ne glede na to variante ovrednoti, rezultat je lahko podan tudi na intervalu. To je odvisno od vpliva nedolo enega parametra na kon no oceno variante. Interpretacija rezultatov, ki jo mora narediti lovek, poteka od korena preko vozlov do listov odlo itvenega drevesa. Za bolj nazorno predstavo pa lahko z Dexi-jem naredimo razli ne grafi ne predstavitve: od primerjav variant po posameznih parametrih, do radarskih diagramov, kjer lahko grafi no primerjamo med seboj variante po ve parametrih. Pri uporabi programske opreme Dexi sledimo naslednjim posameznim fazam: 1. Identifikacija problema Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 15 od 63

16 Posku amo definirati problem ter opredeliti cilje in zahteve. 2. Identifikacija kriterijev Dolo imo kriterije, ki bistveno vplivajo na odlo itve, pri tem upo tevamo e druge zahteve, kot so celovitost, neredundantnost in operativnost oziroma merljivost kriterijev. Te kriterije strukturiramo v drevo kriterijev, kjer je v korenu ocena za posamezno varianto, na posameznih nivojih drevesa pa so agregirani kriteriji, ki so lahko izpeljani s pomo jo posameznih podkriterijev. Vsakemu kriteriju dolo imo tudi zaloge vrednosti, npr. zelo dober, sprejemljiv, neprimeren. 3. Definicije funkcije koristnosti Definiramo funkcije, ki opredeljujejo vpliv ni je nivojskih kriterijev na tiste, ki le ijo vi je v drevesu, vse do korena drevesa, ki predstavlja kon no oceno variant. Oblika funkcij in na in njihovega zajemanja sta mo no odvisna od uporabljene metode. Najpogosteje se uporabljajo preproste funkcije, kot so ute na vsota, razna povpre ja, sre amo pa tudi zahtevnej e funkcije, ki imajo ve jo izrazno mo, vendar so nekoliko zahtevnej e za prakti no uporabo. Dexi uporablja ute ne vsote, tako da posameznemu kriteriju lahko pripi emo pomembnost na tak na in. 4. Opis variant Vsako varianto opi emo z vrednostmi osnovnih kriterijev, to je tistih, ki le ijo na listih drevesa. Do tega opisa nas vodi bolj ali manj zahtevno prou evanje variant in zbiranja podatkov o njih. Pri tem se pogosto sre amo s pomanjkljivimi in nezanesljivimi podatki. 5. Vrednotenje in analiza variant Vrednotenje variant je postopek dolo anja kon ne ocene variant na osnovi opisa po osnovnih kriterijih. Vrednotenje poteka»od spodaj navzgor«v skladu s strukturo kriterijev in funkcijami koristnosti. Varianta, ki dobi najvi jo oceno, je praviloma najbolj a. Obi ajno moramo variante analizirati in odgovoriti na vpra anja, kot so: Zakaj je kon na ocena taka kot je? Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posamezne variante? V em se variante razlikujejo med seboj? Kateri kriteriji so najbolj prispevali h kon ni oceni? So vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezne? Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 16 od 63

17 4 IZDELAVA MODELA OCENJEVANJA USPE NOSTI ITELJA NA OBEH OLAH Z OCENJEVANJEM ENCEV 4.1 Identifikacija problema itelji so pri opravljanju svojega pedago kega dela omejeni z u nim na rtom, ki ga morajo izpeljati, vendar so skoraj povsem svobodni glede u nih metod in oblik ter odnosov z u enci. Zlasti pri slednjem se lahko izka ejo s svojo zavzetostjo in osebnim odnosom do u encev. Preproste definicije, kak en je dober u itelj, ni. tevilni raziskovalci so se ukvarjali z vpra anjem, katere skupne osebnostne lastnosti imajo idealni u itelji, vendar so ugotovili, da se med seboj zelo razlikujejo. Razlikujejo se tudi elje in potrebe encev. Prvi cilj naloge je izdelava odlo itvenega modela za ocenjevanje u iteljeve uspe nosti, s katerim bi lahko izbolj ali kvaliteto u iteljevega dela. Rezultati naj bi pomagali najti tiste u iteljeve lastnosti, ki bistveno vplivajo na uspe nost ali neuspe nost u itelja. e namre vemo, katera je tista lastnost, ki oceno zni uje, lahko u itelja usmerjamo, da bo zavestno spremenil svoje delo ali vedenje in izbolj al kvaliteto svojega dela in dela z u enci. Ker imamo pri re evanju problema opraviti z ljudmi in s tako imenovanimi mehkimi podatki ( love ka interpretacija lahko variira), pri akujemo pri odlo anju dolo ene te ave. Za re evanje problema sem si izbral olo 1 (O Antona Globo nika Postojna) in olo 2 (O Prestranek) in jih primerjal med seboj. Antona Globo nika Postojna Osnovna ola Antona Globo nika je srednja mestna ola. V olskem letu 2007/2008 jo obiskuje 400 u encev, ki so razdeljeni v 20 oddelkov. Na centralni oli pou uje 38 u iteljev. Nekaj jih zaradi pomanjkanja ur in specifike devetletke dela na dveh olah oz. prihajajo na olo le za malo tevilo ur. Zaradi ve jega tevila u iteljev in ve jega tevila u encev se med seboj te je spoznamo in te je ustvarjamo odnos u enec u itelj kot na podru nicah in manj ih olah. Kljub temu pa po mnenju u encev, star ev in delavcev ole prevladuje na oli prijetno vzdu je in zdrava komunikacija med ve ino udele enci. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 17 od 63

18 Poleg centralne ole imamo e tri podru nice, in sicer podru nico Planina, podru nico Bukovje in podru nico Studeno. Na vseh podru nicah je skupaj 64 encev, ki jih pou uje 11 u iteljev in 4 u itelji, ki prihajajo s centralne ole. Ker je na podru nicah znatno manj u encev, se lahko u itelji bolj posvetijo posameznikom. Prav tako je na podru nicah tudi bolj e sodelovanje s star i, ker so star i bolj povezani s krajem. Kaj ve si lahko pogledate na spletni strani ole: Prestranek Osnovna ola Prestranek je dokaj majhna primestna ola. V olskem letu 2007/08 jo obiskujejo 158 u encev, ki so razdeljeni v 9 oddelkov. Poleg ravnateljice in pedagoginje pou uje na oli e 22 u iteljev. Kar 10 jih zaradi pomanjkanja ur in specifike devetletke dela na dveh olah oz. prihajajo na olo le za malo tevilo ur. Zaradi majhnega tevila u iteljev in dokaj majhnega tevila u encev se med seboj dobro poznamo in la je ustvarjamo odnos u enec u itelj, ki je na ve jih olah pogosto napet in prisiljen. Po mnenju u encev, star ev in delavcev ole prevladuje na oli prijetno vzdu je in zdrava komunikacija med vsemi udele enci. O Prestranek vklju uje tudi enoto vrtca. Kaj ve si lahko pogledate na spletni strani ole: Odlo itvena skupina Pri re evanju problema so sodelovali nekateri u itelji, v ir o odlo itveno skupino pa sem vklju ili tri 9. razrede O Antona Globo nika in en 9. razred O Prestranek, ki so izpolnjevali ankete, povezane z u iteljevim delom. Ocenjevali so 3 svoje u itelje, vsak razred na svoji oli. Glavni kriterij za izbor u itelja je bil ta, da u itelj pou uje cel razred. V izbor niso bili vklju eni u itelji sloven ine, angle ine in matematike, ker pou ujejo v posameznih nivojih. 4.3 Metoda dela Za metodo dela pri pripravi modela sem izbral ve parametrsko odlo anje. Uporabil sem program DEX in DEXi. Osnovni model je bil narejen v Dexu, podatke sem nato prenesel v Dexi. Posamezne faze: 1. Izbira kriterijev, ki vplivajo na uspe nost u itelja, 2. Zdru evanje kriterijev (po sorodnih lastnostih) v drevesno strukturo, 3. Dolo itev zalog vrednosti za posamezne kriterije, 4. Anketiranje u encev, Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 18 od 63

19 5. Obdelava anketnih podatkov, 6. Dolo itev funkcij koristnosti oz. odlo itvenih pravil, 7. Izbira in opis posameznih variant (u iteljev), 8. Vrednotenje rezultatov variant z analizo, 9. Odlo itev oz. izbira najuspe nej ega u itelja (variante). 4.4 Identifikacija kriterijev V modelu sem opredelil deset kriterijev za ocenjevanje uspe nosti u itelja. O pomembnosti kriterijev imajo u enci sicer zelo razli na mnenja. Iz ankete pa je bilo jasno razvidno, da je za njih zelo pomembna u iteljeva razlaga in kriteriji ocenjevanja, u iteljevo spo tovanje u encev in uporaba razli nih u nih oblik. Kriteriji pokrivajo tri podro ja: A u iteljeva strokovnost, B metodika, C odnos do u encev. Slika 1: Drevo kriterijev za oceno uspe nosti u itelja Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 19 od 63

20 Slika 2: Zaloge vrednosti A Odnos u itelja do predmeta Poudarek je na u iteljevi strokovnosti pri predmetu, ki ga pou uje. enci so odlo ali: ali so cilji in vsebina predmeta jasni, ali je snov predstavljena razumljivo, ali u itelj povezuje vsebino predmeta z drugimi predmeti (medpredmetna povezava). B Metode u iteljevega dela Pestrost in kvaliteta pouka je prav gotovo odvisna od premi ljene rabe razli nih nih oblik in metod. Pomembno je usmerjanje u encev k raziskovalnemu delu in uporabi sodobne tehnologije. enci so odlo ali: ali u itelj vzpodbuja samostojno delo in kreativno razmi ljanje, ali u itelj izvaja razli ne u ne metode (skupinsko delo, raziskovalno delo ), ali u itelj uporablja sodobno tehnologijo. C U iteljev odnos do u encev iteljev odnos do u encev je zelo pomemben. Za u ence je lahko dodatna motivacija za bolj e delo. enci so odlo ali: ali u itelj pomaga z nasveti, ali spo tuje u ence kot osebnosti, ali je nepristranski pri preverjanju in ocenjevanju znanja. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 20 od 63

21 4.5 Merske lestvice Anketni vpra alnik za u ence je bil oblikovan na podlagi tristopenjske lestvice, ostale ocene so vrednotene s petstopenjsko lestvico. Lestvice so sestavljene nara ajo e. Slika 3: Zaloge vrednosti 4.6 Definicija funkcij koristnosti Pri dolo anju funkcije koristnosti mi je pomagala ravnateljica in trije u itelji na obeh olah. eprav nismo bili vedno enotnega mnenja, smo na koncu izoblikovali funkcije koristnosti, ki so se nam zdele najbolj smiselne. Tabelo smo dolo ali tako, da smo dolo ili oceno za najslab o in najbolj o mo nost ter eno vmesno. Vrednosti, ki jih predlaga program DEX, smo pregledali in tiste, ki so se nam zdele sporne, ro no popravili. 4.7 Opis variant Ocenjevali smo tri variante tri u itelje, in sicer kemije, glasbe in zgodovine. Variante smo ocenili na podlagi anket oz. mnenja u encev, ki jih ti u itelji pou ujejo. Dobljeni rezultati so razvidni iz tabele. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 21 od 63

22 Slika 4: Opis variant za olo 1 Slika 5: Opis variant za olo 2 5 VREDNOTENJE IN ANALIZA VARIANT Vrednotenje variant je postopek dolo anja kon ne ocene variant na osnovi opisa po osnovnih kriterijih. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 22 od 63

23 Slika 6: Vrednotenje variant za olo 1 Slika 7: Vrednotenje variant za olo 2 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 23 od 63

24 ITELJ 1 na oli 1 itelj 1 je bil ocenjen kot sprejemljiv. R Najbolj o oceno ima u itelj pri vzpodbujanju samostojnega dela (metodika). R Povpre ne ocene ima na vseh podro jih strokovnosti in na podro jih svetovanja in objektivnosti do u encev (odnos do u encev). T Podro ja, ki zni ujejo njegovo oceno in bi jih u itelj moral izbolj ati so uporaba razli nih u nih oblik, tehnologijo (metodika) in spo tovanje u encev (odnos do encev). ITELJ 2 na oli 1 itelj 2 je bil ocenjen kot primeren. R Najbolj o oceno ima u itelj na podro ju povezovanja, jasnih ciljih (predmet), prav tako pogosto uporablja razli ne oblike dela (metodika) in izstopa pri spo tovanju encev (odnos do u encev), ostale so povpre ne. T Izstopajo a slaba ocena u itelja je pri objektivnosti (odnos do u encev). ITELJ 3 na oli 1 itelj 3 je najbolje ocenjen od anketiranih u iteljev z oceno zelo primeren. R S pozitivnimi ocenami je vrednoteno skoraj v celoti podro je strokovnosti in svetovanje s podro ja odnosov, povpre no pa je ocenjen s podro ja metodike. T Negativnih vrednosti ni. ITELJ 1 na oli 2 itelj 1 je bil ocenjen kot sprejemljiv. R Izrazito pozitivne ocene ima pri vzpodbujanju samostojnega dela, tehnologiji (metodika) in pri svetovanju (odnos do u encev). T Podro ja, ki zni ujejo njegovo oceno in bi jih u itelj moral izbolj ati, so cilji, vsebina in kriteriji (predmet). ITELJ 2 na oli 2 itelj 2 je bil ocenjen kot primeren. R Najbolj o oceno ima u itelj na podro ju povezovanja (predmet) in na celotnem podro ju metodike in odnosov do u encev, na ostalih podro jih je povpre en. T Izstopajo e slabe ocene nima. ITELJ 3 na oli 2 itelj 3 je ocenjen kot povpre en. R S pozitivnimi ocenami je vrednoteno celotno podro je metodike in odnosov do encev, prav tako je pozitivno ocenjen na podro ju povezovanja (predmet). T Negativna vrednost pa je razumljivost razlage (predmet), kar mu znatno zmanj a skupno oceno. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 24 od 63

25 itelj 3 itelj 2 itelj 1 neprimeren spejemljiv povpre en Ocena u itelja primeren zelo primere Slika 8: Grafi ni prikaz rezultatov za olo 1 itelj 3 itelj 2 itelj 1 neprimeren spejemljiv povpre en Ocena u itelja primeren zelo primere Slika 9: Grafi ni prikaz rezultatov za olo 2 Tudi iz slike 10,11, 12 in 13 je razvidno, da so u enci najbolj zadovoljni z u iteljem 3 iz ole 1. Odli en je pri odnosu do predmeta in odnosov do njih. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 25 od 63

26 Slika 10: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega odnosa do predmeta, metodike dela in odnosa do u enca iz ole1 Slika 11: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevih ciljev in vsebine predmeta z razumljivostjo predstavitve predmeta, povezovanjem predmeta z drugimi predmeti in kriteriji ocenjevanja iz ole 1 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 26 od 63

27 Slika 12: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljeve uporabe sodobne tehnologije z u nimi oblikami in vzpodbujanjem samostojnega dela iz ole 1 Slika 13: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljeve nepristranskosti s svetovanjem u encem in spo tovanjem u encev iz ole 1 Iz slike 14,15,16 in 17 je razvidno, da so u enci najbolj zadovoljni z u iteljem 2 iz ole 2. Odli en je na podro ju metodike in pri odnosih do njih. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 27 od 63

28 Slika 14: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega odnosa do predmeta, metodike dela in odnosa do u enca iz ole 2 Slika 15: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevih ciljev in vsebine predmeta z razumljivostjo predstavitve predmeta, povezovanjem predmeta z drugimi predmeti in kriteriji ocenjevanja iz ole 2 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 28 od 63

29 Slika 16: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljeve uporabe sodobne tehnologije z u nimi oblikami in vzpodbujanjem samostojnega dela iz ole 2 Slika 17: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljeve nepristranskosti s svetovanjem u encem in spo tovanjem u encev iz ole 2 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 29 od 63

30 Primerjava dveh ol e primerjamo ocenjevanje u itelja na oli 1 in oli 2, ugotovimo, da so u itelji na oli 1 ocenjeni bolj e na podro ju odnosa u itelja do predmeta, kar pomeni, da so cilji in vsebina pri predmetu bolj jasni in snov je predstavljena bolj razumljivo. To pa verjetno zaradi tega, ker so na tej oli u itelji v ve ini zaposleni v celoti in u ijo samo en predmet. Tako, da se lahko bolj osredoto ijo na ta predmet. Iz anket je bilo razvidno, da na oli 2 u itelji zelo veliko uporabljajo medpredmetno povezavo, to pa verjetno zato, ker je ola manj a in tako la je u itelji medsebojno sodelujejo ter tudi zato, ker ve ina u iteljev pou uje ve predmetov. Iz anket je bilo tudi razvidno, da u itelji na oli 2 izstopajo pri uporabi sodobne tehnologije in razli ne oblike dela. To je verjetno posledica tega, da je ola novej a in bolj e opremljena (nova ra unalni ka u ilnica) 6 IZDELAVA MODELA OCENJEVANJA USPE NOSTI ITELJA NA OBEH OLAH Z OCENJEVANJEM VODSTVA OLE 6.1 Identifikacija problema itelji so pri opravljanju svojega pedago kega dela omejeni z u nim na rtom, ki ga morajo izpeljati, prav tako se morajo veliko ukvarjati s samo disciplino v razredu. Posledica tega je, da veliko svoje energije porabijo v razredu in jim tako dostikrat zmanjka mo i in energije na ostalih podro jih delovanja. Drugi cilj naloge je izdelava odlo itvenega modela za ocenjevanje u iteljeve uspe nosti ne samo v razredu, ampak na vseh podro jih delovanja, s katerim bi lahko izbolj ali samo delovanje in ugled ole. Rezultati naj bi pomagali ravnatelju najti tiste u iteljeve lastnosti, ki bistveno vplivajo na samo uspe nost ali neuspe nost ole. e namre vemo, katera je tista lastnost, ki oceno zni uje, lahko u itelja usmerjamo, da bo zavestno spremenil svoje delo ali vedenje in izbolj al kvaliteto svojega dela. Ta model e uporabljala ravnatelja na svojih olah za ugotavljanje uspe nosti itelja na vseh podro jih delovanja. Za re evanje problema sem si izbral olo 1 (O Antona Globo nika Postojna) in olo 2 (O Prestranek) in ju primerjal med seboj. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 30 od 63

31 6.2 Odlo itvena skupina Pri re evanju problema sta sodelovali ravnateljica in podravnateljica O Antona Globo nika Postojna in ravnateljica O Prestranek, ki so izpolnjevale anketni list. 6.3 Metoda dela Za metodo dela pri pripravi modela sem izbral ve parametrsko odlo anje. Uporabil sem program DEX in DEXi. Osnovni model je bil narejen v Dexu, podatke sem nato prenesel v Dexi. Posamezne faze: 1. Izbira kriterijev, ki vplivajo na uspe nost u itelja, 2. Zdru evanje kriterijev (po sorodnih lastnostih) v drevesno strukturo, 3. Dolo itev zalog vrednosti za posamezne kriterije, 4. Anketiranje ravnatelja, 5. Obdelava anketnih podatkov, 6. Dolo itev funkcij koristnosti oz. odlo itvenih pravil, 7. Izbira in opis posameznih variant (u iteljev), 8. Vrednotenje rezultatov variant z analizo, 9. Odlo itev oz. izbira najuspe nej ega u itelja (variante). 6.4 Identifikacija kriterijev V modelu sem opredelil 11 kriterijev za ocenjevanje uspe nosti u itelja. Kriteriji pokrivajo pet podro ji: A strokovna usposobljenost, B interdisciplinirana usposobljenost, C dodatna funkcionalna znanja, ustvarjalnost. A Strokovna usposobljenost Poudarek je na u iteljevi strokovnosti pri predmetu, ki ga pou uje. Vodstvo je upo tevalo: ankete u encev oceno hospitacije B Interdisciplinarna usposobljenost Interdisciplinarna usposobljenost predstavlja prvine usposobljenosti za opravljanje del na razli nih delovnih mestih ter organizacijske in vodstvene sposobnosti. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 31 od 63

32 Vodstvo je odlo alo: ali u itelj deluje na razli nih delovnih podro jih, ali ima u itelj organizacijske sposobnosti, ali ima u itelj vodstvene sposobnosti. C Dodatna funkcionalna znanja Dodatna funkcionalna znanja omogo ajo bolj e in hitrej e opravljanje delovnih nalog. Vodstvo je odlo alo: ali se u itelj dodatno izobra uje, ali u itelj obvladuje nove metode. Ustvarjalnost Ustvarjalnost predstavljajo oblike predlaganja ali izbolj anja obstoje ih metod dela, strokovno uveljavljanje stali in predstavitev podro ja v javnosti, aktivnosti, ki prispevajo k ugledu same ole kot tudi razvoj same stroke. Vodstvo je odlo alo: ali u itelj izbolj uje u ne metode dela, ali strokovno uveljavlja stali a, ali predstavi podro ja v javnosti, ali je aktiven in pripomore k ugledu zavoda. 6.5 Merske lestvice Anketni vpra alnik za vodstvo je bil oblikovan na podlagi tristopenjske lestvice, ostale ocene so vrednotene s petstopenjsko lestvico. Lestvice so sestavljene nara ajo e. Slika 18: Zaloge vrednosti Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 32 od 63

33 6.6 Definicija funkcij koristnosti Pri dolo anju funkcije koristnosti sta mi pomagali ravnateljici in trije u itelji na obeh olah. eprav nismo bili vedno enotnega mnenja, smo na koncu izoblikovali funkcije koristnosti, ki so se nam zdele najbolj smiselne. Tabelo smo dolo ali tako, da smo dolo ili oceno za najslab o in najbolj o mo nost ter eno vmesno. Vrednosti, ki jih je predlagal program DEX, smo pregledali in tiste, ki so se nam zdele sporne, ro no popravili. 6.7 Opis variant Ocenjevali smo tri variante tri iste u itelje, ki so jih predhodno ocenjevali u enci, in sicer kemije, glasbe in zgodovine. Variante smo ocenili na podlagi ankete oz. mnenja ravnatelja. Dobljeni rezultati so razvidni iz tabele. Slika 19: Opis variant za olo 1 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 33 od 63

34 Slika 20: Opis variant za olo 2 7 VREDNOTENJE IN ANALIZA VARIANT Vrednotenje variant je postopek dolo anja kon ne ocene variant na osnovi opisa po osnovnih kriterijih. Slika 21 Vrednotenje variant za olo 1 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 34 od 63

35 Slika 22: Vrednotenje variant za olo 2 ITELJ 1 na oli 1 itelj 1 je bil ocenjen kot sprejemljiv. R Izrazito pozitivne ocene ima na podro ju ustvarjalnosti. T Podro ja, ki zni ujejo njegovo oceno in bi jih u itelj moral izbolj ati, so delovanje na razli nih delovnih podro jih, organizacijske sposobnosti in obvladovanje novih metod. ITELJ 2 na oli 1 itelj 2 je bil ocenjen kot povpre en. R Najbolj o oceno ima pri predstavitvi v javnosti in pri hospitacijah, na ve ini podro jih je povpre en. T Izstopajo e slabe ocene pri u itelju so organizacijske sposobnosti in obvladovanje novih metod. ITELJ 3 na oli 1 itelj 3 je ocenjen kot primeren. R S pozitivnimi ocenami je vrednoteno celotno podro je strokovne usposobljenosti in podro je ustvarjalnosti. T Izstopajo ih slabih ocen ni. itelj 3 je bil najbolje ocenjen s strani u encev in vodstva. ITELJ 1 na oli 2 itelj 1 je bil ocenjen kot primeren. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 35 od 63

36 R Izrazito pozitivne ocene ima na celotnem podro ju interdisciplinarne usposobljenosti in na podro ju dodatna funkcionalna znanja. T Izstopajo a slaba ocena pri u itelju je strokovno uveljavljanje na podro ju ustvarjalnosti. Na tem podro ju ima u itelj vse ostale ocene povpre ne. itelj 1 je bil najbolje ocenjen s strani vodstva, najslab o oceno pa je dobil s strani encev. ITELJ 2 v oli 2 itelj 2 je bil ocenjen kot povpre en. R Tudi on ima najbolj e ocene na podro ju interdisciplinarne usposobljenosti in na podro ju dodatna funkcionalna znanja, ima pa pri organizacijskih sposobnostih povpre no oceno. T Izstopajo a slaba ocena pri u itelju je predstavitev podro ja v javnosti. U itelj 2 je bil najbolje ocenjen s strani u encev. ITELJ 3 na oli 2 itelj 3 je ocenjen kot sprejemljiv. R U itelj izstopa z organizacijskimi in vodstvenimi sposobnostmi, prav tako se veliko dodatno izobra uje. T Njegova ibka to ka pa je podro je ustvarjalnosti, kjer je negativno ocenjen pri izbolj evanju u nih metod dela, strokovnem uveljavljanju stali in pri aktivnostih, ki prispevajo k ugledu zavoda. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 36 od 63

37 itelj 3 itelj 2 itelj 1 neprimeren spejemljiv povpre en Ocena u itelja primeren zelo primeren Slika 23: Grafi ni prikaz rezultatov za olo 1 itelj 3 itelj 2 itelj 1 neprimeren spejemljiv povpre en Ocena u itelja primeren zelo primeren Slika 24: Grafi ni prikaz rezultatov za olo 2 Tudi iz slike 25, 26, 27, 28 in 29 je razvidno, da je vodstvo najbolj zadovoljno z iteljem 3 iz ole 1. Odli en je na podro ju ustvarjalnosti. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 37 od 63

38 Slika 25: Grafi ni prikaz kombinacije med u iteljevo strokovno usposobljenostjo, interdisciplinarno usposobljenostjo, uporabo dodatnih funkcionalnih znanj in ustvarjalnostjo na oli 1 Slika 26: Grafi ni prikaz upo tevanja anket in ocene hospitacij na oli 1 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 38 od 63

39 Slika 27: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega delovanja na razli nih podro jih in ocenjevanja njegovih organizacijskih in vodstvenih sposobnosti na oli 1 Slika 28: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja, v kolik ni meri se u itelj dodatno izobra uje in obvladuje nove metode na oli 1 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 39 od 63

40 Slika 29: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega izbolj evanja u nih metod dela, strokovnem uveljavljanjem stali, predstavitvi podro ja v javnosti in aktivnosti, ki prispevajo k ugledu zavoda na oli 1. Tudi iz slike 30, 31, 32, 33 in 34 je razvidno, da je vodstvo najbolj zadovoljno z u iteljem 1 iz ole 2. Odli en je na podro ju interdisciplinarne usposobljenosti in na podro ju dodatnih funkcionalnih znanj. Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 40 od 63

41 Slika 30: Grafi ni prikaz kombinacije med u iteljevo strokovno usposobljenostjo, interdisciplinarno usposobljenostjo, uporabo dodatnih funkcionalnih znanj in ustvarjalnostjo na oli 2 Slika 31: Grafi ni prikaz upo tevanja anket in ocene hospitacij na oli 2 Slika 32: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega delovanja na razli nih podro jih in ocenjevanja njegovih organizacijskih in vodstvenih sposobnosti na oli 2 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 41 od 63

42 Slika 33: Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja, v kolik ni meri se u itelj dodatno izobra uje in obvladuje nove metode na oli 2 Slika 34 Grafi ni prikaz kombinacije ocenjevanja u iteljevega izbolj evanja u nih metod dela, strokovnem uveljavljanjem stali, predstavitvi podro ja v javnosti in aktivnosti, ki prispevajo k ugledu zavoda na oli 2 Anton Pereni : Model ocenjevanja uspe nosti u itelja stran 42 od 63

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV

OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV OPTIMIRANJE IZDELOVALNIH PROCESOV asist. Damir GRGURAŠ, mag. inž. str izr. prof. dr. Davorin KRAMAR damir.grguras@fs.uni-lj.si Namen vaje: Ugotoviti/določiti optimalne parametre pri struženju za dosego

More information

Reševanje problemov in algoritmi

Reševanje problemov in algoritmi Reševanje problemov in algoritmi Vhod Algoritem Izhod Kaj bomo spoznali Zgodovina algoritmov. Primeri algoritmov. Algoritmi in programi. Kaj je algoritem? Algoritem je postopek, kako korak za korakom rešimo

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Statistika Statistics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika First cycle academic

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Izbrana poglavja iz diskretne matematike 1 Course title: Topics in discrete mathematics 1 Študijski program in stopnja Study programme

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerical linear algebra. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Numerična linearna algebra Numerical linear algebra Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations. Študijska smer Study field Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Parcialne diferencialne enačbe Partial differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski

More information

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R

Multipla korelacija in regresija. Multipla regresija, multipla korelacija, statistično zaključevanje o multiplem R Multipla koelacia in egesia Multipla egesia, multipla koelacia, statistično zaklučevane o multiplem Multipla egesia osnovni model in ačunane paametov Z multiplo egesio napoveduemo vednost kiteia (odvisne

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ.

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Analiza 1 Course title: Analysis 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Finančna matematika First cycle

More information

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA

ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informaclje MIDEM 3~(~UU8)4, Ljubljana ENERGY AND MASS SPECTROSCOPY OF IONS AND NEUTRALS IN COLD PLASMA Marijan Macek 1,2* Miha Cekada 2 1 University of Ljubljana,

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Numerične metode Numerical methods Študijski program in stopnja Study programme and level Interdisciplinarni univerzitetni

More information

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI

TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI TOPLJENEC ASOCIIRA LE V VODNI FAZI V primeru asociacij molekul topljenca v vodni ali organski fazi eksperimentalno določeni navidezni porazdelitveni koeficient (P n ) v odvisnosti od koncentracije ni konstanten.

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE. O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) O neeksaknotsti eksaktnega binomskega intervala zaupanja (On the inexactness

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Optimizacija 1 Course title: Optimization 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia

Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Attempt to prepare seasonal weather outlook for Slovenia Main available sources (ECMWF, EUROSIP, IRI, CPC.NCEP.NOAA,..) Two parameters (T and RR anomally) Textual information ( Met Office like ) Issued

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

More information

Verodostojnost in kvaliteta spletno dostopnih informacij

Verodostojnost in kvaliteta spletno dostopnih informacij Univerza v Ljubljani Filozofska fakulteta Oddelek za bibliotekarstvo, informacijsko znanost in knjigarstvo Verodostojnost in kvaliteta spletno dostopnih informacij Mentor: dr. Jure Dimec Lea Očko Katja

More information

A L A BA M A L A W R E V IE W

A L A BA M A L A W R E V IE W A L A BA M A L A W R E V IE W Volume 52 Fall 2000 Number 1 B E F O R E D I S A B I L I T Y C I V I L R I G HT S : C I V I L W A R P E N S I O N S A N D TH E P O L I T I C S O F D I S A B I L I T Y I N

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Teorija grafov Graph theory Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika Master's study

More information

DIPLOMSKO DELO LASTNOSTI, SPOSOBNOSTI IN ZNANJA, KI JIH POTREBUJE VODJA, DA BI USPEŠNO VODIL TIM

DIPLOMSKO DELO LASTNOSTI, SPOSOBNOSTI IN ZNANJA, KI JIH POTREBUJE VODJA, DA BI USPEŠNO VODIL TIM UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO LASTNOSTI, SPOSOBNOSTI IN ZNANJA, KI JIH POTREBUJE VODJA, DA BI USPEŠNO VODIL TIM Ljubljana, september 2002 MOJCA ČUK KAZALO UVOD... 1 I. DEL: TIM...

More information

USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA

USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY OF SPECTRAL PROCESSING SOFTWARE IN REDUCING THE NOISE IN AUGER ELECTRON SPECTRA UDK 543.428.2:544.171.7 ISSN 1580-2949 Original scientific article/izvirni znanstveni ~lanek MTAEC9, 49(3)435(2015) B. PONIKU et al.: USING SIMULATED SPECTRA TO TEST THE EFFICIENCY... USING SIMULATED SPECTRA

More information

Modelska Analiza 1. University of Ljubljana Faculty of Mathematics and Physics. 3. naloga - Numeri na minimizacija

Modelska Analiza 1. University of Ljubljana Faculty of Mathematics and Physics. 3. naloga - Numeri na minimizacija University of Ljubljana Faculty of Mathematics and Physics Modelska Analiza 1 3. naloga - Numeri na minimizacija Avtor: Matic Lubej Asistent: dr. Simon ƒopar Predavatelj: prof. dr. Alojz Kodre Ljubljana,

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Magistrsko delo Modeli za kategori ne odzive (Models for categorical response variables) Ime in priimek: Maru²a

More information

matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič

matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič matematika + biologija = sistemska biologija? Prof. Dr. Kristina Gruden Prof. Dr. Aleš Belič Doc. DDr. Jure Ačimovič Kaj je sistemska biologija? > Razumevanje delovanja organizmov sistemska biologija =

More information

Naloge iz LA T EXa : 3. del

Naloge iz LA T EXa : 3. del Naloge iz LA T EXa : 3. del 1. V besedilo vklju ite naslednjo tabelo skupaj z napisom Kontrolna naloga Dijak 1 2 Povpre je Janko 67 72 70.5 Metka 72 67 70.5 Povpre je 70.5 70.5 Tabela 1: Rezultati kontrolnih

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Kompleksna analiza Complex analysis Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe. Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2016/17) Diferencialne enačbe Differential equations Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni

More information

Nelinearna regresija. SetOptions Plot, ImageSize 6 72, Frame True, GridLinesStyle Directive Gray, Dashed, Method "GridLinesInFront" True,

Nelinearna regresija. SetOptions Plot, ImageSize 6 72, Frame True, GridLinesStyle Directive Gray, Dashed, Method GridLinesInFront True, Nelinearna regresija In[1]:= SetOptions ListPlot, ImageSize 6 72, Frame True, GridLinesStyle Directive Gray, Dashed, Method "GridLinesInFront" True, PlotStyle Directive Thickness Medium, PointSize Large,

More information

modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk

modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk modeli regresijske analize nominalnih spremenljivk Cveto Trampuž An Illustrative Comparison Logit Analysis with Dummy Variable Regression Analysis. Two different regression models in which the dependent

More information

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION

OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION OA07 ANNEX 4: SCOPE OF ACCREDITATION IN CALIBRATION Table of contents 1 TECHNICAL FIELDS... 2 2 PRESENTING THE SCOPE OF A CALIBRATION LABOORATORY... 2 3 CONSIDERING CHANGES TO SCOPES... 6 4 CHANGES WITH

More information

VODENJE IN PROBLEMATIKA

VODENJE IN PROBLEMATIKA UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer: Organizacija in management kadrovskih in izobraževalnih procesov VODENJE IN PROBLEMATIKA Mentor: red. prof. dr. Jože Florjančič Kandidat: Martina

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Analiza 3 Course title: Analysis 3 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Seminar 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ 75 2,5

oblika število ur število KT izvaja Predavanja 45 1,5 učitelj Seminar 30 1 učitelj, sodelavec SKUPAJ 75 2,5 UČNI NAČRT: Analiza IV Realna analiza Osnovni podatki o predmetu 1. Ime predmeta: Analiza IV Realna analiza 2. Število KT (seštevek iz tabel spodaj): 6 3. Učni jezik: slovenski Podatki o umeščenosti predmeta

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Kvantna mehanika Course title: Quantum mechanics Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First

More information

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA

DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGO KA FAKULTETA tudijski program: MATEMATIKA in RAƒUNALNI TVO DOMINACIJSKO TEVILO GRAFA DIPLOMSKO DELO Mentor: doc. dr. Primoº parl Kandidatka: Neja Zub i Ljubljana, maj, 2011

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Matematika 2 Course title: Mathematics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First cycle

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI

UNIVERZA V LJUBLJANI UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO VREDNOTENJE KAKOVOSTI SPLETNIH PREDSTAVITEV IZBRANIH SLOVENSKIH FAKULTET Ljubljana, september 2003 MATEJA DOLNIČAR IZJAVA Študentka Mateja Dolničar

More information

PRIPRAVA PODATKOV V PROCESU PODATKOVNEGA RUDARJENJA

PRIPRAVA PODATKOV V PROCESU PODATKOVNEGA RUDARJENJA UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA MAGISTRSKO DELO PRIPRAVA PODATKOV V PROCESU PODATKOVNEGA RUDARJENJA Ljubljana, september 2013 ŽIGA VAUPOT IZJAVA O AVTORSTVU Spodaj podpisani Žiga Vaupot, študent

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA

UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO ALMA ĆORALIĆ UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO OBLIKOVANJE TIMA V VOLKSBANK LJUDSKI BANKI, D. D. Ljubljana, februar 2008 ALMA

More information

UMESTITEV EKOLOŠKIH RAZISKAV MED OSTALE VRSTE RAZISKAV

UMESTITEV EKOLOŠKIH RAZISKAV MED OSTALE VRSTE RAZISKAV EKOLOŠKE RAZISKAVE UMESTITEV EKOLOŠKIH RAZISKAV MED OSTALE VRSTE RAZISKAV EPIDEMIOLOŠKE OPAZOVALNE RAZISKAVE NA AGREGIRANIH PODATKIH EKOLOŠKE RAZISKAVE populacija POPULACIJSKE EKSPERIMENTALNE RAZISKAVE

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Analiza in prognoza vremena Weather analysis and forecasting Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field

More information

Calculation of stress-strain dependence from tensile tests at high temperatures using final shapes of specimen s contours

Calculation of stress-strain dependence from tensile tests at high temperatures using final shapes of specimen s contours RMZ Materials and Geoenvironment, Vol. 59, No. 4, pp. 331 346, 2012 331 Calculation of stress-strain dependence from tensile tests at high temperatures using final shapes of specimen s contours Določitev

More information

Inteligentni agent z omejenimi viri v dinami ni ra unalni²ki igri

Inteligentni agent z omejenimi viri v dinami ni ra unalni²ki igri Univerza v Ljubljani Fakulteta za ra unalni²tvo in informatiko Declan McPartlin Inteligentni agent z omejenimi viri v dinami ni ra unalni²ki igri MAGISTRSKO DELO TUDIJSKI PROGRAM DRUGE STOPNJE RAƒUNALNI

More information

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK

Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK Cveto Trampuž PRIMERJAVA ANALIZE VEČRAZSEŽNIH TABEL Z RAZLIČNIMI MODELI REGRESIJSKE ANALIZE DIHOTOMNIH SPREMENLJIVK POVZETEK. Namen tega dela je prikazati osnove razlik, ki lahko nastanejo pri interpretaciji

More information

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9

P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 P a g e 5 1 of R e p o r t P B 4 / 0 9 J A R T a l s o c o n c l u d e d t h a t a l t h o u g h t h e i n t e n t o f N e l s o n s r e h a b i l i t a t i o n p l a n i s t o e n h a n c e c o n n e

More information

Vpliv zadovoljstva zaposlenih na produktivnost v Tiskarni Novo mesto, d.d.

Vpliv zadovoljstva zaposlenih na produktivnost v Tiskarni Novo mesto, d.d. Vpliv zadovoljstva zaposlenih na produktivnost v Tiskarni Novo mesto, d.d. Simona Cimperman * Fakulteta za organizacijske vede, Kidričeva cesta 55a, 4000 Kranj, Slovenija cimps@hotmail.com Povzetek: Raziskovalno

More information

MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE

MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE UDK621.3:(53+54+621 +66), ISSN0352-9045 Informacije MIDEM 38(2008)4, Ljubljana MICROWAVE PLASMAS AT ATMOSPHERIC PRESSURE: NEW THEORETICAL DEVELOPMENTS AND APPLICATIONS IN SURFACE SCIENCE T. 8elmonte*,

More information

Linearna regresija. Poglavje 4

Linearna regresija. Poglavje 4 Poglavje 4 Linearna regresija Vinkove rezultate iz kemije so založili. Enostavno, komisija je izgubila izpitne pole. Rešitev: Vinko bo kemijo pisal še enkrat. Ampak, ne more, je ravno odšel na trening

More information

Baroklina nestabilnost

Baroklina nestabilnost Baroklina nestabilnost Navodila za projektno nalogo iz dinamične meteorologije 2012/2013 Januar 2013 Nedjeljka Zagar in Rahela Zabkar Naloga je zasnovana na dvoslojnem modelu baroklinega razvoja, napisana

More information

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez

Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Univerza na Primorskem Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Matemati ne znanosti - 2. stopnja Peter Mur²i Particija grafa, odkrivanje skupnosti in maksimalen prerez Magistrsko

More information

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE

ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE ENAČBA STANJA VODE IN VODNE PARE SEMINARSKA NALOGA PRI PREDMETU JEDRSKA TEHNIKA IN ENERGETIKA TAMARA STOJANOV MENTOR: IZRED. PROF. DR. IZTOK TISELJ NOVEMBER 2011 Enačba stanja idealni plin: pv = RT p tlak,

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA. DOKTORSKA DISERTACIJA mag. BOJANA GNAMUŠ TANCER

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA. DOKTORSKA DISERTACIJA mag. BOJANA GNAMUŠ TANCER UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DOKTORSKA DISERTACIJA mag. BOJANA GNAMUŠ TANCER KOPER 2016 UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA Doktorski študijski program tretje stopnje Edukacijske

More information

Avtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu

Avtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu Univerza v Ljubljani Fakulteta za ra unalni²tvo in informatiko Andrej Oder Avtomatsko prilagajanje tempa spremljave solistu DIPLOMSKO DELO NA INTERDISCIPLINARNEM UNIVERZITETNEM TUDIJU Ljubljana, 2013 Univerza

More information

PRIMERJAVA TIMSKEGA DELA V IZBRANIH ORGANIZACIJAH

PRIMERJAVA TIMSKEGA DELA V IZBRANIH ORGANIZACIJAH UNIVERZA V LJUBJANI FAKULTETA ZA UPRAVO Diplomsko delo PRIMERJAVA TIMSKEGA DELA V IZBRANIH ORGANIZACIJAH Sabina Podržaj Ljubljana, marec 2017 UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA UPRAVO DIPLOMSKO DELO PRIMERJAVA

More information

ANALIZA SPLETNIH STRANI SREDNJIH ŠOL PO SLOVENIJI

ANALIZA SPLETNIH STRANI SREDNJIH ŠOL PO SLOVENIJI ŠOLSKI CENTER VELENJE ELEKTRO IN RAČUNALNIŠKA ŠOLA Trg mladosti 3, 3320 Velenje MLADI RAZISKOVALCI ZA RAZVOJ ŠALEŠKE DOLINE RAZISKOVALNA NALOGA ANALIZA SPLETNIH STRANI SREDNJIH ŠOL PO SLOVENIJI Tematsko

More information

USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE SHOT PUT ANALYSIS. Matej Supej* Milan Čoh

USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE SHOT PUT ANALYSIS. Matej Supej* Milan Čoh Kinesiologia Slovenica, 14, 3, 5 14 (28) Faculty of Sport, University of Ljubljana, ISSN 1318-2269 5 Matej Supej* Milan Čoh USING THE DIRECTION OF THE SHOULDER S ROTATION ANGLE AS AN ABSCISSA AXIS IN COMPARATIVE

More information

Vloga posameznika pri spreminjanju javne uprave

Vloga posameznika pri spreminjanju javne uprave Vloga posameznika pri spreminjanju javne uprave UDK: 35.08 (497.12): 331.101.3 Janez Stare Univerza v Ljubljani, Fakulteta za upravo janko.stare@fu.uni-lj.si IZVLE^EK Sodobni ~as je ~as hitrih sprememb,

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Statistika 2 Course title: Statistics 2 Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika

More information

Verifikacija napovedi padavin

Verifikacija napovedi padavin Oddelek za Meteorologijo Seminar: 4. letnik - univerzitetni program Verifikacija napovedi padavin Avtor: Matic Šavli Mentor: doc. dr. Nedjeljka Žagar 26. februar 2012 Povzetek Pojem verifikacije je v meteorologiji

More information

STRAST PRI DELU Seminarska naloga pri predmetu Psihološka diagnostika in ukrepi v delovnem okolju

STRAST PRI DELU Seminarska naloga pri predmetu Psihološka diagnostika in ukrepi v delovnem okolju Univerza v Ljubljani Filozofska fakulteta Oddelek za psihologijo STRAST PRI DELU Seminarska naloga pri predmetu Psihološka diagnostika in ukrepi v delovnem okolju Avtorica: Urška Marušič Mentorica: doc.

More information

Samoocenjevanje učitelja in vzgojitelja vprašalnik Fibonacci

Samoocenjevanje učitelja in vzgojitelja vprašalnik Fibonacci Prevedel Dušan Krnel, Pedagoška fakulteta, Univerza v Ljubljani Samoocenjevanje učitelja in vzgojitelja vprašalnik Fibonacci V okviru projekta Fibonacci je nastal tudi vprašalnik * za vrednotenje pouka

More information

Acta Chim. Slov. 2003, 50,

Acta Chim. Slov. 2003, 50, 771 IMPACT OF STRUCTURED PACKING ON BUBBE COUMN MASS TRANSFER CHARACTERISTICS EVAUATION. Part 3. Sensitivity of ADM Volumetric Mass Transfer Coefficient evaluation Ana akota Faculty of Chemistry and Chemical

More information

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves

Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Ivan Štajduhar Minimizacija učne množice pri učenju odločitvenih dreves Diplomska naloga Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana, 2001 Izjava

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje na razredni stopnji

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje na razredni stopnji UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Poučevanje na razredni stopnji Andreja VIDERVOL STALIŠČA UČITELJEV DO USTVARJALNEGA POUČEVANJA MATEMATIKE V 5. RAZREDU OSNOVNE ŠOLE MAGISTRSKO DELO Ljubljana, 2017

More information

SUBJEKTIVNI KRITERIJI VREDNOTENJA DELA MLAJŠIH SLOVENSKIH MANAGERJEV

SUBJEKTIVNI KRITERIJI VREDNOTENJA DELA MLAJŠIH SLOVENSKIH MANAGERJEV Univerza v ljubljani Filozofska fakulteta Oddelek za psihologijo SUBJEKTIVNI KRITERIJI VREDNOTENJA DELA MLAJŠIH SLOVENSKIH MANAGERJEV Magistrsko delo Avtorica: Nina Janža Mentorica: doc. dr. Eva Boštjančič

More information

Napovedovanje lastni stva podjetij na osnovi analize omre zij dru zbenikov

Napovedovanje lastni stva podjetij na osnovi analize omre zij dru zbenikov Univerza v Ljubljani Fakulteta za ra cunalni stvo in informatiko Igor Jon cevski Napovedovanje lastni stva podjetij na osnovi analize omre zij dru zbenikov DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI STUDIJSKI PROGRAM

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Študijska smer Study field ECTS Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Teorija števil Number theory Študijski program in stopnja Study programme and level Magistrski študijski program Matematika

More information

Metode rangiranja spletnih strani

Metode rangiranja spletnih strani UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE David Primc Metode rangiranja spletnih strani Diplomsko delo Ljubljana, 2015 UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE David Primc Mentor: doc. dr.

More information

Kompetenčni model primer oblikovanja modela kompetenc v enoti strežba v podjetju X

Kompetenčni model primer oblikovanja modela kompetenc v enoti strežba v podjetju X UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE Tjaša Habjan Kompetenčni model primer oblikovanja modela kompetenc v enoti strežba v podjetju X Diplomsko delo Ljubljana, 2015 UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA

More information

Simulation of multilayer coating growth in an industrial magnetron sputtering system

Simulation of multilayer coating growth in an industrial magnetron sputtering system RMZ Materials and Geoenvironment, Vol. 57, No. 3, pp. 317 330, 2010 317 Simulation of multilayer coating growth in an industrial magnetron sputtering system Simulacija rasti večplastnih prevlek v industrijski

More information

Razvoj človeških virov v podjetju Treves d.o.o.

Razvoj človeških virov v podjetju Treves d.o.o. UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE Anja Kržič Razvoj človeških virov v podjetju Treves d.o.o. magistrsko delo Ljubljana, 2012 UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA DRUŽBENE VEDE Anja Kržič mentor:

More information

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i

CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A. Ήχος Πα. to os se e e na aș te e e slă ă ă vi i i i i CATAVASII LA NAȘTEREA DOMNULUI DUMNEZEU ȘI MÂNTUITORULUI NOSTRU, IISUS HRISTOS. CÂNTAREA I-A Ήχος α H ris to os s n ș t slă ă ă vi i i i i ți'l Hris to o os di in c ru u uri, în tâm pi i n ți i'l Hris

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga (Final project paper) Grafi struktur proteinov: Uporaba teorije grafov za analizo makromolekulskih

More information

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene

Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work. Vaje / Tutorial: Slovensko/Slovene UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode Course title: Numerical methods Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program 1.stopnje Fizika First

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Uporaba logistične regresije za napovedovanje razreda, ko je število enot v preučevanih razredih

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Master's thesis (Magistrsko delo) Developing statistical regression models by using variable selection techniques

More information

QUALITY EVALUATION OF THE NATIONAL TOPO- GRAPHIC MAP 1 : 50,000 OCENA KAKOVOSTI DRŽAVNE TOPOGRAFSKE KARTE V MERILU 1 :

QUALITY EVALUATION OF THE NATIONAL TOPO- GRAPHIC MAP 1 : 50,000 OCENA KAKOVOSTI DRŽAVNE TOPOGRAFSKE KARTE V MERILU 1 : QUALITY EVALUATION OF THE NATIONAL TOPO- GRAPHIC MAP 1 : 50,000 OCENA KAKOVOSTI DRŽAVNE TOPOGRAFSKE KARTE V MERILU 1 : 50 000 Dušan Petrovič UDK: 528.93 Klasifikacija prispevka po COBISS-u: 1.01 ABSTRACT

More information

Miha Troha. Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov

Miha Troha. Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Miha Troha Robotsko učenje in planiranje potiskanja predmetov DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Ivan Bratko Ljubljana,

More information

MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI

MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA MAGISTRSKO DELO MODEL ZA OCENJEVANJE KAKOVOSTI SPLETNIH STRANI Ljubljana, avgust 2003 JAKA LINDIČ IZJAVA Študent Jaka Lindič izjavljam, da sem avtor tega magistrskega

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ODDELEK ZA RAZREDNI POUK MATEMATIČNO OPISMENJEVANJE PREKO PREGLEDNIC IN DIAGRAMOV DIPLOMSKO DELO Mentorica: dr. Tatjana Hodnik Čadež, doc. Kandidatka: Emina Sekić

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1. Študijska smer Study field ECTS UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS (leto / year 2017/18) Predmet: Algebra 1 Course title: Algebra 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Univerzitetni študijski program Matematika

More information

NIKJER-NIČELNI PRETOKI

NIKJER-NIČELNI PRETOKI UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA ALJA ŠUBIC NIKJER-NIČELNI PRETOKI DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2016 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Dvopredmetni učitelj: matematika - računalništvo ALJA

More information

ASSESSMENT OF THE IMPACT-ECHO METHOD FOR MONITORING THE LONG-STANDING FROST RESISTANCE OF CERAMIC TILES

ASSESSMENT OF THE IMPACT-ECHO METHOD FOR MONITORING THE LONG-STANDING FROST RESISTANCE OF CERAMIC TILES UDK 666.3/.7:620.179.1 ISSN 1580-2949 Professional article/strokovni ~lanek MTAEC9, 49(4)639(2015) M. MATYSIK et al.: ASSESSMENT OF THE IMPACT-ECHO METHOD FOR MONITORING... ASSESSMENT OF THE IMPACT-ECHO

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Course title: Teorija umeritvenih polj Gauge field theory Študijski program in stopnja Study programme and level Študijska smer Study field Letnik Academ

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKA NALOGA LARA ŠTUPICA

UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKA NALOGA LARA ŠTUPICA UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA DIPLOMSKA NALOGA LARA ŠTUPICA KOPER 2013 UNIVERZA NA PRIMORSKEM PEDAGOŠKA FAKULTETA Visokošolski strokovni študijski program prve stopnje Predšolska vzgoja Diplomska

More information

Obrnitev kvantne meritve

Obrnitev kvantne meritve Seminar Obrnitev kvantne meritve Avtor: Rok Bohinc Mentor: dr. Anton Ram²ak Ljubljana, April 009 Povzetek Mo na meritev kvantni sistem vedno prisili v eno lastnih izmed stanj danega operatorja. Ko se stanje

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS. Študijska smer Study field. Samost. delo Individ. work Klinične vaje work Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Optimizacija Optimization Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična matematika

More information

UČNI NAČRTI. Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ 90 3

UČNI NAČRTI. Oblika število ur število KT izvaja Seminarske vaje 30 1 učitelj / sodelavec Laboratorijske vaje 60 2 sodelavec SKUPAJ 90 3 UČNI NAČRTI POJASNILO: V nadaljevanju so predstavljeni učni načrti predmetov, ki jih UP FAMNIT ponuja v okviru izbirnosti med članicami UP v študijskem letu 2011/12. Ker izvedbeni predmetnik za študijsko

More information

Interpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi

Interpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za ziko Seminar - 3. letnik Interpretacija kvantne mehanike z vzporednimi svetovi Avtor: Marko Medenjak Mentor: prof. dr. Anton Ram²ak Ljubljana,

More information

Usmerjenost v samopreseganje in dosežke vodenje samega sebe

Usmerjenost v samopreseganje in dosežke vodenje samega sebe Usmerjenost v samopreseganje in dosežke vodenje samega sebe Petra Povše* Fakulteta za organizacijske študije v Novem mestu, Novi trg 5, 8000 Novo mesto, Slovenija petra.koprivec@gmail.com Povzetek: Raziskovalno

More information

Increasing process safety using analytical redundancy

Increasing process safety using analytical redundancy Elektrotehniški vestnik 69(3-4): 240 246, 2002 Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija Increasing process safety using analytical redundancy Stojan Peršin, Boris Tovornik, Nenad Muškinja, Drago Valh

More information

UPRAVLJANJE ČLOVEŠKIH VIROV

UPRAVLJANJE ČLOVEŠKIH VIROV UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer organizacija in management kadrovskih in izobraževalnih procesov UPRAVLJANJE ČLOVEŠKIH VIROV Mentor: red. prof. dr. Jože Florjančič Kandidat: Jure

More information

ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI

ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI ZDRAVLJENJE BOLNICE S VON WILLEBRANDOVO BOLEZNIJO TIPA 3 IN INHIBITORJI B. Faganel Kotnik, L. Kitanovski, J. Jazbec, K. Strandberg, M. Debeljak, Bakija, M. Benedik Dolničar A. Trampuš Laško, 9. april 2016

More information

UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MEHANIZEM MOTIVIRANJA IN MOTIVACIJSKE TEORIJE

UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MEHANIZEM MOTIVIRANJA IN MOTIVACIJSKE TEORIJE UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO MEHANIZEM MOTIVIRANJA IN MOTIVACIJSKE TEORIJE Ljubljana, julij 2002 HELENA MIŠ KAZALO UVOD 1 1. OSNOVNI POJMI POVEZANI Z MOTIVACIJO 3 1.1. Elementi

More information

KONFLIKTI MED ZAPOSLENIMI

KONFLIKTI MED ZAPOSLENIMI B&B VIŠJA STROKOVNA ŠOLA Program: Komercialist Modul: Podjetniški KONFLIKTI MED ZAPOSLENIMI Mentorica: mag. Maja Rozman, univ. dipl. komun. Lektorica: Maja Brezovar, prof. slov. Kandidatka: Špela Košir

More information

JEDRSKA URA JAN JURKOVIČ. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani

JEDRSKA URA JAN JURKOVIČ. Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani JEDRSKA URA JAN JURKOVIČ Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Natančnost časa postaja vse bolj uporabna in pomembna, zato se rojevajo novi načini merjenja časa. Do danes najbolj natančnih

More information

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE

UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE UNIVERZA NA PRIMORSKEM FAKULTETA ZA MATEMATIKO, NARAVOSLOVJE IN INFORMACIJSKE TEHNOLOGIJE Zaključna naloga Primerjava modernih pristopov za identifikacijo pomembno izraženih genov za dve skupini (Comparison

More information

Makroekonomija 1: 4. vaje. Igor Feketija

Makroekonomija 1: 4. vaje. Igor Feketija Makroekonomija 1: 4. vaje Igor Feketija Teorija agregatnega povpraševanja AD = C + I + G + nx padajoča krivulja AD (v modelu AS-AD) učinek ponudbe denarja premiki vzdolž krivulje in premiki krivulje mikro

More information

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1. Študijska smer Study field

UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1. Študijska smer Study field UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS Predmet: Numerične metode 1 Course title: Numerical methods 1 Študijski program in stopnja Study programme and level Visokošolski strokovni študijski program Praktična

More information

2A skupina zemeljskoalkalijske kovine

2A skupina zemeljskoalkalijske kovine 1. NALOGA: V ČEM SE RAZLIKUJETA BeO IN MgO? 1. NALOGA: ODGOVOR Elementi 2. periode (od Li do F) se po fizikalnih in kemijskih lastnostih (diagonalne lastnosti) znatno razlikujejo od elementov, ki so v

More information

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov

Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov. Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Izbrana poglavja iz algebrai ne teorije grafov Zbornik seminarskih nalog iz algebrai ne teorije grafov Ljubljana, 2015 CIP Kataloºni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjiºnica, Ljubljana 519.24(082)(0.034.2)

More information