1. Uporaba orodij umetne inteligence za analizo podatkovValentina Đukanović, 2025, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo raziskali, kako lahko različna analitična orodja – klasična (Microsoft Excel, Orange) in generativna (ChatGPT, Claude) – podprejo proces analize podatkov. Namen raziskave je bil preveriti, ali lahko generativna orodja, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih, zagotovijo enakovredno natančnost in uporabnost kot tradicionalna orodja, hkrati pa ponudijo prednosti v hitrosti in razumljivosti rezultatov.
Metodološko smo izvedli eksperiment na javno dostopnih podatkih o povprečnih bruto plačah v javnem sektorju (2018). Vsi postopki so bili izvedeni z enakimi vhodnimi podatki in enakimi nalogami: izračun povprečja, standardnega odklona in koeficienta variacije, kategorizacija po frekvencah ter priprava vizualizacij (histogram, stolpčni graf). Rezultati so bili primerjani glede na natančnost, hitrost, jasnost interpretacij in uporabniško izkušnjo, ki smo jo ovrednotili tudi z Likertovo lestvico.
Rezultati kažejo, da Excel in Orange zagotavljata deterministično natančnost in popolno ponovljivost, vendar sta počasnejša in zahtevnejša za manj izkušene uporabnike. Generativna orodja so bila najhitrejša (≈ 2 minuti do prvih rezultatov) ter najbolje ocenjena pri jasnosti interpretacij in enostavnosti uporabe. Kljub temu so se pri njih pojavila manjša odstopanja v standardnih odklonih in kategorizacijah. To potrjuje hipotezo, da so generativna orodja ob ustrezni pripravi vhodnih podatkov enakovredna klasičnim, pri čemer ponujajo dodatno prednost v hitrosti in dostopnosti.
Zaključimo lahko, da optimalne rezultate zagotavlja hibridni pristop: klasična orodja so primerna za čiščenje, validacijo in sledljivost, generativna pa za hitro prototipiranje, narativne povzetke in podporo uporabnikom brez tehničnega predznanja. Praktična priporočila vključujejo standardizacijo podatkovnih tokov, validacijo ključnih rezultatov v Excelu ali Orangeu ter usposabljanje uporabnikov za kombinirano uporabo obeh pristopov.
Keywords: umetna inteligenca, analiza podatkov, Excel, Orange, ChatGPT, Claude
Published in DKUM: 20.10.2025; Views: 0; Downloads: 7
 Full text (2,89 MB) |
2. Odgovornost delavca za uporabo orodja ChatGPT pri deluMatej Makoter Rožmarin, Asja Lešnik, 2025, published scientific conference contribution Abstract: Umetna inteligenca je čedalje bolj prisotna na vseh področjih, tudi v delovnem okolju. Eno izmed najpogosteje uporabljenih umetnointeligenčnih orodij je orodje ChatGPT, ki ga delavci pogosto uporabljajo za iskanje informacij, kot pomoč pri generiranju besedil in pri analizi podatkov ter celo za avtomatizacijo določenih nalog. Vse to odpira vprašanje odgovornosti v primeru, ko se delavec pri opravljanju dela zanaša na informacije, ki mu jih ponudi ChatGPT, pri čemer zaradi napačnih, nepopolnih ali zavajajočih informacij delodajalcu povzroči škodo.
Keywords: umetna inteligenca, ChatGPT, škoda, delovno pravo, odškodninska odgovornost
Published in DKUM: 02.10.2025; Views: 0; Downloads: 3
Full text (215,91 KB)
This document has many files! More... |
3. Umetna inteligenca v osnovnošolskem izobraževanju : stališča učiteljev in starševNives Vindiš, 2025, master's thesis Abstract: V zadnjih letih smo priča hitremu razvoju umetne inteligence (UI), ki je že močno zaznamovala številna področja človeškega življenja – od zdravstva in industrije do izobraževanja. V izobraževalnem kontekstu se vedno bolj uveljavljajo orodja umetne inteligence, ki spreminjajo tradicionalne učne pristope, vlogo učitelja in načine učenja učencev. Pojav generativnih orodij, kot je ChatGPT, odpira nove možnosti za personalizacijo učnega procesa, a hkrati prinaša tudi številne izzive, med drugim vprašanja etike, zasebnosti in plagiatorstva. Namen magistrskega dela je raziskati, kako učitelji in starši zaznavajo uporabo umetne inteligence v izobraževalnem procesu, njihovo pripravljenost na uporabo UI v izobraževalnem procesu, katere prednosti in pasti opažajo ter v kolikšni meri že uporabljajo tovrstna orodja. Poudarek je na razumevanju njihovega odnosa do umetne inteligence ter na zaznavanih priložnostih in nevarnostih, ki jih ta tehnologija prinaša v šolski prostor. Poleg tega delo izpostavlja pomen razvoja digitalne pismenosti ter vlogo šole pri njenem spodbujanju. V teoretičnem delu je predstavljen razvoj umetne inteligence, njene vrste ter njena uporaba v izobraževanju, v empiričnem delu pa se osredotočamo na analizo mnenj in izkušenj anketiranih učiteljev in staršev.
Keywords: umetna inteligenca, osnovnošolsko izobraževanje, učitelji in starši, digitalna pismenost, ChatGPT
Published in DKUM: 29.09.2025; Views: 0; Downloads: 17
Full text (1,18 MB) |
4. Uporaba umetne inteligence med izvajalci dodatne strokovne pomoči v vrtcu : magistrsko deloBarbara Barat, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo raziskuje stališča izvajalcev dodatne strokovne pomoči v slovenskih vrtcih, zlasti orodja ChatGPT, pri delu z otroki s posebnimi potrebami in otroki, ki so prepoznavni kot rizični. Namen raziskave je bil ugotoviti seznanjenost, pogostost in načine uporabe, samozaznano kompetentnost, pomisleke, možnosti ter problematiko, ki jih strokovni delavci zaznavajo pri uporabi umetne inteligence v okviru dodatne strokovne pomoči v vrtcu. Uporabljena je bila kvantitativna metoda z anketnim vprašalnikom, v katerega je bilo vključenih 86 strokovnih delavcev. Rezultati so pokazali, da so izvajalci dodatne strokovne pomoči v vrtcih seznanjeni s ChatGPT-jem, vendar je njihova uporaba pri delu z otroki omejena – uporablja se predvsem kot orodje za pridobivanje idej in informacij, manj pa za konkretno pedagoško načrtovanje. Kot ključne izzive strokovni delavci navajajo nezanesljivost informacij in etične pomisleke, kot sta varnost in zasebnost podatkov. ChatGPT se v predšolski vzgoji, v kontekstu dodatne strokovne pomoči, prepoznava kot dopolnilo orodje, ki pa ne more nadomestiti strokovnega znanja, pedagoške presoje in človeške interakcije.
Keywords: izvajalci dodatne strokovne pomoči/vzgojitelji za zgodnjo obravnavo, ChatGPT, dodatna strokovna pomoč, umetna inteligenca v predšolskem obdobju, zgodnja obravnava otrok
Published in DKUM: 18.09.2025; Views: 0; Downloads: 29
Full text (1,47 MB) |
5. Enhancing student motivation and engagement through the use of a Slovenian-speaking social robot AlphaMiniDaniel Hari, Vesna Skrbinjek, Andrej Flogie, 2025, original scientific article Abstract: The integration of Artificial Intelligence into education is transforming how abstract and complex concepts are delivered, especially through embodied tools like social robots. This study examines the impact of AlphaMini, a Slovenian-speaking social robot supported by model ChatGPT 4o and trained on structured book-based content, on student engagement during knowledge management lessons. A case study approach was used, including student questionnaires, classroom observations, and post-session discussions, with 70 university students from diverse academic fields. Engagement was assessed across behavioral, emotional, and cognitive dimensions, with comparisons based on prior robot experience. Results show AlphaMini significantly enhanced emotional and behavioral engagement, with moderate cognitive gains. Students familiar with social robots demonstrated higher engagement, interacting more naturally and actively. Informal feedback highlighted positive attitudes toward AlphaMini, especially among students who regularly use generative AI tools like ChatGPT or Copilot. Participants appreciated its human-like gestures, Slovenian language use, and emotionally supportive presence. Many suggested its potential use in primary and inclusive education, where emotional safety and playful interaction are crucial. This study contributes to the growing evidence on AI in education, showing that combining generative AI with social robotics can foster motivation, participation, and emotionally rich learning experiences.
Keywords: artificial intelligence, social robot, ChatGPT, student motivation, education
Published in DKUM: 18.09.2025; Views: 0; Downloads: 4
Full text (293,95 KB)
This document has many files! More... |
6. The impact of usability and reliability on ChatGPT satisfaction among gen Z and gen YMirjana Pejić Bach, Mirko Palić, Vanja Šimićević, 2025, original scientific article Abstract: Background/Purpose: ChatGPT’s rapid diffusion has transformed large-language-model (LLM) technology from a specialist tool into a mainstream companion for study and work. However, empirical evidence on what drives user satisfaction outside medical settings remains scarce. Focusing on future business and management professionals in Croatia, this study examines how perceived ease of use and perceived reliability shape satisfaction with ChatGPT and whether those effects differ between Generation Z (18–25 years) and Generation Y (26–35 years). Methodology: An online survey administered in August 2024 yielded 357 valid responses. The measurement model met rigorous reliability and validity criteria (CFI = 0.96, SRMR = 0.04). Results: Structural-equation modelling showed that, in the pooled sample, ease of use (β = 0.42) and reliability (β = 0.46) jointly explained 72 % of satisfaction. Multi-group analysis revealed a generational split: both predictors were significant for Gen Z. However, only reliability remained significant for Gen Y. Gaussian graphical models corroborated these findings, indicating a densely interconnected attitude network for younger users and a reliability-centred network for older users. Conclusion: The study extends technology-acceptance research to the management domain, underscores the moderating role of generation and illustrates the value of combining SEM with network analytics. Insights inform designers and educators aiming to foster informed, responsible and gratifying engagement with generative AI.
Keywords: artificial intelligence, large language models (LLM), marketing, user satisfaction, Croatia, ChatGPT
Published in DKUM: 04.09.2025; Views: 0; Downloads: 1
Full text (1,06 MB)
This document has many files! More... |
7. Leveraging ChatGPT for enhanced logical analysis in the theory of constraints thinking processTomaž Aljaž, 2024, original scientific article Abstract: Background/Purpose: Artificial intelligence (AI) has traditionally been used for quantitative analysis using explicit data. However, much of the information critical to decision making remains undocumented and is not stored in a structured way. This study explores the integration of AI, specifically ChatGPT, into Theory of Constraints (TOC) Thinking Process (TP) tools. Method: In this study, we applied ChatGPT to a real-world IT project management case using a variety of research methods, including international literature analysis, observation, and personal experience. The use of the TOC TP allowed us to understand the decision-making process of ChatGPT and to systematically explore its advantages and limitations in creating logical trees of TOC TP. Results: ChatGPT significantly enhanced efficiency and depth in TOC TP data collection and analysis, effectively addressing logical leaps for more coherent structures. It also promoted deeper analytical thinking and aided root cause identification. The integration of ChatGPT into the TOC TP process led to faster decision-making, reduced bias, and clearer analysis. Challenges of ChatGPT including the need for human oversight, specific TOC TP training, and ethical considerations were noted. Conclusion: This study provides an initial investigation into the use of ChatGPT in TOC TP tools. The results suggest that ChatGPT has the potential to be a valuable tool for organizations seeking to improve their decision making and performance. However, further research is needed to validate these findings and explore the full potential of AI in TOC TP.
Keywords: ChatGPT, artificial intelligence, Theory of Constraints, theory of constraints thinking process, logical analysis, decision making, structured analysis framework
Published in DKUM: 13.08.2025; Views: 0; Downloads: 3
Full text (2,21 MB)
This document has many files! More... |
8. Generative AI in pragmatics : assessing the accuracy of automated speech act classification in Pinter’s The birthday partyTadej Todorović, Andrej Flogie, Daniel Hari, 2025, original scientific article Abstract: This study explores the feasibility of using generative AI (ChatGPT, Gemini, and DeepSeek) to automate speech act annotation in Harold Pinter’s play The Birthday Party. Three chatbots – ChatGPT, Gemini, and DeepSeek – were tested under three scenarios varying in the amount of theoretical material provided. Each chatbot’s output was compared to a manually annotated reference via a Python script measuring classification accuracy. Scenario 2 produced the highest accuracy overall (75–82%), while Scenario 1 underperformed, owing to incorrect reliance on external typologies, and Scenario 3 showed signs of overfitting. ChatGPT o1 emerged as the most accurate model, achieving 82% accuracy in Scenario 2. The findings suggest that GenAI chatbots can serve as valuable preliminary annotators when good prompt-engineering and well-curated theoretical material are provided. Future research could extend this methodology to more context-dependent texts, further refining prompt-engineering strategies and exploring larger linguistic corpora.Študija raziskuje smiselnost rabe generativne umetne inteligence (ChatGPT, Gemini in DeepSeek) za avtomatizacijo anotacije govornih dejanj v Pinterjevi drami Zabava za rojstni dan. Trije klepetalni roboti – ChatGPT, Gemini in DeepSeek – so bili testirani v treh scenarijih, ki so se razlikovali glede na obseg predloženega teoretičnega gradiva. Rezultati vsakega klepetalnega robota so bili primerjani z ročno anotirano različico s pomočjo Python skripte, ki je izmerila natančnost klasifikacije. Scenarij 2 je na splošno dosegel najvišjo natančnost (75–82 %), medtem ko je bil scenarij 1 zaradi neustreznega zanašanja na tuje tipologije preslab, scenarij 3 pa je kazal znake preprileganja (angl. overfitting). ChatGPT o1 se je izkazal za najnatančnejši model, saj je v scenariju 2 dosegel 82-odstotno zanesljivost. Ugotovitve kažejo, da lahko klepetalni roboti GEN-UI služijo kot koristni predhodni anotatorji, če so na voljo dobro zasnovani pozivi in dobro pripravljeno teoretično gradivo. Prihodnje raziskave bi lahko to metodologijo razširile na besedila, ki so bolj odvisna od konteksta, nadalje izpopolnile strategije inženiringa pozivov in raziskale večje jezikovne korpuse.
Keywords: pragmatics, speech act analyses, ChatGPT, DeepSeek, Gemini
Published in DKUM: 22.07.2025; Views: 0; Downloads: 4
Full text (364,39 KB)
This document has many files! More... |
9. Appraisal analysis and AI chatbots : do we even need humans?Agata Križan, Aja Barbič, 2025, original scientific article Abstract: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming various fields, including linguistics, by offering new tools for the analysis and generation of human language. As AI tools, particularly chatbots, have become increasingly sophisticated, questions have arisen about their capacity to replicate complex human linguistic processes, such as those covered by the appraisal framework developed by Martin and White (2005). The appraisal framework examines how three main categories – attitude, graduation, and engagement – are expressed in discourse at the semantic level. This paper investigates how AI chatbots, MS Copilot, ChatGPT, and Claude approach appraisal analysis in a selected text, highlighting similarities and notable differences in comparison to human analysis. The findings, although based on analysis of a single text, provide valuable insights into the advantages and drawbacks of AI in mimicking human-like appraisal analysis, which might be beneficial when conducting appraisal research.Umetna inteligenca hitro preoblikuje različna področja, vključno z jezikoslovjem, tako da ponuja nova orodja za analizo in ustvarjanje človeškega jezika. Ker postajajo orodja umetne inteligence, zlasti pogovorni sistemi, vse bolj izpopolnjena, se pojavljajo vprašanja o njihovi sposobnosti ponovitve kompleksnih človeških jezikovnih procesov, kot so tisti zajeti v jeziku vrednotenja, ki sta ga razvila Martin in White (2005). Okvir jezika vrednotenja preučuje, kako se v diskurzu izražajo tri glavne kategorije – odnos, stopnjevanje odnosov in vključenost – na semantični stopnji. Članek raziskuje kako pogovorni sistemi, MS Copilot, ChatGPT in Claude pristopijo k analizi jezika vrednotenja v izbranem besedilu, tako da osvetli podobnosti kot tudi pomembne razlike skozi primerjavo s človeško analizo. Ugotovitve, čeprav temeljijo na enem izbranem besedilu, omogočijo dragoceni vpogled v prednosti in pomanjkljivosti umetne inteligence pri posnemanju človeške jezikovne analize, kar je lahko koristno pri raziskovanju jezika vrednotenja.
Keywords: appraisals, human and AI comparative analyses, ChatGPT, MS Copilot, Claude
Published in DKUM: 22.07.2025; Views: 0; Downloads: 10
Full text (1,86 MB)
This document has many files! More... |
10. Razvijanje kritičnega mišljenja pri pouku tujega jezika z uporabo orodij, podprtih z UI : magistrsko deloIrena Švagelj Fajan, 2025, master's thesis Abstract: Kritično mišljenje kot ena ključnih kompetenc 21. stoletja ima pomembno vlogo pri razvijanju jezikovne in kognitivne zmožnosti učencev. V digitalni dobi, kjer je sposobnost analize, vrednotenja in refleksije informacij bistvenega pomena, se pojavlja potreba po učinkovitih in ciljno usmerjenih pedagoških pristopih. Umetna inteligenca (UI) ponuja nove možnosti za personalizirano in interaktivno učenje, vendar njen vpliv na razvoj višjih kognitivnih procesov v pouku tujega jezika ostaja premalo raziskan. V tem okviru magistrska naloga preučuje, kako lahko uporaba orodij UI, zlasti ChatGPT, prispeva k spodbujanju kritičnega mišljenja pri učencih. Raziskava temelji na pedagoškem poleksperimentu, dopolnjenem z anketnim vprašalnikom in polstrukturiranimi intervjuji, ki so bili izvedeni med skupino osnovnošolcev. Analiza podatkov kaže, da strukturirana in pedagoško premišljena raba UI orodij pozitivno vpliva na učenčevo angažiranost, analitično razmišljanje in sposobnost refleksivnega učenja. Ugotovitve ponujajo smernice za učinkovito vključevanje UI v poučevanje tujih jezikov in poudarjajo ključno vlogo učitelja kot spodbujevalca kognitivnega razvoja.
Keywords: umetna inteligenca, kritično mišljenje, poučevanje tujih jezikov, ChatGPT, pedagoški poleksperiment
Published in DKUM: 15.07.2025; Views: 0; Downloads: 18
Full text (999,76 KB) |
