| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Vpliv interaktivnosti na učinkovitost poučevanja biologije z IKT
Peter Žnuderl, 2016, master's thesis

Abstract: V Sloveniji je v letih 2011–2014 potekal projekt E-učbeniki pri naravoslovnih predmetih v osnovni šoli. Rezultat projekta so učbeniki za naravoslovne predmete v osnovni in srednji šoli. Med obveznimi naravoslovnimi predmeti niso pripravili le učbenika za biologijo. Da bi ugotovili, kako bi delo z interaktivnim elektronskim učbenikom pri biologiji vplivalo na pridobivanje znanja, smo sami pripravili vzorčne aktivnosti z orodji in po smernicah, ki so bile uporabljene za izdelavo ostalih učbenikov. Na začetku raziskave smo si zastavili dve glavni raziskovalni vprašanji: (1) Ali interaktivnost vpliva na pridobivanje znanja? in (2) Ali na pridobivanje znanja vpliva format učbenika? Poleg tega so nas zanimale razlike med uporabniki. Preučili smo vplive odnosa učencev do predmeta, učnega sklopa, načina dela, učitelja ter vpliv izkušenj glede na način dela. Za namene raziskave smo izdelali učni sklop elektronskega učbenika na temo čutil s tremi podenotami: 1. Vid, 2. Sluh, 3. Vonj, okus in tip. Uporabili smo orodje ExeCute 3.5, ki je bilo uporabljeno tudi za izdelavo učbenikov pri prej omenjenem projektu. Pridobljeno znanje smo ovrednotili z razliko točk med predtestom in potestom, ki so ga učenci rešili pred aktivnostjo in po njej. Aktivnosti smo izvedli na tri različne načine: delo s tablico, pri katerem je bil uporabljen elektronski učbenik, delo s projektorjem, kjer je prav tako bil uporabljen elektronski učbenik, ter delo s klasičnim učbenikom, ki je bil vsebinsko enak elektronskemu učbeniku z manjšimi prilagoditvami za fizični format učbenika. Za ugotavljanje razlik med učenci smo sestavili vprašalnik, s katerim smo ovrednotili čustva do predmeta, odnos do učnega sklopa, načine dela in učitelja ter mnenje o izkušnjah glede na način dela. K sodelovanju v raziskavi smo povabili šole, ki so sodelovale v projektu, njihovi učenci in učitelji pa so imeli izkušnje z uporabo elektronskih učbenikov. Ugotovili smo, da interaktivnost ni vplivala na pridobivanje znanja. Delo z elektronskim in klasičnim učbenikom je imelo primerljiv vpliv na pridobljeno znanje. Učenci so najmanj znanja pridobili z delom s projektorjem, ki je bil najbolj pasiven način dela v raziskavi. Pri delu s projektorjem je bil uporabljen elektronski učbenik, tako format učbenika ni vplival na pridobivanje znanja. Razlike med skupinama A in B so bile večinoma ali nepomembne ali manj pomembne, nekoliko bolj je odstopala skupina C. Pri analizi testov so rezultati sklopa o vonju, okusu in tipu pri vseh skupinah, ne glede na način dela, odstopali od sklopov o vidu ter sluhu. Ker se je odstopanje pojavilo pri vseh skupinah, ni bistveno vplivalo na skupen rezultat, je pa onemogočilo določitev povezave med različnimi odnosi (do učitelja, predmeta, sklopa ter načina dela) in izkušnjami z uporabo posameznih učnih pripomočkov (tablica, projektor in klasični učbenik) ter pridobljenim znanjem.
Keywords: elektronski učbenik, klasični učbenik, projektor, interaktivnost, čustva, izkušnje, pridobivanje znanja.
Published: 02.12.2016; Views: 916; Downloads: 90
.pdf Full text (3,23 MB)

2.
METODE PRIDOBIVANJA ZNANJA IZ PODATKOV V ZAVAROVALNICI
Janez Kralj, 2010, master's thesis

Abstract: Velike podatkovne baze podjetij vsebujejo veliko znanja, ki je strokovnim službam dobro znano, pa tudi veliko novega znanja, ki ga strokovne službe ne poznajo. Z metodami umetne inteligence, kot sta metoda pridobivanja znanja iz podatkov (KDD) in metoda podatkovnega rudarjenja (DM), smo preverili možnosti odkrivanja novih znanj in uporabnost le-teh pri ciljno usmerjenem trženju v zavarovalništvu. Zanimalo nas je ali lahko z novo pridobljenim znanjem stranki ponudimo storitve, ki so bolj prilagojene njenim individualnim potrebam. Rezultati so potrdili, da poleg znanih pravil iz podatkov pridobimo tudi marsikatero novo, presenetljivo pravilo. Na osnovi takšnih novo odkritih pravil pa lahko stranko obravnavamo drugače kot smo jo do sedaj in se s svojo ponudbo storitev bolj približamo njenim potrebam. Individualna obravnava posledično povečuje zadovoljstvo strank. Z uporabo metod umetne inteligence torej lahko povečamo učinkovitost in zmanjšamo stroške poslovanja.
Keywords: umetna inteligenca - AI, strojno učenje - ML, ciljno trženje, zavarovalništvo, pridobivanje znanja iz podatkov - KDD, podatkovno rudarjenje - DM
Published: 07.09.2010; Views: 2989; Downloads: 289
.pdf Full text (8,37 MB)

Search done in 0.07 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica