1. Napredek v reviziji: prehod od tradicionalnih metod v revizijskih postopkih k naprednimAnja Tičić, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu z naslovom »Napredek v reviziji: prehod od tradicionalnih metod v revizijskih postopkih k naprednim« se osredotočamo na prehod revizijskih metod, ki se v zadnjih desetletjih soočajo z ogromnimi spremembami, predvsem zaradi vpliva tehnološkega razvoja. V preteklosti je glavnina revizijskega dela temeljila na ročnem pregledovanju dokumentov, na terenskem delu revizorjev in na neposrednem zbiranju revizijskih dokazov, medtem ko se danes način izvajanja revizijskih postopkov in način zbiranja dokazov bistveno razlikuje v primerjavi z preteklostjo. Danes v ospredje stopajo računalniško podprti revizijski postopki in izvajanje teh s pomočjo avtomatizacije, umetna inteligenca in podatkovna analitika.
Najprej začnemo s zgodovinsko predstavitvijo razvoja revizije, kjer je mogoče jasno opaziti prehod iz obdobja, ko je bil glavni cilj revizije odkrivanje napak in prevar v računovodskih knjigah, k sodobnim pristopom, ki temeljijo na zagotavljanju višje stopnje zanesljivosti, učinkovitosti in sprotne analize podatkov. Posebno pozornost namenjamo primerjavi med tradicionalnimi in naprednimi tehnološko podprtimi metodami, kjer se ugotavlja, da nove metode ne le, da zmanjšujejo možnost človeških napak, ampak tudi omogočajo bolj celovito obravnavo podatkovnih sklopov ter hitrejše prepoznavanje možnosti obstoja tveganj. Izpostavljamo številne prednosti in slabosti uporabe tradicionalnih in naprednih metod, ter kako se tega poslužujejo revizijska podjetja po Svetu.
V praktičnem delu naloge so predstavljeni rezultati kvalitativne raziskave, ki smo jo izvedli s pomočjo intervjujev revizorjev v slovenskih revizijskih družbah, želeli smo ugotoviti kakšne metode oziroma način izvajanja revizijskih postopkov uporabljajo revizorji v Sloveniji. Rezultati pridobljenih odgovorov nakazujejo, da večina revizorjev v Sloveniji že uporablja napredne metode pri izvajanju posla revizije, in da lahko v prihodnosti pričakujemo še večji napredek na področju revizijske tehnologije. Ugotovljeno je, da napredne metode, ki so tehnološko podprte, čedalje bolj zmanjšujejo potrebo po fizični prisotnosti revizorjev na lokaciji revidirancev. Ne glede na vse naštete prednosti tehnološko podprtih naprednih metod, ki jih omenjamo, človeška presoja čedalje ostaja ključna, še posebej pri interpretaciji rezultatov. V zaključku magistrskega dela pa se osredotočamo na prihodnosti revizije in potrebna znanja ter kompetence, ki jih bodo morali imeti revizorji v prihodnosti.
Ključne besede: Revizija, tradicionalni postopki, napredek v reviziji, prehod k tehnologiji, revizijska tehnologija.
Objavljeno v DKUM: 11.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 7
 Celotno besedilo (1,48 MB) |
2. Sistemski pristop k ponovljivi podatkovni znanosti z upravljalnikom paketov nix in zabojnik dockerMatic Lozinšek, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo preučuje uporabo orodja Docker in upravljalnika paketov Nix za izboljšanje ponovljivosti v podatkovni znanosti. Docker ne glede na operacijski sistem omogoča izolirano izvajanje aplikacij, medtem ko Nix zagotavlja determinističen način upravljanja paketov in konfiguracij, kar omogoča ustvarjanje popolnoma ponovljivih okolij. Analiza se osredotoča na znanstvene projekte s področja podatkovnih disciplin, pri čemer so organizacijski, varnostni in etični vidiki izključeni. Eksperiment, izveden v lokalnem okolju, preučuje tehnične izzive, kot so zastarele knjižnice in manjkajoča dokumentacija. Rezultati eksperimentalnega dela diplomskega dela so pokazali, da Docker izboljšuje prenosljivost in integracijo v obstoječe delovne tokove, medtem ko Nix zagotavlja natančen nadzor nad različicami programske opreme in preprečuje konflikte med paketi.
Ključne besede: podatkovna znanost, ponovljivost, sistemski pristop, tehnologija, upravljalnik paketov Nix, zabojnik Docker
Objavljeno v DKUM: 10.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
Celotno besedilo (2,49 MB) |
3. Zagotavljanje dobrega počutja stebrov vzgoje in izobraževanja: učencev, učiteljev in strokovnih delavcev : učencev, učiteljev in strokovnih delavcevSimona Šarotar Žižek, Matjaž Mulej, Ana Marija Gričnik, 2024, izvirni znanstveni članek Opis: Dobro počutje je bistvenega pomena za zdravje in vsakdanje življenje. Otroci danes odraščajo v digitalnem svetu; tehnologije jih obdajajo, preden znajo govoriti, hkrati pa jih spremljajo na vsakem koraku, tudi v izobraževanju. Moderna (informacijsko-komunikacijska) tehnologija prinaša številne prednosti, a se tudi precej negativno odraža na dobrem počutju otrok, zato moramo poskrbeti za njihovo dobro počutje in jih obvarovati pred perečimi tveganji. Temelj obravnave dobrega počutja je pozitivna psihologija, nova veja psihologije, ki namesto problemov in negativnih lastnosti ljudi poudarja priložnosti in dobre lastnosti človeka oz. v tem primeru učiteljev, otrok in mladostnikov, strokovnih delavcev ter drugih sodelavcev v vzgoji in izobraževanju. Rezultati kažejo, da imajo pri spodbujanju dobrega počutja bistveno vlogo učitelji in starši, vzgojno-izobraževalne institucije pa potrebujejo sistematičen celovit pristop, ki vključuje medsektorsko sodelovanje, razredno klimo, celotno vzgojno-izobraževalno institucijo in kurikulum, pri čemer moramo upoštevati dolgoročne učinke vseh prizadevanj ter v njihovo oblikovanje vključevati otroke in mladostnike.
Ključne besede: informacijsko-komunikacijska tehnologija, dobro počutje, pozitivna psihologija
Objavljeno v DKUM: 02.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (2,23 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
4. Ugotavljanje pomembnosti dejavnikov za pripravljenost investiranja v kriptosredstva kot potencialne naložbene možnosti v portfeljuDavor Luetić, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava vpliv različnih dejavnikov na investicijsko namero v
kriptosredstva, pri čemer se osredotoča na izbrane dejavnike (percepcija finančne
pismenosti, percepcija razumevanja kriptosredstev, odnos socialnega okolja do
kriptotrga, zaznane koristi in tveganja, percepcijo regulativne varnosti) in demografske
značilnosti respondentov. V teoretičnem delu so predstavljeni izbrani dejavniki kot tudi
ključni koncepti tehnologije veriženja blokov in kriptosredstev, vključno z njihovimi
značilnostmi, vrstami in nameni uporabe. Raziskovalni del temelji na empirični analizi, ki
vključuje analizo vpliva dejavnikov na investicijsko namero s pomočjo regresijske analize
z metodo OLS. Podatke smo pridobivali z anketnim vprašalnikom, s katerim smo ciljali na
polnoletne državljane Republike Slovenije.
Rezultati raziskave kažejo, da je percepcija značilnosti kriptotrga pomemben faktor, ki
vpliva na investicijsko namero. Prav tako je bilo ugotovljeno, da demografska dejavnika,
kot sta spol in izobrazba, pomembno vplivata na odločitev za vlaganje v ta segment. Višje
izobraženi posamezniki so se izkazali za bolj zadržane pri investiranju na kriptotrgu, kar
je mogoče pripisati njihovi večji ozaveščenosti o tveganjih, povezanih s to vrsto naložbe.
Moški so v povprečju bolj naklonjeni investiranju kot ženske, čeprav je bil ta dejavnik
manj statistično značilen. Kot ključni dejavniki, ki vplivajo na investicijsko namero, so se
pokazali naslednji dejavniki: percepcija razumevanja kriptosredstev, zaznane koristi in
tveganja kriptosredstev ter vpliv socialnega okolja.
Ključne besede: kriptosredstva, tehnologija veriženja blokov, investicijska namera, percepcija značilnosti kriptotrga
Objavljeno v DKUM: 01.07.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 8
Celotno besedilo (3,14 MB) |
5. Sprejemanje pouka na daljavo s strani dijakov v času pandemije covid-19Zvonka Šauperl, 2025, magistrsko delo Opis: Uvod: Pandemija COVID-19 je v Sloveniji povzročila zaprtje šol in prehod pouka na daljavo. Namen zaključnega dela je bil ugotoviti, kako dijaki sprejemajo pouk na daljavo in uporabo informacijsko-komunikacijske tehnologije.
Metode: Uporabljena je bila kvantitativna metodologija. Podatki zbrani z anketnim vprašalnikom so bili analizirani z deskriptivno in inferenčno statistiko. Raziskovalni vzorec je bil namenski in je vključeval dijake ene srednje zdravstvene šole. Vključeni dijaki so bili tisti, ki so v šolskem letu 2022/2023 obiskovali 3. in 4. letnik. Sodelovalo je 205 dijakov.
Rezultati: Ugotovljeno je bilo, da so se dijaki med poukom na daljavo srečali s težavami, povezanimi z odmaknitvijo od šolskega prostora, učiteljev in sošolcev, a so pouk na daljavo sprejeli odgovorno. Dijaki so se med izvajanjem pouka na daljavo srečevali s številnimi izzivi, med katerimi so bili najizrazitejši pomanjkanje osebnega stika, težave s tehnično opremo in pomanjkanje motivacije. Kljub temu so dijaki prepoznali prednosti spletnega učenja, kot so prilagodljivost, prihranek časa in lažje razporejanje časa za učenje. Srečevanje z izzivi ni bilo povezano s spremembo učnega uspeha.
Razprava in zaključek: Ugotovitve kažejo, da je pouk na daljavo s pomočjo IKT prinesel nove izzive in priložnosti v izobraževanje dijakov. Razumevanje teh dinamik je ključno za nadaljnji razvoj in izboljšanje izobraževalnih praks tudi v prihodnosti, še posebej v pogojih, ko se izobraževanje vse bolj prenaša v digitalno okolje.
Ključne besede: informacijsko-komunikacijska tehnologija (IKT), izobraževalni proces, COVID-19, izzivi, težave
Objavljeno v DKUM: 27.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (1,18 MB) |
6. Optimizacija proizvodnega procesa tesnilnega panela : magistrsko deloNikola Đorđević, 2025, magistrsko delo Opis: Proizvodna podjetja si prizadevajo za čim bolj ekonomično rabo materiala in optimizacijo proizvodnih procesov, saj to neposredno vpliva na stroške in konkurenčnost. V magistrskem delu je obravnavana optimizacija postopka varjenja cevi z uporabo matematičnega modela, katerega cilj je minimizacija porabe materiala in izboljšanje pretočnega časa. Model omogoča analitično oceno ključnih parametrov varjenja ter njihovo prilagoditev za doseganje učinkovitejšega proizvodnega procesa.
Po izvedbi izračunov je bil pripravljen praktični prikaz postopka, ki služi kot validacija teoretičnih ugotovitev in ocena uporabnosti modela v realnem proizvodnem okolju. Dodatno je v delu obravnavan koncept vitke proizvodnje, s posebnim poudarkom na metodi Poka-Yoke, ki prispeva k zmanjšanju napak in izboljšanju stabilnosti proizvodnega procesa.
Kot rezultat raziskave so podani predlogi izboljšav, ki poudarjajo ekonomske koristi optimizacije in njeno potencialno implementacijo v proizvodnji.
Ključne besede: optimizacija procesov, proizvodna učinkovitost, industrijska avtomatizacija, izboljšanje delovnih tokov, analiza procesov, stroškovna optimizacija, tehnična učinkovitost, upravljanje virov, zniževanje napak, standardizacija delovnih postopkov, digitalizacija proizvodnje, kakovostna kontrola, merjenje uspešnosti, vitka proizvodnja, časovna učinkovitost, proizvodna analiza, tehnično izboljševanje, vzdrževanje strojev, nadzor nad procesi, učinkovitost sistema, tehnično svetovanje, inženirske rešitve, mehanski sklopi, varjenje, varilni postopki, integracija tehnologije, strojna obdelava, industrija 4.0, CAD/CAM sistemi, prilagajanje proizvodnih postopkov, digitalna transformacija, proizvodno načrtovanje, inovacije v proizvodnji, avtomatizirani sistemi, CNC tehnologija, upravljanje kakovosti, tehnična dokumentacija, razvoj procesov, tehnična optimizacija, racionalizacija virov, zmogljivost strojev, procesna analiza, operativna učinkovitost.
Objavljeno v DKUM: 12.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
Celotno besedilo (1,46 MB) |
7. Optimizacija proizvodnih procesov s FDM tiskalniki: Analiza natančnosti in učinkovitosti v farmacevtski industriji : magistrsko deloIva Šola, 2025, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je predstavljena primerjava dveh 3D-tiskalnikov, Prusa MK3S+ in
Prusa XL, glede na hitrost, ponovljivost in natančnost izdelave. Primerjava temelji na
tiskanju standardiziranih testnih vzorcev, katerih dimenzijska ustreznost je bila
analizirana s pomočjo 3D-skenerja ter namenske merilne programske opreme. Rezultati
kažejo, da tiskalnik Prusa XL zagotavlja višjo hitrost izdelave, večjo dimenzijsko
natančnost in boljšo ponovljivost v primerjavi s tiskalnikom MK3S+, vendar oba tiskalnika
zagotavljata zadovoljivo kakovost izdelkov za potrebe farmacevtske industrije.
Ključne besede: FDM tehnologija, Prusa MK3S+, Prusa XL, dimenzijska natančnost, ponovljivost, hitrost tiskanja, farmacevtska industrija
Objavljeno v DKUM: 02.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 10
Celotno besedilo (11,99 MB) |
8. Umetna inteligenca na področju izobraževanjaManca Marguč, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava zaokroženo celoto področja uporabe umetne inteligence v izobraževalnih sistemih. Predstavljene so splošne značilnosti umetne inteligence in na kratko tudi zgodovina razvoja le-te. Nadaljevanje diplomskega dela predstavi povezavo med umetno inteligenco in personalizacijo učenja, ki omogoča prilagoditev vsebin in metod učencem glede na njihove individualne potrebe. Na kratko se dotakne tudi informacijsko-komunikacijske tehnologije, brez katere umetna inteligenca najverjetneje ne bi obstajala, informacijske družbe, ki je največja uporabnica umetne inteligence, in pa seveda e-izobraževanj, ki so trenutno eno izmed najbolj uporabljenih izobraževanj na svetu. Naloga raziskuje prednosti, kot so povečana učinkovitost učenja, avtomatizacija administrativnih nalog in uporaba orodij, kot so inteligentni tutorji in analitika učenja. Predstavi tudi slabosti, ki so npr. izguba človeške interakcije, odvisnost od umetne inteligence v izobraževanju itd. Hkrati pa opozarja na izzive, kot so etični pomisleki, varovanje zasebnosti in pomanjkanje enakopravnega dostopa do tehnologij.
V empiričnem delu raziskava prikazuje poznavanje umetne inteligence med študenti in njihove navade uporabe. Večina anketirancev zaznava prednosti umetne inteligence, kot sta hitrejša obdelava podatkov in personalizacija učenja, a izraža pomisleke glede etičnih vprašanj in nadomestitve učiteljev z umetno inteligenco. Metodološko so uporabljene deskriptivne metode in anketa med sto študenti.
Naloga zaključuje, da lahko umetna inteligenca bistveno prispeva k napredku izobraževanja, a le ob skrbni implementaciji in etični uporabi.
Ključne besede: Umetna inteligenca, izobraževanje, tehnologija
Objavljeno v DKUM: 29.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 29
Celotno besedilo (906,41 KB) |
9. Umetne nevronske mreže z bazo znanja kolektivne inteligence stroke in uporabo v mostogradnjiTomaž Goričan, 2025, doktorska disertacija Opis: Doktorska disertacija se osredotoča na uporabo metod umetne inteligence in podatkov kolektivne inteligence strokovnjakov za napovedovanje parametrov mostov, grajenih po tehnologiji postopnega narivanja. Podatki kolektivne inteligence omogočajo zajem izkušenj strokovnjakov, metode umetne inteligence pa njihovo uporabo in prenos tega znanja. Pri tem podatki kolektivne inteligence izhajajo iz različnih virov - od zakonskih predpisov do parametrov mostov, grajenih po tehnologiji postopnega narivanja. Majhne zbirke podatkov, ki so običajno stalnica pri specifičnih inženirskih problemih, smo ustrezno obdelali z uporabo primernih statističnih metod in jih razširili za uporabo pri metodah umetne inteligence. S tem smo izboljšali pokritost problemskega prostora. Za razširitev zbirke podatkov je bila uporabljena metoda stratificiranega vzorčenja, pri tem pa so bile upoštevane aleatorne in epistemične nezanesljivosti. Analizirane so bile različne metode umetnih nevronskih mrež v namen doseganja optimalnih rezultatov obravnavanega problema. Razvit je bil empirični matematični model, ki omogoča napoved parametrov mostov, grajenih po tehnologiji postopnega narivanja, ter napoved prečnega prereza mostne konstrukcije ob upoštevanju zakonskih predpisov. Pri napovedi parametrov mostov smo izračunali tudi informacije o relativni zanesljivosti rezultatov in lokalnih napakah. Pri evaluaciji izdelanih modelov smo upoštevali tako napako napovedi kot tudi pripadajoče podatke o relativni zanesljivosti rezultatov. Izdelani so bili dvo- in večdimenzionalni grafi za razlago rezultatov in analizo medsebojnih vplivov različnih parametrov. Uporabili smo strogo matematični pristop ter pristop, ki temelji na interpretaciji rezultatov s pomočjo velikih jezikovnih modelov. Za namen aplikacije rezultatov v gospodarstvu je bila izdelana aplikacija Asistent za načrtovanje mostov z uporabo umetnih nevronskih mrež, ki predstavlja pomoč inženirjem pri projektiranju in gradnji mostov, grajenih po tehnologiji postopnega narivanja. Aplikacija omogoča dinamično spreminjanje vhodnih in izhodnih parametrov. Doktorska disertacija dokazuje uporabo podatkov kolektivne stroke v metodah umetne inteligence pri gradnji mostov, grajenih po tehnologiji postopnega narivanja in podaja splošni okvir uporabe metod umetne inteligence v gradbeništvu.
Ključne besede: umetna inteligenca, kolektivna inteligenca, zanesljivost napovedi, pravila stroke, armiranobetonski most, tehnologija postopnega narivanja
Objavljeno v DKUM: 29.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 24
Celotno besedilo (11,01 MB) |
10. |
