1. Izdelava in testiranje dostopnega spletnega mesta »Poletna glasbena šola Danice Koren«Sara Maučič, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga obravnava in opominja na problematiko spletne dostopnosti na spletnih mestih, ki s premikom vseh informacij na splet postaja vedno bolj ključnega pomena za našo družbo, zlasti za starejšo populacijo in prebivalstvo s posebnimi potrebami, katerih število se vsako leto povečuje.
V diplomski nalogi smo na podlagi pregledane literature predstavili spletno dostopnost, vse od njene definicije, prednosti, izzivov in vključitve na spletno mesto ter ugotovili, komu in kako spletna dostopnost pomaga pri dostopanju do spleta. Nato pa smo na podlagi pridobljenega znanja iz literature zgradili lastno dostopno spletno mesto »Poletna glasbena šola Danice Koren« s sistemom za upravljanje vsebin WordPress. Stran smo na koncu testirali z orodji Google Lighthouse, WAVE in Accessibility Checker. Na podlagi rezultatov smo dostopnost izboljšali in stran ponovno testirali, kar je prineslo zadovoljive rezultate.
Keywords: spletna dostopnost, sistem WordPress, CMS, ljudje s posebnimi potrebami, spletna stran
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 0
 Full text (4,25 MB) |
2. Ustvarjanje digitalne prisotnosti podjetja Zeliščart: Analiza, načrtovanje in implementacija sodobne spletne straniNuša Ehman, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga obravnava pomembnost spletnih strani za podjetja in uporabo sistemov za upravljanje z vsebinami za izgradnjo spletne strani. Glavni cilj naloge je bila izdelava spletne strani za podjetje Zeliščart z uporabo CMS sistema WordPress. V teoretičnem delu opisujemo različne vrste spletnih strani, njihove elemente, sisteme za upravljanje vsebin in uporabniško izkušnjo ter pregledamo napredne trende oblikovanja v zadnjih letih. V praktičnem delu pridobljeno znanje uporabimo za načrtovanje in oblikovanje spletnega mesta. Zadovoljstvo uporabnikov smo testirali z anketo o uporabniški izkušnji, katere rezultati kažejo, da so uporabniki zadovoljni predvsem z njeno enostavno uporabo, preglednostjo in vizualnim izgledom. Želeli bi si več podatkov o izdelkih in boljšo varovanje osebnih podatkov. V prihodnje načrtujemo nadgradnjo in izboljšanje spletne strani.
Keywords: WordPress, spletna stran, CMS, uporabniška izkušnja, oblikovanje spletnih strani
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 0
Full text (3,36 MB) |
3. Prenova spletnega mesta potapljaškega društva Feel DeepGašper Krajnc, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu z naslovom Prenova spletnega mesta Feel Deep bomo predstavili, kako je potekala prenova spletnega mesta, vse od zahtev naročnika do končnega produkta. V teoriji se bomo poleg definicij spletnega mesta, sistemov za upravljanje vsebin in uporabniške izkušnje, dotaknili tudi trendov oblikovanja sodobnih spletnih mest in se podrobneje seznanili s sistemom za upravljanje vsebin WordPress. V eksperimentalnem delu bomo podrobneje predstavili korake v razvoju in primerjavo rezultatov anket o zadovoljstvu uporabnikov pred in po prenovi spletnega mesta, ki nam je podala rezultate o tem, ali je bila prenova uspešna ali ne.
Keywords: prenova spletnega mesta, sodobni oblikovalski trendi, WordPress, vtičnik
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 0
Full text (11,08 MB) |
4. Metoda za uporabniško vrednotenje in primerjavo tehnik razložljive umetne inteligence : doktorska disertacijaSaša Brdnik, 2024, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji je obravnavana problematika prepoznave izbire najprimernejše razlagalne tehnike v opazovanem primeru, glede na vključene uporabnike. V literaturi je opazno pomanjkanje validiranih metod vrednotenja za izbiro najprimernejše tehnike, ki bi upoštevale več dimenzij razlag in merile pravilnost mentalnih modelov uporabnikov. Predstavljena metoda je sestavljena iz vrednotenja štirih dimenzij; zadovoljstva z razlago, dojetega zaupanja, mentalnih modelov in subjektivnega mentalnega napora, potrebnega za razumevanje razlag. Metoda je bila razvita iterativno in je bila testirana v dveh empiričnih raziskavah.
V prvi empirični raziskavi sta bili vrednoteni dve dimenziji, v drugi vse štiri. Predlagana metoda je bila analizirana z eksploratorno faktorsko analizo dveh vprašalnikov, uporabljenih v bateriji vprašalnikov in z analizo zanesljivosti. Rezultatu druge empirične raziskave, so potrdili, da uporabljena metoda omogoča zanesljivo primerjavo razlagalnih tehnik po posameznih dimenzijah v slovenščini in angleščini. Metoda je bila preizkušena na desetih razlagalnih tehnikah, oblikovanih na slikovnih in številskih vhodnih podatkih. Opravljen je bil sistematični pregled literature z ekstrakcijo najpogostejših razlagalnih tehnik. Uporabniki so bili pri pravi empirični raziskavi najbolj zadovoljni s SHAP lokalno razlagalno tehniko v obliki stolpčnega grafa, sledila ji je globalna razlagalna tehnika v enaki obliki. Tema razlagalnima tehnikama so udeleženci izkazali tudi najvišje zaupanje.
V drugi empirični raziskavi so bili uporabniki najbolj zadovoljni z razlagalno tehniko odločitvenega drevesa, pri slikovnih podatkih pa z izpostavitvijo subjekta s kvadratom. Uporabniki so najbolj zaupali razlagalni tehniki odločitvenega drevesa in grafov delne odvisnosti. Naraščanje subjektivne ocene truda, ki ga uporabniki vložijo v razumevanje, je šibko negativno vplivalo na njihovo oceno razumevanja razlage, zadovoljstva z njo, zadostnosti podrobnosti, celotnosti razlage, dojemanja jasnosti navodil za uporabo in uporabnosti razlage za njihove cilje, hkrati pa je pozitivno vplivalo na njihovo strinjanje s tem, da so razlage zavajajoče in zahrbtne. Uporabniki so naloge za preverjanje pravilnosti mentalnih modelov reševali zmerno uspešno, le tretjina je pravilno rešila vse tri zastavljene naloge, manj kot polovica je pravilno rešila dve od treh nalog. Preverjanje pravilnosti mentalnih modelov z retrospektivno nalogo, napovedno nalogo in nalogo prepoznave napak je omogočilo razlikovanje razumevanja uporabnikov med opazovanimi razlagalnimi tehnikami.
Disertacija vključuje pet izvirnih znanstvenih prispevkov. Prvi zajema empirično vrednotenje izbranih razlagalnih tehnik z vidika zaupanja uporabnikov in zadovoljstva z razlago. Drugi zajema izgradnjo večdimenzionalne metode uporabniškega vrednotenja za celostno ocenjevanje razlagalnih tehnik. Tretji obsega validacijo dveh obstoječih merilnih instrumentov, uporabljenih v predlagani metodi. Četrti zajema uporabo predlagane metode za empirično vrednotenje razlagalnih tehnik. Peti obsega empirično vrednotenje povezav med značilnostmi uporabnikov in njihovim subjektivnim dojemanjem razlag.
V okviru predstavljene doktorske disertacije smo omejili na pridobivanje podatkov z metodo vprašalnika. Empirični raziskavi sta zaradi manjšega vzorca lahko podvrženi kulturnim, starostnim, izobraževalnim in drugim vplivom. Prevod uveljavljenih vprašalnikov lahko vpliva na njihovo validnost in na primerljivost rezultatov v primerjavi z rezultati, pridobljenimi v izvornem jeziku. V predlagani metodi je vrednoteno dojeto zaupanje, ki ni nujno enako izkazanemu. V dimenzije vrednotenja ni vključena učinkovitost uporabnikov. Pri primerjavi razlagalnih tehnik v posameznem primeru se osredotočamo zgolj na opazovane dimenzije in ne na širše cilje razvoja uporabniških vmesnikov in celostnega sistema. Predlagana metoda je bila uporabljena in validirana zgolj na slikovnih in številčnih vhodnih podatkih.
Keywords: razložljiva umetna inteligenca, vrednotenje razložljive umetne inteligence, uporabniško vrednotenje, strojno učenje, interpretabilnost
Published in DKUM: 04.09.2024; Views: 71; Downloads: 22
Full text (41,64 MB) |
5. Commit-level software change intent classification using a pre-trained transformer-based code modelTjaša Heričko, Boštjan Šumak, Sašo Karakatič, 2024, original scientific article Abstract: Software evolution is driven by changes made during software development and maintenance. While source control systems effectively manage these changes at the commit level, the intent behind them are often inadequately documented, making understanding their rationale challenging. Existing commit intent classification approaches, largely reliant on commit messages, only partially capture the underlying intent, predominantly due to the messages’ inadequate content and neglect of the semantic nuances in code changes. This paper presents a novel method for extracting semantic features from commits based on modifications in the source code, where each commit is represented by one or more fine-grained conjoint code changes, e.g., file-level or hunk-level changes. To address the unstructured nature of code, the method leverages a pre-trained transformer-based code model, further trained through task-adaptive pre-training and fine-tuning on the downstream task of intent classification. This fine-tuned task-adapted pre-trained code model is then utilized to embed fine-grained conjoint changes in a commit, which are aggregated into a unified commit-level vector representation. The proposed method was evaluated using two BERT-based code models, i.e., CodeBERT and GraphCodeBERT, and various aggregation techniques on data from open-source Java software projects. The results show that the proposed method can be used to effectively extract commit embeddings as features for commit intent classification and outperform current state-of-the-art methods of code commit representation for intent categorization in terms of software maintenance activities undertaken by commits.
Keywords: software maintenance, code commit, mining software repositories, adaptive pre-training, fine-tuning, semantic code embedding, CodeBERT, GraphCodeBERT, classification, code intelligence
Published in DKUM: 14.08.2024; Views: 87; Downloads: 6
Full text (1,65 MB) |
6. Analysis and evaluation of user experience in mobile applications with modern interaction methods : magistrsko deloKatja Frančič, 2024, master's thesis Abstract: Mobile devices, seamlessly weaving artificial intelligence into their applications, have become indispensable for millions of people in their daily lives. In our master’s thesis, we explored methods for evaluating user experience, focusing on those suitable for modern mobile applications. In the applied phase, participants evaluated three mobile apps using distinct questionnaires. This affirmed the positive correlation between user interface simplicity and enhanced UX, alongside modern interaction methods fostering increased user loyalty. Our findings confirm that post-task questionnaires offer deeper insights into UX, with users showing a preference for completing them. While gender may influence user experience, it's not the sole determinant.
Keywords: user experience, mobile application, modern interaction methods
Published in DKUM: 01.07.2024; Views: 159; Downloads: 39
Full text (5,40 MB) |
7. |
8. Izboljšava kakovosti spletne aplikacije z učinkovitim poročanjem o napakah : diplomsko deloAlen Kahvedžić, 2023, undergraduate thesis Abstract: V sklopu diplomskega dela smo načrtovali in izdelali spletno aplikacijo, ki služi prijavi hroščev oziroma napak s strani uporabnika, da ne bi prišlo do zamudnega in nepreglednega poročanja o hroščih prek telefonskih klicev, v živo ali po elektronski pošti. Natančneje smo opisali uporabljeno programsko opremo ter izgradnjo spletne aplikacije, ki hitro in kakovostno administraciji poroča o hroščih, prijavljenih s strani uporabnika.
Keywords: Spletna aplikacija, napaka, hrošč, podatkovna baza
Published in DKUM: 02.04.2024; Views: 432; Downloads: 71
Full text (1,49 MB) |
9. Primerjava orodij in pristopov za ročno in avtomatsko testiranje rešitev v procesu razvoja aplikacijSaša Vratnik, 2024, undergraduate thesis Abstract: V zadnjih letih je na trgu vedno več raznovrstnih aplikacij, kot so mobilne, spletne, namizne, kot tudi se povečuje digitalizacija postopkov, čigar je prav tako posledica razvoj aplikacij. Razvite aplikacije je nato treba testirati, testiranje se je začelo kot ročno, vendar se vedno več podjetij poslužuje avtomatskega testiranja. V diplomskem delu smo opisali orodja s pomočjo katerih smo razvili spletno aplikacijo ter orodja s pomočjo katerih smo to aplikacijo testirali tako ročno kot tudi avtomatsko in s tem smo primerjali katera vrsta testiranja je primernejša v določenem scenariju kot tudi prednosti in slabosti obeh vrst testiranja.
Keywords: razvoj aplikacij, ročno testiranje, avtomatsko testiranje, Selenium, Java
Published in DKUM: 21.03.2024; Views: 466; Downloads: 90
Full text (3,53 MB) |
10. Assessing Perceived Trust and Satisfaction with Multiple Explanation Techniques in XAI-Enhanced Learning AnalyticsSaša Brdnik, Vili Podgorelec, Boštjan Šumak, 2023, original scientific article Abstract: This study aimed to observe the impact of eight explainable AI (XAI) explanation techniques on user trust and satisfaction in the context of XAI-enhanced learning analytics while comparing two groups of STEM college students based on their Bologna study level, using various established feature relevance techniques, certainty, and comparison explanations. Overall, the students reported the highest trust in local feature explanation in the form of a bar graph. Additionally, master's students presented with global feature explanations also reported high trust in this form of explanation. The highest measured explanation satisfaction was observed with the local feature explanation technique in the group of bachelor's and master's students, with master's students additionally expressing high satisfaction with the global feature importance explanation. A detailed overview shows that the two observed groups of students displayed consensus in favored explanation techniques when evaluating trust and explanation satisfaction. Certainty explanation techniques were perceived with lower trust and satisfaction than were local feature relevance explanation techniques. The correlation between itemized results was documented and measured with the Trust in Automation questionnaire and Explanation Satisfaction Scale questionnaire. Master's-level students self-reported an overall higher understanding of the explanations and higher overall satisfaction with explanations and perceived the explanations as less harmful.
Keywords: explainable artificial intelligence, learning analytics, XAI techniques, trust, explanation satisfaction
Published in DKUM: 12.02.2024; Views: 368; Downloads: 28
Full text (3,24 MB)
This document has many files! More... |
