1. Razvoj nadzornih plošč za spremljanje e-izobraževanja v organizacijiAljoša Gostiša, 2025, magistrsko delo Opis: V organizaciji je zbiranje in analiziranje podatkov vse pomembnejše za optimizacijo poslovnih procesov in doseganje poslovnih ciljev. S pomočjo naprednih analitičnih orodij lahko organizacija pridobi koristne vpoglede, ki podpirajo sprejemanje pomembnih odločitev. Magistrsko delo se osredotoča na razvoj funkcionalnih nadzornih plošč za spremljanje e-izobraževanja v izobraževalni organizaciji, ki uporablja sistem LMS za upravljanje učnih aktivnosti zaposlenih. Proces razvoja nadzornih plošč je zajemal več korakov. Pričeli smo z zbiranjem naročnikovih zahtev in opredelitvijo ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), ki jih organizacija želi spremljati. Sledila je priprava, transformacija in integracija podatkov v analitično orodje Power BI. S pomočjo orodja smo nato za naročnika razvili interaktivne vizualizacije in oblikovali tri nadzorne plošče – Splošno, Oddelki in Zaposleni. Te plošče omogočajo spremljanje KPI, kot so stopnja uspešnosti dokončanja tečajev, napredek zaposlenih in kakovost izobraževalnih vsebin. Organizacija tako pridobi orodje za učinkovito analizo e-izobraževanja, kar omogoča izboljšanje strategij in načrtovanje novih izobraževalnih programov. Pripravljene plošče so prilagodljive in omogočajo nadgradnje, kot je vključitev dodatnih podatkovnih virov, ki bi služili razvoju novih vizualizacij v skladu s potrebami naročnika.
Ključne besede: integracija podatkov, Power BI, analitična orodja, vizualizacija podatkov, nadzorne plošče
Objavljeno v DKUM: 11.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (1,79 MB) |
2. Priložnosti in izzivi umetne inteligence v vodenju projektov : diplomsko deloRok Žonta, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu se osredotočamo na priložnosti in izzive umetne inteligence (UI) v vodenju projektov. Glavni namen raziskave je analizirati, kako UI lahko izboljša vodenje projektov in se učinkovito integrira v procese, hkrati pa prepoznati ovire. Za pridobitev podatkov in primerjavo orodij smo izvedli pregled funkcionalnosti orodji, praktični primer in analizo občutkov. Končni rezultati kažejo, da je UI učinkovita pri avtomatizaciji osnovnih nalog, medtem ko je človeško strokovno znanje ključno za kompleksnejše vidike. V sklepu ugotavljamo, da kombinacija avtomatizacije UI in človeškega znanja prinaša najboljše rezultate ter da bo človeški faktor ključen tudi v prihodnosti integracije UI v projektno vodenje.
Ključne besede: vodenje projekta, umetna inteligenca, primerjave, sodobna orodja za vodenje projektov, funkcionalnosti, analiza, priložnosti, izzivi
Objavljeno v DKUM: 03.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 8
Celotno besedilo (3,04 MB) |
3. Širjenje obzorij o poučevanju glasbe2025 Opis: V monografiji Širjenje obzorij o poučevanju glasbe so študenti magistrskega študijskega programa Razredni pouk na Pedagoški fakulteti Univerze v Mariboru proučevali sodobna spoznanja o poučevanju glasbe, zlasti na osnovnošolski stopnji. Monografija, namenjena učiteljem in študentom, ponuja teoretične vpoglede v številne ključne glasbene koncepte in njihovo praktično aplikacijo v pedagoškem delu. Obravnavani so različni vidiki glasbenega poučevanja, razvoj glasbenega mišljenja, vključevanje petja in igranja ter številne teme, ki spodbujajo razvoj pedagoških spretnosti. Izzivi so vključevali pravilno uporabo digitalnih orodij, ki temeljijo na umetni inteligenci, kot sta Elicit in ChatGPT, ki so spremenila tradicionalne raziskovalne pristope. Kljub prednostim teh tehnologij so študenti morali zagotoviti avtentičnost in izvirnost svojih raziskav, obvladovanje etične uporabe tehnologij in ohranjanje akademske integritete pri citiranju virov. Monografija na koncu ponuja nabor vprašanj za refleksijo, ki bodo študentom in učiteljem razrednega pouka pomagali ozavestiti, izboljšati in načrtovati izboljšave njihove pedagoške prakse pri poučevanju glasbene umetnosti v osnovnih šolah.
Ključne besede: glasba, poučevanje glasbe, umetna inteligenca, digitalna orodja, inkluzivnost, interdisciplinarnost
Objavljeno v DKUM: 02.06.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (6,81 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
4. |
5. Implementacija pragov kakovosti v sklopu programskega inženirstva : magistrsko deloNadica Uzunova, 2025, magistrsko delo Opis: Pragovi kakovosti predstavljajo vnaprej določene kontrolne točke znotraj življenjskega cikla razvoja programske opreme, katerih namen je zagotoviti izpolnjevanje določenih kriterijev kakovosti pred prehodom v naslednjo fazo razvoja. V magistrskem delu predstavimo definicijo omenjenega koncepta ter preučujemo, kako prage kakovosti oblikovati, jih povezati z ustreznimi metrikami in vključiti v razvojne procese, zlasti v okolju neprekinjene integracije in dostave. Osredotočamo se na tehnične in metodološke vidike, kot so izbor kriterijev, določanje mejnih vrednosti ter razmerje med ročnim in avtomatiziranim preverjanjem. Delovanje pragov preverimo na praktičnem primeru z uporabo izbranega orodja v realnem razvojnem okolju. Na podlagi ugotovitev ter pregleda literature oblikujemo smernice za določanje pragov kakovosti, ki ponujajo osnovo za nadaljnjo uporabo in razvoj tovrstnih pristopov.
Ključne besede: zagotavljanje kakovosti, razvoj programske opreme, avtomatizacija, orodja, metrike
Objavljeno v DKUM: 08.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 15
Celotno besedilo (2,92 MB) |
6. Razvoj sodobnih informacijskih rešitev z vključitvijo inženiringa platform : magistrsko deloKarin Poprijan, 2025, magistrsko delo Opis: Inženiring platform je novodoben pristop k razvoju sodobnih informacijskih rešitev. Odziva se na izzive, ki jih prinaša vedno večja kompleksnost in potrebe po avtomatizaciji v IT industriji. S hitrim razvojem oblačnih storitev in potrebi po optimizaciji stroškov je nastala potreba po bolj strukturiranih pristopih k razvoju programske opreme.
V zaključnem delu se bomo posvetili analizi in pregledu platformnih tehnologij, izzivov, omejitev in dobrih praks pri vpeljavi inženiringa platform v razvoj rešitev. Podrobno si bomo pogledali tudi orodja, ki so najbolj uporabljena pri razvoju rešitev v okviru tega pristopa, ter analizirali vpliv, ki ga ima inženiring platform na delo razvijalcev.
Cilj naloge je razumeti, kako inženiring platform vpliva na procese razvoja programske opreme ter prikazati uporabo pristopa v praksi. Študija primera je omogočila poglobljeno analizo praktičnih vidikov uporabe inženiringa platform, vključno z implementacijo dobrih praks, uporabo orodij in obvladovanjem kompleksnosti razvoja.
Ključne besede: inženiring platform, orodja, oblačne storitve, arhitektura, avtomatizacija
Objavljeno v DKUM: 08.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (3,12 MB) |
7. Umetna inteligenca oziroma orodja, podprta z umetno inteligenco, pri pouku in za pouk tujih jezikov – empirična raziskava o stališčih učiteljev tujega jezika v SlovenijiSaša Jazbec, 2024, izvirni znanstveni članek Opis: Umetna inteligenca je izjemno aktualna in interdisciplinarno obravnavana tema. Pričujoči prispevek obravnava denimo UI pri pouku in za pouk tujega jezika z vidika učiteljev tujega jezika. Poskusu opredelitve UI, kratkemu pregledu virov in poskusu umestitve UI v koncept učenja in poučevanja tujih jezikov (nemščine in angleščine) sledi obravnava možnosti ter pasti rabe orodij, ki jih podpira UI, pri pouku tujega jezika. V empiričnem delu pa so predstavljeni rezultati analize z anketnim vprašalnikom zbranih mnenj oziroma stališč učiteljev tujih jezikov do rabe UI in orodij, podprtih z UI, pri pouku in za pouk tujih jezikov. Rezultati, analize in odgovori na raziskovalna vprašanja so pokazali, da so mnenja anketiranih učiteljev precej homogena. Anketirani menijo, da ima UI več prednosti kot slabosti. Zelo objektivno in realno so ocenili tudi nevarnosti in kompetence, ki jih bo raba UI v šoli zaobšla in ki jih bo treba posebej poudarjeno razvijati, ter tiste, ki jih bo raba UI pospešeno razvijala. Tudi korelacije med analiziranimi spremenljivkami niso ovrgle enotnih in stabilnih mnenj anketiranih, saj so pokazale, da ni statistično relevantnih razlik med mnenji učiteljev nemščine in angleščine.
Ključne besede: pouk tujega jezika, učitelji tujega jezika, umetna inteligenca, raba UI, orodja, podprta z UI
Objavljeno v DKUM: 28.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 22
Celotno besedilo (887,86 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
8. Uvod v knjižnico React : Interno učno gradivo pri predmetu Ogrodja in okolja za razvoj spletnih rešitevGregor Jošt, 2025, drugo učno gradivo Opis: V gradivu je obravnavan uvod v React, kjer je najprej predstavljena zgodovina knjižnice in
ugotovljeno, da igra React pomembno vlogo pri razvoju uporabniških vmesnikov z
uporabo komponent. Predstavljeni so ključni koncepti, kot so komponente, JSX in
lastnosti (props). Razvojno okolje je postavljeno z orodjem Vite, ki omogoča hiter razvoj,
za bolj varno in strukturirano pisanje kode pa je uporabljen jezik TypeScript. Na koncu je
implementirana preprosta komponenta, sestavljena iz pod-komponent, kjer so
uporabljeni vsi pridobljeni koncepti. Vsi predstavljeni koncepti so podkrepljeni s primeri
za lažje razumevanje.
Ključne besede: knjižnica React, razvoj spletnih aplikacij, računalniška orodja
Objavljeno v DKUM: 20.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 11
Celotno besedilo (1,25 MB) |
9. Pregled in analiza orodij in ogrodij Node.js za podporo neprekinjene integracijeLuka Šnajder, 2024, diplomsko delo Opis: Neprekinjena integracija (CI) je ključnega pomena za sodoben razvoj programske opreme, saj omogoča pogosto združevanje in testiranje kode. Vendar pa implementacija neprekinjene integracije v različnih okoljih, kot je Node.js, predstavlja izziv zaradi raznolikosti razpoložljivih orodij in praks. Cilj diplomske naloge sta bila pregled in analiza učinkovitosti različnih orodij neprekinjene integracije pri podpori razvoja Node.js aplikacij. Uporabili smo primerjalno analizo na orodjih neprekinjene integracije, kot so Jenkins, GitHub Actions in CircleCI, analizirali izzive teh orodij v podjetjih ter izvedli optimizacijo cevovoda za izboljšanje učinkovitosti. Glavni rezultati raziskave so pokazali prednosti in slabosti posameznih orodij ter izpostavili pomen dobre pokritosti kode in testov za uspešnost procesov neprekinjene integracije.
Ključne besede: Neprekinjena integracija, Node.js, CI/CD orodja, avtomatizacija
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 21
Celotno besedilo (3,40 MB) |
10. Uporaba strojnega učenja v programskem inženirstvuIvan Tomić, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu je predstavljena uporaba strojnega učenja v programskem inženirstvu. Strojno učenje nam omogoča pridobivanje dragocenih informacij in ustvarjanje napovednih modelov, ki prispevajo k razvoju številnih rešitev na različnih področjih. Eno od teh področji je tudi programsko inženirstvo, kjer nam lahko strojno učenje pomaga izboljšati učinkovitost, pohitriti razvoj in zmanjšati število napak. Z vse večjim številom aplikacij, ki vključujejo strojno učenje pa narašča tudi potreba po razvoju bolj učinkovitih postopkov pri izdelavi programske opreme za te namene. Zato smo v tem magistrskem delu raziskali kako oblikovati postopke za razvoj programske opreme, ki temelji na strojnem učenju, ter predstavili sodobna orodja strojnega učenja za optimalen razvoj AI aplikacij.
Ključne besede: Strojno učenje, Programsko inženirstvo, Optimizacija razvojnih procesov, Orodja umetne inteligence
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 32
Celotno besedilo (2,49 MB) |
