1. |
2. Pomanjkljivi testni primeri v informacijskih rešitvah : magistrsko deloAna Plečko, 2023, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu smo se osredotočili na pregled pomena in definicije pomanjkljivih testnih primerov. Pregledali smo aktualno literaturo in prepoznali najpogostejše tipe pomanjkljivih testnih primerov, ki se pojavijo v testni kodi. S pomočjo aktualnih digitalnih knjižnic smo opisali in analizirali najpogosteje uporabljena in največkrat omenjena orodja, ki omogočajo prepoznavo pomanjkljivih testnih primerov. Ta smo medsebojno primerjali in opisali njihove glavne funkcionalnosti. V nadaljevanju smo iz celotnega nabora izbrali tri orodja in jih uporabili na izbranem testnem projektu. Za testni projekt smo izbrali Apache Hadoop Common, ki je implementiran v programskem jeziku Java in za testiranje uporablja orodje JUnit, tako kot izbrana orodja. Rezultate, ki smo jih dobili pri zagonu orodij, smo medsebojno primerjali in analizirali večja odstopanja.
Cilji magistrskega dela so bili naslednji: prepoznava pomanjkljivih testnih primerov in njihovih najpogostejših tipov, pregled orodij, ki jih lahko prepoznajo, uporaba izbranih orodij na javanskem projektu, beleženje rezultatov ter primerjava natančnosti in analize, ki jih je zabeležilo vsako orodje.
Ključne besede: pomanjkljivi testni primeri, orodja za prepoznavo pomanjkljivih testnih primerov, Java, JUnit, Apache Hadoop
Objavljeno v DKUM: 13.10.2023; Ogledov: 345; Prenosov: 53
 Celotno besedilo (3,45 MB) |
3. Individualizacija dela z dolgotrajno bolnim učencem - študija primera učenca z arnold-chiarijevim sindromom : magistrsko deloTeja Zavasnik, 2023, magistrsko delo Opis: V teoretičnem delu so predstavljene prednosti inkluzije, značilnosti vključevanja dolgotrajno bolnih otrok v redno osnovno šolo ter specifične prilagoditve, ki jih potrebujejo otroci s tovrstnimi težavami. Na teoretični ravni so analizirane glavne značilnosti Arnold-Chiarijevega sindroma in individualizacija dela učenca z Arnold-Chiarijevim sindromom. V empiričnem delu je predstavljena študija primera učenca z Arnold-Chiarijevim sindromom (ACS). Podatke smo pridobili s pomočjo intervjujev z učencem z ACS, njegovo razredničarko, specialno pedagoginjo, dvema učiteljema predmetnega pouka in njegovimi družinskimi člani. Ugotovili smo, da učencu prilagoditve zelo koristijo. Ima 4 šolske ure dodatne strokovne pomoči, uporablja računalnik za zapisovanje zapiskov in ima skrajšan urnik. Skrajšan urnik na kvaliteto socialno-emocionalne vključenosti učenca v šolskem okolju ne vpliva. Raziskava je pokazala, da imajo pedagoški delavci največ izzivov pri individualizaciji, kako in na kakšen način določiti obseg učnih vsebin za učenca, ki ima skrajšan urnik. Naloga je pomembna, saj so rezultati pokazali, kako in zakaj je potrebno učencu z ACS individualizirati poučevanje in mu nuditi dodatno strokovno pomoč. Prav tako smo predstavili primere dobre prakse, ki služijo za nadaljnje delo z učenci z ACS.
Ključne besede: inkluzija, dolgotrajno bolan otrok, individualizacija, Arnold-Chiarijev sindrom, primeri dobre prakse.
Objavljeno v DKUM: 13.07.2023; Ogledov: 462; Prenosov: 116
Celotno besedilo (1,59 MB) |
4. Roboti in umetna inteligencaLuka Bombek, 2023, magistrsko delo Opis: Že kar nekaj časa živimo ljudje vsak dan v stiku z umetno inteligenco. Z njo se srečamo v službi, v prometu, pri svojih aktivnostih in tudi doma. Vprašanja, ki se tukaj pojavljajo, so, ali se ljudje tega zavedajo oziroma koliko se jih zaveda, da nas umetna inteligenca spremlja že skoraj na vsakem koraku, in kakšni bi lahko bili razlogi, da je zavedanje o umetni inteligenci nizko.
Odgovore na takšna vprašanja lahko poiščemo na drugi strani od uporabnikov umetne inteligence, in sicer pri tistih, ki se ukvarjajo z razvojem umetne inteligence in njeno integracijo v prakso. Pri njih lahko spoznamo problematiko, ki spremlja razvoj umetne inteligence in zavira njen hitri napredek. Spoznamo tudi problematiko, ki je v preteklosti povzročala težave z razvojem in nam jo je do danes uspelo razrešiti. Vsi raziskovalci že gledajo v prihodnost, kjer vidijo nekatere rešitve trenutnih težav z razvojem umetne inteligence, ki bi jih rešil napredek tehnologije. Za razvojem sledijo še pasti, na katere moramo biti pazljivi pri uvajanju umetne inteligence v prakso. Čeprav se teorija umetne inteligence razvija že kar nekaj desetletij, jo v prakso vpeljujemo šele zadnjih nekaj let in bi zato lahko rekli, da je ta tehnologija še v povojih. Zato jo spremlja še vedno veliko ugibanja in eksperimentiranja in jo v prakso vpeljujemo počasi, ker lahko v primeru napake pride do nepopravljivih posledic. Problematike razvoja in pasti integracije bomo dobro spoznali v nadaljevanju naloge.
V nalogi bomo spoznali tudi robote, njihov razvoj, oblike in njihovo prisotnost v vsakdanjiku. Z roboti si pomagamo predvsem na področjih, kjer lahko namesto nas opravljajo fizično zahtevna, a po drugi strani miselno enostavna opravila, ki se ponavljajo. Preprostejše, kot je opravilo, hitreje bomo robota naučili opravljati to opravilo. Z razvojem umetne inteligence in njihove integracije v nadzorne sisteme robota se nam širi tudi domišljija, kje vse bi lahko robote uporabljali, pa jih do zdaj nismo mogli. Več kot ima robot miselnih sposobnosti, bolj se zna prilagajati okolju in zaradi tega postaja vse bolj uporaben stroj za različna opravila, ki niso samo na tekočem traku.
Razvoj robotov in umetne inteligence na neki način predstavlja tudi problematiko. Ena izmed težav je, da lahko roboti s toliko sposobnostmi izvajajo vedno več aktivnosti in zato počasi zamenjujejo ljudi na njihovih delovnih mestih. Tako ljudje, ki so na primer 30 let opravljali neko delo in so že v zrelih letih, ostanejo brez zaposlitve. Seveda se je zanje neizmerno težko spet podati na trg dela v lovu za novo službo. Veliko je pri integraciji robotov v delovno okolje odvisno od podjetij, kako bodo to izpeljala in ali bodo obdržali zaposlene in njihovo znanje izkoristili ali pa jih bodo odpustili. Uporaba robotov v delovnem okolju lahko predstavlja tudi stres za zaposlene, saj lahko zaradi skrbi za svojo zaposlitev začnejo z roboti tekmovati in postanejo fizično in psihično preobremenjeni, kar predstavlja veliko tveganje za zdravje.
Predvsem to so tematike, ki se jim bomo v nalogi posvetili. Tako bomo ugotovili, na kateri stopnji smo trenutno v razvoju robotov in umetne inteligence, kakšne so trenutno koristi od njihove uporabe, kakšne so trenutne težave, ki zadržujejo razvoj teh tehnologij in kako se spopadamo z integracijo v naše okolje s čim manjšim negativnim vplivom na ljudi.
Ključne besede: umetna inteligenca, definicije umetne inteligence, primeri umetne inteligence, roboti
Objavljeno v DKUM: 17.04.2023; Ogledov: 981; Prenosov: 247
Celotno besedilo (3,37 MB) |
5. Primerjava metod napada na globoke nevronske mreže z nasprotniškimi primeri in pristopov k zaščiti pred njimi : magistrsko deloRobi Novak, 2022, magistrsko delo Opis: Globoke nevronske mreže imajo ranljivosti, kot so nasprotniški primeri - neopazne namerne popačitve vhodnih podatkov, ki povzročijo neželeno spremembo izhoda. Ker so nasprotniški primeri prenosljivi, lahko popačitev tvorimo v scenariju črne škatle, brez da bi poznali strukturo ali uteži napadene mreže. V našem delu primerjamo več pristopov k napadu in zaščiti. Robustnost modela ovrednotimo glede na prepričanost v napačno klasifikacijo ter glede na statistično porazdelitev amplitud nasprotniških popačitev. Rezultati kažejo, da so amplitude uspešnih napadov tipično za en velikostni razred višje, če je napad izveden po scenariju črne škatle. Robustnost modela je odvisna od klasifikacijskega problema, arhitekture mreže ter pristopa k zaščiti. Za najbolj učinkovita napada sta se v scenariju bele škatle izkazala napada BIM in MI-FGSM, v scenariju črne škatle pa napada MI-FGSM in FGSM. Najučinkovitejša pristopa k zaščiti sta bila diskretizacija ter virtualno nasprotniško učenje. Pokazali smo tudi, da moramo za verodostojen preizkus učinkovitosti nasprotniškega učenja uporabiti napad, ki ni bil uporabljen v procesu učenja.
Ključne besede: globoko učenje, nasprotniški primeri, nevronske mreže, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 06.07.2022; Ogledov: 913; Prenosov: 155
Celotno besedilo (45,09 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. Formativno spremljanje v šoli s poudarkom na namenih učenja in kriterijev uspešnosti pri pouku zgodovine : magistrsko deloTina Troha, 2022, magistrsko delo Opis: Formativno spremljanje je pristop k poučevanju, ki spodbuja vseživljenjsko učenje. Učenci imajo pri formativnem spremljanju osrednjo vlogo, niso več le poslušalci udeleženci. Formativno spremljanje spodbudi njihovo sodelovanje pri pouku in jim pomaga k razumevanju snovi na globlji ravni. V teoretičnem delu smo predstavili inovativne pristope poučevanja, formativno spremljanje ter element nameni učenja in kriteriji uspešnosti. V praktičnem delu pa smo opravili analizo anketnih vprašalnikov o uporabi formativnega spremljanja v praksi.
Namen magistrske naloge je bil raziskati vpliv formativnega spremljanja, še posebej namenov učenja in kriterijev uspešnosti pri pouku zgodovine. Cilj je bil izvesti anketo med učenci, dijaki in učitelji, da smo pridobili vpogled uporabe formativnega spremljanja v praksi. V anketi je sodelovalo 235 učencev, 93 dijakov in 68 učiteljev.
Analize so pokazale, da so tako učenci in dijaki kot učitelji seznanjeni s formativnim spremljanjem. Poznavanje namenov učenja in kriterijev uspešnosti je med učenci in dijaki manjše. K temu zagotovo pripomore tudi to, da učitelji ne uporabljajo teh dveh izrazov, ko jim posredujejo cilje. Učitelji elemente formativnega spremljanja pogosto uporabljajo, še najpogosteje povratno informacijo. Nameni učenja in kriteriji uspešnosti pa so med najmanj pogosto uporabljenimi.
Ključne besede: formativno spremljanje, nameni učenja in kriteriji uspešnosti, primeri namenov učenja in kriterijev uspešnosti v praksi
Objavljeno v DKUM: 05.04.2022; Ogledov: 1238; Prenosov: 218
Celotno besedilo (3,63 MB) |
7. Začetki in zgodovina daktiloskopije in prvi primeri njene uporabe pri preiskovanju kaznivih dejanj : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Varnost in policijsko deloMaša Kus, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi bomo predstavili razvoj daktiloskopije, od njenih samih začetkov ter vse do danes. Poglobili se bomo v prve znane primere, ki so bili rešeni z njeno pomočjo, jih predstavili in med seboj primerjali. Predvsem nas bo zanimalo, kaj jim je bilo skupno, potek zbiranja dokazov, dokumentacija in njihova dokazna vrednost na sodišču.
Daktiloskopija je veda o prstnih sledeh in odtisih. Njena uporaba je prinesla velik napredek na področju preiskovanja kaznivih dejanj in identifikacije storilcev kaznivih dejanj, ki so na kraju za seboj pustili sledi, s pomočjo katerih lahko potrdimo oziroma zavrnemo njihovo identiteto. Skozi leta je doživela veliko prebojev, čeprav ji na začetku ni kazalo najboljše, saj je bila takrat poglavitna metoda identificiranja ljudi antropometrija. Trajalo je leta preden je strokovnjakom uspelo dokazati njeno pravo vrednost in utrditi zaupanje vanjo kot izredno učinkovito metodo odkrivanja storilcev kaznivih dejanj.
Morda lahko rečemo, da je daktiloskopija odprla vrata tudi drugim sodobnejšim načinom identifikacije z uporabo biometrije. Znanstveniki in raziskovalci so na podlagi detajlov na človeškem telesu, kot so prstni odtis, očesna šarenica, DNK in prepoznava glasu, skupaj z razvojem novih tehnologij videli možnost za veliko hitrejšo in zanesljivejšo identifikacijo posameznika. Tako je daktiloskopija predstavljala precej učinkovitejše orodje pri ugotavljanju identitete, kot pa zamuden zajem ter iskanje in primerjava med številnimi telesnimi merami, na katerih je bila osnovana antropometrija.
Prvi del diplomske naloge bo sestavljen iz opisa zgodovinskega razvoja daktiloskopije v svetu. Nato bomo predstavili najpomembnejše osebe, ki so s svojim delom in raziskovanjem daktiloskopijo uveljavile kot poglavitno metodo odkrivanja storilcev kaznivih dejanj. V drugem delu pa bomo preučili opise in opravili primerjavo uporabe daktiloskopije pri prvih primerih, ki so bili rešeni z njeno pomočjo.
Ključne besede: forenzične preiskave, daktiloskopija, prstne sledi, zgodovinski pregled, primeri, diplomske naloge
Objavljeno v DKUM: 11.01.2022; Ogledov: 931; Prenosov: 91
Celotno besedilo (280,47 KB) |
8. |
9. Serijski morilci: prirojeno in/ali privzgojeno : diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa VarstvoslovjeVita Bernik, 2021, diplomsko delo Opis: Opredelitev serijskega morilca si delita Donald Lunde in Robert Ressler. Po njuni opredelitvi je serijski morilec tisti, ki zagreši umor vsaj treh ljudi v časovnem obdobju, ki je daljši od 30 dni, medtem ko je med posameznimi umori obdobje »cooling-off«.
Raziskave povezav med biološkimi dejavniki, socialnimi dejavniki in kriminalnim obnašanjem so se v zadnjem desetletju zelo razširile in so ena izmed najhitreje rastočih vej v kriminologiji. Pri bioloških dejavnikih ima pri kriminalnem obnašanju veliko vlogo veliko dejavnikov, kot so npr. genetika, hormoni in nevrotransmitorji, nevrološki primanjkljaji, nevropsihologija in strupi iz okolice.
Socialni dejavniki vključujejo tiste, ki vplivajo na kriminalno obnašanje po veliko socialno-temelječih teorijah v kriminologiji. Ti dejavniki so npr. vplivi vrstnikov, razmere v družini, socialno-ekonomski status, navezanost na starše, raven izobrazbe, religija, materialni status, lokacija prebivališča itd.
Mnenja strokovnjakov se močno razlikujejo. Po eni strani jih veliko zagovarja stran, ki trdi, da na oblikovanje serijskega morilca vpliva prirojenost, po drugi jih veliko trdi, da se serijski morilci oblikujejo s pomočjo okolice. Poraja se veliko vprašanje, ali je serijske morilce mogoče zaustaviti – res je, da jih je z novo, naprednejšo tehnologijo lažje najti in prepoznati, vendar znanost še ni dovolj napredna, da bi fenomen serijskega morilca dejansko lahko preprečili.
Ključne besede: diplomske naloge, umor, tipologija, primeri umorov, serijski morilci, dejavniki umorov
Objavljeno v DKUM: 27.10.2021; Ogledov: 969; Prenosov: 132
Celotno besedilo (843,62 KB) |
10. |
