Sveučilište u Zagrebu - FOI kolegija... · Analiza kvalitete segmentacije šarenice, ... Razvoj...

Sveučilište u Zagrebu Elaborat za periodičko unutarnje vrednovanje doktorskih studija

1

1

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Biometrija i računalna forenzika u informacijskim tehnologijama

Ime(na) nositelja

Prof.dr.sc. Miroslav Bača

Prof.dr.sc. Bojan Čukić

Prof.dr.sc. John Haggerty

Doc.dr.sc. Markus Schatten

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) Izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj Biometrijske karakteristike - Biometrijske karakteristike blizanaca,

Pretraživanje slika lica temeljem facijalnih obilježja, Rekonstrukcija otiska

prsta temeljem djelomičnog otiska. Biometrijska forenzika, Identifikacija

glasa (specifičnosti hrvatskog jezika), Autentikacija temeljem slike uha,

Dvodimenzionalni otisak dlana, Prepoznavanje slike lica u video zapisu,

Potpis, Biometrijske karakteristike u istraživanju; Ponašajne biometrijske

karakteristike specifične za društveni Web, mobilne aplikacije i sveprisutno

računarstvo, Biometrijske karakteristike i njihove promjene tokom starenja,

Sličnosti slika lica parova, Sličnost biometrijskih karakteristika obitelji i sl.

Sigurnost biometrijskog sustava, adaptivni biometrijski sustavi te

karakteristike i predviđanja na velikim sustavima . Biometrijski sustavi - Statistička procjena i evaluacija biometrijskih sustava,

Analiza kvalitete segmentacije šarenice, Podrška senzorima biometrijskih

tehnologija za nadzor, identitet u noćnom okruženju, Sigurnost granica i

društva, Sigurnost biometrijskih predložaka, Sigurnost biometrijskih sustava,

Napadi na biometrijske sustave, Multimodalni biometrijski sustavi i sl. Postmortem forenzika - Digitalni lanac dokaza, Metapodaci, Akvizicija

medija, Pretrage i analize, Vizualizacija podataka u digitalnoj forenzici,

Alternative sheme forenzičkog potpisa, XML i ontološki standardi digitalne

forenzike. Live forenzika - Metode i modeli za forenzičku analizu društvenih aplikacija;

Metode i modeli forenzike računalnih oblaka; Metode i modeli forenzike

uređaja sveprisutnog računarstva; Analize slučajeva digitalne forenzike u

EU; Analiza društvenih mreža u digitalnoj forenzici. eDiscovery - Metode i modeli forenzike NoSQL baza podataka; Metode

analize društvene i konceptualne mreže pri istraživanju računalnog

kriminala; Metodike informacijskog ratovanja u društvenom Webu;

Rudarenje baza podataka u svrhu eDiscovery-ja. Opis metoda provođenja

nastave Cilj kolegija je upoznati studente s posebno odabranim područjima biometrije

i računalne forenzike, kao i dati im mogućnost provođenja istraživanju tim

područjima, što uključuje razumijevanje metodološkog okvira, postojećih

istraživačkih problema i budućih trendova u istraživanju. Kolegij će se izvoditi kroz predavanja, te kroz rad na definiranju i provođenju

istraživačkih zadataka, analizom znanstvenih radova iz problemskog

istraživačkog zadatka, metodologijom provedbe, obradom rezultata te

prezentiranjem dobivenih rezultata istraživanja. Opis načina izvršavanja

obveza Provjera će se vršiti kroz sustav bodovanja pojedinih zadataka i to:

Aktivnosti tijekom trajanja predavanja a prema zadanim

aktivnostima - 10 bodova.

Kritički osvrt na zadano problemsko područje kroz analizu sadržaja

suvremenih znanstvenih radova - 20 bodova.


2

2

Provedba zadanog projektnog rada, a koji mora uključivati

istraživačku temu, hipotezu i ciljeve, analizu, rezultate i zaključak, te

njegova prezentacija - 45 bodova Prezentacija se vrši pred

polaznicima kolegija.

Usmeni/pismeni dio ispita - 25 bodova.

Ukupno: 100 bodova Opis načina praćenja

kvalitete nastave Praćenje kvalitete nastave pratiti će se kroz anketiranje polaznika te kroz

kvalitetu kao i brzinu provedbe pojedinih aktivnosti navedenih u dijelu

vezanom za provjeru posebice onih koji su vezani na samostalni znanstveno

istraživački rad. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Na sustavu za učenje na daljinu postavljeni su svi potrebni materijali za

upoznavanje sa kolegijem, u prvom redu plan kolegija sa osnovnim

informacijama. Osim toga postavljene su i sve prezentacije nastavnika kao i

znanstveni radovi iz pojedinih tema koje se obrađuju a koje polaznici trebaju

koristiti u svom istraživačkom radu. na sustavu su postavljene i projektne

teme kao i zadaci koje polaznici mogu odabrati sa detaljnim opisima na koji

način zadatke treba rješavati. Također se na sustavu nalazi i mjesto na kojemu će se objavljivati svi radovi

svih polaznika kolegija (svih generacija) kako bi se razvila povezanost među

polaznicima i načinio okvir za moguću kolaboraciju ili kritički osvrt

načinjenog. Opis mogućnosti

predmeta za stjecanje

radnih kompetencija te

generičkih i transfernih

vještina

Studenti će steći vještine kroz rad na projektima, što uključuje znanstvenu

metodologiju, pisanje znanstvenih članaka, prezentaciju rezultata,

multidisciplinarni pristup i korištenje alata. Ovisno o temi koju student

izabere, steći će i specifične vještine i znanja vezana uz temu kao što je

transfer znanja u praksu, timski rad ili poslovno umrežavanje. Istraživačko područje u domeni biometrije i forenzike računala predstavlja

zasigurno najdinamičnije područje u informacijsko komunikacijskoj

tehnologiji jer je usko povezano sa razvojem svih drugih tehnologija kako

kroz koncept zaštite tako i kroz potencijalne analize. Sukladno iskazanom

interesu pristupnika prijavljuju se istraživačke teme kako za rješavanje na

teorijskoj razini tako i na pragmatičkoj razini. Stečene kompetencije posjeduju veliku transfernu vrijednost zbog

multidisiciplinarne prirode kolegija kao i širine potrebnih znanja i vještina te

aktualnosti problematike koja se obrađuje u okviru kolegija. Opis istraživačkih tema,

prostor za znanstveno

istraživanje i mentorstvo

Znanstveno istraživačko područje kolegija je multidisciplinarno istraživačko

područje koje obuhvaća široki spektar mogućih istraživačkih područja. Kandidati će na samom početku inicijalno odabrati područje kojim se žele

baviti te će shodno tomu dobiti kompetencije iz područja projektiranja i

implementacije biometrijskih sustava sigurnosti, metodologije rada

računalne forenzike, istraživanja u domeni mrežne forenzike i forenzike

mobilnih i PDA uređaja te privatnosti informacijskih proizvoda i usluga.

Fokus znanstveno istraživačkog rada dan je na specijalistička područja koja

su predmet bavljenja kandidata ili koji imaju znanstveno istraživačke

projekte, a s ciljem kvalitetnijeg znanstvenog i društvenog doprinosa. Slični predmeti u svijetu Biometrics, West Virginia University

Advanced Topics in Digital Forensics, University of Rhode Island

Advanced Topics in Cyber Forensics, Purdue University

Electronic Discovery, University of Southern California

Advanced Biometrics and Cryptography, University of Tennessee

Osnovna literatura 1. Serge Abiteboul, Peter Buneman, Dan Suciu: Data on the Web, From

Relations to Semistructured Data and XML, 1999.


3

3

2. Peter Mika: Social Networks and the Semantic Web (Semantic Web and

Beyond), 2007.

3. Stanley Wasserman, Katherine Faust: Social Network Analysis:

Methods and Applications (Structural Analysis in the Social Sciences),

1994.

4. Introduction to Biometrics, Anil K. Jain, Arun A. Ross, Karthik

Nandakumar, Springer, 2011

5. Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop,

Springer, 2007

6. Handbook of Fingerprint Recognition, Davide Maltoni, Dario Maio,

Anil K. Jain, Salil Prabhakar, Springer, 2009

7. File System Forensic Analysis, Brian Carrier, Addison-Wesley

Professional, 2005

8. Windows Forensic Analysis Toolkit, Third Edition, Harlan Carvey,

Syngress, 2012

9. Network Forensics: Tracking Hackers through Cyberspace, Sherri

Davidoff, Jonathan Ham, Prentice Hall, 2012

Dopunska literatura 1. Alain Barrat, Marc Barthélemy, Alessandro Vespignani: Dynamical

Processes on Complex Networks: 2008.

2. Mark Newman: Networks: An Introduction, 2010.

3. Mark Newman, Albert-László Barabási, Duncan J. Watts: The Structure

and Dynamics of Networks: (Princeton Studies in Complexity), 2006.

4. Handbook of Face Recognition, Stan Z. Li, Anil K. Jain, Springer, 2011

5. New Trends and Developments in Biometrics, Jucheng Yang, Shan

Juan Xie, InTech, 2012

6. Practical Malware Analysis, Michael Sikorski, Andrew Honig, No

Starch Press, 2012

Izvori na Internetu


4

4

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Cjeloviti sustav sigurnosti informacijskih sustava - odabrana poglavlja

Ime(na) nositelja

dr.sc. Sandro Gerić

prof.dr.sc. Željko Hutinski

doc. dr. sc. Tomaž Klobučar

prof.dr.sc. Zdravko Krakar

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Potreba za informacijskom sigurnosti - Povijesni razvoj sustava

sigurnosti i zaštite informacijskih sustava do danas s naznakama mogućih

pravaca i trendova razvoja. Značenje informacijskog sadržaja te

ekonomski, kulturni, ideološki ili politički motivi prijetnji tim

sadržajima. Pojam računalnog kriminala, špijunaže i cyber-ratovanja,

vrste i oblici prijetnji te prijetnje elementima informacijskog sustava.

2. Suvremeni pristupi razvoju cjelovitih sustava sigurnosti - Usporedba

modela i strategija izgradnje sustava sigurnosti poslovnog

informacijskog sustava, definiranje politike sigurnosti informacijskog

sustava, odabir i razvoj strategija izgradnje sustava sigurnosti

informacijskog sustava, odabir nositelja odgovornosti za izgradnju

sustava sigurnosti, odabir pristupa u načinu realizacije sustava sigurnosti.

Metodologije i najbolje prakse izgradnje sustava sigurnosti prema ISO

27000 porodici, NIST 800, PCI-DSS i NSA-IA normama i preporukama

najbolje prakse. Kritička evaluacija, sinteza i komparacija metoda.

Procjena značaja podatkovnog sadržaja poslovnog sustava, vanjski i

unutrašnji čimbenici procjene značaja podatkovnog sadržaja, procjena

oblika i intenziteta prijetnji podatkovnom sadržaju obzirom na

procijenjeni značaj, upravljanje sustavom sigurnosti. Istraživanje novih

trendova u oblicima i izvorima prijetnji IS-u.

3. Informacijska imovina i oblici ugrožavanja (prijetnje i napadi) -

Istraživanje i usporedba metoda procjene rizika, te razvoj novih metoda

procjena rizika. Kvantitativne i kvalitativne mjere procjene, primjena

metoda i metodologija za procjenu rizika kao što su ISO/IEC 27005 ili

Octave/Octave Allegro i NIST SP 800-30 okvir za procjenu rizika.

Odabir mjera zaštite ovisan o procjeni rizika. Utvrđivanje korelacija

između vrsta rizika i mjera osiguranja. Razvoj modela i metoda

upravljanja rizikom i analiza vrsti rizika te određivanje prioriteta. Plan

oporavka od katastrofe i plan neprekidnosti poslovanja. Valorizacija

uspješnosti metoda osiguranja. Pregled, analiza i usporedba metoda.

4. Upravljanje informacijskim rizicima - Sustavi kontrole pristupa i

metodologija identifikacije, zahtjevi za informacijskom zaštitom, okolina

informacijske zaštite, sigurnosne tehnologije i alati (Bell-LaPadula

model, Biba model, Clark-Wilson model), matrica pristupa, prijetnje u

prijenosu. Praćenje i istraživanje učestalosti napada na suvremene

arhitekture IS-a i sustave el. poslovanja. Konkretni primjeri iz najčešćih

skupina napada u obliku botneta i sustava za računalni kriminal,

špijunažu i ratovanje.

5. Sigurnost modernih i otvorenih arhitektura informacijskih sustava -

Istraživanje otvorenosti Interneta i arhitektura na kojima je utemeljen.

Tehnologije Interneta i njihove sigurnosne mogućnosti. Istraživanje

modernih arhitektura informacijskih sustava te njihova otpornost prema

oblicima prijetnji. Metodološki i standardizacijski okvir (ISO, NIST,


5

5

CISSP body of knowledge) u kontekstu primjene na moderne arhitekture

IS-a. Razvoj servisno orijentiranih arhitektura, poglavito temeljenih na

tehnologiji web servisa. Protokoli razmjene i njihove značajke. Sučelje

lokalne mreže i Interneta. Istraživački koncepti i bitne karakteristike za

uspostavu i provedbu sustava sigurnosti u web, SOA, cloud, PaaS, SaaS

i IaaS i hibridnim infrastrukturama. Sigurnost zona povjerljivosti te

implementacija, dizajn i osiguranje autentifikacije, autorizacije, revizije,

povjerljivosti,integriteta i dostupnosti u sustavima. Analiza, dizajn,

izgradnja, implementiranje, održavanje i testiranje sigurnih web

aplikacija prema naputcima najbolje prakse. OWASP projekt i

metodologije razvoja sigurnih web aplikacija po SODA, WSS i

OWASPu. Primjena mehanizama SSO-a, Kerberosa i ostalih. Mrežno

filtriranje (firewall) i svojstva filtriranja te primjena VPN tehnologija.

Oblici napada na Internet orijentirane arhitekture i mogućnosti zaštite.

Dizajn arhitekture otporne na napade. Elementi sigurnosti otvorenih

sustava. Slojevitost arhitekture i mogućnost propagacije napada preko

slojeva.

6. Kriptografija kao metoda osiguravanja povjerljivosti, integriteta i

atribucije - Simetrična i asimetrična kriptografija te razvoj kriptografskih

elemenata i njihove implementacije. Digitalni certifikati, PKI i X.509

standard. OpenPGP i GnuPG standard. XML DSig standardi i primjena

XML DSig. Istraživanje i utvrđivanje pogrešaka prilikom razvoja ili

odabira kriptosustava ili gotovih rješenja. Pametne kartice i sigurnosni

tokeni. HR i EU Zakonska regulativa vezana uz digitalno potpisivanje i

elektronički potpis.

7. Razvoj sigurnosnih kontrola - Fizička sigurnost i zaštita, osnovna fizička

sigurnost i zaštita (CPTED (Crime Prevention throught Environmental

Design)), sigurnosne tehnologije i alati (Kružni pristup, Barijere, Aktivni

i pasivni nadzor), Ispitivanje funkcionalnosti sustava fizičke sigurnosti i

zaštite (osiguravanje kontrole sustava, protupožarni sustavi, sustavi

električnog napajanja, sustavi obrane od poplave, zaštita objekta),

provjera prirodnih katastrofa (potres, grmljavina, poplava, požar),

provjera prijetnji iz okoline (procjena ugroženosti iz okoline, zaštita od

ugroženosti iz okoline), Provjera fizičkog upada, Penetracijski upadi

(ultrazvučni sustavi, mikrovalni sustavi, odjeljenja). Istraživački pristup

prema inteligentnom dizajnu okoline organizacije u cilju smanjivanja

mogućnosti upada. Istraživanje i razvoj sigurnosnih i zaštitnih mjere za

osoblje, razvoj sigurnosnog i zaštitnog programa za osoblje, različitost

prijetnji sigurnosti i zaštite (zaposlenici, vanjski dobavljači i suradnici,

neškolovani i neoprezni korisnici, radoznali zaposlenici i korisnici,

profesionalni kriminalci, profesionalni špijuni), provjera sigurnosnih i

zaštitnih mjera za osoblje (sustav za upravljanje i praćenje ljudskim

potencijalima, povijesni podaci). Doprinos razvoju sigurnosti i zaštiti

komunikacija, tipovi mreža i njihove sigurnosne osobine i tipovi zaštite,

mrežna komunikacija, zaštita mrežne komunikacije i osiguranje sigurnog

komunikacijskog kanala, kriptografske metode, provjera sigurnosti i

zaštite komunikacija, mehanizmi detekcije i prevencije upada (IDS/IPS).

Operacijska sigurnost i zaštita, planiranje operacijske sigurnosti i zaštite,

načini na koji počinitelji prikupljaju informacije, počinitelji računalnog

kriminala i informacije, vrste informacija u sustavu poslovanja, vrste

počinitelja prema korištenju informacijama, postavljanje mjera detekcije

i formiranje tima za upravljanje kriznim situacijama, razvoj programa

operacijske sigurnosti i zaštite. Penetracijsko testiranje sustava i


6

6

upravljanje ranjivostima. Metodologije za penetracijsko testiranje

OSSTMM, PTES, NIST SP 800-115, sprega alata i metodologija za

testiranje. Upravljanje sustavom sigurnosti pomoću penetracijskog

testiranja. Istraživanje i komparacija u metodama penetracijskog

testiranja.

8. Mjerenje učinkovitosti i djelotvornosti sustava informacijske sigurnosti -

Razvoj metoda mjerenja učinaka razvoja cjelovitih sustava sigurnosti

informacija. Pregled, evaluacija i usporedbe ovih metoda. Mjerenja

sigurnosti IS-a. Mjerenja oslonjivosti IS-a. Upravljanje rizicima

sigurnosti u IS. Vođenje poduhvata cjelovitih sustava sigurnosti IS-a.

Metrike za procjenu, poboljšanja i procjenu učinkovitosti sustava

sigurnosti IS-a te načini prikupljanja podataka i njihove analize i

mjerenja, definiranje programa poboljšanja sustava sigurnosti. Analiza

slučaja i primjena metrike na konkretnom primjeru. ISSMM – model

zrelosti sustava informacijske sigurnosti. Prikaz metodoloških osnova

mjerenja zrelosti, koncepti i razine modela zrelosti i načina njihove

primjene na sustav sigurnosti IS-a i na procesna područja po razinama

vezani uz specifične i generičke ciljeve po područjima. Primjena modela

i mjerenje zrelosti na konkretnom primjeru. Follow-up temeljem

primjene ISSMM-a.

9. Specifična područja informacijske sigurnosti - Pravna zaštita softverskih

djela, autorsko djelo, vlasništvo softverskog proizvoda, licenčna prava.

Međunarodni aspekt zaštite informacijskih sustava. Ergonomski aspekt

zaštite informacijskog sustava.

Opis metoda provođenja

nastave Predavanja, opis istraživačkoga projekta, provođenje istraživanja, obrada

rezultata, prezentacije rezultata istraživanja ili objava članka u časopisu ili

zborniku s konferencije. Opis načina izvršavanja

obveza Model praćenja i ocjenjivanja: Aktivnost na predavanju prema zadanim aktivnostima - 14 bodova;

Analiza znanstvenog članka ili problema s kritičkim osvrtom(do dvije

stranice teksta) - 16 bodova;

Projektni rad s istraživačkom temom, hipotezom i zaključkom te njegova

prezentacija. Formuliranje rezultata istraživanja te oblikovanje za predaju

u časopis ili konferenciju - 45 bodova;

Usmeni - teoretski dio ispita - 25 bodova.

Ukupno: 100 bodova. Rezultate provedenih istraživanja treba prezentirati kroz sudjelovanje na

konferencijama ili objavljivanjem članaka. Javna obrana rezultata

istraživanja se vrši pred polaznicima kolegija. Zadnji dio provjere je vezan

uz usmeni ispit. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se kroz kvalitetu i brzinu napredovanja doktoranada u

obavljanju odabranih istraživačkih zadataka te povezivanje istraživanja s

zadacima drugih kolegija. Timski rad na zajedničkom projektu ili interakcija

s ostalim projektima na kolegiju dodana je vrijednost kvalitete rada koju treba

poticati. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Na Moodle sustavu nalazi se plan kolegija, potrebne prezentacije s osnovnim

materijalima za obavljanje temeljnih obveza u okviru kolegija. U okviru istog

sustava su i linkovi na članke kojima se studenti trebaju koristiti. Ostala

relevantna literatura i Norme nalaze se u knjižnici Fakulteta. Na Moodle

sustavu su i svi radovi studenata po generacijama zbog moguće kolaboracije

ili kritičkog osvrta na rješenja ili metodologiju. Opis mogućnosti


Kolegij je vezan na gotovo najdinamičnije područje promjena u okviru

informacijskih tehnologija. Prema interesu polaznika prijavljuju se


7

7



vještina

istraživačke teme za rješavanje problematike na teoretskoj i pragmatičkoj

razini. stečene kompetencije imaju veliku transfernu vrijednost zbog širine i

aktualnosti problematike koja se obrađuje u okviru kolegija. Opis istraživačkih tema,



Znanstveno istraživačko područje kolegija obuhvaća iznimno široko polje

mogućih istraživačkih područja. Na prvom predavanju ponude se moguća

područja istraživanja. Fokus istraživanja je postavljen na specijalistička

područja kojima se kandidati bave ili imaju istraživačke projekte, jer iz tih

područja mogu dati mogući znanstveni i širi društveni doprinos. Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura Mogući odabir literature: 1. Anderson, R. (2008): Security Engineering - A Guide to Building

Dependable Distributed Systems, Wiley - 2ed besplatno dostupan na:

(http://www.cl.cam.ac.uk/~rja14/book.html)

2. Skupina normi ISO/IEC 27000 porodice: ISO/IEC 27001, 27002, 27005

3. Skupina normi NIST 800: Dostupno na: (http://csrc.nist.gov/ ,

http://csrc.nist.gov/publications/PubsSPs.html)

4. Skupina normi PCI-DSS: Dostupno na:

(https://www.pcisecuritystandards.org/security_standards/)

5. Skup preporuka NSA IA Guidance: Dostupno na

(https://www.nsa.gov/ia/mitigation_guidance/index.shtml)

Dopunska literatura 1. Peltier R.T.(2000), Information Security Risk Analysis, Auerbach, CRC

press.

2. Ferguson N., Schneier B., Kohno T.: Cryptography Engineering: Design

Principles and Practical Applications

3. Schneier B.: So You Want to Be a Security Expert Dostupno na:

(https://www.schneier.com/blog/archives/2012/07/how_to_become_a_1

.html)

4. Stallings W., Brown L.(2008): Computer Security – Principles and

Practice, Pearson International Edition

5. Tudor J.K., Information Security Architecture, CRC Press LLC, USA,

2001.

6. Hansche S, Berti J, Hare C (2003) Official (ISC)2 guide to CISSP exam,

Auerbach Publications, CRC Press Company, USA

7. The Honeynet Project (2004) Know your enemy: learning about security

threats, 2nd edition, Addison-Wesley, Boston

8. Hayden, Lance: IT Security Metrics: A Practical Framework for

Measuring Security & Protecting Data

9. Tipton, Harold F.: Information Security Management Handbook, Sixth

Edition, Volume 6

10. Engebretson, P.: The Basics of Hacking and Penetration Testing: Ethical

Hacking and Penetration Testing Made Easy (Syngress Basics Series)

11. Andress, J.: The Basics of Information Security: Understanding the

Fundamentals of InfoSec in Theory and Practice

12. Vacca, John R.: Computer and Information Security Handbook (Morgan

Kaufmann Series in Computer Security)

13. Bill Stackpole: Security Strategy: From Requirements to Reality

14. J. R. Winkler: Securing the Cloud: Cloud Computer Security Techniques

and Tactics

15. Barrie Sosinsky: Cloud Computing Bible

Izvori na Internetu


8

8

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Informacijsko društvo - odabrana poglavlja

Ime(na) nositelja

Jozef Gyorkos

Wolf Rauch

prof.dr.sc. Diana Šimić

prof.dr.sc. Vjeran Strahonja

prof.dr.sc. Neven Vrček

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) Izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Razvoj informacijskog društva - Tranzicija od industrijskog preko

informacijskog društva prema društvu znanja. Utjecaj tehnologije na

društvo. Difuzija inovacija. Teorije ekonomskih ciklusa. Pravni,

institucionalni i normizacijski okviri informacijskog društva. Indikatori

informacijskog društva; Raznolikost, uključivost, pristupačnost,

univerzalne vrijednosti i globalizacija.

2. Osnovne funkcije - Zajedničke i individualne potrebe subjekata

informacijskog društva; Javni servisi (eGovernment., eLearning,

eHealth); Poslovanje (eBusiness); Informacijska pismenost; Interakcija

društva i tehnologije; Relevantna istraživanja i metodika njihove

provedbe.

3. Tehnološki aspekti - Informacijske i komunikacijske tehnologije kao

važan čimbenik društvenih promjena; Procesna, tehnička, podatkovna i

semantička interoperabilnost; Otvorenost; Zajedničke infrastrukture;

Utjecaj IKT na istraživanje i razvoj; Svjetski i europski istraživački

proctor; Pregled relevantnih istraživanja vezanih uz interakciju

tehnologije i društva.

4. Podaci i informacije - Životni ciklus podataka; Problemi razmjene;

Otvoreni povezani podaci; Politike pristupa i naplate; Politike

povezivanja i integracije; Sigurnost i integritet; Zaštita privatnosti i

intelektualnog vlasništva; Pravo na pristup informacijama; Utjecaj

navedenih politika na društveni razvoj;

5. Projektiranje i razvoj sustava za informacijsko društvo - Otvoreni sustavi

i njihove specifičnosti; Znanost o uslugama; Outsourcing i fenomeni

dislociranog razvoja; Istraživanje potreba heterogenih skupina korisnika;

Funkcionalni zahtjevi i tehničke specifikacije; Posebni aspekti

projektiranja javnih baza podataka i registara.


nastave Predavanja i seminari. Nastava je problemska, s izrazito aktivnim sudjelovanjem studenata

(seminari, diskusije, prezentacije projekata). Opis načina izvršavanja

obveza Samostalni istraživački rad koji rezultira preglednim radom i planom

istraživanja koji se prezentiraju pred doktorandima i nastavnicima te

diskutiraju obzirom na metodološku utemeljenost i znanstvenu relevantnost. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave na kolegiju prati se kroz interakciju s doktorandima i

kvalitetu preglednog rada i prezentacije pred nastavnikom i svim polaznicima

kolegija. Potiče se kritička diskusija i propitivanje mogućih rješenja i planova

istraživanja. I teme koje nastavnici predaju na kolegiju otvorene su za

diskusiju jer se radi o suvremenim znanstvenim trendovima u kojima ima

puno otvorenih pitanja. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Prezentacije s predavanja nalaze se na sustavu za e-učenje. Znanstveni članci

koji su dio obvezne i dopunske literature također su pohranjeni na sustavu za


9

9

e-učenje. Sustav se koristi za komunikaciju sa studentima te predaju i

ocjenjivanje preglednih radova. Opis mogućnosti




vještina

Doktorandi stječu specifična kompetencije iz interdisciplinarnih područja

relevantnih za razvoj informacijskog društva. U sklopu izrade i prezentacije

preglednog rada razvijaju i transferne vještine vezane uz primjenu metoda

znanstvenoistraživačkog rada, pisanu i verbalnu znanstvenu komunikaciju i

znanstvenu recenziju. Opis istraživačkih tema,



Istraživačke teme koje kolegij pokriva odnose se na interakciju tehnologije i

društva te administrativne, poslovne, sociološke i normativne posljedice koje

iz toga proizlaze. Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. A Digital Agenda for Europe. Communication from the Commission to

the European Parliament, the Council, the European Economic and Social

Committee and the Committee of the Regions. COM(2010) 245,

19.5.2010.

2. I2010 Higher Level Group (2009) Benchmarking Digital Europe 2011-

2015 - a conceptual framework. Brussels: European Commission.

3. E U R O P E 2 0 2 0 A European strategy for smart, sustainable and

inclusive growth.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


10

10

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Inteligentni sustavi u poslovnom modeliranju

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Božidar Kliček

prof. dr. sc. F. Ricci

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Znanost, znanstvene teorije, metode i modeli - Moderna i postmoderna

znanost. Definicije pojmova. Uloga umjetne inteligencije kao

istraživačke metode. Objedinjena znanstvena metoda. Hipotetsko-

deduktivna logika i empirijski faktori u evaluaciji teorija. Konceptualni

faktori u evaluaciji teorija. Kulturno osobni faktori u evaluaciji teorija.

Evaluacija teorija. Stvaranje teorija. Eksperimentalni dizajn (stvaranje i

evaluacija). Projekti primjene teorija (rješavanje problema). Stilovi

mišljenja. Mentalne operacije. Pristupi umjetne inteligencije: razvoj

inteligentnih sustava kao procesa modeliranja (metoda CommonKADS).

Revizija teorija. Priroda svijeta: događaji, objekti, percepcija, podaci,

strukture. Struktura znanja: paradigme, arhetipovi, pravilnosti i saznanje.

Okviri prikaza znanja. Osobno znanje i društveno znanje. Strukture za

prikaz znanja.

2. Procesi modeliranja - Poslovni modeli. Podaci, informacije, znanje.

Modeliranje: zaključivanja, predviđanja, asocijativni modeli, modeli

sustava, statički modeli, dinamički modeli, kvalitativni i kvantitativni

modeli, komparativni modeli, interaktivni modeli. Aktivnost

modeliranja. Tipovi modela: zaključivanje, predviđanje, asocijativni

modeli, modeli sustava, statički, dinamički, kvalitativni, kvantitativni,

komparativni, interaktivni.

3. Repetitorij metoda umjetne inteligencije i rudarenja podataka - Traženje,

zaključivanje, optimiranje genetskim algoritmima, neizraziti sustavi,

tehnike rudarenja podataka, agenti. Faze otkrivanja zakonitosti u

podacima. Statističke metode, taksonomija i pregled metoda rudarenja

podataka. Poslovna inteligencija: skladištenje podataka, prikupljanje

podataka, rudarenje podataka, poslovna analitika i vizualizacija.

4. Modeliranje organizacija i poslovnih procesa - Modeliranje tržišta i

kupaca. Strukturalne promjene i učenje. Organizacije kao višeagentni

sustavi (modeliranje donošenja odluka u timovima, dizajniranje

organizacije tehnikama agenata). Organizacije i vanjski uvjeti.

Modeliranje i simulacije složenih organizacija i uloge ICT tehnologija.

5. Analize slučajeva - Direktni marketing (database marketing), rudarenje

Weba, segmentiranje tržišta, sustavi preporuke, rudarenje podataka

osiguranja, detekcija krađa, optimiranje procesa tehnikama rudarenja

podataka i genetskim algoritmima. Predviđanje cijena dionica.

Predviđanje grešaka postrojenja. Primjena u znanosti: analize u genetici,

utjecaj katalizatora u kemijskim procesima, istraživanja u astronomiji.

6. Metodologija - Dijelovi metodologije: akcije, otkrivanja, tehnike,

primjeri. Primjeri metodologija modeliranja i rudarenja podataka.


nastave Kolegij se izvodi kroz predavanja i laboratorijske prikaze odabranih primjera

tehnika umjetne inteligencije u modeliranju poslovnih sustava, primjenom

kvalitetnih programskih alata. Opis načina izvršavanja

obveza Studentni kroz čitav kolegij pripremaju znanstveni pilot projekt, na temelju

čega izrađuju pristupni rad koji se obranjuje, te kroz usmeni ispit koji

provjereva teorijska znanja.


11

11

Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se kroz proces izrade pristupnog rada koji se sastoji

od nekoliko faza. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Na sustavu za e-učenje dostupni su svi potrebni materijali za nastavu:

prezentacije, znanstveni članci, tutoriali za učenje alata, izrađeni primjeri u

različitim alatima, te poveznice za pribavljanje alata koji se koriste u nastavi.

Studente će se poticati na primjenu različitih mogućnosti sustava za e-učenje:

diskusiju na forumima, izradu wiki stranica i sl. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij daje pregled umjetne inteligencije te kroz to studenti dobivaju opća

znanja za znanstvena istraživanja. Teorija je popraćena brojnim primjerima

istraživanja i primjene, provedenih u znatnoj mjeri od predavača. Polaganjem

kolegija od studenta se očekuje da barata teorijskom podlogom tehnika

umjetne inteligencije te da ih je sposoban primijeniti u bilo kojoj domeni.

Također očekuje se sposbnost primjene inteligentnih sustava kao znanstvene

metode. Opis istraživačkih tema,



Kolegij otvara mnoge teme u različitim domenama jer je umjetna

inteligencija široko područje. Različiti su mogući smjerovi znanstvenog

istraživanja: a) izrada poslovnih modela, b) modeliranje tržišta i kupaca, c)

različita predviđanja (npr. cijena dionica, greška postrojenja…). Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. Turban, E. et al. Decision Support Systems and Intelligent Systems.

Prentice Hall, 2004.

2. Pyle, D. Business Modeling and Data Mining, Morgan Kaufmann, 2003.

3. Oakshott, L. Business Modelling and Simulation. Trans-Atlantic

Publications, 1997.

4. Zanasi, A. et al. Data Mining: Data Mining, Text Mining And Their

Business Applications (Management Information Systems). Wit, 2005.

5. Prietula, M. J., Carley K. M., Gasser L. (ed.): Simulating Organizations.

AAAI Press, The MIT Press, Menlo Park, 1998.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


12

12

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Istraživačke metode za poslovnu inteligenciju

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Božidar Kliček

prof. dr. sc. Francescco Ricci

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Metode istraživanja. Od općeg pristupa prema pristupu poslovne

inteligencije. - Metode istraživanja. Od općeg pristupa prema pristupu

poslovne inteligencije. Primjeri sustava za preporuku: suradnički i

sustavi temeljeni na sadržaju, hibridne metode i odlučivanje.

2. Proces otkrivanja znanja u bazama podataka (CRISP- DM model). -

Organizacija i njezino okruženje: od teorijskih modela do realnih sustava.

Klasifikacija sustava, celularni automati, realni sustavi. Organizacijski

sustavi za obradu informacija, donošenje odluke, upravljanje znanjem,

organizacijsko učenje. Otkrivanje znanja u bazama podataka. CRISP-

DM model: razumijevanje poslovne domene, razumijevanje podataka,

priprema podataka, modeliranje, evaluacija, diseminacija.

3. Metode razvoja poslovnih inteligentnih sustava - ) Razlika između ad hoc

projekata analize podataka i planiranih projekata poslovne inteligencije.

Gospodarstva i društva znanja; poslovna inteligencije. Modeli korisnosti.

Prilagodljiv razvoj infrastrukture za poslovnu inteligenciju. Modeli

razvoja i upravljanja poslovnih inteligentnih sustava.

4. Otkrivanje znanja u bazama podataka: tehnike i metode. - Prikupljanje

podataka, otkrivanje znanja u bazama podataka i inženjerstvo znanja.

Teorija učenja. Osnove strojnog učenja. Strukture podataka. Prikaz

znanja. Mjere kvalitete atributa. Priprema podataka, smanjenje

dimenzionalnosti. Učenje od stabla odlučivanja, pravila, asocijativna

pravila i regresijska stabla, vjerojatnosne mreže. Neuronske mreže:

Perceptron, radijalni temeljna funkcija, Hopfield i Bayesovske neuronske

mreže. Klaster analiza.

5. Primjena u različitim klasama poslovnih problema. - Profiliranje,

predviđanje, rano upozorenje o zahtjevima klijenta. Cross-selling index.

Poslovne marketinške simulacije. Trendovi predviđanja i gubitaka.

Segmentacija tržišta. Procjena rizika. Dijagnostika. Rano otkrivanje

promjena na tržištu. Što - ako analiza.

6. Analiza slučaja - Analiza slučaja. Nekoliko aplikacija u relevantnim

istraživanjima.


nastave Kolegij se izvodi kroz predavanja i laboratorijske prikaze metoda poslovne

inteligencije. Opis načina izvršavanja

obveza Znanje se provjera kroz izradu pristupnog rada koji uključuje primjenu

poslovne inteligencije te na usmenom ispitu. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se kroz proces izrade pristupnog rada koji se sastoji

od nekoliko faza. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Na sustavu za e-učenje dostupni su svi potrebni materijali za nastavu:

prezentacije, znanstveni članci, tutoriali za učenje alata, izrađeni primjeri u

različitim alatima. Studente će se poticati na primjenu različitih mogućnosti

sustava za e-učenje: diskusiju na forumima, izradu wiki stranica i sl. Opis mogućnosti



Kolegij daje pregled istraživačkih metoda poslovne inteligencije te kroz to

studenti dobivaju opća znanja za znanstvena istraživanja. Teorija je

popraćena brojnim primjerima istraživanja i primjene. Kolegij studenta uči


13

13


vještina teorijskoj podlozi poslovne inteligencije te primjeni u različitim klasama

poslovnih problema. Opis istraživačkih tema,



razvoj i istraživanje uspješnosti tehnika i metoda otkrivanja znanja u

podacima

razvoj metoda metanalize

istraživanje primjene otkrivanja znanja u podacima kao istraživačke

metode u znanosti

Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. Schreiber, G. et al.: Knowledge Engineering and Management, The MIT

Press, Cambridge, MA, 2001.

2. Gupta, J.N.D., Sharma, Sushil K. Intelligent Enterprises of the 21st

Century. Idea Group Publishing, 2003.

3. Fairchild, A.M. Technological Aspects of Virtual Organizations:

Enabling the Intelligent Enterprise. Springer, 2004.

4. Thannhuber, M. J. The Intelligent Enterprise: Theoretical Concepts and

Practical Implications. Physica-Verlag Heidelberg, 2004.

5. Klepac, Goran; Panian,Željko: Poslovna inteligencija, Masmedia,

Zagreb, 2003, ISBN: 953-157-447-2

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


14

14

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju

Naziv predmeta/modula Kvantitativne metode za analizu složenih odluka

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Tihomir Hunjak

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni

Broj sati nastave 30+0+0

Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski

Okvirni sadržaj U okviru kolegija Kvantitativne metode za analizu složenih odluka, studenti

će biti upoznati s teorijskim osnovama najpoznatijih metoda za analizu

odluka, te kako se te metode primjenjuju u konkretnim slučajevima.

1. Uvodno predavanje

problem odlučivanja, elementi problema odlučivanja, metode za analizu

odluka

2. Višekriterijsko odlučivanje

Problem vektorske optimalizacije i pojam efikasnog rješenja. Osnovni

teorijski rezultati i karakterizacije efikasnih rješenja. Problemi

višekriterijskog odlučivanja; ciljevi, kriteriji, težine kriterija. Teorija

vrijednosti; aksiomi teorije vrijednosti, funkcije vrijednosti. Teorija

korisnosti.

3. Analitički hijerarhijski proces (AHP metoda) i Analitički mrežni

proces (ANP metoda)

Metoda svojstvenih vrijednosti za određivanje prioriteta alternativa i težina

kriterija na temelju njihovog uspoređivanja u parovima. Hijerarhijska

struktura problema odlučivanja i metoda AHP. Modeliranje interakcije među

kriterijima; povratne veze i mrežna struktura problema. Metoda ANP.

4. Metode koje se temelje na složenoj uređajnoj relaciji

Uređajne relacije i struktura preferencija. Pojam kriterija i pseudokriterija.

Metode ELECTRE i PROMETHEE.

5. Metode za odlučivanje u uvjetima neizvjesnosti (nesigurnosti) i rizika

Pravila za odlučivanje iz klasične teorije odlučivanja, stablo odlučivanja,

Bayesov teorem i vrijednost informacije. Rizik i analiza rizika temeljena na

Monte Carlo simulaciji. Analiza rizika u upravljanju projektima.

6. Modeliranje nesigurnosti pomoću neizrazitih (fuzzy) brojeva i

neizrazite logike

Neizrazite varijante odabranih metoda za višekriterijsko odlučivanje.


nastave

Predavanja, opis istraživačkih projekata, prikaz i analiza rezultata objavljenih

u znastvenim časopisima i zbornicima konferencija.

Opis načina izvršavanja

obveza

Pristupni rad – 75 bodova, Usmeni dio provjere poznavanja teorije – 25

bodova, Ukupno 100 bodova.


kvalitete nastave

U skladu s pravilnikom na FOI

Razina implementacije

e-Učenja (opisno)

Nastavni materijali su dostupni slušateljima na web stranicama predmeta

Opis mogućnosti




vještina

Ishodi učenja omogućuju studentu da odabere najprikladniju metodu za

analiziranje složenog problema odlučivanja i u najvećoj mjeri iskoristi

raspoložive informacije s ciljem donošenja kvalitetne odluke. Teorijsko

znanje omogućuje mu da samostalno usvaja nova znanja i generira nova

znanja u području analize složenih odluka.

Opis istraživačkih tema,



Teorijski koncepti na kojima se temelje odabrane metode za analizu

odluka


15

15

Algoritmi koji se primjenjuju u rješavanju matematičkih modela na

kojima se temelje odabrane metode za analizu odluka i metoda u koje su

ugrađeni ti algoritmi.

Rješavanje problema iz domene operativnog i strateškog menadžmenta:

određivanje prioriteta, usklađivanje poslovnih aktivnosti sa strateškim

ciljevima, upravljanje portfeljem projekata, i sl.

Analiza odluka u području softverskog inženjerstva

Slični predmeti u svijetu DNSC 397: Decision Analysis, The GW School of Business, Doctoral

studies, http://business.gwu.edu/decisionsciences/curriculum/ds-phd.pdf

OPIM 900: Foundations of Decision Processes, The Wharton School,

University of Pennsylvania, Doctoral Program,

http://www.wharton.upenn.edu/doctoral/programs/opim-decision-processes-

courses.cfm

Doctoral degree - PhD Decision Making Skills Courses Abroad

http://www.hotcoursesabroad.com/study/training-

degrees/international/phd/decision-making-skills-

courses/slevel/15/cgory/af.7-4/sin/ct/programs.html

Osnovna literatura Jose (edt) Figueira; Multiple Criteria Decision Analysis State of the Art

Surveys, Springer Science+Business Media, Inc. 2005

Robert Taylor Clemen Making Hard Decision, Duxbury Press, 1996

Janos Fodor and Marc Roubens, FUZZY PREFERENCE MODELLING

AND MULTI-CRITERIA DECISION SUPPORT, Dordrecht: Kluwer

Academic Publishers, 1994,

Dopunska literatura Sikavica P. (redaktor), Poslovno odlučivanje, Školska knjiga, Zagreb, 2013.

Izvori na Internetu http://hipre.aalto.fi/

http://www.velsoft.com/products/human-resources/problem-solving-and-

decision-making/

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_theory

http://www.sjdm.org/

https://www.informs.org/Community/DAS

http://www.powells.com/s?author=Jose%20(edt)%20Figueira

http://www.google.hr/search?hl=hr&tbo=p&tbm=bks&q=inauthor:%22Robert+Taylor+Clemen%22

http://hipre.aalto.fi/

http://www.velsoft.com/products/human-resources/problem-solving-and-decision-making/

http://www.velsoft.com/products/human-resources/problem-solving-and-decision-making/

http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_theory

http://www.sjdm.org/


16

16

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Metamodeliranje

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Željko Dobrović

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj Značaj metamodeliranja

Model, modeliranje, metamodeliranje. Ontologija i metamodeliranje.

Metamodeliranje i semantičko modeliranje. Modeliranje problemske

domene. Repozitorij problemske domene i njegov značaj. Uloga

metamodeliranja u standardizaciji domene. Različite semantike istih

metamodela.

CASE alati / alati za modeliranje

Metamodeli CASE alata. Veza između metamodela modela procesa i

metamodela modela podataka. Potpora CASE alata metodama. Opći

metamodel CASE alata. Ograničenja CASE alata kao rezultat ograničenja

njihovih metamodela. Izbor CASE alata ovisno o metamodelu problemske

domene. Domene pokrivene određenim CASE alatima.

Repozitorij

Repozitorij kao spremište podataka generiranih tijekom razvoja

informacijskog sustava. Podaci u repozitoriju – metapodaci. Metamodeli kao

konceptualne sheme repozitorija. Metamodel repozitorija neovisan o

implementacijskoj tehnologiji. Metamodel kao konceptualna, ne fizička

razina. Prevođenje konceptualnog metamodela u fizički model – jednoznačni

proces. Reverzni inženjering – od fizičkog modela do konceptualnog

metamodela. Značaj metamodela u dijelu integracije podataka pri razvoju

informacijskog sustava.

Strukturni metamodeli

Strukturne metode u analizi i dizajnu informacijskih sustava. Modeli kao

rezultati strukturnog modeliranja. Dijagram toka podataka, dijagram tokova

posla, dijagram tokova aktivnosti, ER model, relacijski model. Koncepti

metamodela strukturnih metoda. Povezivanje metamodela strukturnih

metoda preko zajedničkih koncepata. Izgradnja jedinstvenog metamodela

strukturne metodike.

Objektni metamodeli

Objektna analiza i dizajn informacijskih sustava. Metodika OMT (Object

Modeling Technique). Objektni modeli kao rezultat primjene metoda

objektnog pristupa. Dijagrami klasa. Klase, operacije i metode kao koncepti

dijagrama klasa. Metamodel dijagrama klasa. Modeliranje dinamike klasa –

dijagrami stanja i prijelaza. Metoda konačnog automata. Metamodel

dijagrama stanja i prijelaza. Objedinjavanje metamodela objektnih

metoda. Metamodeli metoda strateškog planiranja informacijskih sustava

Metode u strateškom planiranju informacijskih sustava. Metamodeli metoda:

SWOT analize, matrice poslovne tehnologije, analize afiniteta, BCG matrice.

Izgradnja metamodela metoda strateškog poslovnog planiranja. Izgradnja

metamodela metode mjerenja performansi (Balanced Scorecard).

Objedinjavanje metamodela strateškog poslovnog planiranja, strateškog

planiranja informacijskih sustava i mjerenja organizacijskih performansi –

preduvjet za metamodeliranje cjelovite problemske domene u organizaciji


nastave Predavanja, opis istraživačkih projekata, prikaz i analiza rezultata objavljenih

u znastvenim časopisima i zbornicima konferencija


17

17


obveza Model vrednovanja:

Aktivnost na satu – 14 bodova; analiza istraživačkog rada ili problema s

kritičkim osvrtom – 16 bodova; formulacija rezultat istraživanja I

formatiranje za časopis / konferenciju – 45 bodova; usmeni dio ispita – 25

bodova. Ukupno 100 bodova, rezultati istraživanja trebaju biti prezentirani

kroz sudjelovanje na konferenciji ili objavom u časopisu. Obrana rezultata

istraživanja pred sudioniocima na kolegiju.


kvalitete nastave


e-Učenja (opisno) 2. razina definirana strategijom e-učenja na FOI

Opis mogućnosti




vještina

Raspoznavanje uzoraka je znanstvena disciplina u području računarskih

znanosti čiji je cilj klasifikacija objekata u kategorije ili razrede. U zavisnosti

od područja primjene, objekti mogu biti slike ili valni oblici ili bilo koja vrsta

mjerenja koja se mora razvrstati. Predmet Raspoznavanje uzoraka daje

teorijske pretpostavke za razumijevanje postupaka raspoznavanja ali i bazu

za oblikovanje i izgradnju sustava za raspoznavanje.




Analiza problemske domene

Metode korištene u problemskoj domeni

Metamodeliranje problemske domene

Integracija metamodela metoda

Razvoj dijagrama tijeka rada primjene metodologije, temeljeno na

metamodelu metodologije

Slični predmeti u svijetu Tampere Graduate School in Information Science and Engineering (TISE),

S303 Metamodelling for Software Development

Osnovna literatura 1. T. Clark, A. Evans, P. Sammut, J.Willans, Applied Metamodelling: A

Foundation for Language Driven Development, Xactim 2004.

2. D. Marco, M.Jennings, Universal Meta Data Model, Wiley 2004.

3. Gregory G. Nordstrom, Metamodeling Rapid Design and Evolution of

Domain-Specific Modeling Environments, Dissertation, Faculty of the

Graduate School of Vanderbilt University

Dopunska literatura 1. Tannenbaum, Metadata Solutions: Using Metamodels, Repositories,

XML, and Enterprise Portals to Generate Information on Demand,

Addison-Wesley, 2001.

2. Metamodeling HomePage: www.metamodel.com

Izvori na Internetu Metamodeling HomePage: www.metamodel.com

http://www.cs.tut.fi/tise

http://www.metamodel.com/

http://www.metamodel.com/


18

18

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Metodologija informacijskog i programskog inženjerstva

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Vjeran Strahonja


Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 15+15+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Povijest programskih sustava i metodologije njihovog razvoja - Povijesni

razvoj programa, programskih jezika i razvojnih okolina; Veza s

razvojem tehnologije i drugih znanstvenih disciplina; Evolucija metoda i

tehnika razvoja, od analitičkih i strukturnih, do objektnih i temeljenih na

umjetnoj inteligenciji; Usporedna analiza osnovnih koncepata

modeliranja i pristupa.

2. Teoretska struktura i korpus znanja programskog inženjerstva (Body of

Knowledge) - Društveni aspekti programskog inženjerstva; Odnos s

računalnim i komunikacijskim tehnologijama; Informacijski i

programski sustavi; Baze podataka i baze znanja; Umjetna inteligencija i

druge napredne tehnologije; Sigurnost i kvaliteta informacijskih sustava;

Upravljanje resursima i rizicima; Komunikologija i odnos čovjek/stroj;

Obrazovni programi programskog inženjerstva i njihov razvoj (SE

Curriculum).

3. Profesionalna praksa informacijskog i programskog inženjerstva 4. Životni ciklus programskog sustava - Odnos programskog i

informacijskog sustava. Kocept životnog ciklusa programskog i

informacijskog sustava. Modeliranje programskog sustava. Dizajn

arhitekture programskog sustava. Razvoj i implementacija. Ispitivanje

programskog sustava.

5. Procesi i evolucija IS i programa 6. Upravljanje IS-om i programskim sustavima 7. Napredni koncepti programskog inženjerstva - Ponovna iskoristivost i

komponentni pristup razvoju programskih proizvoda. Servisno

orijentirane arhitekture i distribuirani sustavi. Ugrađeni sustavi.

Aspektno orijentirano programiranje.

8. Struktura metodologije programskih sustava - Pojam i značaj

metodologije; Odnos znanosti i struke; Metodologija i metodika;

Pristupi, paradigme, metode, tehnike, pomagala, rječnici podataka i

metamodeli; Metodologija i normiranje; Usporedna analiza osnovnih

metodika razvoja.

9. Istraživanje pristupa i paradigmi razvoja programskih sustava -

Klasifikacija i taksonomija pristupa i paradigmi razvoja programskih

sustava; Granulacija i osjetljivost pristupa s obzirom na klase problema;

Izbor i formuliranje pristupa i paradigme; Problemi primjene.

10. Istraživanje metoda, tehnika i pomagala razvoja programskih sustava -

Klasifikacija i taksonomija metoda, tehnika i pomagala; Povijest i

trendovi razvoja akademskih i industrijskih poduhvata; Odnos metoda,

tehnika i pomagala; Horizontalna i vertikalna integracija.

11. Ciljevi, organizacija i izvođenje metodoloških istraživanja - Značaj

metodoloških istraživanja za razvoj područja; Odnos akademske

zajednice i industrije; Organizacijski oblici metodoloških istraživanja;

Planiranje, prijavljivanje, ustrojavanje i upravljanje projektima

metodoloških istraživanja; timski rad i upravljanje rezultatima


19

19


nastave Predavanja, opis istraživačkog projekta, istraživanje, analiza rezultata,

prezentacija istraživačkih rezultata u časopisu ili na konferenciji Nastava je problemska, s izrazito aktivnim sudjelovanjem studenata

(seminari, diskusije, javni razgovori, prezentacije projekata). Opis načina izvršavanja

obveza Evaluacijski model: Analiza istraživačkog članka ili opisa problema s

kritičkim pregledom (do dvije stranice) - 30 bodova; projekt / istraživački s

temom istraživanja hipotezama zaključcima i prezentacijom. Formulacija

istraživačkog rezultata i formatiranje za objavljivanje u časopisu ili na

konferenciji - 50 bodova; Usmeni ispit – teorijski dio ispita – 20 bodova;

Ukupno: 100 bodova; Javna obrana istraživačkih rezultata pred polaznicima

kolegija. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Osnovni mehanizam kontrole kvalitete, namijenjen praćenju postizanja

ishoda učenja, je uspješno objavljivanje rezultata istraživanja u domaćim i

međunarodnim časopisima te konferencijama. Kvaliteta procesa podučavanja

provjeravat će se provođenjem ankete među polaznicima kolegija. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) 2. razina, kako je definirana strategijom e-učenja FOI. Svi materijali vezani uz teme koje se predaju nalaze se na sustavu za e-učenje.

Preko tog sustava studenti dostavljaju i svoje radove. U okviru sustava nalaze

se i repozitorij znanstvenih članaka relevantnih za domenu kolegija. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij upoznaje doktorande s istraživanjima u području programskog

inženjerstva i znanstvenim metodama koje se pri tome koriste. Na temelju

analize znanstvenih radova studenti su dužni napraviti pregledni rad i vlastiti

plan istraživanja. U tom smislu kolegij djelomično pruža transferne

znanstveno istraživačke vještine. Kroz originalno istraživanje i publiciranje rezultata vlastitih istraživanja,

student demonstrira interpretaciju i kreiranje novih znanja, sustavno

razumijevanje biti primijenjenog znanstvenog područja istraživanja. Student stječe sposobnost kritičke analize, evaluacije i sinteze novih i

kompleksnih ideja o metodologiji, stvaranja sudova koji uključuju relevantnu

društvenu, znanstvenu i etičku odgovornost. Opis istraživačkih tema,



Kolegij nudi širok prostor za znanstveno istaživanje i mentorstvo u području: metodoloških obrazaca za razvoj programskih sustava;

pristupa razvoju programa (komponentni pristup, uzorci dizajna,

programski okviri, raspodijeljeni sustavi, razvoj za servisno orijentirane

arhitekture i uslužno računarstvo);

analize složenosti programskih sustava;

analize troškova razvoja programskih sustava.

Cilj kolegija je da doktorskim studentima pruži detaljni uvid u područje

metodologije informacijskog i programskog inženjerstva kroz predavanja te

i vlastite istraživačke i projektne aktivnosti. Potencijalna područja istraživanja navedena su u zagradama: 1. Teorijska struktura i korpus znanja informacijskog i programskog

inženjerstva (Društveni i tehnološki aspekti informacijskog i programskog

inženjerstva (II/PI); Veze s računarstvom i komunikacijskim

tehnologijama; Inženjerske osnove IT, IS i programa; temelji

upravljanja IS i programima; metode analize i dizajna IS i programa;

Inženjerska ekonomika za IS i programske sustave) 2. Profesionalna praksa informacijskog i programskog inženjerstva

(Struka i profesionalizam; Dinamika i komuniciranje specifično za

II/PI; Pravni aspekti specifični za PI)


20

20

3. Struktura metodologije informacijskih sustava (IS) i programa (Povijest

informacijskih i programskih sustava i metodologije njihovog razvoja;

koncept i važnost metodologije; Metode, pristupi, tehnike, pomagala,

rječnici podataka, metodologija i standardizacija; usporedna analiza

osnovnog razvoja metodologije) 4. Pristupi istraživanju i paradigme razvoja informacijskih i programskih

sustava (Klasifikacija i taksonomija pristupa razvoja informacijskih i

programskih sustava; Granulacija i osjetljivost pristupa s obzirom na

klasu problema; Izbor i formuliranje pristupa i paradigme; Problemi

primjene) 5. Istraživačke metode, tehnike i pomagala za razvoj informacijskih i

programskih sustava (Klasifikacija, taksonomija i odnos metoda,

tehnika i pomagala; Povijest i trendovi razvojnih poduhvata u

akademskoj zajednici i industriji; horizontalna i vertikalna integracija)

6. Modeliranje i analiza IS i programa (Modeliranje; Metodološki pristupi;

Vrste modela; Referentni modeli i metamodeli) 7. Dizajn IS i programa (koncepti i strategije dizajna; Arhitekturni dizajn;

Dizajn sučelja čovjeka i računala; detaljni dizajn; Pomagala za potporu

dizajna i evaluacije) 8. Verifikacija i validacija IS i programa (V&V terminologija i koncepti;

Pregledi; Analiza i izvještavanje o problemima)

9. Procesi i evolucija IS i programa (Procesni koncepti; Primjena procesa;

Evolucija procesa) 10. Kvaliteta IS i programa (Koncepti, kultura, standardi i procesi kvalitete

IS i programa; Osiguranje kvalitete procesa i proizvoda) 11. Upravljanje IS i programima (Politike i strategije IS i programa;

Upravljanje procesom, proizvodom i portfeljem; Upravljanje imovinom

i konfiguracijom IS i programa) 12. Ciljevi, organizacija i provođenje metodoloških istraživanja (Važnost

metodoloških istraživanja za razvoj područja; Akademska zajednica i

industrija; Ciljevi, strategije i politike; organizacijski oblici

metodoloških istraživanja; Timski rad i upravljanje performansama) 13. Nastavni programi informacijskog i programskog inženjerstva i njihov

razvoj (Analiza kurikuluma, Ishodi učenja i kompetencije; Formalno,

neformalno i informalno obrazovanje; Tehnologije i aplikacije i sustavi

za učenje i podučavanje) Slični predmeti u svijetu 1. Florida State University, Department of management information

Systems, Doctoral Seminar on Applied MIS Research,

http://registrar.fsu.edu/bulletin/grad/depts/management.htm 2. Tecnico Lisboa, Phd Program in Information Systems and Computer

Engineering, Conceptual Systems Modelling (MCSis),

https://fenix.ist.utl.pt/cursos/deic/curricular-plan 3. Carnegie Mellon; ISR Institute of Software research, PhD program:

Methods: Architectures for Software Systems; Models of Software

Systems, http://www.isri.cs.cmu.edu/education/se-phd/plan/index.html 4. Unversity of Virginia, Department of Systems and Information

Engineering - SYS 7021 - Research Methods in Systems Engineering,

http://web.sys.virginia.edu/graduate/degrees/university-program-

phd.html 5. University of Arizona, MIS Department; Readings in MIS,

http://mis.eller.arizona.edu/doctoral/studyplan.asp


21

21

6. The University of Texas, Arlington, Seminar in IS Research

Foundations; Advanced Systems Development Methodologies,

http://wweb.uta.edu/business/gradbiz/newgradbiz/phd/program/isom/is

ommajor.html Osnovna literatura 1. Pressman, R.S., (2005). Software Engineering: A Practitioner's

Approach (6th ed.). Boston, Mass: McGraw-Hill. ISBN 0-07-285318

2. Sommerville, Ian (2007) [1982]. Software Engineering (8th ed.). Harlow,

England: Pearson Education. ISBN 0-321-31379-8 3. Strahonja, V., Varga, M., Pavlić, M., (1992) Projektiranje informacijskih

sustava, HIZ i INA-Info 4. Pressman, R.S., (2005). Software Engineering: A Practitioner's

Approach (6th ed.). Boston, Mass: McGraw-Hill. ISBN 0-07-285318

5. Sommerville, Ian (2007) [1982]. Software Engineering (8th ed.). Harlow,

England: Pearson Education. ISBN 0-321-31379-8 6. Strahonja, V., Varga, M., Pavlić, M., (1992) Projektiranje informacijskih

sustava, HIZ i INA-Info

7. ACM Curriculum Committee on Computer Science (1968) Curriculum

68: recommendations for the undergraduate program in computer

science, Communications of the ACM ,11 ,151 197.

8. ACM Curriculum Committee on Computer Science (1979) Curriculum

78:recommendations for the undergraduate program in computer science,

Communications of the ACM,22 ,147 166.

9. Avison, D.E., Fitzgerald, G. (1995) Information Systems Development:

Methodologies, Techniques and Tools, 2nd edn.McGraw-Hill, New Yor

10. Avison, D.E., Wood-Harper, A.T., (1991) "Information Systems

Development Research: An Exploration of Ideas in Practice", The

Computer Yournal, Vol. 34, No. 2, 98-112.

11. Buckingham, R., Hirschheim, R., Land, F., Tully,C. (1987) Information

systems curriculum a basis for course design, Information Systems

Education: Recommendations and Implementation, Buckingham, R.,

Hirschheim, R., Land, F., Tully, C. (eds), pp.14 133. Ca

12. Computing Curricula -- Software Engineering Volume Final Draft of the

Software Engineering Education Knowledge (SEEK), April 30, 2003

Edited by Ann E.K. Sobel CCSE Knowledge Area Chair

Dopunska literatura 1. Bagert, D., Mead, N.R. (2001) Software engineering as a professional

discipline, Computer Science Education, 11, 73 –87 2. Avison, D.E., Fitzgerald, G. (1995) Information Systems Development:

Methodologies, Techniques and Tools, 2nd edn.McGraw-Hill, New York

3. Iivari, J., Hirschheim, R., Klein, H. (2001) A dynamic framework for

classifying information systems development methodologies and

approaches. Journal of Management Information Systems, 17, 179 –218.

4. Olle, T.W., Sol, H.G., Verrijn-Stuart, A.A., (Eds.) (1986) "Information

Systems Design Methodologies: Improving the Practice", IFIP/North-

Holland, Amsterdam.

5. Bagert, D., Mead, N.R. (2001) Software engineering as a professional

discipline, Computer Science Education, 11, 73 –87 6. Avison, D.E., Fitzgerald, G. (1995) Information Systems Development:

Methodologies, Techniques and Tools, 2nd edn.McGraw-Hill, New York



approaches. Journal of Management Information Systems, 17, 179 –218.


22

22



Holland, Amsterdam.

9. Davis, G.M., Gorgone, J.T., Couger, J.D., Feinstein, D.L., Longenecker,

H.E. (1997) IS 97,Model Curriculum and Guidelines for Undergraduate

Degree Programs in Information Systems, Association for Computing

Machinery (ACM), Association for Information Systems

10. Hammersley, P., (1991) "Information Systems Design Methodologies -

Book Reiews", The Computer Yournal, Vol. 34, No. 2, 182-185.

11. Iivari, J., Kerola, P., (1983) "A sociocybernetic framework for the feature

analysis of information systems design methodologies", "Information

Systems Design Methodologies, a Feature Analysis", (Eds. Olle, T.W.,

Sol, H.G., Tully, C.J.), North-Holland, Amsterdam, 87-141.

12. Iivari, J. (1991) A paradigmatic analysis of contemporary schools of IS

development, European Journal of Information Systems, 1, 249 272.

13. Iivari, J., Hirschheim, R. (1996) Analyzing information systems

development: a comparison and analysis of eight IS development

approaches, Information Systems, 21, 551 575.



approaches. Journal of Management Information Systems, 17, 179 218.

15. Nissen, H.E., (1983) "Subject Matter Separability in Information

Systems Design Methods", "Information Systems Design

Methodologies, A Feature Analysis", (Eds. Olle, T.W., Sol, H.G., Tully,

C.J.), North-Holland, Amsterdam, 207-230.


Systems Design Methodologies, A Comparative Rewiew", (IFIP WG 8.1

CRIS I), North-Holland, Amsterdam.

17. Olle, T.W., Sol, H.G., Tully, C.J., (Eds.) (1983) "Information Systems

Design Methodologies, A Feature Analysis", (IFIP WG 8.1 CRIS II),

North-Holland, Amsterdam.



Holland, Amsterdam.

19. Olle, T.W. (Ed.) (1988) "Information Systems Methodologies, a

Framework for Understanding", Addison-Wesley.

20. Pressman, R.S. (1997). Software Engineering, A Practitioners Approach.

4th Edition European Adaptation by D. Ince, McGraw-Hill

21. Ratcliff, B. (1987) "Software engineering: principles and methods",

Blackwell scientific publications, London.

22. Smithson,S., Hirschheim, R.(1998) Analyzing information systems

evaluation: another look at an old problem, European Journal of

Information Systems, 7, 158 174.

23. Sommerville, I. (1996;2010). Software Engineering. 9th edition.

Addison-Wesley

24. Strahonja, V., Varga, M., Pavlić, M., (1992) Projektiranje informacijskih

sustava, HIZ i INA-Info

25. SWEBOK (2000) Guide to the Software Engineering Body of

Knowledge, A Stone Man Version (Version 0.6) February 2000.[WWW

document ] .URL http://www.swebok.org

Izvori na Internetu 1. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK),

http://www.computer.org/portal/web/swebok/v3guide


23

23

2. Software Engineering Code of Ethics,

http://www.computer.org/cms/Computer.org/Publications/code-of-

ethics.pdf

3. ACM and IEEE - SE2004, Software Engineering 2004, Curriculum

Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Software

Engineering, http://sites.computer.org/ccse/

4. ACM Curricula Computer Science - CC 2001 Curriculum Guidelines for

Undergraduate Degree Programs in Computer Science

5. Computer Engineering - CE 200 Curriculum Guidelines for

Undergraduate Degree Programs in Computer Engineering 6. Information Systems - IS 2002 Curriculum Guidelines for Undergraduate

Degree Programs in Information Systems

7. Information Systems - MSIS 2000 Model Curriculum and Guidelines for

Graduate Degree Programs in Information Systems 8. Software Engineering - SE 2004 Curriculum Guidelines for

Undergraduate Degree Programs in Software Engineering 9. (http://www.acm.org/education/curricula.html)


24

24

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Modeliranje dinamike sustava Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Stjepan Vidačić

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski Okvirni sadržaj Sustavski pristup u analizi dinamike složenih sustava

Teorija sustava i sustavsko mišljenje. Sustavska metodologija. Sustavska

načela. Značajke sustavske analize. Klasični znanstveni pristup. Sustavski

znanstveni pristup. Formalizacija strukture sustava. Formalizacija ponašanja

sustava. Metodologija Sustavske dinamike Uzročno-posljedične veze u dinamičkim sustavima. Konceptualni modeli

Sustavske dinamike. Modeliranje dinamike ponašanja sustava. Istraživanje

ponašanja sustava primjenom različitih simulacijskih scenarija. Izgradnja

računalnog simulacijskog modela i njegova primjena. Simulacijski

informatički alati Sustavske dinamike i njihove mogućnosti. Primjena

metode Sustavske dinamike u različitim područjima. Metodologija Petrijevih mreža Stanja i situacije u dinamičkim sustavima i njihovo modeliranje. Formalne

definicije Petrijevih mreža. Klase i temeljne značajke Petrijevih mreža.

Konceptualni modeli Petrijevih mreža. Modeliranje orjentirano prema

stanjima. Modeliranje orjentirano prema događajima. Objektno orjentirano

modeliranje. Informatički alati - simulatori Petrijevih mreža i njihove

mogućnosti. Primjena metode Petrijevih mreža u različitim područjima. Opis metoda provođenja

nastave Predavanja, opis istraživačkog projekta, istraživanje, modeliranje i

simulacija, analiza rezultata, prezentacija rezultata istraživanja ili objava

rezultata u časopisu ili na konferenciji. Opis načina izvršavanja

obveza Sustavska analiza odabranog dinamičkog sustava u samostalnom pristupnom

radu. Obavezni elementi sustavske analize su: definiranje sustava, razvoj

konceptualnog modela sustava, izrada strukturnog dinamičkog modela

sustava, izrada simulacijskog modela u odabranom alatu, obrada rezultata

nekoliko simulacijskih scenarija. Student u razvoju I prezentaciji pristupnog rada, uz dodatna pitanja iz domene

kolegija, treba pokazati da je usvojio metodologiju modeliranja i simulacije

dinamičkih sustava. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se kroz interaktivni rad sa doktorandima na

predavanjima i konzultacijama po načelu: definiranje sustava, konceptualni

model, simulacijski alat, računalni simulacijski model, simulacijski scenariji,

izvođenje zaključaka o ponašanju analiziranog sustava. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Svi nastavni materijali i relevantni izvori na internetu doktorandima su

dostupni na sustavu Moodle. Budući da je područje metodologije i alata Sustavske dinamike i Petrijavih

mreža na visokoj razini razvijenosti i industrijske primjene doktorandi imaju

velike mogućnosti online i interaktivnog učenja na Web-u. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij je vezan uz domenu modeliranja, simuliranja i analize ponašanja

dinamičkih realnih sustava koje se temelji na sustavskom razmišljanju.

Doktorandi u tom smislu trebaju savladati potrebnu metodologiju i

raspoložive alate Sustavske dinamike i Petrijevih mreža i osposobiti se za

njihovu primjenu u analizi realnih dinamičkih sustava i rješavanju problema

njihovog funkcioniranja, rasta, razvoja, stabilnosti i pouzdanosti.


25

25




Sistematizacija metodologije Sustavske dinamike;

Usporedna analiza mogućnosti simulacijskih alata Sustavske dinamike;

Pregled industrijske primjene Sustavske dinamike u modeliranju

simulaciji i rješavanju problema određenih realnih sustava;

Sistematizacija metodologije Petrijevih mreža;

Usporedna analiza mogućnosti simulatora Petrijevih mreža;

Pregled industrijske primjene Petrijevih mreža u modeliranju,

sustavskoj analizi, utvrđivanje mogućih stanja dinamičkih sustava i

rješavanju problema tih stanja.

Slični predmeti u svijetu http://www.systemdynamics.org/courses/

http://www.europeansystemdynamics.eu/index.php?k=6

http://www.system-dynamics-courses.com/course.htm

http://www.uib.no/rg/dynamics

http://www.lsi.upc.edu/~jcarmona/PetriCourse/

http://www.infoiasi.ro/bin/Programs/CS3210O2_10

Osnovna literatura 1. Gharajedaghi, J: Sustavsko razmišljanje: Upravljanje kaosom i

složenošću: Platforma za kreiranje poslovne arhitekture, Prijevod drugog

američkog izdanja, Copyright©2006, Elsevier Inc, Stanek d.o.o., 2008,

ISBN: 978-953-6926-53-4. 2. Sterman, J.D.: Business Dynamics, Systems Thinking and Modeling for

a Complex World, Irwin/ McGraw-Hill, USA, 2000, ISBN-13: 978-0-

07-231135-8. 3. Hannon, B., Ruth, M.: Dinamic Modeling, Second edition, Springer,

USA, 2001, ISBN: 0-387-98868-8. 4. Mcgarvey, B., Hannon, B.: Dynamic Modelling for Business

Management, Springer, USA, 2003, ISBN: 0-387-40461-9. 5. Girault, C., Valk, R.: Petri Nets for Systems Engineering: A Guide to

Modeling, Verification, and Applications, Springer-Verlag, 2002, ISBN:

3-540-41217-4. 6. Rene, D., Hassane, A.: Discrete, Continuous, and Hybrid Petri Nets,

Springer, 2005,ISBN: 3-540-22480-7. Dopunska literatura 1. Skyttner, L.: General Systems Theory: Problems-Perspectives-Practice,

Copyright©2005,2008, World Scientific Publising Co, Pte.Ltd., ISBN-

10: 981-256-467-5.

2. Čerić, V.: Simulacijsko modeliranje, Školska knjiga, Zagreb, 1993. 3. Munitić, A.: Kompjuterska simulacija uz pomoć sistemske dinamike,

Brodosplit, Split, 1989.

4. Ford, A.: Modeling the Environment: An Introduction to System

Dynamics, Modeling of Environmental Systems. Island Press:

Washington DC, 1999.

5. Jensen, K.: Coloured Petri Nets. Basic Concepts, Analysis Methods and

Practical Use. Volume 1, Basic Concepts, Monographs in Theoretical

Computer Science, Springer-Verlag, 2nd corrected printing 1997, ISBN:

3-540-60943-1. 6. Jensen, K.: Coloured Petri Nets. Basic Concepts, Analysis Methods and

Practical Use. Volume 2, Analysis Methods, Monographs in Theoretical

Computer Science, Springer-Verlag, 2nd corrected printing 1997, ISBN:

3-540-58276-2. Izvori na Internetu http://managementhelp.org/systems/http://www.thwink.org/sustain

/glossary/SystemsThinking.htm

http://www.public.asu.edu/~kirkwood/sysdyn/SDIntro/SDIntro.htm

http://www.systemdynamics.org/courses/

http://www.europeansystemdynamics.eu/index.php?k=6

http://www.system-dynamics-courses.com/course.htm

http://www.uib.no/rg/dynamics

http://www.lsi.upc.edu/~jcarmona/PetriCourse/

http://www.infoiasi.ro/bin/Programs/CS3210O2_10

../../../../../cgi-petrinet/www/redir%3fid=92/26&stat=



http://managementhelp.org/systems/

http://managementhelp.org/systems/

http://www.thwink.org/sustain/glossary/SystemsThinking.htm

http://www.public.asu.edu/~kirkwood/sysdyn/SDIntro/SDIntro.htm


26

26

http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/systemdynamics.html

http://www.systemdynamics.org/what_is_system_dynamics.html

http://tools.systemdynamics.org/

http://conferences.thehillgroup.com/OBSSRinstitutes/TIDIRH2011/presentations/Aug4/HassmillerLich%20%20Morrissey2011July12_final.pdf

http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/

http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/tools/quick.html

http://student.cse.fau.edu/~jsloan11/CEN6076/258_CpnToolsHowTo.pdf

http://embedded.eecs.berkeley.edu/Respep/Research/hsc/class.F03/ee249/discussionpapers/PetriNets.pdf

http://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/systemdynamics.html

http://www.systemdynamics.org/what_is_system_dynamics.html

http://tools.systemdynamics.org/




http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/








27

27

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja elektroničkog poslovanja Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Neven Vrček

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 15+15+0 Jezik izvođenja hrvatski/engleski Okvirni sadržaj 1. Difuzija inovacija - Teorija difuzije invoacija. Životni ciklus inovacija i

utjecaj inovacija na društvo. Brzina adopcija inovacija i način donošenja

odluka o usvajanju inovacija. Znanstveno istraživačke metode u području

difuzija inovacija.

2. Mrežni efekt i proizvodi s mrežnim efektom - Teorija mrežnog efekta.

Proizvodi s mrežnim efektom. Utjecaj mrežnog efekta na cijenu

proizvoda. Ulazak proizvoda s mrežnim efektom na tržište. Utjecaj

mrežnog efekta na cijenu proizvoda. Suvremeno tržište i proizvodi te

primjeri mrežnog efekta.

3. Tržište elektroničkih proizvoda i usluga - Troškovi razvoja elektroničkih

proizvoda i usluga. Elastičnost i formiranje cijene elektroničkog

proizvoda i usluga: fiksna cijena, najam, cijena temeljena na intenzitetu

korištenja. Troškovi zamjene digitalnog proizvoda kao način zadržavanja

potrošača.

4. Konvergencija digitalnih proizvoda - Primjeri konvergentnih proizvoda.

Model konvergentnih proizvoda, odnosa njihove cijene i zadovoljavanja

potreba kupaca. Kokurentnost konvergentnih proizvoda. Odnos

kovergencije i potreba tržišta. Ravnoteža razine konvergentnosti i

konkurentne cijene na tržištu.

5. Digitalno piratstvo i zaštita digitalnih proizvoda - Autorska prava i oblici

zaštite autorskih prava. Digitalno piratstvo i utjecaj na tržište digitalnih

proizvoda. Odnos kvalitete piratskih i izvornih proizvoda. Razlike

digitalnog piratstva i ostalih oblika krađe intelektualnog vlasništva.

Zakonske specifičnosti vezane uz digitalno piratstvo. Zaštita digitalnih

proizvoda i utjecaj zaštite na cijenu i kvalitetu digitalnog proizovoda.

Određivanje optimalne cijene digitalnog proizvoda u uvjetima digitalnog

piratstva. Utjecaj mrežnog efekta na strategiju zaštite digitalnih

proizvoda.

6. Grupiranje digitalnih proizvoda - Razlozi grupiranja digitalnih proizvoda

i njihov značaj za potrošača. Cijena jediničnog digitalnog proizvoda i

cijena grupe. Profit grupiranog digitalnog proizvoda u zavisnosti od

veličine grupe. Primjeri povezivanja proizvoda. Pravni problemi i

opasnosti grupiranja digitalnih proizvoda.

7. Vrhunske tehnologije, ulaganja, korištenje i povrat investicije -

Konkurentne tehnologije i borba za zauzeće tržišta. Povrat investicije u

tehnologije i utjecaj na tržišnu poziciju. Uvjeti koji dovode do dominacije

određene tehnologije. Znanstveno istraživačke metode u području

izračuna troškova i koristi vezanih uz primjenu inovativnih tehnologija.

8. Interoperabilnost - Vrste interoperabilnosti i razvoj interoperabilnih

rješenja. Utjecaj interoperabilnosti na suvremene organizacije u

profitnom i javnom sektoru. Znanstveno istraživačke metode u području

interoperabilnosti.


nastave Predavanja, znanstveni seminari (u formi preglednih radova, sistematskih

preglednih radova, planova istraživanja) vezani uz šire područje

elektroničkog poslovanja.


28

28


obveza Članak kao pristupni rad, uz javnu obranu i/ili objavljivanje u časopisu ili

na koferenciji. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave procjenjuje se kroz praćenje napretka doktoranada u izradi

plana istraživnaja koji je potrebno izraditi u okviru kolegija. Doktorandi

međusobno prezentiraju planove istraživanja pri ćemu se potiče kritička

diskusija i otvoreno promišljanje. Slična se dikusija otvara i o temama koje

predaju nastavnici na kolegiju. Obzirom da se radi o suvremenim

znanstvenim trendovima ostaje puno prostora za otvorenu diskusiju. Ovime

se stvara kritički stav kod doktoranada i unaprijeđuje promišljanje vlastitog

razvoja. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Svi nastavni materijali pohranjeni su na sustavu za e-učenje. Isto se odnosi i

na znanstvene članke koji spadaju u obveznu i dopunsku lietraturu. U sustavu

za e-učenje nalazi se repozitorij relvantnih znanstvenih članaka koji trenutno

definiraju domenu kolegija. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij je vezan uz dinamične znanstvene i stručne trendove elektroničkog

poslovanja. U tom smislu čvrsto je vezan uz domenu i nema fokus na

transfernim vještinama. Po završetku kolegija od doktoranada se očekuje da

imaju presjek relevantnih znanstvenih trendova u elektroničkom poslovanju

i s time povezanih organizacijskih i tehnoloških pravaca razvoja. Transferna

komponenta kolegija ogleda se u razradi planova istraživnaja utemeljenih na

relevantnim znanstveno israživačkim metodama. U tom smislu doktorandi se

upoznaju s mogućim pristupima istraživanju te prezentaciji vlastitih rezultata

pred zainteresiranom publikom. Opis istraživačkih tema,



Elektroničko poslovanje je izuzetno široko područje i ovaj kolegij otvara

prostor za sve njegove aspekte. To se odnosi na: organizacijske promjene vezane uz primjenu koncepata elektroničkog

poslovanja (organizacijski modeli, procesni simulacijski modeli);

procjenu troškova i koristi u kontekstu elektroničkog poslovanja;

inovativna primjena tehnologija u poslovanju i paradigme razvoja

informacijskih sustava;

aspekte interoperabilnosti - procesne, semantičke, tehničke i pravne;

difuziju inovacija i s njima povezane socio-ekonomske promjene.


Osnovna literatura 1. Laffont, Jean-Jacques and David Martimort, The Theory of Incentives:

The Principal-Agent Model. Princeton University Press, 2002.

2. Shy, Oz, The Economics of Network Industries. Cambridge University

Press, 2001.

3. Png, I., Y. Chen. 2003. Information goods pricing and copyright

enforcement: Welfare analysis. Inform. Systems Res. 14 pp. 107123.

4. Bhargava, H., V. Choudhary. 2001. Information goods and vertical

differentiation. J.Management Inform.Systems 18 89106.

5. Wilson, R. 1993. Nonlinear Pricing. Oxford University Press, New York.

6. Belleflamme, P. 2003. Pricing information goods in the presence of

copying. W. J. Gordon, R. Watt, eds. The Economics of Copyright.

Developments in Research and Analysis. Edward Elgar Publishers.

Dopunska literatura 1. Benkler, Y. (2006) The Wealth of Networks: How Social Production

Transforms Markets and Freedom. New Haven: Yale University Press

also available as open access in www.benkler.com

Izvori na Internetu


29

29


Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja iz instrukcijskog dizajna i mentoriranja u e-

obrazovanju

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Goran Bubaš

prof.dr.sc. Dragutin Kermek

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski Okvirni sadržaj 1. Teorijski modeli u e-obrazovanju - Bihevioristički, kognitivistički,

konstruktivistički i konektivistički pristupi e-učenju. Pregled ostalih

relevantnih teorija i modela za poučavanje u e-obrazovanju:

kolaborativno učenje, Gagneov model, ADDIE model, ARCS model,

Bloomova taksonomija obrazovnih ciljeva i dr. Mogućnosti za

oblikovanje istraživanja iz područja primjene teorijskih modela u e-

obrazovanju.

2. Planiranje nastave u e-obrazovanju - Definiranje obrazovanja na

daljinu i e-obrazovanja. Razine instrukcijskog dizajna. Oblikovanje

kurikuluma. Utvrđivanje potreba polaznika. Hibridno učenje.

Uključivanje web 2.0 alata, društvenih mreža i drugih

kolaborativnih/komunikacijskih alata u e-učenje. Izrada programa

nastavnog predmeta/tečaja. Akademski i komercijalni tečajevi za e-

učenje. Načini provjere znanja i evaluacije aktivnosti polaznika u e-

učenju. Kvaliteta u e-obrazovanju. Metode istraživanja iz područja

teorijskih osnova, planiranja, oblikovanja i evaluacije nastavnog procesa

u e-obrazovanju.

3. Strategije poučavanja u e-obrazovanju - Faze i aktivnosti u

oblikovanju nastavne cjeline u e-obrazovanju. Tehnike za usmjeravanje

i prilagođavanje na obrazovni sadržaj lekcije. Tehnike za privlačenje

pozornosti i motiviranje. Tehnike za usvajanje novih znanja i rješavanje

problema. Tehnike za razvoj vještine i kritičkog mišljenja. Tehnike za

zaključivanje obrazovne aktivnosti. Tehnike za povezivanje i

socijalizaciju polaznika. Kritička analiza strategija poučavanja u e-

obrazovanju.

4. Povezivanje obrazovnih strategija i tehnologija u e-obrazovanju -

Web 2.0 alati, kolaborativni i komunikacijski alati u e-obrazovanju.

Sustavi za upravljanje učenjem (LMS). Hibridni i u potpunosti online

tečajevi. Masovni otvoreni online tečajevi (Massive Open Online

Courses - MOOC). Usklađivanje obrazovnih ciljeva, instrukcijskog

dizajna i obrazovnih strategija s izborom tehnologije u e-obrazovanju.

Načini istraživanja učinkovitosti primjene različitih tehnologija u e-

obrazovanju.

5. Mentoriranje, moderiranje i poticanje polaznika u e-obrazovanju -

Komunikacijski proces i vještine komuniciranja u e-obrazovanju.

Motiviranje polaznika u e-obrazovanju. Model računalom posredovane

komunikacije u e-obrazovanju. Uloge i odlike moderatora u e-

obrazovanju. Principi moderiranja u e-obrazovanju. Djelotvorno

oblikovanje grupa za kolaborativno učenje. Poticanje polaznika koji

izvode projektne zadatke i sudjeluju u radu on-line timova za učenje.

Prikupljanje i analiza podataka o učinkovitosti mentorske komunikacije

u e-obrazovanju.

6. Proces istraživanja u e-obrazovanju - Izvori i korištenje znanstvene i

stručne literature iz e-obrazovanja. Izbor hipoteza u istraživačkom radu


30

30

na području e-obrazovanja. Planiranje istraživanja u e-obrazovanju.

Metode prikupljanja i obrade podataka. Izvođenje zaključaka u odnosu

na postavljene hipoteze. Izrada i objavljivanje znanstvenog ili stručnog

rada iz e-obrazovanja. Samostalan rad na koncipiranju istraživačke teme,

izrade teorijskog pregleda literature iz povezanog područja, kao i

planiranja načina provođenja istraživanja

7. U okviru praktičnog samostalnog rada polaznika primjenjuje se sustav

za obrazovanje na daljinu (Moodle) i tečaj za e-učenje "On-line

komunikacija", a polaznike se upućuje i na pohađanje drugih dostupnih

on-line tečajeva kako bi stekli što više osobnih iskustava. Polaznici

provode samostalna istraživanja stručnih i znanstvenih izvora na

Internetu i druge dostupne literature te svojim radom na projektnom

zadatku detaljnije upoznaju područje e-učenja, kao i tema poput kao što

su instrukcijski dizajn i mentoriranje u e-obrazovanju.


nastave Predavanja, uporaba online tečajeva i sadržaja u sustavu za e-učenje,

korištenje online baza podataka sa cjelovitim znanstvenim i stručnim

člancima, rad s web 2.0 alatima, izrada plana istraživanja. Opis načina izvršavanja

obveza Pristupni rad, usmeni ispit.


kvalitete nastave Anketa za polaznike nakon održane nastave.


e-Učenja (opisno) Cjelovita primjena e-učenja u hibridnom obrazovnom okruženju uz uporabu

web 2.0 alata. Opis mogućnosti




vještina

Rad sa sustavima za upravljanje učenjem (learning management system -

LMS), rad s web 2.0 alatima, pedagoške osnove za izradu tečajeva za e-

učenje, osnove komunikacijskih vještina za moderiranje i mentoriranje online

tečajeva, kritička evaluacija online tečajeva i sustava za E-učenje (sa

stanovišta tehnologije, sadržaja, pedagogije i upotrebljivosti), osnove

procjene/uvođenje sustava kvalitete u tečajevima za e-učenje, pretraživanje

baza podataka i drugih izvora s cjelovitim znanstvenim i stručnim člancima,

planiranje i provođenje istraživanja iz područja e-učenja i srodnih disciplina. Opis istraživačkih tema,



Pedagoške osnove e-učenja, procjena znanja polaznika u e-učenju, sustavi

kvalitete u e-učenju, komunikacija mentora/moderatora u e-učenju,

upotrebljivost tečajeva za e-učenje i LMS / web 2.0 alata, sustavi kvalitete u

e-učenju, motivacija polaznika za e-učenje, stilovi učenja polaznika i razine

znanja (npr. prema Bloomovoj taksonomiji), adopcija e-učenja od strane

polaznika i nastavnika. Slični predmeti u svijetu 1. "Computer-Supported Collaborative Learning and E-Tutoring -

Advanced Professional Development", University of Bolton, Bolton, UK 2. "Instructional Design and Engaging E-Learning Activities", PhD

Program "Doctor of Philosophy in Education", Northcentral University,

Prescott Valley, Arizona, U.S.A. 3. "Researching Technology Enhanced/Networked Learning, Teaching and

Assessment", Doctoral Programme in E-Research and Technology

Enhanced Learning, Department of Educational Research, Lancaster

University, UK Osnovna literatura 1. Salmon, G. (2011). E-Moderating: The Key to Teaching and Learning

Online, Routledge, New York, U.S.A.

2. Reiser, R.A., Dempsey, J.V. (2012). Trends and Issues in Instructional

Design and Technology, Pearson Education, Boston, MA, U.S.A.

3. Smaldino, S.E., Albright, M., Zvacek, S. (2011). Teaching and Learning

at a Distance: Foundations of Distance Education, Pearson Education,

Boston, MA, U.S.A.


31

31

4. Carliner, S., Shank, P. (2008). The E-Learning Handbook: A

Comprehensive Guide to Online Learning, Pfeiffer / John Wiley and

Sons, San Francisco, CA, U.S.A.

Dopunska literatura 1. Wankel, C., Blessinger, P. (2013). Increasing Student Engagement and

Retention in e-Learning Environments: Web 2.0 and Blended Learning

Technologies (Cutting-Edge Technologies in Higher Education),

Emerald Group Publishing Limited, Bingley, UK

2. Eom, S.B., Arbaugh, J. B. (2011). Student Satisfaction and Learning

Outcomes in E-Learning: An Introduction to Empirical Research,

Information Science Reference / IGI Global, Hershey, PA, U.S.A.

3. Iverson, K.M. (2005). E-learning games: Interactive learning strategies

for digital delivery, Prentice Hall, New Jersey

Izvori na Internetu 1. EdITLib Digital Library for Education & Information Technology 2. ACM Digital Library, http://dl.acm.org/ 3. IEEE Xplore Digital Library, ieeexplore.ieee.org


32

32

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja iz upravljanja informacijskom tehnologijom

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Zdravko Krakar

prof.dr.sc. Vjeran Strahonja


Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja

Okvirni sadržaj 1. Definiranje problemskog područja - Informatizacija kao jedan od

dominantnih globalnih procesa. Aspekti promatranja ICT-a

(tehnologija, struka, tržište, djelatnost, poslovna infrastruktura,

investicije, poslovni rizik, poslovni resurs, područje izobrazbe i

istraživanja). Poslovna vrijednost ICT-a. Relevantne studije o niskoj

učinkovitosti / neučinkovitosti ICT investicija na globalnoj razini

(skupina zemalja, konkretne zemlje, djelatnosti nacionalnih ekonomija),

kao i na razini poslovnih sustava. Znanstvene discipline koje se bave

problematikom iskorištenja ICT potencijala: Upravljanje ICT

uslugama, ICT menadžment, ICT Governance, Upravljanje

informatizacijom. Neke istraživačke ideje u analizi navedenih

tendencija-

2. Razvoj sposobnosti iskorištenja ICT potencijala u PS-u -

3. Razvoj sposobnosti iskorištenja ICT potencijala u PS-u - Vrijednost

ICT-a za poslovni sustav (PS). ICT deficit i ICT suficit. Načini (pristupi,

metode) usklađivanja potreba PS-a i mogućnosti ICT-a (portfolio

pristup, lanac vrijednosti, enterprise pristup, BSC i ICT BSC, najbolja

praksa – ITIL, CobIT). Razvoj zrelosti iskorištenja ICT potencijala u

PS-u: ITIM (IT Infrastructure Management), ITSM (IT Service

Management) i IT Governance. Moguća istraživačka područja u razvoju

sposobnosti iskorištenja ICT potencijala u PS-ima.

4. Koncept ICT usluga (ITSM) i njegova primjena

5. Dosadašnji razvoj i značajke ITSM-a. ITSM i ITIL. Životni ciklus ICT

usluga. Strategija ICT usluga, Oblikovanje ICT usluga, Tranzicija ICT

usluga, Primjena ICT usluga, Kontinuirana unapređenja ICT usluga.

ITSM i norma ISO 20000. Procjena razine ICT usluga. Razvoj

kompetencija za ITSM. Moguća istraživačka područja u ITSM-u.

6. Detaljnije izučavanje nekih područja ITSM-a

7. Prema interesu polaznika, svako od područja ITSM-a / ITIL-a

(trenutačno ih je 26), može biti predmetom detaljnijih istraživanja, npr.:

modeliranje strategije ICT usluga, razvoj potreba za ICT uslugama,

upravljanje portfeljem ICT usluga, upravljanje financijama ICT usluga,

upravljanje sigurnošću / kontinuitetom pružanja ICT usluga, upravljanje

ICT kapacitetima, upravljanje raspoloživošću, konfiguracijom,

incidentima, problemima, kontinuiranim poboljšanjima ICT usluga itd.

Istraživačke ideje u specifičnim područjima ITSM-u.

8. Koncept ICT Governance-a i ICT Menadžmenta i njihova primjena

9. Ishodišta, ciljevi i principi IT Governance-a. ICT Governance i CobIT.

Razlika između ICT Governance-a i ICT menadžmenta. Domena i

procesi ICT Governance-a. Domene i procesi ICT menadžmenta:

Planiranje i organizacija (APO), Akvizicija i implementacija (BAI),

Isporuka i potpora (DSS) i Mjerenja i evaluacija (MEA) ICT-a. ICT

Governance i norma ISO 38500. Procjena razine ICT Governance-a u

PS-u. Primjena ovog koncepta u RH i usporedba s drugim zemljama.


33

33

Moguća istraživačka područja u ICT Governance-a i ICT

Menadžmenta.

10. Detaljnije izučavanje nekih područja ICT Governance-a i ICT

Menadžmenta

11. Prema interesu polaznika, svako od područja ICT Governance-a i ICT

Menadžmenta (trenutačno ih je 36), može biti predmetom detaljnijih

istraživanja. Npr. u domeni ICT Governance-a to mogu biti:

modeliranje vrijednosti ICT-a, optimizacija rizika zbog ICT-a,

optimizacija ICT resursa. Također, u domenama ICT Menadžmenta

(APO, BAI, DSS i ME) to mogu biti: upravljanje ICT strategijom,

upravljanje ICT inovacijama, upravljanje ljudskim potencijalima,

upravljanje ICT programima i projektima, evaluacija ICT-a itd.

Istraživačke ideje u specifičnim područjima ICT Governance-a i ICT

Menadžmenta

12. Razvoj sposobnosti iskorištenja nacionalnih ICT potencijala

13. Nacionalne politike informatizacije i načini njihove realizacije.

Nacionalni ICT resursi i potencijali. Veza nacionalnih ICT resursa i

nacionalne konkurentnosti. Razvoj zrelosti iskorištenja nacionalnih ICT

potencijala. Metrike za mjerenje sposobnosti iskorištenja nacionalnih

ICT potencijala i lige uspješnosti. Odgovornosti za odlučivanje o

informatizaciji na nacionalnoj razini i potrebna znanja. Pozicija RH,

njena jača i slabija područja. EU kontekst informatizacije i RH. Moguće

istraživačke ideje u razvoju sposobnosti iskorištenja nacionalnih ICT

potencijala u RH.


nastave Predavanja, analize slučajeva, znanstvene rasprave, provođenje istraživanja,

obrada rezultata, prezentacije rezultata istraživanja ili objava članka u

časopisu ili zborniku s konferencije. Opis načina izvršavanja

obveza Prijava pristupnog rada priređena prema Ob1, pristupni rad razrađen prema

odobrenom Ob1 i njegova javna obrana,znanstveni članak priređen /

objavljen za konferenciju i / ili časopis. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Model praćenja i ocjenjivanja: Aktivnost na predavanju prema zadanim

aktivnostima - 16 bodova ; Analiza znanstvenog članka ili problema s

kritičkim osvrtom (do pet stranica teksta) - 14 bodova ; Izrada pristupnog

rada s obradom neke istraživačke teme – identifikacija i opis problema,

postavljanje hipoteze / istraživačkog pitanja, obrada znanstvenog istraživanja

i zaključivanje o dobivenim rezultatima – 45 bodova ( poželjno je pristupni

rad prirediti za predaju u časopis ili znanstvenu konferenciju); Usmeni dio

ispita je završna, javna obrana rezultata istraživanja - 25 bodova ; Ukupno:

100 bodova Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Svi nastavni materijali pohranjeni su u sustavu za e-učenje. Ovo uključuje i

dostupnu znanstvenu literaturu i relevantne članke koji obrađuju pojedine

tematske cjeline u okviru ovog predmeta. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij daje pregled relevantnih znanja iz IT Menadžmenta i IT Governance-

a. Oba ova područja sastoje se od niza pripadajućih disciplina.




Kolegij omogućava široki istraživački prostor, čija se glavna podučja mogu

poistovjetiti s njegovim glavnim tematskim cjelinama. Također, postoji i

izrađeni popis mogućih tema, priložen ovoj razradi. Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. (Gupta P, 2007) Information Technology and Business Innovation in the

21st Centary Ebook, ISBN 141964663X,


34

34

2. (ISACA, 2012) A CobIT 5 Framework for Governance and Management

of Enterprise IT, ISBN 978-1-60420-237-3 3. (ISO, 2008) ISO / IEC 38500 Corporate governance and information

technology

4. (OCG, 2011) ITIL Service Strategy, Service Design, Service Transition,

Service Operation, Continual Service Improvement, 5. (Orand B., Villarreal D., 2011) IT Service Management,

ITILBready.com 6. (Schwab K., 2012) The global Competitivenes Report 2012 – 2013,

World Economic Forum, Geneva, 2012 Dopunska literatura 1. (Weill P., Ross J.W., 2012) IT Governance, amazon.com

2. (WEF, 2012) The Global Information Technology Report 2011 – 2012,

World Economic Forum, INSEAD, The Business School oft he World,

2012 Izvori na Internetu


35

35

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja logike konflikta

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Mirko Čubrilo

prof.dr.sc. Mirko Maleković

Ime(na) suradnika


Okvirni sadržaj 1. Modeli konflikta - Dilema zatvorenika (osnovni model i njegove

varijacije (asimetrične nagrade/kazne, igra više "igrača"), strategije

"igrača"). Paradoks glasanja.

2. Obrasci svakodnevnog mišljenja - Analitički modeli Eduarda de Bona

("šest mislećih šešira", lateralno razmišljanje). Heuristički modeli

razmišljanja I. Lakatoša (temeljeni na interakciji između dokaza i

njihovih pobijanja)

3. Logički formalizmi za modeliranje konflikta - Nemonotone logike

(opća struktura). Logika potpore/osporavanja (defeasible logic).

Primjene logike osporavanja (pregovaranje, argumentacija u domeni

prava,...)

4. Višeagentni sustavi i modeliranje konflikta - Problem zamazane djece i

njegova konceptualna analiza. Formalizacija problema zamazane djece.

Konceptualna struktura višeagentnog sustava. Elementi epistemičke

logike (Aksiomi znanja, Opće znanje, Distribuiranio znanje). Elementi

dinamičke epistemičke logike. Modeliranje pitanja i utvrđivanja istine

u višeagentnim sustavima.

5. Programski alati i jezici za modeliranje konflikta - Prikaz suvremenih

programskih alata za modeliranje konflikta, s posebnim osvrtom na

alate i jezike iz domene logičkog programiranja, poput Araucaria,

DELQ, itd.


nastave Nastava iz kolegija odvijat će se kroz predavanja te izlaganje seminarskih

radova i kritičkih prikaza. Nastavnik će kroz predavanja izložiti pregled

područja sukladno izabranoj užoj temi, a specifične podteme bit će obrađene

kroz izlaganja seminarskih radova i kritičkih prikaza, sukladno stavci

Provjera. Opis načina izvršavanja

obveza Provjera usvojenih znanja i stupnja osposobljenosti za znanstvenoistraživački

rad odvijat će se u sljedećim fazama: 1. zajednička analiza, uz nastavnika kao moderatora, nekoliko radova (rad ili dva po polazniku, ovisno o broju polaznika kolegija) iz tekuće znanstvene produkcije u znanstvenim časopisima, prema shemi koja obuhvaća preciznu formulaciju problema,povijest istraživanja, metode istraživanja, postignute rezultate, otvorene probleme, kao i osobno viđenje relevantnosti rada. 2. samostalna analiza jednog ili dva rada (uz skupno izlaganje) na način iz točke 1. 3. pisanje i izlaganje samostalnog sintetskog rada koji će, na način opisan u točci 1, izložiti osobno viđenje šireg problema iz dosega sadržaja kolegija. Izlaganje radova podrazumijeva slobodnu diskusiju i iznošenje osobnih

stavova o svim parametrima analize radova, njihovoj relevantnosti, itd. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Svaka generacija polaznika doktorskog studija, sukladno iskazanim i

usuglašenim interesima, može izabrati konkretno područje iz šireg konteksta

nastavnog programa kolegija. To će pridonijeti većoj usredotočenosti na

sadržaj kolegija i ciljano usmjeravanje ka istraživanju određenih problema.


36

36

Nakon polaganja kolegija polaznici će imati priliku anonimno ispuniti

anketni listić o pitanjima o kvaliteti nastave (funkcionalnost pristupa,

kvaliteta izlaganja nastavnika, primjerenost razine izlaganja građe,...). Pored

toga, na početku nastave, nastavnik studentima daje eksplicitan poticaj za

svaku vrstu otvorene kritike po svim parametrima provedbe kolegija. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) e-Učenje nije primjereno razini doktorskog studija. Kolegij će imati vlastite

Web-stranice, u Web-prostoru doktorskog studija, s godišnjim nastavnim

planom i programom, popisom polaznika te popisom istraživačkih tema za

doktorske disertacije (sadržaj Web-stranica bit će usklađen s eventualnim

zahtjevima za unificiranjem). Opis mogućnosti




vještina

Stjecanje radnih kompetencija te generičkih i transfernih vještina odvijat će

se kroz interakciju između solidnih egzaktnih teorijskih znanja te

odgovarajućih aplikacijskih alata. Izbor aplikacijskih alata bit će individualan

i ovisan o užem znanstvenom interesu svakog polaznika. To, naravno,

polaznike ne sputava da svoje interese ujedine i izaberu jedan ili više alata za

cijelu skupinu polaznika ili nekoliko podskupina. Opis istraživačkih tema,



Sukladno opisu kolegija, temeljne istraživačke teme su sljedeće: Teorija argumentacije (posebice u domeni prava)

Višeagentni sustavi i rezoniranje o znanju

Sustavi epistemičke logike i njihova primjena

Teorija igara (dilema zatvorenika,...)

Paradox glas(ov)anja (Arrowljev paradox)


Osnovna literatura 1. Kowalski, R. A logic-based approach to conflict resolution, Imperial

College, London, 2003.

2. Minica, S. Dynamic-Epistemic Logic of Questions and Inquiry, Lulu

Publisher, 2011

3. van Ditmarsch, H., van der Hoek, W., Kooi, B. Dynamic epistemic

Logic, Springer, 2008

4. Besnard, P., Hunter, A. Elements of Argumentation, MIT Press, 2008.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


37

37

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja primjene informacijske tehnologije

Ime(na) nositelja doc.dr.sc. Jasminka Dobša

dr.sc. Markus Schatten

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. OPTM 1. Osnovni pojmovi - Uloga mreža u suvremenom svijetu.

Motivacija za analizu mreža (struktura, dinamika). Primjeri stvarnih

mreža i njihovih analiza (financijske, političke, terorističke,

menadžerske, on-line društvene, računalne, zrakoplovne, genetske i dr.

mreže). Povijest razvoja teorije mreža.

2. OPTM 2. Osnovne mreža - Mreža. Čvor. Veza. Usmjerene mreže.

Atributi čvorova (težina, rank, tip, svojstva). Matrica susjednosti. Lista

susjednosti. Lista veza.

3. OPTM 3. Osnovne metrike mreža - Stupanj. Ulazni stupanj. Izlazni

stupanj. Centralnost. Međusobnost. Bliskost. Distribucija stupnja.

Snažna povezanost. Slaba povezanost. Divovska komponenta. Najkraći

put. Promjer. Gustoća. Bipartitne mreže. Klike. Bi-klike. Stabla.

4. OPTM 4. Centralnost mreže - Centralnost stupnja. Normalizirana

centralnost stupnja. Centralnost međusobnosti. Centralnost bliskosti.

Centralnost svojstvenih vektora. Ugled. Centralnost ulaznog stupnja.

Centralnost izlaznog stupnja. Utjecajnost.

5. OPTM 5. Mreže maloga svijeta - Fenomen maloga svijeta. Millgramov

eksperiment. Modeli mreža maloga svijeta (Watts & Strogatz,

Kleinberg, Watts, Dodds & Newman). Primjene maloga svijeta. Mali

svijet u semantičkim mrežama.

6. OPTM 6. Zakon potencije - Distribucija zakona potencije. Usklađivanje

s distribucijom zakona potencije. Zipfov zakon. Paretov zakon.

Jednostavne nasumične mreže (Erdös-Renyi). Povezivanje uz

preferenciju. Barabasi-Albert model.

7. OPTM 7. Vizualizacija mreža - Principi grafičkog prikaza. Estetski

kriteriji. Nasumični prikaz. Kružni prikaz. Radijalni prikaz. Algoritmi

vizualizacije. Strategije vizualizacije velikih mreža. Prikaz dinamike

mreže.

8. OPTM 8. Pretraživanje u strukturiranim mrežama - Model temeljen na

geografiji. Modeli temeljeni na hijerarhijskim grupama. Modeli

temeljeni na čvorovima visokog stupnja.

9. OPTM 9. Difuzija informacija - Faktori koji utječu na difuziju

informacija (struktura mreže, snaga veza). Snaga slabih veza. Snaga

posrednih veza. Snaga temeljnih veza. Prihvaćanje novih praksi.

Pozicija u mreži i pristup informacijama. Mreže i inovacije.

10. OPTM 10. Društvene mreže i kolektivno ponašanje - Društveni utjecaj.

Širenje glasina. Stvaranje mišljenja i model “glasača”. Axelrod model.

Dilema zatvorenika. Koevolucija mišljenja i mreže. Kolektivna

inteligencija. Društveno označavanje. Mreže oznaka. Semantičke

društvene mreže.

11. OPTM 11. Organizacijske mreže - Unutar organizacijske mreže (ljudi,

informacije, zadaci, znanja). Međuorganizacijske mreže (strategijska

partnerstva, spajanja i preuzimanja, vlasnički udjeli, zajednički

poduhvati). Modeliranje organizacijskih mreža.


38

38

12. OPTM 12. Mreže na Webu i pretraživanje informacija - Graf Weba

(distribucija stupnja, podjela na grozdove, profil motiva, zajednice).

Algoritmi za rangiranje stranica (PageRank, HITS). Druge vrste

aplikacija (LexRank, mreže rezultata upita, automatizirano prevođenje).

13. AK2R 1. Uvodna razmatranja - Povijest kibernetike. Kibernetika

drugog reda. Kibernetika danas. Teorija o autopoiesisu.

14. AK2R 2. Osnovni pojmovi kibernetike - Relacijski koncepti. Distinkcije

i relacije. Različitosti i ograničenja. Entropija i informacija. Modeliranje

dinamike. Cirkularni procesi. Samo-aplikacija. Samo-organizacija.

Zatvorenost. Povratne veze. Usmjerenost k cilju i kontrola. Kontrolni

mehanizmi. Kontrolni sustavi. Kontrolne hijerarhije. Kognicija. Znanje.

Odnos modeliranja. Učenje i stvaranje modela. Konstruktivistička

epistemologija.

15. AK2R 3. Osnovni pojmovi autopoiesisa - Organizacija i struktura.

Samostvaranje. Reprodukcija komponenti. Operativna zatvorenost.

Samoreferenciranje. Rekurzivnost. Strukturno povezivanje. Jezik i

komunikacija. Emocije i emocionalnost.

16. AK2R 4. Pristupi teoriji autopoiesisa - H. Maturana. F. Varela. N.

Luhmann. M. Zeleny.

17. AK2R 5. Strukturno povezivanje - Autopoietični i alopoietični sustavi.

Živi sustavi. Stvaranje jezika. Primjene (biometrija, društveni Web,

informacijski sustavi i organizacije, kompleksni adaptibilni sustavi).

18. AK2R 6. Formalizacija autopoiesisa. - Zakoni oblika. Teorija

kategorija. Agentni pristup.

19. ROT 1. Uvodna razmatranja. - Definicija organizacije. Ljudske i

artificijalne organizacije. Kognitivna ograničenja. Fizička ograničenja.

Temporalna organičenja. Institucionalna ograničenja. Organizacijska

arhitektura. Struktura. Procesi. Strategija. Kultura. Pojedinci/Agenti.

20. ROT 2. Formalizacija organizacije - Teorija grafova. Teorija mreža.

Teorija igara. Višeagentni sustavi. MetaMatrix model. TAEMS model.

Drugi modeli.

21. ROT 3. Formalizacija pojedinaca u organizaciji - Agenti. Vrste agenata.

Agenti sa sposobnošću deduktivnog rezoniranja. Agenti sa sposobnošću

praktičnog rezoniranja. Interakcija agenata. Protokoli. Aukcije.

Pregovaranje. Argumentacija.

22. ROT 4. Formalizacija organizacijske strukture - Hijerarhije i

heterarhije. Organizacijske jedinice. Fraktalni princip organizacije.

Kompleksna analitička metoda.

23. ROT 5. Formalizacija organizacijske kulture - Vrijednosti. Simboli.

Rituali. Implicitna kultura. Učenje. Rezoniranje o znanju.

24. ROT 6. Formalizacija poslovnih procesa - Procesi. Aktivnosti. Zadaci.

Procesna algebra.

25. ROT 7. Formalizacija strategije - Strategije i taktike. Teorija igara.

Dilema zatvorenika. Axelrodov turnir. Strategije u Axelrodovom

turniru. Kritike na dilemu zatvorenika. Drugi pristupi.

26. ROT 8. Samoorganizacija - Inteligencija roja. Smanjenje entropije.

Autopoiesis. Samoorganizirajući artificijalni sustavi. Mehanizmi

temeljeni na direktnim interakcijama. Mehanizmi temeljeni na

stigmergiji. Mehanizmi temeljeni na učvršćivanju. Mehanizami

temeljeni na suradnji. Mehanizmi temeljeni na generičkim

arhitekturama.

27. TM 1: Matematički modeli za reprezentaciju tekstualnih dokumenata -

Logički model, vjerojatnosni model, model vektorskog prostora ili


39

39

reprezentacija vrećom riječi. Prednosti i nedostaci opisanih modela.

Reprezentacija upita i modifikacija upita korištenjem povratne

informacije korisnika.

28. TM 2: Proces pretprocesiranja teksta i evaluacija pretraživanja

informacija - Indeksiranje, svođenje indeksnih pojmova na osnovni

oblik (lematizacija) i korijenski oblik (engl. steamming). Mjere za

evaluaciju pretraživanja informacija: preciznost, odaziv, F1 mjera,

preciznost na nivou odaziva, prosječna preciznost.

29. TM 3: Metode izbora i ekstrakcije indeksnih pojmova - Opis metoda

izbora indeksnih pojmova (DIA asocijacijski faktor, dobitak

informacije, uzajamna informacija, hi-kvadrat, omjer izgleda ).

Latentno sematičko indeksiranje. Evaluacija metoda.

30. TM 4: Grupiranje (engl. clustering) i automatska klasifikacija

tekstualnih dokumenata - Definicija zadataka grupiranja i automatske

klasifikacije tekstualnih dokumenata. Hijerarhijsko i nehijerarhijsko

grupiranje. Neke od metoda za klasifikaciju: metoda k najbližih susjeda,

stablo odlučivanja, Bayesov klasifikator, metoda potpornih vektora.

Evaluacija klasifikacije tekstualnih dokumenata.

31. TM 5: Pretraživanje na Web-u - Analiza linkova. Društvene znanosti i

bibliometrija. Mjere prestiža, centralnosti i kocitiranosti. Algoritmi

PageRank i HITS.

32. TM 6: Metode za višejezično pretraživanje i klasifikaciju tekstualnih

dokumenata - Matematički algoritmio za višejezično pretraživanje koji

se baziraju na latentnom semantičkom indeksiranju i kanoničkoj

korelaciji. Primjer: višejezično pretraživanje po 22 europska jezika.


nastave Predavanja, znanstveni seminari/projekti (u formi preglednih radova,

istraživačkih radova, implementacija sustava koji primjenjuju izložene

metode na novi problem, prikupljanje podataka i analiza nekog manjeg

sustava i sl.), a vezani uz specifične teme koje su studenti odabrali. Opis načina izvršavanja

obveza Članak kao pristupni rad uz javnu obranu i/ili objavu u časopisu odnosno

konferenciji. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave se procjenjuje kroz praćenje napretka polaznika u izradi

istraživačkog projekta koji je potrebno izraditi u okviru kolegija. Polaznici

međusobno prezentiraju rezultate projekata pri čemu se potiče otvorena

kritička diskusija uz sugestije, ideje, komentare i kritike. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Svi nastavni materijali pohranjeni su na sustav za e-učenje i dostupni

polaznicima. Znanstveni članci koji spadaju u osnovnu i dopunsku literaturu

kolegija također će biti pohranjeni na sustavu za e-učenje. Posebno će se

ostvariti repozitorij korisnih članaka i programskih alata za pojedina područja

koja će polaznicima omogućiti izradu svojih projekata. Opis mogućnosti




vještina

Studenti će kroz rad na projektima stjecati transferne vještine vezane uz

znanstveno-istraživačku metodologiju, pisanje znanstvenog članka,

prezentaciju rezultata, multidisciplinarni pristup i primjenu odgovarajućih

informatičkih alata. U ovisnosti o temama koje će izabrati, studenti će stjecati

i specifične kompetencije i vještine koje su vezane uz određeno područje

poput prijenosa određenih saznanja u praksu, timskog rada i poslovnog

umrežavanja. Opis istraživačkih tema,



Rudarenje tekstualnih podataka je područje koje se brzo razvija istraživački

prostor je širok. Neke od istraživačkih tema mogu obuhvaćati : * Razvoj novih metoda za reprezentaciju tekstualnih dokumenata bazirano na

tehnikama ekstarakcije ili izbora indeksnih pojmova. Ove se tehnike mogu

testirati na različitim zadacima rudarenja tekstualnih podataka: pretraživanju


40

40

dokumena (uključujući i web stranice), automatskoj klasifikaciji

dokumenata, u višejezičnom pretraživanju... Primjenu tehnika rudarenja tekstualnih dokumenata u različitim

domenama i modifikacija postojećih algoritama u skladu sa

specifičnostima domene.

Autopoiesis i kibernetika drugog reda: Autopoiesis i kibernetika drugog reda aktivno su područje istraživanja i u

skladu s time postoji potencijalno velik broj tema za doktorske disertacije

koje se u sklopu tog područja mogu obraditi. Obzirom na znanstvene interese

predlagača neke od tema mogu biti: Formalno modeliranje autopoietičnih sustava

Formalno modeliranje procesa strukturnog povezivanja

Primjena teorije autopoiesisa na konkretan sustav

Uz prethodno navedene, moguće je naravno izvesti prema potrebi i prema

znanstvenim interesima kandidata i druge teme. Odabrana poglavlja teorije mreža: Postoji neograničen broj sustava koje je moguće definirati u obliku mreže i

sukladno tome proučavati metodologijom teorije mreža. U skladu s time

postoji velik broj tema za doktorske disertacije od kojih neke, obzirom na

znanstvene interese i stručnost predlagača mogu biti: Bibliometrijske analize

Analiza društvene i konceptualne mreže

Personalizacija podataka


znanstvenim interesima kandidata i druge teme. Računalna organizacijska teorija: Potencijalnih tema za doktorske disertacije kandidata ima jako mnogo,

obzirom da je riječ o vrlo aktivnom području istraživanja, no obzirom

istraživačke interese i područja stručnosti predlagača neke od skupina tema

mogu biti: Organizacijska arhitektura višeagentnih sustava.

Primjena metoda računalne organizacijske teorije na konkretne

slučajeve


znanstvenim interesima kandidata i druge teme. Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. Mark Newman: Networks: An Introduction, 2010.

2. Alain Barrat, Marc Barthélemy, Alessandro Vespignani: Dynamical

Processes on Complex Networks: 2008.

3. Mark Newman, Albert-László Barabási, Duncan J. Watts: The Structure

and Dynamics of Networks: (Princeton Studies in Complexity), 2006.

4. Humberto R. Maturana, Francisco J. Varela: Autopoiesis and Cognition,

The realization of the living, 1972

5. Louis H. Kauffman: Laws of Form - An Exploration in Mathematics and

Foundations, 2006.

6. Niklas Luhmann: Social Systems (Soziale Systeme), 1995.

Dopunska literatura 1. Miroslav Žugaj, Markus Schatten: Arhitektura suvremenih organizacija,

2005.

2. Kathleen Carley, Les Gasser: Computational organization theory, In:

Multiagent systems - A modern approach to distributed artificial

intelligence, edited by Gerhard Weiss, 1999.

3. R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval, ACM

Press, New York, 1999.


41

41

4. Manning C. D., Raghavan P. i Schütze H.: Introduction to Information

Retrieval, Cambridge University Press, 2008.

5. F. Sebastiani, Machine learning in automated text categorization, ACM

Computing Surveys 34 (2002)1, pp. 1-47.

6. S. Chakrabarti, Mining the Web: Analysis of Hypertext and Semi

Stuctured Data, Morgan Kaufmann, 2002.

Izvori na Internetu


42

42


Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja programskih arhitektura i automatskog

programiranja

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Dragutin Kermek

dr.sc. Ivan Magdalenić

prof.dr.sc. Danijel Radošević

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 20+10+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Ponovno korištenje - Pregled ponovnog korištenja. Dizajn ponovno

korištenog softvera, ponovno korištenih komponenata, modeliranje

domene, softverske arhitekture specifičnih domena. Ponovno

korištenje: generalizacijom i kompozicijom.

2. Uzorci i aplikacijski okviri - Programska apstrakcija.

Metaprogramiranje. Uzorci dizajna. Kategorije uzoraka (integracijski,

SOA, sigurnost, sučelje, web i dr.). Formalna specifikacija uzoraka.

Metode prepoznavanja i otkrivanja uzoraka. Refaktoriranje u uzorke

dizajna. Programske proizvodne linije. Aplikacijski okviri. Vrste

aplikacijskih okvira. Pristupi razvoju aplikacijskih okvira. Odnos

uzoraka i okvira.

3. Programske arhitekture - Programske arhitekture. Zachmanov okvir

arhitekture tvrtke. Kategorije arhitektonskih struktura. Norma

ISO/IEC/IEEE 42010:2011. Atributi kvalitete arhitekture.

Arhitektonske taktike za postizanje kvalitete atributa. Arhitektonski

uzorci. Upravljanje znanjem o arhitekturi.

4. Uvod u AP - Područje bavljenja i aktualni dosezi AP. Discipline u bazi

AP, ciljevi i težnje AP. Proizvodne linije softvera (eng. Software

Product Lines, SPL). Generativno programiranje (GP) i povezane

discipline: objektno orijentirano programiranje (OOP), generičko

programiranje, metaprogramiranje, domenski inženjering, aspektno

orijentirano programiranje. Paralelni i srodni pristupi GP: razvoj

temeljen na komponentama (eng. component-based development),

modeliranje svojstava (eng. feature modelling), programiranje

orijentirano na svojstva (eng. feature-oriented programming),

intencionalno programiranje (eng. intentional programming),

softversko inženjerstvo temeljeno na modelima (eng. model-based

software engineering), objektno-orijentirano dizajniranje (eng. object-

oriented design), polimorfizam, programske transformacije, refleksija.

5. Trendovi razvoja automatskog programiranja - Napredne tehnike OOP.

Generičke programske tehnike: predlošci funkcija i klasa u C++ i

C++11 (STL- Standard Template Library), generičke klase u Java i C#.

Dinamički polimorfizam, refleksija, statičko generiranje koda. Trendovi

razvoja OOP i nasljedne discipline. Ciljevi, pristupi i tehnike

generativnog programiranja (GP). Teorijski pristup izgradnji generatora

i SPL. Perspektive razvoja i projekti u području AP-a: tehnologije

temeljene na okvirima (XVCL, SCT), transformacije programskog koda

(GenVoca, CodeWorker), metaprogramiranje (UniFrame), aspektno

orijentirano programiranje (Spring, AspectJ, AspectC++).

6. Modeli generiranja i primjeri sustava AP - Definicije i koncepti

generatora programskog koda: aspekti, separacija pogleda (eng.

Separation of concerns), domenski jezik, specifikacija, konfiguracija i

metaprogrami. SCT (Specification, Configuration, Templates) model


43

43

generatora izvornog koda: arhitektura i koraci izgradnje, primjeri

aplikacija. Primjeri sustava AP temeljeni na različitim modelima.

Aktualni problemi i istraživanja u području AP. Teme za seminarske

radove.


nastave predavanja i seminari Nastava je problemska, s izrazito aktivnim sudjelovanjem studenata

(seminari, diskusije, javni razgovori, prezentacije projekata). Opis načina izvršavanja

obveza U sklopu kolegija je potrebno napraviti pregledni rad i plan istraživanja koji

se prezentira pred svim doktorandima. Ispit je usmeni, a preduvjet za

polaganje ispita je prezentacija i obrana zadanog projekta pred svim

doktorandima. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se preko interakcije s doktorandima i diskusije o

preglednim radovima te planovima istraživanja koje su dužni napraviti u

okviru kolegija. Pri tome se potiče otvorena diskusija i o temama koje su

izložili predavači te traži kritilčki osvrt. Studenti se potiču da uspjele radove

dostave određenoj konferenciji ili časopisu kako bi čuli komentare

recenzijskog postupka i eventualno bili objavljeni. Anketa za studente prije kraja nastave.


e-Učenja (opisno) Mješovita Svi materijali vezani uz teme koje se predaju nalaze se na sustavu za e-učenje.

Preko tog sustava studenti predlažu teme svojih preglednih radova i planove

istraživanja. Ujedno i dostavljaju i svoje radove. U okviru sustava nalaze se i

repozitorij znanstvenih članaka relevantnih za domenu kolegija. Opis mogućnosti




vještina

Apstraktno razmišljanje, razvoj softvera




Razvoj softvera za različita strojna i programska okruženja: metaprogramiranje i polimorfizam

uzorci dizajna

programske arhitekture

razvoj softvera temeljen na programaskim okvirima (eng. Frames-based

software development):

modeliranje generatora

konfiguriranje softvera uz pomoć generatora

jezici skripata u generativnom programiranju

specifične primjene automatskog programiranja

povezivanje AP s drugim disciplinama


Osnovna literatura 1. E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides. Design Patterns: Elements

of Reusable of Object-Oriented Design. Addison-Wesley, Reading, MA,

1995.

2. Buschmann, F, R. Meunier, H. Rohnert, P. Sommerlad, M. Stal. Pattern-

Oriented Software Architecture: A System of Patterns. Addison-Wesley,

Reading, MA, 1996.

3. Fayad, M. E., D. C. Schmidt, R. E. Johnson (editors). Building

Application Frameworks. John Willey and Sons, 1999.

4. Fayad, M. E., R. E. Johnson (editors). Domain-Specific Application

Frameworks. John Willey and Sons, 2000.


44

44

5. Buschmann,F., Henney, K., Schmidt,D.C. Pattern Oriented Software

Architecture Volume 5: On Patterns and Pattern Languages, Addison-

Wesley, 2007.

6. Fowler, M. Patterns of Enterprise Application Architecture, Addison-

Wesley, 2002.

Dopunska literatura 1. J. Arnoldus, M. Brand, A. Serebrenik, J.J. Brunekreef: Code Generation

with Templates, Atlantis Press, 2012.

2. Ghosh D.: DSLs in Action, Manning, 2011.

3. Kelly S., Tolvanen, J.P.: Domain-Specific Modelling, John Wiley &

Sons, 2008.

4. Herrington J.: Code Generation in Action, Manning, 2003.

5. Bien,A. Real World Java EE Patterns-Rethinking Best Practices,

lulu.com, 2012.

6. Erl, T. SOA Design Patterns, Prentice Hall, 2009.

7. Kerievsky, J. Refactoring to Patterns, Addison-Wesley, 2004.

Izvori na Internetu


45

45

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja statističkih metoda u informacijskim znanostima

Ime(na) nositelja doc.dr.sc. Jasminka Dobša


Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Podaci - Mjerne skale podataka, varijable, observacije.

2. Kvalitativni podaci - Deskriptivne statistike, tablica frekvencija,

stupčasti dijagram, kontingencijska tablica, nezavisnost kvalitativnih

varijabli.

3. Kvantitativni podaci - Histogram, deskriptivne statistike, box-plot,

nezavisnost kvantitativnih varijabli, dijagram rasipanja, korelacija.

4. Nezavisnost kvantitativne i kvalitativne varijable - Paralelni box-

plotovi, točkasti dijagrami.

5. Uzorkovanje - Koncepti populacije i uzorka, vjerojatnosne razdiobe,

parametri razdioba, razdioba uzorkovanja.

6. Procjena parametara - Paradigma, metode, nepristranost,

konzistentnost, učinkovitost.

7. Pripasavanje razdiobe - Hi-kvadrat test, qq dijagram, Kolmogorov-

Smirnov test.

8. Modeli za kvalitativne varijable - Kontingencijska tablica i hi-kvadrat

test, log-linearni model.

9. Opći linearni model - T-test, linearna regresija, ANOVA, ANCOVA,

zajednički okvir, dizajn eksperimenta, fiksni i slučajni efekti.

10. Generalizirani linearni model - Logistička i Poissonova regresija.

11. Multivarijatne metode - Korelacijska matrica, MANOVA, kanonička

korelacija, kanonička diskriminacijska analiza.

12. Redukcija dimenzionalnosti - Analiza glavnih komponenti, zajednička

faktorska analiza. Primjer u rudarenju tekstualnih dokumenata: latentno

semantičko indeksiranje.

13. Udaljenosti / sličnosti - Matrica udaljenosti / sličnosti, klaster analiza,

multidimenzionalno skaliranje.

14. Klasifikacija podataka - K-najbližih susjeda, stable odlučivanja, metoda

potpornih vektora (engl. Support vector machines).


nastave Predavanja, pismeni i usmeni izvještaj o provedenoj statističkoj analizi

podataka na realnim podacima iz vlastitog istraživanja. Opis načina izvršavanja

obveza Pismeni izvještaj o statističkoj metodi i rezultatima primjene na realnim

podacima uz odgovarajuću interpretaciju rezultata 50% Usmeni ispit 50%


kvalitete nastave Ocjena stečenih kompetencija doktoranda temelji se na diskusijama u toku

nastave, individualnoj analizi podataka, pisanom izvješću i prezentaciji pred

ostalim doktorandima u okviru nastave te usmenom ispitu. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) FOI-2 razina

Opis mogućnosti




vještina

Studenti će znati analizirati podatke primjenom deskriptivnih i eksploratornih

statističkih metoda (vizualizacija podataka, metrijsko skaliranje, tehnike

redukcije dimenzionalnosti). Studenti će znati izabrati prikladni statistički

model, provjeriti preduvjete za primjenu modela, procijeniti vrijednosti

parametara modela i testirati odgovarajuće hipoteze.


46

46




1. Razvoj ili dogradnja računalno intenzivnih metoda za analizu masivnih

kvantitaivnih, kvalitativnih ili tekstualnih podataka

2. Primjena statističkih metoda i metoda rudarenja podataka u različitim

domenama (industrija, medicina, upravljanje odnosima s kupcima) i

modifikacija postojećih algoritama u skladu sa specifičnostima domene.


Osnovna literatura 1. de Veaux RD, Velleman PF, Bock DE (2009) Intro Stats (3. izdanje).

Boston: Pearson Education Inc. ISBN-13: 978-0-321-50045-8

2. Kalton G (ur.) (1983) Introduction to Survey Sampling. Sage

Publications, Inc. ISBN-13: 978-0803921269

3. Milliken GA, Johnson DE (1984) Analysis of Messy Data, Volume I:

Designed Experiments. Chapman & Hall. ISBN-13: 978-0-412-99081-6

4. Milliken GA, Johnson DE (1989) Analysis of Messy Data, Volume II:

Nonreplicated Experiments. Chapman & Hall. ISBN-13: 978-0-412-

06371-8

5. Milliken GA, Johnson DE (2001) Analysis of Messy Data, Volume III:

Analysis of Covariance. Chapman & Hall. ISBN-13: 978-1-584-88083-

7

6. McCulloch CE, Searle SR, Neuhaus JM (2008) Generalized, Linear, and

Mixed Models (2. izdanje, Wiley Series in Probability and Statistics).

Wiley-Interscience.

Dopunska literatura 1. I.H. Witten, E. Frank (2000) Data Mining,Practical Machine Learning

Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufmann,

ISBN 1-55860-552-5

2. T.M. Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw-Hill

Izvori na Internetu


47

47

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja teorije algoritama i teorije složenosti Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Alen Lovrenčić

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Uvod - Pojam algoritma. Pregled standardnih metoda izgradnje

algoritama. Ocjene složenosti algoritama.

2. Teorija automata - Konačni automat i regularni izrazi. Potisni automati i

kontekstno slobodne gramatike. Turingovi strojevi

3. Aproksimacijski algoritmi - Heuristike (genetički algoritmi, sumulated

anealling), aproksimacijske sheme. Primjeri aproksimacijksih algoritama

(TSP, k-rez, problem ranca)

4. Teorija složenosti algoritama - Turingov stroj. Izračunljivost. Klase

kompleksnosti: P i NP. NP-potpuni problemi. NP i coNP. Klasifikacija

unutar klase P. Algoritmi iznad NP.

5. Heuristike - Genetski algoritmi. Algoritmi temeljeni na metodi

simuliranog hlađenja.

6. Randomizirani algoritmi - Metode izgradnje randomiziranih algoritama

(temeljene na teoriji igara, vjerojatnosna metoda, algebarske tehnike),

Randomizirane strukture podataka, randomizirano linearno

programiranje, randomizirani algoritmi na grafovima.

7. Paralelni algoritmi - Principi izgradnje paralelnih algoritama. Paralelizam

temeljen na prosljeđivanju poruka. Paralelizam temeljen na dijeljenju

memorije. Primjeri paralelnih algoritama (matrični algoritmi, sortiranje,

algoritmi na grafovima, dinamičko programiranje)


nastave predavanja, seminarski radovi s okruglim stolom


obveza Student može izabrati želi li pristupiti ispoitu ili objaviti jedan rad u

znanstvenom časopisu ili znanstvenoj konferenciji koji je vezan uz teoriju

algoritama ili teoriju složenosti. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Prema interesu studenata izraženih preko izabranih tema seminarskih radova

nastava se prilagođava tako da se težište stavlja na ona pordučja koja su od

posebnog interesa upisanim studentima. Pri tome se potiču studenti da

definiraju teme u području informacijskih znanosti kojima se bave,pa se

prema tome i usmjerava nastava, kako zajednička tako i pojedinačna, na

konzultacijama. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Svi materijali nalaze se na LMS sustavu.

Opis mogućnosti




vještina

Predmet daje pregled teorije algoritama i složenosti. Kada savlada predmet,

student će baratati znanjima koja mu omogućuju praćenje relevantne

literature iz ovog širokog područja, usvajanje druigih formalizama vezanih

uz teoriju algoritama i složenosti, modernih paradigmi algoritama, automata.




Predmet pokriva ogromno područje teorije algoritama i teorije složenosti,

koje nudi čitav niz tema iz gore navedenih teorija, a isto tako primjene tih

teorija u bilo kojem području informacijskih znanosti, ali i svih drugih

znanstvewnih disciplina. Klase algoritama

Lagoritmi u svim područjima informacijske znanosti

Praktična primjena teorije automata u svim područjima informacijske

znanosti, ali i u drugim područjima


48

48

Razvoj aproksimacijskih, statistički dobrih algoritaama za NP-teške ili

NP-potpune probleme


Osnovna literatura 1. S. Dagupta, C. Papadimitriu, U. Vazirani: Algorithms, Mc Graw-Hill

,2008

2. M. Mozgovoy: Algorithms, Languages, Automata, and Compilers, Jones

and Bartlett, 2010.

3. C.H. Papadimitriou: Computational Complexity, Addison-Welsey, 1994.

4. V.V. Vazirani: Approximation Algorithms, Springer-Verlag, 2003.

5. R. Motwani, P. Raghavan: Randomized Algorithms, Cambridge

Universitay Press, 1995.

6. A. Grama, A. Gupta, G. Karypis, V. Kumar: Introduction to Parallel

Computing, 2nd ed., Addison-Wesley, 2003.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


49

49

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja umjetne inteligencije


doc.dr.sc. Sandra Lovrenčić


Ime(na) suradnika


Okvirni sadržaj 1. Neka problemska područja umjetne inteligencije - Problemi planiranja

(svijet blokova, problem školskog rasporeda, igra SOKOBAN, igra

Lemings, igra Incredible Machines). Sustavi za podržavanje istine.

Sustavi strojnog učenja. Logička problemi raspoznavanja booleovskih

funkcija. Dedukcija u domeni prava.

2. Teorijski aparat umjetne inteligencije - Logike za umjetnu inteligenciju

(račun sudova, kvantificirane booleovske formule, račun predikata prvog

reda, modalni propozicijski računi). Sustavi produkcija (RETE

algoritam). F-logika. Situacijski računi.

3. Logičko programiranje - Pojam logičkog programa. Semantika (fiksne

točke) logičkog programa. Različiti tipovi semantika logičkih programa.

4. Programski jezici i alati iz domene umjetne inteligencije - Prolog. Jezici

i alati za rukovanje ograničenjima (Eclipse Prolog, XSB Prolog).

Implementacije F-logike (Flora, Florid). Implementacije situacijskog

računa (Golog).

5. Višeagentni sustavi - Pojam višeagentnog sustava. Pojam znanja u

višeagentnom sustavu. Aksiomi znanja. Primjene (protokoli razmjene

informacija).

6. Integracija logičkih sustava i Weba - Razvoj i struktura Semantičkog

Weba. Gradivni elementi (razine) i tehnologija Semantičkog Weba -

XML (ponavljanje), Resoruce Description Framework (RDF) i RDF

Schema, Ontology Web Language (OWL), SPARQL Protocol And RDF

Query Language (SPARQL), Rule Interchange Format (RIF), Gleaning

Resource Descriptions from Dialects of Language (GRDDL), RDF in

Attributes (RDFa), Protocol for Web Description Resources (POWDER)

i POWDER-S. Ontologije u informacijskim znanostima. Deskriptivne

logike (DL), zaključivanje u DL te integracija DL u Semantički Web.

Povezivanje logike i pravila (Unifying Logic), dokazi za osiguravanje

povjerenja u podatke (Proof) i odlučivanje o povjerenju u podatke (Trust),

kriptografija za osiguravanje pouzdanosti podataka i njihovih izvora

(Crypto) te kreiranje sučelja za aplikacije Semantičkog Weba (User

Interface & Application).


nastave Nastava iz kolegija odvijat će se kroz predavanja te izlaganje seminarskih

radova i kritičkih prikaza. Nastavnik će kroz predavanja izložiti pregled

područja sukladno izabranoj užoj temi, a specifične podteme bit će obrađene

kroz izlaganja seminarskih radova i kritičkih prikaza, sukladno stavci

Provjera. Opis načina izvršavanja

obveza Provjera usvojenih znanja i stupnja osposobljenosti za znanstvenoistraživački

rad odvijat će se u sljedećim fazama: 1. zajednička analiza, uz nastavnika kao moderatora, nekoliko radova (rad

ili dva po polazniku, ovisno o broju polaznika kolegija) iz tekuće

znanstvene produkcije u znanstvenim časopisima, prema shemi koja

obuhvaća preciznu formulaciju problema,povijest istraživanja, metode


50

50

istraživanja, postignute rezultate, otvorene probleme, kao i osobno

viđenje relevantnosti rada.

2. samostalna analiza jednog ili dva rada (uz skupno izlaganje) na način iz

točke 1.


kvalitete nastave Svaka generacija polaznika doktorskog studija, sukladno iskazanim i

usuglašenim interesima, može izabrati konkretno područje iz šireg konteksta

nastavnog programa kolegija. To će pridonijeti većoj usredotočenosti na

sadržaj kolegija i ciljano usmjeravanje ka istraživanju određenih problema.

Nakon polaganja kolegija polaznici će imati priliku anonimno ispuniti

anketni listić o pitanjima o kvaliteti nastave (funkcionalnost pristupa,

kvaliteta izlaganja nastavnika, primjerenost razine izlaganja građe,...). Pored

toga, na početku nastave, nastavnik studentima daje eksplicitan poticaj za

svaku vrstu otvorene kritike po svim parametrima provedbe kolegija. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) e-Učenje nije primjereno razini doktorskog studija. Kolegij će imati vlastite

Web-stranice, u Web-prostoru doktorskog studija, s godišnjim nastavnim

planom i programom, popisom polaznika te popisom istraživačkih tema za

doktorske disertacije (sadržaj Web-stranica bit će usklađen s eventualnim

zahtjevima za unificiranjem). Opis mogućnosti




vještina

Stjecanje radnih kompetencija te generičkih i transfernih vještina odvijat će

se kroz interakciju između solidnih egzaktnih teorijskih znanja te

odgovarajućih aplikacijskih alata. Izbor aplikacijskih alata bit će individualan

i ovisan o užem znanstvenom interesu svakog polaznika. To, naravno,

polaznike ne sputava da svoje interese ujedine i izaberu jedan ili više alata za

cijelu skupinu polaznika ili nekoliko podskupina. Opis istraživačkih tema,



Sukladno opisu kolegija, temeljne istraživačke teme su sljedeće: Formalizacija (kroz aksiomatske, ontološke ili višeagentne) modele

pojedinačnih problemskih područja (poslovna pravila, igre,

pregovaranje, aukcije,...)

Razvoj (dogradnja, unapređenje) specifičnih programskih alata,

namijenjenih rješavanju problema iz područja umjetne inteligencije

(Coq, Flora-2, ...)

Teorijska istraživanja u području logičkih sustava, njihovog

algoritamskog aspekta i aspekta složenosti.


Osnovna literatura 1. Russell, J., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, (3rd

edition), Prentice Hall, 2009.

2. Luger, G. F., Stubblefield, W. Artificial Intelligence: Structures and

Strategies for Complex Problem Solving, (6th edition), Addison-Wesley,

2008.

3. Ertel, W. Introduction to Artificial Intelligence, Springer 2011.

4. Shoham, Y., Leyton-Brown, K. Multiagent systems: Algorithmic, Game-

Theoretic and Logical Foundations, Cambridge University Press, 2008.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


51

51

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Odabrana poglavlja upravljanja znanjem


doc.dr.sc. Sandra Lovrenčić


Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Principi upravljanja znanjem - Karakterizacija znanja. Vrijednost

znanja. Znanje u kontekstu ( podatak, informacija, znanje, mudrost).

Eksplicitno i tacitno znanje. Ciklus upravljanja znanjem. Upravljanje

znanjem (procesi, sustavi, infrastruktura). Upravljanje znanjem i

organizacija (utjecaji upravljanja znanjem na organizaciju).

2. Tehnologije za upravljanje znanjem - Umjetna inteligencija. Sustavi

utemeljeni na znanju. CBR-sustavi (primjena rješenja prošlih problema

na slične tekuće probleme). Dobivanje znanja (transformacija tacitnog

znanja u eksplicitno znanje). Otkrivanje novog znanja (rudarenje

podataka). Opće znanje. Distribuirano znanje. Operatori znanja.

Višeagentni sustavi. Svojstva agenata. Temporalni operatori. Znanje i

akcija. Programiranje utemeljeno na znanju (operatori znanja kao

komponente programa).

3. Sustavi za upravljanje znanjem - Sustavi za otkrivanje znanja (KD-

sustavi) Uvod. Karakterizacija KD-sustava. Mehanizmi otkrivanja

znanja. Tehnologije za otkrivanje znanja. Oblikovanje KD-sustava.

Prepreke u primjeni KD-sustava. Sustavi za čuvanje i formalizaciju

znanja (KC-sustavi). Uvod. Karakterizacija KC-sustava. Mehanizmi

formalizacije tacitnog znanja.Oblikovanje KC-sustava. Prepreke u

primjeni KC-sustava. Sustavi za organizaciju i distribuciju znanja (KS-

sustavi) Uvod. Karakterizacija KS-sustava. Oblikovanje KS-sustava.

Tipovi KS-sustava. Prepreke u primjeni KS-sustava. Sustavi za

primjenu znanja (KA-sustavi) Uvod. Karakterizacija KA-sustava.

Tehnologije za KA-sustave. Razvoj KA-sustava. Tipovi KA-sustava.

Ograničenja KA-sustava.

4. Uvod - Znanje i tipovi znanja. Arhitektura upravljanja znanjem.

5. Prikaz znanja i zaključivanje o znanju - Važnost prikaza znanja i

zaključivanja o znanju, razvoj i područja primjene. Semantičke mreže,

okviri i nasljeđivanje. Prikaz znanja propozicijskom logikom, logikom

prvog reda i deskriptivnom logikom. Prikaz znanja i ontologije. Prikaz

znanja i sustavi temeljeni na znanju. Pretpostavke otvorenog i

zatvorenog svijeta i prikaz znanja. Proširenje mogućnosti prikaza znanja

– neizrazita, modalna i nemonotona logika. Problemi u prikazu znanja

– potpunost i konzistentnost prikaza znanja, odnos deklarativnog i

proceduralnog znanja. Dedukcija, rezolucija, analitički tablo i tablo za

deskriptivnu logiku. Jezici i alati za prikaz znanja i zaključivanje. Odnos

izražajnosti i zaključivanja.

6. Ontologija znanstveno istraživačkog rada [Inquiry ontology] -

Semantičko modeliranje: percepcija (lateralno rezoniranje), model

(logičko rezoniranje), koncepti intuicije (concepts by intuition),

koncepti postulacije (concepts by postulation), istraživačke faze (stages

of Inquiry): analiza i opis problema, prirodno povijesna faza, faza

deduktivno formulirane teorije, epistemološka korelacija (operativne

karakterizacije).


52

52


nastave Predavanja, znanstveni seminari Predavanja će biti posvećena centralnim temama kolegija. U sklopu

seminarskih aktivnosti svaki student će izabrati, prema svom interesu, neko

područje iz domene predmeta, a zatim će realizirati i prezentirati pregledni

rad, plan istraživanja ili istraživački projekt iz izabranog područja. Opis načina izvršavanja

obveza Pristupni rad uz javnu prezentaciju i obranu ili prezentacija rada objavljenog

na konferenciji ili u časopisu. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se praćenjem napretka na preglednom radu, planu

istraživanja ili istraživačkom radu koji će doktorand realizirati u sklopu

predmeta. Kroz diskusije o različitim istraživačkim problemima i njihovo

moderiranje također se procjenjuje usvojenost znanja. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Nastavni materijali nalaze se u sustavu za e-učenje. Poveznice na relevantne

znanstvene članke ili sami članci također se nalaze u sustavu za e-učenje. Opis mogućnosti




vještina

Kako predmet razmatra trendove u svim fazama upravljanja znanjem, od

studenata se očekuje poznavanje njegovog cjelokupnog procesa. Također,

očekuje se stjecanje znanja vezanog uz postavljanje istraživačkog problema,

plana istraživanja i/ili analize postojećih istraživanja. Upravljanje znanjem

može se primijeniti u raznim područjima, uključujući i osobno upravljanje

znanjem, te se i očekuje takva mogućnost primjene određenih aspekata

(metoda, tehnologija). Opis istraživačkih tema,



Općenito, prostor za znanstve o istraživanje obuhvaća poboljšanje

cjelokupnog procesa upravljanja znanjem, s naglaskom na korištene

formalizme i tehnologije, ali i metodološki aspekt. Neke od istraživačkih

tema mogu obuhvaćati: Razvoj prikaza znanja - ontologije zananstvenoistraživačkog rada

Metode razvoja prikaza znanja domene, metodološki okvir za određivanje

formalizama prikaza znanja pojedinih domena, poboljšanje zajedničkog

prikaza proceduralnog i deklarativnog znanja domene, razvoj općenitih

modela za prikaz znanja

Poboljšanje procesa zaključivanja o znanju ovisno o rješenjima za prikaz

znanja, poboljšanje mogućnosti zaključivanja kod velike izražajnosti

prikaza znanja


Osnovna literatura 1. I. Becerra-Fernandez, A. Gonzales, R. Sabherwal. Knowledge

Management: Challenges, Solutions, and Technologies, Pearson Prentice

Hall, 2004.

2. R. G. Ross with G. S. W. Lam. Building Business Solutions, Business

Rule Solutions, LLC, 2011.

3. T. Halpin, T. Morgan. Information Modeling and Relational Databases,

MK, 2008.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


53

53

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Pravo, upravljanje i ljudska prava u umreženom društvu Ime(na) nositelja Douwe Korff

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Engleski Okvirni sadržaj 1. Povijest, struktura i priroda Interneta i uloga pružatelja internetskih

usluga; - Pojava problema zaštite privatnosti i podataka (DE & FR

1970s, itd.); Širi kontekst: nadzor i kontrola na internetu, društvenim

mrežama, Skype-u itd.

2. Temeljni postulati zaštite podataka - Principi zaštite podataka i različiti

pristupi zaštiti podataka (podatak kao neotuđivo pravo pojedinca i

podatak kao roba na tržištu). Uloga regulative. Korporacijski pristupi

zaštiti podataka (Facebook, Google) i tipični korporacijski ugovori s

korisnicima. Formalni i institucijski zahtjevi na razini država.

3. Poteškoće u primjeni zakona na Internetu i upravljanja podacima na

Internetu - Regularibilnost interneta, odnos osobne slobode i

nacionalnog suvereniteta. Digitalna podjela. Pokret otvorenog koda i

pristupa. Povijest legislative (DE & FR itd. zakoni u 70-ima; COE

Convention No. 108 1981 with additional protocol, temeljna EC

Directive 1995, e-communications directive 2002, data retention

directive 2006, data protection in EU 2nd and 3rd pillars and within EU

institutions). Povezanost regulatornih dokumenata i njihova

implementacija na razini država. Komparativna analiza nekoliko država

uključujući i RH.

4. Institucije zaštite podataka - Institucionalni mehanizmi zaštite podataka,

njihove ovlasti i ograničenja. Izazovi u okviru povezanih država i

transnacionalne interoperabilnosti (EU). Izazovi u kontekstu uslužnog

računarstva.

5. Tehnologije sakupljanja i djeljenja podataka, uspoređivanje podataka,

analiza i profiliranje- Tehnologije sakupljanja i djeljenja podataka,

uspoređivanje podataka, analiza i profiliranje, promatranje i

nadgledanje, kontrola digitalnog građana od strane korporacija i

državnih agencija (i povećanje njihove međusobne povezanosti); kako

temeljna prava i principi zakona zaštite podataka i privatnosti u EU i

UK (i u određenom opsegu u SAD-u) zapravo štite temeljna prava i

slobode osoba u ovom kontekstu, ali i njihove slabosti.

6. Pojavni oblici kriminala na Internetu - Oblici kriminala na Internetu i

načini njihovog suzbijanja. Pitanje jurisdikcije i nadležnosti te

institcuionalni mehanizmi za suzbijanje kriminala.


nastave U prvom dijelu ovog kolegija kombinirat će se predavanja sa studijama

slučaja, koje će prezentirati Prof. Douwe Korff, ali i mnogi eminentni gosti

predavači, uključujući stručnjake u području Interneta i zaštite podataka, te

aktivisti u području zaštite ljudskih prava. Zavisno od mogućnosti i

raspoloživog vremena moguć je i posjet određenim tvrtkama i državnim

tijelima. Jedno predavanje će biti posvećeno raspravi pod naslovom

Empowering the digital citizen. Ta će rasprava biti usmjerena zaključku da u

informacijsko doba ne postoji tako nešto kao što je pravo na privatnost, ali i

jednom širem problemu svođenja individua na njihovu elektroničku sjenu.

Studenti će pristupiti ispitu o Zakonu o zaštiti podatka u završnom tjednu i

trebali bi predati esej do kraja nastave.


54

54


obveza Esej o jednoj studiji slučaja koja je bila raspravljena tijekom nastave ili

informacijski sustav neke od tvtka ili državnih tijela koje su bile posjećene

tijekom nastave. Ispit će nositi 30% cijelokupne vrijednosti ocijene, a esej ostalih 70%.



eseja koji je potrebno izraditi u okviru kolegija. Doktorandi međusobno

prezentiraju eseje pri ćemu se potiče kritička diskusija i otvoreno

promišljanje. Obzirom da se radi o suvremenim znanstvenim trendovima

ostaje puno prostora za otvorenu diskusiju. Ovime se stvara kritički stav kod

doktoranada i unaprijeđuje promišljanje vlastitog razvoja. Razina implementacije



za e-učenje nalazi se repozitorij relvantnih znanstvenih članaka koji trenutno





vještina

Kolegij je vezan uz dinamične znanstvene i stručne trendove zaštite podataka

u informacijskom društvu. U tom smislu čvrsto je vezan uz domenu i nema

fokus na transfernim vještinama. Po završetku kolegija od doktoranada se

očekuje da imaju presjek relevantnih trendova u zaštiti podataka, privatnosti,

autorskih prava u odnosu na pravo na pristup informacijama. Transferna

komponenta kolegija ogleda se u razradi eseja vezanih uz domenu

istraživanja. U tom smislu doktorandi se upoznaju s mogućim pristupima

istraživanju te prezentaciji vlastitih rezultata pred zainteresiranom publikom. Opis istraživačkih tema,



Kolegij otvara istraživačka pitanja vezana uz: percepciju privatnosti i zaštitu privatnosti;

odnos zaštite podataka i prava na pristup informacijama;

zaštitu autorskih prava i utjecaj na zaštitu privatnosti korisnika u

umreženom društvu.


Osnovna literatura 1. Izvadci iz: D. Korff, Data Protection Laws in the European Union,

September 2004 (trebala bi biti podjeljena ili prodana studentima, ovisno

o dogovoru s izdavačem).

2. D. Korff, Comparative Summary of national data protection laws, study

carried out for the EU Commission in 2001.

3. I. Brown & D. Korff, Privacy and Law Enforcement, study carried out

for the UK Information Commissioner and published on the Information

Commissioners website, August 2004.

4. The Surveillance-Industrial Complex: How the American Government Is

Conscripting Businesses and Individuals in the Construction of a

Surveillance Society, ACLU, 2004.

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


55

55

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Projektni ciklusi u znanosti i razvoju Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Blaženka Divjak

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Uloga znanosti danas - Povezivanje znanosti, privrede i javnog sektora.

Učinkovitost znanosti. Znanstvena metoda u interdisciplinarnom

okruženju. Projektni pristup u znanosti. Planiranje znanstvenog rada i

znanstvene karijere.

2. Uvod u projekt - Projektna ideja i njezina evolucija. Upotreba alata:

brainstorming, concept mapping, mind mapping. Softver za pripremu i

vođenje projekta. Baze postojećih projekata.

3. Planiranje projekta - Ciklus projekta. Definiranje ciljeva. Usklađivanje

ciljeva projekta s misijom institucije, planiranje prema potrebama

tržišta, izbor menadžmenta, izbor tehnologije i alata vođenja projekta,

prethodno istraživanje. Pilot studije i projekti smanjivanje rizičnosti

projekta. Podjela projekta na dijelove (aktivnosti i radni paketi). Mrežni

dijagrami.

4. Rad u timu kod R&D projekata - Timski rad i uloge i usklađenost

članova tima u R&D projektima. Uloge znanstvenog koordiniranja

(scientific coordination) i vođenja projekta (project management).

Uloge voditelja projekta (project manager): ugovorne i pravne obaveze,

financijska pitanja, upravljanje projektom, politički/društveni/etički

aspekti. Motivacija i vođenje tima.

5. Specifičnosti znanstvenih i razvojnih projekata (R&D) - Znanstveni,

razvojni i stručni projekti. Karakteristike i faktori uspješnosti R&D

projekata. Metode istraživanja u pojedinim znanstvenim poljima

(društvene znanosti, prirodne znanosti, matematika, itd.). Formuliranje

i dokazivanje hipoteze. Filozofija znanosti. Faze

znanstvenoistraživačkog projekta sa znanstvenog stajališta: planiranje i

formiranje projekta, prikupljanje i obrada potrebnih informacija (faza

istraživanja), analiza informacija/podataka, pisanje i diseminacija.

Istraživanja u području vođenja projekata.

6. Domaći i međunarodni programi - Domaći i međunarodni programi

financiranja i njihove karakteristike. Specifičnosti međunarodnih

projekata. Izvor informacija o međunarodnim projektima.

7. Međunarodni projekti - Formiranje konzorcija (partneri na projektu,

struktura i odgovornosti). Rad po pravilima međunarodnih projekata

(primjer pravila Europske komisije, PRAG). Modeli ugovora. Podjela

projekta na radne pakete (workpackeges). Primjer Framework Program

6 i Tempusa (Sokrates). Sastanci konzorcija i pisanje izvještaja.

8. Elementi prijave projekta - Opis projekta. SWOT analiza. Pristup preko

logičke matrice (LFM - Logical Framework Matrix). Management

R&D projekata. Rezultati i izlazi projekta. Podjela na radne pakete

(Work Breackdown Structure - WBS - Work packages). Razrada

budgeta i financial plan. Pokazatelji uspješnosti. Pretpostavke i rizici.

Posebni dijelovi prijave: utjecaj projekta, analiza potreba (needs

analysis), relevatnost za EU politiku, održivost projekta, upravljanje

kvalitetom na projektu, plan diseminacije rezultata projekta.

9. (Matematičke) metode prikladne za planiranje i vođenje R&D projekta

- Stablo problema Stablo ciljeva LFM. Metode planiranja projekta i


56

56

grafičkog prikaza aktivnosti i njihovih međuovisnosti: Gantt chart,

PERT-CPM chart. Posebne metode za probleme programa

(multiprojektna situacija), upravljanje nesigurnostima u projektu, te

planiranje: Dependency Structure Matrix (DSM), Domain Mapping

Matrix (DMM). Programski alati. Matematičke metode za analizu

financija u projektu (grafičke i analitičke).

10. Vođenje i završetak projekta - Reorganizacija projektnog tima i

vremenskog plana. Praćenje indikatora uspješnosti i graničnika

(milestones) tijekom provođenja projekta. Financijsko praćenje i

administriranje projekta. Monitoring projekta i upravljanje rizicima.

Proces rješavanja problema i odlučivanja u projektu. Korektivne akcije

u projektu. Završno izvješće (report). Uspješnost projekta i

samoanaliza. Planiranje novih projekata na temeljima završenih.

11. Istraživačke metode - Istraživačke metode u projektnom menadžmentu


nastave Predavanja i seminari i samostalni istraživački rad. Na seminarima će se raditi u timovima na konkretinim prijavama

projekata (FP, Tempusu, EUREKA-i, CEEPUS-u, NATO science,

European Science Foundation i sl.).

Aktivnosti na predmetu:

Predavanja / artefakti u sustavu za e-učenje: Radionice, diskusijske

skupine

Prikaz članka / samostalni pregledni rad: Analiza i vrednovanje

znanstvenih članaka i časopisa

Izrada projekta / projektna prijava prema metodologiji EU: Istraživanje

liter., primjera, alata, pisanje, timski rad: Evaluacija projekta / evaluacija

projekta

Samostalno istraživanje / prezentacija, vrednovanje teorijskih znanja na

usmenom: Prezentacija, literatura za usmeni

Ukupno: 9 ECTS Broj ECTS-a za kreativni rad i istraživanje: 7


obveza Ishodi učenja - Način praćenja Razumijevanje uloge i načina upotrebe projekta u znanosti i razvoju Usmeni ispit, “obrana” prijave

Rad u timu na pojedinim metodama

Poznavanje i primjena metoda upravljanja projektima Rad u timu na pojedinim metodama

Prezentacija teoretskih i praktičnih apekata pojedinih dijelova prijave

Analiza i prepoznavanje kriterija uspješnosti projekata u pojedninim

fazama projektnog ciklusa Pisanje projektne prijave


Sinteza i prezentacija osnovih dijelova prijave R&D međunarodnog

projekta Izrada on-line tečaja o pisanju Tempus IV prijave u Moodle-u


Razvijanje sposobnosti za timski rad, ali i za vođenje tima, te upravljanje

projektnom dokumentacijom Evaluacija projekata prema zadanim pravilima

Vrednovanje R&D projekata Samoevaluacija rada u timu


57

57


kvalitete nastave Na početku predavanja - Upitnik i analiza predznanja studenata u području

projektnog manadžmenta i istraživačkih metoda kako bi se uskladila nastava

s predznanjima, ali i očekivanjima studenata. Tijekom nastave - studenti vode dnevnik rada te evalauiraju pojedine

dijelove nastavnog i istraživačkog procesa. Na kraju predavanja - Studenti popunjavaju upitnik o zadovoljstvu rada na

predmetu (višestruki odgovori + komentari), ali i Samoevaluaciju vlastitog

rada i napretka na predmetu. Temeljem analize prikupljenih mišljenja unapređuju se pojedini elementi.


e-Učenja (opisno) Razina 3 implementacije e-učenja. Dostupni svi nasatvni materijali raspoređeni po poglavljima, linkovi na

dodatne materijale, forum s vijestima, forum za studente, kalendar i sve

aktivnosti na nastavi kao i upute za samostalni rad. Studenti svoje radove i

vježbe predaju u sustavu Moodle, a i nastavnik na taj način daje povratnu

informaciju o kvaliteti radova i pripadne bodove. Studenti imaju uvid u

bodove po aktivnostima i ocjene. Opis mogućnosti




vještina

Generic skills: Project management in R&D and innovation Leading and working in team Application of project management research methods in interdisciplinary

fields Writing structured survey research paper Ishodi učenja: razumijevanje uloge i načina upotrebe projekta u znanosti i razvoju, te

značajki znanstvenog istraživanja (rizičnost znanstvenih projekata,

važnost inventivnosti pojedinca, međunarodni karakter)

poznavanje i primjena metoda upravljanja projektima za prijavljivanje i

vođenje R&D (research & development) projekata i prikladne

terminologije na hrvatskom i engleskom jeziku

analiza i prepoznavanje kriterija uspješnosti projekata u pojedinim

fazama projektnog ciklusa • sinteza i prezentacija osnovnih dijelova

prijave R&D međunarodnog projekta

razvijanje sposobnosti za timski rad , ali i za vođenje tima, te upravljanje

projektnom dokumentacijom

vrednovanje R&D projekata s obzirom na primjenu metoda upravljanja

projektima te, u ograničenom opsegu, i s obzirom na znanstvenu

relevantnost.




unapređenje i analize metoda upravljanja projetima u znanosti i razvoju

analiza uspješnosti projekata i programa financiranja

razvoj metodologije odlučivanja i evaluacije projektih prijedloga te

programa

razvijanje modela financiranja znanosti i razvoja na nacionalnoj i

institucionalnoj razini

uloga okruženja na razvoj i uspješnost projekata u znanosti i razvoju

razvoj i uloga strategija za razvoj znanosti, istraživanja i inovacija te

njihov utjecaj na ostale čimbenike razvoja sustava znanosti i viskog

obrazovanja

istraživanje difuzije inovacija i apsorpcijskog kapaciteta u različitim

okruženjima


Osnovna literatura 1. Kerzner H., Project management, A systems Approach to Planning,

Scheduling and Controlling, John Wiley & Sons, Inc. 2003.


58

58

2. Guide to the Project Management Body of Knowledge, PMBOK, CD-

ROM, 2004 Edition

3. International Journal of Project Management, IMPA, Elsevier

4. Projektni ciklusi u znanosti i razvoju ur . Divjak B., (2009) TIVA-FOI,

Varaždin

5. Kerzner H., Project management, A systems Approach to Planning,

Scheduling and Controlling , John Wiley & Sons, Inc. 2003.

6. Guide to the Project Management Body of Knowl

7. Rea M. L., Parker A.R ., Designing and Conducting Survey Research.

3rd Ed ., J. Wiley & Sons , 2005

8. Creswell J.W., Research design: Qualitative, Quantitative and Mixed

Methods Approaches , Sage Publ., London, 2003

Dopunska literatura

Izvori na Internetu


59

59

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Raspoznavanje uzoraka Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Slobodan Ribarić

Ime(na) suradnika Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj Raspoznavanje uzoraka: značajke, vektor značajki, klasifikator






za oblikovanje i izgradnju sustava za raspoznavanje.

Linearni klasifikatori

U modulu pozornost je posvećena oblikovanju linearnih klasifikatora.

Glavna prednost linearnih klasifikatora je njihova jednostavnost i „računska“

privlačnost. Lekcija započinje s pretpostavkom da se vektori značajki iz

raspoloživih razreda mogu ispravno klasificirati uporabom linearnog

klasifikatora, te na temelju toga razvit ćemo tehnike za određivanje

(računanje) odgovarajućih linearnih funkcija: Gradijentni postupci učenja

decizijskih funkcija. Postupak perceptrona i njegove varijante. Ho-

Kashyapova metoda učenja. Poopćeni algoritam perceptrona. Strojevi s

potpornim vektorima (SVM).

Nelinearni klasifikatori

U prethodnom modulu oblikovali smo linearne klasifikatore koji su opisani

s linearnim diskriminantnim funkcijama (hiperravninama) g(x). U ovom

modulu bavimo se problemima u kojima nisu uzorci linearno razdvojivi i za

koje linearni klasifikator ne daje zadovoljivu performansu: Poopćene

(linearne) decizijske funkcije. Dihotomija. Metode temeljene na jezgrenim

funkcijama.SVM za nelinearno razdvojive razrede. Potencijalne funkcije.

Troslojni i višeslojni perceptron.

Bayesov klasifikator

U ovom modulu bavimo se oblikovanjem klasifikatora koji se temelji na

statističkom pristupu. Pristup koristi činjenicu da se generirane značajke

povijaju statističkoj prirodi procesa. Teme su sljedeće: Bayesova teorija

odlučivanja, Diskriminantne funkcije i plohe odlučivanja, Bayesov

klasifikator za normalne distribucije, Procjena nepoznatih funkcija gustoće

vjerojatnosti.

Klasifikacija uzoraka na temelju funkcija udaljenosti

U ovom se modulu započinjemo baviti proučavanjem klasifikatora uzoraka

koji su najjednostavniji i jako intuitivni – konceptom klasifikacije uzoraka

na temelju funkcija udaljenosti. Vektote značajki promatramo kao točke u

Euklidskom prostoru i pomoću udaljenosti uvodimo mjeru sličnosti između

uzoraka. Sljedeće se teme obrađuju:1-NN, q-NN i (q, l)-NN klasifikacijska

pravila.

Generiranje i zbor značajki

Cilj ovog nastavnog modula je proučavanje metodologije koja se odnosi na

izbor značajki, odnosno varijabli koje oblikuju vektor značaki. Tema je vrlo

bliska problemu koji je poznat u području raspoznavanja uzoraka kao

„prokletstvo dimenzionalnosti“. Glavne teme su: Fisherova diskriminantna

analiza (LDA), Karhunen-Loeve transformacija (analiza glavnih komponenti


60

60

PCA), Višestruka diskriminantna analiza (MDFSkupovi uzoraka za učenje i

ispitivanje – metode evaluacije.

Postupci grupiranja i analiza grupa

U ovom modulu bavimo se postupkom nenadgledanog slučaja, odnosno

postupkom učenja bez učitelja – slučaju kada označeni uzorci nisu

raspoloživi. Teme: Definicija grupiranja, mjere sličnosti, kriteriji grupiranja,

jednostavni postupci grupiranja, algoritam k-srednjih vrijednosti,

ISODATA, grupiranje utemeljeno na teoriji grafova.

Postupci oblikovanja i evaluacije sustava za raspoznavanje uzoraka

Modul je usredotočen na zadnju fazu oblikovanja sustava za raspoznavanje.

Nakon što je sustav oblikovan potrebno je vrednovati njegovu performansu

i ocijeniti vjerojatnost klasifikacijske pogreške. Teme: zamjenska metoda,

Hold-Out metoda, Leave-One-Out metoda ispitivanja


nastave Predavanja, opis istraživačkih projekata, prikaz i analiza rezultata objavljenih

u znastvenim časopisima i zbornicima konferencija Opis načina izvršavanja

obveza Pismeni dio ispita – 75 bodova, Usmeni dio provjere teorije – 25 bodova,

Ukupno 100 bodova. Druga mogućnost: Priprema seminarskog rada (rezultati vlastitih istraživanja

u području raspoznavanja uzoraka, prezentacija i obrana rada pred

slušateljima kolegija) -75 bodova, Usmeni dio provjere teorije – 25 bodova,

Ukupno 100 bodova. Opis načina praćenja

kvalitete nastave U skladu s pravilnikom na FOI


e-Učenja (opisno) Pisani materijal je raspoloživ slušateljima na web stranicama predmeta

Opis mogućnosti predmeta

za stjecanje radnih

kompetencija te generičkih

i transfernih vještina






za oblikovanje i izgradnju sustava za raspoznavanje. Opis istraživačkih tema,



Na temelju gore navedenih tema studenti doktorskog studija bit će u stanju:

Objasniti i definirati osnovnu zamisao raspoznavanja uzoraka,

Razumjeti i razlikovati postupke, metode i algoritme koji se odnose

na raspoznavanje uzoraka,

Uporabiti metode iz raspoznavanja uzoraka u novim kompleksnim

primjenama,

Analizirati i raščlaniti problem koji se odnosi na složen sustav za

raspoznavanje,

Oblikovati i razviti sustav za raspoznavanje za specifičnu namjenu,

Vrednovati kakvoću rješenja, odnosno oblikovanog sustava za

raspoznavanje Prostor za znanstveno istraživanje je sljedeći mogući:

Razvoj sustava za interakciju čovjeka sa strojem,

Identifikacija osoba na temelju biometrijskih (fizioloških i

ponašajnih) značajki,

Oblikovanje inteligentnih strojeva s umjetnom percepcijom okoline

De-identifikacija osoba i zaštita njihove privatnosti

Ambijenta inteligencija Slični predmeti u svijetu 1. Michigan State University, Pattern Recognition and Analysis


61

61

2. UNIVERSITÄT SALZBURG, Pattern recognition: methods and

their application 3. TU Delft, Pattern recognition

Osnovna literatura 1. Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork, Pattern

Classification, J. Wiley, New York, 2001.

2. S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recogniton, Elsevier, 2009.

3. J. T. Tou, , R. C. Gonzalez, Pattern Recognition Principles, Addison-

Wesley, 1974.

4. L. Gyrgyek, N. Pavešić, S. Ribarić, Uvod u raspoznavanje uzoraka,

Tehnička knjiga, Zagreb, 1982.

Dopunska literatura L. I. Kuncheva, Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms,

Wiley-Blackwell, 2004. Izvori na Internetu http://www.cse.msu.edu/~cse802/

http://www.youtube.com/watch?v=So0W65mUhDM


62

62

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Razvoj programskih sustava utemeljenih na komponentama Ime(na) nositelja Ivica Crnković

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Principi komponentnog pristupa - Osnovni principi programskog razvoja

utemeljenog na komponentama i motivacija za njegovo uvođenje.

Svojstva komponentnih sustava i njihove specifičnosti u odnosu na ostale

oblike razvoja programskih sustava.

2. Tehnologije za komponentni razvoj - Temeljne tehnologije za

komponentni razvoj i njihova komparativna analiza: COM/DCOM,

.NET, EJB, CORBA, Web servisi. Značaj sučelja i integracija sustava.

3. Specifikacije programskih komponenata - Funkcionalne i nefunkcionalne

specifikacija programskih komponenata. Atributi kvalitete komponenata

i komponentnih sustava.

4. Arhitektura komponentnih sustava - Međudjelovanje komponenata,

arhitektura programskih sustava. Kompozicija komponenata i njihovih

svojstva problemi modeliranja i predviđanja svojstva kompozicije

komponenata.

5. Razvojni proces sustava temeljenim na komponentama. - Razvoj sustava

temeljenih na komponentama i osnovni elementi razvojnog ciklusa.

6. Sustavi za rad u stvarnom vremenu - Značajke rada u stvarnom vremeneu,

komponentni modeli za ugrađene sustave i sustave u stvarnom vremenu.


nastave Predavanja, znanstveni seminari (u formi preglednih radova, sistematskih

preglednih radova, planova istraživanja) vezanih uz komponentni pristup. Opis načina izvršavanja

obveza Članak kao pristupni rad, uz javnu obranu i/ili objavljivanje u časopisu ili na

koferenciji. Opis načina praćenja


preglednog rada i plana istraživanja koje je potrebno izraditi u okviru

kolegija. Doktorandi međusobno prezentiraju planove istraživanj pri ćemu se

potiče kritička diskusija i otvoreno promišljanje. Slična se dikusija otvara i o

temama koje predaju nastavnici na kolegiju. Obzirom da se radi o

suvremenim znanstvenim trendovima ostaje puno prostora za otvorenu

diskusiju. Ovime se stvara kritički stav kod doktoranada i unaprijeđuje

promišljanje vlastitog razvoja. Razina implementacije



za e-učenje nalazi se repozitorij relevantnih znanstvenih članaka koji trenutno





vještina

Kolegij je vezan uz dinamične znanstvene i stručne trendove komponentnog

pristupa razvoju programskih sustava. Premda vezan uz domenu kolegij

potiče doktorande na samostalan znanstveni pristup kroz izradu sustavnih

pregleda literature i izradu planova istraživanja što je transferna komponenta

kolegija. Po završetku kolegija od doktoranada se očekuje da imaju presjek

relevantnih trendova u domeni komponentnog razvoja. Opis istraživačkih tema,



Razvoj programskih sustava za heterogene računalne platforme, ugrađene

sustavi, sustave za rad u stvarnom vremenu. Distribucija komponenata na

heterogene računalne platforme i mogući pristupi zavisno od različitih

kriterija optimalnosti. Slični predmeti u svijetu


63

63

Osnovna literatura 1. Ivica Crnkovic, Magnus Larsson, Building Reliable Component-Based

Software Systems, Artech House Publishers, 2002, ISBN 1-58053-327-2

2. Clemens Szyperski, Component Software - Beyond Object-Oriented

Programming Second Edition, Addison-Wesley / ACM Press, 2002,

ISBN 0-201-74572-0

3. Radovi s konferencija poput Sypmosia on Component-Based Software

Engineering

4. George T. Heineman, William T. Councill, Putting Pieces togehter,

Addison Wesley Copyright: 2001, ISBN: 0-201-70485-4

5. Don Box Essential COM, Addison-Wesley Professional, 1997, ISBN

0201634465

6. Jon Siegel, CORBA 3 Fundamentals and Programming, John Wiley &

Sons, 2000, ISBN: 0471295183

Dopunska literatura 1. Richard Monson-Haefel, Enterprise JavaBeans, O'Reilly; 2001, ISBN

0596002262

2. Radovi s različitih konfrencija iz programskog inženjerstva (ICSE,

ESEC/FSE, Euromicromo SEAA).

3. A Classification Framework for Software Component Models, Ivica

Crnkovic, Séverine Sentilles, Aneta Vulgarakis, Michel Chaudron

(Technical University Eindhoven), IEEE Transaction of Software

Engineering, vol 37, nr 5, p593-615, IEEE, October, 2011

4. Component-based Development Process and Component Lifecycle,

Pages, Ivica Crnkovic, Michel Chaudron (Technical University

Eindhoven), Stig Larsson (former), Journal of Computing and

Information Technology, vol 13, nr 4, p321-327, University Computer

Center, Zagreb, November, 2005

5. Concerning Predictability in Dependable Component-Based Systems:

Classification of Quality Attributes, Ivica Crnkovic, Magnus Larsson,

Otto Preiss (ABB CRC), Architecting Dependable Systems III,, p pp. 257

– 278, Springer, LNCS 3549, Editor(s): R. de Lemos et al. (Eds.):, 2005

Izvori na Internetu


64

64

Table 3. Detaljan pregled predmea Naziv predmeta Konceptualno modeliranje složenih sustava Ime nastavnika Prof.dr.sc. Vesna Dušak Imena sudionika u nastavi Dr.sc. Irena Peharda Tip (obvezan/izborni) Izborani Broj sati nastave 30 Jezik izvođenja hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj Uloga složenih sustava

“Znanost o složenim sustavima je znanost pretvaranja/oponašanja, a njena

uloga u društvu je istražiti dinamičke složene sustave društvu i njihove

aspekte ponašanja. Tradicionalni pristup usmjeren je na dijelove

promatranog sustava. Novi pristup integrira mreže čitave mreže

odnosa/utjecaja unutar i između sustava. Te su mreže odgovorne za pojavu

kolektivnog ponašanja koje možemo vidjeti u svim fizičkim, biološkim,

društveno-ekonomskim i tehnološkim sustavima. Istraživanje složenih može odgovoriti na pitanja koja su ranije razmatrana

izvan područja znanstvenog istraživanja. To uključuje upotrebu znanstvenog

pristupa za razumijevanje ponašanja ljudi, socijalnih interakcija i posljedica

politika i odluka donesenih u društvu.“ (prijevod:

http://www.necsi.edu/research/overview.php ) Složeni sustavi Temeljni pojmovi: sustavi, definicije, paradigme i postulati. Kaos, složenost

i entropija. Definicija složenih sustava, izvori složenosti, klase složenih

sustava. Neorganizirana složenost nasuprot organizirane složenosti.

Ponašanja i dinamika složenih sustava, struktura složenih sustava.

Modeliranje složenih sustava. Temeljna metodologija modeliranja Temeljna metodologija istraživanja jesu simulacijski eksperimenti i analize.

Simulacija predstavlja oponašanje operacija realnih sustava i/ili sustava kroz

vrijeme koristeći statističko-matematičke modele. Modeli predstavljaju

ključne značajke ponašanja (funkcije) odabranih fizičkih i apstraktnih

sustava ili procesa. Model predstavlja sam sustav, dok simulacija predstavlja

rad (operacije) sustava kroz vrijeme time. Simulacije mogu biti diskretne,

kontinuirane, kombinirane diskretno-kontinuirane i Monte Carlo simulacije,

sukladno ponašanjima izučavanih sustava. Simulacije se temelje na

eksperimentima, pa je oblikovanje eksperimenata glavni alat simulacijskog

modeliranja. Moderni pristupi razvoju modela složenih sustava Pristup putem multi-agentnih sustava: Multi-agentna simulacija: Često se

koristi za unapređenje saznanja u biologiji i/ili društvenim znanostima

pružajući mogućnost gradnje umjetne prezentacije sustava koja djeluje kao

mali laboratorij za ispitivanje lokanog ponašanja čimbenika sustava. Razvoj složenih sustava sa stajališta upravljanja kvalitetom: Sukladno

metodologiji razvoja složenih sustava, svrha je QM sustava utjecati na sve

elemente i čimbenike odgovorne za kvalitetu, osiguravajući spremnost za

reorganizaciju da bi se izvršili različiti zadaci i postigla stabilnost pri

upravljanju slabostima, te osiguravajući čvrstu povezanost između zahtjeva

na kvalitetu robe i aktivnosti poduzeća potrebne za postizanje postavljenih

zahtjeva koristeći organizacijske i administrativne te ekonomske, pravne i

druge metode upravljanja. Simulacija problema s više skala pruža mogućnost korištenja matematičkih

modela za rješavanje problema koji su od kritičnog značaja sustav. Proces

razvoja integriranih strategija za rješavanje problema složenih sustava

http://www.necsi.edu/research/overview.php


65

65

dovodi do značajnijeg korištenja matematičkih i statističkih alata, od

temeljnih analiza do razvoja potrebne programske podrške. Takav pristup

unapređuje teoretsko razumijevanje i primjenu računalnih metodologija za

proučavanje složenih sustava. (uključujući: teoriju igara, Markovljeve lance,

teoriju redova čekanja, Dinamičko programiranje i ostale adekvatne alate.). Područja izučavanja složenih sustava Specifičnosti različitih područja primjene: industrija, društveno područje,

medicina, biologija, ekologija, ekonomija i sl… Metodologije se razvijaju i oblikuju sukladno specifičnim zahtjevima

primjena u različitim područjima Opis nastavnih metoda

Predavanja, istraživački projekt, polje istraživanja, izbor metodologije ,

analiza rezultata istraživanja Prezentacija projekta, Objava rezultata istraživanja.

Opis predmeta/uvjeti

polaganja ispita Vrednovanje modela: Aktivnosti u grupi (grupna dinamika) - 14 bodova;

Analiza literature ili kritički prikaz problema. (do dvije strane) - 16

bodova;

Rad na projektu uključujući temu istraživanja, hipoteze i prezentacije.

Formulacija rezultata istraživanja i priprema za objavljivanje rezultata

u časopisu ili na konferencijama. - 45 bodova;

Usmeni dio ispita - 25 bodova. Ukupno: 100 bodova, Obrana rada provodi se pred polaznicima predmeta. Ispit završava usmenom

provjerom znanja. Opis praćenja kvaliete

rada Točke kontrole kvalitete rada: Opis strukture, dinamike i ponašanja aktera na odabranom slučaju.

Oblikovanje modela procesa odabranog slučaja.

Prepoznavanje temeljnih varijabli i parametara odabranog slučaja.

Oblikovanje modela ponašanja glavnih varijabli odabranog slučaja.

Oblikovanje metodologija za rješavanje problema odabranog slučaja.

Konačno rješenje problema odabranog slučaja.

Opis razine e-učenja

2. stupanj prema strategiji e-učenja FOI Komunikacija putem alata za e-učenje.

Svi potrebni materijali za prijenos znanja dostupni su putem alatu za e-

učenje

Rezultati koraka istraživanja/točke analize kvalitete rada

Vrednovanje međurezultata

Moguće diskusije preko skypea.

Konačni ispit (usmeni) obavlja se u kabinetu nastavnika.

Opis generečkih i

prenosivih vještina

dobivenih na

predmetu/modulu

Unapređenje znanja i kognitivnog načina razmišljanja.

Prepoznavanje i analiza složenih sustava.

Definiranje i modeliranje strukture, dinamike i ponašanja složenih

sustava.

Primjena odgovarajućih metoda i tehnika za rješavanje problema složenih

sustava. Ne metoda, već metodologija.

Predstavljanje i publiciranje rezultata dubinskih analiza istraživanih

podataka.

Unapređenje komunikacija u znanstvenoj zajednici.

Unapređenje sposobnosti rada u više kulturalnim i multi-znanstvenim

poljima

Opis znantsvenih tema i

potencijalan znanstveni Moderni pristupi simulacijskom studijama za razvoj složenih sustava.

Sistematski unaprijediti informacijske izvore, baštinu i metode za

izučavanje složenih sustava.


66

66

doprinos studentskih

istraživanja Upravljanje razvojem modela i stabilnosti sustava

Primjena naprednim metoda za modleiranje složenih sustava

Mjerenje učinkovitosti i korisnosti modela složenih sustava.

Prepoznavanje specifičnih značajka u pojedinom polju primjene u

procesu odabira adekvatne metodologije.

Slični predmeti Fakultet za oranizacijske nauke, FON, Beograd, Republika Srbija

University of Central Florida, Orlando, USA

Imperial College, London, Great Britain

Literatura 1. Yaneer Bar-Yam, Making Things Work: Solving Complex Problems in

a Complex World, NESCI, Knowledge Press, 2004, London, Great

Britain

2. Dynamics Of Complex Systems (Studies in Nonlinearity), Prinston

paperback,

3. Averill M. Law, W. David Kelton, Simulation Modelling and Analysis,

3/e, The McGraw-Hill, 2001

4. Modelling and Simulation, ed., G. Petrone and G. Cammarata, I-Tech

Education and Publishing, 2008 under CC BY-NC-SA 3.0 license, 2008

5. Multi-agent systems: a modern approach to distributed artificial

intelligence / monography, ed: G. Weiss, The MIT Press, Cambridge,

Massachusetts, 2000,

http://www.patternsinnature.org/Book/ComplexSystems.html

6. R. Axelrot, The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of

Competition and Collaboration,

http://www.amazon.com/exec/obidos/ISBN=0691015678/newenglandc

ompleA

7. M. H. Lyons, I. Adjali, D. Collings, K. O. Jensen, Complex System

Models for Strategic Decision Making, BT Technology Journal, Vol 21,

Iss 2, 2003

Dodatna literatura 1. Complex Systems Publications, Inc. Complex Systems is a journal

devoted to the science, mathematics, and engineering of systems with

simple components but complex overall behaviour.

2. Journal of Complex Systems is a peer-reviewed, open access journal that

publishes original research articles as well as review articles related to all

aspects of complex systems.

3. Emergence: Complexity & Organization , An International Trans-

disciplinary Journal of Complex Social Systems

4. Advances in Complex Systems, A Multidisciplinary Journal

5. The journal Simulation Modelling Practice and Theory provides a forum

for original, high-quality papers dealing with any aspect of systems

simulation and modelling.

6. World Journal of Modelling and Simulation, Published by print and

online quarterly, ISSN: 1746-7233, England, UK

7. Sunny Y. Auyang, Foundations of Complex-system Theories In

Economics, Evolutionary Biology, and Statistical Physics, Cambridge

University Press, 1999

8. Hamad I. Odhabi, Ray J. Paul, Robert D. Macredie, The four phase

method for modelling complex systems in Proceedings of the 29th

conference on Winter simulation, 1997

9. Y. Bar-Yam, Multi-scale Complexity / Entropy, Advances in Complex

Systems 7, 47-63, 2004

10. Edward Ott, Chaos in Dynamical Systems (Cambridge University Press:

Cambridge, 1993).

Izvori na Internetu 1. http://www.necsi.edu/research/overview.php

http://www.amazon.com/Making-Things-Work-Solving-Problems/dp/0965632822/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1372674446&sr=1-1

http://www.amazon.com/Making-Things-Work-Solving-Problems/dp/0965632822/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1372674446&sr=1-1

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/

http://www.patternsinnature.org/Book/ComplexSystems.html

http://www.amazon.com/exec/obidos/ISBN=0691015678/newenglandcompleA

http://www.amazon.com/exec/obidos/ISBN=0691015678/newenglandcompleA

http://www.worldscientific.com/worldscinet/acs

http://www.necsi.edu/research/overview.php


67

67

2. http://www.ccsr.uiuc.edu/web/Journals/Journals.html

3. http://www.eurosim.info/, EUROSIM - the Federation of European

Simulation Societies, provides a European forum for regional and

national simulation societies to promote the advancement of modelling

and simulation in industry, research and development.

4. https://www.informs.org/, American Society for Operations Research

and Management, Institute for Operations. Research and The

Management Sciences (INFORMS).

5. http://www.eurosim.info/, EUROSIM Conferences - Conferences of

EUROSIM Member Societies. The usual annual conferences of the

member societies can be organised as EUROSIM Conferences.

http://www.ccsr.uiuc.edu/web/Journals/Journals.html

http://www.eurosim.info/

https://www.informs.org/

http://www.eurosim.info/


68

68

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Stanje i razvoj ERP sustava

Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Josip Brumec


Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30+0+0 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Povijesni razvoj ERP-sustava - Teorija sastavnica i njihova povezanost s

proizvodnim procesom. Samostalni moduli za sastavnice, skladišno

poslovanje, računanje potreba i terminiranje radnih naloga. Koncept

MRP. Povezivanje samostalnih modula na temelju teorije relacijskih baza

podataka i koncept MRP II. Integracija, proširenje funkcionalnosti i

razvoj umreženog koncepta ERP sustava. Upravljanje opskrbnim lancem

(engl. Supply Chain ManagementSCM) i koncept e-ERP.

2. Teoretske osnove ERP-sustava - Pregled najvažnijih algoritama pojedinih

funkcija ERP-sustava (za prognoziranje potražnje, organizaciju

sastavnica, optimalizaciju zaliha, alokaciju resursa, protočno

terminiranje, rješavanje redova čekanja itd.). Utjecaj teorije grafova,

statističke teorije, relacijske teorije i drugih na oblikovanje pojedinih

funkcionalnosti ERP-a. ERP i modeliranje poslovnih procesa.

Organizacijske pretpostavke za uspješnu primjenu ERP-a. Referentni

modeli ERP sustava u pojedinim industrijama.

3. Unutrašnji ustroj ERP-sustava - Taksonomija i klasifikacija proizvodno-

poslovnih sustava. Vrste i namjene ERP-sustava i kriteriji za njihov

odabir. Opći ustroj i opis funkcionalnosti pojedinih modula ERP-a.

Transformacijske funkcije pojedinih propizvodno-poslovnih procesa.

SCM kao proširenje ERP-a. Suvremene informacijske i komunikacijske

tehnologije kao tehnička infrastruktura za e-ERP.

4. Tehnološke osnove računalom podržanih proizvodnih i poslovnih sustava

- Komponente računalom objedinjene proizvodnje (CIM). Računalna

potpora projektiranju proizvoda i tehnološkog procesa (CAD/CAM) te

planiranju i vođenju proizvodnje (PP&C). Računalna potpora kontroli

kakvoće (CAQ). Koncepcija otvorenih sustava u računalom objedinjenoj

proizvodnji. Prikaz postojećih i koncept novih modela arhitekture

sustava. Referentni ESPRIT-CIM OSA model. Normizacija i biblioteka

referentnih generičkih funkcija. Prikupljanje informacija i njihova

prilagodba pojedinim razinama proizvodnje i poslovnog odlučivanja.

5. Uvođenje i primjena ERP-sustava - Prednosti i nedostaci vlastitog razvoja

ili primjene standardnih ERP-paketa. Modeliranje i preustroj poslovnih

procesa (BPR) prema referentnim modelima te prilagodba generičkog

paketa kao preuvjet za uspješnu primjenu ERP-a. Pristupi u slučaju

vlastitog razvoja (objektni pristup, komponentni pristup, okviri i

predlošci razvoja). Planiranje projekta uvođenja ERP-a i kritični faktori

uspjeha. Mjerenje uspješnosti primjene ERP-a.

6. Koncept novog ERP-a - Kritički osvrt na ograničenja i neiskorištene

potencijale postojećeg ERP-a. Mogućnost korištenja alternativnih

teorijskih koncepata (npr. matrični račun umjesto "raspuštanja"

sastavnice) i informatičkih potencijala (npr. baza podataka u memoriji

računala) za oblikovanje novog ERP-a. Mogućnosti iznalaženja boljih

algoritama za neke funkcionalnosti novog ERP-a. Servisno prijentirane

arhitekture ERP sustava i integracija s drugim informacijskim sustavima.


69

69

7. Samostalan rad - U okviru samostalnog rada svaki će polaznik, u

dogovoru s profesorom, detaljno istražiti odabranu funkcionalnost jednog

od referentnih ERP-ova te postaviti i razraditi rješenje za njezino

poboljšanje. Predloženo rješenje mora predstavljati samostalni znanstveni

doprinos, za kojeg će kandidat pokazati očekivani učinak i dokazati

opravdanost promjene. Obrana rješenja je javna, a u određenim

slučajevima mentor može odrediti da se znanstveni doprinos dokaže

objavljivanjem članka u relevantnom časopisu ili na međunarodnoj

konferenciji, uz provedbu priznatog recenzentskog postupka.


nastave Predavanja, samostalni istraživački rad.


obveza Članak kao pristupni rad, uz javnu obranu i/ili objavljivanje u časopisu ili na

koferenciji. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave na kolegiju prati se kroz interakciju s doktorandima i

kvalitetu radova koje izrade i koje prezentiraju pred nastavnikom i svim

polaznicima kolegija. Potiče se kritička diskusija i propitivanje mogućih

rješenja i planova istraživanja. Diskusija je otvorena i za teme koje nastavnici

predaju na kolegiju jer se radi o suvremenim znanstvenim trendovima u

kojima ima puno otvorenih pitanja. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) Prezentacije s predavanja nalaze se na sustavu za e-učenje. Znanstveni članci

koji su dio obvezne i dopunske literature također su pohranjeni na sustavu za

e-učenje. Sustav se koristi za komunikaciju sa studentima te predaju i

ocjenjivanje seminarskh radova. Opis mogućnosti




vještina

Kolegij obrađuje suvremene znanstvene trendove i smjernice razvoja ERP

sustava te njihovog utjecaja na organizaciju. U sklopu samostalnog rada

studenti moraju ocrtati moguće smjernice za istraživanje te koncipirati plan

istraživanja. U tom smislu kolegij ima određenu transfernu dimenziju jer

potiće razvoj vještina vezanih uz pisanje preglednih radova i planova

istraživanja. Opis istraživačkih tema,



Istraživačke teme koje kolegij pokriva odnose se na: Nove algoritamske pristupe izračuna MRP algoritma i njegovih

izvedenica (paralelizacija izračuna, izračun primjenom rijetkih matrica i

sl.);

Organizacijske promjene vezane uz uvođenje ERP sustava (koncepti

BPR-a uvjetovani uvođenjem ERP-a, procesni simulacijski modeli

povećanja organizacijske učinkovitosti);

Interoperabilnost organizacijskih sustava u kontekstu primjene ERP

sustava. Slični predmeti u svijetu

Osnovna literatura 1. Sheikh, K. (2002): Manufacturing Resource Planning (MRP II) with

Introduction to ERP, SCM and CRM, McGraw-Hill Professional, New

York.

2. Kurbel, K. (2003): Productionsplanung und steuerung, R. Oldenburg

Verlag, Frankfurt.

3. Rehg, J.A. (2004): Computer-Integrated Manufacturing, 3-rd edition,

Prentice Hall Career&Technology, Englewood Cliffs, NJ.

4. Sumner, M. (2005). Enterprise Resource Planning. Upper Saddle River,

N.J.: Prentice Hall.

5. Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations. New York: Free Press.

6. O'Brien, J. A. (2004). Management information systems : managing

information technology in the business enterprise (6th ed.). Boston

(Mass.), London: McGraw-Hill/Irwin.

Dopunska literatura


70

70

Izvori na Internetu


71

71

Tablica 3. Detaljni popis predmeta/modula na doktorskom studiju Naziv predmeta/modula Znanstveno-istraživački rad u informacijskim znanostima Ime(na) nositelja prof.dr.sc. Diana Šimić

Ime(na) suradnika

Vrsta (obvezni/izborni) izborni Broj sati nastave 30 Jezik izvođenja Hrvatski/Engleski Okvirni sadržaj 1. Što je znanost? - Uloga znanosti u društvu. Proces znanstvenog

istraživanja. Vrste znanstvenih istraživanja. Osnovne istraživačke

paradigme (ontologija, epistemologija, metodologija). Istraživački

ciljevi, pitanja i hipoteze. Opće i specifične znanstvene metode.

2. Znanstvena literatura - Pretraživanje referentnih baza podataka.

Sistematska analiza literature. Bibliometrijski pokazatelji.

3. Prikupljanje podataka - Izvori podataka / kvaliteta podataka. Metode

prikupljanja podataka (analiza sadržaja, studija slučaja, promatranje,

ispitivanje, eksperiment itd.). Mjerni instrumenti i njihova metrijska

svojstva (mjerenje stavova - Likertova, Thurstonova i Guttmanova skala,

mjerenje sposobnosti – analiza čestica, valjanost, pouzdanost). Metode

uzorkovanja.

4. Dokumentiranje istraživačkog procesa - Dokumentacija istraživačkog

projekta. Primarni i sekundarni podaci. Organizacija i dokumentacija

podataka. Norme za metapodatke. Trajna pohrana podataka i stavljanje

na raspolaganje znanstvenoj zajednici.

5. Objavljivanje rezultata - Struktura znanstvenog i stručnog rada.

Formatiranje tablica i slika. Stilovi citiranja i referenciranja. Zaštita

intelektualnog vlasništva, kriteriji autorstva, plagijat. Otvoreni pristup

znanstvenim informacijama.

6. Društveni, etički i pravni aspekti znanstvenih istraživanja - Pravni okvir

znanstvene djelatnosti u Republici Hrvatskoj. Nadležna tijela javne

uprave. Znanstvenoistraživačke organizacije. Znanstvena zvanja. Etički

kodeksi u znanosti. Strukovne i znanstvene udruge. Izvori financiranja

znanstvenih projekata.


nastave Predavanja


obveza Studenti predaju seminarski rad u FOI LMS. Seminarski rad demonstrira

vještine pretreaživanja i vrednovanja literature u odabranom užem području

interesa, sposobnost analize i sinteze objavljenih rezultata istraživanja te

znanja i vještine vezane uz dizajn istraživanja i izbor primjerenih znanstvenih

metoda. Studenti izrađuju anotiranu bibliografiju, te na temelju identifikacije

otvorenih istraživačkih pitanja predlažu nacrt istraživanja koje bi dalo

odgovore na identificiranja istraživačka pitanja. Kroz izradu prezentacije i

usmeno predstavljanje sinteze istraživačkih rezultata i predloženog nacrta

istraživanja provjeravaju se prezentacijske sposobnosti. Opis načina praćenja

kvalitete nastave Kvaliteta nastave prati se kroz evaluaciju razumijevanja i sposobnosti

primjene stečenih znanja i vještina u okviru seminarskih prezentacija te kroz

diskusiju sa studentima i praćenje postizanja planiranih ishoda učenja.

Nastavnik kroz anonimnu anketu poziva studente da identificiraju pozitivne

i negativne strane sadržaja i izvedbe kolegija i predlažu poboljšanja. Razina implementacije

e-Učenja (opisno) U sustavu za e-učenje dostupni su opis kolegija, ishodi učenja, popis

obavezne i preporučene literature, nastavni materijali i poveznice na

relevantne dostupne online sadržaje. Opis mogućnosti


Kolegij omogućava stjecanje generičkih i transfernih vještina: pretraživanje

online baza, analize i sinteze objavljenih rezultata znanstvenoistraživačkog


72

72



vještina

rada, formuliranja istraživačkih pitanja i hipoteza, dizajniranja istraživanja i

uzorka, načina prikupljanja podataka, evaluacije znanstvenih publikacija,

identificiranja potencijalnih etičkih dvojbi u nacrtu i provedbi istraživanja,

izrade znanstvenih publikacija i prezentacija. Opis istraživačkih tema,



Postoji potencijal za istraživanje metoda znanstvenih istraživanja i etičkih

pitanja specifičnih za informacijske znanosti, scientometrijskih metoda i

pokazatelja, metodike kreiranja kompozitnih indikatora za evaluaciju

znanstvenih istraživanja i ostalih tema vezanih uz znanstvenoistraživačke

metode specifičnim za informacijske znanosti ili primjenu informacijskih

sustava u znanstvenoistraživačkim organizacijama i kao podrška

znanstvenoistraživačkom radu. Slični predmeti u svijetu Naziv: INFSCI 2040 Research Design

Opis: University of Pittsburg, Pittsburg, USA, School of Information

Sciences, Graduate Program in Information Science and Technology:

Beginning research design with emphasis on the basic process of inquiry.

Identifying and articulating research problems, determining and describing

procedures for conducting research, designing data-collecting procedures,

formulating testable hypotheses, interpreting and drawing conclusions from

data analysis, and reporting research findings and implications. Web adresa: http://www.ischool.pitt.edu/ist/courses/descriptions.php Naziv: INFSCI 2210 Information Ethics Opis: University of Pittsburg, Pittsburg, USA, School of Information

Sciences, Graduate Program in Information Science and Technology:

Digital-age intersection of information and ethics with emphasis on key areas

of intellectual property, privacy, confidentiality, authenticity, plagiarism,

diversity/inclusion and special populations, accessibility, intellectual

freedom, censorship, social networking, cyberbullying, security,

preservation, transparency, accountability, policy making, and

professionalism. Ethical theories and application of ethical decision-making

models to real-world library and information center scenarios. Analysis of

codes of ethics. Issues and resources related to creation, implementation,

enforcement, and assessment of institutional ethical codes. Web adresa: http://www.ischool.pitt.edu/ist/courses/descriptions.php Naziv: Research Methods Opis: Universidade de Coimbra, Coimbra, Portugal, Departamento de

engenharia informatica, Doctoral Program in Information Science and

Technology: The goal of this course is to introduce the students to principles

of empirical research based on quantitative methods as well as to improve

their research communication skills, both orally and in writing. The course is

split into two modules: Quantitative Methods (QM) and Scientific

Communication (SC). Each module is individually assessed (35%). At the

end of the two modules, the students will participate in a joint workshop

where they have to present and discuss a state-of-the-art review. Web adresa: http://www.uc.pt/en/fctuc/dei/ensino/doctoral_program/CourseSyllabi Naziv: INSC 570 Research Design Opis: University of Washington, Seattle, USA, PhD in Information Science:

Introduction to empirical research, basics of theory construction and research

design, types of research, ethical issues, instruments and techniques for

descriptive research, measures of association. Employs an integrated

(qualitative and quantitative) and focused approach.


73

73

Web adresa: http://www.washington.edu/students/crscat/insc.html Naziv:UG4/MSC/PHD1;Informatics Research Methodologie Opis: The University of Edinburgh, Edinburgh, Velika Britanija, School of

informatics: The module will cover: the nature of Informatics research;

criteria for assessing Informatics research; rival methodologies for

Informatics research and how to combine them; the design of experiments

and evaluations; software engineering processes appropriate to research;

practical advice on conducting research and numerous research skills

including: reading, reviewing, presenting, writing, design, etc. Web adresa: http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/irm/description.html

Osnovna literatura 1. Bock P (2001) R&D Methods for Science and Engineering. New York:

Academic Press.ISBN 0-12-108852-9 NOVO

2. Booth WC, Colomb GG, Williams JM (2008) The Craft of Research, 3.

izdanje. Chicago: University of Chicago Press.

3. Creswell JW (2013) Research Design: Qualitative, Quantitative, and

Mixed Methods Approaches. 4th edition. London: SAGE Publications,

Inc. ISBN-13: 978-1452226101 NOVO

4. Evers K (2003) Codes of conduct: Standards for ethics in research.

Brussels: European Communities. http://ec.europa.eu/research/science-

society/pdf/codes_conduct_en.pdf

Dopunska literatura 1. Converse JM, Presser S (1986) Survey Questions: Handcrafting the

Standardized Questionnaire. Sage Publications, Inc. ISBN-13: 978-

0803927438

2. Kalton G (ur.) (1983) Introduction to Survey Sampling. Sage

Publications, Inc. ISBN-13: 978-0803921269

3. Littel JH, Corcoran J, Pillai V (2008) Systematic Reviews and Meta-

Analysis. Oxford: Oxford University Press. ISBN-13: 978-0195326543

4. Myers MD, Avison D (2002) Qualitative Research in Information

Systems. SAGE Publications Ltd. ISBN-13: 978-0761966326

5. Recker J (2013) Scientific Research in Information Systems. A

Beginner's Guide. Berlin: Springer Verlag.ISBN-13: 978-3642300479

6. Salkind NJ (2008) Exploring Research (7. izdanje) Prentice Hall. ISBN-

13: 978-0-136-01137-8

7. Shalizi CR (2010) Scientific Method and Philosophy of Science.

Carnegie Melon University.

http://www.cscs.umich.edu/~crshalizi/notebooks/scientific-method.html

8. Silverman D, Marvasti A (2008) Doing Qualitative Research: A

Comprehensive Guide (2. izdanje). Sage Publications Inc. ISBN-13: 978-

1412926393

9. Tkalac Verčić A, Sinčić Ćorić D, Pološki Vokić N (2010) Priručnik za

metodologiju istraživačkog rada: kako osmisliti, provesti i opisati

znanstveno i stručno istraživanje. Zagreb : M.E.P. ISBN 978-9536807475

10. Žugaj M, Dumičić K, Dušak V (2006) Temelji znanstvenoistraživačkog

rada – Metodologija i metodika. Varaždin: Fakultet organizacije i

informatike. ISBN-10: 953-7304-02-7

Izvori na Internetu Naziv: The Researcher's Bible Opis: Tekst o doktorskom istraživanju u informatici. Autori su Alan Bundy,

Ben du Boulay, Jim Howe i Gordon Plotkin uz doprinos Graeme Ritchie i

Peter Ross. Web adresa: http://homepages.inf.ed.ac.uk/bundy/how-tos/resbible.html


74

74

Naziv: Centar za online baze podataka Opis: Centar za online baze podataka zajednički je projekt Ministarstva

znanosti, obrazovanja i športa, CARNeta i Instituta Ruđer Bošković,

pokrenut s ciljem da se hrvatskoj akademskoj istraživačkoj zajednici

omogući pristup najvažnijim svjetskim bazama podataka. Web adresa: http://www.online-baze.hr/ Naziv: CADIAL Opis: Tražilica CADIAL osigurava "inteligentno" pretraživanje

strukturiranih i kategoriziranih dokumenata na hrvatskome jeziku te

pronalaženje riječi u svim njezinim oblicima podržavajući morfološku

normalizaciju riječi hrvatskog jezika (svođenje različitih oblika riječi na

jedinstveni oblik). Implementirana je nad elektroničkom zbirkom pravnih

propisa Republike Hrvatske preuzetih s internetskih stranica Narodnih

novina, koju za potrebe pretraživanja po punom tekstu i metapodacima

oblikuje i održava Hrvatska informacijsko-dokumentacijska referalna

agencija (HIDRA). Dvojezično pretraživanje omogućeno je na razini

sadržajnih odrednica dvojezično korištenog pojmovnika. Web adresa: http://cadial.hidra.hr Naziv: Web Center for Social Research Methods Opis: An online hypertext textbook on applied social research methods that

covers everything you want to know about defining a research question,

sampling, measurement, research design and data analysis. Web adresa: http://www.socialresearchmethods.net/

Sveučilište u Zagrebu - FOI kolegija... · Analiza kvalitete segmentacije šarenice, ... Razvoj...

Documents

Transcript of Sveučilište u Zagrebu - FOI kolegija... · Analiza kvalitete segmentacije šarenice, ... Razvoj...