Sistemi za podporo odločanju v okviru interesnih dejavnosti v osnovni šoli : diplomsko delo univerzitetnega študija

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE. Diplomsko delo univerzitetnega študija Smer organizacijska informatika. SISTEMI ZA PODPORO ODLO ANJU V OKVIRU INTERESNIH DEJAVNOSTI V OSNOVNI ŠOLI. Mentor: dr. Rajkovi Vladislav, red.prof. Kranj, oktober 2005. Kandidat: Sonja Olovec.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju dr. Rajkovi Vladislav, red.prof. za vso pomo pri izdelavi diplomskega dela. Hvala ga. ravnateljici Meliti Skušek iz Osnovne šole Jožeta Gorjupa Kostanjevica na Krki za pomo in dovoljenje za izvedbo interesne dejavnosti na šoli. Hvala skupini u encev 7.b razreda Miha G., Peter L., Gregor S., Larisa A., Patricija S., Tjaša B., Laura J., Nejc K iz Osnovne šole Jožeta Gorjupa za sodelovanje pri interesni dejavnosti. Hvala lektorici Metki Kranj evi , ki je lektorirala mojo diplomsko nalogo. Zahvaljujem se tudi partnerju Mitji Luštku, ki mi je stal ob strani v asu študija.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 2 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. POVZETEK V nalogi je predstavljena metodologija pou evanja sistemov za podporo odlo anju v osnovni šoli. Metode in tehnike pou evanja so bile preizkušene v praksi v Osnovni šoli Jožeta Gorjupa Kostanjevica na Krki v okviru interesne dejavnosti, ki so jo obiskovali u enci 7. razreda. Izziv je predstavljalo prilagoditi temo tehnologije znanja u nemu nivoju osnovnošolcev. V letni tematski pripravi so predstavljene teme oziroma vsebine, ki se obravnavajo pri pouku, dejavnosti u encev ter operativni cilji. Izbira izbirnega predmeta v devetletki pa je bil naš u ni primer odlo itvenega modela. Cilj te interesne dejavnosti je, da u enci samostojno naredijo odlo itveni model po svoji izbiri s pomo jo treh metod – ro no metodo Abacon, elektronsko preglednico Microsoft Excel in programom za ve parametrsko odlo anje DEXi. Cilj smo dosegli, saj so vsi u enci uspešno opravili zastavljeno nalogo. Celoten projekt je predstavljen tudi na spletni strani www.mikrotehna.com/dexi kot pomo drugim u iteljem, ki bi se odlo ili za tak na in pristopa k reševanju problemov v okviru pou evanja. KLJU NE BESEDE Tehnologija znanja Odlo itveni model Ekspertni sistem Program za ve parametrsko odlo anje DEXi. ABSTRACT This paper introduces methodology of teaching Decision Support Systems in elementary school. The methods and techniques of teaching were tested in practice at elementary school Jože Gorjup, Kostanjevica na Krki, during an after-school activities course attended by class 7 students. The main challenge was to adjust the theme of knowledge engineering to the proficienty level of the students. Themes of the course, student activities and operative aims are presented in the year's lesson plan. Our decision model was the choise of the elective subject. The goal of this after-school activities course is for students to create a decision model of their own with the help of the following three methodes – by hand methode Abacon, electronical table Microsoft Excel and Expert system shell for multi-attribute Decision making DEXi. Our goals were met since all students successfully completed the task. Entire project is also presented on web page www.mikrotehna.com/dexi as help to other teachers who might decide on such an approach to solve some problems within the teaching process. KEYWORDS Knowledge engineering Decision model Expert systems Expert system shell for multi-attribute Decision making DEXi. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 3 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Kazalo: 1 Uvod ..................................................................................................................... 5 2 Interesne dejavnosti .............................................................................................. 6 3 Metodologija pou evanja ...................................................................................... 7 3.1 Model pou evanja .......................................................................................... 7 3.1.1 Ravni uporabe IKT .................................................................................. 7 3.1.2 Procesiranje informacije pri loveku......................................................... 7 3.1.3 Pregled razli nih tehnologij znanja........................................................... 8 3.1.4 Proces odlo anja in razli ni prijemi pri odlo anju ..................................... 9 3.1.5 Uporaba razli nih pripomo kov pri odlo anju......................................... 10 3.1.6 Gradnja odlo itvenih modelov................................................................ 14 3.2 Letna tematska priprava ............................................................................... 17 3.3 Gradiva kot pripomo ek pri pouku ................................................................ 20 3.3.1 Program za ve parametrsko odlo anje DEXi – priporo ila za uporabo .. 20 3.3.2 U ni primer: izbira izbirnega predmeta................................................... 21 3.3.3 Priporo ila za izbor odlo itvenega problema in primeri dreves kriterijev. 28 4 Kriti ni dejavniki uspeha...................................................................................... 33 4.1 Motivacija ..................................................................................................... 33 4.2 Samoiniciativa .............................................................................................. 34 5 Analiza SWOT .................................................................................................... 35 6 Zaklju ki in napotki za nadaljnjo delo .................................................................. 37 Literatura in viri ................................................................................................... 39. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 4 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 1 UVOD V okviru projekta ra unalniško opismenjevanje RO se je v osnovne šole po asi, a vztrajno prebija informacijska komunikacijska tehnologija (IKT). V ve ini primerov je uporaba IKT pri pouku obi ajno omejena na didakti no programsko opremo razli nih predmetnih podro ji ali pa predstavlja samo medij za komunikacijo oziroma vir podatkov. Naslednji razvojni korak pa je intenzivna uporaba znanja s pomo jo sodobne informacijske tehnologije. V ta namen se implementira tehnologija znanja in ekspertne sisteme za izbrana podro ja, ki se jih evaluira v pedagoški praksi. Tako u encu kot tudi u itelju je s tem pokazana pot do novih relacij z znanjem, saj metodologija ekspertnih sistemov predstavlja neposredni izziv v didakti no metodi nem smislu uporabe ra unalnika v šoli. Usposobljen u itelj spremeni klasi no, za današnji as ve inoma že neustrezno u no okolje. Nova vloga, ki jo pri tem dobi u enec, je aktivno sodelovanje v u enem procesu (Krapež, Rajkovi , 2003). U enci ne samo da znajo reševati probleme, ki so se jih nau ili reševati, ampak se znajo lotiti tudi reševanja novih problemov. S pomo jo tehnologije znanja je možno odkrivati sposobnosti otrok za nadaljnje šolanje, zaposlovanje, vklju evanje v športne aktivnosti ipd. V nalogi je predstavljeno odkrivanje sposobnosti za nadaljnje šolanje oziroma postopek izbire izbirnih predmetov v devetletni osnovni šoli. V okviru interesnih dejavnosti v osnovni šoli - Sistemi za podporo odlo anju, želimo u encev približati tehnologijo znanja in umetno inteligenco. Problem, ki pri tem nastane, je, kako to u encem interpretirati na njim razumen na in. Osnovna znanja o IKT so že pridobili pri izbirnih predmetih Urejanje besedil, Ra unalniško omrežje in Multimedija, dodatno pa jih je potrebno seznaniti, kaj je to umetna inteligenca, proces odlo anja, sistemi za podporo odlo anju. Te teme pa so za osnovnošolca zelo težke. Zelo malo vedo o umetni inteligenci oz. sploh ne vedo, kaj pomeni pojem umetna inteligenca, pa eprav se z njo sre ujejo vsak dan. Za osnovno razumevanje tehnologije znanja in možnosti uporabe le-te pa ni potrebno poglobljeno znanje o tej temi. Razumevanje principa lahko brez ve jih težav pridobijo tudi osnovnošolci. Dokaz so njihovi odlo itveni modeli, do katerih smo prišli. Interesna dejavnost, kjer smo spoznavali sisteme za podporo odlo anju, je prostovoljna dejavnost oz. se zanjo odlo ijo tisti u enci, ki jih to zanima in so tudi bolj ra unalniško opismenjeni. Veliko pa je na njihovo odlo itev vpliva predvsem na in predstavitve tematike, s katero se potem sre ajo pri interesni dejavnosti. Za etek projekta je v temeljiti pripravi na pou evanje interesne dejavnosti. To vklju uje oblikovanje letne tematske priprave, priprave gradiva za teoreti ni del, izbiro u nega primera problema, ki jim bo blizu, in pripravo odlo itvenega modela. Sledi dogovor z ravnateljiem šole glede izvajanja interesne dejavnosti. U encem predstavimo vsebino interesne dejavnosti in se po odzivu dogovorimo za termin. Nadalje sledi samo pou evanje in vaje ter na koncu evalvacija dela. Ra unalniška programa, s katerima delamo, sta Microsoft Excel in program za ve parametrsko odlo anje DEXi.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 5 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2 INTERESNE DEJAVNOSTI Osnovne šole poleg obveznega šolanja ponujajo šolarjem razne dodatne aktivnosti tako imenovane interesne dejavnosti. Ministrstvo za šolstvo in šport glede na podan program dodeli šolam potrebna sredstva za izvajanje le teh. Da bi šola lahko razvila razli ne interese u encev, organizira interesne dejavnosti, katerih obseg in vsebino dolo a z letnim delovnim na rtom. Z organiziranjem interesnih dejavnosti želijo u encem ponuditi im širše možnosti, da si najdejo ustrezno dejavnost. V dejavnosti se vklju ujejo u enci glede na interese in možnosti, po lastni presoji ter na pobudo staršev, u iteljev. Zaželeno je, da vsak u enec obiskuje vsaj en krožek, kjer se lahko sproš a in razvija svoje sposobnosti. Vklju itev v interesno dejavnost je prostovoljna, vendar pa se pri akuje, da jo bo u enec po prijavi obiskoval ves predvideni as. Izvajajo se pred ali po pouku. Mentorji so u itelji in zunanji sodelavci. Izbira je v ve ini primerov odvisna od kadra in razpoložljivega materiala. Zelo veliko je športnih dejavnosti, glasbena šola, ra unalniški krožki, razne obdelave materialov, biološke dejavnosti. V devetletni osnovni šoli so nekatere interesne dejavnosti postale izbirni predmeti kot na primer iz podro ja ra unalništva Ra unalništvo – urejanje besedil, Ra unalništvo – multimedia, Ra unalništvo – ra unalniška omrežja. Vseeno pa se izvajajo tiste interesne dejavnosti, katerih vsebine niso vklju ene v predmetnik devetletne osnovne šole.. mo. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 6 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 3 METODOLOGIJA POU EVANJA. 3.1 MODEL POU EVANJA Vsebine pou evanja in pristopi k pou evanju. 3.1.1 Ravni uporabe IKT Cilj prvega dela vsebin je, da u enci spoznajo, da je u inek uporabe IKT ve ji, im ve je je znanje o možnostih uporabe IKT in bolj ko je uporaba IKT zavestna. Didakti no metodi na navodila Ravni uporabe IKT je smiselno izpeljati ob razgovoru o najrazli nejših konkretnih uporabah IKT, ki jih navedejo u enci. Z iskanjem skupnih lastnosti posameznih uporab pripelje u itelj do razvrstitev v opisane štiri ravni in jih poimenuje. Vsebina Ravni uporabe IKT: Ra unalniška pismenost: Kdor je ra unalniško pismen, zna rokovati z IKT tako, da samostojno uporablja osnovne uporabniške ra unalniške programe in se na ta na in spoprijema tudi z novimi. Pri tem obvlada delo z datotekami: od iskanja do stiskanja in prenašanja. Razbremenitev pri delu je raven, ki jo dosežemo, ko osnovno rokovanje z IKT tako dobro obvladamo, da nam samo po sebi ne predstavlja napora. Potem predstavija vsaka smiselna uporaba ra unalnika razbremenitev pri delu. Delamo stvari, ki jih do sedaj nismo: Ra unalnik nam zaradi svoje hitrosti in drugih lastnosti omogo a, da delamo stvari, ki jih do sedaj nismo zmogli. Kot primer navedimo: preverjanje rkovanja, preverjanje pravilnosti (elektri nih) shem, preoblikovanje slik, pregledovanje množice podatkov po svetu, analizira podatke, analiza kaj- e, reinžiniring proizvodnje ipd. Uporaba sistemov za intenzivno uporabo znanja predstavlja najve jo raven uporabe IKT. Za uporabo teh sistemov potrebujemo poleg ra unalniške pismenosti tudi ustvarjalnost. Primeri uporabe teh sistemov so: ekspertni sistemi, inteligentna analiza podatkov, pomo pri odlo anju ipd. 3.1.2 Procesiranje informacije pri loveku Za razumevanje prednosti in pomanjkljivosti lovekovih miselnih sposobnosti in kako z ustrezno podporo prednosti pove ati, pomanjkljivosti pa omiliti, je smiselno razmišljati, kako lovek procesira informacije. Didakti no metodi na navodila Pomembno je, da u enci sami povedo, kar že vedo o tem, kako lovek sprejema podatke iz okolice, jih procesira, pomni in kaj je pravzaprav tisto, emur pravimo znanje. Med razgovorom z u enec u itelj gradi sliko (na tabli ali s prosojnicami) po širše sprejetem modelu lovekovega procesiranja informacij. Smiselno je povedati u encem, da obstajajo tudi drugi modeli. U itelj poudari možnosti, ki jih nudijo informacijske rešitve za zmanjševanje slabosti in pove evanje dobrih strani. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 7 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. lovekovih miselnih procesov. Vsebina:. Kratkotrajni, dolgotrajni spomin Asociacijske mreže Epizodi ni semanti ni spomin Spominske sheme Procesi ponavljanja, dodajanje pomena IKT – zmanjšamo pomankljivosti in pove amo prednosti možganov. loveških. 3.1.3 Pregled razli nih tehnologij znanja U enci spoznajo v tem delu osnovne pojme, razvoj, vrste, namen in smeri razvoja umetne inteligence. Didakti no metodi na navodila Za motivacijo, predvsem pa zaradi ve je nazornosti predstavitve pomena, ciljev, vrst in razli nih namenov umetne inteligence, so ure, namenjene tej tematiki, sestavljene iz kratkih video posnetkov, ki jih u enci skupaj z u iteljem sproti komentirajo. Posebej je pomembno, da u itelj poudari razli nost pristopov in rešitev. Smiselno je, da po uvodni uri predstavitve umetne inteligence in po kratkem pregledu glavnih podro ij u enci za doma o nalogo poiš ejo primere uporabe umetne inteligence oziroma tehnologij znanja. Pri naslednji uri o tem poro ajo v razredu. Vsebina Kot znanstvena disciplina se umetna inteligenca (Ul) ukvarja z razvojem tehnik, metod in arhitektur za reševanje logi no zapletenih problemov, ki bi jih bilo težko ali celo nemogo e rešiti s klasi nimi metodami (Luger, 2002). Lastnosti, ki jih v splošnem pripisujemo inteligentnim sistemom, so: sposobnost znajti se v novih situacjah, sposobnost sklepanja, sposobnost pridobivanja in uporabe novega znanja, sposobnost zaznavanja in delovanja v fizi nem svetu, sposobnost generiranja novih konceptov. Ena od možnih definicij inteligence, ki pa ni splošno veljavna, je: inteligenca pomeni sposobnost prilagajanja okolju in reševanja problemov. Podro ja, s katerimi se danes ukvarja UI, so predvsem: predstavitev znanja, razvoj ekspertnih (na znanju temelje ih) sistemov, strojno u enje, ra unalniško zaznavanje, razumevanje naravnega jezika, igranje iger (šah, dama,...), robotika, avtomatsko sklepanje in dokazovanje izrekov,. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 8 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. logi no programiranje, kvalitativno modeliranje, hevristi no reševanje problemov, kognitivno modeliranje. Prav podro je odlo anja je eden od primerov uspešne uporabe metod umetne inteligence. 3.1.4 Proces odlo anja in razli ni prijemi pri odlo anju Cilj tega in naslednjih dveh sklopov je, da u enci spoznajo osnove dobrega odlo anja z uporabo ustrezne tehnologije, svoje znanje pa utrdijo ob gradnji in vrednotenju lastnega ve parametrskega odlo itvenega modela ter analizi variant. Didakti no metodi na navodila Poglavje o odlo anju je tema, ki se dotika vsakdanjega življenja. U itelj naj u ence povpraša, o em vse so se tisti dan/teden odlo ali in zakaj so se odlo ili za prav tisto varianto in ne za kakšno drugo. Na kakšne probleme in težave so pri tem naleteli. Katera njihova odlo itev je najbolj zaznamovala njihovo življenje, kaj vse je vplivalo na njihovo odlo itev, kdo vse je bil razlog ali bi se ponovno enako odlo ili. V primeru, da temu ni tako, kaj vse je vplivalo na druga no odlo itev. Kaj menijo, da je pomembno za dobro odlo itev. Ob takem razgovoru lahko u itelj naveže izkušnje u encev na vsebino poglavja. Vsebina Odlo amo se na razli ne na ine, pri tem pa nas spremljajo številne težave in pasti. Razli ni na ini odlo anja Intuitivno je odlo anje, pri katerem ne znamo razložiti, kako to po nemo. Pri sistemati nem odlo anju podatke in znanje o odlo itvenem problemu sistemati no zbiramo in organiziramo. Razlikujemo med individualnim in skupinskim odlo anjem O racionalnem odlo anju govorimo takrat, ko izmed vseh možnih variant izberemo tisto, ki je najbolj zaželena, o iracionalnem odlo anju pa takrat, ko je odlo itev zaradi raznih omejitev na videz bresmiselna (na primer v trenutku odlo anja ne upoštevamo vseh razpoložljivih parametrov, ki vplivajo na kakovost odlo itve). Vzroki za težave pri odlo anju Pri odlo anju navadno ne poznamo vseh dejavnikov, ki vplivajo na odlo itev. Variante, med katerimi se odlo amo, niso natan no dolo ene. Za natan no študijo odlo itvenega problema in variant bi zmanjkalo asa, vsi podatki niso vedno dosegljivi, cilji razli nih odlo evalcev so lahko razli ni. Pasti pri odlo anju Spreminjanje odlo itvene situacije med samim procesom odllo anja. Majhne razlike, ki se seštevajo v velike; med eno in drugo "dopolnitvijo" variante je sicer majhna razlika, med prvo in zadnjo pa je lahko zelo velika. Dve varianti nista nikoli popolnoma enaki; vedno lahko najdemo lastnost, v Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 9 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. kateri se vendarle razlikujeta. Poiskati moramo tako, ki je pomembna za odlo itveno situacijo. Subjektivna verjetnost je past, v katero lahko "pademo", e pozabljamo na matemati ne zakone verjetnosti. Odlo anje je proces, pri katerem izbiramo med ve možnostmi – variantami. Izbrana varianta naj imbolj ustreza danim ciljem. Vrstni red zaželenosti variant dolo a tako imenovana preferen na relacija »imam raje«. Ta je odvisna od preferen nega znanja odlo evalca oz. odlo evalcev, ki ni pogojeno le z njegovim strokovnim znanjem ampak tudi z njegovimi vrednotami. Varianti, ki jo imamo raje kot drugo, pripišemo ve jo stopnjo (vrednost) zaželenosti. Pri obi ajnih odlo itvenih modelih ocenjujemo variante po ve lastnostih ali parametrih. V takih primerih govorimo o ve parametrskem odlo anju. Sistemi za podporo odlo anju Pri racionalnem in sistemati nem odlo anju si lahko pomagamo s sistemi za podporo odlo anju (angl.: Decision Support Systems, s kratico: DSS). DSS obi ajno temeljijo na informacijski tehnologiji. Praviloma gre za sisteme za intenzivno uporabo znanja, lahko pa si lahko pomagamo tudi z enostavnejšimi orodji. DSS uporabljamo, da nam olajšajo trud v odlo itvenem procesu. DSS pomagajo prese i lovekove omejitve pri procesiranju informacij, omogo ajo sistematizirano odlo anje in tako precej pripomorejo, da se izognemo pastem pri odlo anju.. 3.1.5 Uporaba razli nih pripomo kov pri odlo anju Cilj tega dela u nega procesa je, da u enci spoznajo osnovne pristope in pripomo ke za upravljanje z odlo itvenim znanjem. Razložiti znajo, kaj je baza znanja in kako jo zgraditi. Didakti no metodi na navodila U enci spoznajo tri razli ne odlo itvene metode. Smiselno je, da u itelj najprej predstavi odlo itveno metodo, potem pa z njo skupaj z u enci zgradi na tablo (prosojnico) odlo itveni model, najbolje za isti odlo itveni problem. Odlo itveni problem mora biti ustrezno didakti no izbran, tako da se jasno vidi kakovostna rast podpore odlo anju: od "ro ne metode" Abacon, preko elektronske preglednice do lupine ekspertnega sistema. Za vsako od metod u enci s pomo jo u itelja poiš ejo in zapisejo dobre in slabe lastnosti. Pri tem mora u itelj paziti, da poiš e in omeni tudi primere, ki se jih zaradi razli nih vzrokov lažje vrednoti s preprostejšo odlo itveno metodo. Vsebina Sistemati no reševanje odlo itvenega problema praviloma bistveno pripomore k boljši odlo itvi. Pogoj za dobro odlo anje sta temeljito poznavanje problema in natan no dolo en cilj, ki ga želimo z odlo itvijo dose i. Z uporabo razli nih pripomo kov pri odlo anju si proces odlo anja lahko mo no. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 10 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. olajšamo. Z njihovo pomo jo o problemu sistemati no razmišljamo. Kot primer navedimo tri metode: Opis metode ro ne preglednice Pri najpreprostejšem na inu odlo anja potrebujemo kot pripomo ke le papir in pisalo. Pri metodi Abacon uporabljamo obrazec z dvema stolpcema. V levi stolpec obrazca vpisujemo parametre, ki vplivajo na odlo itev, v desni pa vrednosti parametrov. Osnovne merske lestvice so v naravnih enotah za posamezni parameter. Vrednosti parametrov morajo bii urejene od najslabših do najboljših, od leve proti desni. Merske lestvice pa lahko poenotimo tako, da pripišemo parametrom vrednost od 0 do 100, pri emer je 0 najslabša ocena za parameter, 100 pa najboljša. Bolj ko je vrednost posameznega parametra zaželena, bolj proti desni na tabeli jo ozna imo. Povežemo to ke s krivujo. Ocena variante je sorazmerna s površino levo od krivulje. Na tak na in vrišemo vse variante. Katera ima najve jo površino, je najboljša. pomembnost kriterijev. Varianta 1: nemš ina Varianta 2: likovni Varianta 3: šport. Kakovost Ocena variante 1: Nemš ina. Slika 1: Primer odlo itvene metode za izbiro izbirnega predmeta z ro no preglednico. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 11 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Opis metode odlo anja z elektronsko preglednico Odlo itveni model lahko postavimo s katerokoli elektronsko preglednico. Postopek je na za etku podoben metodi Abacon. V stolpec vnesemo parametre (recimo, da jih je n), njihovo pomembnost lahko dolo imo s pomo jo uteži (w), ki jih vnašamo v drugi stolpec. Uteži naj bodo normalizirane, kar pomeni, da je njihova vsota enaka enoti, na primer 100. Variante smemo zaradi omejitve elektronske preglednice opisati samo številsko. Naravne vrednosti parametrov (v) moramo torej spremeniti v številke. To lahko storimo z metodo Abacon, tako da prepišemo števil ne vrednosti parametrov iz obrazca (slika 1). Ocena posamezne variante je utežena vsota vrednosti parametrov: ocena =. n. i=1. w.* v. w. št.. utež. 1 2 3 4 5 6 7. 25% 14% 5% 9% 5% 20% 6%. 8 9 10. 10% 3% 3%. kriterij. V1. V1*w. V2. vrednost. varianta 1 vrednost. parametra nemš ina. zanimivost u itelj. osebnost sošolci uporabnost predznanje zahtevnost ocena predm. v 7.r zaželjeno znanje za SŠ urnik pogoji dela. Ocena 100 variante. V2*w. V3. V3*w. varianta 2. vrednost. varianta 3. parametra. šport. parametra likovni. 20 40 50 90 80 20 50. 5 5,6 2,5 8,1 4 4 3. 90 80 40 40 80 90 100. 22,5 11,2 2 3,6 4 18 6. 100 90 100 40 80 100 100. 25 12,6 5 3,6 4 20 6. 100 30 50. 10 0,9 1,5. 30 90 50. 3 2,7 1,5. 50 30 100. 5 0,9 3. 44,6. 74,5. 85,1. Tabela 1: Izra un ocene variant Vrednost uteži dolo imo glede na pomembnost parametra. Ocena variante 3 je najvišja in zato tudi najboljša. Pogosto nas zanima, kako sprememba vrednosti enega ali ve parametrov kake variante vpliva na spremembo njene kon ne ocene. Tako lahko v procesu odlo anja eksperimentiramo z razli nimi vrednostmi variant pa tudi z razli nimi vrednostmi uteži. Pogledamo, kakšne posledice imajo morebitne spremembe na kon no odlo itev. Ob tem razmišljamo o spremenjenih scenarijih, ki nas lahko vodijo do boljših in zanesljivejših rešitev. Premislek je seveda stvar odlo evalca, kako pa sprememba vpliva na kon ni rezultat, se avtomatsko izra una v modelu narejenem z elektronsko preglednico. Takemu postopku pravimo analiza kaj- e.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 12 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Opis metode odlo anja s pomo jo metod umetne inteligence V u nem procesu smo za gradnjo odlo itvenega modela uporabili ra unalniski program DEXi (Rajkovic, Bohanec, 1999), ki je v marsi em podoben lupinam ekspertnega sistema. Odlo anje s pomo jo programa DEXi poteka tako, da najprej zgradimo model. Ta je sestavljen iz drevesa kriterijev (atributov, parametrov) in odlo itvenih pravil. Liste drevesa kriterijev predstavljajo osnovni parametri, ki vplivajo na odlo itev. Z odlo itvenimi pravili pa dolo amo vrednosti parametrov v vozliš ih drevesa vse do korena, kar predstavlja kon no oceno predmeta odlo anja. Z odlo itvenimi pravili lahko upoštevamo, da je vpliv nekega parametra na kon no oceno variante odvisen od njegove vrednosti, kar pomeni, da uteži niso konstantne Zalogo vrednosti parametrov obi ajno sestavljajo naravne vrednosti parametrov. Smiselno jo je tako zmanjšati, da ostaja odlo itveni model dovolj ob utljiv in razlikuje bistvene razlike med variantami. Opis variant v realni odlo itveni situaciji pogosto ni popoln. Dogodi se, da vseh podatkov ne dobimo, so nenatan ni ali verjetnostnega zna aja. Ne glede na to ra unalniški program DEXi variante ovrednoti. Rezultat pa je lahko podan tudi na intervalu. To je odvisno od vpliva nedolo enega parametra na kon no oceno variante. Interpretacija rezultatov, ki jo mora narediti lovek, poteka od korena preko vozlov do listov odlo itvenega drevesa. Za bolj nazorno predstavo pa lahko z DEXi-jem naredimo razli ne grafi ne predstavitve: od primerjav variant po posameznih parametrih, do radarskih dia-gramov, kjer lahko grafi no primerjamo med seboj variante po ve parametrih. Uporaba te metode je prikazana v poglavju gradiva: U ni primer. Primerjava posameznih metod Glede na vrsto odlo itvenega primera je bolj primerna ena ali druga metoda. Za enostavne odlo itvene probleme je ro na metoda Abacon zaradi preprostosti uporabe bolj primerna kot metodi podprti z ra unalniško tehnologijo. Pri zahtevnejših odlo itvenin problemih pa sta slednji metodi primernejši. Pri odlo anju s pomo jo elektronske preglednice lahko upoštevamo pomembnost kriterijev z uporabo uteži, ki jo pripišemo vsakemu kriteriju. Oceno posamezne variante preprosto od itamo. Metoda nam omogo a enostavno izra unavanje kon ne ocene variant, e bi se ob ustreznem možnem posegu izboljšale vrednosti posameznih parametrov, ali e bi se spremenile uteži, in tako izbrati res optimalno rešitev. Gre za že omenjeno analiza kaj- e. Delo z elektronsko preglednico omogo a tudi grafi en prikaz variant po parametrih ali kon nih ocenah. Težava pri uporabi elektronske preglednice nastane takrat, ko niso podatki to no dolo eni, so pomanjkljivi ali negotovi, in metoda ne da ustrezne ocene variante. Gradnja modela se pri odlo itvenih problemih, kjer je vpliv posameznega parametra odvisen od njegove vrednosti, zaplete. V tem primeru bi bilo treba sprogramirati funkcije, po katerih se posamezne uteži spreminjajo v odvisnosti od vrednosti parametrov. Pri tem moramo upoštevati tudi normalizacijo uteži. Pri odlo itvenih problemih, kjer naravne vrednosti parametrov niso številske, je treba te vrednosti pretvoriti v številke, s tem pa izgubimo preglednost nad razumevanjem odlo itvenega problema in razlago odlo itve. Prav tako se preglednost izgubi z naraš ajo im številom parametrov.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 13 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Odlo itveni model, zgrajen s pomo jo ra unalniskega programa DEXi. omogo a poleg uporabe mehkih podatkov tudi pregledno razlago rezultatov. Omogo a upoštevanje uteži, ki so odvisne od vrednosti parametra. Študij odlo itvenega drevesa in funkcij koristnosti omogo a razumevanje odlo itvenega problema, s tem pa tudi kon ne ocene variante tudi tistim, ki model samo uporabljajo (ga niso gradili). Analiza kaj- e je preprosta. Variante in rezultate lahko na razli ne na ine tudi grafi no predstavimo. Neugodno je, da DEXi ni tako razširjen ra unalniški program, kot je elektronska preglednica. Za uporabo kot program ni zahteven, treba pa je poznati metodologijo ve parametrskega odlo anja in osnovna pravila za delo z njim. Slabost pri vrednotenju s pomo jo DEXi-ja je, da ne zna razvrš ati znotraj razreda, to je posamezne opisne vrednosti, na primer odli no. e nas zanima razvrstitev variant, ki so ocenjene z isto opisno oceno, lahko kot dopolnilo uporabimo program Vredana (http://lopes1.fov.uni-mb.si/vredana) 3.1.6 Gradnja odlo itvenih modelov Cilj tega dela u nega procesa je, da u enci samostojno izdelajo odlo itveni model ter ob tem ozavestijo faze odlo itvenega procesa in utrdijo teorijo, ki so jo do sedaj spoznavali. Didakti no metodi na navodila Glavnino vsebin tehnologij znanja predstavljajo odlo itveni procesi, podprti s tehnologijo ekspertnih sistemov. Opredelitev, uporabo in lastnosti te metode odlo anja predstavi u itelj ob pripravljenem odlo itvenem modelu, aktualnem za dijake (na primer izbira mis šole). Variante predlagajo in opišejo dijaki skupaj z u iteljem. Po vrednotenju variant u itelj interpretira rezultate. V prejšnjem poglavju je šlo za demonstracijo odlo itvenih metod, tu pa je poudarek na gradnji odlo itvenega modela. Možno pa je tudi, da se poglavji ne obravnavata lo eno, ampak se prepletata. Faze odlo itvenega procesa spoznajo u enci ob gradnji odlo itvenega modela. Pri gradnji le tega je pomembno, da u itelj posveti veliko pozornosti študiji primera odlo itvenega problema, ki se pri ne z jasno izraženimi cilji. Pomembno je tudi, da u encem razloži pomen odlo itvene skupine, saj je pri kvalitativnih merskih lestvicah opis variant subjektiven, prav tako tudi izbira kriterijev in dolo itev funkcije koristnosti. Pri vrednotenju in analizi variant je nujno, da u itelj u encem prikaže pomen transparentnosti rezultata vrednotenja. To stori tako, da vrednotenje vsake variante posebej razloži in ugotavlja z analizo kaj - e spremembe pri razvrš anju variant. Na koncu skupaj z u enci naredi povzetek faz odlo itvenega procesa. Pred samostojnimi vajami u itelj razloži delovanje programa DEXi tako, da skupaj z u enci, vsak na svojem ra unalniku, zgradijo odlo itveni model prej izdelanega vzor nega primera in izvedejo vrednotenje, interpretacijo rezultatov in analizo variant. U ence opozori na uporabo navodil za uporabo programa. V nadaljevanju u enci gradijo svoje odlo itvene modele za primere, ki jih predlaga u itelj ali pa jih poiš ejo sami. Stopnjevanje zahtevnosti odlo itvenih problemov u itelj dolo i z najmanjšim številom kriterijev in najmanjšo razvejanostjo drevesa kriterijev. Predvidevala sem, da u enci izdelajo v šoli vsaj dva odlo itvena modela. (skupni in po izbiri) Zahtevnost odlo itvenega modela naraš a s številom osnovnih parametrov in s številom ravni drevesa kriterijev. Ob koncu vsake faze odlo itvenega procesa se u enec posvetuje z u iteljem in jo po potrebi izboljša. O. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 14 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. modelu naj se pogovori s sošolci, kar lahko prav tako privede do izboljšave modela. Ob koncu u nega sklopa tehnologije znanja predstavi vsak u enec sošolcem in u itelju svoj odlo itveni model skupaj z vrednotenjem in interpretacijo vsaj dveh variant. Na zaklju ni uri tega poglavja o tehnologijah znanja u enci iš ejo možnosti in razloge za uporabo znanja, ki so ga pridobili pri pouku. Vsebina Organiziran odlo itveni proces poteka po dolo enih fazah, ki jih lahko strukturiramo takole: 1. opredelitev problema, 2. dolo itev kriterijev, 3. strukturiranje kriterijev, 4. dolo itev zaloge vrednosti za kriterije, 5. dolo itev funkcije koristnosti: odlo itvena pravila, 6. opis variant z vrednostmi po kriterijih, 7. vrednotenje, 8. analiza variant in 9. odlo itev. 1. Opredelitev problema Najprej moramo dolo iti, kaj je sploh odlo itveni problem: kaj je predmet odlo anja. Natan no moramo opredeliti, kakšne cilje želimo z odlo itvijo dose i. Problem moramo temeljito preu iti, da ga im bolj spoznamo, saj bomo tako lažje zgradili ustrezen odlo itveni model. Pri tem si pomagamo z raznimi viri. Pomembno je dolo iti. kdo je lastnik odlo itvenega problema, kdo za odlo itev odgovarja in koga odlo itev neposredno zadeva. Od vrste, obsega in zapletenosti odlo itvenega problema je odvisno, ali je smiselno vklju iti v odlo itveno skupino eksperte, tehnologa znanja ali predstavnike tiste skupine ljudi, na katere odlo itev vpliva. 2. Dolo itev kriterijev Variante ocenjujemo na osnovi kriterijev (parametrov, atributov), ki jih dolo imo glede na zastavljeni cilj. Bolj podrobno ko poznamo problem, lažje dolo imo kriterije. V tej fazi odlo anja sestavimo spisek kriterijev, po katerih bomo ocenjevali variante. Smiselno je, da so kriteriji merljivi, tako si olajšamo delo in omogo imo operativnost. Upoštevati je treba na elo polnosti: pomembno je, da se prepri amo, da nismo spregledali kriterijev, ki pomembno vplivajo na odlo itev. Ugodno je dose i ortogonalnost in neredundatnost kriterijev (kriteriji naj se po možnosti ne prekrivajo, ker bi v tem primeru isti kriterij imel na odlo itev ve kratni vpliv ali bi se vsebinsko ponavljal). V asih je smiselno, da vklju imo v dolo anje kriterijev celotno odlo itveno skupino.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 15 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 3. Strukturiranje kriterijev Iz spiska kriterijev zgradimo drevesno strukturo vsebinsko združenih kriterijev, ki predstavlja ustrezni miselni vzorec. Zaradi lovekovih sposobnosti hkratnega razmišljanja o kombinacijah razli nih kriterijev ni smiselno združevati ve kot tri kriterije. Kriterije struktuiramo iz ve razlogov: zaradi preglednosti nad odlo itvenim modelom in s tem tudi nad odlo itvenim znanjem, da združimo kriterije, ki so vsebinsko povezani in s tem dosežemo, da smiselno vplivajo na odlo itev, da lažje dolo amo odlo itvena pravila, s tem pa dosežemo tudi razumljivo razlago kon ne odlo itve. 4. Dolo itev zalog vrednosti kriterijev Vsakemu od kriterijev dolo imo vrednosti, ki jih lahko zavzame. e je le mogo e, uporabimo naravne vrednosti kriterijev. Torej take kot jih obi ajno uporabljamo na podro ju, kamor spada kriterij. Pri gradnji odlo itvenega modela upoštevamo, da pri listlh dolo imo le toliko razli nih vrednosti posameznega parametra, da lahko razlikujemo bistvene razlike med variantami. Ko gremo višje po drevesu, naj število vrednosti za posamezni (združeni) kriterij postopoma raste, kar je pomembno zavoljo ob utljivosti modela. Tako na primer pogosto uporabimo na listih tri možne vrednosti, višje pa štiri ali pet. 5. Dolo itev funkcije koristnosti: odlo itvena pravila Za posamezne liste dolo imo vrednosti pri opisu variant. Funkcija koristnosti pa dolo a vpliv podrednih kriterijev na vrednost nadrednega kriterija. Ko dolo amo funkcijo koristnosti za nadredne kriterije, je pomembno ugotoviti, kateri osnovni kriteriji so pomembnejši od drugih. Ugotoviti pa je treba tudi, ali v modelu morda ne nastopajo izlo ilni kriteriji. Funkcijo koristnosti lahko v splošnem izrazimo: analiti no, kot na primer z uteženo vsoto, to kovno (z odlo itvenimi pravili za posamezne vrednosti) v obliki tabel za vsak izpeljan kriterij po to kah po principu e-potem. Pri gradnji odlo itvenega modela s pomo jo elektronske preglednice dolo amo funkcijo koristnosti z uporabo uteži, pri gradnji odlo itvenega modela s pomo jo programa DEXi pa z utežimi ali pa funkcijo koristnosti podamo po to kah, ko oblikujemo pravila v ustreznih tabelah. Pri dolo anju funkcije koristnosti uporabljamo preferen no znanje odlo evalcev. To pa je odvisno ne le od znanj, ki ga ima odlo evalec o dolo eni domeni znanja, ampak tudi od njegovih vrednot in njegovega statusa. 6. Opis variant Variante opišemo z vrednostmi po parametrih. Do vrednosti pridemo po natan ni preu itvi posamezne variante. Pri tem moramo biti pozorni: na zanesljivost virov informacij o posamezni varianti, na im ve jo popolnost podatkov.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 16 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 7. Vrednotenje variant Kon no oceno variant dobimo po vrednotenju variant na osnovi njihovega opisa po parametrih na listih odlo itvenega drevesa. Program vrednoti od listov proti korenu drevesa kriterijev v skladu: s strukturo drevesa, z definirano funkcijo koristnosti. Vrednost, ki jo na ta na in dobimo v korenu drevesa, predstavlja kon no oceno variante. Varianta z najvišjo oceno je praviloma najboljša. Vrednotenje lahko uporabimo tudi za razvrš anje variant glede na rezultat, ki ga da funkcija koristnosti. 8. Analiza variant Z analizo variant ugotavljamo razloge za rezultate vrednotenja. Najboljšo varianto primerjamo z nekaj najbolje ocenjenimi preostalimo variantami. Pri analizi si poslušamo odgovoriti na vprašanja: Zakaj je kon na ocena takšna kot je? Kateri kriteriji so najbolje prispevali k takšni oceni? Je v skladu s pri akovanji ali odstopa in zakaj? Katere so bistvene prednosti in pomanjkljivosti posameznih variant? Ali so vrednosti kriterijev in uporabljene funkcije koristnosti ustrezni? Kakšna je ob utljivost odlo itve: kako spremembe vrednosti kriterijev vplivajo na kon no oceno? Ali je mogo e in kako variante izboljšati? Katere spremembe povzro ijo bistveno poslabšanje ocen variant? V em se variante bistveno razlikujejo med seboj? e ugotovimo, da se da posamezne parametre neke variante izboljšati, je smiselno pri ponovnem vrednotenju upoštevati izboljšane vrednosti in ponovno primerjati variante med seboj. Z analizo kaj- e lahko tako ugotovimo optimalno varianto v danih možnostih. Razlago lahko podpremo tudi z razli nimi grafi nimi ponazoritvami. 9. Odlo itev Ob kon ni izbiri je zanimivo ugotoviti, ali so bili cilji odlo itvenega procesa doseženi in katere lastnosti izbrane variante bi bile pri realizaciji lahko kriti ne. Samo vrednotenje variant sicer opravi ra unalniški program na osnovi modela odlo anja, analizo variant in kon no odlo itev pa opravi lovek. Odgovornost za odlo itev namre nosi lovek, IKT pa mu je lahko v procesu odlo anja v bistveno pomo .. 3.2 LETNA TEMATSKA PRIPRAVA Tematski sklopi: 1. Ravni uporabe ITK, 1 ura 2. Procesiranje informacij pri loveku, 1 ura 3. Umetna inteligenca, 2 uri 4. Proces odlo anja in razli ni prijemi pri odlo anju, 16 ur. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 17 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Odlo anje, 1 ura Pripomo ki pri odlo anju, 6 ur Gradnja odlo itvenih modelov z razlago primerov odlo itev, 9 ur Skupaj 20 ur Vsebine. Dejavnosti. Operativni cilji. Metode dela. U enec zna opisati ravni uporabe informacijsko komunikacijske tehnologije.. Razgovor. Spec. did. priporo ila. Ravni uporabe ITK 1 ura Ra unalniška pismenost Razbremenitev pri delu Delamo stvari, ki jih do sedaj nismo Sistemi za intenzivno uporabo znanja. U enec našteje primere uporabe IKT. Iš e skupne zna ilnosti navedenih primerov in jih uvrš a na ustrezno raven.. Zna razložiti razlike med njimi.. Doma a naloga: za svoje doma e delo ugotovi, na katerih ravneh uporabljajo IKT.. Zna utemeljiti, na katerih ravneh sam uporablja IKT. Procesiranje informacij pri loveku 1 ura U enec razmišlja, kako lovek sprejema podatke iz okolice in jih procesira. Sodeluje pri gradnji modela lovekovega procesiranja podatkov. Umetna inteligenca 2 uri Opredelitev Namen in cilji. Teme (vrste) umetne. Razgovor ob ogledu videa s primeri uporabe razli nih oblik IKT. U enec iš e primere umetne. U enec zna razložiti koncept pomnjenja.. Razgovor. Poveže šibke to ke lovekovega procesiranja informacije z možnostmi, ki jih nudi IKT, da te šibke to ke odpravi. U enec zna razložiti pojem »umetna inteligenca«.. Razgovor. Zna našteti vsaj tri primere. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 18 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. inteligence uporabe (poudarek na umetne ekspertnih inteligence. sistemih, robotiki, igrah, ra unalniški vid..) Proces odlo anja in razli ni prijemi pri odlo anju Odlo anje 1 ura Odlo anje kot U enec U enec zna proces našteje, kdo in utemeljiti, zakaj Na in odlo anja kaj vse nastopi je pomemben Pasti za dobro pri procesu sistemati en odlo anje odlo anja. pristop k odlo anju. Navede nekaj primerov odlo anja.. Diplomsko delo univerzitetnega študija. inteligence. Težave in pasti odlo anja. Pripomo ki pri odlo anju 6 ur Ro na metoda U enec v Elektronska skupinah preglednica ugotavljajo prednosti in slabosti posameznih metod. Analiza variant, pregled rezultatov vrednotenja, interpretacija. Program za ve parametrsko odlo anje. Faze odlo itvenega procesa. U enec postopoma gradi odlo itveni model v programu za ve parametrsko odlo anje DEXi.. Razgovor. povzetek: prosojnica U enc zna uporabljati posamezni metodi. Zna analizirati prednosti in slabosti obravnavanih metod. Dobljene rezultate zna interpretirati. U enec zna razložiti pomen vsake faze odlo itvenega procesa.. Razlaga vsake metode ob gradnji odlo itvenega modela za konkreten odlo itveni problem. Doma a naloga: po vsaki metodi u enci za lasten problem izdelajo svoj odlo itveni model. Razgovor: faze odlo itvenega procesa in hkrati gradnja odlo itvenega modela. Program Microsoft Excel. Program DEXi. U enec Individualno obvladuje delo z elektronsko preglednico in programom za ve parametrsko odlo anje, da lahko z njuno pomo jo. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 19 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. modificira že obstoje model za odlo anje. Gradnja odlo itvenih modelov z razlago primerov odlo itev 10 ur Vaje. U enec naredi odlo itveni modela za primer iz doma e naloge. Vrednoti variante. Pripravi vsaj dve analizi kaje.. Predstavitev. U enec zna rešiti dovolj preproste odlo itvene probleme z ustrezno odlo itveno metodo.. Individualno delo Doma e naloge: poiš e in pripravi odlo itveni problem, zbere podatke o variantah.. Predlagane kon ne rešitve zna utemeljiti.. Predstavi lastni model.. 3.3 GRADIVA KOT PRIPOMO EK PRI POUKU 3.3.1 Program za ve parametrsko odlo anje DEXi – priporo ila za uporabo Program sam in navodila so na voljo na spletnem naslovu http://lopes1.fov.uni-mb.si/DEXi. Ko gradimo nov model s pomo jo programa za ve parametrsko odlo anje DEXi, najprej oblikujmo odlo itveno drevo. Imena parametrov naj bodo kratka. Pri vnosu vsakega od parametrov vnesemo pojasnilo tega parametra. Skrbna dokumentacija je potrebna za kasnejšo interpretacijo rezultatov in popravljanje modela. Zaradi ve je preglednosti, predvsem zaradi funkcije koristnosti, je smiselno, da v isti vozel ne združujemo ve kot štiri kriterije. Pri zalogah vrednosti parametrov upoštevajmo pravilo, da je število pri listih omejeno na razlikovanje pomembnih lastnosti – ko gremo proti korenu število možnih vrednosti ve amo, vendar ne pretiravamo. Priporo amo, da imajo kriteriji v listih dve ali tri možnosti, višje proti korenu pa tri štiri, kon na ocena lahko tudi ve . Pri dolo anju funkcije koristnosti si lahko delo s tabelami in pravili s pomo jo programa DEXi olajšamo z utežmi. V praksi lahko pri nemo z utežmi in dvema. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 20 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. osnovnima praviloma. U enci naj poskusijo oba na ina: da nastavijo vrednost uteži ali pa dolo ijo funkcijo koristnosti s tabelo in pravili. Pravila preverimo. e nam vsebinsko ne ustrezajo, jih primerno spremenimo. Razlike med temi in prejšnjimi utežmi, so nam v razmislek o vplivu kasnejših sprememb pravil na celovito podobo funkcije koristnosti. To je pomemben proces odlo anja in interpretacije funkcije koristnostim, ki nam pomaga na poti do vsebinsko ustreznega povezovanja kriterijev v kon no oceno. 3.3.2 U ni primer: izbira izbirnega predmeta Opredelitev problema V petem razredu osemletke se u enci odlo ijo za tri izbirne predmete, ki jih bodo obiskovali v sedmem razredu devetletke. Izbirnih predmetov je zelo veliko, vendar se izbor zoži na tiste predmete, ki jih šola lahko ponudi glede na ustreznost kadra in opremljenost. Nekateri predmeti so triletni, dvoletni ali pa samo eno leto. Tak predmet je nemš ina, ki traja vse tri leta in za katero je veliko zanimanja. Ostale predmete pa si u enci izberejo glede na zanimanje, sposobnosti ali uporabnost predmeta. Vsi izbirni predmeti so ocenjeni števil no, tako da velikokrat pripomorejo k boljšem u nem uspehu. e to združijo še s prijetnim delom pri pouku, je uspeh zagotovljen. Cilj je izbrati tak predmet, da bo zanimiv in katerega zaklju na ocena bo vsaj prav dobro oz. odli no. Odlo itvena skupina Odlo itveni problem je v prvi vrsti problem u enca, vendar se v odlo anje vpletajo navadno tudi starši. Ožja odlo itvena skupina so torej u enci in starši, eprav na odlo itev vpliva tudi šola s ponujenimi izbirnimi predmeti. Pri odlo anju o izbirnem predmetu je za vrednotenje variant in za iskanje ustreznih podatkov smiselno vklju iti: svetovalno delavko, ki lahko posreduje podatke o nadalnih predmetih v srednji šoli, u itelje, ki pou ujejo izbirne predmete, da imbolj iz rpno predstavijo svoj predmet. Upoštevati je potrebno tehni ne omejitve, ki jih u encem razloži vodstvo šole. Pomembno je, da vse podatke, ki jih u enci izvedo od znancev in prijateljev, preverijo pri pristojnih osebah. Dolo itev spiska kriterijev Dolo itev kriterijev je zelo osebna, zagotovo pa obstajajo taki, ki bi jih lahko ve ali manj upoštevali vsi. Kriterije za ta primer so dolo ili u enci, ki so že izbirali izbirne predmeta lansko leto. Neurejen spisek kriterijev je naslednji:. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 21 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. zanimiva vsebina predmeta (osebni odnos do predmeta), u iteljeva osebnost (osebni u en ev odnos do u itelja), družba (kateri sošolci bodo obiskovali isti predmet), predznanje, zahtevnost predmeta, ocena predmeta v 7. razredu, uporabnost predmeta v vsakdanjem življenju, zaželjeno znanje za srednjo šolo (npr. drugi tuj jezik, ra unalništvo), kdaj je izbirni predmet na urniku in pogoji dela (razpoložljivost materiala, opremljenost u ilnice). Strukturiranje kriterijev Zaradi preglednosti, medsebojne odvisnosti in povezav je kriterije smiselno strukturirati. Iz spiska kriterijev napravimo drevesno strukturo vsebinsko združenih kriterijev, ki predstavlja ustrezni miselni vzorec. Tako je npr. osebni odnos do predmeta izvedeni kriterij, v katerem so združeni kriteriji, ki opisujejo, kako je u encu predmet vše , ali se za ta predmet odlo ajo tudi njegovi prijatelji in kako sprejema u itelja. Potencialni uspeh je kriterij, sestavljen iz potrebnega predznanja za ta predmet, zahtevnost vsebine predmeta in ocena predmeta v 7. razredu. Vrednost tega kriterija je subjektivna. Gre za u en evo predvidevanje, kakšna bi bila zaklju na ocena. Dobra ocena izbirnega predmeta lahko pripomore k boljšemo u nemu uspehu ob koncu šolskega leta, kar nadalje pripomore k ve jemu številu to k za vpis v srednje šole. Potencialna ocena in odnos sta združena v nov parameter nagnjenje. Tehni ne možnosti predstavljajo parameter, ki opisuje, kako je šola opremljena, npr. telovadnica, športno igriš e, ra unalniška u ilnica, razpoložljivi materiali, npr. instrumenti, razni likovni materiali in stroji, ter kdaj je izbirni predmet na urniku, ali je to predura, popoldan, torej kako ga bo to obremenjevalo.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 22 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Drevo kriterijev Kriterij izbira izbirnega predmeta nagnjenje odnos zanimivost u itelj osebnost sošolci uporabnost potencialna ocena predznanje zahtevnost ocena predmeta v 7.r zaželjeno znanje za sred.š. tehniške možnosti urnik pogoji dela. Opis izbiramo izbirne predmete za 8. razred upošteva poten.oceno predm. in njegovo po utje pri pouku združeni kriteriji subjektivnih kriterijev zanimiva vsebina predmeta skladnost u encevega osebnega sloga z u iteljevim ali se bodo v ta predmet vpisali tudi prijatelji ali je predmet uporaben v vsakdanjem življenju predvidevanje zaklju ene ocene ob koncu šolskega leta ocena predznanja za ta predmet ocena zahtevnosti izbirnega predmeta ocena predmeta v prejšnjem šol. letu znanje pridobljeno pri izbirnem pred. koristilo v srednji šoli tehniške možnosti za izpeljavo predmeta ura predmeta na urniku opremnljenost u ilnice, razpoložljivi materiali. Slika 2: Celotno drevo kriterijev za izbiro izbirnega predmeta Zaloge vrednosti Orodnje DEXi omogo a, da so zaloge vrednosti dolo ene z naravnimi opisi ocene kriterija. Vrednosti so lahko urejene od najmanj zaželene do najbolj zaželene, to sicer ni nujno, a omogo a uporabo uteži pri dolo anju funkcij koristnosti. Priporo ljivo je, da opišemo posamezno vrednost iz zaloge vrednosti tako, da je uporabniku razumljivo, kdaj je ocena nekega parametra na primer za parameter predznanje »malo«. Opis dodamo, ko dolo amo zaloge vrednosti. V tem primeru je opis »za ta izbirni predmet potrebujemo malo predznanja«. Slika prikazuje zaloge vrednosti posameznih kriterijev. Zaloge vrednosti Kriterij izbira izbirnega predmeta nagnjenje odnos zanimivost u itelj osebnost sošolci uporabnost potencialna ocena predznanje zahtevnost ocena predmeta v 7.r zaželjeno znanje za sred.š. tehniške možnosti urnik pogoji dela. Zaloga vrednosti nesprejemljiv; premislil; ožji izbor; zelo primeren ni; slabo; srednje; dobra neprimeren; slab; srednje; dober nezanimiv; srednje; zelo zanimiv te en; srednje; simpati en nezanimivi; srednje; zanimivi neuporaben; srednje; uporaben slaba; primerena; dobra; odli na ga potrebujem; malo; ni potrebno zelo zahtevno; srednje; nezahtevno dobro; prav dobro; odli no ne; malo; srednje; veliko neustrezne; slabe; sprejemljive; odli ne neustreznen; slab; OK težki; sprejemljivi; OK. Slika 3: Zaloge vrednosti kriterijev. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 23 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Funkcije koristnosti Funkcije koristnosti dolo ajo medsebojni vpliv kriterijev na vrednosti nadrednega kriterija. Dolo ene so v obliki tabel za vsak izpeljani kriterij po to kah po principu e – potem. Program DEXi po dolo itvi vsaj dveh odlo itvenih pravil (najslabše, najboljše) ob upoštevanju uteži sam izra una vrednost agregirane funkcije. V tem primeru so uteži konstantne. Vendar je v ve ini primerov smiselno upoštevati, da je teža posameznega kriterija odvisna od njegove vrednosti. Najpomembnejši objektivni kriterij, ki ob zadostni oceni ostalih kriterijev prevlada, je kriterij nagnjenje. Sestavljen je iz dveh kriterijev in sicer: odnos u enca do izbirnega predmeta ter potencialni uspeh. Le ta ima tudi najtežja utež. Boljša kot je ocena izbirnega predmeta, boljši je u ni uspeh, ve je možnosti ima u enec pri izbiri srednje šole oz. da se vpiše v željeno srednjo šolo. Zelo pomemben kriterij je tudi zanimiva vsebina predmeta. Tisto, kar je zanimivo, se potem tudi lažje u iš. Najmanj poudarka pa ima kriterij tehni ne možnosti. Vse šolo imajo osnovno, nujno opremo, vse ostalo je nadstandard. Tabela prikazuje funkcijo koristnosti za oceno primernosti izbirnega predmeta, ki predstavlja koren drevesa kriterijev in združuje podredne kriterije: nagnjenje, znanje za srednjo šolo in tehni ne možnosti za izpeljavo predmeta. Vsako pravilo podaja kombinacijo oz. kombinacije vrednosti teh treh kriterijev, ki vodijo v dolo eno kon no oceno izbirnega predmeta. V 24. vrstici najdemo pravilo, ki dolo a srednje primeren predmet. V to oceno vodijo kombinacije sicer nezanimive vsebine predmeta, toda še kar prijetna družba pri pouku ter simpati ni u itelj in uporaben predmet. V našem drevesu kriterijev imamo pet tabel odlo itvenih pravil. Funkcije koristnosti moramo dolo iti za vsako vozliš e drevesa, ki ni list.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 24 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Tabela 2: Funkcija koristnosti za izvedeni kriterij Odnos do predmeta Tabele odlo itvenih pravil. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15. nagnjenje 53% ni <=srednje * slabo slabo:srednje slabo:srednje >=slabo srednje dobra dobra dobra dobra dobra dobra dobra. zaželjeno znanje za sred.š. 35% * ne ne >=malo malo:srednje >=malo malo veliko <=malo malo malo:srednje srednje >=srednje >=srednje veliko. tehniške možnosti 12% * * <=sprejemljive * * <=sprejemljive <=slabe odli ne odli ne >=sprejemljive sprejemljive <=sprejemljive neustrezne odli ne >=slabe. izbira izbernega predmeta nesprejemljiv nesprejemljiv nesprejemljiv premislil premislil premislil premislil ožji izbor ožji izbor ožji izbor ožji izbor ožji izbor ožji izbor zelo primeren zelo primeren. Tabela 3: Funkcija koristnosti, podana z odlo itvenimi pravili za oceno primernosti izbirnega predmeta.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 25 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Opis variant Variante so izbirni predmeti srednje dobrega u enca. Predmeti, med katerimi je izbiral, so nemš ina, likovno snovanje in šport za sprostitev. Tabela prikazuje vnesene vrednosti opisa posameznega predmeta.. Tabela 4: Opis variant. Vrednotenje in analiza variant DEXi rezultate vrednotenja variant izpiše v poro ilu, ki ga prikazuje tabela 5. Najslabša ocenjena je bila varianta nemš ina. Ocene subjektivnih kriterijev so bile izrazito slabe, medtem ko pa objektivni kriterije srednje. Izrazita slabost variante nemš ina je nezanimivost predmeta in zahtevnost predmeta. Prav ta dva kriterija imata tudi najtežje uteži. Izrazita prednost pa sta uporabnost in zaželjeno predznanje za srednjo šolo. Kon na ocena izbirnega predmeta nemš ina je še premislil. Naslednja varianta likovno snovanje je bila srednje dobro ocenjena oz. je prišla v ožji izbor. Glede na to, da u enec izbire tri oz. dva izbirna predmeta, bo izbral tudi likovno snovanje kot drugi izbirni predmet. Izrazita prednost tega predmeta je nagnjenje torej u en ev odnos do predmeta, ki izvira iz zanimivosti predmeta in u iteljeve osebnosti oz. u en ev odnos do u itelja. Srednje ocenjena pa sta kriterija družba in uporabnost. Izrazite slabosti ta varianta nima. Varianta šport za zdravje pa je najbolje ocenjena. Izrazita prednost so bile vse subjektivne ocene. Celo zaželjeno znanje za srednjo šolo je bilo ocenjeno kot srednje, kar bi težko ocenili kot prednost. Verjetno gre tu bolj za dokazovanje pred bodo imi sošolci kot pa znanje nemš ine ali ra unalništva. Izrazite slabosti ta varianta nima.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 26 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Tabela 5: Rezultat vrednotenja Pri analizi nam lahko pomaga tudi ustrezna izbrana grafi na predstavitev variant.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 27 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Slika 4: Ve dimenzionalni grafi ni prikaz vrednotenja. Na grafikonu so prikazane vse tri variante po parametrih zanimivost, uporabnost, potencialna ocena in zaželjeno predznanje za srednjo šolo. Vidimo, da ima najve jo povšino grafikon, ki predstavlja varianto šport za zdravje. Zato se kaže kot najboljša izbira med obravnavanimi variantami šport za zdravje. Ta izbira je najprimernejša zato, ker sta tako zanimivost in zahtevnost najbolje ocenjena. Prav tako so uporabnost in zaželjeno znanje za srednjo šolo dobe. Ta rezultat je pri fantih pri akovan tako kot pri dekletih likovno snovanje. Zato mogo e ta dva predmeta izlo imo iz seznama variant.. 3.3.3 Priporo ila za izbor odlo itvenega problema in primeri dreves kriterijev Za u ni primer je smiselno izbrati problem, katerega vsi poznajo. Odlo itveni model, ki ga bodo sami delali na vajah, si ga pa sami izberejo. To je tudi dobra motivacija.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 28 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Podro ja so bila zelo razli na. Zajemajo njihove konji ke in aktualne osebne odlo itvene probleme. Problemi, ki so jih obdelali, so bili na primer: izbira ribiške palice, izbira prenosnega telefona, izbira radio stolpa, izbira najprimernejšega tiskalnika, izbira najugodnejše otroške sobe, izbira avtoradia, izbira miss šole. Kon ni odlo itveni model pa naj zadoš a naslednjim merilom: v drevesu na bo vsaj devet listov, parametri se ne smejo ponavljati ali delno prekrivati, naj imbolj opišejo problem, paziti je treba, da se jih da vrednotiti, parametri naj bodo strukturirani na vsaj dve ravni, uporabi naj se s parametrom naravne merske lestvice s primerno zalogo vrednosti, vsi parametri in zaloge vrednosti naj bodo komentirane, z modelom naj bodo ovrednotene najmanj tri variante. Primeri dreves Kot primer navajamo nekaj primerov dreves kriterijev odlo itvenih modelov, ki so jih zgradili u enci med vajami. 1. primer: izbira ribiške palice Drevo kriterijev Kriterij Ribiška palica Finance Cena Servis Tehni ne lastnosti Kvaliteta Upogljivost Material Vzdržljivost Rolca Število ležajev Velikost Glasnost Izgled Teža Dolžina. Opis izbira najboljše ribiške palice stroški nakupa in vzrževanja cena nakupa stroški servisiranja upošteva kvaliteto palice in kvaliteto rolce kvaliteta palice bolj kot je upogljiva ribiška konica, boljše je material palice - najboljši je mehak vzdržljivost oz. trpežnost palice opis oz. lastnosti vrtilnega kolesa ve je kot je število ležajev oz. obratov, boljše je velikost vrtilnega kolesa zaželjeno je, da ne ropota zunanji videz palice teža ribiške palice dolžina ribiške palice. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 29 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 2. primer: izbira radio stolpa Drevo kriterijev Kriterij hi-fi stolp finance cena število izmenjevalnikov garancija tehni ne lastnosti velikost škatle oblika teža mo zvo nikov mp3 predvajalnik število kasetofonov radijski sprejemnik Ocena moja prijateljeva doma ih. Opis izbira hi-fi stolpa ali mi ga bodo starši kupili cena hi-fi stolpa ve je število izmenjevalnikov ima, boljši je dolžina garancije koliko prostora zavzame lepa in ne vesoljska lahek za prenos mo v W ali ima mp3 predvajalnik ali se bo dalo presnemati kasete najboljše je digitalni radijski sprejemnik kakšen se mi zdi moja ocena ocena prijatelja ocena doma ih. 3. primer: izbira mobitela Drevo kriterijev Kriterij izbira najboljšega mobilnega aparata finance cena servis garancija tehni ne lastnosti baterija vodafone live oblika videz teža velikost displeja slika pri roki fotoaparat video kamera novosti bluetooth polifoni na zvonenja ocena priporo ila prijateljev moje mišljenje. Opis ali ga lahko kupim cena mobitela stroški servisa dolžina garancije skupek lastnosti aparata koliko asa zdrži dostop do vodafone live e je lep, eleganten teža mobitela velik, barvni displey je najboljši ujami trenutek kot sliko ali video ali ima vgrajen fotoaparat in kakšne so njegove funkcije ali ima vgrajen video kamero in kakšne so njene funkcije skupek nonovosti pri mobiju možnost bluetooth možnost polifoni na zvonenja subjektivna ocena kako mi priporo ajo sošolci. Spletna stran Vsa gradiva za izvedbo interesne dejavnosti Sistemi za podporo odlo anju se nahajajo na spletni strani http://www.mikrotehna.com/dexi. Stran je namenjena vsem u iteljem, ki bi želeli izpeljati to interesno dejavnost na svoji šoli. Na spletni strani je letna tematska priprava, vsebina predavanj, obrazložitev u nega primera izbira izbirnega predmeta, program DEXi, primeri dreves kriterijev, ki so jih naredili u enci.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 30 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Ekranska slika 1: Za etna spletna stran Sistemov za podporo odlo anju. Ekranska slika 2: Opis u nega primera izbira izbirnega predmeta. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 31 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Ekranska slika 3: Ro na metoda Abacon. Ekranska slika 4: Prikaz gradnje odlo itvenih modelov v DEXiju. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 32 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 4 KRITI NI DEJAVNIKI USPEHA 4.1 MOTIVACIJA Motivacija je proces izzivanja (zbujanja) lovekove aktivnosti, njenega usmerjanja na dolo ene predmete in uravnavanja, da bi se dosegli dolo eni cilji. Gibalne sile, ki aktivnosti izzivajo, krepijo in usmerjajo v cilje, imenujemo motive (Požarnik, 1980). Kateri so temeljni lovekovi motivi? Ali druga e: katere so osnovne silnice lovekovega ravnanja? Še nedavno so nekatere psihološke šole nesorazmerno mo no poudarjale pomen bioloških potreb ali nagonov za lovekovo motivacijo. Pri tem so nagone pojmovale kot fiziološke, telesne primanjkljaje, ki jih lovek ob uti kot potrebe (lakota, žeja, spolnost ipd.), lovekovo ravnanje pa daje usmerjeno predvsem k zadovoljevanju takih bioloških potreb. Ko lovek doseže dolo eno stopnjo fiziološkega ravnotežja - homeostazo, pa spet obmiruje. Pozneje so za eli poleg bioloških upoštevati tudi tako imenovane socialne motive, katerih zadovoljevanje je praviloma odvisno od drugih ljudi. Timotivi so motiv po varnosti in ljubezni, po priznavanju, po uveljavljanju, po družbi drugih, motiv borbenosti. Danes se krepijo kognitivno usmerjeni pogledi na motivacijo, ki poudarjajo, da lovekovo dejavnost dolo ajo kognitivni dejavniki. Kot so pri akovanja, predvidevanja, zavest ciljev in tehtanje poti do njih, presojanje situacije glede na verjetnost uspešnosti akcije, samozaupanje ipd. Še dlje stran od homeostati ne podobe lovekove dejavnosti, od gledanja, da je lovekovo ravnanje usmerjeno predvsem k odstranjevanju fizioloških napetosti, so prišli humanisti ni psihologi. Tako je Maslow razdelil piramido lovekovih potreb na nižje "potrebe pomanjkanja" (npr. fiziološke potrebe, potrebe po varnosti, ljubezni in pripadnosti) in višje „potrebe rasti" (po znanju in razumevanju, po samoaktualizaciji uresni evanju svojih zmožnosti, estetske potrebe). Za u iteljevo ravnanje je izrednoga pomena, iz kakšnih predpostavk in pri akovanj o glavnih silnicah lovekovega ravnanja izhaja pri svojem delu. Druga e bo npr. ravnal, e bo prepri an, da je nasploh možno spodbuditi k u enju ali kaki drugi aktivnosti le z grožnjami, kaznijo, pritiskom, v najboljšem primeru s pohvalami ob doseženih uspehih, ob neuspehih pa so nevtralni oziroma jih ignorirajo. Višja storilnostna motivacija obi ajno pomaga k višjim u nim dosežkom, ugodno pa vpliva tudi na razvoj sposobnosti (v neki raziskavi so ugotovili, da so sposobnosti otrok z visoko storilnostno motivacijo med 4. in 15. letom starosti stalno naraš ale, pri skupini z nizko storilnostno motivacijo pa so v istem obdobju rahlo upadale). Tudi na tem podro ju prihaja do neupravi ene socialne diskriminacije, saj raziskave kažejo, da starši iz nižjih socialno-ekonomskih slojev slabše spodbujajo razvoj storilnostne motivacije pri svojih otrocih, ki so zato potem tudi v šoli manj uspešni in iniciativni. Seveda pa pomena storilnostne motivacije ne smemo absolutizirati, saj ni edino merilo lovekove sre e in vrednosti, zlasti pa ga ne smemo obravnavati izolirano od drugih vrednot (storilnost, toda v kakšen namen? ). Razlikujemo ve tipov storilnostne motivacije. Pri nekaterih ljudeh prevladuje želja po uspehu, pri drugih pa je glavno gibalo dejavnosti strah pred neuspehom, želja,. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 33 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. izogniti se bole im razo aranjem, e bi v storilnostni situaciji odpovedali. Pri ve ini ljudi najdemo obe sestavini, vendar v razli nem sorazmerju. U itelj naj bi znal z raznimi sredstvi zbuditi in ohraniti pri u encih primerno stopnjo napetosti in s tem pozornosti pri pouku. Izogiba naj se monotoniji, vnaša naj elemente presene enja, nepri akovanosti, humorja. V tej zvezi je pomembno, da u enci niso ves as le pasivni poslušalci, ki morajo mirno sedeti, ampak da tudi diskutirajo, eksperimentirajo, sami rešujejo probleme. Pomembna je predvsem miselna aktivnost, ob njej pa tudi razne oblike zunanje aktivnosti, ki so miselno dialekti no povezane, na primer pisanje odgovorov na vprašanja, iskanje podatkov v virih in izpisovanje, ravnanje z raznimi pripomo ki, eksperimentiranje, diskutiranje. Uvajanje za u ence novih u nih oblik in sredstev (skupinski pouk, programirani pouk, sistem responderjev) daje najve krat najboljše rezultate na za etku, ko pomaga razgibati ustaljene, že monotone na ine dela. Pozneje se ta u inek novosti porazgubi. Že zato naj bi u itelj smiselno variiral metode in oblike dela in ob asno uvajal novosti v pouk. Na drugi strani pa se mora u itelj izogibati pretiranemu stopnjevanju napetosti v razredu, da ne prizadene anksioznih, plahih u encev, ki stalno nosijo s seboj precejšnjo mero napetosti in jih taka dodatna napetost „vrže s tira". Zunanja in notranja motivacija za u enje Motivacijska sredstva v šoli lahko razdelimo v dve veliki skupini: ena pospešujejo notranjo (intrinsifino) motivacijo, druga pa krepijo predvsem zunanjo (ekstrinsi no) motivacijo. Nekateri uporabljajo tudi izraze avtonomna (primarna) ter heteronomna (sekundarna) motivacija.. 4.2 SAMOINICIATIVA Poleg motivacije je samoiniciativa u enca pomemben kriti ni dejavnik za uspeh. Samoiniciativnost pri u encu pomeni, da aktivno uporabi svoje znanje, ki ga je pridobil, v praksi. e u enec nima samoiniciative, ne bo niti u iteljeva zagnanost in zanimiva vsebina pomagali, da bi sam nekaj ustvaril. Samoiniciativnost pri delu je mogo e okrepiti tako, da u enca spodbujamo, naj vse dejavnosti, ki jih zabeleži v dnevnik, ovrednoti tudi glede na delovni u inek in veselja do dela. (Rolf Dietmar Thiel, Spreminanja u nih navad, 1999). Le on sam ve, kakšen u inek je dosegel in kakšno veselje je pri tem ob util. U ence bi bilo treba spodbuditi, da bi ve tednov natan no opazovali svoje u ne navade, si jih zapisovali in se enkrat tedensko pogovorili s svetovalcem o tem. (Rolf Dietmar Thiel, Spreminanja u nih navad, 1999). U inek anketnih listov in pogovor pri razredni uri je kratkoro en, pri poslušanju se malo zamisliljo. Cilj je potrebno postaviti dolgoro no. Npr. potrebno bi bilo, da bi si pisali dnevnik, koliko asa so porabili za u enje in koliko asa za ostale stvari in se s tem prisilili, da bi dlje asa razmišljali o tem.. GHG. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 34 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. 5 ANALIZA SWOT Pri evalvaciji dela smo ugotovili naslednje: Prednosti Aktivno sodelovanje u enca v u nem procesu U enci ne samo, da znajo reševati probleme, ki so se jih nau ili reševati, ampak se s pomo jo tehnologije znanja znajo lotiti tudi reševanja novih problemov. Pomembnost odlo anja Odlo anju se v življenju ne moremo izogniti. Odlo itveni problemi so zelo razli ni in posegajo v vsakdanje zasebno in poslovno življenje. Posledice odlo itev so prav tako zelo razli ne. Nekaterih skoraj ne utimo ali pa se v kratkem asu izgubijo, druge pa vplivajo na nas celo življenje. Pri pogovoru o odlo anju se mladi zavedajo pomena odlo anja za nadaljno samostojno življenje. Raz lenjevanje problema oz. drevo kriterijev Pri gradnji drevesa kriterijev se u enec zaveda, da je pri odlo anju pomembno ve dejavnikov. Nekateri dejavniki so bolj pomembni kot ostali. V obliki drevesa kriterijev so podatki tudi pregledno organizirani. Iskanje informacij o variantah U enec se nau i samostojno iskati informacije v razli nih medijih (internet, knjižnica, knjiga, revije, reklame ...). Grafi ni prikaz rezultatov v DEXiju Analiza variant poteka s pomo jo grafikonov, kjer izbiramo željene atribute in variante in jih primerjamo med seboj. Prikaz rezultatov je bolj nazoren kot pa bi bil v števil ni obliki. DEXi poda rezultat tudi ob nepopolnih podatkih eprav so podatki nepopolni, program DEXi vseeno poda rezultat. Torej je rešitev, ki jo predlaga, samo tako dobra oz. pravilna kot je dober oz. pravilen model. Orodje DEXi primerno za odlo anje Slabosti Model je potrebno prilagajati spremembam. Model je narejen na podlagi informacij, ki jih takrat imamo. e pride do sprememb, je potrebno tudi model spremeniti. Primer: v asu gradnje odlo itvenega modela je imela šola staro, neustrezno zunanje telovadiš e. Ra unalniška u ilnica je bila ustrezna, vsi ostali pogoji so bili v redu. Kot kriterij smo navedli pogoji dela, ker so za izbrani predmet Šport pogoji dela slabi. e pa bi šola zbrala dovolj denarja za izgradnjo šolskega telovadiš a, kriterij pogoji dela ne bi bil ve aktualen. Ali pa se zamenja u itelj za pou evanje izbranega predmet. Kriterij u itelj osebnost pri zajemanju podatkov za to varianta bi se lahko spremenil iz zanimiv na te en.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 35 od 41.

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede. Diplomsko delo univerzitetnega študija. Kriti nost do variant in razvrš anje znotraj razreda Pri zajemanju podatkov o variantah u enci niso dovolj kriti ni, vsi atributi so za njih v redu oz so dobro ocenjeni. Temu primerno sledi tudi rezultat. Vse variante so dobro ocenjene. Na primer dve varianti so ocenjene kot zelo primerni. Ne vemo pa, katera je bolj primerna kot druga. Žal DEXi ne zna razvrš ati znotraj razreda. Pomagamo si lahko z analizo kaj- e in sicer tako, da ponovno razvrš amo variante. Priložnosti Uvedba sistemov za podporo odlo anju v u ni proces Potrebno bi bilo predstaviti sisteme za podporo odlo anju tudi drugim u iteljem na šoli. U itelje navdušiti in jim omogo iti izobraževanje o tem. Priložnosti za uporabo sistemov za podporo odlo anju je veliko, npr. izbira izbirnega predmeta, izbira teme projektne naloge oz. seminarske naloge, izbira kraja za zaklju no ekskurzijo v 9.razredu, izbira nadaljnjega študija oziroma poklica v kombinaciji s programom Kam in kako, izbira tiva za bralno zna ko, izbira nivoja za nivojski pouk... Uvedba sistemov za podporo odlo anju kot pomo vodstvu šole Tudi vodstvo šole bi lahko s pomo jo sistemov za podporo odlo anju odlo alo npr. o zaposlitvi delavca, o nakupu opreme, o izbiri dobavitelja, izbiri izvajalca del, izbiri u encev, ki jih pripada regresirana malica in kosilo, izbiri u encev, ki imajo posebne zasluge, o dodelitvi stimulacije delavcem… Odlo itve, ki bi bile narejene s pomo jo sistemov za podporo odlo anju, bi bile nepristranske in predstavljive. Dostopnost programa Program DEXi je dostopen vsem, ki ga želijo uporabljati in sicer na spletnem naslovu http://lopes1.fov.uni-mb.si/DEXi. Pasti Nerazumevanje teorije U enci ne marajo teorije, sploh pri ra unalništvu ne. imprej želijo delati z ra unalnikom. Pri samostojnem delu u encev pa se je izkazalo, da niso razumeli faz odlo itvenega modela. Kljub razlagi, u nem primeru in obnovi snovi pri naslednji uri interesne dejavnosti bi bilo potrebno posvetiti tej temi še ve asa. Nezadostna dokumentacija Pri gradnji odlo itvenega modela u enci niso posve ali pozornosti dokumentaciji dela oz. opisu atributov, ker so jim bili v asu gradnje in vpisovanja razumljivi. Pri naslednji uri interesne dejavnosti pa so zapravljali as, da so se spomnili, emu je bil namenjen dolo en atribut.. Posebej poudarimo prednost aktivno sodelovanje u enca v u nem procesu ter priložnost uvedbe sistemov za podporo odlo anju v u ni proces.. Sonja Olovec: Sistemi za podporo odlo anju v okviru interesnih dejavnosti v OŠ. Stran 36 od 41.