1. Inovace předmětů skupiny datového inženýrství Do skupiny Datové inženýrství byly zařazeny následující předměty: Poř. Zkratka .č.
Název
Sem.
Kredit Záp Zk.
Garant
Stupeň
im
ai
1
DBS
Databázové systémy 1
3
6
z
zk
J. Mikulecká
BC
P
P
2
DBS2
Databázové systémy 2
4
6
z
zk
P. Poulová
BC
V
P
3
DORDB Distribuované a OR databáze
8
6
z
zk
J. Mikulecká
Mgr
V
P
4
MOIS
8
5
z
zk
J. Mikulecká
Mgr
V
V
Moderní informační systémy
Poznámky: im – obor informační management, ai - obor aplikovaná informatika, P – povinný předmět, V- volitelný předmět
Na návrhu inovace předmětů této skupiny se podílely firmy AG COM , ORTEX, GIST a DERS.
1.1 Požadavky firem na absolventy Obecné schopnosti Analýza problémů: schopnost postihnout šíři problému a uvažovat v souvislostech, schopnost strukturovat problém, jeho abstrakce, nebo naopak dekompozice. Systémový přístup: schopnost celkového pohledu na všechny důležité aspekty problému projektu, se schopností identifikace a respektu k jejich vzájemným souvislostem a v celém průběhu projektu. Orientace na výsledek: preference cíle před způsobem jeho dosažení, nasazení a dotažení řešení problému do konce, vytrvalost a aktivní přístup. Preciznost. Důslednost. Transformace zjištěných očekávání a specifikaci požadavků klienta do praktického návrhu řešení. Navrhovaná řešení zpracované ve formě modelu, diagramů a textových specifikací použitím modelovacích jazyků. Ověření shody realizovaného zadání proti návrhu. Schopnosti v oblasti databází 1. Analytické modelování a tvorba dokumentace, kde výstupem je analytický model aplikace (AM) v notaci UML, BPML, případně textové specifikace. 2. Znalost notace UML jak pro čtení, tak pro vlastní modelování (v nástroji jako např. Enterprise Architect). 3. Znalost SQL databází - MySQL, PostgreSQL, Oracle, příp. jiné 4. Návrh a vytvoření databázové struktury. 5. Zkušenost s některým podnikovým IS, 6. Zkušenost s návrhovými vzory na úrovni systémů a řešení konkrétních situací. 7. Přehled o trendech a vývoji. 8. Správa databází (nebylo reflektováno v inovaci) 9. Navrhování metodiky testování aplikací - návrh a příprava testovacích scénářů a testovacího prostředí. 1
1.2 Přehled obsahové inovace předmětů Databázové systémy 1 Cílem předmětu Databázové systémy je naučit konceptuální a relační datové modelování a naučit základy jazyka SQL. Studenti se naučí řešit praktické problémy pomocí vhodných modelovacích nástrojů a relačního databázového systému. K dispozici je Enterprise Architect a databázové systémy MS SQL Server 2012 a Oracle 11g. Hlavní oblasti inovace: Obsah předmětu v zásadě vyhovoval požadavkům praxe na úvodní databázový předmět. Na základě požadavků je nyní více prostoru věnováno •
datovému modelovaní s použitím modelovacího nástroje a
•
pokročilejším příkazům jazyka SQL.
Do předmětu budou nově zahrnuty semestrální projekty vycházející z reálných požadavků, jejichž scénáře budou popsány ve spolupráci s HIT klastrem. Semestrální projekty řeší studenti volitelně v prostředí Oracle nebo v prostředí MS SQL Server. Náplň inovovaného předmětu: Téma
Cílové schopnosti studentů
Historie databázových systémů. Základní funkce moderních databázových systémů.
Charakterizovat vývoj datových modelů a databázových systémů. Vyjmenovat a vysvětlit funkce moderních databázových systémů.
ER a EER model. Modelování dat. Nástroje na modelování dat. Identifikace podnikových omezení.
Popsat a interpretovat EER diagram. Navrhnout a v CASE nástroji vytvořit diagram tříd. Formulovat integritní omezení a podniková omezení.
3
Relační model dat. Normální formy relací. Dekompozice relace do třetí normální formy.
Popsat relační model dat. Identifikovat 1., 2. a 3NF. Dekomponovat do 3NF relace, které nesplňují 2NF a/nebo 3NF.
4
Transformace EER modelu do relačního modelu.
Vytvořit relační model na základě EER diagramu resp. diagramu tříd. Reprezentovat v relačním modelu vztahy M:N, M:1, hierarchii, povinnou a nepovinnou participaci.
5
Relační algebra.
Definovat a demonstrovat použití operátorů relační algebry. Formulovat jednoduché dotazy použitím relační algebry.
1
2
6
SQL: Definice dat. Zabezpečení integrity dat.
Vytvořit relační tabulky použitím SQL s definováním integritních omezení a nastavením implicitních hodnot. Vložit data do tabulky. Použít přikazy CREATE/ALTER/DROP TABLE, INSERT INTO.
2
SQL: Jednoduché dotazy
Formulovat a testovat SQL dotazy nad jednou tabulkou použitím DISTINCT, BETWEEN, LIKE, ORDER BY, WHERE, GROUP BY, HAVING.
SQL: Dotazy nad více tabulkami
Formulovat a testovat dotazy nad dvěma a více tabulkami použitím INNER/OUTER JOIN. Formulovat a testovat poddotazy (korelované i nekorelované). Použití množinových operátorů IN, ANY, EXISTS, ALL, UNION.
SQL: Pohledy. Úprava dat v tabulkách. Transakce.
Demonstrovat použití příkazů na aktualizaci dat v tabulkách: UPDATE, DELETE a INSERT na vytváření, modifikaci a odstraňování pohledů: CREATE/UPDATE/DROP VIEW. Popsat vlastnosti transakcí.
10
SQL: Uložené procedury a spouště
Vytvořit a demonstrovat použití jednoduchých uložených procedur (bez parametrů i s parametry). Vytváření spouští.
11
XML a databáze
Popsat strukturu XML a možnosti práce s XML daty v relačních systémech. Exportovat a importovat data ve formátu XML.
7
8
9
Databázové systémy 2 Předmět se věnuje prohloubení poznatků o databázových systémech, základům technologie klient/server (C/S) a základní složkám bezpečnosti dat z databázového hlediska. V rámci cvičení k předmětu DBS2 studenti pracují na praktickém projektu, jehož cílem je prokázat, že si student osvojil prezentované teoretické znalosti a je tyto znalosti schopen aplikovat v praxi. Studenti vytváří databázovou aplikaci. Hlavní oblasti inovace: V předmětu je kladen větší důraz na analytické myšlení a samostatné řešení problémů. Studenti v týmech zpracovávají semestrální projekt volitelně v prostředí PHP a MySQL, ASP.NET, Oracle a nově také v DB2. Do každé ze zmíněných technologií je k dispozici stručný úvod. Byl tak splněn požadavek HIT klastru, aby studenti měli znalost různých databázových prostředí. Náplň inovovaného předmětu: Téma
Cílové schopnosti studentů
1. Datové modely
- popsat funkci databázového systému - charakterizovat jednotlivé složky databázového systému - vyjmenovat a stručně objasnit funkce SŘBD - vysvětlit účel datového modelování - charakterizovat jednotlivé databázové modely 3
2. Architektura SŘBD
3. Výhody a nevýhody systémů C/S
4. Prostředky front-end
5. Bezpečnost dat
6. Ochrana dat
7. Transakční zpracování
8. Paralelní zpracování
9. Replikace dat
10. Měření výkonu
- vyjmenovat jednotlivé typy architektury SŘBD - vysvětlit, v čem spočívá základní rozdíl mezi architekturami - stručně charakterizovat jednotlivé typy z hlediska zpracování dat - vysvětlit základní výhody a nevýhody jednotlivých typů architektur. vyjmenovat základní varianty architektury C/S - objasnit, v čem spočívá rozdíl mezi těmito architekturami - vysvětlit výhody a nevýhody architektury C/S - charakterizovat platformy, na nichž jsou systémy C/S provozovány - vysvětlit mechanismus prostředků front-end - vyjmenovat typy prostředků front-end - charakterizovat jednotlivé typy prostředků front-end - charakterizovat jednotlivé složky bezpečnosti dat - definovat pojem integritní omezení - vysvětlit mechanismus fungování integritních omezení - aplikovat získané teoretické poznatky v rámci konkrétního SŘBD - vyjmenovat aspekty ochrany dat - charakterizovat dva základní přístupy k bezpečnosti dat - vysvětlit princip datového kódování - použít jednoduchý kódovací algoritmus - vysvětlit princip zotavení z chyb, - definovat a na příkladech ilustrovat transakce, - popsat transakční zpracování - objasnit princip zotavení po chybě média - objasnit princip zotavení po chybě systému - vysvětlit princip paralelního zpracování - vyjmenovat a popsat základní problémy paralelního zpracování - vysvětlit základní myšlenky uzamykacích protokolů - popsat dvoufázový uzamykací protokol - vysvětlit rozdíl mezi centralizovaným a distribuovaných řešením - definovat pojem replikace - vysvětlit princip replikace - zdůvodnit, proč je replikované řešení výhodnější než centralizované - popsat jednotlivé formy replikací a zhodnotit je z hlediska náročnosti na systém - vysvětlit funkci ODBC - popsat princip měření výkonu databázových systémů - vysvětlit funkci společnosti TPC, vyjmenovat základní TPC testy a vybrané z nich stručně charakterizovat - najít na Internetu aktuální výsledky testování výkonu databázových systémů 4
Distribuované a objektově-relační databáze Cílem předmětu je seznámit studenty se základními teoretickými poznatky v oblasti distribuovaných a objektově-relačních databází; představit nástroje na podporu business intelligence. Naučit prakticky využívat nové vlastnosti implementované v moderních databázových systémech: navrhnout fragmentaci dat, správně vybrat a použít typ replikace, posoudit vhodnost použití objektově-relačního rozšíření SQL, navrhnout strukturu jednoduchého datového skladu a umět používat rozšíření SQL pro OLAP. Na základě požadavků HIT klastru, aby studenti byli schopni řešit reálné problémy byl do předmětu nově zařazen modul OLAP a datové sklady a do modulu Distribuované databáze byla nově zařazena kapitola Integrace dat. Semestrální projekty řeší studenti v prostředí databázového systému Oracle. Náplň inovovaného předmětu:
Cílové schopnosti studentů
Téma Distribuované databáze: 1. Základní charakteristiky distribuovaných databází. Metodologie návrhu DDBS. Fragmentace a alokace dat. 2. Replikace dat. 3. Podpora distribuovaných databází v systému MS SQL SERVER a ORACLE. 4. Integrace dat. 5. Zpracování distribuovaných dotazů.
Charakterizovat DDBS. Umět navrhnout korektní fragmentaci dat; vybrat vhodný typ replikace a pracovat s replikami v Oracle. Rozumět hlavním problémům pro realizaci dotazů v distribuovaném prostředí. Mít přehled o používaných přístupech k integraci dat z více databází
Objektově-relační databáze: 1. Základní charakteristiky O-R databází. 2. Objektově-orientované vlastnosti v jazyku SQL 3. Implementace OO vlastnosti SQL v MS SQL SERVERU a v ORACLE.
Rozumět rozdílům mezi relačním a objektově-relačním databázovým systémem. Umět pracovat s objektovými vlastnostmi, implementovanými v systému ORACLE. Umět pracovat s datovým skladem, rozumět rozšíření SQL pro OLAP. Navrhnout jednoduchý datový sklad.
OLAP a datové sklady. 1. SQL rozšíření pro OLAP. 2. Metodologie návrhu datového skladu. 3. Nástroje business inteligence.
Mít přehled o nástrojích pro business inteligence.
Moderní informační systémy Disciplína vývoje informačních systému na míru je čím dál tím důležitější a na trhu práce žádanější. Cílem předmětu je seznámit studenty se způsobem vývoje, technologiemi, návrhovými a vývojovými postupy a softwarovou architekturou informačních systémů tak, aby se mohli po absolvování předmětu kvalifikovaně rozhodnout, zda se informačním systémům chtějí věnovat dále i ve své profesionální kariéře. V rámci přednášek je představeno několik reálných informačních systémů, které jsou využity jako názorné příklady pro ukázku důležitých návrhových myšlenek a rozhodnutí.
5
V diskusi k náplni předmětu zazněly požadavky na znalost návrhových vzorů a na větší příklon studentů k praktické aplikaci znalostí a požadovaly se také zkušenosti s některým podnikovým IS. Předmět MOIS reflektuje výše uvedené požadavky důrazem na teoretickou šíři předmětu a zároveň vysokým propojením s praxí. V sylabu byly zahrnuty všechny důležité aspekty návrhu a vývoje informačních systémů, čímž absolvent předmětu získá dostatečné základy pro jeho případné zaměstnání na analytika/vývojáře a později softwarového architekta ve firmě produkující zakázkový software. Autoři předmětu dlouhodobě pracují na vedoucích technických pozicích ve velké softwarové společnosti, což jim umožnilo zařadit do předmětu velké množství praktických ukázek přímo souvisejících s teoretickou náplní předmětu. Velkým přínosem předmětu je také závěrečná Případová studie, která studentům ukáže ucelenou aplikaci většiny důležitých konceptů softwarové architektury v praxi. Do předmětu byly zařazeny 3 nové přednášky: Business Process Management věnující se čím dál tím více populární oblasti procesního modelování. Vývoj IS a role architekta o metodice vývoje Informačních systémů a principu fungování klíčové role – softwarového architekta. Závěrečná přednáška ve formě Case study od pozvaného odborníka (Ing. Jakub Malý): CTDS - Distribuovaný informační systém zajišťující bezpečnost evropské energetické soustavy. Náplň inovovaného předmětu:
Téma Představení předmětu a disciplíny vývoje IS 1. Pojem informační systém 2. Úvod do .NET Úvod do architektury IS 3. Architektura IS a vrstva obchodní logiky 4. Vrstva přístupu k datům a datová vrstva 5. Prezentační vrstva
Cílové schopnosti studentů Vytvořit ve vývojovém prostředí work space, který bude sloužit jako základ pro další praktická cvičení. Umět vytvářet objekty obchodní logiky, využívat principy O-R mapování (s produktem NHibernate), vytvářet integrační testy, integrovat prezentační logiku do třívrstvé architektury.
Pokročilá témata 6. Integrace IS 7. Návrhové vzory 8. Infrastruktura IS 9. Business proces management 10. Proces vývoje a návrhu IS. Úloha architekta. 11. Provoz IS
Umět vytvářet webové služby (technologie ,ASP.NET MVC), osvojené zásady dobrého programátora.
Případová studie
Představa o tvorbě reálného moderního IS.
6
1.3 Expertní evaluace skupiny datového inženýrství Na evaluaci e-předmětů skupiny datové inženýrství se podílely členské společnosti Hradeckého IT klastru - AG COM , ORTEX, GIST a DERS. Experti z výše uvedených společností dostali k dispozici kompletní informace o inovovaných předmětech včetně přístupu do e-předmětů ve virtuálním studijním prostředí OLIVA. Hodnocení prováděli pomocí dotazníku obsahujícího 25 tvrzení. Míru souhlasu s předloženými tvrzeními měli hodnotitelé vyjádřit pomocí čtyř hodnotové škály: velmi souhlasím – souhlasím – nesouhlasím – velmi nesouhlasím. Mimo tohoto strukturovaného dotazníku experti ještě komentovali evaluované předměty volným textem. K předmětům skupiny datové inženýrství dodaly členské společnosti Hradeckého IT klastru celkem třináct hodnocení. Detailně jsou tato hodnocení shrnuta v následující tabulce, souhrnně je možné konstatovat, že podle názoru expertů: Cíle jednotlivých předmětů jsou napsané pomocí měřitelných výstupů, odpovídají požadavkům na znalosti a schopnosti v oblasti datového inženýrství a jsou studentům k dispozici na různých místech e-předmětů. Obsah e-předmětů odpovídá deklarovaným cílům předmětu, je seskupen do vhodných modulů a prezentován v logickém pořadí. Multimediální prvky a doplňující materiály jsou vhodně integrovány do jednotlivých částí e-předmětů. Od studentů je očekáváno hlubší pochopení látky, které je vysvětleno na příkladech a/nebo na modelech. V kurzu je zahrnut průvodce studiem, seznamující studenta jak pracovat se studijními materiály. Studenti mají k dispozici jasná kritéria hodnocení (například vzorové semestrální práce a projekty) a každé prověřování vědomostí je jasně svázáno s příslušným předem definovaným cílem. Používají se různé metody prověřování vědomostí (testové otázky různých typů, projekty, diskuse apod.) a studenti mají k dispozici auto-evaluační aktivity poskytující jim konstruktivní zpětnou vazbu umožňující korekci získaných znalostí. V e-předmětech jsou využívány standardní formáty. Ačkoliv většina expertů souhlasila s pozitivním hodnocením následujících vlastností inovovaných předmětů, bude vhodné jim věnovat zvýšenou pozornost při dalších úpravách e-předmětů: Definovat očekávanou rychlost odpovědi učitele na dotazy a zpětné vazby pro testy a úkoly. Označení velkých souborů ke stažení; dle možnosti poskytnou k dispozici alternativní menší soubory.
7
Velmi souhlasím
Datové inženýrství
Souhlasím Nesouhlasím
Velmi nesouhlasím
1.
Cíle kurzu jsou napsané pomocí měřitelných výstupů z učení (studenti vědí, co mají být schopni řešit či realizovat).
8
5
0
0
2.
Cíle odpovídají požadavkům na znalosti a schopnosti v dané oblasti.
8
5
0
0
3.
Cíle jsou k dispozici na různých místech (v sylabu i v jednotlivých výukových jednotkách).
3
10
0
0
4.
Obsah kurzu odpovídá deklarovaným cílům.
6
7
0
0
5.
Obsah je seskupen do vhodných částí (tj. jsou prezentovány jako různé výukové jednotky nebo vzdělávací moduly).
7
6
0
0
6.
Obsah je prezentován v logickém pořadí, navigace je intuitivní.
8
5
0
0
7.
Multimediální prvky jsou vhodně použité.
0
13
0
0
8.
Doplňující materiály jsou dobře integrované do jednotlivých částí kurzu.
1
12
0
0
9.
Od studentů se očekává hlubší pochopení látky (analýza a řešení problémů), které je vysvětleno na příkladech a/nebo na modelech.
0
13
0
0
10.
V kurzu je zahrnut průvodce studiem, seznamující studenta jak pracovat se studijními materiály.
3
10
0
0
11. Každé prověřování vědomostí je jasně svázáno s příslušným cílem.
3
10
0
0
Studenti mají k dispozici jasná kritéria hodnocení (například vzorové semestrální práce a projekty).
3
10
0
0
13. Kontext otázek a projektů je blízký k reálnému prostředí.
0
12
0
0
14. Prověřování vědomostí se vyskytuje v kurzu průběžně.
3
9
1
0
12.
15.
Používají se různé metody prověřování vědomostí (testové otázky různých typů, projekty, diskuse apod.)
1
12
0
0
16.
Jsou k dispozici auto-evaluační aktivity s konstruktivní zpětnou vazbou.
3
10
0
0
17.
Je k dispozici materiál, který vysvětlí navigaci v LMS a v daném kurzu. Materiál je dostupný odevšud s možností rychlého návratu do kurzu.
0
13
0
0
18.
Jsou k dispozici jasné informace o případném dalším podpůrném sw, potřebném pro správné fungování kurzu.
0
12
1
0
19.
Odkazy na potřebný sw jsou k dispozici co nejblíže k místu, kde je sw potřebný.
0
12
1
0
20. Očekávaná rychlost odpovědi učitele na dotazy.
0
9
4
0
21. Očekávaná rychlost zpětné vazby pro testy a úkoly.
0
9
4
0
22. Používají se standardní formáty.
3
10
0
0
0
9
4
0
24. Používá se dle možnosti streamované video.
0
12
1
0
25. Studenti mají možnost anonymní evaluace kurzu.
4
9
0
0
23.
Velké soubory ke stažení jsou označeny; dle možnosti jsou k dispozici alternativní menší soubory.
8
Ze slovního hodnocení expertů: Předměty jsou vhodně cíleny na potřeby reálné praxe a pružně reflektují i probíhající změny na trhu IT (Business Intelligence). Z našeho pohledu kladně hodnotíme zejména zařazení nového modulu OLAP a datové sklady obohacení modulu Distribuované databáze o téma Integrace dat možnost seznámení se s vícero platformami (Oracle, Microsoft) objektové vlastnosti SQL jazyka Dotazy/doporučení: Z osnovy inovovaného sylabu není zcela zřejmé, zda je v rámci výuky věnován i dostatečný prostor pro speciality a odlišnosti jednotlivých SQL dialektů.
DERS Pochopit a v praxi si procvičit relační uložení dat a jazyk SQL patří k základním kamenům informatika. Proto považuji obsah základních předmětů DBS a DBS2 za správně navržený. Vzhledem o přístupnosti nástrojů pro analýzu dat (Pivot table, Power Pivot a další) v nejrozšířenějším tabulkovém procesoru světa (Excel), je nutné zařadit i principy datového modelování, OLAP technologie apod. – což se správně děje v předmětu DORDB. Vlastní distribuované a objektové databáze považuji za okrajovou záležitost. Chvályhodné je plánované zaměření semestrálních projektů na reálné případy/požadavky. Je nutné zajistit jejich pravidelné (ne jednorázově) získávání z praxe. Pro tvorbu řady zadání by mohlo být do budoucna zajímavé využít veřejně dostupných dat Českého statistického úřadu (již dnes na stránkách ve formě tabulek), které slibují přístupnost formou webových služeb.
ORTEX Velmi oceňuji provedenou inovaci a především pak kvalitní přípravu podkladů pro elektronické vzdělávání studentů. Úspěšným absolvováním skupiny předmětů získají studenti vyváženou množinu informací, které jim velmi dobře poslouží pro další rozvoj jejich znalostí a dovedností v praxi.
AG COM S inovací skupiny předmětů Datové inženýrství souhlasíme. I před inovací byl předmět zaměřen na vzdělávání pro potřeby praxe. Současnou inovaci předmětů došlo ke zvýšení využitelnosti získaných znalostí a dovedností absolventů v praxi. Větší prostor věnovaný datovému modelování, rozšíření znalostí jazyka SQL a zařazení modulu OLAP včetně dostatečného prostoru pro praktické ověření znalostí odpovídá našim požadavkům. Začlenění předmětu do semestrů výuky i kreditní ohodnocení považujeme za přiměřené.
GIST
9
1.4 Studentská evaluace skupiny datového inženýrství Studentská evaluace e-předmětů (eLearningových předmětů) inovovaných v rámci projektu FIMINO probíhala v akademickém roce 2012/13 vždy v průběhu zkouškového období, tzn. v lednu a červnu 2013. Jako výzkumný nástroj byl použit elektronický anonymní dotazník tvořící součást epředmětu. V tomto dotazníku bylo zařazeno 12 otázek s výběrem odpovědí a dvě otázky s volnou odpovědí. Cílovou skupinu tvořili studenti studující inovované předměty; v případě skupiny datového inženýrství se jednalo celkem o čtyři předměty a dotazníky vyplnilo celkem 216 respondentů.Získané informace jsou zpracovány v následujícím přehledu:
Pohlaví
Pohlaví muž žena bez odpovědi
16%
175 34 7
3% muž
81%
žena bez odpovědi
Z 216 respondentů bylo 81 % mužů, 16 % žen a 7 respondentů své pohlaví neuvedlo. Počet respondentů se v jednotlivých e-předmětech pohyboval od 12 do 102, poměr žen a mužů se lišil. Nejvíce respondentů se účastnilo evaluace e-předmětu Databázové systémy (DBS – 102), e-předmět Databázové systémy 2 (DBS2) hodnotilo 70 respondentů, Distribuované a objektově-relační databáze (DORDB) 32 respondentů a Moderní informační systémy (MOIS) 12 respondentů. 100
Pohlaví
100 50
50
bez odpovědi žena
0
muž 0 DBS
DBS2 DORDB MOIS
Obor AI3 IM3 IM5 AI2 bez odpovědi
114 51 6 40 5 10
Obor
bez odpovědi SM MCR FM IZM IM2 AI2 IM5 IM3 AI3
2%
Obor
18%
3%
53% 24%
AI3 IM3 IM5 AI2 IM2 IZM FM MCR SM bez odpovědi
Více než respondentů tvořili studující bakalářských studijních programů Aplikovaná informatika (AI3) a Informační management (IM3), 18 % studenti navazujícího studijního programu Aplikovaná informatika (AI2). Šest respondentů studovalo magisterský studijní program Informační management (IM2) a pět studijní program neuvedlo.
14%
4%
Forma Forma prezenční kombinovaná bez odpovědi
prezenční
82%
kombinovaná bez odpovědi
178 30 8
82 % respondentů byli studenti prezenční formy studia, 14 % kombinované formy studia; 8 z nich formu neuvedlo.
100%
Délka studia
Forma
100
bez odpovědi
bez odpovědi kombinovan á prezenční
50 0
50%
více než 5 let 4 až 5 let
0%
2 až 3 roky první rok
Délka studia Délka studia první rok 2 až 3 roky 4 až 5 let více než 5 let bez odpovědi
2 2 167 38 5 4
11
167
první rok
2 až 3 roky
více než 5 let
bez odpovědi
38
4 až 5 let
Pouze dva respondenti studovali na fakultě první rok, tzn. jejich zkušenosti s elektronickou formou výuky byly relativně malé, 77 % studovalo 2. nebo 3. rok a 20 % respondentů studovalo čtyři a více let. Čtyři respondenti počet let studia neuvedli.
Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání
Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání plně
22
jsem spokojen/a
101
nemám výhrady
68
22
plně nemám výhrady vůbec ne
měl/a jsem jiná očekávání 19 vůbec ne
1
bez odpovědi
5
101
68
19
jsem spokojen/a měl/a jsem jiná očekávání bez odpovědi
Na otázku Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání? odpovědělo 10 % plně, 47 % jsem spokojen a 31 % nemám výhrady. 9 % respondentů se vyjádřilo, že mělo jiná očekávání, jeden respondent vybral možnost vůbec ne a 5 otázku nezodpovědělo. Souhrnně je tedy možné konstatovat, pouze pro 12 % respondentů nesplnila obsahová náplň předmětů skupiny datového inženýrství jejich očekávání a 88 % respondentů bylo spokojeno a nebo nemělo výhrady.
Očekávání
bez odpovědi
bez odpovědi
Rozsah předmětu
vůbec ne
100%
naprosto nedostatečný nedostatečný
100%
50%
měl/a jsem jiná očekávání nemám výhrady
50%
0%
jsem spokojen/a
0%
vyhovující obsáhlý příliš obsáhlý
plně
Rozsah předmětu považuji za příliš obsáhlý
Rozsah předmětu považuji
obsáhlý vyhovující
3
62
příliš obsáhlý vyhovující naprosto nedostatečný
138
5
obsáhlý nedostatečný bez odpovědi
3 62 138
nedostatečný
5
naprosto nedostatečný
1
bez odpovědi
7
Rozsah předmětu (množství probírané problematiky) považovalo 64 % respondentů za vyhovující. Pro 30 % byl předmět obsáhlý nebo příliš obsáhlý a jen pro 3 % nedostatečný 12
nebo naprosto nedostatečný. Sedm respondentů neodpovědělo. Poměr spokojenosti byl v jednotlivých předmětech skupiny obdobný.
Délku předmětu považuji Délku předmětu považuji za příliš velkou velkou vyhovující malou příliš malou bez odpovědi
1 22 153 30 1 9
22 1
153
30
příliš velkou
velkou
vyhovující
malou
příliš malou
bez odpovědi
Podobně délku předmětu (počet hodin přednášek a cvičení) vzhledem k jeho obsahu považovalo 71 % respondentů za vyhovující. Pro 10 % byl počet hodin přednášek a cvičení vzhledem k obsahu předmětu velký obsáhlý a pro 14 % malý. Devět respondentů neodpovědělo.
Délka předmětu
Průvodce studiem
bez odpovědi příliš malou
100%
100%
nebyl k dispozici
malou
50%
50%
vyhovující
0%
0%
velkou příliš velkou
3% Seznámil/a jste se s Průvodcem
studia e-předmětu?
0% 22% 18%
57%
bez odpovědi
ano, pomohl mi ano, nebyl užitečný ne
ne ano, nebyl užitečný ano, pomohl mi
ano, nebyl užitečný
39
ne
47
nebyl k dispozici
0
bez odpovědi
6
nebyl k dispozici
Seznámil/a jste se s Průvodcem studia?
ano, pomohl mi
124
Povinnou součástí e-předmětů je Průvodce studia popisující obsah předmětu, jeho vzdělávací cíle, harmonogram studia, podmínky úspěšného absolvování apod. Nadpoloviční většina respondentů (57 %) konstatovala, že jim tento průvodce pomohl ve studiu, podle názoru 18 % nebyl průvodce užitečný a 22 % se s ním neseznámilo. Šest respondentů otázku neodpovědělo. Využití průvodce se lišilo v jednotlivých předmětech patrně podle důrazu jednotlivých garantů na seznámení studentů s ním.
13
plně vyhovuje
E-předmět
jsem spokojen/a 74 nemám výhrady
73
74
plně vyhovuje nemám výhrady vůbec ne
73
54 6 jsem spokojen/a s problémy bez odpovědi
54
s problémy
6
vůbec ne
2
bez odpovědi
7
Vyhovovalo vám umístění studijních materiálů v e-předmětu na OLIVĚ? Na otázku Vyhovovalo vám umístění studijních materiálů v e-předmětu na OLIVĚ? odpovědělo 34 % plně, 34 % jsem spokojen a 25 % nemám výhrady. 3 % respondentů se vyjádřila, že mělo problémy, 1 % vybralo možnost vůbec ne a 7 otázku nezodpovědělo. Souhrnně je tedy možné konstatovat, že 93 % respondentů bylo spokojeno a nebo nemělo výhrady. Spokojenost studentů se lišila podle zpracování jednotlivých e-předmětů.
E-předmět 100% 50% 0%
Studijní materiály 300
bez odpovědi
200
vůbec ne
0
Studijní materiály preferujete 104
osnova přednášek (např. PowerPoint)
154
text s hypertextovými odkazy a obrázky
129
animace
68
videosekvence
60
animace
100
s problémy
v tištěném tvaru
videosekvence
text s hypertextovými odkazy a obrázky
Studijní materiály
Pro studium respondenti nejvíce preferovali osnovu přednášek např. v Powerpointu (71 %) nebo ve formě text s hypertextovými odkazy a obrázky (60 %). Téměř polovina (48 %) preferuje tištěné texty. Menší část respondentů preferuje animace (31 %) a videosekvence (28 %). 14
S přehledností e-předmětu jsem
S přehledností e-předmětu
36
99
plně spokojen/a nemám výhrady vůbec nejsem spokojen/a
68
7
jsem spokojen/a s problémy bez odpovědi
plně spokojen/a
36
jsem spokojen/a
99
nemám výhrady
68
s problémy
7
vůbec nejsem spokojen/a
2
bez odpovědi
4
Studenti měli také možnost ohodnotit přehlednost studovaného e-předmětu. Více než polovina respondentů je s přehledností spokojena (46 %) nebo plně spokojena (17 %). Téměř třetina nemá výhrady (31 %). Problémy s přehledností e-předmětu mělo pouze 3 % studentů a vůbec nebylo spokojeno 1 %. Čtyři respondenti otázku nezodpověděli. Celkově je tedy možné konstatovat, že 94 % respondentů bylo s přehledností vytvořených e-předmětů spokojeno. Hodnocení jednotlivých předmětů se lišilo, nicméně ve všech čtyřech byla skupina studentů spokojená nebo bez výhrad minimálně 88 %.
Přehlednost
OLIVA
bez odpovědi
50%
vůbec ne
100%
vůbec nejsem spokojen/a s problémy
100%
s problémy
50% nemám výhrady
nemám výhrady
0%
jsem spokojen/a
0%
bez odpovědi
jsem spokojen/a plně
plně spokojen/a
Jak vám vyhovuje OLIVA?
Jak vám vyhovuje OLIVA?
plně jsem spokojen/a nemám výhrady s problémy vůbec ne bez odpovědi
35
35 83 67 21 5 5
83
plně nemám výhrady vůbec ne
67
21 jsem spokojen/a s problémy bez odpovědi
V poslední otázce měli respondenti zhodnotit, jak jim vyhovuje virtuální studijní prostředí OLIVA. Nadpoloviční většina byla spokojena (38 %) nebo plně spokojena (16 %). Třetina studentů (31 %) nemá výhrady. 10 % respondentů uvádí, že má problémy, a 2 % OLIVA nevyhovuje vůbec. Pět studentů otázku nezodpovědělo. Je zajímavé, že v této otázce se nejvíce liší respondenti v jednotlivých e-předmětech.
15
