Pˇrihl´aˇska do v´ybˇerov´eho ˇr´ızen´ı na pozici vedouc´ıho katedry poˇc´ıtaˇc˚ u ˇ doc. Ing. Filip Zelezn´ y, Ph.D. 13. ˇcervna 2013
1
ˇ ast I C´
Profesn´ı ˇ zivotopis Curriculum Vitae 11/2010 - dnes 4/2006 - dnes 3/2004 - 11/2010 9/2004 - 11/2004 3/2003 - 3/2004 3/2003 6/1998 3/1974
ˇ docent, CVUT FEL ˇ vedouc´ı skupiny Inteligentn´ı Datov´e Anal´yzy (nyn´ı cca 10 lid´ı), CVUT FEL ˇ odborn´y asistent, CVUT FEL hostuj´ıc´ı profesor, State Univ. of New York in Binghamton postdoktorsk´y v´yzkumn´ık, Univ. of Wisconsin in Madison ˇ Ph.D., CVUT FEL, umˇel´a inteligence a biokybernetika ˇ Ing., CVUT FEL, technick´a kybernetika narozen
ˇ Clen redakˇ cn´ıch rad • Machine Learning Journal (Springer) • Journal of Data Semantics (Springer) • Advances in Artificial Intelligence (Hindawi, do 2010)
Pˇ redseda konferenc´ı • ECAI 2014 (cca 700 deleg´ at˚ u, nejvˇetˇs´ı evropsk´a konference o umˇel´e inteligenci) - spolupˇredseda organizaˇcn´ıho v´ yboru • ECML/PKDD 2013 (cca 450 deleg´ at˚ u, nejvˇetˇs´ı evropsk´a konference o strojov´em uˇcen´ı a data miningu) - pˇredseda konference, spolupˇredseda programov´eho v´ yboru • ILP 2012 (cca 70 deleg´ at˚ u) - spolupˇredseda programov´eho v´ yboru • ILP 2008 (cca 70 deleg´ at˚ u) - pˇredseda konference, spolupˇredseda programov´eho v´ yboru
ˇ Clenstv´ ı v rad´ ach ˇ • Clen programov´ ych v´ ybor˚ u prestiˇzn´ıch konferenc´ı: AAAI (2011), ECAI (2012), ICML (2004, 2005, 2009, 2011), KDD (2011), ECML/PKDD (2006, 2007, 2008, 2010, 2011), ILP (2004-2011) • Hodnotitel projektov´ ych n´ avrh˚ u (2007,2008,2011) a recenzent projektu (2010-2012, FP7 project e-Lico) pro Evropskou komisi. ˇ • Clen PhD komise: Floarea Serban (Univ. of Zurich), Nuno Fonseca (University of Porto), Igor Trajkovski (JSI Ljubljana), Tijn Witsenburg (Leiden University), Vid Podpecan (JSI Ljubljana), Jana Silhava (Brno Technology University)
St´ aˇ ze • University of Minnesota (2006 - 2 mˇes´ıce, 2005 - 2 mˇes´ıce) • Oxford University Computing Laboratory (2002, 2 t´ ydny) • Laboratoire Lorraine de Recherche en Informatique et ses Aplications, Nancy (2001, 3 mˇes´ıce) • Institute Josef Stefan, Ljubljana (1999 - 1 mˇes´ıc, 2002 - 2 mˇes´ıce)
Souˇ casn´ e a oˇ cek´ avan´ e povinnosti a z´ avazky ˇ Nem´ am ˇz´ adn´ y pracovn´ı u ´vazek mimo CVUT FEL a minim´alnˇe po dobu v´ ykonu funkce ˇz´adn´ y m´ıt nehodl´ am. V souˇcasn´e dobˇe je m˚ uj pracovn´ı ˇcas rozdˇelen zejm´ena na tyto hlav´ı aktivity: • pr´ ace na tˇrech v´ yzkumn´ ych projektech • veden´ı doktorand˚ u • v´ yuka v pˇredmˇetech FLP, SAD, VYD, BIN (cca 50% v kaˇzd´em z nich) • organizace konferenc´ı ECML/PKDD a ECAI K vyˇsetˇren´ı ˇcasu pro ˇr´ızen´ı katedry hodl´am sn´ıˇzit sv˚ uj u ´vazek na zm´ınˇen´ ych v´ yzkumn´ ych projektech na souhrnn´ ych cca 40%-50% sv´eho pracovn´ıho ˇcasu a pˇredat svoji pˇredn´aˇskovou polovinu v pˇredmˇetech VYD a BIN vhodn´emu n´ astupci. Konference ECML/PKDD se kon´a v z´aˇr´ı a moje pr´ace s n´ı tedy pˇrestane zhruba v poˇc´ atku funkˇcn´ıho obdob´ı. D´ ale hodl´ am rezignovat na funkci pˇredsedy pˇrij´ımac´ı komise OI, kter´a mi zab´ır´ a ˇcas zejm. na konci letn´ıho semestru. Naopak veden´ı doktorand˚ u a v´ yuky v pˇredmˇetech FLP a SAD se vzd´at nehodl´am. M˚ uj nejlepˇs´ı odhad je, ˇze pro aktivity spojen´e v´ yhradnˇe s ˇr´ızen´ım katedry my zbyde tˇretina pracovn´ıho ˇcasu. To povaˇzuji za adekv´ atn´ı vzhledem k organizaˇcn´ımu a ˇr´ıdic´ımu syst´emu, kter´ y navrhuji d´ale v tomto dokumentu.
ˇ ast II C´
ˇ Cestn´ e prohl´ aˇ sen´ı ˇ ˇ Cestnˇ e prohlaˇsuji, ˇze si nejsem vˇedom ˇz´ adn´ ych okolnost´ı, kter´e by mˇe stavˇely do stˇretu mezi z´ajmy CVUT FEL a jin´ ymy z´ ajmy.
ˇ ast III C´
Pˇ rehled pedagogick´ eho p˚ usoben´ı v posledn´ıch pˇ eti letech Doktorandi s obh´ ajenou dizertac´ı: ˇ akov´ • Monika Zemenov´ a (roz. Z´ a) - Exploiting ontologies and higher-order knowledge in relational machine learning s obh´ ajenou doktorskou zkouˇ skou: • Petr Buryan - Refinement Action-based Framework for Utilization of Softcomputing in Inductive Learning • Matˇej Holec - Set-Level Classification of Gene Expression Data • Ondˇrej Kuˇzelka - Fast Construction of Relational Features for Machine Learning ˇ • Radom´ır Cernoch - Relational Subgroup Discovery with Substitution Sets • Andrea Szab´ oov´ a - Predictive Modelling of Protein-DNA Interaction through Relational Learning
Pravideln´ e pˇ redn´ aˇ sky • A6M33BIN Bioinformatika (40%, s dr. Kl´emou a prof. Sedl´aˇckem) • AE4B33FLP Functional and Logic Programming (50%, s dr. Vyskoˇcilem) • A4M33SAD Strojov´e uˇcen´ı a anal´ yza dat (50%, s dr. Kl´emou) ˇ • A7B36VYD Vytˇeˇzov´ an´ı dat (50%, s ing. Cepkem) Jsem z´ aroveˇ n garantem tˇechto pˇredmˇet˚ u.
Dalˇ s´ı aktivity spojen´ e s v´ yukou • Garant studijn´ıho oboru Umˇel´ a inteligence v programu Otevˇren´a informatika ˇ ˇ • Clen rady studijn´ıho programu Otevˇren´a informatika na CVUT FEL ˇ ˇ • Clen rady studijn´ıho programu Biomedic´ınsk´e inˇzen´ yrstv´ı a informatika na CVUT FEL ˇ • Clen rady doktorsk´eho studijn´ıho programu Teoretick´a informatika na UK MFF
ˇ ast IV C´
Pˇ rehled v´ ysledk˚ u studentsk´ eho hodnocen´ı kvality v´ yuky v posledn´ıch pˇ eti letech LS 11/12 1.407
ZS 11/12 1.212
LS 10/11 1.083
ZS 10/11 1.500
LS 09/10 1.608
ZS 09/10 1.591
LS 08/09 1.905
Zdroj: https://www.fel.cvut.cz/cz/anketa/anketa12Z/hodnoceni-ucitelu.xls ˇ ala 1 (nejlepˇs´ı) aˇz 5 (nejhorˇs´ı) Sk´
ZS 08/09 1.469
ˇ ast V C´
Pˇ rehled vˇ edeckov´ yzkumn´ eho p˚ usoben´ı v posledn´ıch pˇ eti letech Zodpovˇ edn´ yˇ reˇ sitel projekt˚ u • 2012 - 2015: SUPREME: Sustainable Predictive Maintenance for Manufacturing Equipment. Evropsk´ a ˇ komise FP7-314311, pod´ıl CVUT 274k EUR ˇ • 2012 - 2014: Predicting Protein Properties with Spatial Statistical Relational Machine Learning. GA CR P202/12/2032, 4M CZK ˇ P103/11/2170, 1M • 2011 - 2012: Transferring ILP Techniques to Statistical Relational Learning. GA CR CZK • 2010 - 2012: Predictive Data Modeling for Effective Gene Therapy and Bone Marrow Transplantation ˇ ˇ (spoluˇreˇsitel Univ. of Minnesota). MSMT ME10047, pod´ıl CVUT 1.34M CZK ˇ • 2010 - 2011: Data Mining over Distributed Computing (spoluˇreˇsitel Univ. of Mendoza). MSMT MEB111005, ˇ pod´ıl CVUT 200k CZK ˇ P103/10/1875, 2M CZK • 2010 - 2012: Learning from Theories. GA CR ˇ • 2009 - 2011: ProLearn: Bridging the Gap Between Systems Biology and Machine Learning. GA CR P201/09/1665, 2M CZK • 2008-2010 LeCoS: Merging machine learning with constraint satisfaction (spoluˇreˇsitel MFF UK). GA ˇ 201/08/0509, 2M CZK CR • 2007 - 2010 OntoExpres: Using gene ontologies and annotations for gene expression data interpretation through relational machine learning algorithms (spoluˇreˇsitel Univ. of Minnesota Univ. of Minnesota). ˇ ˇ MSMT ME910, pod´ıl CVUT 400k CZK • 2006 - 2008 SEVENPRO: Semantic Virtual Engineering Environment for Product Design. Evropsk´ a ˇ komise FP6-027473, pod´ıl CVUT 420k EUR
ˇ anky v impaktovan´ Cl´ ych ˇ casopisech • Bartak R., Cernoch R., Kuzelka O., Zelezny F.: Formulating the Template ILP Consistency Problem as a Constraint Satisfaction Problem. Constraints 18(2):144-165, 2013 • Szaboova A., Kuzelka O., Zelezny F., Tolar J.: Prediction of DNA-binding proteins from relational features. Proteome Science 10:66, 2012 • Szaboova A., Kuzelka O., Zelezny F., Tolar J.: Prediction of DNA-binding Propensity of Proteins by the Ball-Histogram Method using Automatic Template Search. BMC Bioinformatics 13(Suppl 10):S3, 2012 • Holec M., Klema J., Zelezny F., Tolar J.: Comparative Evaluation of Set-Level Techniques in Predictive Classification of Gene Expression Samples. BMC Bioinformatics 13(Suppl 10):S15, 2012 • Urbanova M., Brabcova I., Girmanova E., Zelezny F., Viklicky O..: Differential Regulation of the Nuclear Factor-κ-B Pathway by Rabbit Antithymocyte Globulins in Kidney Transplantation. Transplantation 93(6):589-96, 2012
• Kuzelka O., Zelezny F.: Block-Wise Construction of Tree-like Relational Features with Monotone Reducibility and Redundancy. Machine Learning 83(2):163-192, 2011 • Zahalka J., Zelezny F.: An Experimental Test of Occam’s Razor in Classification (Technical Note). Machine Learning 82(3):475-481, 2011 • Zakova M., Kremen P., Zelezny F., Lavrac N.: Automatic Knowledge Discovery Workflow Composition through Ontology-Based Planning. IEEE Trans. Automation Science and Engineering 8(2):253-264, 2011 • Zelezny F., Lavrac N.: Guest editors’ introduction: Special issue on Inductive Logic Programming. Machine Learning 76(1):1-2, 2009 • Kuzelka O., Zelezny F.: A Restarted Strategy for Efficient Subsumption Testing. Fundamenta Informaticae 89(1):95-109, 2008 • Trajkovski I., Zelezny F., Lavrac N., Tolar J.: Learning Relational Descriptions of Differentially Expressed Gene Groups. IEEE Trans. Sys Man Cyb C 38(1):16-25, 2008. • Klema J., Novakova L., Karel F., Stepankova O., Zelezny F.: Sequential Medical Data Mining: A Case Study. IEEE Trans. Sys Man Cyb C, 38(1):3-15, 2008.
Vyzvan´ e pˇ redn´ aˇ sky • Zelezny F.: Planning to learn: Recent Developments and Future Directions. In Vanschoren J., Brazdil P., Kietz J.-U. (eds.): PlanLearn’12: ECAI’12 Workshop on Planning to Learn. 2012 • Zelezny F., Kuzelka F.: Taming the Complexity of Inductive Logic Programming. In Leeuwen, J. van; Muscholl, A.; Peleg, D.; Pokorny, J.; Rumpe, B. (Eds.): SOFSEM 2010: 36th International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science, Springer 2010
Kapitoly v knih´ ach • Zelezny F.: Inductive Logic Programming. In Seal N. M. (Ed.): Encyclopedia of the Sciences of Learning, Springer 2012 • Klema, J., Zelezny, F., Trajkovski, I., Karel, F., Cremilleux, B. and Tolar, J.: Gene Expression Mining Guided by Background Knowledge. Data Mining and Medical Knowledge Management: Cases and Applications, IGI Global 2009
Vybran´ e konferenˇ cn´ı publikace • Kuzelka O., Szaboova A., Holec M., Zelezny F.: Gaussian Logic for Predictive Classification. ECML/PKDD 2011: 22th European Conference on Machine Learning / 15th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery • Kuzelka O., Zelezny F.: Block-Wise Construction of Acyclic Relational Features with Monotone Irreducibility and Relevancy Properties. ICML 2009: the 26th International Conference on Machine Learning • Kuzelka O., Zelezny F.: Fast Estimation of First-Order Clause Coverage through Randomization and Maximum Likelihood. ICML 2008: the 25th International Conference on Machine Learning
Sborn´ıky • Berendt B., Mladenic D., de Gemmis M., Semeraro G., Spiliopoulou M., Stumme G., Svatek V., Zelezny F. (editors): Knowledge Discovery Enhanced with Semantic and Social Information, Springer 2009 • Zelezny F., Lavrac N. (editors): Proceedings of the 18th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2008), Springer 2008
ˇ ast VI C´
N´ astin odborn´ ych, pedagogick´ ych, organizaˇ cn´ıch a person´ aln´ıch z´ amˇ er˚ u Jednoduch´ a organizace Chci na katedˇre zav´est jednoduchou ˇr´ıdic´ı strukturu umoˇzn ˇuj´ıc´ı konsenzu´aln´ı vliv kl´ıˇcov´ ych osob na person´ aln´ı, organizaˇcn´ı, majetkov´ a a finanˇcn´ı rozhodnut´ı. Kl´ıˇcov´e osoby jsou zejm´ena dlouhodob´ı ˇreˇsitel´e v´ yzkumn´ ych projekt˚ u a garanti v´ yukov´ ych obor˚ u. Jako vedouc´ı katedry chci rozhodovat po vyhled´an´ı shody mezi kl´ıˇcov´ ymi osobami a zaruˇcit, ˇze jednotliv´ a rozhodnut´ı budou vz´ajemnˇe konzistentn´ı. Pracovn´ıci katedry budou soustˇredˇeni do skupin definovan´ ych sv´ ymi v´ yzkumn´ ymi t´ematy resp. v´ yukov´ ymi obory. Jejich vedouc´ı a pˇr´ıpadnˇe dalˇs´ı jejich kl´ıˇcov´e osoby budou tvoˇrit radu katedry. Poˇcet ˇclen˚ u rady za danou skupinu bude u ´mˇern´ y rozpoˇctu pˇripadaj´ıc´ı na tuto skupinu. Svoje rozhodnut´ı budu projedn´avat s radou katedry. Preferovan´ a cesta k rozhodnut´ım je dosaˇzen´ı shody v radˇe, pˇrijateln´e je i hlasov´an´ı v pˇr´ıpadˇe neshody. Veto vedouc´ıho je moˇzn´e ve v´ yjimeˇcn´ ych pˇr´ıpadech, zejm´ena pˇri vz´ajemnˇe nekonzistentn´ıch doporuˇcen´ı rady nebo pokud by vedouc´ı za doporuˇcen´e rozhodnut´ı nemohl pˇrijmout zodpovˇednost. Na poˇc´ atku funkˇcn´ıho obdob´ı stanov´ım ˇclenˇen´ı do skupin a sloˇzen´ı rady s´am podle souˇcasn´e pˇrirozen´e ˇ en´ı do skupin a sloˇzen´ı rady nebude dlouhodobˇe zafixovan´e, bude se mˇenit zejm´ena struktury katedry. Clenˇ s pˇr´ıchodem/odchodem pracovn´ık˚ u katedry a jejich kari´ern´ım r˚ ustem. O zakl´ad´an´ı a ruˇsen´ı skupin a o souvisej´ıc´ım ˇclenstv´ı jejich zastupitel˚ u v radˇe bude rozhodovat st´avaj´ıc´ı rada. Zakl´ad´an´ı nov´ ych skupin pˇredpokl´ ad´ am zejm´ena u post-doc˚ u schopn´ ych z´ısk´avat extern´ı v´ yzkumn´e projekty, at’ uˇz pˇredt´ım na katedˇre pracovali, nebo ne. N´ avrh na zaloˇzen´ı skupiny bude kandid´at pod´avat radˇe. Ruˇsen´ı skupin pˇredpokl´ ad´ am zejm´ena v pˇr´ıpadech dlouhodob´e finanˇcn´ı nesamostatnosti ˇci alarmuj´ıc´ıch v´ ysledk˚ u vˇedeck´e nebo v´ yukov´e pr´ ace. Na poˇc´ atku funkˇcn´ıho obdob´ı chci s radou definovat konkr´etn´ı podm´ınky, za kter´ ych bude automaticky projedn´ av´ ano zruˇsen´ı skupiny. Pro kaˇzdodenn´ı ˇr´ızen´ı jmenuji sv´eho z´astupce pro v´ yzkum a z´astupce pro v´ yuku, jejichˇz aktivity jsou charakterizov´ any n´ıˇze. Tajemn´ık katedry bude m´ıt na starosti spr´avu penˇez, majetku a m´ıstnost´ı. Strukturu administrativn´ıho apar´ atu, technick´e podpory, pˇr´ıpadnˇe dalˇs´ı sloˇzky ˇr´ızen´ı stanov´ım na zaˇc´atku funkˇcn´ıho obdob´ı po projedn´ an´ı s radou katedry. Chci, aby se jednoduch´ y organizaˇcn´ı syst´em bˇehem m´eho funkˇcn´ıho obdob´ı natolik zautomatizoval, ˇze dalˇs´ı vedouc´ı katedry budou moci funkci pˇrevz´ıt hladce a bez v´ yrazn´ ych obˇet´ı na sv´ ych vlastn´ıch v´ yzkumn´ ych a v´ yukov´ ych aktivit´ach.
Pr˚ uhledn´ e finance Kaˇzd´ a skupina si bude v dlouhodob´em v´ yhledu na sv˚ uj provoz vydˇel´avat sama. Jej´ı rozpoˇctov´e pˇr´ıjmy budou tvoˇreny vlastn´ımi projekty, hospod´ aˇrsk´ ymi smlouvami a tou ˇc´ast´ı institucion´aln´ı dotace katedry (VVVS/RIV, v´ yuka, reˇzie vr´ acen´ a fakultou), kterou skupina vygenerovala. Na celokatedern´ı n´aklady bude skupina pˇrisp´ıvat procentem z vyplacen´ ych mezd. Takto vypoˇcten´a daˇ n se odeˇcte od pˇridˇelen´e ˇc´asti institucion´aln´ı dotace. Pokud skupina pˇrispˇeje na celokatedern´ı n´aklady jin´ ym zp˚ usobem, napˇr. financov´an´ım ˇc´asti u ´vazku administrativn´ıho pracovn´ıka z rozpoˇctu sv´eho projektu, bude tato ˇc´astka od danˇe odeˇctena. Daˇ n se t´eˇz bude sniˇzovat o ˇc´ astky odmˇen ˇuj´ıc´ı sluˇzby ˇclen˚ u skupiny pro katedru. Skupina m˚ uˇze poˇz´adat o doˇcasnou finanˇcn´ı pomoc z rezervn´ıho fondu katedry. O t´eto pomoci pak rozhodne rada zejm. s pˇrihl´ednut´ım k vyhl´ıdk´ am na brzkou samostatnou stabilizaci financ´ı skupiny. Celokatedern´ı n´ aklady budou zahrnovat zejm. ˇc´ast plat˚ u managementu, platy administrativn´ıho apar´ atu, technick´e podpory, tvorbu rezervn´ıho fondu katedry a mimoˇr´adn´e n´aklady. M´ ym c´ılem je, aby pro pokryt´ı tˇechto n´ aklad˚ u nebylo tˇreba danˇe vyˇsˇs´ı neˇz 15%. To s sebou m˚ uˇze n´est person´aln´ı zmˇeny uvnitˇr katedry, zejm´ena s c´ılem zefektivnit administrativu a podp˚ urn´e technick´e ˇcinnosti. D´ale budu cht´ıt, aby katedra d˚ uslednˇe od fakulty a univerzity vyˇzadovala sluˇzby, za kter´e jim odv´ad´ı reˇzii, a nenahrazovala je vlastn´ım apar´ atem.
Excelentn´ı v´ yzkum Katedra poˇc´ıtaˇc˚ u m´ a v souˇcasn´e dobˇe jedineˇcnou ˇsanci b´adat s v´ yznamn´ ym svˇetov´ ym dopadem. Nahr´ av´ a tomu souˇcasn´ a popularita t´emat, jako jsou big data, internetov´e technologie, bioinformatika apod., u ´zce spjat´ ych s poˇc´ıtaˇcov´ ymi vˇedami. Nejlepˇs´ı zp˚ usob, jak tˇechto pˇr´ıleˇzitost´ı vyuˇz´ıt, je poskytnout svobodn´ y prostor kreativn´ım pracovn´ık˚ um (zejm´ena navrhovatel˚ um a ˇreˇsitel˚ um projekt˚ u) pro prosazen´ı sv´ ych n´ apad˚ u a t´emat v r´ amci informatiky a z´ aroveˇ n kontrolovat kvalitu v´ yzkumu pomoc´ı pˇr´ısn´ ych mˇeˇr´ıtek a efektivn´ı zpˇetn´e vazby. K obˇema jmenovan´ ym c´ıl˚ um smˇeˇruj´ı zejm´ena v´ yˇse navrˇzen´e organizaˇcn´ı a finanˇcn´ı principy. Ty kl´ıˇcov´ ym osob´ am zaruˇcuj´ı adekv´ atn´ı pod´ıl na rozhodov´an´ı na u ´rovni katedry a svobodu v nakl´ad´ an´ı s vlastn´ım rozpoˇctem. Z´ aroveˇ n implicitnˇe umoˇzn ˇuj´ı ˇr´ıdit kvalitu dvˇema n´astroji: • finanˇcn´ım: rozpoˇcet kaˇzd´e skupiny je pˇr´ımo z´avisl´ y na v´ ykonech hodnocen´ ych mˇeˇr´ıtky syst´emu VVVS, kter´ a povaˇzuji za dobr´e aproxim´ atory kvality v´ yzkumu, • organizaˇcn´ım: tj. zakl´ ad´ an´ım skupin pod veden´ım produktivn´ıch pracovn´ık˚ u a ruˇsen´ım skupin s n´ızk´ ym v´ ykonem. Vedle v´ yˇse zm´ınˇen´ ych implicitn´ıch mechanizm˚ u kontroly kvality chci zav´est n´asleduj´ıc´ı mechanizmy proaktivn´ı, kter´e bude vykon´ avat m˚ uj z´ astupce pro vˇedu: • sledov´ an´ı ˇcasn´ ych pˇr´ıznak˚ u nekvality (napˇr. opakovan´e cesty na pseudokonference, absence projektov´ ych n´ avrh˚ u v relevantn´ıch soutˇeˇz´ıch) jeˇstˇe pˇred t´ım, neˇz se prom´ıtnou do mˇeˇr´ıtek VVVS a do penˇez • vyhled´ av´ an´ı excelentn´ıch v´ yzkumn´ık˚ u uvnitˇr i vnˇe katedry pro zaloˇzen´ı a veden´ı nov´ ych skupin. Za ˇ hlavn´ı loviˇstˇe zde povaˇzuji postdoky-expaty, kteˇr´ı maj´ı z´ajem se vr´atit do Ceska. Prioritnˇe budou hled´ ani v´ yzkumn´ıci v oborech, kter´e katedra vyuˇcuje, ale kter´e nemaj´ı na katedˇre dostateˇcn´e v´ yzkumn´e zastoupen´ı • identifikace pracovn´ık˚ u katedry, jejichˇz kari´ern´ı postup zaost´av´a za jejich potenci´alem • organizace pravideln´ ych celokatedern´ıch peer-review“ semin´aˇr˚ u, na nichˇz bude kaˇzd´a skupina prezen” tovat sv´e nejlepˇs´ı v´ ysledky za ubˇehl´e obdob´ı
Efektivn´ı v´ yuka ˇ Chronick´ ym probl´emem na CVUT je, ˇze mzdy za v´ yuku jsou absurdnˇe n´ızk´e ve srovn´an´ı s obvykl´ ymi mzdami za v´ yzkumnou ˇcinnost. Pro katedru se silnou v´ yzkumnou orientac´ı je pak ˇcas str´aven´ y v´ yukou ztr´ atov´ y. Bohuˇzel jako vedouc´ı katedry nebudu m´ıt moˇznost pˇr´ıˇciny tohoto stavu odstranit, a nemohu tedy dos´ahnout na prvn´ı pohled logick´eho c´ıle, aby se v´ yuka pro katedru finanˇcnˇe vyplatila. Na stranu zisk˚ u z v´ yuky je ovˇsem tˇreba pˇripoˇc´ıst nepenˇeˇzn´ı benefity, zejm´ena moˇznost polapen´ı talentovan´ ych student˚ u pro vˇedu, udrˇzen´ı kontaktu se z´ akladn´ımi znalostmi oboru, kter´e pˇri specializaci zapom´ın´ame, tr´enovan´ı schopnosti vysvˇetlovat vˇeci polopaticky, ˇci prostor pro z´ısk´ an´ı v´ yukov´e praxe nutn´e pro habilitaci pracovn´ık˚ u. Kromˇe toho mnoh´e z n´ as uˇcen´ı jednoduˇse bav´ı. M´ ym c´ılem tedy je, aby se v´ yuka vyplatila se zapoˇcten´ım pr´avˇe tˇechto benefit˚ u, tedy aby skupina zodpovˇedn´ a za dan´ y pˇredmˇet mˇela vˇzdy sama z´ajem jej vyuˇcovat a nech´apala to jako nutn´e zlo. V´ yˇse uveden´e znamen´ a, ˇze vˇetˇs´ı n´ aklady (zhruba ˇcas uˇcitele n´asoben´ y jeho kvalifikac´ı na poˇcet student˚ u) je moˇzno tolerovat u pˇredmˇet˚ u, kde jsou vˇetˇs´ı i zm´ınˇen´e nepenˇeˇzn´ı zisky. V souˇcasn´e dobˇe je toto zejm´ena pˇr´ıpad magistersk´eho programu Otevˇren´ a informatika. Naopak tam, kde jsou tyto benefity niˇzˇs´ı, coˇz je zejm´ena pˇr´ıpad bakal´ aˇrsk´eho programu Softwarov´e technologie a mangement, je tˇreba hledat cesty ke sn´ıˇzen´ı ˇ n´ aklad˚ u. Nem´ am pro tento u ´ˇcel jeˇstˇe podrobn´ y pl´an, ale hodl´am se inspirovat zkuˇsenostmi na FIT CVUT a nevyluˇcuji pˇrijet´ı nˇekter´ ych z jejich metod pro efektivn´ı v´ yuku. V kaˇzd´em pˇr´ıpadˇe se nedomn´ıv´am, ˇze by pro katedru bylo vhodn´e se v´ yuky v kter´emkoliv programu zcela vzd´at, nebot’ akreditovan´ y studijn´ı program je jmˇen´ı, jeˇz by se v budoucnu tˇeˇzko z´ısk´ avalo zpˇet. Za prioritu stejnˇe d˚ uleˇzitou jako tlak na efektivitu povaˇzuji zaveden´ı anglick´e v´ yuky vˇsech obor˚ u magistersk´eho programu Otevˇren´ a informatika a z´ısk´av´an´ı zahraniˇcn´ıch student˚ u-samopl´atc˚ u. Paraleln´ı ˇcesk´ a a anglick´ a v´ yuka se vyplat´ı moˇzn´ a u tˇech nejvˇetˇs´ıch pˇredmˇet˚ u. U ostatn´ıch pˇredmˇet˚ u bych r´ad dos´ahl pˇreveden´ı
do angliˇctiny pro vˇsechny studenty. Za t´ımto u ´ˇcelem budu jednat s vedouc´ımi dalˇs´ıch kateder garantuj´ıc´ıch pˇredmˇety Otevˇren´e informatiky a s radou tohoto programu. Pro pr˚ ubˇeˇzn´e pl´ anov´ an´ı a ˇr´ızen´ı v´ yuky a kontrolu jej´ı kvality jmenuji sv´eho z´astupce pro v´ yuku. Ten bude pˇredevˇs´ım komunikovat s garanty vyuˇcovan´ ych program˚ u a obor˚ u. Bude se u ´ˇcastnit organizace mimoˇr´adn´ ych aktivit pro ˇrizen´ı kvality, jako jsou hospitace, “OI grills” apod. D´ale bude analyzovat studentskou anketu. Tu ˇ ıseln´e hodnocen´ı ch´ apu jako dobr´ y n´ astroj zejm´ena pro odhalen´ı chronick´ ych probl´em˚ u a akutn´ıch exces˚ u. C´ uˇcitel˚ u v anketˇe ovˇsem nepovaˇzuji za vhodn´e mˇeˇr´ıtko jejich kvality.
ˇ ast VII C´
Z´ avazek & Souhlas ˇ Zavazuji se p˚ usobit po dobu v´ ykonu funkce na pln´ y pracovn´ı u ´vazek na CVUT FEL. Souhlas´ım s distribuc´ı dodan´ ych materi´al˚ u v elektronick´e formˇe ˇclen˚ um v´ ybˇerov´e komise a s t´ım, ˇze dodan´e materi´ aly budou zveˇrejnˇeny, pokud budu vybr´an.
