-
Analýza lidských zdrojů a vzdělávání v oblasti prostorových informací
10.11.2013
Analýza vznikla jako podpůrný materiál při přípravě Geoinfostrategie na základě zadání ZTG v časovém rozmezí 1.5.-15.6.2013 bez finanční podpory a bez uvolnění z pracovních povinností a jiných závazků.
ANALÝZA LIDSKÝCH ZDROJŮ A VZDĚLÁVÁNÍ V OBLASTI PROSTOROVÝCH INFORMACÍ
Autoři
doc. Dr. Ing. Jiří Horák (VŠB-TU Ostrava) Mgr. Tomáš Inspektor (VŠB-TU Ostrava)
Verze 1.4
Preambule Analýza vznikla jako podpůrný materiál při přípravě Geoinfostrategie na základě zadání ZTG v časovém rozmezí 1.5.-15.6.2013 bez finanční podpory a bez uvolnění z pracovních povinností a jiných závazků. Omezený časový prostor neumožňuje dobře postihnout hlubší podstatu některých jevů a souvislosti, rovněž je pravděpodobné, že nejsou zachyceny všechny důležité faktory. Autoři předem děkují za připomínky. Dílčí doplnění analýzy bylo provedeno v srpnu až listopadu 2013. Stávající autoři současně vyzývají další zájemce, aby se zapojili do autorského kolektivu, podíleli se na rozšiřování analýzy a jejím prohlubování.
2
OBSAH Analýza lidských zdrojů a vzdělávání v oblasti prostorových informací .................................................................. 2 1.
Teoretický úvod.......................................................................................................................................... 5
2.
Vzdělávání v EU a ČR ................................................................................................................................ 12 Základní vymezení ......................................................................................................................................... 12 Z Evropy do České republiky ......................................................................................................................... 13 Poznámky k situaci v terciérním vzdělávání .................................................................................................. 15 Role vysokých škol v celoživotním vzdělávání ............................................................................................... 16
3.
Zahraniční zkušenosti se vzděláváním v oblasti GIS/T a řízením lidských zdrojů ..................................... 19 Lidské zdroje a vzdělávání v geoinformačních strategiích ............................................................................ 19 Vzdělávání v oblasti GIS/T ............................................................................................................................. 19
4.
Profese a zaměstnanost v oblasti GIS/T ................................................................................................... 33
5.
Vzdělávání v ČR v GIS/T ............................................................................................................................ 39 Oblast formálního vzdělávání........................................................................................................................ 39 Oblast neformálního vzdělávání ................................................................................................................... 45 Oblast informálního učení ............................................................................................................................. 47 Profesní organizace ....................................................................................................................................... 50 Komora geodetů a kartografů (Zeměměřická komora) KGK ......................................................................... 53 Mezinárodní formální sdružení ..................................................................................................................... 53 Shrnutí ........................................................................................................................................................... 54 Neformální uskupení ..................................................................................................................................... 55
6.
Závěry ....................................................................................................................................................... 56
7.
Poděkování............................................................................................................................................... 58
8.
Literatura ................................................................................................................................................. 59
9.
Příloha – výsledek dotazníkového šetření v rámci POSOPD (2010) ......................................................... 61
10.
Školení v oblasti GIS/T poskytované v roce 2012 firmami ................................................................... 63
11.
NCGIA Core Curriculum in GIScience obsahovalo (poslední aktualizace 2000): .................................. 66
12.
Shrnutí GIS&T školení a vzdělávacích kurzů (Longley et al., 2005) ...................................................... 67 3
13.
UCGIS Znalostní oblast Analytické metody (AM) ................................................................................. 68
Oblast znalostí: Analytické metody (Analytical Methods, AM) ..................................................................... 68 Doporučená literatura pro znalostní oblast Analytické metody ................................................................... 82
4
1. TEORETICKÝ ÚVOD Mnozí firemní manažeři uvádějí, že „lidé jsou to nejcennější, co máme“ a zdůrazňují, že to jsou lidé, kdo určuje vzestup a pád projektů i celých organizací. Uvědomují si, že největší potenciál spočívá právě v jejich lidech a v jejich znalostech, schopnostech a dovednostech. Řízení lidských zdrojů se stává klíčovou částí každé organizace a její efektivní zvládání představuje jeden z nejobtížnějších úkolů (Horák, 2010). Strategie rozvoje lidských zdrojů (2003) uvádí následující hlavní cíle:
Cíl 1 - Nastolit celoživotní učení jako běžnou praxi Cíl 2 - Připravit lidské zdroje v ČR na výzvy, které přináší informační a znalostní společnost, globální ekonomika, nezbytnost udržitelného rozvoje a blížící se členství v Evropské unii Cíl 3 - Zvýšit mezinárodní konkurenceschopnost české ekonomiky a její přitažlivost pro investory Cíl 4 - Zvýšit zaměstnatelnost pracovních sil a tím pozitivně ovlivnit zaměstnanost Cíl 5 - Zlepšit využívání omezených zdrojů a mobilizaci nutných prostředků pro rozvoj lidských zdrojů
Je zřejmé, že velký důraz je kladen právě na vzdělávání a osobní rozvoj lidí. Propojenost lidských zdrojů a vzdělávání se promítá velmi zřetelně ve filosofii řízení lidských zdrojů. Armstrong (2002, s. 27) považuje za 1 ze 7 hlavních charakteristik řízení lidských zdrojů „pracovníci jsou chápáni jak aktivum, bohatství organizace nebo jako lidských kapitál, do něhož je třeba investovat tím, že se jim budou poskytovat příležitosti ke vzdělávání a rozvoji a že organizace bude skutečnou učící se organizací“. Organizace se snaží získat a udržet kvalifikované, oddané, angažované a dobře motivované pracovníky. Musí zvyšovat a rozvíjet podstatné schopnosti lidí – jejich užitečnost, potenciál a zaměstnatelnost – právě prostřednictvím vytváření příležitostí k soustavnému vzdělávání a rozvoji. Učící se organizací rozumíme takovou organizaci, kde existují dobře vytvořené procesy definování, vytváření, podchycování, předávání a využívání znalostí (Miller, Stewart 1999, in Armstrong 2002, s. 298). Chápání lidí jako lidského kapitálu osciluje od velmi tvrdé podoby, kdy jsou lidé (zejména dělníci) považováni za jeden z klíčových zdrojů (stejně jako peníze, zásoby či výrobní nástroje), které se používají k dosažení zisku a tvorbě konkurenční výhody, až po zdůrazňování lidských vztahů a individuálního pojetí (měkký přístup), sloužící k získání oddanosti a vysoké míry důvěry pracovníků jejich zapojením do rozhodování a spoluzodpovědnosti a komunikací s nimi. Lze říci, že druhý uvedený přístup v poslední době převládá (resp. uvědomujeme si jeho větší výhody a proto se o něj snažíme). Harvardský systém zdůrazňuje, že je z dlouhodobějšího hlediska je potřeba na lidi pohlížet spíše jako na potenciální bohatství než jako na čistě nákladovou položku (Boxall 1992 in Armstrong 2002, s. 31), uznává pluralitu zájmů zainteresovaných stran (jinými slovy chápe, že zaměstnanci nemusí mít stejné zájmy a cíle jako zaměstnavatel) a význam „paktu“ mezi zájmy vlastníků a pracovníků. To má dopad i na loajalitu pracovníků. Do určité míry je tato změna postoje a vnímání i odrazem přechodu od industriální společnosti k postindustriální (jako odklon od ekonomiky zaměřené na využívání přírodních zdrojů). Rozvoj lidských zdrojů jako jedna z aktivit řízení lidských zdrojů podle Armstronga (2002) obsahuje následující 3 body:
Celoorganizační a individuální vzdělávání jako systematické rozvíjení procesů vzdělávání a učení na celoorganizační i individuální úrovni; poskytování příležitostí k učení pro pracovníky za účelem rozvoje jejich schopností, realizace jejich potenciálu a zvýšení jejich zaměstnatelnosti. Rozvoj manažerů – poskytovat příležitost k učení a rozvoji zvyšujících schopností manažerů a tak významně přispívat k plnění cílů organizace. Řízení kariéry – plánování a rozvíjení kariéry lidí s potenciálem. 5
Poněkud odlišný přístup, ale velmi podobné závěry jsou spojeny s teorií intelektuálního kapitálu. Intelektuální kapitál je tvořen zásobami a toky znalostí, které jsou v organizaci k dispozici (Armstrong, 2002). Jejími třemi složkami jsou:
Lidský kapitál – znalosti, dovednosti a schopnosti pracovníků organizace Společenský kapitál – zásoby a toky znalosti vyplývajících ze sítě vztahů uvnitř i vně organizace Organizační kapitál – zjednodušeně řečeno institucionalizované znalosti (formalizované a zhmotnělé), uložené v informačních systémech organizace.
Jaké oblasti rozvoje lidských zdrojů je možné považovat za klíčové? 1. 2. 3.
Získávání zaměstnanců Vzdělávání a osobní rozvoj zaměstnanců Motivace zaměstnanců
Získávání zaměstnanců Získávání zaměstnanců se systematicky nebudeme věnovat. V souvislosti s tímto tématem pro GIS/T je možné upozornit, že UCGIS upozorňuje na zvýšenou fluktuaci specialistů v této oblasti (což nemusí v ČR platit), a skutečnost, že nám při vyhledávání vhodných pracovníků ztěžuje situaci to, že nemáme standardně definovány pracovní pozice (role) (viz kapitola Profese a zaměstnanost v oblasti GIS/T). Připomeňme, že při hledání kvalitních odborných zaměstnanců mohou významně pomoci personální agentury a částečně i sociální sítě.
Motivace zaměstnanců Pochopitelně zásadní otázkou u lidských zdrojů je motivace lidí. Motivováním lidí chápeme jejich uvádění do pohybu ve směru, kterým chceme, aby se ubírali za účelem dosažení nějakého výsledku (Armstrong 2002, s. 159). Neznamená jen určování směru, ale ovlivňuje také úsilí a vytrvalost, který jedinec následně vykazuje. Je užitečné rozdělit motivaci na vnitřní (faktory, které lidi sami vytvářejí a které je ovlivňují, aby se jistým způsobem chovali či někam směřovali) a vnější (to, co se dělá pro lidi, abychom je motivovali). Mezi vnitřní faktory motivace se uvádí:
odpovědnost, autonomie či svoboda, příležitost využívat a rozvíjet dovednosti a schopnosti, zajímavá a podnětná práce, příležitost k funkčnímu postupu.
Vnější faktory motivace můžeme rozdělit na:
Pozitivní faktory – odměny (peněžní i nepeněžní jako pochvala či povýšení) Negativní faktory – tresty (odebrání peněz, kritika, disciplinární řízení apod.)
Roli a význam motivace, především odhalování možností a způsobu správné motivace, nám pomáhají objasnit teorie potřeb (Maslow 1954, in Armstrong 2002, s. 162) kategorizující potřeby od fyziologických až po uznání a seberealizaci, teorie očekávání (Vroom 1964 in Armstrong 2002), teorie cíle (Latham a Lock 1979 in
6
Armstrong 2002) vysvětlující, že motivace a výkon budou vyšší, jsou–li jednotlivcům stanoveny specifické cíle (náročné, ale splnitelné) a existuje-li zpětná vazba k výkonu, teorie spravedlnosti (Tyler, Bies 1990 in Armstrong 2002) a další. Primárním problémem a největší chybou je, pokud člověk nemá motivaci, resp. ji nemůžeme odhalit. V takovém případě nemáme možnost, jak takového člověka ovlivnit. Náš společenský systém je postaven na existenci motivace lidí, a pokud chybí, je to zásadní problém. Pokud se dále analýza soustřeďuje na vzdělávání lidí, je třeba podtrhnout, že lidé musí být motivováni se vzdělávat (učit) a to jak vnitřními, tak vnějšími prostředky. Pro vnější faktory je zásadní role zaměstnavatele, aby zájem svých pracovníků na vzdělávání, osobním a profesním růstu, podporoval a systematicky vedl. Okolní prostředí může posilovat či naopak úspěšně ničit lidskou motivaci (frustrace z neocenění dosažených výsledků, atd.). Bohužel v ČR se s tím často setkáváme např. v důsledku probíhajících nepřipravených změn, nedostatků v koncepční práci a zejména nedostatků v řízení lidí. Důsledkem je, že se setkáváme s případy, kdy kvalitní odborníci odcházejí mimo svou profesi do oblastí, kde nemají takovou kvalifikaci, ale nové prostředí je příznivější pro jejich osobní rozvoj a ocenění. Pro opouštěnou organizaci, pro obor i pro společnost to však představuje významnou ztrátu. V této souvislosti je vhodné se zmínit o oddanosti zaměstnanců, která bývá považována za další důležitý rys lidských zdrojů a jejich řízení, avšak zdá se, že v ČR zatím nepříliš doceněný. Oddanost se vztahuje k míře vazby a loajalitě pracovníka k organizaci (Armstrong 2002, s. 173). Podle Mowdray a kol. (1992 in Armstrong, 2002) má oddanost 3 složky – identifikace s cíli a hodnotami organizace, touha náležet k organizaci a ochota vyvíjet úsilí v zájmu organizace. Není bez zajímavosti, že ve zdůraznění tohoto přístupu někteří vidí tajemství úspěchu japonského podnikání. Každopádně by tento aspekt neměl ležet na okraji zájmu. Americké modely kompetencí (viz dále) uvádějí oddanost jako jednu ze složek etiky a etickou oblast pak považují za jednu z klíčových oblastí vzdělávání.
Vzdělávání a osobní rozvoj zaměstnanců Úvodem je potřebné udělat poznámku k terminologii. Je vhodné dobře rozlišovat pojmy „schopnost“ a „kompetence“. Většinou se v důsledku zjednodušených překladů uvádí anglické slovo „competency“ jako kompetence, což je v našem jazykovém prostředí zavádějící. Podle Armstronga (2002) je:
„competency“ pojem týkající se nějaké osoby, vztahuje se k rysům chování, které podmiňují přiměřený výkon (správný český význam je tedy „schopnost“). „competence“ pojem vztahující se k oblasti práce, pro kterou je osoba způsobilá, tedy oprávněná vykonávat na základě legislativního či podobného ustanovení (odpovídá pojmu „kvalifikace“, „odborná způsobilost“, resp. nepříliš českému „kompetence“).
Autoři se snažili v následujícím textu toto rozlišení dodržovat.
Odborné vzdělávání a výcvik pracovníků představuje systematické přizpůsobování chování učením, ke kterému dochází v důsledku vzdělávání, instruktáží, rozvoje a plánovaného získávání zkušeností (Armstrong 2002). Zdůrazňuje se ucelené pojetí celoživotního učení, které je v ideálním případě považováno za nepřetržitý proces a neustálou připravenost člověka učit se (proto se i více hovoří o učení než vzdělávání). Kennie a Enemark (1996) popsali celoživotní (profesní) vzdělávání jako systematické udržování, zlepšování, rozšiřování vědomostí a dovedností včetně rozvíjení osobních kvalit potřebných pro výkon odborných a
7
technických povinností po celou dobu výkonu povolání. Je to tedy proces, který odborníkovi napomáhá udržet jakost poskytovaných služeb na potřebné úrovni. Důvody narůstajícího významu celoživotního (profesního) vzdělávání (Kennie, Enemark, 1996):
Kvalifikace - odborné odhady konstatují, že vědomosti získané absolvováním odborných kurzů zaměřených na zvýšení kvalifikace mají průměrnou užitečnou životnost asi 4 roky. Tento údaj se může lišit obor od oboru, nicméně to ukazuje na vzrůstající potřebu trvalého aktivního zájmu na udržování kroku s měnícími se technologiemi, legislativou a pracovními postupy. Je-li od odborníků očekávaná i větší zodpovědnost v oblasti řízení, je potřeba získávání nových vědomostí a dovedností o to naléhavější. Náročnost zákazníků - rozvoj stále narůstající konzumní společnosti se projevuje také lepší informovaností a vyšší náročností veřejnosti na poskytované odborné služby. Po určité době již nelze vystačit se znalostmi a dovednostmi získanými v průběhu základního výcviku nebo vyššího či dalšího vzdělávání. Spory - odborné profese jsou ve větší míře než v minulosti vystavovány riziku sporů spojených s vymáháním náhrad za škody zaviněné nedbalostí. Náklady na pojištění proti škodám způsobeným zanedbáním povinností v posledních letech značně vzrostly. Celoživotní vzdělávání může riziko vzniku těchto sporů podstatně snížit. Porovnání nákladů na celoživotní vzdělávání s cenou úhrad za škody způsobené neznalostí může být pro skeptiky určitým zdůvodněním investic do celoživotního vzdělávání. Objevují se i jisté náznaky, že pojišťovací společnosti mohou zvýhodňovat pojistky za škody způsobené výkonem povolání v případech, že firma realizuje strukturovaný program celoživotního vzdělávání pro své zaměstnance. Normy (standardy) - jedním z hlavních úkolů profesních orgánů je pečovat o normy způsobilosti k výkonu povolání. Klíčová úloha celoživotního vzdělávání spočívá v rozšiřování informací o dohodnutých normách a vytváření podmínek pro jejich respektování. Zabezpečení jakosti - vzrůstající důraz zavádění systémů pro řízení jakosti a snaha po průběžném zdokonalování rovněž přispívají k významu celoživotního vzdělávání. Výcvik a vzdělávání jsou klíčovými prvky v procesu zabezpečování jakosti a komplexního řízení. Soutěživost - současné moderní podnikání se vyznačuje vysoce konkurenčním charakterem. Podmínkou pro získání dobrých tržních pozic, ať již se jedná o soukromý, veřejný, či státní sektor, je především zaměření pozornosti na jakost poskytovaných služeb, na péči o zákazníka a na technické inovace. Všechna tato opatření, mají-li být efektivní, vyžadují značné investice do rozvoje dovedností pracovníků.
Význam celoživotního vzdělávání (zejména ve smyslu dalšího vzdělávání) je nezpochybnitelný zejména v poslední době, k čemuž přispívají 2 základní faktory (Horák, 2010):
populace v Evropě (ale také v USA či Japonsku) stárne, přinejmenším ve většině zemí Evropy (vyjma Francie apod.). Poptávka po vzdělaných pracovnících nemůže být uspokojena z řad mladé a nastupující generace (či imigrantů) a je nezbytné doplnit potřebné profese a specializace rekvalifikací a doplněním vzdělání starší populace. Situace je dále ovlivňována prodlužováním věku odchodu do důchodu a tudíž delším setrváváním na trhu práce. Navíc je skutečností, že vzdělanostní struktura starší skupiny obyvatelstva ve věku 50–64 let v ČR je méně příznivá než u mladších věkových skupin (výrazně vyšší zastoupení osob se základní nebo nižší úrovní vzdělání, a rovněž nedostatečné zastoupení osob s terciárním vzděláním). vývoj technologií je velmi rychlý a vyžaduje neustálou inovací dovedností uživatelů. Již dříve platilo, že znalosti získané na vysokých, vyšších případně středních školách nemohou vystačit na celou profesní kariéru, v současnosti je však požadavek na pokračující vzdělávání mnohem ostřejší. Např. prof. Chalupa hovoří ve své monografii o přeměně technosféry a revulucionalizací informsféry, která klade nové kvalitativní profesní požadavky, což vyvolává následně změnu profesní přípravy.
V. Čada doplňuje další faktory:
8
prolínání a rozšiřování profesí a vznik mezioborových vědních disciplín vyžadující rozšíření dovedností a znalostí širšího profesního záběru. Typickým případem je využívání výpočetní techniky a geografických informačních systémů v mnoha oblastech lidských činností. budování informační společnosti a elektronizace veřejné správy, čímž je významná část populace konfrontována s pronikáním geoinformací do rozhodovacích procesů v mnoha sférách společenských aktivit. Význam rozhodovacích procesů pro společnost roste nejen četností, provázaností a různorodostí jednotlivých aspektů, ale často je kladen důraz na rychlost a kvalitu těchto procesů (viz např. poslední povodně). moderní metody regulace a řízení společnosti jsou nemyslitelné bez znalostí a dovedností jednotlivců (viz dopady nového Občanského zákoníku, Správního řádu apod).
Je proto přirozené, že rozvoji schopností a dovedností (jinými slovy rozvoji lidského kapitálu) by měla být v současnosti věnována velká pozornost. Klíčovým slovem se stává adaptibilita, tedy zvýšení adaptability pracovní síly a konkurenceschopnosti podniků, tj. zvýšení úrovně odborných znalostí, dovedností a kompetencí zaměstnanců a zaměstnavatelů, které souvisí s jejich rozvojovými záměry a s posilováním jejich konkurenceschopnosti (Horák, 2010). Všimněme si, že v řadě dokumentů se zdůrazňuje zásadní dovednost lidí umět se učit, namísto konkrétních dosažených dovedností. Efektivní celoživotní vzdělávání je (Kennie, Enemark, 1996):
považováno za investici do řízení lidských zdrojů, vázáno na organizační strategii a individuální potřeby, zaměřeno na praktický výcvik a rozvoj dovedností, které doplňují teoretické kurzy, vyhodnocováno jak před, tak po absolvování kurzu, rozdílné pro "teoretickou část" a "praktickou část", uplatňováno v praxi a při zavádění změn na pracovišti, ve svých aplikacích flexibilní včetně otevřených, dálkových a samostatných přístupů ke studiu.
Aby efektivnost celoživotního vzdělávání bylo možno prokázat, je od praktiků požadováno, aby důkazy o přínosu celoživotního vzdělávání poskytovali formou strukturovaného učebním kontraktu. Učební kontrakt má pomoci účastníkům celoživotního vzdělávání zdůvodnit podstatu změn, které chtějí realizovat a sledovat případné zvýšení jejich schopností. Učební kontrakt požaduje odpovědi na pět otázek (Kennie, Enemark, 1996):
Jaké byly moje předcházející vědomosti a zkušenosti? ("kde jsem byl?") Jaké jsou moje současné přednosti a nedostatky vzhledem k identifikovatelné potřebě? ("kde jsem nyní?") Jakou úroveň zručností a znalostí chci získat? ("kde chci být?") Jaký učební plán či strategii příjmu? ("Jak toho dosáhnu?") Jaký důkaz mohu poskytnout pro ilustraci zlepšeného výkonu? ("Jak poznám, že jsem toho dosáhl?")
Efektivní vzdělávání může (Armstrong 2002):
Minimalizovat náklady na osvojení znalostí, dovedností a schopností. Zlepšit individuální, týmový a podnikový výkon z hlediska množství a kvality produkce, rychlosti práce a celkové produktivity. Zlepšit provozní flexibilitu rozšířením okruhu dovedností pracovníků. Přilákat vysoce kvalitní pracovníky tím, že jim nabízí příležitost ke vzdělávání a rozvoji, zvyšuje úroveň jejich schopností a dovedností a umožňuje jim dosáhnout většího uspokojení z práce, získat větší odměnu či postoupit v kariérním růstu. Zvýšit oddanost a angažovanost pracovníků tím, že podporuje jejich ztotožnění se s posláním a cíli organizace. 9
Usnadnit řízení změny (podporou jejího pochopení i přípravou lidí na ni). Napomoci při vytváření pozitivní kultury v organizaci (např. kultura orientovaná na zlepšování výkonu). Poskytnout zákazníkům vyšší úroveň služeb.
Podmínky pro efektivní vzdělávání (Armstrong 2002): 1. 2.
Jedinci musejí být motivováni se učit. Pro vzdělávající se osoby by měly být stanoveny normy výkonu (cíle a metriky, pomocí kterých měřit dosažený pokrok). 3. Vzdělávající se osoby potřebují pečlivé vedení (poskytování zpětné vazby). 4. Vzdělávající se osoby musí mít pocit uspokojení ze svého vzdělávání. 5. Učení je aktivní, nikoliv pasivní proces. 6. Používat vhodné metody. 7. Metody učení a vzdělávání by se měly obměňovat a měly by být rozmanité. 8. Na absorbování znalostí a dovedností je potřeba poskytnout přiměřený čas. 9. U učících se osob musí docházet k upevňování vědomí správného chování. 10. Je nezbytné uznat, že existují různé úrovně učení a že vyžadují různé metody a zaberou různou dobu. Klíčová je analýza potřeb vzdělávání, která by měla stanovit požadované znalosti a dovednosti, cíle a metriky výkonu. Nezabýváme se pouze tím, co je špatné a jak to napravit – je třeba se zabývat i rozvojovými potřebami, a to jak organizace, tak individuí. Doporučuje se přiměřenost vzdělávání (uspokojovat zjištěné a odpovídající potřeby vzdělávání), orientace na problém, orientace na akci (zaměřit se na skutečné, konkrétní činnosti lidí) a sledování výkonu. Průzkumy v organizacích potvrdily to, co přirozeně pociťujeme – větší část toho, co se lidé při práci učí, je zprostředkována neformálním učením, které není ani jasně specifikované ani plánované. Vyplývá z přirozených potřeb, problémů a podnětů a využívá předávání zkušeností od jiných lidí na pracovišti. Kritizuje se pasivní učení („slyšet“ nebo jen „dívat se“), protože k fixaci u většiny lidí dochází až propojením s vyzkoušením. Formy celoživotního vzdělávání jsou podle (Kennie, Enemark, 1996):
kurzy, semináře, sympozia a pracovní setkání, kongresy, konference a jiná odborná setkání, aplikace problémově orientovaných přístupů ke studiu včetně akčního studia a řízeného samostudia, strukturovaná četba pro získání hlubších vědomostí v určitém odborném problému, vzdělávací balíčky, včetně jejich elektronické formy, krátkodobá výměna nebo přesun na jiné pracoviště, rozšíření pravomocí v rámci existujícího zařazení, např. jmenování předsedou realizačního nebo pracovního týmu, krátkodobé či dlouhodobé uvolnění pro výpomoc či za účelem studia, např. ze statního do soukromého sektoru, plánované krátkodobé zařazení do funkce asistenta řídícího pracovníka nebo ředitele, služební cesty, práce v zahraničí, členství ve výborech příslušných profesních institucí, aktivní účast v práci odborných komisí a rad, studijní skupiny a studijní návštěvy, strukturovaný doplňkový výcvik, distanční studium, dálkové studium, otevřené studium, vývojová práce, pedagogické působení v rámci vedlejších pracovních činností, 10
psaní článků pro odborné časopisy, vedení odborných kurzů a výuka.
Při řízení lidských zdrojů se ale uplatňuje více „aktivních“ metod, zdůrazňujících efektivitu vzdělávacího procesu. Jejich přehled a diskusi poskytuje např. Armstrong (2002). Tab. 1 Přístupy ke vzdělávání (upraveno z Armstrong, 2002)
Přístup
Hlavní rysy
externí vzdělávací kurzy
předměty pro daný druh pracovníků nejsou „šity na míru“ určité „šití na míru“ velké skupiny mělo by být „šito na míru“ mělo by obsahovat praktické postupy a přemýšlení plně „šito na míru“ založené na případových studiích skupiny o 4-8 osobách krátká, ale častá setkání plně „šito na míru“ zaměřeno na skutečné situace krátká, ale častá setkání zaměřeno na skutečné situace časově náročné, ale cenné pro obě strany plně „šito na míru“ bezprostředních potřeb malé skupiny nebo jednotlivci používání učení se akcí nebo koučování krátká, ale častá setkání
interní kurzy, semináře samostatné učení pomocí multimediálních nástrojů koučování malých skupin
učení se akcí
individuální koučování vzdělávání v pravý čas (JIT)
Pravděpodobný dopad na podnikové výsledky malý malý + střední velký
velký
velmi velký velmi velký
Z konkrétních metod, výše neuvedených, je možné doplnit ještě:
Demonstrování, rotace práce, plánované zážitky, mentoring, které se uplatní při vzdělávání na pracovišti. Metoda objevování, hraní rolí, simulace, skupinová cvičení, skupinová dynamika, team building, učení se hrou (+adventure education) a různé nácviky, které se uplatní při vzdělávání mimo pracoviště.
Vysvětlení jednotlivých metod je možné nalézt v příloze A v (Armstrong, 2002) a samozřejmě v dalších publikacích. Pochopitelně každá z výše uvedených forem celoživotního vzdělávání má své přednosti a nedostatky. Např. u externích vzdělávacích kurzů se kritizuje malý účinek, protože nejsou „šity na míru“, učí se v nich často obecné dovednosti nebo se uplatňuje encyklopedicko-systematický přístup (odstrašujícím příkladem jsou počítačové kurzy vedené systematicky dle pořadí nabídek programových funkcí). Naopak se doporučuje „učení se akcí“, tedy problémově orientované učení spojené s dostatečným tréninkem.
11
2. VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR Kapitola se zabývá obecnými podmínky a faktory, které ovlivňují celkově proces vzdělávání, učení a obecně zvyšování schopností lidí.
ZÁKLADNÍ VYMEZENÍ Celoživotní učení zahrnuje jak počáteční vzdělávání dětí a studentů, tak i tzv. další vzdělávání, které se uskutečňuje po skončení studentského období. Komplexnost celoživotního učení je vyjádřena v jeho členění. Podle (Strategie CU 2007) zahrnuje celoživotní učení:
Formální vzdělávání, které je realizováno ve vzdělávacích institucích, zpravidla ve školách. Jeho funkce, cíle, obsahy, organizační formy a způsoby hodnocení jsou vymezeny právními předpisy. Zahrnuje získávání na sebe zpravidla navazujících stupňů vzdělání (základního vzdělání, středního vzdělání, středního vzdělání s výučním listem, středního vzdělání s maturitní zkouškou, vyššího odborného vzdělání v konzervatoři, vyššího odborného vzdělání, vysokoškolského vzdělání), jejichž absolvování je potvrzováno příslušným osvědčením (vysvědčením, diplomem apod.). Výsledek formálního vzdělávání osoby je tedy osvědčen jistou certifikací (např. doklady o absolvování školy, přiznání akademického titulu). Neformální vzdělávání, které je zaměřeno na získání vědomostí, dovedností a kompetencí, které mohou respondentovi zlepšit jeho společenské i pracovní uplatnění. Neformální vzdělávání je poskytováno v zařízeních zaměstnavatelů, soukromých vzdělávacích institucích, nestátních neziskových organizacích, ve školských zařízeních a dalších organizacích. Patří sem např. organizované volnočasové aktivity pro děti, mládež a dospělé, kurzy cizích jazyků, počítačové kurzy, rekvalifikační kurzy, ale také krátkodobá školení a přednášky. Nutnou podmínkou pro realizaci tohoto druhu vzdělávání je účast odborného lektora, učitele či proškoleného vedoucího. Nevede k získání stupně vzdělání. Z praktického hlediska lze rozlišit orientaci na rekvalifikační kurzy (s důrazem na zaměstnatelnost uchazeče o zaměstnání), jejichž zaměření je určováno poptávkou na pracovním trhu; a profesní (odborné) kurzy, které jsou zaměřeny na zvyšování vzdělání a rozvoj dovedností u zaměstnanců, posilování konkurenceschopnosti. Ty druhé jsou často iniciovány technologickým a sociálním vývojem. Informální učení, které je chápáno jako proces získávání vědomostí, osvojování si dovedností a schopností z každodenních zkušeností a činností v práci, v rodině, ve volném čase. Zahrnuje také sebevzdělávání, kdy učící se nemá možnost ověřit si nabyté znalosti. Na rozdíl od formálního a neformálního vzdělávání je neorganizované, zpravidla nesystematické a institucionálně nekoordinované.
Celoživotního učení má 2 základní etapy (Strategie CU 2007):
Počáteční vzdělávání – dále členěné na základní, střední a terciérní vzdělávání. Počáteční vzdělávání probíhá zejména v mladém věku a může být ukončeno kdykoli po splnění povinné školní docházky vstupem na trh práce nebo přechodem mezi ekonomicky neaktivní obyvatele. Další vzdělávání - probíhá po dosažení určitého stupně vzdělání, resp. po prvním vstupu vzdělávajícího se na trh práce.
Připomeňme ještě, že dle zákona č. 312/2002 Sb. (o úřednících územních samosprávných celků) se rozlišuje vstupní vzdělávání, průběžné vzdělávání a přípravu a ověření zvláštní odborné způsobilosti. Podle tohoto zákona ministerstvo vnitra akredituje vzdělávací instituce nebo vzdělávací programy.
12
Z EVROPY DO ČESKÉ REPUBLIKY V různých světových, evropských i národních strategických dokumentech se klade stále větší důraz na další vzdělávání, který by mělo být celoživotní a provázané s praxí, a poukazuje se rovněž na zesilující roli institucí mimo formální vzdělávací soustavu (Strategie CU 2007). Samozřejmě ovlivňované a tažené požadavky, které jsou před člověka kladeny, tedy do značné míry spojené s praxí. Bohužel právě vazba s praxí je v řadě školních institucí poměrně slabá a i když existují různé názorové proudy (viz Chládek (2012) a požadavky na obecné vzdělávání a podporu základních disciplín), ČR je dlouhodobě hůře hodnocena právě v této oblasti. Např. OECD nám doporučuje zajištění pružnějších a plynulejších vazeb mezi vzděláváním a zaměstnáním. Podle V. Čady propojení vzdělávacího procesu s praxí a získávání zpětných vazeb z praxe vykazuje celosvětově úspěch tam, kde jsou výrobní procesy (praxe) úzce propojeny s oblastí vědy a výzkumu tak, jako je tomu např. v USA nebo v Japonsku. Existují příklady dobré praxe, kde tyto trendy podporuje přímo stát svými legislativními opatřeními nebo daňovými pobídkami. Pojetí Evropské komise zdůrazňuje zaměstnatelnost, tedy opět sepjetí vzdělávání s praxí. Potvrzuje to i Boloňská deklarace (EU Bologne, 1999), zaměřená na vytvoření evropského prostoru vysokoškolského vzdělávání, jehož cílem je zlepšení zaměstnatelnosti a mobility občanů a zvýšení mezinárodní konkurenceschopnosti evropského vysokoškolského vzdělávání. Zasedání Evropské rady v Lisabonu v březnu 2000 schválilo tzv. Lisabonskou strategii transformace Evropy na nejdynamičtější a nejvíce konkurenceschopnou ekonomiku světa založenou na znalostech, poskytující trvalý růst, vytvářející více a lepších pracovních míst a umožňující sociální soudržnost. Celoživotní učení má v této strategii klíčovou roli. Přímo v návaznosti na zasedání v Lisabonu vydala Evropská komise v říjnu 2000 Memorandum o celoživotním učení s cílem zahájit celoevropskou debatu o účinné strategii pro uskutečňování celoživotního učení na individuální a institucionální úrovni a ve všech sférách veřejného a soukromého života. Memorandum identifikuje šest problémových okruhů (Horák, 2010):
Nové základní dovednosti pro všechny. Více investic do lidských zdrojů. Inovovat vyučování a učení. Oceňovat učení. Přehodnotit poradenství. Přiblížit učení domovu.
V r. 2002 byl Evropskou radou v Barceloně schválen pracovní program Vzdělávání a odborná příprava v Evropě (http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/doc60_en.htm), který představuje strategický referenční rámec pro tvorbu politik v oblasti vzdělávání a odborné přípravy na úrovni EU. Zabývá se jednotlivými stupni a druhy vzdělávání a odborné přípravy od základních dovedností až po odborné a vysokoškolské vzdělávání se zvláštním zřetelem k celoživotnímu učení (Horák, 2010). V říjnu 2004 byla zpracována tzv. Maastrichtská studie „Achieving the Lisabon goals: The Contribution of VET“, která měla zhodnotit pokrok vzhledem k Lisabonským cílům v oblasti odborného vzdělávání (Horák, 2010). Z této studie pak vyplývají prioritní požadavky zejména transparentnosti (EQF, ECVET) a rozšiřování evropské spolupráce v oblasti odborného vzdělávání (http://www.bologna.msmt.cz/files/B2B050214Maastricht Communique.pdf). Certifikační systém využívá vývoje evropského ECVET (European Credit System for VET) doplněného dalšími významnými nástroji jako jsou European Qualifications Framework (EQF), Europass a European Quality Assurance Reference Framework for VET (EQARF) (Horák et al. 2008).
13
Profesní vzdělávání je také významnou součástí evropského pracovního programu Education and Training 2010 (http://ec.europa.eu/education/lifelong-learning-policy/doc60_en.htm). Evropská politika v oblasti profesního vzdělávání je podporována European Centre for the Development of Vocational Training (Cedefop). V ČR byl pro potřeby využívání fondů EU v květnu 2006 připraven Národní strategický referenční rámec ČR 2007–2013. Vychází z toho, že mezi pozitivní faktory se silným vlivem na dynamiku ČR bude patřit mj. rozvoj znalostí a dovedností populace. V úvodní socioekonomické analýze se upozorňuje na nedostatečné rozvinutí systému dalšího vzdělávání a konstatuje se, že systém není přizpůsoben potřebám a možnostem dospělých ani potřebám zaměstnavatelů (Strategie CU 2007).
Vedle uvedených obecných dokumentů a strategií se objevuje i řada konkrétních upozornění na nedostatky v systému. Za klíčové je považováno zejména rozvíjení tzv. základních dovedností neboli funkční gramotnost, která je definovaná jako schopnost participovat na světě informací (viz mezinárodní výzkumu gramotnosti SIALS). Řada zaměstnavatelů považuje za slabé dovednosti absolventů škol (jako odraz nedostatků v počátečním vzdělávání) v oblasti soft skills a jazykové vybavenosti. Česká republika má v porovnání s ostatními členskými zeměmi EU velmi nízký podíl obyvatel, kteří ovládají angličtinu, přestože její znalost je v mezinárodním styku klíčová. Oproti obyvatelstvu v zemích EU-15 je znalost angličtiny téměř poloviční, je dokonce slabší než v ostatních nových členských zemích EU-10 (Strategie CU 2007). Pokud jde o schopnost využívat internet ke komunikaci, k vyhledávání a zpracovávání informací, je úroveň dovedností Čechů zhruba o třetinu nižší. Velký rozdíl je přitom mezi nejmladší a nejstarší věkovou skupinou. Zhoršování internetových dovedností s věkem je v ČR nejen výraznější než v průměru EU, ale začíná se projevovat již v mladších populačních skupinách. Populace nad 55 let již používá internet jen sporadicky. V poslední době se stále častěji hovoří o nedostatečném počtu disponibilních technicky zaměřených pracovníků. Např. nedávno Hospodářská komora ČR na základě svých analýz varovala, že v horizontu 5 až 10 let bude chybět technicky vzdělaná pracovní síla v míře, která bude ohrožovat konkurenceschopnost české ekonomiky (HKČR, 2013). Důvody jsou podle ní:
nedostatek absolventů počátečního vzdělávání v technických, resp. průmyslových oborech; chybějící vazba praktické výuky na konkrétní firmy; odchod silné generace technicky vzdělané pracovní síly do důchodu a nedostatek kvalifikované pracovní síly pro realizaci nových zakázek.
Kritizováno je rovněž stávající pojetí neformálního vzdělávání. Podle (Strategie CU 2007) se v ČR neformálního vzdělávání, které představuje účast na různých kurzech na pracovišti nebo mimo něj, účastní kolem 13 % populace. Zaostávání ČR oproti průměru EU (17 %) zde není tak výrazné jako v ostatních formách vzdělávání, rozdíly v účasti mezi jednotlivými kvalifikačními a profesními skupinami jsou v ČR menší než v zemích EU. Počet hodin strávených v kurzech neformálního vzdělávání je však v ČR podstatně nižší (50 hod. ročně) než v zemích EU (84 hod. ročně). Rovněž z mezinárodního porovnání podnikových výdajů na vzdělávání na jednoho pracovníka je zřejmé, že podniky v ČR výrazně zaostávají za průměrem EU (43-46 %). Navíc ve srovnání se zeměmi EU-15 využívá ČR potenciálu rekvalifikačního vzdělávání ve velmi malé míře (Strategie CU 2007). Z celkového počtu nezaměstnaných prochází rekvalifikacemi pouze necelých 10 %, zatímco 14
ve většině zemí EU je to dvakrát až čtyřikrát více. Rovněž délka kurzů, do kterých jsou nezaměstnaní zařazováni, je v ČR podstatně kratší, než je běžné v evropských zemích (rozsah hodin je zhruba poloviční). Dalším diskutovaným faktem je skladba obyvatel ČR podle dosaženého vzdělání. Všeobecně se ví, že ČR má jeden z největších podílů obyvatel se středním vzděláním v Evropě, avšak nízké procento obyvatel s dosaženým terciérním stupněm vzdělání. Paušální srovnávání s jinak koncipovanými vzdělávacími soustavami v zahraničí je zavádějí, přesto jde o skutečnost vyvolávající značnou diskusi, zejména s koncepcí terciérního vzdělávání. Proto je další podkapitola zaměřena na situaci v terciérním vzdělávání. Pozornost je potřebné věnovat také novým trendům v oblasti vzdělávání, zejména s rozvojem internetu a služeb, které zprostředkovává. Jedním z nich je on-line vzdělávání tzv. Massive Open Online Courses. Jde o kratší interaktivní univerzitní kurzy, které v roce 2012 začaly nabízet nejlepší světové školy jako MIT, Berkeley nebo Harvard. Velký potenciál mají zejména pro terciérní vzdělávání, kde studentům umožňují se účastnit špičkových přednášek (ale dokonce i dalších virtuálních forem výuky, např. práce ve virtuální laboratoři). K hlavím propagátorům patří weby EdX, Udacity nebo Coursera. Podle stránek Times Higher Education spustí už v září 2013 26 převážně britských univerzit svou centrálu FutureLearn (Rychlík, 2013). Současné zhodnocení pro oblast GIS/T je v kapitole Oblast formálního vzdělávání.
POZNÁMKY K SITUACI V TERCIÉRNÍM VZDĚLÁVÁNÍ Jaké jsou slabé stránky terciérního vzdělávání? Podle Bílé knihy terciérního vzdělávání (Matějů et al., 2009) za slabé stránky našeho terciérního vzdělávání lze považovat mimo jiné:
Nízký podíl dospělé populace s vysokoškolským vzděláním a s velkými rozdíly mezi věkovými skupinami. Nízký podíl absolventů kratších studijních programů vstupujících na trh práce. Vysoká míra neukončování studia, zejména na technických vysokých školách. Nesoulad mezi volbou uchazečů o studium a poptávkou po absolventech na trhu práce. Nevytvoření pravidel segmentu pro profesně orientované bakalářské studium.
K nejvíce kritizovaným faktorům patří (Matějů et al., 2009): omezená schopnost vysokých škol pružně reagovat na změny na trhu práce a na kvalifikační potřeby zaměstnavatelů (Matějů 2007), špatné podmínky pro spolupráci vysokých škol s aplikační sférou a dalšími subjekty, neschopnost vysokých škol s aplikační sférou spolupracovat. Rovněž (Strategie CU 2007) upozorňovala na problematickou uplatnitelnost bakalářů v praxi. Ta souvisí s koncepcí bakalářských studijních programů. Část z nich by měla být, v duchu konceptu boloňského procesu, orientována do praxe. Velká část vysokoškolských vzdělavatelů, zejména veřejných VŠ, však orientuje toto studium do oblasti odborného základu, na který následně navazuje studium v magisterském studijním programu. Uplatnění absolventů bakalářských studijních programů v praxi je pak následně problematické. Také většina absolventů bakalářského studia má zájem ve studiu pokračovat a dosáhnout magisterské úrovně (souvisí to mimo jiné i se společenským náhledem na vysokoškolské vzdělání, který považuje bakalářský stupeň za nedokončené vysokoškolské vzdělání). Dále experti upozorňují (Matějů et al., 2009), že stávající podoba terciárního vzdělávání (struktura, způsob financování atd.) nebude schopna splnit požadavky na bohatě diverzifikovaný systém, který by byl otevřený evropským a globálním trendům a současně naplnil potřeby rozvoje České republiky v kontextu nastupující společnosti znalostí. 15
Bílá kniha doporučuje (Matějů et al., 2009) (v návaznosti i na výše uvedené nedostatky české společnosti) při hodnocení zohledňovat rozvoj tzv. soft-skills (měkké dovednosti) studentů, dosažené znalosti a dovednosti v jednotlivých programech a případné zapojování odborníků z praxe do vzdělávací činnosti. Zdůrazňuje se rozvoj klíčových schopností důležitých pro přímé pracovní uplatnění. Tyto schopnosti by měly být dosahovány v kurikulu (Matějů et al., 2009): zařazováním prakticky orientovaných kurzů, a to s ohledem na jejich rozmanitou následnou praktickou využitelnost v rámci širší oblasti studia; zapojováním studentů do (zejména aplikovaného) výzkumu, vývoje a inovací (všude tam, kde je to na pregraduální úrovni dobře možné, ať už interně, nebo v přímé spolupráci s komerčním partnerem); zařazováním kurzů s účastí významných regionálních a místních zaměstnavatelů (průmyslové podniky, instituce státní správy a samosprávy, profesní asociace), nejlépe v souběhu s celoživotním vzděláváním. Navrhované změny jsou mimo jiné (Matějů et al., 2009): Podpora bakalářských programů s profesně profilovanými absolventy. Větší propojení nižších typů terciárního vzdělávání s praxí (zejména dvouleté programy a bakalářské programy). Zatímco u bakalářského studia by měla být praktická příprava zdůrazněna, u vyšších forem studia vznikají otázky nad její koncepcí a mírou zapojení. Nejvyhraněnější je to v případě doktorských studijních programů a otázky, zda má být doktorské studium výhradně zaměřeno na základní výzkum, či může směřovat k aplikačnímu výzkumu a tedy i podpoře spolupráce s praxí. Vysokoškolský zákon uvádí, že „Doktorský studijní program je zaměřen na vědecké bádání a samostatnou tvůrčí činnost v oblasti výzkumu nebo vývoje nebo na samostatnou teoretickou a tvůrčí činnost v oblasti umění“. Tato filosofická otázka je ale spojena i s důležitou otázkou zaměstnanosti doktorandů (resp. uplatnitelnosti jimi získaných znalostí a dovedností) a poptávce po doktorandech. Protože se vysoké školy zabývají výzkumem a vývojem, který využívají i jako součást přípravy studentů na terciérním stupni, je třeba rovněž sledovat možnosti podpory výzkumu a vývoje na vysokých školách. Bílá kniha (Matějů et al., 2009) mimo jiné doporučuje zavádění daňových zvýhodnění spolupráce firemního výzkumu a vývoje s veřejným sektorem výzkumu a vývoje a rovněž zvýhodnění nakupovaného výzkumu od vysokých škol, s očekávaným pozitivním dopadem na naplňování Lisabonské agendy v České republice. V současnosti se projednává novela vysokoškolského zákona, která by měla přinést profilaci vysokých škol na tři různé typy: na školy profesně zaměřené, všeobecně akademické a výzkumně zaměřené, s čímž bude souviset i nastavení studijních oborů. V současnosti není jasné, v jaké podobě bude zákon schválen a lze tedy jen stěží odhadnout jeho dopady.
ROLE VYSOKÝCH ŠKOL V CELOŽIVOTNÍM VZDĚLÁVÁNÍ Novela zákona o vysokých školách z roku 2001 (zákon č. 147/2001 Sb.) umožňuje, aby VŠ poskytovaly celoživotní vzdělávání v rámci akreditovaných studijních programů. Studujícímu může být pro zisk vysokoškolského diplomu uznáno až 60 % kreditů potřebných k řádnému ukončení studia, získaných v rámci celoživotního vzdělávání, pokud je následně přijat ke studiu studijního programu (Horák, 2010). Za nejzávažnější slabinu byla považována neexistence komplexního právního rámce, který by jednoznačně stanovoval odpovědnosti hlavních aktérů v dalším vzdělávání (stát, sociální partneři, obce, regiony, veřejné a soukromé instituce), umožňoval prostupnost mezi jednotlivými formami vzdělávání, zejména mezi počátečním a dalším vzděláváním, a zajišťoval efektivnost a soudržnost vzdělávací politiky, politiky zaměstnanosti a sociální politiky. 16
Dne 1. 8. 2007 nabyl plné účinnosti zákon o ověřování a uznávání výsledků dalšího vzdělávání, který je významným krokem k zrovnoprávnění různých cest vedoucích k získání kvalifikací. Tento zákon stanovuje relativně univerzální systém zhodnocení dosaženého vzdělání mimo vzdělávací soustavu a zavádí jednotný způsob ověření dovedností a vědomostí jedince formou získávání osvědčení o uznání tzv. dílčí kvalifikace, tedy takových dovedností, které umožňují uplatnění na trhu práce (Horák, 2010). Pokud jde o zapojení VŠ v profesním vzdělávání, bylo konstatováno již v roce 2009 na II. národním kongresu CAGI v Brně, že další profesní vzdělávání je v naší republice stále na pokraji zájmu vysokých škol (pokud to není spojeno s legislativními požadavky praxe a zavedeného systému dalšího vzdělávání učitelů) (Horák et al. 2009). Rozvíjelo se zejména vzdělávání reagující na požadavky novely Stavebního zákona. Přesto, zatímco firmy nabízejí a realizují řadu forem kurzů a školení, vysoké školy se soustřeďují na boj o prezenčního studenta (Horák, 2010). Role dalšího profesního vzdělávání na vysokých školách je zatím nedoceněna, alespoň v ČR. Bílá kniha terciérního vzdělávání (Matějů et al. 2009) popisuje roli vysokých škol v procesu celoživotního vzdělávání. MŠMT ČR připravilo návrh „Dlouhodobého záměru vzdělávací a vědecké, výzkumné, vývojové, umělecké a další tvůrčí činnosti pro oblast vysokých škol na období 2011 – 2015“, kterým se realizuje pravidelná aktualizace záměrů dle zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách. V oblasti celoživotního vzdělávání se jako hlavní cíl stanovuje zvýraznit úlohu vysokých škol v celoživotním vzdělávání. Přitom se MŠMT zavazuje, že:
bude vytvářet podmínky pro zohlednění kombinované formy studia a kurzů celoživotního vzdělávání v rámci vnitřního i vnějšího hodnocení; prosadí zrušení legislativní diskriminace starších studentů; bude usilovat o financování rekvalifikačních kurzů z jiných kapitol rozpočtu.
Na tomto základě jsou připravena doporučení pro vysoké školy:
podporovat tvorbu kurzů celoživotního vzdělávání (i v návaznosti na studijní programy) ve spolupráci s regionálními zaměstnavateli a úřady práce v souladu s požadavky praxe a také s ohledem na zajištění podmínek pro studium osob se specifickými potřebami; vytvořit vhodné marketingové strategie směrem k cílovým skupinám (uchazeči o další vzdělávání, zaměstnavatelé); vyvíjet vhodné studijní opory a multimediální učební pomůcky pro kombinovanou a distanční formu studia; inovovat kurzy celoživotního vzdělávání ve vazbě na zavedení kreditového systému; vytvořit transparentní mechanismus uznávání výsledků studia; začlenit kurzy celoživotního vzdělávání do systému vnitřního hodnocení vzdělávací činnosti; inovovat informační systémy s ohledem na propojitelnost systému LMS (příp. obdobného) s daty studijní agendy; pro akademické pracovníky vytvářet kurzy se zaměřením na využití prostředků ICT ve výuce (např. tvorba studijních opor) a na prohloubení pedagogických schopností s ohledem na výuku starších, resp. zaměstnaných studentů a frekventantů kurzů celoživotního vzdělávání; posílit poradenství pro zájemce a účastníky celoživotního vzdělávání (vč. zahrnutí hodnocení kvality poradenských služeb do systému vnitřního hodnocení).
Soustava opatření by měla mimo právních opatření také podpořit rozvoj informačního a poradenského systému pro uživatele dalšího vzdělávání tak, že propojují dosud oddělené databáze vzdělávacích příležitostí (veřejné i soukromé) do komplexního informačního systému. Ten zajistí ucelené informace o nabídce programů, kurzů a o jiných vzdělávacích možnostech, kontaktní údaje, hodnocení kvality nabídky, podmínky účasti, možnosti získání podpor apod. (Horák, 2010).
17
Rozvoj programů a opatření lze dnes rovněž dobře financovat především s využitím operačních programů Vzdělávání pro konkurenceschopnost (OP VaK) a Lidské zdroje a zaměstnanost (OP LZZ). Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost (OP VaK, MŠMT ČR) představuje základní program na podporu celoživotního vzdělávání pro období 2007–2013. Definuje zaměření a hloubku intervencí v oblasti rozvoje lidských zdrojů prostřednictvím vzdělávání ve všech jeho rozmanitých formách s důrazem na komplexní systém celoživotního učení a utváření vhodného prostředí pro výzkumné, vývojové a inovační aktivity a stimulaci spolupráce mezi vzdělávacími institucemi, výzkumnou a výrobní sférou. Po obsahové stránce je OP VK členěn do třech prioritních os – první pro počáteční vzdělávání, druhá pro terciární vzdělávání, výzkum a vývoj a třetí pro další vzdělávání.
Případně lze využít i Operační program Lidské zdroje a zaměstnanost (OP LZZ, MPSV ČR). Prostřednictvím OP LZZ je podpořeno další vzdělávání primárně zaměřené na zvyšování zaměstnatelnosti, získávání a prohlubování způsobilosti pro výkon povolání.
18
3. ZAHRANIČNÍ ZKUŠENOSTI SE VZDĚLÁVÁNÍM V OBLASTI GIS/T A ŘÍZENÍM LIDSKÝCH ZDROJŮ Zkratkou GIS/T označujeme GIScience & Technology ve smyslu Longley et al. (2005).
LIDSKÉ ZDROJE A VZDĚLÁVÁNÍ V GEOINFORMAČNÍCH STRATEGIÍCH V Location for Wales – GI for Wales (AGI, 2009) je uvedeno 7 strategických výstupů ze strategie GI pro Wales. Hned čtyři z nich se jistým způsobem dotýkají oblasti lidských zdrojů a vzdělávání. Jedním z nich je i „D – zajistit odpovídající dovednosti u geografických profesionálů i u jiných profesních skupin, které využívají polohové informace nebo podporují jejich využití“. Z hlediska lidských zdrojů, resp. managementu vyzdvihují další strategický výstup: „E - mít silné vedení při řízení během realizace změn“. Okrajově zasahuje i bod „F komunikovat a podporovat příklady dobré praxe“. Rovněž poslední strategický výstup explicitně připomíná vzdělávání: „G- poskytovat postupně více výkonné, vylepšené služby, bohatství a vzdělávání“. Upozorňuje mimo jiné na více efektivní způsoby konzultací. Výstupu D má být dosaženo pomocí „rozvíjení, údržby a posilování dovedností a vědomostí prostřednictvím formálního vzdělávání a akreditací“ a rovněž „rozvíjet spolupráci mezi vysokoškolskou sférou a zaměstnavateli“ prostřednictvím „rozvoje aktivit typu pracovní stáže, ze kterých profitují zaměstnavatelé získávající požadované dovednosti a současně studenti, kteří získávají při praxi praktické zkušenosti“. V přehledu výzev pak by měl akademický sektor rozvinout aktivity typu pracovních stáží (work placements), aby zaměstnavatelé získávali dovednosti, které potřebují, a aby studenti získávali zkušenosti na pracovních místech. Jimi organizované kurzy mají být relevantní potřebám praxe a založené na solidních teoretických základech (AGI, 2009). Rovněž profesní organizace by měla rozvíjet a posilovat dovednosti a znalosti prostřednictvím soustavy školení a akreditací, a dále by podporovat GI odvětví formou komunikace a organizací setkání zaměřených na vzdělávání a sdílení příkladů dobré praxe (AGI, 2009). GIDEON – nizozemská strategie (2008-2011) (van Barneveld, Hooyman, 2009) obsahuje 7 strategických cílů, z nichž jeden je „Povzbudit spolupráci v oblasti znalostí, inovací a vzdělávání, aby se komplex opatření pro GI v Nizozemí permanentně rozvíjel a obnovoval“. Nizozemí deklaruje zájem se stát jedním ze světových lídrů v oblasti rozvoje geoinformačních znalostí, jejich přenosu a inovací. Proto se zaměřuje na optimální využití prostorových informací ve vzdělávácím řetězci a na posilování specifických GIS/T programů v sekundárním, profesním i terciérním vzdělávání. V návaznosti na úspěšný národní program Space for Geoinformation (RGI, 2004-2009) byl připraven nový program s názvem Netherlands Geoland.
VZDĚLÁVÁNÍ V OBLASTI GIS/T V zahraničí se mluví o vzdělávací infrastruktuře (educational infrastructure). Ta označuje komplexní síť vzdělávacích, sociálních a kulturních zdrojů, které podporují kumulativní proces, kterým se lidé učí během celého svého života (an interwoven network of educational, social and cultural resources that supports the cumulative process by which individuals learn throughout their lifetimes) (St. John and Perry, 1993, p. 60, in DiBiase et al. 2006). Zahrnuje vzdělávací instituce, profesní sdružení, soukromé firmy, veřejné instituce, veřejná i soukromá média, ale také např. výstavy, dokonce kluby geocachingu a přátel Google „mashups“, které sdružují tisíce nadšenců (DiBiase et al. 2006). Víme poměrně málo o schopnostech, kvalifikaci a vlastnostech milionů lidí pracujících celosvětově v GIS průmyslu. Podle neoficiálních důkazů se ukazuje (Longley et al., 2005), že většina jich vidí sebe sama (včetně své kariéry) jako technologicky orientované. Ze 134 pracovních příležitostí zveřejněných v GIS Jobs 19
Clearinghouse během dvouměsíční doby na přelomu léta a podzimu 2004 jich 40 % bylo GIS analytiků, 25 % techniků, 22 % manažerů a 10 % programátorů. Vypadá to, že historické počátky geografických informačních systémů vedly k tomu, že mnoho zaměstnanců vzdělaných v oblasti GIS je technicky velmi dobře kvalifikovaných, ale naopak slabých v obchodních záležitostech – dokonce mají problémy i s komunitou uživatelů mimo tu, ve které byli poprvé zaměstnaní. Situace si podle nich žádá zlepšení; nezbytné je zajistit minimálně odpovídající vzdělání, školení a osobní rozvoj. Navíc podle Longleyho et al (2005) považuje většina lidí pracujících v oblasti GIS sama sebe za experty. Konstatuje, že přeceňování se v této oblasti není v zájmu GIS jako celku. Proto podle Longley et al. (2005) není překvapením, že zatím relativně málo lidí kvalifikovaných či pracujících v oblasti GIS se dostalo na nejvyšší pozice ve velkých společnostech. Pokud chceme mít GI principy a dovednosti více zastoupené při strategickém rozhodování, potřebujeme modifikovat povahu našeho vzdělávání a učení. GIS představuje z pohledu nároků na vzdělávání specifické prostředí, které má vyšší nároky na celoživotní vzdělávání, což je dáno faktory (Webster, Lombard, 1999):
multidisciplinarita a tedy nutnost požadovat rozvoj dovedností v řadě dílčích oborů a specializací, na to navazující zvýšená komplexita pracovních rolí, krátký životní cyklus.
Nespecifické požadavky vycházející z odlišných pohledů akademického a firemního sektoru na vzdělávací potřeby. Jedním z faktorů přispívajících ke kontinuální potřebě vzdělávání může být i náročnost SW v oblasti GIT a jeho rychlý vývoj. Smith et al. (2011, s. 32) upozorňuje, že GIS SW je často kritizován jako příliš komplikovaný, náročný na zdroje a vyžaduje zvláštní znalosti (experty) pro porozumění a použití. GIS/T je však nyní daleko širší pojem, než jednoduše jenom sbírka technických odborných znalostí. Proto by každý významný GIS/T kurz měl zahrnovat následující aspekty (Longley et al., 2005):
podnikatelské zkušenosti a vedení lidí; geografické principy; porozumění a důvěrná znalost GIS technologií; pochopení principů organizace; finance, investiční kritéria a řízení rizik; řízení lidských zdrojů; právní aspekty; kulturní rozdíly mezi disciplínami; povědomí o mezinárodních rozdílech v kultuře, právní praxi a politických prioritách; školení managementu, včetně rozvoje zaměstnanců, prezentačních a analytických dovedností.
Samozřejmě ne všechny kurzy a studium musí zahrnovat všechny tyto aspekty. Některé z nich budou relevantní zvláště pro účastníky krátkých profesionálních vzdělávacích kurzů.
OBLAST FORMÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ Longley et al. (2005) uvádí, že navzdory celosvětově velkým rozdílům v kultuře a způsobech řízení jsou minimálně tři důvody, proč bychom měli očekávat globální podobnosti v osnovách a přístupu ke vzdělávání v GIS. Prvním je vše prostupující vliv prodejců softwaru, jejichž systémy měly vliv na některé GIS koncepty a GIS terminologii. Druhým je efekt základní GIS osnovy (GIS Core Curriculum) vytvořené týmem vedeným Kalifornskou univerzitou v Santa Barbaře (University of California Santa Barbara) v roce 1990. Tato osnova byla 20
vytvořena tak, aby byla k dispozici, levná a celosvětově rozšířená a je užívána více jak 1000 univerzitami, i když v ČR zřejmě žádná taková není. Třetím faktorem (respektive navazujícím na druhý) jsou pak vznikající mezinárodní konsorcia, která vytvářejí a dodávají vzdělávací materiály v oblasti GIS do různých zemí (jedním z nejznámějších je UNIGIS konsorcium) s možností distančního a modulárního vzdělávání. Koordinace vzdělávání v oblasti GIS se často opírá o tvorbu společných vzdělávacích programů. Příkladem může být Marblův model, vytváření NCGIA Core Curriculum od roku 1990 do roku 2000 (http://www.ncgia.ucsb.edu/giscc/) (základní struktura je přeložena v příloze), UNIGIS, různé kompetenční (ve smyslu dovednostní) modely - např. UCGIS Body of Knowledge (UCGIS University Consortium for Geographic Information Science sdružuje na 70 severoamerických univerzit, formou přidruženého členství některé firmy, Salzburgskou univerzitu a Technickou univerzitu ve Vídni), Geospatial Technology Competency Model, Geospatial Management Competency Model, IAEGS Model Curriculum (http://geoworkforce.olemiss.edu/), Remote Sensing Core Curriculum a další. Strobl na EUGISES 2010 (Strobl, 2010) vyzýval, aby vedle iniciativ vedoucích k vývoji společných kurikul pro „plnou“ GIS/T kvalifikaci, bylo zaměřeno úsilí i na vývoj GI „stavebních kamenů“ pro integraci do jiných aplikačních disciplin a vytvořit modulární GIS/T kurikulární model (framework) pro aplikační disciplíny. Ve spolupráci mezi URISA a UCGIS je navrhován proces ověřování kvalifikace GIS profesionálů na základě sebedokumentace a bodového systému, kde se body přidělují za vzdělávání, zkušenosti a příspěvek k profesi. Nenavrhují se žádné zkoušky vzhledem k diverzitě oboru a problémům při definici jednotné zkoušky. Zaměřili se na definování Body of Knowledge for GIS&T.
MARBLŮV MODEL Marble (1998) připravil pyramidu 6 úrovní dovedností, které by měly být obsaženy ve vzdělávacím programu (obr. 1). Spodní a nejširší část pyramidy tvoří základní znalosti (public awareness) o geoinformačních technologiích. Na další úrovni je ještě velký počet těch pracovníků, kteří budou rutinně využívat COTS (krabicový) software. 3. úroveň vyžaduje vyšší úroveň práce s krabicovými systémy, znalosti a dovednosti prostorových analýz, programování a databázových systémů. Vyšší úroveň tvoří „návrh a vývoj (SW) aplikací“. Následuje úroveň systémových návrhů s požadavky na pokročilé analytické i technické znalosti (včetně systémové analýzy, návrhu databází, návrhu uživatelských rozhraní a programování). Vrchol pyramidy tvoří odborníci s pokročilou znalostí geografie, prostorových analýz, informatiky a počítačové vědy, kteří jsou schopni vést výzkumné a SW vývojové týmy.
Obr. 1 Marblův model pyramidy rolí GIS/T profesionálů (Marble, 1998)
21
UCGIS BODY OF KNOWLEDGE UCGIS Body of Knowledge představuje v současnosti zřejmě nejvýznamnější model společného kurikula v oblasti GIS/T (emailová komunikace P.Longley 7.6.2013). Důvodem pro vznik tohoto projektu byly objevující se stížnosti na nedostatek specialistů pro GIS/T vycházejících ze škol a současně stížnosti na nedostatečné (technické) dovednosti těchto absolventů. Protože chyběla specializovaná akreditace vzdělávacích a certifikačních programů specializovaných na GIS/T, bylo obtížné objektivně posoudit výkonnost tradičního vzdělávacího procesu. V centru pozornosti zůstaly 2 hlavní důvody kritiky (DiBiase et al. 2006):
Neregulované akademické certifikované programy - na vzniklou poptávku po odbornících pružně reagovala řada vysokoškolských institucí - až 120 institucí - a nabízely programy různého rozsahu, zaměření i náročnosti. Nedostatek standardů a zodpovědnosti u akademických programů vedly některé k prohlášení typu “today anybody can teach anything and call it GIS education.… Who knows whether the skills being taught in these programs are needed to become a GIS professional?” (Huxhold, 2000a, p. 25, in DiBiase et al. 2006). Nedostatečně náročné pregraduální (bakalářské) studium – někteří publikovali kritiku nízkoúrovňového, netechnického charakteru výuky GIS v pregraduálním studiu, které studentům neposkytuje dobrý základ. Upozorňovali na případy, kdy „students and some instructors believe that all one has to do to become a GIS professional is to master the standard functions of commercial offthe-shelf (COTS) software“ (Marble, 1999, in DiBiase et al. 2006). Současně kladl důraz na pokročilé znalosti a dovednosti informatiky a počítačové vědy, bez kterého není možné využít potenciálu GIS/T.
Využití GIS/T Body of knowledge je především pro (DiBiase et al., 2006):
Plánování studijních programů (kurikul) a jejich revize. Akreditace programů. Hodnocení programů. Vzájemné uznávání výsledků studia a přenositelnost (studující začne na 1 škole a dokončí studium jinde). Profesionální certifikace. Sledování zaměstnanců.
Body of Knowledge se skládá z 3 vrstev, označených jako znalostní oblasti, jednotky a témata. Znalostní oblasti představují jednotlivé domény v rozsahu GIS/T. Lze je chápat jako víceméně diskrétní shluky znalostí, dovedností a aplikačních oblastí, které se vyskytují v různých vzdělávacích programech (včetně firemních) (DiBiase et al., 2006). Jednotky reprezentují koherentní sadu témat, které zahrnují významné koncepty, metody, techniky a aplikace. Každá jednotka je stručně popsána a obsahuje seznam témat. Jednotky jsou označeny jako základní (core) a volitelné (elective). Všichni absolventi akademických stupňů vzdělání či certifikačních programů by měli být schopni demonstrovat jistou úroveň mistrovství (mastery) v základních jednotkách (DiBiase et al., 2006). Každé téma reprezentuje jeden koncept, metodu, techniku. Jsou definované pomocí jednoho či více formálních výukových cílů, ze kterých mohou být snadno odvozeny výukové a hodnotící aktivity. Přehled znalostních oblastí a jednotek UCGIS Body of Knowledge (základní jednotky jsou uvedeny tučně) (DiBiase et al., 2006):
Oblast znalostí: Analytické metody (Knowledge Area: Analytical Methods, AM) o
Jednotka AM1 Akademické a analytické základy (Academic and analytical origins)
22
o o o o o o o o o o o
Oblast znalostí: Konceptuální základy (Conceptual Foundations, CF) o o o o o o
Jednotka GC1 Vznik a význam geocomputation (Emergence of geocomputation) Jednotka GC2 Výpočetní aspekty a neuronové výpočty (Computational aspects and neurocomputing) Jednotka GC3 Celulární automaty (Cellular Automata (CA) models) Jednotka GC4 Heuristiky (Heuristics) Jednotka GC5 Genetické algoritmy (Genetic algorithms (GA)) Jednotka GC6 Agentové modely (Agent-based models) Jednotka GC7 Simulační modelování (Simulation modeling) Jednotka GC8 Nejistota (Uncertainty) Jednotka GC9 Fuzzy (mlhavé) množiny (Fuzzy sets)
Oblast znalostí: Prostorová data (Geospatial Data, GD) o o o o o o o o o o o o
Jednotka DN1 Konverze a transformace (Representation transformation) Jednotka DN2 Generalizace a agregace (Generalization and aggregation) Jednotka DN3 Řízení prostorových dat (Transaction management of geospatial data)
Oblast znalostí: Geocomputation (Geocomputation, GC) o o o o o o o o o
Jednotka DM1 Základní struktury pro ukládání dat (Basic storage and retrieval structures) Jednotka DM2 Systémy řízení báze dat (Database management systems) Jednotka DM3 Rastrové a jiné kontinuální (mozaikové) datové modely (Tessellation data models) Jednotka DM4 Vektorové a objektové datové modely (Vector and object data models) Jednotka DM5 Modelování 3D, časoprostorových a nejistých jevů (Modeling 3D, temporal, and uncertain phenomena)
Oblast znalostí: Zpracování dat (Data Manipulation, DN) o o o
Jednotka DA1 Rozsah návrhu systému (The scope of GIS&T system design) Jednotka DA2 Definice projektu (Project definition) Jednotka DA3 Plánování zdrojů (Resource planning) Jednotka DA4 Návrh databáze (Database design) Jednotka DA5 Návrh analýzy (Analysis design) Jednotka DA6 Návrh aplikace (Application design) Jednotka DA7 Implementace systému (System implementation)
Oblast znalostí: Modelování dat (Data Modeling, DM) o o o o o
Jednotka CV1 Historie a trendy (History and trends) Jednotka CV2 Datové aspekty (Data considerations) Jednotka CV3 Principy návrhu map (Principles of map design) Jednotka CV4 Techniky grafické reprezentace (Graphic representation techniques) Jednotka CV5 Tvorba map (Map production) Jednotka CV6 Využití a hodnocení map (Map use and evaluation)
Oblast znalostí: Aspekty návrh GIS/T (Design Aspects, DA) o o o o o o o
Jednotka CF1 Filosofické základy (Philosophical foundations) Jednotka CF2 Kognitivní a sociální základy (Cognitive and social foundations) Jednotka CF3 Základní koncepty geografické informace (Domains of geographic information) Jednotka CF4 Prvky a reprezentace geografické informace (Elements of geographic information) Jednotka CF5 Vztahy (Relationships) Jednotka CF6 Nejistota geografické informace (Imperfections in geographic information)
Oblast znalostí: Kartografie a vizualizace (Cartography and Visualization, CV) o o o o o o
Jednotka AM2 Dotazování a dotazovací jazyky (Query operations and query languages) Jednotka AM3 Měření geometrických vlastností (Geometric measures) Jednotka AM4 Základní analytické operace (Basic analytical operations) Jednotka AM5 Základní analytické metody (Basic analytical methods) Jednotka AM6 Analýzy povrchů (Analysis of surfaces) Jednotka AM7 Prostorová statistika (Spatial statistics) Jednotka AM8 Geostatistika (Geostatistics) Jednotka AM9 Prostorové regresní modelování a ekonometrie (Spatial regression and econometrics) Jednotka AM10 Data mining (Data mining) Jednotka AM11 Síťové analýzy (Network analysis) Jednotka AM12 Optimalizace a lokačně-alokační modelování (Optimization and location-allocation modeling)
Jednotka GD1 Geometrie zemského tělesa (Earth geometry) Jednotka GD2 Systémy pozemkové a katastrální evidence (Land partitioning systems) Jednotka GD3 Prostorové refereční systémy (Georeferencing systems) Jednotka GD4 Geodetické datum (Datums) Jednotka GD5 Mapová zobrazení (Map projections) Jednotka GD6 Kvalita dat (Data quality) Jednotka GD7 Zeměměřictví a GPS (Land surveying and GPS) Jednotka GD8 Digitalizace (Digitizing) Jednotka GD9 Terénní sběr dat (Field data collection) Jednotka GD10 Letecké snímkování a fotogrammetrie (Aerial imaging and photogrammetry) Jednotka GD11 Družicová a lodní data DPZ (Satellite and shipboard remote sensing) Jednotka GD12 Metadata, standardy a infrastruktury (Metadata, standards, and infrastructures)
Oblast znalostí: GIS/T a společnost (GIS&T and Society, GS) o o o o
Jednotka GS1 Právní aspekty (Legal aspects) Jednotka GS2 Ekonomické aspekty (Economic aspects) Jednotka GS3 Využívání prostorových informací ve veřejném sektoru (Use of geospatial information in the public sector) Jednotka GS4 Prostorová informace jako vlastnost (Geospatial information as property)
23
o o o
Jednotka GS5 Diseminace prostorové informace (Dissemination of geospatial information) Jednotka GS6 Etické aspekty GIS/T (Ethical aspects of geospatial information and technology) Jednotka GS7 Kritika GIS/T (Critical GIS)
Oblast znalostí: Organizační a institucionální aspekty (Organizational and Institutional Aspects, OI) o o o o o o
Jednotka OI1 Vývoj GIS/T (Origins of GIS&T) Jednotka OI2 Řízení provozu GIS a infrastruktura (Managing GIS operations and infrastructure) Jednotka OI3 Organizační struktury a procesy (Organizational structures and procedures) Jednotka OI4 Lidské zdroje pro GIS/T (GIS&T workforce themes) Jednotka OI5 Institucionální aspekty (Institutional and inter-institutional aspects) Jednotka OI6 Profesní organizace (Coordinating organizations (national and international))
Podrobný popis první oblasti znalostí (Analytické metody) je jako příklad uvedena v příloze. Aktuální verze (z roku 2006) obsahuje více než 330 témat organizovaných do 73 sekcí (jednotek) a 10 znalostních oblastí. Formálních výukových cílů je definováno sice 1660, ale autoři seznam považují za reprezentativní ne vyčerpávající. Nová verze měla být hotova v roce 2012, bohužel se ji nepodařilo najít, zřejmě má zpoždění. Autoři chtějí dodržovat šestiletý cyklus obnovy (po srovnání v počítačových vědách se v USA používá pětiletý cyklus obnovy). Na závěr popisu každé vzdělávací oblasti je uveden seznam doporučené literatury.
Obr. 2 Kategorie výukových cílů požadovaných v UCGIS Body of Knowledge (Anderson, Krathwahl 2001 in Dibiase et al., 2006)
V příloze je pro ukázku a inspiraci uveden popis abecedně první znalostní oblasti Analytické metody (AM) a v ní pouze seznam témat a výukových cílů pro základní (tj. povinné) jednotky.
GEOSPATIAL TECHNOLOGY COMPETENCY MODEL Geospatial Technology Competency Model (GTCM) (Gaudet et al., 2003) identifikuje 12 odlišných pracovních rolí (např. vývoj aplikací, marketing, správce dat) a 39 klíčových schopností (např. kartografie, kreativní myšlení, řízení konfliktů, nástroje pro zpracování prostorových dat). Tento kompetenční (dovednostní) model je mnohem širší než UCGIS Body of Knowledge. UCGIS Body of Knowledge se snaží identifikovat ty oblasti vzdělávání, které jsou jedinečné nebo základní pro oblast GIS/T. Naproti tomu GTCM se snaží identifikovat plné spektrum schopností potřebných k profesionální práci. Proto zahrnují 29 obecných obchodních, technických, analytických a interpersonálních schopností, které jsou nezávislé na GIS doméně.
24
Obr. 3 Geospatial Technology Competency Model (http://www.careeronestop.org/competencymodel/pyramid.aspx?geo=Y)
Základní výstavba pyramidy GTCM je od obecného ke specifickému (základní rozdíl proti Marblově pyramidě). Pyramida má 9 vrstev a v každé jsou vymezeny shluky požadovaných dovedností. V DiBiase et al. (2010) je podrobně vysvětlena včetně řady příkladů z jednotlivých částí. Některé z nich vybíráme. První vrstva obsahuje mimo jiné iniciativnost: Demonstrujte vynalézavost v práci.
Buďte iniciativní v hledání nových úkolů a pracovních výzev (Take initiative in seeking out new responsibilities and work challenges). Pracujte s plným nasazením s cílem dokončit úkoly (Pursue work with energy, drive, and effort to accomplish tasks). Pracujte na úkolu bez ohledu na překážky (Persist at a task despite interruptions, obstacles, or setbacks). Vytvářejte si a sledujte subjektivně vysoké, ale realistické pracovní cíle (Establish and maintain personally challenging but realistic work goals). Usilujte o to být lepší, než jsou běžné zvyklosti a očekávání (Strive to exceed standards and expectations).
25
Druhá vrstva obsahuje mimo jiné „Geografie“ (jde o výsledek samostného průzkumu a analýz prováděných AAG od 2005, do GTCM byl plně přebrán): Porozumění koncepcím místa a prostoru. Vědět, jak zjišťovat, kde se věci nacházejí na zemském povrchu, proč jsou právě tam, jak se liší místa mezi sebou a jak lidé interagují s prostředím. Geografické znalosti (Subject-specific Geographic Knowledge) Interakce člověk-prostředí (Human–Environment Interaction): Know and apply geographic information about relationships between nature and society (e.g.,pollution from industrial development, economic effects of drought) Regionální geografie (Regional Geography): Know and apply knowledge of the physical and human geography of a specific country or world region Fyzická geografie (Physical Geography): Know and apply geographic information about the processes that shape physical landscapes; weather, climate and atmospheric processes; ecosystems and ecological processes; and natural hazards Kulturní geografie (Cultural Geography): Know and apply geographic information about culture and cultural processes, including religion, language, ethnicity, diffusion, meaning of landscapes, cultural significance of place Geografické dovednosti (Geographic Skills) Geografické informační systémy (Geographic Information Systems, GIS): Use GIS to acquire, manage, display, and analyze spatial data in digital form Kartografie (Cartography): Producing, creating, and designing paper or digital maps Terénní metody (Field Methods): Use interviews, questionnaires, observations, photography, maps, GPS, GIS, and other techniques to measure geographic information in the field Prostorová statistika (Spatial Statistics): Use quantitative methods to process spatial data for the purpose of making calculations, models, and inferences about space, spatial patterns, and spatial relationships Geografické trendy (Geographic Perspectives) Spatial Thinking: Identify, explain, and find meaning in spatial patterns and relationships, such as site conditions, how places are similar and different, the influence of a land feature on its neighbors, the nature of transitions between places, how places are linked at local, regional, and/or global scales Global Perspective: Possess and apply knowledge of how people, places, and regions are linked by global networks and processes (e.g. globalization, international trade, immigration, Internet technology, global climate system) Interdisciplinary Perspective: Draw on and synthesize the information, concepts, and methods of the natural and social sciences for geographic research and applications
Vrstva č. 3 obsahuje mimo jiné Business Fundamentals: Znalost základních obchodních principů, trendů a ekonomiky (Knowledge of basic business principles, trends, and economics.
Principy ekonomiky, obchodu a finančnictví (Economic/Business/Financial Principles) Ekonomický systém jako rámec pro rozhodování (Economic System as a Framework for Decision-making) Obchodní etika – konat v nejlepším zájmu pro vaši organizaci, vaše spolupracovníky, vaši komunitu, jiné klíčové osoby a prostředí (Business Ethics—Act in the best interests of the company, your coworkers, your community, other stakeholders, and the environment) Marketing (Marketing) Podnikání (Entrepreneurship) Základy obchodování v oblasti prostorových informací (Geospatial Business Fundamentals)
Vrstva č. 4 obsahuje jednak 43 příkladů kritických pracovních funkcí, které se očekávají v průběhu profesní kariéry, a jednak základní znalosti, na kterých jsou založeny požadované dovednosti. Základní znalosti se přebírají z modelu UCGIS GIS/T Body of Knowledge.
26
5.vrstva, technické dovednosti v oboru (Industry Sector Technical Competencies), obsahuje kritické pracovní funkce a technické oblasti nezbytné pro úspěšné pracovníky v následujících 3 sektorech: 1. Lokalizace a sběr geodat. 2. Analýzy a modelování. 3. Vývoj SW a SW aplikací. Sektory představují shluky pracovních dovedností spojené se třemi hlavními kategoriemi GIS/T produktů a služeb. Potřeby (odpovědnosti) jednotlivých pracovníků často zasahují 2 i 3 sektory a naopak málokdy vyžadují všechny dovednosti popsané v daném sektoru. Ad 1. Lokalizace a sběr geodat Prodej geodat přináší v USA více než 1/3 ze zisku celého GI odvětví. Je zajímavé, že kromě tradičních metod sběru dat uvádějí i nové možnosti, jako jsou lokalizace z mobilních telefonů a navigační jednotek aut a rovněž amatérská data sbíraná ze sociálních sítí a Internetu. Přehled kritických pracovních funkcí: 1. Use specialized geospatial software to transform ellipsoid, datum, and/or map projection to georegister one set of geospatial data to another 2. Geocode a list of address-referenced locations to map data encoded with geographic coordinates and attributed with address ranges 3. Discuss examples of systematic and unsystematic land-partitioning systems in the United States and their implications for land records 4. Compare how land records are administrated in the United States in comparison with other developed and developing countries 5. Explain the distinction between a property boundary and its representations, such as deed lines, lines on imagery, boundary depictions in cadastral (land-records) databases 6. Plot a legal boundary description from a deed or plat 7. Design an integrated measurement system solution for acquiring and processing geospatial data 8. Identify sampling strategies for field-data collection, including systematic, random, and stratified random sampling, and describe circumstances favorable to each 9. Explain how spatial autocorrelation influences sampling strategies and statistics 10. Perform requirements analysis for remotely sensed data acquisition using resolution concepts 11. Explain the concept of “bit depth” and its implications for remotely sensed image data 12. Plan a remotely sensed data-acquisition mission, including specifying an appropriate sensor and platform combination suited for particular project requirements 13. Illustrate the differences between ellipsoidal (or geodetic) heights, geoidal heights, and orthometric elevation in relation to GNSS 14. Make and justify a choice between Real-time Standard Positioning Service (SPS) and Real-time Precise Positioning Service (PPS) for a given objective 15. Perform GNSS data postprocessing (such as National Geodetic Survey’s Online Positioning User Service) and real time (such as Real Time Kinematic) 16. Collect and integrate carrier-phase (survey-grade) GNSS positions and associated attribute data with other geospatial data sets. 17. Explain GNSS data-quality issues, such as multipath, PDOP, and signal-to-noise ratio 18. Explain major GNSS error sources, such as ionospheric delay, clock error, ephemerides, and satellite health 19. Produce an orthoimage data product with geometric accuracy suitable for project requirements 20. Describe the components and operation of an aerotriangulation system 21. Produce a metadata document that conforms to a geospatial metadata standard 22. Design a questionnaire and interview protocol for acquiring georeferenced socioeconomic data 23. Diagram the sequence of functions involved in producing georeferenced textual information harvested from social media sites and the World Wide Web 24. Explain how an online real estate site acquires and integrates public information about nearly 100 million property parcels in the United States
Ad 2. Analýzy a modelování Tento sektor zahrnuje profesionální koncové uživatele geodat a SW, často zaměstnané v jiných oborech ale v GIS/T profesi. Dovedou vhodně využívat jak „data-driven“ analýzy, tak i modelování a analýzy pro testování hypotéz a předpovědi. 27
Přehled kritických pracovních funkcí: 1. Describe an example of a useful application of a buffer operation in GIS software 2. Perform a site-suitability analysis using intersection and overlay functions of GIS software 3. Use GIS software to identify an optimal route that accounts for visibility, slope, and specified land uses 4. Perform dynamic segmentation on transportation network data encoded in a linear reference system 5. Explain how leading online routing systems work, and account for common geocoding errors 6. Use location-allocation software functions to locate service facilities that satisfy given constraints 7. Develop conceptual, logical, and physical models of a geospatial database designed in response to user requirements 8. Explain the modifiable areal unit problem in relation to the “ecological fallacy” 9. Compare characteristics and appropriate uses of geospatial modeling techniques, such as neural networks, cellular automata, heuristics, agent-based models, and simulation models such as Monte Carlo simulation 10. Assess the current state of the art in coupling predictive models and simulations with GIS software 11. Employ cartographic techniques to represent different kinds of uncertainty, including uncertain boundary locations, transitional boundaries, and ambiguity of attributes 12. Establish, reestablish, and/or monument property boundaries; represent such boundaries in plats, records, and descriptions, all under personal and professional liability as stipulated in legal statute and precedent 13. Define the sampling theorem in relation to the concept of spatial resolution of remotely sensed imagery 14. Determine appropriate image-data and image-analysis techniques needed to fulfill project requirements 15. Outline workflows that identify the sequence of procedures involved in geometric correction, radiometric correction, and mosaicking of remotely sensed data 16. Explain how to quantify the thematic accuracy of a landuse/land-cover map derived from remotely sensed imagery 17. Evaluate the thematic accuracy of a data product derived from aerial-image interpretation, such as a soils map, using ground-verification methods 18. Explain the difference between pixel-based and objectbased image classification 19. Perform object-oriented image classification using specialized software tools
Ad 3. Vývoj SW a SW aplikací Tento sektor má největší podíl na ziscích v oboru (Daratech 2006 in DiBiase et al., 2010). Programové produkty mají velký rozsah od rozsáhlých systémů po jednoúčelové aplikace. Zahrnují také aplikace pro zpracování a analýzy dat DPZ. Stále více se objevují „mashup“ aplikace s využitím API on-line mapových systémů. Přehled kritických pracovních funkcí: 1. Develop use cases for user-centered requirements analyses 2. Perform a feasibility study and cost/benefit analysis 3. Design a geospatial system architecture that responds to user needs, including desktop, server, and mobile applications 4. Communicate effectively with end-users to ensure that software applications meet user needs 5. Optimize geospatial system performance 6. Identify appropriate software development tools for particular end uses 7. Create geospatial software programs using programming languages such as C, C++, and Java 8. Ensure that the software code complies with industry standards, such as those promulgated by the Open Geospatial Consortium (OGC) 9. Identify the factors that affect the interoperability of geospatial software applications 10. Automate geospatial analysis methods such as transformations, raster analysis, and geometric operations 11. Use scripting languages such as Python and others to automate repetitive tasks in desktop geospatial software 12. Customize geospatial software using proprietary and opensource software components, such as ESRI’s ArcObjects, Intergraph’s GeoMedia software suite, and the GeoTools open-source project 13. Use scripting languages such as JavaScript, PHP, and KML to create Web-mapping applications 14. Employ query languages such as SQL to interrogate spatial Databases 15. Work effectively in teams to plan and coordinate software and application development 16. Stay informed about trends and best practices in information technology and software engineering, such as unit testing, version control, and continuous integration 17. Evaluate open-source software components for reuse and potential return contributions 18. Realize opportunities to leverage positioning technology to create mobile end-user applications 28
19. Explain how geospatial software in large enterprises fits into SOA (Service-Oriented Architecture) and SaaS (Software as a Service) 20. Be able to leverage new architectural opportunities such as cloud computing Vrstvy 6-9 obsahují schopnosti a požadavky specifické pro jednotlivá povolání. Na vrcholu pyramidy na obr. 3 vlevo je modul managementu, který je adresován samostatným Geospatial Management Competency Model. Jeho popis lze najít na stránkách URISA (poslední verze z června 2012) (http://www.urisa.org/gmcm). Obsahuje 74 základních dovedností a 18 dovednostních oblastí, které charakterizují práci nejúspěšnějších manažerů v GIS/T průmyslu. Doporučené použití Geospatial Competency Models je např. sebehodnocení existujících či připravovaných studijních a vzdělávacích programů. Přitom se neočekává plná shoda programu s modelem. Např. u GTCM se za limit dodržení standardu považuje 80 % shoda (DiBiase et al. 2010).
JINÉ
V obsahu vzdělávacího programu by měla být náležitá pozornost věnována metadatům, aby je absolventi chápali jako filosofii přístupu k informačnímu managementu a k podpoře rozhodování, nejen jako obsahový standard či SW aplikaci (Berendsen M., Hamerlinck J., Wayne L., 2003). V Evropě se ve dvouletém cyklu konají European GIS Education Seminar (http://www.eugises.eu/past.php), které jsou určeny ke sdílení myšlenek, best practices a inovací. Kromě uvedených příkladů přímých iniciativ vedoucí k realizaci vzdělávání v oblasti GIS/T je vhodné zmínit příklady Evropských (a jiných) projektů (např. Leonardo da Vinci - Lifelong Learning Program, Erasmus apod.) zjednodušeně řečeno na „meta“-úrovni, které sbírají informace o vzdělávání v oblasti, vytvářejí katalogy či přímo metainformační systémy o nich. Zaměřují se na získání přehledu a vytvoření seznamu existujících kurzů v oblasti GI, zejména profesního vzdělávání. Příkladem je třeba „LEONETWORK GISIG: A Training Network in GIS“, eGIS+ (2007 – 2009, http://www.e-gis.org), INTERNET FOR GIS, VESTA-GIS nebo ANDROID. VESTA-GIS je akronymem projektu „Odborné vzdělávání a sektorový systém tréninku v oblasti GIS & GI aplikací“. VESTA-GIS se zaměřoval na třech hlavní aktivity:
Training Framework – vytvoření metadatového katalogu kurzů a školení s evidencí a odkazy na kurzy organizované partnery. Mobility Framework – pro podporu mobilit vytvoření databáze nabídky (evidence hostujících organizací) a poptávky (zájem o výjezd jak u jednotlivců, tak u celých vysílajících organizací) VESTA-GIS Network – vytvoření sítě členů
Projekt sledoval 3 hlavní tematické podoblasti: (GI &) řízení vodních zdrojů, (GI &) ochrana přírodního prostředí a (GI &) správa a tvorba pobřežní krajiny. ANDROID představuje projekt tematicky zaměřené vysokoškolské sítě, zaměřené na vzdělávání v oblasti disaster resilience (http://www.disaster-resilience.net/). Její součástí je i integrované využití prostorových informací a technologií pro uvedené zaměření.
Zajímavou možnost rozšíření svého terciérního vzdělávání představují kurzy v rámci MOOC (Massive Open Online Courses). Fenomén MOOC popisuje např. Rychlík (2013). Na distanční kurzy na různých univerzitách z celého světa se může zapsat kdokoliv a jsou zdarma. Po jejich absolvování získává účastník certifikát z příslušné univerzity. 29
V oblasti GIS/T je možné najít na serveru Coursera (https://www.coursera.org/) základní kurzy zaměřené na úvod do kartografie, GIS, prostorového zpracování dat a prostorových analýz (např. Dr. Anthony C. Robinson z Pensylvánské státní univerzity poskytuje kurz „Maps and the geospatial revolution“ https://www.coursera.org/#course/maps, který má délku trvání 5 týdnů, vyžaduje účast 6-9 hodin v týdnu, a je zveřejněn i plán výuky po týdnech. Výuka obsahuje krátká videa (5-10 min) a psané a grafické materiály vysvětlujícími základní koncepty. Každý týden se cvičí s ArcGIS Online. Každý týden studenti absolvují kvíz z teoretických znalostí i těch získaných v laboratoři. Kurz je ukončen zkouškou. Podrobný obsah kurzu je na http://www.personal.psu.edu/acr181/GR_MOOC_Course_Outline_051013.pdf. Je zajímavé, že k četbě doporučuje UCGIS Body of Knowledge a publikaci DiBiase a dalších na stránkách Pensylvánské univerzity (https://www.e-education.psu.edu/natureofgeoinfo/). V současnosti celkově tento server nabízí 540 kurzů od 107 partnerů. Na dalších serverech zaměřených na poskytování MOOC (EdX, Udacity) je sice také řada kurzů, avšak zatím se žádný z kurzů pro naše zaměření přímo nehodí. EdX (https://www.edx.org/) zprostředkovává v současnosti 91 kurzů, organizovaných do řady kategorií mimo jiné Energy and Earth Sciences (7 kurzů), Computer Science, Engineering, Environmental Studies, Science, Social Science, Statistics and Data Analysis. Zapojené školy zahrnují mimo jiné MIT (19 kurzů), Harvard (17 kurzů), Berkeley, Delft, Georgetown, Toronto, Kyoto, Washington, Peking, Austin, Louvain. Udacity (https://www.udacity.com/courses) nabízí v současnosti 28 kurzů, rozdělených do 3 úrovní (začátečník, střední úroveň a pokročilí) a do 5 kategorií. Nejpočetnější je Computer Science, kde je zařazeno 18 kurzů (např. interaktivní 3D grafika, různé kurzy programování, webový vývoj jako Mobile Web Development). Další kategorií je matematika s 5 kurzy (2 ze statistiky a 3 z algebry), přírodní vědy se 3 kurzy (po jednom z genetiky, fyziky a psychologie, vše pro začátečníky). Posledními kategoriemi je obchod, kde je však zatím zařazen pouze 1 kurz (How to build a startup), a design s také 1 kurzem (The design of everyday things). Slibují vysokou interaktivitu, reálné příklady z praxe, krátká videa a žádné dlouhé nudné lekce, výuku vedenou experty z praxe a nadšenými učiteli, získání certifikátu. Ani zde se dosud žádný z kurzů nehodí přímo pro GIS/T zaměření. Je jisté, že se nabídka bude postupně rozšiřovat. Bude zajímavé sledovat, jak tato nová forma vzdělávání doplní tradiční schémata výuky.
PROFESIONÁLNÍ CERTIFIKACE V GIS/T Globalizace vede v jistých oblastech (např. spojených se zajištěním bezpečnosti) ke globálně akceptovaným certifikátům. Podle Longleyho et al. (2005) neexistuje žádný známý profesionální certifikát GIS/T kurzů. Přitom nepochybně existují oblasti v GIS, kde je nezbytné cvičit profesní schopnosti, protože využívání GIS vyžaduje více než jen rutinní ovládání SW a kde výsledky mohou mít velký dopad na život lidí. Obecně může být certifikace zajištěna pomocí existujících profesních orgánů (analogicky jako např. pro účetní, geodety nebo pojišťovací agenty), nebo prostřednictvím uznávaných autorit (jednotlivci nebo subjekty se zkušeností v oblasti GIS a GI). V ČR si lze představit spíše první než druhou variantu. Barnhart (1997) identifikuje 3 typy profesionální certifikace: založené na portfoliu, na dovednostech, a na kurikulu. DiBiase D. (2003) upozorňuje, že podle jeho názoru je vzdělávání GI profesionálů jak formální tak neformální značně variabilní, jak poskytovanou kvantitou, tak i kvalitou, a proto považuje za potřebné určité formy akreditace profesionálů. Ty by podle jeho názoru měly být dobrovolné a zdůrazňovat sebeevaluaci a hodnocení
30
(recenzování) podobné jako u časopisů. Např. jejich učební materiály by měly projít recenzováním podobnému recenzování výzkumných článků. Za první velký národní pokus zavést GIS certifikaci lze podle Longleyho et al. (2005) považovat certifikační program URISA v USA. V USA Asociace městských a regionální informačních systémů (Urban and Regional Information Systems Association – URISA) zahájila certifikační program v roce 2004, jehož účelem je poskytnout odborníkům v oblasti geografických informačních systémů formální proces, který má:
napomáhat vzájemnému uznání svými kolegy a vrstevníky pro příkladnou profesionální činnost a osobní přístup v oboru, napomáhat vytváření a udržování vysokých standardů profesionální práce a etického chování, povzbuzovat zájemce o profesionální činnost v oboru, aby pracovali na získávání certifikace ke svému profesnímu rozvoji a postupu; podporovat GIS profesionály ve zdokonalování jejich profesních dovedností a jejich etického chování.
Záměrem URISA je poskytnout formální systém k hodnocení kompetence GIS profesionálů. Na základě praktických zkušeností považují za nezbytné: být volný a otevřený všem; být flexibilní; vzdělávat se v oblasti GIS; být spolupracující; a dodržovat etická pravidla. Vlastní certifikace je prováděna certifikačním institutem GIS (www.gisci.org). Certifikace není založena na žádných testech, ale sebecertifikací založenou na bodech vypočtených z dosaženého vzdělání, profesionální zkušenosti a přínosu pro obor (profesi). V každé z těchto tří oblastí byly ustanoveny kritéria (benchmarky) následovně:
bakalářský titul s absolvováním kurzu (kurzů) GIS (nebo ekvivalentní), čtyři roky práce s GIS aplikací nebo zpracování (pořizování) geodat (nebo ekvivalent) a roční aktivní členství v profesionální GIS asociaci.
Komise rozhoduje u každé žádosti o certifikaci na základě shody žádosti a výše uvedených kritérií a každý úspěšný žadatel musí podepsat etická pravidla. Výše uvedený proces je možné kritizovat např. pro jeho založení na sebecertifikaci, měření investice (např. hodiny strávené ve třídě), ne výsledků a rovněž postup pro řešení případů neprofesionálního chování ještě není příliš transparentní. Navíc dochází k upřednostňování obsahu vybraných „autorizovaných“ kurzů před jinými materiály; což vedlo v jiných profesionálních certifikačních programech k zakonzervování jistého přípustného standardu a tím k podstatně oslabené inovaci. Vedle Geographic Information Systems Certification Institute (GISCI) provádí certifikaci v USA také ASPRS (the American Society for Photogrammetric Engineering and Remote Sensing). Certifikace je založena na zkouškách (ověřuje dovednosti). Požadavky pro udělování licencí a certifikace pro profesionální (oprávněné) zeměměřiče, fotogrammetry a GIS profesionály jsou publikovány National Council of Examiners for Engineering and Surveying (NCEES, http://www.ncees.org/). Certifikace vzdělávání či schopností v oblasti GIS může snad být řešena v rámci již existujících certifikačních programů. Salvemimi (2010) v příspěvku k rozšířené certifikace GIS pro oblast SDI a INSPIRE uvádí možnost využití ICT European certification programs, což jsou programy vyvíjené mezinárodními týmy odborníků na základě analýzy požadavků trhu, s několika úrovněmi certifikace (základní uživatel, profesionální uživatel, specializovaný uživatel). Jejich standardní systém obsahuje sylabus a testy. Sylabus obsahuje jednotlivé kategorie, vzdělávací oblasti a vysvětlení jednotlivých oblastí.
31
Výhodou zařazení certifikace GIS do této skupiny je skutečnost, že pro uživatele GIS hrají obecné schopnosti v oblasti informačních a komunikačních technologiích významnou roli a v takovém programu by došlo k jejich přirozenému spojení. Např. European Computer Driving Licence (ECDL) core level obsahuje následující moduly zaměřené na získání „driving licence“ pro obecné uživatele počítačů: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Koncepty v informačních technologiích. Užívání počítače a řízení souborů. Zpracování textu. Tabulkové kalkulátory. Databáze. Prezentace. Informace a komunikace.
Kromě této základní úrovně je možné absolvovat pokročilou úroveň (obecné 4 moduly a další definované univerzitami) či specializovanou do jednotlivých oblastí, mimo jiné právě i GIS (analogie GIS driving license). Pro představu v Itálii v roce 2010 pracovalo 2700 testovacích center, v rámci programu ICDL (zřejmě International Computer Driving Licence) pak ve světě (kromě Evropy v řadě dalších zemí jako jsou Čína, Austrálie, Indie, Saudská Arábie, Chile) na 2 mil. certifikovaných absolventů (říjen 2004). Salveminiho návrh „GIS advanced certification SDIs & INSPIRE“ (Salvemini 2010) pokrývá následující oblasti: Část 1: SDI obecné koncepty (s cílem porozumět SDI, SDI technologiím a geo-prostorovému rámci služeb) Část 2: SDI a INSPIRE:
Obecné koncepty směrnice INSPIRE (s cílem porozumět směrnici INSPIRE a jejím přínosům). Aktéři, jejich role a časový plán INSPIRE (s cílem identifikovat aktéry a role, fáze implementace, porozumět geoportálu INSPIRE, identifikovat uživatele, porozumět metrikám užití SDI).
Část 3: Dovednosti uživatelů geoportálu (používání webových služeb, připojení síťových služeb z desktopového GIS, používání editoru metadat INSPIRE). Jiným příkladem, opět z Itálie, je iniciativa AICA, the ECDL Foundation national operator v Itálii, ve spolupráci s LABSITA, která spustila program GIS (Geographic Information System), kde certifikace vyžaduje demonstrování dovedností z oblastí (http://www.ecdl.org/programmes/index.jsp?p=771&n=772):
Základní koncepty IT používaného v GIS. Složky GIS. Geodézie a topografie aplikovaná v GIS. Koncepty a techniky digitální kartografie. Techniky pro analýzy a prohlížení v GIS.
Dovednosti jsou testovány otázkami s volbou z více odpovědí a praktickým testem v nejvíce používaných GIS software. Celkově je však potřebné pojmout případnou certifikaci šířeji na základě společně domluvených principů a vzdělanostních oblastí, kde vhodnou inspirací může být UCGIS. Na závěr je nutné upozornit, že předností certifikace GIS/T odborníků by mohlo být zlepšení profesionálních standardů; na druhou stranu to ale může zpomalit inovaci (Longley et al., 2005).
32
4. PROFESE A ZAMĚSTNANOST V OBLASTI GIS/T Nejdříve je nutné se pokusit o rozdělení lidí pracujících s GIS/T do skupin podle jejich vztahu k profesi a k systémům. Jednoduché dělení může být na „profesionály GIS/T“, pro které využívání GIS/T představuje hlavní pracovní činnost, a uživatele GIS/T, kteří při své práci v různém rozsahu pracují s GIS/T a využívají je při řešení svých jinak (tematicky) zaměřených úkolů. Vymezení jednotlivých pracovních pozic je silně závislé již i na tom, jak se bude definovat či vymezovat GIS/T průmysl (industry). URISA Model Job Descriptions for GIS Professionals (Huxhold, 2000b, in Dibiase et al., 2006) identifikuje 6 obecných pracovních pozic pro GIS profesionály: manažer, koordinátor, specialista, programátor, analytik a technik. Podobně jako v Marblově pyramidě na sebe jednotlivé pracovní pozice navazují – každá role zahrnuje větší část znalostí a dovedností z role nižší. U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration (DOLETA) přijala definici GIS/T průmyslu vypracovanou a prodiskutovanou v letech 2004-2006 (podíleli se na ni především Geospatial Information Technology Association GITA a Association of American Geographers AAG): The geospatial industry acquires, integrates, manages, analyzes, maps, distributes, and uses geographic, temporal, and spatial information and knowledge. The industry includes basic and applied research, technology development, education, and applications to address the planning, decisionmaking, and operational needs of people and organizations of all types. (GITA and AAG 2006, in DiBiase et al. 2010). Na jejím základě DOLETA postupně definovala 6 nových pracovních pozic, provedla pro ně průzkum, odhadla zaměstnanost a očekávaný vývoj požadavků na tyto profese do roku 2018. Celkově podle DOLETA v roce 2008 pracovalo v GIS/T průmyslu v USA 857000 lidí mimo programátory a vývojáře GIS/T software (DiBiase et al. 2010) a požadavky do roku 2018 odhadla na 340000 dalších pracovních míst. Tento nárůst je skutečně impozantní, u některých profesí to bylo více než 20% ročně, a souvisí s významem a důvěrou v tento sektor v USA - „geospatial technology“ byla identifikována v roce 2003 jako jeden ze 14 „high-growth sectors“. Nicméně odhad růstu byl přehnaný. V současnosti stránky http://online.onetcenter.org/ ukazují odhad zaměstnanosti pro rok 2010, který většinou neodpovídá původní optimistické předpovědi. Navíc kopie číselných údajů pro některé dvojice řádků vzbuzuje podezření, že je odhad pro příslušnou profesi promítnut dvakrát. Pokud by tomu tak bylo, byla by výsledná suma pouze 448 000 pracovníků v GIS/T průmyslu.
33
Obr. 4 Zaměstnanost a odhad vývoje v GIS/T profesích v USA (DiBiase et al., 2010).
*New occupations established late 2009. Note: Employment and growth estimates do not include geospatial software programmers and application developers. Source: U.S. Department of Labor Employment and Training Administration, O*NET Online, http://online.onetcenter.org/,September 6, 2010 Tab. 2 Zaměstnanost a odhad vývoje v GIS/T profesích v USA (http://online.onetcenter.org/, červen 2013)
Profese
Odhad zaměstnanosti 2008 58000 77000 58000 65000
Odhad zaměstnanosti 2010 51000 57000 51000 62000
Projektovaný nárůst do roku 2020 (nová místa) 24200 20000 24200 33500
očekávaný roční růst (interval)
Surveyors 20-28% Surveyors technicians* 10-19% Geodetic surveyors* 20-28% Precision Agriculture 10-19% Technicians* Mapping technicians* 77000 57000 20000 10-19% Geographic information system 209000 210000 51600 3-9% technicians* Geospatial Information Scientists 209000 210000 51600 3-9% and Technologists* Cartographers and 12000 14000 6100 20-28% Photogrammetrists Remote Sensing Scientists and 27000 30000 13300 3-9% Technologists Remote sensing technicians* 65000 62000 33500 10-19% * uvedené záznamy mají v tabulce číselného dvojníka a není jasné, zda nejde o společný odhad pro obě profese „Odhad zaměstnanosti 2008“ je převzat z DiBiase et al, 2010. Výrazně nižší odhad uvádí American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS), která výsledek šetření v roce 2004 – 175000 lidí – extrapolovala na 315000 pro rok 2008 na základě odhadu růstu zisku mezi roky 2004 a 2008 podle výzkumu Daratech. Částečně je to způsobeno odlišnou definicí GIS/T průmyslu použitou DOLETA, ASPRS a Daratech. I tak je však odhad považován za podceněný srovnáním velikosti zisků v této doméně s Austrálií a Čínou (DiBiase et al, 2010).
34
Lze očekávat, že postupné zpřesňování vymezení průmyslu a zejména pracovních pozic povede ke zpřesňování statistik a přesnějším odhadům vývoje. Někteří rovněž očekávají další rozšíření sledovaných pracovních pozic např. o marketingové specialisty (DiBiase et al. 2010). Každopádně v roce 2010 podle autorů článku nikdo nepochyboval o významném nárůstu počtu pracovních míst a na to navazující požadavky na zvýšení kapacity a efektivnosti vzdělávací infrastruktury k urychlenému uspokojení poptávky. Jedním z podstatných kroků byla příprava Geospatial Technology Competency Model (viz dříve). V ČR je situace se zjišťováním počtu pracovníků v oblasti GIS/T složitější a zřejmě by vyžadovala provedení specializovaného průzkumu. Specializované profese nejsou v oficiálních statistikách odlišeny. Pokusme se vyjmenovat pracovní pozice, obsazované nejčastěji specialisty GIS/T:
Správce GIS (správce geodat apod.). Správce informačního systému (např. městského). Analytik (s důrazem na prostorové a časoprostorové úlohy). Vývojář GIS/T aplikací. Programátor GIS/T aplikací. Kartograf. Technik zeměměřictví. Zeměměřič. Technik v GIS/T. Specialista DPZ a fotogrammetrie. Marketing GIS/T. Specialista pro modelování v GIS/T. Výzkumník.
Jejich seznam by bylo vhodné upravit podle průzkumu reálné situace v praxi, ideálně společně s odhadem počtu míst a očekávaného vývoje. Jednotlivé profese by bylo vhodné charakterizovat typizovaným popisem práce (velmi extenzivně jsou pracovní pozice popisovány v databázi http://online.onetcenter.org/). V ČR na základě zákona č.179/2006 Sb. existuje Národní soustava kvalifikací, které jsou postupně vymezovány (rozlišovány) a definovány. V oboru „Stavebnictví, geodézie a kartografie“ (http://www.narodnikvalifikace.cz/kvalifikaceVeSkupineVzdelani.aspx?s=19) obsahuje zatím pouze kvalifikace stavební. Koncepce VÚGTK (VÚGTK, 2011) uvádí úvahu o současné a budoucí potřebě zeměměřičů, kterou připravilo vedení Českého svazu geodetů a kartografů. Pokud za zeměměřiče považujeme každou osobu mající střední odborné nebo vysokoškolské vzdělání zeměměřického směru, pak podle kvalifikovaného odhadu pracovalo v roce 2010 (VÚGTK, 2011):
v resortu ČÚZK cca 3000 zeměměřičů, v ostatních orgánech veřejné správy 800 zeměměřičů, v soukromé sféře 4000 zeměměřičů, ve školství 100 zeměměřičů.
Celkem jde téměř o 8 000 zeměměřičů, jejichž předpokládaná doba aktivní životnosti je 40 let, takže roční potřeba nových absolventů středního odborného a vysokoškolského studia by teoreticky byla 200 pracovníků. Vzhledem k působení řady faktorů, jako jsou pokračující redukce počtu státních zaměstnanců, sílící propouštění zaměstnanců v zeměměřických firmách a automatizace a urychlování pracovních procesů, je velmi reálný 35
předpoklad, že v období 2012-16 bude zaměstnáno jen 50 % z výše uvedeného celkového počtu, takže potřeba nových absolventů bude kolem 100 ročně (VÚGTK, 2011). Budoucí možné uplatnění absolventů oboru zeměměřictví na VŠ je závislé na společenské poptávce po produktech tohoto oboru a také v neposlední řadě na schopnosti, jak dokáže tyto produkty nabídnout společnosti a jak se odborníci (hlavně absolventi vysokých škol s novými specializacemi) dokážou uplatnit ve společnosti. Pro oblast SMD středních měřítek předpokládá koncepce (VÚGTK, 2011) v období 2012-2016 stagnaci až mírný pokles dosavadních kapacitních potřeb.
K hlavním profesím, resp. profesním rolím, které využívají GI, patří (Hrabík et al. 2010, rozšířeno) (tedy uživatelé GIS/T):
Úředník
Hasič, záchranář, policista
Informatik
Právník
Účetní
Manažer
Politik
Zemědělec, lesník
Vodohospodář
Řidič
Dopravce, logista
Učitel
Výzkumník
Voják
Seznam profesí jistě může být širší. Počty uživatelů je jistě obtížné odhadnout, ale bylo by to velmi žádoucí pro posouzení dopadů. Jednou z možností je odhad prostřednictvím počtu uživatelů webových mapových služeb.
Je nezbytné si uvědomit, že by nemělo být cílem dalšího vzdělávání v oblasti GIS/T snažit se z těchto uživatelů vytvářet profesionály GIS/T. Mají své profese (např. stavební řízení či územní plánování) a ty zůstávají jejich prioritou. Proto musí být trénováni efektivně v dovednostech a znalostech, které skutečně využijí a zapojí při své práci. U většiny z nich (vyjma informatiků, příp. vědců) si nelze představovat, že např. budou vyvíjet GIS aplikace, a to ani na úrovni skriptování. Vedle předchozího tematického (profesního) členění je uživatele GIS/T užitečné klasifikovat podle několika dalších hledisek, zejména:
Intenzita využívání GIS/T Samozřejmě zásadní význam má GIS/T pro ty uživatele, kteří významnou část své pracovní doby využívají tyto aplikace a data.
36
Příklady – úředník stavebního úřadu, apod.
Pravidelnost užívání GIS/T U některých profesí může být potřeba velmi významná, avšak periodická (např. roční podrobná analýza s využitím GIS/T) nebo nepravidelná, občasná (typický příklad řešení krizových situací, evakuace lidí apod.). Příklady – hasiči, záchranáři, policisté a ostatní specialisté v krizových resortech využívají GIS jako nástroj rychlého a efektivního řešení krizových situací, i nástroj modelování možných krizových situací a cílevědomé přípravy na ně (Hrabík et al., 2010).
Úroveň a náročnost využití GIS/T U některých profesí (např. politici, manažeři) stačí standardní, jednoduché funkce a standardní ovládání SW aplikace. U jiných jsou vyžadovány sofistikované úlohy s nutností uživatelem zadávané parametrizace, optimalizace řešení, vhodné volby postupů, nutnosti validace výsledků apod. Příklady – vodohospodář může vyžadovat modelování v GIS, od tvorby hydrologicky korektního reliéfu povrchu, přes srážkoodtokové modelování až po požadavky na dynamickou vizualizaci.
Celkově pak můžeme popsat následující 4 hlavní kategorie s ohledem na potřeby při vzdělávání:
Profesionálové (specialisté GIS/T) – nezbytný systematický odborný růst a vzdělávání, vysoká kvalita vzdělávání, všestrannost, důraz i na manažerské, obchodní a komunikační dovednosti, soft skills. Samozřejmě je potřebné brát v úvahu zaměření jejich profese. Intenzivní uživatelé – je třeba je např. dobře připravovat na změny v informačním systému, kdy musí být zajištěno včasné školení a trénink. Při výuce je nutné klást důraz na efektivitu a možnosti využití školeného systému, zejména správnost postupů, vyšší míru využití aplikací a zdrojů. Periodičtí uživatelé – zde je vhodné synchronizovat školení s periodou potřeby práce s GIS/T pro pravidelné udržování vysoké úrovně dovedností (použití vzdělávání v pravý čas JIT). Občasní uživatelé – je třeba jim zajistit pravidelný trénink, nezbytný pro udržování požadované úrovně práce se systémem.
Současně je potřebné připomenout otázku motivace a stabilizace pracovníků. POSOPD (Hrabík et al., 2010) rozlišuje dvě kategorie úředníků z hlediska využití GIS/T – vyspělé uživatele, kteří jsou často sami katalyzátorem zavádění GIS do nejrůznějších agend a veřejných služeb; a uživatele, kteří geoinformatice rozumějí méně a u kterých je potřebné rozšířit vzdělávání. Hrabík et al. (2010) upozorňuje na základě místního šetření, že velmi často je tato oblast podfinancovaná a nezbývají na ni peníze. Je vhodné doplnit, že nelze jen spoléhat na vzdělávání uživatelů – zejména u základních (občasných) uživatelů. Významnou roli by také měly hrát kvalitně připravené aplikace, dostatečně snadné a robustní z hlediska ovládání, ale přitom by nemělo jít o systémy typu černá skříňka. V případě občasných uživatelů tvoří větší skupinu „začáteční“ uživatelé GIS/T. Často jde o tzv. znovuzačínající uživatele – po získání dostatečných vědomostí a dovedností (na školeních) dochází k postupnému útlumu v důsledku faktu, že GIS/T nevyužívají denně ani často, a tak se vrací na úroveň začátečních uživatelů. Naopak možnosti financování rozvoje specialistů GIS/T jsou podle závěrů místního šetření (Hrabík et al., 2010) obvykle dostatečné. Problémem může být jejich stabilizace, protože po dosažení vysoké odborné úrovně 37
odcházejí zejména do soukromého sektoru a veřejná správa tak ztrácí odborníky. Na základě zpětné vazby z místních šetření se systém mzdového zařazení a kariérního rozvoje specialistů GIS/T ve veřejné správě jeví jako nedostatečný. POSOPD (Hrabík et al., 2010) zdůrazňuje, že u všech profesních rolí je potřeba věnovat pozornost rozvoji lidských zdrojů a přenosu know-how. Doporučují formu vzorových projektů a metodik, detailně seznamujících s dosud nevyužívanými možnostmi GIS/T, zejména v oblasti strategického rozhodování. To však nemusí být efektivní. Je potřeba především posílit efektivní výkon veřejné správy. V situaci, kdy jsou úředníci přetíženi (alespoň se tak cítí) nebo jejich iniciativa může být vnímána kontraproduktivně, není vhodné radit úředníkům, že mají iniciativně připravovat nové aplikace.
38
5. VZDĚLÁVÁNÍ V ČR V GIS/T Dokument Národní geoinformační infrastruktura ČR (Program rozvoje v letech 2001 – 2005) uvádí mimo jiné cíl 4 „Zajištění odpovídajících technických podmínek pro práci s geoinformacemi zejména ve veřejné správě a školství“, s uvážením potřeb vztahujících se k využití geodat a geoinformací: (i) pro výkon veřejné správy, (ii) pro veřejné informační služby, (iii) pro vzdělávání. Na vzdělávání je zde tedy upozorněno v souvislosti s nutností zajištění vhodných technických podmínek (tj. zřejmě komplex HW, SW+služby, data) pro školství. Je to jistě jeden z ovlivňujících faktorů, avšak dnes již zřejmě není klíčový. Jako opatření k tomuto cíli se měl zpracovat projekt 4.1: Zpracovat Koncepci rozvoje využití geodat a geoinformací ve veřejné správě a školství, což se zřejmě nenaplnilo. Hlavní okruhy NGII (Nemoforum, 2001-5) (Pauknerová, 2013) zahrnují mimo jiné:
kvalifikace odborných pracovníků z oblasti geomatiky a geoinformatiky, znalostní úroveň uživatelů z široké veřejnosti umožňující využití nových možností a dostupnosti geodat a geoinformací
Význam vzdělávání zdůraznily i závěry ze semináře Digitální mapa veřejné správy – první kroky, čtyři roky (Nemoforum, 21.11. 2012), které uvádějí, že s ohledem na efektivnost využívání nejen DMVS, ale prostorových dat obecně, je třeba věnovat co nejvíce úsilí zejména vzdělávání úředníků.
OBLAST FORMÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ Jak vyplývá z předchozí kapitoly o vzdělávání obecně v ČR a v zahraničí, problémů a výzev je celá řada. Kapitola je členěna podle struktury vzdělávací infrastruktury.
SEKUNDÁRNÍ VZDĚLÁVÁNÍ Střední školy se speciálním zaměřením na GIS/T v ČR nejsou. Přehled středních odborných škol pro resort zeměměřictví a katastru poskytuje koncepce (VÚGTK, 2011). Uvádí, že: Střední odborné školy se snaží držet krok se zaváděním nových metod, přístrojů a technologií. Výuka byla dosud vesměs na dobré úrovni, což potvrzují poznatky z praxe, neboť zájem o absolventy zejména SPŠ zeměměřické v Praze je v zeměměřických firmách stále velký a dostávají často přednost před absolventy bakalářského studia na vysokých školách. S tímto tvrzením kontrastuje současná snaha magistrátu hl. m. Prahy zrušit samostatnou SPŠ zeměměřickou v Praze a sloučit se SPŠ stavební v Praze na Pankráci. Stručná charakteristika jednotlivých škol a počty absolventů (VÚGTK, 2011):
SPŠ zeměměřická v Praze vyučuje v oborech Geodézie (3. a 4. ročník) a Geodézie a katastr nemovitostí (1. a 2. ročník). V současnosti na škole studuje 200 žáků (cca 50 absolventů ročně). SPŠ Duchcov má ve studijním oboru Geodézie 70 žáků (cca15 absolventů ročně). V oblasti celoživotního vzdělávání spolupracuje s firmami, které spadají pod Báňský úřad v oblasti Geotechnika. SPŠ stavební Brno vyučuje mimo stavebních oborů i obor Geodézie a katastr nemovitostí. V současnosti na tomto oboru studuje cca 75 žáků (cca 20 absolventů). SPŠ stavební Opava vyučuje mimo stavebních oborů i obor Geodézie a katastr nemovitostí. V současné době jsou na škole 3 třídy tohoto zaměření, v r. 2011 vyšlo 15 absolventů.
39
Studium na všech výše zmíněných středních odborných školách je čtyřleté s maturitou. V některých dalších SPŠ stavebních (např. v Plzni) jsou zřizovány zeměměřické třídy, ale ne každým rokem. Je však třeba přiznat, že úroveň všeobecného vzdělání absolventů středních odborných škol rapidně klesá (viz výsledky státních maturit!) a při přijímání studentů na vysoké školy jsou absolventi gymnázií jednoznačně úspěšnější.
TERCIÉRNÍ VZDĚLÁVÁNÍ V tab. 3 jsou uvedeny v současnosti akreditované studijní obory na úrovni bakalářského či magisterského stupně podle databáze Akreditační komise, v jejichž názvu je geodézie, kartografie, geoinformatika nebo geomatika, s doplněním oboru Vojenská geografie a meteorologie, který připravuje odborníky se znalostí geoinformačních technologií pro potřeby Armády ČR. Údaje o počtu absolventů poskytly příslušná studijní oddělení, případně pedagogové z daného oboru. Je třeba upozornit, že údaje reprezentují aktuální stav v daném roce, který může být vychýlen náhodnou situací.
Tab. 3 Přehled vysokých škol, kde jsou v současnosti akreditovány studijní obory geodézie, kartografie, geoinformatika a geomatika na úrovni bakalářského či magisterského stupně, s doplněním oboru Vojenská geografie a meteorologie (databáze Akreditační komise, červen 2013)
Vysoká škola a fakulta
Studijní program
Studijní obor
ČVUT v Praze, Fakulta stavební
Geodézie a kartografie
Geodézie a kartografie Geodézie, kartografie a geoinformatika Geoinformatika Geodézie a kartografie Geoinformatika Geodézie a kartografie
MENDELU v Brně, Lesnická a dřevařská fakulta
Aplikovaná geoinformatika Aplikovaná geografie Geografie
MU v Brně, Přírodovědecká fakulta
OU v Ostravě, Přírodovědecká fakulta UK v Praze, Přírodovědecká fakulta
Geografie a kartografie
Aplikovaná geografie a geoinformatika Kartografie, geoinformatika a dálkový průzkum Země Geografická kartografie a geoinformatika Geografie a kartografie se zaměřením na vzdělávání Geografická kartografie a geoinformatika Učitelství geografie a kartografie pro střední školy (dvouoborové)
Stupeň studia (+ kombinovaná forma) Bc Bc Bc NMgr NMgr PhD (+k) PhD (+k)
Počet absolventů* 28 0 6 31 19 5 2
6 Bc 1 PhD (+k) 14 Bc 3 Bc 14 NMgr 6 NMgr 4
Geografie
Geografie
Kartografie a geoinformatika Fyzická geografie a geoinformatika Geografie a kartografie Kartografie a geoinformatika (jednooborové) 40
Bc 0 Bc Bc
NMgr
38** 0
Kartografie
Kartografie a geoinformatika
Kartografie, geoinformatika a dálkový průzkum Země UP v Olomouci, Přírodovědecká fakulta
VŠB-TU Ostrava, Hornicko-geologická fakulta
Geografie
Geodézie a kartografie
Geodézie, kartografie a geoinformatika
VUT v Brně, Fakulta stavební
ZU v Plzni, Fakulta aplikovaných věd Univerzita obrany v Brně, fakulta vojenských technologií
Geodézie a kartografie
Geomatika Vojenské technologie
Mgr 1
Geoinformatika a geografie Geografie - aplikovaná geoinformatika Geoinformatika Geoinformatika a kartografie Důlní měřictví Geoinformatika Inženýrská geodézie Důlní měřictví Inženýrská geodézie Důlní měřictví a geodézie
PhD (+k) Bc NMgr NMgr PhD (+k) Bc (+k) Bc (+k) Bc (+k) NMgr (+k) NMgr (+k) PhD (+k)
Geoinformatika
PhD (+k)
Geoinformatika Geodézie a kartografie Geodézie, kartografie a geoinformatika Vojenská geodézie a kartografie Geodézie a kartografie Geodézie a kartografie Geomatika Geomatika Geomatika Vojenská geografie a meteorologie
NMgr (+k) Bc (+k)
21** 13** 3 0+3(k) 7+1(k) 32+10(k) 0+3(k) 34+24(k) 4 (k) 4 (2012) 0 (2013) 11+3 (k)
27 + 12(k) 0
Bc 0 Bc NMgr PhD (+k) Bc (+k) NMgr (+k) PhD (+k) Bc. NMgr.(+k) Ph.D. (+k)
41+ 0 (k) 0 + 1 (k) 0 3 1 5 9+0 1
Poznámky: *Počet absolventů, kteří úspěšně ukončili studium ve školním roce 2012/13, pokud není uvedeno jinak (stav 30.6.2013). Údaje poskytly příslušná studijní oddělení, případně pedagogové z daného oboru. ** jde o pouze část absolventů, není zahrnut podzimní termín státnic
41
Počet a podíl absolventů podle stupně studia
19 4% Bc.
217 49%
Mgr. Ph.D.
211 47%
Obr. 5 Počet a podíl absolventů studijních oborů geodézie, kartografie, geoinformatika a geomatika podle stupně studia (průzkum na vysokých školách, červen 2013)
Počet a podíl absolventů podle oboru studia 4 1%
Geodézie + důlní měřičství
102 23%
Geoinformatika
251 57%
84 19%
Geografie a kartografie Geomatika
Obr. 6 Počet a podíl absolventů studijních oborů geodézie a důlní měřictví, geoinformatika, geografie a kartografie a geomatika (průzkum na vysokých školách, červen 2013)
Ačkoliv názvy oborů v tabulce ukazují na několik hlavních směrů, jsou studijní plány značně různorodé a odrážejí různý základ a zaměření jednotlivých garantujících pracovišť. Stojí za úvahu porovnat studijní plány s obsahem zahraničních integrovaných kurikul, jako je UCGIS body of knowledge, resp. GCM. Kromě výše uvedených oborů probíhá výuka GIS/T v rámci jednotlivých předmětů či jejich bloků při přípravě řady jiných profesí. Výuka na VŠ se potýká s řadou problémů, z nichž některé již byly uvedeny v obecné teoretické části. Problémem může být nedostatečná modernizace a aktualizace výuky v důsledku omezeného rozsahu změn, které je možné provést bez nové akreditace či reakreditace (VÚGTK, 2011). Koncepce dále uvádí, že přestože je současná společenská poptávka po prostorových datech shromažďovaných a poskytovaných v oborech 42
zeměměřictví a katastru nemovitostí velká, není ekonomická situace ve výuce zejména na ČVUT záviděníhodná (všechny pražské školy jsou de facto vyřazeny z možnosti čerpání financí ze strukturálních fondů EU). Řešením však nesmí být podbízení se studentům a rozdávání diplomů s jediným cílem inkasovat dotace MŠMT, protože společným zájmem jsou kvalitní absolventi. Koncepce upozorňuje pro případ výuky zeměměřičů (podobné to bude i u dalších oborů), že současná pravidla financování vysokoškolské výuky jsou výrazně nespravedlivá, protože zcela ignorují ekonomickou náročnost výuky, která kromě drahé přístrojové základny není myslitelná bez výuky v terénu. Dlouhodobá koncepce zeměměřického vysokoškolského vzdělání (VÚGTK, 2011) pochopitelně nesmí ignorovat realitu praxe a současné předpoklady a schopnosti studentů, zároveň však musí hledět za horizont současných problémů i praktických požadavků a garantovat studijní plány směřující k hlubšímu teoretickému zázemí, které by zeměměřickému inženýrovi vystačilo na delší období a které by dále rozvíjel formou celoživotního vzdělávání. Rovněž se zdůrazňuje adaptibilita absolventů, nikoliv úzká specializace. Objevují se i individuální požadavky na obměnu plánů VŠ studia. Např. koncepce (VÚGTK, 2011, s. 90) vyzývá zakomponovat problematiku „infrastruktura pro prostorové informace“ jako samostatný předmět v rámci vzdělávání zaměřeného na obory zeměměřictví a KN aj.: v denním (tj. počátečním) studiu (MS, DS, mezioborové programy), v celoživotním (tj. dalším) vzdělávání, Na základě spolupráce resortu ČÚZK a vysokých škol doporučuje zadávat a řešit tematické úkoly (spojené s IPI) v rámci magisterských a doktorských prací. Je však otázkou, zda nejsou potřebné přímo koncepční změny. Jedním z problémů je, že v oblasti GIS/T chybí jednotná a všeobecně akceptovaná terminologie. Vybavenost vysokých škol je na relativně dobré úrovni, mimo jiné i díky operačním programům. Problémy mohou působit náročnost upgrade HW (např. totální stanice, velkoformátové tiskárny, GPS) a SW, kde poplatky za maintenance mohou tvořit významnou zátěž rozpočtů. Přirozenou součást dalšího formálního vzdělávání tvoří kombinovaná nebo distanční forma vysokoškolského studia. Podle (Strategie CU 2007) patří Česká republika s podílem 1,4 % do poslední skupiny evropských zemí, pokud jde o účast dospělých na formálním vzdělávání na školách. Starší a střední věkové skupiny nad 45 let se tohoto typu vzdělávání v ČR prakticky neúčastní vůbec. Nabídka kombinovaného studia je však v oblasti GIS/T malá. Kombinované studium je nabízeno především pro doktorské studium, pro bakalářský stupeň pouze Geodézie a kartografie na VUT v Brně, Geoinformatika, Důlní měřictví a Inženýrská geodézie na VŠB-TU Ostrava, Geomatika na ZČU v Plzni, Vojenská geografie a meteorologie na UO v Brně, pro navazující magisterský stupeň pouze výše uvedené obory na VŠB-TU Ostrava, UO v Brně a ZČU v Plzni. Impulsem pro rozvoj vysokoškolského studia i v zaměření na GIS/T byla realizace řady projektů v rámci Operačního programu vzdělávání pro konkurenceschopnost. Zaměřovaly se na rozvoj studijních oborů jak z hlediska podpory technického a programového vybavení, tak rozvojem přípravy studijních opor (včetně elearningových), přípravou nových neformálních forem vzdělávání jako jsou specifické kurzy či letní školy apod. Bez nároku na úplnost jmenujme jako příklady takových projektů NeoCartolink, Geotým, GeoComputation. Bylo by přínosné shrnout výsledky takových projektů.
43
CELOŽIVOTNÍ VZDĚLÁVÁNÍ V návrzích koncepce (VÚGTK, 2011) pro oblast celoživotního vzdělávání v resortu zeměměřictví a katastru nemovitostí jsou zastoupeny především náměty pro další vzdělávání: Současný zeměměřič potřebuje získat základní znalosti nejen v oblasti využívání nejmodernějších informačních technologií v geodézii, fotogrammetrii, kartografii a katastru nemovitostí, ale také: a) marketingu (zeměměřič nemůže být pouhým dodavatelem služeb a produktů, ale musí znát požadavky svých zákazníků a systematicky je objevovat), b) ekonomiky a plánování (investice do nových technologií musí být podloženy důkladnou finanční rozvahou), c) o kvalitě (je třeba umět zajistit adekvátní kvalitu požadovaných prací), d) obchodní strategie (správné jednání se zákazníkem, aby se zákazník stal dlouhodobým partnerem a nejen zdrojem výdělku z hlediska krátkodobého oportunismu; zeměměřič musí být i obchodním konzultantem). VÚGTK (2011) navrhuje následující zásady pro přípravu programů a organizace celoživotního (zřejmě ve smyslu dalšího) vzdělávání: náplň celoživotního vzdělávání bude stanovena na základě průzkumu u uživatelů výsledků činnosti zeměměřických a obdobných firem, například u správních úřadů krajů a obcí, developerů a stavebních firem, vlastníků dopravní a technické infrastruktury, zemědělců, notářů a advokátů, osnovy budou aktualizovány průběžně, účast na celoživotním vzdělávání bude dobrovolná pro výkonné zeměměřiče, avšak pro státní úředníky a ÚOZI by měl být celoživotní profesní rozvoj (Continuing Professional Development - CPD) povinností a samozřejmostí. Příkladem mohou být zásady CPD schválené a přijaté KGK, za výběr lektorů (zejména z řad pracovníků VÚGTK, státních orgánů, škol a významných představitelů praxe) podle požadovaných témat by měl zodpovídat ODIS VÚGTK. Realizace takto pojatého celoživotního vzdělávání zeměměřičů by se neměla stát předmětem komerce. Poplatky za účast na vzdělávacích programech budou přiměřené nákladům na jejich organizaci. Program CPD v oborech zeměměřictví a katastru nemovitostí zpracovala v roce 2010 zatím pouze KGK ve spolupráci s VÚGTK a pokusila se i o jeho koordinaci s vysokými školami, ČÚZK, ČSGK, ČAGI a dalšími odbornými organizacemi. Vzhledem k minimálním zkušenostem má však tento program ještě řadu nedostatků, zejména není zpracován podle nezávislého průzkumu požadavků zeměměřické praxe (jak jej v současné době např. provádí VUT v Brně na Moravě). Podle koncepce (VÚGTK, 2011) může patřit mezi aktuální témata k diskusi v české zeměměřické komunitě, týkající se období 2012-16 v oblasti CPD, také povinné doškolování úředně oprávněných zeměměřických inženýrů (ÚOZI). K tomuto účelu by bylo třeba: a) zpracovat a schválit program CPD ÚOZI (VÚGTK ve spolupráci se školami a profesními organizacemi), b) vypracovat e-learningový program a on-line testy, kde by si mohli ÚOZI sami ověřit, zda potřebují své vědomosti aktualizovat nebo jsou ještě sami schopni vstřebat rychlý rozvoj techniky a technologií. Tato myšlenka vychází ze skutečnosti, že řada ÚOZI složila zkoušky před 20-30 roky, často jsou již v důchodovém věku a stále potvrzují výsledky zeměměřických činnosti provedených soudobými technologiemi, i když někteří k tomu nemají adekvátní nové odborné znalosti získané celoživotním vzděláváním. V polovině roku 2011 je CPD zajišťován pouze pro zaměstnance resortu ČÚZK, a to jak po jazykové, tak odborné stránce. ÚOZI mají sice možnost navštěvovat různé kurzy a semináře, případně kurzy pořádané vysokými školami. Organizace těchto kurzů je však často motivována především komerčně a nesystémová. Zde lze využít zejména zkušeností ODIS VÚGTK, který je držitelem mnoha licencí (16), k pořádání takových školení a má rovněž potřebné informační zázemí v Zeměměřické knihovně, mezinárodních stycích a organizačních zkušenostech včetně týmu zkušených lektorů. V oblasti GIS/T je vhodné využít zahraniční zkušenosti, zejména ty, které představují výsledek dlouhodobé koncepční práce na společných vzdělávacích projektech jako je UCGIS body of knowledge a GTCM. Je otázkou, zda v oblasti vzdělávání (zejména celoživotního učení, či pouze další vzdělávání) nezaložit společnou oborou radu. 44
Pro oblast zeměměřictví a katastru nemovitostí již v polovině 90. let navrhoval prof. Enemark (VÚGTK, 2011) založení oborové rady pro rozvoj vzdělávání (Educational Development Advisory Board), ve které by byly zastoupeny vysoké školy, ČÚZK, Komora geodetů a kartografů a Český svaz geodetů a kartografů, s cílem podpořit: a)
vzájemné porozumění potřebám a podmínkám vysokých škol, zeměměřické praxe, veřejného i soukromého sektoru, b) sdílení zodpovědnosti za budoucnost zeměměřického vzdělání a rozvoje zeměměřické komunity v České republice, c) rozvíjení zeměměřické profese identifikováním budoucích výzev a úkolů a naplňováním příštích potřeb zeměměřičů. Podle koncepce (VÚGTK, 2011) vznik podobné rady sice iniciovala Komora geodetů a kartografů v roce 1997, ve které měli být zastoupeni podnikatelé, vysokoškolští učitelé, vědečtí pracovníci, představitelé státní správy v oboru a odborníci z praxe, avšak následně byla založena s jinými cíli Zeměměřická oborová rada, bohužel bez účasti ČÚZK. Nevýrazná aktivita většiny členů souvisela mj. s nechutí zapojit se do planých polemik KGK s ČÚZK. V roce 2011 rada nevyvíjela žádnou činnost, ale byla stále registrována na MV. Důležitou otázkou je také budování a rozvoj etických zásad v profesi. Všimněme si, jaký význam jim přikládají v zahraničí, zejména v USA (široké pojetí etických zásad, jejich respektování jako povinná součást členství v profesních organizacích apod.). V oblasti zeměměřictví a katastru nemovitostí existuje Etický kodex pro evropské zeměměřiče, který byl schválen Radou evropských zeměměřičů (CLGE) na Valném shromáždění v Římě dne 12. září 2009 (VÚGTK, 2011). Text tohoto kodexu je zveřejněn v plném znění na webových stránkách KGK (www.kgk.cz) Kromě obecných etických zásad zdůrazňuje: a) kvalitu a kompetentnost poskytovaných zeměměřických služeb, b) vztah k odběratelům zeměměřických služeb, c) vztah k ostatním zeměměřičům, d) odbornou kvalifikaci a kontinuální vzdělávání, e) způsob kontroly dodržování tohoto Kodexu včetně nápravných opatření. Kodex etiky zaměstnanců v resortu Českého úřadu zeměměřického a katastrálního vstoupil v platnost v roce 2001 (VÚGTK, 2011). Při přijímání zaměstnanců zajišťuje ČÚZK pro vytipované pozice zkoumání rizikových faktorů, které mohou ovlivnit jejich chování v možném korupčním prostředí. Dále věnuje pozornost problematice možných ohrožení a výsledná zjištění využívá při personálním plánování.
OBLAST NEFORMÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ Oblast neformálního vzdělávání je významnou součástí celoživotního učení (a někdy se s ní zaměňuje). Klíčovou roli by zde měl hrát zaměstnavatel, který má vytvářet vhodné podmínky pro vzdělávání, včetně vhodného uplatňování prvků vnější motivace.
KURZY A ŠKOLENÍ Kurzy, školení a další formy jsou poskytovány buď přímo zaměstnavatelem anebo externími subjekty. Firmy nabízejí pestrou nabídku školení a různých kurzů – jak v prezenční formě tak distanční (zpravidla virtuální kurzy). Část z nich je nabízena jako placená služba (mějme na paměti, že z velké většiny však platí zaměstnavatel či projekt), část – zejména různé on-line kurzy a vzdělávání - i zadarmo. Ilustrační přehled školení nabízených komerčními subjekty v oblasti GIS/T je uveden v příloze.
45
Např. ESRI (Novotný 2010) nabízí kurzy vedené instruktorem – instructor-lead course, virtual classroom course, course offered by professional services - a dále samostudium prostřednictvím virtual campus web course, virtual campus training seminar, instructional series podcast. Je potěšující, že některé vysoké školy organizují kurzy dalšího vzdělávání v oblasti GIS/T. Příkladem může být Fakulta architektury ČVUT Praha (Čtyroký, 2010), která organizuje kurz s názvem „Využití geografických informačních systémů v územním plánování“. Cílovou skupinou jsou pracovníci územního plánování a územního rozvoje MÚ a KÚ. Rozsah kurzu je 9x2 vyučovací dny v období leden-listopad. Kurz je podle cílů zaměřen na seznámení účastníků na možnosti a charakterem práce s GIS a informačními technologiemi a na problematiku územního plánování. Dobře etablované je vzdělávání seniorů. Tzv. univerzity třetího věku jsou dnes již považovány za tradiční činnosti vysoké školy a je o ně velký zájem ze strany seniorů (obecně jde o osoby starší 55 let). Např. na VŠB-TU Ostrava (Horák, 2010) je velký zájem o kurzy ovládání polohových a navigačních přístrojů (GPS). Méně jsou organizovány kurzy nebo alespoň zkoušky, které vedou k certifikaci. Obecně např. certifikace odborné způsobilosti pro produkty jako Oracle, MS SQL, OMG UML, nebo pro projektové řízení (IPMA apod. – to je ovšem organizováno profesním sdružením, ne konkrétní firmou). V oblasti GIS/T pak např. certifikační kurzy technologií Intergraph (Stromček, 2010) a zkoušky k získání certifikátu. Zajímavou možností problémově orientovaného profesního vzdělávání může být zapojení do výzkumných aktivit. Např. účast na výzkumných projektech nabízí Intergraph (Stromček, 2010).
Jaké jsou hlavní problémy? Profesní vzdělávání formou různých kurzů a školení realizovaných firmami a často i institucemi nekontroluje úroveň výstupních znalostí (vyjma certifikačních kurzů), tedy jakého výsledku se školením dosáhlo a co mohu od absolventa očekávat. Absolventa takového kurzu můžeme pak bohužel považovat pouze za toho, kdo „byl seznámen“ s danou problematikou (měří se pouze investice do vzdělání, nikoliv výsledek). Do určité míry se zde navíc projevuje fenomén „placených“ kurzů – jejich účastníci často považují za zcela dostačující podmínku svou (dokonce i částečnou) pasivní účast na školení, protože za kurz „zaplatili“. Organizátoři kurzů ani zaměstnavatelé neprovádějí žádnou výstupní kontrolu dopadu kurzu, zpravidla se omezí na vyplnění anonymních dotazníků, kde účastníci volně hodnotí průběh kurzu a často i subjektivně (a nekriticky) přínos kurzu pro ně osobně. Jak upozorňuje Novotný (2010), akreditované vzdělávání u nás není aktivně vyžadováno a není konkurenční výhodou. Navíc akreditace kurzů je často formální záležitostí. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost umožnil finančně podpořit řadu vzdělávacích aktivit. Mimo jiné se díky němu objevily i nové typy školení, kurzů apod. Problém s různorodostí úrovně a skutečným dopadem kurzů a jejich efektivností to však neřeší, spíše naopak. Z obecných zásad poskytování dotací v tomto programu vyplývá, že je pro úspěšné splnění projektu potřebné splnit sadu indikátorů, často v podobě počtu absolventů vzdělávacích aktivit. To vede k zájmu o co největší účast na těchto aktivitách, ale nijak organizátory ani absolventy nemotivuje ke skutečné efektivnosti a skutečnému přínosu pro zvyšování schopností a dovedností. Je iluzorní přepokládat, že by si větší počet účastníků platil školení z vlastních prostředků (a nenechal si ho zaplatit svou organizací, případně z projektu), přesto je zřejmé, že pouze takový systém by vedl k radikálnímu zvýšení kvality (a současně ke snížení počtu kurzů).
46
PŘEDNÁŠKY Každá vysoká škola pořádá různé odborné přednášky, na které zve odbornou veřejnost. Často jde o přednášky zahraničních odborníků, na kterých je zvláště žádoucí využití příležitosti pro tu část odborné veřejnosti, která má obtíže s výjezdy do zahraničí či účastí na jiných, placených akcích. Např. probíhá série přednášek odborníků z resortu ČÚZK na fakultě stavební ČVUT v Praze nebo vzdělávací akce ODIS VÚGTK nebo organizované ČSGK (VÚGTK, 2011). Rovněž VÚGTK pořádá školení, semináře a kurzy pro resortní i mimoresortní účastníky. Je pravděpodobné, že ale informace o nich se nedostává včas k širší odborné veřejnosti. Proto by bylo vhodné opatření zveřejňovat informace na centrálních webových stránkách (+ RSS), např. na stránkách CAGI.
KONFERENCE, SEMINÁŘE Účast na konferencích, seminářích a podobných akcích představuje významnou příležitost k získání aktuálních informací o jednotlivých aktivitách v oboru a neméně významnou příležitost k osobnímu setkávání a diskusím. Je možné připravit přehled (roční kalendář) s uvedením zaměření, období, organizátora, kategorie účastníků. Některá profesní sdružení publikují kalendáře akcí, takže je možné se o většině akcí dozvědět z jejich stránek či prostřednictvím jejich informačního servisu.
OBLAST INFORMÁLNÍHO UČENÍ Do oblasti informálního učení můžeme zahrnovat především sebevzdělávání (neorganizovaná, nekoordinovaná činnost). V průměru se v EU-25 sebevzdělává zhruba každý třetí dospělý člověk, v ČR pouze každý pátý (Strategie CU 2007), což ukazuje na rezervy v této oblasti. Významným nástrojem v sebevzdělávání je četba odborných periodik a odborných publikací také dnes již často dostupných na internetu.
ČASOPISY A JINÉ PERIODICKÉ TISKOVINY (VČETNĚ ELEKTRONICKÝCH) Přehled časopisů s GIS/T tématikou vydávané v ČR (řazeno abecedně):
ArcRevue Firemní časopis pro uživatele software Esri a ENVI v České republice. Obsahuje informace o novinkách v software, aplikacích GIS, příspěvky uživatelů, tipy a triky pro uživatele a další zajímavosti. Vydavatel ARCDATA PRAHA s.r.o. http://www.arcdata.cz/Publikace/casopis-arcrevue/ GeoBusiness Určeno pro profesionály z oblastí geoinformatiky, geodézie, kartografie, katastru nemovitostí a pozemkových úprav. Vydavatelství Springwinter s.r.o. 47
http://www.geobusiness.cz/ Geodetický a kartografický obzor Odborný a vědecký časopis Českého úřadu zeměměřického a katastrálního (ČÚZK) a Úradu geodézie, kartografie a katastra Slovenskej republiky (ÚGKK SR). Plní funkci odbornou, vědeckou, výchovně vzdělávací a společenskou pro odborníky z oblasti geodézie, kartografie, katastru nemovitostí a informačních systémů a technologií, ve výzkumu, ve státní správě, v pedagogickém a vzdělávacím procesu a v komerční sféře. http://egako.eu Geodis News Firemní časopis. Vydavatel Geodis Brno s.r.o. http://sluzby.geodis.cz/o-spolecnosti/firemni-casopis Geografie Časopis poskytuje platformu pro prezentaci a diskuzi výsledků výzkumu z fyzické i sociální geografie, příp. dalších příbuzných oborů. Vychází 4 čísla ročně. Časopis publikuje původní vědecké články v češtině nebo angličtině. Všechny příspěvky procházejí anonymním recenzním řízením. Od 1/2008 zařazen mezi časopisy sledované na Web of Science, konkrétně do následujících databází: Social Science Citation Index, Journal Citation Reports / Social Science Edition. Od roku 2011 přidělen impakt faktor. Vydavatel Česká geografická společnost. http://geography.cz/sbornik/ Geoinformatics FCE FTU Journal The Geoinformatics FCE CTU Journal aims to publish theoretical, empirical, and applied research papers in geoinformatics and all geosciences close to computer processing. The journal's main emphasis is on design, implementation and use of open source geographical software, especially in areas of: • Open source Geographic Information System (GIS) and all relevant tools • Web Map Services, Map servers and all sorts of Internet publishing of geographic data • Computer based cartography • Education in GIS systems • Legislation (e.g. EU legislation in geographic data publishing and use). Vydavatel: ČVUT Praha, Fakulta stavební. http://geoinformatics.fsv.cvut.cz/gwiki/Main_Page GeoScience Engineering The journal provides space for domestic and foreign authors to issue their original scientific and professional contributions in the field of basic and applied research in the geosciences that have not been published yet. Vydavatel VŠB-TU Ostrava, Hornicko-geologická fakulta. http://gse.vsb.cz/ InGIS Tématický speciál o využívání geografických informačních systémů a prostorových dat jako společná příloha časopisů IT Systems a CAD. Obsahuje témata: Polohové informace a podnikové informační systémy • Správa majetku a areálů • GIS ve státní správě a samosprávě • Sběr, distribuce a dostupnost GIS dat • Logistika a GIS • GIS pro telekomunikační a distribuční sítě • Aktuální trendy ve využití geoprostorových informací • Dálkový průzkum země, GPS • Reportáže, případové studie • Hardware pro GIS – sběr dat, zpracování i výstupy • Přehled současných technologií – SW. Vydavatel CCB s.r.o.
http://www.cad.cz/home/casopis-it-cad/hlavni-temata.html Moravian Geographical Report Moravian Geographical Reports is an international peer-reviewed journal. It receives and evaluates articles contributed by geographers and by other researchers who specialize in related disciplines, including the geosciences and geo-ecology, with a distinct regional orientation, broadly for countries in Europe. Od roku 1993 články zařazeny v databázi Scopus. Od roku 2013 přidělen impakt faktor. Vydavatel Ústav Geoniky AV ČR, v.v.i., Environmentální geografie. http://www.geonika.cz/CZ/CZresearch/CZMgr.html 48
Novinky Zeměměřické knihovny Tento knihovnický časopis obsahuje zkrácené překlady důležitých a zajímavých zahraničních odborných článků a informace o nové odborné domácí i zahraniční literatuře. Periodicita co dva měsíce. Vydavatel VÚGTK v.v.i. Zeměměřič Poskytuje informace a další materiály z oblastí geodezie, kartografie, ISKN, katastru nemovitostí, fotogrammetrie, DPZ, GIS, GPS a odborného školství. Vydavatel http://www.zememeric.cz/uvod.php
KNIHOVNY Široké veřejnosti poskytují nejkomplexnější služby 6 státních vědeckých knihoven. Každá vysoká škola má svou vědeckou knihovnu, které jsou však určeny studentům a zaměstnancům. Poměrně rozsáhlé odborné fondy jsou rozšiřovány pomocí nabídky meziknihovních výpůjček. Pro obory zeměměřictví a katastru nemovitostí poskytuje služby Zeměměřická knihovna VÚGTK. Nedořešeným tématem však nadále zůstává financování Zeměměřické knihovny, kdy odborná oborová knihovna, poskytující informační zabezpečení celému resortu včetně soukromé sféry, je financována pouze a výhradně z prostředků VÚGTK. Při uplatňování českých firem na evropských i světových trzích by kvalitní a operativní služby toho druhu byly zřejmě vítány i za předpokladu, že budou poskytovány na komerční bázi (VÚGTK, 2011).
POPULARIZAČNĚ-VZDĚLÁVACÍ AKTIVITY Za součást celoživotního učení pro jiné profese můžeme považovat různorodé prezentační aktivity, které se někdy chápou jako „osvětová“ činnost. Význam osvěty zdůraznily i závěry ze semináře Digitální mapa veřejné správy – první kroky, čtyři roky (Nemoforum, 21.11. 2012), které uvádějí, že „přestože je snaha prezentovat projekt na všech významných konferencích a akcích veřejné správy, povědomí o DMVS je nízké nejen u veřejnosti, ale bohužel i na úrovni managementu úřadů veřejné správy a politické reprezentace zodpovědné za rozvoj eGovernmentu. Je třeba využít všech možností, jak šířit informace o DMVS.“ K popularizaci GIS/T přispívají referáty na jinak zaměřených konferencích. Pro mládež je třeba ocenit aktivity typu Den GIS, Dny otevřených dveří, apod. Některé popularizačně-vzdělávací aktivity přicházejí ze zahraničí a mají velmi zajímavý obsah. Např. projekt Geomentor, na kterém ESRI spolupracuje s National Geographic, nebo projekt GeoGlobe (sdružení Teresa).
WEB Bylo by vhodné realizovat průzkum pomocí internetových statistik a zjistit návštěvnosti.
49
DISKUSNÍ FÓRA, BLOGY Moderní trend v oblasti informálního učení představují podle V. Čady moderované internetové konference na dané téma s registrovanou účastí přispěvatelů (např. Konference katastru nemovitostí na http://mailman.fsv.cvut.cz/mailman/listinfo/katastr).
PROFESNÍ ORGANIZACE Významnou roli při formování odborné komunity, evidence a rozvoji lidských zdrojů, i podpoře rozvoji jejich kompetencí a vzdělanosti hrají formální a neformální uskupení. K formálním uskupením patří zejména profesní dobrovolná sdružení, založená podle zákona o sdružování občanů.
ČESKÁ ASOCIACE PRO GEOINFORMACE (CAGI) http://www.cagi.cz/ CAGI je nezávislé dobrovolné společenské sdružení subjektů působících na území České republiky v oblastech prostorově orientovaných informačních systémů a příslušných informačních technologií. Posláním asociace je maximalizovat využití geodat a geoinformací a geoinformačních technologií ve prospěch občanů, kvalitní veřejné správy a podnikání a reprezentovat českou geoinformační komunitu v rámci ČR a navenek. Poslání se promítá zejména do následujících cílů:
hájení práv a zájmů členů a prosazování jejich odborných, profesních a společenských zájmů, vytváření podmínek a prostoru pro otevřenou odbornou diskusi k řešení koncepčních, technických, ekonomických, právních a obdobných problémů rozvoje prostorově orientovaných informačních systémů a příslušných informačních technologií, provádění vzdělávací činnosti ve formě různých krátkodobých i dlouhodobých kurzů, seminářů, konferencí a dalších forem s cílem zvyšovat obecné povědomí o možnostech využití geoinformací a prohlubovat odborné znalosti prostorově orientovaných informačních systémů a příslušných informačních technologií, podpora a zajištění úzkého pracovního kontaktu všech zainteresovaných subjektů v rámci České republiky, výměna informací, poznatků a zkušeností mezi členy a formulace společných zájmů a stanovisek, podílení se na přípravě a vytváření konkrétních podmínek pro široké využívání geoinformací ve všech oblastech, zajišťování kontaktu a podpora spolupráce s orgány státní správy při rozvoji státního informačního systému, prostorově orientovaných informačních systémů a využívání příslušných informačních technologií ve veřejném sektoru, zajišťování kontaktu členů s tuzemskými i zahraničními a nadnárodními společnostmi a nevládními organizacemi.
NEMOFORUM Nemoforum se chce na základě spolupráce institucí z veřejné, profesní (soukromé) i akademické sféry podílet na vybudování funkčního e-governmentu v České republice, který jejím občanům umožní - v oboru informací o nemovitostech a o území - rychlou a jednoduchou komunikaci s veřejnou správou. 50
Záměrem Nemofora je přispívat k řešení nejrůznějších problémů s tím spojených, v souladu s vývojem v Evropě i ve světě, za účelem uspokojení potřeb uživatelů, pořizovatelů i správců těchto informací. Na počátku činnosti sdružení Nemoforum se zástupci účastnických organizací shodli na vymezení čtyř hlavních tematických okruhů pro činnost Nemofora s cílem společně specifikovat potřebná opatření, kroky či postupy, které by vedly k rozvoji a zlepšení koordinace v uvedených oblastech:
Národní geoinformační infrastruktura (NGII) Prostorová identifikace v základních registrech ISVS (PI) Katastr nemovitostí (KN) Podpora trhu s nemovitostmi (PT)
Na základě diskusí v Plénu Nemofora jsou specifikovány aktuální zájmové okruhy, kterým se v nejbližší budoucnosti i dlouhodoběji chce sdružení věnovat formou interních diskusí i veřejných seminářů. Aktuální zájmové okruhy (2013):
Strategie rozvoje infrastruktury pro prostorové informace v ČR do roku 2020 INSPIRE Základní registry veřejné správy Finanční problematika, oceňování, standardy pro cenové mapy Státní mapové dílo a jeho funkcionalita v širších souvislostech Nový katastrální zákon Digitální mapa veřejné správy, technické mapy Územní plánování Církevní restituce
Více informací na http://www.cuzk.cz/Dokument.aspx?PRARESKOD=999&MENUID=10317&AKCE=GEN:UVOD
ČESKÁ GEOGRAFICKÁ SPOLEČNOST http://geography.cz/ Česká geografická společnost je občanským sdružením vědeckých, pedagogických a odborných pracovníků v geografii a příbuzných oborech, které usiluje o další rozvoj a zvyšování úrovně geografie jako vědního oboru, o rozvoj geografického vzdělávání na základních a středních školách, jakož i na propagaci geografie a výsledků geografického poznání směrem k široké veřejnosti. Současné aktivity společnosti se zaměřují do několika prioritních oblastí:
Vydávání odborných časopisů Geografie a Informace České geografické společnosti a monografické ediční řady Geographica Podíl na organizaci Zeměpisné olympiády – soutěže pro talentované zájemce o geografii z řad žáků a studentů Pořádání konferencí, seminářů a dalších odborných setkání
KARTOGRAFICKÁ SPOLEČNOST ČESKÉ REPUBLIKY http://www.czechmaps.cz/ Posláním Společnosti je sdružovat zájemce o rozvoj kartografické vědy, techniky a kartografických technologií, o výchovu a vzdělávání kartografů, o historii kartografie a o tvorbu, výrobu a využívání různých typů map a atlasů. 51
Programové cíle Společnosti jsou:
navazovat a koordinovat styky se zahraničními a mezinárodními subjekty, zejména s Mezinárodní kartografickou asociací (International Cartographic Association, ICA), prostřednictvím svých členů zajišťovat zastupování Společnosti ve stálých komisích, pracovních skupinách a jiných orgánech ICA, organizovat celostátní kartografické konference a sympozia, poskytovat informace získané z vlastní činnosti i z mezinárodních styků spolu s doporučeními orgánům státní správy a dalším subjektům v České republice, organizovat stáže a výchovu českých kartografů prostřednictvím zahraničních institucí, spolupracovat s ostatními společenskými organizacemi v ČR a s mezinárodními organizacemi majícími vztah k oboru, vydávat neperiodické informace o činnosti Společnosti a ICA a jejích orgánů (formou Zpravodaje Kartografické společnosti České republiky)
K dalším aktivitám patří organizace soutěží - Mapa roku, soutěž dětské kresby.
SPOLEČNOST PRO FOTOGRAMMETRII A DÁLKOVÝ PRŮZKUM ZEMĚ ČR http://www.sfdp.cz/ Česká společnost pro fotogrammetrii a dálkový průzkum (SFDP) je uskupení odborníků, kteří se dnes zabývají obory fotogrammetrie, dálkového průzkumu Země, laserového skenování a geografickými informačními systémy. Programové cíle SFDP jsou:
pořádat celostátní i regionální konference, semináře, doškolovací kurzy a podobné akce pro co nejširší okruh odborníků a zájemců, organizovat pro všechny členy SFDP diskusní semináře k jednotlivým problémům i k širším tématickým okruhům, navazovat a koordinovat styky se zahraničními a mezinárodními subjekty, zejména s International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (dále ISPRS), prostřednictvím svých členů zajišťovat zastupování SFDP ve stálých odborných komisích a pracovních skupinách ISPRS, poskytovat informace získané z mezinárodních styků i z vlastní činnosti členům SFDP a široké odborné veřejnosti, orgánům státní správy, hospodářským organizacím a dalším subjektům v ČR, spolupracovat s ostatními společenskými organizacemi v ČR majícími vztah k vědnímu oboru fotogrammetrie a dálkovému průzkumu.
Cílem SFDP je rovněž snaha podněcovat rozvoj a pěstování vědní oblasti fotogrammetrie a dálkového průzkumu, budit touhu po poznání a radost z něho, šířit vědecké poznatky ve veřejnosti, podporovat zvyšování úrovně vzdělanosti a tvůrčího, racionálního a lidsky odpovědného společenského prostředí v České republice.
ČESKÝ SVAZ GEODETŮ A KARTOGRAFŮ http://csgk.fce.vutbr.cz/public/kdoJsme.asp Český svaz geodetů a kartografů (ČSGK) je nezávislým, dobrovolným a společenským profesním sdružením. ČSGK je členem Mezinárodní federace zeměměřičů - International Federation of Surveyors (FIG). Poslání a cíle Českého svazu geodetů a kartografů jsou:
52
hájení práv a zájmů svých členů, prosazování jejich odborných a profesních zájmů, vytváření prostoru pro otevřenou vědeckou a odbornou diskusi k řešení koncepčních, technických, ekonomických a dalších otázek činnosti geodetů a kartografů, šíření a uplatňování v praxi nejnovějších poznatků vědy a techniky a plnění funkce informačního a koordinačního centra členské základny, systematické zvyšování kvalifikační úrovně pracovníků oboru geodézie a kartografie účinnými formami s využitím domácích i zahraničních zkušeností a možností, zajišťování případné rekvalifikace, zajišťování kontaktů svých členů s odbornými tuzemskými a mezinárodními společnostmi a zahraničními organizacemi, organizování společenského života svých členů sloužící především k vytváření neformálních vztahů mezi členy, spolupráce s příslušnými orgány státní správy, spolupráce s partnerskými tuzemskými a zahraničními organizacemi, provádění činnosti podle schváleného rozpočtu jako součásti ekonomické soběstačnosti, vydavatelská a nakladatelská činnost v souladu se svým posláním.
ČSGK má 2 odborné skupiny - Inženýrská geodézie a Katastr nemovitostí.
KOMORA GEODETŮ A KARTOGRAFŮ (ZEMĚMĚŘICKÁ KOMORA) KGK http://www.kgk.cz/ Komora geodetů a kartografů (Zeměměřická komora):
sdružuje fyzické a právnické osoby, které podnikají v oboru zeměměřictví, nebo vykonávají ostatní činnosti v oboru je ustavena podle zákona o sdružování občanů a členství v ní je dobrovolné zastupuje svoje členy na veřejnosti a hájí jejich zájmy pečuje o odborný růst svých členů zajišťuje podmínky pro odborný a kvalitní výkon zeměměřických činností má stanovy, které upravující její činnost má etický řád, kterým se musí členové komory řídit má disciplinární řád, podle kterého má právo své členy postihovat za jejich provinění disciplinárními tresty (napomenutím, pokutou, vyloučením)
MEZINÁRODNÍ FORMÁLNÍ SDRUŽENÍ Pro příklad jsou uváděna ta sdružení, jejímiž individuálními členy jsou či byli naši specialisté pro GIS/T.
SLOVENSKÁ ASOCIÁCIA PRE GEOINFORMATIKU (SAGI) http://www.sagi.sk/ Slovenská asociácia pre geoinformatiku je nepolitická spoločenská organizácia.
Cieľom združenia je podpora všetkých aktivít súvisiacich s rozvojom spracovania a využitia geografických informácii (GI), vrátane geografických informačných systémov (GIS), diaľkového prieskumu Zeme (DPZ) a príbuzných odborov. Združenie obhajuje a presadzuje odborné, profesné a spoločenské záujmy svojich členov. 53
Svoju činnosť združenie realizuje prostredníctvom projektov, seminárov, konferencií, vzdelávacích kurzov, prednášok, publikačnej činnosti, spracovaním projektov, návrhov a riešení. Združenie poskytuje podporu študentom, vzdelávacím a výskumným aktivitám, popularizácii využitia GI, GIS a DPZ. Podporuje a rozvíja aktivity v oblasti legislatívy a štandardizácie využitia a spracovania geografických informácií. Podporuje zavádzanie a využívanie geografických informácií a s nimi spojených technológií v praxi.
GEOSPATIAL INFORMATION & TECHNOLOGY ASSOCIATION (GITA) http://www.gita.org Vision The industries that GITA serves are defined as infrastructure-based organizations that can benefit from the application of geospatial information technologies. GITA defines infrastructure as all fundamental services, activities, and operations that sustain our communities and way of life. GITA has a rich heritage — it is unparalleled in promoting geospatial information technology and the markets it serves. Every day, our staff, members, Board of Directors, and many volunteers emphasize our commitment to maintain GITA's focus on the present as we embrace our vision of the future.
MEZINÁRODNÍ FEDERACE ZEMĚMĚŘIČŮ (FIG) http://www.fig.net/ The International Federation of Surveyors is an international, non-government organisation whose purpose is to support international collaboration for the progress of surveying in all fields and applications. FIG is the premier international organization representing the interests of surveyors worldwide. It is a federation of the national member associations and covers the whole range of professional fields within the global surveying community. It provides an international forum for discussion and development aiming to promote professional practice and standards.
RADA EVROPSKÝCH ZEMĚMĚŘIČŮ (CLGE) http://www.clge.eu/ The Mission of the Council of European Geodetic Surveyors is to represent and promote the interests of the geodetic surveying profession in the private and public sector in Europe, especially:
The creation of permanent forum for European geodetic surveyors, who are committed to European co-operation. The promotion and exchange of technical, scientific, educational and organisational know-how with the European states. Provision of assistance to member countries, to national associations and EU institutions on request.
SHRNUTÍ
54
Profesní sdružení hrají pro budování odborné komunity zásadní roli. Je potřebné podporovat růst jejich vážnosti a mezioborového uznání, aby se spolupodíleli na rozhodování týkající se oboru. Současně je nezbytné usilovat o rozšiřování jejich členské základny. Je potřebné posilovat a prohlubovat spolupráci profesních sdružení jednak pro zlepšování dosahu a kvality jednotlivých aktivit, tak i pro vnější vnímání a respektování oboru jako celku. Koncepce (VÚGTK, 2011) uvádí k otázce samosprávy zeměměřičské profese, že nový legislativní návrh na vznik profesní Komory zeměměřičů je v současné době připraven (červenec 2011) a bylo zahájeno jeho všestranné posuzování. Je zřejmé, že absence samosprávy profese velmi chybí, a to zejména v oblasti ověřování výkonů zeměměřických činností v inženýrské geodézii, kde naprosto chybí kontrola a dohled. Je zde patrný značný rozdíl oproti kompetencím státní správy v oblasti dohledu nad odbornou způsobilostí a nad ověřováním kvality výsledků zeměměřických činností využívaných pro KN. Je zřejmé, že s podobnými problémy zajištění kvality profesních prací se potýkají i další oblasti. Řešení může zahrnovat i respektované certifikační procesy.
NEFORMÁLNÍ USKUPENÍ Sociální sítě představují významnou formu komunikace a jsou hojně využívány i v odborné činnosti. Hrabík et al. (2010) uvádí, že sociální sítě mají zásadní význam pro šíření inovací, předávání know-how apod. a proto je nezbytné je podporovat a rozvíjet. Vhodným řešením jsou pracovní skupiny, výbory a komise. Vedle populárního Facebooku jsou více profesně orientovány např. sítě LinkedIn a ResearchGate. Pro ilustraci je možné uvést skupinu National Spatial Data Infrastructure (NSDI), existující na síti LinkedIn. Skupina byla vytvořena 4.6.2008 a má v současnosti 1583 členů. Je v ní vytvořeno 5 podskupin:
Standards Free and Open Source Tools Best Practices Consultancy COST Tools
55
6. ZÁVĚRY Za důležité podněty (opatření) v rámci budování lidských zdrojů a vzdělanosti v oblasti GIS/T (prostorových informací) považujeme: 1. 2.
Budovat systém vzdělávací infrastruktury v oblasti GIS/T v ČR Spolupracovat s MŠMT, MV a dalšími institucemi na zvýšení významu, kvality a profesionality dalšího vzdělávání. V rámci toho ustavit oborovou komisi pro další vzdělávání (případně celoživotní učení), ve které budou rovnocenně zastoupeny vzdělávací instituce (zejména VŠ) a praxe (profesní sdružení, veřejná správa, komerční subjekty). Komise by měla mít právo se vyjadřovat k akreditacím dalšího vzdělávání (resp. celoživotního učení) v oblasti GIS/T – a to jak k obsahu, tak i k délce a metodám výuky – s cílem respektování vhodných standardů vzdělávání a posílení účinnosti a efektivnosti dalšího vzdělávání. Inspirací pro činnost komise může být působení zahraničních institucí jako je UCGIS. Bojovat proti formalismu v této oblasti. 3. Zvážit vymezení a specifikaci kvalifikací dle zákona 179/2006 Sb. ve spolupráci s Národním ústavem odborného vzdělávání, MŠMT a MPSV. Definovat kvalifikační a hodnotící standardy. 4. Apelovat na zaměstnavatele pro posílení významu dalšího vzdělávání (celoživotního učení), uplatňování motivace zaměstnanců na svém osobním a odborném růstu, zvyšování efektivity vzdělávání s využitím pestřejšího spektra vzdělávacích aktivit a vyšším využitím náročných, ale nejvíce přínosných metod. 5. V rámci celoživotního učení podporovat i rozvoj netechnických schopností lidí – jazyková vybavenost, prezentační a komunikační dovednosti, zásady projektového řízení včetně řízení lidí, řízení rizik apod., finanční aspekty (ekonomické rozvahy), právní prostředí a etické zásady, a další. 6. Podporovat MŠMT v koncepčním a promyšleném procesu transformace soustavy terciérního vzdělávání, s důsledným zvažováním důsledků transformačních kroků a s respektováním oborové samostatnosti k určování standardů kvality. 7. Zasadit se o rozlišování úrovně certifikátů vydávaných v rámci dalšího vzdělávání. Pro pochopení jejich skutečného významu a dosažených výsledků je např. potřebné odlišit certifikáty získané za účast a certifikáty na základě prokázaných výsledků absolventa. To má přímé dopady na možnost uznávání výsledků neformálního vzdělávání vysokými školami, resp. vzdělávacími institucemi. 8. Podporovat spolupráci mezi VŠ mimo jiné formou výměnných pobytů, společného vydávání publikací a společného výzkumu. Chybí jednotná a akceptovaná terminologie v oblasti GIS/T, chybí celostátní učebnice vytvářené konsensuálně kolektivem odborníků. Vzhledem k nízkým počtům studentů (vůči jiným oborům) je žádoucí daleko vyšší míra spolupráce, která by umožnila hlubší specializaci jednotlivých pedagogů a rovněž hlubší profilaci jednotlivých pracovišť směrem k excelenci, specializaci ve výzkumu a dosahování vynikajících výsledků na mezinárodní úrovni. „Zapůjčování“ VŠ pracovníků ale zřejmě brání současná koncepce akreditace (v rámci boje s „přelétajícími“ pedagogy) a zejména koncepce financování (pomohlo by částečně placené vzdělávání?). 9. Podporovat spolupráci VŠ s praxí. Ve spolupráci s MŠMT hledání forem podpory vzájemně prospěšné spolupráce v oblasti výzkumu, vývoje i vzdělávání. Umožňovat a rozvíjet pracovní stáže pracovníků a studentů VŠ ve firmách. Zvážit možnosti vyššího využití zahraničních zkušeností (např. internships). 10. Podporovat MŠMT, MPO a další instituce v cílevědomých aktivitách na zvýšení zájmu studentů o studium technických oborů. Zvážit možnosti koordinovat aktivity příslušných VŠ a společně připravovat vybrané popularizační a reklamní aktivity ve prospěch studia GIS/T, která přesahují možnosti jednotlivých pracovišť – např. kampaně v médiích. 11. Sledování uplatnitelnosti absolventů škol 12. Realizovat průzkum zahraničních národních a nadnárodních kurikul v oblasti GIS/T (typu UCGIS, GTCM), porovnat se stávajícími studijními plány v ČR s cílem zjistit, jaké existují rozdíly a kam směřovat. Nalézat možnosti úpravy studijních plánů, zlepšovat vzájemnost uznatelnost studijních
56
13. 14.
15.
16.
17. 18. 19. 20.
21. 22.
výsledků a mobilitu mezi školami a možnosti uznávání kvalitních (certifikovaných) výsledků neformálního vzdělávání v rámci vysokoškolského studia. Podporovat zavádění a rozšiřování distančního vzdělávání na VŠ. Působit na budování profesní sounáležitosti. Posilovat a prohlubovat spolupráci profesních sdružení jednak pro zlepšování dosahu a kvality jednotlivých aktivit, tak i pro vnější vnímání a respektování oboru jako celku. Klást důraz na etablování a akceptování etických standardů v rámci činnosti profesních sdružení (či společných standardů). Působit na MPSV a mezinárodní organizace k zařazení pracovních pozic, profesí v oblasti GIS/T, do příslušných klasifikací pracovních činností (NSP, ISKO-KZAM, typové pozice na ISTP atd.). Zvážit možnost využití specifikace kvalifikací dle zákona 179/2006 Sb. Využít zkušeností spolupráce GITA a AAG s DOLETA v USA. Toto úsilí má za cíl další profilování oboru, definování schopností a kompetencí potřebných pro danou profesi, návaznost na akreditace a certifikace pro dané profese, nabízení odpovídající práce a monitoring situace na trhu práce v oboru (sledování zaměstnanosti, predikce vývoje, sledování úrovně odměňování, vývoj požadavků na profesi atd.). Zavést pravidelné sledování (monitoring) zaměstnanosti v oblasti GIS/T. Monitoring reálně existujících a požadovaných pracovních pozic, nároků na ně. Odhadování vývoje zaměstnanosti a profesních požadavků. Podporovat řešení problému stabilizace odborníků ve veřejné správě, mimo jiné schválení zákona o státních úřednících, jeho vstoupení v platnost a dalších opatření. Při přípravě projektů v GIS/T by měl součástí vždy i dílčí projekt/řešení pro lidské zdroje (podle zásad PMBOK, ale i otázka kompetencí, rozdílu mezi stávajícím a požadovaným, forma překlenutí). Apelovat na takový vývoj GIS/T aplikací, který vede ke zvyšování schopností lidí, nikoliv jejich substituci či degradaci (boj proti „černým skříňkám“). Budovat informační servis v rámci vzdělávací infrastruktury (webové stránky, RSS atd.), které poskytují odborné veřejnosti informace o konferencích a jiných odborných setkáních, přednáškách (na VŠ i jinde), nových publikacích, pracovních místech, atd. Podporovat popularizačně-vzdělávací aktivity (pro mládež i „dospělé“). Podporovat osobní a odborný rozvoj lidí v oboru, klást důraz na přenositelnost know-how, informace o best practices apod.
57
7. PODĚKOVÁNÍ Děkujeme všem, kteří přispěli ke vzniku materiálu radami, připomínkami a upozornění na další zdroje informací:
doc. Ing. Václav Čada, CSc. – doplňky, připomínky, doporučení doc. Ing. Petr Rapant, CSc. – některé podklady, odkazy doc. Ing. Jiří Šíma, CSc. – připomínky, doporučení Ing. Leoš Svoboda – připomínky, doporučení doc. RNDr. Petr Kubíček, CSc. – připomínky, doporučení
58
8. LITERATURA AGI (2009): Location Wales. Geographic Information For Wales - Opportunities And Challenges. http://www.agi.org.uk/storage/policy/locationwales.pdf. 32 stran. Armstrong M. (2002): Řízení lidských zdrojů. Grada, 856 stran, ISBN 80-247-0469-2. Barnhart, P. A. (1997). The guide to national professional certification programs. HRD Press, Amherst, USA. van Barneveld D.W., Hooyman A.W.J. (2009): GIDEON - One Year into a renewed Dutch Geo-information Policy. In proceedings of GSDI 11 Rotterdam, 15-19 June 2009. http://www.gsdi.org/gsdiconf/gsdi11/papers/pdf/ 75.pdf, 16 stran. Berendsen, M. E., Hamerlinck, J. D. and Wayne, L. (2003). Framework and Strategies for Integrating Metadata Concepts with Geographic Information Science Curricula, URISA Journal, 15 (1): 37-46. Continuing training in entreprises in Europe – Results of the second European Continuing Vocational Training Survey in entreprises, EUROSTAT 2005, vlastní propočty k neváženému průměru EU-22 (bez SK, MT,CY) z absolutních údajů v PPS. Čtyroký J., Maier K. (2010): Kurz celoživotního vzdělávání. Využití geografických informačních systémů v územním plánování. GIS Ostrava 2010. VESTA-GIS workshop. DiBiase D., DeMers M., Johnson A., Kemp K., Luck A.T., Plewe B., Wentz E. (Eds.) (2006): Geographic Information Science and Technology Body of Knowledge. University Consortium for Geographic Information Science. Publikováno Association of American Geographers, 1.vydání, 2006. DiBiase D., Corbin T., Fox T., Francica J., Green K., Jackson J., Jeffress G., Jones B., Jones B., Mennis J., Schuckman K., Smith C., Sickle J. V. (2010): The New Geospatial Technology Competency Model: Bringing Workforce Needs into Focus. URISA Journal, 22 (2). https://www.eeducation.psu.edu/files/sites/file/DiBiase_etal_2010_GTCM_URISA_Journal.pdf EU Bologne, 1999: Evropský prostor vysokoškolského vzdělání, Společné prohlášení ministrů školství evropských států na setkání v Boloni dne 19. června 1999 http://europa.eu/scadplus/leg/en/cha/c11088.htm. Gaudet, C., Annulis H., Carr J. (2003). Building the geospatial workforce. URISA Journal 15 (1): 21-30. http://www.urisa.org/files/Gaudetvol15no1.pdf. Geospatial Management Competency Model. URISA. June 8, 2012. http://www.urisa.org/files/GMCM%20final.pdf HKČR (2013): HK ČR: Zastavme propad úrovně vzdělávání v průmyslových oborech. BusinessInfo.cz. 15.4.2013. http://www.businessinfo.cz/cs/clanky/hk-cr-zastavme-propad-urovne-vzdelavani-v-prumyslovych-oborech32125.html Horak J., Horakova B., Ruzicka J. (2008): Vocational training in the Czech Republic and experiences with GI training from VSB-TU Ostrava. VESTA-GIS Newsletter, No.2, 7/2008. Salzburg. [www.vesta-gis.eu] Horák J., Rapant P., Horáková B. (2009): Výuka geoinformatiky na VŠB-TU Ostrava. In Sborník 2.národní kongresu CAGI. Brno 27.5.-28.5.2009. ISBN 978-80-7392-100-2. 8 stran. Horák J. (2010): Celoživotní profesní vzdělávání a GIS. GIS Ostrava 2010. VESTA-GIS workshop. Hrabík T., Kuba T., Hala M., Candrová K., Nováková M., Havel M. (2010): Politika státu v oblasti prostorových dat. Cortis Consulting s.r.o. Zpráva z výzkumného projektu pro MV ČR. 59
Chytil M. (2012): Dámy informatičky a pánové informatici ve světě firem. In Sborník Hovory s informatiky, 2012, Brno. Kemp K. K., Wiggins L.: Introduction to the Special Issue on GIS Education. URISA Journal, Vol. 15, No. 1. 2003 Kennie T., Enemark S. (1996): CPD - Continuing Professional Development and its future promotion within FIG. http://csgk.fce.vutbr.cz/public/vzdelavani.asp. Překlad V.Slabocha z originálního článku publikovaného The International Federation of Surveyors (FIG), FIG Bureau 1996–1999, No. 15. ISSN: 1018-6530, ISBN: 0-85406788-4, September 1996, London, UK. Longley, P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W. (2005): Geographical Information Systems and Science. Wiley. Matějů P., Ježek F., Münich D., Polechová P., Slovák J., Straková J., Václavík D., Weidnerová S., Zrzavý J. (2009): Bílá kniha terciérního vzdělávání. MŠMT ČR. http://www.upol.cz/fileadmin/user_upload/LFdokumenty/BKTV.pdf NCGIA (2010): NCGIA Core Curriculum. http://www.ncgia.ucsb.edu/giscc/). on-line, citováno 5.6.2013. Novotný J. (2010): Celoživotní vzdělávání z pohledu ESRI. GIS Ostrava 2010, VESTA GIS workshop. Pauknerová (2013): Rozvoj infrastruktury pro prostorová data vEvropě a ČR, role resortu ČÚZK. ISSS 2013 Hradec Králové. Rychlík M. (2013): Studium on-line: Připojí se české univerzity ke světovému boomu? http://www.ceskapozice. cz/domov/veda-vzdelavani/studium-line-pripoji-se-ceske-univerzity-ke-svetovemu-boomu. on-line, citováno 26.08.2013 Smith M. J., Goodchild M. F., Longley P. A. (2011): Geospatial Analysis. http://www.spatialanalysisonline.com Strategie CU (2007): Strategie celoživotního učení ČR 2007-2015. Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy, Praha 2007. 92 stran. ISBN 978-80-254-2218-2. http://www.msmt.cz/mezinarodni-vztahy/publikace-strategiecelozivotniho-uceni-cr Strategie (2003): Strategie rozvoje lidských zdrojů pro Českou republiku. Národní vzdělávací fond. Praha 2003. 53 stran. http://www.culturenet.cz/res/data/002/000267.pdf Strobl J. (2010): GI in Higher Education: Geospatial Competence as Cross-Disciplinary Qualification. EUGISES 2010. http://www.eugises.eu/files/EUGISES2010_Strobl.pdf Stromček V. (2010): Celoživotné a profesijné vzdelávanie v oblasti GIS z pohľadu Intergraph. GIS Ostrava 2010, VESTA GIS workshop. VÚGTK (2011): Koncepce rozvoje oborů zeměměřictví a katastru nemovitostí v ČR pro období 2012-16. http://www.vugtk.cz/odis/koncepce.pdf. Webster A. L., Lombard K. (1999): GIS Implementation: Measuring the Value of Lifelong GIS Learning. http://proceedings.esri.com/library/userconf/proc99/proceed/papers/pap496/p496.htm.
60
9. PŘÍLOHA – VÝSLEDEK DOTAZNÍKOVÉ HO ŠETŘENÍ V RÁMCI POSOPD (2010) Z navrácených dotazníků vyplývají pro jednotlivé oblasti následující zjištění:
V oblasti lidských zdrojů považují respondenti za problém a komplikaci: o
existující propast mezi potenciálem GIS/GIT a schopností externích subjektů jej využít (externím subjektem jsou myšleny v případě krajů obce či příspěvkové organizace, v případě ministerstev resortní organizace, apod.). Shodu nad tímto názorem dokládá následující graf: Existuje značná propast mezi možnostmi/potenciálem GIT a schopnostmi našich externích uživatelů ho využít.
Zcela souhlasím 24%
17%
Spíše souhlasím Nevím
17%
42%
Spíše nesouhlasím Zcela nesouhlasím
o
v případě interních lidských zdrojů (tj. v rámci organizace) neznalost potenciálu GIS/GIT u pracovníků na řídících pozicích odborů, kde lze GIS/GIT aplikovat a úspěšně využít při výkonu agend (tedy nikoliv u informatiků a odborných pracovníků GIS) a na úrovni vedení úřadu jako celku. Ačkoliv se odborníci v rámci jednotlivých úřadů snaží příslušné pracovníky v této oblasti vzdělávat a informovat, je stále tento rozdíl značný. Respondenti by uvítali podporu v této oblasti – formou podpory tvorby ucelenějšího systému vzdělávání a zvyšování informovanosti. Názor respondentů dokládá následující graf: Existuje značná propast mezi možnostmi/potenciálem GIT a schopnostmi našich interních uživatelů ho využít. 10%
Zcela souhlasím
7%
Spíše souhlasím 35%
41%
Nevím Spíše nesouhlasím
7%
Zcela nesouhlasím
o
velmi obtížná stabilizace odborníků ve státní správě (častý odchod do komerční sféry po dosažení určitého stupně kvalifikace).
o
Velmi podstatnou roli hrají GIS/GIT v oblasti krizového řízení, kde zefektivňují a zrychlují rozhodování, viz následující graf. Přesto řada respondentů zmiňovala existenci značných rezerv v této oblasti, které často souvisí s výše uvedenou neznalostí potenciálu, které geoinformační technologie přináší.
61
GIS/GIT v naší organizaci zefektivňují krizové řízení.
10%
4%
Zcela souhlasím
45%
17%
Spíše souhlasím Nevím Spíše nesouhlasím
24%
Zcela nesouhlasím
V případě vzdělávání (myšleno odborných pracovníků, tedy ve smyslu údržby a rozvoje znalostí) se většina subjektů shodla na dostatečném finančním zajištění. Přesto ale existují značné rezervy ve vzdělávání a to zejména pracovníků „neodborníků“, viz text výše. Máme dostatečné zdroje na rozvoj lidských zdrojů v geoinformatice.
7%
14%
Zcela souhlasím
34%
Spíše souhlasím Nevím Spíše nesouhlasím
45%
Zcela nesouhlasím
Nejednoznačný názor respondenti vyjádřili v oblasti dostatečnosti zdrojů na zajištění zpřístupnění, poskytování a sdílení dat i poskytování služeb (zejména finančních, ale v některých případech i lidských, např. kraje mají k dispozici data, která chtějí zveřejnit, ale nemají dostatečné lidské kapacity na jejich export na veřejně přístupné portály).
62
10. ŠKOLENÍ V OBLASTI GIS/T POSKYTOVANÉ V ROCE 2012 FIRMAMI Příloha byla připravena na základě dostupných informací na webových stránkách firem a informací o školeních rozesílaných mailem firmami.
ArcData Praha ArcData Praha má nejrozsáhlejší výběr školení zaměřených na software firmy ESRI. Školení se zaměřuje na řadu témat od zvládnutí základní práce v prostředí ArcMap a další činnosti v rámci úvodu do GIS, dále na typické pracovní postupy v tomto prostředí, základní sadu analytických úloh. Velkou skupinu tvoří skupina školení zaměřených na extenzi Spatial Analyst, dále pak správa dat, programování a tvorba modulů, školení zaměřená na víceuživatelské geodatabáze, ArcGIS server, tvorba webových aplikací a další. Délky jednotlivých kurzů se pohybují od jednoho do čtyř dnů (8 – 32 hodin). Nejčastěji jsou kurzy dvoudenní a jednodenní. Školení se konají ve školicím středisku firmy nebo je možné po dohodě uskutečnit školení i u zákazníka. Školení probíhá v češtině, školicí materiály jsou v anglickém originále nebo v češtině (zejména úvodní kurzy). Cena školení se pohybuje v rozmezí 5000 Kč až 9000 Kč za jeden den. Metody výuky zpravidla zahrnují úvodní přednášku, po které následuje cvičení s ukázkovými daty. Po ukončení kurzu obrží každý účastník osvědčení o absolvování.
City Data Software City Data Software (CDSw) ke svým produktům poskytuje školení. Školení jsou typicky dvojúrovňová, zahrnující základní práci s GIS aplikacemi a pokročilé operace. Speciální školení se poskytují pro administrátory a datové správce. Konkrétně se nabízejí školení:
Úvod do problematiky GIS, základní práce v prostředí GIS CDSw. Součástí školení je i teoretický úvod do problematiky GIS (přednáška), na kterou navazují ukázky a popis aplikace. Hlavní náplní školení je ukázka a popis prostředí aplikace, jejího ovládání a nástrojů, tvorby mapových projektů a provádění operací s prostorovými daty.
Základní školení nadstavbové části GIS CDSw řešící konkrétní pasportní problematiku, které je zaměřeno na práci s konkrétní GIS aplikací.
individuální školení a konzultace na objednávku zákazníka k danému produktu nebo řešené úloze.
Další informace se nepodařilo zjistit.
GIScom GIScom nabízí 2 školení - Základy využití GIS a Využití GIS v praxi. Školení mají akreditaci MŠMT a probíhají v počítačových učebnách v Praze, Brně a Vysokém Mýtě.
63
Obě školení jsou koncipovány jako jednodenní (8 hodin) a jejich cena je 5000 Kč. Základní školení obsahuje 2 hodiny teoretického úvodu do GIS, geodézie a kartografie a zbylých 6 hodin je věnováno praktickému cvičení v prostředí GIS software. Druhé školení je praktické celé zaměřeno na cvičení. Kromě standardních školení je možné připravit i individuální.
GIS services GIS services nabízí 3 školení pro práci s ArcGIS:
Úvod do ArcMap a ArcCatalog Základy vektorizace Atributové a prostorové dotazy
Intergraph CS Intergraph poskytuje školení v rámci řešení pro konkrétní zákazníky. Také pro ně organizuje certifikační kurzy technologií Intergraph a zkoušky k získání certifikátu (Stromček, 2010). Samostatné vzdělávací kurzy nenabízí.
Les-ejk Jáchym Čepický nabízí školení v programu GRASS GIS. Základní školení je zaměřeno na seznámení se základy GRASS GIS a postupy práce a trvá dva dny. Speciální školení trvají od půl do jednoho dne. Absolventům školení je vystaven certifikát s potvrzením o účasti a absolvovanými tématickými okruhy.
PROCES – Centrum pro rozvoj obcí a regionů Tato společnost realizuje jeden kurz se zaměřením na GIS s názvem „Základy práce v ArcGIS pro začátečníky v regionálních analýzách“. Bližší informace chybí.
T-Mapy T-MAPY nabízí školení produktů i metod geografických informačních systémů a informačních systémů obecně. Školení jsou zaměřena především na produkt GISel (4 školení podle úrovně znalostí) a MapServer (rovněž 4 školení podle úrovně), jedno školení se zabývá metainformačním systémem METIS. V nabídce jsou i školení na platformě ArcGIS desktop, ale jejich šíře je omezená. Jsou poskytovány 4 formy školení: 1. Klasické (standardní) školení Maximální verze klasického školení obsahuje teoretické prezentace doplněné praktickými ukázkami, řízená cvičení účastníků vedených školitelem krok za krokem (nad vzorovými daty) a samostatná cvičení s oporou v textové podobě. 64
2. Konzultační setkání Vlastnímu konzultačnímu setkání předchází vyhlášení témat k danému produktu, která budou obsahem tohoto školení (např. Konzultační dny ArcGIS). Témata mohou být pevná (dána školiteli) nebo volitelná dle zájmu zákazníka. V den setkání jsou účastníci ve stručnosti seznámeni se základní teorií dané problematiky, školitel teorii doplní demonstračními ukázkami a následuje diskuze k danému tématu. Každý účastník má k dispozici vzorový projekt a data. Konzultační setkání jsou kratší než standardní školení a poskytují větší prostor pro diskuzi. 3. Seminář Za seminář je považována jednorázová forma školení na předem dané téma a čas. Typicky se zaměřuje na specifickou část daného produktu nebo tématu (např. Model Builder v ArcGIS). Seminář probíhá formou přednášky s krátkými demonstračními ukázkami. Jeho délka je dána tématem (2 – 6 výukových hodin). Zákazník má možnost klást otázky, nemá však během semináře k dispozici počítač. 4. Individuální konzultace Individuální konzultace představují poskytnutí odborné rady zákazníkovi k danému produktu nebo řešené úloze. Většina školení je jednodenních a trvá v rozmezí 3 – 8 hodin. Ceny jsou od 2541Kč až po 5445 Kč (včetně DPH) za jednodenní kurz. Individuální konzultace stojí 1452 Kč (s DPH)/hod. Konají se v Praze, Hradci Králové nebo v Ostravě, po dohodě je možné uskutečnit školení i u zákazníka. Každé školení začíná krátkou úvodní teoretickou přednáškou, vysvětlujcí mimo jiné terminologii. Po přednášce se přechází k praktickému cvičení. Závěrem každého školení je diskuze.
VARS Brno Společnost VARS BRNO poskytuje školení na produkty Esri, Bentley a Transoft, formou akreditovaných i neakreditovaných kurzů a uživatelských seminářů na vybraná témata. Aplikačně jsou často zaměřena na oblast dopravy, dopravních dat a informací. Školení se pořádají v prostorách vlastního školicího střediska nebo po dohodě u zákazníka. Rovněž jsou poskytovány individuální konzultace. Školení se zaměřuje na řadu témat, které lze rozdělit do dvou základních skupin – školení GIS a školení CAD. Základem skupiny školení GIS jsou 3 vícedenní kurzy odstupňované od základní až po pokročilou úroveň. Druhou část skupiny GIS tvoří rozsáhlá sada jednodenních seminářů zaměřená na jednotlivé extenze či části ArcGIS. Podobně je postavena i skupina školení CAD. Základ tvoří 5 vícedenních školení zaměřených na jednotlivé aplikace firmy Bentley a dalších 9 jednodenních seminářů. Cena vícedenních kurzů se pohybuje v rozmezí 6000 Kč až 12000 Kč. Cena jednodenních semináře ze skupiny GIS stojí 3000 Kč a semináře ve skupině CAD stojí 4000 Kč. Školení probíhají podle běžného scénáře – omezený teoretický výklad, po kterém následuje cvičení.
65
11. NCGIA CORE CURRICULUM IN GISCIENCE OBSAHOVALO (POSLEDNÍ AKTUALIZACE 2000): 1. 2.
3.
4.
5.
Co je GIS? Základní geografické koncepty pro GIS a. Svět v prostorovém pojetí (percepce, geografické otázky) b. Digitální reprezentace geografických objektů a jevů c. Určování polohy na Zemi (souřadnicové systémy, diskrétní georeferencování, GPS, atd.) d. Mapování Země e. Prostorové vztahy f. Abstrakce a neúplnost Implementace geografických konceptů v GIS a. Charakteristiky výpočetní techniky b. Základy výpočetní techniky (resp. computer science) c. Základy informatiky d. Reprezentace polí (kontinuální povrchy) e. Reprezentace diskrétních objektů f. Reprezentace sítí g. Reprezentace času a ukládání časových dat h. Pořizování dat pro GIS i. Druhy geodat j. Práce s nejistotou k. Vizualizace a kartografie l. Interakce s uživatelem m. Prostorové analýzy n. Implementační paradigmata GIT ve společnosti a. Výstavba GIS b. Dodávky dat c. Sociální kontext d. Historie, současnost, produkty, kariéra e. Výuka GIS Aplikační oblasti a. Územně orientované IS b. Precizní zemědělství c. Ostatní
66
12. SHRNUTÍ GIS&T ŠKOLENÍ A VZDĚLÁVACÍCH KURZŮ (LONGLEY ET AL., 2005)
Kurzy užívání SW
vývoj softwaru
Školní vzdělávání
Univerzitní (bakalářská) úroveň vzdělávání
Postgraduální úroveň vzdělávání
Krátké kurzy pro profesionály zaměřené na systematickou aktualizaci, zlepšení a rozšiřování znalostí a dovedností a vývoj osobních kvalit nezbytných pro vykonávání profesních a technických povinností po celý pracovní život.
Hlavní způsoby poskytování Prezenční vzdělávání Distanční vzdělávání Běžná praxe – všichni prodejci poskytují Stává se stále více důležité, např.: sami nebo prostřednictví licencovaných ESRI Virtual Campus partnerů. Může být velmi výhodné. Velmi se liší. Důkladné vzdělání je Stejné jako výše uvedené poskytováno na univerzitách v rámci výuky computer science. Prodejci mohou poskytovat specifické kurzy, např. na jejich vlastní makro jazyky. GIS byl jednou z částí Britského vládního vzdělávacího programu pro školy. Jinde jsou obvykle školní osnovy definovány lokálně. GIS jsou obsaženy v mnoha UNIGIS konsorcium založilo vysokoškolských programech na celém distanční kurzy vzdělávání na světě, ale v mnoha případech klasickém modelu výběru jako moduly studijních oborů geografie libovolného mixu z nabídky. a negeografických kurzů (např. lesnictví nebo životní prostředí). Jen na několika univerzitách jsou vysokoškolské programy zaměřené zcela na GIS. Existuje řada magisterských studijních Některé z těchto programů mohou programů. být studovány dálkově, ale jen několik málo jich bylo od počátku takto navrženo. Záležitost rychle stoupající na významu. Stoupající počet těchto kurzů je Účast na celoživotním vzdělávání je realizován distančními způsoby. často nezbytná k tomu, abychom mohli být členem profesní asociace.
67
13. UCGIS ZNALOSTNÍ OBLAST ANALYTICKÉ METODY (AM) Oblast znalostí je popsána v DiBiase et al. (2006). Prvních 5 jednotek je přeloženo z originálu. Překlad vytvářeli Bc. Eva Klajblová, Bc. Michal Klíč, Bc. David Kocich a Bc. Pavel Vícha a závěrečný text editoval doc. Dr. Ing. Jiří Horák.
OBLAST ZNALOSTÍ: ANALYTICKÉ METODY (ANALYTICAL METHODS, AM) Tato oblast znalostí zahrnuje širokou škálu operací, jejichž cílem je získat analytické výsledky zpracováním prostorových dat. Datové analýzy se snaží porozumět efektům prvního řádu (např. environmentální) a efektům druhého řádu (interakčním efektům). Jsou využity přístupy jak datově orientované (průzkum prostorových dat) a modelově řízené (testování hypotéz a vytváření modelů). Datově řízené techniky odvozují souhrný popis dat, přinášejí poznatky o charakteristice dat, přispívají k vývoji výzkumných hypotéz a vedou k odvození výsledků analýz. Cílem modelově řízené analýzy je vytvořit a testovat modely prostorových procesů. Obecně platí, že modelově řízená analýza je pokročilou znalostní oblastí, která vyžaduje předchozí zkušenosti s průzkumovou analýzou dat. Vizualizační nástroje pro datové analýzy jsou popsány v oblasti znalostí Kartografie a vizualizace (Cartography and Visualization, CV), mnoho základních principů nutných k analýzám pozemních dat je zahrnuto v oblasti znalostí Základní koncepty (Conceptual Foundations, CF). Metody zpracování obrazu jsou uvedeny v oblasti znalostí Prostorová data (Geospatial data, GD). Všechny popsané metody v této oblasti znalostí jsou více či méně citilivé na chyby dat a nejistotu, což je popsáno v jednotce GC8 Nejistota a jednotce GD6 Kvalita dat. Zvládnutí učebních cílů popsaných v této oblasti znalostí vyžaduje znalosti a dovednosti v matematice, statistice a počítačovém programování.
Unit AM1 Akademické a analytické základy (Academic and analytical origins) Prostorové datové analýzy mají svoje základy v řadě rozdílných disciplín. Výsledkem je, že se setkáváme s řadou různých teroretických konceptů nebo analytických přístupů zahrnujících prostorovou analýzu, prostorové modelování, geostatistiku, prostorovou ekonometrii, prostorovou statistiku, kvalitativní analýzu, mapovou algebru a síťové analýzy. Tato jednotka uvádí porovnání mezi těmito přístupy. (Geospatial data analysis has foundations in many different disciplines. As a result, there are many different schools of thought or analytical approaches including spatial analysis, spatial modeling, geostatistics, spatial econometrics, spatial statistics, qualitative analysis, map algebra, and network analysis. This unit compares and contrasts these approaches.) Téma AM1-1 Akademické základy (Academic foundations) Rozlište mezi průzkumnou analýzou a analýzou prostorových dat pro statistické usuzování (Differentiate between exploratory and confirmatory geospatial data analysis) Rozlište prostorové datové analýzy od neprostorových datových analýz (Differentiate geospatial data analysis from non-spatial data analysis) Vysvětlete původ termínu "kvantitativní revoluce" v geografii a v jiných oborech (Explain the origins of the term “Quantitative Revolution” in geography and other disciplines) Vysvětlete, jak byla "kvantitativní revoluce" důležitá ve vývoji GIS&T (Explain how the “Quantitative Revolution” was important in the development of GIS&T) Uveďte rozdíly mezi analytickými přístupy převzatými v různých akademických disciplínách, ve kterých byly geoprostorové analýzy vyvinuty (Contrast the analytical approaches taken in various academic disciplines in which geospatial analysis has evolved) Téma AM1-2 Analytické přístupy (Analytical approaches) Porovnejte prostorovou statistickou analýzu, prostorovou datovou analýzu, a prostorové modelování (Compare and contrast spatial statistical analysis, spatial data analysis, and spatial modeling) 68
Porovnejte prostorovou statistiku a mapovou algebru jako dva velmi rozdílné druhy datové analýzy (Compare and contrast spatial statistics and map algebra as two very different kinds of data analysis) Srovnejte metody analýz agregovaných dat a metody analýzy sady individuálních pozorování (Compare and contrast the methods of analyzing aggregate data as opposed to methods of analyzing a set of individual observations) Definujte termíny prostorové analýza, prostorové modelování, geostatistika, prostorová ekonometrie, prostorová statistika, kvalitativní analýza, mapová algebra a síťová analýza (Define the terms spatial analysis, spatial modeling, geostatistics, spatial econometrics, spatial statistics, qualitative analysis, map algebra, and network analysis) Rozlište od sebe geostatistiku a prostorovou statistiku (Differentiate between geostatistics and spatial statistics) Diskutujte o situacích, kdy je vhodné využít prostorový přístup při analýze dat (Discuss situations when it is desirable to adopt a spatial approach to the analysis of data) Vysvětlete, co se přidá do prostorové analýzy, aby se vytvořila prostorově-časová analýza (Explain what is added to spatial analysis to make it spatio-temporal analysis) Vysvětlete, co je zvláštního (tj. obtížného) na analýze prostorových dat a proč některé tradiční statistické techniky analýz nejsou vhodné pro řešení geografických problémů (Explain what is special (i.e. difficult) about geospatial data analysis and why some traditional statistical analysis techniques are not suited to geographic problems) Seřaďte úkoly potřebné pro dokončení analytického procesu pro daný prostorový problém (Outline the sequence of tasks required to complete the analytical process for a given spatial problem)
Unit AM2 Dotazování a dotazovací jazyky (Query operations and query languages) Atributové a prostorové dotazovací operace jsou jádrem funkcionality v každém GIS a často jsou považovány za hlavní formu analýzy. (Attribute and spatial query operations are core functionalities in any GIS and they are often considered to be the most basic form of analysis.) Téma AM2-1 Teorie množin (Set theory) Popište teorii množin (Describe set theory) Vysvětlete, jak se teorie množin vztahuje k prostorovým dotazům (Explain how set theory relates to spatial queries) Vysvětlete, jak se matematická logika vztahuje k teorii množin (Explain how logic theory relates to set theory) Proveďte dotaz na logický výraz (množinovou operací) s použitím GIS software (Perform a logic (set theoretic) query using GIS software) Téma AM2-2 Strukturovaný dotazovací jazyk (SQL a atributové dotazy) (Structured Query Language (SQL and attribute queries)) Definujte základní termíny pro zpracování dotazu (např. SQL, primární a cizí klíče, spojení tabulek) (Define basic terms of query processing (e.g., SQL, primary and foreign keys, table join)) Vysvětlete základní logiku syntaxe jazyka SQL (Explain the basic logic of SQL syntax) Demonstrujte základní syntaktickou strukturu SQL (Demonstrate the basic syntactic structure of SQL) Vytvořte SQL dotaz pro získání prvků z GIS (Create an SQL query to retrieve elements from a GIS) Téma AM2-3 Prostorové dotazy (Spatial queries) Demonstrujte syntaktickou strukturu prostorových a časových operátorů v SQL (Demonstrate the syntactic structure of spatial and temporal operators in SQL) Uveďte rozdíly mezi atributovým a prostorovým dotazem (Compare and contrast attribute query and spatial query) Sestavte dotazy, které mohou být zodpovězeny výběrem prvků založených na poloze nebo na prostorových vztazích (State questions that can be solved by selecting features based on location or spatial relationships) 69
Formulujte dotaz, který je určen k hledání specifických prostorových nebo časových vztahů (Construct a query statement to search for a specific spatial or temporal relationship) Sestavte prostorový dotaz pro získání všech bodových objektů, které leží uvnitř polygonu (Construct a spatial query to extract all point objects that fall within a polygon)
Unit AM3 Měření geometrických vlastností (Geometric measures, core unit) Pro jednoduchý průzkum dat nabízí GIS mnoho základních geometrických operací, které pomáhají při zjištění smyslu těchto dat (jejich charakteristik a vztahů) nebo pro odvození nových dat pro další analýzy. Výchozí koncepty jsou popsány v jednotce CF3 Základní koncepty geografické informace a jednotce CF5 Vztahy. (For simple data exploration, GIS offers many basic geometric operations that help in extracting meaning from sets of data or for deriving new data for further analysis. Concepts on which these operations are based are addressed in Unit CF3 Domains of geographic information and Unit CF5 Relationships). Téma AM3-1 Vzdálenosti a délky (Distances and lengths) Popište několik rozdílných měr vzdálenosti mezi dvěma body (např. Euklidovská, Manhattanská, síťová vzdálenost, sférická vzdálenost) (Describe several different measures of distance between two points (e.g. Euclidean, Manhattan, network distance, spherical)) Vysvětlete, jak lze k výpočtu matic prostorových vah použít rozdílných měr vzdálenosti (Explain how different measures of distance can be used to calculate the spatial weights matrix) Vysvětlete, proč má odhad fraktální dimenze sinusoidní křivky významné důsledky pro měření její délky (Explain why estimating the fractal dimension of a sinuous linehas important implications for the measurement of its length) Vysvětlete, jak může být fraktální dimenze použita v praktických aplikacích GIS (Explain how fractal dimension can be used in practical applications of GIS) Vysvětlete rozdíly ve vypočtené vzdálenosti mezi dvěma stejnými místy, pokud jsou použitá data v rozdílných zobrazeních (Explain the differences in the calculated distance between the same two places when data used are in different projections) Charakterizujte důsledky rozdílů ve výpočtech vzdálenosti v reálných aplikacích GIS jako je hledání trasy, určování délky hranic nebo hranic servisních oblastí (Outline the implications of differences in distance calculations on real world applications of GIS, such as routing and determining boundary lengths and service areas) Odhadněte fraktální dimenzi sinusoidní křivky (Estimate the fractal dimension of a sinuous line) Téma AM3-2 Směr (Direction) Definujte „směr“ a jeho měření v rozdílných úhlových mírách (Define “direction” and its measurement in different angular measures) Srovnejte, jak je směr určován a veden v rastrových a vektorových datech (Compare and contrast how direction is determined and stated in raster and vector data) Popište operace, které mohou být provedeny na různých kvalitativních reprezentacích směru (Describe operations that can be performed on qualitative representations of direction)
70
Vysvětlete rozdíly v měření směru mezi dvěma místy, pokud jsou data vedena v GIS v různém mapovém zobrazení (Explain any differences in the measured direction between two places when the data are presented in a GIS in different projections) Vypočítejte střední hodnotu ze směrových dat (Compute the mean of directional data)
Téma AM3-3 Tvar (Shape) Identifikujte situace, ve kterých tvary ovlivňují geometrické operace (Identify situations in which shape affects geometric operations) Vysvětlete, co je myšleno konvexním obalem a minimálním ohraničujícím obdelníkem sady bodových dat (Explain what is meant by the convex hull and minimum enclosing rectangle of a set of point data) Vysvětlete, proč by měl být tvar objektu důležitý pro analýzy (Explain why the shape of an object might be important in analysis) Uveďte příklady situací, ve kterých se těžiště polygonu nachází za jeho hranicí (Exemplify situations in which the centroid of a polygon falls outside its boundary) Srovnejte rozdílné tvarové ukazatele a uveďte příklady aplikacý, ve kterých mohou být použity (Compare and contrast different shape indices, include examples of applications to which each could be applied) Vytvořte metodu pro popis tvaru shluku podobně ohodnocených bodů s použitím konceptu konvexního obalu (Develop a method for describing the shape of a cluster of similarly valued points by using the concept of the convex hull) Vytvořte algoritmus pro určení kostry polygonů (Develop an algorithm to determine the skeleton of polygons) Najděte těžiště polygonů pro různé tvary těchto polygonů a rozdílné definice těžišť. (Find centroids of polygons under different definitions of a centroid and different polygon shapes) Vypočtěte několik rozdílných tvarových ukazatelů pro polygonový soubor dat (Calculate several different shape indices for a polygon dataset) Téma AM3-4 Plocha (Area) Vyjmenujte důvody, proč plocha polygonu vypočtená v GIS nemusí být stejná jako plocha téhož objektu v reálném světě (List reasons why the area of a polygon calculated in a GIS might not be the same as the real world object it describes) Vysvětlete, jaké důsledky mohou mít varianty ve výpočtu plochy pro aplikace v reálném světě, např. při výpočtu hustoty (Explain how variations in the calculation of area may have real world implications, such as calculating density) Demonstrujte, jak se bude měnit plocha regionu, která je počítána z rastrového datového souboru, vlivem rozlišení a orientace (Demonstrate how the area of a region calculated from a raster data set will vary by resolution and orientation) Naznačte algoritmus pro výpočet plochy polygonu s použitím souřadnic jeho vrcholů (Outline an algorithm to find the area of a polygon using the coordinates of its vertices) Téma AM3-5 Blízkost a závislost na vzdálenosti (Proximity and distance decay) Popište aplikace reálného světa, kde je závislost na vzdálenosti vhodnou reprezentací síly prostových vazeb (např. nákupní chování, cena nemovitostí) (Describe real world applications where distance decay is an appropriate representation of the strength of spatial relationships (e.g. shopping behavior, property values)) Popište aplikace reálného světa, kde by závislost na vzdálenosti nebyla vhodnou reprezentací síly prostorových vazeb (např. distanční vzdělávání, dojíždění, telekomunikace) (Describe real world applications where distance decay would not be an appropriate representation of the strength of spatial relationships (e.g. distance education, commuting, telecommunications)) Vysvětlete důvod použití rozdílných forem funkcí závislosti na vzdálenosti (Explain the rationale for using different forms of distance decay functions) Vysvětlete, jak semivariogram popisuje efekt vzdálenosti pro závilost mezi datovými hodnotami (Explain how a semi-variogram describes the distance decay in dependence between data values) 71
Charakterizujte geometrii skrytou v klasických gravitačních modelech závislosti na vzdálenosti (Outline the geometry implicit in classical “gravity” models of distance decay) Vykreslete průběh typických tvarů pro funkce závislosti na vzdálenosti (Plot typical forms for distance decay functions) Popište typické tvary funkcí závislosti na vzdálenosti (Write typical forms for distance decay functions) Napište program pro vytvoření matice párových vzdáleností uvnitř množiny bodů (Write a program to create a matrix of pair-wise distances among a set of points)
Téma AM3-6 Přilehlost a propojení (Adjacency and connectivity) Vyjmenujte rozdílné způsoby, jakými lze určit propojení v rastrové a polygonové datové sadě (List different ways connectivity can be determined in a raster and in a polygon dataset) Popište aplikace reálného světa, kde jsou přilehlost a propojení kritickou částí analýz (Describe real world applications where adjacency and connectivity are a critical component of analysis) Vysvětlete devítiprůnikový model pro prostorové vztahy (Explain the nine-intersection model for spatial relationships) Ukažte, jak mohou být přilehlost a propojení zaznamenány v maticích (Demonstrate how adjacency and connectivity can be recorded in matrices) Vypočtěte různé míry přilehlosti v polygonové datové sadě (Calculate various measures of adjacency in a polygon dataset) Vytvořte matici popisující schéma přilehlosti v sadě vynuceně plošných polygonů (2D topologie) (Create a matrix describing the pattern of adjacency in a set of planar enforced polygons) Unit AM4 Základní analytické operace (basic analytical operations (core unit) Tato malá sada analytických operací je tak běžně aplikovaná na širokou škálu problémů, že její zařazení do softwarových produktů se zpravidla používá pro určení, zda se jedná o „opravdový“ GIS produkt. Výchozí konceptyjsou popsány v jednotce CF3 Základní koncepty geografické informace a jednotce CF5 Vztahy. (This small set of analytical operations is so commonly applied to a broad range of problems that their inclusion in software products is often used to determine if that product is a “true” GIS. Concepts on which these operations are based are addressed in Unit CF3 Domains of geographic information and Unit CF5 Relationships.) Téma AM4-1 Obalové zóny (Buffers) Porovnejte rastrovou a vektorovou definici obalových zón (Compare and contrast raster and vector definitions of buffers) Vysvětlete, proč je obalová zóna vyjádřena jako izolinie povrchu vzdálenosti (Explain why a buffer is a contour on a distance surface) Charakterizujte okolnosti, za kterých je pro analýzu užitečné vytvář obalové zóny okolo objektu (Outline circumstances in which buffering around an object is useful in analysis) Téma AM4-2 Překrytí (Overlay) Vysvětlete, proč po vektorových překryvných operacích často následuje proces „rozpuštění a spojení (Explain why the process “dissolve and merge” often follows vector overlay operations) Vysvětlete, co je myšleno termínem „ plošné vynucení (2D topologie)“ (Explain what is meant by the term “planar enforcement”) Naznačte možné zdroje chyb v překryvných operacích (Outline the possible sources of error in overlay operations) Vyjmenujte příklady aplikací, ve kterých je překryv užitečný, jako je analýza vhodnosti umístění (Exemplify applications in which overlay is useful, such as site suitability analysis) Srovnej pojetí překryvu tak, jak je zaveden v rastrových a vektorových datových modelech (Compare and contrast the concept of overlay as it is implemented in raster and vector domains) Ukažte, jak mohou být geometrické operace průniku a překryvu implementovány v GIS (Demonstrate how the geometric operations of intersection and overlay can be implemented in GIS)
72
Ukažte, proč je georeferencování (registrace) datových sad rozhodující pro úspěch jakékoli mapové překryvné operace (Demonstrate why the georegistration of datasets is critical to the success of any map overlay operation) Formalizujte operaci nazvanou mapový překryv s použitím Booleovy logiky (Formalize the operation called map overlay using Boolean logic)
Téma AM4-3 Sousedství (Neighborhoods) Diskutujte o roli Voronojových polygonů jako duálních grafů Delaynojské triangulace (Discuss the role of Voronoi polygons as the dual graph of the Delaunay triangulation) Vysvětlete, jaký mají vztah kategorie operací mapové algebry (lokální, ohniskové, zonální, a globální) k pojetí sousedství (Explain how the range of map algebra operations (local, focal, zonal, and global) relate to the concept of neighborhoods) Vysvětlete, jak mohou být Voronojovy polygony použity pro definování sousedství kolem skupiny bodů (Explain how Voronoi polygons can be used to define neighborhoods around a set of points) Charakterizujte metody, které mohou být použity ke stanovení nepřekrývajících se sousedství oblastí podobných vlastností v rastrových datových sadách (Outline methods that can be used to establish non-overlapping neighborhoods of similarity in raster datasets ) Vytvořte polygony blízkosti (Thiessenovy/Voronojovy polygony) v bodových datových sadách (Create proximity polygons (Thiessen/Voronoi polygons) in point datasets) Sestavte algoritmus pro výpočet statistických deskriptorů sousedství (minimum, maximum, charakteristika směrů přítoku či odtoku) s použitím pohybujícího se okna v rastrových datových sadách (Write algorithms to calculate neighborhood statistics (minimum, maximum, focal flow) using a moving window in raster datasets) Téma AM4-4 Mapová algebra (Map algebra) Popište, jak mapová algebra provádí matematické funkce na rastrech (Describe how map algebra performs mathematical functions on raster grids) Popište reálnou modelovou situaci, ve které by mohla být použita mapová algebra (např. výběr místa, klasifikace klimatu, cesta s nejmenšími náklady) (Describe a real modeling situation in which map algebra would be used (e.g. site selection, climate classification, least-cost path)) Vysvětlete kategorie operací mapové algebry (tj. lokální, ohnisková, zonální a globální funkce) (Explain the categories of map algebra operations (i.e. local, focal, zonal, and global functions)) Vysvětlete, proč je georeferencování podmínkou mapové algebry (Explain why georegistration is a precondition to map algebra) Rozlišujte mezi mapovou algebrou a maticovou algebrou s použitím reálných příkladů (Differentiate between map algebra and matrix algebra using real examples) Proveďte výpočet mapové algebry pomocí příkazového řádku, formuláře a plovoucího grafického rozhraní (Perform a map algebra calculation using command line, form-based, and flow charting user interfaces) Unit AM5 Základní analytické metody (Basic analytical methods, core unit) S využitím základních geometrických měr a analytických operací, které se běžně nacházejí ve většině produktů GIS, je možné vybudovat širokou škálu dalších analytických metod, které společně vytváří hlavní sadu nástrojů GIS. (Building on the basic geometric measures and analytical operations found in most GIS products, a broad range of additional analytical methods form the fundamental GIS toolkit.) Téma AM5-1 Analýza bodového vzoru (textury) (Point pattern analysis) Vyjmenujte podmínky, které umožňují z analýzy bodového vzoru (textury) vytvořit vhodný proces (List the conditions that make point pattern analysis a suitable process) Identifikujte různé způsoby popisu bodového vzoru (textury) (Identify the various ways point patterns may be described) Určete různé typy analýzy K funkce (Identify various types of K-function analysis)
73
Popište, jak může být použit nezávislý náhodný proces (IRP) či proces úplné prostorové náhodnosti (CSR) při vytváření statistických tvrzení o bodových vzorech (Describe how Independent Random Process/Chi-Squared Result (zřejmě chyba v anglickém originále, CSR nemá nic společného s Chíkvadrát testem) (IRP/CSR) may be used to make statistical statements about point patterns) Charakterizujte měření vzoru (textury) založené na vlastnostech prvního nebo druhého řádu jako jsou průměrný střed a směrodatná vzdálenost, kvadrantové míry, vzdálenosti nejbližšího souseda a více moderní G, F a K funkce (Outline measures of pattern based on first and second order properties such as the mean centerand standard distance, quadrat counts, nearest neighbor distance, and the more modern G, F, and K functions) Charakterizujte podstatu klasické kritiky prostorové statistické analýzy v souvislosti s analýzou bodového vzoru (textury) (Outline the basis of classic critiques of spatial statistical analysis in the context of point pattern analysis) Vysvětlete, jak mohou být získány z matice vzdáleností metody měření bodového vzoru (textury), které jsou založené na vzdálenosti (Explain how distance-based methods of point pattern measurement can be derived from a distance matrix) Vysvětlete, jak mohou být použity polygony blízkosti (Thiessenovy polygony) k popisu bodového vzoru (Explain how proximity polygons (e.g. Thiessen polygons) may be used to describe point patterns) Vysvětlete, jak K funkce provádí měřítkové závislé měření rozptýlenosti (bodů v textuře) (Explain how the K function provides a scale-dependent measure of dispersion) Vypočtěte míry celkového rozptýlení a shlukování v bodových datových sadách pomocí statistik vzdálenosti nejbližšího souseda (Compute measures of overall dispersion and clustering of point datasets using nearest neighbor distance statistics)
Téma AM5-2 Jádrové odhady a určování hustoty (Kernels and density estimation) Popište vztahy mezi jádrovými odhady a klasickými prostorovými interakčními přístupy jako jsou povrchy potenciálu (Describe the relationships between kernels and classical spatial interaction approaches, such as surfaces of potential) Rozlište mezi jádrovým odhadem hustoty a prostorovou interpolací (Differentiate between kernel density estimation and spatial interpolation) Naznačte možné vlivy změny jádrové funkce a šířky pásma na výsledky analýzy (Outline the likely effects on analysis results of variations in the kernel function used and the bandwidth adopted) Vysvětlete, proč a jak odhad hustoty transformuje bodová data do reprezentace pole (kontinuální, rastrová reprezentace) (Explain why and how density estimation transforms point data into a field representation) Vysvětlete, proč může být v některých případech použit adaptivní jádrový odhad s proměnlivou šířkou pásma (Explain why, in some cases, an adaptive bandwidth might be employed) Vytvořte mapy hustoty z bodových datových souborů pomocí jádrových odhadů hustoty implementovaných ve standardním softwaru (Create density maps from point datasets using kernels and density estimation techniques using standard software) Téma AM5-3 Analýza prostorových shluků (Spatial cluster analysis) Identifikujte několik technik pro detekci shluků a diskutujte jejich omezení (Identify several cluster detection techniques and discuss their limitations) Diskutujte charakteristiky různých technik pro detekci shluků (Discuss the characteristics of the various cluster detection techniques) Vysvětlete rozšíření prostorového shlukování pro řešení shlukování v časoprostoru s použitím Mantelova testu a Knoxova testu (Demonstrate the extension of spatial clustering to deal with clustering in space-time using the Knox and Mantel tests) Proveďte analýzu detekce shluků k nalezení anomálních míst v bodovém vzoru (Perform a cluster detection analysis to detect “hot spots” in a point pattern) Téma AM5-4 Prostorová interakce (Spatial interaction) Uveďte klasickou formalizaci interakčního modelu (State the classic formalization of the interaction model)
74
Rozlište gravitační model a prostorové interakční modely (Differentiate between the gravity model and spatial interaction models) Popište formulaci klasického gravitačního modelu, neomezeného prostorového interakčního modelu, prostorového interakčního modelu omezeného produkcí, prostorového interakčního modelu omezeného atrakcí a dvojitě omezeného prostorového interakčního modelu (Describe the formulation of the classic gravity model, the unconstrained spatial interaction model, the production constrained spatial interaction model, the attraction constrained spatial interaction model, and the doubly constrained spatial interaction model) Vysvětlete, jak dynamické, chaotické, komplexní nebo nepředvídatelné aspekty některých jevů vytvářejí prostorové interakční modely vhodnější než gravitační modely (Explain how dynamic, chaotic, complex, or unpredictable aspects in some phenomena make spatial interaction models more appropriate than gravity models) Vysvětlete koncept konkurenčních destinací a popište, jak jsou tradiční formy prostorových interakčních modelů přetvářeny, aby tohoto konceptu využily (Explain the concept of competing destinations, describing how traditional spatial interaction model forms are modified to account for it) Vytvořte matici, která ukazuje prostorovou interakci (Create a matrix that shows spatial interaction)
Téma AM5-5 Analýzy multidimenzionálních atributů (Analyzing multidimensional attributes) Srovnejte zobrazování multidimenzionálních dat ke geografii s využitím výpočtu podobnosti v datovém prostoru k blízkosti v geografickém prostoru (Relate plots of multidimensional attribute data to geography by equating similarity in data space with proximity in geographical space) Sestavte datové matice atributů (Assemble a data matrix of attributes) Vytvářejte grafy v několika datových dimenzích použitím datových matic atributů (Produce plots in several data dimensions using a data matrix of attributes) Proveďte jednoduchou hierarchickou shlukovací analýzu s cílem klasifikace plošných objektů do statisticky podobných regionů (Conduct a simple hierarchical cluster analysis to classify area objects into statistically similar regions) Proveďte multidimensionální škálování (MDS) a analýzu hlavních komponent (PCA) k snížení počtu souřadnic nebo rozměrnosti problému (Perform multidimensional scaling (MDS) and principal components analysis (PCA) to reduce the number of coordinates, or dimensionality, of a problem) Téma AM5-6 Kartografické modelování (Cartographic modeling) Popište rozdíl mezi předpovídajícími a popisnými kartografickými modely (Describe the difference between prescriptive and descriptive cartographic models) Prodiskutujte počátky kartografického modelování s odkazem na práci Iana McHarga (Discuss the origins of cartographic modeling with reference to the work of Ian McHarg) Sestrojte vývojový diagram kartografického modelu pro problém vhodnosti umístění (Develop a flowchart of a cartographic model for a site suitability problem) Téma AM5-7 Multikriteriální hodnocení (Multi-criteria evaluation) Popište implementaci schématu uspořádaného váženého průměru v multikriteriální agregaci (Describe the implementation of an ordered weighting scheme in a multiple-criteria aggregation) Porovnejte pojmy multikriterialní hodnocení, vážená lineární kombinace a analýza vhodnosti (Compare and contrast the terms multi-criteria evaluation, weighted linear combination, suitability analysis) Rozlište od sebe přispívající faktory a omezení v multikriteriální aplikaci (Differentiate between contributing factors and constraints in a multi-criteria application) Vysvětlete výsledek multikriteriálního hodnocení ve vztahu ke kartografickému modelování (Explain the legacy of multi-criteria evaluation in relation to cartographic modeling Určete, kterou metodu použít ke kombinaci kritérií (např. lineární, násobení) (Determine which method to use to combine criteria (e.g. linear, multiplication) Vytvořte počáteční váhy za použití analytického hierarchického procesu (AHP) (Create initial weights using the analytical hierarchy process (AHP)) Kalibrujte linearní kombinační model přizpůsobením vah za použití testovací sady dat (Calibrate a linear combination model by adjusting weights using a test data set)
75
Téma AM 5-8 Modely prostorových procesů (Spatial process models) Diskutujte o vztazích mezi prostorovými procesy a prostorovými vzory (Discuss the relationship between spatial processes and spatial patterns) Rozlište deterministické a stochastické modely prostorových procesů (Differentiate between deterministic and stochastic spatial process models) Popište jednoduchý model procesu, který by generoval požadované soubory prostorových vzorů (Describe a simple process model that would generate a given set of spatial patterns)
Unit AM6 Analýzy povrchů (Analysis of surfaces) There is a wide range of phenomena that can be studied using a set of techniques and tools that are designed to help understand the characteristics of continuous surface data. Applications of these techniques using terrain data include overland transport, flow, and siting tasks, but similar analyses can be conducted using nontangible surfaces such as those of temperature, pressure, and population density. Topic AM6-1 Calculating surface derivatives List the likely sources of error in slope and aspect maps derived from digital elevation models (DEMs) and state the circumstances under which these can be very severe Outline a number of different methods for calculating slope from a DEM Outline how higher order derivatives of height can be interpreted Explain how slope and aspect can be represented as the vector field given by the first derivative of height Explain why the properties of spatial continuity are characteristic of spatial surfaces Explain why zero slopes are indicative of surface specific points such as peaks, pits, and passes,and list the conditions necessary for each Design an algorithm that calculates slope and aspect from a triangulated irregular network (TIN) Model Topic AM6-2 Interpolation of surfaces Identify the spatial concepts that are assumed in different interpolation algorithms Describe how surfaces can be interpolated using splines Compare and contrast interpolation by inverse distance weighting, bi-cubic spline fitting, and kriging Differentiate between trend surface analysis and deterministic spatial interpolation Explain why different interpolation algorithms produce different results and suggest ways by which these can be evaluated in the context of a specific problem Design an algorithm that interpolates irregular point elevation data onto a regular grid Outline algorithms to produce repeatable contour-type lines from point datasets using proximity polygons, spatial averages, or inverse distance weighting Implement a trend surface analysis using either the supplied function in a GIS or a regression function from any standard statistical package Topic AM6-3 Surface features Describe how a network of stream channels and ridges can be estimated from a DEM Explain how ridgelines and streamlines can be used to improve the result of an interpolation proces surfaces Define “friction surface” Explain how friction surfaces are enhanced by the use of impedance and barriers Apply the principles of friction surfaces in the calculation of least-cost paths
Unit AM7 Prostorová statistika (Spatial statistics) Traditional statistical methods are used to describe the central tendency, dispersion, and other characteristics of data but are not always suited to use with spatial data for which specialized techniques are often required. 76
The field of spatial statistical analysis forms the backbone for the testing of hypotheses about the nature of spatial pattern, dependency, and heterogeneity. The techniques are widely used in both exploratory and confirmatory spatial analysis in many different fields. Topic AM7-1 Graphical methods Describe the statistical characteristics of a set of spatial data using a variety of graphs and plots (including scatterplots, histograms, boxplots, q–q plots) Select the appropriate statistical methods for the analysis of given spatial datasets by first exploring them using graphic methods Topic AM7-2 Stochastic processes List the two basic assumptions of the purely random process Justify the stochastic process approach to spatial statistical analysis Exemplify deterministic and spatial stochastic processes Exemplify non-stationarity involving first and second order effects Differentiate between isotropic and anisotropic processes Discuss the theory leading to the assumption of intrinsic stationarity Outline the logic behind the derivation of long run expected outcomes of the independent random process using quadrat counts Topic AM7-3 The spatial weights matrix Explain how different types of spatial weights matrices are defined and calculated Explain the rationale used for each type of spatial weights matrix Discuss the appropriateness of different types of spatial weights matrices for various problems Construct a spatial weights matrix for lattice, point, and area patterns Topic AM7-4 Global measures of spatial association Describe the effect of the assumption of stationarity on global measures of spatial association Explain how a statistic that is based on combining all the spatial data and returning a single summary value or two can be useful in understanding broad spatial trends Explain how the K function provides a scale-dependent measure of dispersion Compute Moran’s I and Geary’s c for patterns of attribute data measured on interval/ratio scales Compute measures of overall dispersion and clustering of point datasets using nearest neighbor distance statistics Compute the K function Justify, compute, and test the significance of the join count statistic for a pattern of objects Topic AM7-5 Local measures of spatial association Describe the effect of non-stationarity on local indices of spatial association Compare and contrast global and local statistics and their uses Explain how a weights matrix can be used to convert any classical statistic into a local measure of spatial association Explain how geographically weighted regression provides a local measure of spatial association Decompose Moran’s I and Geary’s c into local measures of spatial association Compute the Gi and Gi* statistics Topic AM7-6 Outliers Explain how outliers affect the results of analyses Explain how the following techniques can be used to examine outliers: tabulation, histograms, box plots, correlation analysis, scatter plots, local statistics Topic AM7-7 Bayesian methods Define “prior and posterior distributions” and “Markov-Chain Monte Carlo” Explain how the Bayesian perspective is a unified framework from which to view uncertainty Compare and contrast Bayesian methods and classical “frequentist” statistical methods
77
Unit AM8 Geostatistika (Geostatistics) Geostatistics are a variety of techniques used to analyze continuous data (e.g. rainfall, elevation, air pollution). The fundamental structure of geostatistics is based on the concept of semi-variograms and their use for spatial prediction (kriging). Sampling methods are also discussed in Unit GD9 Field data collection. Topic AM8-1 Spatial sampling for statistical analysis List and describe several spatial sampling schemes and evaluate each one for specific applications Describe sampling schemes for accurately estimating the mean of a spatial data set Differentiate between model-based and design-based sampling schemes Design a sampling scheme that will help detect when space-time clusters of events occur Create spatial samples under a variety of requirements, such as coverage, randomness, and transects Topic AM8-2 Principles of semi-variogram construction Identify and define the parameters of a semi-variogram (range, sill, nugget) Describe the relationships between semi-variograms and correlograms, and Moran’s indices of spatial association Demonstrate how semi-variograms react to spatial nonstationarity Construct a semi-variogram and illustrate with a semi-variogram cloud Topic AM8-3 Semi-variogram modeling List the possible sources of error in a selected and fitted model of an experimental semi-variogram Describe some commonly used semi-variogram models Describe the conditions under which each of the commonly used semi-variograms models would be most appropriate Explain the necessity of defining a semi-variogram model for geographic data Apply the method of weighted least squares and maximum likelihood to fit semi-variogram models to datasets Topic AM8-4 Principles of kriging Describe the relationship between the semi-variogram and kriging Explain why kriging is more suitable as an interpolation method in some applications than others Explain why it is important to have a good model of the semi-variogram in kriging Explain the concept of the kriging variance, and describe some of its shortcomings Explain how block-kriging and its variants can be used to combine data sets with different spatial resolution (support) Compare and contrast block-kriging with areal interpolation using proportional area weighting and dasymetric mapping Outline the basic kriging equations in their matrix formulation Conduct a spatial interpolation process using kriging from data description to final error map Topic AM8-5 Kriging variants Compare and contrast co-kriging, log-normal kriging, disjunctive kriging, indicator kriging, faktorial kriging, and universal kriging Apply universal kriging to appropriate data sets Interpret the results of universal kriging
Unit AM9 Prostorové regresní modelování a ekonometrie (Spatial regression and econometrics) Many problems of the social sciences can be expressed in terms of spatial regression analysis. The development of spatial autoregressive models and the estimation of their parameters is the focus for the field of spatial econometrics. Topic AM9-1 Principles of spatial econometrics Describe the general types of spatial econometric models
78
Explain how spatial dependence and spatial heterogeneity violate the Gauss-Markov assumptions of regression used in traditional econometrics Demonstrate how spatially lagged, trend surface, or dummy spatial variables can be used to create the spatial component variables missing in a standard regression analysis Demonstrate how the spatial weights matrix is fundamental in spatial econometrics models Demonstrate why spatial autocorrelation among regression residuals can be an indication that spatial variables have been omitted from the models
Topic AM9-2 Spatial autoregressive models Explain Anselin’s typology of spatial autoregressive models Conduct a spatial econometric analysis to test for spatial dependence in the residuals from leastsquares models and spatial autoregressive models Demonstrate how the parameters of spatial auto-regressive models can be estimated using univariate and bivariate optimization algorithms for maximizing the likelihood function Justify the choice of a particular spatial autoregressive model for a given application Implement a maximum likelihood estimation procedure for determining key spatial econometric parameters Apply spatial statistic software (e.g. GEODA) to create and estimate an autoregressive model Topic AM9-3 Spatial filtering Identify modeling situations where spatial filtering might not be appropriate Describe the relationship between factorial kriging and spatial filtering Explain how spatial correlation can result as a side effect of the spatial aggregation in a given dataset Explain how dissolving clusters of blocks with similar values may resolve the spatial correlation problem Explain how the Getis and Tiefelsdorf-Griffith spatial filtering techniques incorporate spatial component variables into OLS regression analysis in order to remedy misspecification and the problem of spatially auto-correlated residuals Demonstrate how spatial autocorrelation can be “removed” by resampling Topic AM9-4 Spatial expansion and geographically weighted regression (GWR) Describe the characteristics of the spatial expansion method Discuss the appropriateness of GWR under various conditions Explain how allowing the parameters of the model to vary with the spatial location of the sample data can be used to accommodate spatial heterogeneity Explain the principles of geographically weighted regression Compare and contrast GWR with universal kriging using moving neighborhoods Perform an analysis using the geographically weighted regression technique Analyze the number of degrees of freedom in GWR analyses and discuss any possible difficulties with the method based on your results
Unit AM10 Data mining (Data mining) Algorithms have been developed to scan and search through extremely large data sets to find patterns within the data. These data mining and knowledge discovery techniques have been expanded to the spatial case. Legal and ethical concerns associated with such practices are considered in Knowledge Areas GIS&T and Society (GS) and Organizational and Institutional Aspects (OI). Topic AM10-1 Problems of large spatial databases Describe emerging geographical analysis techniques in geocomputation derived from artificial intelligence (e.g., expert systems, artificial neural networks, genetic algorithms, and software agents) Describe difficulties in dealing with large spatial databases, especially those arising from spatial heterogeneity Explain what is meant by the term “contaminated data,” suggesting how it can arise Explain how to recognize contaminated data in large datasets 79
Outline the implications of complexity for the application of statistical ideas in geography
Topic AM10-2 Data mining approaches Describe how data mining can be used for geospatial intelligence Differentiate between data mining approaches used for spatial and non-spatial applications Compare and contrast the primary types of data mining: summarization/characterization, clustering/categorization, feature extraction, and rule/relationships extraction Explain how spatial statistics techniques are used in spatial data mining Explain how the analytical reasoning techniques, visual representations, and interaction techniques that make up the domain of visual analytics have a strong spatial component Demonstrate how cluster analysis can be used as a data mining tool Interpret patterns in space and time using Dorling and Openshaw’s geographical analysis machine (GAM) demonstration of disease incidence diffusion Topic AM10-3 Knowledge discovery Explain how spatial data mining techniques can be used for knowledge discovery Explain how visual data exploration can be combined with data mining techniques as a means of discovering research hypotheses in large spatial datasets Explain how a Bayesian framework can incorporate expert knowledge in order to retrieve all relevant datasets given an initial user query Topic AM10-4 Pattern recognition and matching Differentiate among machine learning, data mining, and pattern recognition Explain the outcome of an artificial intelligence analysis (e.g. edge recognition), including a discussion of what the human did not see that the computer identified and vice versa Explain the principles of pattern recognition Apply a simple spatial mean filter to an image as a means of recognizing patterns Construct an edge-recognition filter Design a simple spatial mean filter
Unit AM11 Síťové analýzy (Network analysis) Network analysis encompasses a wide range of procedures, techniques, and methods that allow for the examination of phenomena that can be modeled in the form of connected sets of edges and vertices. Such sets are termed a network, or a graph, and the mathematical basis for network analysis is known as graph theory. Graph theory contains descriptive measures and indices of networks (such as connectivity, adjacency, capacity, and flow) as well as methods for proving the properties of networks. Networks have long been recognized as an efficient way to model many types of geographic data, including transportation networks, river networks, and utility networks (electric, cable, sewer and water, etc.) to name just a few. The data structures to support network analysis are covered in Unit DM4 Vector and object data models. Topic AM11-1 Networks defined Define the following terms pertaining to a network: Loops, multiple edges, the degree of a vertex, walk, trail, path, cycle, fundamental cycle Define different interpretations of “cost” in various routing applications Describe networks that apply to specific applications or industries Create a data set with network attributes and topology Topic AM11-2 Graph theoretic (descriptive) measures of networks Demonstrate how networks can be measured using the number of elements in a network, the distances along network edges, and the level of connectivity of the network Explain the concept of the diameter of a network Compute the estimated number of fundamental cycles in a graph Compute the alpha, beta, and gamma indices of network connectivity Compute the detour index and the measure of network density for a given network 80
Topic AM11-3 Least-cost (shortest) path Describe some variants of Dijkstra’s algorithm that are even more efficient Explain how a leading World Wide Web-based routing system works (e.g., MapQuest, Yahoo Maps, Google) Discuss the difference of implementing Dijkstra’s algorithm in raster and vector modes Demonstrate how K-shortest path algorithms can be implemented to find many efficient alternate paths across the network Compute the optimum path between two points through a network with Dijkstra’s algorithm Topic AM11-4 Flow modeling Describe practical situations in which flow is conserved while splitting or joining at nodes of the network Explain how the concept of capacity represents an upper limit on the amount of flow through the network Demonstrate how capacity is assigned to edges in a network using the appropriate data structure Apply a maximum flow algorithm to calculate the largest flow from a source to a sink, using the edges of the network, subject to capacity constraints on the arcs and the conservation of flow Topic AM11-5 The classic transportation problem Describe the classic transportation problem Explain why, if supply equals demand, there will always be a feasible solution to the classic transportation problem Demonstrate how the classic transportation problem can be structured as a linear program Implement the transportation simplex method to determine the optimal solution Topic AM11-6 Other classic network problems Describe several classic problems to which network analysis is applied (e.g., the traveling salesman problem, the Chinese postman problem) Explain why heuristic solutions are generally used to address the combinatorially complex nature of these problems and the difficulty of solving them optimally Topic AM11-7 Accessibility modeling Describe alternate definitions of accessibility on a network Describe methods for measuring different kinds of accessibility on a network Contrast accessibility modeling at the individual level versus at an aggregated level Compare current accessibility models with early models of market potential
Unit AM12 Optimalizace a lokačně-alokační modelování (Optimization and location-allocation modeling) A wide variety of optimization techniques are now solvable within the GIS&T domain. Operations research is a branch of mathematics practiced in the allied fields of business and engineering. New models and software tools allow for the solution of transportation routing, facility location, and a host of other location-allocation modeling problems. Topic AM12-1 Operations research modeling and location modeling principles Explain how optimization models can be used to generate models of alternate options for presentation to decision makers Explain the concept of solution space Explain the principles of operations research modeling and location modeling Explain, using the concept of combinatorial complexity, why some location problems are very hard to solve Compare and contrast the concepts of discrete location problems and continuous location problems Topic AM12-2 Linear programming Describe the structure of linear programs 81
Explain the role of objective functions in linear programming Explain the role of constraint functions using the graphical method Explain the role of constraint functions using the simplex method Implement linear programs for spatial allocation problems
Topic AM12-3 Integer programming Differentiate between a linear program and an integer program Explain why integer programs are harder to solve than linear programs Topic AM12-4 Location-allocation modeling and p-median problems Describe the structure of origin-destination matrices Explain the concepts of demand and service Explain Weber’s locational triangle Assess the outcome of location-allocation models using other spatial analysis techniques Compare and contrast covering, dispersion, and p-median models Locate, using location-allocation software, service facilities that meet given sets of constraints
DOPORUČENÁ LITERATURA PRO ZNALOSTNÍ OBLAST ANALYTICKÉ METODY • • • • • • • • • • • • • • • • • •
• • •
Ahuja, R. K., Magnanti, T. L., & Orlin, J. B. (1993). Network flows: Theory, algorithms and applications. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. (Unit AM11) Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. Dordrecht: Kluwer. (Unit AM9) Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association—LISA. Geographical Analysis, 27, 93-115. (Unit AM9) Bailey, T. C., & Gatrell, A.C. (1995). Interactive spatial data analysis. Harlow: Longman. Boots, B., & Getis, A. (1988). Point pattern analysis. Newbury Park, CA: Sage. (Unit AM5) Burrough, P. A., & McDonnell, R. (1998). Principles of geographical information systems. Oxford: New York: Oxford University Press. Chiles, J. P., & Delfiner, P. (1999). Geostatistics: Modeling spatial uncertainty. New York: Wiley. (Unit AM8) Cliff, A. D., & Ord, J. K. (1981). Spatial processes: Models and applications. London: Pion Press. Cressie, N. (1991). Statistics for spatial data. Chichester, England: John Wiley. Diggle, P. (1983). Statistical analysis of spatial point patterns. London: Academic Press. (Unit AM5) Dijkstra, E.W. (1959). A note on two problems in connection with graphs. Numeriche Mathematik, 1, 269-271. (Unit AM11) Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (1999) Quantitative geography: Perspectives on spatial data analysis. London: Sage. Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2002). Geographically weighted regression: The analysis of spatially varying relationships. New York: Wiley. Gallo, G., & Pallottino, S. (1988). Shortest paths algorithms. Annals of Operations Research, 13, 3-79. (Unit AM11) Groff, J. R., & Weinberg, P.N. (2002).SQL: The complete reference (2nd ed.), McGraw-Hill Osborne Media. (Unit AM2) Haining, R. (2003). Spatial data analysis: Theory and practice. Cambridge University Press. Haynes K. E., & Fotheringham, A. S. (1984). Gravity and spatial interaction models. Newbury Park, CA: Sage. (Unit AM5) Kansky, K. (1963). Structure of transportation networks: Relationships between network geography and regional characteristics. University of Chicago, Department of Geography, Research Papers 84. (Unit AM11) McHarg, I. L. (1969). Design with nature. Garden City, NY: American History Press. Miller, H. J., & Han, J. (2001). Geographic data mining and knowledge discovery. New York: Taylor & Francis. (Unit AM10) Mitchell, A. (1999). The ESRI guide to GIS analysis, Volume 1: Geographic patterns and relationships. Redlands, CA: ESRI Press. 82
• • • • • • • • • • • •
•
Mitchell, A. (2005). The ESRI guide to GIS analysis, Volume 2: Spatial measurements and statistics. Redlands, CA: ESRI Press. O’Sullivan, D., & Unwin, D. (2003). Geographic information analysis. New York: Wiley. Ord, J. K., & Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: Distributional issues and an application. Geographical Analysis, 27, 286-306. (Unit AM7) Ripley, B. D. (1981). Spatial statistics. Chichester, England: Wiley. (Unit AM7) Ripley, B. D. (1988). Statistical inference for spatial processes. Cambridge: Cambridge University Press. Sadahiro, Y. (2005). Spatiotemporal analysis of the distribution of urban facilities in terms of accessibility.Papers in Regional Science, 84(1), 61-84. (Unit AM11) Thomas, R.W., & Huggett, R. J. (1980). Modelling in geography: A mathematical approach. London: Harper and Row. Tomlin, C. D. (1990).Geographic information systems and cartographic modeling. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. (Units AM4 and AM5) Wilson, A. G. (1974). Urban and regional models in geography and planning. London: Wiley. Worboys, M. F. (1992). A generic model for planar spatial objects. International Journal of Geographical Information Systems, 6, 353–372. Worboys, M. F. (1995). Geographic information systems: A computing perspective. London: Taylor and Francis. Yuan, M., Buttenfield, B., Gahegan, M., & Miller, H. (2004). Geospatial data mining and knowledge discovery. In R. B. McMaster and E. L. Usery (Eds.), A Research Agenda for Geographic Information Science, Boca Raton, Florida: CRC Press, 365-388. (Unit AM10) Zhan, F. B., & Noon, C. E. (1996). Shortest path algorithms: An evaluation using real road networks.Transportation Science, 32(1), 65-73. (Unit AM11
83
