Poslovno-tehniška fakulteta

Projekt 1

Predmet se izvaja v programu:
Študijski program druge stopnje Gospodarski inženiring

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je usposobiti študente za interdisciplinarno skupinsko projektno delo ter jim omogočiti, da v praksi preizkusijo in nadgradijo znanje in veščine za reševanje problemov s področja gospodarskega inženiringa.

Študenti bodo pridobili naslednje kompetence:

- sposobnost iskanja in razumevanja relevantnih primerov dobrih praks na izbranem področju in njihovo kritično ovrednotenje s stališča uporabnosti za dani kontekst projektne naloge,

- sposobnost pridobivanja manjkajočih informacij in specifičnega strokovnega znanja na področju gospodardskega inženiringa, povezanim s konkretnim kontekstom projektne naloge,

-sposobnost skupinskega reševanja realnih interdisciplinarnih problemov,

- sposobnost pisno in ustno predstaviti svoj projekt ter razpravljati o projektu in z njim povezanih temah s strokovno in drugo zainteresirano javnostjo.

Pogoji za vključitev v delo oz.
za opravljanje študijskih obveznosti

Od študentov se pričakuje znanje, pridobljeno pri predmetih Uvod v sodobne tehnologije in Ekonomika za inženirje ter pripravljenost na skupinsko delo.

Vsebina

V okviru predmeta bodo študenti reševali konkreten problem s področja gospodarskega inženiringa, ob katerem bodo skozi praktično delo spoznavali principe projektnega vodenja in skupinskega projektnega dela. Problem bo dovolj zapleten, da bo zahteval interdisciplinarni pristop in timsko delo. Projektna naloga bo vsa-ko leto nova in bo skrbno izbrana na podlagi realnih problemov iz konkretnih okolij (podjetij, organizacij, lokalnih skupnosti). Zahtevala bo konkretne rešitve s praktično vrednostjo.

Študijski proces pri predmetu bo potekal skozi naslednje faze:

1. Uvod

  • Predstavitev ciljev predmeta
  • Navodila za projektno delo

2. Vzpostavitev projekta

  • Predstavitev projektne naloge
  • Organizacija projektnega tima

3. Podrobnejši načrt projektnega dela

  • Koordiniranje projekta in način dela
  • Razdelitev dela
  • Določitev faz projekta
  • Časovnica
  • Diskusija in svetovanje

4. Skupinsko delo

  • Reševanje zastavljenega problema za projektno nalogo in koordinacija
  • Redna (online) srečanja s pregledom vmesnih rezultatov po fazah
  • Diskusija in svetovanje

5. Zaključno poročilo

  • Priprava pisnega poročila
  • Priprava na javno predstavitev
  • Svetovanje
  • Javna predstavitev

6. Zaključna analiza projekta

  • Kritična ocena rezultatov projekta
  • Ocena poteka projekta
  • Povzetek izkušenj – kaj smo se naučili

Predvideni študijski rezultati

Tekom predmeta bodo študenti pridobili

  • poznavanje temeljnih načel projektnega vodenja in znanje o tem, kako delovati kot odgovoren član ekipe,
  • veščine, kako pridobiti dodatno potrebno znan-je in informacije za reševanje specifičnega zahtevnega problema s področja gospodarskega inženiringa, vezanega na projektno nalogo,
  • poznavanje skupinske dinamike v projektni skupini;
  • sposobnost učinkovitega in asertivnega komuniciranja o odprtih vprašanjih;
  • sposobnost kritičnega ocenjevanja svojega osebnega prispevka k rezultatom ekipe.

Temeljna literatura in viri

Za pripravo na projektno delo:

R. Newton: The Theory and Practice of Project Management: Creating Value Thorough Change. Palgrave Macmillan, 2009. ISBN 978‐0‐230‐53667‐8

Glede na naravo predmeta literatura sicer ni predpisana vnaprej. Določijo jo mentorji vsako leto sproti za vsako od skupin študentov glede na vsebino izbranih projektov. Dodatne vire kot del učnega procesa ob pomoči mentorjev poiščejo študenti sami.

Načini ocenjevanja

Ocenjevanje je opisno, z ocenami »opravljeno« ali »ni opravljeno«. Upošteva se sprotno spremljanje razvoja projekta in njegovih rezultatov, vključno s projektnim komuniciranjem in uprav-ljanjem skupinske dinamike, z elementi vrstniške evalvacije in samoevalvacij, vmesne predstavitve, pisno poročilo in zaključna predstavitev rezultatov projekta z diskusijo. 100%

Reference nosilca

Dr. Aneta Trajanov, docentka za področje računalništva in informatike, je raziskovalka na Odseku za Tehnologije Znanja na Inštitutu Jožef Stefan in docentka na Univerzi v Novi Gorici. Doktorirala je na področju strojnega učenja leta 2010 na Mednarodni Podiplomski Šoli Jožefa Stefana. Podoktorski študij je opravila na Inštitutu Ruđer Bošković v Zagrebu v letu 2015-2016. Njena glavna raziskovana področja so strojno učenje in odkrivanje znanja iz okolijskih podatkov, sistemi za podporo pri od-ločanju, induktivno logično programiranje in odkrivanje enačb. Dela na več Evropskih in nacionalnih projektov na področju agro-ekologije, kjer uporablja različne metode strojnega učenja za analizo (agro)ekoloških podatkov.

Izbrane objave

1. WALL, David P., DELGADO, Antonio, O’SULLIVAN, Lilian, CREAMER, Rachel, TRAJANOV, Aneta, KUZMANOVSKI, Vladimir, HENRICKSEN, Christian B., DEBELJAK, Marko. A decision support model for assessing the water regulation and purification potential of agricultural soils across Europe. Frontiers in sustainable food systems. 2020, 15 str. ISSN 2571-581X. DOI: 10.3389/fsufs.2020.00115.

2. SANDÉN, Taru, TRAJANOV, Aneta, SPIEGEL, Heide, KUZMANOVSKI, Vladimir, SABY, Nico-las, PICAUD, Calypso, HENRIKSEN, Christian B. H., DEBELJAK, Marko. Development of an agri-cultural primary productivity decision support model: a case study in France. Frontiers in environ-mental science, ISSN 2296-665X, 2019, vol. 7, str. 58-1-58-13, doi: 10.3389/fenvs.2019.00058. [COBISS.SI-ID 32342311]

3. BAMPA, Francesca, TRAJANOV, Aneta, DEBELJAK, Marko, et al. Harvesting European knowledge on soil functions and land management using multi%criteria decision analysis. Soil use and management, ISSN 0266-0032, 2019, vol. 35, no. 6, spec. iss., str. 6-20, doi: 10.1111/sum.12506. [COBISS.SI-ID 32292903]

4. TRAJANOV, Aneta, KUZMANOVSKI, Vladimir, RÉAL, Benoît, MARKS PERREAU, Jonathan, DŽEROSKI, Sašo, DEBELJAK, Marko. Modeling the risk of water pollution by pesticides from im-balanced data. Environmental science and pollution research international, ISSN 0944-1344. [Print ed.], 2018, vol. 25, no. 19, str. 18781-18792,doi: 10.1007/s11356-018-2099-7.[COBISS.SI-ID 31356967]

5. TRAJANOV, Aneta, SPIEGEL, Heide, DEBELJAK, Marko, SANDÉN, Taru. Using data mining techniques to model primary productivity from international long-term ecological research (ILTER) agricultural experiments in Austria. Regional environmental change, ISSN 1436-3798, [in press] 2018, 15 str., doi: 10.1007/s10113-018-1361-3. [COBISS.SI-ID 31437607]

6. TRAJANOV, Aneta, KUZMANOVSKI, Vladimir, LEPRINCE, Florence, RÉAL, Benoît, DUTER-TRE, Alain, MAILLET-MEZERAY, Julie, DŽEROSKI, Sašo, DEBELJAK, Marko. Estimating drainage periods for agricultural fields from measured data : data-mining methodology and a case study (La JailliÈRe, France. Irrigation and drainage : International commission on irrigation and drainage, ISSN 1531-0353. [Print ed.], 2015, vol. 64, no. 5, str. 703-516, doi: 10.1002/ird.1933. [COBISS.SI-ID 28858919]

7. KUZMANOVSKI, Vladimir, TRAJANOV, Aneta, LEPRINCE, Florence, DŽEROSKI, Sašo, DEBELJAK, Marko. Modeling water outflow from tile-drained agricultural fields. Science of the total environment, ISSN 0048-9697, feb. 2015, vol. 505, str. 390-401, doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.10.009. [COBISS.SI-ID 28041255]

8. DEBELJAK, Marko, TRAJANOV, Aneta, STOJANOVA, Daniela, LEPRINCE, Florence, DŽERO-SKI, Sašo. Using relational decision trees to model out-crossing rates in a multi-field setting. V: JORDÁN, Ferenc (ur.), SCOTTI, Marco (ur.). Proceedigs of the 7th ECEM, European Conference on Ecological Modelling, 30 May – 2 June 2011, Riva el Garda, Italy, (Ecological modelling, ISSN 0304-3800, vol. 245, 2012). Amsterdam: Elsevier. 2012, vol. 245, str. 75-83, doi: 10.1016/j.ecolmodel.2012.04.015. [COBISS.SI-ID 25848103]

9. TRAJANOV, Aneta. Analysis of results of ecological simulation models with machine learn-ing. Informatica : an international journal of computing and informatics, ISSN 0350-5596, jun. 2011, vol. 35, no. 2, str. 285-286. [COBISS.SI-ID 24882471]

10. TRAJANOV, Aneta, TODOROVSKI, Ljupčo, DEBELJAK, Marko, DŽEROSKI, Sašo. Modelling the outcrossing between genetically modified and conventional maize with equation discov-ery. Ecological modelling, ISSN 0304-3800. [Print ed.], 2009, vol. 220, no. 8, str. 1063-1072. [CO-BISS.SI-ID 22574375]

11. TRAJANOV, Aneta, VENS, Celine, COLBACH, Nathalie, DEBELJAK, Marko, DŽEROSKI, Sašo. The feasibility of co-existence between conventional and genetically modified crops : using machine learning to analyse the output of simulation models. V: Proceedings of ICEM 2006, International Con-ference on Ecological Modelling, Mamaguchi, Japan : 28 August – 1 September 2006, Yamaguchi Uni-versity, Japan, (Ecological modeling, ISSN 0304-3800, Vol. 215, no. 1/3, 2008). Amsterdam: Elsevier Scientific Publ. Co. 2008, issues 1-3, vol. 215, str. 262-271, doi: 10.1016/j.ecolmodel.2008.02.031. [COBISS.SI-ID 21667367]

Univerzitetna koda predmeta: 2GI004

Letnik: 1

Semester: 1

Nosilec predmeta:

Predavatelj:

ECTS: 9

Obseg:

  • Predavanja: 24 ur
  • Samostojno delo: 201 ur

Vrsta predmeta: obvezni

Jeziki: slovenski ali angleški

Metode poučevanja in učenja:
• učenje z delom (learning-by-doing): teoretični uvod bo omejen na osnovna načela načrtovanja in projektnega dela. nato se bodo študentje seznanili s cilji projekta, ki jih bodo morali izpolniti s skupinskim delom. projektna naloga in meotda dela bosta zagotavljala čim bolj avtentično izkušnjo projektnega dela v interdisciplinarni skupini. • preučevanje primerov dobre prakse • skupinsko raziskovanje in projektno delo • skupinska posvetovanja (razprava, dodatna pojasnila, vprašanja in odgovori, obravnavanje posebnih vprašanj) • mentorji bodo redno spremljali napredek študentov, po potrebi pa bodo vključeni tudi zunanji svetovalci.