1

1. Inovace předmětů skupiny datového inženýrství

Do skupiny Datové inženýrství byly zařazeny následující předměty:

Poř..č.

Zkratka Název Sem. Kredit Záp Zk. Garant Stupeň im ai

1 DBS Databázové systémy 1 3 6 z zk J. Mikulecká BC P P

2 DBS2 Databázové systémy 2 4 6 z zk P. Poulová BC V P

3 DORDB Distribuované a OR databáze 8 6 z zk J. Mikulecká Mgr V P

4 MOIS Moderní informační systémy 8 5 z zk J. Mikulecká Mgr V V

Poznámky: im – obor informační management, ai - obor aplikovaná informatika, P – povinný

předmět, V- volitelný předmět

Na návrhu inovace předmětů této skupiny se podílely firmy AG COM , ORTEX, GIST a

DERS.

1.1 Požadavky firem na absolventy

Obecné schopnosti

Analýza problémů: schopnost postihnout šíři problému a uvažovat v souvislostech,

schopnost strukturovat problém, jeho abstrakce, nebo naopak dekompozice. Systémový

přístup: schopnost celkového pohledu na všechny důležité aspekty problému projektu, se

schopností identifikace a respektu k jejich vzájemným souvislostem a v celém průběhu

projektu.

Orientace na výsledek: preference cíle před způsobem jeho dosažení, nasazení a

dotažení řešení problému do konce, vytrvalost a aktivní přístup.

Preciznost.

Důslednost. Transformace zjištěných očekávání a specifikaci požadavků klienta do

praktického návrhu řešení. Navrhovaná řešení zpracované ve formě modelu, diagramů a

textových specifikací použitím modelovacích jazyků. Ověření shody realizovaného

zadání proti návrhu.

Schopnosti v oblasti databází

1. Analytické modelování a tvorba dokumentace, kde výstupem je analytický model aplikace

(AM) v notaci UML, BPML, případně textové specifikace.

2. Znalost notace UML jak pro čtení, tak pro vlastní modelování (v nástroji jako např.

Enterprise Architect).

3. Znalost SQL databází - MySQL, PostgreSQL, Oracle, příp. jiné

4. Návrh a vytvoření databázové struktury.

5. Zkušenost s některým podnikovým IS,

6. Zkušenost s návrhovými vzory na úrovni systémů a řešení konkrétních situací.

7. Přehled o trendech a vývoji.

8. Správa databází (nebylo reflektováno v inovaci)

9. Navrhování metodiky testování aplikací - návrh a příprava testovacích scénářů a

testovacího prostředí.

2

1.2 Přehled obsahové inovace předmětů

Databázové systémy 1

Cílem předmětu Databázové systémy je naučit konceptuální a relační datové modelování a

naučit základy jazyka SQL. Studenti se naučí řešit praktické problémy pomocí vhodných

modelovacích nástrojů a relačního databázového systému. K dispozici je Enterprise Architect

a databázové systémy MS SQL Server 2012 a Oracle 11g.

Hlavní oblasti inovace:

Obsah předmětu v zásadě vyhovoval požadavkům praxe na úvodní databázový předmět. Na

základě požadavků je nyní více prostoru věnováno

• datovému modelovaní s použitím modelovacího nástroje a

• pokročilejším příkazům jazyka SQL.

Do předmětu budou nově zahrnuty semestrální projekty vycházející z reálných požadavků,

jejichž scénáře budou popsány ve spolupráci s HIT klastrem. Semestrální projekty řeší

studenti volitelně v prostředí Oracle nebo v prostředí MS SQL Server.

Náplň inovovaného předmětu:

Téma Cílové schopnosti studentů

1

Historie databázových systémů. Základní funkce moderních databázových systémů.

Charakterizovat vývoj datových modelů a databázových systémů. Vyjmenovat a vysvětlit funkce moderních databázových systémů.

2

ER a EER model. Modelování dat. Nástroje na modelování dat. Identifikace podnikových omezení.

Popsat a interpretovat EER diagram. Navrhnout a v CASE nástroji vytvořit diagram tříd. Formulovat integritní omezení a podniková omezení.

3

Relační model dat. Normální formy relací. Dekompozice relace do třetí normální formy.

Popsat relační model dat. Identifikovat 1., 2. a 3NF. Dekomponovat do 3NF relace, které nesplňují 2NF a/nebo 3NF.

4 Transformace EER modelu do relačního modelu.

Vytvořit relační model na základě EER diagramu resp. diagramu tříd. Reprezentovat v relačním modelu vztahy M:N, M:1, hierarchii, povinnou a nepovinnou participaci.

5 Relační algebra. Definovat a demonstrovat použití operátorů relační algebry. Formulovat jednoduché dotazy použitím relační algebry.

6 SQL: Definice dat. Zabezpečení integrity dat.

Vytvořit relační tabulky použitím SQL s definováním integritních omezení a nastavením implicitních hodnot. Vložit data do tabulky.

Použít přikazy CREATE/ALTER/DROP TABLE, INSERT INTO.

3

7 SQL: Jednoduché dotazy

Formulovat a testovat SQL dotazy nad jednou tabulkou použitím DISTINCT, BETWEEN, LIKE, ORDER BY, WHERE, GROUP BY, HAVING.

8 SQL: Dotazy nad více tabulkami

Formulovat a testovat dotazy nad dvěma a více tabulkami použitím INNER/OUTER JOIN.

Formulovat a testovat poddotazy (korelované i nekorelované). Použití množinových operátorů IN, ANY, EXISTS, ALL, UNION.

9

SQL: Pohledy. Úprava dat v tabulkách. Transakce.

Demonstrovat použití příkazů

na aktualizaci dat v tabulkách: UPDATE, DELETE a INSERT

na vytváření, modifikaci a odstraňování pohledů: CREATE/UPDATE/DROP VIEW.

Popsat vlastnosti transakcí.

10 SQL: Uložené procedury a spouště

Vytvořit a demonstrovat použití jednoduchých uložených procedur (bez parametrů i s parametry). Vytváření spouští.

11 XML a databáze Popsat strukturu XML a možnosti práce s XML daty v relačních systémech. Exportovat a importovat data ve formátu XML.

Databázové systémy 2

Předmět se věnuje prohloubení poznatků o databázových systémech, základům technologie

klient/server (C/S) a základní složkám bezpečnosti dat z databázového hlediska.

V rámci cvičení k předmětu DBS2 studenti pracují na praktickém projektu, jehož cílem je

prokázat, že si student osvojil prezentované teoretické znalosti a je tyto znalosti schopen

aplikovat v praxi. Studenti vytváří databázovou aplikaci.

Hlavní oblasti inovace:

V předmětu je kladen větší důraz na analytické myšlení a samostatné řešení problémů.

Studenti v týmech zpracovávají semestrální projekt volitelně v prostředí PHP a MySQL,

ASP.NET, Oracle a nově také v DB2. Do každé ze zmíněných technologií je k dispozici

stručný úvod. Byl tak splněn požadavek HIT klastru, aby studenti měli znalost různých

databázových prostředí.

Náplň inovovaného předmětu:

Téma Cílové schopnosti studentů

1. Datové modely

- popsat funkci databázového systému

- charakterizovat jednotlivé složky databázového systému

- vyjmenovat a stručně objasnit funkce SŘBD

- vysvětlit účel datového modelování

- charakterizovat jednotlivé databázové modely

4

2. Architektura SŘBD

- vyjmenovat jednotlivé typy architektury SŘBD

- vysvětlit, v čem spočívá základní rozdíl mezi architekturami

- stručně charakterizovat jednotlivé typy z hlediska zpracování dat

- vysvětlit základní výhody a nevýhody jednotlivých typů architektur.

3. Výhody a nevýhody systémů C/S

vyjmenovat základní varianty architektury C/S

- objasnit, v čem spočívá rozdíl mezi těmito architekturami

- vysvětlit výhody a nevýhody architektury C/S

- charakterizovat platformy, na nichž jsou systémy C/S provozovány

4. Prostředky front-end

- vysvětlit mechanismus prostředků front-end

- vyjmenovat typy prostředků front-end

- charakterizovat jednotlivé typy prostředků front-end

5. Bezpečnost dat

- charakterizovat jednotlivé složky bezpečnosti dat

- definovat pojem integritní omezení

- vysvětlit mechanismus fungování integritních omezení

- aplikovat získané teoretické poznatky v rámci konkrétního SŘBD

6. Ochrana dat

- vyjmenovat aspekty ochrany dat

- charakterizovat dva základní přístupy k bezpečnosti dat

- vysvětlit princip datového kódování

- použít jednoduchý kódovací algoritmus

7. Transakční zpracování

- vysvětlit princip zotavení z chyb,

- definovat a na příkladech ilustrovat transakce,

- popsat transakční zpracování

- objasnit princip zotavení po chybě média

- objasnit princip zotavení po chybě systému

8. Paralelní zpracování

- vysvětlit princip paralelního zpracování

- vyjmenovat a popsat základní problémy paralelního zpracování

- vysvětlit základní myšlenky uzamykacích protokolů

- popsat dvoufázový uzamykací protokol

9. Replikace dat

- vysvětlit rozdíl mezi centralizovaným a distribuovaných řešením

- definovat pojem replikace

- vysvětlit princip replikace

- zdůvodnit, proč je replikované řešení výhodnější než centralizované

- popsat jednotlivé formy replikací a zhodnotit je z hlediska náročnosti na systém

- vysvětlit funkci ODBC

10. Měření výkonu

- popsat princip měření výkonu databázových systémů

- vysvětlit funkci společnosti TPC, vyjmenovat základní TPC testy a vybrané z nich stručně charakterizovat

- najít na Internetu aktuální výsledky testování výkonu databázových systémů

5

Distribuované a objektově-relační databáze

Cílem předmětu je seznámit studenty se základními teoretickými poznatky v oblasti

distribuovaných a objektově-relačních databází; představit nástroje na podporu business

intelligence. Naučit prakticky využívat nové vlastnosti implementované v moderních

databázových systémech: navrhnout fragmentaci dat, správně vybrat a použít typ replikace,

posoudit vhodnost použití objektově-relačního rozšíření SQL, navrhnout strukturu

jednoduchého datového skladu a umět používat rozšíření SQL pro OLAP.

Na základě požadavků HIT klastru, aby studenti byli schopni řešit reálné problémy byl do

předmětu nově zařazen modul OLAP a datové sklady a do modulu Distribuované databáze

byla nově zařazena kapitola Integrace dat. Semestrální projekty řeší studenti v prostředí

databázového systému Oracle.

Náplň inovovaného předmětu:

Téma Cílové schopnosti studentů

Distribuované databáze: 1. Základní charakteristiky distribuovaných

databází. Metodologie návrhu DDBS. Fragmentace a alokace dat.

2. Replikace dat. 3. Podpora distribuovaných databází

v systému MS SQL SERVER a ORACLE. 4. Integrace dat. 5. Zpracování distribuovaných dotazů.

Charakterizovat DDBS. Umět navrhnout korektní fragmentaci dat; vybrat vhodný typ replikace a pracovat s replikami v Oracle. Rozumět hlavním problémům pro realizaci dotazů v distribuovaném prostředí. Mít přehled o používaných přístupech k integraci dat z více databází

Objektově-relační databáze: 1. Základní charakteristiky O-R databází. 2. Objektově-orientované vlastnosti

v jazyku SQL 3. Implementace OO vlastnosti SQL v MS

SQL SERVERU a v ORACLE.

Rozumět rozdílům mezi relačním a objektově-relačním databázovým systémem. Umět pracovat s objektovými vlastnostmi, implementovanými v systému ORACLE.

OLAP a datové sklady. 1. SQL rozšíření pro OLAP. 2. Metodologie návrhu datového skladu. 3. Nástroje business inteligence.

Umět pracovat s datovým skladem, rozumět rozšíření SQL pro OLAP. Navrhnout jednoduchý datový sklad.

Mít přehled o nástrojích pro business inteligence.

Moderní informační systémy

Disciplína vývoje informačních systému na míru je čím dál tím důležitější a na trhu práce

žádanější. Cílem předmětu je seznámit studenty se způsobem vývoje, technologiemi,

návrhovými a vývojovými postupy a softwarovou architekturou informačních systémů tak,

aby se mohli po absolvování předmětu kvalifikovaně rozhodnout, zda se informačním

systémům chtějí věnovat dále i ve své profesionální kariéře. V rámci přednášek je

představeno několik reálných informačních systémů, které jsou využity jako názorné příklady

pro ukázku důležitých návrhových myšlenek a rozhodnutí.

6

V diskusi k náplni předmětu zazněly požadavky na znalost návrhových vzorů a na větší

příklon studentů k praktické aplikaci znalostí a požadovaly se také zkušenosti s některým

podnikovým IS.

Předmět MOIS reflektuje výše uvedené požadavky důrazem na teoretickou šíři předmětu a

zároveň vysokým propojením s praxí. V sylabu byly zahrnuty všechny důležité aspekty

návrhu a vývoje informačních systémů, čímž absolvent předmětu získá dostatečné základy

pro jeho případné zaměstnání na analytika/vývojáře a později softwarového architekta ve

firmě produkující zakázkový software. Autoři předmětu dlouhodobě pracují na vedoucích

technických pozicích ve velké softwarové společnosti, což jim umožnilo zařadit do předmětu

velké množství praktických ukázek přímo souvisejících s teoretickou náplní předmětu.

Velkým přínosem předmětu je také závěrečná Případová studie, která studentům ukáže

ucelenou aplikaci většiny důležitých konceptů softwarové architektury v praxi.

Do předmětu byly zařazeny 3 nové přednášky:

Business Process Management věnující se čím dál tím více populární oblasti

procesního modelování.

Vývoj IS a role architekta o metodice vývoje Informačních systémů a principu

fungování klíčové role – softwarového architekta.

Závěrečná přednáška ve formě Case study od pozvaného odborníka (Ing. Jakub

Malý): CTDS - Distribuovaný informační systém zajišťující bezpečnost evropské

energetické soustavy.

Náplň inovovaného předmětu:

Téma Cílové schopnosti studentů

Představení předmětu a disciplíny vývoje IS

1. Pojem informační systém 2. Úvod do .NET

Vytvořit ve vývojovém prostředí work space, který bude sloužit jako základ pro další praktická cvičení.

Úvod do architektury IS 3. Architektura IS a vrstva obchodní logiky 4. Vrstva přístupu k datům a datová

vrstva 5. Prezentační vrstva

Umět vytvářet objekty obchodní logiky, využívat principy O-R mapování (s produktem NHibernate), vytvářet integrační testy, integrovat prezentační logiku do třívrstvé architektury.

Pokročilá témata 6. Integrace IS 7. Návrhové vzory 8. Infrastruktura IS 9. Business proces management 10. Proces vývoje a návrhu IS. Úloha

architekta. 11. Provoz IS

Umět vytvářet webové služby (technologie ,ASP.NET MVC), osvojené zásady dobrého programátora.

Případová studie Představa o tvorbě reálného moderního IS.

7

1.3 Expertní evaluace skupiny datového inženýrství

Na evaluaci e-předmětů skupiny datové inženýrství se podílely členské společnosti

Hradeckého IT klastru - AG COM , ORTEX, GIST a DERS.

Experti z výše uvedených společností dostali k dispozici kompletní informace o inovovaných

předmětech včetně přístupu do e-předmětů ve virtuálním studijním prostředí OLIVA.

Hodnocení prováděli pomocí dotazníku obsahujícího 25 tvrzení. Míru souhlasu

s předloženými tvrzeními měli hodnotitelé vyjádřit pomocí čtyř hodnotové škály: velmi

souhlasím – souhlasím – nesouhlasím – velmi nesouhlasím. Mimo tohoto strukturovaného

dotazníku experti ještě komentovali evaluované předměty volným textem.

K předmětům skupiny datové inženýrství dodaly členské společnosti Hradeckého IT klastru

celkem třináct hodnocení. Detailně jsou tato hodnocení shrnuta v následující tabulce,

souhrnně je možné konstatovat, že podle názoru expertů:

Cíle jednotlivých předmětů jsou napsané pomocí měřitelných výstupů, odpovídají

požadavkům na znalosti a schopnosti v oblasti datového inženýrství a jsou studentům

k dispozici na různých místech e-předmětů.

Obsah e-předmětů odpovídá deklarovaným cílům předmětu, je seskupen do

vhodných modulů a prezentován v logickém pořadí. Multimediální prvky a doplňující

materiály jsou vhodně integrovány do jednotlivých částí e-předmětů. Od studentů je

očekáváno hlubší pochopení látky, které je vysvětleno na příkladech a/nebo na

modelech.

V kurzu je zahrnut průvodce studiem, seznamující studenta jak pracovat se studijními

materiály.

Studenti mají k dispozici jasná kritéria hodnocení (například vzorové semestrální

práce a projekty) a každé prověřování vědomostí je jasně svázáno s příslušným

předem definovaným cílem.

Používají se různé metody prověřování vědomostí (testové otázky různých typů,

projekty, diskuse apod.) a studenti mají k dispozici auto-evaluační aktivity poskytující

jim konstruktivní zpětnou vazbu umožňující korekci získaných znalostí.

V e-předmětech jsou využívány standardní formáty.

Ačkoliv většina expertů souhlasila s pozitivním hodnocením následujících vlastností

inovovaných předmětů, bude vhodné jim věnovat zvýšenou pozornost při dalších úpravách

e-předmětů:

Definovat očekávanou rychlost odpovědi učitele na dotazy a zpětné vazby pro testy a

úkoly.

Označení velkých souborů ke stažení; dle možnosti poskytnou k dispozici alternativní

menší soubory.

8

Datové inženýrství Velmi souhlasím

Souhlasím Nesouhlasím Velmi nesouhlasím

1. Cíle kurzu jsou napsané pomocí měřitelných výstupů z učení (studenti vědí, co mají být schopni řešit či realizovat).

8 5 0 0

2. Cíle odpovídají požadavkům na znalosti a schopnosti v dané oblasti. 8 5 0 0

3. Cíle jsou k dispozici na různých místech (v sylabu i v jednotlivých výukových jednotkách).

3 10 0 0

4. Obsah kurzu odpovídá deklarovaným cílům. 6 7 0 0

5. Obsah je seskupen do vhodných částí (tj. jsou prezentovány jako různé výukové jednotky nebo vzdělávací moduly).

7 6 0 0

6. Obsah je prezentován v logickém pořadí, navigace je intuitivní. 8 5 0 0

7. Multimediální prvky jsou vhodně použité. 0 13 0 0

8. Doplňující materiály jsou dobře integrované do jednotlivých částí kurzu.

1 12 0 0

9. Od studentů se očekává hlubší pochopení látky (analýza a řešení problémů), které je vysvětleno na příkladech a/nebo na modelech.

0 13 0 0

10. V kurzu je zahrnut průvodce studiem, seznamující studenta jak pracovat se studijními materiály.

3 10 0 0

11. Každé prověřování vědomostí je jasně svázáno s příslušným cílem. 3 10 0 0

12. Studenti mají k dispozici jasná kritéria hodnocení (například vzorové semestrální práce a projekty).

3 10 0 0

13. Kontext otázek a projektů je blízký k reálnému prostředí. 0 12 0 0

14. Prověřování vědomostí se vyskytuje v kurzu průběžně. 3 9 1 0

15. Používají se různé metody prověřování vědomostí (testové otázky různých typů, projekty, diskuse apod.)

1 12 0 0

16. Jsou k dispozici auto-evaluační aktivity s konstruktivní zpětnou vazbou.

3 10 0 0

17. Je k dispozici materiál, který vysvětlí navigaci v LMS a v daném kurzu. Materiál je dostupný odevšud s možností rychlého návratu do kurzu.

0 13 0 0

18. Jsou k dispozici jasné informace o případném dalším podpůrném sw, potřebném pro správné fungování kurzu.

0 12 1 0

19. Odkazy na potřebný sw jsou k dispozici co nejblíže k místu, kde je sw potřebný.

0 12 1 0

20. Očekávaná rychlost odpovědi učitele na dotazy. 0 9 4 0

21. Očekávaná rychlost zpětné vazby pro testy a úkoly. 0 9 4 0

22. Používají se standardní formáty. 3 10 0 0

23. Velké soubory ke stažení jsou označeny; dle možnosti jsou k dispozici alternativní menší soubory.

0 9 4 0

24. Používá se dle možnosti streamované video. 0 12 1 0

25. Studenti mají možnost anonymní evaluace kurzu. 4 9 0 0

9

Ze slovního hodnocení expertů:

Předměty jsou vhodně cíleny na potřeby reálné praxe a pružně reflektují i probíhající změny

na trhu IT (Business Intelligence). Z našeho pohledu kladně hodnotíme zejména

zařazení nového modulu OLAP a datové sklady

obohacení modulu Distribuované databáze o téma Integrace dat

možnost seznámení se s vícero platformami (Oracle, Microsoft)

objektové vlastnosti SQL jazyka

Dotazy/doporučení:

Z osnovy inovovaného sylabu není zcela zřejmé, zda je v rámci výuky věnován i

dostatečný prostor pro speciality a odlišnosti jednotlivých SQL dialektů.

DERS

Pochopit a v praxi si procvičit relační uložení dat a jazyk SQL patří k základním kamenům

informatika. Proto považuji obsah základních předmětů DBS a DBS2 za správně navržený.

Vzhledem o přístupnosti nástrojů pro analýzu dat (Pivot table, Power Pivot a další)

v nejrozšířenějším tabulkovém procesoru světa (Excel), je nutné zařadit i principy datového

modelování, OLAP technologie apod. – což se správně děje v předmětu DORDB. Vlastní

distribuované a objektové databáze považuji za okrajovou záležitost.

Chvályhodné je plánované zaměření semestrálních projektů na reálné případy/požadavky.

Je nutné zajistit jejich pravidelné (ne jednorázově) získávání z praxe. Pro tvorbu řady zadání

by mohlo být do budoucna zajímavé využít veřejně dostupných dat Českého statistického

úřadu (již dnes na stránkách ve formě tabulek), které slibují přístupnost formou webových

služeb.

ORTEX

Velmi oceňuji provedenou inovaci a především pak kvalitní přípravu podkladů pro

elektronické vzdělávání studentů.

Úspěšným absolvováním skupiny předmětů získají studenti vyváženou množinu informací,

které jim velmi dobře poslouží pro další rozvoj jejich znalostí a dovedností v praxi.

AG COM

S inovací skupiny předmětů Datové inženýrství souhlasíme. I před inovací byl předmět

zaměřen na vzdělávání pro potřeby praxe. Současnou inovaci předmětů došlo ke zvýšení

využitelnosti získaných znalostí a dovedností absolventů v praxi. Větší prostor věnovaný

datovému modelování, rozšíření znalostí jazyka SQL a zařazení modulu OLAP včetně

dostatečného prostoru pro praktické ověření znalostí odpovídá našim požadavkům.

Začlenění předmětu do semestrů výuky i kreditní ohodnocení považujeme za přiměřené.

GIST

10

1.4 Studentská evaluace skupiny datového inženýrství

Studentská evaluace e-předmětů (eLearningových předmětů) inovovaných v rámci projektu

FIMINO probíhala v akademickém roce 2012/13 vždy v průběhu zkouškového období, tzn.

v lednu a červnu 2013.

Jako výzkumný nástroj byl použit elektronický anonymní dotazník tvořící součást e-

předmětu. V tomto dotazníku bylo zařazeno 12 otázek s výběrem odpovědí a dvě otázky

s volnou odpovědí.

Cílovou skupinu tvořili studenti studující inovované předměty; v případě skupiny datového

inženýrství se jednalo celkem o čtyři předměty a dotazníky vyplnilo celkem 216

respondentů.Získané informace jsou zpracovány v následujícím přehledu:

Pohlaví muž 175

žena 34

bez odpovědi 7

Z 216 respondentů bylo 81 % mužů, 16 % žen a 7 respondentů své pohlaví neuvedlo. Počet

respondentů se v jednotlivých e-předmětech pohyboval od 12 do 102, poměr žen a mužů se

lišil. Nejvíce respondentů se účastnilo evaluace e-předmětu Databázové systémy (DBS –

102), e-předmět Databázové systémy 2 (DBS2) hodnotilo 70 respondentů, Distribuované a

objektově-relační databáze (DORDB) 32 respondentů a Moderní informační systémy

(MOIS) 12 respondentů.

Obor AI3 114

IM3 51

IM5 6

AI2 40

bez odpovědi 5

81%

16% 3%

Pohlaví

muž

žena

bez odpovědi

0

50

100

DBS DBS2 DORDB MOIS

Pohlaví

bezodpovědižena

muž 0

50

100Obor bez odpovědi

SM

MCR

FM

IZM

IM2

AI2

IM5

IM3

AI3

11

Více než respondentů tvořili studující bakalářských studijních programů Aplikovaná

informatika (AI3) a Informační management (IM3), 18 % studenti navazujícího studijního

programu Aplikovaná informatika (AI2). Šest respondentů studovalo magisterský studijní

program Informační management (IM2) a pět studijní program neuvedlo.

Forma prezenční 178

kombinovaná 30

bez odpovědi 8

82 % respondentů byli studenti prezenční formy studia, 14 % kombinované formy studia; 8

z nich formu neuvedlo.

Délka studia první rok 2

2 až 3 roky 167

4 až 5 let 38

více než 5 let 5

bez odpovědi 4

53% 24%

3% 18%

2% Obor AI3

IM3

IM5

AI2

IM2

IZM

FM

MCR

SM

bez odpovědi

82%

14% 4%

Forma

prezenční

kombinovaná

bez odpovědi

0

50

100 Forma bezodpovědi

kombinovaná

prezenční 0%

50%

100% Délka studia

bez odpovědi

více než 5 let

4 až 5 let

2 až 3 roky

první rok

2 167 38

Délka studia

první rok 2 až 3 roky 4 až 5 let

více než 5 let bez odpovědi

12

Pouze dva respondenti studovali na fakultě první rok, tzn. jejich zkušenosti s elektronickou

formou výuky byly relativně malé, 77 % studovalo 2. nebo 3. rok a 20 % respondentů

studovalo čtyři a více let. Čtyři respondenti počet let studia neuvedli.

Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání

plně 22

jsem spokojen/a 101

nemám výhrady 68

měl/a jsem jiná očekávání 19

vůbec ne 1

bez odpovědi 5

Na otázku Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání? odpovědělo 10 % plně,

47 % jsem spokojen a 31 % nemám výhrady. 9 % respondentů se vyjádřilo, že mělo jiná

očekávání, jeden respondent vybral možnost vůbec ne a 5 otázku nezodpovědělo. Souhrnně

je tedy možné konstatovat, pouze pro 12 % respondentů nesplnila obsahová náplň předmětů

skupiny datového inženýrství jejich očekávání a 88 % respondentů bylo spokojeno a nebo

nemělo výhrady.

Rozsah předmětu považuji za

příliš obsáhlý 3

obsáhlý 62

vyhovující 138

nedostatečný 5

naprosto nedostatečný 1

bez odpovědi 7

Rozsah předmětu (množství probírané problematiky) považovalo 64 % respondentů za

vyhovující. Pro 30 % byl předmět obsáhlý nebo příliš obsáhlý a jen pro 3 % nedostatečný

22 101 68 19

Jak splnila obsahová náplň předmětu Vaše očekávání

plně jsem spokojen/a

nemám výhrady měl/a jsem jiná očekávání

vůbec ne bez odpovědi

0%

50%

100%

Očekávání bez odpovědi

vůbec ne

měl/a jsem jináočekávánínemám výhrady

jsem spokojen/a

plně

0%

50%

100%

Rozsah předmětu bez odpovědi

naprostonedostatečnýnedostatečný

vyhovující

obsáhlý

příliš obsáhlý

3 62 138 5

Rozsah předmětu považuji

příliš obsáhlý obsáhlývyhovující nedostatečnýnaprosto nedostatečný bez odpovědi

13

nebo naprosto nedostatečný. Sedm respondentů neodpovědělo. Poměr spokojenosti byl

v jednotlivých předmětech skupiny obdobný.

Délku předmětu považuji za příliš velkou 1

velkou 22 vyhovující 153

malou 30 příliš malou 1

bez odpovědi 9

Podobně délku předmětu (počet hodin přednášek a cvičení) vzhledem k jeho obsahu

považovalo 71 % respondentů za vyhovující. Pro 10 % byl počet hodin přednášek a cvičení

vzhledem k obsahu předmětu velký obsáhlý a pro 14 % malý. Devět respondentů

neodpovědělo.

Seznámil/a jste se s Průvodcem studia?

ano, pomohl mi 124

ano, nebyl užitečný 39

ne 47

nebyl k dispozici 0

bez odpovědi 6

Povinnou součástí e-předmětů je Průvodce studia popisující obsah předmětu, jeho

vzdělávací cíle, harmonogram studia, podmínky úspěšného absolvování apod. Nadpoloviční

většina respondentů (57 %) konstatovala, že jim tento průvodce pomohl ve studiu, podle

názoru 18 % nebyl průvodce užitečný a 22 % se s ním neseznámilo. Šest respondentů

otázku neodpovědělo. Využití průvodce se lišilo v jednotlivých předmětech patrně podle

důrazu jednotlivých garantů na seznámení studentů s ním.

1 22

153 30

Délku předmětu považuji

příliš velkou velkou vyhovující

malou příliš malou bez odpovědi

0%

50%

100%

Délka předmětu bezodpovědipříliš malou

malou

vyhovující

velkou

příliš velkou

0%

50%

100%

Průvodce studiem bez odpovědi

nebyl k dispozici

ne

ano, nebylužitečnýano, pomohl mi

57% 18%

22%

0%

3% Seznámil/a jste se s Průvodcem studia e-předmětu?

ano, pomohlmiano, nebylužitečnýne

nebyl kdispozici

14

Vyhovovalo vám umístění studijních materiálů v e-předmětu na OLIVĚ?

plně vyhovuje 73

jsem spokojen/a 74

nemám výhrady 54

s problémy 6

vůbec ne 2

bez odpovědi 7

Na otázku Vyhovovalo vám umístění studijních materiálů v e-předmětu na OLIVĚ?

odpovědělo 34 % plně, 34 % jsem spokojen a 25 % nemám výhrady. 3 % respondentů se

vyjádřila, že mělo problémy, 1 % vybralo možnost vůbec ne a 7 otázku nezodpovědělo.

Souhrnně je tedy možné konstatovat, že 93 % respondentů bylo spokojeno a nebo nemělo

výhrady. Spokojenost studentů se lišila podle zpracování jednotlivých e-předmětů.

Studijní materiály preferujete

v tištěném tvaru 104

osnova přednášek (např. PowerPoint)

154

text s hypertextovými odkazy a obrázky

129

animace 68

videosekvence 60

Pro studium respondenti nejvíce preferovali osnovu přednášek např. v Powerpointu (71 %)

nebo ve formě text s hypertextovými odkazy a obrázky (60 %). Téměř polovina (48 %)

preferuje tištěné texty. Menší část respondentů preferuje animace (31 %) a videosekvence

(28 %).

73 74 54 6

E-předmět

plně vyhovuje jsem spokojen/a

nemám výhrady s problémy

vůbec ne bez odpovědi

0%

50%

100%

E-předmět

bez odpovědi

vůbec ne

s problémy 0

100

200

300

Studijní materiály videosekvence

animace

text shypertextovýmiodkazy a obrázky

Studijní materiály

15

S přehledností e-předmětu jsem

plně spokojen/a 36

jsem spokojen/a 99

nemám výhrady 68

s problémy 7

vůbec nejsem spokojen/a 2

bez odpovědi 4

Studenti měli také možnost ohodnotit přehlednost studovaného e-předmětu. Více než

polovina respondentů je s přehledností spokojena (46 %) nebo plně spokojena (17 %).

Téměř třetina nemá výhrady (31 %). Problémy s přehledností e-předmětu mělo pouze 3 %

studentů a vůbec nebylo spokojeno 1 %. Čtyři respondenti otázku nezodpověděli.

Celkově je tedy možné konstatovat, že 94 % respondentů bylo s přehledností vytvořených

e-předmětů spokojeno.

Hodnocení jednotlivých předmětů se lišilo, nicméně ve všech čtyřech byla skupina studentů

spokojená nebo bez výhrad minimálně 88 %.

Jak vám vyhovuje OLIVA? plně 35

jsem spokojen/a 83

nemám výhrady 67

s problémy 21

vůbec ne 5

bez odpovědi 5

V poslední otázce měli respondenti zhodnotit, jak jim vyhovuje virtuální studijní prostředí

OLIVA. Nadpoloviční většina byla spokojena (38 %) nebo plně spokojena (16 %). Třetina

studentů (31 %) nemá výhrady. 10 % respondentů uvádí, že má problémy, a 2 % OLIVA

nevyhovuje vůbec. Pět studentů otázku nezodpovědělo.

Je zajímavé, že v této otázce se nejvíce liší respondenti v jednotlivých e-předmětech.

36 99 68 7

S přehledností e-předmětu

plně spokojen/a jsem spokojen/a

nemám výhrady s problémy

vůbec nejsem spokojen/a bez odpovědi

0%

50%

100%

Přehlednost bez odpovědi

vůbec nejsemspokojen/as problémy

nemám výhrady

jsem spokojen/a

plně spokojen/a

0%

50%

100%

OLIVA bez odpovědi

vůbec ne

s problémy

nemám výhrady

jsem spokojen/a

plně

35 83 67 21

Jak vám vyhovuje OLIVA?

plně jsem spokojen/anemám výhrady s problémyvůbec ne bez odpovědi