Izpitni centri ECDL ECDL (European Computer Driving License), ki ga v Sloveniji imenujemo evropsko raËunalni.ko spriËevalo, je standardni program usposabljanja uporabnikov, ki da zaposlenim potrebno znanje za delo s standardnimi raËunalni.kimi programi na informatiziranem delovnem mestu, delodajalcem pa pomeni dokazilo o usposobljenosti. V Evropi je za uvajanje, usposabljanje in nadzor izvajanja ECDL poobla.Ëena ustanova ECDL Fundation, v Sloveniji pa je kot Ëlan CEPIS (Council of European Professional Informatics) to pravico pridobilo Slovensko dru.tvo INFORMATIKA. V draavah Evropske unije so pri uvajanju ECDL moËno angaairane srednje in visoke .ole, aktivni pa so tudi razliËni vladni resorji. Posebno pomembno je, da velja spriËevalo v 148 draavah, ki so vkljuËene v program ECDL. Doslej je bilo v svetu izdanih ae veË kot 11,6 milijona indeksov, v Sloveniji veË kot 17.000, in podeljenih veË kot 11.000 spriËeval. Za izpitne centre v Sloveniji je usposobljenih sedem organizacij, katerih logotipe objavljamo. LJUDSKA UNIVERZA MURSKA SOBOTA VSEBINA UPORABNA INFORMATIKA 2015 ©TEVILKA 1 JAN/FEB/MAR LETNIK XXIII ISSN 1318-1882 Znanstveni prispevki Tina JukiE, Joae BenËina Vpliv predhodnega vrednotenja projektov e-uprave na njihovo uspe.nost 3 Monika Klun, Peter Trkman Povezava menedamenta poslovnih procesov in druabenih medijev 14 Neli Blagus, Marko Bajec Omreaje sodelovanj med avtorji prispevkov iz Informatice in Uporabne informatike 22 Strokovni prispevki Alenka Roaanec, Sebastian Lahajnar Zorni koti in pogledi kot sredstvo za strukturiranje modelov poslovno-informacijske arhitekture v ogrodju ArchiMate 32 Kristjan Ko.iË, Marjan HeriËko Uporaba naprednih brezdotiËnih vmesnikov pri razvoju informacijskih re.itev 45 Alenka Lipovec, Igor Pesek, Blaa Zmazek, Darja Antolin Interaktivni konceptualni apleti v I-uËbeniku kot mediatorji problemskih znanj 52 Nata.a Mori, Andrej Brodnik UËni cilji in kurikuli v raËunalni.tvu in informatiki 63 Informacije Iz Islovarja 71 INFORMATIKA 2015 ©TEVILKA 1 JAN/FEB/MAR LETNIK XXIII ISSN 1318-1882 Ustanovitelj in izdajatelj Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana Predstavnik Niko Schlamberger Odgovorni urednik Jurij JakliË Uredni.ki odbor Marko Bajec,Vesna BosiljVuk.iE, Sjaak Brinkkemper,Gregor Hauc, Jurij JakliË, Andrej KovaËiË, Jan von Knop, Jan Mendling, Miodrag PopoviE, Katarina Puc, Vladislav RajkoviË, Ivan Rozman, Pedro Simoes Coelho, JohnTaylor, Mirko Vintar,TatjanaWelzerDruaovec Recenzenti Marko Bajec, Igor Bernik, Marko Bohanec,Vesna BosiljVuk.iE, Borut »ampelj, Janez Dem.ar, Jure Erjavec, Milan Gabor, Miro Gradi.ar, Marjan HeriËko, Marko Hölbl, Brina Hribar, Mojca Indihar ©temberger, Eva Jereb,Tomaa Kern, Mirjana KljajiE Bor.tnar, Andrej KovaËiË, Jaka LindiË, Viljan MahniË, Andrej Mrvar, Franci Pivec, Ale. PopoviË, Marko Potokar, Andreja Pucihar, Uro. RajkoviË, Vladislav RajkoviË, Niko Schlamberger, DenisTrËek, PeterTrkman,TomaaTurk, Lidija Zadnik Stirn TehniËna urednica MiraTurk ©kraba Lektoriranje MiraTurk ©kraba (slov.) Martin Anton Grad (angl.) Oblikovanje KOFEIN DIZAJN, d. o. o. Prelom in tisk Boex DTP, d. o. o., Ljubljana Naklada 600 izvodov Naslov uredni.tva Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Uredni.tvo revije Uporabna informatika Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana www.uporabna-informatika.si Revija izhaja Ëetrtletno. Cena posamezne .tevilke je 20,00 EUR. Letna naroËnina za podjetja 85,00 EUR, za vsak nadaljni izvod 60,00 EUR, za posameznike 35,00 EUR, za .tudente in seniorje 15,00 EUR.Vcenoje vkljuËen DDV. Revija Uporabna informatikajeod .tevilke 4/VII vkljuËena v mednarodno bazo INSPEC. Revija Uporabna informatikaje pod zaporedno .tevilko 666 vpisana v razvid medijev,kiga vodi Ministrstvo zakulturo RS. Revija Uporabna informatikaje vkljuËenav Digitalno knjianico Slovenije (dLib.si). YSlovensko dru.tvo INFORMATIKA Vabilo avtorjem Vreviji Uporabna informatika objavljamo kakovostne izvirne Ëlanke domaËih in tujih av­torjevznaj.ir.egapodroËjainformatikevposlovanju podjetij,javniupraviin zasebnem aivljenjuna znanstveni,strokovniininformativniravni;.eposebno spodbujamoobjavo interdisciplinarnih Ëlankov. Zato vabimo avtorje,da prispevke,ki ustrezajo omenjenim usmeritvam, po.ljejo uredni.tvurevijepo elektronski po.ti na naslov ui@drustvo­-informatika.si. Avtorjeprosimo,dapri pripravi prispevka upo.tevajo navodila, objavljenav nadaljeva­ nju ter na naslovu http://www.uporabna-informatika.si. Za kakovost prispevkov skrbi mednarodni uredni.ki odbor. »lanki so anonimno recen­zirani,o objavipana podlagirecenzij samostojno odloËauredni.ki odbor. Recenzenti lahko zahtevajo, da avtorji besedilo spremenijo v skladu s priporoËili in da popravljeni Ëlanek ponovno prejmejo v pregled. Uredni.tvo pa lahko .e pred recenzijo zavrne objavo prispevka,Ëe njegova vsebina ne ustreza vsebinski usmeritvirevije aliËe Ëlanek ne ustreza kriterijemza objavovreviji. Pred objavo Ëlanka mora avtor podpisati izjavoo avtorstvu,skatero potrjuje original­nost Ëlanka in dovoljuje prenos materialnih avtorskih pravic. NenaroËenih prispevkov ne vraËamoinne honoriramo. Avtorjiprejmejo enoletno naroËninonarevijo Uporabna informatika,ki vkljuËuje avtorski izvodrevijein.e nadaljnje tri zaporedne .tevilke. Ssvojim prispevkomvreviji Uporabna informatika boste prispevalik.irjenju znanja na podroËju informatike. Aelimo si Ëim veË prispevkov z raznoliko in zanimivo tematiko in se jih ae vnaprej veselimo. Uredni.tvorevije Navodila avtorjem Ëlankov »lanke objavljamo pravilomav sloven.Ëini, Ëlanke tujih avtorjevpav angle.Ëini. Bese­dilonajbo jezikovno skrbno pripravljeno.PriporoËamo zmernostpri uporabitujkin‡ kjerje mogoËe‡njihovo zamenjavos slovenskimi izrazi.VpomoËpri iskanju sloven­skih ustreznic priporoËamo uporabo spletnega terminolo.kega slovarja Slovenskega dru.tva Informatika Islovar (www.islovar.org). Znanstveni Ëlanek naj obsega najveË 40.000 znakov, strokovni Ëlanki do 30.000 zna­ kov, obvestila in poroËila pa do 8.000 znakov. »lanek naj bo praviloma predloaen v urejevalniku besedil Word (*.doc ali *.docx) v enojnem razmaku, brez posebnih znakov ali poudarjenih Ërk. Za loËilom na koncu stav­ka napravite samo en prazen prostor, pri odstavkih ne uporabljajte zamika. Naslovu Ëlanka naj sledi za vsakega avtorja polno ime, ustanova, v kateri je zaposlen, naslovin elektronski naslov. Sledinaj povzetekvsloven.Ëinivobsegu8do10 vrsticin seznamod5do8kljuËnih besed,ki najbolje opredeljujejo vsebinski okvir Ëlanka.Pred povzetkomvangle.Ëininajbo.e angle.kiprevod naslova, prav takopanaj bodo doda­ne kljuËne besedevangle.Ëini. Obratno veljavprimerupredloaitve Ëlankavangle.Ëini. Razdelkinaj bodo naslovljeniin o.tevilËeniz arabskimi .tevilkami. Slike in tabele vkljuËite v besedilo. Opremite jih z naslovom in o.tevilËite z arabskimi .tevilkami. Vsako sliko in tabelo razloaite tudi v besedilu Ëlanka. »e v Ëlanku uporab­ljate slike ali tabele drugih avtorjev, navedite vir pod sliko oz. tabelo. Revijo tiskamo v Ërno-beli tehniki, zato barvne slike ali fotografije kot original niso primerne. Slik zaslonov ne objavljamo, razen Ëe so nujno potrebne za razumevanje besedila. Slike, grafikoni,organizacijskeshemeipd.najimajobelo podlago.EnaËbe o.tevilËitevokle­pajih desno od enaËbe. Vbesediluse sklicujtena navedeno literaturo skladnos pravili sistemaAPAnavajanja bibliografskihreferenc, najpogosteje torejv obliki (Novak&KovaË, 2008, str. 235). Na koncu Ëlanka navedite samo v Ëlanku uporabljeno literaturo in vire v enotnem seznamupo abecednemredu avtorjev, prav takovskladuspraviliAPA.VeËo sistemu APA, katerega uporabo omogoËa tudi urejevalnik besedil Word 2007, najdete na strani http://owl.english.purdue.edu/owl/resource/560/01/. »lanku dodajte kratek aivljenjepis vsakega avtorjav obsegudo8 vrstic,v katerem poudarite predvsem strokovne doseake. ZNANSTVENI PRISPEVKI Vpliv predhodnega vrednotenja projektov e-uprave na njihovo uspe.nost Tina JukiE, Joae BenËina Univerzav Ljubljani,Fakulteta za upravo, Gosarjeva5, 1000 Ljubljana tina.jukic@fu.uni-lj.si; joze.bencina@fu.uni-lj.si IzvleËek Prispevek obravnavapredhodnovrednotenjeprojektov e-uprave.Vzadnjih petnajstih letihsobile razvite .tevilne metodologije,ki podpirajoto­vrstnovrednotenje,vendarje.evednozelomalo znanegaovplivutehvrednotenjnastopnjo uspe.nostiprojektov e-uprave. Raziskava,predstav­ljena v prispevku, je bila opravljena v slovenski javni upravi, njeni rezultati pa pomenijo zaËetek zapolnjevanja vrzeli med teoretiËnimi dognanji in empiriËnimipreizkusi le-teh.Zuporabo metode delnih najmanj.ih kvadratovje bil razvitinpreizku.en model kazalnikov,s pomoËjo kateregaje ugotovljeno,dapredhodnovrednotenjeprojektov e-uprave vplivana uspe.nosttehprojektov‡28 odstotkov variancev uspe.nostiprojektov e-upraveje mogoËe pojasnitiz njihovimpredhodnim vrednotenjem. KljuËne besede: e-uprava,projekti e-uprave,predhodno vrednotenje, uspe.nost, metoda delnih najmanj.ih kvadratov. Abstract The Impact of Ex-Ante Evaluation of e-Government Projects on Their Success The paper focuses on the ex-ante evaluation of e-government projects. In the last 15 years,a number of methodologies supporting such evalu­ations have been developed, but verylittle is known about the impact of these evaluations on the success rate of e-government projects. The study presented in this paper was carried out in Slovenian public administration. The results of this study represent the beginning of bridging the gap between theoretical knowledge and its empirical implementation. Using the method of partial least squares, a model of indicators was developed and tested. On the basis of this model, it has been established that ex-ante evaluation of e-government projects influences the su­ccessof theseprojects‡28%of the variancein the successof e-governmentprojects canbe explainedby their ex-ante evaluation. Key words: e-Government, e-Government projects, Ex-ante evaluation, Success, Partial least squares method 1 UVOD Kljub visokim sredstvom,kise vlagajovrazvoj e-uprave(Ca­stelnovo & Simonetta, 2007; eGEP, 2006a; Heeks, 2012), odloËitveotem,kakonajbijih porabiliali kateri projektinaj imajo prednost pri implementaciji, niso (vedno) dovolj argu­mentirane.Tako so .tevilni projekti e-uprave posledica lobi­ranja (Kertesz, 2003; Yildiz, 2007) ali posnemanja drugih organizacij (Yildiz, 2007), v nekaterih primerih pa so s tem povezane odloËitve preprosto sprejete ad hoc (Datar, 2010), Ëeprav literatura razkriva, da je ustrezno naËrtovanje eden izmed kljuËnih dejavnikov uspeha (tudi) pri implementaciji projektov e-uprave (Rana idr., 2013). Tako ne preseneËa, da so projekti e-uprave po­gosto oznaËeni kot neuspe.ni (Bannister & Con­nolly, 2012; Heeks & Bhatnagar, 1999; Kearns, 2004; UN-DESA, 2003) ‡ podobno kot projekti razvoja in implementacije informacijskih sistemov v za­sebnem sektorju (Heeks & Bhatnagar, 1999; Irani & Love, 2008). Pred skoraj desetimi leti je ocena svetovalne druabe Gartner pokazala, da je 60 od­stotkov vseh projektov e-uprave bodisi neuspe.nih bodisi ne dosega priËakovanih uËinkov (Peterson, 2002). Vendar veËina statistik, povezanih s stopnjo uspe.nosti projektov e-uprave (in informacijskih sistemov na splo.no), uspe.nost projektov meri s tehniËnega vidika ‡ z vidika uspe.nosti projektne­ga menedamenta. To pomeni, da se te meritve osre­ dinjajo predvsem na tehniËne specifikacije, ki jih je dosegel/realiziral projekt, ter na finanËni in Ëa­sovni okvir, v katerem je bil projekt realiziran. Bolj celovit pogled na uspe.nost vsebuje tako elemente uspe.nosti projektnega menedamenta kot tudi ele­mente uspe.nosti izdelka ali storitve, ki je rezultat projekta (Van Der Westhuizen & Fitzgerald, 2005). V prispevku je poudarek na uspe.nosti storitev, in sicer v smislu stopnje uporabe in zadovoljstva z e­-upravo, zmanj.anja administrativnih ovir ipd. Ven­dar tudi s tega, .ir.ega vidika ne moremo reËi, da so projekti e-uprave v veËini primerov uspe.ni. Na­mreË, rezultati raziskave, ki jo po naroËilu Evropske komisije na letni ravni izvaja svetovalna hi.a Capge­mini, kaaejo, da je med uporabniki e-uprave v EU le 33 odstotkov tak.nih, ki so lojalni;1 poleg tega pa v povpreËju manj kot 50 odstotkov uporabnikov, ki se znajdejo v neki aivljenjski okoli.Ëini, to re.uje po elektronski poti ‡ predvsem zato, 1) ker imajo raje osebni stik, 2) ker priËakujejo, da bodo pri re.evanju zadeve v vsakem primeru morali organizacijo javne uprave obiskati osebno oz. uporabiti papirno poslo­vanje, 3) ker se jim zdijo drugi naËini/kanali laaji za uporabo in 4) ker si ne obetajo Ëasovnega prihran­ka pri uporabi interneta v te namene (Capgemini, 2013). Kaae torej, da uporaba in zadovoljstvo s stori­tvami e-uprave nista izpolnila prvotnih priËakovanj. PoslediËno se je zanimanje za vrednotenje pro­jektov e-uprave z namenom postavljanja prioritet in merjenja potencialnih oz. priËakovanih uËinkov v za­dnjem desetletju izrazito poveËalo. Pri tem se je izka­zalo, da tradicionalne metode za vrednotenje investi­cij (npr. analiza stro.kov in koristi, neto sedanja vre­dnost ipd.) ne zado.Ëajo pri vrednotenju projektov razvoja in implementacije informacijskih sistemov (Anandarajan & Wen, 1999; Millis & Mercken, 2004), podobno velja tudi za projekte e-uprave (Jones, 2008; Lavigne, 2001; Liu idr., 2008). Ti pristopi so namreË usmerjeni predvsem v merjenje uËinkovitosti in do­nosnosti, ne vkljuËujejo pa vrednotenja .ir.ih poli­tiËnih in druabenih ciljev (Grimsley idr., 2006), ki ima­jo v javnem sektorju mnogokrat veËjo teao. Zato so nekatere draave razvile celovitej.e pristope za vred­notenje njihovih projektov e-uprave ‡ npr. nem.ki pristop WIBE (Röthig, 2004), francoski MAREVA (ADAE, 2007), evropska EU VAST (Evropska komi­sija, 2007) in eGEP (eGEP, 2006b), avstralska DAM in VAM (AGIMO, 2004) idr. Po eni strani lahko torej govorimo o napredku, saj so (vsaj nekatere) draave razvile celovitej.e me­todologije za vrednotenje projektov e-uprave in vsaj nekatere organizacije javne uprave te pristope tudi uporabljajo. Vendar pa je zelo malo znanega o vpli­vu uporabe teh metodologij na uspe.nost projektov, podvraenih vrednotenju. V povezavi s tem je hipoteza, ki jo naslavlja in preverja na. prispevek: predhodno vrednotenje pro­jektov e-uprave ima vpliv na njihovo uspe.nost. Raziskava je bila opravljena v treh korakih: • pregled teoretskih dognanj na podroËju vrednote­nja in vrednotenja projektov e-uprave ter pregled obstojeËih pristopov k tovrstnemu vrednotenju; • razvoj modela indikatorjev za oceno vpliva pred­hodnega vrednotenja na stopnjo uspe.nosti pro­jektov e-uprave; • empiriËni preizkus predlaganega modela v okolju slovenske e-uprave. V naslednjem razdelku je predstavljena teoret­ ska opredelitev vrednotenja in uspe.nosti projek­tov e-uprave. V tretjem razdelku je predstavljen razvoj raziskovalnega modela, sledi predstavitev metodolo.kega pristopa. V petem razdelku je razi­skovalni model preizku.en s pomoËjo empiriËnih po­datkov iz slovenske javne uprave. V zadnjem razdel­ku so poleg razprave o rezultatih raziskave podani tudi predlogi za nadaljnje raziskovanje obravnava­nega podroËja. 2 TEORETI»NO IZHODIŠ»E V poglavju je podano teoretsko ozadje obravnavnega podroËja s poudarkom na opredelitvi dveh kljuËnih konstruktov: vrednotenja in uspe.nosti projektov. 2.1 Vrednotenje Vrednotenje2 zasledimo na .tevilnih podroËjih, najprej pa se je ta pojem uveljavil na podroËjih izobraaevanja in javnega zdravstva (Rossi & Free­man, 1993, str. 9). Pred prvo svetovno vojno je .lo predvsem za vrednotenje izobraaevalnih progra­mov, ki so se ukvarjali s pismenostjo in strokovnim izobraaevanjem, na podroËju zdravstva pa za pro­grame za zmanj.evanje smrtnosti in obolevnosti na raËun nalezljivih bolezni (prav tam). Do leta 1930 se Uporabniki interneta, ki so uporabljali storitve e-uprave v zadnjih dvanajstih mesecih in ki bi jih uporabljali tudi v prihodnje. 2 Vliteraturi najpogosteje zasledimo izraz evalvacija (angl. evaluation). je uporaba vrednotenj raz.irila na .tevilne programe delovanja skupnosti (Freeman v: Rossi & Freeman, 1993, str. 10); porast je sledil tudi med drugo svetov­no vojno, ko so med drugim razvijali neprestani mo­nitoring morale vojakov in civilistov in vrednotili kadrovske politike ter propagandne tehnike (Rossi & Freeman, 1993, str. 10; Stouffer idr. v Rossi & Free­man, 1993, str. 10). Zahteve po informacijah o rezul­tatih programov so narasle tudi po drugi svetovni vojni, ko so bili aktualni programi razvoja mest in izgradnje stanovanj, tehnolo.kega in kulturnega izobraaevanja itd. V 60. in 70. letih prej.njega sto­letja je zaËelo izrazito nara.Ëati .tevilo prispevkov, revij in knjig o praktiËni uporabi z vrednotenjem po­vezanih raziskav, njihovih metodolo.kih pristopih ipd., pojavljati so se zaËela tudi strokovna zdruaenja in sekcije na sestankih akademskih in strokovnih skupin (Rossi & Freeman, 1993, str. 10‡11). Sicer pa, kot ugotavlja Kustec Lipicer (2002, str. 141), vredno­tenje lahko izvajamo .na razliËnih podroËjih neke­ga socialnega sistema«. Prav tako je pomembno v .tevilnih znanstvenih disciplinah (Kustec Lipicer, 2009, str. 19). V literaturi je za vrednotenje mogoËe najti .tevilne definicije; nekatere izmed teh so zbrane v tabeli 1. Prav tako ponuja literatura .tevilne tipologije vredno­tenj, predvsem glede na Ëas izvedbe, gonilo, predmet, raven agregacije ipd. Z vidika na.ega prispevka je najpomembnej.a opredelitev vrednotenja Ëasa, v ka­terem se izvaja vrednotenje, zato sta v nadaljevanju predstavljeni predhodno in naknadno vrednotenje. Ex ante oz. predhodno vrednotenje .zagotavlja pretehtano ovrednotenje vseh potencialnih alterna­tivnih re.itev in njihovih uËinkov« (Kustec Lipicer, 2002, str. 143). Ima torej vlogo napovedovanja (Re­menyi, 1999), in sicer (najveËkrat) na podlagi predvi­denih stro.kov, koristi, uËinkov, priloanosti in teaav (Homburg, 2008, str. 113). Gre vsekakor za bolj teore­tiËno vrednotenje3 od ex post oz. naknadnega (Pollitt, 208, str. 122), ki sledi fazi izvajanja (prav tam) in se nana.a na .zbiranje in ovrednotenje uËinkov« (Ku­stec Lipicer, 2002, str. 143), na primer ekonomskih in druabenih ali katerih koli drugih izidov (Homburg, 2008, str. 113). Naknadno vrednotenje lahko predstav­lja tudi pomembne povratne informacije pri nasled­njih predhodnih vrednotenjih, zaradi Ëesar bodo ta sËasoma postala bolj realna (Cracknell, 2000, str. 147). Nekateri (npr. Cracknell, 2000, str. 72) govorijo tudi o t. i. medfaznem vrednotenju ‡ na primer pri pro­gramih, ki so sestavljeni iz .tevilnih projektov in so razdeljeni na niz faz, ali v primerih, ko financiranje za naslednjo fazo ni odobreno, preden ni opravlje­no ovrednotenje predhodne (prav tam) (podoben poloaaj poznamo tudi na podroËju raziskovalnih projektov v okviru razpisov Evropske komisije). Predhodno in naknadno vrednotenje sta s Ëasovnega vidika najpogosteje omenjeni obliki vrednotenj, velja pa omeniti, da lahko sicer vrednotenje izvajamo v ka­teri koli fazi aivljenjskega cikla nekega programa oz. projekta (Boyle, 1993, str. 22). Tabela 1:Nekatere definicije vrednotenja Avtor Definicija Rossi &Freeman (1993, str. 5) ./…/ sistematiËna uporaba metod druaboslovnega raziskovanja za ocenjevanje naËrtov, implementacije in koristi programov druabene intervencije.« Pollitt (2008, str. 115) ./…/ sistematiËno ocenjevanje javnih politik, programov in projektov /…/.« Scriven (v Davidson 2005, str. 1) ./…/ sistematiËno doloËanje kakovosti ali vrednosti neËesa.« Owen (v Thomas idr., 2008, str. 79) ./…/ proces zagotavljanja informacij z namenom podpreti odloËanje o evalviranem objektu.« Pregled literature pokaae vsaj deset pristopov k bodisi na aplikativni ravni. Tabela 2 podaja pregled predhodnemu (in naknadnemu) vrednotenju pro-nekaterih aplikativnih pristopov, in sicer prvo raven jektov e-uprave. Ti so razviti bodisi na konceptualni njihovih parametrov vrednotenja. 3 Pollitt (2008, str. 122) primerja vrednotenje ex ante s kuharjem, ki preuËuje recept, preden je jed dejansko pripravljena. Tabela 2:Pregled prve ravni parametrov izbranih (aplikativnih) pristopovkevalvaciji projektov e-uprave MAREVA (ADAE, 2007) WiBe (Röthig, 2004) DAM &VAM (AGIMO, 2004) eGEP (eGEP, 2006b) EU-VAST (Evropska komisija, 2007) Profitabilnost za draavo Ekonomska uËinkovitost v finanËnem smislu Stro.ki Stro.ki Stro.ki Koristi za zunanje uporabnike Zunanji uËinki Koristi Koristi (uËinki) Koristi za EU Koristi za javne usluabence in storitve Kvalitativna/ strate.ka pomembnost Tveganja Tveganja Koristi za EK Tveganja Nujnost Ocena povpra.evanja FinanËne koristi in stro.ki Tveganja Nujnost projekta Nujnost 2.2 Opredelitev uspe.nosti projektov in storitev e-uprave Da bi lahko opredelili uspe.nost projektov in stori­tev e-uprave, moramo pred tem pojasniti odnos med pojmoma. Storitev je produkt projekta, je to, kar upo­rabnik vidi in uporabi. Zato se vrednotenje storitve nana.a na zunanji vidik vrednotenja, medtem ko vrednotenje projekta pomeni notranji vidik. Predmet ocenjevanja notranjega vidika je kakovost projektne­ga menedamenta, ki ga merimo s tremi indikatorji uËinkovitosti projekta, in sicer stro.kov, Ëasa in kako­vosti (Pinkerton v Van der Westhuizen in Fitzgerald, 2005, str. 5). Uspe.nost produkta oziroma storitve pa se po drugi strani nana.a na lastnosti rezultata projekta. Potemtakem je celovita ocena uspe.nosti projekta vsota uspe.nosti projektnega menedamenta in uspe.nosti produkta oziroma storitve (Baccarini, 1999; Van Der Westhuizen & Fitzgerald, 2005). Pri celoviti obravnavi uspe.nosti projekta mora­mo zato upo.tevati oba predstavljena vidika. Na.a raziskava je usmerjena v vrednotenje zunanjega vi­dika, zato v nadaljevanju obravnavamo uspe.nost storitev kot produktov projektov e-uprave. 3 RAZVOj RAZISKOVALNEGA MODELA V razdelku so najprej predstavljeni izbrani indikator­ji za merjenje konstruktov predhodnega vrednotenja in uspe.nosti projektov e-uprave, nato je predstav­ljen .e raziskovalni model kot celota. 3.1 Opredelitev indikatorjev predhodnega vrednotenja Na podlagi obstojeËih pristopov k vrednotenju pro­jektov e-uprave, ki so predstavljeni po uvodnem raz­delku, ter na podlagi s tem povezane literature je bila izvedena fokusna skupina s po dvema predstavni­koma odloËevalcev z ministrstva za javno upravo in iz akademskega okolja (na podroËju e-uprave). Cilj fokusne skupine je bil doloËiti poglavitne parametre, ki so potrebni za kvalificirano predhodno vrednote­nje projektov e-uprave. V okviru fokusne skupine je bilo definiranih trinajst tak.nih parametrov. Ti so v predstavljeni raziskavi uporabljeni kot indikatorji za merjenje konstrukta predhodnega vrednotenja. Para­metri, opredeljeni kot nujni za kvalificirano odloËa­nje, so: • stro.ki: • naËrtovanje, • razvoj, • implementacija (nabava in organizacijske spremembe), • operativno delovanje, • vir financiranja (moanost pridobitve nepovrat­nih sredstev); • koristi: • za zunanje uporabnike, • za notranje uporabnike, • strate.ko-politiËne koristi, • obËe/druabene in druge koristi; • tveganja: • politiËno, • izvedbeno, • organizacijsko; • uporabnost (celovitost/aivljenjske situacije, eno­stavnost dostopa in uporabe, zasebnost/varnost, veËkanalni dostop, posebne potrebe). 3.2 Opredelitev indikatorjev uspeha Pri izbiri indikatorjev za merjenje uspeha projektov e-uprave smo se naslonili na DeLoneov in McLeanov model uspe.nosti informacijskih sistemov (DeLone & McLean, 2003), eGEP-model uËinkov e-uprave (eGEP, 2006b) in Codagnonev in Undheimov (Coda­gnone & Undheim, 2008) merski okvir e-uprave ter drugo relevantno literaturo. V merski model kon­strukta uspe.nosti storitev e-uprave smo vkljuËili deset indikatorjev: • kakovost storitev e-uprave z vidika dostopno­sti, uporabnosti, celovitosti, varnosti/zasebnosti in odzivnosti (tri dimenzije kakovosti DeLone McLeanovega modela uspe.nosti informacijskih sistemov smo zdruaili v enodimenzionalno kako­vost storitev e-uprave); • obseg elektronskih storitev e-uprave (osnovano na dimenziji .uporaba« DeLone McLeanovega modela uspe.nosti informacijskih sistemov); • zadovoljstvo zunanjih uporabnikov e-uprave ‡ draavljanov, gospodarskih druab, nevladnih or­ganizacij (osnovano na dimenziji .zadovoljstvo« DeLone McLeanovega modela uspe.nosti infor­macijskih sistemov); • zmanj.ano administrativno breme (v smislu pri­hranka Ëasa uporabnikov in finanËnih prihrankov zaradi odpadle po.tnine in poti); • vpliv na .tevilo pritoab; • vpliv na zadovoljstvo zaposlenih; • vpliv na Ëakalne Ëase; • uporaba storitev zunaj poslovnega Ëasa organa; • uËinkovitost poslovanja organa; • vpliv storitev e-uprave na doseganje ciljev orga­na. 8 Predstavitev raziskovalnega modela Raziskovalni model, na katerem je temeljila predstav­ljena raziskava, obsega triindvajset indikatorjev, s katerimi merimo dve latentni spremenljivki: pred­hodno vrednotenje projektov e-uprave s trinajstimi indikatorji in uspe.nost projektov e-uprave z dese­timi indikatorji, kakor je predstavljeno na sliki 1 in v tabeli 3. Tabela 3:Izbrani indikatorji definiranih latentnih spremenljivk Latentni spremenljivki Indikatorji Predhodno vrednotenje Stro.ki (Ex ante ev.) str_nac = stro.ki naËrtovanja str_raz = stro.ki razvoja str_impl = stro.ki implementacije str_op = stro.ki operativnega delovanja Koristi kor_zun = koristi za zunanje uporabnike kor_not = koristi za notranje uporabnike kor_str = strate.ko-politiËne koristi kor_obce = obËe/druabene in druge koristi Tveganja tveg_izv = izvedbeno tveganje tveg_pol = politiËno tveganje tveg_org = organizacijsko tveganje tveg_nei = tveganjev primeru nerealizacije Uporabni.ki profil upor_pro = uporabni.ki profil Uspe.nost projektov Kakovost storitev e-uprave (Uspe.nost) us_kak = kakovost storitev e-uprave Uporaba in zadovoljstvo s storitvami e-uprave us_up = obseg elektronsko izvedenih storitev e-uprave us_zad = zadovoljstvo zunanjih uporabnikov e-uprave Vplivi us_ab = zmanj.ano administrativno breme us_prit = vpliv na .tevilo pritoab us_zad_z = vpliv na zadovoljstvo zaposlenih us_cak_c = vpliv na Ëakalne Ëase us_up_iz = uporaba storitev izven poslovnega Ëasa organa us_ucin = uËinkovitost poslovanja organa us_cilj = vpliv storitev e-uprave na doseganje ciljev organa METODOLOGIjA Temelj raziskave, opravljene januarja in februarja 2011, je anketni vpra.alnik, in sicer v obliki spletne ankete, za pripravo in izvedbo katere je bilo uporab­ljeno programsko orodje The Survey System 9.0. V vzorec je bilo vkljuËenih 266 organizacij javne upra­ve, in sicer: • ministrstva (15), • organi v sestavi ministrstev ‡ OVS (40), • obËine (211).4 Vpra.alnik je bil najprej preizku.en na sedmih re­spondentih, na podlagi zbranih izku.enj korigiran in nato uporabljen na izbrani ciljni skupini. Elektronsko sporoËilo s povezavo na vpra.alnik je bilo poslano na javne elektronske nalove, v zadevo pa smo napisali, komu je sporoËilo namenjeno: • v primeru ministrstev in OVS vodjem sluab za in­formatiko ter • v primeru obËin direktorjem obËinskih uprav. V sporoËilu smo jih prosili, naj vpra.alnik posre­dujejo tistemu v organu, ki poseduje najveË informa­cij o sprejemanju odloËitev glede razvoja in imple­mentacije storitev e-uprave, ki jih njihov organ ponu­ja obËanom in podjetjem. Vsa vpra.anja (z izjemo uvodnih, ki so bila name­njena opredelitvi profila anketirancev), so bila postav­ljena v obliki trditev, anketiranci pa so ocenjevali stri­njanje z njimi, in sicer na lestvici od ena do sedem, pri Ëemer je ocena ena predstavljala najniajo, sedem pa najvi.jo stopnjo strinjanja. Na vpra.alnik je odgovorilo 51 anketirancev, kar pomeni 19-odstotno odzivnost. NajveË respon­dentov prihaja iz obËin s 3.000 do 10.000 prebivalci (26 %), sledijo respondenti iz obËin s 1.000 do 3.000 prebivalci (20 %) ter respondenti iz ministrstev (18 %), medtem ko je bilo ostalih manj (tabela 4). Tabela 4:Struktura respondentov po organih zaposlitve ©t. % Ministrstvo 9 17,6 Organ v sestavi ministrstva 7 13,7 ObËina z do 1.000 prebivalci 2 3,9 ObËina s 1.000 do 3.000 prebivalci 10 19,6 ObËina s 3.000 do 10.000 prebivalci 13 25,5 ObËina z 10.000 do 30.000 prebivalci 8 15,7 ObËina z 90.000 do 300.000 prebivalci 2 3,9 Skupaj 51 100,0 86 odstotkov respondentov je starej.ih od 34 let in veËina jih je v javni upravi zaposlena pet in veË let (88 %), kar pomeni, da dobro poznajo poslovanje javne uprave. VeËina jih ima univerzitetno izobrazbo (51 %), 31 odstotkov jih ima vi.jo ali visoko.olsko iz­obrazbo, 14 odstotkov pa specializacijo ali magisterij, 4 ObËina Mirna v Ëasu raziskave nima spleti.Ëa, prisotna je le na socialnem omrežju Facebook. medtem ko imata dva respondenta (4 %) dokonËano poklicno ali .tiriletno srednjo .olo. Med respondenti je najveË takih, ki zasedajo vodstvena delovna me­sta: 35 odstotkov je vodij organizacij in 28 odstotkov vodij notranjih organizacijskih enot, medtem ko je drugih zaposlenih na uradni.kih delovnih mestih 22 odstotkov, 16 odstotkov pa je strokovno-tehniËnega osebja. Slaba polovica (47 %) jih dela na informacij­skem podroËju. Respondenti imajo v organih, iz katerih prihajajo, relativno pomemben vpliv na odloËitve o realizaciji projektov e-uprave (povpreËna ocena 5,02),5 podob­no velja za njihovo poznavanje procesov odloËanja o realizaciji tovrstnih projektov v njihovih organih (5,12). Ocenjujemo, da lahko kljub nizkemu .tevilu izpolnjenih vpra.alnikov (51) govorimo o kakovo­stni odzivnosti. Za obdelavo podatkov smo uporabili statistiËni paket SPSS ter orodje SmartPLS (Ringle idr., 2005). Orordje SmartPLS je namenjeno uporabi podobno poimenovane metode ‡ metode PLS (angl. Partial Least Squares) oziroma metode delnih najmanj.ih kvadratov, ki je ena od vej modeliranja strukturnih enaËb (angl. Structural Equation Modelling, SEM). Modeliranje strukturnih enaËb omogoËa hkratno ocenjevanje strukturnega modela in modela merjenja (Gefen idr., 2000, str. 5). Pri prvem gre za ocenjeva­nje vzroËnosti med nizom odvisnih in neodvisnih spremenljivk, pri drugem, meritvenem, pa za oce­njevanje uteai, ki jih imajo merjeni indikatorji na la­tentne spremenljivke oz. konstrukte (prav tam). Prav ta kombinirana analiza strukturnega in meritvene­ga modela omogoËa 1) obravnavo analize meritve­nih napak opazovanih spremenljivk kot sestavnega dela modela ter 2) kombiniranje faktorske analize s testiranjem hipotez v enem koraku (prav tam). Ker metode modeliranja strukturnih enaËb omogoËajo ocenjevanje in modifikacijo teoretiËnih modelov, so dobrodo.lo orodje za pospe.evanje razvoja teorije (Anderson in Gerbing, 1988, str. 411). Metodo PLS smo uporabili zato, ker smo kon­strukta .predhodno vrednotenje« in .uspe.nost pro­jektov e-uprave« merili kot latentni spremenljivki ‡ vsako izmed njiju z definiranim naborom indikator­jev. Poleg tega je ta metoda manj obËutljiva na ve­likost vzorca (v primerjavi s sorodnim, kovarianËno Strinjanjestoin nadaljnjimitrditvamiso ocenjevalina lestviciod1do7 (1‡popolno nestrinjanje,7‡popolno strinjanje). osnovanim modeliranjem strukturnih enaËb) (Chin, 2010). Hkrati se je izkazala za uspe.no tudi v pri­meru eksploratornih raziskav (prav tam), kakr.na je tudi na.a, saj je v literaturi zaznati .ibko teoretiËno podlago v povezavi z vplivom predhodnega vredno­tenja na uspe.nost projektov e-uprave. Vrednotenje specificiranega modela po metodi PLS poteka v dveh korakih (Chin, 2010): 1) vrednote­nje modela merjenja (angl. measurement model) in 2) vrednotenje strukturnega modela (angl. path model, structural model) ‡ vpliv ene latentne spremenljivke na drugo. Indikatorji za merjenje konstruktov .predhodno vrednotenje« in .uspe.nost projektov e-uprave« so bili izbrani s pomoËjo fokusne skupine, pri kateri sta sodelovala dva predstavnika odloËevalcev s ta­kratnega ministrstva za javno upravo ter dva pred­stavnika akademske sfere ‡ raziskovalca na podroËju e-uprave. 5 VREDNOTENjE RAZISKOVALNEGA MODELA V razdelku so predstavljeni rezultati vrednotenja merskega in strukturnega modela. 5.1 Vrednotenje merskega modela Model smo postavili in preverili s pomoËjo metode delnih najmanj.ih kvadratov ob podpori programske re.itve SmartPLS (Ringle, 2005). Model smo ovred­notili z dvema testoma zanesljivosti, s Cronbachovim alfa koeficientom in kompozitno zanesljivostjo ter s testom konvergentne veljavnosti (kazalnik povpreËja skupnih varianc) in z dvema testoma diskriminant­ne veljavnosti ‡ z analizo povpreËja skupnih varianc konstruktov in deljenih varianc med konstrukti ter s testom zunanjega modela uteai in navzkrianih uteai. Zanesljivost meritve in s tem njeno notranjo konsistentnost potrjuje Cronbachov koeficient alfa z vrednostma, veËjima od 0,90. Mera kompozitne zanesljivosti je pri obeh konstruktih enaka 0,93 in s tem veËja od najniaje sprejemljive vrednosti 0,6 (For­nell & Larcker, 1981; Gotz idr., 2010). Indikatorji ne vkljuËujejo nakljuËnih napak, zato tvorijo konsisten­ten model (Abdelhamied, 2010). Kazalnik povpreËja skupnih varianc (AVE) na.ega modela je 0,51, kar pomeni, da je model primeren tudi s tega vidika, saj pojasni veË kot 50 odstotkov celotne variance ‡ AVE > 0,50 (Chin, 2010). S tem smo potrdili konvergentno veljavnost modela, saj se indi­katorji stekajo h konstruktu, ki ga predstavljajo. Primerjava med kvadratnima korenoma AVE (> 0,71) za oba konstrukta in korelacijo med njima (R < 0,53) kaae, da sta konstrukta bolj povezana s svo­jimi indikatorji kot z drugim konstruktom, tako da je izpolnjen tudi drugi kriterij primernosti modela. Mersko moË modela preverimo z analizo zunanje­ga modela uteai in navzkrianih uteai. PriËakujemo, da so manifestne spremenljivke s konstrukti, ki jih predstavljajo, moËneje povezane in obenem .ibkeje povezane kot z drugim konstruktom modela (Chin, 2010). V na.em primeru so sicer vse manifestne spre­menljivke moËneje povezane s konstruktom, ki naj bi jih merile, kot z drugim konstruktom (notranja veljavnost), vendar povezanost z ustreznim kon­struktom ni pri vseh dovolj moËna (konvergentna veljavnost). Pri ocenjevanju konvergentne veljavno­sti ni strogih pravil o mejnih vrednostih, moramo pa pri tem upo.tevati dva kljuËna vidika (Chin, 2010): 1) vrednost uteai in 2) velikost razlik med uteami manifestnih spremenljivk opazovanega konstrukta. Mersko moËan model je sestavljen iz konstruktov, ki vkljuËujejo indikatorje z visoko uteaenostjo z majh­nimi medsebojnimi odstopanji. V skladu s tem pri­poroËilom smo iz modela izkljuËili manifestne spre­menljivke z vrednostjo uteai, manj.o od 0,65 (slika 2): • stro.ki naËrtovanja, • koristi za notranje uporabnike, • strate.ke in politiËne koristi, • uporabni.ki profil, • vpliv na Ëakalne dobe, • uporaba storitev zunaj poslovnega Ëasa organiza­cije. PreËi.Ëeni model vsebuje .e sedemnajst indika­ torjev, devet za predhodno vrednotenje projektov e-uprave in osem za uspe.nost projektov e-uprave. Novi model prav tako ustreza kriterijem kakovosti, kot smo jih zapisali na zaËetku razdelka. Poleg tega so uteai vseh indikatorjev moËne ob majhnih medse­bojnih razlikah (slika 3). Slika 3: Uteai in navzkriane uteai preËi.Ëenih manifestnih spremenljivk na latentni spremenljivki 5.2 Vrednotenje strukturnega modela Z vrednotenjem strukturnega modela je bil ocenjen vpliv predhodnega vrednotenja projektov e-uprave na njihovo uspe.nost. Napovedno moË strukturnega modela ocenju­jemo z vrednostjo determinacijskega koeficienta R2 (kvadrat mnogokratnega korelacijskega koeficienta). V na.em primeru je vrednost determinacijskega ko­eficienta 0,278, kar pomeni, da je 27,8 odstotka vari­ance uspe.nosti storitev e-uprave pojasnjenih z vpli­vom predhodnega vrednotenja projektov e-uprave. Kot je razvidno s slike 4, je korelacija med latentni­ma spremenljivkama pozitivna in zmerna, vrednost mnogokratnega korelacijskega koeficienta je 0,53. StatistiËno znaËilnost korelacije potrjujeta t statistika, ki je veËja od 1,96 (t = 6,711), in vrednost p < 0,01. Na podlagi teh rezultatov lahko potrdimo izhodi.Ëno hi­potezo: predhodno vrednotenje projektov e-uprave ima pozitiven vpliv na njihovo uspe.nost. Slika 4: EmpiriËno preverjeni strukturni model skupaj z modelom merjenja 6 RAZPRAVA IN SKLEPNE MISLI V zadnjem Ëasu postaja vrednotenje in ocenjevanje projektov e-uprave vse bolj pomembno. FinanËna kriza vpliva na krËenje javne potro.nje v veËini draav. Vse bolj se uveljavljajo temeljni principi dobrega upravljanja, kot so odgovornost, transparentnost, uËinkovitost in uspe.nost. V tem okviru je resen in sistematiËen pristop k naËrtovanju in izvajanju pro­jektov e-uprave (predhodno in naknadno vrednote­nje) pomemben prispevek k razvoju soËasne javne uprave. Zanimanje za izziv vrednotenja projektov na pod­roËju e-uprave se je poveËalo na zaËetku zadnjega desetletja. Najprej zaradi re.evanja operativnih izzi­vov v praksi, kmalu zatem pa tudi med raziskovalci. Pregled novej.ih objav s tega podroËja izkazuje hitro rast raziskovalnega zanimanja za to podroËje. Kot smo pokazali, raziskovalci veliko delajo na razvoju metodolo.kih pristopov za vrednotenje projektov e-uprave, kljub temu pa so empiriËni dokazi o vplivu predhodnega vrednotenja projektov e-uprave na nji­hovo uspe.nost dokaj skromni. Z na.o .tudijo smo poskusili prispevati k raz­voju bolj formalnega in na podatkih temeljeËega predhodnega vrednotenja projektov e-uprave. Re­zultati so pokazali, da ima predhodno vrednotenje projektov e-uprave statistiËno znaËilen vpliv na nji­hovo uspe.nost; 28 odstotkov variance uspe.nosti teh projektov lahko v okviru izbranih indikatorjev pripi.emo predhodnim vrednotenjem, s Ëimer potr­jujemo tudi izhodi.Ëno hipotezo. Kljub temu da za druaboslovne raziskave pojasni­tev 28 odstotkov variance ni zanemarljiva, se poraja vpra.anje, kako pojasniti preostalih 72 odstotkov. Pri tem moramo upo.tevati .e dejstvo, da smo morali zaradi .ibke korelacije s konstruktom predhodnega vrednotenja iz merskega modela izkljuËiti .tiri indi­katorje ‡ kljub temu da je ekspertna fokusna skupina izbrala zelo preËi.Ëen nabor trinajstih indikatorjev za predhodno vrednotenje projektov e-uprave, kar je bila glede na druge .tudije, ki se zana.ajo tudi na veË kot sto indikatorjev, ae zelo preËi.Ëena re.itev. To je lahko posledica preozkega nabora indikatorjev in bi s .ir.im naborom morda lahko pojasnili veËji delea va­riance uspe.nosti projektov e-uprave. Po drugi strani pa lahko priËakujemo, da so pristopi predhodnega vrednotenja z velikim .tevilom indikatorjev preveË kompleksni, da bi jih lahko uporabili v praksi vred­notenja projektov e-uprave. Glede na to, da je treba v vrednotenjih zagotoviti kakovostno sodelovanje odgovornih, smo pri oblikovanju na.ega pristopa sledili ideji Ëim preprostej.e re.itve, ki bi omogoËila hitro uveljavitev v praksi. Vsekakor gre za vpra.anje postopnega razvoja pristopov in v tem smislu bo v prihodnje dovolj prostora za razvoj bolj kompleksnih re.itev. Predstavljeni empiriËno preverjeni model .e ne omogoËa izËrpnega in dokonËnega vpogleda v odnos med predhodnim vrednotenjem projektov e-upra­ve in uspe.nostjo iz projektov izvedenih e-storitev. Kljub temu pa lahko ugotovimo, da predstavljeni evalvacijski okvir prispeva tako k razvoju prakse kot k znanstvenemu spoznanju o obravnavanem izzivu, in sicer: • ©tudija pristopov in metodologij predhodnega vrednotenja projektov e-uprave je izpostavila tri kljuËne skupine indikatorjev, stro.ke, koristi in tveganja. To pomeni, da je za uspe.no uveljavitev predhodnega vrednotenja treba vzpostaviti ustre­zne okvire projektnega menedamenta, ki bodo omogoËili nadziranje indikatorjev v celotnem .ir.em aivljenjskem krogu projektov. • Razviti merski model prina.a nabor indikatorjev, ki so relevantni za predhodno vrednotenje projek­tov e-uprave in so lahko izhodi.Ëe za iskanje bolj popolnih in hkrati uporabnih modelov. • Rezultati empiriËne .tudije dajejo vpogled v moË povezanosti indikatorjev s predhodnim vredno­tenjem, s Ëimer ta vpliva na uspe.nost projektov e-uprave. • Prispevek prina.a trdne empiriËne dokaze o vpli­vu predhodnega vrednotenja projektov e-uprave na njihovo uspe.nost, zato je uporaben za organi­zacije, v katerih tovrstna vrednotenja .e niso stan­dardna praksa. Poleg izbolj.av modela predhodnih vrednotenj bi bilo treba v prihodnje posvetiti dodatno pozor­nost drugim dejavnikom, ki vplivajo na uspe.nost projektov e-uprave, kot so uËinkovito upravljanje in menedament, odgovornost za rezultate in trden menedament sprememb. 7 VIRI IN LITERATURA [1] Abdelhamied, H. S. (2010). The Relationship among Service Quality, Perceived Value and Customer Satisfaction in Resta­urants Industry. Scientific papers of the 2nd International Sci­entific Expert Conference Quality and Innovation in Tourism and Catering. Bled, SI:Vi.ja strokovna .ola za gostinstvo in turizem. [2] Anderson, J. C. & Gerbing, D. W. (1988). Structural Equati­on Modeling in Practice:AReview and RecommendedTwo­-Step Approach. Psychological Bulletin 103 (3), 411‡423. [3] ADAE (2007). MAREVA methodology guide: Analysis of the value of ADELE projects. Fourth High Level Seminar on Mea­suring and Evaluating E-Government. Dubai, AE: OECD. [4] AGIMO ‡ Australian Government Information Office (2004). Demand and Value Assessment Methodology. Canberra, AU: Commonwealth of Australia. [5] Anandarajan, A. & Wen, J. (1999). Evaluation of informati­on technology investment. Management Decision 37 (4), 329‡339. [6] Baccarini, D. (1999). The Logical Framework Method for De­fining Project Success. Project Management Journal 30 (4), 25‡32. [7] Bannister,F.&Connolly, R. (2012). Forward to the past: Les­sons for the future of e-government from the story so far. In­formation Polity 17 (3-4), 211‡226. [8] Boyle, R. (1993). Making Evaluation Relevant ‡ A Study of Policy and Programme Evaluation Practice in the Irish Public Sector. Dublin, IE: Institute of Public Administration. [9] Capgemini (2013). Public Services Online‡Digitalby Default or by Detour? Assessing User Centric eGovernment perfor­mance in Europe‡eGovernment Benchmark 2012. Luksem­burg, LU: Evropska komsija. [10] Castelnovo,W.& Simonetta,M. (2007). The Evaluationofe­-Government projects for Small Local Government Organisa­tions. The Electronic Journal of e-Government 5 (1), 21‡28. [11] Chin, W. W. (2010). How to Write Up and Report PLS Analyses. In V. Esposito Vinzi idr. (ur.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications (str. 655‡690). Berlin, DE: Springer. [12] Codagnone,C.&Undheim,T.A. (2008). BenchmarkingeGo­vernment: tools, theory, and practice. European Journal of ePractice: Efficiency and effectiveness, 4, 4‡18. [13] Cracknell, B. E. (2000). Evaluating development aid: issues, problems and solutions. New Delhi, IN: Sage. [14] Datar, M. (2010). Determining Priorities of E-Government: A Model Building Approach. ICEG 2010 ‡ 6th International Conference on eGovernment. CapeTown, ZA, str. 76‡85. [15] DeLone, W. H. & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean Model of Information Systems Success:ATen-Year Update. Journal of Management Information Systems 19 (4), 9‡30. [16] eGEP ‡ eGovernment Economics Project (2006a). Expendi­ture Study, Final Version. Bruselj, BE: Evropska komisija, DG Information Society and Media. [17] eGEP‡ eGovernment Economics Project (2006b). Measure­ment Framework, Final Version. Bruselj, BE: Evropska komi­sija, DG Information Society and Media. [18] Esteves, J.& Joseph, R. C. (2008).A comprehensive frame­work for the assessment of eGovernment projects. Govern­ment Information Quarterly 25 (1), 118‡132. [19] Evropska komisija (2011). Value Assessment Tool Guidelines. Bruselj, BE: Evropska komisija. [20] Fornell,C.&Larcker,D.F. (1981). Evaluating Structural Equa­tion Models with Unobservables and Measurement Error. Jo­urnal of Marketing Research 18 (1), 39‡50. [21] Gefen, D., Straub; D. & Boudreau, M. C. (2000). Structural Equation Modeling and Regression: Guideliness for Research Practice. Communications of Association for Information Sy­stems 4 (Ël. 7), 2‡79. [22] Gotz, O. Liehr-Gobbers, K.& Krafft, M. (2010). Evaluation of Structural Equation Models Using the Partial Least Squares (PLS) Astr.roach. in V. Esposito Vinzi idr. (ur.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications (str. 691‡712). Berlin, DE: Springer. [23] Grimsley, M., Meehan, A. & Sen Gupta, K. (2006). Evalua­tive Design of e-Government: a Public Value Perspective. Proceedings of the Twelfth Americas Conference on Infor­mation System. Acapulco, MX: Association for Information Systems. [24] Heeks, R. (2006). Implementing and Managing eGovernment: An International Text. London, UK: SAGE Publications Ltd. [25] Heeks, R. (2012). Steering e-Government Projects from Failu­re to Success. Dostopno na http://ict4dblog.wordpress.com/ category/e-government-in-dcs/ (2. 8. 2012). [26] Heeks, R. & Bhatnagar, S. (1999). Understanding success and failure in the information age reform. In R. Heeks (ur.), Reinventing Government in the Information Age (str. 49‡74). London, UK: Routledge. [27] Homburg,V. (2008). Understanding E-government: Informati­on Systems In Public Administration. Abingdon, UK: Routled­ge. [28] Irani, Z. & Love, P. (2008). Information systems evaluation: A crisis of understanding. In Z. Irani & P. Love (ur.), Evalu­ating Information Systems ‡ Public and Private Sector (str. xx‡xxxvi). Oxford, UK: Elsevier Ltd. [29] Jones, S. (2008). Social dimension of IT/IS evaluation:Views from the public sector.VZ. Irani&P. Love (ur.), Evaluating In­formation Systems ‡ Public and Private Sector (str. 236‡256). Oxford, UK: Elsevier Ltd. [30] Kearns, I. (2004). Public Value and E-Government. London, UK: Institute for Public Policy Research. [31] Kertesz, S. (2003). Cost-Benefit Analysis of e-Government Investments. Cambridge, USA: HarvardUniversity, J.F. Ken­nedy School of Government. [32] Kustec Lipicer, S. (2002). Vrednotenje ali vrednotenje javnih politik.VD. Fink-Hafner&D.Lajh(ur.), Analiza politik, (Knjiana zbirka PolitiËni procesi in in.titucije), (Knjiana zbirka Profesija) (str. 141‡156). Ljubljana, SI: Fakulteta za druabene vede. [33] Kustec Lipicer, S. (2009). Vrednotenje javnih politik, (Knjiana zbirka Maklen). Ljubljana, SI: Fakulteta za druabene vede. [34] Lavigne, M. (2001). Underestimating e-government costs proves costly Traditional approaches aren‘t enough. Albany, USA: CenterforTechnologyin Government/UniversityatAl­bany. [35] Liu, Z. Derzsi, M. Raus, A. Kipp, eGovernment Project Eva­luation: An Integrated Framework.V M. A. Wimmer idr. (ur.), Electronic Government, 7th International Conference (str. 85‡97). Berlin, DE: Springer. [36] Milis, K.&Mercken, R. (2004). The use of the balanced sco­recard for the evaluation of Information and Communication Technology projects.International Journal of Project Manage­ment 22 (2), 87‡97. [37] Peterson, S. (2002). Gartner: Majority of E-Government Initia­tives Fail or Fall Short of Expectations. Folsom, CA: Govern­mentTechnology. [38] Pollitt, C. (2008). The Essential Public Manager. Maidenhead, UK: Open University Press. [39] Remenyi, D. (1999). IT Investment: Making a Business Case. Burlington, CA: Butterworth-Heinemann. [40] Ringle,C.M./W.&Sven/Will,A. (2005). SmartPLS, 2.0 (beta). Hamburg, DE: SmartPLS. [41] Rossi, P. & Freeman, H. E. (1993). Evaluation: a systematic approach - 5th ed. Newbury Park, CA: SAGE Publications, Inc. [42] Röthig,P. (2004). WiBe 4.0: Recommendations on Economic Efficiency Assessments in the German Federal Administrati­on, in Particular with Regard to the Use of Information Te­chnology, Version 4.0 ‡ 2004. Berlin, DE: KBSt Publication Series. [43] UN-DESA (2003). World Public Sector Report 2003: E-Go­vernment at the Crossroads. NewYork, NY: United Nations, Department of Economic and Social Affairs. [44] Van Der Westhuizen, D. & Fitzgerald, E. P. (2005). Defining and measuringproject success.VD. Remenyi(ur.), European Conference on IS Management, Leadership and Governance (str. 157‡163), Reading, UK: Academic Conferences Limited. [45] Yildiz, M. (2007). E-government research: Reviewing the lite­rature, limitations, and ways forward, Government Informati­on Quarterly 24 (3), 646‡665. • TinaJukiEje docentkazapodroËjeinformatikevjavniupravinaFakultetiza upravo Univerzev Ljubljani. DoktoriralajenapodroËju upravnih znanosti. Razisko­valnoje aktivnanapodroËju e-uprave,pri Ëemerv zadnjih letih pozornost posveËapredvsem metodologijamzavrednotenje politik,programovinprojektov e-uprave. Sodeluje pri domaËih in mednarodnih raziskovalnih in svetovalnih projektih in je (so)avtorica .tevilnih znanstvenih in strokovnih publikacij. • Joae BenËinajeizredniprofesorzapodroËje ekonomikein menedamenta javnega sektorjanaFakultetiza upravo Univerzev Ljubljani. Doktoriraljena Ekonomski fakulteti Univerzev LjubljaninapodroËju upravljavskih informacijskih sistemov. Raziskujein razvija metodeza merjenje smotrnosti delovanja javnega sektorjain metode za optimizacijo odloËanjav javnem sektorju, podprtihz mehko logiko.Trenutno najveË Ëasa posveËa .tudiju faktorizacijskih metod za razvoj agregiranih indikatorjevza merjenje kakovosti javnega upravljanjain raziskovanju dejavnikov participacije obËanovpri odloËanjuv lokalnihskupnostih. Povezava menedamenta poslovnih procesov in druabenih medijev Monika Klun, PeterTrkman Univerza v Ljubljani, Ekonomska fakulteta, Kardeljeva plo.Ëad 17, 1000 Ljubljana monika.klun@ef.uni-lj.si; peter.trkman@ef.uni-lj.si IzvleËek Menedament poslovnihprocesovje sistematiËen pristop za organizacijo, nadzorin‡ kadarje potrebno‡ izbolj.aveprocesov.Za uspe.nost menedamenta poslovnihprocesovjekljuËnaustrezna vkljuËenost zaposlenihinpopotrebitudizunanjih deleanikov.Enaizmed moanostizatoso druabeni mediji,kiso vednobolj priljubljeniza povezovanje posameznikovtako znotrajorganizacijekottudizunajnje.Potrebnojedobro razumeva­nje moanosti uporabedruabenih medijevza vkljuËevanje deleanikovv razliËnih fazah aivljenjskega cikla poslovnegaprocesa. »lanek vsebujepredlog konceptualnega ogrodja s klasifikacijo moanosti uporabe druabenih medijev skupaj s primeri uporabe za vsak tip. KljuËne besede: menedamentposlovnihprocesov,druabenimediji,orodjezavkljuËevanje deleanikovzunajinznotrajorganizacije,faze aivljenjskega cikla poslovnegaprocesa. Abstract Integrating Social Media into Business Process Management Business process management (BPM) has established itself as a systematic approach for organizing, monitoring and, when needed, improving processes. In order for BPM efforts to be successful, employee and, when necessary, external stakeholder involvement is paramount. Social media (SM) are one of the possibilities for that, as they are becoming increasingly popular for connecting individuals from both within and out­sidetheorganization. Additionally,a deeper understandingofthe possibilitiesof usingSMfor increasing stakeholder involvement during various phasesofthe businessprocess lifecycleisalsocrucial.The article showcasesa conceptual frameworkthat enablesthe classificationof various types of use and provides examples for each type. Key words: Business process management, social media, conceptual framework for including internal and external stakeholders, business process lifecycle phases 1 UVOD Poslovne procese znotraj organizacije je treba modelirati, stalno izvr.evati, nenehno nadzirati ter izbolj.evati, pri tem pa morajo biti deleaniki primerno udeleaenivvsako izmed teh aktivnosti. VkljuËenost ter kontinuiranost spadata med deset kljuËnih naËel menedamenta poslovnih procesov (vom Brocke idr., 2014). VkljuËenost pomeni potrebo po vkljuËevanju vseh skupin udeleaencev, kontinuiranost pa nenehno izbolj.evanje procesov. Ena izmed moanosti tako za uspe.no vkljuËevanje kotza kontinuiranostje uporaba druabenih medijev,kisove­dno bolj priljubljeni za vkljuËevanje kreativnosti in mnenj razliËnih deleanikov znotraj in zunaj organizacije (Kaplan& Haenlein, 2010; Kietzmann idr., 2011). Druabeni mediji so internetne aplikacije, ki teme­ljijo na konceptih spleta 2.0 in omogoËajo kreiranje ter izmenjavo vsebin med uporabniki (Kaplan & Haenlein, 2010). Obstaja veË tipov druabenih medi­jev: blogi, strani za druabena omreaja (npr. Facebo­ok), skupinski projekti (npr. wiki), skupnosti, zbra­ne okoli doloËene vsebine (npr. Youtube), virtualni druabeni svetovi (npr. Second Life) ter svetovi virtu­alnih iger (npr. World of Warcraft). V Ëlanku uporab­ljamo termin druabeni mediji v pomenu storitev, ki omogoËa mreaenje med deleaniki, ne glede na to, ali gre za deleanike zunaj ali znotraj organizacije. ©tevilo uporabnikov in pogostost uporabe druabe­nih medijev stalno nara.Ëata. Njihova pomembnost se .iri tudi v organizacije, vendar je napredek pri poslov­ni uporabi .e vedno precej poËasen (Kiron idr., 2013). VeË avtorjev je ae obravnavalo strategije, prednosti in zahteve uspe.nega vkljuËevanja druabenih medi­jev v poslovne procese (Brambilla idr., 2012; Erol idr., 2010; Koschmider idr., 2010; Neumann & Erol, 2009; Filipowska idr., 2011). Pred kakr.nim koli uvajanjem druabenih medijev je treba jasno doloËiti namen upo­rabe (Trkman & Trkman, 2011). Zato moramo razume­ti moane vloge druabenih medijev v razliËnih fazah aivljenjskega cikla poslovnega procesa: modeliranje, izvr.evanje, nadzor in izbolj.evanje. Namen prispev­ka je predstavitev konceptualnega ogrodja za razliËne vrste in namene vkljuËevanja druabenih medijev v aivljenjski cikel poslovnega procesa. V nadaljevanju prispevka so najprej predstav­ljene trenutne raziskave o druabenih medijih ter njihova vloga v menedamentu poslovnih procesov. Sledi predstavitev izzivov, ki spremljajo vkljuËevanje druabenih medijev v poslovne procese, nato .e po­glavje o konceptualnem ogrodju ter predstavitev vrst uporabe skupaj s primeri. UPORABA DRUŽBENIH MEDIjEV VPOSLOVANjU Veliko avtorjev preuËuje, kako uporabiti druabene medije pri traenju (npr. Evans, 2012; Heymann-Reder, 2011). Vendar pa druabeni mediji omogoËajo veliko veË kot le uporabo za namene traenja, saj so lahko orodje za razvoj in izbolj.evanje poslovnih procesov. Erol idr. (2010) predstavijo glavne prednosti uporabe druabenih medijev v menedamentu poslovnih proce­sov, kot so obseanej.e vkljuËevanje zaposlenih v po­slovne procese, enostavnej.e posredovanje informacij ter preprostost uporabe. Koschmider idr. (2010) iz­postavijo moanosti druabenih medijev za izmenjavo modelov procesov. Jerome (2013) opi.e priloanost, ki jo omogoËajo druabeni mediji, kot .inkubator za so­delovanje«. Schmidt & Nurcan (2009) predstavita pet naËel orodij druabenih medijev: • samoorganiziranost: poleg pristopa od spodaj navzgor (od posameznega deleanika do vrha or­ganizacije) omogoËajo druabeni mediji, da tako o izvajanju kot sodelovanju odloËa posameznik, ne glede na hierarhiËni poloaaj; • stalno dodajanje: razliËni deleaniki dodajajo vse­bine, ki postanejo takoj vidne in se nadgrajujejo; • enakopravnost: z odpravo loËnice med ustvarjalci in uporabniki vsebin ter z zmanj.anim naporom, ki je potreben za vna.anje vsebin; • stalno vrednotenje: dodane vsebine stalno ocenju­jejo vsi uporabniki, kar omogoËa hitro zaznavanje in odpravljanje napak; • vrednost vsebin in konteksta: poleg vsebin je izjem­no pomemben tudi kontekst, ki omogoËa uporab­nikom, da iz konteksta zazna(va)jo dodatne infor­macije, npr. odnosov. Seveda uporaba druabenih medijev za traenje in odnose z javnostjo prinese le doloËene prednosti. Za .ir.e izkori.Ëanje moanosti druabenih medijev je po­treben strukturiran pristop. Zato je smiselno povezati druabene medije z menedamentom poslovnih proce­sov, ki se osredinja na modeliranje, organiziranje in optimiziranje poslovnih procesov (Dumas idr., 2013; Rosemann & vom Brocke, 2010; Weske, 2012). »lanek temelji na raziskavah Bruna idr. (2011) ter v konceptu­alnem ogrodju sistematiËno obdela razliËne moanosti uporabe druabenih medijev, razdeljene v .tiri faze aivljenjskega cikla poslovnega procesa. Tradicional­no so menedament poslovnih procesov uporabljali za standardizacijo procesov. Za laaje analiziranje in oblikovanje poslovnih procesov so razvili strukturi­rane procesne modele, znanost modeliranja pa je po­stala veliko bolj zahtevna (Recker, 2010; Rosemann, 2006a). Vendar v primeru nepriËakovanih sprememb formalizirano znanje, vgrajeno v procesne modele, ne zadostuje veË za natanËno vodenje zaposlenih, ki so del tega poslovnega procesa. Menedament poslovnih procesov pristopi po naËelu od zgoraj navzdol torej ne upo.tevajo moanosti potencialnega vkljuËevanja implicitnega znanja zaposlenih kot odziv na nepriËa­kovano situacijo (Rito Silva & Rosemann, 2012). Poleg moanosti izkori.Ëanja dodatnega vira zna­nja lahko druabeni mediji v tem kontekstu pomeni­jo tudi orodje, s katerim lahko organizacija preseae strukturirani model procesa ter vpelje t. i. ad hoc sodelovanje (Kemsley, 2010). Druabeni mediji torej prina.ajo novo stopnjo fleksibilnosti in Ërpanja zna­nja iz dodatnih virov kot tradicionalno bolj .togi« modeli poslovnih procesov. 3 IZZIVI DRUŽBENIH MEDIjEV ZA MENEDŽMENT POSLOVNIH PROCESOV Povezovanje menedamenta poslovnih procesov in druabenih medijev je izjemno zahtevno zaradi znaËilnosti obeh konceptov. Pogosto organizacije sle­dijo strogim predpisom ter so zato slabo pripravljene za sodelovanje in vkljuËevanje zunanjih deleanikov, kot zahtevajo druabeni mediji. Veliko je morebitnih ovir, npr. strah pred izgubo nadzora, pomanjkanje zaupanja ali razumevanja, tveganje izgube podatkov (Kemsley, 2010). Menedament poslovnih procesov bi za uspe.no definiranje, analizo in kontinuirano izbolj.evanje poslovnih procesov moral zdruaevati poglede veË deleanikov, ne le izbrane pe.Ëice (Dumas idr., 2013). »eprav se veËina menedamenta poslovnih procesov projektov res zaËne s poudarkom na po­trebah strank, se .glas« stranke dostikrat izgubi med kasnej.im izvajanjem projekta. Danes pa je mogoËe dodajanje novih deleanikov (npr. sodelav­cev, poslovnih partnerjev ali strank) v razliËne faze poslovnega procesa s pomoËjo uporabe druabenih medijev. Ta uporaba ni nujno omejena na eno or­ganizacijo, saj lahko kljuËno znanje za inovaci­je organizacija pridobi z veË strani ‡ od razliËnih deleanikov, organizacij ali celo skupnosti (Chesbro­ugh, 2003). Seveda vsaka oblika komunikacije in so­delovanja pogojuje deljenje znanja, kar prinese tudi doloËene vrste tveganja (Trkman & Desouza, 2012). To tveganje je .e posebno pomembno, kadar orga­nizacija pridobiva ali deli znanje z deleaniki zunaj organizacije. Uporaba druabenih medijev je precej nepredvid­ljiva ‡ nova orodja se hitro razvijajo, uporabniki veËkrat nepredvideno .pobegnejo« k novemu orodju, razlogi za deljenje in objavljanje vsebin pa so izjem­no raznoliki (Quan-Haase, 2007). Vsebine na spletu se lahko zelo hitro raz.irijo ‡ postanejo viralne. Eden od tak.nih primerov je primer letalske druabe United Airlines. Nezadovoljni potnik te druabe je pripravil glasbeni video United breaks guitars in ga objavil na spletu. GrajajoËi video se je izjemno hitro zna.el na vseh veËjih druabenih medijih, nato tudi v tradici­onalnih medijih. Po nekateri trditvah naj bi United Airlines zaradi tega utrpela 180 milijonov dolarjev izgube (Huffington Post, 2011). DoloËeno tveganje pomeni tudi interna uporaba druabenih medijev ‡ kot je avtorjema zaupal direktor informatike veËjega ameri.kega podjetja v avtomobil­ski panogi, bi lahko komentarje na internih druabenih medijih organizacije, ki bi nakazovali zavedanje za­poslenih o tehniËnih teaavah, uporabili kot dokazno gradivo v sodnih postopkih proti podjetju. Uspe.no privzete druabene medije lahko .pokop­lje« pomanjkljivo odzivanje uporabnikov. Za neod­zivnost uporabnikov obstaja veË razlogov ‡ od neja­snih ciljev in priËakovanj do pomanjkanja motivacije. Kolind (2014) predlaga doloËitev .gurujev« za vode­nje in podporo. Trkman & Trkman (2011) zagovarja­ta doloËitev nekaterih posameznikov za objavljanje .obveznih prispevkov«, s katerimi spodbudijo sode­lovanje ostalih. Znane strani za druabene medije (kot Facebook) delujejo na principu enakopravnosti, brez formalnih smernic ali nadzora, kar je preveË pasivno za poslov­no okolje. Prednosti druabenih medijev se torej lahko izgubijo, Ëe nameni in naËini uporabe niso vnaprej jasno doloËeni (Trkman & Trkman, 2011), pri Ëemer lahko pomaga predlagano konceptualno ogrodje, ki je predstavljeno v naslednjem razdelku. 4 KONCEPTUALNO OGRODjEZA KLASIFIKACIjO UPORABE DRUŽBENIH MEDIjEVVPOSLOVNIH PROCESIH Pogosto organizacije privzamejo tehnologijo ali kon­cepte le zato, ker so ti postali popularni. Vendar pa so za uspe.en privzem potrebni skrbno naËrtovanje ter jasni cilji (Fenn & Raskino, 2008). Predstavljeno konceptualno ogrodje lahko sluai za prepoznavanje moanosti, ki jih ponujajo druabeni mediji v sklopu menedamenta poslovnih procesov. Najprej ogrodje poda klasifikacijo razliËnih moanosti za vkljuËeva­nje druabenih medijev v razliËne faze poslovnega procesa. V literaturi najdemo razliËne predloge ciklov menedamenta poslovnih procesov ‡ .tevilo faz se razlikuje glede na obseg in podrobnost preuËeva­nja (Wetzstein idr., 2007; Weber idr., 2009). Kljub razliËnim .tevilom in poimenovanjem faz so kon­ceptualno razlike med njimi zelo majhne (Houy idr., 2010). V nedavnem Ëlanku Morais idr. (2014) zdruaijo predhodne predloge v cikel s .tirimi fazami: modeli­ranje, izvr.evanje, nadzor in izbolj.ave procesov. Slika 1 prikazuje pregled moanih uporab drua­benih medijev v omenjenih .tirih fazah, ki bodo po­drobneje predstavljene v nadaljevanju. Slika 1: ©tiri faze aivljenjskega cikla poslovnega procesa Tabela 1:Ogrodje za klasifikacijo vkljuËevanja druabenih medijevv poslovne procese Deleaniki znotraj Deleaniki zunaj organizacije organizacije Faza VkljuËevanje zaposlenih Zbiranje podatkov od zunanjih modeliranja v modeliranje procesov deleanikov za modeliranje procesov ali povratne informacije zanje Faza Podpora zaposlenim pri Zunanje izvr.evanje procesov izvr.evanja izvr.evanju procesov ali pomoË uporabnikom med izvr.evanjem Faza nadzora Sprotno zagotavljanje Sprotno zagotavljanje vidnosti vidnosti ter povratne ter povratne informacije informacije zaposlenim strankam in dobaviteljem o delovanju procesov o delovanju procesov Faza Zbiranje in vrednotenje Zbiranje in vrednotenje izbolj.evanja idej zaposlenih za idej zunanjih deleanikov procesne izbolj.ave za procesne izbolj.ave Vsaka izmed teh faz je podrobneje obravnavana v nadaljevanju prispevka, tu pa navajamo okvir­ni pregled vseh .tirih faz. Vsaka organizacija lahko sama doloËi, kaj razume pod terminom .deleaniki«. Lahko gre za veËji obseg posameznikov ‡ zaposleni, poslovni partnerji in stranke ‡ ali pa aeli organiza­cija omejiti druabene medije le na zaposlene (notra­nje deleanike). Na podlagi literature (npr. Indulska idr., 2009; Qualman, 2012) in izku.enj avtorjev Ëlanek poda sistematiËen pregled moanih prednosti upora­be druabenih medijev v posamezni fazi. Moanosti uporabe v posamezni fazi podrobneje predstavljamo v nadaljevanju, nekaj tipiËnih moanih namenov upo­rabe pa je navedenih spodaj. • V fazi modeliranja lahko druabeni mediji izpol­njujejo tri namene: 1) vsem deleanikom zagotovi­ti bolj.e poznavanje modeliranja in izvajanja pro­cesov v organizaciji, 2) zbiranje in zdruaevanje vseh informacij, potrebnih za modeliranje, 3) vkljuËevanje veËjega .tevila ljudi v modeliranje procesov. • V fazi izvr.evanja so prav tako tri glavne moa­nosti uporabe druabenih medijev: 1) stalna pod­pora med izvr.evanjem, tako da poveaejo vse deleanike (.e posebno za takoj.njo koordinacijo v nepriËakovanih okoli.Ëinah, 2) podpora pri po­razdelitvi izvr.evanja procesa med geografsko oddaljenimi sodelavci, 3) prenos nekaterih aktiv­nosti v procesih v zunanje izvr.evanje. • Vpeljava druabenih medijev lahko izbolj.a fazo nadzora zaradi 1) zbiranja podatkov in po.iljanja povratnih informacij vsem udeleaencem omreaja in 2) deljenja rezultatov o delovanju procesa tako z zaposlenimi kot tudi s strankami. • V fazi izbolj.av pa druabeni mediji omogoËajo 1) vzpostavitev platforme tako za zbiranje predlo­gov za izbolj.ave procesov kot tudi za podajanje povratnih informacij, 2) nagrajevanje najbolj.ih idej za izbolj.ave, 3) statistiËno analizo podatkov druabenih medijev za pripravo moanosti za do­datne izbolj.ave procesov. 4.1 Faza modeliranja za notranje deleanike Modeliranje poslovnega procesa zagotovi veËplastno razumevanje procesa (Aguilar-Saven, 2004). VkljuËe­vanje veËjega .tevila deleanikov v proces modelira­nja jim lahko omogoËa celovit pregled nad poslov­nim procesom in njegovimi zahtevami. »eprav je vkljuËevanje nedvomno koristno, pa v praksi dosti­krat ostane le pri besedah (Voinov & Bousquet, 2010). ObiËajno je za modeliranje procesov zadolaena manj.a skupina strokovnjakov, sestavljena iz poslov­nih analitikov, lastnikov procesov in izbranih zapo­slenih ‡ najveËkrat gre za najbolj .procesno« usmer­jene posameznike. Dostikrat konËni model procesa pripravi le ena oseba (Koschmider idr., 2010). Ome­jevanje modeliranja na manj.o skupino se zdi smisel­no zavoljo laaje koordinacije, vendar pa izkljuËeva­nje veËjega dela zaposlenih lahko kasneje privede do odklonilnega odnosa zaposlenih do menedamenta poslovnih procesov (Manfreda idr., 2014; Rosemann, 2006b). Modeli so obiËajno predstavljeni vsem zaposle­nim po konËanem modeliranju. Uporaba druabenih medijev ae med procesom modeliranja bi omogoËila vkljuËitev veËjega .tevila zaposlenih. Njihovo znanje lahko kljuËno izoblikuje proces ae med nastajanjem modela. Primer aktivnega vkljuËevanja zaposlenih v modeliranje je uporaba orodja wiki (npr. Trkman & Trkman, 2009; Ghidini idr., 2010). Vodja projekta mo­deliranja razvije model na wiki strani in tako naredi modeliranje dostopno vsem zaposlenim. Ti so torej vkljuËeni v sam proces, saj so vedno obve.Ëeni o pro­jektnih aktivnostih, v katerih lahko tudi sodelujejo. 4.2 Faza modeliranja za zunanje deleanike Organizacije se vedno bolj osredinjajo na stranke ter aelijo Ëim bolj vkljuËiti tako konËne uporabnike kot poslovne partnerje v svoje aktivnosti (Murthy, 2012; Aguilar-Saven, 2004). To naj bi moËno vplivalo na oblikovanje modela procesa, vendar se lahko zgodi, da je pri tak.nih projektih osredinjenje na stranke prisotno le nominalno na zaËetku, medtem ko kasne­je pri dejanskem modeliranju stranke niso vkljuËene. S pomoËjo druabenih medijev bi stranke lahko aktivno sodelovale pri modeliranju, tako da npr. po­sredujejo svoja priËakovanja o aelenih rezultatih, po­teku in (pred)pogojih procesa (Wagner & Majchrzak, 2007). Prav tako omogoËajo pripravo skupne platfor­me za sodelovanje ter obsegajo tudi orodja za pove­zovanje, prikazovanje podatkov ali izdelkov (video, slika ali druge nebesedilne vsebine) ter ustvarjanje in deljenje le-teh. Tako vse predloge in mnenja, ki bi sicer pri.li na vrsto .ele v fazi izbolj.av, lahko obde­lamo ae predhodno in sooblikujemo model procesa ae na zaËetku. TipiËen primer tak.ne uporabe je farmacevtsko podjetje, ki je v modeliranje procesa vkljuËilo svojega dobavitelja. Obe strani sta tako pridobili globlje ra­zumevanje poteka in cilja procesa. VkljuËitev doba­vitelja je omogoËila skupinsko modeliranje ter posle­diËno izbolj.anje procesa obeh organizacij (Trkman idr., 2014). 4.3 Faza izvr.evanja za notranje deleanike Ameri.ka vojska omogoËa decentralizacijo procesov, ki vkljuËujejo nove medije, da bi poveËala agilnost in odzivnost (Mayfield, 2011). Primer ponazarja, kako lahko uporaba druabenih medijev pri izvajanju pro­cesa omogoËa, da se proces porazdeli na poljubno .tevilo zaposlenih, ki so lahko znotraj posameznega oddelka oz. organizacijske enote ali med njimi. Nizki stro.ki povezovanja sodelujoËih ter spletna .sejna soba« pomenijo, da za projektno skupino ni omejitev obsega. Vseprisotnost omreaja omogoËa stalno in tesno sodelovanje, npr. povezovanje z dru­gimi ekipami v hËerinskih podjetjih. Druabene medije pogosto uporabljamo med so­delavci za uËinkovitej.e sodelovanje. Tako lahko zaposleni, ki uporablja komunikacijsko orodje (npr. Yammer), od starej.ih kolegov hitro dobi odgovore, ko je negotov glede procesa (ali aktivnosti v procesu). Podjetje s tem krepi tako medoddelËno sodelovanje kot tudi sodelovanje znotraj posameznega oddelka. Podoben primer je Xerox, ki je razvil sistem za notra­njo podporo, v katerem tehniki ponudijo drugim teh­nikom re.itve za tehniËne zagate. Vsi zaposleni lahko sodelujejo ter podajo svoje predloge, posamezniki z najveË koristnimi re.itvami pa dobijo neformalno priznanje (Moore, 1999). 4.4 Faza izvr.evanja za zunanje deleanike V fazi izvr.evanja druabeni medij sluai dvema na­menoma: omogoËa komunikacijo ali celo porazdeli­tev izvr.evanja procesa. Primer prvega namena naj­demo v letalski druabi TAP, ki je uporabila Facebook za sporazumevanje s strankami. Ob izbruhu vulkana Eyjafjallajökull maja 2010 so bili leti na veËini evrop­skih letali.Ë odpovedani. Klicni centri na letali.Ëu so bili zaradi mnoaice potnikov, ki so zahtevali infor­macije o svojih letih, popolnoma preplavljeni. Klicni center je zato zaËel sporoËati informacije na spletni strani Facebook, s Ëimer so v kratkem Ëasu dosegli ogromno posameznikov (Vaz Vieira & JakliË, 2013). Po drugi strani pa lahko podjetje oblikuje plat­formo, na kateri predstavlja svoje .potrebe« po inovacijah in novostih, na katere se potem odzove­jo .ponudniki«. Procter & Gamble je, denimo, iskal razvijalce za svojo elektriËno zobno .Ëetko, ki je bila v tistem trenutku le ideja in bi razvoj izdelka trajal tudi do pet let. Japonski proizvajalec, ki se je odzval na .ponudbo za inovacijo«, je omogoËil, da sta pod­jetji skupaj razvili izdelek ter ga poslali na trg prej kot v enem letu (Procter & Gamble, 2014). Uporaba druabenih medijev pri izvajanju pro­cesov ni omejena samo na proces razvijanja izdelka ali storitve; nekatera podjetja, kot je npr. Microsoft, jih uporabljajo pri kadrovanju (Joos, 2008; Tulgan, 2007). Podjetja lahko najdejo kandidata prek svojega druabenega omreaja. PriporoËila zaposlenih ali dru­gih oseb, s katerimi so povezani v omreajih, lahko omogoËijo izbor primernej.ih kandidatov. 4.5 Faza nadzora procesov za notranje deleanike V tej fazi lahko zaposleni sledijo izvajanju in rezul­tatom procesa ‡ npr. ali prihaja pri izvajanju proce­sa do napak, kak.ne so, katere aktivnosti v procesu potekajo ali so potekale ipd. (Wetzstein idr., 2007). Te povratne informacije so pomembne za optimalno delovanje procesa. Vendar pa je lahko zbiranje po­datkov, potrebnih za analizo procesa, z vpra.alniki in podobnimi metodami zamudno in z nizko stopnjo odzivnosti. Vsi sodelujoËi v procesu bi morali imeti dostop do zbranih podatkov, da bi tako dobili povrat­no informacijo o tem ali drugih poslovnih procesih, ki potekajo v podjetju (Schmidt & Nurcan, 2009). Druabeni medij omogoËi vsem akterjem prepro­sto posredovanje podatkov prek omreaja, hkrati pa so rezultati uporabnikov takoj objavljeni in dostopni vsem v omreaju. Zaposleni tako lahko dobijo tudi bolj celovit pregled nad procesom, saj so seznanjeni z morebitnimi napakami ter z naËinom, kako jih od­praviti. Ker so s potekom bolje seznanjeni, so zaradi bolj.ega razumevanja namena procesa tudi bolj od­prti za morebitne spremembe (Manfreda idr., 2014). Poleg tega pa lahko druabeni mediji sluaijo tudi kot orodje za zagotavljanje kakovosti, saj ponujajo jasne povratne informacije o stopnji uspe.nosti ter kapaciteti procesa (npr. .tevilo konËanih izdelkov na dan, .tevilo laboratorijskih posodic na zalogi ipd.). 4.6 Faza nadzora procesa za zunanje deleanike Ena od moanosti, kako uporabiti druabene medije v fazi nadzora procesa, je objavljanje povratnih infor­macij, ki jih podjetje pridobi od razliËnih deleanikov. S tem se lahko stranke vkljuËijo v proces. Druabeni mediji omogoËajo skupnosti strank, v katerih lahko stranke podajo in spremljajo takoj.nje povratne in­formacije, ocene izdelkov/storitev in podobno. Tovrstna .odprtost« organizacije se zdi tvega­na, zato je pogosto pri vodstvu zaznati odpor. Tudi podjetje Amazon je pred leti ob uvedbi komentira­nja, ki bi strankam omogoËalo izraaanje mnenj (tako pohval kot tudi kritik), trËilo na neodobravanje dela vodstva. »eprav se je ta moanost sprva zdela kon­troverzna, je Amazonu prinesla izjemno prednost in jo danes omogoËa veËina prodajnih spletnih strani (Ante, October 15, 2009). 4.7 Faza izbolj.evanja procesa za notranje deleanike Zaradi dinamiËnega razvoja tehnologije, organiza­cijskih sprememb in potreb trga je potrebno trajno izbolj.evanje procesov. Druabeni mediji omogoËajo zaposlenim, da s podajanjem predlogov in mnenj izbolj.ajo procese, saj omogoËajo uËinkovito zbiranje in obdelavo vnosov. Seveda to ne sme biti enkratno dejanje brez jasno doloËenega postopka izbolj.evanja. Avtorjema je bil zaupan primer podjetja, v katerem so se lotili zbiranja predlogov zaposlenih, vendar pa zaradi obilice predlo­gov in nejasnih navodil za obdelavo predlogov nobe­den od predlogov ni bil izveden, predlagatelji pa niso niti dobili ustrezne povratne informacije. Zaradi tega se je med zaposlenimi pojavilo veliko nezadovoljstva. Povezanost posameznikov v omreaje pomeni, da so posamezniki bolj dosegljivi. Tako lahko vkljuËi­mo tudi strokovnjake, ki prej niso sodelovali zaradi prevelikega napora pri podajanju informacij, denimo zapletenih administrativnih postopkov, teako dose­gljivih nadrejenih in podobno. Druabeni mediji pri izbolj.avi procesa niso ome­jeni le na zbiranje in analiziranje idej. StatistiËna ana­liza podatkov o odnosih med zaposlenimi, poteku transakcij in podobno omogoËajo pridobitev kori­stnih informacij za bolj.o prenovo procesov (Busch & Fettke, 2011, Hassan, 2009). 4.8 Faza izbolj.evanja procesa za zunanje deleanike Prav tako lahko podjetje s pomoËjo druabenih me­dijev neposredno vkljuËi tudi zunanje deleanike, de­nimo stranke in poslovne partnerje pri optimizaciji procesa. Nekatera podjetja torej omogoËijo strankam doloËitev prioritete izbolj.av tako, da glasujejo, ka­tere so jim najpomembnej.e. Druabeni mediji so fle­ksibilni, usmerjeni v potrebe uporabnikov (pogosto jih razvijejo uporabniki sami) ter omogoËajo uporabo veË razliËnih vrst vsebin (Von Krogh, 2012). Mreaa kavarn Starbucks ima, denimo, spletno stran za .odprto inovacijo«, imenovano My Star-bucks Idea, ki deluje kot platforma, na katero lahko stranke po.ljejo predloge za izbolj.ave glede izdel­kov, uporabni.ke izku.nje ali vkljuËevanj uporab­nikov. Stranke glasujejo za izbrane predloge in tako izberejo izbolj.ave, ki jih podjetje potem tudi vpelje (Kaplan & Haenlein, 2011; Starbucks, 2013). 5 SKLEP V aelji po stalnem izbolj.evanju poslovanja se orga­nizacije vedno pogosteje obraËajo k menedamentu poslovnih procesov. Sodobna orodja, kot so druabeni mediji, lahko omogoËijo .e uËinkovitej.i menedament poslovnih procesov, saj imajo sposobnost vkljuËeva­nja tako zunanjih kot notranjih deleanikov v orga­nizaciji. Predstavljeno konceptualno ogrodje ponuja nabor moanosti zdruaevanja obeh konceptov v do­bro organizacije ‡ torej uporabo druabenih medijev v vsaki izmed .tirih faz aivljenjskega cikla poslovnega procesa. V vsaki izmed teh faz druabeni mediji od­igrajo posamezno vlogo: v fazi modeliranja poslov­nega procesa tako npr. omogoËajo preprostej.e de­ljenje informacij o modelu poslovnega procesa med vsemi deleaniki organizacije, prav tako omogoËajo preprostej.e in hitrej.e vkljuËevanje mnenj in znanja posameznih deleanikov o namenu in poteku posa­meznega procesnega modela. V veliko organizacijah so druabeni mediji ae pri­sotni, vendar jih uporabljajo le kot orodje za traenje in odnose z javnostmi. Ta .prisotnost« v organizaciji ter druge odlike druabenih medijev, kot so npr. moanost stalnega dodajanja in vrednotenja vsebin ter enako­pravnost uporabnikov, so razlogi, zakaj predlagava ravno druabene medije kot orodje za spodbujanje sodelovanja tudi pri menedamentu poslovnih proce­sov. Seveda prina.a vpeljevanje druabenih medijev v poslovne procese tudi doloËena tveganja, kot so uha­janje tajnih informacij iz organizacije, pomanjkljiva odzivnost deleanikov pri uporabi druabenih medijev, neorganiziranost delovanja med oddelki ali posamez­niki in podobno. Za uËinkovito izrabo te kombinacije je treba ae na zaËetku, torej .e pred uvedbo druabenih medijev, temeljito razmisliti in pripraviti naËrt z jasni­mi nameni potreb po druabenih medijih v organizaciji. Druabeni mediji omogoËajo povezovanje morebit­ne togosti strukturiranih in optimiziranih poslovnih procesov ter vedno spremenljivega in teako obvlad­ljivega okolja. VkljuËevanje druabenih medijev v poslovne procese prinese fleksibilno komunikacijo med udeleaenci. Predstavljeno ogrodje torej sluai kot pregled moanih uporab druabenih medijev glede na posamezno fazo aivljenjskega cikla poslovnega pro­cesa, kar omogoËa jasnej.o doloËevanje obstojeËih potreb in najustreznej.ih moanosti. Kljub temu da je zaradi kompleksnosti poslovnih procesov vËasih teako opredeliti primer uporabe druabenih medijev v poslovnih procesih v posamezno specifiËno fazo aivljenjskega cikla, sluaijo primeri iz tega Ëlanka kot tipiËne moanosti uporabe, ki jih organizacije seveda prilagodijo glede na svoje razmere in aelene rezultate. Seveda je treba predstaviti tudi omejitve tega ogrod­ja ‡ izbira kategorij ogrodja je delno poljubna in po­meni le doloËen spekter moanosti uporabe druabenih medijev v poslovnih procesih. Uvr.Ëanje primerov v posamezne kategorije je teaavno zaradi kombinacije veË znaËilnosti, ki spadajo v razliËne faze. V prihodnje bi bila lahko koristna natanËnej.a analiza posameznih uporab druabenih medijev v poslovnih procesih. VIRI IN LITERATURA [1] Aguilar-Saven, R. S. (2004). Business process modelling: Review and framework. International Journal of production economics, 90(2), 129‡149. [2] Ante, S. E. (15. oktober 2009). Amazon: Turning Consumer Opinions into Gold. Bloomberg Business Week. [3] Brambilla,M., Fraternali,P.,&Vaca Ruiz,C.K. (2012). Combi­ning social web and bpm for improving enterprise performan­ces: the bpm4people approach to social bpm. V Proceedin­gs of the 21st international conference companion onWorld WideWeb, 223‡226. [4] Busch, P., & Fettke, P. (2011). Business Process Manage­ment under the Microscope: The Potential of Social Network Analysis.In System Sciences (HICSS), 2011 44th Hawaii In­ternational Conference on, 1‡10. [5] Chesbrough, H.W. (2003). Open innovation: The new impe­rative for creating and profiting from technology. Cambridge, MA: HarvardBusiness Press. [6] Dumas,M.,La Rosa,M., Mendling,J.,&Reijers,H.A. (2013). Fundamentals of business process management. Heidelberg: Springer. [7] Erol, S., Granitzer, M., Happ, S., Jantunen, S., Jennings, B., Johannesson, P., Koschmider, A., Nurcan, S., idr. (2010). Combining BPM and social software: contradiction or chan­ce? Journal of software maintenance and evolution: research and practice, 22(6-7), 449‡476. [8] Evans, D. (2012). Social media marketing: An hour a day (2 ed.). Indianapolis: John Wiley&Sons. [9] Fenn,J.,&Raskino,M. (2008). Mastering the hype cycle: how to choose the right innovation at the right time. Boston, Mass: HarvardBusiness Press. [10] Filipowska, A., Kaczmarek, M., Koschmider, A., Stein, S., Wecel, K., & Abramowicz, W. (2011). Social Software and Semantics for Business Process Management-Alternative or Synergy? Journal of Systems Integration, 2(3), 54‡69. [11] Ghidini,C., Rospocher,M.,&Serafini,L. (2010). MoKi: a Wiki-Based Conceptual Modeling Tool.In ISWC 2010 Posters & DemonstrationsTrack: Collected Abstracts, 77‡80. [12] Hassan, N. R. (2009). Using social network analysis to mea­sure IT-enabled business process performance. Information Systems Management, 26(1), 61‡76. [13] Heymann-Reder, D. (2011). Social Media Marketing. Mün­chen: Addison-WesleyVerlag. [14] Houy, C., Fettke,P.,& Loos,P. (2010). Empiricalresearchin business process management‡analysis of an emerging field of research. Business Process Management Journal, 16(4), 619‡661. [15] Huffington Post. (2011). ‘United Breaks Guitars’: Did It Really Cost The Airline $180 Million? Huff Post Business. [16] Indulska, M., Green, P., Recker, J., & Rosemann, M. (2009). Business process modeling: Perceived benefits Conceptual Modeling-ER 2009 (str. 458‡471). Berlin, Heidelberg: Springer Verlag. [17] Jerome,L.W. (2013). Innovationin social networks: knowled­ge spillover is not enough. Knowledge Management Rese­arch & Practice, 11(4), 422‡431. doi: 10.1057/kmrp.2012.44. [18] Joos, J. G. (2008). Social media: New frontiers in hiring and recruiting. Employment Relations Today, 35(1), 51‡59. [19] Kaplan,A.M.,&Haenlein,M. (2010). Usersofthe world,uni­te! The challenges and opportunities of Social Media. Busi­ness Horizons, 53(1), 59‡68. [20] Kaplan, A. M.,& Haenlein, M. (2011). The early bird catches the news: Nine things you should know about micro-blo­gging. Business Horizons, 54(2), 105‡113. [21] Kemsley, S. (2010). Enterprise 2.0 meets business process management.V J. a. R. vom Brocke, M. (ur.), Handbook on business process management. Introduction, methods and information systems (Vol. 1, str. 567‡576). Berlin: Springer. [22] Kietzmann, J. H., Hermkens, K., McCarthy, I.P.,& Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business horizons, 54(3), 241‡251. [23] Kiron, D., Palmer, D., Nguyen Phillips, A., & Berkman, R. (2013). Social Business: Shifting Out of First Gear. MIT Sloan Management Review Research Report, in collaboration with Deloitte. [24] Kolind, L. (2014). Why organisational charts don’t work. [25] Koschmider,A., Song,M.,&Reijers,H.A. (2010). Social soft­ware for business process modeling. Journal of Information Technology, 25(3), 308‡322. [26] Manfreda, A., KovaËiË, A., ©temberger, M. I., & Trkman, P. (2014). Absorptive Capacity as a Precondition for Business Process Improvement. Journal of Computer information Sy­stems, 54(2), 35‡43. [27] Mayfield,T. D. I. (2011).A Commander’s Strategy for Social Media. Joint Force Quarterly, 1st quarter(60). [28] Moore, C. (1999). Best Practices: Eureka! Xerox discovers way to grow community knowledge. And customer satisfacti­on. KM World. [29] Morais, R. M. d., Kazan, S., Pádua, S. D. d.,& Costa, A. L. (2014). An analysis of BPM lifecycles: from a literature review to a framework proposal. Business Process Management Jo­urnal, 20(3), 3‡3. [30] Murthy, N., Baratam, J. R., in Whelan S. (10. december 2012). Social Media and Business Process Management (BPM) ena­ble Customer Centricity. [White paperby WiproTechnologies]. [31] Neumann, G.,&Erol, S. (2009). From a social wiki to a social workflow system.In Business process management work­shops, 698‡708. [32] Procter&Gamble. (2014). Connect+ develop.9. dec. 2013. [33] Qualman, E. (2012). Socialnomics: How social media trans­forms the way we live and do business. Hoboken, New Jer­sey: John Wiley&Sons. [34] Quan-Haase, A. (2007). University students’ local and distant social ties: using and integrating modes of communication on campus. Information, Communication & Society, 10(5), 671‡693. [35] Recker, J. (2010). Continued use of process modeling gram­mars: the impact of individual difference factors. European Journal of Information Systems, 19(1), 76‡92. [36] Rito Silva,A.,&Rosemann,M. (2012).Processpedia:an eco­logical environment for BPM stakeholders’ collaboration. Bu­siness Process Management Journal, 18(1), 20‡42. [37] Rosemann, M. (2006a). Potential pitfalls of process modeling: part A. Business Process Management Journal, 12(2), 249‡254. [38] Rosemann, M. (2006b). Potential pitfalls of process mode­ling: part B. Business Process Management Journal, 12(3), 377‡384. [39] Rosemann, M., & vom Brocke, J. (2010). The six core ele­ments of business process management Handbook on Bu­siness Process Management 1 (str. 107‡122). Berlin, Heidel­berg: Springer. [40] Schmidt,R.,&Nurcan,S. (2009). BPM and social software.In Business Process ManagementWorkshops, 649‡658. [41] Starbucks. (2013). My Starbucks Idea. 10. dec. 2013. [42] Trkman, M.,&Trkman,P. (2009).A wiki as intranet: a critical analysis using the Delone and McLean model. Online Infor­mation Review, 33(6), 1087‡1102. [43] Trkman, M.,&Trkman,P. (2011). Getting business value from Wikis.VAMCIS 2011, Detroit, Michigan. [44] Trkman,P.,&Desouza,K.C. (2012). Knowledge risksinorga­nizational networks: an exploratory framework. The Journal of Strategic Information Systems, 21(1), 1‡17. [45] Trkman, P., Mertens, W., Viaene, S., & Gemmel, P. (2014). From business process management to customer process management. Working paper. [46] Tulgan, B. (2007). Finding roles for social-media tools in HR. Strategic HR Review, 6(2), 3‡3. [47] VazVieira, A. R.,&JakliË, J. (2013).Business Process Mana­gement and Social Networks: A Case Study in an Airline Or­ganization. V Active Citizenship by Knowledge Management & Innovation: Proceedings of the Management, Knowledge and Learning International Conference 2013, 151‡158. [48] Voinov,A.,&Bousquet,F. (2010). Modelling with stakeholders. Environmental Modelling & Software, 25(11), 1268‡1281. [49] vom Brocke, J., Schmiedel, T., Recker, J., Trkman, P., Mer­tens,W.,&Viaene,S. (2014).Ten principlesof good business process management. Business Process Management Jour­nal, 20(4), 530‡548. doi: 10.1108/BPMJ-06-2013-0074. [50] Von Krogh, G. (2012). How does social software change kno­wledge management? Toward a strategic research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 21(2), 154‡164. [51] Wagner, C.,& Majchrzak, A. (2007). Enabling customer-cen­tricity using wikis and the wiki way. Journal of management information systems, 23(3), 17‡43. [52] Weber, B., Sadiq, S.,& Reichert, M. (2009). Beyond rigidity-dynamic process lifecycle support. Computer Science-Rese­arch and Development, 23(2), 47‡65. [53] Weske, M. (2012).Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures (2nd ed. Vol. XV). Berlin, Heidel­berg: Springer-Verlag. [54] Wetzstein, B., Ma, Z., Filipowska, A., Kaczmarek, M., Bhiri, S., Losada, S., Lopez-Cob, J.-M.,&Cicurel, L. (2007). Semantic Business Process Management: A Lifecycle Based Require­ments Analysis.V Proceedings of the Workshop on Seman­tic Business Process and Product Lifecycle Management (SBPM‡2007). • Monika Klunje doktorska .tudentkain raziskovalka, zaposlenana Ekonomskifakulteti Univerzev Ljubljani.Pred zaËetkom doktorskega .tudija oktobra 2013je bila zaposlenav mednarodnem podjetjuv Avstriji.Vsvojem doktorskem delubo obravnavala odnos zaposlenihdo menedamenta poslovnihprocesov (MPP)s posebnim poudarkom na dejavnikih, ki vplivajo na ta odnos, in razvila ogrodje za merjenje omenjenega odnosa. • PeterTrkmanjeizredniprofesorna Ekonomskifakulteti UniverzevLjubljani. Raziskovalno, pedago.koinstrokovnosezrazliËnimi vidiki menedamenta oskrboval­ne verige in poslovnih procesov, poslovnimi modeli in privzemanjem tehnologije. Sodeloval je v .tevilnih domaËih in mednarodnih svetovalnih projektih (npr. za Mobitel,Zavodza zdravstveno zavarovanje Slovenije,Po.to Slovenije,Chrysler, Deaelnobanko Slovenije,Hiperos)terpriveË raziskovalnihprojektihspodroËja privzemanja in vrednotenja informacijske tehnologije. Objavil je .tevilne Ëlanke v mednarodnih revijah in na konferencah; njegovi Ëlanki so bili citirani veË kot 1200-kratv Ëlankih/poglavjihdrugih avtorjev. Omreaje sodelovanj med avtorji prispevkov iz Informatice in Uporabne informatike Neli Blagus, Marko Bajec Univerzav Ljubljani,Fakultetaza raËunalni.tvoininformatiko,VeËnapot113,1000 Ljubljana neli.blagus@fri.uni-lj.si; marko.bajec@fri.uni-lj.si IzvleËek Znanstveno sodelovanjeje pomemben mehanizem razvojainnapredkav znanosti.ProuËujemoga lahkona razliËne naËine,meddrugimz opazova­njem soavtorstev raziskovalnih objav.Vprispevku analiziramo sodelovanje slovenskih raziskovalcevs podroËja informatike, pri Ëemer se osredo­toËimona prispevkeizrevij Informaticain Uporabna informatika. Sodelovanjapredstavimov oblikidruabenega omreaja, sestavljenegaiz vozli.Ë,ki predstavljajo avtorje, ter povezav med njimi, ki pomenijo soavtorstvo pri vsaj eni objavi iz obeh revij. Podrobneje razi.Ëemo lastnosti omreaja in sodelovanjmedavtorji.PravtakoopazujemorazvojomreajaskoziËas,priËemerseosredotoËimopredvsemnaspreminjanjerazliËnih znaËilnosti, kotso .tevilo vozli.Ë,premer, velikost najveËje komponentein povpreËna razdaljamed vozli.Ëi.Pri analiziranju sodelovanj skoziËaspa opazujemo .tevilo Ëlankov in .tevilo novih avtorjev vsako leto ter spreminjanje .tevila avtorjev na Ëlanek in .tevila Ëlankov na avtorja od zaËetka izhajanja obeh revij. KljuËne besede: analiza omreaij, druabena omreaja, omreaje sodelovanj, informatika, razvoj omreaja. Abstract ANetwork of Collaboration:Informatica and Uporabna Informatika Collaboration is an important mechanism of development in modern science.We can observe the patterns of scientific collaboration through analyzingtheco-authorship network,formedby nodes(present authors)and links (denotetheco-authorshipofa paper betweentwo authors). In this paper, we study the collaboration between the authors of papers published in Informatica and Uporabna informatika.We analyze the fundamental properties of the obtained network and the collaboration. Furthermore, we explore the evolution of the network and observe the changes of the network over time, for example, the number of nodes, the diameter, the size of the largest connected component and the ave­rage distance between nodes.We also observe the collaboration patterns over time, including the number of papers and the number of new authors each year. Key words: Network analysis, Social networks, Collaboration network, Informatics, Network evolution 1 UVOD Analiza druabenih omreaij (angl. social network analysis) (Carrington, Scott,&Wasserman, 2005; Newman, 2010)je pomembno sredstvo za razumevanje delovanja druabe (npr. razmerij med posamezniki) ter razliËnih procesov v druabi (npr. .irjenje informacij ali bolezni). Druabena omreaja so sestavljena iz vozli.Ë, ki predstavljajo osebe, ter povezav, ki pomenijo interakcije med njimi. Vozli.Ëa druabenega omreaja lahko opi.emo z razliËnimi atributi (npr. ime, starost, spol), povezavam pa lahko doloËimo tip ali utea (npr. vrsta poznan­stva, oblika sodelovanja ali .tevilo interakcij med dvema ose­bama). Gradnja druabenih omreaij je lahko svojevrsten izziv, saj je teako podati toËno in objektivno definicijo npr. poznanstva ali prijateljstva, ki doloËa povezave v omreaju (Newman, 2003). To pa ne velja za podvr­sto druabenih omreaij, ki jim pravimo omreaja pri­padnosti (angl. affiliation networks) (Breiger, 1974). Zgradimo jih iz podatkov o osebah, ki pripadajo razliËnim skupinam, povezave med osebami pa po­menijo pripadnost isti skupini. Primeri omreaij pri­padnosti so omreaja filmskih igralcev (angl. network of film actors) (vozli.Ëa so igralci, povezave med nji­mi pa pomenijo, da se skupaj pojavijo v vsaj enem fil­mu (Zhang idr., 2006)), omreaja oseb, ki se pojavijo v sorodnem kontekstu (angl. co-appearance network) (vozli.Ëa predstavljajo osebe, povezave pa pomenijo, da sta dve osebi skupaj omenjeni na primer na sple­tni strani, v Ëasopisnem Ëlanku ali v knjigi (Knuth, 1993)), ter omreaja sodelovanj (angl. collaboration network) (vozli.Ëa predstavljajo raziskovalce, pove­zave med njimi pa pomenijo sodelovanje oziroma soavtorstvo pri enem ali veË znanstvenih Ëlankih (Newman, 2001a, 2001b)). V literaturi so najpogosteje med na.tetimi razi­skana omreaja sodelovanj med raziskovalci. Znana .tudija s tega podroËja analizira Erdösevo .tevilo raz­iskovalcev (angl. Erdös number) (de Castro & Gros­sman, 1999), ki pomeni razdaljo med matematikom Paulom Erdösem ter poljubnim drugim raziskoval­cem v omreaju sodelovanj (npr. raziskovalec, ki je napisal prispevek skupaj z Erdösem, ima Erdösevo .tevilo 1, tisti, ki je sodeloval s tem raziskovalcem, a ne neposredno z Erdösem, ima Erdösevo .tevilo 2 in tako naprej). Sorodne .tudije nadalje raziskujejo pov­preËno Erdösevo .tevilo, spreminjanje .tevila skozi Ëas (Grossman & Ion, 1995) in druge lastnosti Erdöse­vega omreaja sodelovanj (Batagelj & Mrvar, 2000). Veliko analiz omreaij sodelovanj se osredotoËa na iskanje razlik pri sodelovanju raziskovalcev v razliËnih znanstvenih disciplinah, na doloËanje najpomembnej.ih raziskovalcev glede na znanstve­no disciplino (Newman, 2004) ali znanstveno revijo (Martin, Ball, Karrer & Newman, 2013), na iskanje vzorcev sodelovanj (Hou, Kretschmer, & Liu, 2008) ter spreminjanje le-teh skozi razliËna Ëasovna obdob­ja (Barabâsi, 2002). Sorodne .tudije raziskujejo tudi omreaja citiranj med prispevki, pri Ëemer vozli.Ëa predstavljajo prispevke, povezave med njimi pa pomenijo, da je en prispevek citiral drugega. Iz re­zultatov tak.nih raziskav lahko sklepamo na primer na povezanost znanstvenih disciplin ali poi.Ëemo najpomembnej.e avtorje v omreaju glede na .tevilo citatov (Al, Irem, Gülten, 2012). V prispevku se ukvarjamo z vpra.anjem, kako pri pisanju prispevkov med seboj sodelujejo sloven-ski raziskovalci s podroËja informatike, pri Ëemer se osredotoËimo na prispevke iz revij Informatica in Uporabna informatika. Glavni namen prispevka je analiza sodelovanj med raziskovalci, prikaz sodelo­vanj v obliki druabenega omreaja ter analiza razvoja sodelovanj skozi Ëas. Pri raziskavi nas je zanimalo, kak.ne so lastnosti in vzorci sodelovanj med avtorji prispevkov iz obeh revij, katere raziskovalne organi­zacije so najbolj zastopane v omreaju sodelovanj ter kako se trendi sodelovanja spreminjajo od zaËetka izhajanja obeh revij. Tako si v prvem delu prispev­ka ogledamo osnovne lastnosti omreaja in sodelo­vanj med avtorji ter primerjamo omreaje sodelovanj med avtorji prispevkov iz Uporabne informatike z omreajem sodelovanj med avtorji prispevkov iz Informatice. V drugem delu prispevka podrobneje opazujemo razvoj omreaja in sodelovanj skozi Ëas. Nadaljevanje prispevka je sestavljeno iz .tirih delov. Najprej v razdelku 2 predstavimo omreaje ter njegove znaËilnosti. V razdelku 3 opazujemo spre­minjanje omreaja in sodelovanj skozi Ëas, v Ëetrtem razdelku sledi sklep. 2 OMREAjESODELOVANj 2.1 Podatki in orodja Omreaje sodelovanj smo sestavili na podlagi soav­torstev Ëlankov, objavljenih v revijah Uporabna infor­matika (http://www.uporabna-informatika.si/) in Informatica (http://www.informatica.si/). Podatke o objavah smo pridobili iz kooperativnega online bi­bliografskega sistema in servisov (COBISS, https:// cobiss6.izum.si/), ki vodijo bibliografije slovenskih raziskovalcev, evidentiranih pri Agenciji za razisko­valno dejavnost Republike Slovenije. Sistem ima moanost iskanja bibliografije serijskih publikacij, ki omogoËa izpis vseh v sistem zavedenih prispevkov iz doloËene publikacije. Za vsak prispe­vek so neposredno dostopni podatki o avtorjih, na­slovu, letu izdaje, .tevilu strani ter identifikacijska .tevilka prispevka. V analizi smo uporabili podatke o avtorjih (ime in priimek), medtem ko smo podatke o raziskovalnih organizacijah, v katerih delujejo avtor­ji, pridobili iz informacijskega sistema o raziskovalni dejavnosti v Sloveniji (SICRIS, http://www.sicris. si/). Sistem SICRIS beleai podatke o raziskovalcih od leta 1998. Zapis o vsakem registriranem raziskovalcu med drugim vkljuËuje raziskovalno .ifro ter podatke o raziskovalni organizaciji. Podatki iz omenjenih vi­rov so bili obdelani v programskem jeziku python, za analizo omreaij pa je bila uporabljena knjianica igraph (http://igraph.org/python/). Analizirano omreaje je dostopno na http://lovro.lpt.fri.uni-lj.si/support.jsp. Pri analizi smo upo.tevali vse prispevke, ki so vpi­sani v sistem COBISS in so bili objavljeni v Informatici Slika 1: Omreaje sodelovanj med avtorji prispevkoviz Informaticein Uporabne informatike (INF&UI): celotno omreajez 2288 vozli.Ëiin 3530 povezavami (levo), najveËja komponenta omreajaz 553 vozli.Ëiin 1599 povezavami (desno) v letih 1977 do 2013 ter v Uporabni informatiki v letih 1992 do 2013. Med njimi so tudi prispevki tujih av­torjev, Ëe so bili med soavtorji slovenski raziskovalci. Pri gradnji omreaja smo se sooËili z dvema teaavama pri doloËanju .tevila razliËnih avtorjev: 1) avtorja lahko imata enako ime in priimek ter 2) v sistemu so avtorji vneseni na veË naËinov (npr. z imenom in priimkom ali z zaËetnico imena in priim­kom). Izkaae se, da uporaba zaËetnice imena ter cele­ga priimka predstavlja spodnjo mejo pri ocenjevanju .tevila razliËnih avtorjev (Newman, 2001), zato smo se pri analizi odloËili uporabiti ta pristop. 2.2 Osnovne lastnosti omreaja Iz dobljenih podatkov sestavimo omreaje sodelovanj tako, da vozli.Ëa omreaja predstavljajo avtorje pri­spevkov, povezave med njimi pa pomenijo soavtor­stvo pri vsaj eni objavi iz Informatice ali Uporabne informatike (omreaje imenujemo INF&UI). Prav tako sestavimo omreaje sodelovanj med avtorji prispev­kov samo iz Informatice (INF) ter prispevkov samo iz Uporabne informatike (UI). Podrobneje smo anali­zirali lastnosti vseh treh omreaij. Na sliki 1 je prikazano omreaje INF&UI brez zank (tj. objav z enim avtorjem), prikazane pa so veËkratne povezave (tj. veË objav z istima avtorjema). Zanke smo izloËili, saj nas zanimajo sodelovanja med razi­skovalci. Pri nadaljnji analizi smo veËkratne povezave upo.tevali v obliki uteai na povezavah (utea predstav­lja .tevilo sodelovanj med posameznima avtorjema). V tabeli 1 so predstavljene osnovne lastnosti omreaij INF&UI, INF in UI. Analizirali smo .tevilo vozli.Ë in povezav omreaja (tj. .tevilo avtorjev in sodelovanj med njimi), .tevilo povezanih kompo­nent (tj. povezano podomreaje celotnega omreaja, kjer obstaja pot po povezavah med poljubnima av­torjema) ter velikost najveËje in druge najveËje kom­ponente (najveËja povezana komponenta obiËajno obsega veËji del omreaja, npr. veË kot 50 % vozli.Ë v omreajih sodelovanj (Newman, 2001a)). Pogledali smo tudi, kak.na je povpreËna razdalja med avtorji v omreaju (tj. .tevilo povezav med avtorji), kak.en je premer omreaja (tj. najveËja razdalja med avtorje­ma, ki jo merimo s .tevilom povezav med njima) in nakopiËenost omreaja (angl. clustering coefficient; tj. .tevilo trikotnikov v omreaju oziroma verjetnost, da med seboj sodelujeta sodelavca nekega avtorja). V analizo smo zajeli 1751 objav, od tega 552 iz Upo­rabne informatike in 1199 iz Informatice. RazliËnih avtorjev, ki so objavljali v eni izmed revij, je 2288. Samo v Uporabni informatiki je objavilo prispevke 398 avtorjev, samo v Informatici pa 1804 (86 avtorjev ima prispevke objavljene v obeh revijah). V omreaju je v povpreËju sedem povezav med parom avtorjev, kar pomeni, da se poljubna avtorja .poznata« v povpreËju prek sedmih znancev. Naj­veË povezav med dvema avtorjema je 20. Rezultati so primerljivi z rezultati podobnih .tudij (Newman, 2001; Perc, 2010), v katerih je povpreËna razdalja v razliËnih omreajih sodelovanj med 4 in 10, premer pa najveË 20. V primerjavi z omreaji iz obeh omenjenih .tudij so avtorji Ëlankov iz Uporabne informatike in Infor­matice slabo povezani med seboj. Vseh komponent v omreaju je 704, pri Ëemer je 83 odstotkov vseh kompo­nent sestavljenih iz najveË treh vozli.Ë. NajveËja po­vezana komponenta obsega pribliano 24 odstotkov velikosti celotnega omreaja INF&UI, medtem ko je velikost najveËje komponente v omreaju INF manj.a, v UI pa veËja. V omreaju sodelovanj, sestavljenem iz vseh slovenskih raziskovalcev (Perc, 2010), je ta od­stotek bistveno vi.ji, saj najveËja komponenta obsega veË kot 98 odstotkov celotnega omreaja, kar pomeni, da je velika veËina raziskovalcev povezanih med se­boj prek nekaj .znancev« in raziskovalci ne tvorijo veliko manj.ih izoliranih skupin. Za primerjavo do­dajamo .e podatek o velikosti druge najveËje kom­ponente v omenjenem omreaju, ki obsega manj kot Tabela 1:Osnovne lastnosti omreaij sodelovanj odstotek celotnega omreaja (kar je obiËajno znaËilno za realna omreaja razliËnih tipov). Precej visoka je nakopiËenost analiziranih omreaji sodelovanj v primerjavi z omreaji iz analize sodelovanj slovenskih raziskovalcev v drugih znanstvenih disci­plinah (Kronegger, Mali, Ferligoj, & Doreian, 2012; Perc, 2010). Za primer: le v sociologiji nakopiËenost preseae vrednost 0,56, v fiziki, matematiki in bioteh­nologiji pa je manj.a kot 0,50, kar nakazuje na to, da je na podroËju informatike velika verjetnost sodelovanja med dvema raziskovalcema, Ëe sta v preteklosti sode­lovala s skupnim znancem. Po drugi strani pa so na primer za sociologe tak.na sodelovanja manj znaËilna. Lastnost INF&UI INF UI ©tevilo vozli.Ë 2288 1890 484 ©tevilo povezav (brez zank in veËkratnih povezav) 2969 2455 580 Velikost najveËje komponente (.tevilo vozli.Ë, .tevilo povezav) 553, 1158 356, 732 185, 399 Velikost druge najveËje komponente (.tevilo vozli.Ë, .tevilo povezav) 27, 47 27, 47 8, 28 Premer omreaja 20 20 15 NakopiËenost omreaja 0,52 0,60 0,49 NakopiËenost najveËje komponente 0,37 0,40 0,45 PovpreËna razdalja med avtorji v omreaju 7,1 7,4 6,2 PovpreËna razdalja med avtorji v najveËji komponenti 7,2 7,7 6,3 V nadaljevanju se osredotoËimo na najveËjo pove­zano komponento omreaja INF&UI in si oglejmo, kako je sestavljena (slika 2). Na sliki je velikost vozli.Ë so­razmerna z njihovo stopnjo (stopnja vozli.Ëa pomeni .tevilo sodelovanj avtorja) in debelina povezav soraz­merna s .tevilom sodelovanj med posameznima avtor­jema. Opazimo, da izstopata dva dela omreaja (na sliki obkroaena s polno Ërto), ki vsebujeta veËino avtorjev z visokimi stopnjami in v katerih avtorji veË sodelujejo med seboj. Manj.a oznaËena dela (na sliki obkroaena s Ërtkano Ërto) vsebujeta malo avtorjev, ki pa so med seboj sodelovali pogosto (na sliki veËja vozli.Ëa ali debelej.e povezave). Prav tako opazimo, da so deli omreaja, v katerih so avtorji gosteje povezani med se­boj, redkeje povezani z ostalimi avtorji ter drugimi deli omreaja. V veliko primerih je povezovalni Ëlen med dvema gosteje povezanima skupinama en avtor. Podrobnej.a analizo pomembnih vozli.Ë in delov najveËje povezane komponente omreaja smo pred­stavili v Blagus & Bajec (2014). Analizirali smo struk­turo skupnosti omreaja sodelovanj INF&UI ter opa­zovali, kako skupnosti sovpadajo z raziskovalnimi organizacijami, v katerih delujejo avtorji. Rezultati so pokazali, da so najpomembnej.a vozli.Ëa v omreaju pomembna glede na razliËne mere pomembnosti (stopnja, vmesna in dostopna sredi.Ënost). Vsak izmed desetih najpomembnej.ih avtorjev je bil vkljuËen v vsaj 40 sodelovanj. Prav tako smo razi­skali, v katerih raziskovalnih organizacijah delujejo avtorji iz najveËje komponente omreaja. Med avtorji, ki so objavljali Ëlanke v Informatici in Uporabni in­formatiki, jih je 588 registriranih v sistemu SICRIS, od tega jih je 317 del najveËje povezane komponente omreaja. 1700 raziskovalcev nima raziskovalne .ifre, med njimi so tako tujci kot tudi Slovenci, ki ne de­lujejo kot raziskovalci. Izmed vseh 1096 sodelovanj jih je 721 potekalo med registriranimi in neregistri­ranimi raziskovalci, ostala pa so sestavljena samo iz registriranih raziskovalcev. Pri tem omenimo .e, da se tuji avtorji pojavljajo predvsem v manj.ih kompo­nentah omreaja, manj.i del jih je prisotnih v najveËji komponenti. Podatke o raziskovalnih organizacijah raziskoval­cev smo pridobili za 412 raziskovalcev iz celotnega Slika 2: Pomembna vozli.Ëa glede na stopnjo v najveËji povezani komponenti omreaja sodelovanj med avtorji prispevkov iz Informatice in Uporabne informatike (INF&UI) omreaja, od tega 245 iz najveËje komponente. V tabeli kako med posameznimi organizacijami. Rezultati so 2 je navedenih .est raziskovalnih organizacij, ki ima-pokazali, da raziskovalci iz posamezne organizacije jo v omreaju najveË raziskovalcev. V omenjeni analizi veliko sodelujejo med seboj, med raziskovalnimi or­(Blagus & Bajec, 2014) smo raziskali tudi, kako sode-ganizacijami pa so povezave redkej.e, kar sovpada s lujejo raziskovalci znotraj posameznih organizacij in skupnostmi (angl. communities) v omreaju. Tabela 2:Raziskovalne organizacijes .tevilom raziskovalcevv celotnem omreaju sodelovanja terv njegovi najveËji komponenti Raziskovalna organizacija Zastopanost v omreaju (najveËji komponenti) Fakulteta za elektrotehniko, raËunalni.tvo in informatiko, Univerza v Mariboru (FERI) 105 (79) In.titut Joaefa Stefana (IJS) 100 (46) Fakulteta za raËunalni.tvo in informatiko, Univerza v Ljubljani (FRI) 51 (38) Ekonomska fakulteta, Univerza v Ljubljani (EF) 29 (20) Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani (FE) 23 (5) Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani (FMF) 21 (8) UPORABNA INFORMATIKA 26 2015 - .tevilka 1 - letnik XXIII 2.3 Osnovne lastnosti sodelovanj V tabeli 3 so predstavljene osnovne lastnosti sodelo­vanj pri prispevkih iz obeh revij ter za vsako posebej. Pribliano dve tretjini vseh Ëlankov v obeh revijah ima vsaj dva avtorja, v Uporabni informatiki je takih Ëlan­kov malo veË kot polovica. V povpreËju sta pri eni objavi sodelovala dva avtorja; povpreËje je manj.e v Uporabni informatiki ter veËje v Informatici. NajveË avtorjev na Ëlanek je 11. Rezultat se sklada z rezul­tati analize sodelovanj na razliËnih znanstvenih po­droËjih (Newman, 2001), pri Ëemer je na podroËju raËunalni.tva povpreËno .tevilo avtorjev na objavo 2,2. Za primerjavo: na podroËju fizike visokih energij pri enem Ëlanku v povpreËju sodeluje devet avtorjev (Newman, 2001). PovpreËni avtor je v Uporabni informatiki in In­formatici objavil 1,64 prispevka, kar se najbolj skla­da z analizo prispevkov s podroËja raËunalni.tva v raziskavi Newmana (2001), v kateri se izkaae, da so povpreËno avtorji objavili po 2,55 prispevka. Niaje povpreËje v na.i raziskavi je lahko posledica manj.ega .tevila analiziranih objav (1751 v primer­javi s 13169). Brez upo.tevanja objav z enim avtor­jem je povpreËno .tevilo Ëlankov na avtorja okrog .tiri. Relativno velika razlika v povpreËnem .tevilu prispevkov na avtorja z upo.tevanjem enoavtorskih objav in brez njih je posledica velikega .tevila avtor­jev, ki so sami napisali po en prispevek, in manj.ega .tevila avtorjev, ki so napisali veË prispevkov (glej tudi sliko 3). Tabela 3:Osnovne lastnosti sodelovanj Lastnost INF&UI INF UI ©tevilo vseh Ëlankov 1751 1199 552 ©tevilo Ëlankov z vsaj dvema avtorjema 1096 827 269 PovpreËno .tevilo avtorjev na Ëlanek 2,1 2,3 1,8 NajveË avtorjev na Ëlanek 11 10 11 PovpreËno .tevilo Ëlankov na avtorja 1,6 1,5 2,1 PovpreËno .tevilo Ëlankov na avtorja 4,1 3,5 4,6 (brez enoavtorskih objav) Na sliki 3 sta prikazani porazdelitvi .tevila avtor­jev po Ëlanku in sodelovanj po avtorju na logaritem­ski skali na obeh oseh. Iz slik razberemo, da je veliko Ëlankov z manj avtorji, malo pa je Ëlankov z veË av­torji. ©e bolj izrazito je razmerje med .tevilom sode­lovanj in avtorjev, pri Ëemer veËina avtorjev sodeluje pri manj.em .tevilu objav. Slika 3: Porazdelitev .tevila avtorjev po Ëlanku (levo) in .tevila sodelovanj po avtorju (desno) RAZVOj SKOZI »AS V drugem delu analize se osredotoËimo na omreaje INF&UI ter na sodelovanja med avtorji prispevkov iz obeh revij. Opazujemo, kako se razliËne lastnosti omreaja in sodelovanj spreminjajo skozi Ëas. 3.1 Omreaje skozi Ëas Slika 4 prikazuje spreminjanje lastnosti omreaja v letih 1977 do 2013. ©tevilo vozli.Ë omreaja ves Ëas nara.Ëa, .e posebno po letu 1995, kar sovpada z za-Ëetkom izhajanja Uporabne informatike. Velikost naj­veËje komponente se skozi leta spreminja in ne kaae stalnega trenda nara.Ëanja ali padanja. VeËino Ëasa se giblje med 20 in 30 odstotki velikosti celotnega omreaja. Pri analizi omreaja sodelovanj vseh sloven­skih znanstvenikov (Perc, 2010) je velikost najveËje komponente le v letih 1960 do 1975 (prvih 15 let opa­zovanja) manj.a kot 40 odstotkov celotnega omreaja ter zaËne po letu 1975 strmo nara.Ëati do skoraj 99 odstotkov velikosti celotnega omreaja. To pomeni, da so raziskovalci povezani med seboj in se skoraj vsak .pozna« z vsakim drugim prek enega ali veË znan­cev. Po drugi strani pa analizirano omreaje INF&UI vsebuje manj.o najveËjo povezano komponento, kar nakazuje na to, da raziskovalci raje sodelujejo v manj.ih povezanih skupinah. Premer omreaja ter povpreËna razdalja med avtorji kaaeta podoben trend rasti z dvema skokoma, prvim po letu 1985 ter drugim po letu 2000. Oba skoka se zgo­dita pribliano deset let po zaËetku izhajanja Informati­ce oziroma Uporabne informatike. Nara.Ëanje preme­ra omreaja in povpreËne razdalje je posledica veËanja samega omreaja (.tevila avtorjev v omreaju), hkrati pa nakazuje na to, da se novi avtorji povezujejo s starimi, novi pa z novimi sklepajo sodelovanja manj pogosto. PovpreËna stopnja vozli.Ë v omreaju prva leta (do 1985) nara.Ëa, kar pomeni, da so avtorji sodelovali z vedno veË drugimi avtorji. Po letu 1985 zaËne pov­preËna stopnja padati, veËa se .tevilo prispevkov z enim avtorjem. Slika 4: Razvoj omreaja skozi Ëas: .tevilo vozli.Ë (prva vrsta levo), velikost najveËje komponente (prva vrsta desno), premer (druga vrsta levo), povpreËna razdalja med vozli.Ëi (druga vrsta desno), povpreËna stopnja vozli.Ë (tretja vrsta levo), odvisnost med stopnjami vozli.Ë (tretja vrsta desno) ter nakopiËenost omreaja (spodaj) Odvisnost med stopnjami (angl. degree mixing) pomeni korelacijo med stopnjami vozli.Ë, ki so po­vezane med seboj (tj. odvisnost blizu vrednosti 0 pomeni, da se vozli.Ëa z veËjo stopnjo povezujejo predvsem z vozli.Ëi z manj.o stopnjo, odvisnost bliae vrednosti 1 pa pomeni, da se vozli.Ëa s po­dobno stopnjo povezujejo med seboj). V primeru sodelovanj odvisnost med stopnjami pomeni, da se v primeru vrednosti bliae 1 med seboj povezujejo avtorji, ki sodelujejo z veliko drugimi avtorji. V pri­meru vrednosti bliae 0 pa je veË povezav med neena­kimi, tj. avtorji, ki sodelujejo z veË razliËnimi avtorji, in tistimi, ki sodelujejo z manj.im .tevilom drugih avtorjev. Odvisnost med stopnjami je bila najveËja okrog leta 1985, kar pomeni, da so se takrat najraje povezovali enaki z enakimi. Zadnja leta odvisnost pada, kar nakazuje na porast sodelovanj med avtorji z veË sodelovanji in tistimi, ki sodelujejo z manj.im .tevilom drugih avtorjev. Pri nakopiËenosti omreaja opazimo trend pada­nja, vendar nakopiËenost ne pade pod 0,5. Ta po­datek nam pove verjetnost sodelovanja med dvema avtorjema, Ëe sta oba sodelovala z nekom tretjim. Do leta 1980 je bila ta verjetnost nad 80 odstotki, ob za-Ëetku izhajanja Uporabne informatike se je pribliaala 70 odstotkom, zadnja leta pa ostaja nad 50 odstotki. Slika 6: Sodelovanja skozi Ëas: povpreËno .tevilo avtorjev na Ëlanek (zgoraj levo), povpreËno .tevilo Ëlankov na avtorja (zgoraj desno), .tevilo Ëlankov (spodaj levo), .tevilo novih avtorjev (spodaj desno) 3.2 Sodelovanja skozi Ëas Zanimalo nas je .e, kako se v letih 1977 do 2013 spreminjajo znaËilnosti sodelovanj. Slika 6 prikazuje spreminjanje povpreËnega .tevila avtorjev na Ëlanek ter Ëlankov na avtorja, .tevila Ëlankov in koliko no­vih avtorjev se v omreaju pojavi vsako leto. PovpreËno .tevilo avtorjev na Ëlanek po strmi rasti do leta 1985, ko je pri enem Ëlanku sodelova­lo povpreËno skoraj pet avtorjev, zaËne padati in se pribliaa enemu avtorju na Ëlanek v letu 1993. Po podrobnej.em pregledu objav v teh letih opazimo, da je bilo v Informatici objavljenih letno tri do .est prispevkov, veËina med njimi je imela enega ali dva avtorja. Leta 1984 pa sta bila objavljena Ëlanka s sed­mimi avtorji, kar povzroËi strmo rast na grafu. Upo­rabna informatika je na zaËetku izhajanja vsebovala predvsem Ëlanke z enim ali dvema avtorjema, kar pojasni padec .tevila avtorjev na Ëlanek v teh letih. Kasneje zaËne .tevilo spet nara.Ëati in se v zadnjih letih giblje okrog 2,5. ©tevilo Ëlankov na avtorja ostaja skozi leta zelo podobno, nekje med dvema in tremi, najveË Ëlankov so posamezni avtorji pisali okrog leta 1987, ko je bilo povpreËje Ëlankov na avtorja blizu 3,5. Pri spreminja­nju .tevila Ëlankov opazimo trend nara.Ëanja do leta 1990, ko je bilo letno objavljenih skoraj 60 Ëlankov. V letih 1990 do 1995 sledi padec in takoj nato strma rast, ki sovpada z ustanovitvijo Uporabne informati­ke leta 1992. Od leta 2000 naprej .tevilo Ëlankov pada (letno je bilo v obeh revijah objavljenih med 70 in 100 Ëlankov), .e posebno v zadnjem letu, kar pa je lahko tudi posledica .e ne vnesenih objav v sistem COBISS. Zelo podobno obna.anje je opazno pri .tevilu novih avtorjev, ki strmo naraste po letu 1995, ko je novih avtorjev skoraj 150. V zadnjih letih se .tevilka giblje nekje med 100 in 150, posebno malo pa je bilo novih avtorjev v letu 2013. 4 SKLEP V prispevku smo predstavili sodelovanja med razi­skovalci, ki so v letih 1977 do 2013 objavili Ëlanke v revijah Informatica ali Uporabna informatika. Sode­lovanja smo analizirali v obliki omreaja sodelovanj. Ogledali smo si osnovne lastnosti treh omreaij ‡ prvo je sestavljeno iz soavtorstev pri objavah iz obeh revij, drugo samo iz prispevkov iz Informatice ter tretje omreaje samo iz sodelovanj pri objavah v Uporab­ni informatiki. S poudarkom na opazovanju prvega in najveËjega omreaja smo ugotovili, da ima omreaje priËakovane lastnosti za to vrsto omreaij, izstopa pa predvsem v velikosti najveËje povezane kompo­nente, ki je bistveno manj.a kot v drugih podobnih omreajih. V drugem delu prispevka smo analizirali raz­voj omreaja sodelovanj skozi Ëas. Pokazali smo, da .tevilo vozli.Ë, premer ter povpreËna razdalja med vozli.Ëi ves Ëas nara.Ëajo. Po drugi strani pa nako­piËenost omreaja pada. Prav tako smo raziskali spre­minjanje .tevila Ëlankov, avtorjev na Ëlanek, Ëlan­kov na avtorja ter .tevilo novih avtorjev vsako leto. Prelomna toËka pri razvoju sodelovanj je okrog leta 1995, ko zaËne izhajati Uporabna informatika. Sicer pa v zadnjih letih .tevilo Ëlankov in novih avtorjev pada, po drugi strani pa nara.Ëa .tevilo avtorjev na Ëlanek, kar nakazuje na krepitev sodelovanj med raziskovalci, ki so v preteklosti ae sodelovali. Pri tem omenimo, da sodelovanja slovenskih raziskovalcev niso omejena le na sodelovanje pri objavi prispevkov pri analiziranih revijah, saj raziskovalci prav tako sodelujejo pri objavljanju prispevkov v tujih revijah ter na konferencah. DokonËni sklep o vzorcih sodelo­vanj med raziskovalci bi podala .ir.a analiza sodelo­vanj tudi iz drugih virov, kar predstavlja eno glavnih moanosti nadaljnjega dela. Med analizo omreaja sodelovanj so se odprle .e druge moanosti za nadaljnje raziskave. V raziskavo bi lahko vkljuËili podrobnej.e podatke o raziskoval­cih ter analizirali vzorce sodelovanj med njimi z vidi­ka lastnosti raziskovalcev (kot so npr. starost ali delo­vanje v razliËnih organizacijah). Podrobneje bi lahko raziskali povezovanja slovenskih raziskovalcev s tu­jimi ter obravnavali tudi drugaËne oblike sodelovanj (npr. pri projektih) ali se osredotoËili na sodelovanja na ravni raziskovalnih organizacij. 6 VIRI IN LITERATURA [1] Al, U., Soydal, I.,& Alir,G. (2012).Trendsinresearch librari­anship literature: a social network analysis of articles. Liber quarterly, 21, 429‡444. [2] Barabâsi, A. L., Jeong, H., Néda, Z., Ravasz, E., Schubert, A., &Vicsek,T. (2002). Evolution of the social network of scien­tific collaborations. Physica A: Statistical mechanics and its applications, 311, 590‡614. [3] Batagelj,V.,&Mrvar, A. (2000). Some analyses of Erdos col­laboration graph. Social Networks, 22, 173‡186. [4] Blagus, N., Bajec, M. (2014). Omreaje sodelovanj med slo­venskimi raziskovalci na podroËju informatike. Zbornik pri­spevkov 21. konference Dnevi slovenske informatike. [5] Breiger, R. L. (1974). The duality of persons and groups. So­cial forces, 53, 181‡190. [6] Carrington,P. J., Scott, J.,&Wasserman, S. (2005). Models and methods in social network analysis. Cambridge Universi­ty Press. [7] de Castro,R.&Grossman,J.W. (1999). Famous trailsto Paul Erdös, Mathematical Intelligencer, 21, 51‡63. [8] Fortunato, S. (2010). Community detection in graphs. Physics Reports, 486, 75‡174. [9] Freeman, L. C. (1977).A set of measures of centrality based on betweenness. Sociometry, 35‡41. [10] Grossman, J. W., & Ion, P. D. (1995). On a portion of the well-known collaboration graph. Congressus Numerantium, 129‡132. [11] Hou, H., Kretschmer, H., & Liu, Z. (2008). The structure of scientific collaboration networks in Scientometrics. Sciento­metrics, 75, 189‡202. [12] Knuth, D. (1993). The Stanford GraphBase: A Platform for Combinatorial Computing Addison-Wesley. Reading, MA. [13] Kronegger, L., Mali,F., Ferligoj, A.,&Doreian,P. (2012). Colla­boration structures in Slovenian scientific communities. Sci­entometrics, 90, 631‡647. [14] Martin, T., Ball, B., Karrer, B., & Newman, M. E. J. (2013). Coauthorship and citation patterns in the Physical Review. Physical Review E, 88, 012814. [15] Newman, M. E. J. (2001). The structure of scientific collabo­ration networks. Proceedings of the National Academy of Sci­ences, 98, 404‡409. [16] Newman, M. E. J. (2001a). Scientific collaboration networks. I. Network construction and fundamental results. Physical re­view E, 64, 016131. [17] Newman, M. E. J. (2001b). Scientific collaboration networks. II. Shortest paths, weighted networks, and centrality. Physical review E, 64, 016132. [18] Newman, M. E. J. (2003). The structure and function of com­plex networks. SIAM Review, 45, 167‡256. [19] Newman, M. E. J. (2004). Coauthorship networks and pat­terns of scientific collaboration. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101, 5200‡5205. [20] Newman, M. E. J. (2006). Finding community structure in ne­tworks using the eigenvectors of matrices. Physical review E, 74, 036104. [21] Newman, M. E. J. (2010). Networks: an introduction. Oxford University Press. [22] Perc, M. (2010). Growth and structure of Slovenia’s scientific collaboration network. Journal of Informetrics, 4, 475‡482. [23] Sabidussi, G. (1966). The centrality index of a graph. Psycho­metrika, 31, 581‡603. [24] Zhang, P.-P., Chen, K., He, Y., Zhou, T., Su, B.-B., Jin, Y., Chang, H., et al. (2006). Model and empirical study on some collaboration networks. Physica A: Statistical Mechanics and its applications, 360, 599‡616. • Neli Blagus je mlada raziskovalka v laboratoriju za podatkovne tehnologije naFakulteti za raËunalni.tvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Raziskovalno se ukvarjaz analizo omreaij. • MarkoBajecjeizredniprofesornaFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Ljubljani,kjer pouËuje dodiplomskein podiplomskepredmetespodroËja razvoja informacijskih sistemovin podatkovnihbaz. Raziskovalnose ukvarjazmetodamiin pristopiksnovanjuin razvoju informacijskih sistemov, obvladovanjem informatiketerv zadnjih letihpredvsems podatkovnimi tehnologijamizapredstavitev, analizoin vizualizacijo podatkov.Leta2009je ustanovil laboratorijza podatkovne tehnologijeterprevzel njegovo vodenje.JeËlan .tevilnih domaËihintujihzdruaenj, komisijin odborov.Vokvirufakulteteje vodilveË aplikativnihin raziskovalnihprojektov. Svoje raziskovalnerezultatein doseakeiz prakseredno objavljav domaËihin mednarodnih znanstvenihin strokovnihkrogih. Zorni koti in pogledi kot sredstvo za strukturiranje modelov poslovno­informacijske arhitekturev ogrodju ArchiMate 1Alenka Roaanec, 2SebastianLahajnar 1Visoka .ola za upravljanjein poslovanje Novo mesto,NaLoko2, 8000 Novo mesto 2BPMLAB, Vi.ka cesta 25, 1000 Ljubljana alenka.rozanec@guest.arnes.si; sebastian.lahajnar@siol.net IzvleËek Poslovno-informacijskaarhitektura (PIA)jez nara.Ëanjem kompleksnosti poslovnih sistemovin njihovih informacijskih sistemov postala pomemb­no orodje za njihovopredstavitev, komunikacijo, upravljanjein planiranje. Pomembnaje za usklajevanje arhitekturnih domen, npr. poslovneinin­formacijske, ter za doseganje skladnosti z zakonodajo in razliËnimi standardi. Za njeno naËrtovanje in upravljanje so se tako razvila .tevilna ogrodja.Med najsodobnej.aspadaogrodjeArchiMate,kigajekot standardsprejelatudiorganizacijaTheOpenGroup.Vprispevkuna kratko predstavimotoogrodjein njegoveprednosti,v nadaljevanjupase posvetimoopredelitvi konceptovzornegakotain pogleda,kista pomembnaza ustreznostrukturiranjearhitekturnih modelov,da pokrijejo zanimanja deleanikovna razliËniharhitekturnih ravneh.Osrednjidel prispevkaje name­njen opisu tipiËnih zornih kotov, ki jih priporoËa standard. Za vsakega izmed njih je podan tudi konkreten primer pogleda, kakr.ni so bili izdelani v okviruprojekta izdelave .tudijeprocesnega modela slovenskega javnega zavoda. KljuËne besede: poslovno-informacijskaarhitektura (PIA),arhitekturnoogrodje,arhitekturniproces, zornikot, pogled. Abstract Viewpoints and Views as Means of Structuring Enterprise Architecture Models in the ArchiMate Framework With the increasing complexity of enterprises and their information systems, enterprise architecture (EA) has become an important tool for theirpresentation, communication, managementand planning.EAis importantforthe integrationofarchitectural domains,e.g. businessandIT, and also for achieving compliance with different laws and standards. Consequently, many frameworks have been developed to support EA deve­lopment and maintenance. Among the mostrecentis theArchiMate framework, which has also been adopted as an architecture standardby the Open Group organization. In our paper we first shorty present this framework and its advantages.We continue by defining the concepts of viewpoint and view, as means of structuring EA models so that they could satisfy the concerns of stakeholders on different architectural levels. Themainpartofthe paperis devotedtothe descriptionof typical viewpointsoftheArchiMate standard.Foreach viewpointan exampleofan associatedview developedthroughtheprojectfora Slovenianpublic institutionisalsopresented. Keywords: Architecture framework,Architectureprocess, Viewpoint, View UVOD Poslovno-informacijsko arhitekturo (angl. Enterprise Archi­tecture) (PIA) so razliËni poslovni sistemi prepoznali kot sredstvo za uËinkovitej.e upravljanje in bolj strukturirano naËrtovanje bodoËega delovanja poslovnega sistema. Najpomembnej.i notranji vodili za vzpostavitev in uporabo poslovno-informacijske arhitekture sta uËinkovitej.e izvaja­nje poslovne strategije in doseganje usklajenosti med po­slovno in informacijsko domeno (Lahkhorst, 2004), med zu­nanjimi vodili pa gre izpostaviti doseganje skladnosti z zako­nodajnimi zahtevami (npr. Clinger-Cohen Act, 1996; Sarba­nes-Oxley Act, 2002) in razliËnimi standardi (npr. ISO9001, TL 9000). PIA poslovnemu sistemu in z njim povezanim deleanikom prina.a .tevilne koristi (Lankhorst, 2004, 2009; Op't Land, 2009; The Open Group2): • daje celovit pogled na delovanje poslovnega siste­ma in njegovo sodelovanje navzven, • zagotavlja povezanost poslanstva in poslovnih ci­ljev s cilji informatike, • je sredstvo za komunikacijo in obvladovanje zna­nja v organizaciji, • omogoËa uËinkovito izvajanje poslovnih proce­sov, • zagotavlja interoperabilnost gradnikov na vseh plasteh (npr. skupne podatkovne strukture, stan­dardne tehnologije, ponovno uporabljive kompo­nente), • omogoËa merjenje zmogljivosti in optimizacijo vseh gradnikov arhitekture (poslovnih, aplikativ­nih in tehniËnih storitev), • omogoËa optimizacijo virov in njihovo komple­mentarnost na ravni poslovnega sistema, • skrbnikom poslovnih procesov in informatikom je na voljo skupen jezik, ki omogoËa pregled sta­nja in naËrtovanje sprememb s ciljem vi.je stopnje avtomatizacije poslovnih procesov (npr. pri spre­membah poslovnih procesov, veËkratni realizaciji poslovnih objektov v veË aplikacijah, naËrtovanju integracije aplikacij), kar se izraaa v hitrej.i in uËinkovitej.i implementaciji sprememb informa­cijske podpore (realizaciji sprememb in uvedbi novih aplikativnih storitev), • zniaanje stro.kov informatike, zmanj.anje tve­ganj pri bodoËih investicijah v informacijsko teh­nologijo, veËje vraËilo naloab v informacijsko teh­nologijo itd. Za vzpostavitev in upravljanje poslovno-informa­ cijske arhitekture lahko uporabimo razliËna arhitek­turna ogrodja, ki se med seboj precej razlikujejo, saj nekatera opredelijo le semantiko, jezik, proces ali iz­delke ali poljubno podmnoaico navedenega. Najbolj uporabljani splo.ni arhitekturni ogrodji sta Zach­manova matrika (Zachman, 1987) in Togaf (The Open Group1). Tako je na primer temeljna kompo­nenta ogrodja TOGAF proces za razvoj in upravlja­nje poslovno-informacijske arhitekture, imenovan ADM (angl. Architecture Development Method), medtem ko Zachmanova matrika opredeli le, katere modele naj vsebuje poslovno-informacijska arhitek­tura. Najnovej.e arhitekturno ogrodje, ki je bilo leta 2009 sprejeto tudi kot standard, je ArchiMate (Lank­horst, 2005; The Open Group2). To ogrodje prina.a celovit modelirni jezik za predstavitev arhitekturnih modelov vseh plasti in tako za razliko od obstojeËih ogrodij omogoËa tudi povezovanje modelov posa­meznih arhitekturnih plasti (poslovne, aplikacijske, tehnolo.ke) v celovito arhitekturo, kar je bistvena no­vost in s tem prednost, ne prina.a pa arhitekturnega procesa. Da bi z razvojem in upravljanjem poslovno­-informacijske arhitekture dosegli najveËje koristi, je smiselno ogrodja oziroma njihove najbolj.e kompo­nente medsebojno kombinirati glede na potrebe in ci­lje konkretnega poslovnega sistema. The Open Gro­up tako priporoËa komplementarno uporabo jezika ArchiMate in arhitekturne metode TOGAF ADM (Jonkers, 2010; 2012). Z raziskavo (Schekkerman, 2003) je bilo ugotovljeno tudi, da je kar 32 odstotkov poslovnih sistemov ae razvilo lastna, svojim speci­fiËnim potrebam prilagojena arhitekturna ogrodja. Zaradi kompleksnosti delovanja poslovnih sis­temov poslovno-informacijska arhitektura navadno obsega veliko mnoaico elementov in njihovih medse­bojnih relacij. Da bi zagotovili ustrezno preglednost in dostopnost kljuËnih informacij vsem deleanikom, potrebujemo ustrezen mehanizem za njihovo struk­turiranje. ISO standard 42010:2011 (ISO), ki izhaja iz standarda IEEE 1471-2000 (IEEE Computer Socie­ty) in velja za temeljni standard arhitekturnega po­droËja, definira koncepta zornega kota in pogleda, ki omogoËata strukturiranje modelov poslovno-infor­macijske arhitekture glede na zanimanja deleanikov. Drugi razdelek prispevka tako opredeli navedena koncepta, poda njuno povezavo in njun pomen pri izdelavi in uporabi poslovno-informacijske arhitek­ture. V tretjem razdelku je na kratko predstavljeno eno od najsodobnej.ih arhitekturnih ogrodij Archi-Mate 2.0 (Lankhorst, 2009; The Open Group2), osred­nji del prispevka pa je Ëetrti razdelek, v katerem predstavljamo tipiËne zorne kote ogrodja ArchiMa­te 2.0 in primere pogledov s teh zornih kotov, ki so bili izdelani v okviru .tudije procesnega modela po­droËja zaposlovanja tujcev Zavoda RS za zaposlova­nje (Krisper, 2011). 2 ZORNI KOTI IN POGLEDI KOT SREDSTVO ZA STRUKTURIRANjE POSLOVNO­ INFORMACIjSKE ARHITEKTURE Poslovno-informacijska arhitektura predstavlja uËin­kovito sredstvo za predstavitev obstojeËega in bo­doËega stanja poslovnega sistema z uporabo modeli­ranja ter omogoËa pripravo plana prehoda iz obsto­jeËega v aeleno ciljno stanje. Zaradi kompleksnosti samih poslovnih sistemov poslovno-informacijska arhitektura obsega veliko mnoaico elementov in njihovih medsebojnih relacij, ki jih je treba ustrez­no strukturirati, da bodo kar najbolje pokrili po­trebe razliËnih deleanikov poslovnega sistema. Že sam konceptualni model arhitekture ISO standarda (ISO/IEC 42010:2011 Systems and Software Engine­ering ‡ Architecture description) (ISO) opredeljuje koncept zornega kota, ki se osredinja le na doloËene vidike arhitekture, ki pokrivajo interese doloËenega deleanika. Posamezni zorni kot tako doloËa koncep­te in vrste povezav, ki lahko nastopajo v pogledu, ki nastane na podlagi doloËenega zornega kota. Zorni kot doloËa, kako pogled zgradimo; gre za vzorec ali predlogo. Vsak deleanik in vsak interes mora biti po­krit z vsaj enim zornim kotom, lahko pa tudi z veË zornimi koti. »e mnoaica poslovno-informacijske arhitekture vsebuje vse elemente le-te, potem lahko zorni kot opredelimo kot funkcijo , ki preslika dano poslovno-informacijsko arhitekturo v podmnoaico njenih elementov in relacij med njimi: vp(PIA) = P,P . PIA, pri Ëemer predstavlja pogled na poslovno-informa­cijsko arhitekturo z vidika (©a.a, 2010). Zorni kot je lahko namenjen predstavitvi doloËenih specifiËnih vidikov ali pa povezovanju dveh ali veË vidikov. Ker poslovno-informacijsko arhitekturo uporab­ljamo kot podlago za predstavitve, komunikacijo, naËrtovanje, analizo in odloËanje, so posamezni po­gledi namenjeni razliËnim deleanikom z razliËnimi nalogami. Za vsakega izmed njih je relevanten samo del poslovno-informacijske arhitekture. Pogledi, ki bi vsebovali vse elemente in povezave med njimi, bi za posameznega deleanika vsebovali velik del infor­macij, ki so zanj nebistvene, postranskega pomena ali celo nepomembne. Poleg tega lahko na poslovno­-informacijsko arhitekturo gledamo z razliËnih ravni podrobnosti. Za posameznega deleanika je ustrezna doloËena raven podrobnosti. Za deleanike, za kate­re so ustrezni pogledi na vi.ji ravni abstrakcije (npr. vodstveni delavci), lahko podrobni pogledi pov­zroËajo teaave pri identifikaciji relevantnih infor­macij. Na drugi strani za deleanike, ki jih zanimajo podrobni pogledi (npr. skrbnik doloËene aplikacije), pogledi na visokem nivoju abstrakcije ne vsebujejo vseh informacij, ki jih potrebujejo. To pomeni, da naj bi pogledi za posameznega deleanika vsebovali natanko tiste elemente poslovno-informacijske arhi­tekture, ki ga zanimajo, na ustrezni ravni podrobno­sti. Ustrezno strukturirana poslovno-informacijska arhitektura, ki deleanikom omogoËa vpogled v za­nje specifiËne vidike delovanja poslovnega sistema skozi razliËne poglede, je zelo koristen pripomoËek pri najrazliËnej.ih strate.kih kot tudi operativnih odloËitvah ter kljuËno vodilo pri investicijah v vse informacijske vire. 3 OGRODjE ARCHIMATE 3.1 Struktura ogrodja ArchiMate ArchiMate (Lankhorst, 2004; 2009) ponuja doslej naj­bolj celovit integrirani pristop za izgradnjo, predsta­vitve in vzdraevanje poslovno-informacijske arhitek­ture. KljuËne lastnosti tega pristopa so: • je storitveno usmerjen, • omogoËa povezanost vseh domen, • prina.a modelirni jezik za opis poslovno-infor­macijske arhitekture, pri katerem so uporabljeni koncepti ae obstojeËih jezikov (dodana je pred­vsem semantika, UML ima definirano predvsem sintakso), pristopov in tehnik, • definira metode za predstavitev in analize v skla­du z zanimanji razliËnih deleanikov ‡ vodstvenih delavcev, uporabnikov, tehniËnih kadrov idr. KljuËni del ogrodja ArchiMate je odprt in neod­ visen modelirni jezik, ki omogoËa opis, analizo in vizualizacijo arhitekturnih domen in njihovih med­sebojnih povezav na nedvoumen naËin. ArchiMate je skupni jezik za opisovanje strukture in delovanja poslovnih procesov, organizacijske strukture, infor­macijskih tokov, aplikativnih sistemov in tehniËne infrastrukture. Kot tak.en pomeni bistven napredek, saj so obstojeËi modelirni jeziki navadno omogoËali predstavitev le ene od navedenih domen (npr. UML za sisteme IT, BPMN za poslovne procese). Namen enotnega jezika je tako predvsem v usklajevanju ar­hitektur razliËnih domen, na primer poslovne do­mene in domene IT, obvladovanje kompleksnosti arhitekture, omogoËanje celostne kvantitativne in kvalitativne analize ter omogoËanje vpogleda za vse deleanike, ki se tako ali drugaËe ukvarjajo z arhitek­turo. ArchiMate opredeljuje delitev poslovnega siste­ma na tri arhitekturne plasti: poslovno, aplikacijsko in tehnolo.ko. Pri tem je storitev ena izmed glavnih vezi med razliËnimi plastmi arhitekture. Slika 1 prikazuje metamodel kljuËnih koncep­tov jezika ArchiMate (Lankhorst, 2009; The Open Group2). Podrobnej.i metamodeli posameznih pla­sti in opis semantike posameznih elementov jezika najdemo v literaturi (npr. Lankhorst, 2009). Jezik se­stoji iz aktivnih strukturnih elementov, elementov obna.anja in pasivnih strukturnih elementov. • Aktivni strukturni elementi so tiste entitete v po­slovnem sistemu, ki izvajajo obna.anje in v siste­mu aktivno nastopajo (desna stran slike). Primer so poslovni akterji, aplikativne komponente, na­prave itd. • Elemente, ki predstavljajo obna.anje, uporablja­mo za modeliranje dinamiËnega vidika. Dodeljeni so aktivnim strukturnim konceptom, ki prikazu­jejo, kdo ali kaj izvaja obna.anje. Primer so po­slovni procesi in poslovne funkcije. • Pasivni strukturni elementi so objekti, na katerih se izvaja obna.anje. V informacijsko intenzivnih orga­nizacijah gre po navadi za informacijske ali podat­kovne objekte, lahko pa gre tudi za fiziËne objekte. Slika 1: Metamodel kljuËnih konceptov ArchiMate (The Open Group2) Poleg treh opisanih vidikov loËimo tudi zunanji in notranji pogled na sistem (slika 1). Vmesniki so sestavni del zunanjega pogleda na aktivni struktur­ni vidik. Pri vidiku obna.anja naËelo zunanjega in notranjega pogleda odraaa storitveno usmerjenost. Storitev je tisti del obna.anja sistema, ki je dosto­pen prek doloËenega vmesnika okolju, na primer stranki. Je enota kljuËne funkcionalnosti, ki jo sistem izpostavlja svojemu okolju, in za uporabnika pomeni doloËeno vrednost (denarno ali drugo). Ta je motiva­cija za obstoj storitve. 3.2 KljuËni koncepti jezika ArchiMate Tabela 1 podaja kljuËne koncepte modelirnega jezika ArchiMate, ki nastopajo v pogledih, predstavljenih v razdelku 4. Podrobnej.i opis vseh konceptov se naha­ja v Lankhorst (2009) in na spletni strani (The Open Group2). DoloËeni koncepti lahko nastopajo le na eni sami plasti (npr. akter nastopa le na poslovni plasti), medtem ko drugi lahko nastopajo na veË plasteh. Tak.en je na primer koncept storitve, saj loËimo po­slovne, aplikativne in tehnolo.ke storitve. Tudi objekt nastopa tako na poslovni plasti (govorimo o poslov­nem objektu) kot na aplikativni plasti (govorimo o podatkovnem objektu). Kako se posamezni koncep­ti lahko povezujejo med seboj znotraj plasti in med plastmi, je opredeljeno z metamodelom. ArchiMate pozna tudi veË kot deset vrst povezav med koncepti. 4 ZORNI KOTI IN POGLEDI V OGRODjU ARCHIMATE Avtorji ogrodja ArchiMate priporoËajo uporabo .estnajstih zornih kotov, ki pomenijo neke relevant-ne podmnoaice arhitekture, ki jih lahko koristno uporabimo v vsakem poslovnem sistemu. Dodatne zorne kote prina.ata raz.iritvi verzije 2.0 (Lankhorst, 2009), tako da ta verzija skupno vsebuje petindvajset priporoËenih zornih kotov. Nikakor pa to niso edi­ni zorni koti, po katerih lahko izdelamo poglede. Za vsak zorni kot so doloËeni koncepti, ki nastopajo v njem, in dovoljene medsebojne povezave. Zorni koti sku.ajo pokriti .tiri smeri (Lankhorst, 2009): • notranja usmerjenost ‡ interna struktura elementov (npr. organizacijski zorni kot, funkcijski zorni kot, zorni kot poslovnih procesov, zorni kot informacij­ske strukture, zorni kot aplikacijske strukture), Tabela 1: KljuËni koncepti jezika ArchiMate Simbol koncepta Naziv Kratek opis Aktivna entiteta, ki izvaja poslovne procese ali funkcije. Gre lahko za posamezno osebo ali pa Akter entiteto, ki predstavlja skupino oseb in virov, na primer organizacijska enota. Vloga DoloËeno obna.anje, ki ga izvaja akter Proces Zaporedjepodprocesovoziroma funkcij,kivodijodo doloËenihrezultatov‡izdelkovali storitev Storitev Navzven vidna enota funkcionalnosti, ki ima svoj pomen. LoËimo poslovno storitev (storitev, ki jo organizacija zagotavlja svoji okolici), aplikativno storitev in infrastrukturno storitev. Funkcija Je zbirka notranjih dejanj, za katera je zadolaena doloËena vloga (poslovna funkcija) ali aplikativna komponenta (aplikativna funkcija). Dogodek Dogodek je nekaj, kar se zgodi in vpliva na delovanje poslovnega sistema (na poslovni proces, funkcijo). Aplikativna komponenta Modularni, zamenljivi del sistema, ki omogoËa funkcionalnost prek vmesnikov. Zaplikativno komponento lahko predstavimo aplikativni sistem ali posamezne module aplikativnega sistema. Objekt Sistemska programska oprema Zobjektom lahko predstavimo poslovne in podatkovne objekte. Poslovni objekt pomeni pomemben koncept v poslovnem sistemu. Podatkovni objekt pomeni podatek ali mnoaico podatkov, primerno za avtomatsko procesiranje. Sistemska programska oprema je programska oprema, ki skrbi za osnovno delovanje raËunalni.kega sistema; navadno omogoËa funkcije nadzora strojne opreme, upravljanja datotek, spomina, podatkov ipd. Naprava FiziËni raËunalni.ki vir • usmerjenost navzgor ‡ proti elementom, ki jih podpira (npr. zorni kot izdelka, zorni kot uporabe aplikacij, zorni kot uporabe infrastrukture), • usmerjenost navzdol ‡ proti realizaciji z drugimi elementi (npr. zorni kot realizacije storitev), • stranska usmerjenost ‡ proti elementom na isti plasti, s katerimi sodeluje (npr. zorni kot sodelo­vanja akterjev, zorni kot sodelovanja v poslovnem procesu, zorni kot sodelovanja aplikacij). Posamezni zorni koti vsebujejo .e podmnoaice zornih kotov, ki prikaaejo .e bolj specifiËne vidike arhitekture. Vsi pogledi lahko, poleg temeljnih kon­ceptov pogleda, vsebujejo tudi koncepte, ki se pove­zujejo s temeljnimi koncepti. Tako lahko na primer pri funkcijskem pogledu prikaaemo tudi zunanje akterje ali vloge, ki s funkcijami izmenjujejo infor­macije. Pogosto priporoËene zorne kote namesto po usmerjenosti obravnavamo kar po plasteh arhitek­ture in povezavah med elementi plasti. Tak.na deli­tev se nam zdi najprimernej.a tudi za prikaz v tem prispevku. V razdelkih 4.1 do 4.3 so predstavljeni tipiËni zorni koti po posameznih arhitekturnih plasteh. Pri vsakem zornem kotu je za bolj.o predstavo podan primer pogleda. Predstavljeni so primeri pogledov, ki so se v okviru projektov (npr. pri Krisper, 2011) iz­kazali kot najbolj uporabni. Pri tem aelimo poudariti, da predstavljeni zorni koti ne pomenijo omejitve ar­hitekta, da ne bi smel izdelati svojih pogledov, s kate­rimi bi predstavil doloËene specifiËne potrebe, niti ne predstavljajo zahteve, da vsaka poslovno-informacij­ska arhitektura vsebuje poglede vseh v nadaljevanju navedenih zornih kotov. 4.1 Zorni koti poslovne plasti Zorni koti poslovne plasti, s katerimi pri razvoju po­slovno-informacijske arhitekture navadno zaËnemo, so namenjeni prikazu organizacijske strukture, po­slovnih funkcij, poslovnih procesov, medsebojnega sodelovanja akterjev znotraj poslovnega sistema in navzven in strukture poslovnih objektov. 4.1.1 Organizacijski zorni kot Je namenjen prikazu notranje organiziranosti poslov­nega sistema, oddelkov in drugih organizacijskih en­titet. KljuËni koncepti, ki nastopajo v pogledih tega zornega kota, so akter, vloga in poslovno sodelovanje. Slika 2 prikazuje pogled z organizacijskega zornega kota, in sicer notranjo organiziranost zavoda za za­poslovanje, ki se deli na centralno sluabo, ki vkljuËuje veË sluab, in obmoËne sluabe. Na levi sliki so zavod in njegovi oddelki prikazani z elementom akterja, za po­vezovanje akterjev pa je uporabljena povezava kom­pozicije. Desna slika prikazuje ista dejstva, pri Ëemer je kompozicija izraaena z grafiËnim gnezdenjem ak­terjev. Podobno lahko tudi pri pogledih drugih zornih kotov ista dejstva grafiËno razliËno prikaaemo. Pogle­di tega zornega kota so zelo splo.no uporabni, in sicer za obve.Ëanje, naËrtovanje sprememb in odloËanje. 4.1.2 Funkcijski zorni kot Funkcijski zorni kot je namenjen prikazu poslov­nih funkcij, ki se izvajajo v poslovnem sistemu, ter informacij, vrednosti in dobrin, ki se pretakajo med njimi. KljuËni koncepti, ki nastopajo v pogledih tega zornega kota, so funkcija, akter in vloga. Funkcijski zorni kot omogoËa prikazati najstabilnej.i del po­slovnega sistema, ki ni odvisen od organizacijskih sprememb ali tehnolo.kega razvoja. Slika 3 prika­zuje enega od pogledov funkcijskega zornega kota. Prikazane so kljuËne poslovne funkcije, ki se izvajajo v poslovnem sistemu, ter informacije, ki si jih funkci­je izmenjujejo med seboj. Dodane so tudi .tiri vloge zunaj obravnavanega poslovnega sistema, ki s prika­zanimi funkcijami izmenjujejo informacije. Funkcij­ski zorni kot nam omogoËa tudi izdelavo pogleda, ki prikaae zadolaitve oddelkov (akterji) za izvajanje posameznih poslovnih funkcij, ali prikaz funkcional­ne dekompozicije poslovnega sistema, ki je eden od tipiËnih diagramov obstojeËih metodologij struktur­nega razvoja informacijskega sistema. 4.1.3 Zorni kot poslovnega procesa Zorni kot poslovnega procesa je namenjen struktu­riranju poslovnih procesov in njihovemu prikazu na razliËnih ravneh podrobnosti. Poleg procesov vkljuËuje s procesi povezane koncepte: • poslovne storitve, ki jih procesi ponujajo navzven, • vloge oz. akterje, ki so zadolaeni za izvajanje pro­cesov, • informacije (poslovne objekte), ki se uporabljajo v procesih. Za izdelavo kakovostnih pogledov tega zornega kota je potrebno poznavanje metod modeliranja po­slovnih procesov. Pogledi tega zornega kota namreË Slika 2: Pogledz organizacijskega zornega kota‡organiziranost zavoda Slika 3: Poslovne funkcije, vloge in informacijski tokovi so najkompleksnej.i del poslovno-informacijske ar­hitekture (navadno veË deset modelov), zato je zelo pomembno, da so ustrezno strukturirani (proces, podproces, globalni podproces, dobro definirani za-Ëetki in konci procesov prek dogodkov itd.). Slika 4 prikazuje poslovni proces izdaje delovnih dovoljenj, ki ga sestavljajo trije podprocesi: obrav­nava vloge, odloËanje in vroËanje. Prikazani so tudi akterji (sluabe in zunanja institucija), ki so zadolaeni za izvajanje posameznih podprocesov. Pri izvajanju tega procesa se uporabljajo razliËni poslovni objek­ti, npr. zadeva, odloËba, povratnica. Slika prikazuje tudi nekatere relacije med poslovnimi objekti (npr. zadeva je agregacija veË dokumentov, odloËba ima dve specializaciji: pozitivno in negativno odloËbo). Prikazan je tudi gradnik predstavitve poslovnih objektov (npr. poslovni objekt zadeva se nahaja v obliki papirne mape zadeve). Strukturne povezave med elementi tipa poslovni objekt so lahko namesto na pogledu poslovnega procesa prikazani tudi na loËenem pogledu, ki izhaja iz zornega kota informa­cijske strukture. 4.1.4 Zorni kot sodelovanja akterjev Zorni kot sodelovanja akterjev je namenjen prikazu sodelovanja med notranjimi akterji in tudi navzven. Navadno izdelamo veË pogledov, pri Ëemer se enkrat osredinimo na notranje, drugiË pa na zunanje sode­lovanje. Tako nam notranji pogled omogoËa prikaz sodelovanja med notranjimi akterji, npr. oddelki poslovnega sistema. Zelo uporaben je tudi prikaz konteksta delovanja poslovnega sistema oziroma sodelovanja njegovih akterjev z okoljem (strankami, dobavitelji, drugimi partnerji). Na pogledu lahko poleg akterjev nastopajo tudi vloge, povezave pa na­vadno prikazujejo tok informacij med njimi. Slika 5 prikazuje primer pogleda z zornega kota sodelova­nja akterjev. Primer prikazuje zavod za zaposlova­ Slika 5: Sodelovanje akterjev‡informacijski tokovi med zavodomin drugimi institucijami nje in .tevilne institucije, s katerimi zavod izmenju­je informacije, potrebne za svoje delo. Pogledi tega zornega kota so koristni pri naËrtovanju sprememb, kot je uvajanje novih oblik sodelovanja, npr. uvajanje elektronskega poslovanja in podobno. 4.1.5 Zorni kot informacijske strukture Zorni kot informacijske strukture je namenjen prika­zu najpomembnej.ih poslovnih objektov in njihovih medsebojnih relacij (agregacije, kompozicije, specia­lizacije). Poglede tega zornega kota lahko izdelamo tudi na aplikativni in tehnolo.ki plasti. Pri tem na aplikativni plasti npr. prikaaemo strukturo podat­kovnih objektov (entitetnih tipov oz. razredov). Slika 6 prikazuje strukturo poslovnega objekta vloga za podroËje zaposlovanja tujih delavcev. Iz slike je raz­vidno, da na tem podroËju obstaja .est razliËnih vrst vlog (povezava specializacije), ki se razlikujejo glede na draavo, iz katere prihaja tuji delavec, sorodstvene vezi in druga dejstva. Vsaka vloga mora vsebovati veË prilog (povezava agregacije med elementoma vloga in priloga). Slika 6: Struktura poslovnega objekta vloga 4.2 Zorni koti aplikativne plasti in povezovanja s poslovno plastjo Ko imamo izdelane kljuËne poglede zornih kotov po­slovne plasti, se osredinimo na zorne kote, ki nam omogoËajo prikazati komponente aplikativne plasti: aplikacije, aplikativne storitve, vmesnike, podat­kovne objekte itd., ter povezave med njimi (npr. do­loËena aplikacija realizira aplikativne storitve). Zelo pomembni so tudi pogledi, ki prikazujejo povezave med elementi poslovne in aplikativne plasti, npr. neki poslovni proces uporablja doloËene aplikativ­ne storitve ali doloËen poslovni objekt je realiziran z enim ali veË podatkovnimi objekti. TipiËni zorni koti aplikativne plasti so zorni koti aplikacijske strukture, sodelovanja aplikacij, uporabe aplikacij in sodelova­nje z zunanjimi akterji na aplikativni plasti. 4.2.1 Zorni kot aplikacijske strukture Zorni kot aplikacijske strukture je namenjen pri­kazu aplikativnih komponent in podkomponent informacijskega sistema. Zorni kot je koristen za razumevanje strukture informacijskega sistema in naËrtovanje njegovih nadgradenj in zato nadvse uporaben pri upravljanju podroËja informatike. Na pogledu lahko prikaaemo tudi podatkovne objekte, do katerih dostopajo posamezne aplikativne kom­ponente. Slika 7 prikazuje pogled z zornega kota aplikacijske strukture zavoda, in sicer prikazuje pet njegovih kljuËnih aplikacij. Iz pogleda je tudi razvidno, da se v aplikaciji delovodnik hrani klasifi­kacijski naËrt in podatki o zadevah, ki jih obravnava zavod. 4.2.2 Zorni kot uporabe aplikacij Gre za zorni kot, ki omogoËa prikaz povezav med elementi poslovne in aplikativne plasti. KljuËni kon­cepti so aplikacije, aplikativne storitve in povezave tipa uporaba, ki potekajo od aplikacij oz. njihovih storitev proti poslovnim procesom, ki jih uporablja­jo. Zgornji del pogleda tako navadno predstavlja pogled poslovnega procesa, spodaj pa so prikazane aplikacije in storitve, ki jih omogoËajo. Pogled je zelo koristen za upravljanje informatike, saj daje nedvo­umne informacije o informacijski podpori poslovnih procesov. Iz pogledov tega zornega kota lahko razbe­remo, kje manjka informacijska podpora, kje prihaja do podvajanja vnosov (npr. vpis podatkov o stranki v veË aplikacij) in druge pomanjkljivosti, kar nam zelo pomaga pri strate.kem in operativnem naËrto­vanju informatike. Pomemben je tudi za naËrtovalce sprememb poslovnih procesov (npr. njihove lastni­ke), saj takoj lahko razberejo, katere aplikacije bodo podvraene spremembam, in to sami pravoËasno spo­roËijo sluabi za informatiko. Slika 8 prikazuje pogled zornega kota uporabe aplikacij v poslovnem procesu izdaje delovnih dovoljenj za tujce (prikazanega ae na sliki 4). V podprocesu obravnava vloge uporabljamo aplikacijo delovodnik, pri odloËanju pa aplikacije analitika ‡ poslovni subjekti, tujci in vpogled v po­datke ZZZS. Pri vroËanju, ki je globalni podproces, saj ga uporabljajo v vseh procesih zavoda, ne samo Slika 8: Informacijska podpora poslovnemu procesu izdaja delovnih dovoljenj za tujce pri izdaji delovnih dovoljenj, prav tako uporabljamo delovodnik. Na tem pogledu, ki prikazuje proces na najvi.ji ravni, so prikazane samo aplikacije. Na po­gledih, ki podrobneje prikazujejo potek teh treh pod­procesov, pa smo prikazali tudi aplikativne storitve ter podatkovne objekte, ki jih uporabljamo v posa­meznih podprocesih. 4.2.3 Zorni kot sodelovanja z zunanjimi akterji na aplikativni plasti Gre za zorni kot sodelovanja akterjev, ki smo ga predstavili ae pri poslovni plasti, vendar pa se tukaj osredinimo na sodelovanje na aplikativni plasti, to­rej sodelovanje na.ih aplikacij z aplikacijami zuna­njih akterjev. Lahko bi rekli, da izdelamo shemo, ki prikazuje elektronsko poslovanje na.ega poslovnega sistema. KljuËni koncepti, ki nastopajo na pogledih, so torej akterji, aplikacije in aplikativne storitve. Na pogledu tako prikaaemo: • zunanje aplikativne komponente in storitve, ki jih realizirajo in jih uporablja na. poslovni sistem, • kateremu zunanjemu akterju pripadajo posame­zne zunanje aplikativne storitve, • kateri na. aplikativni sistem uporablja zunanje aplikativne storitve (Ëe kateri), • notranje aplikativne sisteme in storitve, ki jih rea­lizirajo in jih uporablja zunanji akter, • kateri aplikativni sistem zunanjega akterja upo­rablja na.o aplikativno storitev (Ëe ga kateri ali Ëe na.o aplikativno storitev uporabljajo zunanji uporabniki). DoloËeno na.o aplikativno storitev lahko upo­ rablja zunanji akter (navadno prek uporabni.kega vmesnika) ali pa zunanja aplikacija, npr. na.ega partnerja (gre za avtomatsko povezavo med dvema aplikacijama). Enako lahko tudi na. poslovni sistem uporablja zunanje storitve. Sodelovanje z zunanjimi akterji na poslovni plasti nam prikaae le vrste infor­macij, ki si jih izmenjujemo z okoljem, ne prikaae pa naËinov njihove izmenjave, kar nadgradimo s pogledom sodelovanja z zunanjimi akterji na apli­kativni plasti. Tako iz slike 9a razberemo, da zavod od ministrstva za notranje zadeve pridobiva podat­ke o dovoljenjih za prebivanje, pridobi nov EM©O za tujce, ki ga .e nimajo, ter omogoËa vpogled v oseb­ne podatke ljudi, o katerih v zadevah odloËajo, ne pokaae pa, kako poteka izmenjava teh podatkov. Po drugi strani pa slika 9b pokaae, da aplikacija CRP (centralni register prebivalstva) realizira ustrezne aplikativne storitve tako, da prek aplikacije tujci lah­ko takoj avtomatsko pridobimo EM©O in podatke o dovoljenju za prebivanje, ki je pogoj za izdajo delov­nega dovoljenja. OmogoËa tudi storitev vpogleda v osebne podatke, ki jo referent pri odloËanju lahko ve­dno uporabi. Podobno je na pogledu prikazana tudi notranja storitev zavoda izvoz podatkov o delovnih dovoljenjih, ki jo realizira aplikacija tujci, uporablja pa portal E-vem. Lahko reËemo, da pogled na aplika­tivni ravni zagotavlja bistveno bolj podrobne infor­macije o izmenjavi podatkov z razliËnimi akterji in ga potrebuje predvsem sluaba za informatiko, med­tem ko je veËini deleanikov navadno dovolj prikaz na poslovni plasti, ki prikazuje le vrste in smer izme­njave podatkov. Slika 9a: Sodelovanje akterjev na poslovni plasti Slika 9b: Sodelovanjez zunanjimi akterji na aplikativni plasti 4.3 Zorni koti tehnolo.ke plasti in povezovanja z aplikativno plastjo Na koncu se navadno osredinimo .e na zorne kote, ki nam omogoËajo prikazati komponente tehnolo.ke plasti: omreaje, vozli.Ëa, naprave, sistemsko pro­gramsko opremo, infrastrukturne funkcije in storitve ter artefakte. Zelo pomembni so pogledi, ki prikazu­jejo povezave med elementi aplikativne in tehnolo.ke plasti, npr. neka aplikacija uporablja tehnolo.ko storitev, npr. dostop do podatkov podatkovnega streanika. TipiËni zorni koti tehnolo.ke plasti so in­frastrukturni zorni kot, uporaba infrastrukture ter zorni kot implementacije in namestitve. Zorni koti te plasti so koristni pri upravljanju in naËrtovanju po­sodobitev informacijsko-komunikacijske infrastruk­ture in so namenjeni podroËju informatike. 4.3.1 Zorni kot uporabe infrastrukture Gre za zorni kot, ki omogoËa prikaz povezav med elementi aplikativne in tehnolo.ke plasti. Na njem so prikazane strojne in programske komponente, ki jih uporabljajo aplikacije. Zorni kot lahko uporabimo pri izdelavi modela informacijskega sistema, in sicer pri modelu notranjega povezovanja. Slika 15 prikazuje pogled z zornega kota uporabe infrastrukturne. Iz pogleda razberemo, da aplikaciji delovodnik in analitika ‡ poslovni subjekti uporab­ljata storitev dostopa do podatkov, ki jo realizira sis­tem za upravljanje z bazo podatkov (DBMS), ki teËe na streaniku KSB. Aplikacija tujci pa za dostop do podatkov .e uporablja datoteËni sistem. 4.4 Zorni koti ArchiMate 2.0 Standard ArchiMate 2.0 prina.a dve novi pomembni raz.iritvi, s katerima pokriva podroËji motivacijskih vidikov ter implementacije in migracije. S tem na navedenih podroËjih predlaga tudi kar nekaj novih zornih kotov, za katere pa ne podajamo primerov iz prakse, saj v Ëasu izdelave arhitekture zavoda ta razliËica standarda .e ni bila v veljavi. Konceptualni model motivacijske raz.iritve vklju-Ëuje motivacijske koncepte vodilo, ocenitev, cilj, naËe­lo, zahteva, pri Ëemer je vsak povezan z doloËenim deleanikom. Tako za prikaz teh konceptov priporoËa­jo tudi pet novih zornih kotov (The Open Group2): • zorni kot deleanikov: prikaz deleanikov, njihovih zanimanj, ugotovitve analiz in kljuËne cilje, ki na­slavljajo zanimanja in ugotovitve analiz; • zorni kot prispevkov je namenjen modeliranju in analizi prispevka in konfliktov med posameznimi cilji (in zahtevami); • zorni kot arhitekturnih naËel se osredinja na mo­deliranje arhitekturnih naËel in ciljev, ki jih naËela podpirajo; • zorni kot realizacije zahtev se osredinja na mode­liranje realizacije zahtev s sredstvi osnovnih ele­mentov, npr. z akterji, storitvami, procesi ali apli­kativnimi komponentami; • motivacijski zorni kot prikazuje vse motivacijske elemente ter njihove medsebojne povezave. Podobno za prikaz implementacije in migracije avtorji predlagajo veË novih zornih kotov. Za aktivno­sti planiranja bodoËega delovanja poslovnega siste­ma in njegovega informacijskega sistema je .e poseb­no primeren zorni kot projektov, ki prikazuje projekte in podprojekte ter njihove povezave s kljuËnimi kon­cepti arhitekture, npr. aplikacijami, napravami, cilji. 5 SKLEP V prispevku smo predstavili pomen poslovno-in­formacijske arhitekture za uËinkovito upravljanje in naËrtovanje poslovnega sistema in njegovega infor­macijskega sistema. Zaradi njune kompleksnosti ter .tevilnih relacij med poslovno in informacijsko do­meno potrebujemo orodje, ki nam omogoËa pregled­no predstaviti obstojeËe stanje ter enotno naËrtovati spremembe v poslovanju in informacijski podpori. Tak.no ogrodje smo dobili s pojavitvijo ArchiMatea, ki ga je leta 2009 sprejela kot standard tudi organiza­cija The Open Group. V prispevku smo se osredinili na predstavitev zornih kotov, ki jih priporoËa ogrodje. Za vsakega od njih smo predstavili konkreten primer pogleda, ki smo ga v okviru projektov najpogosteje uporabljali in se je izkazal s svojo informativnostjo in preglednostjo. Menimo, da smo s tem podali dobre temelje za tiste, ki se bodo .ele lotevali arhitekturnih praks v podjetjih. Vsekakor pa je v vsakem podjetju treba najprej razmisliti, katerim deleanikom in kate­rim njihovim opravilom bodo preteano namenjeni modeli, ter nato ustrezno izbrati tiste vrste pogledov, ki bodo te njihove zahteve realizirali v najveËji meri. 6 VIRI IN LITERATURA [1] IEEE Computer Society. StandardIEEE 1471-2000. Dostopno na https://standards.ieee.org/findstds/standard/1471-2000. html (10. 2. 2014). [2] International Organisation for Standardization (ISO). ISO/IEC 42010:2011, Systems and Software Engineering‡ Architec­ture description. Dostopno na http://www.iso.org/iso/home/ store/catalogue_ics/catalogue_detail_ics.htm?csnumber= 50508 (20. 2. 2014). [3] Jonkers, H.,Van den Berg, H., Iacob, M., Quertel, D. Archi-Mate Extension for Modelling TOGAF’s Implementation and Migration Phases. White paper, 2010. Dostopno na https:// www2.opengroup.org/ogsys/jsp/publications/PublicationDe­tails.jsp?publicationid=1228 (15. 1. 2012). [4] Jonkers, H., Quartel, D. A. C., Franken, H. M. ArchiMate for integrated modelling throughout the architecture deve­lopment and implementation cycle. Uporabna informatika. 2012;20(3):141‡152. [5] Krisper, M., ©a.a, A., Roaanec, A., LavbiË, D. ©tudija proce­snega modela obstojeËega in ciljnega stanja za izbrani po­slovni proces Zavoda Republike Slovenije za zaposlovanje s smernicami izdelave in opredelitvami tehniËnih lastnosti. Lju­bljana: Fakulteta za raËunalni.tvo in informatiko, 2011. [6] Lankhorst, M. Enterprise architecture modelling ‡ the issue of integration. Advanced Engineering Informatics. 2004; 18 (4):205‡216. [7] Lankhorst,M.idr. EnterpriseArchitectureatWork: Modelling, Communication and Analysis, 2. izd. Dordrecht: Springer; 2009. [8] Op‘t Land,M. idr. EnterpriseArchitecture:CreatingValueby Informed Governance, Berlin Heidelberg: Springer-Verlag; 2009. [9] Schekkerman, J. A comperative survey of EA frameworks. [12] The Open Group2. ArchiMate 2.1 Specification. Dostopno na Dostopno na www.enterprise-architecture.info (20. 2. 2014). http://pubs.opengroup.org/architecture/archimate2-doc/ (10. [10] ©a.a, A., Krisper, M. Analitski vzorci za poslovno-informacij­ 8. 2014). ske arhitekture. Uporabna informatika. 2010;18(3):129‡143. [13] Zachman, Y. A. A Framework for Information System Archi­ [11] The Open Group1. TOGAF 9.1. Dostopno na http://pubs. tecture. IBM System Journal. 1987;26(3):276‡292. opengroup.org/architecture/togaf9-doc/arch/ (28. 7. 2014). • Alenka Roaanecje leta 2013 doktoriralanaFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko Univerzev LjubljanispodroËja strate.kega planiranja informatikeinpo­slovno-informacijskiharhitektur.Poleg navedenihpodroËijse ukvarjatudizdrugimiogrodjiza obvladovanje informatike.Kotvi.japredavateljicaje zaposlenana Visoki .oli za upravljanje in poslovanje Novo mesto. Ima bogate strokovne izku.nje, pridobljenes sodelovanjem na projektih oblikovanja metodologij strate.kega planiranja informatike, priprave strate.kih planov informatike, zajema poslovno-informacijske arhitekture in predlogov njenih izbolj.av, priprave naËrtov in­formacijskih sistemovza upravljanjekadrovskihvirovterrevizijinformacijskih sistemovza .tevilna slovenska podjetjainjavni sektor.Je Ëlanica Slovenskega dru.tva Informatika. • SebastianLahajnarje diplomiral leta 1997naFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Ljubljani.Po diplomije vpisal podiplomski .tudijna Ekonomski fakulteti, smer Informacijsko upravljavske vede, kjer je leta 1999 zagovarjal magistrsko delo, leta 2008 pa .e doktorsko disertacijo pod vodstvom prof. dr. Andreja KovaËiËa. SebastianLahajnar se ae petnajst let v praksi ukvarja z naËrtovanjem in razvojem poslovnih informacijskih sistemov ter analizo in prenovo poslovnih procesov organizacij. Je ustanovitelj podjetja BPMlab, ki ponuja storitve svetovanja, izobraaevanja in izvedbe projektov s podroËja menedamenta poslovnih procesov in gradnje informacijskih sistemov. Svoje praktiËno znanje in dolgoletne izku.nje prena.a na .tudente v veË visoko.olskih zavodih (FKPV Celje, V©UP Novo mesto, V©PV Ljubljana),v katerihje nosilecpredmetovs podroËja poslovne informatike. STROKOVNI PRISPEVKI Uporaba naprednih brezdotiËnih vmesnikov pri razvoju informacijskih re.itev Kristjan Ko.iË, Marjan HeriËko Univerzav Mariboru,Fakultetaza elektrotehniko, raËunalni.tvoininformatiko, In.titutzainformatiko, Smetanovaulica17,2000 Maribor kristjan.kosic@um.si; marjan.hericko@um.si IzvleËek Zadnja leta smo priËa poplavi naprav, ki po sorazmerno nizkih cenah omogoËajo zajem prostorskih podatkov (raËunalni.ki vid, tridimenzionalna zaznavaprostora). Njihova dostopnostje pospe.ila razvojin vpeljavo nove generacije naËina interakcije Ëlovek‡raËunalnik tudiv domeni poslov­nih aplikacij. »eprav se aplikacijski vmesniki oz. knjianice, ki olaj.ajo komunikacijo s tovrstnimi napravami, .ele razvijajo in dopolnjujejo, jih lahko uporabimo pri razvoju poslovnih re.itev, pri Ëemer s pomoËjo razpoznave kretenj in zvoka zagotovimo preprostej.o, naravnej.o in uËinkovitej.o komunikacijo Ëlovek‡raËunalnik.Vprispevkubomopregledaliin primerjali napravezazajemprostorskih podatkovkottudi razvojne knjianice,ki omogoËajo razvoj informacijskihre.itevz uporaboteh naprav.Prav tako bomo podaliizku.njein dobre prakse, pridobljenepri razvojuprojekta ADORA‡zdravnikov interaktivni asistent,kis pomoËjo naprednih senzorjev laj.a delo kirurgov. KljuËne besede: brezdotiËna interakcija,prostorska zaznavaprostora, uporabni.ka izku.nja, Kinect. Abstract The Usage of Contactless Interfaces in the Development of Information Solutions Therelativelylow priceof devices that enable3D data capture, suchas MicrosoftKinect, will certainly acceleratethe developmentand popula­rization ofa new generation of user interaction in the business application domain. Although the application interfaces and libraries that make it easier to communicate with these devices continue to be in the process of developing and upgrading, they can still be used for the development of business solutions.In addition,gesturesandsoundsprovidemore naturaland effectivewaysofhuman-computer interaction.Inthispaper we present an overview anda basic comparison of the available sensing devices together with the experience gained during the development of ADORA, an interactive solution, the main purpose of which is to assist surgeons with the help of contactless interaction. Key words: natural user interfaces, 3D sensing, user experience, Kinect (R)EVOLUCIjA KOMUNIKACIjE»LOVEK ‡ dno predvsem na podroËju zabavne elektronike. Tipkovnicaje RA»UNALNIK jedro interakcije z raËunalniki ae od prvega komercialnega Interakcija Ëloveka in raËunalnika oblikuje uporabni.ko raËunalnika iz leta 1984 (Gonzalez-jorge, Riveiro,Vazquez­izku.njo. Nadzor z gibi je sposobnost prepoznavanja in razu--Fernandez, Martínez-Sánchez & Arias, 2013). Od iznajdbe mevanja gibanja Ëlove.kega telesa za potrebe interakcije in prve raËunalni.ke mi.ke je minilo ae veË kot pol stoletja. Od nadzora raËunalni.kih sistemov brez neposrednega fiziËnega takratsose izmenjale .tevilne kazalne naprave,a nobenaod stika (Prentice&Ghubril, 2012). Izraz .naravni uporabni.ki teh napravseni obnesla, takodase.e vedno veËina komuni­vmesnik« uporabljamo za opis sistemov, ki z raËunalnikom kacije med Ëlovekom in raËunalnikom izvede prek tipkovnice komunicirajo brez kakr.nih koli vmesnih naprav.V dobrem in raËunalni.ke mi.ke,ki sta.e danes enaki, kot sta biliv desetletju smo iz tradicionalnega naËina upravljanja raËunal-Ëasu iznajdbe. nikov s tipkovnico in raËunalni.ko mi.ko naredili velik skok S hitrim razvojem tehnologije so se pospe.eno na brezstiËno interakcijo Ëlovek‡raËunalnik,karje bilovi-razvijali tudi drugi naËini interakcije z raËunalniki. Alexander Shpunt (Dibbell, 2011a) je vpeljal tridi­menzionalni naËin gledanja prostora ter s tem zago­tovil preprosto komunikacijo in nadzor raËunalnika s pomoËjo uporabnikovih gibov (geste ali kretnje). Tehnologija globinske zaznave prostora je bila iz­umljena leta 2005. Pri izumu so poleg Alexandra Shpunta sodelovali .e Zeev Zalevsky, Aviad Mai­zels in Javier Garcia (Zalevsky, Shpunt, Maizels, & Garcia, 2007). Uveljavila se je predvsem v svetu za­bavne tehnologije (igralne konzole). Massachusetts Institute of Technology (MIT) je uvrstil tehnologijo upravljanja raËunalnikov s pomoËjo kretenj med deset najprodornej.ih tehnologij leta 2011 (Dibbell, 2011b). Tabela 1:Primerjava naprav 2 NAPRAVE ZA ZAjEM PROSTORSKIH PODATKOV V sklopu podroËja raËunalni.kega vida se sreËujemo s tremi vrstami tehnologij zaznave prostora, in sicer so to: 1) stereo kamere, 2) kamere time-of-flight (ToF) in 3) strukturirana svetloba (Khoshelham & Elberink, 2012). Kamere ToF merijo razdaljo do objektov v prostoru s pomoËjo kratkih svetlobnih pulzov iz ene kamere. »as potovanja svetlobe in hitrost definirata toËko v pro­storu. Kamere ToF so zelo natanËne in drage. Senzor­ji s strukturirano svetlobo so kompozitne naprave in pomenijo najbolj.e razmerje med ceno in kakovostjo. Strukturirana svetloba je sestavljena iz razliËnih virov (infrardeËa svetloba, barvna kamera in drugi viri). Teh­nologijo strukturirane svetlobe je vgradil Microsoft v svojo napravo Microsoft Kinect (Clark idr., 2012). Naprava Upravljanje NaËin zajema LoËljivost zajema slike Zaznava gest Zaznava glasu Kinect Xbox 360 BrezdotiËno A/V/IR 640 x 480 30fps, 320 x 240 30fps Da Da Kinect for Windows BrezdotiËno A/V/IR 640 x 480 30fps, 320 x 240 30fps Da Da Kinect One BrezdotiËno A/V/IR 1920 x 1080 60fps Da Da Asus Xtion BrezdotiËno A/V/IR 1280 x 1200 30fps, 60fps Da Da PrimeSense Capri BrezdotiËno A/V/IR 640 x 480 Da Ne PrimeSense Carmine BrezdotiËno A/V/IR 640 x 480 30fps Da Da Leap Motion BrezdotiËno -/V/IR Ni podatka Da Ne Sony Move Skrmilnikom A/V/­ 640 x 480 60fps, 320 x 240 120fps Da Da Wii MotionPlus Skrmilnikom -/-/IR Ni podatka Da Ne EyeTribe / -/V/IR Ni podatka Ne Ne *A‡avdio,V‡video,IR‡infrardeËe;fps‡FramesPer Second (slikenasekundo) 2.1 Globinska zaznava prostora Naprave pridobivajo podatke o prostoru s pomoËjo razliËnih naprednih senzorjev, ki omogoËajo zazna­vo delov telesa, drae in prepoznavo kretenj. Veliko raziskav najdemo s podroËja zaznave delov telesa in preslikave le-teh v aktivne skelete. Skelet je zapis telesa v obliki, ki jo zna raËunalnik razvijalec inter­pretirati in uporabiti v svojih programskih re.itvah. ©e vedno pa pri trenutnih napravah najdemo precej natanËnostih odstopanj, zato le-te niso primerne za re.itve, pri katerih je potrebno zelo natanËno sledenje (Khoshelham & Elberink, 2012). V nadaljevanju so na kratko predstavljeni trenutno najpogostej.i senzorji, njihove statistike in namen. 2.2 Senzorji druaine MicrosoftKinect Microsoft je prviË najavil senzor Kinect leta 2009 pod imenom Project Natal. Prodaja se je zaËela vzporedno z izdajo novih igralnih konzol Xbox 360. Leta 2012 je pri.el na trg senzor Kinect for Windows, ki omogoËa uporabo naprednih funkcionalnosti v uporabni.kih aplikacijah. Izdajo senzorja je pospremila razvojna knjianica Kinect for Windows SDK (Microsoft, 2013). Do februarja 2013 je bilo prodanih 24 milijonov enot senzorja Kinect (Alexander, 2011). Ker je bilo v prvih 60 dneh prodanih osem milijonov enot sen­zorja, je senzor Kinect dobil naziv najhitreje prodane potro.ni.ke elektronske naprave in bil zapisan v Gu­innessovo knjigo rekordov (Epstein, 2013). Senzor ima moanost zajema zvoka in barvnega ter globinskega videa. S pomoËjo zajetih podatkov iz globinskega videa se oblikuje skelet oseb. Vgra­jen ima linearni sistem .tirih mikrofonov, ki zajema­jo zvok v 24-bitni loËljivosti. To omogoËa zajemanje zvoka v .irokem prostorskem obmoËju, ne glede na to, ali oseba govori z obiËajno glasnostjo ali kriËi. 2.3 Senzorji PrimeSense Druaina senzorjev PrimeSense je prisotna na trgu ae od vsega zaËetka. Izumitelji (Zalevsky idr., 2007) za­znave globinskega vida so ustanovili svoje podjetje, v katerem so zaËeli z razvojem strojne opreme v ta namen. Microsoft je bil prvi, ki je vkljuËil tehnologijo PrimeSense v svoje naprave ter zaËel z masovno pro­izvodnjo senzorja Kinect. Druaina senzorjev je sestavljena iz PrimeSense Carmine 1.09 in 1.08 ter PrimeSense Capri 3D. Senzor­ja Carmine se razlikujeta po zaznavi globine, funkcio­nalno sta podobna senzorju Kinect. Senzor Capri 3D je okrnjen senzor, katerega glavna prednost je majhnost. PrimeSense aeli s senzorjem prodreti na trai.Ëe mo­bilnih naprav (mobilni telefoni, tabliËni raËunalniki). Kljub svoji majhnosti ima velik potencial. Na lanski konferenci Google IO 2013 je bil predstavljen proto­tip tabliËne integracije s senzorjem Capri 3D (Crabb, 2013). Cilj je uporaba senzorja v mobilnih napravah za zaznavo prostora. Senzor naredi projekcijo prostora, v katerem se nahajate. Ena izmed moanosti uporabe projekcije prostora je virtualna oprema stanovanja ali uporaba stanovanja kot virtualne sobe za sestanek in druge dejavnosti (Crabb, 2013). Vse senzorje program­sko nadziramo z odprtokodnimi knjianicami OpenNI in algoritmi NITE (OpenNI, 2014), ki ponujajo enake funkcionalnosti kot razvojna knjianica Kinect. Senzor Xtion je na voljo v dveh razliËicah, in sicer Xtion Live in Xtion pro. Temelji na enaki tehnologiji kot druaina senzorjev Kinect. V ozadju je infrardeËa tehnologija zaznave prostora PrimeSense. Xtion pro­movirajo izkljuËno kot senzor za osebne raËunalnike, za razliko od senzorja Microsoft Kinect ne potrebuje dodatnega napajanja. Asusove senzorje uporabljamo enako kot Kinect, vendar je programska oprema napisana z ogrodjem OpenNi. Ogrodje se uporablja v navezi z Microsofto­vim Kinectom ali drugimi senzorji druaine PrimeSense. 2.4 SenzorLeapMotion Senzor LeapMotion je majhna naprava, ki ima izje­men potencial in katere cilj je spremeniti na. naËin interakcije z raËunalniki. OmogoËa zelo natanËno zaznavanje rok in posameznih prstov. Naprava je precej natanËnej.a od senzorja Kinect (po podatkih proizvajalca tudi do dvestokrat), kar naredi interak­cijo mnogo laae izvedljivo in zelo natanËno. Glavni namen senzorja LeapMotion ni v tridimenzionalni zaznavi prostora, temveË v zelo natanËni zaznavi pr­stov in njihovi integraciji z obstojeËimi aplikacijami. Njegovo mesto je ob tipkovnici na pisalni mizi (Hod-son, 2013). 2.5 Senzor MYO Senzor MYO (Nuwer, 2013) sicer ne zaznava prosto­ra s pomoËjo strukturne svetlobe, .e vedno pa spada v skupino senzorjev, ki znajo zaznati in prepoznati doloËene gibe telesa ter kretnje. MYO zaznava giba­nje povsem drugaËe, in sicer s spremljanjem mi.iËne aktivnosti in z zaznavo gibov. Mi.iËno aktivnost spremljamo s pomoËjo merjenja elektriËne aktivnosti v mi.icah (EMG ‡ elektromiografija). 3 RAZVOjNE KNjIŽNICE Naprave za zaznavo kretenj in zvoka ne bi zaaivele brez razvojnih knjianic, ki razvijalcem omogoËajo ra­zvoj inovativnih ter nadgradnjo obstojeËih aplikacij. Veliko .tevilo knjianic je prosto dostopnih. Knjianice sestavljajo zbirke naprednih algoritmov, ki znajo analizirati vhodne podatke ter rezultate teh analiz sporoËiti uporabniku razvijalcu. VeËina razvojnih knjianic je povezanih z napravo in njeno uporabo. OpenNi in OpenKinect (OpenNI, 2014) sta prime­ra prosto dostopnih knjianic, ki znajo manipulirati razliËne naprave, pomembno je le, da merijo prostor s pomoËjo strukturirane svetlobe (kompozitni vme­sniki s tehnologijo PrimeSense). Tabela 2:Razvojne knjianice Knjianica Prosto dostopna Naprava/senzor Platforma Kinect for Windows Ne Kinect Windows OpenNi framwork Da PrimeSense Win/Linux/Mac OpenKinect framework Da Kinect Win/Linux/Mac Pointcloud library Da Kintect, PrimeSense Win/Linux/Mac LeapMotion SDK Ne LeapMotion Win/Linux/Mac Myo SDK Ne MYO Win/Linux/Mac 3.1 Odprtokodna knjianica OpenNI in zbirka algoritmov NiTE OpenNI je neprofitna organizacija, ustanovljena z namenom promocije, standardizacije in interopera­bilnosti med naravnimi uporabni.kimi vmesniki, napravami, aplikacijami in vmesnim slojem. Open-NI je najveËje odprtokodno ogrodje, ki omogoËa za­znavo prostora ter dostop do podatkov dinamiËnih senzorjev (globinska slika, zvoËni podatki, kretnje). Ogrodje ima veliko skupnost, ki doprinese s prosto dostopnim naborom knjianic in vtiËnikov ter s tem raz.irja samo jedro ogrodja OpenNi (OpenNI, 2014). Jedro sestavlja veË komponent, ki skrbijo za: 1) analizo celotnega telesa (sledenje sklepom, kot sta npr. komolec ali koleno), 2) analiza posameznih toËk na roki (zaznava pr­stov), 3) razpoznavanje kretenj uporabnika (npr. mahanje rok) in 4) analiza okolice (loËevanje med objekti in osebami). NITE (angl. Natural Interface Technology for End-User) je zbirka algoritmov, ki pomenijo vmesno pro­gramje in omogoËajo tridimenzionalni raËunalni.ki vid (NiTE, 2014). Ogrodje NITE je znano po majhni porabi procesorske moËi ter delovanju na razliËnih platformah (Linux, Windows, Mac OS in Android). Zbirko algoritmov NITE uporabljajo in promovirajo senzorji PrimeSense in Asus. Razvijalci ob nakupu strojne opreme dobijo velik nabor osnovnih uËnih pri­merov, implementiranih z algoritmi OpenNI in NITE. 3.2 Razvojna knjianica MicrosoftKinect SDK Razvojna knjianica Kinect omogoËa razvijalcem pro­gramske opreme razvoj interaktivnih aplikacij s pod­poro glasovnim ukazom in kretnjam, s katerimi nad­zorujemo in upravljamo aplikacije. Knjianica poleg prepoznave glasovnih ukazov implementira tudi dve glavni kretnji: klik in prijem. V prej.njih razliËicah je bil klik implementiran po principu uËinka .hover«, v zadnji verziji (verzija 1.7) pa je implementiran v obli­ki standardnega klika, to je .pritisni za izbiro«. Kret­nja za prijem je nova in omogoËa prijem elementov za premikanje po zaslonu (angl. drag and drop) ter poenostavi pomikanje po seznamu elementov (Clark idr., 2012). Na sliki 1 je prikazana groba arhitektura razvojne knjianice Kinect. Slika 1: Razvojna arhitektura programske knjianice Kinect, verzija 1.7 (Microsoft, 2013) Sestavljajo jo: 1) strojna oprema Kinect (senzor Kinect in USB vozli.Ëe za povezavo z raËunalnikom); 2) gonilniki jedra za napravo Kinect ‡ nivo je sestav­ljen iz sistemskih gonilnikov, ki nadzirajo zvoËne in video naprave ter imajo dostop do celotnega sklada USB; 3) avdio in video gradniki, ki skrbijo za pretok po­datkov (barva, globina, skelet); 4) DirectX Media Object (DMO), ki skrbi za obliko­vanje snopa iz sistema mikrofonov ter lokalizacijo prepoznave govora; 5) standardni aplikacijski vmesniki za operacijske sisteme Windows. IZKU©NjEPRI RAZVOjURE©ITVE ADORA ADORA (ADORA, 2014) re.uje problem ponavljajo-Ëe dezinfekcije kirurga med operacijo zaradi ogleda bolnikovih podatkov med posegom. Kirurg mora za ogled podatkov o bolniku med posegom zapustiti bolnika in s tem sterilno polje ter podatke (slikovno gradivo, rentgenske slike, izvidi) poiskati prek apli­kacijskega vmesnika na raËunalniku zunaj sterilnega obmoËja. Pred vrnitvijo k operacijski mizi se mora znova razkuaiti. Proces ogleda podatkov o bolni­ku in kasnej.a ponovna razkuaevanja se med kom­pleksnimi operacijskimi posegi izvedejo vsaj .tiri­krat. To pomeni izgubo Ëasa, veËjo moanost strokov­nih napak, poveËano porabo opreme (pla.Ë, rokavice, maska, elektrika, zdravila, voda). Optimalna re.itev ni niti sodelovanje koga drugega (poslati asistenta, naj si ogleda podatke zunaj sterilnega polja namesto kirurga ter verbalno posreduje informacije), saj le ki­rurg sam natanËno ve, kaj potrebuje. Mi smo zdravni­kovega podatkovnega pomoËnika pripeljali do ope­racijske mize, kjer si s preprostimi gibi ali glasovnimi ukazi dokumentacijo ogleda z vseh zornih kotov. To­rej le dvigne pogled in uporabi roko. To smo dosegli z uporabo naprednih brezdotiËnih vmesnikov. ADORA je zdravnikov interaktivni asistent, ki omogoËa edinstven prikaz informacij o bolniku pred operacijskimi posegi in med njimi. S pomoËjo razpoznave gibov oz. kretenj in zvoka zagotavlja preprostej.o, naravnej.o in uËinkovitej.o komuni­kacijo Ëlovek ‡ raËunalnik. Je produkt znanja stroke, sodobnih informacijsko-komunikacijskih tehnologij ter napredne strojne opreme, ki s preprosto uporabo brezdotiËne interakcije kraj.a Ëas trajanja posegov ter s tem neposredno vpliva na ekonomske in ekolo.ke vidike zdravstvene oskrbe. V razvoj re.itve smo vkljuËili moderne naËine interakcije Ëlovek ‡ raËunalnik (kretnje in zaznava zvoka). Z brezdotiËnim upravljanjem namenske pro­gramske opreme na domenskih raËunalnikih znotraj medicinske ustanove smo olaj.ali delo kirurgom med operacijskimi posegi. Pridobljene izku.nje in dobre prakse smo povzeli v nadaljevanju, sestavljajo pa jih tile izzivi: 1) zasnova grafiËnega vmesnika, prilagojenega naËi­ nu dela s kretnjami in zvoËnimi ukazi, 2) umerjanje senzorja in pravilna izbira aktivne ose­ be izmed zaznanih, 3) pravilna zaznava in identifikacija zvoËnega vira, 4) pravilna interpretacija zvoËnega ukaza, 5) implementacija naprednih kretenj in funkcional­ nosti, ki niso podprte v osnovni razvojni knjianici Kinect (toËkovna rotacija, dinamiËna poveËava ‡ sledljiva in prilagodljiva, prikaz slik DICOM (Bla­ zona & Koncar, 2007)). Prvi izziv je bil zasnova grafiËnega vmesnika, ki mora biti intuitiven in prilagojen delu s senzorjem Kinect. Pri zasnovi grafiËnega vmesnika smo se mo­rali oddaljiti od .klasiËnega« naËrtovanja poslovnih uporabni.kih vmesnikov in nasloviti izzive, pove­zane z novimi naËini interakcije, to je uporabnik ‡ kretnja ‡ aplikacija. Pomagali smo si z analizo ob­stojeËih re.itev in pregledov smernic oblikovanja, podanih v razvojni knjianici Kinect (Ebert, Hatch, Thali & Ross, 2013). Uporabni.ki vmesnik mora biti prilagojen novim uporabni.kim kontrolam. Pri naËrtovanju interaktivnih aplikacij je zelo pomemb­no vkljuËiti jasna povratna sporoËila do uporabnika (bodisi grafiËnega ali glasovnega tipa). Prav tako je v aplikacijah, ki uporabljajo kretnje, smiselno vkljuËiti interaktivno pomoË, ki uporabnika nauËi uporabe aplikacije s kretnjami in zvoËnimi ukazi. VodiË uporabniku naprej predstavi tipe kretenj, nato pa od njega zahteva realizacijo funkcionalnosti z uporabo le-teh. Pri tem uporabnika spozna s kret­njami in zvoËnimi ukazi, ki so potrebni za upravlja­nje re.itve ADORA. Med razvojem smo naleteli na teaave pri kalibra­ciji senzorja Kinect. Problemi so nastali predvsem pri zaznavi uporabnika iz razliËnih razdalj od senzorja in v zaznavi primarnega uporabnika ob prisotnosti veËjega .tevila uporabnikov. V operacijski sobi je .tevilo prisotnih uporabnikov, ki stojijo tesno skupaj, vsaj tri ali veË. Senzor Kinect zazna vse uporabnike kot aktivna telesa (skeleti). Z uporabo korekcijskih faktorjev smo umerili senzor glede na podroËje in prostor uporabe re.itve. S tem fokusiramo senzor samo na doloËen zvoËni tok, to je zvoËni tok aktivne osebe. Zaznavanje in razumevanje zvoËnih ukazov je pomenilo poseben izziv, ki je zahteval poznava­nje tujih jezikov in brezhibno izgovarjavo. Govor­na podpora za jezike je omejena na trinajst jezikov, med katerimi zaenkrat .e ni sloven.Ëine, zato smo pri projektu izbrali ameri.ko angle.Ëino. Prepoznava zvoËnih ukazov poteka v fazah. Najprej senzor pri­merja zvoke z izbrano slovnico, v kateri so vsi zvoËni ukazi. Slovnico lahko doloËimo dinamiËno ali pa je statiËna v obliki dokumenta XML. Za uspe.no zazna­vo zvoËnih ukazov je potrebna izgovarjava s pravil­nim naglasom in intonacijo. ZvoËni ukazi omogoËajo navigacijo po aplikaciji, izbiro elementov in urejanje objektov. Z navigacijo in izbiro elementov nismo imeli po­sebnih teaav. Urejanje elementov je postavilo nove izzive. V na.em primeru gre za digitalne zdravstve­ne slike posebnega formata DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Eden izmed izzi­vov je bila funkcionalnost poveËave slike, pri kateri smo poleg vertikalne in horizontalne osi potrebo­vali podatke tudi z osi Z, ki predstavlja oddaljenost osebe od senzorja. Pravilno je bilo treba doloËiti ko­liËnik poveËave glede na premik roke zaznane ose­be. Teaavo smo re.ili s sorazmernim spreminjanjem glede na hitrosti premika roke (pospe.kometer). Pri testiranju se je tak.en naËin poveËave slike pokazal za uËinkovitega, saj uporabnik sam nadzira hitrost in smer poveËave slike. Prav tako je bilo treba do­loËiti sredi.Ëno toËko poveËave slike. To smo re.ili s transformacijo koordinat trenutne pozicije indikator­ja zaznane roke na gradniku s sliko v toËko na sami sliki. S tem smo pridobili ustrezno sredi.Ëno toËko, ki je potrebna pri poveËavi slike. Pri razvoju smo se draali dobrih praks brezdotiËnega upravljanja in na­ravne interakcije. 4.1 Prihodnost informacijskih re.itevin brezdotiËnih vmesnikov Prednosti uporabe naprednih brezdotiËnih naprav za komunikacijo z uporabnikom se kaaejo na razliËnih ravneh, so pa precej odvisne od problema, ki ga in­formacijska re.itev odpravlja. Pri vpeljavi re.itve ADORA se je to pokazalo v kraj.em Ëasu operacij­skega posega, varnej.em posegu in drugimi pozitiv­nimi kriteriji (manj.i stro.ki ‡ materialni, operativni; bolnik je kraj.i Ëas v anesteziji). Pridobljene predno­sti so v primeru projekta ADORA tudi odvisne od informatike, ki je kot neizkori.Ëeni dejavnik razvoja znala povezati razliËne discipline ter s tem realizirati inovacijo, ki kirurgom laj.a vsakodnevna opravila. ©e vedno se bomo sreËevali z enakimi izzivi kot sedaj. Kljub uporabi naprednih brezdotiËnih naprav je .e vedno treba povezati obstojeËe sisteme, poskrbe­ti za varnost podatkov, naËrtovati novo uporabni.ko izku.njo, preizkusiti re.itev ter seveda ves Ëas ime­ti stranko ob strani. Informatika ostaja gonilna sila razvoja, ki povezuje razliËne discipline ter ustvarja nove re.itve in nove trge. 5 SKLEP Vpeljava naprednih re.itev, ki optimizirajo ali revo­lucionirajo naËin interakcije Ëlovek ‡ raËunalnik, je omejena samo z na.o kreativnostjo in sposobnostjo naprednih naprav. Uporaba brezdotiËnih naprav v poslovnih aplikacijah ne bo zaaivela globalno, tem­veË bomo prej priËa manj.im domensko specifiËnim re.itvam, ki bodo prerasle v globalne re.itve. V prihodnjih letih priËakujemo hiter razvoj sen­zorjev razpoznave skeleta, prstov, kretenj in zvo­ka, .e posebno pa porast .tevila aplikacij, ki bodo izkori.Ëale funkcionalnosti teh naprav. Aplikacije, ki bodo omogoËale upravljanje raËunalnika in drugih naprav z uporabo brezdotiËne interakcije, bodo poËa­si, a vztrajno zaËele nadome.Ëati obstojeËe. Prostora za aplikacije je po raziskavah (Marketsandmarkets. com, 2013) veË kot dovolj, saj jih bomo na.li na trgih interaktivnih zaslonov, v zdravstveni oskrbi, v svetu zabave in potro.ni.kih naprav. Napredne naprave in senzorji bodo na vsaki pisalni mizi, v avtomobilih in v na.ih dnevnih sobah, trgovinah, oblaËilih, skratka povsod ‡ za njihovo brezhibno delovanje pa bo po­skrbela informatika. 6 LITERATURA IN VIRI [1] ADORA. (2014). Adora Project. Obiskano decembra 2013 na www.adora-med.com. [2] Alexander, L. (2011). Microsoft: Kinect Hits 10 Million Units, 10 Million Games. [3] Blazona, B.& Koncar, M. (2007). HL7 and DICOM based in­tegration of radiology departments with healthcare enterprise information systems. International Journal of Medical Infor­matics, 76, Supplement 3(0), S425-S432. doi: http://dx.doi. org/10.1016/j.ijmedinf.2007.05.001. [4] Clark, R. A., Pua, Y.-H., Fortin, K., Ritchie, C., Webster, K. E., Denehy, L. & Bryant, A. L. (2012). Validity of the Micro-soft Kinect for assessment of postural control. Gait & Po­sture, 36(3), 372‡377. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.gait­post.2012.03.033. [5] Crabb,A. (2013). PrimeSense™ Unveils Capri,World’s Smal­lest 3D Sensing Device at CES 2013. Google IO Conference. Obiskano februarja 2014 na http://www.primesense.com/ news/primesense-unveils-capri/. [6] Dibbell, J. (2011a). Controlling computers with our bodies. MIT Technology Review, May/June 2011(July 2013). [7] Dibbell, J. (2011b). Gestural Interfaces. [8] Ebert,L.C., Hatch,G., Thali,M.J.&Ross,S. (2013). Invisible touch-Control of a DICOM viewer with finger gestures using the Kinect depth camera. Journal of Forensic Radiology and Imaging, 1(1), 10‡14. doi: 10.1016/j.jofri.2012.11.006. [9] Epstein, Z. (2013). Microsoft says Xbox 360 sales have sur­passed 76 million units, Kinect sales top 24 million. [10] Gonzalez-Jorge, H., Riveiro, B.,Vazquez-Fernandez, E., Mar­tínez-Sánchez, J. & Arias, P. (2013). Metrological evaluation of Microsoft Kinect and Asus Xtion sensors. Measurement, 46(6), 1800‡1806. doi: 10.1016/j.measurement.2013.01.011. [11] Hodson, H. (2013). Leap Motion hacks show potential of new [15] NiTE. (2014). Natural Interface Technology for End-User libra­ gesture tech. New Scientist, 218(2911), 21. doi: http://dx.doi. ries. org/10.1016/S0262-4079(13)60864-7. [16] Nuwer, R. (2013). Armband adds a twitch to gesture control. [12] Khoshelham, K., &Elberink, S. O. (2012). Accuracy and Reso- New Scientist, 217(2906), 21. doi: http://dx.doi.org/10.1016/ lution of Kinect Depth Data for Indoor Mapping Applications. S0262-4079(13)60542-4. Sensors, 12(2), 1437‡1454. [17] OpenNI. (2014). OpenNI framework. Obiskano februarja 2014 [13] Marketsandmarkets.com. (2013). Gesture Recognition & Touch­ na www.openni.org. less Sensing Market (2013 ‡ 2018):By Technology (2D, 3D, Ultra­ [18] Prentice, S., &Ghubril, A. C. (2012). Hype Cycle for Human- sonic, IR, Capacitive); Product (Biometric, Sanitary Equipment); -Computer Interaction. Gartner. Application (Healthcare, Consumer Electronics, Automotive); [19] Zalevsky, Z., Shpunt, A., Maizels, A. & Garcia, J. (2007). Geography (Americas, EMEA, &APAC) Market Analysis. Method and System for object reconstruction, Patent nr. [14] Microsoft. (2013, 23423). Kinect for Windows SDK. Obiskano WO2007043036. Obiskano januarja 2014 na http://patents­ januarja 2014 na www.microsoft.com/kinect. cope.wipo.int/search/en/WO2007043036. • Kristjan Ko.iËje asistent za podroËje informatike naFakulteti za elektrotehniko, raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Mariboru. Njegovo raziskovalnopod­roËje zajemapodroËje razvoja informacijskih sistemovin storitevs poudarkomna analiziin naËrtovanjuarhitekture informacijskih sistemov. Sodelovaljepri veË domaËihin mednarodnihprojektihs podroËja razvoja informacijskih sistemov.Vposlovni karierisije nabral veliko izku.enj,kijihv okviru pedago.kega dela aktivnoprena.anamlaj.e generacije.Je avtorin soavtorveËstrokovnihin znanstvenih prispevkovv domaËihintuji literaturi.Leta2012je ustanovilekipo Adora, sedaj podjetje ADORA-MED, d. o. o., katerega glavni namen je pomagati kirurgom z uporabo napredne brezdotiËne tehnologije. • Marjan HeriËkojeredniprofesorza informatikonaFakultetiza elektrotehniko, raËunalni.tvoin informatiko UniverzevMariboru,kjerje nosilecveËpredmetov, ki so v pristojnosti In.tituta za informatiko. Je namestnik predstojnika in.tituta ter vodja laboratorija za informacijske sisteme. Doktoriral je leta 1998 na Univerzi v Mariboru na podroËju zagotavljanja kakovosti objektno orientiranega razvoja programske opreme. Njegovo raziskovalno delo zajema vsa podroËja razvoja sodobnih informacijskihre.itevin storitevs poudarkom na naprednih pristopihk modeliranjuin naËrtovanju informacijskih sistemov, naËrtovalskih vzorcih in metrikah. Interaktivni konceptualni apletiv i-uËbeniku kot mediatorji problemskih znanj 1Alenka Lipovec, 2Igor Pesek, 2Blaa Zmazek, 1Darja Antolin 1 Univerza v Mariboru, Pedago.ka fakulteta, Koro.ka cesta 160, 2000 Maribor 2 Univerzav Mariboru,Fakultetaza naravoslovjein matematiko,Koro.ka cesta160,2000 Maribor alenka.lipovec@uni-mb.si; igor.pesek@uni-mb.si; blaz.zmazek@uni-mb.si; darja.antolin@uni-mb.si IzvleËek E-uËbeniki si pospe.eno odpirajo pot v slovenske .ole. Njihova bistvena prednost pred klasiËnimi uËnimi viri naj bi bila interaktivnost. Žal so inte­raktivni elementi vsepreveËkratlev vlogi dajalca povratne informacije. Zatoopredelimo pojem visoko interaktivnih konceptualnih elementovin opi.emo konkreten primer apleta, ki sluai razvijanju problemskega znanja. Kot primer dobrih e-uËbenikov navajamo slovenske i-uËbenike za mate­matiko. EmpiriËni podatki evalvacije i-uËbenikov kaaejo na dvig matematiËnih doseakov uËencevprirutinskoproceduralnem, konceptualnemin problemskemtipuznanja.Predlagamo,dajesmiselnovisoka vkljuËenost konceptualnihapletov zahtevanatudivpostopkupotrjevanja e-uËbenikov. KljuËne besede: interaktivnost, aplet, uËbenik, matematika,problemsko znanje. Abstract Interactive Conceptual Applets in I-Textbook as Mediators of Problem Based Knowledge E-textbooks are increasingly making their way into Slovenian schools. Their key advantage over traditional teachingresources should be their interactive nature. Unfortunately, the role of interactive elements is too often only in providing feedback. Therefore, we define the concept of interactive conceptual elements and describe a concrete example of an applet which fosters problem-solving knowledge. Slovenian i-textbooks for mathematics are provided as an example of good e-textbooks. Empirical data on the evaluation of i-textbooks show an increase in mathema­tical achievementsatroutinelyprocedural, conceptualandproblem-solving typesof knowledge.Weproposeareasonable shareof conceptual applets in e-textbooks as a formal requirement in e-textbook validation procedure. Key words: interactivity, applet, textbook, mathematics,problem-based knowledge 1 UVOD Eden izmed primanjkljajev .olske matematike je v tem, da uËenci na niajih stopnjah redko sreËajo .pravo matematiko«. RaËunstvo, ki je prevladujoËe v niajih razredih, namreË nima lastnosti matematike kot znanosti, za katero je znaËilno re.evanje problemov. Problemi so naloge, pri katerih re.evalcuni vnaprej poznana strategija re.evanja.Alije neka naloga problem ali ne, je odvisno od tega, kako izku.en je re.evalec.Zre.evanjem problemov razvijamot.i. problemska znanja oz. znanja,kiso uporabna tudiv drugaËnih okoli.Ëinah od uËeËe.Vzadnjih letihvslovenski .olski prostor vpeljujemo problemski pouk, pri katerem uËenci igrajo vlogo raziskoval­cev.PouËevanjenajbi temeljilona re.evanju problemov,eks­perimentiranju in dokazovanju, povezovanju razliËnih mate­matiËnih vsebin ter na komunikacijiomatematiËnih problemih in o matematiki na splo.no. Iskanje matematiËno bogatih okoli.Ëin, ki omogoËajo napovedovanje, sklepanje, argumenti­ranje ipd., je zato postalo pomembno. UËitelji take primere najveËkrat i.Ëejo v uËbenikih. Žal slovenski uËbeniki niso najbolj.i;justin, KlemenËiË in »epiË (2012) izpostavljajo, da so teako berljivi in preveË abstraktni. I-uËbeniki so novost v slovenskem .olskem pro­storu. V prispevku bomo predstavili temeljne znaËil­nosti slovenskih i-uËbenikov, ki so nastali v projektu E-uËbeniki s poudarkom naravoslovnih projektov v osnovni .oli, katerega nosilec je v okviru evropskih socialnih skladov Ministrstvo za .olstvo in .port, ki je izvedbo projekta zaupalo Zavodu RS za .olstvo. Projekt je potekal od 1. 7. 2011 do 31. 8. 2014. Avtorji so bili del oaje projektne skupine, sam projekt je na­tanËneje predstavljen v monografiji Slovenski i-uËbe­niki, ki so jo uredili Pesek, Zmazek in Milek.iE (2014). V tem prispevku se bomo osredinili na visoko inte­raktivne elemente oz. aplete, za katere menimo, da so kljuËna komponenta i-uËbenikov. Aplet je majh­na in relativno preprosta programska aplikacija, ki je zgrajena okrog predhodno konstruirane grafiËne reprezentacije. V okviru projekta je nastalo pribliano 5000 apletov razliËnih tipov. Klasificirali jih bomo in jih natanËneje pregledali. Spra.evali se bomo, ali vkljuËitev t. i. konceptualnih apletov v pouk mate­matike pri mlaj.ih uËencih lahko vpliva na razvoj problemskih znanj. Na konkretnem primeru aktiv­nosti Blatno mesto bomo prikazali, kako so mlaj.i uËenci re.evali kontekstualizirano nalogo s podroËja teorije grafov brez uporabe tehnologije. Aktivnost je povzeta po Fellows (1993). Aplet Blatno mesto, ki je nastal v okviru prej omenjenega projekta, aktivnost umesti v virtualno okolje in s tem ponudi moanost za razvoj problemskih znanj. 2 E- IN I-U»BENIK UËinek uporabe e-gradiv v izobraaevanju je .e vedno predmet mnogih raziskav. Means, Toyama, Murphy, Bakia in Jones (2009) so s sistematiËno metaanalizo veË kot sto raziskav s podroËja uporabe informacij­ske in komunikacijske tehnologije v izobraaevanju izlu.Ëili dve ugotovitvi: najmoËnej.i pozitivni vpliv na znanje uËencev je mogoËe zaznati pri kombinirani metodi pouËevanja (angl. blended learning) ter pri uporabi digitalnih manipulatorjev, ki sproaijo aktiv­no uËenje. Shachar in Neumann (2010) po analizi 125 razi­skav, ki so zajele veË kot 20.000 uËencev, ugotavljata, da uËenje na daljavo vpliva na dvig uËnih doseakov bolj kot tradicionalno uËenje v aivo. Žal pa je veËina raziskav, zajetih v obeh metaanalizah, vkljuËevala odrasle in natanËnej.i pregled rezultatov pokaae po­zitivne uËinke le za dijake in .tudente. Cavanaugh, Gillan, Kromrey, Hess in Blomeyer (2004) po pre­gledu spoznanj 14 .tudij, ki so zajele veË kot 7000 uËencev, ugotavljajo, da ni razlik v uËnih doseakih pri osnovno.olcih, ki se uËijo na daljavo, in tistih, ki se uËijo na tradicionalen naËin. Podobno Balanskat, Blamire in Kefala (2006) izpostavljajo posebno iz­razite pozitivne uËinke pri osnovno.olskih uËencih pri maternem jeziku, manj izraziti, a pozitivni uËin­ki so pri naravoslovju, pri matematiki pa uËinka ni zaznati. Po drugi strani pa isti avtorji izpostavljajo pozitivno korelacijo med Ëasom uporabe informa­cijske in komunikacijske tehnologije pri pouku in matematiËnim rezultatom na PISI. VeË mednarod­nih raziskav (npr. PISA, TIMSS in SITES) potrjuje domnevo, da v povpreËju uËenci, ki imajo dostop do raËunalnika v .oli, odstopajo od uËencev, ki nimajo tega dostopa; pri Ëemer se uËni doseaek uËencev za­radi uporabe informacijsko-komunikacijske tehno­logije ne spremeni (izbolj.a) bistveno, prednosti so vidne predvsem v poveËani motivaciji (Jewitt, Had-jithoma-Garstka, Clark, Banaji & Selwyn, 2010) in samostojnej.em uËenju (Livingstone, 2012). »eprav je mnogo nejasnosti na tem podroËju, pa je sprejeta paradigma raËunalnika kot kognitivnega spodbuje­valca (Lesgold, 2013). Ker se v zadnjem obdobju vse veËjega trenda uporabe informacijske in komunikacijske tehnolo­gije v izobraaevanju pojavlja vse veË e-uËbenikov v obliki digitaliziranih klasiËnih (tiskanih) uËbeni­kov, ki izkori.Ëajo nove medije le kot nadomestilo, je vpeljan pojem i-uËbenik za interaktivne e-uËbe­nike. Uporaba multimedijskih elementov, vpra.anj s takoj.njo povratno informacijo in interaktivnih nalog in zgledov sama ponuja kategorizacijo elek­tronskih uËbenikov v tri ravni oz. vrste. V prvo raven e-uËbenikov spadajo t. i. d-uËbeniki, kar je skraj.ano poimenovanje za digitalizirane uËbenike. Ti uËbeniki so elektronske kopije klasiËnih tiskanih uËbenikov, torej vsebujejo samo besedilo in slike. Na drugo raven e-uËbenikov uvr.Ëamo r-uËbenike. To so bogati e-uËbeniki (angl. rich e-textbooks), ki so nadgradnja d-uËbenikov, katerim sta bila dodana zvok in video. Odvisno od prikazovalnika imajo ne­kateri dodana tudi preprosta vpra.anja s takoj.njo povratno informacijo. V tretjo raven uvr.Ëamo i-uË­benike, kar je kraj.e poimenovanje za interaktivne e­-uËbenike. I-uËbeniki niso nadgradnja r-uËbenikov, Ëeprav omogoËajo vse, kar omogoËajo r-uËbeniki. Izdelava i-uËbenikov se namreË bistveno razlikuje od vseh drugih, tako tehnolo.ko kot vsebinsko. I­-uËbeniki obiËajno temeljijo na HTML5- ali EPUB3­-standardu, s tem pa omogoËimo tudi .irok nabor aplikacij, ki jih podpirajo. GrafiËno je delitev prika­zana na sliki 1, ki je povzeta po Pesek, Zmazek in MohorËiË (2014). Slika 1: Kategorije e-uËbenikov (Pesek, Zmazek in MohorËiË, 2014) Bistvena razlika med e- in i-uËbeniki je torej v stopnji vkljuËene interaktivnosti, pri Ëemer interak­tivnost razumemo po Repolusk, Zmazek, Hvala in Ivanu. Grmek (2010) kot lastnost kontroliranega procesa komunikacije, ki vsebuje vsaj dve razliËni povratni zanki, ki sta potencialno veËkrat izvedljivi. I-uËbenik opredelimo kot e-uËbenik, v katerem pre­vladujejo (smiselno vkljuËeni) i-uËni gradniki z viso­ko stopnjo konceptualne interaktivnosti. Interaktivni gradniki visoke stopnje so skoraj izkljuËno apleti. Konceptualna interaktivnost je definirana kot inter­aktivno prirejanje med pojmom in apletom (Zmazek idr., 2012). Vsi i-uËbeniki, ki so nastali v projektu E-uËbeniki za naravoslovne predmete, so prosto do­stopni na http://eucbeniki.sio.si/. Projektna skupina je bila na zaËetku projekta pred velikim tehnolo.kim izzivom, saj si je zadala veË izhodi.Ë: • i-uËbeniki se bodo uporabljali na razliËnih napra­vah, primarna ciljna skupina so osebni raËunalni­ki in tablice; • predvidena omejitev loËljivosti zaslonov je 1024 x 768 px; • i-uËbeniki se bodo prikazovali/uporabljali v na­mensko razvitih aplikacijah za najpogostej.e ope­racijske sisteme: Microsoft Windows, Apple iOS in Android; • vsebine se bodo predvidoma nahajale lokalno na napravi, zato ni predviden dalj.i Ëas dostopanja in nalaganja vsebin; • na tablicah se bo uporabljal leaeËi in pokonËni naËin uporabe; • enotna celostna grafiËna podoba. V naËinu izvedbe interaktivnih vsebin: • je treba upo.tevati predvideni razvoj platform v prihodnje; • mora biti omogoËena moanost spreminjanja vse­bin i-uËbenika; • morajo biti posamezne uËne enote opremljene z metapodatki o umestitvi v kurikul; • uËne enote sestavljajo osnovni gradniki (besedilo, avdio in video vsebine, interaktivni elementi idr.). Izku.nje iz preteklih razpisov ministrstva, v ka­ terih ni bilo poenotenega zapisa vsebin, so pripelja­le do uporabe razliËnih formatov njihovega zapisa (HMTL, Adobe Flash, Java itd.). Razpr.enost tehno­logij in veËkrat tudi njihova nezdrualjivost je onemo­goËila vse poskuse postavitve izdelanih e-gradiv na skupno platformo. V projektu smo zato pripravili lastno XML shemo (http://eucbeniki.sio.si/elo/), ki omogoËa zapis poljubnih izobraaevalnih vsebin v formatu .xml, ki se v nekaterih pogledih konceptu­alno razlikuje od ae znanih zapisov in zato uporaba standardnih re.itev ni bila mogoËa v celoti. Re.itev za vse druge tehniËne omejitve pa je z vzponom tab­liËnih raËunalnikov ponudila tehnologija HTML5, ki je edina podprta na vseh operacijskih sistemih. EmpiriËno zasnovanih raziskav, ki primerja­jo uËinkovitost digitalnih uËbenikov v primerjavi s tradicionalnimi, je malo. Prav tako ni jasno, koliko interaktivnih elementov je vkljuËenih v t. i. digitalni uËbenik, to pomeni, da obiËajno iz opisa raziskave ni jasno, ali gre za d-, r- ali i-uËbenik. Seo in Lee (2010) v metaanalizi ugotavljata, da na pozitiven odnos osnovno.olcev do uËenja vpliva bolj digitalni kot tra­dicionalni uËbenik. Zmerno pozitivni uËinek so opa­zili pri maternem jeziku, sociologiji in naravoslovju. Pri matematiki in tujem jeziku pa je bil uËinek sicer pozitiven, vendar zelo majhen. Phuc (2011) meni, da so apleti lahko uËinkoviti pri razvijanju posebnega naËina matematiËnega sklepanja, ki posku.a pojasni­ti predhodno oblikovane ugotovitve. 3 APLETI KOT MEDIATORjI PROBLEMSKIH ZNANj Pri razvoju problemskih znanj je razen dobro izbrane naloge pomemben tudi naËin, kako je posredovana uËencem. V zadnjem Ëasu so pri tem uËiteljem v po­moË razliËna e-uËna gradiva. Uporaba programov dinamiËne geometrije (npr. Geogebra, Cabri, JSX) pri pouku je pomenila prelomnico za pouk matematike. E-uËna gradiva sestavljajo manj.e enote, imenova­ne e-gradniki. Aplet je eden izmed takih gradnikov. Gre za relativno majhno in preprosto programsko aplikacijo, ki je zgrajena okrog predhodno konstru­irane grafiËne reprezentacije. Zaradi zmoanosti vi­zualizacije matematiËnih konceptov in procesov ter interaktivne narave je lahko moËno pedago.ko sred­stvo (Yerushalmy, 2005). Pri upravljanju z apleti je uËencem omogoËeno samostojno preiskovanje, na­povedovanje in preizku.anje hipotez, kar so bistveni elementi problemskih znanj. Bistvo apleta je, da ne more biti, za razliko od slik, zgolj viden, ampak mora biti spremenjen. Uporaba apleta pri pouku zelo spre­meni didaktiËne pristope in diskurz v uËilnici (Repo­lusk, 2013). Ruthwein (2012) celo ponovno predlaga izvorno Tallovo idejo, da je tehnologija z dinamiËno geometrijo tako spremenila pouk, da bi namesto di­daktiËnega trikotnika (uËitelj ‡ uËenec ‡ uËna snov) morali zaËeti govoriti o didaktiËnem .tirikotniku (uËitelj ‡ uËenec ‡ uËna snov ‡ tehnologija). Hkrati pa Ruthwein poudarja, da vkljuËitev tehnologije v pouk ne spremeni uËnih izidov, Ëe pouk ostaja osnovan na postopkih in transmitivnih metodah. Žal so v Sloveniji e-gradiva vse preveËkrat samo digitalizirane oblike klasiËnih gradiv ali pa se inte­raktivnost udejanja le skozi povratno informacijo. »eprav je ena od bistvenih prednosti raËunalnika, da lahko uËencu takoj odgovori, ali je nalogo re.il pra­vilno ali ne, s tem pri uËencu lahko razvijamo le niaje taksonomske tipe znanja, kot sta npr. priklic dejstev ali izvedba vnaprej pojasnjenih procedur. Na desni strani slike 2 lahko opazujemo tak aplet desno spo­daj. Aplet najdemo v i-uËbeniku Matematika 7. UËe­nec poveae raËun z rezultatom, ki ga pridobi po prej pojasnjenem postopku se.tevanja ulomkov. Ta aplet pri uËencu razvija t. i. proceduralni tip znanja. Aplet na levi strani slike 2 pa po drugi strani pri uËencu razvija povezovanje razliËnih znanj in spodbudi t. i. konceptualni tip znanja. UËenci z zlaganjem tan­gramskih ko.Ëkov ozave.Ëajo vedenje o ekvivalent­nih ulomkih, ki je temelj algoritma se.tevanja. Card, Mackinley in Shneiderman (v Kordi­gel, 2008) so ae leta 1999 postavili domnevo, da raËunalni.ko podprte grafiËne reprezentacije pri­spevajo k znanju uËencev. Domneva v splo.nem ne drai, ker je treba biti pozoren na tip grafiËne repre­zentacije. Samo .dobra« grafiËna reprezentacija na­mreË doseae aktivnost uËenca. Na podroËju slikanic Nikolajeva (2003, v Haramija & BatiË, 2013) ponudi klasifikacijo na simetriËno vizualno reprezentacijo, pri kateri slika ni nosilec novih informacij, komple­mentarno vizualno reprezentacijo, pri kateri .ele besedilo in slika skupaj tvorita informacijo, in stop­njevalno vizualno reprezentacijo, pri kateri slika pre­sega informacijo, ki jo prina.a besedilo, in je nujna za razumevanje informacije. Tao (v Kordigel, 2008) predlaga tri skupine, in sicer so to organska grafiËna reprezentacija, ki uËencu pomaga pri dojemanju pomena, suplementarna grafiËna reprezentacija, ki prina.a dodatne informacije, ki niso nujne za razu­mevanje, in irelevantna grafiËna reprezentacija, pri kateri slika nima smiselne povezave z uËno snovjo. Slika 2: Konceptualni in proceduralni aplet (Vir:http://eucbeniki.sio.si/iucbeniki/) Churchill (2007) loËi informacijske, predstavitvene, vadbene, kontekstualne, simulacijske in konceptual­ne aplete. V nadaljevanju nas bodo zanimali le kon­ceptualni apleti. Gre za aplete, ki so stopnjevalne (po Nikolajevi), organske (po Tao) in konceptualne (po Churchill) narave. Za te aplete je znaËilno, da uËencu omogoËijo pomoË pri izgradnji pojma oz. koncepta. Gre za reprezentacijo temeljnega koncepta enote vse­bine ali tudi veË konceptov, ki so povezani s trenutno uËno tematiko. Brez apleta je razumevanje koncepta za uËenca oteaeno. Primera konceptualnih apletov, ki uËencu pomagata pri izgradnji pojmov, sta na sliki 3. Najdemo ju v uËbenikih Fizika 8 in Matematika 4. Premikanje drsnikov omogoËi intuitivno idejo za Hookov zakon, tehtnica pa omogoËi uËencu razume­vanje pojmov enaËba in neenaËba. Oba apleta simu­lirata eksperiment, ki bi zaradi napak pri merjenju in netoËnih merilnih instrumentov lahko pri mlaj.ih uËencih povzroËil napaËne predstave. Primera konceptualnih apletov, pri katerih se po­vezuje veË konceptov, vidimo na sliki 4. Primera sta iz i-uËbenikov za matematiko za prvi (Vega 1) in tretji letnik gimnazij (Vega 3). Pri prikazih podatkov dijak spreminja stolpËni diagram in opazuje spremembe na ostalih prikazih podatkov, pri krivuljah drugega reda pa z vnosom koeficientov spremlja razliËne kri­vulje drugega reda. Oba apleta dijaka nagovarjata k povezovanju pojmov, in sicer enkrat prikazov podatkov in enkrat stoanic. Povezovanje konceptov med seboj je temelj razumevanja uËne snovi. Skozi nastanek kognitivnih shem postane uËna snov za uËenca stisljiva, s tem pa nastane moanost ume.Ëanja novih konceptov v ob­stojeËo strukturo (Skemp, 1978). Oba apleta dijaku Slika 3: Konceptualna apleta za Hookov zakon in enaËbo/neenaËbo (Vir:http://eucbeniki.sio.si/iucbeniki/) Slika 4: Povezovanje pojmov pri statistiki in pri krivuljah drugega reda skozi konceptualna apleta(Vir:http://eucbeniki.sio.si/iucbeniki/) odvzameta breme proceduralnih postopkov (risanja Apleti zlahka omogoËijo kontekstualizacijo mate­prikazov oz. grafov) in mu omogoËita, da se osredo-matiËnih vsebin. Primera za najmanj.i skupni veËkrat­toËi na konceptualno komponento. Podobno vlogo nik (Matematika 7) in kvadratno funkcijo (Vega 2) igra aplet Blatno mesto, ki ga bomo v nadaljevanju vidimo na sliki 5. Povezovanje z aivljenjskimi prime­predstavili podrobneje. ri uËencem olaj.a uËno snov in jo naredi laae dostop­ no v kognitivni shemi. Slika 5: Kontekstualizirana konceptualna apleta za najmanj.i skupni veËkratnik in kvadratno funkcijo (Vir:http://eucbeniki.sio.si/iucbeniki/) Ko uËencem predstavimo aivljenjsko vpet pro­blem, je najprej potreben kritiËen razmislek, katere pogoje bomo upo.tevali in katere zavrgli pri izgrad­nji matematiËnega modela. Re.evanje znotraj mate­matiËnega problema je nato obiËajno rutinsko. Pri nekaterih problemih pa se lahko zgodi, da je prav re.evanje znotraj matematiËnega modela zanimiv vir matematiËnega razmi.ljanja. V nadaljevanju bomo predstavili tak primer. Aktivnost Blatno mesto spada na matematiËno podroËje teorije grafov, specialnodi­daktiËno pa v sklop procesnih znanj, natanËneje med problemska znanja. BLATNO MESTO ‡ PRIMER KONCEPTUALNEGA APLETA Aktivnost Blatno mesto je povzeta po Fellows (1993). V nadaljevanju bomo najprej opisali aktiv­nost, nato utemeljili, da skozi to aktivnost lahko razvijamo problemska matematiËna znanja ae v niajih razredih osnovne .ole, in nazadnje pokaza­li, kako z apletom aktivnost umestimo v i-uËbenik Matematika 5. V Blatnem mestu (slika 6) aelijo prebivalci asfaltira­ti ceste z minimalnimi stro.ki. Župan mesta vztraja pri tem, da nekatere ceste morajo biti asfaltirane in da je ta teaava prednostna. Asfaltirali bodo toliko cest, da bo vsak lahko pri.el kamor koli. Vseeno jim je tudi, ali je pot potovanja po asfaltirani cesti zato dalj.a. Ne aelijo velikih stro.kov. Asfaltiranih mora biti toliko cest, da lahko vsakdo potuje po asfaltirani cesti od svoje hi.e do katere koli druge hi.e v mestu. Toda asfaltiranje mora biti opravljeno z minimalnimi stro.ki, ker bo pre­ostanek mestnega sklada uporabljen za izgradnjo me­stnega plavalnega bazena. Teaavi sta v tem, kako pri­praviti shemo asfaltiranja, da bo tak.na, kot si jo aelijo prebivalci, in kako povezati mesto z mreao asfaltiranih cest upo.tevajoË minimalne stro.ke asfaltiranja. Odse­ki na zemljevidu Blatnega mesta prikazujejo stro.ke za izgradnjo posamezne ceste. Cena asfaltiranja je izraËu­nana s se.tevanjem izbranih cest za asfaltiranje. Slika 6: Blatno mesto (Vir:www.google.com/educators/activities/unpluggedTeachersDec2006.pdf) MatematiËno gledano gre za problem iz teori­je grafov. To podroËje je lahko bogat vir problemov za mlaj.e uËence (Novak, 2007). Grafi so strukture, ki jih sestavljajo toËke in povezave. »e struktura ne vsebuje kroanih poti, tak graf imenujemo drevo. V na.em problemu i.Ëemo minimalno vpeto drevo po­vezanega obteaenega grafa. To pomeni, da i.Ëemo podmnoaico povezav, ki tvori najcenej.e drevo, tj. povezuje vse hi.e brez kroanih poti. Re.itev lahko vedno najdemo z uporabo Kruskalovega algoritma (Kruskal, 1956), ki ga ne bomo podrobneje opisovali. Ko tak.en problem postavimo pred uËence v prvem ali drugem triletju, uËitelj niti ne priËakuje niti ne spodbuja re.itve v smislu posplo.enega algoritma. Pomembno je, da so uËencem predstavljene verjet­ne in privlaËne problemske zgodbe, ki zagotavljajo re.evanje skozi igro. V literaturi (Felllows, 1993) naj­demo, da nekateri petletniki zaËnejo s tem, kje naj bi bil postavljen nov plavalni bazen v mestu in kateri vozel predstavlja njihovo hi.o. Torej, Ëe je razred sooËen s tak.nim problemom, ga re.uje z aktivnostjo. Nekateri uËenci hitro razumejo problem, nekateri pa potrebujejo nadaljnjo razlago, da bodo laae pri.li do re.itve. Vedno spodbudimo tiste uËence, ki razumejo problem, da ga razloaijo tistim, ki ga .e ne razumejo. Aktivnost Blatno mesto je bila v Sloveniji pilotsko evalvirana na 23 uËencih tretjega razreda znotraj pro­jekta Razvoj naravoslovnih kompetenc (Lipovec & Pe­sek, 2010). Ugotavljali smo, ali je aktivnost primerna za to starostno skupino in ali zares spodbuja razvoj problemskih znanj. UËenci so nalogo re.evali z upora­bo konkretnih pripomoËkov. Blatno mesto je bilo po­stavljeno na tleh, cene cest so bile podane s .tevilom kamnov (npr. dve denarni enoti sta bili predstavljeni z dvema kamnoma). UËenci so pobirali kamne. Izvedli smo tri sreËanja. Na prvem sreËanju smo uËence se­znanili s problemom, nato je sledilo delo po skupinah. UËenci so re.itve najprej preverili v skupini. VeËkrat se je zgodilo, da je njihova re.itev vsebovala cikel. Ob razpravi v skupini so ugotovili, da je ena povezava v ciklu nepotrebna. Ko so skupine predstavljale re.itve, so uËenci vËasih ugotovili, da do katere hi.e niso spe­ljali ceste, kar so lahko hitro popravili. Vse predstavlje­ne re.itve so tedaj predstavljale vpeta drevesa, ki pa niso bila nujno najcenej.a. Ob koncu prvega sreËanja je bilo povpreËno odstopanje od optimizacijske re.itve 23-odstotno. Na drugem sreËanju je sodelovalo vseh 23 uËencev. Ob podobnem, a vendarle drugaËnem proble­mu (internetna omreaja), je postala oËitna aelja po op­timizaciji re.itve. V tabelo so uËenci zapisovali vedno optimalnej.e re.itve, v povpreËju so re.itve optimizi­rali s 13-odstotnim odstopanjem. NesistematiËnega posku.anja je bilo malo, prevladovalo je sistematiËno iskanje z beleaenjem na slikovni, ponekod ae tudi na simbolni ravni. OËitno je postalo, da so si vedno bolj pomagali z raËunanjem in razmi.ljanjem. Optimalno re.itev so posku.ali najti s tem, da so izloËali najdraaje povezave. VeËkrat so naleteli na teaavo nepovezano­sti v navidezno optimalni re.itvi (re.itev je sicer niaja od optimalne, a neregularna, ker niso povezani vsi objekti). Na tem sreËanju je prihajalo do teaav tudi zaradi tega, ker so uËenci napaËno raËunali vrednosti .tevilskih izrazov, kot je npr. 4 · 2 + 5 · 3. Do tega je prihajalo zaradi slabega znanja po.tevanke, ki je snov tretjega razreda. Na tretjem sreËanju so uËenci re.evali nalogo, ki so jo zastavili sami. Zaradi neprimerljivosti tako nastalih nalog podajanje ugotovitev o optimalno­sti ni mogoËa. Na zadnjem sreËanju je sodelovalo le 15 uËencev, od tega jih je 11 na.lo optimalno re.itev. Aktivnost je oËitno problemska, tj. pot do re.itve ni znana vnaprej, kar je zaznati tudi iz zapisov, ki so jih uËenci oddali ob koncu aktivnosti. Navajamo ne­katere zapise, pri Ëemer so imena otrok zaradi varo­vanja identitete spremenjena. Ana izpostavlja, da je .lo zares za problem, ko pravi: .Na zaËetku se mi je zdela zelo teaka, potem pa je bila kar lahka.« Vsi uËen­ci so poudarili pomembnost spro.Ëenega, odprtega vzdu.ja, v kakr.nem lahko izraaajo svoja mnenja. Varno okolje je omogoËilo uËencem, da so izpostavili svoje ideje in jih prediskutirali z ostalimi v razliËnih oblikah sodelovalnega uËenja. Vesna: .©lo mi je do­bro, ker sem razumela nalogo in ker sem sodelovala s so.olci.« UËenci jasno izraaajo obËutek zadovoljstva ob lastnem uspehu. Primoa pravi: .PoËutil sem se, da sem naredil za sebe nekaj dobrega.« Podobno ugo­tavlja Janja: .PoËutila sem se, kot da sem se ae dosti stvari nauËila.« UËenci izrazito kaaejo aeljo po .e bolj samostojnem, .e manj vodenem uËenju. Ugotovljeno je bilo, da je aktivnost Blatno jezero primerna celo za uËence tretjega razreda, zato smo jo vkljuËili v i-uËbenik Matematika 5. Znotraj projek­ta je bil izdelan aplet, ki je prikazan na sliki 7. UËe­nec izbere ceste, tehnologija pa mu pomaga tako, da izraËuna ceno asfaltiranja. Na primeru Blatnega mesta, kjer optimizacijsko asfaltiramo poti po da­nem zemljevidu, se uËenci sooËajo z novim naËinom re.evanja nalog, ki vsebuje najprej nakljuËno, nato pa sistematiËno posku.anje. Ko problem re.ujemo z bolj ali manj sistematiËnim raËunanjem, lahko tudi v niajih razredih uberemo dve poti. V eni poti problem .izrabimo« za vajo raËunanja. Na.o aktivnost lahko uporabimo za doseganje kurikularnega cilja uporabe prioritet raËunskih operacij. V tem primeru pouda­rimo izraËunavanje cene asfaltiranja in uËence spod­bujamo k pridobivanju rezultatov. Avtorji menijo, da je taka pot sicer mogoËa, a z njo ni dovolj izkori.Ëen niti potencial problema, .e manj pa potencial medi­ja (virtualnega okolja). V drugi poti je pridobivanje rezultatov drugotnega pomena, bistveni element je bolj ali manj sistematiËna strategija. UËencem v ta namen aktivnost predstavimo v virtualnem okolju skozi aplet, ki je prikazan na sliki 7. UËenec s klikom doloËa poti, ki jih bo izbral v omreaje, tehnologija pa izraËunava vrednost asfalti­ranja in preverja optimalnost re.itve. V naslednjem razdelku predstavljamo rezultate evalvacijske faze, v kateri je bil kot vsebina vkljuËen tudi opisani aplet. »eprav je rezultat spodbuden, se Slika 7: Konceptualni aplet kot mediator problemskega znanja (Vir:http://eucbeniki.sio.si/iucbeniki/) je treba zavedati omejitev teh raziskav, preden poda­mo domnevo o uËinkovitosti slovenskih i-uËbenikov. Dodatno nismo loËeno evalvirali apletov, kot je npr. aplet za Blatno mesto, in zato ne moremo sklepati na uËinkovitost tega specifiËnega apleta. 5 EVALVACIjA SLOVENSKIH I-UËBENIKOV V evalvacijski fazi projekta E-uËbeniki za naravoslov­ne predmete se je na podroËju matematike pokazalo, da uËenci, ki se uËijo z uporabo i-uËbenika, dosegajo bolj.e rezultate na matematiËnem preizkusu znanja. Evalvirani so bili le doloËeni sklopi uËbenikov Mate­matika 4 in Matematika 5. Kljub izenaËenemu vho­dnemu znanju eksperimentalne in kontrolne skupine je eksperimentalna skupina na konËnem preizkusu znanja dosegala pet odstotkov bolj.e uËne rezultate. Do sedaj je bila opravljena evalvacija s pedago.kim eksperimentom na 204 uËencih Ëetrtih in petih raz­redov, pri Ëemer se je pokazalo, da je bilo znanje uËencev, ki so uporabljali i-uËbenik, v veËini prime­rov statistiËno znaËilno bolj.e od znanja uËencev, ki so se uËili po tradicionalnih virih (Lipovec, SenekoviË in Repolusk, 2014). Na manj.em vzorcu 49 Ëetrto.olcev je bilo ugotovljeno, da i-uËbenik posebno spodbudno deluje na uËence z veËjim matematiËnim predznanjem in da so uËenci eksperimentalne skupine mnogo bolje re.evali naloge, ki preverjajo rutinsko-proceduralna znanja v simbolni reprezentaciji, konceptualna znanja v slikovni reprezentaciji in problemsko-konceptualna znanja v simbolni reprezentaciji (GregorËiË, 2014). Nekatere izmed delnih evalvacij i-uËbenika so vse­bovale tudi afektivni element, tj. odnos do uËenja, in so priËakovano ugotovile, da se uËenci radi uËijo na ta naËin (Bandur, 2014). Na dija.ki populaciji so bila izvedena nekatera pilotska preverjanja uporabni.ke izku.nje (Lipovec & Zmazek, 2014), ki so bila pred­stavljena tudi na konferenci o uËenju in pouËevanju matematike v »ateau leta 2014. Skozi dija.ke pogle­de so bili oblikovani tudi nekateri pogledi za nad­gradnjo uËbenika, kot so npr. izdelava vadnice, ki vkljuËuje izlu.Ëene naloge iz vseh enot, razvr.Ëene po poglavjih; izdelava aplikacije, ki omogoËa, da si dijak sam izdela nabor nalog s kriteriji izbora, npr. po teaavnosti, po vsebinskih sklopih, po Ëasovni de­terminiranosti; izdelava povezanega omreaja vseh enot, ki za posamezno enoto pokaae na vse enote, v katerih se skriva predznanje, potrebno za novo vse­bino; dostop z uporabni.kim imenom in geslom, kar omogoËa spremljanje dela uporabnikov. Predlagana je izdelava aplikacije, ki dijakom omogoËa ne le vpo­gled v to, koliko delajo, temveË ob dalj.i neaktivnosti dijaka tudi samodejno obve.Ëa (npr. prek e-po.te ali mobilne aplikacije). S sprotno analizo uporabnikovih rezultatov pri re.evanju nalog aplikacija selektivno ponuja bodisi ko.arico laajih bodisi teajih nalog in analizira navade uporabnika, ki dosega slabe rezul­tate. V naslednjih generacijah aplikacija i.Ëe podobne vzorce in skupine uporabnikov vnaprej opozarja na moanost slab.ih rezultatov. I-uËbenik ima mnoge prednosti in motivacijsko privlaËne lastnosti. S svojo interaktivnostjo lahko pripomore k veËjemu veselju do uËenja in bolj.emu matematiËnemu znanju. Kljub temu se je treba vpra.ati, ali je i-uËbenik pripeljal do uspe.nej.ih re­zultatov na testih znanja zaradi svoje interaktivnosti ali zaradi vsebovanih nalog, ki temeljijo na razvoju konceptualnega znanja. Potrebnih bo .e nekaj razi­skav, saj trenutno vemo le to, da je ustrezen za pouËe­vanje in bolj.i od tradicionalnega tiskanega uËbeni­ka, ne vemo pa .e toËno, zakaj. V tem prispevku smo posku.ali utemeljevati, da se vzrok za uËinkovitost skriva v konceptualnih apletih. Za potrditev te hipo­teze pa je potrebnih .e veË empiriËnih podatkov. 6 SKLEP Z uporabo konceptualnih apletov lahko uËinkovi­to pripomoremo k izgradnji matematiËnega znanja uËencev. V na.em prispevku smo opisali i-uËbenike, ki ponujajo velik nabor tak.nih apletov. Opisali smo rezultate evalvacije uËbenikov in konkreten primer aktivnosti Blatno mesto, ki je realiziran v i-uËbeniku za peti razred. Repolusk (2013) v svoji nalogi meni, da apleti omogoËajo s svojo interaktivno naravo uËinkovito vizualizacijo mnogih matematiËnih konceptov in procesov in so lahko uËinkovit mediator pri samo­stojnem preiskovanju in odkrivanju matematiËnih konceptov in procesov. Ker so v uËnem pogovoru uËinkovito orodje argumentacije, ustvarjajo pogoje za pojav nenadnih uvidov (aha efekt) in poslediËno pozitivnih izku.enj ob ukvarjanju z matematiko. Do­datno apleti pomagajo pri premiku uËiteljeve vloge od edinega posrednika in posedovalca znanja k vlo­gi mentorja, ki omogoËa uËencem doaivetje lastne raziskovalne izku.nje in .odkritja« novega znanja. Z na.im prispevkom potrjujemo te ugotovitve. Menimo, da bi morala biti vkljuËenost konceptual­nih apletov v e-uËbenike tudi predpisana v postopku potrjevanja uËbenikov. Trenutno namreË pravilnik o potrjevanju uËbenikov iz leta 2010 omogoËa potrje­vanje vseh oblik e-uËbenikov (d-, r- in i-), pri Ëemer ne upo.teva, da npr. d-uËbenik uËencu omogoËa ak­tivno uËenje na skorajda enaki ravni kot tradicional­ni uËbenik in seveda niti pribliano ne izkoristi vseh moanosti, ki jih ponuja tehnologija. Ob koncu bi kljub temu ponovno opozorili na stali.Ëe, ki ga skupina pripravljavcev i-uËbenikov pou­darja ae od zaËetka. Sodobni interaktivni in dinamiËni gradniki lahko v uËnem procesu, v odvisnosti od spret­nosti sestavljavca e-uËne enote, odigrajo konstruktiv­no, pa tudi destruktivno vlogo. Lahko so koristni pri­pomoËki pri zagotavljanju aktivne udeleabe uËenca pri bolj.i predstavitvi dejstev in doseganju globljega razu­mevanja snovi. NapaËno uporabljeni gradniki lahko zmotijo zbranost uËenca oz. dijaka in jo od bistvenih ci­ljev usmerijo povsem drugam. DinamiËnost in interak­tivnost zato ne smeta biti sami sebi namen in nista sami po sebi dobri (Zmazek, Kobal, Zmazek & Hvala, 2007). 7 VIRI IN LITERATURA [1] Balanskat,A., Blamire,R.,&Kefala,S. (2006). The ICT impact report: A review of studies of ICT impact on schools in Euro­pe. Brussels: European Schoolnet. [2] Bandur, N. (2014). Evalvacija e-uËbenika za 5. razred ‡ vsebi­na: obdelava podatkov (Diplomsko delo). Maribor: Univerza v Mariboru, Pedago.ka fakulteta. [3] Cavanaugh, C., Gillan, K. J., Kromrey, J., Hess, M., & Blo­meyer, R. (2004). The effects of distance education on K‡12 student outcomes: A meta-analysis. Naperville, Ill.: Learning Point Associates. Pridobljeno 25. 9. 2014 s http://www.ncrel. org/tech/distance/index.html. [4] Churchill, D. (2007). Towards a useful classification of Lear­ning Objects. Educational Technology Research and Deve­lopment, 55(5), 479‡497. [5] Fellows, M. R. (1993). Computer science and mathematics in the elementary schools. V N. D. Fisher, H. B. Keynes & P. D. Wagreich (ur.), Mathematicians and Education Reform 1990‡1991 (str. 143‡163). Amer. Math. Society. [6] GregorËiË, Ž. (2014). Evalvacija i-uËbenika ‡ .tevilski izrazi v 4. razredu (Diplomsko delo). Maribor: Univerza v Mariboru, Pedago.ka fakulteta. [7] Haramija,D.,&BatiË,J. (2013). Poetika slikanice. Murska So­bota: Podjetje za promocijo kulture Franc Franc. [8] Jewitt, C., Hadjithoma-Garstka, C., Clark, W., Banaji, S., & Selwyn, N. (2010). School use of learning platforms and asso­ciated technologies. Coventry: Becta. [9] Justin,J., KlemenËiË,E.,&»epiË,M. (2012). Predstave o po­menu znanja v .olskih dokumentih in uËbenikih: konËno po­roËilo. Ljubljana: Pedago.ki in.titut. [10] Kordigel, M. (2008).Visual Literacy‡One of 21st Century Li­teracies for Science teaching and Learning. Problems of Edu­cation in the 21st Century, 5, 9‡17. [11] Kruskal, J. B. (1956). On the Shortest Spanning Subtree of a Graph and theTraveling Salesman Problem, Proceedings of the American Mathematical Society, 7(1), 48‡50. [12] Lipovec, A., & Pesek, I. (2010). Razvijanje specifiËnih nara­voslovnih kompetenc na podlagi matematike.VV. Grubelnik & M. AmbroaiË (ur.), Opredelitev naravoslovnih kompetenc: znanstvena monografija (str. 164‡172). Maribor: Fakulteta za naravoslovje in matematiko. [13] Lipovec, A., SenekoviË, J.,& Repolusk, S. (2014). Evalvacija i-uËbenikov za matematiko v O©. V I. Pesek, B. Zmazek & V. Milek.iE (ur.),Slovenski i-uËbeniki (str. 144‡158). Ljubljana: ZRS©. [14] Lipovec,A.,&Zmazek,E. (2014). Uporabni.ke izku.nje dijaka pri deluz matematiËnimi interaktivnimi gradivi.VI. Pesek,B. Zmazek&V. Milek.iE (ur.), Slovenski i-uËbeniki (str. 179‡197). Ljubljana: ZRS©. [15] Livingstone, S. (2012). Critical reflections on the benefits of ICT in education. Oxford review of education, 38 (1), 9‡24. [16] Lesgold, A. (2013). InformationTechnology and the Future of Education. V S. P. Lajoie & S. S. Derry (ur.), Computers as cognitive tools (str. 369‡384). London: Routlegde. [17] Novak, L. (2007). Teorija grafov v prvih dveh triletjih osnov­ne .ole (Diplomsko delo). Maribor: Univerza v Mariboru, Pedago.ka fakulteta. [18] Pesek, I., Zmazek, B., & Milek.iE, V. (ur.). (2014). Slovenski i-uËbeniki. Ljubljana: ZRS©. [19] Pesek, I., Zmazek. B.,&MohorËiË, G. (2014). Od e-gradiv do i-uËbenikov.VI. Pesek,B. Zmazek&V. Milek.iE(ur.), Sloven-ski i-uËbeniki (str. 9‡17). Ljubljana: ZRS©. [20] Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., & Jones, K. (2009). Evaluation of evidence-based practices in online le­arning: a meta-analysis and review of online learning studies. Washington, DC: U. S. Department of Education, Office of Planning, Evaluation, and Policy Development. [21] Phuc, N. D. M. (2011). Design dynamic mathematics models in E-textbooks to improve students’ abductive inferences. Fourth International on Science and Mathematics Education, CoSMEd 2011, Penang, Malaysia. Pridobljeno 16. 9. 2014 s http://apec-lessonstudy.kku.ac.th/upload/paper%20apec/ NguyenDangMinhPhuc.pdf. [22] Repolusk, S. (2013). ZnaËilnosti uËnega pogovora pri uËenju matematike z apleti (Doktorska disertacija). Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za naravoslovje in matematiko. [23] Repolusk, S., Zmazek, B., Hvala, B., & Ivanu. Grmek, M. (2010). Interaktivnost e-uËnih gradiv pri pouku matematike. Pedago.ka obzorja, 25(3/4), 110‡129. [24] Ruthven, K. (2012). The didactical tetrahedron as a heuristic for analysing the incorporation of digital technologies into classroom practice in support of investigative approaches to teaching mathematics. ZDM—The International Journal on Mathematics Education, 44(2), 627‡640. [25] Shachar,M.,&Neumann,Y. (2010).TwentyYearsof Research on the Academic Performance Differences Between Traditi­onal and Distance Learning: Summative Meta-Analysis and Trend Examination, MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, 6(2), 318‡334. [26] Seo,Y. M.,& Lee,Y. J. (2010). Meta Analysis on the Digital Textbook’s Effectiveness on Learning Attitude, Proceedings of the 18th International Conference on Computers in Educa­tion. Putrajaya, Malaysia: Asia-Pacific Society for Computers in Education. [27] Skemp, R. R. (1978). Relational understanding and instru­mental understanding. Arithmetic Teacher, 26(3), 9‡15. [28] Zmazek, B., Kobal, D., Zmazek, V., & Hvala, B. (2007). The challenge of E-learning. V N. Callaos (ur.) idr., 11th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics jointly with the 13th International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis, Proceedings, Vol. 1 (str. 5). Orlando: International Institute of Informatics and Systemics. [29] Zmazek, B. Lipovec, A., Pesek, I., Zmazek, I., ©enveter, S., Regvat, J.,&Prnaver K. (2012). What is an e-textbook? Me­todiËki obzori, 7 (15), 127‡139. [30] Yerushalmy,M. (2005). Functionsof InteractiveVisualRepresen­tations in Interactive MathematicalTextbooks. International Jo­urnal of Computers for Mathematical Learning, 10(3), 217‡249. • Alenka Lipovecjeizrednaprofesoricaza specialno didaktikona Pedago.kifakulteti Univerzev Mariboru.Je Ëlanicapredmetne razvojneskupineza matema­tiko na Zavodu RS za .olstvo in soavtorica uËnega naËrta za matematiko v osnovni .oli. Raziskovalno se ukvarja z razvojem zgodnjih matematiËnih pojmov, pedago.kovsebinskim znanjem uËiteljev,s star.evskim vkljuËevanjemin uporabo informacijskein komunikacijske tehnologijepripouku matematike. • Igor Pesekje docentza raËunalni.ko izobraaevanjenaFakultetiza naravoslovjein matematiko Univerzev Mariboru.Bilje vodjaprojekta E-uËbenikiza nara­voslovne predmete na Zavodu RS za .olstvo. Raziskovalno se ukvarja z razvojem e-uËenja in uporabo informacijske in komunikacijske tehnologije pri pouku ter pouËevanjem raËunalni.tvav osnovnihinsrednjih .olah. • Blaa Zmazekjeredniprofesor za matematiko naFakulteti za naravoslovjein matematiko Univerzev Mariboru.Jepredsednik draavne komisije za splo.no ma­turo,predsednik komisijeza splo.no izobraaevalnesrednje.olepriStrokovnem svetuza splo.no izobraaevanjeinËlan komisijeza uËbenikevStrokovnem svetu za splo.no izobraaevanje.BiljevodjaprojektovE-um,kiso podlagaprojekta E-uËbenikiza naravoslovnepredmete. Raziskovalnose ukvarjas teorijografov. • Darja Antolin je asistentka za matematiko in didaktiko matematike na Pedago.ki fakulteti Univerze v Mariboru. Raziskovalno se ukvarja s pouËevanjem mate­matikevpred.olskem obdobjuinv osnovni .oli,s star.evskim vkljuËevanjem terz uporabo informacijskein komunikacijske tehnologijepri pouku matematike. STROKOVNI PRISPEVKI UËni ciljiin kurikuliv raËunalni.tvu in informatiki 1Nata.a Mori, 1,2Andrej Brodnik 1Univerzav Ljubljani,Fakultetaza raËunalni.tvoininformatiko,VeËnapot113,1000 Ljubljana 2UniverzanaPrimorskem,Fakultetaza matematiko, naravoslovjeininformacijske tehnologije, Glagolja.ka8,6000Koper natasa.kristan@fri.uni-lj.si; andrej.brodnik@fri.uni-lj.si IzvleËek Slovenske osnovneinsrednje.olesovednoboljsodobne,opremljeneznovimi raËunalniki, tablicamiin interaktivnimi tablami.Nemalojeizobraaevanj in seminarjevo tem, kako uporabiti novo informacijsko-komunikacijsko tehnologijoin kakoz njeno pomoËjo pouËevati raËunalni.tvoin informatiko. Todaalisplohvemo,kajuËitipri raËunalni.tvuininformatiki?Najprej moramo razjasniti,kak.ne vsebinejetrebauËiti,.elepotemsebomolaaein bolj smiselno odloËili, kako razloaitiinpredstaviti snov. Zato smo primerjali svetovno znane ameri.kekurikularne standardeCSTAK-12, angle.ko poroËilo The Royal Society ter bavarski uËni naËrt z na.imi uËnimi naËrti in cilji, da bi ugotovili bistvene razlike. Spoznali smo, da je bistvena raz­likapri vsebinah algoritmovinprogramiranja,kiso obvezne(ali izbirne)vZDA, Anglijiinna Bavarskem,v Slovenijipaso veËinoma izbirneinprecej bolj skope ali pa jih celo ni. KljuËne besede: kurikul, uËni naËrt, raËunalni.tvo in informatika, srednja .ola, uËni cilj. Abstract ComparisonofLearning Objectivesand Curriculaof Computer Science Slovenian primary and secondary schools are becoming more modern, equipped with new computers, tablets and interactive whiteboards. There are many educational seminars on how to use all this new information and communication technology (ICT) and how to teach Computer Science with ICT. But do we even know WHATto teach in a Computer Science course? Once we clarify what should be taught, then we can decide how to explain and present the content. Therefore, we compared CSTAK-12 Computer Science Standards, the English Royal Society Report and Bavarian curricula with the current Slovenian curriculum and learning objectives to ascertain significant differences. The major dif­ference has been found in the topics of algorithms and programming, which are mandatory(or optional) in the United States, England and Ba­varia, but in Slovenia these topics are mostly optional and much more limited, or there are none. Key words: Curriculum, Computer Science, Secondaryschool,Learning objective 1 UVOD Zadnjih nekaj let po vsem svetu izvajajo reforme na podroËju raËunalni.tvain informatikevosnovnihin srednjih .olah.Ra­zlog tiËi v hitrem razvoju tehnologije, ki ji javne organizacije nisomogle slediti.PoËasiso zaËeli raËunalni.tvoin informa­tiko zamenjevatiz informacijsko-komunikacijsko tehnologijo, z uporabo raËunalnikaali.ehuje,s pouËevanjem pisarni.kih orodij.Vangle.kem dokumentu (The Royal Society, 2012) so jasno zapisali, kaj naj bi pomenil pojem raËunalni.tvo in in­formatika. RaËunalni.tvo in informatika je povezan skupek treh delov,karjeprikazanona sliki1. VkljuËuje temeljna zna­nja s podroËja raËunalni.tva in informatike, digitalno pisme­nostin informacijsko-komunikacijsko tehnologijo.Zdigitalno pismenostjo mislimo na spretnosti in kompetence, ki jih po­trebujemo za odgovorno uporabo tehnologije. Informacijsko­komunikacijska tehnologija pa je orodje, s katerim pridemo do podatka in informacije, torej uporaba razliËnih naprav in aplikacij. Ravno zaradi nerazlikovanja treh povezanih, vendar razliËnih delov raËunalni.tva in informati­ke so strokovnjaki zaËeli posodabljati uËne naËrte, definicije in vsebine raËunalni.tva in informatike. Najpomembnej.i v tem pogledu sta ZDA in Anglija, katerih uËna naËrta sta tudi bolj podrobno opisana v Ëlanku. Poleg njiju so pomembne tudi druge draave, ki jih nismo omenili podrobneje, npr. Poljska ali Slova.ka, ki sta z reformo dosegli, da je raËunalni.tvo in informatika obvezni predmet v osnovni in sred­nji .oli, v ©vici in na Nizozemskem so dosegli, da je predmet obvezen v osnovni .oli in prvem letniku sre­dnje .ole, na Novi Zelandiji pa so po angle.ki reformi oblikovali nov predmet raËunalni.tvo in informatika ter programiranje, ki je obvezen zadnja tri leta sre­dnje .ole (Guerra, 2012). Tudi v Sloveniji se poËasi zavedamo, da problem obstaja in da je potrebna po­sodobitev. Ker v Sloveniji nimamo analize, kaj bi bilo treba spremeniti (Ëe sploh), smo se lotili primerjave uËnih naËrtov in uËnih ciljev pomembnej.ih draav s Slovenijo. Slika 1: Kaj vkljuËuje predmet raËunalni.tvo in informatika 2 RAZVOj KURIKULOV Kurikul ali uËni naËrt je dokument za posamezni tip .ole, ki opredeljuje splo.ne cilje in kompetence, vsebine ter standarde znanja za posamezni predmet. Kot sta se razvijala raËunalni.tvo in informatika, so se razvijali tudi uËni naËrti, saj niso veË zado.Ëali potrebam po novih znanjih. V svetu so se zaËele re­forme na podroËju raËunalni.tva in informatike, saj je bilo treba temeljito spremeniti cilje in standarde znanja, postaviti nove uËne naËrte in oblikovati nove predmete. Prvi reformi sta se zgodili v Angliji in ZDA, kasneje pa so reforme zajele .e druge draave, tudi Slovenijo. 2.1 ZDA Prvi dokument, ki se je dotaknil problematike po­uËevanja raËunalni.tva in informatike glede na uËni naËrt, je bil AModel Curriculum for K-12 Computer Sci­ence iz leta 2003 (CSTA, 2003). Z njim so izpostavili dejstvo, da je raËunalni.tvo in informatika uËni pred­met tudi v srednjih .olah ter zakaj bi ga morali po­uËevati in kako. Oblikovali so temeljno definicijo, ki pravi, da je raËunalni.tvo in informatika prouËevanje raËunalnikov in algoritmiËnih procesov, vkljuËno z njihovimi temelji, njihovo strojno opremo in sestavo programske opreme, njihovo uporabo in njihovim vplivom na druabo. Temeljno razumevanje raËunalni.tva in informa­tike omogoËa uËencem, da so tako izobraaeni upo­rabniki tehnologije kot tudi inovativni ustvarjalci, sposobni naËrtovanja raËunalni.kega sistema z na­menom izbolj.anja kakovosti aivljenja vseh ljudi. PouËevanje raËunalni.tva in informatike so raz­delili na tri povezane sklope (CSTA, 2003): • Computer Science ‡ temeljna znanja raËunalni.tva in informatike, • Information Technology ‡ uporaba informacijske tehnologije, • Fluency ‡ uËenje in uporaba novih informacijskih tehnologij s pomoËjo algoritmiËnega razmi.ljanja pri re.evanju problemov. ACM je s prvim modelom kurikula za K-12 (CSTA, 2003) zastavil .tirinivojski model (four-level framework): • nivo I: od prvega do devetega razreda osnov­ne .ole, predmet je obvezen in razlaga temelje raËunalni.tva in informatike; • nivo II: prvi ali drugi letnik srednje .ole, pred­met je prav tako obvezen in se osredinja na raËunalni.tvo in informatiko v modernem svetu; • nivo III: drugi ali tretji letnik srednje .ole, pred­met je izbiren, obravnava raËunalni.tvo in infor­matiko kot analiziranje in kreiranje; • nivo IV: tretji ali Ëetrti letnik srednje .ole, pred­met je prav tako izbiren in pokriva razliËne teme raËunalni.tva in informatike. Leta 2011 so pripravili posodobljeni dokument CSTA K-12 Computer Science Standards (CSTA, 2011), nadaljevanje omenjenega dokumenta iz leta 2003. V novem dokumentu so ponovno izpostavili po­manjkanje standardov v ameri.kih srednjih .olah na podroËju raËunalni.tva in informatike in pou­darili raËunalni.ko razmi.ljanje. Zajeti so standardi za pouËevanje raËunalni.tva in informatike v K-12 z namenom poveËanja raËunalni.ke spretnosti in raËunalni.kih kompetenc. Za razliko od prej.njega .tirinivojskega modela so pripravili trinivojski mo­del: • nivo I: od prvega do .estega razreda osnovne .ole; predmet je obvezen, aktivno uËenje koncep­tov raËunalni.tva in informatike s preprostimi idejami; • nivo II: od .estega do devetega razreda osnov­ne .ole; predmet je izbiren, uËenec zna koncepte raËunalni.tva in informatike razloaiti sebi in dru­gim; • nivo III: od prvega do Ëetrtega letnika srednje .ole, v katerem se nivo razdeli na tri podnivoje: raËunalni.tvo in informatika v modernem svetu, koncepti in principi raËunalni.tva in informatike, specifiËna podroËja raËunalni.tva in informatike. Na tem modelu so zdruaili razrede v posamezen nivo, vse od vrtca (prvi razred v Sloveniji) do konca srednje .ole. Do .estega razreda osnovne .ole je prvi nivo, od .estega do devetega razreda je drugi nivo in srednja .ola je tretji nivo. Na prvem nivoju bi morali predmet raËunalni.tvo in informatika integrirati v druge obvezne predme­te (recimo v druaboslovne predmete, jezike, mate­matiko, naravoslovne predmete), pri katerih bi se vsi uËenci aktivno uËili konceptov raËunalni.tva in informatike s preprostimi idejami raËunalni.kega razmi.ljanja. Izku.nje tak.nega uËenja bi morale biti motivacija in razmi.ljanje o tem, da sta raËunalni.tvo in informatika pomemben del v aivljenju. Na drugem nivoju bi bili predmeti lahko .e ve­dno integrirani v druge obvezne predmete ali pa bi jih celo pouËevali kot samostojne izbirne predmete. UËenci bi zaËeli uporabljati raËunalni.ko razmi.ljanje kot orodje pri re.evanju problemov. S tem bi izbolj.ali zaznavanje sebe kot iniciativnega in samostojnega re.evalca problemov. Tretji nivo je razdeljen na tri podnivoje, kot je pri­kazano na sliki 2. Prvi podnivo naj bi bil obvezen za vse dijake, medtem ko bi bila druga dva izbirna. Vsi trije podnivoji bi se osredotoËili na razliËen vidik raËunalni.tva in informatike kot znanstvene discipli­ne. UËenci bi se morali nauËiti re.evanja realnih pro­blemov in aplicirati raËunalni.ko razmi.ljanje v raz­voj re.itve. To bi naredili s sodelovalnim uËenjem, z vodenjem projekta in uËinkovitim komuniciranjem. V tretjem nivoju so predlagani trije predmeti. • Nivo 3A ‡ raËunalni.tvo in informatika v moder­nem svetu. Predlagano za prvi ali drugi letnik srednje .ole, kjer bi bil predmet obvezen za vse dijake. UËenci bi razumeli temeljne raËunalni.ke principe in prakse, tako da bi se lahko s tem znanjem utemeljeno odloËili in znali uporabiti raËunalni.ka orodja in tehnike v kateri koli karie­ri, ki bi si jo izbrali. Razumeli bi tudi druabeni in etiËni vpliv svojih odloËitev, ki bi jih opravili s po­moËjo raËunalni.ke tehnologije v sluabi ali doma. • Nivo 3B ‡ raËunalni.ki koncepti in prakse. Pred­lagano za drugi ali tretji letnik srednje .ole, kjer bi si dijaki lahko izbrali predmet. Bolj poglobljen .tudij raËunalni.tva in informatike in njegovega razmerja do drugih disciplin. VkljuËuje velik del algoritmiËnega re.evanja problemov in sorodnih aktivnosti. Ena od moanih izpeljav predmeta je kar po Computer Science Principles course (www. apcsprinciples.org). • Nivo 3C ‡ vsebine raËunalni.tva in informatike, predlagano za tretji ali Ëetrti letnik srednje .ole, kjer bi bil predmet izbiren. Dijaki bi si izbrali spe­cifiËno podroËje raËunalni.tva, recimo AP Course (The College Board, 2010), ki se poglobi v razu­mevanje in programiranje v Javi. Predmet bi bil lahko kar v obliki projekta. Slika 2: Struktura standardov predmeta raËunalni.tvo in informatika, trinivojski model (CSTA, 2011) AmeriËani v dokumentu CSTA K-12 Computer Science Standards (CSTA, 2011) govorijo o petih pove­zanih stebrih raËunalni.tva in informatike (strands): • raËunalni.ko razmi.ljanje (Computational Thin­king), • sodelovanje (Collaboration), • raËunalni.tvo v praksi (Computing Practice), • raËunalniki in komunikacijske naprave (Compu­ters and Communication Devices) in • skupnost, globalni in etiËni vpliv (Community, Global and Ethical Impact). RaËunalni.ko razmi.ljanje je pristop k re.evanju problemov na naËin, ki ga lahko implementiramo z raËunalnikom. VkljuËuje uporabo konceptov, kot so abstrakcija, rekurzija in iteracija, procesiranje in ana­liziranje podatkov ter ustvarjanje realnih in navidez­nih predmetov (CSTA, 2011). 2.2 Anglija Za AmeriËani so se aktivno lotili problematike pouËe­vanja raËunalni.tva in informatike tudi v Angliji. V njihovem pomembnej.em dokumentu z zaËetka leta 2012 Shut down or restart? (The Royal Society, 2012) so podobno kot AmeriËani identificirali problem trenut­nega uËnega naËrta, problem uËiteljev raËunalni.tva in informatike ter podali priporoËila za spremembe. Kot kaae slika 3, so problemi povezani, in Ëe ne bo pri.lo do re.itve, se bodo vrteli v zaËaranem krogu. Predmet informacijsko-Predmet informacijsko­ komunikacijska tehnologija komunikacijska tehnologija je predstavljen kot pouËujejo nestrokovnjaki. digitalna pismenost. Predmet informacijsko-Pomanjkanje uËiteljev komunikacijska z zadostnim znanjem. tehnologija se dojema kot niajenivojska spretnost. Malo se jih uËi OdloËitve se raËunalni.tva in informatike sprejemajo na podlagi po .estnajstem letu. negativnih vtisov. Slika 3: Sklenjeni krog problematiËnih toËk (The Royal Society, 2012) Angle.ka organizacija The Royal Society (2012) pravi, da bi vsak otrok moral imeti moanost in pra­vico, da se v .oli uËi raËunalni.tva in informatike. RaËunalni.tvo in informatiko so razdelili na Com­puter Science, Information Technology in Digital Literacy. Vsi trije sklopi bi morali biti enakovredno zastopani tudi pri pouËevanju raËunalni.tva in infor­matike. V praksi je podroËje pridobivanja temeljnega znanja raËunalni.tva in informatike veËkrat pomanjk­ljivo ali celo izpu.Ëeno (The Royal Society, 2012). Marca 2012 je angle.ko zdruaenje Computing at School (CAS, 2012) izdalo predlog uËnega naËrta predmeta raËunalni.tvo in informatika po smernicah zgornjega dokumenta. Razdelili so ga na pet kljuËnih stopenj (key stage), od katerih so prve .tiri stopnje obvezne za vse otroke, zadnja pa je izbirna. Stopnje oznaËujejo, kaj bi moral znati uËenec po konËani stopnji. Osredinijo se na obvezne vsebine, ki so jih razdelili na pet glavnih podroËij: • podatki (Data), • raËunalniki (Computers), • komunikacija in internet (Communication and the Internet). Kot posledica reforme, ki sta jo zaËeli organizaciji The Royal Society in Computing At School, je v An­gliji pri.lo do kljuËnih sprememb: • predmet raËunalni.tvo in informatika je postal del mature (English Baccalaureate), • ime informacijsko-komunikacijska tehnologija je bilo preoblikovano v raËunalni.tvo (Computing), spremeni se tudi ime predmeta, • v nacionalnem uËnem naËrtu postane predmet raËunalni.tvo in informatika obvezen za vse uËence, stare od pet do .estnajst let. V uËnem naËrtu je podrobno opredeljeno, kaj morajo uËenci znati v posamezni stopnji (key stage). UËenci se tako uËijo algoritmiËnega razmi.ljanja in pisanja preprostih programov ae pred enajstim le­tom starosti. Seveda to ne pomeni, da programirajo v katerem od programskih jezikov, ampak se uËijo s pomoËjo iger, kot so CS Unplugged (Bell, 2009). ©ele v stopnjah 3 in 4 se uËenci zaËnejo uËiti programira­nja, pri Ëemer pa jezik ni eksplicitno definiran. UËni naËrt tako zahteva, da otroci po enajstem letu starosti zamenjajo Scratch (in podobne vizualne programe) za pravi programski jezik (Brown, 2014). Poleg omenjenih organizacij, od katerih je bila od­visna reforma, se je po Angliji razvilo tudi ogromno prostovoljnih projektov, ki spodbujajo raËunalni.tvo in programiranje na razliËne naËine. Kot zanimivost: tudi Raspberry Pi je ena od teh iniciativ, ki je aelela ponuditi poceni mini raËunalnik. Z novim predmetom v uËnem naËrtu se bodo po­javile nekatere teaave: • Predmet raËunalni.tvo in informatika uËijo ae v osnovni .oli, v kateri pa uËitelji nimajo znanja o algoritmih. • Ne smemo pozabiti na digitalno pismenost, ki je prav tako pomembna. VkljuËena bi morala biti v vse predmete skozi celotno .olanje, vendar ni .e natanËno opredeljeno, kje in kako. • Profesionalni razvoj in uËitelji ‡ kako pridobiti kompetentne uËitelje, ki bodo uËili raËunalni.tvo in informatiko. Pridobiti in izobraziti je treba nove uËitelje ter nauËiti ae zaposlene uËitelje. Zato so naredili draavno .olsko mreao, v katero • algoritmi (Algorithms), so vËlanjene .ole in uËitelji, ki si med seboj poma­ • programi (Programs), gajo pridobiti novo znanje in izku.nje. Pri tem jim finanËno pomaga tudi ministrstvo, ki dovoljuje glav­nim uËiteljem (master teacher),1 da en dan v tednu pouËujejo ostale uËitelje (Brown, 2014). 2.3 Slovenija Tudi v Sloveniji se dogajajo spremembe na podroËju raËunalni.tva in informatike, tako v osnovni kot sred­nji .oli. V osnovni .oli bo prviË izveden neobvezni izbirni predmet raËunalni.tvo ae v Ëetrtem razredu, za gimnazije pa pripravljajo nov interaktivni uËbe­nik. Spremembe so zajete tudi v predmetnem izpit­nem katalogu za splo.no maturo iz predmeta in­formatika, v katerem so povzeli pomembnej.e cilje AmeriËanov in Angleaev (PIK, 2013): • pridobivanje in razvijanje temeljnega znanja iz raËunalni.tva in informatike, • sposobnost uporabe informacijsko-komunikacij­ske tehnologije v navezavi z drugimi znanji, • razvoj digitalne in informacijske pismenosti. Primerjavo osnovno.olskih vsebin in uËnih ciljev je naredila ae Matejka Tomazin, ki je podrobno pred­stavila in primerjala ameri.ki ACM K12 in slovenski uËni naËrt. Medtem ko v slovenskem uËnem naËr­tu za osnovno .olo prevladuje pouËevanje uporabe raËunalnika, so v ameri.kem ae jasno zapisani cilji, kot so predstavitev informacij z dvoji.kim .tevilskim sistemom, razumevanje delovanja algoritma, razliËne strategije re.evanja problemov. VeË ciljev je tudi s podroËja raËunalni.kih omreaij, ki pa jih v sloven­skih .olah kljub izbirnemu predmetu raËunalni.ka omreaja uËenci ne spoznajo (Tomazin, 2007). V na.em Ëlanku se osredinjamo le na gimnazije, saj je predmet informatika obvezen in se dijaki lahko odloËijo tudi za maturo iz tega predmeta. Slovenija sicer ae ima uËni naËrt predmeta informatika, vendar je precej splo.en in zelo fleksibilen. Ker je predmet obvezen le v prvem letniku, v vseh ostalih letnikih pa izbiren, se uËitelj sam odloËi, katere vsebine iz uËnega naËrta bo predaval v prvem letniku in kate­re v ostalih letnikih. Velikokrat se zgodi, da uËitelj v prvem letniku predava predvsem teme iz rabe infor­macijsko-komunikacijske tehnologije in tako uËenci najbra nikoli ne sli.ijo ostalih tem. Pri nas se uËni naËrt .e ni spremenil, se pa veliko dela na dodatnem izobraaevanju uËiteljev. Izobra- Glavni uËitelji (master teachers) so uËitelji z izobrazbo raËunalni.tva in informatike, katerim so univerze pomagale pridobiti primerno strokovno znanje za pouËevanje snovi v novem uËnem naËrtu. Cilj je pridobiti .eststo glavnih uËiteljev po vsej Angliji, ki bi naprej lokalno uËili druge uËitelje. aevanja se sicer nismo lotili tako kot v Angliji z glav­nimi uËitelji, temveË prek razpisanih posodobitvenih programov in seminarjev, ki jih ponujajo fakultete s pomoËjo ministrstva. Veliko vlogo pri popularizaci­ji raËunalni.tva in informatike v Sloveniji ima poleg fakultet in podjetij tudi slovensko zdruaenje uËiteljev raËunalni.tva in informatike ACM, ki deluje na pov­sem prostovoljni ravni. 2.4 Drugi Poleg ameri.kega in angle.kega smo pregledali tudi bavarski uËni naËrt. V NemËiji ima vsaka zvezna deaela svoj sistem obveznih in izbirnih predmetov. Izbrali smo si bavarskega, saj je edini, ki ima obvezni predmet raËunalni.tvo in informatika kar .est let, od sedmega razreda osnovne .ole do zadnjega letnika srednje .ole. Nemci so ae leta 2008 pripravili standar­de in uËne cilje predmeta informatika (Gesellschaft für Informatik, 2008), pri Ëemer so predlagali spre­membe vsebin, vlogo uËiteljev in podali smernice di­daktiËnih pristopov pri pouËevanju raËunalni.tva in informatike s poudarkom na premostitvi razlike med raËunalni.tvom in informatiko ter informacijsko-ko­munikacijsko tehnologijo. Podobno kot Angleai so razdelili vsebine na pet glavnih podroËij: • informacije in podatki (Information und Daten), • algoritmi (Algorithmen); • jeziki in avtomati (Sprachen und Automaten), • informacijski sistemi (Informatiksysteme), • informatika, Ëlovek in druaba (Informatik, Mensch und Gesellschaft). Po ameri.ki in angle.ki reformi so se zaËele pojav­ ljati spremembe tudi v drugih draavah. Poljska ima od leta 2008 obvezni predmet raËunalni.tvo in infor­matika vseh dvanajst let, od prvega razreda osnovne .ole do zadnjega letnika srednje .ole. ZaËnejo z eno uro raËunalni.tva na teden, v Ëetrtem razredu nada­ljujejo z vsaj dvema urama raËunalni.tva na teden, pri Ëemer se ae uËijo algoritmiËnega razmi.ljanja, v srednji .oli pa imajo kar tri ure raËunalni.tva na te­den. Podobno je na Slova.kem, kjer imajo prav tako od leta 2008 obvezni predmet raËunalni.tvo in in­formatika vseh dvanajst let. V ©vici je digitalna pi­smenost vkljuËena v druge obvezne predmete vso osnovno .olo, v srednji .oli pa je obvezni predmet raËunalni.tvo in informatika, v katerega so vkljuËe­ne vsebine algoritmov, programske in strojne opre­me, operacijskih sistemov ter zasebnost podatkov in omejitve raËunalnika (Guerra, 2012). PRIMERjAVA ©OLSKIH SISTEMOV V tabeli 1 so prikazani razliËni .olski sistemi pregledanih draav, iz Ëesar se jasno vidi delea obveznih oziroma izbirnih predmetov raËunalni.tva in informatike. Tabela 1: Predmet raËunalni.tvoin informatikav razliËnih draavah Starostv letih Razredv Sloveniji ZDA Anglija Bavarska (NemËija) Slovenija 4 PRIMERjAVA CILjEV V tabeli 2 primerjamo ameri.ki, angle.ki, bavarski in slovenski uËni naËrt za splo.no srednjo .olo glede na cilje v uËnih naËrtih. V tabeli smo primerjali uËne cilje glede na to, ali je vsebina, pri kateri doseaemo doloËeni cilj, obvezna ali izbirna. V primerjavo nismo vkljuËili gradiva IFIP TC3,2 saj je uËni naËrt precej zastarel in je trenutno v prenovi. AmeriËani (CSTA, 2011) imajo uËne cilje lepo raz­deljene po nivojih .olanja, pri Ëemer se jasno vidi, kdaj so katere vsebine obvezne in kdaj izbirne. Iz zgornje primerjave smo izpustili podnivo 3C, ki je izbiren v zadnjih letnikih. V sklopu 3C si lahko dijak izbere enega izmed predmetov Advanced Placement (AP), Computer Science A3, projektno orientiran predmet s poglobljeno doloËeno vsebino ali teËaj, ki vodi do certifikata. Anglija (The Royal Society, 2012) ima uËne cilje napisane kar v obliki priporoËil in smernic, od leta 2 IFIP TC3 je kratica za mednarodno zdruaenje International Federation for InformationProcessing,Technical Committe3,kije namenjen izobraaevanju. 3 APje kratica za Advanced Placement Computer Science Curricula‡uËni naËrt za izbirni predmet raËunalni.tvo in informatika, s katerim lahko dijaki opravijo doloËeno .tevilo kreditnih toËk predmeta na fakulteti. 2014 pa tudi prenovljen uËni naËrt. Z zapisanim po­roËilom in priporoËili so zaËeli razmi.ljati o novem uËnem naËrtu, ki vsebuje omenjene cilje. Vsebine in uËne cilje so v Angliji podrobno opisali tudi v spe­cifikaciji raËunalni.tva in informatike, ki naj bi bila podlaga za kompetence na koncu srednje .ole (AQA, 2012). Poleg poroËila smo si pomagali tudi z osnut­kom uËnega naËrta, ki ga je pripravila The Compu­ting at School Working Group (CAS, 2012). Veliko ciljev je obveznih ae v osnovni .oli, zato smo jih oznaËili kot obvezne tudi v srednji .oli (dijak naj bi ae usvojil). Slovenski uËni naËrt za predmet informatika v gim­nazijah ima sicer prav tako jasne cilje, kaj bi moral uËenec znati, vendar cilji niso razdeljeni po letnikih (Wechtersbach, 2008). To pomeni, da ima profesor precej avtonomije pri tem, katere vsebine bo preda­val v prvem letniku gimnazije, v katerem je informa­tika obvezni predmet, in katere v naslednjih letnikih, v katerih je informatika izbirni predmet. Zaradi tega ni mogoËe povsem eksplicitno razdeliti ciljev na ob­vezne in izbirne, saj se ti (morda) razlikujejo od .ole do .ole. Iz tabele je razvidno, da precej uËnih ciljev so­vpada z drugimi draavami, razen ciljev, povezanih Tabela 2: Primerjava uËnih ciljev Cilji ZDA Anglija Bavarska Slovenija (NemËija) Uporaba prej definiranih funkcij in parametrov, razredov in metod pri razbitju problema 3A Obvezno Obvezno Izbirno na manj.e probleme Opisatirazvojprogramagledenare.itevprogramskegaproblema(kreiranje, kodiranje, 3A Obvezno Obvezno Izbirno testiranje, verifikacija) Razloaiti, kako so sekvenca, izbira, iteracija in rekurzija sestavni deli algoritma 3A Obvezno Obvezno Izbirno Primerjati tehnike analiziranja veËjih podatkovnih zbirk 3A Obvezno Obvezno Obvezno Opisatirelacijomed dvoji.kimin .estnajsti.kim .tevilskim sistemom 3A Obvezno Obvezno Obvezno Analizirati predstavitve razliËnih oblik digitalne informacije 3A Obvezno Obvezno Obvezno Opisati, kako so razliËni podatkovni tipi shranjeniv raËunalni.kem sistemu 3A Obvezno Obvezno / Uporaba modeliranjain simulacije zapredstavitevin razumevanje naravnih pojavov 3A Obvezno Obvezno Obvezno Pogovoriti se o pomembnosti abstrakcije pri re.evanju kompleksnega problema 3A Obvezno Obvezno Obvezno Opisati koncept paralelnegaprocesiranjakot strategijeprire.evanjuveËjihproblemov 3A Obvezno Obvezno / Opisati, kako raËunalni.tvo pripomorekrazumevanju umetnostiin glasbe 3A Obvezno Obvezno Obvezno s prevajanjem Ëlove.kih aelja v program Klasificirati probleme kot re.ljive, nere.ljive ali raËunsko nere.ljive 3B Obvezno Obvezno / Razloaiti pomen hevristiËnih algoritmovpri priblianihre.itvah nere.ljivihproblemov 3B Obvezno Obvezno / KritiËno preuËiti klasiËne algoritme in implementirati lastni algoritem 3B Obvezno Obvezno Izbirno Oceniti algoritme po njihovi uËinkovitosti, pravilnosti in jasnosti 3B Obvezno Obvezno Izbirno Uporabiti podatkovno analizo za bolj.e razumevanje kompleksnih naravnih in Ëlove.kih 3B Obvezno Obvezno / sistemov Primerjati in razlikovati enostavne podatkovne strukture in njihovo uporabo (tabela, 3B Obvezno Obvezno Izbirno seznam, in podobno) Pogovoriti se o interpretaciji dvoji.kih zaporedij v razliËnih oblikah (ukazi, .tevilke, 3B Obvezno Obvezno Obvezno besedilo, zvok, slika) Uporabiti modele in simulacije pri formuliranju, izbolj.anju in testiranju znanstvenih 3B Obvezno Obvezno Izbirno hipotez Analizirati podatke in identificirati vzorce s pomoËjo modeliranja in simulacije 3B Obvezno Obvezno Obvezno Razbiti problem z definiranjem novih funkcij in razredov 3B Obvezno Obvezno Izbirno Demonstrirati vzporednostz delitvijoprocesovv nitiin razdelitvijo podatkov 3B Obvezno Obvezno / v paralelne tokove s programiranjem in algoritmi, ki so v Ameriki, An­gliji in na Bavarskem obvezni, medtem ko so v Slo­veniji izbirni ali pa jih celo ni. Zanimivo je tudi to, da v slovenskem uËnem naËrtu za informatiko sploh nista omenjena podatkovni tip in paralelno procesi­ranje, ki sta v Ameriki in Angliji obvezni vsebini. Ker je slovenski uËni naËrt za predmet informatika pre­cej ohlapen, bi bilo zanimivo videti, kaj se dejansko pouËuje v gimnazijah v posameznem letniku. Poleg tega je .e vedno preveË uËnih ciljev, ki se navezujejo na informacijsko tehnologijo in digitalno pismenost (Information Technology and Fluency ‡ Digital Li­teracy), kot pa na raËunalni.tvo in informatiko kot znanstveno disciplino. 5 SKLEP Po pregledu in primerjavi uËnih ciljev razliËnih do­kumentov smo ugotovili, da je slovenski uËni naËrt precej ohlapen. Ni eksplicitne razdelitve med obvez­nimi vsebinami in izbirnimi ‡ ali drugaËe, ni eks­plicitne razdelitve, kaj naj bi uËili v prvem letniku gimnazije, v katerem je predmet informatika obve­zen, in v ostalih treh letnikih gimnazije, v katerih je predmet izbiren. V slovenskem uËnem naËrtu je razdelitev uËnih ciljev na splo.na in posebna znanja, kar interpretiramo kot obvezne in izbirne vsebine. V ameri.kem CSTA K-12 CS Standards in angle.kem The Royal Society je jasno razvidno, katere vsebine so obvezne v doloËenem letniku in kaj naj bi obvla­dal dijak po konËanem letniku. Vseeno smo ugo­tovili, da imamo podobne uËne cilje kot omenjena dokumenta, bistvena razlika pa se je pokazala na pomembnem podroËju raËunalni.tva in informatike, pri algoritmih in programiranju. Poleg skopih vse­bin algoritmov in programiranja Slovenci ne pokri­jemo podatkovnih tipov, vzporednega procesiranja, re.ljivih in nere.ljivih problemov, hevristiËnih algo­ritmov, vzporednih tokov in podatkovne analize. Žal se predmet informatika .e vedno preveË nagiba k sklopoma informacijska tehnologija in digitalna pi­smenost (Information Technology and Fluency). Ne nazadnje ae beana primerjava koliËine obveznih vse­bin pokaae na izrazit manko v Sloveniji, kar ima dol­goroËne slabe in nepopravljive posledice za razvoj in dobrobit slovenske druabe. 6 LITERATURA [1] ACM. (2010). Running on Empty: The Failure to Teach K-12 Computer Science in Digital Age. http://www.acm.org/run­ningonempty/. [2] AQA. (2012). GCSE Specification, Computer Science. http:// www.aqa.org.uk/subjects/ict-and-computer-science/gcse/ computer-science-4512. [3] Bell,T., Alexander,J.,Freeman,I.,&Grimley,M. (2009). Compu­ter science unplugged: School students doing real computing without computers. J. Appl. Computing Inf. Tech. 13, 1, 20‡29. [4] Brown, N. C., Sentance, S., Crick, T., & Humphreys, S. (2014). Restart: The Resurgence of Computer Science in UK Schools. ACM Transactions on Computing Education, Vol. 14, 2, Article 9. [5] CAS. (2012). Computer Science: A curriculum for schools. http://www.computingatschool.org.uk/index.php?id=cacfs. [6] CSTA. (2003). A Model Curriculum for K-12 Computer Scien­ce. http://www.acm.org/education/curricula-recommendati­ons. [7] CSTA. (2011). CSTA K-12 Computer Science Standards. http://csta.acm.org/Curriculum/sub/K12Standards.html. [8] Gesellschaft für Informatik. (2008). Grundsätze und Stan­dards für die Informatik in der Schule. http://www.informatik­standards.de/. [9] Guerra, V., Kuhnt, B., & Blöchliger, I. (2012). Informatics at school ‡ Worldwide. http://fit-in-it.ch/de/wir-sitzen-alle-im­-gleichen-boot-0. [10] RIC. (2013). Predmetni izpitni katalog za splo.no maturo ‡ Informatika. http://www.ric.si/splosna_matura/predmeti/infor­matika/. [11] The College Board. (2010). Advanced placement (AP) Course Description: Computer Science. https://apstudent.college­board.org/apcourse/ap-computer-science-a. [12] The Royal Society. (2012). Shut down or restart? The way forward for computing in UK schools. http://royalsociety.org/ education/policy/computing-in-schools/report/. [13] Tomazin, M., & Brodnik, A. (2007). UËni cilji pouka raËunalni.tvav osnovni .oli‡ slovenskiin ACM K12 kuriku­lum. Organizacija (Kranj), letnik 40, .tevilka 6, str. A173‡A178. [14] Wechtersbach, R., Batagelj, V., & Krapea, A. (2008). UËni naËrt: Informatika. Ljubljana: Ministrstvo za .olstvo in .port, Zavod RS za .olstvo. • Nata.a Mori je diplomantka Pedago.ke fakultete Univerze v Ljubljani in je od septembra 2011 profesorica matematike in raËunalni.tva. Zaposlena je v sluabi za komuniciranjenaFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko,kjerorganizira raËunalni.ka tekmovanjaza osnovno.olce,srednje.olcein .tudenteter sodeluje pri izobraaevanjih za uËitelje. Od septembra 2013 uËi predmet informatika na Gimnaziji ViË in je vpisana na doktorski .tudij raËunalni.tva in informatike na Fakultetiza raËunalni.tvoininformatiko UniverzevLjubljani. Raziskovalnoseukvarjazizobraaevanjemter didaktiko raËunalni.tvain raËunalni.kega razmi.ljanja. • AndrejBrodnikje doktoriralna UniverzivWaterlooju, Kanada. Njegovo osnovnopodroËje raziskovanjasojedrnate podatkovnestrukturein uËinkoviti algoritmi. PredavanaFakultetiza matematiko, naravoslovjein informacijske tehnologije UniverzenaPrimorskeminnaFakultetiza raËunalni.tvoin informatiko Univerzev Ljubljani.Polegtegajepredsednik komisijeza tekmovanjapriACM Slovenijainvodi osnovno-insrednje.olska tekmovanjaiz znanja raËunalni.tvain informatike (BoberinRTK)ter univerzitetniprogramerski maraton.Jepredsednik draavnepredmetne komisijeza splo.no maturozapredmetinformatika. INFORMACIJE Iz Islovarja Islovar je spletni terminolo.ki slovar informatike, ki ga jezikovna sekcija Slovenskega dru.tva INFORMATIKA objavlja na naslovu http://www.islovar.org. Tokrat objavljamo nekaj novej.ih izrazov s podroËja varovanja. Bcc Bcc-ja [bececé] m krat.(angl. blind carbon copy, krat. Bcc) gl. skrita kopija Cc Cc-ja [cecé] m krat.(angl. carbon copy) gl. kopija2 diferenciálna várnostna kópija -e -- --a (angl. differential backup) varnostna kopija sprememb, nastalih po zadnjem popolnem varnostnem kopiranju; prim. popolna varnostna kopija, prirastna varnostna kopija dnévna várnostna kópija -e -e -e a (angl. daily backup) prirastna varnostna kopija podatkov, ki so se spremenili na izbrani dan hládna lokácija -e -e a (angl. cold site) rezervna lokacija z osnovno infrastrukturo IT, ki omogoËa ponovno vzpostavitev poslovanja z dalj.o zamudo; prim. vroËa lokacija, topla lokacija hládno várnostno kopíranje -ega -ega -a s (angl. cold backup, offline backup) varnostno kopiranje, pri katerem je onemogoËen dostop do kopiranih podatkov; prim. vroËe varnostno kopiranje izvód -a m (angl. copy) vsaka od veË istovrstnih tiskanih stvari; prim. kopija1 kópija1 -e a (angl. copy) kar nastane pri popolni preslikavi izvirnika; prim. izvod kópija2 -e a (angl. carbon copy, copy, krat. Cc) naslovno polje drugih prejemnikov, ki dobijo elektronsko sporoËilo v vednost; prim. skrita kopija oddáljeno várnostno kopíranje -ega -ega -a s (angl. remote backup) varnostno kopiranje, pri katerem se varnostna kopija shrani na oddaljeni lokaciji podvájanje podátkov -a --s (angl. data replication) shranjevanje istih podatkov na razliËne nosilce podatkov zaradi izbolj.anja dostopnosti; sin. podvojevanje, replikacija; prim. varnostno kopiranje podvojena datotéka -e -e a (angl. duplicate file) datoteka, ki je po vsebini enaka drugi datoteki popólna várnostna kópija -e -e -e a (angl. full backup) varnostna kopija celotne entitete; prim. diferencialna varnostna kopija, prirastna varnostna kopija prirástna várnostna kópija -e -e -e a (angl. incremental backup) varnostna kopija sprememb, nastala po zadnjem diferencialnem, popolnem varnostnem kopiranju; prim. popolna varnostna kopija, diferencialna varnostna kopija Skp Skp-ja [s.k.p.` ] m krat.(angl. blind carbon copy) gl. skrita kopija skríta kópija -e -e a, krat. Skp (angl. blind carbon copy, krat. Bcc) naslovno polje prejemnikov, ki so prikriti drugim prejemnikom; prim. kopija2 tôpla lokácija -e -e a (angl. warm site) rezervna lokacija, ki je glede zmogljivosti med hladno in vroËo lokacijo; prim. hladna lokacija várnostna kópija -e -e a (angl. backup, backup copy) kopija podatkov, shranjena na drugem nosilcu podatkov (1), kot so originalni podatki vróËa lokácija -e -e a (angl. hot site) rezervna lokacija z vso potrebno infrastrukturo IT in zadnjo razliËico podatkov, ki omogoËa ponovno vzpostavitev poslovanja z minimalno zamudo; prim. hladna lokacija vróËe várnostno kopíranje -ega -ega -a a (angl. hot backup) varnostno kopiranje, pri katerem je dostop do kopiranih podatkov omogoËen; prim. hladno varnostno kopiranje Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci Informatika – razvijamo danes za jutri Konferenca bo navdušila z bogatim naborom aktualnih in zanimivih vsebin in predavateljev. Osvetlila bo slovenske dosežke na podroèju raèunalništva in informatike, obenem pa udeležencem ponudila možnosti za pridobivanje novih znanj, izkušenj in informacij za boljše poslovne odloèitve. . Znamo in zmoremo (13. april) Na predkonferenci bodo k okrogli mizi prisedli tisti, ki jim je uspelo na razliènih podroèjih ustvarjanja. Odloèevalcem bodo predstavili zanimivo drugaèno per­spektivo, ki bo prav gotovo navdih za kakšno novo idejo in pot do uspeha na podroèju informatike. . Informatiki gremo v svet (14. april) Uspeh doma je sladek, a še slajši je uspeh v tujini. Kaj imajo povedati tisti, ki so šli v svet? O tem, kaj se zgodi, ko podjetje postane zares uspešno, pa bodo na okrogli mizi spregovorili še nekateri Slovenci, ki jim je s tehnološko inovacijo uspelo na tujih trgih. . Mladi so resniËnost (15. april) Zadnji dan bomo z izjemnimi in obetavnimi gosti dokazovali, da svet stoji na mladih. Preprièali vas bodo, da nanje lahko resno raèunamo. S svojimi dosežki se bodo predstavili genialni mariborski in ljubljanski študenti. Informacije o konferenci in programu so objavljene na naslovu www.dsi2015.si. Vabljeni. Slovensko društvo INFORMATIKA informacije VËlanite se v Slovensko dru.tvo INFORMATIKA Pristopna izjava za Ëlanstvo v Slovenskem dru.tvu INFORMATIKA DDV je vkljuËen v Ëlanarino. NaroËilnica na revijo UPORABNA INFORMATIKA NaroËnina zna.a: 35,00 € za fiziËne osebe 85,00 € za pravne osebe ‡ prvi izvod 60,00 € za pravne osebe ‡ vsak naslednji izvod 15,00 € za .tudente in seniorje (ob predloaitvi dokazila o statusu) DDV je vkljuËen v naroËnino. Znanstveni prispevki Tina Jukiæ, Jože Benèina VpliV predhodnega Vrednotenja projektoV e-upraVe na njihoVo uspešnost Monika Klun, Peter Trkman poVeZaVa menedžmenta posloVnih procesoV in družbenih medijeV Neli Blagus, Marko Bajec omrežje sodeloVanj med aVtorji prispeVkoV iZ informatice in uporabne informatike strokovni prispevki Alenka Rožanec, Sebastian Lahajnar Zorni koti in pogledi kot sredstVo Za strukturiranje modeloV posloVno-informacijske arhitekture V ogrodju archimate Kristjan Košiè, Marjan Herièko uporaba naprednih breZdotiènih VmesnikoV pri raZVoju informacijskih rešiteV Alenka Lipovec, Igor Pesek, Blaž Zmazek, Darja Antolin interaktiVni konceptualni apleti V i-uèbeniku kot mediatorji problemskih Znanj Nataša Mori, Andrej Brodnik uèni cilji in kurikuli V raèunalništVu in informatiki informacije iZ isloVarja