ŠTEVILKA 2 APR/MAJ/JUN LETNIK Vlil ISSN 1318-1882 Strateško načrtovanje informatike Prednosti in nevarnosti teledela Informatika in slovenski jezik NASI POKROVITEUI II 433743 vsebina Uvodnik 67 Aktualno Deklaracija posvetovanja Dnevi slovenske informatike 2000 69 Strokovne razprave Romana Vajde Horvat, Tomislav Rozman, Aleš Živkovič Ocenjevanje kompleksnosti programskega procesa kot osnova za ocenjevanje obsežnosti projektov 70 Matej Šprogar, Vili Podgorelec, Peter Kokol Odločitvena drevesa in sistemi z večdimenzionalnimi rešitvami 79 Franc Trček Prednosti in nevarnosti teledela 87 Poročila Robert Hrvatin Poslovni portal - vaša nova poslovna miza 94 Brane Šalamon Možnosti slovenskih spletnih časopisov 99 Rešitve Sandi Čemažar, Lovro Munda, Jožica Klep, Tatjana Šeremet, Andreja Vesel Klasje, Strežnik za statistične klasifikacije 102 Lada Bele Tominc, Polona Tominc Elektronsko učno orodje v osnovni šoli: spoznavanje družbe v petem razredu 110 Izrazje Romana Vajde Horvat Informatika in slovenski jezik 114 Nove knjige Informacijski sistem patronažne zdravstvene nege 116 Rešitve proizvodnih problemov 116 Dogodki in odmevi Modra knjiga na okrogli mizi v Mariboru 118 Dnevi slovenske informatike 2000 119 OTS Maribor 2000 120 Obvestila Poročilo nadzornega odbora 121 Nova sekcija Slovenskega društva INFORMATIKA 121 Koledar prireditev 122 uporabi ia\ NFORM ATIKA mm . wm Spoštovane bralke in bralci, Čas, ki ga živimo ob prelomu tisočletja in začetku novega stoletja, je očitno čas dokončnega preboja informatike, kije sedaj prisotna povsod in je pomemben dejavnik v ekonomskih, socialnih in drugih sektorjih.V Sloveniji pa tudi drugod v svetuje veliko takih, ki različno razumejo novo dobo, jo različno določajo in ji dajejo različne naslove. Ce smo še lani v jeseni v OECD-ju in drugje razpravljali o problemih informacijske družbe, sedaj po petih, šestih mesecih že uporabljamo izraze kot so nova ali digitalna ekonomija, omrežno gospodarstvo ter podobno. Konzervativni, a vendar bolj dosledni analitiki, združeni v OECD-ju, Eurostatu in še kje drugje, so še ostali pri informacijski družbi. Evropska zveza za drugo leto napoveduje veliko statistično raziskovanje pojava informacijske družbe v sodelovanju z OECD-jem. Tudi mi ostanimo pri izrazu informacijska družba, tako kot jo uporabljamo v naši Modri knjigi. Tudi v Sloveniji je prodor informatike ali stroke na ravni civilne družbe in v zasebnem sektorju in državi močno opazen. V pogajalskih izhodiščih sicer 'država še vedno ne ve točno, kam bi jo uvrstila, ker tudi institucionalno v javni upravi še ni dokončno opredeljena. Še vedno formalno velja, da je za informatizacijo Slovenije zadolženo Ministrstvo za znanost in tehnologijo. V nevladnih organizacijah pa je bilo v zadnjem času pripravljenih več usmeritvenih dokumentov. Poleg Modre knjige nastajajo posebne opredelitve v okviru gospodarskih združenj v Gospodarski zbornici ter še ponekod drugje. Pravkar smo zaključili množico posvetovanj in imamo začasen predah pred jesenjo, ko bomo verjetno vsaj na dveh, treh posvetovanjih ponovno razpravljali o informacijski družbi in informatiki. V tem času smo dobili novo vlado, imeli bomo redne volitve in ta čas bo postal zanimiv tudi za informatiko kot stroko in tudi za politična opredeljevanja okrog nje. Kaj razvojno pomenijo informatika, informacijska družba in politika informatizacije za to državo, kako ujeti vlake, na katerih sicer nikakor nismo v zadnjem vagonu. Naše raziskave namreč kažejo, da Slovenija na tem področju niti ni slaba. Imamo zakon o elektronskem poslovanju, odlično informatiziran plačilni promet, ki bo kot tak prešel tudi v bančno okolje, informatizirani so: vse banke, državna uprava, znanost s svojimi omrežji. Prodor na področju mobilne telefonije je eksploziven, dosegli smo celo kakšno skandinavsko in nordijsko državo, še pomembnejše korake pa lahko pričakujemo po privatizaciji Telekoma. Ne glede to ima Slovenija na tem področju, nekaj težav - tako kot drugi. Ena od teh težav je prav gotovo naloga kot je zapisana v naši Modri knjigi in zadeva informatizirane storitve: kako konkretno osvojiti še preostale tržne niše, da bomo te storitve lahko prodajali še komu. Znano je, da bo dinamičen domači slovenski trg informacijskih storitev vedno premajhen in se vsaka posamična, predvsem unikatna informatizacija ne izplača, če je nismo prodali še nekomu drugemu, tretjemu ali četrtemu. In tu sc pojavlja vprašanje ali bo Slovenija sposobna opremiti še kakšno drugo modernizacijo uprave, še v kakšni drugi državi. Težko je izračunati, kolikšen mora biti naš trg za ICT (Information Communication Technologij) na področju storitev. Če nekoliko špekuliramo, je naš zdravstveni sistem dimenzioniran in kakovostno pripravljen za trg približno šest do deset milijonov potencialnih porabnikov. Podobno bi morali oceniti ali naša skupna potencialna ponudba informatiziranih storitev, vsebin, definicij in organizacij na področju informacijske družbe ali informatike tudi ne potrebuje večjega trga kot je slovenski notranji, ki ob 0.03% svetovnega prebivalstva sicer ustvari 0,076 % svetovnega BDP-ja. Še vedno nas bo le okrog 0,03% svetovnega prebivalstva. Na izvozu blaga so omejitve že tu -storitve pa so velika priložnost in ogromen, eksploziven trg. Informatizacija storitev pa je danes prava stvar. Zato je pomembno, kako bomo razumeli informacijsko družbo, kako se bomo okrog tega organizirali za domače potrebe, kako bomo, mogoče tudi doma nekoliko dražje, razvijali nekatere ponovljive storitve v državi zato, da bi jih lahko potem ob nekoliko drugačni ceni ponudili še drugim. To pa zahteva nov premislek in verjetno več zaupanja med nami, predvsem pa je potreben tudi katalizator, ki sc mu reče država. Ena od pomembnih nalog pri tem je uporabiti izkušnje državnih uradnikov ter tistih, ki se pogajajo z Evropo za to, da z našimi -tudi unikatnimi, za enkraten namen pridobljenimi znanji, pomagamo še komu. Vprašanje je ali bomo lahko organizirali svoje družbeno, strokovno in drugačno življenje tako, da bomo vsaj na tem trgu informacijskih državnih storitev ustrezno prisotni. Mogoče za trg deset milijonov uporabnikov? Imamo prednosti vsaj na zahodnem Balkanu! Razumemo genezo razvoja tega dela Evrope, imamo še nekaj znancev, če ne tudi prijateljev, razumemo jezik, razumemo nekatere tranzicijske napore, ki smo jih bili deležni tudi mi. Torej gre za koncept in odločitev o vprašanju, kako vnovčiti pomoč državnih uradnikov in drugih, ki so se naučili transfera zakonodaje in njenega izvajanja z Evropo, da bi prišli tudi do nekoliko večjih poslov. Zal je sedaj tako, da delajo te posle drugi, vendar tudi z našimi ljudmi kot tretjimi, četrtimi, petimi pogodbenimi partnerji. Ali bomo tako drago osvojena znanja in spremljajočo informatizacijo res prodali res samo sami sebi in samo preko posrednikov? In tu je osrednje vprašanje tudi, ali bo država, kot je sedaj napovedano, svoje baze podatkov, svoje podatke in znanje svojih uradnikov dala na ameriški način na voljo vsem uporabnikom in ali bo svoje državne informatizirane storitve uredila, kot so jih Nordijci na ta način, da bomo lahko tudi od doma s pomočjo mreže opravili večji del nematerialnih storitvenih komunikacij za državo. Projekti so napovedani in spet bomo ugotovili, da niso ne slabi ne stari. Vendar je treba vedeti, da vse to temelji tudi na dvajset let starih koncepcijah registrske orientacije državne uprave in še ni kar avtomatično povezano z današnjimi najnovejšimi možnostmi interneta. Internet imajo povsod. Torej izkoristimo to, kar je bilo pred časom povedano o družbenem sistemu informiranja, namreč da naj bi podatke zajemali po možnosti samo enkrat, uporabljali pa večkrat in večnamensko brez odvečnega posredništva - tudi in predvsem v komunikacijskem odnosu z državo; le-ta naj bi seveda nastopala kot celota in ustrezno skrbela za celoto svojih povezanih informatiziranih storitev. Novi že sprejeti anlibirokratski program bi vsekakor moral vključevati tudi povezovanje informatiziranih državnih storitev. Prizadevanja za pregled nad klasifikacijami uporabnimi v javni upravi in tudi nove storitve bodočega AJPES-a (Agencija za javnopravne evidence in storitve) so lahko pripravljeni za izvoz takih znanj in izkušenj. Mogoče je letošnja jesen priložnost za taka tudi politična dogovarjanja in sprejem ukrepov. Tomaž Banovec To revijo sofinancira Ministrstvo za znanost in tehnologijo Republike Slovenije Zahvaljujemo se podjetju Marand d.o.o., Ljubljana, Cesta v mestni log 55, za sponzoriranje domače strani Slovenskega društva INFORMATIKA Navodila avtorjem Revija Uporabna informatika objavlja originalne prispevke domačih in tujih avtorjev na znanstveni, strokovni in informativni ravni. Namenjena je najširši strokovni javnosti, zato je zaželeno, da so tudi znanstveni prispevki napisani čim bolj mogoče poljudno. Članke objavljamo v slovenskem jeziku, prispevke tujih avtorjev pa tudi v angleškem jeziku. Vsak članek za rubriko Strokovne razprave mora za objavo prejeti dve pozitivni recenziji. Prispevki naj bodo lektorirani, v uredništvu opravljamo samo korekturo. Po presoji se bomo posvetovali z avtorjem in članek tudi lektorirali. Polno ime avtorja naj sledi naslovu prispevka. Imenu dodajte naslov organizacije in avtorjev elektronski naslov. Prispevki za rubriko Strokovne razprave naj imajo dolžino cca 30.000 znakov, prispevki za rubrike Rešitve, Poročila, Obvestila itd. pa so lahko krajši. Članek naj ima v začetku Izvleček v slovenskem jeziku in Abstract v angleškem jeziku. Izvleček naj v 8 do 10 vrsticah opiše vsebino prispevka, dosežene rezultate raziskave. Pišite v razmaku ene vrstice, brez posebnih ali poudarjenih črk, za ločilom na koncu stavka napravite samo en prazen prostor, ne uporabljajte zamika pri odstavkih. Revijo tiskamo v črno beli tehniki s folije, zato ban/ne slike ali fotografije kot originali niso primerne. Objavljali tudi ne bomo slik zaslonov, razen če so nujno potrebne za razumevanje besedila. Slike, grafikoni, organizacijske sheme itd. naj imajo belo podlago. Po možnosti jih pošiljajte posebej, ne v okviru članka. Na koncu članka navedite literaturo, ki ste jo uporabili za prispevek, po naslednjem vzorcu: Novak, F., Bernik, S.(1999): »Naslov članka«, ime revije, letnik, štev., str. 12-15 Bernik,S.: (1999): »Naslov knjige«, založba, kraj Novak, F.(1999): »Naslov magistrskega dela«, magistrsko delo, univerze, fakulteta Žagar, A.: »Naslov referata«, Dnevi slovenske informatike, Zbornik posvetovanja, Slovensko društvo INFORMATIKA (1998) V besedilu članka se sklicujte na navedeno literaturo na način (Novak 1999). Članku dodajte kratek življenjepis avtorja (do 8 vrstic), v katerem poudarite predvsem delovne dosežke. Z vsa vprašanja se obračajte na tehnično urednico Katarino Puc. Prispevke pošiljajte na disketi in papirju na naslov Katarina Puc, Slovensko društvo informatika, Vožarski pot 12, 1000 Ljubljana, ali samo po elektronski pošti na naslov katarina.puc@drustvo-informatika.si. Po odločitvi uredniškega odbora, da bo članek objavljen v reviji, bo avtor prejel pogodbo, s katero bo prenesel vse materialne avtorske pravice na društvo INFORMATIKA. Po izidu revije pa bo prejel plačilo avtorskega honorarja po tedaj veljavnem ceniku ali po predlogu glavnega in odgovornega urednika. Naslov uredništva je: Slovensko društvo INFORMATIKA, Uredništvo revije Uporabna informatika, Vožarski pot 12, 1000 Ljubljana www.drustvo-informatika.si/posta © Slovensko društvo INFORMATIKA, Ljubljana Revija Uporabna informatika bo brezplačno objavljala v rubriki Koledar prireditev datume strokovnih srečanj, posvetovanj in drugih prireditev s področja informatike. Obvestila naj vsebujejo naslednje podatke: ime srečanja, datum in kraj prireditve, naziv organizatorja, ime in telefonska številka kontaktne osebe. Pošiljajte jih na naslov: Slovensko društvo Informatika, za revijo Uporabna informatika, rubrika: Koledar prireditev, 1000 Ljubljana, Vožarski pot 12. Objavljali bomo vsa obvestila, ki bodo prispela 30 dni pred objavo revije. Aktualno Udeleženci posvetovanja Dnevi slovenske informatike 2000 (DSI 2000) so v Portorožu v dneh od 19. do 22. aprila 2000 po predstavitvah referatov, razpravah v sekcijah posvetovanja in na okroglih mizah na zadnji dan posvetovanja sprejeli naslednjo DEKLARACIJO POSVETOVANJA DNEVI SLOVENSKE INFORMATIKE 2000, s katero želijo javnosti sporočiti ocene, spoznanja, ugotovitve in priporočila kot rezultate predstavitev in izmenjave informacij na posvetovanju. 1. Sedmo posvetovanje Dnevi slovenske informatike 2000 je potekalo skladno z usmeritvami Programskega odbora. Posvetovanje seje izvajalo v obliki predkonference, plenarnega uvodnega in zaključnega dela, sekcij, okroglih miz in delavnic. Udeleženci ugotavljamo, da je bila vodilna misel posvetovanja Informatizacija in uspešnost poslovanja primerno izbrana in da odraža razumevanje prirediteljev za aktualna dogajanja v svetovni informatiki in vplive na informatiko kot stroko in znanost ter na poslovanje v Sloveniji. 2. Posvetovanje je obravnavalo novo ugotovljene nevarnosti, ki so jim v prehodu v novo tisočletje izpostavljeni gospodarski subjekti in s tem posredno tudi Slovenija, in priložnosti, ki so vzpodbuda za nove dosežke. Na posvetovanju so bile poudarjene strateške teme informatizacije za doseganje konkurenčnosti, učinkovitosti in uspešnosti poslovanja. Teme posvetovanja neposredno zadevajo prehod Slovenije v Evropo in informacijsko družbo ter tematska področja, ki vzpodbujajo razmišljanje in posredovanje izkušenj, razvijanje informacijskih rešitev na področjih prenove in informatizacije poslovanja ter zaznavanje poslovnih priložnosti, ki jih nudi informatizacija. Prispevki obravnavajo za to potrebno informacijsko tehnologijo, znanje, infrastrukturo ter metodološka izhodišča informatizacije. 3. Trajna vrednost posvetovanja in rezultat, ki je neposredno namenjen udeležencem, posredno pa dvigu informacijske kulture v našem okolju, je zbornik posvetovanja. Le-ta na 729 straneh z 82 prispevki, petimi vabljenimi referati, tremi izhodiščnimi prispevki za diskusije na okroglih mizah in orisom vsebine predkonference celovito zaokrožuje obravnavano problematiko. 4. Udeleženci posvetovanja priporočamo kot usmeritve prirediteljem posvetovanja Dnevi slovenske informatike 2001 in Slovenskemu društvu INFORMATIKA za delo v času do posvetovanja uresničevanje nalog iz Modre knjige, predvsem intenzivno sodelovanje z vsemi dejavniki, ki so zainteresirani za sodelovanje pri ustanavljanju telesa in ustanove in kot nadaljevanje teh aktivnosti začetek razvoja v Modri knjigi predlaganih projektov. Kot posebej pomembno za razvoj informacijske družbe in informacijskih storitev ocenjujejo odpiranje javnih podatkovnih zbirk. 5. Usmeritve za Dneve slovenske informatike 2001 naj upoštevajo intenzivnejše mednarodno sodelovanje, ki se lahko odrazi v mednarodnem delu posvetovanja kot posebna sekcija. Kot posebno priznanje za mednarodno vključevanje in razpoznavnost vidimo pripravljenost IFIP za pomoč pri vsebinski pripravi mednarodnega dela posvetovanja, za katerega so pripravljeni pridobiti vidne strokovnjake informatike. Članstvo v mednarodnih organizacijah naj bo sredstvo za ustvarjanje možnosti novih dosežkov in ne cilj. 6. Tudi v prihodnje naj se razvija doslej že uveljavljena usmeritev, naj bodo Dnevi slovenske informatike odprti praktikom, študentom in uporabnikom informacijske tehnologije in storitev. S tem se dviguje informacijska zavest, ki je pomemben element razvoja v smeri prehoda v informacijsko družbo, razvija se strokovna odličnost in odpirajo se možnosti za nastope in uveljavitev mladim strokovnjakom. Študentom naj bo posvetovanje odprto pod enakimi pogoji kakor doslej predvsem v znak priznanja za študijske dosežke, pa tudi kot vzpodbuda za ustvarjalno strokovno delo na področju informatike. 7. Različne oblike nastopov gospodarskih družb ocenjujemo udeleženci kot primerno obliko sodelovanja z gospodarstvom s tem, da priporočamo še povečati privlačnost posvetovanja z različnimi oblikami sodelovanja in povezovanja. S tem je povezana tudi finančna uspešnost posvetovanja, ki je bilo doslej pomemben vir finančnih sredstev in glavna možnost izpolnjevanja finančnih pogojev za mednarodno sodelovanje. Strokovne razprave Ocenjevanje kompleksnosti PROGRAMSKEGA PROCESA KOT OSNOVA ZA OCENJEVANJE OBSEŽNOSTI PROJEKTOV Romana Vajde Horvat, Tomislav Rozman, Aleš Živkovič Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Izvleček Večina modelov za ocenjevanje obsežnosti posameznega programskega projekta temelji na ocenjevanju zahtevnosti programske opreme, ki bo razvita. Obstoječi modeli zato vključujejo predvsem atribute, na podlagi katerih ocenjujemo obsežnost same programske opreme. Kljub temu, da v zadnjih letih proces razvoja programske opreme dosega višji nivo zrelosti, modeli za ocenjevanje obsežnosti projektov tovrstnih podatkov ne upoštevajo dovolj. Vendar nam ravno ti podatki lahko pomagajo do realnejših ocen. Podobno kot v drugih panogah, je tudi v razvoju programske opreme mogoče opredeliti tako imenovane procesne modele, ki opredeljujejo zaporedje aktivnosti, ki se izvajajo znotraj posameznega procesa. Hkrati z določitvijo zaporedja aktivnosti lahko v procesnem modelu opišemo tudi druge lastnosti procesa: delovne proizvode, ki so potrebni za izvajanje aktivnosti oziroma so rezultat aktivnosti, vire, ki so potrebni za njihovo izvedbo in podobno. Čim bolj podrobno poznamo procesni model, tem natančneje lahko določimo trud, ki bo potreben za izvedbo določenega projekta, ki se bo odvijal po izbranem procesnem modelu. V nadaljevanju je opisan model za ocenjevanje kompleksnosti procesnih modelov (SoPCoM - Soft-ware Process Complexity Model). Abstract Majority of existing software project cost and effort estimating tools are based on evaluation of the complexity of software product being developed. These models therefore emphasize attributes forsoftvvare size estimation. Although the softvvare processes themseives have achieved higher maturity, the cost and effort estimation models do not use the availabie 'Information ofits maturity enough. Hovvever, such information can provide more accurate estimations. Similar to other types of processes a/so the software process can be modeied within process modeis, which describe the sequence of activities to perform. Other elements of the process can be aiso described: input/output working products of activities and resources needed to perform activitie s. Details known foreach process model are the basis for estimating the effort ofthe project, which will be conducted according to the process model. In the article the SoPCoM (Software Process Complexity Mode!) which uses this approach is described. Ključne besede: programska oprema, proces razvoja programske opreme, procesni modeli, kompleksnost procesov, Petrijeve mreže 1. Uvod Lastnosti procesa razvoja programske opreme, kot so visoka stopnja vplivnosti informacij in intelektualnega prispevka pri izvajanju aktivnosti, sočasnost in porazdeljenost izvajanja aktivnosti, negotovost in časovna nedoločljivost poznega razporejanja nalog, neprestana podvrženost spremembam in druge lastnosti vplivajo na zahtevnost procesnih modelov za razvoj programske opreme. Vendar pravih modelov za izražanje zahtevnosti procesa razvoja programske opreme ni na razpolago. Večina obstoječih modelov za ocenjevanje kompleksnosti razvoja programske opreme se namreč posveča ocenjevanju kompleksnosti razvoja točno določenega proizvoda ali programske opreme same. To pomeni, da na podlagi karakteristik proizvoda, ki ga je potrebno razviti, ocenjujemo zahtevan čas (oziroma trud) in predvidene stroške za njegovo izvedbo. Ocenjujemo torej kompleksnost posameznega projekta, v okviru katerega razvijamo točno določeno programsko opremo. Tovrstno ocenjevanje je v praksi precej pogosto uporabljeno. V raziskavi, ki jo je Uporaba ocenitev pri razvoju PO področja uporabe Ocenjevanje zasnove Vrednotenje predloga projekta Pogajanje pri pogodbah Sledenje projektu Spreminjanje planov Pripravljanje projekta Ocene do dokončanja projekta Razporejanje osebja Planiranje trajanja projektov 100 i—i Vladne organizacije □ Organizacije za razvoj PO 150 200 250 število odgovorov Slika 1. Področja uporabe ocenitev programske opreme opravil Software Engineering Institute [1], je med 269 anketiranimi podjetji vsako izmed njih odgovorilo, da uporabljajo ocenjevanje, vendar v različne namene (glej sliko 1). Vendar kljub temu, da različni viri za posamezne modele za ocenjevanje truda in stroškov navajajo sorazmerno veliko natančnost ocen na referenčnih podatkih, lahko ugotovimo, da v praksi te ocene še zdaleč niso tako natančne. Slika 2 namreč prikazuje, da so ocene stroškov in ocene urnikov skoraj vedno pravilne v manj kot petih procentih organizacij. Se bolj zaskrbljujoče je, da je skoraj polovica organizacij odgovorila, da so njihove ocenitve natančne za manj kot polovico projektov. Najpomembnejša med modeli za ocenjevanje obsežnosti projektov razvoja programske opreme sta zagotovo model COCOMO (Constructive Cost Model) [2, 3] in Funkcijske točke [4, 5, 6]. Oba modela temeljita predvsem na ocenjevanju obsežnosti proizvoda in bistveno premalo upoštevata karakteristike samega procesa razvoja programske opreme. COCOMO 2.0 Osnovni COCOMO je bil razvit že leta 1981 in je od takrat doživel nadgradnje in izboljšave, s katerimi se je približal sodobnejšim pristopom k razvoju programske opreme. Najpomembnejše spremembe se odražajo v novi različici modela COCOMO 2.0. Ta model predvideva, da bo razvoj programske opreme v prihodnosti potekal na različne načine [3]: 1. v sektorjih za gradnjo programske opreme, kjer bo potekal celoten razvoj specifične programske opreme, 2. v sektorjih za uporabo generatorjev programske opreme, kjer bo razvoj potekal na podlagi vnaprej pripravljenih komponent in knjižnic posameznih proizvajalcev, 3. v sektorjih za povezovanje sistemov, kjer bo potekalo povezovanje velikih sistemov (ustrezna izmenjava informacij med njimi), 4. v sektorjih za razvoj infrastrukture, kjer bo potekal razvoj operacijskih sistemov, podatkovnih baz, upravljalnih sistemov, sistemov za upravljanje uporabniških vmesnikov, ipd. 5. programiranje, ki ga bodo izvajali končni uporabniki sami - sem spadajo predvsem preproste aplikacije, ki jih lahko razvijemo z uporabo v ta namen pripravljenih generatorjev, kot to poznamo v različnih programih za preglednice, povpraševanja v podatkovnih bazah in podobno. COCOMO 2.0 je namenjen uporabi v prvih štirih sektorjih, v zadnjem primeru pa so aplikacije tako preproste (trajanje razvoja se meri v urah ali največ dneh), da uporaba modela ni smiselna. V prvem sektorju (sektorju za gradnjo programske opreme) poteka ocenjevanje na podlagi tako imenovanih objektnih točk. Objektne točke izrazimo s številom zaslonov, poročil in modulov, napisanih v Pravilnost ocenitev STROŠKOV delež odgovorov ] ll. 1_ A ] i ril r rfl skoraj v polovici skoraj nikoli primerov vedno i—i Vladne organizacije □ Organizacije za razvoj PO Pravilnost ocenitev URNIKOV delež odgovorov L a lih- m irL n m -C.. m skoraj v polovici skoraj nikoli primerov vedno l l Vladne organizacije El Organizacije za razvoj PO Slika 2. Prikaz deležev pravilno ocenjenih stroškov in urnikov na projektih. jeziku tretje generacije. Točke ustrezno utežimo z vrednostmi preprosta, srednja in zahtevna. Tako dobljene vrednosti nam dajejo oceno obsežnosti programske opreme, ki jo razvijamo. V drugem, tretjem in četrtem sektorju pa se za ocenjevanje uporablja ustrezna kombinacija opisanega modela objektnih točk in pa predpisanih parametrov za enega izmed dveh modelov: model razvoja programske opreme v zgodnji fazi načrtovanja in model za ocenjevanje v fazi po opravljenem arhitekturnem načrtovanju. Med parametri obeh modelov najdemo tudi takšne, ki so posvečeni zmožnostim osebja, ki sodeluje pri razvoju, izkušnjam pri razvoju podobne programske opreme, izkušnjam z razvojnim okoljem in organizaciji projekta. Vendar so ti parametri ocenjeni splošno za celoten projekt. Podroben opis izračuna obsežnosti in ocenjevanje posameznih faktorjev je opisan v virih [2] in [3]. Funkcijske točke Albrecht [7] je pri razvoju FPA izhajal iz dejstva, da je oblikovanje in razvoj poslovnega informacijskega sistema odvisen od treh dejavnikov. Ti dejavniki so: Obseg procesiranja informacij (information Processing size) - količina informacij, ki jih procesira in oskrbuje sistem. Faktor tehnične zahtevnosti (techical complexityfac-tor) upošteva pomen različnih tehničnih in drugih faktorjev (npr. enostavnost uporabe, učinkovitost končnega uporabnika), ki vplivajo na razvoj in implementacijo zahtev za procesiranje informacij. Razvojni dejavniki (enviromental factors) so skupina dejavnikov, ki izhajajo iz okolja projekta, in so odvisni od veščin, izkušenj in motivacije razvojne skupine ter od uporabljenih metod in orodij za razvoj. Albrecht se je pri definiranju metode osredotočil na prva dva dejavnika, saj izhajata neposredno iz uporabnikovih zahtev. Poenostavljena definicija se glasi: FPA je tvorba seznama in štetje zunanjih uporabniških vhodov, izhodov, povpraševanj in glavnih zbirk, ki bodo realizirane pri projektu. Glavna prednost metode FPA je možnost uporabe v zgodnjih fazah razvoja projekta (pri analizi zahtev), in omogoča zgodnjo ocenitev zahtevnosti projekta. Vsi potrebni podatki izhajajo neposredno iz uporabniških zahtev in so v mnogočem bolj razumljivi za končnega uporabnika kot število vrstic izvorne kode ali katera izmed primerljivih objektnih metrik (npr. število razredov)[8]. Ker je metoda neodvisna od programskega jezika, lahko služi tudi za celovit pogled na produktivnost razvojne skupine, kar koristi pri ocenitvi pomena vpeljave novih metod, tehnik in jezikov. Študije potrjujejo, da je konsistentnost metode +/-12%.[4] Informacija, ki jo dobimo v obeh opisanih modelih, nam daje oceno truda na podlagi že definiranih zahtev za programsko opremo. Ob nepopolnih specifikacijah zahtev so tako tudi ocene kaj hitro precej nenatančne. Poraja se vprašanje ali, oziroma kako, je mogoče s poznavanjem procesa razvoja programske opreme prispevati k natančnejšim ocenam. Dejavnosti na področju izboljšanja procesa razvoja programske opreme so namreč privedle do večje definiranosti in zrelosti teh procesov v praksi. Če sam proces razvoja programske opreme natančneje poznamo, potem lahko lažje izrazimo razmerja med obsežnostjo posameznih delov projekta. Poznavanje procesa pa pomeni, da poznamo vsebino in zaporedje aktivnosti, ki jih je potrebno izvesti, delovne proizvode, ki morajo pri tem nastati in vire, ki so potrebni za izvedbo posameznih aktivnosti. Tovrstne podatke pri ocenjevanju truda za posamezne projekte ocenjevalci potrebnega truda običajno upoštevajo intuitivno. Stopnja poznavanja problematike je pri tem odvisna predvsem od izkušenosti posameznega ocenjevalca. Poraja se vprašanje, kako te izkušnje združiti in pripraviti ogrodje, s pomočjo katerega bi kriterije za tovrstne ocene poenotili in pripravili potrebne mehanizme za analizo procesnih modelov. Model SoPCoM1 (Software Process Complexity Model), ki ga predstavljamo v nadaljevanju tega članka, se ponuja kot tovrstni pripomoček. Temelji predvsem na podrobnem poznavanju procesa. Temelji namreč na opisu procesa razvoja programske opreme in vseh gradnikov, ki v procesu nastopajo. Za vse te gradnike določimo kompleksnost in nato na podlagi teh aktivnosti določamo delež truda, potrebnega za izvedbo izbranih delov procesa. Model uporablja kot formalno podlago notacijo Petrijevih mrež. 2. Predstavitev področja modeliranja programskih procesov Podobno, kot so definirani delovni postopki v procesih na drugih področjih (npr. v farmaciji, v proizvodnih podjetjih itd.), definiramo tudi delovne postopke pri razvoju programske opreme. Skupek teh delovnih postopkov imenujemo proces razvoja programske opreme. Organizacije si tako definirajo procese, po katerih potem poteka razvoj posameznih proizvodov (programske opreme). Procesov razvoja programske opreme je lahko v organizaciji več: proces razvoja z metodo konvencionalnega pristopa, proces razvoja z metodo objektnega pristopa, proces 2 Model SoPCoM je bil razvit na Univerzi v Maribori, Fakulteta ta elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Inštitut za informatiko. vzdrževanja programske opreme, ipd. Vsem tem procesom je skupno to, da jih opišemo na enak način. Opisujemo z enakimi tipi osnovnih gradnikov. Osnovni pojmi, ki jih srečamo pri modeliranju procesov, so naslednji: 1. Proces (process) je skupina med seboj povezanih korakov in aktivnosti, ki vodijo k zadanemu cilju, in vseh elementov za njihovo izvajanje. Proces razvoja programske opreme pogosto imenujemo tudi programski proces. 2. Aktivnost (activitp) je najmanjša akcija v procesu, za katero navzven ne prikazujemo njene strukture. Pogosto se pojem aktivnost enači še s pojmoma naloga (task) in procesni korak (process step). 3. Viri (resources) so ljudje ali drugi "izvajalci" posameznih aktivnosti. Drugi izvajalci so predvsem različna orodja in oprema. Vire torej delimo na: ■ vloge (role) - s katerimi so opisane odgovornosti in pravice človeških virov ter njihova usposobljenost, ki je potrebna za izvedbo določene aktivnosti v programskem procesu. ■ programsko opremo (softivare) - ki jo sestavljajo računalniški programi oz. orodja, ki podpirajo ali avtomatizirajo določen segment dela, ki ga je potrebno opraviti v okviru aktivnosti. ■ strojno opremo (hardivare) - ki vključuje delovne postaje, strežnike, tiskalnike in drugo strojno opremo, na kateri poteka izvajanje procesa razvoja programske opreme. ■ infrastrukturo (infrastructure) - kamor spadajo prostori, pisarniška, logistična, komunikacijska in druga oprema, ki je pomembna za razvoj programske opreme. Infrastrukturo v procesnem modelu modeliramo takrat, kadar so zanjo podane specifične zahteve glede dostopnosti ali specialne opreme, vključene v razvojni proces. 4. Delovni proizvod (artifact) je proizvod, ki se uporablja znotraj procesa. Delovni proizvodi so lahko različni dokumenti, ki nastanejo pri izvajanju aktivnosti, različni načrti in drugi tehnični produkti, ki so generirani pri izvajanju določene aktivnosti in se uporabljajo kot vhodi v naslednje aktivnosti. 5. Procesni model (process model) - je predstavitev izbranega procesa. V organizaciji ga lahko uporabimo kot predlogo za izvajanje realnih procesov. Natančnost modeliranja je odvisna od namena uporabe tako predstavljenega procesnega modela. Za grobo modeliranje so tako v praksi najpogosteje uporabljene metode (na primer ETVX, EPC, IDEF), ki omogočajo grobo predstavitev in opis aktivnosti v procesu. Za natančnejše modeliranje procesov uporabljamo različne metode, ki lahko temeljijo na predstavitvi stanj (avtomati stanj, Petrijeve mreže, formalne gramatike), na osnovi pravil in na osnovi ukazov. [9,10] 3. Modeliranje programskih procesov in visoko-nivojske obarvane Petrijeve mreže Že v uvodu smo omenili, da model SoPCoM temelji na notaciji visoko-nivojskih obarvanih Petrijevih mrež (colored Petri Nets - CPN). V nadaljevanju podajamo kratko predstavitev te notacije in primer njene uporabe za modeliranje programskih procesov. 1.1 Petrijeve mreže Zakaj ravno Petrijeve mreže? Izbiro utemeljimo s tem, da je predstavitev procesov v obliki Petrijevih mrež preprosta, pregledna in razumljiva, hkrati pa omogoča izvajanje raznovrstnih matematičnih analiz predstavljenega modela. Drugi pomemben razlog za izbor notacije Petrijevih mrež je prav gotovo preprostost pretvorbe procesnih modelov, zapisanih v drugih najpogosteje uporabljanih notacijah, v notacijo Petrijevih mrež. Teorija Petrijevih mrež ima svoj začetek že v šestdesetih letih in je od takrat doživela velik razmah in vrsto razširitev. Matematična predstavitev Petrijevih mrež je nadgrajena s preprosto grafično predstavitvijo. Prav zaradi tega se tako pogosto uporabljajo pri modeliranju procesov, kjer je potrebno modelirati sinhronizacijo procesa, asinhrone dogodke, sočasne operacije, razreševanje konfliktnih situacij in skupno uporabo virov za izvajanje procesa. Zaradi dobre matematične zasnove so Petrijeve mreže primerno orodje tudi za analizo procesnih modelov. [10,11,12,13] Predpostavljamo, da je bralec seznanjen z osnovami Petrijevih mrež. Omenimo naj le razširitve notacije Petrijevih mrež, s pomočjo katerih je omogočena vrsta dodatnih funkcij [12,13]: ■ utežitve povezav, s čemer reguliramo vhodne in izhodne pogoje za izvedbo posameznega prehoda, kar formalno zapišemo v matriki uteži U. ■ strukturiranost žetonov, kar pomeni, da poleg prisotnosti teh žetonov na mestih beležimo še določene informacije, ki jih ti žetoni prenašajo. Ker so ti žetoni različnih tipov (barv), se tovrstne PM imenujejo obarvane PM. e časovne razširitve, pri katerih lahko reguliramo časovni vidik proženja prehodov in hranjena žetonov na mestih. Petrijeve mreže, ki imajo katero od zgoraj naštetih lastnosti, spadajo v skupino visoko-nivojskih Petrijevih mrež. 1.2 Primer modeliranja programskega procesa Programski proces modeliramo s PM na naslednji način (glej sliko 3): 1. Aktivnosti, ki se izvajajo v procesu lahko predstavimo s prehodi. 2. Delovne proizvode, ki vstopajo v posamezno aktivnost ali jo zapuščajo, lahko modeliramo z žetoni, ki po povezavah vstopajo in zapuščajo prehod. Pri tem je potrebno opozoriti, da kot delovni proizvod pojmujemo predlogo, ki jo v realnih projektih ustrezno izpolnimo oziroma izdelamo element na podlagi predloge. Število žetonov, ki so potrebni na vhodu in izhodu reguliramo z utežmi povezav. Posamezen tip delovnega proizvoda (na primer Poročilo o testiranju, kot predloga za pisanje poročil o testiranju), predstavimo z različnimi barvami žetonov. S tem, ko žeton določene barve postavimo na izbrano mesto, ponazorimo, da je bil delovni proizvod tega tipa generiran in je pripravljen na nadaljnjo obdelavo v naslednjem prehodu. 3. Ostale vire lahko predstavimo na enak način kot delovne proizvode. V primeru, ki je opisan v nadaljevanju, bomo obravnavali samo modeliranje delovnih proizvodov, ki je v praksi tudi najpogostejše. Na tem mestu želimo bralca opozoriti na to, da so pri opisu primera uporabljeni pojmi iz teorije Petri-jevih mrež. Upoštevajmo torej, da vsakič, ko je zapisano prehod, to predstavlja aktivnost in vsakič, ko govorimo o žetonih, to dejansko pomeni, da govorimo o delovnih proizvodih. 4. Izračun kompleksnosti procesnega modela Kompleksnost procesnega modela izračunavamo na podlagi naslednje predpostavke: Na kompleksnost modela vpliva število in kompleksnost delovnih proizvodov, ki so vključeni v proces ter število in kompleksnost vseh aktivnosti, kijih v okviru procesa izvajamo. Element konfiguracije SZPO Itip: EK] [tip.SZPO] t1: Planiranje SZPO [tip:SZPO] Plan testiranja _[tip:PT00) t2: Priprava testnih vzorcev Podrobni plan testiral mp:PT01j y Testni vzorci [tip: PT02] ■j t3: Priprava testnega okolja / Testno okolje 'Plan testiranja. [tip:testno okolje) [tip: PT02) Plan testiranja [tip: PT01) Plest [tip:Prikaz rezultatov* dnevnik* opis ugotovljenih napakn sporoeila+EK+PT01) t4: Izvedba testiranj; Prikaz rezultatov [tip:prikaz rezultatov) Dnevnik [tip:dnevnik +opis ugotovljenih napak) [tip:prikaz rezultatov+dnevnil opis ugotovljenih napak* f PT01+PT02) / t5: Odpravljanje napak \(p12) Plan testiranjaN [tip.PT01+PT02>-x testno okolje) Odpravljanj 3 napak t6: Poročanje o testiranja , Plan testiranji [tip:PT00)yZ Poročilo o testiranju [tip:PTEST] Zunanji proces Slika 3. Proces testiranja je predstavljen z notacijo visoko-nivojskih obarvanih Petrijevih mrež Navedena predpostavka zveni precej preprosto, vendar je pri izračunih potrebno natančno upoštevati vlogo, ki jo posamezni delovni proizvodi igrajo pri posameznih aktivnostih. Izračun kompleksnosti poteka v naslednjih korakih, ki so predstavljeni v nadaljevanju. [14] 1.1 Določitev seznama aktivnosti in mest za »shranjevanje« delovnih proizvodov Kompleksnost lahko izračunamo, ko je Petrijeva mreža, ki predstavlja procesni model, že izdelana - to pomeni, da imamo definirane prehode, mesta in povezave med njimi. O povezavah bomo govorili nekoliko kasneje, v tem prvem koraku nas zanimajo le prehodi in mesta. Iz PM nato preverimo, katere aktivnosti (prehodi) so vključene, ter katere delovne proizvode bomo "shranjevali" na posameznem mestu. To pomeni, da pripravimo mesta, na katerih bo posamezni žeton (delovni proizvod) čakal na nadaljnjo obdelavo. Za vsako mesto moramo določiti, katere barve žetonov bomo lahko začasno shranjevali na njem (oz.kateri tipi delovnih proizvodov bodo na teh mestih čakali na nadaljnjo obdelavo). 1.2 Določitev vseh tipov delovnih proizvodov, ki nastopajo v procesnem modelu. Vsak tip delovnega proizvoda, ki nastopa v procesu, določimo kot eno barvo žetonov. Dobimo torej toliko barv žetonov, ko.t je število tipov delovnih proizvodov. Če v procesnem modelu obravnavamo tudi druge tipe virov, enakovredno določimo barve tudi tem virom. V tem primeru je potrebno podati tudi pripadnost posameznih barv k določenemu razredu (na primer: barva plan testiranja pripada razredu delovnih proizvodov, barva izvajalec testiranja spada v razred vloge, ipd.). Seznam razredov zapišemo v vektorju Gj,, ki ima dimenzijo enako številu različnih razredov barv žetonov, ki jih pri modeliranju upoštevamo. Pripadnost posamezne barve k določeni skupini podamo v vektorju Dp. Poznavanje razporeditve žetonov je potrebno za ustrezno izbiro atributov, s katerimi ocenjujemo kompleksnost posameznih barv žetonov (glej točko 4.3) in za ocenjevanje vpliva posameznega žetona na kompleksnost celotnega prehoda (glej točko 4.8). 1.3 Določitev kompleksnosti posameznih tipov delovnih proizvodov Kompleksnost posameznih barv ocenjujemo tako, da na podlagi vnaprej definiranih atributov ocenimo, kako kompleksna je ta barva. Atributi so definirani za vsak razred barv žetonov ločeno. To pomeni, da barve žetonov, ki predstavljajo delovne proizvode, opisujemo z drugimi atributi kot barve žetonov, ki predstavljajo programsko opremo. Tabela 1 podaja seznam atributov, s katerimi opišemo delovne proizvode, Tabela 2 pa podaja mersko lestvico za določanje vrednosti posameznega atributa. Razred: Delovni proizvodi Oznaka atributa Ime atributa ADEF Definiranost oblike (Artefact: Definition) ARUS Ponovna uporaba (Artefact: Reusability) ACON Upravljanje konfiguracije (Artefact: Configuration management) AGEN Obveznost generiranja (Artefact: Generating Artefact Req.) Tabela 1. Seznam atributov za ocenjevanje delovnih proizvodov Ime atributa: definiranost oblike (ADEF) 0 Ni relevantno. 0.2 Oblika je natančno definirana - obstaja predloga z vnosnimi polji, ki jo izpolnimo brez modifikacij, obstajajo navodila in primeri 0.4 Oblika je definirana - obstaja predloga, vendar jo je potrebno dopolniti in/ali spremeniti, obstajajo navodila 0.6 Določene so točke in gradniki, ki jih je potrebno izpolniti in uporabiti 0.8 Oblika je slabo definirana - obstajajo le smernice za oblikovanje 1 Oblika ni definirana - zapis v naravnem jeziku, ne obstaja predloga Tabela 2. Merska lestvica za ocenjevanje atributa ADEF Ker so posamezni atributi različno pomembni za različne barve, so atributom dodeljene tudi uteži, s katerimi uravnavamo to pomembnost. Kompleksnost Dosamezne barve izračunamo po formuli: v: 1 v 2/'i Slika 4. Prikaz barve in utečenosti povezav za prehod L 1.6 Določitev možnih poti delovnih proizvodov v procesu Določimo matriki vhodnih (A) in izhodnih povezav (A + ) v mreži. Poljem v matriki povezav priredimo vrednost 1, če obstaja vhodna ali izhodna povezava med izbranim prehodom in mestom. Matriki sta dimenzije [jztx nf,]. V praksi so vrednosti teh matrik podane že s tem, ko povežemo določeno mesto z izbranim prehodom in jih lahko orodje za podporo modelu SoPCoM generira samo. 1.7 Določitev vhodnih in izhodnih pogojev proženja posameznega načina izvedbe aktivnosti Število potrebnih vhodnih žetonov, ki prispejo v prehod določimo za vsako povezavo posebej (glej sliko 4). V utežni matriki povezave (W‘ in W+) namreč za vsako barvo prehoda povemo, koliko žetonov posamezne barve mora prispeti po tej povezavi, da bo na tej povezavi izpolnjen pogoj proženja. Takšne matrike je torej potrebno zapisati za vsako povezavo posebej. Vse utežne matrike povezav združimo v ustrezni matriki utežnih matrik za vhodne povezave (Y ) in matriki utežnih matrik za izhodne povezave (Y+). W"„,i w-,„„ pri čemer je n, število prehodov in np število mest. 1.8 Določitev vpliva vhodnih in izhodnih delovnih proizvodov na kompleksnost prehoda V prejšnji točki smo določili število potrebnih vhodnih in izhodnih žetonov za proženje prehoda. Vendar ti žetoni nimajo vsi enakega vpliva na kompleksnost prehoda.Velika razlika je namreč v tem ali na izhodu generiramo čisto nov izdelek določenega tipa ali pa na izhod samo prenesemo nespremenjeno kopijo vhodnega izdelka. Na vhodu dodelimo vsem žetonom, ki predstavljajo delovne proizvode utež 0,2. Ostalim skupinam barv žetonov (vlogam, programski opremi, strojni opremi in prostorom) dodelimo utež 1, saj s tem ponazorimo, da uporabimo določen vir na vhodu. Vrednosti vpliva izhodnih žetonov so določene v matriki uteži vpliva kompleksnosti barv (H+). 1.9 Izračun kompleksnosti posameznega prehoda Na podlagi predhodno naštetih podatkov izračunamo kompleksnost posameznega prehoda po naslednji enačbi: x„ 1'1 = E C1'V1 • U_ in[/". ;]+ .v _ mit [/, ;]) • x_kernel[/, j\ 10 (2) pri čemer je: x _ in [/', ./]= X A-[/,*]•£ Y "[/,*,./,/] H " [D ,,[/]] • *,.„[/] * = I / = I vsota vpliva vseh vhodnih žetonov; x _out [/,;]= X A *[/,*]•£ H + [i,k,j,n -X [/] *=l /=I vsota vpliva vseh izhodnih žetonov in v _ kernel [i, j ]= x [ ,/] vpliv jedra posamezne barve prehoda. 1.10 Izračun kompleksnosti celotnega procesnega modela Vsoto kompleksnosti celotnega procesnega modela izračunamo kot vsoto kompleksnosti vseh prehodov v mreži. x, = X['i 5. Uporaba izračunanih vrednosti kompleksnosti procesnega modela Kompleksnost posameznih prehodov in kompleksnost celotnega procesnega modela nam lahko pomaga pri ocenjevanju potrebnega truda za projekte, ki bodo potekali po korakih, predvidenih v izbranem procesnem modelu. Če namreč za posamezne prehode izračunamo njihov relativni delež v celotni kompleksnosti, dobimo podatke o deležu potrebnega truda za vsak prehod (aktivnost v projektu). Model SoPCoM smo testirali ne realnem primeru štirih projektov v podjetju2, ki ima proces testiranja dovolj dobro podprt. Pogoj za testiranje tovrstnega modela je namreč ta, da so vse aktivnosti ustrezno definirane in da hkrati obstaja še baza podatkov o obsežnostih izvajanja tovrstnih aktivnosti na realnih projektih. Skupaj z zaposlenimi smo generirali procesni model v notaciji visoko-nivojskih obarvanih Petri-jevih mrež. Zaposleni v podjetju so na podlagi atributov, definiranih v modelu SoPCoM, ocenili kompleksnost posameznih aktivnosti in delovnih proizvodov v procesnem modelu. V nadaljevanju je bila izvedena analiza procesnega modela po modelu SoPCoM. Kot glavni rezultat izračuna po modelu SoPCoM so bili predstavljeni deleži kompleksnosti posameznih aktivnosti v fazi testiranja. Za izračunane vrednosti je bila v nadaljevanju izvedena primerjava s podatki o številu fakturiranih ur za izvajanje teh aktivnosti na štirih vzorčnih projektih. Rezultate primerjave prikazuje slika 5. Za primer procesa testiranja smo pri modeliranju upoštevali samo delovne proizvode, ki nastopajo v procesu. Vlog, programske opreme in ostalih virov na sliki 3 nismo modelirali, prav tako niso upoštevani pri izračunih, katerih rezultat prikazuje slika 5. Če pri izračunih kompleksnosti procesa modeliramo tudi druge vire, se absolutna kompleksnost procesnega modela zviša zaradi deleža, ki ga prispevajo posamezni žetoni drugih tipov. Relativni delež posameznih aktivnosti se ohranja, saj so pri vseh aktivnostih uporabljeni viri z enakovredno kompleksnostjo. 6. Problematika in nadaljnje raziskave Rezultati uporabe modela so vzpodbudni, vendar se pri uporabi modela SoPCoM in pri zbiranju realnih podatkov srečamo z nekaterimi težavami: 1. Procesni model mora biti definiran zelo podrobno. Poznati moramo namreč vse aktivnosti in vse alternative za izvajanje posameznih aktivnosti. S tako natančno definiranim procesom se v praksi srečujemo le redko. V večini primerov so to organizacije, ki imajo doseženo vsaj zrelostno stopnjo procesa tretjega nivoja po modelu CMM. [15, 16] Največkrat se v organizacijah srečamo s situacijo, da imajo natančno definirane samo nekatere segmente procesa - predvsem tiste, ki so podprti z določenimi orodji, preostali deli pa se izvajajo na neformalni način. 2. Obsežnost procesnih modelov. Že v izbranem primeru segmenta procesnega modela smo prišli do sorazmerno zahtevnih slik in obsežnih vhodnih podatkov. Če bi opisali procesni model v celoti, bi se srečali z mrežo, ki bi vsebovala veliko število prehodov, mest in povezav, prav tako bi bilo - -o- - Projekt A —o— Projekta —*— Projekt C —*.... projekt D - Povprečna vrednost vseh projekt — Izračunana vrednost po SoPCOM 2 Študija je bila izvedena v RRC-Računalniške storitve d.d., Jadranska 21, Ljubljana Slika 5. Primerjava vrednosti za vse projekte in vrednosti, izračunanih po modelu SoPCoM. določenih veliko število barv mest in žetonov ter barv prehodov. Preglednost takšne mreže je težko zagotoviti brez podpore ustreznega orodja. 3. Postopek definiranja procesnih modelov je težaven. Težaven je predvsem zaradi velikega obsega različnih podatkov, ki jih je potrebno opredeliti in zaradi številnih alternativ, ki nastopajo v procesnem modelu. Kot smo pri opisu primera videli, je potrebno za vsako aktivnost določiti vse načine njene izvedbe, vse možne kombinacije vhodnih in izhodnih delovnih proizvodov, poleg tega pa vrsto podatkov določamo še za same delovne proizvode. Vendar se z omenjenimi težavami srečamo le enkrat - takrat, ko definiramo procesni model. Za projekte, ki se izvajajo na podlagi tega procesnega modela, imamo vse potrebne podatke že pripravljene. Poleg v primeru opisane možne uporabe modela SoPCoM, se srečamo še z drugo možno uporabo: model ima zastavljeno tudi osnovo za medsebojno primerjavo kompleksnosti različnih procesnih modelov. Če želimo model uporabiti v ta namen, je potrebno za vse aktivnosti, ki v procesnem modelu nastopajo, določiti abstrakcijske nivoje. To pomeni, da vsaki aktivnosti uvrstimo v ustrezno skupino glede zahtevnosti. Le tako namreč lahko relevantno izvedemo primerjave različnih modelov. 7. Zaključek Rezultati, ki jih dajejo različni modeli na področju ocenjevanja obsežnosti programskih projektov prav gotovo bistveno prispevajo k lažjemu odločanju pri projektnem vodenju. Kljub temu ti modeli v praksi še niso tako uveljavljeni, kot bi želeli. Prav tako modeli sami doživljajo spremembe in izboljšave, saj se morajo prilagajati spremembam tehnologij in metod razvoja programske opreme. Večja zrelost procesov in hkrati več informacij o procesu, ki so nam s tem dostopne, bo prispevala k natančnejšim ocenam obsežnosti projektov. Model SoPCoM, ki smo ga predstavili, se tega ocenjevanja loteva predvsem z vidika poznavanja procesnih modelov. S tem dopolnjuje informacije, ki jih pridobimo z drugimi ocenitvami, ki temeljijo pred- vsem na ocenjevanju proizvodov. Kljub temu, da je sama formalna predstavitev modela na prvi pogled zapletena, je način, kako uporabniki modela podajajo potrebne informacije, preprost in razumljiv. To se je izkazalo tudi pri preizkusu modela v praksi, kjer so zaposleni brez težav posredovali potrebne informacije. Z orodjem, ki ga v raziskovalni skupini trenutno razvijamo, bo uporaba modela še preprostejša. 8. Literatura [1] R. Park, W. Goethert, J. Webb, Software Cost and Schedule Estimating: A Process Improvement Initiative, CMU/SEI-94-SR-03, Softvvare Engineering Institute, Pittsburg, PA. [2] Barry Boehm et al. , Cost Models for Future Softvvare Life Cy-cle Processes: C0C0M0 2.0, Anals of Softvvare Engineering Special Volume on Softvvare Process and Product Measure-ment, Science Publisher, Amsterdam, Nederlands, 1995. [3] C0C0M0 II Model Definition Manual, University of Southern California, Center for Softvvare Engineering, 1998, http:// sunset.usc.edu/research/COCOMOII/index.html [4] David Garmus, David Herron, Measuring the Software Process, Prentice Hall International, 1996. [5] C. Behrens, Measuring the Productivity of Computer Systems Development Activities with Function Points, lEEETransactions on Softvvare Engineering, November 1983. [6] IFPUG, Function Point Counting Practices: Manual Reiease 4.0, International Function Point Users' Group, Westerville, Ohio, 1994. [7] Albrecht, A.J., Measuring Application Development Productiv-ity, Proceedings of Joint SHARE, GUIDE and IBM Application Development Symposium, October 1979, stran 83 - 92 [8] Jernej Kovše, Aleš Živkovič, “Računalniško podprto ocenjevanje obsega projektov”, 0TS’2000, Junij 2000 [9] Anthony Finkelstein, Jeff Kramer, Bashar Nuseibeh, Softvvare Porcess Modelling and Technology, Research Studies Press Ltd., John Willey & Sons Inc. Nevv York, 1994. [10] High-level Petri Nets - Concepts, Definitions and Graphical Notation, Committee Draft ISO/l EC 15909, October 2,1997, Version 3.4 [11] Jean-Marie Proth, Xiaolan Xie, Petri Nets - A tool for Design and Management of Manufacturing Systems, John Wiley2Sons, Inc. Nevv York, 1996. [12] VVolfgang Reisig, Grzeorg Rozenberg, Lectures on Petri Nets I: Basic Models, Springer, Berlin, 1998. [13] http://www.dsi. unimi/Users/Tesi/trompede/petri/nets/TPN. html [14] Vajde Horvat Romana, Kompleksnost nadzora programskih procesov, doktorska disertacija, Univerza v Mariboru, Maribor, 2000. [15] PaulkM.C., VVeberC.V., Garcia S., Chrissis M.B., Bush M.,Key Practices of the Capability Maturity Model, Version 1.1, Soft-ware Engineering Institute, CMU/SEI-93-TR-25, February 1993. [16] Mark C. Paulk, Bill Curtis, Mary Beth Chrissis, and Charles V. VVeber, “Capability Maturity Model, Version 1.1," IEEE Soft-ware, Vol. 10, No. 4, July 1993, pp.18-27 ♦ Dr. Romana Vajde Horvat je zaposlena kot asistentka z doktoratom na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Diplomsko in podiplomsko izobraževanje je opravila na Univerzi v Mariboru. V svojem pedagoškem in raziskovalnem delu se posveča področju izboljšanja procesa razvoja programske opreme, vodenja projektov in standardizaciji s področja kakovosti. ♦ Tomislav Rozman je absolvent študija informatike na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Že v času študija je intenzivno sodeloval v raziskovalni skupini Inštituta za informatiko. Trenutno v okviru diplomske naloge razvija programsko opremo za podporo modelu SoPCoM. ♦ Mag. Aleš Živkovič je zaposlen kot asistent na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru, kjer je tudi diplomiral in zagovarjal magistrsko nalogo. Pri svojem pedagoškem in raziskovalnem delu obravnava področja, ki so povezana s projektnim vodenjem in objektnim razvojem programske opreme. Strokovne razprave Odločitvena drevesa in sistemi z VEČDIMENZIONALNIMI REŠITVAMI Matej Šprogar, Vili Podgorelec, Peter Kokol Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerza v Mariboru, Smetanova 17, 2000 Maribor matej.sprogar@uni-mb.si Povzetek Pri sprejemanju odločitev je današnjemu strokovnjaku lahko v veliko pomoč sistem za podporo odločanju, ki je sposoben pregledati ogromne količine podatkov. Odločitveni sistem mora biti zanesljiv in tudi dovolj sposoben, da zadosti vsem zahtevam. Članek predstavlja razširitev koncepta odločitvenih dreves na multidimenzionalna - vektorska - drevesa, ki so sposobna dati odgovor na več različnih vprašanj hkrati, in evolucijski pristop h gradnji takšnih dreves. Vektorsko drevo pomeni zlitje več klasičnih odločitvenih dreves, ki delujejo nad isto množico atributov, a dajejo odgovore na različna vprašanja. Takšno drevo je enostavnejše za uporabo, lažje ga je analizirati in izraža možne povezave med končnimi odločitvami, ki drugače niso vidne. Predstavljeno je orodje DecRain, ki gradi vektorska odločitvena drevesa s pomočjo genetskih algoritmov. Abstract In the decision-making proces s the human expert w;7/ a/ways appreciate help from a decision support system, which can examine huge amounts of data. Such a decision system should be reliable and should satisfy ali the demands it might face. The articie presents the extension of a common decision tree concept to a multidimensional - vector -decision tree. Contrary to the common decision tree the vector decision tree can answer more than just one question at a time. It has the functionaiity ofmany s eparate decision tree s acting on a same set ofdata and answering different questions. Vector decision tree is simpier in its form, it is easier to use and investigate and can express some reiationships between decisions not visibie before. DecRain is a speciai tool for the vector decision tree induction. In the articie both the DecRain tooi and its evolutionary approach to the vector decision tree induction are presented. umm Uvod Čeprav smo že krepko v informacijski dobi, so številne naloge še vedno v domeni človeka. Ko gre za ključne odločitve, kjer ne sme biti napake, so neprecenljive prav izkušnje in osebni občutek posameznika. Informatika v takih primerih naleti na težko oviro, ki bi jo lahko premostila le s pomočjo razvoja inteligentnih programov, sposobnih učenja in razmišljanja na človeku podoben način. Inteligentni sistemi so zaenkrat še utopična želja, poznamo pa nekaj njihovih lastnosti, ki jih lahko uporabimo pri načrtovanju sistema za pomoč pri odločanju. Tak sistem bi se po eni strani naslanjal na rešitve, ki izhajajo iz klasične informacijske teorije, po drugi pa na popolnoma drugačne koncepte programiranja, ki odpirajo nove poglede na problemsko področje. S tem bi premostili določene pomanjkljivosti obstoječih informacijskih rešitev, ki pomagajo človeku v poplavi podatkov, niso pa sposobne dejansko razumeti obdelanih dejstev in izluščenih relacij in jih tudi aktivno uporabiti pri novem problemu. Klasični princip torej temelji na programsko kodiranih načelih, ki so nespre- menljiva in absolutna in prav zato tudi močno omejujoča. Da bi premostili to absolutnost, je potrebno spremeniti ne le metodologijo, ampak tudi princip programiranja. Pri velikih problemih namreč ni dovolj le hitro izvajanje ukazov, ampak predvsem način iskanja rešitev. Tako je poglavitna težava največkrat prav velikost problemskega področja in število možnih kombinacij in odvisnosti, ki jih je enostavno nemogoče zajeti v deterministični algoritem. Kot alternativa so se pojavili evolucijski sistemi, ki črpajo ustvarjalno moč iz naravnih načel reprodukcije in selekcije. Kombinacija z določenim odločitvenim modelom nam tako lahko da izredno dober in učinkovit sistem za pomoč pri odločanju. Vloga sistema za pomoč pri odločanju je danes predvsem svetovalna, odločitveni sistem pa bi naj ob predlagani rešitvi nudil tudi razlago oz. utemeljitev odločitve, kar bi dodatno pomagalo strokovnjaku. Tako lahko človek lažje preveri smiselnost odločitve, ugotovi pomanjkljivosti ali nelogičnosti, pa tudi dobi nova spoznanja. Področja uporabe takšnih sistemov so seveda izredno široka, predvsem so sistemi za podporo odločanju primerni tam, kjer morajo biti odločitve sprejete hitro in z določeno stopnjo zanesljivosti. Za takšne naloge so se kot zelo dobra izkazala tudi odločitvena drevesa, saj so konceptualno zelo preprost model z možnostjo avtomatskega učenja [1]. Drugače uspešen klasični način gradnje odločitvenih dreves ima nekaj pomanjkljivosti, ki pa se jih da elegantno odpraviti prav z uporabo evolucijskih tehnik in genetskih algoritmov [3]. Ker genetski pristop k izdelavi odločitvenih dreves odpira novo perspektivo in ne postavlja nobenih omejitev za iskano rešitev, je postalo zanimivo tudi hkratno odločanje o več različnih vprašanjih in primerjava takšnih rezultatov z drugimi drevesi in tudi drugimi sistemi odločanja. Klasični načini gradnje dreves so namreč dokaj omejujoči glede obsežnosti rešitve, kar je bil pogosto tudi razlog za izbiro katerega drugega odločitvenega modela, kot so npr. nevronske mreže. Z možnostjo hkratnega odločanja o več vidikih problema pa bi to težavo ne samo odpravili, ampak celo krepko presegli. V ta namen smo razvili sistem za generiranje odločitvenih dreves, ki je sposoben izdelati odločitvena drevesa z izhodom v obliki vektorja več odločitev namesto klasično ene same odločitve. Upali smo, da bo takšen sistem izkazal dodatne lastnosti, kot jih imajo npr. nevronske mreže, in imel hkrati vse prednosti odločitvenih dreves. Prvi rezultati so zelo vzpodbudni. Odločitvena drevesa Odločitvena drevesa spadajo med metode induktivnega učenja, torej avtomatskega učenja iz rešenih primerov. Cilj je odločitvena struktura - drevo, ki temelji na učnih primerih in je sposobno čim bolj uspešno "rešiti" še neznani primer. Sam proces učenja je zajet v oblikovanju dreves, saj odločitvena drevesa hranijo izluščeno znanje prav v svoji obliki. Samo drevo sestoji iz dveh vrst vozlišč - atributna (testna) vozlišča so testi vhodnih vzorcev, končni listi pa so kategorije testiranih vzorcev. Drevo bo vhodni vzorec klasificiralo s sprehodom od začetnega vozlišča do končnega lista s sprotnim odločanjem v vsakem vozlišču o nadaljnji smeri sprehoda. Sama drevesa se ločijo po številu testov, ki jih lahko opravimo v enem vozlišču, po številu možnih odgovorov in tudi po številu razredov, kamor lahko drevo uvrsti neki vzorec. Sami testi v notranjih vozliščih se lahko izvajajo nad numeričnimi ali diskretnimi vrednostmi in so torej ustrezne oblike, vsak list pa predstavlja možni odgovor na zastavljeno vprašanje. Glavni odliki dreves sta njihova preprostost za uporabo in izraznost rešitve ter naučenega znanja - zgradba drevesa je osnova za napoved, v kateri razred neki vzorec spada in katera vprašanja so pri tej odločitvi pomembna. Sama oblika odločitvenih dreves je zelo preprosta in nedvoumna, vendar pa pri klasični gradnji (učenju) nastopa kar nekaj problemov. Glavni problem je izbira vrstnega reda testov, če pa so testi še nad numeričnimi vrednostmi, je potrebno določiti tudi sam test. Za učenje odločitvenih dreves je bilo predlaganih kar nekaj metod in večina od njih je osnovana ali izpeljana iz ideje Quinlanovega ID3 algortima [6][7]. Ta pri izbiri vrstnega reda testov izbere vedno tisti test, ki maksimalno reducira neko na entropiji osnovano merilo. Takšno hevristično ocenjevalno funkcijo je možno uspešno razširiti iz binarnih atributov tudi na atribute z več vrednostmi [4], problemi pa se pojavijo pri klasifikacijah s širokim naborom razredov [5]. Klasična odločitvena drevesa kot vhod sprejmejo nabor vhodnih atributnih vrednosti, kot izhod pa v listu drevesa podajo eno samo odločitev. Zamišljena razširitev pa za razliko od tega kot izhod podaja vektor več ločenih odločitev, od katerih ima vsaka svoj nabor vrednosti. Takšno drevo torej klasificira neki vzorec ne samo po enem, ampak po več kriterijih hkrati. Razlika med vektorskimi in klasičnimi drevesi je torej le v končnih listih, ki podajajo odločitve, vsa ostala vozlišča pa so funkcionalno enaka. Slika 1 podaja primer preprostega vektorskega odločitvenega drevesa z dvema odločitvama. Atributna vozlišča postavljajo vprašanja o dejstvih, v listih dreves pa imamo naučeno odločitev. Atributi so v tem trivialnem primeru podatki o vremenu, učna množica pa so podatki o preteklih izkušnjah. Slika 1: Preprost primer vektorskega drevesa z dvema odločitvama Evolucijski model, genetski algoritmi Evolucijski model povzema idejo naravne evolucije. Kot se skozi evolucijo razvijajo, izumirajo in spreminjajo biološke populacije, se tudi naše rešitve razvijajo po načelih »naravne selekcije«. Torej lahko z računalniškim tekom dejansko simuliramo naravne procese selekcije, razmnoževanja, tekmovanja... Z genetskimi algoritmi lahko najdemo rešitve tudi najbolj kompleksnih problemov, saj se za razliko od klasičnih iskalnih strategij problema lotijo na popolnoma svojevrsten način. Genetski algoritem je preslikava iz narave v računalniški svet, kjer prav tako ustvarimo populacijo bolj ali manj dobrih rešitev znotraj iskalnega prostora. Populacijo predstavljajo posamezni osebki, opisani z genetsko kodo, ki določa njihove lastnosti. Tako lahko sprememba genetske kode osebka povzroči spremembo njegovih lastnosti, obnašanja, torej napredek ali tudi nazadovanje glede na iskane lastnosti. S pomočjo genetskih operatorjev selekcije, križanja in mutacije lahko potem razvijamo genetsko sliko osebkov v populaciji. S tem se hkrati premikamo po iskalnem prostoru, dokler ne najdemo točke - osebka, ki predstavlja zadovoljivo rešitev. Osrednjo vlogo v evoluciji imajo genetski operatorji, ki zagotavljajo spreminjanje in v. splošnem napredovanje osebkov skozi čas. Selekcija je način izbora osebkov za reprodukcijo in s tem tudi preživetje genetskega materiala v produciranih potomcih. Operator križanja proizvede nov osebek iz dveh staršev s pomočjo križanja njune genetske kode. Samo križanje mora glede na obliko osebka zagotavljati tudi logično pravilno končno genetsko sliko, ki bo definirala zdrav osebek, sposoben boja za obstanek. Občasno uporabljen operator mutacij pa zagotavlja vnos potrebnih nenadzorovanih sprememb, ki dajo populaciji nov zagon. Tako kot v naravi tudi tukaj genetski operatorji ne zagotavljajo vedno pridobitve novih kvalitet in imajo lahko tudi dokaj velik destruktiven učinek, kar pa je nujni del evolucije [12]. Združitev odločitvenih dreves in evolucijskih načel Ker za gradnjo odločitvenih dreves obstajajo močne teorije [6][7], bi lahko celo opustili nadaljnje raziskave v tej smeri. Vendar je gradnja odločitvenih dreves kompleksen problem, ki ga ni mogoče vedno uspešno opisati in rešiti s statističnimi metodami. Težave lahko nastopijo pri pomanjkljivih ali napačnih podatkih, pri določanju atributov in ustreznih razmejitvenih intervalov. In če že uspemo rešiti te probleme, pa rezultati včasih enostavno niso dovolj dobri. Razlogi so potem lahko ali na strani gradnje dreves ali pa tudi v neprimernosti samih dreves za izbrano nalogo. Ker pa imajo drevesa nekaj izjemnih lastnosti, se je bilo smiselno distancirati od statističnih teorij in poiskati alternativne načine za gradnjo dreves. V skladu z razmišljanji v uvodu smo zato skušali združiti dva svetova - preprost koncept odločitvenih dreves in sposobnost evolucijskega pristopa, da se loti še tako kompleksnega problema. Za razliko od klasičnega načina gradnje, ko učenje pomeni gradnjo enega samega drevesa od prvega vozlišča do zadnjega lista, pa evolucijski pristop postopa drugače. Najprej ustvari množico različnih osebkov - v našem primeru so to odločitvena drevesa - in jih nato oceni v skladu z želenimi lastnostmi in s poznanimi podatki. Sele nato pa pride na vrsto iskanje ciljnega drevesa s preoblikovanjem in z razmnoževanjem obstoječih dreves z uporabo genetskih operatorjev. Dejansko torej evolucija išče dobro rešitev na več mestih hkrati, genetski operatorji pa zagotavljajo končno konvergenco k boljši rešitvi. Seveda se lahko v procesu izoblikuje polno slabših dreves in naloga selekcije je, da ohrani in razmnožuje le najboljše. Zanimivo dejstvo je mogoče ravno to, da potomci ne smejo biti vedno absolutno boljši od svojih staršev, saj to vodi v lokalne optimume. Dejanski napredek evolucije pa je zagotovljen prav z raznolikostjo in prenašanjem ter kombiniranjem genetske kode. Gradnja odločitvenih dreves s pomočjo genetskega pristopa je že dala odlične rezultate [3] in pokazala določene prednosti pred klasičnim pristopom. Z razširitvijo odločitvenega drevesa na večdimenzionalno - vektorsko - odločitev pa pridobimo na funkcionalnosti dreves. Takšna razširitev bi bila s klasično metodo težko izvedljiva, izvedba z genetskim pristopom pa ne daje nikakršnih omejitev v obliki in obsegu vhodnih podatkov ali izhodnih odločitev. Orodje DecRain Eno trenutno najbolj uporabljanih orodij za gradnjo klasičnih odločitvenih dreves je zagotovo Quinlanov C4.5 (in izboljšana verzija C5) algoritem [7], tam uporabljeni format pa nekakšna osnova za pripravo podatkov in predstavitev rezultatov. Pri izdelavi orodja DecRain smo zato posnemali preprostost C5 in poskusili narediti gradnjo vektorskih dreves čim bolj enostavno. Ker zahteva priprava podatkov največ časa in lahko količina podatkov krepko preseže pregledne sposobnosti tekstovnega urejevalnika, pa zahteva DecRain podatke iz podatkovne baze, ki podpira ODBC standard, s čimer danes razpolaga večina boljših podatkovnih baz tako pod Windows kot tudi Unix in Linux okolji. Takšna oblika hkrati zagotavlja lažjo obdelavo, spremembe, nadzor in prenosljivost podatkov. Zaradi primerljivosti pa smo naredili tudi možnost pretvorbe v format, kot ga zahtevata orodji C5 in orodje MtDecIt [4]. DecRain simulira evolucijo odločitvenih dreves, hkrati pa seveda omogoča dinamično nastavitev vseh paramentrov evolucije, popoln nadzor nad njenim potekom in prikaz rezultatov (statistični rezultati na učni in testni množici, prikaz najboljšega zgrajenega drevesa in tabelarični prikaz vseh rezultatov - Slika 2). Ir) guffalh.dtf - DecRain* E* £d» »ta as .f...... (rool) 1671 7 juhe celeniavne piegled 5 B [da] 1391 ? prehrana mali E [običajna] 1381 ? zaporedni porod - [1 ] |18| ? kajenje malere cigaret dnevno pregled 6 [0] 116I >> dobro dobro dobro dobro dobro [1 7] |1| » srednie dobro dobro slabo srednje £•■ [> 7] 111 ? sadni sok kaše pregled 1 j |da] 101» [ne] 111 >> dobro srednje srednje srednje srednje [2] |16| >> dobro dobro dobro dobro dobro [3] |4| >> dobro dobro dobio srednje srednje [4] 101» [dietna] 111 >> slabo slabo slabo slabo slabo 3 [ne] |28| ? porod Ei [spontan] 1161 ? materinska sola E [da] |7| ? žitarice pregled 4 8; [da| |0I ? pomirjevalna duda [ne| [71 >> dobro dobro dobro dobro dobro [ne] |9| >> dobro dobro dobro dobro dobro [stimuliran] |7|» dobro dobro dobro dobro dobro [induciran] |2| >> srednje dobro dobro srednje srednje [carski rez] |3| >> dobro dobro dobro dobro dobro 0 0.51884 26 NUN Slika 2: Okolje DecRain in primer zgrajenega vektorskega odločitvenega drevesa s petimi odločitvami. DecRain uporablja načela genetskih algoritmov. Velikost izhodnega vektorja ustreza številu iskanih odločitev, če je vzorec možno kategorizirati na en sam način (velikost izhodnega vektorja je 1), pa bo končno odločitveno drevo funkcionalno enako klasično zgrajenemu drevesu. V splošnem lahko pričakujemo drevo podobnih kvalitet. Alternativa takšnemu pristopu je tudi klasična izgradnja ločenih dreves za vsako od želenih odločitev posebej in nato sestavljanje rezultatov. Medsebojna odvisnost več odločitev sicer ne bo neposredno razvidna iz samega vektorskega drevesa, lahko pa o njej sklepamo na podlagi primerjave velikosti vektorskega drevesa in ustreznega števila navadnih odločitvenih dreves. Če so odločitve med seboj dokaj povezane in korelirane, potem vektorsko drevo ne bo imelo prevelikega prirastka v številu vozlišč v primerjavi z ločenimi odločitvenimi drevesi za posamične odločitve. Evolucija odločitvenih dreves Ker se vektorska odločitvena drevesa razlikujejo od klasičnih samo v končnih vozliščih, je evolucija »navadnih« dreves zelo podobna evoluciji »vektorskih« dreves. Do razlike prihaja le pri ocenjevanju, saj moramo pri vektorskem drevesu oceniti njegovo uspešnost v več dimenzijah. Vendar za začetek poglejmo, kako sploh uporabljamo genetske algoritme pri razvoju odločitvenih dreves. Potrebno začetno populacijo dreves lahko enostavno ustvarimo z naključno gradnjo dreves, kar zagotavlja potrebno genetsko raznolikost. Takšna populacija naj vsebuje dovolj veliko število dreves, od zelo dobrih pa tudi do zelo slabih. Evolucija bo namreč poskusila najti tiste dobre veje v posameznih drevesih, ki bi lahko združene sestavljale optimalno drevo. Razvoj načeloma vedno poteka po enem od dveh scenarijev glede na način polnjenja nove populacije [9], povsod pa je pomembna ciklična uporaba genetskih operatorjev selekcije, križanja in mutacije. Najbolj pomembna je ideja, da optimalnega drevesa ne gradimo s pomočjo determinističnega postopka v enem prehodu, ampak da razvoj prepustimo iterak-tivnemu procesu. Omenili smo že, da osebek v populaciji predstavlja enoodločitveno drevo. Vsak osebek pa mora biti predstavljen v obliki genetske kode. Najenostavnejše kodiranje bi bilo kar znakovno zaporedje, v primeru dreves pa je genotip lahko tudi drevesna struktura, kar pa je tudi končna želena oblika osebka - njegov fenotip. S fenotipom pa je določeno tudi obnašanje drevesa - pretvorba podanega vhoda v izhodni vektor odločitev s pomočjo preprostih vprašanj if-then. Evolucija nato preoblikuje drevesa v populaciji, genetski operatorji pa spreminjajo že spremenjene oblike. Pomemben faktor v tem postopku je ocena, kdaj je neko drevo dobro in kdaj slabo. Razlika med genetskim generiranjem navadnih, enodimenzionalnih, in vektorskih odločitvenih dreves je tako samo pri odločanju, kako dobro se neko drevo dejansko obnaša. Ker je za ocenjevanje dreves zadolžena posebna funkcija, je tako ta razlika vidna le na enem mestu in to je prav v ocenitveni funkciji drevesa. Operatorja križanja in mutacije delujeta neodvisno od ocene drevesa, le operator selekcije bo upošteval oceno drevesa pri izboru dreves za nadaljnjo reprodukcijo. Ocenjevanje osebkov Ocenitev novo nastalega drevesa poteka vedno s pomočjo učne množice, ocenitvena funkcija pa v oceni pove, kako dobro je neko drevo. Torej moramo drevo uporabiti na vseh učnih vzorcih in dobljene rešitve primerjati z dejanskimi pravilnimi vrednostmi. In tukaj je možnih kar nekaj scenarijev. Najenostavnejše merilo je gotovo odstotni delež pravilnih zadetkov. Pri navadnih, enoodločitvenih drevesih je pogosta praksa tudi uporaba uteži (stroškov) za določanje pomembnosti zadetkov, s čimer lahko uspešno pritisnemo na smer razvoja evolucije, saj tako umetno damo prednost določeni vrsti zadetkov. Tako lahko npr. prisilimo drevesa, da se usmerijo proti določenim tipom rešitev. To je pomembno predvsem pri klasičnih enodimenzionalnih sistemih, ki imajo več možnih klasifikacij. S tem lahko povečamo zanesljivost oz. pravilnost sprejete klasifikacije. V primerih vektorskih dreves pa je takšen model povezan z mnogimi problemi, saj bi bila stroškovna matrika potrebna za vsako odločitev posebej in bi z njeno uporabo ogrozili ravno želeno iskanje odvisnosti odločitev. Če označimo število odločitev, torej velikost odločitvenega vektorja, z v, potem ima lahko en vektor med 0 in v pravilnih vrednosti. Poseben primer pa so polni (jackpot) zadetki, ko je izhodni vektor popolnoma enak pravilnemu vektorju klasifikacij za izbrani vzorec. Če je velikost učne množice u, potem ima lahko drevo največ u polnih zadetkov. To sta hkrati tudi prvi dve merili uspešnosti drevesa. Preostali dve merili se podrobneje spustita v vsako od posameznih odločitev. Če ima z-ta odločitev v vektorju v, možnosti, potem lahko za vsako to možnost preverimo, kolikokrat bi se dejansko morala zgoditi (vf in kolikokrat se tudi je (vf). Nato lahko izračunamo povprečje za celotno odločitev in nato še čez vse odločitve vektorja. Če npr. za vprašanje a velja, da ima 3 klasifikacije, potem ima lahko vsaka od klasifikacij av a2 in a3 svoj odstotek zadetkov. Povprečje se nato preračuna čez vse tri klasifikacije in nato še čez vse odločitve v vektorju. Kot zadnje merilo pa lahko uporabimo maksimalno napako (minimalni zadetek), ki jo pri prejšnjem izračunu doprinese posamezna klasifikacija odločitve k skupnemu povprečju. Že prva dva kriterija tvorita enostavno in močno ocenitveno funkcijo, z drugima dvema pa lahko tudi krmilimo tendenco evolucije v enakomernejšo razdelitev zadetkov po odločitvah, odvisno seveda od primera do primera (Enačba 1). Ocenitvena funkcija v orodju DecRain vsebuje obteženo (zv,) povprečje opisanih ocen. Z utežmi lahko izboljšamo splošno konvergenco in prilagodimo model specifičnemu problemu. Ker lahko pri razmnoževanju križamo različne veje na različnih globinah, imajo novo nastala drevesa tendenco hitre rasti. Veliko število vozlišč ponavadi povzroči dobre rezultate na učni množici, hkrati pa negativno vpliva na splošne generalizacijske sposobnosti drevesa. Da bi preprečili čezmerno rast, smo v oceno drevesa dodali tudi kazenski člen za intronska vozlišča. Introni so pomemben dejavnik v evoluciji in imajo velik vpliv na efektivno oceno (cffectivc fitness) osebkov v populaciji. Efektivna ocena namreč opisuje sposobnost osebka, da zaščiti svoje potomstvo pred možnimi kvarnimi vplivi genetskih operatorjev, povečuje pa se ravno s selekcijskim pritiskom za ustvarjanje intronov [9]. Introni nastanejo v primerih podvojitve testov v isti veji drevesa. Če npr. vozlišče s testom atributa «, že razporedi vzorce po izhodnih podvejah, je ponovitev istega testa v neki podveji popolnoma nekoristna. Ker pa mora biti drevo logično pravilno, mora takšno vozlišče vsebovati tudi eno ali več nekoristnih podvej. Razmerje med velikostjo drevesa in številom intronov lahko uporabimo kot kriterij dodelitve kazenskih točk k skupni oceni drevesa. Pričakujemo namreč lahko, da bodo večja drevesa praviloma vsebovala več intronov kot kompaktnejša, manjša drevesa. Možnih je še nekaj drugih rešitev za omejevanje čezmerne rasti dreves, npr. razmerje med aktivnim številom listov in številom vseh listov v drevesu, pa tudi med številom aktivnih listov in številom možnih vektorjev. Predlagani kriterij lahko s podobnimi nastavitvami uporabimo za gradnjo odločitvenih dreves pri različnih problemih, torej brez okvirne ocene, kako veliko bo dejansko drevo. Selekcija, križanje in mutacija dreves Operator selekcije ima nalogo odločiti, ali ima nek osebek potencial za nadaljnji razvoj ali pa ga je potrebno zavreči in nadomestiti z drugim osebkom. V našem orodju smo uporabili načelo linearnega razvrščanja (linear ranking) [9]. Ta selekcijska shema najprej na podlagi ocene osebka določi njegov položaj v populaciji, vsakemu položaju pa je dodeljena točno določena verjetnost izbora za nadaljnje razmnoževanje. Linearno razvrščanje pogosteje izbira boljša drevesa, nemalokrat pa tudi slabše osebke iz ozadja. Tak pristop ohranja genetsko raznovrstnost in hkrati omogoča kvalitativni napredek, kar je pogoj za uspešen razvoj brez prehitre konvergence k lokalni rešitvi. Ker so vsi parametri dinamično nastavljivi, lahko spreminjamo velikost izbora glede na velikost populacije in s tem spreminjamo selekcijski pritisk. Pri križanju dveh dreves lahko uporabimo več strategij. Najbolj splošna bi bila naključna izbira dveh vozlišč in nato izmenjava z njima določenih pod-dreves. Takšna rešitev je popolnoma naključna in teži k destruktivnemu delovanju. Tako kot v naravi bi si namreč želeli kriterij, ki bi omogočil križanje dveh dreves samo na določenih točkah. Preprosto pravilo bi fitness = F (w, hit s jackpots v,y . v,.. , ----, w2-----------,w3 • ■ Mm(—))+w5 ■ penalty{introns) V U U ■ ‘J Vjj jj v.. Enačba 1. Ocenitvena funkcija v DecRainu bilo tudi križanje v točkah z istim atributom, kar pa ne pomeni nujno dveh točk, ki bi odločali o istih vzorcih. Zato smo za izbiro točk križanja izbrali princip prehojene poti - naključno izbran vzorec iz učne množice spustimo skozi obe drevesi in nato na obeh prehojenih poteh izberemo po eno vozlišče. S križanjem v tako izbranih točkah tudi dejansko zamenjamo dve veji, ki z dosti večjo verjetnostjo sprejemata odločitve o istih vzorcih (Slika 3). Slika 3: Križanje dveh dreves na prehojeni poti istega naključnega vzorca. Genetski operator mutacij vnaša v genetsko kodo -strukturo drevesa - naključne spremembe. Nenadzorovana sprememba v arhitekturi drevesa je ponavadi destruktivna, saj zelo verjetno poruši ravnotežje, ki se je ustvarilo skozi evolucijski razvoj. Hkrati pa mutacije zagotavljajo nenadne preobrate, potrebne za iskanje globalnih rešitev, in vnašajo sveže spremembe v starejši genetski material osebka [11]. Mutacija v DecRain lahko nastopi nad katerimkoli vozliščem v drevesu in mu lahko spremeni tako tip kot tudi vsebino. Tako lahko mutacija spremeni list drevesa v notranje vozlišče ali pa enostavno spremeni končno odločitev v listu. Lahko pa deluje nad notranjim vozliščem drevesa, kjer lahko zamenja posamezne veje, določi novo poljubno vprašanje ali spremeni vozlišče v list z odločitvijo. DecRain omogoča dinamično nastavitev verjetnosti posameznih mutacij. Rezultati Vektorska drevesa lahko načeloma uporabimo tudi na klasičnih klasifikacijskih problemih z enim vprašanjem, sam vektorski koncept pa je seveda najprimernejši za naloge, kjer iščemo odgovore na več vprašanj hkrati. Za predstavitev ideje in orodja smo izbrali medicinski problem, ki je že bil deloma obdelan s pomočjo klasičnih dreves [3]. Ker je v medicini zelo pomemben dejavnik predvsem preglednost rezultatov in faktorjev, ki so pripeljali do določenih odločitev, smo se omejili izključno na odločitvena drevesa. Sama priprava podatkov ni toliko zahtevna, kot so zahtevne priprave alternativnih metod reševanja. Da bi lahko dobili vse iskane odgovore s pomočjo klasičnih dreves, moramo postopati drugače, kot smo vajeni. Pri iskanju odgovorov na več vprašanj imamo dve možnosti. Prva je intuitivna in zahteva izgradnjo več samostojnih dreves za vsako zastavljeno vprašanje posebej. Osnovno idejo predstavlja slika 4.a, kjer so za tri postavljena vprašanja (Q2, Q2 in Q3) zgrajena tri neodvisna drevesa. Če označimo en vzorec kot množico n opisnih atributov (a) in treh pripadajočih rešitev {a2,..., an, qlt q2, q3}, potem je s klasičnimi orodji mogoče enostavno zgraditi drevo za vsako vprašanje s pomočjo podmnožice {au ..., a,„ r v»w/it« m kttttiurmH« n« urvi mvstt Okinava Ga-.f* |[SKP rr Jr Vw*jr kle*tiuw:«ie V«api Kon*; f" (VW7 |oi 01 1993 |.il IZ 1999 vem|4 tl*nd»t 12 1*10 “ IdhZavnTšIanoaho Vdtevrcs« jp(ii^AX/"(jANj>'..... ^r1' prikazani osnovni podatki izbrane klasifikacije, spodaj pa je seznam ravni z vsemi pripadajočimi podatki. Poleg imena je pomembna številka ravni, ki določa globino v hierarhiji. Ko so na posamezne ravni dodeljene tudi kategorije, zaporedja ravni ni več možno spreminjati, za kar skrbi vgrajena funkcionalnost baze podatkov OracleSi. Pomemben podatek ravni je tudi vzorec šifre kategorije, ki se uporablja za kontrolo vpisane šifre nove kategorije ter za določanje ravni pri polnjenju kategorij iz zunanjega vira. Drugi vhod dostopa do kategorij in vodi do vseh postopkov, povezanih z obdelavo kategorije (slika 4). Obrazec je sestavljen iz treh sinhroniziranih blokov. V gornjem bloku je seznam klasifikacij (do katerih ima uporabnik dostop). V srednjem bloku se nahaja seznam verzij klasifikacije iz gornjega bloka. Od tu je možen dostop do detajlnih podatkov verzije, med katerimi je tudi informacija o stanju življenjskega cikla, v katerem se nahaja ta verzija. V spodnjem bloku je seznam kategorij na prvi ravni verzije klasifikacije iz srednjega bloka z gumbom za dostop do podrobnih podatkov o kategoriji. Taka razporeditev nudi visoko preglednost nad ključnimi entitetami in zmanjšuje možnost napačne gradnje hierarhije. Hkrati omogoča vpisovanje in pregled velike količine raznovrstnih podatkov, ki opisujejo vsako kategorijo. Ob izbrani kategoriji na prvi ravni lahko dostopamo do obrazca za vnos in pregled kategorij na nižjih ravneh. Ta ima zgoraj osnovne podatke o nadrejeni kategoriji (samo en zapis) skupaj s podatki o ravni, na kateri se nahaja. V spodnjem delu je seznam neposredno podrejenih kategorij. Na obrazcu sta tudi dva gumba za preskok na nižjo oz. višjo raven. Tak način omogoča zanesljivost pri razvrščanju kategorij, saj je vedno dobro vid- na nadrejena kategorija, ki ji uporabnik mora vpisati podrejene kategorije. Preko gumbov pa se lahko spušča ali dviga po hierarhiji v želeni smeri. Iz obrazca za obdelavo kategorij je možen tudi dostop do obrazca za vnos vključitev in izključitev ter do modula za polnjenje kategorij, ki so na razpolago v zunanjem viru. 6. Problemi in rešitve V nadaljevanju so opisane še nekatere zahteve, problemi in načini reševanja. Varnost podatkov - za vsako fazo življenjskega cikla klasifikacije je predpisana matrika uporabnikov in načina dostopa do te klasifikacije (vpogled, spreminjanje, kreiranje). Varnost podatkov smo dosegli z oblikovanjem podatkovnega modela vlog (roles) in uporabnikov z dodeljenimi vlogami ter z Oraclovo vgrajeno funkcionalnostjo za omejitev dostopa glede na dodeljeno vlogo. Enostavna in zanesljiva rešitev, da uporabnik razvrsti kategorijo na pravilno raven in pravilni nadrejeni kategoriji. Enostavnost in hkrati zanesljivost je dosežena z opisanim načinom prikaza nadrejene in podrejenih kategorij v formi za vnos kategorij na nižjih ravneh. Uporabnik vidi le eno nadrejeno kategorijo (skupaj s podatki o ravni, na kateri se nahaja), kateri vpisuje podrejene kategorije. Polnjenje podatkov kategorij, ki že obstajajo v zunanjem viru; omogočeno mora biti polnjenje še neobstoječih kategorij, pa tudi polnjenje dotlej praznih stolpcev (atributov) že obstoječih kategorij. Novo verzijo klasifikacije naj bo možno kreirati s kopiranjem in naknadnim spreminjanjem obstoječe. Novo verzijo obstoječe klasifikacije največkrat seveda ne kreiramo "iz nič". Zato je izdelan postopek kopiranja obstoječe verzije v novo. Uporabnik najprej odpre novo verzijo, nato pa v pripravljenem obrazcu izbere izvorno verzijo klasifikacije. Ko sproži kopiranje, se vse kategorije izvorne verzije klasifikacije kopirajo v novo. Tudi ta postopek je izveden z baznim paketom PL/SQL in metodo dinamičnega SQL-a. Dinamični SQL zagotavlja neobčutljivost na spremembe definicije tabele in tudi hitrejše izvajanje programa zaradi optimizacije, vgrajene v Oraclovo bazo podatkov. Ker se celotni mmmm joousi Podkiene kategorije ________Šifre kategorije I (»333.01 j [6333*55 j 18333.03 [8333 04 I [8333.05 j6333 fcpir “p ~F ~F ~P “P H*™ [na/tv poktte« VključitveAzfcljiučttve.. J Oeskffjt*)' plptavitaiiec/upiavlialka faijava Standoznaka | Definicija fcf Podatki o vključitvah in izključitvah v kaliMiorijo vofztje k . BI tel D r Ang deiknp*o' V/1 Zap.i Ime vkiuČtve/uk ^u&tve Arti r# vključit r det*« ta z 1' j U pi d vliolet; /upi a vhulka pmf arnik ega žci|ova 1 r v b jljpiaviialm /upiavljalka žetezrnekega /eiiava 1 r v b |Up«Avt|<*tc/upravl|Alk« hektarskega fr.gave 1 n r v 1* [llfrtAvl(ale*:/upravlt*lkeeeewew VERZUA: 1 Dat, veljav.: 01.01 1999 1 glavna skupina poklicev 2 podskupina poklicev 3 področna skupina poklicev 4 enota podr skupine poklicev 5 naziv poklica PredpregJed poročila Izvoz v Word (RTF) Izvoz v Exce! Izberi vsebino izpita ...... ................................. f*1 Šifra kategonje, deskriptor Šifra kategonje, desknptor, standardna oznaka f** Šifra kategonje, desknptor, seznam vključitev (kodirni seznam) f*" Šifra kategonje, deskriptor. definicija, seznam vključitev in izključitev r Šifra kategonje, vključitev, izključitev ^ Vsa polja Slika 7: Obrazec, na katerem izberemo vsebino in obliko poročila ■ se upošteva pravilni primarni ključ na tabeli le, če v isti tabeli nimamo še kakšnega drugega enoličnega polja (unique constraint), ali če je indeks v abecednem redu na prvem mestu. Strežnik je v fazi delujočega prototipa12. Večjih sprememb ne pričakujemo več, polna funkcionalnost prototipa pa bo dosežena z gradnjo modula za pretvornike in nekaterih dodatnih fukcionalnosti uporabniškega vmesnika. Predvidena je tudi izdelava rešitve za dostop in pregledovanje podatkov preko interneta. Nova programska rešitev osrednje zbirke statističnih klasifikacij je bila izdelana v okviru Programa posodobitve državne statistike. Rešitev, ki smo jo razvili na SURS, je zasnovana na dveh modelih - New Zealand Statistics Classifications And Related Stan-dards System (CARS)13 in na modelu, kot smo ga povzeli po ISO/IEC 11179 Information technology - Spec-ification and standardisation of data elements14. Naša rešitev ni identična kopija novozelandske15 (razlik je precej), saj smo morali upoštevati okolje, ki velja na SURS in v državni upravi. To pomeni, da ni bilo moč kar kupiti gotovega izdelka (podprt je s Sybase), pač pa je bilo potrebno rešitev ponovno postaviti in informacijsko podpreti z Oraclom in MS Access-om, ki sta predvideni standardni programski opremi za delo pri nas. Ob tem smo veliko pridobili tudi ob študiju pravil in postopkov, s katerimi so Novozelandci podprli svoje delo. Viri: 1 Kimball R., The Data VVarehouse Toolkit, Practical techniques for Build-ing Dimensional Data VVarehouses, John Wiley&Sons, Inc., 1996 2 Microsoft Developers Netvvork (MSDN), http:DDmsdn.microsoft.com 3 Koch G., Loney K., OracleSi - The Complete Reference; Oracle Press, Osborne 4 Peter Koletzke, dr. Paul Dorsey, Designer Handbook; Kenneth Atkins, Paul Dirksen, Zikri Askin Inče, Designer Generation; Oracle Press, Osborne 5 Robert J. Muller, Oracle Developer/2000 Handbook, Oracle Press, Osborne 6 httn://www.oracle.si/svetovanie/headstart.html 7 Billings S., Rhemann J., et al., Access® 97 Programming, SAMS Publish-ing, Indianopolis, 1997 8 CADOS, Theasaurus 1-9, Collection, Eurostat, March 89, Office for Offi-cial Publications of the European Communities, Luxembourg 9 Sirnik I.; Berce J., Informacijska ponudba na področju približevanja Slovenije Evropski uniji, Dnevi slovenske informatike 2000, Portorož, 19.-22. april 2000, zbornik posvetovanja, str. 143-148 10 Služba Vlade RS za evropske zadeve in Center Vlade RS za informatiko, Vodič po IDC - Informacijska podpora približevanju Republike Slovenije v Evropsko unijo, Ljubljana, December 1999 11 Mesojedec U., Visual basic, sodobno programiranje: priročnik za obvladovanje programiranja z visual basicom, Pasadena, Ljubljana, 1998 12 Cajhen J., Jereb Puhar V., Kavšek A., Klep J., Šeremet T., Vesel A., Strežnik za statistične klasifikacije - opis prototipne rešitve, v: Elektronsko poslovanje in statistika, Statistični dnevi '99, Radenci 1999 13 Dunnet G., TheComponentsvvhich lead to Statistics NewZealand'sOut-put Database Environment, Output Database VVorkshop, Avstralija, 1999 14 ISO/IEC 11179-(E) Information technology - Specification and standardisation of data elements, Parts 1, 2, 3, 4, 5, 6 15 Dokumentacija CARS, ki nam jo je brezplačno odstopila Novozelandska statistika: CARS demo; CARS entity.xls; CARS/progmanl.doc; logical model; phys-ical model; vievvs and stored procedures; accessing CARS using SAS; ac-cessing CARS using Microsoft products; accessing CARS data using SQL VVindovvs; coding and VVINSCM; appendix one: list of main CARS vievvs CARS/ur.mast.doc; CARS repuirement specifications; CARS/urdefs.doc; Appendix A - terms and definitions CARSZurrules2.doc; Appendix B - CARS business rules; CARS/userdoc.doc ♦ Sandi Čemažar je diplomiral na Fakulteti za strojništvo in Visoki šoli za organizacijo dela, smer informatika. Dela v podjetju Oracle Softvvare d.o.o. kot svetovalec za gradnjo informacijskih sistemov in specialist za orodja Oracle Designer, Oracle Headstart ter Oracle Developer v klasični (odjemalec-strežnik) ter v internetni tehnologiji. ♦ Lovro Munda je ing. matematike. Po končanem študiju je delal na področju računalniškega izobraževanja. Ukvarja se z načrtovanjem informacijskih sistemov, podatkovnih baz in spletnih strežnikov. V projektu je sodeloval kot konzultant za MS Access. ♦ Jožica Klep, prof.soc.ped., je svetovalka direktorja na Statističnem uradu RS. Sodeluje v programu posodobitve državne statistike. V programu projektov Informacijsko-dokumentacijski center (IDC), ki ga je leta 1998 definirala Vlada RS kot celovito informacijsko podporo približevanju Slovenije Evropski uniji, dela v projektu IDC6 - Dokumentni viri. Sodelovala je tudi pri projektu IDC2 - Prevodi in terminologija. ♦ Tatjana Šeremet je diplomirana organizatorka-menedžerka informatike. Zaposlena je na Statističnem uradu RS v oddelku za Razvoj in administracijo baz podatkov. Ima več let delovnih izkušenj na področju priprave programske opreme za operativno izvajanje statističnih raziskovanj. Opravlja analizo in načrtovanje podatkovnih baz in izdeluje aplikacije v MS Access-u. ♦ Andreja Vesel, univ.dipl.ing.rač., je diplomirala na Fakulteti za računalništvo in informatiko v Ljubljani v letu 1991. Dela na Statističnem uradu RS v Ljubljani v oddelku za Razvoj in administracijo baz podatkov. Opravlja predvsem analizo in načrtovanje podatkovnih baz (podatkovna baza Oracle 8i) in razvija programe za vnos in polnjenje podatkov z Oraclovimi razvojnimi orodji. Rešitve Elektronsko učno orodje v osnovni šoli: spoznavanje družbe v PETEM RAZREDU Mag. Lada Bele - Tominc, Srednja tekstilna šola Maribor, Ulica Pariške Komune 34, 2000 Maribor, E-mail: Lada.Bele@guest.arnes.si Dr. Polona Tominc, Ekonomsko poslovna fakulteta Maribor, Razlagova 14, 2000 Maribor, E-mail: polona.tominc@uni-mb.si. Izvleček Osnovni namen tega prispevka je informativnega značaja. V prvem delu prispevka predstavljamo značilnosti osnovnošolskega izobraževanja, ki vplivajo na to, da se oblikovanje elektronskega učnega orodja za osnovnošolce bistveno razlikuje od tistega na drugih ravneh izobraževanja. V drugem delu prispevka pa predstavljamo model elektronskega učnega orodja, ki je namenjen učenju predmeta Spoznavanje družbe v petem razredu osnovne šole. Opisani hipertek-stualni pripomoček je mogoče uporabiti v procesu učenja na daljavo, kot tudi širše. Mogoče ga je uporabljati kot dodatek h klasičnim oblikam poučevanja v osnovni šoli ter z njim učence tudi dodatno motivirati. Abstract The main purpose ofthe paper is informative. The basic characteristics ofthe education in the primary school, which influence the design of the electronic learning tools, are presented in the first part of the paper. The model of the electronic learning tool, dealing with the subject ofgeography in the fifth class of the primary schol, is presented in the second part ofthe paper. The tool could be very useful in the process of distance learning, as weU as an addition to the classical teaching and learning and as a source of higher motivation for the children. 1. O učenju na daljavo in o elektronskem učnem orodju Svet postaja vse bolj odvisen od računalnikov, zato mora šola učence čim bolj pripraviti na to, da se z računalniki srečujejo v različnih situacijah. V današnji informacijski družbi mora vsakdo znati poiskati, izbrati in uporabiti različne informacije. Raziskave kažejo, da učenje poteka z zaznavanjem z različnimi čutili, največ z očmi, z ušesi, z ostalimi čutili le malo. Pri tem pa je večina šolskega dela vezanega na pisno gradivo! Poleg tega je za učenje izredno pomembno samostojno delo. Francoski pesnik Sully Prodhomme je zapisal: "Poznaš samo to, kar sam odkriješ. Dobro poučevati zato pomeni učencu pustiti, da stvari odkriva sam." Učenje s pomočjo elektronskih medijev je močno pripomoglo k ponovni oživitvi učenja na daljavo (distance learning, directed learning, distance education inp.). Učenje na daljavo je izobraževalni proces, ki vključuje informacije, navodila, izkušnje,..., ki jih učeči pridobivajo kljub temu, da so fizično oddaljeni od izvora znanja (L.R.Portcr,1997). Učenje na daljavo lahko omogoča šolanje ljudem, ki zaradi različnih vzrokov ne morejo fizično obisko- vati institucionalnih oblik izobraževanja, še posebej pomembno pa je lahko na primer za učence - osnovnošolce, ki zaradi različnih razlogov dalj časa ne morejo obiskovati pouka. Zaradi vsega tega mislimo, da je opisani učni pripomoček zelo uporaben. Prikazani učni material je zelo primeren za uporabo v osnovni šoli: dovolj enostaven je za uporabo, je pa tudi dovolj atraktiven in zanimiv, saj vključuje več multimedijskih komponent. Učenje je interaktivno, vključuje možnosti samopre-verjanja in samostojnega dela ter povezovanja z učiteljem. Ko bo učni material v celoti pripravljen, ga bomo tudi dejansko testirali v osnovni šoli, spremljali mnenje učencev o njegovi uporabi ter ga po potrebi modificirali. 2. Oblikovanje elektronskega učnega orodja za osnovnošolce V tem prispevku želimo prikazati oblikovanje elektronskega učnega orodja za učence petega razreda osnovne šole pri predmetu Spoznavanje družbe. Pri oblikovanju elektronskega učnega orodja za osnovnošolce je treba upoštevati predvsem sledeče značilnosti: a) V virtualni osnovni šoli je povezava med učencem in učiteljem še pomembnejša kot v procesu izobraževanja na daljavo pri drugih starostnih skupinah. Osnovnošolci pri svojem delu večinoma potrebujejo pomoč, oziroma možnost komuniciranja z učiteljem. Medtem, ko so nekateri mnenja (L. Burge in M. Haughey, 1993), da so odrasli učenci na daljavo avtonomni pri svojem učenju, so nekateri drugi mnenja, da je povezava z učiteljem izredno pomembna pri preprečevanju občutka samote in upadanja želje po učenju. Pri osnovnošolcih je ta vidik še pomembnejši. Na tej točki vidimo tudi pomembno povezavo z oblikovanjem elektronskega učnega orodja samega: jasni cilji, logična navodila, realna pričakovanja,... Povezave v elektronskem učnem okolju med učitelji in učenci so prikazane na sliki 1. (Debevc, Baškovč, 1997). r s 1ITTB1 1 f i T S lema 1 |!£5t! UČNI MATERIAL BAZA PODATKOV • WWW dokumenti • Prosojnice • Zvočni zapisi • Videoposnetki... /^POŠTNI PREDAL -«-----► Hi s1 1 1 IT t:® t ® 5 ® Ci ■iL-UfjgJ UČITELJI Slika 1: Učenje na daljavo b) Na zapisano pri prejšnji točki se navezuje potreba, da je elektronsko učno orodje, ki je namenjeno osnovnošolcem, oblikovano še bolj uporabniško prijazno, kot to velja za druge učne skupine. Izraz uporabniška prijaznost se široko uporablja. Za uporabniško prijazne programe je značilno, da upoštevajo človeške faktorje kot so spomin, vid in sluh, inteligenca, motivacija, motorične sposobnosti itd. (Bele Tominc 1993). Uporabniško prijazne programe enostavno uporabljamo, enostavni so za učenje in upoštevajo možne napake uporabnikov. Načrtovanje uporabniško prijaznih programov je zahteven proces. Predvsem se mora izkušen načrtovalec spustiti na nivo neizkušenega uporabnika, na vse stvari gledati tako kot nekdo, ki se na računalništvo sploh ne spozna. Načrtovalec programa mora tudi poznati človeške zmožnosti in omejitve ter upoštevati principe načrtovanja, ki iz njih izhajajo. Pomembne so tudi izkušnje, ki jih načrtovalec dobi s prakso in iz odzivov ljudi, ki program uporabljajo. Se učinkovitejši pa je dialog med računalnikom in človekom, če uporabljamo računalniško grafiko. Učenec bo lažje in hitreje ocenil podatke, če jih predstavimo v obliki krivulj in diagramov namesto kot množico številk in črk. Vedno bolj se zato uveljavljajo tudi grafični uporabniški vmesniki, saj lahko v celotnem programu uporabljamo grafični zaslon. c) Ob oblikovanju elektronskega učnega gradiva za osnovnošolce je zelo pomembno, da probleme učencev vnaprej predvidimo. Zavedati se moramo, da lahko učenci uporabljajo pripravljeno orodje tudi, ko učitelj ni prisoten. V razredu takoj opazimo, če učenci česa ne razumejo, če "se izgubijo" ali si kaj narobe predstavljajo. Takoj lahko posredujemo in odpravimo zmedo. Zato je zelo pomembno, da upoštevamo želje in motivacijo učencev ter njihovo že osvojeno znanje. Predznanje učencev lahko upoštevamo tako, da je elektronsko učno orodje organizirano nelinearno; obstaja lahko več vstopnih točk, učenci lahko izberejo svojo pot skozi material. Učni material lahko organiziramo na primer tudi tako, da napredujejo, ko odgovorijo na preprosta vprašanja. Pri učenju na daljavo mora biti ves učni material na razpolago in sicer v pravem vrstnem redu. Pri poučevanju v razredu lahko kakšen težji del spustimo in ga posredujemo pozneje, z drugimi sredstvi in na drugačen način, pri učenju na daljavo pa na to več nimamo vpliva. V razredu lahko učitelj način dela prilagodi pozornosti učencev. V predavanje lahko vplete kakšne lastne izkušnje ali doda kakšne podatke, ki osvetlijo ozadje obravnavane tematike. Pri učenju na daljavo je potrebno pozornost učencev predvideti vnaprej. Paziti moramo, da kakšne lahkotne opombe, s katero želimo samo popestriti gradivo, ne vzamejo preveč resno. Smehljaja na našem obrazu namreč na morejo videti. Nerazumevanje snovi ali neuspeh še posebej pri otrocih vpliva na upad motivacije oziroma želje po znanju. Poleg tega učenje s pomočjo računalnika za dvanajstletnika običajno niti ne predstavlja samo učenja kot takega, temveč tudi igro, katere pa se lahko hitro naveliča, če je težko razumljiva. d) Na koncu je potrebno (samo)preveriti, kaj učenec zmore in koliko zna. Učenci dokažejo razumevanje in poznavanje snovi ob reševanju nalog. Tak test je lahko objektiven in učenci lahko tudi testirajo sami sebe, če snov obvladajo in če lahko nadaljujejo z naslednjim poglavjem. Učenje bi moralo biti razbito na več delov z različnimi aktivnostmi. Pri učenju tekstovnega materiala so učenci lahko namreč zbrani približno 20 minut. To so lahko vprašanja za preverjanje, ki so največkrat taka, da učenec odgovori z eno besedo. Lahko pa želimo, da učenec našteje dejstva, si zapomni neki princip, uporabi formulo ali uporabi neka obravnavana pravila ali kriterije v dani situaciji. Ta vprašanja so strogo navezana na obravnavano tematiko. Učencu lahko tudi damo možnost, da preveri svoje odgovore. Vaje pa so lahko tudi drugačne. Učencu lahko naročimo, da si nekaj točk ali miselni vzorec o obravnavani snovi skicira v zvezek. 3. Model elektronskega učnega orodja Primer modela za učenje na daljavo smo postavili v okvir predmeta "Spoznavanje družbe" v petem razredu osnovne šole, kjer se učenci učijo o pokrajinah v Sloveniji. Učno gradivo smo začeli graditi po prej opisanih načelih. Proučili smo vsebino predmeta in ugotovili, da lahko področja obravnave po posameznih pokrajinah precej poenotimo. Učenci se morajo namreč o vseh štirih pokrajinah (alpski, dinarski, panonski in primorski svet) naučiti približno enake teme in sicer: značilnosti pokrajine, gospodarske dejavnosti, značilnosti kmetijstva, promet in naselja, turizem in zgodovina (Košak in soavtorji, 1999). To se nam zdi zelo pomembno za enostavnejšo uporabo učnega materiala. Učenci se namreč navadijo, kaj najdejo na katerem mestu. To nam omogoča oblikovanje uporabniško prijaznega komunikacijskega ALPSKI ZNAČILNOSTI • splošne SVET • alpski visokogorski svet • predalpski svet DEJAVNOSTI • od fužin do železarstva • oglarjenje • rudarstvo • obrt in industrija KMETIJSTVO • visokogorska kmetija PROMET (NASEUA) • alpske doline TURIZEM • v gorskem svetu ZGODOVINA • sledovi preteklosti • šege in navade TRIGLAVSKI NARODNI PARK LJUBLJANA Tabela 1: Struktura učne snovi za alpski svet vmesnika. Pri vsaki pokrajini je na koncu menija dodana še možnost izbire opisa kakšnih posebnosti oz. zanimivosti obravnavane pokrajine, npr. pri alpskem svetu sta dodana Triglavski narodni park in Ljubljana, pri dinarskem svetu pa Dolenjska in Bela krajina. Natančneje je prikazana struktura učne snovi za alpski svet v tabeli 1. Pri oblikovanju elektronskega učnega orodja smo veliko pozornost namenili sličicam in animacijam za menije tako, da po eni strani pritegnejo pozornost učencev, hkrati pa čim več povedo o tem, kakšno vsebino nudi določena izbira. Sličice, ki se nanašajo na značilnosti, dejavnosti, kmetijstvo, promet, turizem in zgodovino, so enake za vse pokrajine v Sloveniji. Slike v prispevku so prikazane poenostavljeno zaradi tehničnih zahtev pri tisku. Pomembno vlogo pri oblikovanju tega učnega orodja so imele namreč tudi barve in fotografije, ki pritegnejo učenčevo pozornost, a jih tukaj ni mogoče prikazati. Na začetku učne enote o Triglavskem narodnem parku je slika Triglavskega narodnega parka, kjer lahko z miško izbiramo določene dele, npr. Bohinj ali Vršič in o njih dobimo podrobnejše podatke ali slike. Sledijo osnovni podatki o Triglavskem narodnem parku, na spodnjem delu okna lahko izbiramo možnosti RASTLINE, ŽIVALI, NAJVIŠJI VRHOVI, SLAPOVI in JEZERA in o teh izvemo kaj več. S pomočjo treh sličic na dnu okna izbiramo naloge za ponavljanje in utrjevanje, potem naloge za preverjanje znanja in knjižnico z zapisanimi viri in dodatno literaturo. Na podoben način so organizirana vsa poglavja elektronskega učnega orodja. Na sliki 2 je prikazana naloga, ki jo morajo učenci izpolniti za ponavljanje in utrjevanje znanja, na sliki 3 pa je test za preverjanje znanja. PREIZKUSI SE, KOLIKO ZNAŠ Miselni vzorec preriši v zvezek in ga dopolni! NAJVIŠJE GORE NARODNI PARK TRGLAVSKI NARODNI PARK JEZERA RASTLINE SLAPOVI Slika 2: Primer naloge za utrjevanje znanja in samostojno delo POKAŽI, KOLIKO ZN AŠ! Kaj je narodni park? Izberi pravilen odgovor. 1. Triglavski narodni park jc nastal že leta: C 1920 r 1924 C 1940 2. Danes obsega C približno polovico Slovenije C ves vzhodni del Slovenije C skoraj celotne Julijske Alpe, 84S05 hektarjev [zberi pravdne odgovore. 3. Pravila, ki veljajo v narodnem parku: H Prepovedana je gradnja novih hi?, r Gradijo lahko le počitniške hišice. r* Nabiramo lahko samo nekatere rože. f~ Naravo želimo ohraniti nedotaknjeno. F Prepovedano je taborjenje izven predvidenega prostora. Naštcj vsaj tri gore, višje od 2000 m! Naštcj nekaj značilnih rastlin in živali! Naštej nekaj jezer v Triglavskem narodnem parku! Katere slapove poznaš v Triglavskem narodnem parku? Kdo je bil Zlatorog? Vpiši ime in priimek:! [ posul"] Frskini. | Slika 3: Preverjanje znanja 3. Zaključek Učenje s pomočjo elektronskih medijev je lahko zelo raznoliko. Eno izmed možnosti predstavlja učenje na daljavo, ki je namenjeno lahko ljudem vseh starosti, nagnjenj in sposobnosti. V tem prispevku pa smo želeli prikazati predvsem posebnosti pri oblikovanju elektronskih učnih orodij v osnovnošolskem izobraževanju ter elektronski učni pripomoček, namenjen učenju predmeta Spoznavanje družbe v petem razredu osnovne šole. Učenje s pomočjo opisanega elektronskega učnega orodja v osnovnih šolah še ni steklo, zato je v tem prispevku to orodje prikazano predvsem na informativni ravni. V naslednji fazi, ko bo ta učni material v celoti pripravljen, nameravamo spremljati njegove prednosti in slabosti, ki jih bodo zaznali njegovi uporabniki. Zelo pomembna pa je tudi primerjava osvojenega znanja skupine, ki uporablja elektronskega učnega učitelja ter klasične skupine. Rezultati tovrstnih testiranj lahko tudi veliko pripomorejo k razumevanju tako psihološko socioloških vzrokov, kot tudi posledic tako oblikovanega in vodenega učnega procesa. Literatura 1. Bele Tominc Lada: Računalniški postopki obdelave linearnih dinamičnih sistemov; magistrska naloga; FERI Maribor, 1993 2. Burge L., Haughey M.: Transformative Learning in Reflective Practice, v Reforming Open and Distance Education, ed. Evans!, Nation D., Kogan Page London, 1993. 3. Debevc M., Baškovč D.: Projekt Globalna virtualna šola, INFOS 97, CD-Rom s predavanji 4. The Development of Virtual Education; Dr. Glen Farrell, London, The Commonvvealth of Learning 1999 (http://www.col.org/virtualed/) 5. Hribar R: HTML 4.0; Flamingo, Nova Gorica, 1998 6. Košak M., Janša Zorn 0., Umek M.: Tu sem doma 2, Spoznavanje družbe za 5. razred osnovne šole; Modrijan, Ljubljana 1999 7. LOLA: Learning About Open Learning; LOLA Design Team, Heriot-Watt University, Edinburgh, 1999 (http://www.icbl.hw.ac.uk/ lola/) 8. Pozdravljena, Slovenija; Založba Mladinska knjiga, Ljubljana 1994 9. SLOVENIJA Turistični vodnik; Mladinska knjiga, Ljubljana, 1995 10. Barry VVillis: Distance Education at a Glance; College of Engineering,University of Idaho, 1996 (http://www.uidaho.edu/evo/ distglan.html) Polona Tominc se je rodila leta 1966 v Ljubljani. Po končani družboslovni gimnaziji se je vpisala na Ekonomsko poslovno fakulteto, kjer je leta 1988 diplomirala. Od leta 1989 je zaposlena na Ekonomsko poslovni fakulteti v Mariboru, kjer je tudi magistrirala in leta 1996 tudi doktorirala. Je docentka za področje kvantitativnih ekonomskih analiz. ♦ Lada Bele Tominc se je rodila leta 1964 v Ljubljani. Po končani naravoslovni gimnaziji je s študijem nadaljevala na Fakulteti za elektrotehniko, smer računalništvo, kjer je leta 1987 diplomirala, leta 1993 pa tudi opravila magisterij. Zaposlena je na Srednji tekstilni šoli Maribor, kjer poučuje računalništvo. Izrazje Informatika in slovenski jezik Romana Vajde Horvat »Obupno. Slovenski jezik je že brez lažnega sklicevanja na potrebe stroke pod stalnim vplivom raznih iz tujih jezikov prevzetih skrpucal in zasilnih skovank. Če ga ne bomo poskušali tudi v strokovnih krogih sistemsko varovati, se nam obetajo čudni časi 'bušmansko-slovenske' strokovne latovščine, ki pa se, na žalost, zdi zelo vabljiva tudi širšim krogom. Ti želijo z njenim povzemanjem velikokrat dajati vtis aktualnosti svojega znanja in spremljanja svetovnih tehnoloških smernic, obenem pa izdajajo lastno kvazi-strokovnost in popolno izrazoslovno zanemarjenost,« celovito nakaže problematiko odgovor enega izmed pedagoških delavcev na vprašanje, kaj meni o vplivu tujk strokovnega področja računalništva in informatike na slovenski jezik. Vendar reševanje opisanih težav še zdaleč ni preprosto. Vpliv informatike na slovenski jezik je toliko večji, ker se informatika danes vpleta v delo in prosti čas najširše množice uporabnikov - od strokovnih krogov informatikov, do strokovnih krogov vseh drugih področij; od ljudi z nizko izobrazbo do najvišje izobraženih ljudi; od malčkov pa do babic. Povpraševanju in potrebam je primerna tudi paleta ponudnikov storitev in informacijske tehnologije. In na tem mestu že lahko opredelimo dve najpomembnejši in najresnejši oviri za enotnejšo in učinkovitejšo rabo slovenskih izrazov v vsakodnevni praksi: 1. razdrobljenost naporov za uvajanje slovenskega izrazoslovja. Vsak izmed ponudnikov se je namreč prisiljen odzivati na zahteve v čim krajšem času, zato pogosto izbira lastne rešitve brez dovolj kakovostnega usklajevanja z drugimi, morda boljšimi in že sprejetimi rešitvami. Tako se pojavi hkrati več različnih prevodov za isti pojem, kar pri uporabnikih v praksi povzroči, da raje uporabijo vsi isto tujko. Preden so prevodi poenoteni, je tujka že tako uveljavljena, da jo je iz uporabe težko izpodriniti. uporabniki m m Slika 1. Vplivi kulture uporabe čistega slovenskega jezika 2. hitrost razvoja samega področja informatike. Upravičeno trdimo, da je informatika med najhitreje razvijajočimi se strokovnimi področji v svetu. Vsakodnevno se namreč srečujemo z novostmi na strokovnem področju, kar se seveda odraža tudi v spremljajočem izrazoslovju in v obilici dela vseh, ki se s prevodi ukvarjajo. Univerza, zlasti njene smeri s področja informatike in računalništva, kakor tudi šolstvo nasploh, imajo v tem procesu pomembno vlogo. Izobražujejo in tudi vzgajajo namreč kader, ki se zaposluje v krogu ponudnikov storitev. Kultura uporabe čistega slovenskega jezika v izobraževalnem procesu se tako kasneje odraža naprej pri delu ponudnikov in posredno tudi pri sodelovanju z uporabniki (Slika 1). Pri tem pa ne smemo pozabiti na pomembnost sodelovanja univerze s ponudniki (zastopniki tujih softverskih hiš in njihovimi prevajalskimi skupinami, svetovalnimi in izobraževalnimi organizacijami, organizacijami, ki razvijajo programsko opremo, mediji in drugimi). Rezultati prevajalskega dela teh ponudnikov so namreč dragocena informacija tudi za zaposlene na univerzah, ki se morajo več ukvarjati z vsebinskim delom posameznega področja in tako lahko posvetijo manj časa samemu jezikovnemu delu. Vendar moramo žal priznati, da je tovrstne sistematične izmenjave informacij premalo. V anketi, ki je bila izvedena med predavatelji in asistenti na Univerzi v Mariboru, so vsi predavatelji navedli tujo literaturo kot osnovni vir za priprave na predavanja in vaje. Literatura, ki jo pri tem uporabljajo, je najnovejša in zato običajno slovenski prevodi za mnoge nove izraze niti ne obstajajo. Studijsko gradivo, ki ga predavatelji pripravljajo za študente, je tako pogosto med tistimi deli, ki orjejo ledino pri prevajanju posameznega področja. Za zmanjševanje zmede ob morebitnih odstopanjih od drugih prevodov predavatelji v večini primerov navajajo ob prevodu tudi angleško različico izraza. Med naj pogostejše vire, s katerimi predavatelji in asistenti usklajujejo svoje prevode, so slovenske strokovne revije s področja računalništva in informatike (kot na primer revija Monitor). Redno se posvetujejo v ožjih krogih (s sodelavci v laboratorijih, inštitutih), tu pa se širina izmenjave informacij in mnenj o prevodih običajno zaključi. Velika večina izmed anketiranih predavateljev in asistentov namreč ni vključena v nobeno skupino, forunVali drugo oblik sodelovanja, v kateri bi sistematično potekala izmenjava informacij in mnenj glede prevodov. Zagotovo je razveseljivo dejstvo, da so vsi predavatelji in asistenti zainteresirani za prejemanje in uporabo več informacij, ki jim bodo v pomoč, nekateri med njimi so se pripravljeni tudi aktivno vključiti v delo prevajalskega foruma. Kljub temu so mnenja o tem, ali prevajati vse strokovne izraze ali samo najpogosteje uporabljane, deljena. Šestdeset odstotkov anketiranih se zavzema za strogo prevajanje vseh izrazov, ki se uporabljajo v strokovnih krogih informatikov in računalničarjev, medtem ko ostalih štirideset procentov anketiranih zastopa stališče, da je bolj smiselno prevajati le tiste izraze, ki se uporabljajo najpogosteje, vendar te pravočasno. Zadnji so tudi izrazili mnenje, da obstaja kar nekaj neprimernih slovenskih prevodov, ki uporabnika prej odbijajo od uporabe saj ne izražajo vsebine pojma. Anketirani pa so enotnega mnenja, da je smiselno prevajati vse izraze, ki se uporabljajo v širšem krogu uporabnikov. Študentje1, ki smo jih prav tako povprašali za mnenje glede potrebnega prevajanja tujk, so mnogo bolj odprti za sprejemanje tujk in mnogo bolj strogi glede kakovosti slovenskih prevodov. Kar sedemdeset odstotkov anketiranih študentov je mnenja, da bi bilo potrebno v strokovnih krogih prevajati samo najpogosteje uporabljane pojme. Motijo jih predvsem prevodi, ki ne izražajo dovolj dobro pomena samega pojma. Približno polovica študentov pri študiju raje posega po originalni (predvsem angleški) literaturi, kar utemeljujejo z večjo množico razpoložljive literature in lažjo dostopnostjo te literature (predvsem literature, ki je dostopna preko interneta). Slovenski literaturi očitajo slabe prevode, ki včasih bralca zavajajo pri razumevanju vsebine prevedenega dela. Skupina teh študentov navaja, da jim angleški jezik ne dela nikakršnih težav pri študiju. Moti jih tudi neenotna uporaba slovenskih prevodov v različni literaturi. Študentje se s slovenskimi prevodi pojmov srečujejo v različnih virih (Slika 2), pri čemer lahko opazimo pomembno odstopanje med viri univerzitetnih in visokošolskih študentov. Odgovori študentov prav tako nakazujejo, da predavateljem in asistentom kljub trudu prepogosto z 1 V anketi je sodelovalo 16 predavateljev in asistentov s študijskih smeri računalništvo in informatika in 40 študentov (18 študentov četrtega letnika univerzitetnega študija in 22 študentov tretjega letnika visokošolskega strokovnega študija). jezika pobegnejo tujke. Slovenski izrazi, ki jih predavatelji in asistenti uporabljajo, so po mnenju študentov v večini primerov usklajeni z izrazi, ki jih srečujejo v drugih virih. Nekoliko zaskrbljujoče je dejstvo, da kar petinpetdeset odstotkov anketiranih študentov ocenjuje, da uporaba tujk na slovenski jezik kot celoto ne vpliva, češ da slovenski jezik ni dovolj bogat, da bi ponujal ustrezne prevode. Od preostalih študentov jih samo dvajset odstotkov ocenjuje, da uporaba tujk slabo vpliva na jezik kot celoto. In kot utemeljitev te trditve ponovno srečamo očitke glede jasnosti in kakovosti slovenskih prevodov. Odgovori, ki smo jih obravnavali, sami po sebi nakazujejo, daje sodelovanje med prevajalskimi skupinami in širšim krogom bistveno prešibko. Prizadevanja Jezikovne sekcije Slovenskega društva INFORMATIKA tako odpirajo možnosti za boljše medsebojno povezovanje vseh »uporabnikov slovenskega jezika«. Viri, iz katerih se seznanjate s slovenskimi izrazi s področja informatike odstotek anketiranih 80,00 70,00 - 60,00 - 50.00 - 40.00 - 30.00 - 20,00-j 10.00 -0,00 revije stro- preda- internet TV časopisi drugo kovna vanja, literatura vaje □ VSŠ LJ UNI b Skupaj V kolikšni meri predavatelji in asistenti uporabljajo slovenske izraze? odstotek anketiranih 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 za večino slovenske prevode se ne trudijo izrazov uporabljajo samo za uporabo uporabljajo za najpogosteje slovenskih prevode uporabljene izraze prevodov L 1 VSŠ □ UNI □ Skupaj Slika 2. Rezultati ankete študentov Nove knjige Informacijski sistem patronažne zdravstvene nege Uredila: Vladislav Rajkovič, Olga Šušteršič Založba Moderna organizacija pri FOV Kranj, 2000,146 strani Knjiga Informacijski sistem patronažne zdravstvene nege je prvo celostno delo na tem področju zdravstvene nege v Sloveniji. Potrebe po pregledni, sistematski knjigi o prenosu in o uveljavljanju znanja patronažne zdravstvene nege v praksi, so se pokazale na pedagoškem in na praktičnem področju. Knjiga je pregledno urejena - opisuje zdravstveno nego, patronažno zdravstveno varstvo, mednarodno klasifikacijo prakse zdravstvene nege ter informacijski sistem patronažne zdravstvene nege. Sistematska obravnava vseh poglavij zdravstvene nege knjigo opredeljuje kot učbenik. Poglobljeno poglavje Informacijski sistem patronažne zdravstvene nege podaja široko interdisciplinarno teoretično in praktično znanje avtorjev: o teoriji in praksi zdravstvene nege, o organizaciji informatike in računalništva in o zagotavljanu kakovosti. Prednost tega učbenika je v hitrem prenosu teoretskih ugotovitev v prakso. Knjiga je nastala v sodelovanju med Univerzo v Mariboru Fakultete za organizacijske vede in Univerzo v Ljubljani Visoke šole za zdravstvo in izhaja iz rezultatov mednarodnega projekta INČO COPERNICUS: Cooperative Research in Information Infrastructure. Čeprav knjiga obravnava zdravstveno nego kot celoto, sta poudarjena informacijski sistem in dokumentacija. To področje, ki je v zdravstvu pogosto zanemarjeno, je osnova za ugotavljanje stanja zdravstvene službe, njene uspešnosti in primerljivosti. Brez dobrega organizacijskega in informacijskega sistema ne moremo doseči napredka v zdravstvu in ne vzpostaviti učinkovitega zdravstvenega sistema. Učbenik bo omogočil enotno delo na področju patronažne zdravstvene nege in njeno primerljivost med Slovenijo in drugimi državami Evrope. Pomembno se zdi, da bo učbenik, ko se bo uveljavil v praksi, dal nov zagon patronažni službi in vplival na njeno ureditev na vseh strokovnih področjih. Spodbudil naj bi tudi tudi načrtovalce zdravstva in zdravstvene delavce za uveljavljanje patronažne zdravstvene službe prav v času reorganizacije slovenskega zdravstva. Slovenski narod, ki se sooča z novimi zdravstvenimi in socialnimi problemi, potrebuje ustrezno organizirano in informatizirano patronažno zdravstveno službo v najširšem pomenu besede. Knjigo je ocenil prof. dr. Božo Kralj. Slovensko društvo INFORMATIKA - Sekcija za operacijske raziskave izdaja novo knjigo v svoji seriji monografij z naslovom: Rešitve proizvodnih problemov Solutions to Production Problems Uredili: Viljem Rupnik, Lidija Zadnik Štirn in Samo Drobne Pomoč operacijskih raziskav v ekonomiki podjetja težko najde več in bolj hvaležne probleme od proizvodnih. To dejstvo je razumljivo, saj proizvodni procesi pomenijo v splošnem pestre konfiguracije različnih tehnoloških procesov. Poleg tega so tudi informacijski pogoji, metodološki pristopi, algoritmi oz. metode povsem na voljo posameznim avtorjem. S tega vidika je razumeti tudi pestrost pričujoče knjige kot zbirke praktičnih rešitev pa tudi teoretičnih pristopov k problemom proizvodnje. Avtorji, ki sodelujejo v tej knjigi, so skrbno izbrani po kriteriju izvirnosti; ni pa omejitve glede na čas nastanka teh prispevkov. Vsebinsko je knjiga razdeljena v pet delov: 1: Simulacija proizvodnih procesov 2: Kombinatorna optimizacija proizvodnje 3: Tehnično planiranje proizvodnje 4: Ekonomsko planiranje proizvodnje 5: Tehno-ekonomsko planiranje proizvodnje Knjiga je namenjena raziskovalcem, praktikom in študentom tehniških, ekonomskih, biotehniških in tudi družboslovnih fakultet, predvsem na tretji stopnji študija v okviru predmetov Operacijske raziskave (OR), Metode optimiranja in Izbrana poglavja iz kvantitativnih metod. Obseg knjige je 290 strani. Cena je 2.750,00 SIT. Na voljo je še prva monografija v zbirki del z naslovom: Teorija faktorjev integrabilnosti gospodarstva in njihovo praktično modeliranje Viljem Rupnik Za uspešno gospodarjenje podjetij je kot zvezda stalnica odprto vprašanja optimalne velikosti podjetja, ta pa se drastično spreminja v pogojih tranzitorne ekonomije, ko smo priča cepitvam, združitvam, pripojitvam, odkupom, prekupom in drugim oblikam vsebinske in oblikovne transformacije podjetij nasploh. Pri teh transformacijah je treba ugotoviti faktorje, ki prispevajo k integrabilnosti oz. dezintegrabilnosti podjetij, ki so predmet teh transformacij. Da bi se izognili za našo srenjo predragi metodi “trial and error”, se je avtor lotil povsem analitično usmerjene metodologije za presojo takšnih korakov "ex-ante”, ki je v celoti računalniško usmerjena na praktične probleme s potrebno tipizacijo. Delo je razdeljeno v tri knjige: Osnove teorije ekonomske integrabilnosti, Diagnostika horizontalne in vertikalne ekonomske integrabilnosti in Prognostika horizontalne in vertikalne ekonomske integrabilnosti. Delo je nastalo kot eno od pomembnejših življenjskih del univ. prof. Viljema Rupnika, dr. sc. math., dr. sc. oec. in dr. sc. tech., kot sinteza teoretičnega in svetovalnega dela doma in v tujini. Vse tri knjige uporabljajo metode operacijskih raziskav in so zanimive za vodilne kadre v gospodarstvu ter za študente magistrskega in doktorskega študija s področja operacijskih raziskav. Obseg monografije v celoti je 720 strani. Cena za vse tri izvode skupaj je 20.000,00 SIT oz. 6.700,00 SIT po izvodu. -»g- - Naročilnica Naročam(o) knjigo(e): □ Rešeni problemi proizvodnje/Solved Productional Problems, Uredili: Viljem Rupnik, Lidija Zadnik Štirn in Samo Drobne (cena 2.750,00 SIT; vključen 8 % DDV) □ Teorija faktorjev integrabilnosti gospodarstva in njihovo praktično modeliranje, Viljem Rupnik (3 knjige, po ceni 20.000,00 SIT; v ceno je vključen 8 % DDV) _) Osnove teorije ekonomske integrabilnosti, Viljem Rupnik (1 knjiga, po ceni 6.700,00 SIT; v ceno je vključen 8 % DDV) □ Diagnostika horizontalne in vertikalne ekonomske integrabilnosti, Viljem Rupnik (1 knjiga, po ceni 6.700,00 SIT; v ceno je vključen 8 % DDV) [_J Prognostika horizontalne in vertikalne ekonomske integrabilnosti, Viljem Rupnik (1 knjiga, po ceni 6.700,00 SIT; v ceno je vključen 8 % DDV) Naročnino v skupnem znesku.................SIT bom(o) poravnal(i) najkasneje v roku 8 dni po prejemu računa. (ime in priimek, s tiskanimi črkami) (institucija/podjetje) (ulica, hišna številka) (pošta) (davčna številka) Zavezanec za DDV: □ da □ ne Končni potrošnik: □ da □ ne Datum: Podpis: Naročilnico poslati na naslov: Slovensko društvo INFORMATIKA - Sekcija za operacijske raziskave, Sl 1000 Ljubljana, Vožarski pot 12, tel. (01) 2415106, faks (01) 2415344. Rok dobave je 14 dni po plačilu. Modra knjiga Slovenija kot informacijska družba na okrogli mizi v Mariboru Bangemannovo poročilo Evropa in globalna informacijska družba v Sloveniji že od leta 1994 povzroča slabo vest, da bi se bilo treba dogovoriti na nacionalni ravni nekaj, kar bi pospešilo uvajanje informacijske tehnologije v razvoj mlada države. Zgodilo se je tudi nekaj srečanj na temo informacijske družbe, ob katerih smo razkazali lepote Slovenije, kaj kmalu pa so Bangemannovi ljudje izgubili veselje, saj so od nas pričakovali malo več praktičnega učinka. Morali so opaziti, da državna politika na informacijskem področju ni usklajena, saj je en del vlade, ki je recimo razumel izzive časa, javno obupaval nad drugim delom vlade, ki so mu razvojni trendi španska vas. Ločnica med obema deloma ni bila strankarske narave, ampak je potrjevala bolj ali manj naravno delitev ljudi po njihovih zmožnostih. Prav to pa daje smisel civilno-družbeni akciji prebujanja bazičnega interesa za razvojni pojav, ki se je zanesljivo dotaknil že vsakega od nas in prav je, da nas zaskrbi, kaj si o njem sploh misli država. V razvitejših delih sveta so o razvojnih možnostih začeli razmišljati že dolgo tega. Resnici na ljubo se je treba spomniti, da je v začetkih osemdesetih tudi slovenska (in takratna jugoslovanska) oblast sklepala »španovijo« s takrat proslulo in danes že pozabljeno Delto. Zadeve so se odvijale domala na ravni vojaške tajnosti in informacij so bili deležni le posvečeni, ki o tem še vedno bolj ali manj molčijo. Glede na rezultat očitno niso zastavili prave strategije. Bolj prav so imeli »amaterji«, ki so vse mogoče načine in pod grožnjo državnih obtožb navrtali dogovorjeni monopol in pripeljali v Slovenijo osebne računalnike. Ko je začela Evropa sredi prejšnjega desetletja delati prve primerjave svojega informacijskega sektorja z bistveno razvitejšim ameriškim, se Slovenija sploh ni slabo odrezala. Takrat je vse očarala količina računalniške opreme, danes pa se meri njena dejanska uporaba. Od časa do časa nas zato neprijetno presenetijo drugi, ki prehitevajo Slovenijo po levi in po desni, kar si privoščijo neke skromne baltiške in podobne države. Nakupovanje opreme ni predpostavljalo kakšnega celovitega usklajenega načrta ali strategije, vpeljava aktivnih informacijskih sistemov pa zahteva prav to. Ne pri denarju, pri strategiji smo zaostali in to je postal omejitveni moment razvoja Slovenije kot informacijske družbe. Nosilci informatizacije pri nas so že v preteklosti pridno lobirali (morda so prav oni sploh iznašli to novo disciplino v Sloveniji) in iz državnega proračuna izpulili znatne vsote za nakup silnih količin opreme vključno s slavnimi super-računalniki. Ampak prav pri kopičenju naprav seje najpogosteje lobiranje tudi končalo in še danes se zasluge merijo predvsem po obsegu priborjenega državnega denarja, ne pa po izkazani koristnosti vložkov. Računalniška industrija je že zdavnaj prenesla težišče interesa s strojne na programsko opremo, zato na splošno presenečenje niti trgovci niso več »usekani« na prodajo računalnikov. Slovenski trg pa tega ne dohaja, kar je problematično spričevalo naše dejanske informacijske razvitosti. Naši informatiki so to zaznali in se strnili okoli naslednje diagnoze: »Za prehod v informacijsko družbo so sredstva informacijske tehnologije potreben pogoj, ki pa ni zadosten. Obstajati mora vizija, hotenje, dajo uresničimo, in najširši družbeni konsenz, da smo pripravljeni delovati v to smer, kar vključuje tudi pristanek na opuščanje obstoječih paradigem življenja ter iskanje in uporabo novih.« Slovensko društvo INFORMATIKA je napisalo Modro knjigo S/oven/Ja kot informacijska družba, da bi vzpodbudilo potrebne premike v okolju, kar vključuje državne ukrepe na področju zakonodaje, izobraževanja, vzpodbujanja inovacij, standardizacije in seveda tudi telekomunikacijske infrastrukture. Ne gre torej več za to, da bi državo spet »navrtali« za neke dodatne milijarde, ampak da bi se začela obnašati kot »inteligentni otok«. Ob tem ni mogoče mimo dejstva, da so bile prav v zadnjem času na državni ravni sprejete določene ureditve (upravni postopek, elektronsko poslovanje, elektronski podpis), ki so pomembne za informacijsko družbo. Bojazen pa obstaja, da gre bolj za pristanek na evropsko harmonizacijo kot pa za resnično konceptualno inovacijo v državni upravi. Po predstavitvi Modre knjige na Dnevih slovenske informatike v Portorožu je bil Maribor prva lokacija javne obravnave tega projekta. Soavtorji (Niko Schlamberger, Tomaž Banovec in Jozsef Gyorkos) so ga predstavili na Dan Evrope v IZUM-u pred kar spoštovanja vrednim številom udeležencev, ki so prišli iz precej raznolikih informatiki zavezanih okolij, manjkala pa nista niti župan mesta in direktorica območne gospodarske zbornice. Maribor, ki se je v preteklosti identificiral z industrijskimi kolosi, je začel precej na tanko prisluškovati novim strunam in vedno bolj se razkriva, da je informacijska dejavnost ena naših perspektiv. Ko pogledamo, kaj so premogla okolja, ki so se razcvetela v uspešno informacijsko družbo, tudi Maribor ni brez možnosti: ■ treba je imeti čim višje izobrazbeno povprečje, ki ga univerzitetno mesto seveda ima; ■ neobhodna je lastna raziskovalna in inovacijska podlaga, ki je zagotovljena v kvalitetni univerzitetni tehniški informatiki, poslovni informatiki ter cenjeni matematiki; ■ nepogrešljiva je širša kulturna interakcija, ki je v Mariboru podana s široko kulturno ponudbo in odprtostjo do bližnjih kulturnih metropol; ■ obstajati morajo podjetniki in strokovnjaki s specifičnimi informacijskimi znanji, kijih v Mariboru ne manjka; ■ zagotovljena mora biti informacijska infrastruktura, za katero sta v Mariboru sistematično poskrbela predvsem univerza in IZUM. Iskra-Tel in Hermes-Softlab sta že zaznala obstoj kritične'mase potencialov informacijske industrije v Mariboru in sta prisotna z resnimi razvojnimi načrti. O tem se sicer veliko ne govori, kar spominja na to, ko tudi svetovni velikani ne razglašajo, da imajo pomembne potenciale v indijskem Bangaloreju ali na Filipinih. IZUM pa je v resnih skrbeh za svojo stotnijo prodornih informacijskih strokovnjakov, ki lahko sedaj že dnevno prebirajo pred leti še tako redke zaposlitvene ponudbe. Tudi mariborski informacijski podjetniki so na razpotju - ali naj zgrabijo ali pa bodo zgrabljeni. V raziskavi informacijske industrije RIS99 jih je kar nekaj priplavalo na površje, a tokovi so se zvrtinčili in treba bo krepko zamahovati, da bi se obdržali na površju. Seveda v informacijski sektor spadajo tudi mediji, denarništvo, projektiva, svetovanje, oblikovanje in druge mehke dejavnosti, ki jim tradicionalni Maribor ni bil naklonjen, za bodočnost pa mu prav one prinašajo realno upanje. Zasluži si jih le mesto, ki je naklonjeno spremembam, ki je strpno do drugačnosti in ki je odprto v svet. Brez tega nova »industrija« ne more shajati. Modra knjiga dramatično opozarja na neustreznost cenovne politike na področju komunikacij. Ne gre za to, da bi bil odločilen le internet, ceste pa brez pomena. Vendar če bo država v nedogled iskala zaslužke pri impulzih, denar pa na- lagala v ceste, se stvar na koncu ne bo prav izšla. Naj se sliši še tako čudno, tudi v Evropsko zvezo bomo sprejeti šele takrat, ko bomo dejansko že tam - v evropskih informacijskih mrežah in z usklajenimi digitalnimi tehnologijami. Za konec naj še enkrat ponovimo: Modra knjiga ne stavi na državno avtoriteto, ker na njo smo že predolgo čakali. Pač pa razkriva mnoge druge pozitivne silnice v gospodarstvu in civilni družbi, ki so na tem, da se povežejo in prej ali slej potegnejo za seboj tudi počasno državno mašinerijo. Ker ima Maribor prav glede tega premnoge izkušnje, je bil očitno pravšnji za prvo kritično obravnavo slovenske informacijske pespektive. In morda je pravšnji tudi za konkretne razvojne korake v to smer? Franci Pivec mmm Dnevi slovenske informatike 2000 1. Posvetovanje z mednarodno udeležbo Dnevi slovenske informatike 2000 v času od 19. do 22. aprila 2000 v Kongresnem centru Grand hotela Emona, Portorož, je organiziralo Slovensko društvo INFORMATIKA ob sodelovanju Gospodarske zbornice Slovenije - Združenja za računalništvo in informatiko. Udeležili so se ga 404 udeleženci, od tega 6 vabljenih predavateljev iz ZDA, Hrvaške, Izraela in Slovenije; 94 avtorji referatov, 37 predstavnikov pokroviteljev in razstavljalcev, in 66 študentov. 2. Vsebinski sklopi posvetovanja so bili: predkonferenca, mednarodna minikonferenca, plenarni del, sekcije, okrogle mize, poslovni in družabni del. Glede na število objavljenih vabljenih in prijavljenih referatov (95) seje vodilna misel konference Informatizacija in uspešnost poslovanja izkazala za primerno izbrano. Ob posvetovanju je bila izdana posebna številka Uporabne informatike, vsi sprejeti referati pa so bili objavljeni v Zborniku DSI 2000 (v dveh knjigah na skupaj 729 straneh). Posvetovanje je finančno podprlo Ministrstvo za znanost in tehnologijo, ki ga je uvrstilo med strokovna srečanja najvišje prioritete, tehnično pa je pri izvedbi sodeloval Center vlade za informatiko. 3. Mednarodna minikonferenca ni bila obiskana, kakor smo pričakovali. Povabljeni so bili predstavniki mednarodnih organizacij, katerih član je Slovensko društvo INFORMATIKA (SDI): CEPIŠ, IFIP in ECDL Foundation, razen teh pa še predstavniki društev za informatiko sosednjih držav (Italija, Hrvaška, Avstrija, Madžarska). Večina jih je svojo odsotnost opravičila, daljši razgovor pa je bil z generalnim sekretarjem IFIP Plamenom Nedkovim. Nad izvedbo in vsebino konference je bil presenečen in obljubil pomoč za izvedbo mednarodnega dela DSI 2001. 4. Predkonferenca Stroški, cena in vrednost programskih produktov je bila dobro obiskana. Ocenjujemo, daje to zaradi tega, ker je bila zanjo izbrana strokovna vsebina in ker je bila zanjo v Organizacijskem odboru posebej zadolžena K. Skukan. 5. Otvoritveni plenarni del je imel vsebino kakor prejšnja leta: otvoritev in nagovore predstavnikov prirediteljev in nagovor generalnega sekretarja IFIP Častni govornik z vabljenim re- feratom je bil dr. Peter Tancig, predsednik Združenja raziskovalcev Slovenije in prvi slovenski minister za znanost in tehnologijo, sledili pa so referati vabljenih govornikov. Priznanje SDI je bilo podeljeno d ddr. Viljemu Rupniku. 6. Sekcije so bile vsebinsko določene take, kakršne so bile prejšnja leta, vendar s potrebnimi posodobitvami nazivov in vsebin glede na razvoj informatike in informacijskih tehnologij. Nova je bila sekcija Izobraževanje in usposabljanje na področju informatike (vodja dr. J. Grad). Število udeležencev sekcij dokazuje ustrezen izbor predavateljev, referatov in vsebin sekcij. 7. Okrogle mize so obravnavale vsebinsko zaokrožena področja in sicer Informatizacija in uspešnost poslovanja (vodja dr. A. Kovačič), Oddajanje del v informatiki (vodja dr. M. Krisper), Modra knjiga - informatika v Sloveniji (vodja N. Schlamberger) in kot vsebinsko dolgoročno pomembno ocenjujemo okroglo mizo Strokovni jezik (vodja mag. K. Puc), katere sklep je bil, naj SDI ustanovi komisijo ali sekcijo za strokovni jezik v informatiki, ki naj kritično obravnava strokovno izrazje in vpliva na boljši strokovni jezik. 8. Zaključni plenarni del je vseboval okroglo mizo, vabljena predavanja, predstavitev vsebine deklaracije posvetovanja in najavo posvetovanja Dnevi slovenske informatike 2001 v dneh od 18. do 21. aprila 2001. Okrogla miza je bila namenjena predvsem predstavitvi vsebine Modre knjige, katere zasnova je bila sprejeta in objavljena na DSI 1999, najavi sodelovanja z Združenjem raziskovalcev Slovenije ter sodelovanja pri aktivnostih za uresničevanje njenih usmeritev. Tudi tokrat lahko ocenimo, da so Dnevi slovenske informatike resnično odličen strokovni dogodek, ki omogoča pregled in oceno dosežkov slovenske informatike in primerjavo s stanjem v najrazvitejših državah sveta. Njihov pomen je tudi vtem, da omogočajo prirediteljem povratno informacijo o ustreznosti izbora tem, predavateljev in načina predstavitev. Končno se moramo zahvaliti za uspešnost dogodka vsem, ki so pripomogli, da je nastal v taki izvedbi in vsebini - prirediteljem, predavateljem in ne nazadnje generalnemu pokrovitelju Telekomu Slovenije ter vsem, ki so posvetovanje podprli na kakršenkoli način. Dodajamo originalno poročilo, ki ga je g. Plamen Nedkov o svojem obisku v Sloveniji poslal vsem članom IFIP: ‘The IFIP Executive Director’s visit to Slovenia The Slovenian Society INFORMATIKA (SSI) is an IFIP Rili Member since 1998. It is a society of individuals repre-senting academia, administration and business whose ob-jectives are to promote informatics and its impact on society in such fields as education, administration, business and ethics. SSI has two active committees — the Committee for Research of Information Systems and the Committee for Operation Research— and is managed by an Executive Board and a Council. SSI’s core membership is over 350 in-dividual members. SSI annually organizes several events, most notably the annual conference “Days of Slovenian Informatics” in Portorož. It supports a quarterly joumal “Uporabna informatika" (Applied Informatics) in Slovenian and “INFORMATIKA” in English. A major SSI project was to develop a blueprint for the impact of IT on Slovenia’s future development. The project, knovvn as the “Blue Book” and published as a spe-cial issue of INFORMATIKA, is submitted as a policy docu-ment for consideration and adoption by the Parliament of Slovenia. SI's Internet site is located at http://www.drustvo-informatika.si The IFIP Executive Director was a gnest of this Year’s 7th edition of “Days of Slovenian Informatics”, 19-20 April in Portorož. He was invited to address the conference attend-ed by approx. 400 participants and speak about IFIP and its activities. Portorož offered an ideal setting for consultations on var-ious issues with Slovenian officials, notably with the SSI President and IFIP GA representative Niko Schlamberger. SSI is very supportive of IFIP and has taken the necessary steps to ensure an active participation in IFIP's Technical Committees. It vvelcomes IFIP's intentions to stretch out to-vvards activities involving industry and feels it can benefit from projects in the field of government administration, in-dustry and education. SSI will endeavor to promote IFIP membership among Professional societies in Croatia and other Eastem countries in the region. It vvould be grateful if IFIP could assist establishing closer contacts betvveen SSI and IFIP members from Austria, Hungary and Italy. It hopes that IFIP will help to ensure a stronger international compo-nent of future “Days of Slovenian Informatics” conferences in Portorož. Finally, SSI is interested and will consider the possibility to host a future IFIP Council or General Assembly meeting. Peta konferenca OTS’2000 Objektna tehnologija v Sloveniji Center za objektno tehnologijo, ki deluje v okviru Inštituta za informatiko na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko v Mariboru, je 14. in 15. junija organiziral peto konferenco OTS’2000 Objektna tehnologija v Sloveniji. Konference se je udeležilo več kot dvesto slovenskih strokovnjakov, ki so jim avtorji 23 prispevkov predstavili svoje izkušnje, spoznanja in videnje uporabe objektne tehnologije ter komponentnega razvoja sodobnih informacijskih rešitev. Tematike, ki so bile letos v središču pozornosti, so povezane z novo generacijo kom-ponentnih modelov ter smernicami razvoja sodobnih informacijskih rešitev, neločljivo povezanih z razmahom sodobnih telekomunikacij storitev. Udeleženci so se seznanili z najnovejšimi rezultati na področju uporabe jezika XML (eXten-sible Mark-up Language) v spletnih aplikacijah in podatkovnih bazah. Razprava je tekla tudi o objektnem modeliranju z uporabo jezika UML (Unified Modeling Language), o pristopih za zagotavljanje učinkovitega in kakovostnega razvoja kot tudi o računalniško podprtem ocenjevanju obsega projektov. Na konferenci sta kot vabljena predavatelja sodelovala dva priznana strokovnjaka iz tujine. Še posebej je pozornost pritegnil Tom Bridge iz podjetja IBM Canada, ki je v prispevku “Trends in Ob-ject Technology - A North American Perspective" predstavil dobre in slabe izkušnje z objektno tehnologijo kot tudi usmeritve glede uporabe sodobnih tehnologij na severnoameriškem področju. Osrednja tema okrogle mize je bil razvoj in uporaba poslovnih objektov. Mnenja o tem, kdaj in na kakšen način bo tržišče poslovnih objektov resnično zaživelo, so deljena, a skupna je želja po tovrstnem trgu, predvsem zaradi pridobitev, ki jih zagotavlja uporaba kakovostnih, že obstoječih komponent. Udeleženci so ob glasovanju za najboljše prispevke največ glasov namenili Matjažu B. Juriču za prispevek (Nova generacija komponentnih modelov ČORBA 3, COM+ in EJB), Matevžu Rostaherju in Andreju Klinetu (Oblikovanje okolja za ekstremno programiranje), Tomažu Domajnku (UML - Je standardno pogoj za univerzalno?) ter Petru Brajaku (Izkušnje pri razvoju EJB aplikacij - kritična perspektiva). Pri organizaciji konference so tudi letos sodelovali številni pokrovitelji (Oracle Software kot generalni pokrovitelj), konferenco pa je podprlo tudi Ministrstvo za znanost in tehnologijo RS. Konferenca seje zaključila s svečanostjo ob peti obletnici delovanja Centra za objektno tehnologijo. Pregled opravljenih aktivnosti in dosežkov dokazuje, da Center uspešno uresničuje svoje osnovno poslanstvo - posredovanje informacij in znanj o sodobnih pristopih h gradnji informacijskih sistemov v slovenski prostor. S tem prispeva k uspešnejšemu delu slovenskih informatikov ter k večji konkurenčnosti slovenskih podjetjih v novih razmerah, pogojenih z globalizacijo poslovanja. http: //lisiuunl-mb.il/col Več informacij o peti konferenci OTS’2000 nudijo spletne strani http://lisa.uni-mb.si/cot/ots2000/index.htm, kjer so na voljo tudi predstavitve in povzetki prispevkov. Obvestila IZ POROČILA NADZORNEGA ODBORA Slovenskega društva INFORMATIKA ZA LETO 1999 Izvršni odbor Slovenskega društva INFORMATIKA (v nadaljevanju SDI) je v letu 1999 imel 5 sej (po Statutu SOI najmanj 4) in 3 korespondenčne seje. Zaradi velikega števila članov Izvršnega odbora SDI (19 članov) seje niso vedno sklepčne in je bilo za potrditev sklepov potrebno organizirati korespondenčne seje. Sestava članov Izvršnega odbora SDI je določena v 31. čl. Statuta SDI. V letu 1999 je Izvršni odbor SDI organiziral tudi izredni občni zbor SDI in sicer 22. 4. 1999 v Portorožu, v času posvetovanja Dnevi slovenske informatike '99. Na sejah Izvršnega odbora SDI so bile obravnavane zadeve, ki izhajajo iz delovnega področja SDI, kot so: ■ posvetovanja: Dnevi slovenske informatike 1999 (o pripravah in rezultatih) in 2000 (o pripravah) ter Informacijske storitve za lokalno samoupravo; ■ finančno poročilo za leto 1998, za četrtletja v letu 1999 itn; ■ Modra knjiga o informatiki; ■ izredni Občni zbor SDI; ■ Kodeks poklicne etike - strokovna odgovornost informatikov; ■ častno članstvo SDI; ■ Pravilnik o priznanjih SDI; ■ uskladitev uredništva Informatice z določili Statuta SDI; ■ mednarodna sodelovanja na konferencah in posvetovanjih, za katera so tudi objavljena poročila v Uporabni informatiki; ■ o predstavnikih Slovenije v tehničnih odborih IFIP-a; ■ opravljanje mednarodno priznanega izpita za delo z računalnikom (European Computer Driving Licence) v Sloveniji, za kar je bil tudi objavljen razpis v Uporabni informatiki, in sicer: za izvajalce usposabljanja in za izpitne centre za kandidate za Evropsko uporabniško računalniško izkaznico. Sklepi Izvršnega odbora SDI na sejah v letu 1999 so bili v skladu s Statutom SDI. Nadzorni odbor SDI je prejel Finančno poročilo SDI za leto 1999 in računalniški izpis s posameznimi podatki o prihodkih in stroških po sekcijah SDI ter je na podlagi teh podatkov opravil kontrolo omenjenega finančnega poročila. Letno poročilo je sestavljeno kot prejšnja leta, za leto 2000 pa bo pripravljeno v skladu z določili Slovenskega standarda 33, ki veljajo za društva. V letu 1999 je društvo imelo skupaj: • prihodke 25.325.980,96 SIT; • stroške 24.191.764,05 511 Presežek finančnega poslovanja SDI v letu 1999 je bil: 1.134.216,91 SIT. Konec leta 1999 še niso bili plačani računi, in sicer: za članarino 15.600.00 SIT, za Uporabno informatiko 416.915,00 SIT in za DSI '99 še 7.000,00 SIT, skupaj 439.515,00 SIT. Do 5. 5. 2000 je bilo za zaostanke iz leta 1999 plačano za članarino 5.200,00 SIT in za Uporabno informatiko 263.845,00 SIT. Nadzorni odbor SDI predlaga, da se pri novih volitvah članov organov društva zmanjša število članov Izvršnega odbora SDI, ker je veliko število članov Izvršnega odbora SDI tudi eden od razlogov za nesklepčne seje odbora. Poročilo sta pripravila: Ljubica DJORDJEVIČ, predsednica Nadzornega odbora SDI Zlatko RITLOR član Nadzornega odbora SDI Nova sekcija Slovenskega društva INFORMATIKA Med člani društva obstaja že več let pobuda, da bi se aktivneje vključili v oblikovanje slovenskega informacijskega izrazja. Tudi panel na posvetovanju Sekcije za raziskovanje informacijskih sistemov Zveze ekonomistov v Grimščah februarja letos in okrogla miza na posvetovanju Dnevi slovenskih informatikov sta potrdila aktualnost tematike. Izvršni odbor Slovenskega društva INFORMATIKA je na seji dne 1.6.2000 potrdil ustanovitev jezikovne sekcije. Kot predsednico je določil Katarino Puc. Do sedaj imamo prijavljenih 14 članov, pričakujemo pa, da se nam bodo še pridružili. Načrt dela bomo sestavili glede na pobude članov in zmožnosti. Za zdaj smo zbrali naslednje predloge: ■ temeljni izrazi ■ nove besede ■ pogoste napake ■ predstavitve ■ korpus informatike ■ terminološki slovarji in pojmovnik ■ povezovanje z drugimi. Razpravljali bomo po internetu, za začetek kar po elektronski pošti. Za sekcijo bomo odprli na domači strani društva posebno stran. Razprave o jezikovnih vprašanjih bomo objavljali v rubriki Izrazje v društveni reviji Uporabna informatika. Ker so počitnice pred vrati, bo tudi sekcija mirovala. Vendar ne povsem. Trenutno imamo odprto razpravo: Ali je slovenski jezik dovolj sposoben (dovolj bogat) za oblikovanje novih informacijskih izrazov? Temo je spodbudil prispevek Romane Vajde Horvat v tej številki revije, ko navaja odgovore študentov na anketo, ki sojo izvedli na Fakulteti za elektrotehniko, informatiko in informatiko Univerze v Mariboru. Če se želite včlaniti v sekcijo, sporočite na naslov ui@drustvo-informatika.si Koledar prireditev CM CT) http://www.wcc2000.org organizer@wcc2000.0rg testcom@site.uottawa.ca http://www.site.uottawa.ca/-testcom/ Fax: +1 613 562 5185 usm2000@informatik.uni-muenchen.de http://usm2000.informatik.uni-muenchen Fax: + 49 89 2178 2147 jowoz@pg.gda.pl http://www.eti.pg.gda.pl/pwc2000 Fax: +48 58 3416132 nowak@umich.edu, fax: +1 734 764 42 Basys2000@zmms.tu-berlin.de Fax: +49 30 31472 581 Morven.gentleman@iit.nrc.ca Fax: +1 613 9520074 t.bolognesi@iei.pi.cnr.it fax: + 39 050 554 342 tl 1 š Is http://www.ncts.ernet.in/kbcs2000/ http://ecis2001.fov.uni-mb.si Gricar@uni-lj.si 1 «-: — g o S O j < g E I 1 O Z <5 D O oo Lff 00 LO T-I co CM S 8 CD O $ CD O CD O 1 s $ 3 CD i i O T g Q_ 1 6 1 - 1 1 S 8 g O s co -g § g Q oi! o O 3 6 op I af 1 g | J ■s g s S I 51 to i g Piša, IT ! ro Bled, Sl nf i > g g O o 8 8 8 o g o 8 8 g g S 8 8 8 8 CN S CM 8 8 od CT) CT) eri CT) CT) o S CM CD CT) s T-i LO r~-‘ CT) CD 3 LO CT) CD s 29. 8. CM 8 CM ti 'd* CN C\J 8 8 8 C s. O o5 i. E s s. "Š. g * :!l m •i £ 0 1 1 S co 'o O m ■g sb i" £ ra 11 C c3 II m g |1 | tti i> s, <5 I 1 l S 3 1 0 c3 1 § 1 g E i i £ .1 si I-e o ■— s 8 £ 1 |_ s | g £ | S | S E t^l .E 1 IFIP World Computer Congress 200 1 ra £ 3,d IEEE/IFIP International Conferen a Universal Service Market | S 1 § 1 I 1 s g 1 I i C 00 § | i! 1 1 5 1 9= B 5 g ti I £ 1 I co g £ 1 I 1 g s a 1 ! « s Ul sli §|g III E*# »E i g £ £ S S g g 1 £ ro « E I 1 •S „ g f 1 I 1 I S o 1 8 ti 5 2 E 0 ,| ro E 4| § | 1 (O Pristopna izjava Želim postati.član Slovenskega društva Informatika Prosim, da mi pošljete položnico za plačilo članarine SIT 5.200 (kot študentu SIT 2.400) in me sproti obveščate o aktivnostih v društvu. (ime in priimek, s tiskanimi črkami) (poklic) (domači naslov in telefon) (službeni naslov in telefon) (elektronska pošta) Datum: Podpis: ------------------------------------------------------------------------------------------3*g---- Včlanite se v Slovensko društvo INFORMATIKA. Članarina SIT 5.200,- (plačljiva v dveh obrokih) vključuje tudi naročnino za revijo Uporabna informatika. Študenti imajo posebno ugodnost: plačujejo članarino SIT 2.400,-in za to prejemajo tudi revijo. Izpolnjeno Naročilnico ali Pristopno izjavo pošljite na naslov: Slovensko društvo INFORMATIKA, Vožarski pot 12,1000 Ljubljana. Lahko pa izpolnite obrazec na domači strani društva http://www.drustvo-informatika.si □ □ □ Vse člane in bralce revije obveščamo, da lahko najdete domačo stran društva na naslovu: http://www.drustvo-infornnatika.si Za predloge in pripombe v zvezi z vsebino se priporočamo na naslov: http://www.drustvo-informatika.si/posta [internet ■ internet ■ internet ■ internet ■ internet ■ internet Naročilnica Naročam(o) revijo UPORABNA INFORMATIKA Q s plačilom letne naročnine SIT 4.600 Q ......izvodov, po pogojih za podjetja SIT 8.900 za eno letno naročnino in SIT 8.000 za vsako nadaljnjo naročnino Q po pogojih za študente letno SIT 2.000 Naročnino bom(o) poravnal(i) najkasneje v roku 8 dni po prejemu računa (ime in priimek, s tiskanimi črkami) (podjetje) (ulica, hišna številka) (pošta) Datum: Podpis: ->■§- — UPORABNA INFORMATIKA ISSN 1318-1882 Ustanovitelj in izdajatelj: Slovensko društvo Informatika, 1000 Ljubljana, Vožarski pot 12 Glavni in odgovorni urednik: Mirko Vintar Uredniški odbor: Dušan Caf, Aljoša Domjan, Janez Grad, Andrej Kovačič, Tomaž Mohorič, Katarina Puc, Vladislav Rajkovič, Ivan Rozman, Niko Schlamberger, Ivan Vezočnik, Mirko Vintar Tehnična urednica: Katarina Puc Oblikovanje: Zarja Vintar, Dušan Weiss, Ada Poklač Naslovnica: Zarja Vintar Tisk: Prograf Naklada: 700 izvodov Revija izhaja četrtletno. Cena posamezne številke je 2.500 SIT. Letna naročnina za podjetja SIT 8.900, za vsak nadaljnji izvod SIT 8.000. Letna naročnina za posameznika SIT 4.600, za študente SIT 2.000. IZ VSEBINE REVIJE UPORABNA INFORMATIKA V LETU 1999: ssNineim Elektronsko poslovanje Aleš Groznik, Andrej Kovačič: Slovenska pot v informacijsko družbo Špela Vintar: Računalniške tehnologije za prevajanje Saša Dekleva: Globalizacija: ovire in prednosti Vasja Vehovar: Merjenje elektronskega poslovanja s pomočjo vzorčnih anket Tomaž Mohorič: O podatku, informaciji in znanju Sebastian Lahajnar: Relacijske podatkovne baze in svetovni splet Jože Gričar: Tehnologije elektronskega poslovanja Mateja Podlogar: Vplivanje različnih dejavnikov na nakupovanje prek interneta