Seminar on Computer Science and Applied Mathematics

PROGRAM

UTORAK, 03.04.2018. u 14:15, Sala 301f, MI SANU, Kneza Mihaila 36
Bojan Vučković, Matematički institut SANU
NOVE KOMBINATORNE KONSTRUKCIJE U VEZI SA PROBLEMIMA IZ HROMATSKE TEORIJE GRAFOVA, EKSTREMALNE TEORIJE SKUPOVA I TEORIJE BULOVIH MATRICA
Poslednjih decenija uvedeni su i izučavani novi tipovi bojenja grafova - takozvana indukovana bojenja. To su, ne obavezno valjana, bojenja grana ili grana i čvorova grafa kod kojih se boja čvora izvodi iz boja njemu incidentnih grana i susednih čvorova. Bojenja se najčešće izvode po sumi ili po skupu, pri čemu postoji uslov da svaka dva susedna čvora imaju različite izvedene vrednosti. Biće prikazane definicije raznih vrsta indukovanog bojenja grafa, hipoteze po pitanju potrebnog broja boja da bi se izvelo traženo bojenje za proizvoljan graf, kao i rezultati izlagača. Kod mnogih od ovih tipova bojenja postignuti rezultati su još uvek daleko od pretpostavljenih gornjih granica formulisanih u hipotezama, i ostavljaju prostora za dalje unapređivanje.
Franklova hipoteza iz ekstremalne teorije skupova tvrdi da u svakoj konačnoj familiji zatvorenoj za uniju postoji element koji se pojavljuje u barem polovini skupova familije. Ovaj naizgled jednostavan problem, formulisan 1979. godine, je još uvek otvoren. Po pitanju Franklove hipoteze postoje dokazi parcijalnih rezultata. Biće dat prikaz rezultata izlagača da je Franklova hipoteza zadovoljena za familije sastavljene od 12 ili manje elemenata, kao i podela familija sastavljenih od 6 ili manje elemenata na takozvane FC i NonFC familije.
Bulove matrice su matrice kod kojih su svi elementi iz skupa {0, 1}. Prostor vrsta Bulovih matrica je skup vektora koji se mogu dobiti unijom vrsta date matrice, dok je kardinalnost prostora vrsta matrice kardinalnost ovoga skupa. Razmatrano je pitanje za koje vrednosti c iz skupa {1,...,2^n} postoji matrica A dimenzije n x n takva da je kardinalnost prostora vrsta matrice A jednaka c.


UTORAK, 10.04.2018. u 14:15, Sala 301f, MI SANU, Kneza Mihaila 36
Vitomir Radosavljević, Visoka ICT škola
MODEL ADAPTIVNOG UČENJA U PAMETNIM OBRAZOVNIM OKRUŽENJIMA
Student pristupa procesu učenja na jedinstven način, koristeći različite metode i tehnike prikupljanja informacija i obrade podataka u cilju sticanja znanja. Adaptivno učenje se definiše kao proces u kome postoji mogućnost promene načina učenja. Cilj adaptivnog učenja je postizanje efikasnog i efektivnog učenja. Prednosti pametnih obrazovnih okruženja u implementaciji adaptivnih oblika učenja predmet su mnogih istraživanja. U okviru istraživanja čiji će rezultati biti predstavljeni, postavljen je model adaptivnog učenja u pametnim učionicama. Model kao kriterijume adaptacije uzima četiri faktora: predznanje studenta, procenu kognitivnog opterećenja, motivaciju i paremetre fizičkog okruženja u kome student uči. Model definiše pet kategorija učenja u okviru kojih se nude odgovarajuće strategije učenja. Izbor kategorije učenja studenta vrši pametni obrazovni sistem. Rezultati istraživanja ukazuju na pozitivne efekte primenjenog modela u procesu adaptivnog učenja.


UTORAK, 17.04.2018. u 14:15, Sala 301f, MI SANU, Kneza Mihaila 36
Aleksandar Simović, student doktorskih studija na Fakultetu organizacionih nauka Univerziteta u Beogradu
A BIG DATA SMART LIBRARY RECOMMENDER SYSTEM FOR AN EDUCATIONAL INSTITUTION
With the exponential growth of the amount of data, the most sophisticated systems of traditional libraries are not able to fulfill the demands of modern business and user needs. The purpose of this paper is to present the possibility of creating a Big Data smart library as an integral and enhanced part of the educational system that will improve user service and increase motivation in the continuous learning process through content-aware recommendations. The paper presents an approach to the design of a Big Data system for collecting, analyzing, processing and visualizing data from different sources to a smart library specifically suitable for application in educational institutions. As an integrated recommender system of the educational institution, the practical application of Big Data smart library meets the user needs and assists in finding personalized content from several sources, resulting in economic benefits for the institution and user long-term satisfaction.


UTORAK, 24.04.2018. u 14:15, Sala 301f, MI SANU, Kneza Mihaila 36
Slavica Radosavljević, Visoka ICT škola
IMPLEMENTACIJA PROŠIRENE REALNOSTI U STRUČNOM VISOKOŠKOLSKOM OBRAZOVANJU
Stručne visokoškolske ustanove imaju zadatak da kroz studijske programe pripreme studente za specifičnosti rada u privredi. Predmeti koji se odnose na praktičnu nastavu nose najveći teret osposobljavanja studenata, pa je za njihovu realizaciju bitno da se studentima omogući adekvatna nastava i jednostavan pristup nastavnim sadržajima.
Mobilno učenje u odnosu na tradicionalno učenje, nudi nove mogućnosti pristupa nastavnim sadržajima. Model mobilnog učenja baziran na primeni tehnologije proširene realnosti predstavljen je u cilju unapređenja pristupa nastavnim sadržajima od strane studenata. Model je pokazao da se primenom proširene realnosti brže realizuju postavljeni zadaci, u odnosu na realizaciju pomoću štampanih materijala. Efikasnost izrade zadataka pomoću proširene realnosti je veća u odnosu na efikasnost izrade zadataka tradicionalnim putem. Pored navedenih prednosti, izdvajaju se iskustva studenata vezana za sigurnost u radu pomoću proširene realnosti.