Učenje temeljeno na radu inovativan je pristup nastavi koji se provodi na Fakultetu organizacije i informatike Sveučilišta u Zagrebu. Ondje studenti teorijska znanja povezuju s praktičnim iskustvom rješavajući stvarne probleme za tvrtke, uz mentorstvo profesora i stručnjaka iz IT poslovnog sektora. Time studenti, uz stjecanje iskustva u radu interdisciplinarnih timova, razvijaju najtraženija znanja i vještine u doba umjetne inteligencije – kritičko mišljenje, odlučivanje, rješavanje problema te komunikacijske i prezentacijske vještine.
Na FOI-u im, pojednostavljeno rečeno, žele pomoći da se što bolje snađu u poslovnom svijetu nakon što diplomiraju. U doba skrolanja, nažalost, gube se socijalne vještine, uključujući i verbalnu komunikaciju. Mladi se često ne snalaze u timskom radu, a stručnjaci to dijelom pripisuju i posljedicama pandemije, posebno online nastavi, kad su međusobno komunicirali putem zaslona. Znanstvena zajednica morat će se tome prilagođavati. Na FOI-ju su to na vrijeme prepoznali, pa studenti prijediplomskih studija Informacijski i poslovni sustavi te Ekonomika poduzetništva u interdisciplinarnim timovima zajednički razvijaju rješenja za konkretne problemske zadatke iz poslovne prakse primjenom umjetne inteligencije i metoda za tzv. višekriterijsko odlučivanje.
U ovoj akademskoj godini projektni zadaci razrađeni su suradnji s tvrtkama partnerima SICK i Emil Frey Digital. Za tvrtku Emil Frey studenti su radili na unapređenju digitalnog procesa prodaje rabljenih vozila primjenom analitičkih modela i preporuka, a za tvrtku SICK razvijali su rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji za detekciju nepravilnosti u potrošnji goriva, s naglaskom na prepoznavanje potencijalnih krađa goriva i smanjenje financijskih gubitaka. Mentorsku podršku studentima pružali su prof. dr. sc. Nina Begičević Ređep, prof. dr. sc. Sandra Lovrenčić, izv. prof. dr. sc. Dijana Oreški, doc. dr. sc. Dino Vlahek i Tena Jagačić, a surađivali su i s mentorima iz realnog sektora, Markom Mrkonjićem i Hrvojem Aničićem iz SICK-a te Renatom Punčecom iz Emil Frey Digitala.
– Vrijednost projektnom zadatku dalo je to što su studenti radili s konkretnim poslovnim slučajem i stvarnim poslovnim podacima, što im je omogućilo primjenu teorijskih znanja u realnom poslovnom okruženju. Smatram da je studentima bilo vrlo korisno što su imali priliku posjetiti naše urede i bolje razumjeti poslovne procese s kojima se svakodnevno susrećemo – rekao je R. Punčec, jedan od autora rada pod naslovom “Real Industrial Problems as a Teaching Instrument in Interdisciplinary Analytics Education: Evidence from SICK Mobilisis and Emil Frey Student Projects”, koji potpisuju i Vlahek, Lovrenčić, Oreški, Begičević Ređep, Jagačić, Ančić i Mrkonjić.
Umjesto da studenti umjetnu inteligenciju, strojno učenje, podatkovnu analitiku i poslovno odlučivanje uče samo na pojednostavljenim nastavnim primjerima, u ovom su modelu radili na stvarnim problemima iz poslovne i industrijske prakse. U oba slučaja suradnje s tvrtkama studenti su suočili s problemom koji je u stvarnim AI projektima vrlo čest - sirovi podaci nisu isto što i analitički skup podataka. Prije treniranja modela potrebno je, pojašnjavaju autori rada, odrediti jedinicu analize, definirati ciljnu varijablu, odlučiti koje značajke se smiju koristiti, provjeriti postoji li curenje podataka i uskladiti model s trenutkom u kojem se poslovna odluka stvarno donosi. Pretvaranje neobrađenih podataka u odgovorne poslovne preporuke predstavlja novu vrijednost u nastavnom i znanstvenom radu.
– Glavna poruka rada jest da realni industrijski podaci ne služe samo kao zanimljiviji nastavni materijal. Oni otkrivaju što studenti zaista razumiju, a što im ostaje nejasno kada teoriju trebaju primijeniti na stvarni problem – ističu. Pokazalo se da studenti uglavnom uspješno odrađuju formalne dijelove projekta, opisuju poduzeće, analiziraju podatke, pripremaju skupove podataka, primjenjuju modele strojnog učenja, prikazuju metrike i uključuju elemente poslovnog odlučivanja, no najveći izazov pojavljuje se kada sve te dijelove treba povezati u cjeloviti proces od poslovnog problema, preko podataka i modela, do poslovne odluke.
Zato se primjenjuje model učenja temeljenog na radu, “work-based learning”, oblik nastave koji pomaže premostiti jaz između akademske teorije i prakse, primjer kako suradnja fakulteta i industrije može unaprijediti kvalitetu obrazovanja. Mogućnosti novih oblika interdisciplinarne suradnje spoznala je prof. dr. sc. Sandra Lovrenčić prije nekoliko godina, kada je bila prodekanica za nastavu i studente. Izradila je koncept povezivanja područja informatike i ekonomije, a tadašnja dekanica prof. dr. sc. Nina Begičević Ređep prepoznala je potencijal i dodatnu mogućnost povezivanja s Regionalnim centrom za predinkubaciju u pametnoj industriji, čiji projekt razvoja vodi. U provođenje inovativnog oblika nastave uključili su se i suradnici na kolegijima, doc. dr. sc. Dino Vlahek i Tena Jagačić. Najbolji timovi prema ocjeni mentora dobivaju mogućnost ulaska u predinkubacijski program namijenjen studentima koji žele razviti vlastitu poslovnu ideju.
FOTO Tisuće vojnika prošle Parizom: U velikom mimohodu sudjelovali i Hrvati, pogledajte nevjerojatne prizore
Otvori KEKS Pay
