|
|
Schopnost přenosu naučených dovedností ve všedních denních aktivitách do bězného života u pacientů po získaném poškození mozku; Se zaměřením na pacienty po cévní mozkové příhodě
Česáková, Kamila ; Nováková, Olga (vedoucí práce) ; Hoidekrová, Kristýna (oponent)
DIPLOMOVÉ PRÁCE Jméno, příjmení: Bc. Kamila Česáková Vedoucí práce: Bc. Olga Nováková, M.Sc. Konzultant práce: Mgr. Jana Heidingerová Název diplomové práce: Schopnost přenosu naučených dovedností ve všedních denních aktivitách do běžného života u pacientů po získaném poškození mozku Abstrakt diplomové práce: Diplomová práce se zabývá tématem přenosu dovedností hlavně z oblasti všedních denních činností naučených v terapii do běžného života u pacientů po cévní mozkové příhodě. Jedná se o případovou studii v rámci kvalitativního výzkumu, jejímž hlavním cílem bylo popsat průběh přenosu naučených dovedností z oblasti ADL do běžného života v delším časovém období. Důvodem výběru tohoto tématu byla skutečnost, že ačkoliv je přenos naučených dovedností pro rehabilitaci a návrat pacienta do domácího prostředí klíčový, stále mu není věnována dostatečná pozornost. Cílem teoretické části byl především popis prvků ovlivňujících přenos naučených dovedností do běžného života a možností ergoterapeuta pro podporu tohoto procesu v terapii a jeho hodnocení. Praktická část probíhala u čtyř pacientů po dobu 6-8 měsíců. U každého pacienta se nejprve uskutečnilo 6 terapií a poté následovaly dvě návštěvy, vždy s časovým odstupem 2-3 měsíců, při nichž proběhl polostrukturovaný rozhovor. Cílem praktické části bylo...
|
|
|
Learning in public goods game: alternative model performance
Grohmannová, Klára ; Červinka, Michal (vedoucí práce) ; Gregor, Martin (oponent)
V průběhu posledních padesáti let se výzkum hry veřejných statků stal čím dál tím více komplexním. Zejména v oblasti modelů učení se, které se pok- oušejí vysvětlit experimentální data, bylo navrženo a studováno velké množství modelů. Nícméně, co se týče porovnání výkonnosti těchto modelů vůči jiným, nebylo dosaženo mnoho závěrů. Tato práce se pokouší rozšířit komparativní analýzu provedenou v Cotla (2015). Za pomocí softwaru R, jsou tři modely učení se posouzeny na základě jejich schopnosti přesně předpovídat experi- mentální výsledky. Mezi těmito modely je K-strong equilibrium model tím nejúspěšnějším v předvídání všech výsledků experimentu hry veřejných statků, které jsou v této práci brány v potaz. Klasifikace JEL C71, C73, C87, C92, D64, D90 Klíčová slova hra veřejných statků, behavioralní teorie her, učení se Název práce Veřejné statky: učení se a přesnost alterna- tivních modelu
|
|
|
Cesta k mistrovství (mastered activity) - narativní analýza příběhu stávání se hudebníkem
Bartoň, Matěj ; Heider, David (vedoucí práce) ; Chrz, Vladimír (oponent)
Tato diplomová práce se zaměřuje na narativní analýzu procesu stávání se mistrem v oblasti hudby a identifikaci klíčových faktorů, které subjekt vnímá jako důležité na své cestě k dosažení mistrovství ve hře na hudební nástroje. Práce je dělena na dvě části. Teoretická část práce pojednává o konceptu mistrovství a jeho procesu dosahování, důležitosti stavu flow a jeho vazbě na mistrovství, teorii afordance, rozdílech mezi mistrovskými a začátečnickými hráči v šachu a propojení psychologie a hudby. Empirická část práce implementuje kvalitativní výzkumný design, konkrétně realizaci sedmi narativních rozhovorů s hudebníky, kteří dosáhli určitého stupně mistrovství. Analýza těchto rozhovorů odhaluje, že klíčové zdroje při dosahování mistrovství jsou dispozice, motivace, sebeuvědomění, vliv významných druhých, zvládání nervozity a stav flow. Tyto zdroje se mohou vzájemně ovlivňovat. Diskuze prezentuje srovnání získaných výsledků s existující literaturou a identifikuje možné omezení práce. Přínos této práce spočívá v detailním mapování a identifikaci klíčových faktorů vedoucích k mistrovství v oblasti hudby. Zvláštní pozornost je věnována nejen aspektům, sociálně- motivačně-afektivní rovině, ale i psychomotorické rovině, což přináší unikátní perspektivu na proces stávání se hudebníkem až do podoby...
|
|
|
Využívání nástrojů umělé inteligence ve vzdělávání
Budský, Dominik ; Leipert, Jiří (vedoucí práce) ; Beneš, Martin (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím umělé inteligence, zejména generativních prediktivních modelů textu, jako je například model GPT, ve vzdělávacím procesu. Cílem práce je poskytnout učitelům, studentům a žákům komplexního průvodce, jak tyto nástroje efektivně využívat k obohacení výukového procesu, podpoře kreativity a efektivnější přípravě. Práce podrobně popisuje aplikaci umělé inteligence ve školství, včetně přípravy na hodiny, organizace a inspirace pro pedagogy, ale také přínosy pro žáky a studenty při učení a práci s informacemi. Praktické aplikace a prompty pro chatboty jsou demonstrovány s cílem ukázat, jak mohou pedagogové, studenti a žáci tyto nástroje využívat ve svůj prospěch. Práce zdůrazňuje, že integrace umělé inteligence do pedagogické praxe nabízí řadu výhod, od personalizace učení po zlepšení dostupnosti vzdělání a zdůrazňuje potenciál umělé inteligence pro transformaci tradičních vzdělávacích metod, a to s důrazem na přístupnost pro všechny pedagogy, studenty a žáky.
|
|
|
Přijímání a adaptace zaměstnanců na administrativní pozice ve vybrané společnosti
Potěšilová, Hana ; Konečný, Štěpán (oponent) ; Konečná, Zdeňka (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na proces přijímání a adaptace zaměstnanců na kancelářských pozicích ve vybrané společnosti. Práce se skládá ze tří hlavních částí. Důležité pojmy související s řízením lidských zdrojů, procesu přijímání a adaptace jsou vysvětleny v první, teoretické části práce. Druhá část se zaměřuje na analýzu a průzkum současného procesu přijímání a adaptace zaměstnanců na kancelářských pozicích vybrané společnosti. Na základě výsledků z analytické části této práce je zpracována poslední, návrhová část práce, která předkládá návrhy na zlepšení v těchto procesech.
|
|
|
Efektivnost programů vzdělávání a rozvoje zaměstnanců v organizaci
Honková, Veronika ; Veteška, Jaroslav (vedoucí práce) ; Kolek, Jindřich (oponent)
Diplomová práce je zaměřena na vyhodnocení efektivnosti programů vzdělávání a rozvoje zaměstnanců v organizaci. V současné době probíhají programy vzdělávání a rozvoje v organizacích v soukromém sektoru ve velké míře nesystematicky a nahodile. Bez provedené analýzy vzdělávacích a rozvojových potřeb ku prospěchu podniku a zároveň i ku prospěchu individuálních potřeb zaměstnanců, není efektivnost zaručena. Cílem této diplomové práce je zjistit, zda v organizaci v soukromém sektoru probíhají programy vzdělávání a rozvoje a zhodnotit tak jejich efektivitu s ohledem na strategii organizace a osobnímu rozvoji zaměstnance. V teoretické části jsou uvedeny, jaké existují vzdělávací strategie a politika a jednotlivé přístupy k nim a jaké jsou momentální vzdělávací trendy. Je vymezeno systematické vzdělávání a rozvoj zaměstnanců v organizaci včetně identifikace vzdělávacích potřeb, plánování a realizace vzdělávání pracovníků, vyhodnocování výsledků vzdělávání a samotné posuzování efektivnosti vzdělávání s příklady různých metod jejího měření. Součástí je také představení vybrané organizace a její strategie vzdělávání a rozvoje spolu s uvedením aktivit, které v ní probíhají. Praktickou částí je pomocí analýzy interních dokumentů, polostrukturovaného rozhovoru s odpovědným pracovníkem zajišťující vzdělávání a...
|
|
| |
|
|
Creation and Implementation of E-learning simulations
Šilon, Ľubomír ; Pekárková, Lucie (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Bachelor thesis presents a proposal of the electronic simulations for the e-learning courses. The basic principles and standards of e-learning and its comparison with classic style of teaching is explained in this thesis. This thesis describes how to create a simulation using Captivate and the possibility of its implementation in the internal learning company system.
|
|
|
Vícevrstvá neuronová síť
Kačer, Petr ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje základy problematiky vícevrstvých neuronových sítí a vysvětluje princip fungování algoritmu backpropagation. Další část práce se zabývá vývojem programu pro učení a testování vícevrstvých neuronových sítí a popisem jeho grafického uživatelského rozhraní a principu ovládání. Poslední část práce je věnována výukovým příkladům a praktickým ukázkám využití vícevrstvé neuronové sítě.
|
|
|
Akcelerace neuronových sítí s využitím GPU
Šimíček, Ondřej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických čipů pro akceleraci neuronových sítí s učením typu backpropagation. Pro řešení tohoto problému byla zvolena technologie OpenCL umožňující využít grafické čipy různých výrobců. Hlavním cílem práce byla akcelerace časově náročného procesu učení sítí a procesu klasifikace. Zrychlení bylo docíleno trénováním velkého množství neuronových sítí současně. Získané zrychlení bylo využito pro nalezení vhodné topologie a nastavení neuronové sítě pro zadanou úlohu pomocí genetického algoritmu.
|
host ::
RSS.