„višekriterijski modeli odlučivanja ustrateškom...
TRANSCRIPT
Nina Begičević Varaždin, 12.06.2007.
Josipa Kozarca 2
42000 Varaždin
Matični broj: MPS-KU-41/2003
FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE
VARAŽDIN
Poslijediplomski znanstveni studij
“Menadžment poslovnih sustava”
PREDMET: Zamolba za odobrenje teme doktorske disertacije
U skladu s odredbama Zakona o znanstvenoj djelatnosti i visokom obrazovanju članka
120. stavke 5. i Statuta Fakulteta organizacije i informatike članka 66., stekla sam uvjete za
prijavu doktorske disertacije iz područja Društvenih i humanističkih znanosti, polje
Informacijske znanosti. Stoga Vas molim da mi odobrite prijavu doktorske disertacije na
Fakultetu organizacije i informatike u Varaždinu, s predloženim nazivom:
„Višekriterijski modeli odlučivanja u strateškom planiranju uvoñenja e-učenja“
Pri definiranju teme i pripremi prijave uspješno sam surañivala s prof.dr.sc. Tihomirom
Hunjakom i prof.dr.sc. Blaženkom Divjak, te molim Vijeće da mi prof.dr.sc. Tihomir Hunjak
bude dodijeljen za mentora, a prof.dr.sc. Blaženka Divjak za sumentoricu pri izradi doktorske
disertacije.
Unaprijed se zahvaljujem.
Suglasnost predloženog mentora:
______________________________
(prof.dr.sc. Tihomir Hunjak)
Suglasnost predložene sumentorice:
______________________________
(prof.dr.sc. Blaženka Divjak)
Nina Begičević, dipl. inf.
__________________________________
2
Prilozi:
1. Prijedlog teme doktorske disertacije 2. Diploma dodiplomskog studija 3. Odluka Fakultetskog vijeća Fakulteta organizacije i informatike kojom se utvrñuju
uvjeti za završetak poslijediplomskog znanstvenog studija izradom doktorske disertacije
4. Domovnica 5. Suglasnost ustanove (Fakulteta organizacije i informatike) u kojoj će se provesti
istraživanje 6. Potvrda MZOS o radu na projektu 7. Kopija izvornog znanstvenog rada:
Hunjak T., Begičević N.: Prioritisation of e-learning forms based on pair-wise comparisons, Journal of Information and Organizational Sciences, Vol. 30, No. 1, Varaždin, 2006., str. 47-63.
3
1. ŽIVOTOPIS
Nina Begičević roñena je 1980. godine u Varaždinu, gdje je završila osnovnu školu i Gimnaziju, uz oslobañanje od polaganja mature.
Godine 1998. upisala je Fakultet organizacije i informatike u Varaždinu. Diplomirala je 2003. godine na temu Marketing virtualnih organizacija. Te iste godine dobila je nagradu za najboljeg apsolventa svoje generacije po uspjehu i prosjeku ocjena tijekom cijelog studija.
Od listopada 2003. godine zaposlena je na Fakultetu organizacije i informatike kao stručni suradnik na projektu "E!2584 Eurotourism Ulixes - Intelligent Tourist Organization (0016014)" voditelja prof.dr.sc. Božidara Kličeka te kao stručni suradnik u nastavi, te održava seminarsku nastavu iz kolegija Teorija odlučivanja i Ekonomika informacijskih sustava.
Od prosinca 2005. godine prelazi u status znanstvenog novaka/asistenta na projektu "Evaluacija učinaka primjene informacijskih tehnologija (0016017)" voditelja prof.dr.sc. Tihomira Hunjaka te održava seminarsku nastavu iz kolegija Teorija odlučivanja i Metode za višekriterijsko odlučivanje.
U prosincu 2003. godine upisuje poslijediplomski znanstveni magistarski studij "Menadžment poslovnih sustava" na Fakultetu organizacije i informatike. U siječnju 2006. godine, nakon ispunjenja zadanih uvjeta, odobrava joj se završetak poslijediplomskog znanstvenog studija "Menadžment poslovnih sustava" izradom doktorske disertacije.
Autorica je više znanstvenih i stručnih radova te je u sklopu svojeg usavršavanja sudjelovala na mnogim radionicama i seminarima. Radila je na znanstvenim i stručnim projektima, te sudjelovala u radu nekoliko meñunarodnih projekata.
Od 2005. godine članica je Organizacijskog odbora meñunarodne konferencije IIS.
Aktivno se služi engleskim i njemačkim jezikom.
Sudjelovala je na sljedećim seminarima i radionicama:
• Studijski boravak na Mykolas Romeris University, Vilnius, Litva, u okviru mobility aktivnosti TEMPUS projekta Courses for Institution Building in Croatia - eGovernment (eGovCro), veljača, 2007.
• Workshop "Defining quality and implementing quality cycles with employers and other stakeholders", David Law, Academic Registrar, University of Warwick (UK), Conference "Quality of Education: in the eye of the beholder?", Maastricht University, Maastricht, Netherlands, studeni, 2006.
• Radionica "Izrada obrazovnih materijala za e-nastavu", organizirana u okviru Referalnog centra za izradu obrazovnih materijala, Varaždin, rujan, 2006.
4
• Radionice organizirane u okviru Tempus projekta Joint European Project UM_JEP-19105-2004, Education Quality Improvement by eLearning Technology, Sveučilište u Zagrebu, Sveučilišni računski centar
o Creating e-learning vision and strategy, Dubrovnik, ožujak, 2006. o E-Learning Support Centers, Cavtat, lipanj, 2006. o Standards in e-learning, Cavtat, lipanj, 2006.
• Radionica "Izrada on-line tečaja pomoću alata WebCT", CARNetov edukacijski centar Edupoint, Varaždin, veljača, 2005.
• Radionica "Teaching and Learning Skills", organizirana u okviru Tempus projekta C006A04 SCM 2004 Teaching and Language Skills - TEALS, Varaždin, rujan, 2005.
• Radionica "Pedagoške metode i komunikacija s polaznicima u e-obrazovanju", CARNetov edukacijski centar Edupoint, organizirana u okviru Referalnog centra za metodiku i komunikaciju e-obrazovanja, Varaždin, prosinac, 2005.
• Radionica "Principi prezentacijske komunikacije i korištenje suvremenih prezentacijskih tehnologija", CARNetov edukacijski centar Edupoint, organizirana u okviru Referalnog centra za metodiku i komunikaciju e-obrazovanja, Varaždin, veljača, 2004.
2. PRETHODNI ZNANSTVENO-ISTRAŽIVAČKI I STRUČNI RAD
Znanstveni projekti:
• Projekt Ministarstva znanosti i tehnologije Republike Hrvatske, šifra projekta: 0161217 "Razvoj matematičkih modela za unaprjeñenje kvalitete usluga u javnom sektoru", glavni istraživač prof. dr. sc. Tihomir Hunjak, od 2007. godine do danas
• Projekt Ministarstva znanosti i tehnologije Republike Hrvatske, šifra projekta: 0016017 "Evaluacija učinaka primjene informacijskih tehnologija", glavni istraživač prof. dr. sc. Tihomir Hunjak, od 2002. godine do 2005.
• Projekt Ministarstva znanosti i tehnologije Republike Hrvatske, šifra projekta: 0016014 "Inteligentne organizacije", glavni istraživač prof. dr. sc. Božidar Kliček, od 2002. godine do 2005.
Meñunarodni projekti:
• Tempus JEP projekt: Courses for Institution Building in Croatia - eGovernment (eGovCro), TEMPUS_JEP_IB 40042_2005, voditelj: prof.dr.sc. Neven Vrček, od 2007. do danas
• Tempus JEP projekt: Aspects of Organization and Information Systems: Curriculum Development, CD_JEP-16086-2001, voditeljica: prof.dr.sc. Blaženka Divjak, od 2002. godine do 2005.
• Tempus SCM projekt: Teaching and Language Skills: Training Project, SCM-C006A04, voditeljica: prof.dr.sc. Blaženka Divjak, od 2004.godine do 2005.
• EUREKA projekt E!2584 Euroturism Ulixes – Intelligent Tourist Organization, voditelj: prof.dr.sc. Božidar Kliček, od 2000. godine do 2004.
5
Domaći projekti:
• Nacionalna zaklada za znanost, visoko školstvo i tehnologijski razvitak Republike Hrvatske: Referalni centar za upravljanje kvalitetom u institucijama visokog školstva, voditelj: prof.dr.sc. Neven Vrček, od 2005. godine do 2006.
• CarNet: Referalni centar za prijavljivanje projekata e-obrazovanja, voditeljica: prof.dr.sc. Blaženka Divjak, od 2003. godine do 2006.
3. POPIS OBJAVLJENIH RADOVA
Radovi u meñunarodno priznatim časopisima i publikacijama:
1. Begičević N., Divjak B.: Validation of theoretical model for decision making about e-learning implementation, Journal of Information and Organizational Sciences - JIOS, Vol. 30, No. 2, Varaždin, 2006., str. 171-185.
2. Hunjak T., Begičević N.: Prioritisation of e-learning forms based on pair-wise comparisons, Journal of Information and Organizational Sciences - JIOS, Vol. 30, No. 1, Varaždin, 2006., str. 47-63.
3. Kliček B., Gerić S., Begičević N.: Data Collection in the Green Patrol project, Our Economy - Review of Current Issues in Economics, Vol. 53, No. 1-2, Maribor (FEB), Slovenia, 2007., str. 108 - 116.
Znanstveni radovi:
1. Begičević N., Divjak B., Hunjak T.: Development of AHP based model for decision making on e-learning implementaton, Proceedings of the 17th International Conference on Information and Intelligent Systems, IIS 2006, Varaždin, 2006., str. 375-383
2. Begičević N., Klačmer M., Gerić S.: Innovative approach in management decision
making, Proceedings of the 8th International conference on linking Systems Thinking, Innovation, Quality, Entrepreneurship and Environment, STIQE 2006, Maribor, Slovenija, 2006., str. 17-23
3. Divjak B., Begičević, N.: Imaginative Acquisition of Knowledge - Strategic Planning of E-Learning, Proceedings of the 28th International Conference on Information Technology Interfaces, ITI 2006, University Computing Centre SRCE, University of Zagreb, 2006., str. 47-53.
4. Kliček B., Gerić S., Begičević N.: Innovative approach in environmental satisfaction survey - The green patrol case, Proceedings of the 8th International conference on linking
6
Systems Thinking, Innovation, Quality, Entrepreneurship and Environment, STIQE 2006, Maribor, Slovenija, 2006., str. 87-93
5. Hunjak T., Begičević N.: How to choose the most suitable form of implementing e
learning?, Proceedings of the 16th International Conference on Information and
Intelligent Systems, IIS 2005, Varaždin, 2005., str. 169-179. 6. Baracskai Z., Begičević N., Hruška D.: Modeling e-learning system in high education by
DoctuS knowledge-based system: the case of Croatia, Proceedings of the Beijing International Conference On Applied Business Research, BICABR 2005, Beijing, China, 2005.
7. Kliček B., Gerić S., Begičević N., Models of intelligent organizations functioning,
Proceedings of the MIPRO 28th International Convention, MIPRO 2005, Opatija, 2005., str. 40-46.
8. Zver B., Begičević N., Gerić S.: Od informacija do informacijskih sustava, Zbornik
radova XIII., Sveučilište u Mostaru, Ekonomski fakultet Mostar, Mostar, 2004., str. 100-115.
Znanstveni istraživački workshop:
1. Begičević N., Divjak B., Hunjak T.: Decision making model for strategic planning of e-learning implementation, Fourth EDEN (European Distance and E-learning Network) Research Workshop, Research into Online Distance Education and E-learning: Making the difference, October 2006., Barcelona-Castelldefels, Spain
Stručni radovi:
1. Bubaš G., Balaban I., Begičević N.: Evaluacija on-line tečaja kao obrazovne komponente u hibridnom sveučilišnom kolegiju, CUC 2006, CARNet, studeni 2006., Dubrovnik, Hrvatska
2. Begičević N., Vidović S.: Grupno odlučivanje AHP metodom podržano sw TeamEC
2000, Business Process Conference 2006, BPC 2006, listopad 2006., Zagreb, Hrvatska 3. Begičević N., Divjak B.: Strateško planiranje uvoñenja e-učenja na sveučilištima i
fakultetima, Edupoint časopis, CARNet, godište VI, rujan 2006. 4. Begičević N., Vidović S.: Grupno odlučivanje AHP metodom - odlučivanje o razini
uvoñenja obrazovanja na daljinu u visoko školstvo, Zbornik radova savjetovanja CASE, CASE 17, Opatija, Croatia, lipanj 13-15, 2005.
7
4. PREDLOŽENI NASLOV TEME DOKTORSKE DISERTACIJE
Jasno formulirani naslov doktorske disertacije glasi:
Višekriterijski modeli odlučivanja u strateškom planiranju uvoñenja e-učenja
5. RAZRADA TEME PO DIJELOVIMA
PREDGOVOR SADRŽAJ 1. UVOD
1.1.Opis problema 1.2. Ciljevi i hipoteze
2. E-UČENJE U VISOKOM ŠKOLSTVU
2.1. Definicija i važnost e-učenja 2.2. Problemi i izazovi uvoñenja e-učenja u visoko školstvo 2.3. Pregled dosadašnjih istraživanja o e-učenju u visokom školstvu
3. STRATEŠKI PRISTUP I DONOŠENJE ODLUKE O UVOðENJU E-UČENJA U VISOKO ŠKOLSTVO
3.1. Strateški pristup uvoñenju e-učenja u visoko školstvo 3.1.1. Važnost strateškog pristupa uvoñenja e-učenja u visoko školstvo 3.1.2. Stanje e-učenja u visokom školstvu u Hrvatskoj
3.2. Faze strateškog planiranja i donošenja odluke o uvoñenju e-učenja 3.2.1. Faza istraživanja problema 3.2.2. Faza razvijanja i izgradnje modela 3.2.3. Faza strateškog planiranja i donošenja odluka 3.2.4. Faza provoñenja
4. ISTRAŽIVANJE
4.1. Ciljevi istraživanja
4.2. Metode istraživanja 4.2.1. Anketa 4.2.2. Deskriptivna statistika
8
4.2.3. Faktorska analiza 4.2.4. Klasteriranje metodom k srednjih vrijednosti
4.3. Prikupljanje podataka za istraživanje 4.3.1. Kreiranje ankete 4.3.2. Ispitanici u istraživanju 4.3.3. Postupak prikupljanja podataka
4.4. Rezultati obrade prikupljenih podataka 4.4.1. Rezultati statističke obrade 4.4.2. Rezultati faktorske analize 4.4.3. Rezultati klasteriranja metodom k srednjih vrijednosti
5. ANALITIČKI HIJERARHIJSKI PROCES (AHP METODA)
5.1. Temelji AHP metode 5.1.1. Metodološki temelj AHP metode 5.1.2. Matematički temelj AHP metode 5.1.3. Prednosti i nedostaci AHP metode
5.2. AHP model za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo 5.2.1. Razvoj hijerarhijskog modela problema odlučivanja 5.2.2. Primjena razvijenog AHP modela 5.2.3. Grupno odlučivanje AHP metodom uz potporu alata TeamEC2000 5.2.4. Grupno odlučivanje o obliku uvoñenja e-učenja na kolegij Matematika
5.2.4.1. Izbor sudionika procesa odlučivanja 5.2.4.2. Rezultati grupnog odlučivanja
6. ANALITIČKI MREŽNI PROCES (ANP METODA)
6.1. Temelji ANP metode 6.1.1. Metodološki temelj ANP metode 6.1.2. Matematički temelj ANP metode 6.1.3. Prednosti i nedostaci ANP metode
6.2. ANP model za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo 6.2.1. Razvoj ANP modela odlučivanja 6.2.2. Primjena razvijenog ANP modela 6.2.3. Odlučivanje ANP metodom uz potporu alata Super Decisions 6.2.4. Odlučivanje o uvoñenju e-učenja na visokoškolsku instituciju
6.2.4.1. Izbor eksperta domene 6.2.4.2. Rezultati odlučivanja
9
7. KVALITATIVNA ANALIZA STRATEGIJA E-UČENJA
7.1. Kvalitativna analiza Strategije e-učenja na Sveučilištu u Zagrebu 7.2. Kvalitativna analiza Strategije za e-učenje Fakulteta organizacije i informatike
8. ZAKLJUČAK LITERATURA PRILOZI SAŽETAK SUMMARY
10
Tematika doktorske disertacije podijeljena je na 8 cjelina.
U predgovoru će se navesti motivi odabira teme obuhvaćene doktorskom disertacijom, opisati sadržaj samog rada prema poglavljima te izraziti zahvale svima koji su mi pomogli u izradi rada.
Uvodno poglavlje će sadržavati opis problema, ciljeve i hipoteze.
U drugom poglavlju definirat će se e-učenje te će se objasniti važnost primjene e-učenja u institucijama visokog školstva. Analiza internih prednosti i slabosti te eksternih povoljnih prilika i prijetnji e-učenja provest će se u okviru SWOT analize. U ovom poglavlju navest će se problemi i izazovi uvoñenja e-učenja na različitim razinama u visokom školstvu te će se objasniti neke od postojećih preporuka za rješavanje tih problema i izazova.
Treće poglavlje govorit će o strateškom pristupu i donošenju odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo. Naglasit će se važnost i prednosti strateškog pristupa u postupku uvoñenja e-učenja na institucije visokog školstva te će se dati pregled dosadašnjih istraživanja u tom području. Nadalje, dati će se uvid u trenutačno stanje u visokom školstvu vezano uz primjenu e-učenja i dosadašnji „bottom-up“ pristup u uvoñenju e-učenja. U Hrvatskoj se prvi pomaci prema strateškom pristupu rade u okviru Tempus projekta EQIBELT [84] te će ciljevi i rezultati projekta takoñer biti navedeni i analizirani. U procesu strateškog planiranja i donošenja odluke o uvoñenju e-učenja izdvojit će se i objasniti četiri osnovne faze [18]: (1) faza istraživanja problema, (2) faza razvijanja i izgradnje modela, (3) faza donošenja odluka i (4) faza provoñenja odluke.
U četvrtom poglavlju bit će opisani ciljevi istraživanja i metode istraživanja koje će se koristiti za prikupljanje i obradu podataka. Objasnit će se metoda ankete, složeni postupak kreiranja ankete koji će obuhvatiti kvalitativnu analizu primjera strategija e-učenja vodećih europskih sveučilišta i fakulteta te će se opisati način odabira ispitanika u istraživanju. Za analizu prikupljenih podataka koristit će se deskriptivna statistika, faktorska analiza i klasteriranje metodom k srednjih vrijednosti. Objašnjenje navedenih metoda te pregled i interpretacija dobivenih rezultata bit će sastavni dio ovog poglavlja.
U petom poglavlju najprije će biti opisani metodološki i matematički temelji AHP metode. Navest će se prednosti i nedostaci AHP metode te dati uvid u najpoznatiju računalnu podršku AHP metodi – programski alat Expert Choice. U drugom djelu petog poglavlja prikazat će se proces razvoja AHP modela za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo koji će se temeljiti na rezultatima provedene faktorske analize na podacima prikupljenima anketom. Testiranje modela vršit će se grupnim odlučivanjem o obliku uvoñenja e-učenja na kolegij Matematika, na Katedri za kvantitativne metode, na Fakultetu organizacije i informatike.
11
Šesto poglavlje „Analitički mrežni proces“ sadržavat će metodološki i matematički opis ANP metode. Postoje odreñene razlike izmeñu AHP i ANP metode, te je potrebno napraviti i analizu prednosti i nedostataka ANP metode, mogućnosti njezine najbolje primjene u rješavanju odreñenog problema te objasniti i argumentirati zašto se ona smatra nadogradnjom AHP metode. Razvoj ANP modela temeljit će se na rezultatima faktorske analize (provedene na rezultatima anketiranja), razvit će se uz potporu alata Super Decisions, a testiranje modela će provesti ekspert domene na strateškom problemu odlučivanja o uvoñenju e-učenja na visokoškolsku instituciju.
U sedmom poglavlju bit će prikazani rezultati kvalitativne analize Strategije e-učenja na Sveučilištu u Zagrebu i Strategije za e-učenje Fakulteta organizacije i informatike. Provedenom analizom će se nastojati utvrditi korisnost rezultata provedenog istraživanja za kreiranje Strategije e-učenja Sveučilišta u Zagrebu i Strategije za e-učenje Fakulteta organizacije i informatike. Kvalitativna analiza (prema [12]) obuhvatit će sljedeće: organizaciju i pripremu podataka za analizu, pregled podataka, proces kodiranja, opisivanje kategorija ili tema za analize, način reprezentiranja opisa i tema i interpretaciju podataka.
Zaključak rada će sadržavati kratku sintezu rada te će naznačiti daljnje moguće smjerove istraživanja.
6. CILJEVI ISTRAŽIVANJA I HIPOTEZE
Istraživanje koje se provodi u okviru ove doktorske disertacije je kombinirano (mješovito) kvalitativno i kvantitativno istraživanje (prema [12]) s ciljem boljeg razumijevanja i lakšeg rješavanja problema istraživanja. Kvantitativno istraživanje se koristi za dobivanje statističkih podataka koji omogućuju identifikaciju i odreñivanje važnosti prednosti i ciljeva uvoñenja e-učenja, te identifikaciju i ocjenu važnosti kriterija odlučivanja. Na temelju definiranih kriterija razvijaju se modeli za višekriterijsko odlučivanje: AHP i ANP model, koji će se testirati u procesu grupnog i pojedinačnog odlučivanja. Kvalitativno istraživanje omogućuje uvid u trenutačno stanje vezano uz problem istraživanja i obuhvaća kvalitativnu analizu primjera strategija e-učenja vodećih europskih sveučilišta i fakulteta. Kvalitativna analiza će se primijeniti i kod strategija e-učenja Sveučilišta u Zagrebu i Fakulteta organizacije i informatike te će se nastojati utvrditi korisnost rezultata provedenog istraživanja u postupku definiranja strategija.
Ciljevi istraživanja:
• Sistematizirati postojeće strategije e-učenja vodećih europskih sveučilišta i fakulteta • Identificirati prednosti i ciljeve e-učenja te kriterije za odlučivanje kod uvoñenja e-
učenja u visoko školstvo u Hrvatskoj na temelju primjera strategija e-učenja vodećih europskih sveučilišta i fakulteta
12
• Ocijeniti važnost prednosti i ciljeva e-učenja te važnost kriterija odlučivanja kod uvoñenja e-učenja
• Dati preporuku u odlučivanju o uvoñenju e-učenja na razini katedre i/ili kolegija pomoću AHP modela
• Dati preporuku u odlučivanju o uvoñenju e-učenja na razini sveučilišta i/ili fakulteta pomoću ANP modela
• Dati potporu strateškom planiranju i izradi strateških dokumenata uvoñenja e-učenja u okviru Tempus projekta EQIBELT (Sveučilište u Zagrebu) i Fakulteta organizacije i informatike
Podciljevi istraživanja:
• Anketirati ispitanike (odabir ispitanika u skladu s ekspertizom: e-učenje u visokom školstvu u Hrvatskoj) sa svrhom ocjenjivanja važnosti prednosti i ciljeva e-učenja te važnosti kriterija odlučivanja kod uvoñenja e-učenja
• Primijeniti metodu k srednjih vrijednosti s ciljem grupiranja ispitanika u klastere i faktorsku analizu sa svrhom reduciranja skupa kriterija
• Razviti AHP model (Analitički hijerarhijski proces) na temelju reduciranog skupa kriterija
• Testirati AHP model za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja na razini katedre i/ili kolegija
• Razviti ANP model (Analitički mrežni proces) na temelju reduciranog skupa kriterija i složenih interakcija izmeñu kriterija odlučivanja
• Testirati ANP model za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja na razini sveučilišta i/ili fakulteta
Hipoteze:
H1: U procesu strateškog planiranja uvoñenja e-učenja na visokoškolske institucije, moguće je identificirati i ocijeniti važnost ciljeva i prednosti e-učenja te važnost kriterija za odlučivanje kod uvoñenja e-učenja.
Objašnjenje hipoteze: Prvom hipotezom se žele identificirati ciljevi, prednosti i kriteriji i ocijeniti važnost ciljeva i prednosti e-učenja te kriterija važnih za odlučivanje u procesu strateškog planiranja uvoñenja e-učenja. Testiranje hipoteze provodi se na rezultatima anketiranja hrvatskih stručnjaka za e-učenje u visokom školstvu koje je provedeno s ciljem sistematizacije znanja u području e-učenja kao potpore u strateškom planiranju i izradi strateških dokumenata uvoñenja e-učenja. U testiranju hipoteze koriste se metode deskriptivne statistike (aritmetička sredina, medijan, mod, standardna devijacija, varijanca, koeficijent varijacije, raspon) te faktorska analiza koja ima za zadatak reducirati skup identificiranih kriterija.
13
H2: Na temelju definiranih kriterija, moguće je razviti AHP model te grupnim odlučivanjem metodom analitičkog hijerarhijskog procesa donijeti odluku o obliku uvoñenja e-učenja na razini katedre i kolegija.
Objašnjenje hipoteze: Druga hipoteza podrazumijeva da će se na temelju definiranih kriterija razviti AHP model (Analitički hijerarhijski proces) za višekriterijsko odlučivanje o obliku uvoñenja e-učenja na razini odreñene katedre i kolegija. Problem izbora oblika uvoñenja e-učenja na razini katedre i kolegija je višekriterijski problem. Za rješavanje takvih problema postoji više metoda koje se temelje na različitim matematičkim teorijama, ali za konkretan problem koji se analizira u ovom radu najpogodnija metoda je Analitički hijerarhijski proces (AHP - Analityc Hierarchy Process). Ova metoda pripada u najpoznatije i posljednjih godina najviše korištene metode za odlučivanje kada se odluka (izbor neke od raspoloživih alternativa ili njihovo rangiranje) temelji na više kriterija koji imaju različitu važnost i/ili koji se izražavaju pomoću različitih skala. Rješavanje složenih problema odlučivanja pomoću ove metode temelji se na njihovoj dekompoziciji u hijerarhijsku strukturu čiji elementi su cilj, kriteriji (podkriteriji) i alternative. Druga važna komponenta AHP metode je matematički model pomoću kojeg se računaju prioriteti (težine) elemenata, koji su na istoj razini hijerarhijske strukture, na temelju njihovog usporeñivanja u parovima [46]. AHP model će omogućiti sudionicima grupnog odlučivanja da procjene koji od oblika e-učenja će s obzirom na definirane kriterije i podkriterije odlučivanja, donijeti veće prednosti u učenju i podučavanju. Razvijeni AHP model je testiran na Fakultetu organizacije i informatike, na Katedri za kvantitativne metode, za kolegij Matematika te je provedeno grupno odlučivanje, integriranje različitih aspekata mišljenja te prezentiranje jedinstvenog zajedničkog rješenja donositelja odluke.
H3: Kod donošenja odluka u procesu strateškog planiranja uvoñenja e-učenja na razini sveučilišta i fakulteta, pojavljuju se složene interakcije izmeñu kriterija za odlučivanje i one se mogu modelirati pomoću analitičkog mrežnog procesa.
Objašnjenje hipoteze: Analitički mrežni proces (ANP metoda) omogućuje da se složene interakcije izmeñu kriterija za odlučivanje modeliraju i ugrade u odluku. Primjenom ove metode, koja uzima u obzir meñusobnu interakciju kriterija, znatno se povećava stabilnost izabrane alternative te ju zato primjenjujemo u donošenju strateških odluka na razini sveučilišta i fakulteta. Izbor metoda višekriterijskog odlučivanja zavisi od: karaktera, odnosno važnosti odluke koju treba donijeti, razine na kojoj se odluka donosi, vrsti odluke radi koje se vrši vrednovanje i načina funkcioniranja provoñenja donesene odluke. Za donošenje strateških odluka na razini sveučilišta i fakulteta te odreñivanje težina kriterija koje će pomoći u definiranju strategije e-učenja sveučilišta i fakulteta, predlaže se ANP metoda. AHP metoda se koristi u testiranju druge hipoteze, te se primjenjuje u donošenju odluka na nižim razinama (katedre i kolegija). U odnosu na odlučivanje ANP metodom, proces odlučivanja AHP metodom traje kraće vrijeme te traži manji angažman resursa. Metoda ANP (ANP-Analytic Network Process) predstavlja generalizaciju analitičko-hijerarhijskih procesa, i to tako što se preko povratne veze hijerarhija zamjenjuje mrežom [48].
14
Oba pristupa odlučivanju služe za postavljanje prioriteta alternativa i izračunavanje težina kriterija na temelju procjena eksperata, s time da će se AHP metoda koristiti na nižim razinama, a ANP metoda na višim razinama. Testiranje ANP modela vršit će ekspert domene koji je ujedno član Povjerenstva za izradu strategije e-učenja Sveučilišta u Zagrebu i član Povjerenstva za izradu strategije za e-učenje Fakulteta organizacije i informatike.
7. ZNANSTVENA I DRUŠTVENA OPRAVDANOST I MOTIVI IZBORA TEME
Implementacija e-učenja jedan je od načina primjene suvremene informacijske tehnologije kojim se ostvaruje napredak u visokom školstvu. Neki od osnovnih motiva za primjenu e-učenja u učenju i podučavanju su: poboljšanje kvalitete učenja, smanjenje troškova obrazovanja, povećanje isplativosti ulaganja u obrazovanje, proširenje dostupnosti obrazovanja i osposobljavanja, odgovor na “imperative tehnologije”, kvalitetniji rad s većim grupama studenata, savladavanje vještina rukovanja informacijskom tehnologijom i dr. [4].
Proces uvoñenja e-učenja mora biti strateški planiran i podržan od strane sveučilišta i fakulteta. Sveučilišta trebaju unutar svog razvojnog okvira, imati jasan cilj poboljšanja kvalitete obrazovanja primjenom tehnologija e-učenja. Nakon toga je potrebno na razini sveučilišta postići dogovor o strategiji primjene e-učenja, te uspostaviti formalno-pravne okvire za vrednovanje i sveobuhvatnu primjenu e-učenja. Važno je osigurati izvore financiranja za uvoñenje e-učenja te osmisliti i staviti u funkciju sustav potpore sveučilišnim nastavnicima, kako bi primjena informacijskih i komunikacijskih tehnologija, a posebno tehnologija e-učenja, bila što jednostavnija i učinkovitija. Implementacija e-učenja na razini pojedinog fakulteta ne može uspjeti bez podrške i motivacije svih interesnih grupa fakultetu. Fakulteti trebaju izraditi strateške odrednice u razvojnim planovima fakulteta za uvoñenje e-učenja, uspostaviti infrastrukturu za implementaciju te motivirati i omogućiti adekvatno usavršavanje pomoćnog osoblja i nastavnika za korištenje sustava podrške e-učenju. Sadašnje stanje u Hrvatskoj pokazuje da je svijest o važnosti kulture i politike kvalitete u visokoj naobrazbi visoka, te da je e-učenje upravo jedan od načina postizanja željene razine kvalitete u visokom obrazovanju koja će zadovoljiti sve više zahtjeve tržišta i društva.
Sveučilišta i fakulteti trebaju izraditi i prihvatiti strateški, formalnopravni i tehnološki okvir, te standarde za primjenu e-učenja. Metode i tehnologije e-učenja potrebno je integrirati u obrazovne procese te tako uspješno promovirati primjene metoda i tehnologija e-učenja kao alata za poboljšanje kvalitete sveučilišnog obrazovanja.
Navedeni ciljevi nastojat će se realizirati u okviru Tempus projekt EQIBELT: Education Quality Improvement by E-Learning Technology [84] koji je započeo je u 9. mjesecu 2005. na zajedničku inicijativu Sveučilišta u Zagrebu, Rijeci i Dubrovniku, zajedno s konzorcijem sastavljenim od 13 institucija uz koordiniranje SRCA [84].
15
Trajanje projekta je 3 godine i za to vrijeme će se nastojati poboljšati kvaliteta sveučilišnog obrazovanja primjenom metoda i tehnologija e-učenja, izraditi i prihvatiti formalnopravni i tehnološki okvir te osmisliti i uspostaviti trajno održiv sustav centara potpore za e-učenje u visokom školstvu. Očekivani rezultati projekta su [84]: (1) prihvaćanje vizije primjene e-učenja na svakom od hrvatskih sveučilišta-članova konzorcija (2) strateški i provedbeni dokumenti vezani uz implementaciju e-učenja na svakom od sveučilišta (3) minimalni tehnički standardi za projekte e-učenja na sveučilištima (4) centri potpore projektima e-učenja na svakom od hrvatskih sveučilišta-članova konzorcija i (5) pilot projekti u području primjene e-učenja.
Istraživanje koje se provodi u doktorskoj disertaciji strukturirano je na način da izvrši prikupljanje podataka potrebnih u izradi strateških dokumenata (strategija visokoškolskih institucija): ciljeva i prednosti e-učenja te kriterija odlučivanja važnih za strateško planiranje uvoñenja e-učenja. Na temelju prikupljenih podataka razvijaju se modeli za višekriterijsko odlučivanje koji imaju svoju primjenu u donošenju odluka (na razini sveučilišta, fakulteta, katedre i kolegija) u procesu strateškog planiranja uvoñenja e-učenja na visokoškolske institucije u Hrvatskoj.
U procesu strateškog planiranja i donošenja odluke o uvoñenju e-učenja mogu se izdvojiti četiri osnovne faze: (1) faza istraživanja problema, (2) faza razvijanja i izgradnje modela, (3) faza donošenja odluka i (4) faza provoñenja odluke. Istraživanje koje se provodi daje svoj doprinos u prve tri faze. U fazi istraživanja problema precizno se definirao centralni problem te se provela situacijska analiza koja uključuje pregled i prezentaciju ključnih faktora i trendova vezanih uz definirani problem. U fazi razvijanja i izgradnje modela, na temelju mnogih znanstvenih i stručnih izvora, te primjera strategija e-učenja vodećih europskih fakulteta [65 - 83], identificirani su ciljevi i prednosti e-učenja te kriteriji za odlučivanje na temelju kojih je kreirana anketa čiji cilj je bio prikupljanje podataka od ispitanika stručnjaka za e-učenje u visokom školstvu. Rezultati anketiranja obrañeni su faktorskom analizom koja je reducirala skup definiranih kriterija odnosno reducirala veći broj varijabli na manji broj faktora. U fazi donošenja odluke, na temelju rezultata faktorske analize, razvijaju se modeli za višekriterijsko odlučivanje: Analitički hijerarhijski proces (AHP) i Analitički mrežni proces (ANP) koji služe kao potpora u donošenju odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo na višim razinama (sveučilišta i fakulteta) te nižim razinama (katedre i kolegija).
U postupku razvoja AHP i ANP modela primjenjuje se po prvi puta kombinirana metoda istraživanja koja obuhvaća sljedeće metode: anketu kojom su prikupljeni podaci od eksperata, deskriptivnu statistiku za obradu prikupljenih podataka, klasteriranje za analizu podataka i faktorsku analizu za reduciranje skupa podataka prikupljenih anketom te definiranje kriterija potrebnih za razvoj AHP i ANP modela. Primjena kombinirane metode će rezultirati razvojem složenih modela za višekriterijsko odlučivanje koji će integrirati znanje eksperata, a ujedno će to znanje biti racionalizirano uz eliminaciju redundantnosti. Važno je naglasiti i kombinaciju ekspertiza ispitanika u istraživanju, odnosno da su u istraživanju sudjelovali isključivo ispitanici koji su eksperti i u području e-učenja i visokog školstva.
16
AHP i ANP modeli za donošenje odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo, takoñer se prvi puta primjenjuju kao potpora u rješavanju problema strateškog planiranja uvoñenja e-učenja. AHP metoda je danas jedna od najpopularnijih metoda za višekriterijsko odlučivanje s velikim spektrom primjena (prema [30, 31, 46, 50, 52]), meñutim AHP model koji će biti razvijen kombiniranom metodom i rješavati probleme u domeni strateškog planiranja e-učenja nije do sada razvijen niti primijenjen u rješavanju te vrste problema.
Izgradnjom hijerarhijskog modela za odreñeni složeni problem postiže se sistematizacija znanja o problemu, jasno definiranje kriterija, podkriterija, ciljeva i alternativa odluke. AHP model će poslužiti za sistematizaciju (obuhvaćanje cjeline problema - interaktivno kreiranje hijerarhije problema kao priprema scenarija odlučivanja o uvoñenju e-učenja na visokoškolske institucije) i za konkretno donošenje odluke o odreñenom problemu odlučivanja uzevši u obzir kvalitativne i kvantitativne aspekte odluke i konzistentnost donositelja odluke. Pomoću takvog modela moći će se donositi odluke o strateškom uvoñenju e-učenja unutar pojedinih institucija visokog školstva (na razini katedre i kolegija), fokusirati se na strateške vrijednosti dobivenih rješenja i koristiti ih za povećanje učinkovitosti implementacije i razvoj sustava u planiranom smjeru.
ANP metoda je novija i naprednija metoda od AHP-a te uključuje dodatna poboljšanja u odnosu na AHP, prije svega daje veću stabilnost rješenja pa ćemo ju primjenjivati za donošenje odluka na višim strateškim razinama. ANP model uključuje i funkcionalnu interakciju kriterija i alternativa te ostalih elemenata problema te odreñuje njihove zavisnosti te ostale poveznice. U tom okviru generira se model i provodi odlučivanje. ANP metoda nikada prije nije primjenjivana za rješavanje problema u domeni visokog školstva, a njenih primjena općenito ima malo (prema [47, 48, 49, 56]) i gotovo sve su napravljene u 2005. i 2006. godini.
Osnovne prednosti primjene AHP i ANP metoda za višekriterijsko odlučivanje su: sistematizacija i povećanje znanja o problemu, iterativno ili direktno provoñenje vrednovanja od strane donositelja odluke imajući u glavi cjelinu problema, donošenje odluke te dolazak do rješenja problema velikom brzinom i s malim troškovima, provjera konzistentnosti procjena donositelja odluke, simuliranje rezultata preko analize osjetljivosti te korištenje dobivenih rezultata kao inputa za projekt ili za kompleksniju odluku.
Iz gore navedenog vidljiva je potreba za strateškim planiranjem i donošenjem odluka u procesu uvoñenja e-učenja u visoko školstvo u Hrvatskoj. Visokoškolske institucije u Hrvatskoj u fazi su donošenja strategija uvoñenja e-učenja te je istraživanje čiji rezultati imaju primjenu u izradi strategije i razvoju modela za donošenje odluka o uvoñenju e-učenja, u potpunosti opravdano.
17
8. LITERATURA 1. Aczel, J., Hardy P., Cotinat, O., Igglden, H. (Eds.): Identifying innovation in higher
education elearning strategies, Fourth EDEN (European Distance and E-learning Network) Research Workshop, Research into Online Distance Education and E-learning: Making the difference, Barcelona-Castelldefels, Spain, 2006.
2. Baračkai, Z., Velencei, J.: …i u e-doba odlučuje čovjek, Sinergija, Zagreb, 2004. 3. Bates, T.: National strategies for e-learning in post-secondary education and training,
Paris: UNESCO, 2001., <http://unesdoc.unesco.org/images/0012/001262/126230e.pdf>, (pristupano: 05.05.2006.)
4. Bates, A., Tony, W.: Upravljanje tehnološkim promjenama, Strategije za voditelje visokih učilišta, Zagreb/Lokve, CARNet, Zagreb, 2004.
5. Bates, A.: Strategy and Visions of e-learning in Higher Education, Zagreb, Croatia, 2005., <http://eqibelt.srce.hr/lectures/bates.html>, (pristupano: 10.03.2006.)
6. Bayazit, O.: Use of AHP in decision-making for flexible manufacturing systems, Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 16, No. 7, 2005.
7. Begičević N., Divjak B.: Validation of theoretical model for decision making about e-learning implementation, Journal of Information and Organizational Sciences - JIOS, Vol. 30, No. 2, Varaždin, 2006., str. 171-185.
8. Boezerooij, P.: E-learning strategies of higher education institutions, UNITISK, CHEPS/UT, 2006, An exploratory study into the influence of environmental contingencies on strategic choices of higher education institutions, 2006., <http://www.utwente.nl/cheps/documenten/thesisboezerooy.pdf>, (pristupano:10.05.2006)
9. Brace N., Kemp R., Snelgar R.: SPSS for Psychologists: A guide to data analysis using SPSS for windows, New York, N.Y: Palgrave, 2000.
10. Buble, M.: Management, Ekonomski fakultet Split, Split, 2000. 11. Collis, B. A., Wende, M.C. van der (Eds.): Models of Technology and Change in Higher
Education, An international comparative survey on the current and future use of ICT in Higher Education. Enschede; University of Twente, 2002.
12. Creswell, J.W. : Research Design - Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches, Second Edition, University of Nebraska, Lincoln, SAGE Publications, 2003.
13. Curran, C.: Strategies for e-learning in universities, Research & Occasional Paper Series: CSHE.7.04, Center for Studies in Higher Education, September 2004., <http://cshe.berkeley.edu/publications/docs/ROP.Curran.7.04.pdf>, (pristupano: 20.05.2006.)
14. DeCoster J.: Overview of Factor Analysis, 1998., <http://www.stat-help.com/notes.html>, (pristupano: 10.05.2006.)
15. Divjak B., Begičević, N.: Imaginative Acquisition of Knowledge - Strategic Planning of E-Learning, Proceedings of the 28th International Conference on Information Technology Interfaces, ITI 2006, University Computing Centre SRCE, 2006., str. 47-53.
16. Dietrich J.: E-learning decision making, Mat-2.108 Independent research project in applied mathematics, Systems Analysis Laboratory, Helsinki University of Technology,
18
2003., <http://www.sal.tkk.fi/Opinnot/Mat-2.108/pdf-files/edie03.pdf>, (pristupano:10.06.2006.)
17. Drucker, Peter F., Hammond, J., Keeney, R., Raiffa, H., Hayashi, Alden M.: Harvard Business Review on Decision Making, A Harvard Business Review Paperback, USA, 2001.
18. Dyer F.R., Forman E.H.: An Analytic Approach to Marketing Decisions, Prentice-Hall International, Inc; 1991.
19. ðorović, B.: Novi pristupi u projektovanju strukture organa upravljanja u saobraćajnoj službi, Vojna akademija - Odsek logistike, Vojnotehnički glasnik 5/2004, Beograd, 2004.
20. Ehlers, U. D.: Quality in e-learning from a learner’s perspective, European Journal of Open, Distance and E-Learning, EURODL, 2004., ISSN 1027-5207, Best Paper Award at the Third EDEN Research Workshop 2004, Oldenburg, Germany,<http://www.eurodl.org/materials/contrib/2004/Online_Master_COPs.html>, (pristupano: 10.01.2007.)
21. Expert Choice, Inc. (2000), Expert Choice Decision Support Software, RWS publications, Pittsburg, USA, 2000., <http://www.expertchoice.com/>, (pristupano: 20.03.2005.)
22. Fulgosi A.: Faktorska analiza, Školska knjiga, Zagreb, 1988. 23. Glynis M. Breakwell: Vještine voñenja intervjua, Naklada Slap, 2001. 24. Hammond, John S., Keeney, Ralph L., Raiffa, H. : Smart Choices: A Practical Guide to
Making Better Decisions, Harvard Business School Press, Boston, Massachusetts, 1999. 25. Harker, P. T., Vargas, L., G., The theory of ratio scale estimation: Saaty's analytic
hierarchy process, Management Science, 1987.; 33(1):1383-403. 26. Hirschheim, R.: The Internet-Based Education Bandwagon: look before you leap,
Communications of the ACM, Volume 48, Issue 7 <http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1070844&coll=Portal&dl=ACM&CFID=50988184&CFTOKEN=11242346>, (pristupano: 20.07.2005.)
27. Horton, W.: DesigningWeb – Based Training, Wiley, USA, 2000. 28. Howell, S.L., Williams, P.B., Lindsay, N.K.: Thirty-two trends affecting distance
education: An informed foundation for strategic planning, Online Journal of Distance Learning Administration, 6(3), 2003., <http://www.westga.edu/~distance/ ojdla/fall63/howell63.html>, (pristupano: 25.03.2005.)
29. Hunjak T., Begičević N.: Prioritisation of e-learning forms based on pair-wise comparisons, Journal of Information and Organizational Sciences - JIOS, Vol. 30, No. 1, Varaždin, 2006., str. 47-63.
30. Hunjak, T., Jakovčević, D.: AHP based model for bank performance evaluation and rating, ISAHP 2001, Berne, Switzerland, 2001.
31. Hunjak, T., Višekriterijsko odlučivanje, poglavlje u knjizi: Čerić, V., Varga, M., (eds)(2004): Informacijska tehnologija u poslovanju, Element, Zagreb, 2004.
32. Illinois Online Network (2003): Strengths and Weaknesses of Online Learning, Illinois Online Network and the Board of Trustees of the University of Illinois, <http://www.ion.uillinois.edu/resources/tutorials/overview/strengthAndWeak.asp>, (pristupano: 25.03.2005.)
19
33. Koper, R.: Increasing Learner Retention in a Simulated Learning Network Using Indirect Social Interaction, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol.8, no. 2, <http://ideas.repec.org/a/jas/jasssj/2004-52-2.html>, (pristupano: 10.2.2007.)
34. Kyong-Jee Kim, Curtis J. Bonk, TingTing Zeng: Surveying the future of workplace e-learning: The rise of blending, interactivity, and authentic learning, eLearn, Volume 2005, Issue 6, <http://elearnmag.org/subpage.cfm?section=research&article=5-1>, (pristupano: 20.07.2005.)
35. Maeda, S.: E-learning to Create Knowledge and Business, Nomura Research Institute, NRI Papers No. 58 November 1, 2002., <http://www.nri.co.jp/english/opinion/papers/2002/pdf/np200258.pdf>, (pristupano: 15.01.2007.)
36. Markkula, M.: Improving Learning through Technology: Opportunities for All, The PROMETEUS Conference, CNIT – Paris La Défense, France, 2002.
37. Maurer, H.: Necessary Aspects of Quality in eLearning Systems (in: Quality Education @ a Distance (Eds: G. Davies, E. Stacey), Kluwer Academic Publishers, 29-37), 2003., <http://www.iicm.edu/iicm_papers/>, (pristupano: 15.05.2005.)
38. Morrison, D.: E-learning Strategies, How to get implementation and delivery right first time, Wiley, 2003.
39. Panian Ž., Klepac G.: Poslovna inteligencija, Masmedia, 2003. 40. Parker, M.: Technology-enhanced e-Learning: perceptions of first year information
systems students at the Cape Technikon, Proceedings of SAICSIT 2003, 2003., p. 316-319 <http://portal.acm.org/results.cfm?coll=Portal&dl=ACM&CFID=50988184&CFTOKEN=11242346>, (pristupano: 20.05.2005.)
41. Rencher, A. C.: Methods of Multivariate Analysis, Second Edition, Wiley-interscience, A John Wiley & Sons, Inc. Publication, USA, 2001.
42. Ramsden, P.: Learning to Teach in Higher Education. RoutledgeFalmer Taylor & Frances Group: NY; 2003.
43. Rosenberg, M., J.: E-LEARNING, Strategies for Delivering Knowledge in the Digital Age, McGraw-Hill, 2001.
44. Rummmel, R.J.: Understanding Factor Analysis, The Journal of Conflict Resolution, 1967.,<http://www.hawaii.edu/powerkills/>, (pristupano: 20.04.2006.)
45. Saaty, T., L.: Decision making with dependence and feedback, The Analytic Network Process, Second edition, Vol. IV, RWS Publications, 2001.
46. Saaty, T., L., Kearns, P., K.: Analytical Planning, The Organization of Systems, The Analytic Hierarchy Process Series, Vol. IV, RWS Publications, 1991.
47. Saaty, T., L., Ozdemir, M.: The Encyclicon; a Dictionary of Applications of Decision Making with Dependence and Feedback based on the Analytic Network Process, RWS Publications, 2005.
48. Saaty, T., L.: The Analytic Network Process (ANP) for Decision Making and Forecasting with Dependence and Feedback, 2005.
49. Saaty, T., L., Vargas, L., G.: Decision Making with the Analytic Network Process Economic, Political, Social and Technological Applications with Benefits, Opportunities, Costs and Risks, Springer US, USA, 2006.
20
50. Saaty, T., L., Vargas, L., G.: The Logic of Priorities, The Analytic Hierarchy Process Series, Vol. III, RWS Publications, USA, 1991.
51. Shee Y. Daniel, Wang Yi-Shun: Multi-criteria evaluation of the web based e-learning system: A methodology based on learner satisfaction and its applications, Computer & Education, 2006.
52. Shinn Sun: Base closure: An application of the analytic hierarchy process, INFOR, Vol. 39, no. 1, Feb. 2001., <http://findarticles.com/p/articles/mi_qa3661/is_200102/ai_n8938983>, (pristupano: 10.3.2006.)
53. Sikavica, P., Bebek, B., Skoko, H., Tipurić, D.: Poslovno odlučivanje, Informator, Zagreb, 1994.
54. Sikavica, P., Skoko, H., Tipurić, D., Dalić M.: Poslovno odlučivanje, Informator, Zagreb, 1999.
55. Tepeš, B.: Deskriptivna statistika, Filozofski fakultet, 2004., <http://www.ffzg.hr/infoz>/, (pristupano: 01.12.2006.).
56. Uysal K., Gungor A., Oren N., Tosun O. K., Ilker Topcu Y.: ANP application for evaluating turkish mobile communication operators, MCDM 2006, Chania, Greece, 2006.
57. Weihrich H., Koontz H.: Menedžment, deseto izdanje, MATE, Zagreb, 1998. 58. Wierzbicki, R.J., Wankelmuth, G.: How much standardisation does e-learning need?,
Scholars Conference, Tampere 2003, Finland, 2003. <http://www.mindtrek.org/liitetiedostot/materiaalit_editori/61.pdf>, (pristupano: 15.06.2005.)
59. Young, S., McSporran, M.: Facilitating Successful Online Computing Courses While Minimising Extra Tutor Workload, Proceedings of ACE 2004, Volume 30, CRPIT '04 <http://portal.acm.org/results.cfm?coll=Portal&dl=ACM&CFID=50988184&CFTOKEN=11242346>, (pristupano: 15.05.2005.)
60. Yu-Ting Lee, Wei-Wen Wu: Development strategies for competency models, International Trade Department, Ta Hwa Institute of Technology, 2005., <http://www.b.kobe-u.ac.jp/coe/research/2005/taiwan/pdf/Lee%20YuTing.pdf), (pristupano: 10.6.2006)
61. Zelenika, R.: Metodologija i tehnologija izrade znanstvenog i stručnog djela, EF u Rijeci, Rijeka, 1998.
62. Zemsky, R., Massy, W.F.: Thwarted innovation, what happened to e-learning and why, University of Pennsylvania, Weatherstation Project of the Learning Alliance. 2004.
63. Žugaj M., Dumičić, K., Dušak, V.: Temelji znanstvenoistraživačkog rada, Fakultet organizacije i informatike Varaždin, Varaždin, 1999.
64. …: CARNet Referalni centri za e-obrazovanje, <http://www.carnet.hr/referalni/obrazovni>, (pristupano: 10.06.2006.)
65. …: Coimbra group (2002), European Union Policies and Strategic Change for eLearning in Universities, Report of the project “Higher Education Consultation in Technologies of Information and Communication”(HECTIC), <http://www.coimbra-group.be>, (pristupano:15.05.2006.)
21
66. …: Cambridge strategy of learning, <http://www.cambcitypct.nhs.uk/>, (pristupano: 29.1.2006.)
67. …: Commission of the European Communities CEC: eLearning Action Plan, Communication from the commission to the council and the european parliament, Brussels, 28.3.2001, COM (2001)172 final, 2001., <http://www.ntua.gr/dep/old/International/Europe/com2001_0172en01.pdf>, (pristupano:15.05.2006.)
68. …: E-Learning Strategy - Cardiff University, <http://www.cardiff.ac.uk/>, (pristupano: 3.2.2006.)
69. …: E-learning Strategy - Edinburgh University 2004-7, http://www.e-learning.ed.ac.uk/, (pristupano: 3.2.2006.)
70. …: E-Learning Strategy - Imperial College, London, < http://www.imperial.ac.uk>, (pristupano: 2.2.2006.)
71. …: E-learning Strategy Discussion Document - Massey University, <http://quality.massey.ac.nz/>, (pristupano: 1.2.2006.)
72. …: E-Learning Strategy - Queen’s University Belfast, <http://www.qub.ac.uk/>, (pristupano: 1.2.2006.)
73. …: E-Learning Strategy Consultation - Sussex University, <http://www.sussex.ac.uk/>, (pristupano: 1.2.2006.)
74. …: E-learning strategy – Warwick University, <http://www2.warwick.ac.uk/>, (pristupano: 1.2.2006.)
75. …: European Union Policies and strategic change for eLearning in University, (HECTIC report), <http://www.flp.ed.ac.uk/>, (pristupano:6.2.2006.)
76. …: European University Assocciation EUA, <http://www.eua.be/eua/index.jsp>, (pristupano: 10.2.2006.)
77. …: Expert Choice, Quick Start Guide and Tutorials, priručnik programskog alata 78. …: HEFCE (2005): HEFCE strategy for e-learning, London, Higher Education Funding
Council for England, London, 2005. 79. …: Observatory of Borderless Higher Education, <http://www.obhe.ac.uk/>, (pristupano:
1.2.2006.) 80. …: Oxford Brookes' e-learning strategy 2002 – 2005, <http://www.brookes.ac.uk/>,
(pristupano: 29.1.2006.) 81. …: Razvojna strategija Sveučilišta u Zagrebu - I S K O R A K 2001
<http://rektorat.unizg.hr/fileadmin/rektorat/dokumenti/iskorak2001/razvojna_strategija_svucilista_u_zagrebu.pdf>, (pristupano: 20.04.2006.)
82. …: Standardizacija i valorizacija digitalnih obrazovnih materijala, CARNet, svibanj 2005, <http://www.carnet.hr/crepozitorij/standardizacija_i_valorizacija.pdf?CARNetweb=a7f738e1cd95de5b4eb05cce75f88002>, (pristupano: 20.03.2006.)
83. …:Strategija uvoñenja e-učenja na Sveučilištu u Rijeci 2006-2010, Listopad 2006, <http://www.uniri.hr/hr/propisi_i_dokumenti/Strategija_uvodjenja_e-ucenja_UNIRI.pdf>, (pristupano: 10.12.2006.)
84. …: Tempus EQIBELT, Education Quality Improvement by E-Learning Technology, <http://eqibelt.srce.hr>, (pristupano: 16.1.2006.)
22
9. METODIKA RADA I POSTUPAK ISTRAŽIVANJA
Metodologija istraživanja je mješovita (kombinirana) metodologija (prema [12]) koja sinergijski koristi prednosti kvantitativnih i kvalitativnih metoda istraživanja. Veći naglasak je na kvantitativnim metodama jer je osnovni cilj istraživanja razvoj višekriterijskih modela odlučivanja: AHP modela (Analitički hijerarhijski proces) i ANP modela (Analitički mrežni proces) koji će služiti kao potpora u donošenju odluke o uvoñenju e-učenja u visoko školstvo.
Pri izradi doktorske disertacije koristit će se sljedeće metode:
Metoda anketiranja
U radu će biti prikazani rezultati anketiranja hrvatskih stručnjaka za e-učenje u visokom školstvu koje je provedeno s ciljem sistematizacije znanja kao potpore u izradi strateških dokumenata uvoñenja e-učenja. Anketa je bila strukturirana na način da izvrši prikupljanje podataka potrebnih za izradu strateških dokumenata: ciljeva i prednosti uvoñenja e-učenja i kriterija odlučivanja važnih za strateško planiranje uvoñenja e-učenja.
Deskriptivna statistika
Deskriptivna statistika koristi se kako bi se opisale, usporedile i analizirale masovne pojave temeljem prikaza i brojčane obrade poznatih podataka [55]. Metode deskriptivne statistike (aritmetička sredina, medijan, mod, standardna devijacija, varijanca, koeficijent varijacije, raspon) služe za testiranje prve hipoteze na rezultatima ankete.
Kvalitativna analiza
Kvalitativna analiza primjenjuje se na primjerima strategija e-učenja vodećih europskih sveučilišta i fakulteta te na strategijama e-učenja Sveučilišta u Zagrebu i Fakulteta organizacije i informatike. Kvalitativna analiza (prema [12]) obuhvaća sljedeće korake: organizaciju i pripremu podataka za analizu, pregled podataka, proces kodiranja, opisivanje kategorija ili tema za analize, način reprezentiranja opisa i tema i interpretaciju podataka.
Faktorska analiza
Faktorska analiza kao skup statističko-matematičkih postupaka pogodnih za analizu podataka o meñusobnoj povezanosti meñu promatranim pojavama, pokazala se korisnom u svim situacijama gdje se u istraživanjima istovremeno pojavljuje veći broj varijabli koje stoje u meñusobnim korelacijama [22]. Osnovni cilj primjene faktorske analize je racionalizacija, reduciranje ili tzv. „pročišćavanje“ skupa identificiranih kriterija. Postupak faktorske analize proveden je na rezultatima ankete statističkim programom SPSS [9].
23
Klasteriranje metodom k srednjih vrijednosti
Metoda klasteriranja segmentira odreñenu grupu podataka na niz manjih grupa ili klastera sličnih osobina. Podaci se grupiraju zajedno na temelju sličnosti odreñenih parametara. Alati za klasteriranje moraju na zahtjev korisnika pronaći klastere koji će najprikladnije obuhvatiti odreñene skupine podataka prema njihovim karakteristikama. U skladu s prethodnim objašnjenjem, klasteriranje se koristi kako bi se odredili klasteri ispitanika s obzirom na njihove rezultate iz ankete [39].
AHP metoda (Analitički hijerarhijski proces)
AHP metoda spada u najpoznatije i najviše korištene metode za višekriterijsko odlučivanje. Rješavanje složenih problema odlučivanja pomoću ove metode temelji se na njihovoj dekompoziciji u hijerarhijsku strukturu čiji elementi su cilj, kriteriji (podkriteriji) i alternative. Druga važna komponenta AHP metode je matematički model pomoću kojeg se računaju prioriteti (težine) elemenata, koji su na istoj razini hijerarhijske strukture, na temelju njihovog usporeñivanja u parovima [46]. Na temelju definiranih kriterija i podkriterija razvijen je AHP model za višekriterijsko odlučivanje o obliku uvoñenja e-učenja na razini odreñene katedre i/ili kolegija. Testiranje modela provedeno je grupnim odlučivanjem o obliku uvoñenja e-učenja na kolegij Matematika, na Katedri za kvantitativne metode, na Fakultetu organizacije i informatike. U razvoju i testiranju modela koristio se alat TeamEC2000 [77].
ANP metoda (Analitički mrežni proces)
ANP metoda predstavlja nadogradnju analitičko-hijerarhijskog procesa. Analitički mrežni proces, za razliku od hijerarhijskih strukturnih problema, uzima u obzir razne forme zavisnosti i povratne veze, i može se iskazati kao teorija mjerenja primjenjiva za direktnu i indirektnu dominaciju utjecaja izmeñu alternativa, u pogledu definiranih kriterija [45]. Razvoj ANP modela temeljit će se na rezultatima faktorske analize, razvit će se uz potporu alata Super Decisions, a testiranje će provesti ekspert domene na strateškom problemu odlučivanja o uvoñenju e-učenja na visokoškolsku instituciju.
24
10. KONSTRUKCIJA, NAČIN IZBORA, VELIČINA UZORKA
Pilot istraživanje je provedeno na prvoj radionici projekta EQIBELT pod nazivom „Creating University E-Learning Vision and Strategy” koja je održana u Dubrovniku od 3. do 5. ožujka 2006. godine. Kriteriji za odabir ispitanika bili su: ekspertiza u e-učenju i poznavanje učenja u okruženju visokog školstva. U anketiranju je sudjelovalo 33 ispitanika. Anketa je sadržavala uvod, pitanja i uputstva te napomenu koja je jamčila da se prikupljeni podaci neće upotrebljavati zasebno, već isključivo kao dio statističkog uzorka, te da su traženi osobni podaci potrebni isključivo kao podloga za socijalnu profilaciju statističkog uzorka, te se neće koristiti u druge svrhe (sukladno Zakonu o zaštiti osobnih podataka NN 103/2003). Pitanja u anketi bila su većinom zatvorenog tipa osim pitanja koja su zahtijevala sociodemografske podatke od ispitanika i zadnjeg pitanja preko kojeg se od ispitanika tražilo izražavanje njihovog mišljenja i eventualnih prijedloga vezano uz ciljeve, prednosti i kriterije važne za uvoñenje e-učenja u visoko školstvo u Hrvatskoj. Od ispitanika se u pitanjima zatvorenog tipa tražilo da vrednuju ocjenama od 1-5 prednosti i ciljeve e-učenja, te da odrede važnost kriterija odlučivanja tijekom strateškog planiranja uvoñenja e-učenja na hrvatska sveučilišta i fakultete. Rezultati pilot istraživanja objavljeni su i prezentirani na konferenciji ITI 2006 [15]. Broj ispitanika je u daljnjem istraživanju povećan na 90 ispitanika (eksperata za e-učenje u visokom školstvu u Hrvatskoj) te su u istraživanje uključeni: prorektori Sveučilišta u Zagrebu, prodekani fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, Rijeci, Dubrovniku, članovi vladinih tijela odgovornih za uvoñenje e-učenja, članovi EQIBELT projektnog tima, sveučilišni nastavnici, koordinatori CARNet referalnih centara, članovi CARNetovog tima za standardizaciju i valorizaciju digitalnih obrazovnih materijala, predstavnici e-learning akademije (ELA), eksperti za e-učenje u SRCU i CARNetu i drugi.
11. OSNOVNE METODE STATISTIČKE OBRADE PODATAKA
U obradi podataka dobivenih istraživanjem primijenit će se sljedeće statističke metode:
- statistički prikazi rezultata (standardne statističke forme – tablice, grafovi, grafikoni) - metode deskriptivne statistike (aritmetička sredina, medijan, mod, standardna
devijacija, varijanca, koeficijent varijacije, raspon) - faktorska analiza - klasteriranje (grupiranje) metodom k srednjih vrijednosti
12. USTANOVA U KOJOJ ĆE SE PROVODITI ISTRAŽIVANJE
Pilot istraživanje je provedeno u okviru projekta EQIBELT, na prvoj radionici projekta koja je održana u Dubrovniku u ožujku 2006. godine. Broj ispitanika je u daljnjem istraživanju povećan na 90 ispitanika.
Ostale aktivnosti istraživanja provodit će se na Fakultetu organizacije i informatike u Varaždinu na kojem je sva potrebna literatura, te programska i sklopovska oprema (Suglasnost u prilogu).