https://miau.my-x.hu/mediawiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Pitlik Miau Wiki - A felhasználó közreműködései [hu]2026-05-01T18:12:50ZA felhasználó közreműködéseiMediaWiki 1.27.7https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83572MI-felmeres2024-03-23T10:40:20Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató: pl. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ht1x.docx ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
<br />
Zárt kérdőív: https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7 ill. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi1o.docx<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
*Lehetőségek feltárása (=hogyan lehetne egy olyan rendszert kialakítani, ahol nem szenved sem az oktató, sem a diák hátrányt)<br />
**Az AI nem tekinthető oktatónak, ugyanis nem tudja átadni a tapasztalatból szerzett gyakorlatot, bevált megoldási módszereket vagy a logikus gondolkodás menetét.<br />
***A megszokott oktatási rendszer reformálása (elméleti tananyag gyakorlati bemutatása, gyakorlati feladatok növelése)<br />
***A diákok motiválása (gyakorlati feladatok szorgalmazása) <br />
***Az oktatók továbbképzése (szükséges tanterv módosítása)<br />
***A követelmény rendszer fejlesztése (gyakorlati számonkérés előnyben részesítése)<br />
***Folyamatos mentorálás a hatékonyság fenntartása érdekében (állandó ellenőrzés és felülvizsgálat, esetleges fejlesztések)<br />
<br />
=Mellékletek=<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/?C=M;O=D (behivatkozott elemek a kombinatorikai térből)<br />
<br />
=Az előzetesség elve=<br />
*minden behivatkozott szerzői teljesítmény esetén érdeklődéssel várja mindenki, <br />
*aki nem akar később a belemagyarázás vádjával szembesülni<br />
*az által inicializált kérdések kiértékelésére vonatkozó általános szabályokat, elveket<br />
*vagyis hogyan kellene a valamikor egyszer majd előálló valós válaszok alapján <br />
*ELŐRE rögzített kiértékelési elveket/szabályokat/eljárásokat MOST definiálva garantálni azt, <br />
*hogy NE lehessen belemagyarázás keretében értékelő jelentést írni soha többet senki által semmikor sehol semmiképp?!<br />
*(vö. ügydöntő népszavazás bármilyen tetszőleges eredményéhez előre definiált törvény arra vonatkozóan, mikor kinek mi a teendője a majd egyszer előálló eredmények függvényében)?!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83571MI-felmeres2024-03-23T10:33:28Z<p>Pitlik: /* Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL) */</p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató: pl. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ht1x.docx ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
<br />
Zárt kérdőív: https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7 ill. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi1o.docx<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
*Lehetőségek feltárása (=hogyan lehetne egy olyan rendszert kialakítani, ahol nem szenved sem az oktató, sem a diák hátrányt)<br />
**Az AI nem tekinthető oktatónak, ugyanis nem tudja átadni a tapasztalatból szerzett gyakorlatot, bevált megoldási módszereket vagy a logikus gondolkodás menetét.<br />
***A megszokott oktatási rendszer reformálása (elméleti tananyag gyakorlati bemutatása, gyakorlati feladatok növelése)<br />
***A diákok motiválása (gyakorlati feladatok szorgalmazása) <br />
***Az oktatók továbbképzése (szükséges tanterv módosítása)<br />
***A követelmény rendszer fejlesztése (gyakorlati számonkérés előnyben részesítése)<br />
***Folyamatos mentorálás a hatékonyság fenntartása érdekében (állandó ellenőrzés és felülvizsgálat, esetleges fejlesztések)<br />
<br />
=Mellékletek=<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/?C=M;O=D (behivatkozott elemek a kombinatorikai térből)</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83570MI-felmeres2024-03-23T10:20:34Z<p>Pitlik: /* Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL) */</p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató: pl. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ht1x.docx ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
<br />
Zárt kérdőív: https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
*Lehetőségek feltárása (=hogyan lehetne egy olyan rendszert kialakítani, ahol nem szenved sem az oktató, sem a diák hátrányt)<br />
**Az AI nem tekinthető oktatónak, ugyanis nem tudja átadni a tapasztalatból szerzett gyakorlatot, bevált megoldási módszereket vagy a logikus gondolkodás menetét.<br />
***A megszokott oktatási rendszer reformálása (elméleti tananyag gyakorlati bemutatása, gyakorlati feladatok növelése)<br />
***A diákok motiválása (gyakorlati feladatok szorgalmazása) <br />
***Az oktatók továbbképzése (szükséges tanterv módosítása)<br />
***A követelmény rendszer fejlesztése (gyakorlati számonkérés előnyben részesítése)<br />
***Folyamatos mentorálás a hatékonyság fenntartása érdekében (állandó ellenőrzés és felülvizsgálat, esetleges fejlesztések)<br />
<br />
=Mellékletek=<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/?C=M;O=D (behivatkozott elemek a kombinatorikai térből)</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83569MI-felmeres2024-03-23T10:16:23Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató: pl. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ht1x.docx ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
*Lehetőségek feltárása (=hogyan lehetne egy olyan rendszert kialakítani, ahol nem szenved sem az oktató, sem a diák hátrányt)<br />
**Az AI nem tekinthető oktatónak, ugyanis nem tudja átadni a tapasztalatból szerzett gyakorlatot, bevált megoldási módszereket vagy a logikus gondolkodás menetét.<br />
***A megszokott oktatási rendszer reformálása (elméleti tananyag gyakorlati bemutatása, gyakorlati feladatok növelése)<br />
***A diákok motiválása (gyakorlati feladatok szorgalmazása) <br />
***Az oktatók továbbképzése (szükséges tanterv módosítása)<br />
***A követelmény rendszer fejlesztése (gyakorlati számonkérés előnyben részesítése)<br />
***Folyamatos mentorálás a hatékonyság fenntartása érdekében (állandó ellenőrzés és felülvizsgálat, esetleges fejlesztések)<br />
<br />
=Mellékletek=<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/?C=M;O=D (behivatkozott elemek a kombinatorikai térből)</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83568MI-felmeres2024-03-23T10:13:21Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató: pl. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ht1x.docx ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
*Lehetőségek feltárása (=hogyan lehetne egy olyan rendszert kialakítani, ahol nem szenved sem az oktató, sem a diák hátrányt)<br />
**Az AI nem tekinthető oktatónak, ugyanis nem tudja átadni a tapasztalatból szerzett gyakorlatot, bevált megoldási módszereket vagy a logikus gondolkodás menetét.<br />
***A megszokott oktatási rendszer reformálása (elméleti tananyag gyakorlati bemutatása, gyakorlati feladatok növelése)<br />
***A diákok motiválása (gyakorlati feladatok szorgalmazása) <br />
***Az oktatók továbbképzése (szükséges tanterv módosítása)<br />
***A követelmény rendszer fejlesztése (gyakorlati számonkérés előnyben részesítése)<br />
***Folyamatos mentorálás a hatékonyság fenntartása érdekében (állandó ellenőrzés és felülvizsgálat, esetleges fejlesztések)<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83565MI-felmeres2024-03-13T00:05:24Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o_.docx<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83564MI-felmeres2024-03-12T13:23:29Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
Sőt, hány ponton nem attitűd-jellegű az "a"-val kódolt szómágia?<br />
Sőt-sőt: hol merül fel először (vö. laptörténet), hogy egy H-kódú kérdéssorban a Hallgatókat nem önmagukról, hanem az O-ktatókról kérdezzük és vica-versa... <br />
(ami kifejezetten kreatív, hiszen így 24*2 munkakör jött létre a felmérés előkészítésében:-)<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83563MI-felmeres2024-03-12T13:19:43Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1x.docx<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83562System-modeling2024-03-12T11:09:35Z<p>Pitlik: /* RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
All these potential (realized) theses can/should be involved into the final exam!<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v9_v10.xlsx<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===PLANT CLASSIFICATION===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI)===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
===AUTOMATED SOFTWARE TESTING===<br />
*Challenge/problem/question: How to automate (rule-based and/or pattern-based) software testing processes? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
===EMOTION DETECTION===<br />
*Challenge/problem/question: How to interpret measured data? How to compare existing solutions? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83561MI-felmeres2024-03-12T07:06:20Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
Jelen szócikk kapcsán érdemes megfigyelni, elemezni: mennyire szólnak az egyes kódok mögötti tartalmak az adott kódról, különösen a többi kódhoz rendelt megoldások alapján?<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83560MI-felmeres2024-03-12T07:01:33Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa1o.docx (vö. Ha1o fentebb)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83559System-modeling2024-03-12T05:58:38Z<p>Pitlik: /* AUTOMATED SOFTWARE TESTING */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
All these potential (realized) theses can/should be involved into the final exam!<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===PLANT CLASSIFICATION===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI)===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
===AUTOMATED SOFTWARE TESTING===<br />
*Challenge/problem/question: How to automate (rule-based and/or pattern-based) software testing processes? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
===EMOTION DETECTION===<br />
*Challenge/problem/question: How to interpret measured data? How to compare existing solutions? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83558System-modeling2024-03-12T05:25:02Z<p>Pitlik: /* Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
All these potential (realized) theses can/should be involved into the final exam!<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===PLANT CLASSIFICATION===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI)===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
===AUTOMATED SOFTWARE TESTING===<br />
*Challenge/problem/question: How to automate (rule-based and/or pattern-based) software testing processes? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83557System-modeling2024-03-12T05:23:29Z<p>Pitlik: /* ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI) */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===PLANT CLASSIFICATION===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI)===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
===AUTOMATED SOFTWARE TESTING===<br />
*Challenge/problem/question: How to automate (rule-based and/or pattern-based) software testing processes? <br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1__2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83556System-modeling2024-03-11T20:39:22Z<p>Pitlik: /* SUPPORTING FARMERS */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===PLANT CLASSIFICATION===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI) ===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83555System-modeling2024-03-11T20:31:56Z<p>Pitlik: /* SUPPORTING FARMERS */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plan a platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: PLANT CLASSIFICATION BASED ON PICTURES<br />
*Annexes:<br />
**<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI) ===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83554System-modeling2024-03-11T16:45:50Z<p>Pitlik: /* 2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI) */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
===ESTIMATING WEBSITE SECURITY INDEX (WSI) ===<br />
*Challenge/problem/question: Based on data about the structures and errors (see attributes) of websites (objects), it is possible to derive, which websites are weak and strong and norm-like or even unpredictable ones...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v_I_II.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83553MI-felmeres2024-03-11T16:30:00Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div><br />
Országos felmérés: https://forms.office.com/e/WGuZCKThiq<br />
<br />
=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83552System-modeling2024-03-11T16:21:03Z<p>Pitlik: /* DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
===2DM-ANALYSES FOR A HUMAN-COMPUTER-INTERACTION INDEX (HCI)===<br />
*Challenge/problem/question: Building a simulator being capable of estimating HCI-values for different type of persons based on a lot log-data coming from experimental 2dm-games...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-2-3-4.docx<br />
**...<br />
=<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83551System-modeling2024-03-11T15:46:13Z<p>Pitlik: /* SUPPORTING FARMERS */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
===DATA ANALYSES FOR DECISION MAKERS CONCERNING BASKETBALL===<br />
*Challenge/problem/question: CLONING A PREVIOUS PROJECT WITH APPROPRIATE DATA ABOUT BASKETBALL...<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2_.docx<br />
**...<br />
=<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83550MI-felmeres2024-03-11T13:37:00Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4 & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Ha1o.docx<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83549MI-felmeres2024-03-11T13:18:24Z<p>Pitlik: /* Megjegyzés (rokonok): */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Vita:MI-felmeres&action=edit&section=4<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx & https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x_.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83541MI-felmeres2024-03-11T11:42:48Z<p>Pitlik: /* Megjegyzés (rokonok): */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Szerkeszt%C5%91vita:Kzg09<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató): https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Hi8x.docx<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83536System-modeling2024-03-11T08:50:22Z<p>Pitlik: /* SUPPORTING FARMERS */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v3-v4.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83535MI-felmeres2024-03-09T21:25:27Z<p>Pitlik: /* Feladat */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése: vö. https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/utmutato.docx<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83534MI-felmeres2024-03-09T15:53:17Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató) = https://miau.my-x.hu/miau/wiki_mi/Oa8o.docx<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1°<br />
<br />
==Hallgatói személyes igények felmérése az MI oktatásban való alkalmazásáról: (Hi1°, VP6PTL)==<br />
<br />
* A mesterséges intelligencia (MI) az alábbi alkalmazásokkal és tanulást segítő felületekkel nyújthatnak segítséget:<br />
<br />
** Adaptív tanulási platformok:<br />
*** Az adaptív tanulási platformok az MI-t használják a hallgatók tanulási folyamatának folyamatos monitorozására és értékelésére.<br />
<br />
** Egyéni tanulási igényekhez igazodó tartalmak:<br />
***Egyedi tanulási útvonalakat követhetnek, amelyek az igényeikhez és képességeikhez igazodnak.<br />
<br />
** Intelligens tutoriális rendszerek:<br />
***Az MI alapú tutoriális rendszerek segítséget nyújtanak a hallgatóknak a tanulási anyagok megértésében és elsajátításában.<br />
<br />
** Automatizált értékelés és visszajelzés:<br />
***Az MI lehetővé teszi az automatizált értékelést és visszajelzést a hallgatók teljesítményéről.<br />
<br />
** Személyre szabott ajánlások és erőforrások:<br />
***Az MI alapú alkalmazások képesek személyre szabott ajánlásokat adni a hallgatóknak a tanuláshoz kapcsolódó erőforrásokról.<br />
<br />
Ezek az alkalmazások figyelembe veszik a hallgatók erősségeit és gyengeségeit, és személyre szabott tanulási útvonalakat kínálnak nekik, segíthetnek a tanulók eredményességének növelésében, a tanulási folyamat optimalizálásában és a hallgatók motivációjának fenntartásában.<br />
MI rendszerek képesek válaszolni a hallgatók kérdéseire, segítséget nyújtani a tananyag megértésében, továbbá lehetőséget nyújtanak a hallgatók számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, és a saját igényeikhez igazodó tartalmakat kapjanak. '''Azonban fontos megjegyezni, hogy az MI csak egy eszköz, és a tanulásban és fejlődésben a hallgatók aktív részvételére is szükség van.'''<br />
====Zárt Kérdőív:====<br />
* https://forms.gle/WkJoM5YdMDriQPuC7<br />
<br />
==Megjegyzés (rokonok):==<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83533System-modeling2024-03-09T06:16:01Z<p>Pitlik: /* General challenge for the 2024-spring-semester */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=golden + https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=Kaleidoscope (How to work, if data are already given?)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html (What is a rapid project?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83532System-modeling2024-03-09T06:12:23Z<p>Pitlik: /* General challenge for the 2024-spring-semester */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#SUPPORTING_FARMERS (How to derive the necessity of the OAM-based approaches?)<br />
- https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#RISK_INDEX_FOR_HOME-OFFICE-WORKERS (How to ensure working close to the reality?)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83531System-modeling2024-03-09T06:10:25Z<p>Pitlik: /* General challenge for the 2024-spring-semester */</p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
- https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge (description)<br />
- https://miau.my-x.hu/miau/309/Excel_Sudoku_Solver_korretura.docx (typical anomalies in project documentations)<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83530System-modeling2024-03-09T06:07:57Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div>=General challenge for the 2024-spring-semester=<br />
<br />
Optimized OAM-generator - context free <br />
https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/general_challenge<br />
<br />
=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83529System-modeling2024-03-09T06:00:10Z<p>Pitlik: /* RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS */</p>
<hr />
<div>=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
**v9 ASAP<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===SUPPORTING FARMERS===<br />
*Challenge/problem/question: How can we plana platform for farmers where the best price/performance ratio can be explored/realized?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/v1-v2.docx<br />
**...<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=ChatGPT_cyborg-etology_human-machine-interactions&diff=83516ChatGPT cyborg-etology human-machine-interactions2024-03-03T15:41:11Z<p>Pitlik: /* ASZTROLÓGIA */</p>
<hr />
<div>=Szakdolgozati témaajánlások/folyamatban lévő témák=<br />
*ChatGPT (MI) alapú történelem értelmezések<br />
*'''Egyetemi szabályzatokat értelmező és specifikus felhasználói kérdésekre válaszolni képes chatGPT-adaptáció''' (<--bárkinek, inkl. BPROF-szoftverfejlesztés)<br />
**https://sendbird.com/products/demos/smartassistant-ai (1-oldalas demo)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/demo/passziv.html (vö. https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/demo/passziv_forras)<--szakértői rendszer elvű, manuális szabályzat-értelmezés<br />
**Vajon a chatGPT képes-e teljes kombinatorikai terekben, s ezeken belül következetes következményekben, következetességi önellenőrzésekben gondolkodni?<br />
**Szabálykövetkezetesség-ellenőrzés lehetősége: pl. https://miau.my-x.hu/miau/281/kutya_exs.docx<br />
*Hogyan változik a pedagógusi munka a chatGPT (MI) hatására <br />
*...<br />
<br />
=Kulcsszavak=<br />
*ember-gép-kölcsönhatások<br />
*cyborg-etológia<br />
*humán-etológia<br />
*MI<br />
*szociológia<br />
*pedagógia<br />
*oktatásmódszertan<br />
*szoftvertesztelés<br />
*szoftverüzemeltetés<br />
*rendszertervezés<br />
*matematikai/statisztika (kísérlettervezés, kísérletkiértékelés)<br />
<br />
=Kísérletek=<br />
<br />
Kapcsolódó dokumentumok: https://miau.my-x.hu/miau/304/A_chatGPT_szerepe_a_jovo_munkaero_piacan.docx / vö. https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
<br />
A lárpúrlár-társaság a diahíradóval (vö. https://www.youtube.com/results?search_query=l%27art+pour+l%27art+diavet%C3%ADt%C3%A9s, <br />
ill. https://www.youtube.com/watch?v=oPiJm55vvqk) új műfajt teremtett, mely a chatGPT eredményeire is érvényes:<br />
MI JUT ESZÜNKBEN A CHATGPT EREDMÉNYEI LÁTTÁN?<br />
<br />
Az alábbi hipotézisek (kulcsszavak) a szómágia definíciós zavarai okán értelemszerűen egymásba metsző, <br />
ill. rész-egész problémák sorát értelmezni engedő helyzeteket eredményeznek.<br />
<br />
A chatGPT és a tudásmenedzsment kapcsolata: https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.docx<br />
<br />
A chatGPT és az oktatás kapcsolata: https://miau.my-x.hu/miau/305/ (*elte*.*) / <br />
https://miau.my-x.hu/miau/303/full_Experiments_in_AI-based_educational_methodology_ankara.docx, ill. <br />
https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_oktatastamogatas.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/308/matematika_MI.docx (vö. Oktatást támogató informatikai rendszerek és programok, oktató játékok használata tantárgy)<br />
(https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Oktatast_tamogato_IT_megoldasok)<br />
<br />
<br />
(Az alábbi fejezetek kényszerűen áthallásokat kell, hogy egymás irányába felmutassanak: hiszen minden mindennel összefügg...)<br />
<br />
==ADAT==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem adatbázis <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A tényszerűen bármely adekvát adatbázisból hibátlanul megválaszolható kérdésekre a chatGPT találati aránya szignifikánsan rosszabb kell, hogy legyen...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=medmEMktMlQ (09.00-tól)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_csak_eppen_HU_hianyzik_EU.png (ABC-sorrend OK, mint műveletvégző képesség, de a 27 EU-tagból 1 hiányzik - éppen HU)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_a_hazug.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_rozgonyi_csata.pdf<br />
**...<br />
<br />
==LOGIKA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem következtető gép [inference machine] <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT képtelen minden esetben logikai zavaroktól mentes, lyukmentes bizonyítást adni arra is, aminek bizonyítása valamilyen módon/részleteiben szerepel már a chatGPT tanulási mintái között, ill. a chatGPT képtelen a millió-dolláros bizonyítási problémákat megoldani<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=5cYYeuwYF_0<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatgpt_egyenletrendezes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**...<br />
<br />
==INNOVÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes újat alkotni<br />
*Vélelem: hamis<br />
*Bizonyítás: A chatGPT per definitionem képes az értelmezési tere kombinatorikájának megfelelő verziók bármelyikével visszatérni a katalizáló szavak függvényében, ahol a kombinatorikai tér mindenkor kényszerűen nagyságrendekkel nagyobb, mint a megvalósult varációk száma. A kombinatorikai tér variációnak jelentős része az ember számára azonban nonszensz, értelmetlen (letális mutáció, életképtelen keresztezés)...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=3aV5-q8vRz8 (ezek az alkalmazási rétegek vajon már innovatívak? ha igen, milyen benchmark-okhoz képest?)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=-U7Yw3a-G0Y (vajon a snake játék, mint kulcsszó már el is vette az innováció fogalmának jogszerű kimondása elől a lehetőséget, hiszen a színek, méretek, stb. már egy belátható kombinatorikai tér cserélhető elemei CSAK?) / (vajon n eltérő játék mintájára egy n+1. játék is alkotható a chatGPT által: pl. aknakereső, ládatologató, snake, stb. - milyen torzszülött vagy éppen új szépség áll elő ezek eredőjeként?)<br />
**2dm: https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**2dm: https://miau.my-x.hu/miau/303/chatGPT_2dm_3_3_planets.docx<br />
**...<br />
<br />
==ÉRETTSÉGI==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes bizonyos érettségi tantárgy bizonyos kérdései kapcsán sikeres választ adni akár laikus kérdező esetén is<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Minél több legitim kérdés legitim javítási kulcsa birtokában, vagyis a siker utólagos objektív megítélhetőségének feltételei mellett szükséges minél több felhasználói kérdés/megfogalmazás a chatGPT ingerlésére azt vizsgálva, milyen ingerek milyen kérdések esetén milyen sikerességre vezetnek, vagyis mely tantárgyak esetén milyen esélye van a sikeres (elégséges) érettséginek?!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Minden olyan érettségi kérdést ki kell váltani a jövőben, melyek esetén a chatGPT sikeresen bevethető... <br />
**A diákokat arra kell kondicionálni, hogy képesek legyen a chatGPT esetleges hibát felismerni és javítani önállóan, de még inkább a chatGPT segítségével...<br />
**Reform-érettségi: http://miau.my-x.hu/miau/130/foldgaz.ppt<br />
**...<br />
<br />
==20Q.NET==<br />
*Hipotézis: A Barkochba játék számítógépes változata a chatGPT kistestvére (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=20q)<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT-nek szignifikánsan kevesebb "találgatással" kell eljutni a megoldásokhoz...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**vö. BARKOCHBA-hipotézis alább egyszerűbb és absztraktabb fogalmak, több játékos, ill. kérdezés-kultúra-szimuláció jelenségeivel nehezítve...<br />
**...<br />
<br />
==JÓSÁG-FOGALOM==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek nincs (sincs) Jóság-fogalma, azaz nem képes arra, hogy mindent másként egyformának lásson, ha ez "logikus", ill. ha nem, akkor beszéljen csak jobb/rosszabb állapotokról<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT maximum naivan (vö. iskolai jegyrendszer) képes rangsorokat alkotni, minden más elvárás kapcsán csődöt mond, bár képes alternatívákban gondolkodni (ha ezeket kikényszerítik belőle - vö. másként-egyformaság-szimulációja)...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT.docx <br />
**https://www.youtube.com/watch?v=oVSGgzxg4QY<br />
**...<br />
<br />
==PARTNERSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egy autodidakta tanulást lehetővé tevő (nyelv)tanár, barát, társalkodó, mentor, tutor, pszichológus, tanácsadó, tervező, tesztelő, minőségbiztosító = tükör... <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT-vel folytatott fentebbi célokat szolgáló konverziók minősége szignifikánsabb nem rosszabb, mint egy hasonló szerepeket betöltő ember kommunikációjának minősége (vö. Turing-teszt), hiszen a chatGPT az általános emberi képesség/tudás-szint tükre, jóság-fogalom, azaz felelősségvállalás nélkül (vö. https://vicclap.hu/vicc/11224/Rabbi_es_a_libak.html)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Turing-teszt: https://hu.wikipedia.org/wiki/Turing-teszt<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_Turing_teszt.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/orvosMI.docx<br />
**...<br />
<br />
==KORLÁTOZOTTSÁG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-t fejlesztői tudatossan korlátozzák, vagyis bizonyos témakörök/tartalmak/kulcsszavak esetén az érdemi válaszágakra sodródást tiltják, és előre megadott szövegsablonokkal engedik visszatérni a programot<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A korábbi (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=chatgpt miau#<302) és a legutóbbi (https://miau.my-x.hu/miau/304/Oktatas_ChatGPT_.docx) rendszerválaszok kapcsán világos, hogy a tény-alapúság témakörében időközben tiltások léptek fel. Egyéb tiltások (pl. értékelések), ill. rendszerviselkedések (pl. bocsánatkérés, hibaelismerés) kezdettől adottak voltak... <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=dQJsrEDXirU<br />
**...<br />
<br />
==HUMOR/TALÁLÓS KÉRDÉSEK KEZELÉSE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek nincs humorérzéke<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT nem fogja tudni megadni egy szöveg, mely pontjain és miért kellene nevetni (miért nevetnek az emberek): vö. https://www.youtube.com/watch?v=qPv9qH-7RCM (Opa és/vagy születésnapok - 1 perc), ill. https://vicclap.hu/vicc/11224/Rabbi_es_a_libak.html (miért vicces az utolsó mondat), stb., de a találós kérdések egy részénél lehet esélye a robotnak is: pl. https://brainly.in/question/44706398 (vö. https://miau.my-x.hu/miau/quilt/Definitions_of_knowledge.docx - Annexes)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=1vGzdZwM5hw (vö. kondicionálási kísérletek, szöveg-javítási kísérletek)<br />
**vö. HUMOR vs. INNOVÁCIÓ, ha a vicc-alkotás képessége az innováció-képesség részeként is értelmezhető...<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=oVSGgzxg4QY<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_talaloskerdes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_verziok_talalos_kerdes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_akasztofa.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_akasztofa2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_humor.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vicc.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_5_7_12_1.pdf<br />
**...<br />
<br />
==FRISSESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes friss adatokkal szolgálni... (s nem képes nagy pontossággal valódiakat sem, akár frissek, akár régiek)<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Per definitionem a chatGPT fejlesztése 2021-ben lezárult (kérdés: a bing aktuális támogatása mennyire real time?)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**A chatGPT maga is deklarálja a frissesség hiányát - fejlesztői kényszerpályaként...<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*tudom%C3%A1nyt%C3%B6rt%C3%A9n%C3%A9sz<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_sport_es_varosok.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ma_este_vagy_altalaban.pdf (2023, mint új időhorizont?!)<br />
**...<br />
<br />
==KONTÍROZÁS/KÖNYVELÉS/KONSZOLIDÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes egy könyvelőt helyettesíteni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A könyvelés nem mechanikus tevékenység - pl. az adócsalás, kreatív könyvelés nem választható el egymástól definíciós szinten...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==(OK)NYOMOZÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek a semminél többet kell tudnia letennie az asztalra, ha (tudományos, összeesküvéselméleti) bizonyításokról, rejtélyekről van szó...<br />
*Vélelem: igaz/hamis<br />
*Bizonyítás: Ha egyetlen egy konkrét eset kapcsán (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*mintegy%20300) a chatGPT kiváltja az emberi kérdezőt a levéltárak, könyvtárak tételes átnézését illetően, az már nullánál nagyobb eredmény...<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_armageddon.docx<br />
**...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==MATEMATIKAI BIZONYÍTÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes az egy-millió-dolláros matematikai tételek megoldására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Ha képes lenne, már nem léteznének ezek a tételbizonyítási elvárások: pl. https://hu.wikipedia.org/wiki/Millenniumi_probl%C3%A9m%C3%A1k<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ufo.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vegyes_II.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_3333.docx<br />
**...<br />
<br />
==KÓDFEJTÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes kódfejtésre? (vö. enigma) A chatGPT nem képes új kódolási eljárások feltalálására?<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A chatGPT talán még a Caesar-kódolást sem ismeri fel? Talán még ennek eddig még nem dokumentált módosításait sem képes önállóan javasolni? <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**http://www.ioling.hu/mintafeladatok/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_logikai_fejtorok.docx<br />
**(vö. https://miau.my-x.hu/miau/304/jub2/pixel-alapu-kriptografia-kje.docx)<br />
**...<br />
<br />
==ALKOTÓKÉPESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes arra, hogy megadott elemkészletből és megadott cél esetén racionális, eddig soha nem létezett megoldást kreáljon...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Ha például azt mondjuk a chatGPT-nek, hogy kreáljon egy index-értéket, mely a WIKIPEDIA-keretrendszer laptörténeti bejegyzéseiből kísérli meg levezetni az, hogy eltérő szócikkeket szerkesztő csapatok belső koháziója mely esetben jobb, mint egy másik esetben, akkor erre a komplexitásra operacionalizált (rendszertervként, demo-ként) értelmezhető megoldást nem kapunk (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=robot-coach,).<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==KIZÁRÓLAG EGY ZÁRT, FELHASZNÁLÓI TUDÁSHALMAZ FELDOLGOZÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egy megfelelően vezérelt külső szoftver által generált deklarációk, kérdések és a chatGPT mindenkori korábbi válaszai alapján képes CSAK ÉS KIZÁRÓLAG a felhasználó által igaznak vélt (kikényszerített) fogalmai, logikai renddel dolgozni, a háttér-erőtereit (hallucinogén, fecsegő erőtereket) kikapcsolni, s így hibátlanságra törő módon, önellenőrzésre képesen dolgozni az eddig tapasztalat esetlegességekkel szemben?!<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT rávehető egyszavas válaszokra, logikai "rejtvények" értelmezésére, stb. Tehát több lépésben a spontán (kevés, nem kellőenspecifikus felhasználói triggerek/input hiányában) szinte állandóan előálló zavarok minimalizálására (pl. mértékegység-helyes vs. zavaros képlet-behelyettesítésre).<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==BARKOCHBA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a barkochba-játék valamilyen változatára?<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: több (n) főből álló Hallgatói csoportok esetén is hasznos kísérlet:<br />
**1. n*(1+1) barkochba játékot játszani (egy-egy állat és egy-egy fogalom kapcsán) ember-ember viszonylatban<br />
**2. n*(1-1) 20q.net (http://20q.net) játék ugyanazon szavak kapcsán<br />
**3. n*(1+1) chatGPTjáték ugyanazon szavak kapcsán<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=20q<br />
**A 20q.net nem lehet elvileg jobb, mint a chatGPT, mely képes rejtvényeket, sorozatokat értelmezni...<br />
**A 20q-net képes korosztályokat, nemeket, kultúrákat értelmezni: vajon a chatGPT is tudna legalább egy gyermek, egy felnőtt nő és egy felnőtt férfi (de esetleg nyelv és/vagy országfüggő) kérdezéskultúráját szimulálni (ha tud verset írni adott költő stílusában)?<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/ChatGPT_barkochba_1.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/BING_AI_barkochba.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_barkochba.pdf<br />
**...<br />
<br />
==CAUCHY VS. GAUSS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a Cauchy-eloszlásra vonatkozó kérdéskörben legalább részlegesen helyes válaszokat adni anélkül, hogy a Cauchy névre bármilyen utalást tennénk?<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A Mérő László által használt kérdéseket kell feltenni a chatGPT-nek: vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*cauchy<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==FEJLŐDÉS (v3.5 / v4.0) ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egymást követő verziói egyre jobbak?<br />
*Vélelem: igaz?/hamis?<br />
*Bizonyítás: Ehhez előbb a JÓ knuth-i értelemben objektív fogalmát kell megalkotni!!!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ingyenes_fizetos.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT_GPT4%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT2_GPT4%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_marketing.docx (vajon egy ilyen ember-gép-beszélgetésben mennyi olyan elem van, ami alkalmas a KNUTH-i határvonal átlépésére = forráskód előállítására?)<br />
**...<br />
<br />
==SZLENG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a szlenget is értelmezni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Turing-teszt!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_szleng_es_szemelyazonos%c3%adtas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ZENE (KÉP/VIDEÓ/KÉPZŐMŰVÉSZET)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (minőségi) zenét (képet, filmet, képzőművészeti alkotást) létrehozni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Turing-teszt = ha nem tudják tömegek megkülönböztetni a chatGPT-epigonok teljesítményeit (melyek esetleg cyborg-teljesítmények) a tisztán emberi alkotókéitól, akkor áll a hipotézis... <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=-fcBh4w-e7k<br />
**...<br />
<br />
==SOLVER és/vagy chatGPT==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes pl. neurális hálót Solver-rel optimalizálni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Adott feladat kapcsán a chatGPT-től kapott instrukciók alapján lehet-e sikerre jutni (vö. tetszőlegesen gyors és tetszőleges mértékű hiba-minimalizálás)..<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/275/solver-based-neural-networks.docx<br />
**...<br />
<br />
==KÉRDEZÉS KÉPESSÉGE (ZH)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes adott dokumentum (egyetemi jegyzet) alapján tesztelésre alkalmas kérdéseket feltenni (talán jobban is, mint az emberek maguk)...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_2.php3?x=dvd_q<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=dvd<br />
**...<br />
<br />
==SZENILITÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem csak hallucinál, hanem szenilis is...<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A chatGPT a beszélgetések elején átadott inputokat nem képes mindenkor teljes követezetességgel kezelni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx<br />
**...<br />
<br />
==TANULÁS KÉPESSÉGE==<br />
*Hipotézis1: A chatGPT képes egy beszélgetésen belül az ember által adott jelzések figyelembe vételére <br />
*Hipotézis2: A chatGPT képes korábban elkövetett hibák el nem követésére hosszabb idő (tanulás) után...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Az emberi inputokkal kapcsolatos ellentmondások keresése beszélgetésen belül /// Több pl. nap után ugyanazon/korábban elkövetett hibák kikényszerítése sikeres-e?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx (másnap!!!)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/ChatGPT_munkarend_muszakok.docx<br />
**...<br />
<br />
==FONETIKA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes pl. francia nevek (Richelieu) magyar kérdezőt támogatni képes kiejtését fonetikusan leírni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Bonyolult írásképű szavak adott nyelven történő átiratai több-kevesebb sikerrel (fonetikai szabályoktól függően) kikényszeríthetők...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Richelieu => ...ő (vö. 2023.10.05. videó)<br />
***pl. "én megprópáltam és "risölyö" névként írta le, mikor megkértem, hogy fonetikusan írja le a Richelieu nevet"<br />
***pl. "Nekem ezt írta: az angol ábécé alapján lehet például így: Ri-shuh-loo"<br />
***pl. "Nekem azt adta az írd le a Richelieu nevet fonetikusan magyarul. ezt írta ricsliü"<br />
**...<br />
<br />
==KÍNAI NYELV==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes nem betű és szó-alapú nyelvek (vö. képírás, szótagírás, hieroglifák, stb.) alapján is tanulni/fecsegni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Kísérlet! <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=66Yu8_CsJxA<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=yrkevIW2UBA<br />
**angol nyelv tanítása: https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_nyelvtanulas.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROGRAMOZÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes többféle programnyelven is futtatható (helyes, a megrendelői igényeket lefedő) kódok kialakítására, kódok javítására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_serviceNOW.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ppt.docx + https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ppt.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/temp/php/monty-hall-ember-vs-chatgpt.docx<br />
**...<br />
<br />
==FELEJTÉS KÉPESSÉGE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT kondicinálható emberi beavatkozással arra, hogy a konverzáció előző rétegeit (akár emberi definíciókat, akár gépi vélelmeket) úm. a géppel elfeljetetni és ezek hatását a konverzációból kizárni onnantól... <br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Félreértett barkochba ágon lehet-e az utolsó 'n' kérdést/választ"töröltetni"?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_barkochba_1.docx<br />
**...<br />
<br />
==ESZKALÁCIÓS/EMPATIKUS SZEMÉLYISÉG TÍPUS FELTÁRÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-vel folytatott konverzációk felfoghatók log-adatnak (vö. 2dm-alapú robotpszichológus, EEG-elemzések, ELTE-komplex-log-elemzés, stb.), melyek alapján a grafológiához, Baum-teszthez, Rorschach-teszthez hasonlóan emberi szakértők által (ill. robot-elemzők által) személyiségjegyekre lehet következtetni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: HR-es feladat: adott szó barkochba alapú kitaláltatása milyen zavaros helyzetekre vezet adott ember esetén (az ember miatt)? Eltér-e egy ember a chatGPT kínlódását látva a kötelező IGEN/NEM válaszoktól (vö. empátia egy géppel szemben is)?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=2dm<br />
**https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Excel-makro#Tanfolyami_vez.C3.A9r-feladatok<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=eeg<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/288/2d_3d_complex_study.docx<br />
**...<br />
<br />
==BELÁTÁS KÉPESSÉGE: ROSSZ MEGOLDÁSI STRATÉGIA ELVETÉSE, ÚJ VÁLASZTÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT barkochba játék alatt saját maga képes stratégiát váltani<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A barkochba játék adott pontján a chatGPT saját magától veti fel, hogy más irányba kíván elindulni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
**...<br />
<br />
==NEM KÉPES ZÁRÓJELET ADEKVÁT MÓDON HASZNÁLNI==<br />
*Hipotézis: A chatGPT számára a zárójel-token lehet, hogy tiltott...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A konverzációk során a kiegészítő jellegű információk, példák nem kerülnek olyan gyakorisággal (soha?) a chatGPT által alkotott szövegekben zárójelbe...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**<br />
**...<br />
<br />
==SZIMULÁTOR-KÉPESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (ahelyett, hogy elnyafogná a kötelező sablonszöveget, hogy ő 2021 utáni aktualitásokkal - pl. orosz-ukrán háború - nem tud mit kezdeni) anonim/fiktív/valós-de-dátumtalan háborúzó felek karakterisztikái és a múltbeli háborúkról szóló korpusz-részletek alapján szimulátorként/analógia-értelmezőként fellépni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: LEHET-E EGY FRISS HÁBORÚ KIMENETELÉT A HÁBORÚS FELEK MEGNEVEZÉSE NÉLKÜL TÖRTÉNELMI ANALÓGIÁKKAL SZIMULÁLNI? Lehet-e pl Gorbacsov politikai szerepének eltérő megítélései, a török/labanc/stb. irányú magyar politikai árulások jelenségeit, stb. egymással összefüggésbe hozott gondolatvilágként láttatni a chatGPT segítségével?Szakdolgozati téma történészek számára: ChatGPT-potenciálok kísérleti feltárása a szimulációs képesség, az analógia-érzék tekintetében<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_sportfogadas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ÁTVITT ÉRTELEM vs. SZÓ SZERINTI ÉRTELMEZÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes az alapvetően átvitt értelemben használt szövegek direkt (quasi soha nem használt) jelentését kikövetkeztetni - még segítséggel sem...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A ne-habozz alak direkt jelentésére a chatGPT-t nem lehetett rávezetni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_atvitt_ertelem.docx<br />
**...<br />
<br />
==VALÓDI TÖBBNYLEVŰSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes eltérő nyelvű szövegkorpuszokból tanulni és azonosnak ható (eltérő nyelven feltett) kérdésekre korpusz-specifikus válaszokat adni, azaz nem csak lefordítja pl. az angol kérdéshez tartozó angol választ szinte bármilyen nyelvre...<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: Tegyünk fel a chatGPT-nek azonosnak vélt kérdéseket eltérő nyelveken...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_nyelvek.docx<br />
*...<br />
<br />
==RÖVID VÁLASZOK KIKÉNYSZERÍTÉSE==<br />
*Hipotézis: a chatGPT kondicionálható rövid (egy-szavas) válaszok adására (is)...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Az elvárás megfogalmazása után azonnal, de legalább is több lépésben pl. eldöntendő kérdések esetén (vö. filmek bírósági jelenetei) az igen vagy a nem válaszként a chatGPT fecsegésétől mentesen kikényszeríthető...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chat_gpt_erkolcscsosz.pdf<br />
**...<br />
<br />
==ASSZOCIÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes körülírások alapján a keresett szakszavak kitalálására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT számára egy adott szó asszociációs/szinonima-terét megadva a chatGPT valószínűségi képességeinek tipikus kiaknázása a leginkább még a prompt/trigger-sorozatba illő (szak)szó megtalálása...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/0912_ChatGPT_kombinatorika_szakszo_keresese.docx<br />
**vö. Barkochba<br />
**vö. találós kérdés<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_talaloskerdes_tesztkerdes_rejtveny.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROGRAMKÓD EMBER-KÖZPONTÚ (NEM TECHNIKAI) ÉRTELMEZÉSE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (lehet megfelelő komment-sorok alapján) egy tetszőleges kód laikus emberek számára való célját/értelmét szövegesen megfogalmazni, nem csak egyes kódsorok értelmét megadni...<br />
*Vélelem: (igaz)/hamis<br />
*Bizonyítás: A komment-sorok hiányában egy kód ember-központú célzatossága szöveges megfogalmazásként azonban nem biztos, hogy levezethető a chatGPT által, mert a kódok célja és a kódok tartalma egymástól tetszőlegesen elszakadhat (pl. ha egy kód log-elemzést végez, ahol nem beszédes változó-nevek vannak csak jelen, ott már a v=s/t képlet sebesség=út/idő-vé konvertálása is nagy kihívás (vö. vv=ss/tt jelölés esetén különösen)... Ha a chatGPT kapna egy teljes/tesztelt forráskód-állományt kommentek nélkül, de beszédes változó nevekkel, és elvárnánk, hogy ennek alapján szülessen egy komplett szakdolgozat, akkor erre a chatGPT nem illene, hogy ma még képes legyen...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**...<br />
<br />
==ETIKA==<br />
*Hipotézis: Van-e a chatGPT-nek etikai érzéke?<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: <br />
**A Turing-teszten kívül ilyen komplex absztrakció, mint az etika esetén érdemi bizonyítás nem értelmezhető - vélhetően... <br />
**Ha a chatGPT az emberi írásbeliség tükörképe, akkor a szubjektív bíráskodás (vö. orvosi/ügyvédi/reklám-etikai bizottságok kéz-kezet-mos-működési) kultúrája egyáltalán megengedi-e, hogy a chatGPT-től bármit elvárjunk, ha az emberből nem sikerül évezredek óta következetességet kicsikarni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etika.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etikai_hatarok.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etika_vegyes.pdf<br />
**...<br />
<br />
==HELYESÍRÁSI TANÁCSADÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes helyesírási szempontból hibás promopt szövegek javítására<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
**Konkrét hibák sorozatát tartalmazó szövegek kapcsán felismerési és/vagy javítási statisztikák készíthetők, melyek kapcsán kialakítható az a küszöbérték, amikortól sikeres alkalmazásról beszélhetünk pl. emberi aktőrökkel összevetve. <br />
**Hasonlóképpen a chatGPT egyes verziói (az idő múlása) esetén azonos feladatokra kapott vélhetően eltérő megoldások kapcsán a fenti statisztikák (OAM: objektum = verzió/időpont, attribútum = hibastatisztika rétegei) alapján lehetséges a chatGPT fejlődésének kimutatása...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_helyesiras.docx<br />
**...<br />
<br />
==ELŐREJELZÉS/SZIMULÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: AchatGPT numerikus intelligenciája (intuitív előrejelző képessége) alig jobb, mint a szimpla véletlenszám-generálás szintje...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
**Vegyünk egy valós előrejelzési/szimulációs példát (vö. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=iq), <br />
**s várjunk el a kérdőjel helyére egy racionális indoklás mellett előálló becslést...<br />
**A becslés szofisztikáltsága minimális a chatGPT3.5 esetén.<br />
**A chatGPT 4.0 sem jutott sajnos messzebb...<br />
**A prompt újragondolása érdemi kihívás, mert a sorvégjelek, tabulátor-jelek, ill. az image-recognition-értelmezés további alternatív prompt-lehetőségeket vet fel...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vs_IQ_teszt_1.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vs_IQ_teszt_2.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROJEKTMENEDZSMEN (GANTT-DIAGRAM)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT (és/vagy egyéb MI) képes vizuális kihívásokkal is boldogulni (vö. GANTT-diagram, kép-generálás)?!<br />
*Vélelem: igaz/hamis?!<br />
*Bizonyítás: Kérjük meg egyszerűen a chatGPT-t, készítsen egy GANTT-diagramot...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_gantt.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/306/PH%201.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/306/haiku_txt_trigger_kep.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/dalle_univerzum.docx<br />
**...<br />
<br />
==IDEGENVEZETÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes idegenvezetőt támogatni, helyettesíteni?!<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Tegyünk egy egyszerű próbát...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_idegenvezetes.docx<br />
**...<br />
<br />
==LELKISEGÉLY==<br />
*Hipotézis: A chatGPT alkalmas empatikusnak ható kommunikációra...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?!<br />
*Bizonyítás: Tegyünk egy próbát...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_lelki_tamogatas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ASZTROLÓGIA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes színvonalas asztrológiai elemzésre<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Végezzünk el egy kísérletet, amiben a chatGPT megszólítása mellett egy ember-asztrológus megoldása is illik, hogy rendelkezésre álljon...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_astrology.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*ai_strology (hogyan lehet MI-alapú asztrológiai elemzést készíteni)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/308/chatGPT_ai_strology1.pdf <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/308/chatGPT_ai_strology2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/308/Az_asztrologia_es_az%20emberi_kapcsolatok_v2.docx<br />
**...<br />
<br />
==TURIZMUS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT alkalmas egy fajta idegenvezetőnek?<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A turisztikai releváns kérdésekre adott válaszok alapvetően reálisak. Az angol és magyar nyelvű konverzációk eredményei jelentősen különböznek.<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_turizmus.pdf<br />
**...<br />
<br />
==BARD vs CHATGPT==<br />
*Hipotézis: Bard exhibited much improved content ideation capabilities on our 2024 tests. Bard's responses were often set out in a more readable format than ChatGPT's responses. ChatGPT was better at paraphrasing, but Bard was better at simplification. Bard was better at generating formulas for Google Sheets than ChatGPT. (forrás: https://www.google.com/search?q=bard+vs+chatgpt - 2024.I.22.)<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: A két rendszer egymásról alkotott véleménye és a tesztekhez való viszonya önmagában is tanulságos...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_bard.docx<br />
*...<br />
==KULCSSZÓ==<br />
*Hipotézis: ...<br />
*Vélelem: igaz/hamis<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
=Kísérletek önkritikus értelmezése=<br />
==Kérdőíves felmérések értelmezése (matematika, statisztika)==<br />
Tegyük fel, hogy kérdőívvel felmérjük pl. a hazai tankerületek vezetőinek véleményét pl. a chatGPT oktatásban betöltött, betölthető szerepéről. S ebben a kérdőívben szerepel olyan kérdés: mire használját/használható a chatGPT? Ezen kérdés és minden egyéb kérdőíves kérdés(csoport) kapcsán előre kell tudni, milyen hipotézisre milyen választ várunk és mikor lehet eredményről beszélni? Pl. egy speciális önteszt: ha módunk lenne egy kérdőívet kiküldeni az érintetti kör számára 2 változatban (a felének az A, a másik felének a B-verziót), ahol az A-verzió egy felsorolási elemmel hosszabb, mint a B-verzió pl. a mire használható a chatGPT kérdéskörben, de mindkét esetben van egyéb kategória a kifejtés lehetőségével, akkor kimondható az önkritika a rövidebb (B-verzió) kapcsán: miszerint az kérdőívezők által irányított rövid lista elnyomja a megkérdezettek valós tapasztalatait! (HA a hosszú listán szignifikánsan nem kevesebb X érkezik a B-verzióból kihagyott FONTOS elemre) ÉS a B-verzió egyéb rublikája nem említi egyszer sem, vagy csak egyetlen egyszer az A-verzióhoz képest a B-ben elhagyott elemet... (Ez tehát nem egy úm. piacilag releváns eredmény, de egy fontos önértékelési háttérteszt...) A kérdőívek eredményeinek kiértékelése matematikai/statisztikai kompetenciákat érint értelemszerűen.<br />
<br />
==Rendszertervezés/Szoftvertesztelés/Szoftverüzemeltetés==<br />
''"A szakdolgozatom során szeretném bemutatni, hogyan lehet a mesterséges intelligencia eszközeit felhasználva hatékonyabbá tenni a közösségi média kezelését és kommunikációt. A téma választásának indoklása abban rejlik, hogy a közösségi média platformok folyamatosan növekvő jelentőséggel bírnak az üzleti szférában. Az emberek jelentős része naponta több órát tölt a közösségi média oldalakon, így ezek a platformok kiemelkedő potenciált jelentenek az üzleti cégek számára. Azonban a közösségi média kezelése, tartalomgyártás és az ügyfélkapcsolatok ápolása sok erőforrást és időt igényelnek. Célom egy olyan ChatGPT alapú AI asszisztens fejlesztése, amely képes menedzselni automatizáltan vagy félautomatizáltan a közösségi média oldalakat lehetővé téve a vállalkozások számára hatékonyabb és eredményesebb kommunikációt, valamint nagyobb hatékonyságot és időmegtakarítást."<br />
''<br />
A chatGPT-orientált szoftverek tervezése, tesztelése során gondosan kell kialakítani azokat a tesztelői aktivitásokat és ezek értelmezését (vö. kérdőívezés/interjú vs. tesztjegyzőkönyvek), melyek log-adatként elő tudnak majd állni a tesztelés keretei között. A tesztelés elsődleges célja a felhasználói elégedettség, mely egyik rétege a minden olyan funkció valamilyen módon, de adott, amit érdemes elvárni réteg, a másik réteg pedig a minden funkció minősége folyamatosan (vö. szoftverüzemeltetés) eléri a kritikus alkalmazhatóság szintjét réteg...<br />
===Egy chatGPT-alapú tartalomfejlesztő szolgáltatás tesztelése===<br />
Dramaturgia: ha egy szoftveres támogatás magja eleve kiaknázza a chatGPT-t, akkor a munkaadó (média-vállalkozás, normál vállalkozás marketing szakértői, magánszemélyek, civilek, stb.) fejében meg kell, hogy forduljon, vajon az ember bevonása a folyamatba mennyivel kerül többet ÉS ezért mennyivel lesz jobb a teljesítmény maga?<br />
<br />
===Egy humán célközönségnek készülő 2DM-keretrendszer és a chatGPT potenciális együttműködésének tesztelése===<br />
Dramaturgia: a saját 2dm-keretrendszer fejlesztésének célközönsége ugyan az ember (a tanár) maga, de egy munkaadó (vö. tankerület) fejében meg kell, hogy forduljon, mit lehet kezdeni a chatGPT bevonása esetén?<br />
<br />
=Speciális elvek a chatGPT-vel való együttműködés kapcsán=<br />
==Szakdolgozatok készítése (BPROF-kötelezettség, minden más szak esetében ajánlás)==<br />
Elvárás: A szakdolgozatok térjenek ki a szakirodalmi főfejezet egy előre definiált moduljaként minden egyes, a szak tantervében szereplő tantárgy és a szakdolgozati téma legalább tantárgyakénk egy-egy fontos/releváns kapcsolatára! A chatGPT-t mindenki eleve köteles bevonni minél több fajta módon saját szakdolgozatába! <br />
*pl. a chatGPT képes-e a szakdolgozati funkcionalitások önálló értelmezésére (vö. Sipos-féle kísérletek - 2dm-játékok gyártatása chatGPT-vel)<br />
*pl. a chatGPT mit javítana a szakdolgozat adott mondatán, bekezdésén? (vö. léteznek-e ellenvélemények, párhuzamos értelmezések? - vagyis: Igaz-e az emberi szerző által írt adott gondolati egység a chatGPT szerint?)<br />
*pl. a chatGPT miként támogatja a programozást, a tesztelést, a tervezést, stb.?<br />
==Szakdolgozati stilisztikai/tartalmi ajánlások rendszere==<br />
*Képes-e a chatGPT önálló szakdolgozatírást támogató elvrendszert, példatárat létrehozni?<br />
*vö.https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test1<br />
*ill. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test11<br />
=Valós élethelyzetek katalógusa, ahol a chatGPT-használat sikerre vezet(ett)=<br />
*Kód-minták generálása<br />
**Excel vba: pl. Minden második sor színe legyen szürke és csak a 3. sortól a used rangen belül<br />
**Matlab: pl. hogyan lehet a plot() Legend pozicióját állítani<br />
**Konklúziók:<br />
***A chatGPT által kiadott konkrét példákkal a saját igényehez szabva sokkal gyorsabban megy a keresés, mint fórumokon hivatalos doksikban...<br />
***Illetve, ha elkészült egy kód rész, amibe bele írt a tanácsot kérő ember, akkor azt is vissza teheti a chatGPT-be, azzal a kérdéssel, hogy Jó-e? És a chatGPT általában jól ki szokta javítani, ha valami kimaradt...<br />
**Demo-állományok:<br />
***https://miau.my-x.hu/miau/304/excel_functions_with_chatGPT.docx<br />
***https://miau.my-x.hu/miau/304/szavankent_tartalmaz2.xlsm<br />
*Tantervkészítés<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tanterv.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tanterv.docx<br />
<br />
*...<br />
<br />
=Kapcsolódó publikációk=<br />
*Nemzetközi kitekintés: <br />
**https://csp.uber.space/phhd/rulesfortools.pdf<br />
**...<br />
*Tudásmenedzsment konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.aac<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107_program.pdf<br />
*ELTE oktatáspedagógiai konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_1.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_2.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_3.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_2dm_full.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_chatGPT_full.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_1.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_2.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_3.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_chatGPT.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_program_20231025.pdf<br />
*IKSAD konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/full_pixel_based_cryptography_ankara.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/ankara_ai_education.mp4<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/ankara2023_education_ai.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/abs_Experiments_in_AI-based_educational_methodology_ankara.docx<br />
*Szituációs játékok:<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=B8GfAZdHRzk<br />
**...</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=ChatGPT_cyborg-etology_human-machine-interactions&diff=83515ChatGPT cyborg-etology human-machine-interactions2024-03-02T08:19:26Z<p>Pitlik: /* MATEMATIKAI BIZONYÍTÁS */</p>
<hr />
<div>=Szakdolgozati témaajánlások/folyamatban lévő témák=<br />
*ChatGPT (MI) alapú történelem értelmezések<br />
*'''Egyetemi szabályzatokat értelmező és specifikus felhasználói kérdésekre válaszolni képes chatGPT-adaptáció''' (<--bárkinek, inkl. BPROF-szoftverfejlesztés)<br />
**https://sendbird.com/products/demos/smartassistant-ai (1-oldalas demo)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/demo/passziv.html (vö. https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/demo/passziv_forras)<--szakértői rendszer elvű, manuális szabályzat-értelmezés<br />
**Vajon a chatGPT képes-e teljes kombinatorikai terekben, s ezeken belül következetes következményekben, következetességi önellenőrzésekben gondolkodni?<br />
**Szabálykövetkezetesség-ellenőrzés lehetősége: pl. https://miau.my-x.hu/miau/281/kutya_exs.docx<br />
*Hogyan változik a pedagógusi munka a chatGPT (MI) hatására <br />
*...<br />
<br />
=Kulcsszavak=<br />
*ember-gép-kölcsönhatások<br />
*cyborg-etológia<br />
*humán-etológia<br />
*MI<br />
*szociológia<br />
*pedagógia<br />
*oktatásmódszertan<br />
*szoftvertesztelés<br />
*szoftverüzemeltetés<br />
*rendszertervezés<br />
*matematikai/statisztika (kísérlettervezés, kísérletkiértékelés)<br />
<br />
=Kísérletek=<br />
<br />
Kapcsolódó dokumentumok: https://miau.my-x.hu/miau/304/A_chatGPT_szerepe_a_jovo_munkaero_piacan.docx / vö. https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
<br />
A lárpúrlár-társaság a diahíradóval (vö. https://www.youtube.com/results?search_query=l%27art+pour+l%27art+diavet%C3%ADt%C3%A9s, <br />
ill. https://www.youtube.com/watch?v=oPiJm55vvqk) új műfajt teremtett, mely a chatGPT eredményeire is érvényes:<br />
MI JUT ESZÜNKBEN A CHATGPT EREDMÉNYEI LÁTTÁN?<br />
<br />
Az alábbi hipotézisek (kulcsszavak) a szómágia definíciós zavarai okán értelemszerűen egymásba metsző, <br />
ill. rész-egész problémák sorát értelmezni engedő helyzeteket eredményeznek.<br />
<br />
A chatGPT és a tudásmenedzsment kapcsolata: https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.docx<br />
<br />
A chatGPT és az oktatás kapcsolata: https://miau.my-x.hu/miau/305/ (*elte*.*) / <br />
https://miau.my-x.hu/miau/303/full_Experiments_in_AI-based_educational_methodology_ankara.docx, ill. <br />
https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_oktatastamogatas.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/308/matematika_MI.docx (vö. Oktatást támogató informatikai rendszerek és programok, oktató játékok használata tantárgy)<br />
(https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Oktatast_tamogato_IT_megoldasok)<br />
<br />
<br />
(Az alábbi fejezetek kényszerűen áthallásokat kell, hogy egymás irányába felmutassanak: hiszen minden mindennel összefügg...)<br />
<br />
==ADAT==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem adatbázis <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A tényszerűen bármely adekvát adatbázisból hibátlanul megválaszolható kérdésekre a chatGPT találati aránya szignifikánsan rosszabb kell, hogy legyen...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=medmEMktMlQ (09.00-tól)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_csak_eppen_HU_hianyzik_EU.png (ABC-sorrend OK, mint műveletvégző képesség, de a 27 EU-tagból 1 hiányzik - éppen HU)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_a_hazug.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_rozgonyi_csata.pdf<br />
**...<br />
<br />
==LOGIKA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem következtető gép [inference machine] <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT képtelen minden esetben logikai zavaroktól mentes, lyukmentes bizonyítást adni arra is, aminek bizonyítása valamilyen módon/részleteiben szerepel már a chatGPT tanulási mintái között, ill. a chatGPT képtelen a millió-dolláros bizonyítási problémákat megoldani<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=5cYYeuwYF_0<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatgpt_egyenletrendezes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**...<br />
<br />
==INNOVÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes újat alkotni<br />
*Vélelem: hamis<br />
*Bizonyítás: A chatGPT per definitionem képes az értelmezési tere kombinatorikájának megfelelő verziók bármelyikével visszatérni a katalizáló szavak függvényében, ahol a kombinatorikai tér mindenkor kényszerűen nagyságrendekkel nagyobb, mint a megvalósult varációk száma. A kombinatorikai tér variációnak jelentős része az ember számára azonban nonszensz, értelmetlen (letális mutáció, életképtelen keresztezés)...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=3aV5-q8vRz8 (ezek az alkalmazási rétegek vajon már innovatívak? ha igen, milyen benchmark-okhoz képest?)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=-U7Yw3a-G0Y (vajon a snake játék, mint kulcsszó már el is vette az innováció fogalmának jogszerű kimondása elől a lehetőséget, hiszen a színek, méretek, stb. már egy belátható kombinatorikai tér cserélhető elemei CSAK?) / (vajon n eltérő játék mintájára egy n+1. játék is alkotható a chatGPT által: pl. aknakereső, ládatologató, snake, stb. - milyen torzszülött vagy éppen új szépség áll elő ezek eredőjeként?)<br />
**2dm: https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**2dm: https://miau.my-x.hu/miau/303/chatGPT_2dm_3_3_planets.docx<br />
**...<br />
<br />
==ÉRETTSÉGI==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes bizonyos érettségi tantárgy bizonyos kérdései kapcsán sikeres választ adni akár laikus kérdező esetén is<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Minél több legitim kérdés legitim javítási kulcsa birtokában, vagyis a siker utólagos objektív megítélhetőségének feltételei mellett szükséges minél több felhasználói kérdés/megfogalmazás a chatGPT ingerlésére azt vizsgálva, milyen ingerek milyen kérdések esetén milyen sikerességre vezetnek, vagyis mely tantárgyak esetén milyen esélye van a sikeres (elégséges) érettséginek?!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Minden olyan érettségi kérdést ki kell váltani a jövőben, melyek esetén a chatGPT sikeresen bevethető... <br />
**A diákokat arra kell kondicionálni, hogy képesek legyen a chatGPT esetleges hibát felismerni és javítani önállóan, de még inkább a chatGPT segítségével...<br />
**Reform-érettségi: http://miau.my-x.hu/miau/130/foldgaz.ppt<br />
**...<br />
<br />
==20Q.NET==<br />
*Hipotézis: A Barkochba játék számítógépes változata a chatGPT kistestvére (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=20q)<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT-nek szignifikánsan kevesebb "találgatással" kell eljutni a megoldásokhoz...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**vö. BARKOCHBA-hipotézis alább egyszerűbb és absztraktabb fogalmak, több játékos, ill. kérdezés-kultúra-szimuláció jelenségeivel nehezítve...<br />
**...<br />
<br />
==JÓSÁG-FOGALOM==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek nincs (sincs) Jóság-fogalma, azaz nem képes arra, hogy mindent másként egyformának lásson, ha ez "logikus", ill. ha nem, akkor beszéljen csak jobb/rosszabb állapotokról<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT maximum naivan (vö. iskolai jegyrendszer) képes rangsorokat alkotni, minden más elvárás kapcsán csődöt mond, bár képes alternatívákban gondolkodni (ha ezeket kikényszerítik belőle - vö. másként-egyformaság-szimulációja)...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT.docx <br />
**https://www.youtube.com/watch?v=oVSGgzxg4QY<br />
**...<br />
<br />
==PARTNERSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egy autodidakta tanulást lehetővé tevő (nyelv)tanár, barát, társalkodó, mentor, tutor, pszichológus, tanácsadó, tervező, tesztelő, minőségbiztosító = tükör... <br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT-vel folytatott fentebbi célokat szolgáló konverziók minősége szignifikánsabb nem rosszabb, mint egy hasonló szerepeket betöltő ember kommunikációjának minősége (vö. Turing-teszt), hiszen a chatGPT az általános emberi képesség/tudás-szint tükre, jóság-fogalom, azaz felelősségvállalás nélkül (vö. https://vicclap.hu/vicc/11224/Rabbi_es_a_libak.html)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Turing-teszt: https://hu.wikipedia.org/wiki/Turing-teszt<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_Turing_teszt.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/orvosMI.docx<br />
**...<br />
<br />
==KORLÁTOZOTTSÁG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-t fejlesztői tudatossan korlátozzák, vagyis bizonyos témakörök/tartalmak/kulcsszavak esetén az érdemi válaszágakra sodródást tiltják, és előre megadott szövegsablonokkal engedik visszatérni a programot<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A korábbi (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=chatgpt miau#<302) és a legutóbbi (https://miau.my-x.hu/miau/304/Oktatas_ChatGPT_.docx) rendszerválaszok kapcsán világos, hogy a tény-alapúság témakörében időközben tiltások léptek fel. Egyéb tiltások (pl. értékelések), ill. rendszerviselkedések (pl. bocsánatkérés, hibaelismerés) kezdettől adottak voltak... <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=dQJsrEDXirU<br />
**...<br />
<br />
==HUMOR/TALÁLÓS KÉRDÉSEK KEZELÉSE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek nincs humorérzéke<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT nem fogja tudni megadni egy szöveg, mely pontjain és miért kellene nevetni (miért nevetnek az emberek): vö. https://www.youtube.com/watch?v=qPv9qH-7RCM (Opa és/vagy születésnapok - 1 perc), ill. https://vicclap.hu/vicc/11224/Rabbi_es_a_libak.html (miért vicces az utolsó mondat), stb., de a találós kérdések egy részénél lehet esélye a robotnak is: pl. https://brainly.in/question/44706398 (vö. https://miau.my-x.hu/miau/quilt/Definitions_of_knowledge.docx - Annexes)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=1vGzdZwM5hw (vö. kondicionálási kísérletek, szöveg-javítási kísérletek)<br />
**vö. HUMOR vs. INNOVÁCIÓ, ha a vicc-alkotás képessége az innováció-képesség részeként is értelmezhető...<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=oVSGgzxg4QY<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_talaloskerdes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_verziok_talalos_kerdes.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_akasztofa.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_akasztofa2.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_humor.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vicc.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_5_7_12_1.pdf<br />
**...<br />
<br />
==FRISSESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes friss adatokkal szolgálni... (s nem képes nagy pontossággal valódiakat sem, akár frissek, akár régiek)<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Per definitionem a chatGPT fejlesztése 2021-ben lezárult (kérdés: a bing aktuális támogatása mennyire real time?)<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**A chatGPT maga is deklarálja a frissesség hiányát - fejlesztői kényszerpályaként...<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*tudom%C3%A1nyt%C3%B6rt%C3%A9n%C3%A9sz<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_sport_es_varosok.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ma_este_vagy_altalaban.pdf (2023, mint új időhorizont?!)<br />
**...<br />
<br />
==KONTÍROZÁS/KÖNYVELÉS/KONSZOLIDÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes egy könyvelőt helyettesíteni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A könyvelés nem mechanikus tevékenység - pl. az adócsalás, kreatív könyvelés nem választható el egymástól definíciós szinten...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==(OK)NYOMOZÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-nek a semminél többet kell tudnia letennie az asztalra, ha (tudományos, összeesküvéselméleti) bizonyításokról, rejtélyekről van szó...<br />
*Vélelem: igaz/hamis<br />
*Bizonyítás: Ha egyetlen egy konkrét eset kapcsán (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*mintegy%20300) a chatGPT kiváltja az emberi kérdezőt a levéltárak, könyvtárak tételes átnézését illetően, az már nullánál nagyobb eredmény...<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_armageddon.docx<br />
**...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==MATEMATIKAI BIZONYÍTÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes az egy-millió-dolláros matematikai tételek megoldására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Ha képes lenne, már nem léteznének ezek a tételbizonyítási elvárások: pl. https://hu.wikipedia.org/wiki/Millenniumi_probl%C3%A9m%C3%A1k<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ufo.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vegyes_II.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_3333.docx<br />
**...<br />
<br />
==KÓDFEJTÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes kódfejtésre? (vö. enigma) A chatGPT nem képes új kódolási eljárások feltalálására?<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A chatGPT talán még a Caesar-kódolást sem ismeri fel? Talán még ennek eddig még nem dokumentált módosításait sem képes önállóan javasolni? <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**http://www.ioling.hu/mintafeladatok/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_logikai_fejtorok.docx<br />
**(vö. https://miau.my-x.hu/miau/304/jub2/pixel-alapu-kriptografia-kje.docx)<br />
**...<br />
<br />
==ALKOTÓKÉPESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes arra, hogy megadott elemkészletből és megadott cél esetén racionális, eddig soha nem létezett megoldást kreáljon...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Ha például azt mondjuk a chatGPT-nek, hogy kreáljon egy index-értéket, mely a WIKIPEDIA-keretrendszer laptörténeti bejegyzéseiből kísérli meg levezetni az, hogy eltérő szócikkeket szerkesztő csapatok belső koháziója mely esetben jobb, mint egy másik esetben, akkor erre a komplexitásra operacionalizált (rendszertervként, demo-ként) értelmezhető megoldást nem kapunk (vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=robot-coach,).<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==KIZÁRÓLAG EGY ZÁRT, FELHASZNÁLÓI TUDÁSHALMAZ FELDOLGOZÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egy megfelelően vezérelt külső szoftver által generált deklarációk, kérdések és a chatGPT mindenkori korábbi válaszai alapján képes CSAK ÉS KIZÁRÓLAG a felhasználó által igaznak vélt (kikényszerített) fogalmai, logikai renddel dolgozni, a háttér-erőtereit (hallucinogén, fecsegő erőtereket) kikapcsolni, s így hibátlanságra törő módon, önellenőrzésre képesen dolgozni az eddig tapasztalat esetlegességekkel szemben?!<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT rávehető egyszavas válaszokra, logikai "rejtvények" értelmezésére, stb. Tehát több lépésben a spontán (kevés, nem kellőenspecifikus felhasználói triggerek/input hiányában) szinte állandóan előálló zavarok minimalizálására (pl. mértékegység-helyes vs. zavaros képlet-behelyettesítésre).<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==BARKOCHBA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a barkochba-játék valamilyen változatára?<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: több (n) főből álló Hallgatói csoportok esetén is hasznos kísérlet:<br />
**1. n*(1+1) barkochba játékot játszani (egy-egy állat és egy-egy fogalom kapcsán) ember-ember viszonylatban<br />
**2. n*(1-1) 20q.net (http://20q.net) játék ugyanazon szavak kapcsán<br />
**3. n*(1+1) chatGPTjáték ugyanazon szavak kapcsán<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=20q<br />
**A 20q.net nem lehet elvileg jobb, mint a chatGPT, mely képes rejtvényeket, sorozatokat értelmezni...<br />
**A 20q-net képes korosztályokat, nemeket, kultúrákat értelmezni: vajon a chatGPT is tudna legalább egy gyermek, egy felnőtt nő és egy felnőtt férfi (de esetleg nyelv és/vagy országfüggő) kérdezéskultúráját szimulálni (ha tud verset írni adott költő stílusában)?<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/ChatGPT_barkochba_1.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/BING_AI_barkochba.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_barkochba.pdf<br />
**...<br />
<br />
==CAUCHY VS. GAUSS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a Cauchy-eloszlásra vonatkozó kérdéskörben legalább részlegesen helyes válaszokat adni anélkül, hogy a Cauchy névre bármilyen utalást tennénk?<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A Mérő László által használt kérdéseket kell feltenni a chatGPT-nek: vö. https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*cauchy<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
==FEJLŐDÉS (v3.5 / v4.0) ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT egymást követő verziói egyre jobbak?<br />
*Vélelem: igaz?/hamis?<br />
*Bizonyítás: Ehhez előbb a JÓ knuth-i értelemben objektív fogalmát kell megalkotni!!!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ingyenes_fizetos.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT_GPT4%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT2_GPT4%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_marketing.docx (vajon egy ilyen ember-gép-beszélgetésben mennyi olyan elem van, ami alkalmas a KNUTH-i határvonal átlépésére = forráskód előállítására?)<br />
**...<br />
<br />
==SZLENG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes a szlenget is értelmezni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Turing-teszt!<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_szleng_es_szemelyazonos%c3%adtas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ZENE (KÉP/VIDEÓ/KÉPZŐMŰVÉSZET)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (minőségi) zenét (képet, filmet, képzőművészeti alkotást) létrehozni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Turing-teszt = ha nem tudják tömegek megkülönböztetni a chatGPT-epigonok teljesítményeit (melyek esetleg cyborg-teljesítmények) a tisztán emberi alkotókéitól, akkor áll a hipotézis... <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=-fcBh4w-e7k<br />
**...<br />
<br />
==SOLVER és/vagy chatGPT==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes pl. neurális hálót Solver-rel optimalizálni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Adott feladat kapcsán a chatGPT-től kapott instrukciók alapján lehet-e sikerre jutni (vö. tetszőlegesen gyors és tetszőleges mértékű hiba-minimalizálás)..<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/275/solver-based-neural-networks.docx<br />
**...<br />
<br />
==KÉRDEZÉS KÉPESSÉGE (ZH)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes adott dokumentum (egyetemi jegyzet) alapján tesztelésre alkalmas kérdéseket feltenni (talán jobban is, mint az emberek maguk)...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_2.php3?x=dvd_q<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=dvd<br />
**...<br />
<br />
==SZENILITÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem csak hallucinál, hanem szenilis is...<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: A chatGPT a beszélgetések elején átadott inputokat nem képes mindenkor teljes követezetességgel kezelni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx<br />
**...<br />
<br />
==TANULÁS KÉPESSÉGE==<br />
*Hipotézis1: A chatGPT képes egy beszélgetésen belül az ember által adott jelzések figyelembe vételére <br />
*Hipotézis2: A chatGPT képes korábban elkövetett hibák el nem követésére hosszabb idő (tanulás) után...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Az emberi inputokkal kapcsolatos ellentmondások keresése beszélgetésen belül /// Több pl. nap után ugyanazon/korábban elkövetett hibák kikényszerítése sikeres-e?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tobbfeltetel.docx (másnap!!!)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/ChatGPT_munkarend_muszakok.docx<br />
**...<br />
<br />
==FONETIKA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes pl. francia nevek (Richelieu) magyar kérdezőt támogatni képes kiejtését fonetikusan leírni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Bonyolult írásképű szavak adott nyelven történő átiratai több-kevesebb sikerrel (fonetikai szabályoktól függően) kikényszeríthetők...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**Richelieu => ...ő (vö. 2023.10.05. videó)<br />
***pl. "én megprópáltam és "risölyö" névként írta le, mikor megkértem, hogy fonetikusan írja le a Richelieu nevet"<br />
***pl. "Nekem ezt írta: az angol ábécé alapján lehet például így: Ri-shuh-loo"<br />
***pl. "Nekem azt adta az írd le a Richelieu nevet fonetikusan magyarul. ezt írta ricsliü"<br />
**...<br />
<br />
==KÍNAI NYELV==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes nem betű és szó-alapú nyelvek (vö. képírás, szótagírás, hieroglifák, stb.) alapján is tanulni/fecsegni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Kísérlet! <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=66Yu8_CsJxA<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=yrkevIW2UBA<br />
**angol nyelv tanítása: https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_nyelvtanulas.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROGRAMOZÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes többféle programnyelven is futtatható (helyes, a megrendelői igényeket lefedő) kódok kialakítására, kódok javítására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT1_5.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_serviceNOW.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ppt.docx + https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_ppt.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/temp/php/monty-hall-ember-vs-chatgpt.docx<br />
**...<br />
<br />
==FELEJTÉS KÉPESSÉGE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT kondicinálható emberi beavatkozással arra, hogy a konverzáció előző rétegeit (akár emberi definíciókat, akár gépi vélelmeket) úm. a géppel elfeljetetni és ezek hatását a konverzációból kizárni onnantól... <br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Félreértett barkochba ágon lehet-e az utolsó 'n' kérdést/választ"töröltetni"?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_barkochba_1.docx<br />
**...<br />
<br />
==ESZKALÁCIÓS/EMPATIKUS SZEMÉLYISÉG TÍPUS FELTÁRÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT-vel folytatott konverzációk felfoghatók log-adatnak (vö. 2dm-alapú robotpszichológus, EEG-elemzések, ELTE-komplex-log-elemzés, stb.), melyek alapján a grafológiához, Baum-teszthez, Rorschach-teszthez hasonlóan emberi szakértők által (ill. robot-elemzők által) személyiségjegyekre lehet következtetni...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: HR-es feladat: adott szó barkochba alapú kitaláltatása milyen zavaros helyzetekre vezet adott ember esetén (az ember miatt)? Eltér-e egy ember a chatGPT kínlódását látva a kötelező IGEN/NEM válaszoktól (vö. empátia egy géppel szemben is)?<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=2dm<br />
**https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Excel-makro#Tanfolyami_vez.C3.A9r-feladatok<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=eeg<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/288/2d_3d_complex_study.docx<br />
**...<br />
<br />
==BELÁTÁS KÉPESSÉGE: ROSSZ MEGOLDÁSI STRATÉGIA ELVETÉSE, ÚJ VÁLASZTÁSA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT barkochba játék alatt saját maga képes stratégiát váltani<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A barkochba játék adott pontján a chatGPT saját magától veti fel, hogy más irányba kíván elindulni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_kiserletek_vegyes.xlsx<br />
**...<br />
<br />
==NEM KÉPES ZÁRÓJELET ADEKVÁT MÓDON HASZNÁLNI==<br />
*Hipotézis: A chatGPT számára a zárójel-token lehet, hogy tiltott...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A konverzációk során a kiegészítő jellegű információk, példák nem kerülnek olyan gyakorisággal (soha?) a chatGPT által alkotott szövegekben zárójelbe...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**<br />
**...<br />
<br />
==SZIMULÁTOR-KÉPESSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (ahelyett, hogy elnyafogná a kötelező sablonszöveget, hogy ő 2021 utáni aktualitásokkal - pl. orosz-ukrán háború - nem tud mit kezdeni) anonim/fiktív/valós-de-dátumtalan háborúzó felek karakterisztikái és a múltbeli háborúkról szóló korpusz-részletek alapján szimulátorként/analógia-értelmezőként fellépni...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: LEHET-E EGY FRISS HÁBORÚ KIMENETELÉT A HÁBORÚS FELEK MEGNEVEZÉSE NÉLKÜL TÖRTÉNELMI ANALÓGIÁKKAL SZIMULÁLNI? Lehet-e pl Gorbacsov politikai szerepének eltérő megítélései, a török/labanc/stb. irányú magyar politikai árulások jelenségeit, stb. egymással összefüggésbe hozott gondolatvilágként láttatni a chatGPT segítségével?Szakdolgozati téma történészek számára: ChatGPT-potenciálok kísérleti feltárása a szimulációs képesség, az analógia-érzék tekintetében<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_sportfogadas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ÁTVITT ÉRTELEM vs. SZÓ SZERINTI ÉRTELMEZÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes az alapvetően átvitt értelemben használt szövegek direkt (quasi soha nem használt) jelentését kikövetkeztetni - még segítséggel sem...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A ne-habozz alak direkt jelentésére a chatGPT-t nem lehetett rávezetni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_atvitt_ertelem.docx<br />
**...<br />
<br />
==VALÓDI TÖBBNYLEVŰSÉG==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes eltérő nyelvű szövegkorpuszokból tanulni és azonosnak ható (eltérő nyelven feltett) kérdésekre korpusz-specifikus válaszokat adni, azaz nem csak lefordítja pl. az angol kérdéshez tartozó angol választ szinte bármilyen nyelvre...<br />
*Vélelem: igaz?<br />
*Bizonyítás: Tegyünk fel a chatGPT-nek azonosnak vélt kérdéseket eltérő nyelveken...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_nyelvek.docx<br />
*...<br />
<br />
==RÖVID VÁLASZOK KIKÉNYSZERÍTÉSE==<br />
*Hipotézis: a chatGPT kondicionálható rövid (egy-szavas) válaszok adására (is)...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Az elvárás megfogalmazása után azonnal, de legalább is több lépésben pl. eldöntendő kérdések esetén (vö. filmek bírósági jelenetei) az igen vagy a nem válaszként a chatGPT fecsegésétől mentesen kikényszeríthető...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chat_gpt_erkolcscsosz.pdf<br />
**...<br />
<br />
==ASSZOCIÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes körülírások alapján a keresett szakszavak kitalálására...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A chatGPT számára egy adott szó asszociációs/szinonima-terét megadva a chatGPT valószínűségi képességeinek tipikus kiaknázása a leginkább még a prompt/trigger-sorozatba illő (szak)szó megtalálása...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/0912_ChatGPT_kombinatorika_szakszo_keresese.docx<br />
**vö. Barkochba<br />
**vö. találós kérdés<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_talaloskerdes_tesztkerdes_rejtveny.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROGRAMKÓD EMBER-KÖZPONTÚ (NEM TECHNIKAI) ÉRTELMEZÉSE==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes (lehet megfelelő komment-sorok alapján) egy tetszőleges kód laikus emberek számára való célját/értelmét szövegesen megfogalmazni, nem csak egyes kódsorok értelmét megadni...<br />
*Vélelem: (igaz)/hamis<br />
*Bizonyítás: A komment-sorok hiányában egy kód ember-központú célzatossága szöveges megfogalmazásként azonban nem biztos, hogy levezethető a chatGPT által, mert a kódok célja és a kódok tartalma egymástól tetszőlegesen elszakadhat (pl. ha egy kód log-elemzést végez, ahol nem beszédes változó-nevek vannak csak jelen, ott már a v=s/t képlet sebesség=út/idő-vé konvertálása is nagy kihívás (vö. vv=ss/tt jelölés esetén különösen)... Ha a chatGPT kapna egy teljes/tesztelt forráskód-állományt kommentek nélkül, de beszédes változó nevekkel, és elvárnánk, hogy ennek alapján szülessen egy komplett szakdolgozat, akkor erre a chatGPT nem illene, hogy ma még képes legyen...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**...<br />
<br />
==ETIKA==<br />
*Hipotézis: Van-e a chatGPT-nek etikai érzéke?<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: <br />
**A Turing-teszten kívül ilyen komplex absztrakció, mint az etika esetén érdemi bizonyítás nem értelmezhető - vélhetően... <br />
**Ha a chatGPT az emberi írásbeliség tükörképe, akkor a szubjektív bíráskodás (vö. orvosi/ügyvédi/reklám-etikai bizottságok kéz-kezet-mos-működési) kultúrája egyáltalán megengedi-e, hogy a chatGPT-től bármit elvárjunk, ha az emberből nem sikerül évezredek óta következetességet kicsikarni...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etika.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etikai_hatarok.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_etika_vegyes.pdf<br />
**...<br />
<br />
==HELYESÍRÁSI TANÁCSADÁS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes helyesírási szempontból hibás promopt szövegek javítására<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
**Konkrét hibák sorozatát tartalmazó szövegek kapcsán felismerési és/vagy javítási statisztikák készíthetők, melyek kapcsán kialakítható az a küszöbérték, amikortól sikeres alkalmazásról beszélhetünk pl. emberi aktőrökkel összevetve. <br />
**Hasonlóképpen a chatGPT egyes verziói (az idő múlása) esetén azonos feladatokra kapott vélhetően eltérő megoldások kapcsán a fenti statisztikák (OAM: objektum = verzió/időpont, attribútum = hibastatisztika rétegei) alapján lehetséges a chatGPT fejlődésének kimutatása...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_helyesiras.docx<br />
**...<br />
<br />
==ELŐREJELZÉS/SZIMULÁCIÓ==<br />
*Hipotézis: AchatGPT numerikus intelligenciája (intuitív előrejelző képessége) alig jobb, mint a szimpla véletlenszám-generálás szintje...<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: <br />
**Vegyünk egy valós előrejelzési/szimulációs példát (vö. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=iq), <br />
**s várjunk el a kérdőjel helyére egy racionális indoklás mellett előálló becslést...<br />
**A becslés szofisztikáltsága minimális a chatGPT3.5 esetén.<br />
**A chatGPT 4.0 sem jutott sajnos messzebb...<br />
**A prompt újragondolása érdemi kihívás, mert a sorvégjelek, tabulátor-jelek, ill. az image-recognition-értelmezés további alternatív prompt-lehetőségeket vet fel...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vs_IQ_teszt_1.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_vs_IQ_teszt_2.docx<br />
**...<br />
<br />
==PROJEKTMENEDZSMEN (GANTT-DIAGRAM)==<br />
*Hipotézis: A chatGPT (és/vagy egyéb MI) képes vizuális kihívásokkal is boldogulni (vö. GANTT-diagram, kép-generálás)?!<br />
*Vélelem: igaz/hamis?!<br />
*Bizonyítás: Kérjük meg egyszerűen a chatGPT-t, készítsen egy GANTT-diagramot...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_gantt.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/306/PH%201.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/306/haiku_txt_trigger_kep.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/dalle_univerzum.docx<br />
**...<br />
<br />
==IDEGENVEZETÉS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT képes idegenvezetőt támogatni, helyettesíteni?!<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: Tegyünk egy egyszerű próbát...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_idegenvezetes.docx<br />
**...<br />
<br />
==LELKISEGÉLY==<br />
*Hipotézis: A chatGPT alkalmas empatikusnak ható kommunikációra...<br />
*Vélelem: igaz/hamis?!<br />
*Bizonyítás: Tegyünk egy próbát...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_lelki_tamogatas.docx<br />
**...<br />
<br />
==ASZTROLÓGIA==<br />
*Hipotézis: A chatGPT nem képes színvonalas asztrológiai elemzésre<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: Végezzünk el egy kísérletet, amiben a chatGPT megszólítása mellett egy ember-asztrológus megoldása is illik, hogy rendelkezésre álljon...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_astrology.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*ai_strology (hogyan lehet MI-alapú asztrológiai elemzést készíteni)<br />
**...<br />
<br />
==TURIZMUS==<br />
*Hipotézis: A chatGPT alkalmas egy fajta idegenvezetőnek?<br />
*Vélelem: igaz<br />
*Bizonyítás: A turisztikai releváns kérdésekre adott válaszok alapvetően reálisak. Az angol és magyar nyelvű konverzációk eredményei jelentősen különböznek.<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_turizmus.pdf<br />
**...<br />
<br />
==BARD vs CHATGPT==<br />
*Hipotézis: Bard exhibited much improved content ideation capabilities on our 2024 tests. Bard's responses were often set out in a more readable format than ChatGPT's responses. ChatGPT was better at paraphrasing, but Bard was better at simplification. Bard was better at generating formulas for Google Sheets than ChatGPT. (forrás: https://www.google.com/search?q=bard+vs+chatgpt - 2024.I.22.)<br />
*Vélelem: igaz/hamis?<br />
*Bizonyítás: A két rendszer egymásról alkotott véleménye és a tesztekhez való viszonya önmagában is tanulságos...<br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_bard.docx<br />
*...<br />
==KULCSSZÓ==<br />
*Hipotézis: ...<br />
*Vélelem: igaz/hamis<br />
*Bizonyítás: <br />
*Részletek: (hamarosan)<br />
<br />
=Kísérletek önkritikus értelmezése=<br />
==Kérdőíves felmérések értelmezése (matematika, statisztika)==<br />
Tegyük fel, hogy kérdőívvel felmérjük pl. a hazai tankerületek vezetőinek véleményét pl. a chatGPT oktatásban betöltött, betölthető szerepéről. S ebben a kérdőívben szerepel olyan kérdés: mire használját/használható a chatGPT? Ezen kérdés és minden egyéb kérdőíves kérdés(csoport) kapcsán előre kell tudni, milyen hipotézisre milyen választ várunk és mikor lehet eredményről beszélni? Pl. egy speciális önteszt: ha módunk lenne egy kérdőívet kiküldeni az érintetti kör számára 2 változatban (a felének az A, a másik felének a B-verziót), ahol az A-verzió egy felsorolási elemmel hosszabb, mint a B-verzió pl. a mire használható a chatGPT kérdéskörben, de mindkét esetben van egyéb kategória a kifejtés lehetőségével, akkor kimondható az önkritika a rövidebb (B-verzió) kapcsán: miszerint az kérdőívezők által irányított rövid lista elnyomja a megkérdezettek valós tapasztalatait! (HA a hosszú listán szignifikánsan nem kevesebb X érkezik a B-verzióból kihagyott FONTOS elemre) ÉS a B-verzió egyéb rublikája nem említi egyszer sem, vagy csak egyetlen egyszer az A-verzióhoz képest a B-ben elhagyott elemet... (Ez tehát nem egy úm. piacilag releváns eredmény, de egy fontos önértékelési háttérteszt...) A kérdőívek eredményeinek kiértékelése matematikai/statisztikai kompetenciákat érint értelemszerűen.<br />
<br />
==Rendszertervezés/Szoftvertesztelés/Szoftverüzemeltetés==<br />
''"A szakdolgozatom során szeretném bemutatni, hogyan lehet a mesterséges intelligencia eszközeit felhasználva hatékonyabbá tenni a közösségi média kezelését és kommunikációt. A téma választásának indoklása abban rejlik, hogy a közösségi média platformok folyamatosan növekvő jelentőséggel bírnak az üzleti szférában. Az emberek jelentős része naponta több órát tölt a közösségi média oldalakon, így ezek a platformok kiemelkedő potenciált jelentenek az üzleti cégek számára. Azonban a közösségi média kezelése, tartalomgyártás és az ügyfélkapcsolatok ápolása sok erőforrást és időt igényelnek. Célom egy olyan ChatGPT alapú AI asszisztens fejlesztése, amely képes menedzselni automatizáltan vagy félautomatizáltan a közösségi média oldalakat lehetővé téve a vállalkozások számára hatékonyabb és eredményesebb kommunikációt, valamint nagyobb hatékonyságot és időmegtakarítást."<br />
''<br />
A chatGPT-orientált szoftverek tervezése, tesztelése során gondosan kell kialakítani azokat a tesztelői aktivitásokat és ezek értelmezését (vö. kérdőívezés/interjú vs. tesztjegyzőkönyvek), melyek log-adatként elő tudnak majd állni a tesztelés keretei között. A tesztelés elsődleges célja a felhasználói elégedettség, mely egyik rétege a minden olyan funkció valamilyen módon, de adott, amit érdemes elvárni réteg, a másik réteg pedig a minden funkció minősége folyamatosan (vö. szoftverüzemeltetés) eléri a kritikus alkalmazhatóság szintjét réteg...<br />
===Egy chatGPT-alapú tartalomfejlesztő szolgáltatás tesztelése===<br />
Dramaturgia: ha egy szoftveres támogatás magja eleve kiaknázza a chatGPT-t, akkor a munkaadó (média-vállalkozás, normál vállalkozás marketing szakértői, magánszemélyek, civilek, stb.) fejében meg kell, hogy forduljon, vajon az ember bevonása a folyamatba mennyivel kerül többet ÉS ezért mennyivel lesz jobb a teljesítmény maga?<br />
<br />
===Egy humán célközönségnek készülő 2DM-keretrendszer és a chatGPT potenciális együttműködésének tesztelése===<br />
Dramaturgia: a saját 2dm-keretrendszer fejlesztésének célközönsége ugyan az ember (a tanár) maga, de egy munkaadó (vö. tankerület) fejében meg kell, hogy forduljon, mit lehet kezdeni a chatGPT bevonása esetén?<br />
<br />
=Speciális elvek a chatGPT-vel való együttműködés kapcsán=<br />
==Szakdolgozatok készítése (BPROF-kötelezettség, minden más szak esetében ajánlás)==<br />
Elvárás: A szakdolgozatok térjenek ki a szakirodalmi főfejezet egy előre definiált moduljaként minden egyes, a szak tantervében szereplő tantárgy és a szakdolgozati téma legalább tantárgyakénk egy-egy fontos/releváns kapcsolatára! A chatGPT-t mindenki eleve köteles bevonni minél több fajta módon saját szakdolgozatába! <br />
*pl. a chatGPT képes-e a szakdolgozati funkcionalitások önálló értelmezésére (vö. Sipos-féle kísérletek - 2dm-játékok gyártatása chatGPT-vel)<br />
*pl. a chatGPT mit javítana a szakdolgozat adott mondatán, bekezdésén? (vö. léteznek-e ellenvélemények, párhuzamos értelmezések? - vagyis: Igaz-e az emberi szerző által írt adott gondolati egység a chatGPT szerint?)<br />
*pl. a chatGPT miként támogatja a programozást, a tesztelést, a tervezést, stb.?<br />
==Szakdolgozati stilisztikai/tartalmi ajánlások rendszere==<br />
*Képes-e a chatGPT önálló szakdolgozatírást támogató elvrendszert, példatárat létrehozni?<br />
*vö.https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test1<br />
*ill. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=test11<br />
=Valós élethelyzetek katalógusa, ahol a chatGPT-használat sikerre vezet(ett)=<br />
*Kód-minták generálása<br />
**Excel vba: pl. Minden második sor színe legyen szürke és csak a 3. sortól a used rangen belül<br />
**Matlab: pl. hogyan lehet a plot() Legend pozicióját állítani<br />
**Konklúziók:<br />
***A chatGPT által kiadott konkrét példákkal a saját igényehez szabva sokkal gyorsabban megy a keresés, mint fórumokon hivatalos doksikban...<br />
***Illetve, ha elkészült egy kód rész, amibe bele írt a tanácsot kérő ember, akkor azt is vissza teheti a chatGPT-be, azzal a kérdéssel, hogy Jó-e? És a chatGPT általában jól ki szokta javítani, ha valami kimaradt...<br />
**Demo-állományok:<br />
***https://miau.my-x.hu/miau/304/excel_functions_with_chatGPT.docx<br />
***https://miau.my-x.hu/miau/304/szavankent_tartalmaz2.xlsm<br />
*Tantervkészítés<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tanterv.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/chatGPT_tanterv.docx<br />
<br />
*...<br />
<br />
=Kapcsolódó publikációk=<br />
*Nemzetközi kitekintés: <br />
**https://csp.uber.space/phhd/rulesfortools.pdf<br />
**...<br />
*Tudásmenedzsment konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107.aac<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/304/20231107_program.pdf<br />
*ELTE oktatáspedagógiai konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_1.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_2.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_3.mp3<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_2dm_full.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_chatGPT_full.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_1.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_2.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_myx_3.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_chatGPT.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/305/elte_program_20231025.pdf<br />
*IKSAD konferencia:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/full_pixel_based_cryptography_ankara.docx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/ankara_ai_education.mp4<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/ankara2023_education_ai.pptx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/303/abs_Experiments_in_AI-based_educational_methodology_ankara.docx<br />
*Szituációs játékok:<br />
**https://www.youtube.com/watch?v=B8GfAZdHRzk<br />
**...</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Oktatast_tamogato_IT_megoldasok&diff=83514Oktatast tamogato IT megoldasok2024-03-02T07:27:32Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div>=Hasznos linkek, tippek, trükkök - pedagógusoknak/oktatóknak=<br />
Az alábbi lista a teljesség igénye és elsődlegesen mindennemű kommentár nélkül kínál fel egy/több értékes megoldásra rámutató linkeket annak érdekében, hogy az érdeklődő maga juthasson el intuitív felismerésekig:<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/108/debrecen.doc<br />
#http://windy.com<br />
#https://edu.casio.com/forteachers/<br />
#https://kahoot.com/<br />
#https://miau.my-x.hu/eeg/olapForm.php?db=fadn<br />
#https://miau.my-x.hu/fadn<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Tur_vzsu_tema5_pecs#Az_eredm.C3.A9nyek_.C3.A9rtelmez.C3.A9se_.28EREDM.C3.89NY.29<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Tur_vzsu_tema5_pecs#Lehet.C5.91s.C3.A9gek_.C3.A9s_vesz.C3.A9lyek_2005-2009<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/138/graf/ https://miau.my-x.hu/miau/138/graf/<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=2dm<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=a.kitti<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=beauty<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=cellular<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=dash<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=eye<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=gantt<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hangos<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hangos<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hirschmann<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=manipulation<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=rosling<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=swot<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=t%C3%BCk%C3%B6rl<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=wifi<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=elearning<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*oktat%C3%A1sm<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*rosling<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/ https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/files/tdk2010/tdk_kmz_abs.docx<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/olap/masem/2_olap_m.php3<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/olap/olap3/4_olap_m.php3<br />
#https://miau.my-x.hu/olap <br />
#https://neweurope.info/tsi-summit-from-a-bulgarian-perspective/<br />
#https://phet.colorado.edu/en/simulations/browse<br />
#https://quizlet.com/explanations<br />
#https://rubicon-proba.com/kviz-valaszto-1<br />
#https://tanseged.hu/<br />
#https://web.archive.org/web/20070119004714/http://miau.gau.hu/ib/ba_bsc/tj.html<br />
#https://web.archive.org/web/20160316220149/http://miau.gau.hu/sap_lso/v1/pack21.html<br />
#https://www.cae.net/what-is-a-learning-content-management-system-lcms-and-why-does-your-language-school-need-one/<br />
#https://www.desmos.com/<br />
#https://www.geogebra.org/<br />
#https://www.google.com/search?q=%22hermeneutikai+%C3%A9rz%C3%A9kcsal%C3%B3d%C3%A1s%22<br />
#https://www.google.com/search?q=baum+test+interpretation<br />
#https://www.google.com/search?q=g%C3%B6mbsakk&oq=g%C3%B6mbsakk<br />
#https://www.google.com/search?q=optikai+%C3%A9rz%C3%A9kcsal%C3%B3d%C3%A1s<br />
#https://www.google.com/search?q=rorschach+test<br />
#https://www.google.com/search?q=whiteboard<br />
#https://www.google.com/search?q=word+clouds+sz%C3%B3felh%C5%91+generator<br />
#https://www.khanacademy.org/<br />
#https://www.larmerbrown.com/articles/difference-between-lms-and-lcms/<br />
#https://www.mateking.hu/<br />
#https://www.mentimeter.com/<br />
#https://www.okiolabs.com/using-okiocam-in-the-science-classroom/<br />
#https://www.oktatas.hu/pub_bin/dload/kozoktatas/tavoktatas/Modszertani_gyujtemeny_01_08_compressed.pdf<br />
#https://www.socrative.com/<br />
#https://www.symbolab.com/<br />
#https://www.wolframalpha.com/<br />
#https://www.youtube.com/results?search_query=t%C3%A9sztahidak<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=_NzgOHMXy1Q<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=jbkSRLYSojo<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=L1au1JxMSaA<br />
#https://youtu.be/2LyzBoHo5EI https://youtu.be/2LyzBoHo5EI<br />
#https://zanza.tv/<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/231/NGStress_patterns.pdf<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=flv<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/231/NGStress_patterns.pdf <br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling <br />
#https://support.microsoft.com/en-us/office/create-a-map-chart-in-excel-f2cfed55-d622-42cd-8ec9-ec8a358b593b<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=XsYVpGiLDr8<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/sport_brands_hu_map.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/3d_excel_demo.mp4<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/295/gtfs/bkk_budapest_gtfs_v2.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/tudasvagy_index.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/hu0301-arfolyam.xls<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/Simulator%20development%20for%20yield%20estimation.docx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/296/afd_in_germany.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/292/mir_vojna_google_trends.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=gaz.ppt<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=solver4u<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/solver4u/<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
#https://sz2a.hu/<br />
<br />
ChatGPT-demonstrációs anyagok:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/ChatGPT_cyborg-etology_human-machine-interactions<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT_GPT4%20(1).docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT2_GPT4%20(1).docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/chatgpt_.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT2.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT.docx<br />
<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/ChatGPT_az_elethosszig_tarto_tanulas_v1_v2_v3.docx<br />
<br />
Konferencia-jelentkezések:<br />
<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_4.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_3.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_2.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_1.docx</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Oktatast_tamogato_IT_megoldasok&diff=83513Oktatast tamogato IT megoldasok2024-03-02T07:27:12Z<p>Pitlik: </p>
<hr />
<div>=Hasznos linkek, tippek, trükkök - pedagógusoknak/oktatóknak=<br />
Az alábbi lista a teljesség igénye és elsődlegesen mindennemű kommentár nélkül kínál fel egy/több értékes megoldásra rámutató linkeket annak érdekében, hogy az érdeklődő maga juthasson el intuitív felismerésekig:<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/ChatGPT_cyborg-etology_human-machine-interactions<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/108/debrecen.doc<br />
#http://windy.com<br />
#https://edu.casio.com/forteachers/<br />
#https://kahoot.com/<br />
#https://miau.my-x.hu/eeg/olapForm.php?db=fadn<br />
#https://miau.my-x.hu/fadn<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Tur_vzsu_tema5_pecs#Az_eredm.C3.A9nyek_.C3.A9rtelmez.C3.A9se_.28EREDM.C3.89NY.29<br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Tur_vzsu_tema5_pecs#Lehet.C5.91s.C3.A9gek_.C3.A9s_vesz.C3.A9lyek_2005-2009<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/138/graf/ https://miau.my-x.hu/miau/138/graf/<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=2dm<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=a.kitti<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=beauty<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=cellular<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=dash<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=eye<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=gantt<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hangos<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hangos<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hirschmann<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=manipulation<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=rosling<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=swot<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=t%C3%BCk%C3%B6rl<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=wifi<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=elearning<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*oktat%C3%A1sm<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*rosling<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/ https://miau.my-x.hu/myx-free/ego/<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/files/tdk2010/tdk_kmz_abs.docx<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/olap/masem/2_olap_m.php3<br />
#https://miau.my-x.hu/myx-free/olap/olap3/4_olap_m.php3<br />
#https://miau.my-x.hu/olap <br />
#https://neweurope.info/tsi-summit-from-a-bulgarian-perspective/<br />
#https://phet.colorado.edu/en/simulations/browse<br />
#https://quizlet.com/explanations<br />
#https://rubicon-proba.com/kviz-valaszto-1<br />
#https://tanseged.hu/<br />
#https://web.archive.org/web/20070119004714/http://miau.gau.hu/ib/ba_bsc/tj.html<br />
#https://web.archive.org/web/20160316220149/http://miau.gau.hu/sap_lso/v1/pack21.html<br />
#https://www.cae.net/what-is-a-learning-content-management-system-lcms-and-why-does-your-language-school-need-one/<br />
#https://www.desmos.com/<br />
#https://www.geogebra.org/<br />
#https://www.google.com/search?q=%22hermeneutikai+%C3%A9rz%C3%A9kcsal%C3%B3d%C3%A1s%22<br />
#https://www.google.com/search?q=baum+test+interpretation<br />
#https://www.google.com/search?q=g%C3%B6mbsakk&oq=g%C3%B6mbsakk<br />
#https://www.google.com/search?q=optikai+%C3%A9rz%C3%A9kcsal%C3%B3d%C3%A1s<br />
#https://www.google.com/search?q=rorschach+test<br />
#https://www.google.com/search?q=whiteboard<br />
#https://www.google.com/search?q=word+clouds+sz%C3%B3felh%C5%91+generator<br />
#https://www.khanacademy.org/<br />
#https://www.larmerbrown.com/articles/difference-between-lms-and-lcms/<br />
#https://www.mateking.hu/<br />
#https://www.mentimeter.com/<br />
#https://www.okiolabs.com/using-okiocam-in-the-science-classroom/<br />
#https://www.oktatas.hu/pub_bin/dload/kozoktatas/tavoktatas/Modszertani_gyujtemeny_01_08_compressed.pdf<br />
#https://www.socrative.com/<br />
#https://www.symbolab.com/<br />
#https://www.wolframalpha.com/<br />
#https://www.youtube.com/results?search_query=t%C3%A9sztahidak<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=_NzgOHMXy1Q<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=jbkSRLYSojo<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=L1au1JxMSaA<br />
#https://youtu.be/2LyzBoHo5EI https://youtu.be/2LyzBoHo5EI<br />
#https://zanza.tv/<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/231/NGStress_patterns.pdf<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=flv<br />
#http://miau.my-x.hu/miau/231/NGStress_patterns.pdf <br />
#https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling <br />
#https://support.microsoft.com/en-us/office/create-a-map-chart-in-excel-f2cfed55-d622-42cd-8ec9-ec8a358b593b<br />
#https://www.youtube.com/watch?v=XsYVpGiLDr8<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/sport_brands_hu_map.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/3d_excel_demo.mp4<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/295/gtfs/bkk_budapest_gtfs_v2.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/tudasvagy_index.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/hu0301-arfolyam.xls<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/298/Simulator%20development%20for%20yield%20estimation.docx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/296/afd_in_germany.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/292/mir_vojna_google_trends.xlsx<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=gaz.ppt<br />
#https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=solver4u<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/solver4u/<br />
#https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
#https://sz2a.hu/<br />
<br />
ChatGPT-demonstrációs anyagok:<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT_GPT4%20(1).docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT2_GPT4%20(1).docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/chatgpt_.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT2.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/ChatGPT.docx<br />
<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/ChatGPT_az_elethosszig_tarto_tanulas_v1_v2_v3.docx<br />
<br />
Konferencia-jelentkezések:<br />
<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_4.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_3.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_2.docx<br />
https://miau.my-x.hu/miau/300/elte_20231025_1.docx</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&diff=83512System-modeling2024-02-28T05:32:12Z<p>Pitlik: /* RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS */</p>
<hr />
<div>=Recommended learning materials for autodidactic learning=<br />
==International literature==<br />
*PDF-files:<br />
**https://www.cds.caltech.edu/~murray/courses/cds101/fa04/caltech/am04_ch2-3oct04.pdf<br />
**https://csis.pace.edu/~marchese/CS389/L5/Chap5_summary.pdf<br />
**https://www.gaudisite.nl/SystemModelingAndAnalysisBook.pdf<br />
**https://shamsulsarip.files.wordpress.com/2015/07/system-modelling-and-simulation.pdf<br />
**https://ptolemy.berkeley.edu/books/Systems/PtolemyII_DigitalV1_02.pdf<br />
**...<br />
*YOUTUBE-objects:<br />
**https://youtu.be/tcdKe1gmfpc<br />
**https://www.youtube.com/results?search_query=system+modelling<br />
**...<br />
*WIKI-articles (see Annexes)<br />
<br />
==MIAU-objects==<br />
*PDF:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf (c.f. innovative knowledge representation)<br />
*Online Expert Systems and Frame System for Expert System Development:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index_en.php3?x=robots)<br />
**https://miau.my-x.hu/myx-free/ego_en/ (parallel, it is a demo for matured (thesis-oriented) applications)<br />
*(futher recommendations can be sent for the conductors per email)<br />
<br />
==Avatar-based learning materials==<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Speci%C3%A1lis%3AKeres%C3%A9s&search=quilt&go=Menj<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part0.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part1d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020III25/part2a.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2b.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV01/part2c.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV08/part2d.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV15/part3.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV22/part4.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020IV29/part5.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V06/part6.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/quilt/2020/quilt2/launching2020V13/part7.html<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=miau128&where[indexkod]=miau261<br />
==FAQ concerning the course==<br />
*Q1: Is there some recommendations about the title + abstract of the planned thesis?<br />
*A1: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*Q2: Is there some examples concerning system-modeling-layers of a thesis?<br />
*A2: Yes: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
<br />
*Q3: When will be held the next international conference?<br />
*A3: https://www.iksadinstitute.org/invitation<br />
<br />
*Q4: Which structure can be used for a thesis?<br />
*A4: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
<br />
*Q5: How to use MIAUWIKI as Reader?<br />
*A5: It is always possible to check the HISTORY-page of each MIAUWIKI-article (e.g., https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history), in order to see whether new impulses are existing or not...<br />
<br />
*Q6: Where can I see the last activities in frame of MIAUWIKI?<br />
*A6: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Speci%C3%A1lis:Friss_v%C3%A1ltoztat%C3%A1sok<br />
<br />
*Q7: Are subjective opinions of the author(s) part of the documentations (thesis)? <br />
*A7: NO! (Exception: Chapter about the motivations of the author(s) - https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure#Content)<br />
<br />
*Q8: Is it possible to work in team?<br />
*A8: YES! (But the thesis should always be a unique product of one single author.)<br />
<br />
*Q9: Is this course really lecture-less?<br />
*A9: Yes, we have to cooperate concerning real problems. The theoretical aspects will be integrated into the creation-processes.<br />
<br />
*Q10: What is the MOTTO of the BPROF-education?<br />
*A10: Learning by doing!<br />
<br />
*Q11: What is the most important keyword of the BPROF-education?<br />
*A11: Sovereignty = willingness for problem solving mostly alone and based on all sources but at first always through own interpretations<br />
<br />
*Q12: Is it possible to close a course sooner, than the official end of a semester?<br />
*A12: Yes!<br />
<br />
*Q13: ...<br />
*A13: ...<br />
<br />
==Personalized tasks/wiki-articles with system modeling challenges==<br />
<br />
===RISK INDEX FOR HOME-OFFICE-WORKERS===<br />
*Challange/problem/question: How can we build an objective index for risk-estimation in case of home-workers?<br />
*Annexes:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v1.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v2.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v3.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v4.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v5.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v6.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v7.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/oam_v8.xlsx<br />
<br />
**...<br />
**chatGPT-based approach incl. expert-based items: https://miau.my-x.hu/bprof/2024/tavasz/risk_index_for_home_workers_chatGPT_based_OAM_definition.docx<br />
<br />
===Online dietetic expert (ODE)===<br />
<br />
Background information: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
<br />
*How to model anti-discrimination? (Which cheese is better than the other one concerning dietetic benchmarks/expectations/recommendations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations (c.f. cheese of the year)<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert<br />
*How to model price/performance ratios? (Which product is worth consuming?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*How to optimize/model animal/human feed/food ratios? (Which mixture best covers the expectations?)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
*How to derive the top 'n' attribute with the highest impact e.g., for product price? (this challenge is part of the general problem about the price/performance-ratios)<br />
**Demo: XLSX based on random data (asap)<br />
***Version#1: OAM with raw data (ingredients %) = prima primissima award for cheese-variations concerning economic aspects (c.f. cheese of the year) / Y = price<br />
***Version#2: OAM with differences compared to the expectations coming from the dietetic expert / Y = price<br />
*...<br />
**Demo: ...<br />
<br />
===A bad (benchmarking) example and a better (good?) example for clarification of model-structures===<br />
*description of an innovative chat-bot-development in a massive journalistic way: https://miau.my-x.hu/miau/295/gpt_demo.docx<br />
**Conclusions: <br />
***it seems to be trivial, which inputs (given tokens) lead to what kind of outputs (expected token(s))<br />
***it is here and now still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
*description of a service having a payment policy and demo-views: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*chat-bot<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
**Conclusions: <br />
***it does not seem to be trivial, which inputs (e.g., sentences of employees?) lead to what kind of outputs (expected answers/reaction? - but about what kind of content? why?)<br />
***it is here and now also still not given: what is the process between inputs and outputs<br />
**KNUTH-principle: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*knuth<br />
***if somebody says, I do understand something, it is necessary to be capable producing a demo e.g. at least with random data or based on flow-charts, formulas, etc.<br />
<br />
===Expert system for fine-tuning IT-security systems (ES-FITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a1_c1.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a2_c2.docx <br />
*Negotiation phase Nr.1. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis02_a3_c3.docx <br />
*Demo for data-collection: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_2.xlsx<br />
*Demo for data analyses: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_email_phishing_risk_estimation_3.xlsx<br />
*Analogy: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy.xlsx<br />
*Average and/or sum vs. weighted solution: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/analogy_v2_v3.xlsx (but: why are all weights = 1?)<br />
*Can we have the same evaluation value in case of each object? - https://miau.my-x.hu/bprof/2023/same_evaluation_values.xlsx<br />
**Why the average ranks do not produce the sameness?<br />
**Why the optimized evaluation can produce the sameness?<br />
*Potential adaptation-challenges: <br />
**Who is the most risky employee/partner?<br />
**Which volume of damage (IT-risk) can be expected from an employee/partner based on their behavior statistics?<br />
*Conclusions:<br />
**it is important to be capable of cooperating with chatGPT: c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
**it is important to be capable of handling with optimization challenges (incl. weighting, scoring, anti-discrimination)<br />
**...<br />
<br />
===Necessity of a middle-ware for banks (NMB)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis03_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2):<br />
**HU: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl.docx<br />
**EN: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl_en.docx<br />
**EN2: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2.docx<br />
**EN3: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/FINANCE%20PROCESS%20AUTOMATION%20abstract_pl2%20(1).docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. - demo-XLS: https://miau.my-x.hu/miau/296/risk_index_naive_regression_coco.xlsx<br />
<br />
=== Automation of Incident Response Planning in IT Security (AIR-P-ITS)===<br />
*Negotiation phase Nr.1. (a1_c1): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a1_c1.docx<br />
*Negotiation phase Nr.2. (a2_c2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a2_c2.docx<br />
*Negotiation phase Nr.3. (a3_c3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a3_c3.docx<br />
*Negotiation phase Nr.4. (a4_c4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/thesis04_a4_c4.docx<br />
*Data-for-password-attack-models: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models.xlsx<br />
*XLSX (v2): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(2).xlsx<br />
*XLSX (v3): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(3).xlsx<br />
*XLSX (v4): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(4).xlsx<br />
*XLSX (v5): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/data_for_password_attack_models%20(5).xlsx<br />
*regression model: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/damages_regression.xlsx<br />
ADAPTATION CHALLENGE: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/adaptation_challenge.docx<br />
Adapted solution v1: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula.xlsx<br />
Expertise (with formula=model): https://miau.my-x.hu/bprof/2023/company_ideality_index_formula (2).xlsx<br />
Conclusions:<br />
*it is important to be capable of identifying OAMs (objects and attributes with real data - e.g., log-data) - (c.f. adaptation-challenge)<br />
**based on human intuitions (c.f. willingness, creativity, motivation, etc.)<br />
**and/or based on chatGPT (supporting OAM-definitions - c.f. https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx)<br />
*it is important to be capable of deriving data processing alternatives (depends on real goals)<br />
*it is important to be capable of automation of data collection and data processing (where algorithms are just planned in a proper way if chatGPT can also write codes)<br />
*...<br />
<br />
===Antivirus project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Key%20Features%20of%20mobile%20Anti-Virus%20and%20their%20specifications.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/antivirus_oam1.xlsx<br />
**We need a relevant question and an appropriate OAM for this question<br />
**e.g., Why can be used an object for free?<br />
**it means: we need the differences instead of the samenesses<br />
*The price/performance analyses let derive the conclusion: there are relevant attributes not given!<br />
<br />
===Health care project===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/health_consciousness.xlsx<br />
**The health-informatics has to handle with health statistics.<br />
**One of the most trivial challenges is the optimized aggregation of unique impacts.<br />
**The above-mentioned XLS-file presents examples, how to process statistics about health acitivities.<br />
*New data: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hlth_rs_tech_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/yth_educ_020__custom_5673119_spreadsheet.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/tsc00025__custom_5673081_page_spreadsheet.xlsx<br />
*More interpretations: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(1).docx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/healthcare%20(2).docx<br />
*Statistic-like OAM vs real OAM for modelling: <br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5685709_spreadsheet.xlsx<br />
*Pivot-solution for differences:<br />
**demo: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/random_like_balances.xlsx<br />
**Pivot table for derivation of differences: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/hrst_st_nsecsex2__custom_5732275_spreadsheet_v2.xlsx<br />
*New approach for futher adaptations:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/rd_eu.xlsx<br />
*Further activities:<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/health_index.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/bprof/2023/publication_basics.docx<br />
**Demo: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_en.php3?x=e080<br />
**Notices:<br />
***Each model-development should be documented with all details being needed for reproduction of each step.<br />
***There are needed:<br />
****file-name, sheet-name, range-information<br />
****argumentations for formulas<br />
<br />
===Log-analysis===<br />
*https://miau.my-x.hu/bprof/2023/log_analysis.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/log_analysis_wifi.xlsm<br />
<br />
===LINUX-bubble?!===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/299/linux.xlsx<br />
*Will=should we have new LINUX releases?<br />
<br />
===Detecting Vehicle Malfunctions using Acoustic Data and AI===<br />
*Demo:<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
*Abstract:<br />
**2023.III.20.: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/Detecting%20Vehicle%20Malfunctions%20using%20Acoustic%20Data%20and%20AI.docx<br />
**2023.III.21.: ...<br />
*Tasks:<br />
**Next step is an OAM based on the bearing-wear-documentation. <br />
**The first system model could be a new approach based on the available data. <br />
**A new approach is a new OAM + the question needing an answer based on the OAM.<br />
**A new OAM should have other objects and other attributes (incl other values) compared to the existing one (see doc and xls).<br />
**A new question can be concerned an estimation or forecast or evaluation or ...<br />
*Micro-projects (#1-2-3):<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
**The previous phase of the bearing-wear-project (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) derived already a lot of consistence layers.<br />
**A realistic/new goal could be: producing further consistence layers.<br />
**This can be achieved, if<br />
***the entire OAM will be segmented based on the life-cycle of the bearnings (ABCDEF)<br />
***each phase (ABCDEF) will be modelled incl. the average value for case#11<br />
***each estimation will be interpreted<br />
****based on the relationships between averages and estimations<br />
****based on the staircase functions (where a kind of massive homogentiy should be detected, because we observe quasi the same physical system)<br />
***These analytical steps could have been executed in a cooperative process, but it is also valuable if you want to be caapbe of reproducing of all these steps... <br />
***(Of course: there are further unlimited possibilities to create totally new analyses!)<br />
<br />
===NCM-project & Symmetry-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=l.v.radi<br />
*...<br />
<br />
===Hydrogen-project===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=hammerl<br />
*...<br />
<br />
===Robot-eye for kicker-talent-identification (REFKI)===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_abstract.docx (finetuning: ASAP)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/296/refki_demo.xlsx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.docx<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/starlight_v1.xlsx (asap)<br />
*...<br />
<br />
===Robot-citizen===<br />
*IT-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/robot_citizen.docx<br />
*"BIO"-view: https://miau.my-x.hu/miau/295/human_ethology_ecology_robotized.docx<br />
*OAM-based thinking with chatGPT: https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
===Integration of Google Trends time-series in different ways for self-check-mechanisms===<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/297/google_trends_data_integration_variations.xlsx <br />
**there is no transformation needed if the dominant object (SK) is the anchor for each CSV<br />
**if the anchor is not the dominant object (c.f. HU), then the necessary transformation may to lead to the same results<br />
*self-check-layers:<br />
**the dominant object have to have always the same data independent from the parallel available objects in the queries<br />
**the non-dominant-object-based calculation have to lead to the same results as in case of the dominant object (without transformation needs) <br />
***(where the sameness as such must be interpreted as a kind of approximation with potential +/-1 unit difference because of integer values of the CSV-files)<br />
*https://miau.my-x.hu/miau/287/tutorial_google_trends_5plus.xlsx <br />
**programming concepts<br />
Remarks: system models can be defined in different complexity levels (c.f. optimized estimation of risk-potentials based on raw data vs. checking/preparation of raw data)<br />
<br />
===...===<br />
*...<br />
<br />
=Other courses=<br />
*System-planning = e.g., logical, visual, etc. specifications about the planned software (modules) vs. System-modeling = e.g., knowledge representation modules (independent from software-realization)<br />
**Demo materials:<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/myx-free/ebalance/<br />
***demo: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF:2dm<br />
**Basic information:<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Planning<br />
***https://en.wikipedia.org/wiki/Business_systems_planning<br />
***https://computersciencewiki.org/index.php/System_planning<br />
*...<br />
=Annexes=<br />
Structure of MIAU-WIKI:<br />
*Discussion page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:System-modeling#How_will_a_grade_be_derived.3F<br />
*History-page: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=System-modeling&action=history<br />
Useful WIKI-articles in general:<br />
*Keywords and basic information (incl. further keywords having a hyperlink for an other WIKIPEDIA-article):<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Systems_modeling<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Model<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/System<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Principia_Ethica<br />
**..<br />
*Relevant IT-keywords:<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_representation_and_reasoning<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis<br />
**https://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system<br />
**Similarity analyses: https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf<br />
**...<br />
Parallel articles in MIAU-WIKI:<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis1<br />
*https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/BPROF_Thesis_Structure<br />
*...<br />
Recommended literature:<br />
*Worth reading: http://www.kevius.com/kazohinia/<br />
*...<br />
<br />
'''Evaluation of projects: https://miau.my-x.hu/bprof/2023/lectureless_education_evaluation_sheet.xlsx'''<br />
<br />
=Advanced levels=<br />
*Critical aspects of the potential star method: https://miau.my-x.hu/miau/297/AREA-BASED-ANTI-DISCRIMINATION-MODELS.xlsx<br />
*Alternative knowledge representations in case of balanced inputs: https://miau.my-x.hu/miau/296/joker2_for_biological_systems.docx<br />
*Lembas-bread-mathematics/economics: https://miau.my-x.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*lembas (c.f. https://miau.my-x.hu/myx-free/index.php3?x=e091)<br />
*Mathematics of the sustainability: <br />
**http://miau.my-x.hu/miau/101/mta_en.doc<br />
**https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=operationalism.of.s<br />
*Robot-deity: http://miau.my-x.hu/miau/197/robot_deity.doc<br />
*Mathematical backgrounds of the OAM-based thinking: https://miau.my-x.hu/miau/296/oam_max_selections.xlsx (c.f. complete sub-matrix)<br />
**https://communities.sas.com/t5/SAS-Communities-Library/Finding-a-complete-sub-matrix-aka-finding-maximal-bicliques/ta-p/285383<br />
<br />
CONCLUSIONS: https://miau.my-x.hu/miau/297/modelling_challenges_on_the_field_of_IT_security_based_on_AI.docx<br />
<br />
=Gamification phase=<br />
==1. game==<br />
*The first phase of the education can be seen as closed: System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling<br />
*The next phase is a kind of gamified phase where the Students can ask the lecturers like a chatbot (c.f. chatGPT). <br />
*The competence of asking is relevant because IT-experts have to be able to clarify e.g., the ways how their customers/partners think about the problems needig solutions.<br />
*The chatGPT is still not capable of delivering real solutions to real problems: c.f. <br />
**https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food-2.pdf + https://miau.my-x.hu/miau/298/ChatGPT-food.pdf<br />
**https://miau.my-x.hu/miau/297/Chat-GeePeeTee_vs_Pratchett-G-Pete_nr1.docx<br />
*Therefore human experts have to play the role of the chatbots here and now.<br />
*The first "game" will be presented in a way where we choose (quasi randomized) one of (y)our problems/solutions: e.g., System-modeling – Miau Wiki (my-x.hu) = https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
*The further steps can be followed from now on even here: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Gamification_phase<br />
*Please, follow the game and please, be active (play with us via emails:-)!<br />
<br />
Simulated conversation (where you have to be capable of playing both the role of the Student and the role of the "Chatbot":<br />
<br />
*Student#1: <br />
**There are data available about dynamic acustic characteristics concerning bearings: e.g., https://miau.my-x.hu/miau/280/degradation_path_01.xlsx<br />
**There are models available how to analyse them: e.g., https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear<br />
**Please, deliver an alternative analysis based on the same data for the same question/problem!<br />
*"Chatbot"#1:<br />
**Sure, I will deliver you a parallel model.<br />
**Here you go: https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx<br />
***The short descriptions can be read in the XLSX-file and here (see chapter "micro-project"): https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Detecting_Vehicle_Malfunctions_using_Acoustic_Data_and_AI<br />
<br />
<br />
*Student#2: <br />
*Please, help me to interpret your solution! <br />
*Why your solution can be seen as a parallel solution?<br />
*"Chatbot"#2: <br />
*You have defined a dataset and a solution (see your own question before).<br />
*I have calculated a new solution based on the same data (as you asked me) and for the same analytical goal (as you asked me).<br />
<br />
<br />
*Student#3: <br />
**What is the common goal of the modelling in my documents and in your solution?<br />
*"Chatbot"#3:<br />
*The common goal/question/problem is: <br />
*How to derive an OAM-oriented models (an estimation-sets) <br />
*for different phases of different bearnings (as objects) <br />
*based on different (in the basic documentations pre-definied) acoustic attributes <br />
*in order to calculate a time-value (c.f. forecasting value) needed for a bearing to achieve a given level of noises.<br />
<br />
#1-2-3 can be seen as a kind of initializing step. From now on (#4-5-6-7-8-...), real Students can formulate own questions:<br />
<br />
*Student#4: <br />
**What do you mean about OAM-oriented models?<br />
*"Chatbot"#4:<br />
**OAM = object-attribute-matrix is the structural core of the modelling here and now.<br />
**In our case:<br />
***objects are the different bearnings and their life-periodes/intervals/units<br />
***attributes are different characteristics of the measured noises (Xi) and the time needed to achieve a given noise-level<br />
**There are two types of attributes:<br />
**X-attributes: so-called independent variables<br />
**Y-attribute(s): the time needed to achieve a given noise-level, as the dependent variable<br />
**The Xi-attributes must have directions: based on <br />
***the-more-the-more and/or<br />
***the more-the-less principle (c.f. ceteris paribus expectations).<br />
**Theoretically, each problem may be transformed into (different) OAMs! (c.f. GPS = general problem solving)<br />
<br />
<br />
*Student#5: <br />
**What means the expression of ceteri paribus?<br />
*"Chatbot"#5:<br />
**Ceteris paribus does mean Ceteris paribus or caeteris paribus ( New Latin: [ˈse.tɛ.ris ˈpa.ri.bus]) is a Latin phrase meaning "other things equal"; English translations of the phrase include " all other things being equal " or " other things held constant " or " all else unchanged ". Ceteris paribus - Wikipedia (en.wikipedia.org/wiki/Ceteris_paribus)<br />
**In case of system modelling challenges, the expression of ceteris paribus highlights that between the attributes (Xi and/or Y) the relationships should always be checked, controlled, monitored, ruled, influenced in order to be capable of understanding complex knowledge representations forms (like neural networks, staircase functions, fuzzy systems, etc.).<br />
<br />
<br />
*Student#6: <br />
**What is a staircase function?<br />
*"Chatbot"#6:<br />
**A staircase function is a more complex knowledge representation than a regression model where an attribute has only one single parameter ("a") (c.f. y=a*x+b) - it means instead of "a" in a regression function, a staircase function is using a function where the X axis is the set of the ranks of the well-known input-values concerning the observed attribute and the Y-axis is the parameter value for each ranking level where these parameter-values may be substituted through the same value in case of more input levels.<br />
<br />
<br />
*Student#7:<br />
**Why exactly these objects (bearings*time) are predefined?<br />
*"Chatbot"#7:<br />
**The object-building is mostly an arbitrary process. The modell developer has to ensure defnining as many objects as possible. <br />
**There are data about just a few bearings.<br />
**Therefore, the bearing's life-cycle shouls/can/must be divided into time-intervals in order to have more objects concerning one single bearing.<br />
<br />
<br />
*Student#9: <br />
**What is the difference between the two models?<br />
*"Chatbot"#9:<br />
**The first model (https://miau.my-x.hu/miau2009/index.php3?x=e0&string=bearing.wear) defined one single OAM with 10*6 objects (10 bearings and 6 time-intervalls).<br />
**The second (alternative/parallel) model (https://miau.my-x.hu/miau/299/bearing_abcdef.xlsx) defined 6 OAM (based on the different time-intervals) with 10 learning (+ with the 11th = testing) objects.<br />
<br />
<br />
*Student#10:<br />
**What is the common in the two models?<br />
*"Chatbot"#10:<br />
**The similarity analysis (https://miau.my-x.hu/miau/196/My-X%20Team_A5%20fuzet_EN_jav.pdf) is the background/basic of the two models.<br />
**Similarity analysis is a kind of GPS (General Problem Solving approach).<br />
**Similarity analysis is an OAM-based logic with optimization characteristics.<br />
<br />
<br />
*Student#11:<br />
*"Chatbot"#11:<br />
<br />
<br />
*Student#12:<br />
*"Chatbot"#12:<br />
<br />
<br />
*Student#13:<br />
*"Chatbot"#13:<br />
<br />
<br />
*Student#14:<br />
*"Chatbot"#14:<br />
<br />
<br />
*Student#15:<br />
*"Chatbot"#15:<br />
<br />
<br />
*Student#16:<br />
*"Chatbot"#16:<br />
<br />
==2. game==<br />
<br />
Please, choose a new sub-chapter: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/System-modeling#Personalized_tasks.2Fwiki-articles_with_system_modeling_challenges<br />
And please, create a new conversation!</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83511MI-felmeres2024-02-24T14:04:55Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1* (#9 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (#4 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83510MI-felmeres2024-02-24T13:54:32Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa1° (#8 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (#4 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83509MI-felmeres2024-02-24T13:47:58Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Oa8° (#7 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (#4 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83508MI-felmeres2024-02-24T13:38:54Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (#4 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Hi8* (#6 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83507MI-felmeres2024-02-24T13:37:42Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (#4 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (#5 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83506MI-felmeres2024-02-24T13:37:22Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (#3 neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83505MI-felmeres2024-02-24T13:37:03Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1* (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83504MI-felmeres2024-02-24T13:36:31Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1*<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83503MI-felmeres2024-02-24T13:29:29Z<p>Pitlik: /* ATTITŰD */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
Vállalások:<br />
*Ha1°<br />
<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1*<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83502MI-felmeres2024-02-24T13:27:54Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
***<br />
***<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Megjegyzés (rokonok):<br />
***pl. Ht1°<br />
***pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
**Problémák:<br />
***...<br />
*Hi1*<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83501MI-felmeres2024-02-24T13:25:31Z<p>Pitlik: /* Feladat */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Default fókusz: chatGPT (de elvileg min. annyi egyedi fókusz, ahány 4-dimenziós kód, vagyis min. 24, vagy több)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
***<br />
***<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Megjegyzés (rokonok):<br />
**pl. Ht1°<br />
**pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83500MI-felmeres2024-02-24T13:24:25Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
***<br />
***<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
*Megjegyzés (rokonok):<br />
**pl. Ht1°<br />
**pl. Oi1° (bármilyen 1 kódelemben való eltérés egy fajta rokonság)<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83499MI-felmeres2024-02-24T13:17:25Z<p>Pitlik: /* IGÉNY */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
***<br />
***<br />
==IGÉNY==<br />
Vállalások:<br />
*Hi1° (neptunkód, vagy anonim Hallgató)<br />
**Példa: <br />
**...<br />
<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlikhttps://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=MI-felmeres&diff=83498MI-felmeres2024-02-24T13:12:53Z<p>Pitlik: /* Feladat */</p>
<hr />
<div>=Projektszabályzatok=<br />
==WIKI-szerkesztés elvei==<br />
==Más feladatába való beleszerkesztés elvei==<br />
<br />
=Feladat=<br />
*Leírás: "...'''belső felmérést indítunk az AI-val kapcsolatos hallgatói (H) és oktatói (O) tudásról(t), attitűdről (a), igényekről (i)'''..." (forrás: vezetői utasítás)<br />
*Kommentár: (H;O)*(t;a;i)*(személyes vs. általános tapasztalat)*(egy-kérdéses=szabadszöveges vs. több-kérdéses=zárt-kérdéses) =>2*3*2*2=24 (Jelmagyarázat: személyes=1; általános=8 / szabadszöveg=*; zártkérdések=°)<br />
*Elvárás: felmérés-tervezési dokumentáció készítése<br />
<br />
==TUDÁS==<br />
<br />
*Kérdések:<br />
**Mit tekintünk tudásnak?<br />
**Mit/hogyan lehet mérni?<br />
**Vitalap: https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php/Vita:MI-felmeres<br />
***szabadszöveges vs. opció-listás kérdések<br />
***konzisztens vs. inkonzisztens eredmények (diagnózisok)<br />
***diagnózisok és terápiák<br />
<br />
**Példa: Dimenzió1<br />
***lexikális<br />
****offline<br />
****online<br />
*****chatGPT<br />
*****egyéb<br />
***tapasztalat-alapú<br />
****személyes <br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán személyes tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásait!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#1''' azaz Ht1°:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
****másoknál látott<br />
*****Egy-kérdéses, <br />
*****szabadszöveges és/vagy zárt kérdéses/kérdőíves<br />
*****Google-Forms megoldás<br />
*****Kérdés: '''Kérem, legyen szíves ... karakterben kifejteni az oktatás kapcsán mások esetében látott/hallott/... tapasztalatként rendelkezésére álló mesterséges intelligencia alkalmazásokat!'''<br />
*****Kérdőív: ....(URL)....<br />
*****Kiértékelési útmutató ('''#2''' azaz Ht1*:neptunkód, ha a szerző nem akar anonim maradni)...<br />
<br />
**Példa: Dimenzió2<br />
***friss<br />
***archív<br />
<br />
==ATTITŰD==<br />
***<br />
***<br />
==IGÉNY==<br />
***<br />
***<br />
==Határidő==<br />
<br />
=Résztvevők=<br />
*Anonim szerkesztők száma:...<br />
*Nevesítést felvállaló szerkesztők és feladataik: <br />
**... / ...<br />
**... / ...<br />
*Felelősszerkesztő(k) és feladataik: <br />
**PL / minőségbiztosítás > strukturálás / korrektúrák / időmenedzsment / ... <br />
**...<br />
=Felmérés céljai=<br />
*Önigazolás<br />
**már meghozott döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Bizonyítási folyamat/humán-etológiai kísérlet(ek):<br />
*****Kérdések:<br />
******"Mi az ERP"?<br />
******...<br />
*****Kezelések:<br />
******placebo: Google-keresést használók (én adom meg a keresési kifejezést, én döntöm el, mi értékes találat, én tárom fel a tényleges választ a mindenkori kérdésre)<br />
******kezelés: akik használták is azt, amit szabad (prompt-mérnök: keresési kifejezés + cél + hogyan)<br />
******kontroll-csoport: akik nem használták azt, amit szabad lett volna (vagy tudják a választ fejből/kitalálva, vagy nem)<br />
*****Kiértékelés:<br />
******diagnózis: statisztikai szignifikancia<br />
******terápia:<br />
*******merev határértékű <br />
*******MI-alapú dinamikus határérték-becslés a keretfeltételek függvényében<br />
**tervezett döntés (vizsgaszabályzat)<br />
***Szabad-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
***Kötelező-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Hangulatmérés (tényleges '''kérdőív''' és/vagy interjú<--"kezelés"):<br />
*****Egyetért-e: Szabadjon-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? ('''igen'''/nem)<br />
*****Egyetért-e: Kötelező legyen-e használni a Hallgatóknak a chatGPT-t? (igen/'''nem''')<br />
****Kiértékelés:<br />
*****Konzisztencia-vizsgálat (diagnózis):<br />
******inkonzisztencia!: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség IGEN akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség NEM akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
******konzisztencia: A többség IGEN akarja, hogy szabadjon ÉS a többség NEM akarja, hogy kötelező legyen!<br />
*****Terápia:<br />
******NEM-IGEN: új mérés (a kérdések finomhangolása)<br />
******IGEN-IGEN: döntés = bevezetés azonnal <br />
******NEM-NEM: pl. ellenőrző mérés, pl. mi a használat aránya? <--miért is? (új tervezett döntési helyzet, hiszen, ha sokan használják, de senki nem akarja, az nem inkonzisztencia?-->új mérés/finomhangolás)<br />
******IGEN-NEM: döntés = bevezetés azonnal<br />
<br />
*Fejlesztés<br />
<br />
=...=<br />
=...=<br />
=...=</div>Pitlik