Étkezési javaslat automatizált generálása táplálkozási és életmód-tanácsadó rendszerhez
|
|
- Renáta Horváth
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Étkezési javaslat automatizált generálása táplálkozási és életmód-tanácsadó rendszerhez Gaál Balázs, Vassányi István, Dr. Kozmann György, Veszprémi Egyetem A dolgozat egy automatizált menügeneráló modul elsô eredményeit és felhasználhatóságát mutatja be, kitérve alkalmazásának módjára, opcióira. A menügeneráló program a Cordelia webes felületû kardiovaszkuláris rizikóelemzô és életmód-tanácsadó rendszerbe épül, melynek célja ezen betegségek kockázatának csökkentése. A modul elsôdleges célja az egészségmegôrzést segítô mennyiségi és összetételi szempontból helyes táplálkozási rend kialakítása. A rendszerrel a különbözô patológiás esetek járulékos követelményei is elvileg teljesíthetôk, de ennek részletes kidolgozására késôbb kerül sor. Kihasználva a fejlett információs technológiák nagy számítási teljesítményében és tárolási kapacitásában rejlô lehetôségeket, a modul egy hétre szóló táplálkozási javaslat automatizált generálását teszi lehetôvé, genetikus algoritmusokat, továbbá eset és tudás alapú következtetést alkalmazva. BEVEZETÉS A számítógéppel segített menügenerálás az 1960-as évek óta témája kutatásoknak [1]. Mind a mai napig azonban az ember kivétel nélkül jobb eredményeket ér el, mint az automatizált módszerek. Ennek oka a feladat bonyolultsága. Harminc perc és három óra közé tehetô az idô, mely egy tápanyagszakértônek szükséges egy napi menüterv elkészítéséhez. Több tucat tápanyagot tartalmazó ételek ezres számosságú halmazából kell összeállítani a javaslatot, mely kivitelezése az összetevôk mennyiségére szabott korlátok számának növekedésével egyre nehezedik. Egy ös tanulmány szerint, szakértôk által készített és közzétett javaslatok sem felelnek meg minden tápanyag-összetevôre vonatkozó korlátozásnak [2]. Jó heti javaslat készítéséhez három dolognak kell egyszerre teljesülnie. Elsôként meg kell felelni a tápanyagok összetevôinek mennyiségére (pl. fehérje, szénhidrát, só), és egyéb, a felhasznált tápanyagok típusából következô kvantitatív változókra (pl. gabonatartalom, hústartalom) adott numerikus korlátoknak. Másodszor a generált javaslatnak étkezéseken, napokon, és egy héten belül is harmonizálnia kell, ami alatt az ismétlôdô, egymáshoz nem társítható ételek kiszûrését értjük. Harmadszorra pedig, amennyiben a helyes táplálék-összetételt egy hoszszabb idôben vett átlagként kívánjuk elérni, az aktuális menü kialakításánál figyelembe kell venni az optimalizálandó idôszak korábbi napjain készített javaslatokat is. Ezek tükrében az aktuális numerikus korlátokat úgy kell megválasztani, hogy a jelenlegi és a korábbi generálások kvantitatív értékeinek mindenkori átlagai a felhasználó számára optimális mennyiségekhez konvergáljanak. Az ajánlat receptjeinek olyanoknak kell lenniük, melyeket a felhasználó nem fogyasztott az elmúlt napokon, héten. Az eddigi automatizált módszerek a megoldás jóságát az elsô két pont tükrében mérték. Egy a mindennapjainkban használható életmód-tanácsadó rendszernek a fentiek mellett figyelmet kell szentelnie a javaslatok következetességének, a generált étkezések változatosságának, színességének elérésére. Tekintettel arra, hogy a modern életvitel a táplálkozás szempontjából számos kikerülhetetlen kötöttséget tartalmaz, a reálisan teljesíthetô egészségmegôrzô táplálkozásnál a hangsúlyt, a tápanyagösszetevôk mennyiségére szabott korlátok egy napon belüli szoros tartása helyett, inkább a heti, vagy hónapos intervallumban számított értékek kívánt szintre állítására kell helyezni. ELVÁRÁSOK A MENÜGENERÁLÓ MODULTÓL Az internetes felületû Cordelia életmód-tanácsadó rendszer részeként mûködô menügenerálás célja elsôsorban személyre szabott heti étkezési terv készítése. A tipikusan életmód betegségek rizikójának csökkentéséhez a személyre szóló javaslaton kívül elengedhetetlen a páciens komplex nyomon követése, táplálkozásának és fizikai aktivitásának figyelemmel kísérése. Az Internet az a közeg, mely ehhez megfelelô kényelmet és funkcionalitást biztosít. A népegészségügyi mutatók javítása érdekében jelenleg az elsôdleges cél az egészségmegôrzést segítô táplálkozási rend kialakítása, azonban a rendszer egy késôbbi fázisban bôvíthetô a különbözô patológiás esetekhez szükséges funkciókkal. A használhatóság érdekében biztosítani kell, hogy a felhasználó interaktív korrekciókat hajthasson végre az elkészített javaslaton, meg kell engedni, hogy az életformájából adódó tényezôket integrálja a táplálkozási tervébe. (pl. ha a felhasználó a hét öt munkanapján menzán étkezik, lehetôséget kell adni a menütervének folyamatos korrigálására, a nem szabadon választott ebédek utólagos bevitelét követôen). A rendszer a változást eladminisztrálja és a hét hátralevô részére szóló javaslatot módosítja, ha kell. Lehetôséget kell adni a fizikai aktivitás mértékének meghatározására, változtatására, és a terv ennek alapján történô rugalmas módosítására is. 51
2 ADATMODELL, ADATTÖRZS A menügeneráláshoz használt tápanyag és recepttörzs adatbázis egy Quadro Byte termék, melyet Magyarországon több helyen alkalmaznak étrendek, menük összeállítására. A rendszer naprakészsége érdekében az adatok aktualizálása fontos szempont, mirôl a jövôben a forgalmazó által készített frissítések gondoskodnak. Az adatállomány tartalmazza az ismertebb magyar recepteket, azok tápanyagtartalmát, és a tápanyagok energia-, fehérje-, hamu-, nyersrost-, só-, szénhidrát-, víz- és zsírtartalmát. A menügenerálási modul adatmodellje úgy lett kialakítva, hogy a felhasznált adattörzstôl független, a késôbbiekben új adatokkal bôvíthetô legyen. A táplálkozási javaslat generálása tehát nem függ a tápanyag és recept adatbázistól, amely a rendszer nagyfokú modularitását, nemzetköziségét biztosítja. Saját felfogásunk szerint az általunk létrehozott mintarendszer fô értékét a metodikai lehetôségek kidolgozása jelentette. A GENERÁLÁS FOLYAMATA A menügenerálás csatlakozik a Cordelia más szolgáltatásaihoz (rizikóelemzés, különös tekintettel a kardiovaszkuláris betegségekre prediszponáló állapotokra). Ehhez az adatgyûjtés kérdôíves technikával történik [3, 4]. A kérdôíveket az analízis során feldolgozzuk, amibôl a táplálkozás szempontjából világossá válik az energia-bevitel normális vagy kóros mennyisége és a táplálék összetételének helyes vagy helytelen volta. A kiértékelés jelenleg a táplálkozás makrokomponenseire (energia-, fehérje-, hamu-, nyersrost-, só-, szénhidrát-, víz-, zsírtartalom) vonatkozik, a döntéseknél pedig a táplálkozási piramisban foglalt kívánatos arányokból indul ki. A felhasználó részére optimális tápanyagértékek, ezek alsó és felsô korlátainak meghatározása a felhasználó súlyából, nemébôl, fizikai aktivitásából, esetleges betegségeibôl és szokásaiból, valamint a táplálkozási szakértôk által alkalmazott szabályok alapján történik. A modul bemeneti értékei, amelyek a kívánt menü tápanyagtartalmáról és összetételérôl hordoznak információt, egy hetes intervallumra vonatkoznak. A végeredmény egy konkrét, egy hétre szóló táplálkozási javaslat, felsorolva az étkezések összeállítását, az ételek pontos mennyiségét. A generálás egy lehetséges folyamata az 1. ábrán látható. A felhasználó megadhatja (1. folyamat) a számára problémát okozó komponenseket (pl. tejtermékek, sertéshús, uborka), és a kívánt javaslattípust (pl. diétás javaslat). A rendszer idôben párhuzamosan (1. folyamat) használható, (pl. egy orvos egy célcsoport részére kér javaslatot, amelyben a szénhidrát tartalmát alulról és felülrôl, a zsírtartalom értékét csak felülrôl korlátozza). A szerver a beérkezô kérelmeket párhuzamosan dolgozza fel (2. folyamat), a kitöltött kérdôív, a dietetikus szakértôk által feltöltött adatbázis segítségével pontos korlátokat ad a tápanyag-összetevôkre, és meghatározza azoknak optimális mennyiségét is. Ezek után a pontos numerikus korlátokkal konfiguráljuk az intelligens generáló modult (3. folyamat). A generált javaslatot a felhasználó a monitoron olvashatja (4. folyamat), vagy elektronikus úton (4. folyamat) a csoportot kezelô orvos kapja meg. GENETIKUS ALGORITMUS A LEGJOBB JAVASLAT MEGTALÁLÁSÁHOZ A probléma nehézségét az adja, hogy nem tudunk egy félig elkészített javaslatot értékelni (például a hétvégére vonatkozó napi tervek még nem állnak rendelkezésre, ezért nem tudunk véleményt mondani az egy hétre szóló javaslatról), ezért egy kezdeti javaslat fokozatos javítását kell elvégezni. A rendszer minden egyes javaslatot osztályoz, figyelembe véve kvantitatív értékeinek az optimálistól való eltérését és komponenseinek harmóniáját. Minél közelebb esik a tápanyag-összetevôk értéke az optimálishoz, és minél harmonikusabb az összeállítás, annál jobb osztályzatot kap. A javaslat összetételének harmóniájára a dietetikus szakértôk által megfogalmazott szabályok alapján következtet a rendszer. A kezdeti terv eset-alapú következtetéssel kerül feltöltésre, korábbi, hasonló céllal készült javaslatok felhasználásával. Az iterációs javítás osztályzás feladat megoldása genetikus algoritmussal (GA) történik. A GA-ok véletlen keresôalgoritmusok, amelyek egy, a keresési tér részhalmazát lefedô populációt alkotó egyedi megoldások kollektív tanulási folyamatán alapszanak [5]. Az algoritmus iterációi során minden egyedi megoldás osztályzatot kap. A populáció (az egyedi megoldások halmaza, adott esetben például lehetséges ebédek halmaza) következô generációjába a legrosszabb osztályzatú egyedi megoldás helyére nagy eséllyel jobb osztályzatú egyedi megoldások különbözô operátorokkal kapott leszármazottjai kerülnek. Ilyen operátorok, a keresztezés és a mutáció, melyek két egyedi megoldás tulajdonságait felcserélik, illetve véletlenül változtatják meg azokat (mutációval véletlenszerûen megváltoztatható egy ebéd feltétje, keresztezéssel felcserélhetô két ebéd körete). OSZD MEG ÉS URALKODJ! 1. ábra A Cordelia életmód- és táplálkozás-tanácsadó rendszerbe integrált heti étkezéstervet generáló modul mûködésének folyamatterve A GA szempontjából az egész heti javaslatot tekinthetjük egyetlen egyedi megoldásnak. A problémát azonban érde- 52
3 mes részekre, elemi megoldások halmazára bontani. Egy heti menü hét nap öt étkezésébôl épül fel. Az étkezéseket tekintve elemi megoldásnak, a problémát, úgymond oszd meg és uralkodj módon több egymásra épülô részfeladatra bontjuk. A heti étkezéstervet készítô folyamat irányítja a napi étkezéstervet készítô folyamatokat, és felhasználja azok eredményeit. Egy napi étkezésért felelôs folyamat irányítja az egy napon belüli étkezésekért felelôs folyamatokat, felhasználva azok megoldásait. E hierarchikus rendszer minden szintjének folyamatai megegyezô szerkezetû GA-t alkalmaznak (2. ábra). Az étkezések típusainak sokfélesége miatt szükséges volt egy absztrakt GA és adatszerkezet kialakítása, mely végtelen számú különbözô étkezés-, napi terv, és heti tervtípus tárolását teszi lehetôvé. Ennek lehetôsége modulárissá, széles körben alkalmazhatóvá teszi a rendszert. Egy átlagos ebéd levesbôl, feltétbôl, köretbôl, ivólébôl és kiegészítôbôl áll, mely szerkezet nehézkessé teszi olyan ebéd tervezését, melyhez két feltét, és két kiegészítô tartozik. Egy megszokott napi étkezés reggelibôl, tízóraiból, ebédbôl, uzsonnából és vacsorából áll. Egy ilyen szerkezetben nem lehetséges nem szokványos, például villás reggelis napi étkezések generálása. Az absztrakt GA szerkezet célja a különbözô heti terv-, napi terv-, étkezéstípus egységes kezelhetôsége. Egységesen megoldásnak hívjuk azt a tervezendô dolgot, melyre GA-tól várunk javaslatot. Megoldás lehet egy heti táplálkozási terv, egy napi táplálkozási terv, egy étkezés. A megoldást meghatározza attribútumainak száma és azok lehetséges értékei, melyek más problémák megoldásai (egy napi táplálkozási tervnek 5 attribútuma van, melyek lehetséges értékei rendre reggeli, tízórai, ebéd, uzsonna és vacsora megoldás). 3. ábra A lehetséges értékek halmazszerû tárolása 2. ábra Az oszd meg és uralkodj szerkezetben felépülô hierarchikus modell A szerver számítógépen párhuzamosan futó folyamatokat egy globális osztályozó függvény kapcsolja össze. A hierarchia bármely szintjén elhelyezkedô folyamatban bekövetkezett változás (új, az eddiginél jobb egyedi megoldás találása) megváltoztathatja a többi folyamat értékelési szempontját. Az ily módon párhuzamosított számítási folyamatot koevolúciós genetikus algoritmus rendszernek nevezzük. A 2. ábra példáján bemutatva, a feltétekre megállapított optimális zsírtartalom csökkeni fog, ha az ebéd, vagy a napi étkezésterv osztályzatán egy magasabb zsírtartalmú leves választásával javítottunk. Ennek célja, az ebéd zsírtartalmának optimális megadása. Az attribútumok által felvehetô lehetséges értékek a 3. ábrán látható szerkezetben kerül tárolásra. Amennyiben egy attribútum lehetséges értékeit a hús halmazból veheti fel, akkor mind a fehér, mind a vörös részhalmaz értékeit felveheti. A lehetséges értékek e halmazszerû tárolása megkönnyíti a táplálkozási terv harmóniájához szükséges szabályok megfogalmazását. Minden egyes ételpárosításhoz rendelt szabály helyett elegendô a lehetséges érték halmazok párosításához rendelni azokat (pl. piros köret piros levessel nem adható, hideg vacsora nem adható villás reggelivel egy napon belül). EREDMÉNYEK, TOVÁBBI FELADATOK Egy genetikus algoritmusokon alapuló intelligens rendszer került kialakításra, mely lehetôséget nyújt konkrét táplálkozási javaslatok automatizált generálására. A kutatás során a genetikus módszer kimerítô vizsgálata kimutatta annak a menügenerálási feladat megoldásában való alkalmazhatóságát [6, 7]. MEGOLDÁS ATTRIBÚTUM LEHETSÉGES ÉRTÉK SZERKEZET 4. ábra A menügeneráló algoritmus futási ideje és jósága különbözô konfigurációk mellett. Minden egyes pont egy futtatásnak felel meg A 4. ábrán látható pontok egy-egy étkezés generálás végeredményének legjobb egyedi megoldását ábrázolják. Az osztályzat (a generált legjobb étkezés osztályzata, minél rosszabb egy megoldás, annál kisebb az osztályzata, az elméletileg legjobb, a korlátoknak és a harmónia követelményeinek tökéletesen megfelelô megoldás 0-ás osztályzatot kap) és az idô (a folyamat futási ideje) mért értékek. Az al- 53
4 goritmus futási ideje a különbözô GA konfigurációs paraméterek értékeitôl függött. A változók a generáció szám (a folyamat megadott iteráció számig futott), a populáció mérete (a GA egyedi megoldásainak a száma egy iterációs cikluson belül), a keresztezési valószínûség és a mutációs valószínûségek voltak. A megnyugtató eredmény az, hogy sok jó egyedi megoldás generálásához viszonylag rövid idôre volt szükség. A rendszerben rejlô lehetôséget az mutatja, hogy a futtatások nagy része rövid idô alatt is talál jó egyedi megoldást, mely jól látható az idô-osztályzat ábrán (4. ábra). Létrejött egy tápanyagérték-összetevô szempontból helyes étkezéseket generáló, a generálási módszer vizsgálatát segítô mintarendszer. A program grafikus felületen teszi lehetôvé az étkezési terv elkészítéséhez felhasznált GA konfigurálását, tesztelését. 5. ábra Részlet a tesztprogram grafikus felületébôl, amelyen a memóriában tárolt objektumszerkezet és a GA populációjának állapota látható faszerkezetben A 5. ábrán, az a1-es mezôben láthatjuk a memóriában található objektumszerkezetet, amely a receptekbôl és az azokat felépítô tápanyagokból áll. Az a2-es mezôben a populáció aktuális állapotát tekinthetjük meg. Az elemek osztályozó függvény szerinti osztályzatuk alapján vannak sorba rendezve, így a legelsô eleme a listának az aktuálisan legjobb egyedi megoldása a populációnak. A fastruktúra legfelsô szintjén az objektív (osztályozó függvény szerinti) és a fitnesz (egy léptékezési módszer szerint módosított) osztályzatokat láthatjuk. A következô szinten az egyedi megoldást felépítô recepteket találjuk. A harmadik szinten 2 elemet, a paraméterek és receptek pontokat találjuk. A paraméterek ágon találhatjuk a recept tulajdonságait (energia, fehérje, stb....), a receptek ágon pedig megtekinthetjük a receptet összetevô tápanyagokat. Az ábrán azt láthatjuk, hogy a generálás aktuális állapotában a legjobb egyed körete konzervbôl készült zöldbabfôzelék-püré, feltétje stefánia marhasült, a leves diétás, rántott. Láthatjuk még a zöldbabfôzelékpüré paramétereit (energiatartalom, fehérjetartalom stb.) és a receptet meghatározó tápanyag-összetevô értékeket (olaj, tejföl, liszt stb.). 6. ábra Részlet a program grafikus felületébôl. Az osztályozó függvény paramétereinek konfigurációs mezôje, étkezés típus konfiguráció A 6. ábrán, az a8-as mezôben látható beviteli mezôk és rádió gombok segítségével konfigurálhatjuk az osztályozó függvényt, mely minden egyedi megoldás értékeléséért felelôs. A tápanyag-összetevôk 100 személyes adagra vonatkoznak, ugyanis az adatbázis ilyen értékeket tárol, a szakértôk ezekkel számolnak. Az energia érték mértékegysége kjban, a többi tápanyag-összetevôé grammban adható meg. Az a9-es mezôben az étkezés típusát választhatjuk meg, az a10-ben az algoritmus futási idejét láthatjuk másodpercben. A tesztprogram mellett kialakításra került a használandó adatszerkezet, melyet feltöltöttünk a Quadro Byte adatbázis receptjeivel és tápanyagaival. A késôbbiekben a receptek és tápanyagok halmaza egyéb forrásból is bôvülhet. A dietetikus szakértôk számára, a javaslatok harmóniájáért felelôs szabályok szerkesztésének, adminisztrálásának segítéséhez webes felületû grafikus felhasználói program készül. Jelenleg implementálási fázisban van az absztrakt GA szerkezetet futtató intelligens modul és a menügenerálást teljes egészében a Cordelia szerkezetébe integráló keretrendszer. KITEKINTÉS A bemutatott módszerrel legjobban összevethetô kísérlet Kyung-shik Shin koreai professzor munkája [8], amelyben egy kollégium menzája számára generált kellôen változatos, költségkímélô és egészséges étrendet. A feladatot az Evolver [9] kereskedelmi szoftver segítségével oldotta meg, amely a korlátozás kielégítési és optimalizálási problémák megoldásához genetikus algoritmusokat használ. Az Ohio Egyetemen fejlesztett CAMP [10] esetalapú következtetést használ napi menük generálásához. Az esetalapú következtetés lényege, hogy új problémák megoldásához, illetve új esetek értelmezéséhez már korábban feldolgozott eseteket eltárol, s ha ezek között az újonnan megoldandó problémához bizonyos szempontok szerint hasonlót talál, akkor azt adaptálva állítja elô a megoldást. A Veszprémi Egyetemen fejlesztett modul a fenti rendszerekben felhasznált mesterséges intelligenciai módszerek mindegyikét alkalmazza, újdonságát ezek ötvözése, az egy 54
5 hétre történô automatikus, on-line generálás, és a nyomon követés lehetôsége adja. Az automatizált menügenerálás jelentôsége abban rejlik, hogy kapacitása csak a felhasznált technológiai infrastruktúrától függ (egy mai átlagos személyi számítógéppel másodperces nagyságrendû idôbe telik egy étkezés generálása). Az automatizált módszer sok tekintetben segítheti a táplálkozás szakértôket (egy gép által tervezett menüt felhasználhatnak, módosíthatják ahelyett, hogy maguk terveznék a teljes javaslatot), bizonyos területeken kiválthatja munkájukat. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS A kutatás az NKFP OM 2/052/2001 sz. projekt keretében történt. IRODALOMJEGYZÉK [1] Balintfy, J. L.: Menu Planning by Computer, Communications of the ACM, vol. 7, no. 4, pp , April, 1964 [2] Dollahite, J., D. Franklin, R. McNew: Problems encountered in meeting the recommended dietary allowances for menus designed according to the dietary guidelines for Americans., Journal of the American Dietetic Association, 1995 [3] Balázs G., Drozdik B., Jókuthy A. és Kozmann Gy.: Információs rendszer egészségmegôrzésre, rizikóbecslésre és távmonitorozásra, Informatika és Menedzsment az Egészségügyben, szeptember [4] D.E. Goldberg: Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, 1989 [5] Gaál B.: Intelligens menügenerálás táplálkozási tanácsadó rendszerhez, OTDK dolgozat, 2003 [6] Gaál, B., Vassányi I., Kozmann Gy.: Automated Planning of Weekly Menus for Personalized Cardiovascular Risk Counselling, MIE megjelenésben, 2003 [7] Kyung-shik Shin: A Meal Plan Support System Using Genetic Algorithm Technique, 1999 [8] [9] C.R. Marling, G.J. Petot, L.S. Sterling: Integrating casebased and rule-based reasoning to meet multiple design constraints, Computational Intelligence, Volume 15, Number 3, 1999 A SZERZÔK BEMUTATÁSA Gaál Balázs Jelenleg a Veszprémi Egyetem ötödéves mûszaki informatika szakos hallgatója. Diplomamunkáját az Információs Rendszerek Tanszéken automatizált menügenerálás témájában készíti. A évi Intézményi TDK versenyen 3. helyezést ért el, dolgozatát OTDK versenyre nevezték. Hallgatói munkája során részt vesz a Költség-hatékony egészségmegôrzés és gyógyítás információtechnológiai módszerekkel NKFP projekt 1. részfeladatában (Internet bázisú, rizikóés életmód-elemzô és tanácsadó rendszer) és az új módszerek az egészségügyi információ-tárolásában és -megjelenítésében OTKA projektben. Kutatási területei: Mesterséges intelligenciai módszerek orvosi alkalmazásai, egészségügyi információ tárolása és feldolgozása. Dr. Kozmann György Az MTA doktora. Villamosmérnöki oklevelet 1964-ben szerzett a Budapesti Mûszaki Egyetemen. Ezt követôen az MTA KFKI kutatója lett. Kezdetben szilárdtestfizikai és reaktorfizikai mérésekkel foglalkozott, ban az Institut Laue-Langevin (Grenoble) vendégkutatója. Biomérnöki kutatásokkal foglalkozik 1973-tól, az erre a feladatra létrehozott osztály vezetôjeként és 1989 között a Nora Eccles Harrison Research and Training Institute, University of Utah vendégprofesszora. A KFKI átalakulását követôen az MTA MFA Biomérnöki Osztályának vezetôje lett. A felsôoktatásba intenzíven 1993-ban kapcsolódott be, a Veszprémi Egyetemen óta fôállásban a Veszprémi Egyetem Információs Rendszerek Tanszékének a vezetôje. Vezetése alatt indult meg az országban elsôként az egyetemi szintû graduális egészségügyi informatika képzés szakirány szinten, a Mûszaki informatika szak keretében. Vezetôje volt az egészségügyi informatika témakörében futó Ph.D. alprogramnak, jelenleg a Veszprémi Egyetem Informatikai Tudományok Doktori iskolájának alapító tagja. A NJSZT Orvosbiológiai Szakosztály elnöke, az MTA Orvosi Informatika Munkabizottság tagja, a VEAB Egészségügyi Informatika Munkabizottság elnöke, a MIE 2002 Európai Orvosi Informatikai Kongresszus Helyi Szervezô Bizottságának elnöke, az Információ és Menedzsment az Egészségügyben címû lap fôszerkesztôje, az NKFP 2/052 Költséghatékony egészségmegôrzés és gyógyítás információtechnológiai módszerekkel c. projekt konzorciumvezetôje. Szakmai érdeklôdése elsôsorban az elektrokardiológiai mérések és modellezések terére, valamint a távdiagnosztikára terjed ki. Vassányi István bemutása a 41. oldalon található. 55
Starkné dr. Werner Ágnes
Menügenerálási rendszer Starkné dr. Werner Ágnes A kidolgozandó intelligens algoritmusokkal szemben az alábbi követelmények merülnek fel: Legyen tekintettel a páciens energia (kalória) igényére, A táplálkozási
TÁVOKTATÁSI TANANYAGOK FEJLESZTÉSÉNEK MÓDSZERTANI KÉRDÉSEI
TÁVOKTATÁSI TANANYAGOK FEJLESZTÉSÉNEK MÓDSZERTANI KÉRDÉSEI A távoktatási forma bevezetése és eredményességének vizsgálata az igazgatásszervezők informatikai képzésében DOKTORI ÉRTEKEZÉS TÉZISEI dr. Horváth
INFORMATIKA. 6 évfolyamos osztály
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
Miskolci Egyetem Doktori Tanácsa Miskolc
Miskolci Egyetem Doktori Tanácsa Miskolc Program: Geotechnikai rendszerek és eljárástechnika Alprogram: Geotechnikai rendszerek és eljárások kutatása, fejlesztése Részprogram: Térinformatikai rendszerek
Rendszertervezés 2. IR elemzés Dr. Szepesné Stiftinger, Mária
Rendszertervezés 2. IR elemzés Dr. Szepesné Stiftinger, Mária Rendszertervezés 2. : IR elemzés Dr. Szepesné Stiftinger, Mária Lektor : Rajki, Péter Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel
Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL
123 Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL Az igazi szûk keresztmetszet nem technológiai, nem pénzügyi, de még csak nem is információs szûkösség. A kényszertényezõ
Bírálat. Farkas András
Bírálat Farkas András Közlekedési rendszerek fejlesztése és értékelése többtényezős döntési eljárások felhasználásával (Appraisal and Development of Transportation Systems Using Multiple Criteria Decision
A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői
A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői Az első adatbázis-kezelő rendszerek a hierarchikus modellen alapultak. Ennek az volt a magyarázata, hogy az élet sok területén első közelítésben elég jól lehet
Gyorsjelentés. az informatikai eszközök iskolafejlesztő célú alkalmazásának országos helyzetéről 2011. február 28-án, elemér napján KÉSZÍTETTÉK:
Gyorsjelentés az informatikai eszközök iskolafejlesztő célú alkalmazásának országos helyzetéről 2011. február 28-án, elemér napján KÉSZÍTETTÉK: Hunya Márta PhD Kőrösné dr. Mikis Márta Tartsayné Németh
Gyarmati Dezső Sport Általános Iskola. Informatika HELYI TANTERV 6-8. ÉVFOLYAM. KÉSZÍTETTE: Oroszné Farkas Judit Dudásné Simon Edit
Gyarmati Dezső Sport Általános Iskola Informatika HELYI TANTERV 6-8. ÉVFOLYAM KÉSZÍTETTE: Oroszné Farkas Judit Dudásné Simon Edit MISKOLC 2015 Összesített óraterv A, Évfolyam 6. 7. 8. Heti 1 1 1 óraszám
A Szekszárdi I. Béla Gimnázium Helyi Tanterve
A Szekszárdi I. Béla Gimnázium Helyi Tanterve Négy évfolyamos gimnázium Informatika Készítette: a gimnázium reál munkaközössége 2015. Tartalomjegyzék Alapvetés...3 Egyéb kötelező direktívák:...6 Informatika
Informatika helyi tanterv Tildy Zoltán Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola
2014/15 Informatika helyi tanterv Tildy Zoltán Általános Iskola és Alapfokú Művészeti Iskola Szeghalom 2014/15 INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz,
Az informatika tantárgy fejlesztési feladatait a Nemzeti alaptanterv hat részterületen írja elő, melyek szervesen kapcsolódnak egymáshoz.
Informatika Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
Mérnöki Optimálás Példatár
Mérnöki Optimálás Példatár A példa megnevezése: A példa száma: A példa szintje: A feladat rövid leírása: Autó tetőbokszának optimálása több célfüggvény alkalmazásával OPT-BME-3 alap A mérnöki optimálás
A 2011 2013. évi integritásfelmérések céljai, módszertana és eredményei
Szatmári János Kakatics Lili Szabó Zoltán Gyula A 2011 2013. évi integritásfelmérések céljai, módszertana és eredményei Összefoglaló: Az Állami Számvevőszék 2013-ban már harmadik alkalommal mérte fel a
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM PETZ LAJOS EGÉSZSÉGÜGYI ÉS SZOCIÁLIS INTÉZET ÖNÉRTÉKELÉS 2014. JANUÁR
SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM PETZ LAJOS EGÉSZSÉGÜGYI ÉS SZOCIÁLIS INTÉZET ÖNÉRTÉKELÉS INTÉZMÉNYAKKREDITÁCIÓS ELJÁRÁSBAN 2014. január Készítette: Az Intézeti akkreditációt előkészítő bizottság: Dr. Nagy Sándor
Az informatika tantárgy fejlesztési feladatait a Nemzeti alaptanterv hat részterületen írja elő, melyek szervesen kapcsolódnak egymáshoz.
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
részvétel a kulturális, társadalmi és/vagy szakmai célokat szolgáló közösségekben és hálózatokban. Az informatika tantárgy fejlesztési feladatait a
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a szakközépiskolás tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata
TÁMOP 4.1.1 VIR alprojekt VIR felhasználói kézikönyv
1. sz. melléklet TÁMOP 4.1.1 VIR alprojekt Készítette: Aloha Informatika Kft. Tartalomjegyzék 1. A Vezetői Információs Rendszer, mint a stratégiai gondolkodás eszköze...4 1.1 Elméleti háttér...4 1.2 VIR
A HALLGATÓK FELKÉSZÍTÉSE AZ E-LEARNINGBEN VALÓ RÉSZVÉTELRE A SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEMEN
A HALLGATÓK FELKÉSZÍTÉSE AZ E-LEARNINGBEN VALÓ RÉSZVÉTELRE A SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEMEN PREPARATION OF STUDENTS TO PARTICIPATE IN E-LEARNING AT SZECHENYI ISTVAN UNIVERSITY Kovács Miklós kovacsm@sze.hu
3.1. Alapelvek. Miskolci Egyetem, Gyártástudományi Intézet, Prof. Dr. Dudás Illés
3. A GYÁRTERVEZÉS ALAPJAI A gyártervezési folyamat bemutatását fontosnak tartottuk, mert a gyártórendszer-tervezés (amely folyamattervezés) része a gyártervezési feladatkörnek (objektumorientált tervezés),
Az irányelv-alapú elemzés, valamint az ön- és társértékelés módszereinek alkalmazása az informatikus képzésben
Az irányelv-alapú elemzés, valamint az ön- és társértékelés módszereinek alkalmazása az informatikus képzésben Abonyi-Tóth Andor abonyita@inf.elte.hu ELTE IK Absztrakt. A magas hallgatói létszámmal induló
A SZÁMÍTÓGÉPPEL SEGÍTETT VIZSGÁZTATÁS EGY SAJÁT FEJLESZTÉSŰ ALKALMAZÁSA
A SZÁMÍTÓGÉPPEL SEGÍTETT VIZSGÁZTATÁS EGY SAJÁT FEJLESZTÉSŰ ALKALMAZÁSA Dr. Kadocsa László kadocsa@mail.duf.hu Dunaújvárosi Főiskola Ludik Péter luidikp@mail.duf.hu Dunaújvárosi Főiskola Willinger László
A magyar tudományos utánpótlás a Kárpát-medence kisebbségi régióiban 1
Berényi Dénes Egyed Albert Kulcsár Szabó Enikõ A magyar tudományos utánpótlás a Kárpát-medence kisebbségi régióiban 1 A tudományos utánpótlás ügye minden bizonnyal a tudomány mûvelésével kapcsolatos kérdések
Az információs társadalom lehetőségeivel csak azok a személyek tudnak megfelelő módon élni, akik tudatosan alkalmazzák az informatikai eszközöket,
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
Zsakó László Informatikai képzések a ELTE-n ELTE Informatikai Kar zsako@ludens.elte.hu
Zsakó László Informatikai képzések a -n Informatikai Kar zsako@ludens.elte.hu Informatikai képzések az Informatikai karán Felsőfokú szakképzések Informatikai alapszakok Informatikai mesterszakok Szakirányú
INFORMATIKA 5-8. évfolyam
INFORMATIKA 5-8. évfolyam A helyi tantervünket az 51/2012. (XII.21.) EMMI rendelet: 2. melléklet 2.3.2 Informatika 5-8. alapján készítettük. A tantárgy nevelési és fejlesztési nak megvalósításához a szabadon
Cselekvési program az Informatikai Kar dékáni pályázatához
Prof. Dr. Fésüs László rektor Debreceni Egyetem Pályázat Tisztelt Rektor Úr! Alulírott megpályázom a Debreceni Egyetem Informatikai Karára meghirdetett dékán beosztást. Jelenleg az Információ Technológia
http://www.physicsbox.com/indexrobotprogen.html http://www.kongregate.com/games/coolio_niato/lighbot-2-0?ref=search
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
A SAJÓSZENTPÉTERI KÖZPONTI ÁLTALÁNOS ISKOLA MINİSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJÁNAK BESZÁMOLÓJA. 2009-2010. tanév
A 133/2010.(VI.17.) KT határozat melléklete A SAJÓSZENTPÉTERI KÖZPONTI ÁLTALÁNOS ISKOLA MINİSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJÁNAK BESZÁMOLÓJA 2009-2010. tanév Készítette: Szarkáné Dubabér Mária és a Minıségbiztosítás,
INFORMATIKA 5. évfolyam
INFORMATIKA 5. évfolyam Heti óraszám: 1 Éves óraszám: 37 Tematikai egység 1. Az informatikai eszközök használata 2. Alkalmazói ismeretek 2.1. Írott és audiovizuális dokumentumok elektronikus létrehozása
Fiáth Attila Nagy Balázs Tóth Péter Dóczi Szilvia Dinya Mariann
Fiáth Attila Nagy Balázs Tóth Péter Dóczi Szilvia Dinya Mariann Egységes kockázatkezelési módszertan kialakítása a villamosenergia-ipari átviteli rendszerirányító társaságnál A felelős vállalatirányítás
5.26 Informatika a 6-8. évfolyam számára
5.26 Óraterv Évfolyam 6. 7. 8. Heti óraszám 1 1 1 Éves óraszám 37 37 37 Bevezetés A helyi tanterv A kerettantervek kiadásának és jogállásának rendjéről szóló 51/2012. (XII. 21.) számú EMMI rendelet 2.
KERESKEDELMI AJÁNLAT BUDAÖRSI VÁROSFEJLESZTŐ KFT. RÉSZÉRE KERETRENDSZERBEN KIALAKÍTOTT - PROJEKT MENEDZSMENT FUNKCIONALITÁS
KERESKEDELMI AJÁNLAT BUDAÖRSI VÁROSFEJLESZTŐ KFT. RÉSZÉRE KERETRENDSZERBEN KIALAKÍTOTT - PROJEKT MENEDZSMENT FUNKCIONALITÁS BEVEZETÉSÉRE ÉS TÁMOGATÁSÁRA 1 TARTALOMJEGYZÉK Vezetői Összefoglaló...3 Projekt
1. kompetencia Szakmai feladatok, szaktudományos, szaktárgyi, tantervi tudás
1. kompetencia Szakmai feladatok, szaktudományos, szaktárgyi, tantervi tudás Szaktárgyi KKK-k: Ismeri az egyetemes és magyar művészettörténet főbb korszakait, tendenciáit, képes azok szintézisszerű áttekintésére.
Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont. Helyi tanterv. Informatika. készült. a 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 2. sz. melléklet 5-8./2.2.15.
1 Apor Vilmos Katolikus Iskolaközpont Helyi tanterv Informatika készült a 51/2012. (XII. 21.) EMMI rendelet 2. sz. melléklet 5-8./2.2.15. alapján 5-8. évfolyam 2 5-8. évfolyam Az informatika tantárgy ismeretkörei,
Hallgatói motivációs vizsgálat
SZOLNOKI FŐISKOLA A 21. század igényeinek megfelelő differenciált és komplex hallgatói és menedzsment szolgáltatások fejlesztése a Szolnoki Főiskolán TÁMOP-4.1.1-08/1-2009-0005 Diplomás Pályakövetési vizsgálatának
feladatok meghatározása során elsősorban az eszközök ismeretére, az eszközökkel megvalósítható lehetőségek feltérképezésére és az alkotó
INFORMATIKA 5-8. Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan
közötti együttműködések (például: közös, több tantárgyat átfogó feladatok), továbbá az aktív részvétel a kulturális, társadalmi és/vagy szakmai
Informatika Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása
HATVANY JÓZSEF INFORMATIKAI TUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA ÖSSZEVONT TUDOMÁNYOS SZEMINÁRIUMA 2013 Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása Dr. Kulcsárné Forrai
Info-kommunikációs technológiák a vállalati szektorban
Magyar Kereskedelmi és Iparkamara GAZDASÁG- ÉS VÁLLALKOZÁSELEMZÉSI INTÉZET HCCI Research Institute of Economics and Enterprises MKIK GVI Kutatási Füzetek 2004/2 Info-kommunikációs technológiák a vállalati
Felhasználók hatása a Szolnoki Főiskola képzésfejlesztési tevékenységére
TÁMOP-4.1.1/A-10/1/KONV-2010-0019. Munkaerő-piaci igényekhez alkalmazkodó integrált hallgatói és intézményi szolgáltatásfejlesztés a Szolnoki Főiskolán Munkaerő-piaci alkalmazkodás fejlesztése alprojekt
VÁLTOZTATÁSMENEDZSMENT A HAZAI GYAKORLATBAN
Nyugat-magyarországi Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Széchenyi István Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola Vállalkozásgazdaságtan és menedzsment program VÁLTOZTATÁSMENEDZSMENT A HAZAI GYAKORLATBAN
INFORMATIKA Emelt szint 11-12.
INFORMATIKA Emelt szint 11-12. Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök
Vári Péter-Rábainé Szabó Annamária-Szepesi Ildikó-Szabó Vilmos-Takács Szabolcs KOMPETENCIAMÉRÉS 2004
Vári Péter-Rábainé Szabó Annamária-Szepesi Ildikó-Szabó Vilmos-Takács Szabolcs KOMPETENCIAMÉRÉS 2004 2005 Budapest Értékelési Központ SuliNova Kht. 2 Országos Kompetenciamérés 2004 Tartalom 1. Bevezetés...4
INFORMATIKA Helyi tantárgyi tanterv
1. Tantárgyi címoldal Intézmény neve, székhely-település vagy fejléc INFORMATIKA Helyi tantárgyi tanterv Általános tantervű tanulócsoportok A tantárgy nevelési és fejlesztési célrendszere megvalósításának
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV MAGYARORSZÁGI ADDIKTOLÓGIAI ELLÁTÁSOK PORTÁLJA
FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV MAGYARORSZÁGI ADDIKTOLÓGIAI ELLÁTÁSOK PORTÁLJA FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV MAGYARORSZÁGI ADDIKTOLÓGIAI ELLÁTÁSOK PORTÁLJA Nagy Gábor Nemzeti Család- és Szociálpolitikai Intézet, TÁMOP
Pedagógus továbbképzések. a Bakonyi Szakképzés szervezési Társulás. intézményeiben
Pedagógus továbbképzések a Bakonyi Szakképzés szervezési Társulás intézményeiben A képzések hatékonyságának felmérése, javaslattétel a pedagógus kompetencia fejlesztési terv aktualizálására Készítette:
Elektronikus tanulási környezet implementációs tapasztalatai empirikus felmérés alapján
Dr. Vig Zoltán Ph.D Elektronikus tanulási környezet implementációs tapasztalatai empirikus felmérés alapján 2000 körül egyfajta hullámként jelentkeztek a különbözı e-learning megoldások új verziói, rendszerei.
E-LEARNING ALAPÚ TÁVOKTATÁS A SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEMEN
E-LEARNING ALAPÚ TÁVOKTATÁS A SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEMEN E-LEARNING BASED DISTANCE EDUCATION AT SZÉCHENYI ISTVÁN UNIVERSITY Nyéki Lajos, nyeki@sze.hu Széchenyi István Egyetem 1. Bevezetés A Széchenyi István
Az informatika tantárgy fejlesztési feladatait a Nemzeti alaptanterv hat részterületen írja elő, melyek szervesen kapcsolódnak egymáshoz.
INFORMATIKA Az informatika tantárgy ismeretkörei, fejlesztési területei hozzájárulnak ahhoz, hogy a tanuló az információs társadalom aktív tagjává válhasson. Az informatikai eszközök használata olyan eszköztudást
Bevezető. KÁROLY Krisztina FELVINCZI Katalin
KÁROLY Krisztina FELVINCZI Katalin Az Eötvös Loránd Tudományegyetem legfontosabb szakmai eredményei a TÁMOP 4.1.2.B.2-13/1-2013-0007 Országos koordinációval a pedagógusképzés megújításáért című projektben
ÓBUDAI EGYETEM Neumann János Informatikai Kar Informatikai Rendszerek Intézet Témavezető: Bringye Zsolt
Témavezető: Bringye Zsolt Diplomamunka/szakdolgozat címe: X64 szerver virtualizáció technológiai kérdéseinek áttekintése, kereskedelmi termékekben történő megvalósításuk elemzése (funkcionalitás, teljesítmény,
Alapképzési szakok - Ápolás és betegellátás alapszak (BSc)
Alapképzési szakok - Ápolás és betegellátás alapszak (BSc) A képzés célja Olyan ápoló és betegellátó szakemberek képzése, akik az egyén, a család, a közösség és a társadalom egészségvédelmérõl és az egészség
VERDIS CANCÚNI BÚCSÚRENDEZVÉNYE
EURÓPA VERDIS CANCÚNI BÚCSÚRENDEZVÉNYE Vegyen részt egy semmi mással össze nem hasonlítható mexikói utazáson Cancúnba, amelyen szeretett alapítónk, Verdis Norton visszavonulását ünnepeljük. Ez a páratlan
NÉHÁNY GONDOLAT A MAGYARORSZÁGI DEMOGRÁFIAI KUTATÁSOK JÖVŐJÉRŐL1
NÉHÁNY GONDOLAT A MAGYARORSZÁGI DEMOGRÁFIAI KUTATÁSOK JÖVŐJÉRŐL1 HABLICSEK LÁSZLÓ 1. Bevezetés A magyarországi demográfiai kínálások jövőbeni alakulásáról egy biztos kép felvázolása egyrészt meglehetősen
Építőmérnök BSc-MSc-PhD képzés www.epito.bme.hu. Dr. Lovas Antal dékán, BME Építőmérnöki Kar
Építőmérnök BSc-MSc-PhD képzés www.epito.bme.hu Dr. Lovas Antal dékán, BME Építőmérnöki Kar Institutum Geometrico-Hydrotechnicum Alapítva 1782 1782. augusztus 30-án kelt, II. József által aláírt alapító
Új kihívások az e-önkormányzati szolgáltatások sikeressé tételében és azok összefüggései az információs műveltséggel
BÉRES CSABA ZOLTÁN ZSÁK JUDIT Új kihívások az e-önkormányzati szolgáltatások sikeressé tételében és azok összefüggései az információs műveltséggel A nemzetközi trendekhez hasonlóan az utóbbi években Magyarországon
A PÁLYÁZAT LEFOLYÁSA, SZEMÉLYI, TARTALMI VÁLTOZÁSAI
Z Á R Ó J E L E N T É S OTKA nyilvántartási szám: K69018 Témavezető: Gingl Zoltán A téma címe: Fluktuációk és zajok alap- és interdiszciplináris kutatása fizikai, neurocardiológiai és nanotechnologiai
Kreditszám: 3 Számonkérés módja: kollokvium (írásbeli)
A tárgy neve: Élővilág-védelmi információrendszer (előadás) Tantárgyfelelős: Dr. Dévai György, DSc (az MTA doktora), egyetemi tanár A tárgy oktatója: Dr. Dévai György, DSc (az MTA doktora), egyetemi tanár
KONCEPCIÓ. Kutatócsoportok együttműködési és szolgáltatásfejlesztési koncepciójának kidolgozása KEIV 2015.
KONCEPCIÓ TÁMOP-4.2.2.D-15/1/KONV-2015-0011 azonosító számú, tárgyú projekt keretén belül Kutatócsoportok együttműködési és szolgáltatásfejlesztési koncepciójának kidolgozása KEIV 2015. 1 A Szent István
Tanuló közigazgatás : a tisztviselők közszolgálati továbbképzése
DR. KIS NORBERT PHD TOVÁBBKÉPZÉSI ÉS NEMZETKÖZI REKTOR-HELYETTES NEMZETI KÖZSZOLGÁLATI EGYETEM Tanuló közigazgatás : a tisztviselők közszolgálati továbbképzése 68 1. Bevezetés: a tanuló közigazgatás paradigmája
GAZDÁLKODÁS ÉS SZERVEZÉSTUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA MŰKÖDÉSI SZABÁLYZATA
GAZDÁLKODÁS ÉS SZERVEZÉSTUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA MŰKÖDÉSI SZABÁLYZATA A Szent István Egyetem, Gödöllő (továbbiakban Egyetem) Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskolája a doktori képzésről és
SZENT ISTVÁN EGYETEM
SZENT ISTVÁN EGYETEM A magyar mezőgazdasági gépgyártók innovációs aktivitása Doktori (PhD) értekezés tézisei Bak Árpád Gödöllő 2013 A doktori iskola Megnevezése: Műszaki Tudományi Doktori Iskola Tudományága:
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZL EKEDÉSMÉRNÖ KI ÉS JÁRMŰMÉRNÖ KI KAR Járműmérnöki alapképzési (BSc) szak Budapest 2013 1. A felsőoktatási intézmény neve, címe; BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI
A BIZOTTSÁG JELENTÉSE AZ EURÓPAI PARLAMENTNEK ÉS A TANÁCSNAK. Az Europass kezdeményezés értékelése
1. EURÓPAI BIZOTTSÁG Brüsszel, 2013.12.18. COM(2013) 899 final A BIZOTTSÁG JELENTÉSE AZ EURÓPAI PARLAMENTNEK ÉS A TANÁCSNAK Az kezdeményezés értékelése A képesítések és a szakmai alkalmasság átláthatóságának
ÓRAREND SZERKESZTÉS. Felhasználói dokumentáció verzió 2.1. Budapest, 2009.
Felhasználói dokumentáció verzió 2.1. Budapest, 2009. Változáskezelés Verzi Változás Dátum ó Pont Cím Oldal Felületi színezések (terem, vagy oktatóhiány 2.1 2009.05.04. 2.13. színezése fel volt cserélve,
centrope Regionális Fejlődési Jelentés 2012 Projekt-összefoglaló és következtetések
centrope Regionális Fejlődési Jelentés 2012 Projekt-összefoglaló és következtetések Bevezető Ez a regionális fejlődési jelentés a centrope regionális fejlődés-monitoring kísérleti projekt harmadik és egyben
Projekt címe: Felsőoktatási szolgáltatások rendszerszintű fejlesztése, 2. ütem
Projekt címe: Felsőoktatási szolgáltatások rendszerszintű fejlesztése, 2. ütem Projekt száma: TÁMOP-4.1.3-11/1-2011-0001 Főkedvezményezett: Educatio Társadalmi Szolgáltató Nonprofit Kft. Konzorciumi partner:
Az Egységes Szakképzési Minőségirányítási Keretrendszer bevezetésének szükségessége a felnőttképzésben
Az Egységes Szakképzési Minőségirányítási Keretrendszer bevezetésének szükségessége a felnőttképzésben Handa Lászlóné Óbudai Egyetem, Alba Regia Egyetemi Központ 8000 Székesfehérvár, Budai u. 45. handa.laszlone@arek.uni-obuda.hu
KÖNYVTÁR-INFORMATIKAI KÉPZÉS A KLTE-N
KÖNYVTÁR-INFORMATIKAI KÉPZÉS A KLTE-N Boda István, bodai@math.klte.hu Juhász István, pici@math.klte.hu KLTE Matematikai és Informatikai Intézet Abstract The library and information science course in Lajos
3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 1a. Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54 Dr. Várady Tamás, Dr. Salvi Péter BME, Villamosmérnöki
A migrációs statisztika fejlesztésének lehetőségei
A migrációs statisztika fejlesztésének lehetőségei Megvalósíthatósági tanulmány Összeállította Tóth Pál Péter Készült a A migrációs statisztika fejlesztésének lehetőségei c. projekt (EIA/2010/3.2.1.1.)
TOKAJ-HEGYALJA ÖRÖKSÉGTURISZTIKAI KONCEPCIÓJA
TOKAJ-HEGYALJA ÖRÖKSÉGTURISZTIKAI KONCEPCIÓJA Dr. Dankó László a közgazdaságtudomány kandidátusa, tanszékvezető egyetemi docens Miskolci Egyetem Marketing Intézet Nemzetközi Marketing Tanszék A tanulmány
A FÖDRAJZI HELYHEZ KAPCSOLÓDÓ ÉS A HAGYOMÁNYOS MAGYAR TERMÉKEK LEHETSÉGES SZEREPE AZ ÉLELMISZERFOGYASZTÓI MAGATARTÁSBAN
Szent István Egyetem Gödöllő Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola A FÖDRAJZI HELYHEZ KAPCSOLÓDÓ ÉS A HAGYOMÁNYOS MAGYAR TERMÉKEK LEHETSÉGES SZEREPE AZ
Az üzemfenntartási ismeretek szerepe a rendelkezésre állás növelésében
AZ ÜZEMFENNTARTÁS MÛKÖDÉSI FELTÉTELEI 2.02 Az üzemfenntartási ismeretek szerepe a rendelkezésre állás növelésében Tárgyszavak: rendelkezésre állás; üzemfenntartási ismeretek; tapasztalatcsere; információk
MATEMATIKUS SZAKMAISMERTETŐ INFORMÁCIÓS MAPPA. Humánerőforrás-fejlesztési Operatív Program (HEFOP) 1.2 intézkedés
MATEMATIKUS SZAKMAISMERTETŐ INFORMÁCIÓS MAPPA Humánerőforrás-fejlesztési Operatív Program (HEFOP) 1.2 intézkedés Az Állami Foglalkoztatási Szolgálat fejlesztése MATEMATIKUS Feladatok és tevékenységek Mit
Irinyi József Általános Iskola 4274 Hosszúpályi Szabadság tér 30. 031154. HELYI TANTERV Informatika 4. osztály 2013
Irinyi József Általános Iskola 4274 Hosszúpályi Szabadság tér 30. 031154 HELYI TANTERV Informatika 4. osztály 2013 Informatika az általános iskola 4. évfolyama számára (heti 1 órás változat) Az alsó tagozatos
Éves jelentés az energiafelhasználásról 2009.
Éves jelentés az energiafelhasználásról 29. Az OSZK energiafelhasználását az elmúlt öt évben a modern, energiatakarékos technológiák alkalmazásával és a felhasználás tudatossá tételével sikerült jelentősen
On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde
On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde MÉDIAINFORMATIKAI KIADVÁNYOK On-line értékelési módszerek II. Lengyelné Molnár Tünde Eger, 2013 Korszerű információtechnológiai szakok magyarországi
Jövő Internet - kutatások az elmélettől az alkalmazásig. Eredménykommunikációs kiadvány
Jövő Internet - kutatások az elmélettől az alkalmazásig Eredménykommunikációs kiadvány Jövő Internet kutatások az elmélettől az alkalmazásig Szerkesztő: Dr. Adamkó Attila, Dr. Almási Béla, Dr. Aszalós
SZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN
SZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN Almási Béla, almasi@math.klte.hu Sztrik János, jsztrik@math.klte.hu KLTE Matematikai és Informatikai Intézet Abstract This paper gives a short review on software
Önálló laboratórium beszámoló
Önálló laboratórium beszámoló BME-TMIT Készítette: Sümeghy Tamás Pál Neptun-kód: GFHSRE Szak: műszaki informatikus Szakirány: Internet és infokommunikációs alkalmazásai E-mail cím: schumy@sch.bme.hu Konzulens(ek):
ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI 2016.
ÉRETTSÉGI-FELVÉTELI 2016. TÁJÉKOZTATÓ A VÉGZŐS OSZTÁLYOK SZÜLŐI ÉRTEKEZLETÉRE Tálas Valéria igazgatóhelyettes vali@begart.hu 20/3393740 JOGSZABÁLYOK 100/1997. (VI.13.) Korm. rendelet érettségi 2011. évi
DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM
DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM MEZŐGAZDASÁG- ÉS ÉLELMISZERTUDOMÁNYI KAR AGRÁRGAZDASÁGTANI ÉS MARKETING TANSZÉK Programvezető: Dr. Dr. hc. Iváncsics János egyetemi tanár az
SZAKDOLGOZAT. Kiss Albert
SZAKDOLGOZAT Kiss Albert Debrecen 2009 Debreceni Egyetem Informatikai Kar A VIZUÁLIS PROGRAMOZÁS TANÍTÁSA A DEBRECENI MECHWART ANDRÁS GÉPIPARI ÉS INFORMATIKAI SZAKKÖZÉPISKOLÁBAN Témavezető: Nyakóné dr.
AZ EGYETEM TÖRTÉNETE. Az Eötvös Loránd Tudományegyetem Magyarország legrégebbi folyamatosan m{köd[, s egyben legnagyobb egyeteme.
AZ EGYETEM TÖRTÉNETE Az Eötvös Loránd Tudományegyetem Magyarország legrégebbi folyamatosan m{köd[, s egyben legnagyobb egyeteme. Pázmány Péter esztergomi érsek 1635-ben Nagyszombat városában alapította
Gyártási folyamatok tervezése
Gyártási folyamatok tervezése Dr. Kardos Károly, Jósvai János 2006. március 28. 2 Tartalomjegyzék 1. Gyártási folyamatok, bevezetés 9 1.1. Gyártó vállalatok modellezése.................. 9 1.1.1. Számítógéppel
A rendszer általános áttekintése
TMS rendszer bemutatása Bevezetés A programrendszer elsődleges feladata, hogy a risztóközpontokból a vevőegységbe érkező eseményeket, a vevőegység adatfeldolgozása után regisztrálja, és az operátor számára
Összefoglaló az Eötvös Loránd Fizikai Társulat vitaüléséről
Összefoglaló az Eötvös Loránd Fizikai Társulat vitaüléséről AZ ÚJ FELSŐOKTATÁSI TÖRVÉNY KONCEPCIÓJA A vitaülést az ELTE TTK-n 2010. december 17-én rendezte az ELFT. A vitát Patkós András szervezte, Kertész
A Bródy Sándor Megyei és Városi Könyvtár munkaterve 2008.
A Bródy Sándor Megyei és Városi Könyvtár munkaterve 2008. EGY MEGÚJULÓ KÖNYVTÁR A BRÓDY SÁNDOR MEGYEI ÉS VÁROSI KÖNYVTÁR SZAKMAI PROGRAMJA 2008...3 I. HELYZETELEMZÉS...3 SWOT analízis...3 II. ELÉRENDŐ
Public Bike System Hungary Kft.
Public Bike System Hungary Kft. 1 Tartalomjegyzék 1. A rendszer bemutatása... 3 2. A kerékpárkölcsönző rendszer elemei... 5 2.1. Állomás... 5 2.2. Dokkoló... 5 2.3. Kártyaolvasó... 5 2.4. Információs,
AJÁNLÁSA. a központi közigazgatási szervek szoftverfejlesztéseihez kapcsolódó minőségbiztosításra és minőségirányításra vonatkozóan
KORMÁNYZATI INFORMATIKAI EGYEZTETŐ TÁRCAKÖZI BIZOTTSÁG 24. SZÁMÚ AJÁNLÁSA a központi közigazgatási szervek szoftverfejlesztéseihez kapcsolódó minőségbiztosításra és minőségirányításra vonatkozóan 2005.
Otthoni Felügyelet Munkacsoport Tagok, témakörök
Otthoni Felügyelet Munkacsoport Tagok, témakörök TÉMAKÖR FELELŐS Tudományos feltételrendszer Technológiai feltételek Infokommunikációs feltételek Finanszírozási feltételek Kulturális feltételek Szolgáltatásszervezési
MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI TERV
MINŐSÉGBIZTOSÍTÁSI TERV Testnevelési Egyetem Doktori Iskola 2014. 1 1. A Testnevelési Egyetem Doktori Iskolája A Testnevelési Egyetem Doktori Iskolája kiemelkedő professzorok, kutató-személyiségek körül
Akooperatív tanulás-tanítás folyamatában a pedagógus feladata a tanulás megfelelõ
Könczöl Tamás igazgató, Sulinet Programiroda, Budapest A Sulinet Digitális Tudásbázis program Az SDT célja, hogy a pedagógusok munkáját olyan egyénre szabható, dinamikus, interaktív digitális taneszközökkel
A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLA FENNTARTHATÓ FEJLŐDÉSI ELVI STRATÉGIÁJA
1. verzió A Budapesti Műszaki Főiskola Szervezeti és Működési Szabályzata 1. melléklet Szervezeti és Működési Rend 42. függelék A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLA FENNTARTHATÓ FEJLŐDÉSI ELVI STRATÉGIÁJA BUDAPEST,
Többrétegű műszaki nyilvántartás. NETinv
Többrétegű műszaki nyilvántartás NETinv NETinv TÁVKÖZLÉSI SZOLGÁLTATÓK, KÖZMŰVÁLLALATOK, ÁLLAMIGAZGATÁSI INTÉZMÉNYEK ÉS NAGYVÁLLATOK SZÁMÁRA A NETvisor NETinv műszaki nyilvántartó rendszere a távközlési
Okos Város Fejlesztési Modell. Tervezési Útmutató. 2016 március
Okos Város Fejlesztési Modell Tervezési Útmutató 2016 március Tartalom Az Okos Város Program... 3 Az Okos Város Fejlesztési Modell... 3 Az Okos Város Fejlesztési Modell felépítése... 6 Az Okos Város Fejlesztési
Közlekedésépítési andezit geofizikai kutatása
Közlekedésépítési andezit geofizikai kutatása DR. ORMOS TAMÁS okl. bányamérnök, a mûszaki tudomány kandidátusa, egyetemi docens DR. GYULAI ÁKOS okl. geológusmérnök, a mûszaki tudomány doktora, tszv. egyetemi