1. Vzpostavitev oddelka za preprečevanje goljufij v zavarovalniškem podjetju : študija primeraViktor Rokavec, 2026, magistrsko delo Ključne besede: zavarovalniške goljufije, preprečevanje goljufij, notranje kontrole, upravljanje tveganj, zavarovalništvo, umetna inteligenca, analiza podatkov, magistrsko delo
Objavljeno v ReVIS: 09.06.2026; Ogledov: 48; Prenosov: 3
 Celotno besedilo (1,20 MB) |
2. Razlike med moškimi in ženskami pri zaznavanju umetne inteligence v trženju : zaupanje, koristnost in nakupne odločitveMiran Grah, 2026, izvirni znanstveni članek Ključne besede: umetna inteligenca, trženje, zaupanje, zaznana koristnost, pripravljenost za nakup, vedenje potrošnikov, razlike med spoloma
Objavljeno v ReVIS: 29.05.2026; Ogledov: 118; Prenosov: 6
Celotno besedilo (271,18 KB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
3. Food and drink image detection and recognition using deep convolutional neural networks : doctoral dissertationSimon Mezgec, 2021, doktorska disertacija Ključne besede: razpoznavanje vzorcev, globoke konvolucijske nevronske mreže, globoko učenje, razpoznavanje slik, razpoznavanje hrane, razpoznavanje pijače, nevronske mreže, umetna inteligenca
Objavljeno v ReVIS: 28.05.2026; Ogledov: 143; Prenosov: 2
Celotno besedilo (22,20 MB) |
4. Vloga kulture v medkulturnem marketingu: izzivi in prakse oglaševanja v mednarodnem okoljuAndreja Rijavec, 2026, ni določena Opis: Magistrska naloga raziskuje pojem medkulturnega marketinga in njegovih strategij s poudarkom na njihovi uporabi v mednarodnem oglaševanju. Zaradi močnega vpliva globalizacije, ki širi poslovne priložnosti preko domačih meja, je razumevanje kulturnih razlik ključnega pomena za tržnike, ki želijo uspeti na različnih potrošniških trgih. Namesto da bi se osredotočili le na tehnični prevod, smo v raziskavi preučili, kako potrošniki dojemajo pristnost tujega oglaševanja in kaj v resnici pričakujejo od blagovnih znamk, ki si prizadevajo delovati »doma« na lokalnem trgu. Predstavili smo teorije, ki so se izkazale za uporabne v raziskavah medkulturnega trženja, s poudarkom na Hofstedejevih modelih kulturnih vrednot. Naloga analizira strateške študije primerov svetovnih korporacij, kjer pretekli uspehi in kulturni spodrsljaji služijo kot ključne lekcije za preprečevanje dolgoročne škode ugledu blagovne znamke. S povezovanjem teoretičnih okvirov in praktičnih spoznanj se magistrska naloga osredotoča na uporabo teoretičnih modelov za reševanje praktičnih izzivov v medkulturnem trženju. Na podlagi kvalitativne raziskave, opravljene z enajstimi strokovnjaki, ugotovitve razkrivajo dokončen premik od standardne lokalizacije h »kulturni domačnosti« in nujni uporabi »lokalnega filtra«. V zadnjem delu magistrske naloge smo preučili vlogo umetne inteligence, ki kljub svoji učinkovitosti ostaja »kulturno slepa«. Medtem ko umetna inteligenca deluje kot »kuhinjski mešalnik« za podatke, ji manjka človeška nota čustvene inteligence za prepoznavanje lokalnih nians, sarkazma in čustvene resonance. Ne nazadnje pričujoča magistrska naloga prispeva k obstoječemu korpusu znanja tako, da osvetljuje medsebojno delovanje teorije in prakse v medkulturnih tržnih strategijah. Ponuja koristna priporočila in poudarja, da je hibridni model, ki združuje tehnološko agilnost in človeško kulturno empatijo, edini način za doseganje tržne učinkovitosti in preprečevanje »bruke« blagovne znamke.
Ključne besede: kultura, medkulturni marketing, kultura, kulturne vrednote, Hofstede, kvalitativne metode, umetna inteligenca, lokalni filter, kulturna domačnost, avtentičnost
Objavljeno v ReVIS: 27.05.2026; Ogledov: 173; Prenosov: 7
Celotno besedilo (2,13 MB) |
5. Vpliv umetne inteligence na študijski proces in poklicni razvoj študentov fizioterapije : magistrsko delo študijskega programa druge bolonjske stopnje FizioterapijaMaja Šurbek, 2026, magistrsko delo Opis: Uvod: Umetna inteligenca (UI) postaja nepogrešljiv del sodobnega izobraževanja in zdravstva, saj pomembno spreminja načine učenja, poučevanja in strokovnega razvoja. Temeljno izhodišče magistrskega dela je raziskati, kako študenti fizioterapije dojemajo, uporabljajo in vrednotijo vlogo UI v svojem študijskem procesu ter kako ta vpliva na njihovo motivacijo, strokovno rast in oblikovanje prihodnje poklicne identitete. Metode: Raziskava temelji na kvantitativnem raziskovalnem pristopu, s katerim smo preučevali stopnjo poznavanja, uporabo in dojemanje UI med študenti fizioterapije na Alma Mater Europaea. Podatke smo zbrali z anketnim vprašalnikom, oblikovanim na podlagi pregleda relevantne literature in prilagojenim ciljem raziskave. V raziskavi je sodelovalo 207 študentov dodiplomskega študijskega programa Fizioterapija ter magistrskega študijskega programa Zdravstvene vede – smer fizioterapija. Zbrani podatki so bili statistično obdelani z uporabo opisne statistike in testiranja hipotez v programu IBM SPSS Statistics (verzija 27), pri čemer je bila statistična značilnost določena pri α = 0,05. Rezultati: Rezultati raziskave so pokazali, da je uporaba UI med študenti fizioterapije razširjena, pri čemer se pogostost in načini uporabe razlikujejo glede na stopnjo študija in predhodno znanje o UI. Višja raven poznavanja UI ni nujno povezana z večjim zaupanjem v njen potencial, kar nakazuje na razvoj profesionalne refleksivnosti in etične občutljivosti med študenti. Pogostejša uporaba UI je bila povezana z učinkovitejšim učenjem, poglobljenim razumevanjem učne snovi ter večjo samostojnostjo in angažiranostjo študentov. Razprava/Zaključek: UI ima pomemben potencial v izobraževanju fizioterapevtov. Omogoča poglobljeno razumevanje vsebin, spodbuja refleksijo in kritično mišljenje ter krepi samostojnost študentov v študijskem procesu, hkrati pa kaže tudi pomemben potencial za uporabo v klinični praksi.
Ključne besede: umetna inteligenca, fizioterapija, izobraževanje, učenje, motivacija
Objavljeno v ReVIS: 25.05.2026; Ogledov: 136; Prenosov: 9
Celotno besedilo (2,29 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
6. |
7. Zmote slovenskega izobraževalnega sistemaSrečo Zakrajšek, 2026, ni določena Opis: Gradivo kritično analizira ključne pomanjkljivosti slovenskega izobraževalnega sistema in opozarja, da ta kljub dobri dostopnosti in tradiciji ne dosega optimalnih rezultatov. Glavni problem je prevelik poudarek na količini znanja in premalo na njegovi uporabi v praksi, ter neupoštevanju razlik med posamezniki, zaradi česar učenci pogosto ne razvijejo ključnih kompetenc za življenje. Večina pomanjkljivosti in napak je posledica nekaterih zmotnih predpostavk in ravnanj, ki so zapisani v »dolgoročni« spomin našega izobraževalnega sistema in smo jih prevzeli kot samoumevne. V gradivu so predlagane premišljene spremembe, večja uporabo sodobnih tehnologij (tudi umetne inteligence), razvoj enotnega izobraževalnega portala, večja individualizacijo učenja ter šola kot del življenja. Cilj je ustvariti sistem, ki bo omogočal optimalen razvoj vsakega posameznika v prijetnem okolju in optimalno pripravljenost mladih na sodobno življenje.
Ključne besede: šolstvo, izobraževanje, zmote, umetna inteligenca, kompetence, slovensko izobraževanje, osnovna šola, gimnazija, matura
Objavljeno v ReVIS: 18.05.2026; Ogledov: 284; Prenosov: 87
Datoteka (457,34 KB) |
8. Vpeljevanje umetne inteligence v delo slovenske javne uprave : prakse, izzivi in priložnostiAndreja Jus, 2026, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava uporabo orodij umetne inteligence (UI) v javni upravi Republike Slovenije, s posebnim poudarkom na zaznavah zaposlenih, institucionalni podpori ter skladnosti med strateškimi dokumenti in dejansko prakso implementacije. Uvodoma so predstavljene ključne značilnosti UI, pravni in etični izzivi ter primeri dobrih praks iz tujine, ki služijo kot primerjalni okvir. Namen raziskave je bil preučiti, kako javni uslužbenci uporabljajo UI pri vsakodnevnem delu, katere ovire in priložnosti zaznavajo ter kakšna je institucionalna podpora pri uvajanju tovrstnih tehnologij. V raziskavi je bila uporabljena kvalitativna metodologija z izvedbo polstrukturiranih intervjujev z javnimi uslužbenci iz različnih organov državne uprave. Podatki so bili obdelani s pomočjo tematske analize, kar je omogočilo prepoznavanje vzorcev, zaznanih ovir in priložnosti ter oblikovanje priporočil za nadaljnjo uporabo UI v javnem sektorju. Rezultati so pokazali, da zaposleni UI orodja prepoznavajo kot pomembno podporo pri rutinskih in podatkovno zahtevnih nalogah, vendar izražajo zadržke glede transparentnosti algoritmov, pomanjkanja usposabljanj ter omejene institucionalne podpore. Analiza je razkrila razkorak med strateškimi dokumenti, ki poudarjajo pomen digitalne preobrazbe, in dejansko prakso, kjer se rešitve UI uporabljajo le fragmentarno in večinoma v pilotnih projektih. Raziskava potrjuje, da uspešna integracija UI v javno upravo zahteva celosten pristop, ki vključuje pravni in etični okvir, razvoj digitalnih kompetenc zaposlenih ter jasno podporo vodstva. Izvirni prispevek naloge je v osvetlitvi subjektivnih izkušenj javnih uslužbencev, ki so v dosedanjih raziskavah pogosto zanemarjene ter v oblikovanju konkretnih priporočil za razvoj enotnih smernic uporabe UI v Sloveniji. Omejitve raziskave se nanašajo na majhno število intervjuvancev in omejeno možnost posploševanja rezultatov, vendar ugotovitve predstavljajo dragoceno izhodišče za nadaljnje raziskave in oblikovanje politik na področju digitalne preobrazbe javnega sektorja.
Ključne besede: umetna inteligenca, javna uprava, digitalna transformacija, politični izzivi, priporočila
Objavljeno v ReVIS: 14.05.2026; Ogledov: 205; Prenosov: 10
Celotno besedilo (1,13 MB) |
9. Prepoved diskriminacije ter enakopravnost žensk in moških v postopkih zaposlovanja s pomočjo algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje : magistrsko deloMaja Remec, 2025, magistrsko delo Opis: Magistrsko delo obravnava vpliv (sistemov) umetne inteligence, zlasti algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje, na pojav diskriminacije ter neenakopravnosti žensk in moških v postopkih zaposlovanja. V ospredju je vprašanje, ali lahko umetna inteligenca kljub domnevni nevtralnosti reproducira obstoječe družbene pristranskosti, ter ali obstoječi pravni okvir na ravni EU zadostno ščiti pred takšnimi tveganji. Namen raziskave je preučiti konkretne primere diskriminacije, ovrednotiti pravno ureditev prepovedi diskriminacije in enakopravnosti spolov ter oblikovati smernice za učinkovitejšo regulacijo umetne inteligence na področju zaposlovanja. Za dosego zastavljenih ciljev magistrskega dela so bile v raziskavi uporabljene različne raziskovalne metode, in sicer normativno-dogmatična metoda za preučevanje pravnih norm, sociološka metoda za analizo vpliva umetne inteligence na diskriminacijo in (ne)enakopravnost spolov, deskriptivna metoda za prikaz posameznih primerov diskriminacije v praksi, analitična metoda za razčlenjevanje celote na posamezne pravne in praktične elemente, primerjalnopravna metoda za oceno sorodnih pravnih ureditev, zgodovinska metoda za osvetlitev razvoja sistemov UI ter podrobneje algoritemsko vodenih orodij za zaposlovanje, aksiološka metoda za vrednotenje pravnih rešitev z vidika temeljnih vrednot EU ter sintetična metoda za celovito povezovanje ugotovitev v zaključek. Rezultati analize kažejo, da umetna inteligenca pogosto temelji na zgodovinskih podatkih, ki odražajo pretekle pristranskosti in lahko vodijo v diskriminatorne odločitve. Ugotovljeno je bilo, da so mehanizmi, kot so človeški nadzor, transparentnost in presoja delovanja algoritmov, ključni za zmanjšanje teh tveganj. Pravni okvir EU sicer vključuje številne akte, ki urejajo prepoved diskriminacije in enakopravnost spolov, vendar ti pogosto niso dovolj specifični ali učinkoviti glede uporabe umetne inteligence na trgu dela. Magistrsko delo predstavlja prispevek k razumevanju pravnih izzivov v digitalni dobi. Ugotovitve so uporabne za zakonodajalce, delodajalce in razvijalce UI, saj opozarjajo na potrebo po celovitem in proaktivnem pristopu k preprečevanju diskriminacije, kakor tudi za širšo strokovno in splošno javnost, ki jo tematika zanima. Omejitev predstavlja hitrost tehnološkega razvoja, ki presega prilagodljivost obstoječih pravnih okvirjev, kar dodatno poudarja nujnost nadaljnje raziskave ter oblikovanja premišljenih in pravočasnih regulatornih odzivov.
Ključne besede: umetna inteligenca, sistemi UI, algoritmi, algoritemsko vodena orodja za zaposlovanje, človekove pravice, diskriminacija, enakopravnost žensk in moških
Objavljeno v ReVIS: 14.05.2026; Ogledov: 238; Prenosov: 27
Celotno besedilo (1,13 MB) |
10. An intelligent cognitive system for computational psychotherapy with a conversational agent for attitude and behavior change in stress, anxiety and depression : doctoral dissertationTine Kolenik, 2023, doktorska disertacija Ključne besede: inteligentni kognitivni sistem, pogovorni agenti, duševno zdravje, umetna inteligenca, vedenje, stres, anksioznost, depresija
Objavljeno v ReVIS: 23.04.2026; Ogledov: 308; Prenosov: 1
Celotno besedilo (4,06 MB) |
