Automatizovaný sběr dat a vyhodnocení vzdělávacích aktivit projektu / Automated Data Collection and Evaluation of the Project's Educational Activities
- Authors
- Publication Date
- Sep 05, 2024
- Source
- Digital Library of the Czech Technical University in Prague
- Keywords
- License
- Unknown
Abstract
Tato diplomová práce se zaměřuje na automatizovaný sběr dat a vyhodnocení vzdělávacích aktivit projektu „Institucionální podpora Českého vysokého učení technického v Praze“ (ČVUT - ESF I). Cílem práce je vytvořit univerzálně použitelný skript v prostředí Python nebo obdobném, který umožňuje automatizovaný sběr dat z recenzních formulářů absolventů projektových aktivit a usnadňuje jejich následné zpracování a vyhodnocení, čímž přispívá k zlepšení kvality a efektivity vzdělávacích procesů. Práce zahrnuje detailní popis vývoje a implementace Python skriptu, který je schopen automaticky extrahovat data z hodnotících dotazníků. Skript byl testován na reálných datech a ukázal se jako účinný nástroj pro rychlé a přesné zpracování dat, což přináší významné časové úspory a zvyšuje spolehlivost vyhodnocení. Dále se práce věnuje analýze recenzních formulářů a hodnocení úspěšnosti vzdělávacích aktivit. Závěry a doporučení uvedené v práci mohou být aplikovány v různých oborech a organizacích, což podporuje kontinuální zlepšování kvality vzdělávání a řízení projektů. / This thesis focuses on automated data collection and evaluation of educational activities for the project "Institutional Support of Czech Technical University in Prague" (CTU - ESF I). The goal is to create a universally usable script in Python or a similar environment, which allows for automated data collection from review forms of project activity graduates, facilitating their subsequent processing and evaluation, thereby improving the quality and efficiency of educational processes. The thesis includes a detailed description of the development and implementation of a Python script capable of automatically extracting data from evaluation questionnaires. The script was tested on real data and proved to be an effective tool for fast and accurate data processing, resulting in significant time savings and increased reliability of evaluations. Furthermore, the thesis addresses the analysis of review forms and the assessment of the success of educational activities. The conclusions and recommendations presented in the thesis can be applied in various fields and organizations, supporting the continuous improvement of education quality and project management.
