O katedře

## Katedra
geoinformatiky

Katedra geoinformatiky Univerzity Palackého v Olomouci je univerzitní akademické pracoviště zabývajících se geoinformačními systémy, kartografií, dálkovým průzkumem, modelováním prostorových jevů a příbuzných oborů. Katedra je členem v mnoha odborných skupinách a organizacích. Nabízí bakalářské, magisterské i doktorské studium.

### Digitální kartografie

### Eye tracking

### Dálkový průzkum

### 3D tisk a modelování

### Drony a UAV

### Senzorové sítě

### Urbánní modelování

### Ekosystémové funkce

### Dopravní modelování

### 1 652

uchazečů

Mezi akademickými léty 2003/04–2020/21 se o studium ucházelo celkem 1 652 uchazečů.

### 963

studentů

Mezi akademickými léty 2000/01–2020/21 se ke studiu přihlásilo celkem 963 studentů.

### 656

absolventů

Mezi akademickými léty 2000/01–2020/21 úspěšně absolvovalo celkem 656 studentů.

### 121

studentů

K datu zpracování analýzy na katedře studuje současně 121 studentů.

### 14

pracovníků

V roce 2022 na katedře pracuje celkem 14 akademických a vědeckých pracovníků.

### 9

organizací

Katedra geoinformatiky je členem či partnerem celkem 9 českých i celosvětových organizací.

### 6

odborných učeben

V budově katedry se nacházejí 3D tisková laboratoř, eye tracking laboratoř, mapovna a další.

### 24

partnerských institucí

V rámci mobilit je katedra partnerem celkem 24 akademickým institucím ve 13 zemích světa.

Postup

## Postup zpracování

Pokročilá analýza byla rozpracována do sedmi chronologicky na sebe navazujících fází. Během zpracování byl použit vodopádový přístup bez nutnosti retrospektivních kroků.

1

### Kompilace dat

Nejprve byla shromážděna dostupná data obsahující informace o uchazečích, studentech a absolventech KGI.

2

### Transformace dat

Ze sad byla vybrána data příhodná k analýze, očištěna o zbytné atributy a tranformována do potřebné podoby.

3

### Popisná statistika

Seznámení se s jednotlivými datovými sadami proběhlo vypracováním jednoduchých statistických plakátů.

4

### Stanovení předpokladů

S pomocí křížové matice byly stanoveny vhodné kombinace témat k posouzení. Následně byly stanoveny předpoklady.

5

### Pokročilá analýza

Sestavené předpoklady byly ověřovány různými statistickými metodami a metodami prostorové analýzy.

6

### Vyhodnocení předpokladů

Na základě analýz byly předpoklady označeny za potvrzené, spíše potvrzené, spíše vyvrácené nebo vyvrácené.

7

### Prezentace výsledků

Analýzy a jejich výsledky byly graficky zpracovány do podoby plakátů obsahujících grafy, mapy a infografiky.

Data

## Použité datové sady

STAG_UCHAZEC

### Studijní agenda uchazečů

- 2 161 záznamů
- 2003/04–2020/21
- Studijní odd.PřF UP

STAG_STUDENT

### Studijní agenda studentů

- 3 118 záznamů
- 2000/01–2020/21
- Studijní odd.PřF UP

KGI_STAZ

### Katederní sada mobilit

- 251 záznamů
- 2004/05–2021/22
- doc. Burian

KGI_UCHAZEC

### Katederní sada uchazečů

- 171 záznamů
- 2016/17–2019/20
- doc. Dobešová

DOT_UCHAZEC

### Dotazník pro uchazeče

- 33 záznamů
- jaro 2019
- M. Šabatová

DOT_STUDENT

### Dotazník pro studenty

- 75 záznamů
- jaro 2019
- M. Šabatová

DOT_ABSOLVENT

### Dotazník pro absolventy

- 173 záznamů
- jaro 2019
- M. Šabatová

identifikátor

### Název datové sady

- počet záznamů
- datum sběru
- zdroj dat

Statistika

## Přehled dat

Primární soubor dohledaných dat souvisejících s katedrou obsahoval i další sady, často se však jednalo o souhrn či agregaci sad jiných. Proto byl zvolen užší výběr dat s nejvyšší informační hodnotou a nejvíce záznamy.

Celkem bylo vybráno 7 datových sad ze 3 různých zdrojů. Sady byly označeny štítky, které dále sloužili při tvorbě analýz k identifikaci použitých dat.

Přestože statistické zpracování bylo provedeno za účelem seznámení se s daty a vybudování přehledu ve výchozích materiálech, i to samotné přineslo mnohá zajímavá zjištění.

### Účast na mobilitách

Na zahraniční mobilitu vycestuje průměrně jeden z pěti studentů.

### Nástup ke studiu

Ke studiu nastoupí 93,8 % uchazečů ihned po maturitě, 6,2 % po neúspěšném studiu jinde.

### Pravděpodobnost dokončení

Studium na Katedře geoinformatiky úspěšně dokončí 65,2 % studentů.

### Nejpočetnější ročník

Nejvyšší počet uchazečů se hlásil do akad. roku 2011/2012, a to celkem 192.

### Studijní průměr

Celkový mediánový studijní průměr všech studentů je 2,26 (mezi známkou C a D).

### Dokončení s vyznamenáním

S vyznamenáním absolvuje 4,3 % studentů, tzn. asi jeden z dvaceti.

### Poměr mužů a žen

Celkový poměr pohlaví studentů je 70,1 % mužů a 29,9 % žen.

### Přijetí ke studiu

Ke studiu je každoročně v průměru přijato 69,5 % uchazečů.

### Typ střední školy

Nejvíce studentů přichází z gymnázií, a to celkem 81,8 %.

### Zdroj povědomí o studiu

Uchazeči jako nejčastější zdroj uvádějí internet, na druhém místě Gaudeamus.

### Představa o povolání

Před nástupem ke studiu má pouze 28,1 % uchazečů představu o budoucím povolání.

### Primární volba studia

Pro 70,7 % studentů bylo studium na Katedře geoinformatiky primární volbou.

### Způsob bydlení

Na kolejích bydlí 33,3 % studentů, v podnájmu 38,7 %. Ostatní bydlí u rodičů.

### Sféra uplatnění

V komerční sféře pracuje 58,4 % absolventů. 11,6 % absolventů zůstává v akademické sféře.

### Forma zaměstnání

89 % absolventů pracuje jako zaměstnanec. Jako OSVČ pracuje 10,4 % absolventů.

### Nejnavštěvovanější stát

Nejnavštěvovanějším státem v rámci mobilit je Polsko s celkem 34 návštěvami.

Analýza

## Pokročilá analýza dat

Na základě expertního názoru vybraných akademických pracovníků katedry a autorova
uvážení bylo stanoveno celkem 12 předpokladů. Předpoklady byly ověřeny a vyhodnoceny.

1

#### Předpoklad

### Studenti se po absolvování vrací zpět do místa bydliště

Trvalé bydliště před studiem a místo pracoviště po studiu jsou podobná

### Spíše vyvráceno

Žádná z kombinací vzdáleností mezi katedrou, bydlištěm a místem zaměstnání po studiu nevykazuje korelaci.

Zjistit více
2

#### Předpoklad

### Zdroj povědomí o studiu závisí na trvalém bydlišti uchazeče

Vzdálenější uchazeči získali povědomí o studiu jinými způsoby, než uchazeči bydlící blíže

### Spíše vyvráceno

Souvislosti mezi místem trvalého bydliště a zdrojem zjištěny nebyly.

Zjistit více
3

#### Předpoklad

### Účast na zahraniční mobilitě ovlivňuje studijní prospěch

Studenti, kteří absolvovali zahraniční mobilitu, mají lepší studijní průměr

### Potvrzeno

V 15 z 16 po sobě jdoucích akademických letech měli absolventi mobilit stejný či lepší studijní průměr.

Zjistit více
4

#### Předpoklad

### Čím dále uchazeč bydlí, tím pravděpodobněji nenastoupí

Uchazeči se vzdálenějším trvalým bydlištěm mají vyšší tendenci k nenastoupení

### Spíše potvrzeno

Vizuálním posouzením se předpoklad jeví jako vyvrácený, statistické testování ale potvrdilo mírnou závislost.

Zjistit více
5

#### Předpoklad

### Typ střední školy předurčuje prospěch studenta

Studenti z gymnázií mají lepší studijní výsledky

### Spíše potvrzeno

Studenti z gymnázií mají nejvyšší podíl úspěšných absolventů. Jedná o jedinný typ SŠ, kdy studenti absolvovali s vyznamenáním

Zjistit více
6

#### Předpoklad

### Místo trvalého bydliště souvisí s úspěšností studenta

Mezi místem původu studenta a jeho prospěchem existuje spojitost

### Spíše vyvráceno

Mezi prospěchem a místem bydliště nebylo nalezeno silnější vazby. Záleží však na významu „místa bydliště“.

Zjistit více
7

#### Předpoklad

### Kariérní směr je předurčen pohlavím absolventa

Pohlaví ovlivňuje, jakou kariérní cestou, zaměřením a sférou se absolvent vydá

### Potvrzeno

Ženy mají vyšší tendenci zaměřit se na kartografii, zatímco mužští absolventi směřují spíše k programování.

Zjistit více
8

#### Předpoklad

### Poměr zdrojů povědomí uchazečů o studium se vyvíjí

Na vzestupu jsou neosobní zdroje jako internet, naopak klesají zdroje osobní

### Spíše vyvráceno

Ve vývoji poměru zdrojů lze pozorovat určité trendy, nejsou však k dispozici data s dostatečně dlouhým časovým horizontem.

Zjistit více
9

#### Předpoklad

### V čase se vyvíjí poměr zapsaných a nezapsaných uchazečů

Přibývá uchazečů, kteří podali přihlášku, byli přijati, ale nenastoupili

### Vyvráceno

Předpoklad byl vyvrácen. Podíl zapsaných a nezapsaných uchazečů má naopak mírně rostoucí trend.

Zjistit více
10

#### Předpoklad

### Způsob bydlení během studia ovlivňuje prospěch studenta

Studenti bydlící určitým způsobem mají prospěch odlišný od jiných způsobů

### Spíše vyvráceno

Vizuálně lze sice na výstupech pozorovat rozdíly, jejich významnost ale statistické testování nepotvrdilo.

Zjistit více
11

#### Předpoklad

### Celková úspěšnost studentů se v čase vyvíjí

Vývoj mediánového průměru studentů má jasně zřetelný trend vývoje

### Spíše vyvráceno

Lze sice pozorovat určitý trend vývoje, ten je však do velké míry dán vysokou odchylkou v prvním roce měření.

Zjistit více
12

#### Předpoklad

### Způsob bydlení ovlivňuje, zda student absolvuje mobilitu

Studenti, kteří nebydlí u rodičů, častěji vyjíždějí na zahraniční mobility

### Spíše potvrzeno

U studentů bydlících na kolejích nebo v podnájmu je téměř 2× vyšší pravděpodobnost účasti na mobilitě, než u studentů bydlících u rodičů.

Zjistit více

Více informací o postupu a tvorbě analýz naleznete v textu práce.

Soubory ke stažení
Přehled

## Přehled předpokladů

- 1

  ### Studenti se po absolvování vrací zpět do místa bydliště

  #### Trvalé bydliště před studiem a místo pracoviště po studiu jsou podobná

- 2

  ### Zdroj povědomí o studiu závisí na trvalém bydlišti uchazeče

  #### Vzdálenější uchazeči získali povědomí o studiu jinými způsoby, než uchazeči bydlící blíže

- 3

  ### Účast na zahraniční mobilitě ovlivňuje studijní prospěch

  #### Studenti, kteří absolvovali zahraniční mobilitu, mají lepší studijní průměr

- 4

  ### Čím dále uchazeč bydlí, tím pravděpodobněji nenastoupí

  #### Uchazeči se vzdálenějším trvalým bydlištěm mají vyšší tendenci k nenastoupení

- 5

  ### Typ střední školy předurčuje prospěch studenta

  #### Studenti z gymnázií mají lepší studijní výsledky

- 6

  ### Místo trvalého bydliště souvisí s úspěšností studenta

  #### Mezi místem původu studenta a jeho prospěchem existuje spojitost

- 7

  ### Kariérní směr je předurčen pohlavím absolventa

  #### Pohlaví ovlivňuje, jakou kariérní cestou, zaměřením a sférou se absolvent vydá

- 8

  ### Poměr zdrojů povědomí uchazečů o studium se vyvíjí

  #### Na vzestupu jsou neosobní zdroje jako internet, naopak klesají zdroje osobní

- 9

  ### V čase se vyvíjí poměr zapsaných a nezapsaných uchazečů

  #### Přibývá uchazečů, kteří podali přihlášku, byli přijati, ale nenastoupili

- 10

  ### Způsob bydlení během studia ovlivňuje prospěch studenta

  #### Studenti bydlící určitým způsobem mají prospěch odlišný od jiných způsobů

- 11

  ### Celková úspěšnost studentů se v čase vyvíjí

  #### Vývoj mediánového průměru studentů má jasně zřetelný trend vývoje

- 12

  ### Způsob bydlení ovlivňuje, zda student absolvuje mobilitu

  #### Studenti, kteří nebydlí u rodičů, častěji vyjíždějí na zahraniční mobility

Závěr

## Doporučení pro další sběr dat

Při kompletaci, přípravě a zpracování datových sad a analýz bylo zjištěno několik skutečností, které práci komplikovaly, zpomalovaly, nebo zapříčiňovaly sníženou průkaznost výsledků analýz.

Existence těchto nedostatků je pochopitelná, neboť primárním účelem použitých datových souborů není a nebylo je takto analyzovat. S cílem usnadnění práce při dalších případných budoucích analýzách podobného charakteru byly posouzeny příčiny nedostatků a stanoveny doporučení pro další sběr dat a práci s nimi.

Doporučení není nutné brát dogmaticky. Vycházejí z osobní zkušenosti autora nabyté při zpracovávání analýz. Jejich cílem je urychlit práci s daty a v co největší možné míře zvýšit průkaznost analýz.

Mezi datovými sadami byl zjištěn značný překryv v obsažených atributech. Atributy záznamů vyskytující se v jedné sadě lze snadno dohledat v sadě jiné, a pomocí různých klíčů propojit. Je proto vhodné dotazníky koncipovat tak, aby obsahovaly pouze otázky, na které nelze jiným způsobem zjistit odpovědi.

Jedním z přínosů s nejvyšším potenciálem pro využití poznatků v praxi jsou časové trendy. Protože dotazníkové sady však častokrát vznikají až ve chvíli jejich faktické potřeby, datové sady nejsou kontinuální a vznikají tak hluchá období. Proto by bylo vhodné dotazníky sbírat průběžně a tvořit časově souvislá data.

Ideálním klíčem pro párování záznamů jsou např. rodné číslo nebo číslo studenta. Není ale vhodné se na tyto údaje v dotaznících ptát. Osvědčila se tvorba složeného klíče jméno - příjmení - akademický rok, která je v naprosté většině případů unikátní. I to ale v datech často chybí, proto je třeba respondenty více vést k uvedení těchto údajů.

Zpracovávané dotazníky byly vnitřně relativně členité a rozvětvené, což sice zvyšovalo informační hodnotu z hlediska kvality, ale zapříčiňovalo vznik množství specifických skupin s nízkým počtem respondentů. S ohledem na počet záznamů v datovém souboru by bylo z hlediska kvantitativní analýzy lepší dotazníky členit méně.

## Shrnutí…

Výsledkem práce je několik typů výstupů. Jejich přehled je následující.

### 7 datasetů

Byl zanalyzován a statisticky vizualizován datový soubor obsahující celkem 7 datových sad.

### 12 analýz

Bylo analyzováno 12 předpokladů. Výsledkem každé analýzy je přehledný plakát s jejich výsledky.

### 1 web

Hlavním výstupem práce je prezentace dosažených výsledků formou webové vizualizace.

Ke stažení

## Soubory ke stažení

### Text práce

PDF | 5.5 MB Stáhnout

### Plakát

JPG | 2.7 MB Stáhnout

### Analýzy

ZIP | 19.5 MB Stáhnout

### Přehled hodnocení

PNG | 1.0 MB Stáhnout