doc. dr. Jelena Klisara / Asst. Prof. Ph.D. Jelena Klisara
E-mail: jelena.klisara@fis.unm.si
Govorilne ure: po dogovoru
V letu 2007 doc. dr. Jelena Klisara diplomirala na Naravoslovno-matematični fakulteti Univerze v Novem Sadu (Srbija), smer Matematika financ. Doktorski študij matematike je uspešno zaključila na Fakulteti za matematiko in fiziko Univerze v Ljubljani, kjer je leta 2016 zagovarjala svojo doktorsko disertacijo z naslovom “Grafovski pristop za analizo kompleksnih omrežij”.
Dosedanje pedagoške izkušnje je pridobila na:
- Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, pri predmetih: Osnove matematične analize, Diskretne strukture in Linearna algebra,
- Fakulteti za informacijske študije v Novem mestu, pri predmetih: Matematika 1 in 2, Metode kvantitativne analize, Statistika 1 in 2,
- Fakulteti za ekonomijo in inženirski management v Novem Sadu pri predmetu Poslovna matematika.
Kot koordinatorka tutorstva je bila na Fakulteti za računalništvo in informatiko UL in Fakulteti za informacijske študje v NM zadolžena za vzpostavitev in koordinacijo sistema tutorstva. Na osnovi ocen študentov ter ocen in mnenja vodstva Fakultete za računalništvo in informatiko, je leta 2017 prejela Priznanje fakultete za uspešno pedagoško delo, leta 2016 pa nagrado Naj asistentka. Leta 2015 je od Fakultete za informacijske študije prejela Priznanje fakultete za dosežke na izobraževalnem področju. Znanstveno raziskovalno delo opravlja kot aktivni član Laboratorija za superračunalništvo, umetno inteligenco in podatkovno znanost, ki deluje na FIŠ. Njeno raziskovalno delo zajema: uporabo teorije grafov za reševanje problemov na področju analize velikih omrežij ter matematično modeliranje in statistično analizo kompleksnih omrežij.
————
In 2007 Assoc. Prof. Jelena Klisara graduated from the Faculty of Natural Sciences and Mathematics at the University of Novi Sad (Serbia), majoring in Mathematics Finance. She successfully completed her PhD studies in Mathematics at the Faculty of Mathematics and Physics, University of Ljubljana, where she defended her PhD thesis entitled “A Graph Approach for the Analysis of Complex Networks” in 2016.
Her teaching experience was gained at:
- Faculty of Mathematical Analysis, Discrete Structures and Linear Algebra,
- Faculty of Information Studies in Novo mesto, in Mathematics 1 and 2, Methods of Quantitative Analysis, Statistics 1 and 2,
- Faculty of Economics and Engineering Management, Novi Sad, in the subject Business Mathematics.
As Tutoring Coordinator at the Faculty of Computer Science and Informatics, UL and the Faculty of Information Studies, NM, she was responsible for the establishment and coordination of the tutoring system. Based on the students’ evaluations and the evaluations and opinions of the management of the Faculty of Computer Science and Informatics, she was awarded the Faculty’s Recognition for Successful Teaching Work in 2017 and the Best Teaching Assistant Award in 2016. In 2015, she received the Faculty Award for Educational Achievement from the Faculty of Information Studies. She is an active member of the Laboratory for Supercomputing, Artificial Intelligence and Data Science at FIŠ. Her research interests include: the application of graph theory to problems in large-scale network analysis, and mathematical modelling and statistical analysis of complex networks.Assoc. Prof.
1. letnik
Statistika 1
Pri predmetu Statistika 1 študentje spoznajo proces statistične obdelave podatkov (npr. obdelava anketnih vprašalnikov). Vzorec, spremenljivka, vprašalnik, aritmetična sredina, mediana, koeficient korelacije so le nekateri od pojmov, ki jih aktivno uporabljajo pri samem predmetu. Za osnovno statistično obdelavo podatkov študentje na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (SPSS, …), ki omogočajo analizo zbranih podatkov. Pripravijo tudi projekt, ki obravnava konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.
Statistika 2
Predmet Statistika 2 nadaljuje predstavitev procesa statistične obdelave podatkov. Verjetnostni račun, anketno raziskovanje, ocenjevanje parametrov, slučajni vzorci, statistične domneve, bivariatna analiza so novi pojmi, ki jih študentje spoznajo. Za osnovno statistično obdelavo podatkov na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (R), ki omogočajo urejanje in prikazovanje podatkov, izračun vseh pomembnih parametrov, intervalne ocene parametrov ter preizkušanje domnev. Pripravijo tudi projekt, s katerim rešijo konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Multivariatna analiza
Multivariatna analiza študente seznani s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki statističnih metod s področja multivariatne statistike. Študentje se srečajo z matrikami, razvrščanjem v skupine, multivariatno, regresijsko, faktorsko in diskriminantno analizo, analizo variance ter analizo glavnih komponent. Pri tem se usposobijo za izvedbo najzahtevnejše statistične analize za izvedbo raziskav, kjer se obravnava povezava med več statističnimi spremenljivkami hkrati. Po skupinah izvedejo projekt, kjer konkreten statistični problem rešujejo tudi z uporabo najaktualnejših programskih orodij za statistično analizo. Povezava na učni načrt.
1. letnik
Matematika 2
Pri predmetu študentje srečajo osnovne pojme linearne algebre (matrike in sistemi linearnih enačb ter neenačb), kombinatoriko, verjetnostni račun, teorijo grafov in linearno programiranje. Z reševanjem konkretnih primerov na predavanjih in vajah študentje osvojijo naštete matematične metode, razvijejo logično sklepanje, se naučijo oceniti velikostni red rezultata ter razvijejo sposobnost natančnega izražanja in pisanja. Študentje spoznajo tudi najsodobnejše računalniške programe za reševanje matematičnih problemov iz teh poglavij (Mathematica, Sage, Pajek). Povezava na učni načrt.
Statistika 1
Pri predmetu Statistika 1 študentje spoznajo proces statistične obdelave podatkov (npr. obdelava anketnih vprašalnikov). Vzorec, spremenljivka, vprašalnik, aritmetična sredina, mediana, koeficient korelacije so le nekateri od pojmov, ki jih aktivno uporabljajo pri samem predmetu. Za osnovno statistično obdelavo podatkov študentje na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (SPSS, …), ki omogočajo analizo zbranih podatkov. Pripravijo tudi projekt, ki obravnava konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.
1. letnik
Napredna statistika
Pri predmetu Napredna statistika študenti spoznajo osnovne in napredne metode analize podatkov in poizvedovanja v podatkih ter raziskovalne metode, postopke in procese. Cilj predmeta je, da so študenti sposobni samostojne izvedbe kvantitativne raziskave in analize podatkov z uporabo ustreznih statističnih metod in modelov s pomočjo primerne programske opreme. Študenti so sposobni uporabiti izbrane metode in tehnike kvantitativnega raziskovanja na višjem nivoju ter pridobijo znanje o uporabi osnovne programske opreme za kvantitativno analizo. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Magistrski raziskovalni seminar
Predmet predstavlja praktično predpripravo na izvedbo raziskovalne naloge za potrebe magistrske naloge. Pri predmetu študent(ka) izvede zapletenejšo raziskavo za rešitev kompleksnejšega družboslovnega teoretičnega ali empiričnega problema, skozi katero težimo k poglobitvi in kritičnemu ovrednotenju do sedaj pridobljenih teoretičnih in metodoloških znanj. Študentje na začetku predavanj v sodelovanju z mentorjem izberejo raziskovalni problem iz področja, ki jih strokovno najbolj zanima in izvedejo celovit manjši raziskovalni projekt oziroma ekspertizo, ki vključuje oblikovanje raziskovalnih vprašanj in hipotez, konceptov in teorij, zbor raziskovalnih strategij, organizacijo in izvedbo raziskovalnega projekta, interpretacijo kompleksnih rezultatov in prenos v prakso. Povezava na učni načrt.
