A BME VIK Számítástudományi és Információelméleti Tanszékére

kiküldött Látogatóbizottság jelentése a Kari Tanács Számára

2010. március 3.

A bizottság tagjai: Bíró József, Gergely Pál, Hetthéssy Jenő, Kollár István (elnök), Telek Mik-lós.

A jelentés felépítése: 1. A LB bevezető megállapításai.............................................................................................. 2 2. Tanszéki működés ................................................................................................................ 2

2.1 A Tanszék általános adatai ......................................................................................... 2

2.2 A Számítástudományi és Információelméleti Tanszék fő- és félállású oktatói (2009. évi állapot).............................................................................................................................. 3

2.3 A tanszék küldetésnyilatkozata .................................................................................. 4

2.4 Kompetenciák............................................................................................................. 4

2.4.1 Lineáris algebra, matroidelmélet és alkalmazásaik............................................ 4

2.4.2 Gráfok és hipergráfok elmélete .......................................................................... 4

2.4.3 Optimalizálás, algoritmus- és bonyolultságelmélet, nagyméretű adathalmazok 5

2.4.4 Deklaratív és szemantikus technológiák ............................................................ 5

2.4.5 Valószínűségszámítás és alkalmazásai............................................................... 5

2.4.6 Adatbányászat és statisztika ............................................................................... 5

2.4.7 Középtávú tervek................................................................................................ 6

2.5 Az elmúlt öt évben végzett kari, tanszéki szervezési tevékenység ............................ 6

2.6 A Látogatóbizottság megjegyzései............................................................................. 7 3. Oktatás.................................................................................................................................. 7

3.1 Az elmúlt öt évben a tanszékkel/karral kompetitív oktatási tevékenység................ 10 4. Tudományos munka ........................................................................................................... 10 5. Doktoranduszok ................................................................................................................. 13 6. Hallgatók ............................................................................................................................ 14 7. Gazdasági kérdések ............................................................................................................ 14 8. A Tanszék által hozzátett megállapítások .......................................................................... 15

8.1 Oktatás...................................................................................................................... 15

8.2 Az Oktatás Hallgatói Véleményezése ...................................................................... 15

8.3 Tudományos tevékenység ........................................................................................ 16 9. A Kart, a BME-t, a látogatási rendszert érintő látogatóbizottsági megállapítások ............ 17

9.1 A látogatások előkészítése ....................................................................................... 17

9.2 Kari szintű következtetések...................................................................................... 18

9.3 Egyetemi szintű következtetések ............................................................................. 19

1

1. A LB bevezető megállapításai A Látogatóbizottság nyílt, kellemes légkörben dolgozhatott, maximális segítőkészséggel ta-lálkozott. Néhány alapkérdésre fókuszálva elbeszélgetett Recski András tanszékvezetővel, és a témakört legjobban ismerő tanszéki munkatársakkal. Ennek és a tanszéki előkészítésnek az eredményét az alábbiakban foglaljuk össze.

A táblázatok összeállítása a tanszék munkája volt. A Minőségbiztosítási Bizottság által defi-niált táblázatokat, valamint a küldetésnyilatkozatot és a kompetenciákat „készen kaptuk”: ezekhez csak ott fűztünk megjegyzést, ahol ez feltétlenül szükségesnek látszott.

2. Tanszéki működés

2.1 A Tanszék általános adatai Létszámadatok:

Költségvetési foglalkoztatásban: 28 fő Saját bevételes alkalmazásban: -- A PhD hallgatók száma: 5 fő Fokozatok: MTA rendes tagja 1 fő, MTA doktora (ill. régebben tud. doktora) 5 fő, régebbi kandidátus 2 fő, PhD 12 fő

Oktatási tevékenység: A diplomatervezők száma évente átlagosan: 9 fő TDK, OTDK eredmények (2000-2009): kari TDK-n 18 első, 10 második, 3 harmadik díj, OTDK-n 4 első, 2 második, 1 harmadik díj A PhD hallgatók adatai 1991 óta: teljes létszám 46 fő, ebből fokozatot szerzett 19 fő (41%), az átlagos idő 5 év, csak abszolutóriumot szerzett: 11 fő (24%), kimaradt: 8 fő, aktív: 8 fő (összesített adatok, kb. ¾ részben a VIK doktori iskoláiból, ¼ részben a TTK Matematikai doktori iskolájából)

Néhány költségvetési adat (2008)

Támogatás: 100,7mFt, saját bevétel: 8,3mFt. (nem tipikus év volt – az utóbbi években költségvetési támogatás átlag 110mFt, a saját bevétel átlag 44mFt volt)

2

2.2 A Számítástudományi és Információelméleti Tanszék fő- és fél-állású oktatói (2009. évi állapot)

beosztás Tud. fok. Születési év

e-mail cím

Főállású oktatók

Dr. Recski András Egyetemi tanár, tszvez. D.Sc. 1948 recski@cs.bme.hu

Dr. Györfi László Egyetemi tanár, tszv.h. MTA r.t. 1947 gyorfi@szit.bme.hu

Dr. Csákány Rita Egyetemi docens Ph.D 1963 csakany@cs.bme.hu

Dr. Csima Judit Egyetemi docens Ph.D 1972 csima@cs.bme.hu

Dr. Fleiner Tamás Egyetemi docens Ph.D 1971 fleiner@cs.bme.hu

Dr. Friedl Katalin Egyetemi docens Ph.D 1959 friedl@cs.bme.hu

Dr. Katona Gyula Egyetemi docens C.Sc. 1965 kiskat@cs.bme.hu

Dr.Ketskeméty László Egyetemi docens Ph.D 1954 kela@szit.bme.hu

Dr. Mann Zoltán Egyetemi adjunktus Ph.D 1977 manusz@cs.bme.hu *

Naszódi Mátyás Egyetemi tanársegéd 1950 naszodim@morphologic.hu

*

Dr. Pintér Márta Egyetemi docens Ph.D 1974 marti@szit.bme.hu

Schlotter Ildikó Egyetemi tanársegéd 1981 schlotterildi@gmail.com

Szabó Réka Egyetemi tanársegéd 1969 szabo@cs.bme.hu *

Dr. Szeredi Péter Egyetemi docens Ph.D 1949 szeredi@cs.bme.hu

Dr. Szeszlér Dávid Egyetemi docens Ph.D 1975 szeszler@cs.bme.hu

Dr. Telcs András Egyetemi docens D.Sc. 1956 telcs@szit.bme.hu

Dr. Varró Gergely Egyetemi adjunktus Ph.D 1978 gervarro@cs.bme.hu *

Dr. Wiener Gábor Egyetemi docens Ph.D 1973 wiener@cs.bme.hu

Megjegyzés:A kettéosztás főállású és félállású oktatókra jelen formájában kissé félrevezető. 14 főállá-sú, teljes munkaidőben náluk oktató kolléga van, a *-gal jelölt 4 kolléga ugyanúgy részmunkaidős, mint az alább következő 6 fő (+ a tanszék emeritus professzora), csak adminisztratív szempontból ez az első munkahelyük.

Félállású oktatók Dr. Bodon Ferenc Egyetemi adjunktus Ph.D 1977 bodon@cs.bme.hu

Richlik György Egyetemi tanársegéd Egy.dr. 1949 richlik@szit.bme.hu

Dr. Rózsa Pál Prof. Emeritus D.Sc. 1925 rozsa@cs.bme.hu

Salamon Gábor Egyetemi tanársegéd 1979 gsala@cs.bme.hu

Dr. Sali Attila Egyetemi docens C.Sc. 1959 sali@renyi.hu

Dr. Simonyi Gábor Egyetemi docens D.Sc. 1963 simonyi@renyi.hu

Dr. Tóth Géza Egyetemi docens D.Sc. 1968 geza@renyi.hu6 nő 19 férfi (kb. ¼ - ¾)

3

30 év alatt 1 fő 30-34 között 5 35-39 4 40-44 3 45-49 2 50-54 3 55-59 2 60-63 4

Értékelés: a tanszék összetétele, korfája kiegyensúlyozott, értékelésünk szerint megfelelő.

2.3 A tanszék küldetésnyilatkozata Oktatási, kutatási és fejlesztési tevékenység az alábbi területeken: lineáris algebra és numeri-kus módszerei, diszkrét matematika (gráfok, hipergráfok, matroidok), optimalizálás, a számí-tástudomány matematikai alapjai (automaták, nyelvek, algoritmusok és bonyolultságuk), nagyméretű adathalmazok kezelése (adatbázisok, adatbányászat), deklaratív és szemantikus technológiák, sztochasztika (valószínűségszámítás, információ- és kódelmélet, tömegkiszol-gálás, alakfelismerés, statisztika, a pénzügyi információs rendszerek matematikai alapjai). Al-kalmazások műszaki, informatikai és pénzügyi-gazdasági területeken.

2.4 Kompetenciák

2.4.1 Lineáris algebra, matroidelmélet és alkalmazásaik A lineáris vektortereknek és általánosításuknak, a matroidoknak oktatása (BSc., ill. MSc. szinten), kutatása, beleértve a lineáris algebra numerikus módszereit is, valamint ezek alkal-mazásai különböző villamosmérnöki és építőmérnöki területeken.

Dr. Rózsa Pál, professzor emeritusz (100%), Dr. Recski András egyetemi tanár (80%), Dr. Fleiner Tamás egyetemi docens (20%), Dr. Friedl Katalin egyetemi docens (20%), Dr. Szeszlér Dávid egyetemi docens (20%)

Bevezetés a számításelméletbe 1.,VISZA103 (korábban VIMA1235)

Rendszeroptimalizálás, VISZM117 (korábban VIMA5311)

Mátrixanalízis, a lineáris algebra numerikus módszerei, VIMAD041-042

2.4.2 Gráfok és hipergráfok elmélete A gráfoknak és általánosításuknak, a hipergráfoknak (halmazrendszereknek) az oktatása, ku-tatása, valamint ezek alkalmazásai különböző villamosmérnöki, informatikai és pénzügyi-gazdasági területeken.

Dr. Recski András egyetemi tanár (20%), Dr. Csákány Rita egyetemi docens (100%), Dr. Fleiner Tamás egyetemi docens (60%), Dr. Katona Gyula egyetemi docens (50%), Dr. Szeszlér Dávid egyetemi docens (40%), Dr. Wiener Gábor egyetemi docens (50%)

A számítástudomány alapjai, VISZA105 (korábban VIMA2025)

Bevezetés a számításelméletbe 2., VISZA110 (korábban VIMA1236)

Gráfok, hipergráfok és alkalmazásaik, VISZM231 (korábban Hipergráfok,

halmazrendszerek kombinatorikája, VIMA 9337, VIMA9365, VIMA9372)

4

2.4.3 Optimalizálás, algoritmus- és bonyolultságelmélet, nagyméretű adathalmazok

Algebrai és kombinatorikai algoritmusok és bonyolultságuk, kombinatorikus optimalizálás, automaták, nyelvek, számítási modellek (pl. kvantumszámítások), adatbázisok és adatbányá-szat oktatása, kutatása valamint ezek alkalmazásai informatikai és pénzügyi-gazdasági terüle-teken.

Dr. Fleiner Tamás egyetemi docens (20%), Dr. Friedl Katalin egyetemi docens (80%), Dr. Katona Gyula egyetemi docens (50%), Dr. Szeszlér Dávid egyetemi docens (40%), Dr. Wie-ner Gábor egyetemi docens (50%)

Algoritmuselmélet, VISZA213 (korábban VIMA2207)

Nyelvek és automaták, VISZM104 (korábban Formális nyelvek VIMA2208)

Nagyméretű adathalmazok kezelése, VISZM144 (korábban Adatbázisok VIMA 3232,

Kombinatorikus problémák relációs adatbázis modellekben VIMAD078 stb.)

2.4.4 Deklaratív és szemantikus technológiák Jelentés-alapú számítógépes technológiák és ezek matematikai alapjai. Részterületek: deklara-tív és korlát-programozás, tudásreprezentáció, szemantikus keresés, szemantikus világháló.

Dr. Szeredi Péter egyetemi docens (100%)

Deklaratív Programozás (IIT-vel közös) VISZA402

Nagy hatékonyságú logikai programozás, VISZM232 (korábban VIMA9359)

Bevezetés a szemantikus technológiákba, VISZM145 (korábban: A szemantikus

világháló és az ontológiakezelés alapjai, VIMA9000)

2.4.5 Valószínűségszámítás és alkalmazásai Valószínűségszámítás, információ- és kódelmélet, tömegkiszolgálás oktatása, kutatása vala-mint alkalmazása az informatika, mesterséges intelligencia és pénzügyi-gazdasági területeken.

Dr. Györfi László egyetemi tanár (80%), Dr. Ketskeméty László egyetemi docens (50%), Dr. Pintér Márta egyetemi docens (50%), Dr. Telcs András egyetemi docens (70%)

Valószínűségszámítás, VISZA208 (korábban VIMA2203)

Tömegkiszolgálás, VISZM106 (korábban VIMA2204)

Információelmélet, VISZM101 (korábban VIMA3209)

2.4.6 Adatbányászat és statisztika A tömegjelenségek feltárásával, elemzésével foglalkozó diszciplínák, adatbányászat, statiszti-ka oktatása, kutatása és alkalmazása az informatika, mesterséges intelligencia és pénzügyi-gazdasági területeken.

Dr. Györfi László egyetemi tanár (20%), Dr. Ketskeméty László egyetemi docens (50%),

Dr. Pintér Márta egyetemi docens (50%), Dr. Telcs András egyetemi docens (30%)

Matematikai statisztika, VISZD302 (korábban VIMA4346)

Adatbányászati labor, VISZA384 (korábban VIMA5309, VIMA9031)

5

Pénzügyi folyamatok statisztikája, VISZAV88 (korábban VIMA4345)

2.4.7 Középtávú tervek A tanszék a középtávú elképzeléseiben a következő új kompetencia területeket kívánja fel-venni:

Az algoritmuselmélet további speciális területei (bioinformatikai alkalmazások, számítógépes geometria, paraméteres komplexitás), informatikai és más hálózatok dinamikája, komplex rendszerek.

2.5 Az elmúlt öt évben végzett kari, tanszéki szervezési tevékenység Név Oktatásszervezési tevékeny-

ség/erre fordított átlagos heti óraszám

K+F, szakértői tevékenység szervezése

tudományszervezési tevékeny-ség

Bodon Ferenc Praktiker, Morgan-

Stanley kooperáció

Csákány Rita Idegen ny. képzés / 1

Csima Judit Új tárgy ind. / 1 Praktiker kooperáció

Fleiner Tamás Szigorlatok / 1 OTKA, TéT, Mece-natúra, BJMT verse-nyek szervezése

Friedl Katalin Új tárgyak ind., OB és MBB tagság, MSc Felvételi Biz. / 4

AAM és Microsoft kooperáció

BJMT Alk.Mat.szak-osztály titkára, ACM versenyek szervezése

Györfi László Tanszékvez.hely., gazd.inf.MSc terve-zése / 4

Morgan-Stanley ko-operáció

Inf. Szakbiz. tagja

Katona Gyula Tanszékvez.hely. szgép.hálózat fel./ 2

Praktiker kooperáció

Ketskeméty László

TDK felelős, záró-vizsgák szerv. / 2

Mann Zoltán Ádám

Német nyelvű képzés felelőse / 2

Recski András Tanszékvez. / 6-8 Praktiker kooperáció OTKA, BJMT főtit-kára, MTA Mat. Biz. alelnöke

Salamon Gá-bor

Vizsgák szervezése / 1

Morgan-Stanley ko-operáció

Schlotter Ildi-kó

Vizsgák szervezése / 2

Szeredi Péter Gazd. Biz. tagság, szakirányfelelős / 4

NKFP, EU 6, IKTA NJSzT Szakoszt. el-nök, ALP VB tag

Szeszlér Dá-vid

DB tagság, Gyakor-latvez. beosztása / 3

OTKA

6

Telcs András Szakirányfelelős / 1 Morgan-Stanley ko-operáció

Wiener Gábor MSc.Felvételi Biz./ 1 Norvég alap

2.6 A Látogatóbizottság megjegyzései A tanszék működése családias, barátságos, informális. Ez a tanszék mérete alapján nagyon helyesnek látszik. Az elmondások és tapasztalataink alapján ez döntő részben Recski András tanszékvezető személyiségén múlik. Nem látjuk azonban, mi fog történni, ha ő nyugdíjba megy. Egyelőre nem ismert, hogy ez pontosan mikor történik, és hogy az informális (ezért sok szempontból nem szabályozott) és a jelenlegi jó működés hogyan fog folytatódni. Ezt ka-ri/tanszéki szinten elő kell majd készíteni.

3. Oktatás A tanszék oktatási munkája az interjúk alapján kiegyensúlyozott, felelősségteljes. Sajnos rész-letes analízis az éppen változó rendszer (egyciklusúból, a lemaradók minden nehézségével kétciklusúba) miatt nagyon nehéz.

heti kontaktórák száma: előadás, gyakorlat, labor

heti egyéb kontaktórák száma: konzultáció

Név ennyi tan-tárgy felelő-se/a tantár-gyak össz kredit értéke

ősszel tavasszal ősszel tavasszal

az elmúlt öt évben vég-zett tantárgyfejlesztés

az elmúlt öt évben ké-szített írásos segédanyag

Bodon Fe-renc

0 4 4 2 2 Adatbányászat Adatbányászat

Csákány Ri-ta

0 8 8 1 1 - Angol összefog-laló: SZA, BSZ

Csima Judit 1/3 4,2,0 0,6,0 6 4 Nyelvek és aut.; Alg. kérdések a bioinf.-ban

Angol jegyzet az Adatbázisok tárgyhoz;

Fleiner Ta-más

1/3 5 5 2 2 BSZ, SZA le-tölthető jegyz.

Friedl Kata-lin

6/28* 5 5 5 5 Nyelvek és au-tomaták

Gráfelmélet példatár

Györfi Lász-ló

4/13 9 4 4 4 Nemparam.stat., Pénzügyi foly.

-

Ketskeméty László

0 12,5,0**

6,5,0 3 3 - 3 tárgyhoz (val-szám, statiszt.) segédanyagok

Katona Gyu-la

3/11 4,2,4 4,4,0 4 6 Nagy adathal-mazok

Adatbázisok

Mann Zoltán Ádám

0 10 8 0 0 - Algoritmuselm. németül

Pintér Márta 3/11 6 4 1 1 Valszám gyak. Valszám példa-

7

Bevezetése tár

Recski And-rás

8/29*** 8 2 4 2 Algebrai és ált. kombinatorika, Rendszeropt.

Gráfelmélet pél-datár, Rendszer-opt. tankönyv

Salamon Gábor

0 2 2 1 1 Adatb.; Inf. elm.; Komb.opt.

-

Sali Attila 0 6 4 0 0 Adatbázisok -

Schlotter Ildikó

0 6 6 1 1 Nyelvek és au-tomaták

-

Simonyi Gábor

4,2,0 2,2,0 4 4 Gráfok és hipergráfok

Gráfelmélet példatár

Szeredi Pé-ter

4/17 7,5,0 2,1,3 4 4 4 tárgy (szem. és dekl. progr.)

Szemantikus világháló tank.

Szeszlér Dávid

3/13 6 6 4 2 Rendszeropt. Komb. opt.

Rendszeropt. tankönyv

Telcs And-rás

6/27 3,18 3,9 5 5 4 tárgy (pü. fo-lyamatok...)

2 tárgyhoz se-gédanyagok

Tóth Géza 0 4 4 Számítógépes geometria

Wiener Gá-bor

0 4,4 4,4 1 1 Rendszeropt. Komb. opt.

*Tárgyfelelős: 4+1 kifutó+1 az SE tárgyaiból, kreditszám: 18+5+5 **Más karokon is *** Ebből 1 az SE tárgyaiból

Az alábbiak jelentős részben a Friedl Katalinnal folytatott beszélgetés alapján íródtak:

A SZIT elfoglalt helye a kari oktatási struktúrában elsősorban az alapképzésre és a matemati-kusabb jellegű tárgyakra esik, amely összhangban van a tanszék állományában lévő emberek többségének oktatói és kutatói habitusával. Az oktatással kapcsolatos tanszéki adminisztrációt a nagy tárgyak esetén a tanszéki asszisztensek segítik, a kisebb tárgyaknál az oktatók maguk végzik el.

A kari oktatás szervezésével és felügyeletével foglalkozó bizottságok közül a SZIT az OB-ben, MISZB-ben és a gazdinfo bizottságokban képviselteti magát, a VSZB-ben nem. A SZIT vezetése úgy gondolja, hogy a villamosmérnök képzésben elfoglalt kisebb súlyuk (a villamos BSc-ben egy alaptárgyuk van) ezzel összhangban van, a VSZB képviseletük nem hiányzik, alkalmanként ha szükséges a SZIT-et érintő kérdésekben egyeztetni tudnak az OB-ben, vagy külön a VSZB elnökkel.

A SZIT úgy gondolja, hogy a kétszintű képzésre való áttérést zökkenőmentesen meg tudták oldani, tulajdonképpen náluk a nagy számú alaptárgy miatt sokkal előbb jelentkezett ez a fel-adat mint más tanszékeknél, tehát mostanra a tranziensek már erősen lecsengeni látszanak. Az ötéves képzésben lévő két későbbi szemeszterekben tartott alaptárgyuk (Tömegkiszolgálás, Információelmélet) az MSc képzésbe "csúszott át", ezek közül a Tömegkiszolgálás már ment egyszer.

8

A nagyszámú alaptárgyhoz sok gyakorlatvezetőt kell biztosítaniuk, őket egyrészt viszonylag sok részállású oktatóval biztosítják, másrészt a karon átlagon felüli és példaértékű gyakorlat-vezetői/oktatói utánpótlásról gondoskodnak. A gyakvezetők hallgatók köréből való utánpótlá-sa többlépcsős, fontosabb elemei: hallgató kiválasztása órai munka alapján, "extra" vizsga (pl. váratlan kérdések), plusz gyakorlatok érdeklődő hallgatóknak nehezebb feladatokkal (neptunban nem szerepelnek ezek az órák!), tapasztalatok alapján döntenek, hogy felajánlják-e a gyakvezetést. Pozitív válasz esetén is folyamatos monitorozást (Recski András és más ta-pasztaltabb oktatók segítségével) végeznek, ha szükségesnek találják, megválnak a gyak-vezetőtől.

Recski András a főállású és/vagy tapasztaltabb gyakvezetők monitorozását hosszú idő óta végzi, a tapasztalatokat folyamatosan írásban gyűjti és hasznosítja.

A heti két gyakorlatot (2x45 perc) tartalmazó órák esetében megállapítható, hogy stabil gyak-vezetői gárda és utánpótlási folyamat van. Sajnos a Valószínűségszámítás esetén ez nem mondható el, a SZIT úgy látja, hogy a kezdeti rossz eredmények főleg a gyakorlatok hiányá-ból adódott, a 4/0 -> 3/1 konverzió ezen valamelyest segített, de a heti átlagosan egy gyakor-latot még mindig kevésnek találják (kéthetente volt gyakorlat, amire így nem nagyon jártak be. Kiszh-k segítségével próbálják a hallgatókat folyamatos tanulásra késztetni). A valszám gyakvezetőket tekintve még nem alakult ki stabil törzsgárda.

A SZIT a karon talán egyedülálló módon plusz (neptunban nem szereplő) órákat vállal mind a tehetséges, mind pedig a lemaradó hallgatók számára. Az SE egészségügyi mérnökképzésé-hez külön "legyengített/átalakított" Algoritmuselmélet tárgyat tartanak, amely illeszkedik a hallgatók felkészültségéhez.

Friedl Katalin jelezte, hogy a SZIT első egy-két szemeszterbeli nagylétszámú előadások ese-tén teremproblémákkal küzd, pl. 600 főre kapnak két 200 fős termet. Úgy látják, ez a hallga-tók számára demoralizáló (már az első órákra sem férnek be), ez is oka lehet az óralátogatás gyors csökkenésének.

A tanszéken egy speciális helyzet az, hogy bizonyos kurzusakat egyszerre hallgatnak a TTK-ról érkező matematikus hallgatók és a mérnök-informatikusok a mi karunkról. Ezekkel kap-csolatban a tanszék azon a véleményen van, hogy ezen kurzusok esetén a matematikai és in-formatikai tartalom súlyozása megfelelő arányú és természetesen az informatikai tartalom a hangsúlyosabb már csak a létszámarányok miatt is. Valamint Friedl Katalin elmondása szerint mindkét társaság tanulhat egymástól, így ez az együttlét összességében akár hasznosabb is lehet számukra, mint azok a kurzusok, ahol csak a mi karunk hallgatói vesznek részt.

A papír alapú OHV tanszéki tárgyakra vonatkozó eredményei közül a szöveges vélemények néhány tárgy esetében tartalmaztak olyan kérdéseket, amelyeket átbeszéltünk Friedl Katalin-nal. Ezek közül két olyan dolog volt, amelyet itt is megemlítenénk. Az egyik ilyen kérdés a Nyelvek és automaták MSc-s tantárgy esetében a jegyzet részleges hiánya volt. Ezzel kapcso-latban Friedl Katalin azt mondta, hogy teljes jegyzet valóban nincs, azonban ennek írása fo-lyamatban van, bizonyos részei már elérhetőek. Ennek oka az, hogy a tantárgy teljesen új, eb-ben a félévben indult először és elődje sem volt az ötéves képzésben, mert a tematika több másik tárgy alapján került megalkotásra. Friedl Katalin azt mondta, hogy mindenképpen lesz teljes jegyzet a tantárgyhoz, ahogy ez minden más tantárgyuk esetében is fontos célkitűzés, amely szinte maradéktalanul meg is valósult már, méghozzá nagy többséggel kiadott könyvek formájában. A másik felvetődött kérdés a Valószínűségszámítás tantárggyal kapcsolatos ész-revételek alapján született, azonban az ezzel kapcsolatban elhangzottak már ebben a doku-mentumban fentebb leírásra kerültek.

9

10

3.1 Az elmúlt öt évben a tanszékkel/karral kompetitív oktatási tevé-kenység

Részvétel az Aquincumi Technológiai Intézet előkészítésében.

Egyéni: intézmény oktatási tevékenység

1 fő PPKE ITK Óraadás

1 fő ELTE, BSM, CEU, Taiwan Óraadás, ill. vendégprof.

1 fő BSM Óraadás

1 fő ELTE Félállású egyetemi tanár

1 fő Selye Egyetem, Révkomárom Óraadás

1 fő BSM Óraadás

1 fő BSM, Simon Fraser (Canada) Óraadás, ill. vendégprof.

1 fő IBS Nemzetközi Üzl. Főiskola Óraadás

1 fő ELTE, CEU Óraadás

4. Tudományos munka A tudományos munka elsősorban a kompetenciaterületekhez kapcsolódik (2.4. szakasz), ezért itt külön nem elemezzük. Elkészítettünk viszont a BME Publikációs Adatbázis alapján egy összefoglaló táblázatot. Ennek alapján, amennyire meg tudjuk ítélni, a tanszék tudományos tevékenységét átlagosan megfelelőnek ítéljük, de az egyének értékelését csak a tanszék tudná elvégezni. Pontosabbat látogatóbizottságként nehéz mondani, mert a tanszék részben matema-tika részben informatika irányultságú, és a két terület szokásai, előírásai nagyon elérők, és nem tudjuk, pontosan mihez viszonyítsunk, továbbá nem tudjuk megállapítani, hogy a feltöl-töttség milyen. Az idézők száma a várt adatokhoz képest helyenként alacsonynak tűnik.

Az utóbbi pár évre vonatkozó publikációs tevékenység bizonyos megosztottságot mutat. Van-nak akik folyamatosan publikálnak, és vannak akik az utóbbi időben ritkábban.

Név/Besorolás Beso-rolás

Érvény. dátum

Könyv Ebből jegy-zet

Könyv feje-zet

Folyó-irat

Konf-cikk

Dissz Szab Egyéb Össz an-gol

ma-gyar

web-cím

idé-ző

füg-get-len

Csákány Rita Oktató nincs 2 1 3 3 3 1 1

Csima Judit Oktató 2009.12.17 1 4 1 1 7 7 14 8

Fleiner Tamás Oktató 2009.12.08 2 13 1 1 17 17 35 30

Friedl Katalin Oktató 2009.10.22 1 1 11 15 1 28 27 1 177 168

Györfi László Oktató 2010.01.15 8 17 86 111 111 1 2026 1598

Katona Gyula Oktató 2009.10.20 5 3 1 17 8 1 2 34 28 6 20 69 57

Ketskeméty László Oktató nincs 2 1 1 1 4 1 3

Lukácsy Gergely Oktató 2009.01.10 2 6 12 3 23 17 6 17 7 3

Mann Zoltán Ádám Oktató 2010.02.06 2 1 3 14 10 1 6 36 24 4 82 82

Marx Dániel Oktató 2009.04.17 1 32 9 2 44 44 8 9 6

Naszódi Mátyás Oktató nincs 6 13 19 6 0 41

Pintér Márta Barbara Oktató nincs 1 1 1 1

Recski András Oktató 2009.02.11 12 8 8 60 33 2 115 98 15 1 200 140

Szabó Réka Oktató ÜRES LISTA

Szeredi Péter Oktató nincs 5 1 11 22 39 11 88 66 22 30 315 284

Szeszlér Dávid Oktató 2009.12.14 1 8 5 1 15 14 1 1 5 4

Telcs András Oktató 2009.11.30 1 27 4 1 33 33 17 8 6

Varró Gergely György Oktató 2009.12.22 11 9 1 2 23 22 1 5 144 115

Wiener Gábor Oktató nincs 1 6 5 1 2 15 13 2 10 10

Bodon Ferenc Rész-munkaidős

2008.11.30 1 4 6 1 1 13 11 2 1

Richlik György Rész-munkaidős

nincs 10 9 2 21 8 2 11

Salamon Gábor Rész-munkaidős

nincs 3 7 10 9 1 1 1

11

12

Sali Attila Rész-munkaidős

2009.12.02 1 4 39 5 1 50 46 4 1 174 104

Simonyi Gábor Rész-munkaidős

2009.03.10 1 1 1 26 1 4 33 32 1 1 195 160

Tóth Géza Rész-munkaidős

nincs 8 49 57 56 1 15 583 478

Rózsa Pál Emeritusz 2009.10.27 9 1 4 94 17 2 1 127 88 23 1 181 132

5. Doktoranduszok A SZIT doktorandusz hallgatói tipikusan a végzős évfolyamok legjobb eredményeket (tanul-mányi átlag, TDK, publikációk) elérő hallgatói közül kerülnek ki, így tipikusan állami ösz-töndíjban részesülnek. A tanszéken művelt témákkal és magával a tanszékkel kapcsolatos el-kötelezettségük – oktatási tevékenységük révén - már ezt megelőzően kialakul. A szerény ál-lami ösztöndíjat a doktori képzés évei alatt a konferenciákon való részvételi lehetőség egészíti ki.

Az ipari jellegű munkákban való részvétel tekintetében speciális helyzetben van a tanszék. Jelenleg elhanyagolható a doktoranduszok jövedelmének a tanszéki projektekben vállalt mun-kákkal való kiegészítése. Ez a lehetőség nem csak korlátozott, a tanszék korlátozott mennyi-ségű ipari projektjei miatt, hanem azt is feltételezi, hogy az illető hallgató elméleti érdeklődé-se mellett gyakorlati feladatok megoldására is képes kell legyen.

Ennek a jelenségnek azonban előnyös következményei is megfigyelhetők. A kar többi tanszé-kével szemben itt nem tapasztalható az a probléma, hogy a doktorandusz hallgatók jövede-lemtermelő, de nem kutatás, hanem csak fejlesztés jellegű (nem publikálható) tevékenységet végeznek, és ezért nem tudják teljesíteni a Ph. D. fokozat követelményeit.

A doktorandusz-hallgatók több mint 40%-a szerzi meg a PhD fokozatot, ami magasan megha-ladja a kari átlagot. Ennek lehetséges okai a következők:

o átlagosnál jobb képességű hallgatók a kezdés pillanatában,

o az alacsony jövedelem motiválhat a gyors befejezésre,

o nem jellemző a nem publikálható tevékenység végzése.

A végzett doktoranduszok várható életpályája mintegy 50%-ban a tanszéken (magának az egyetemi oktatásban való részvételnek is erős a vonzereje), más felsőoktatási vagy matemati-kai kutató intézetben, vagy akadémiai kutató intézetben (pl. SZTAKI) folytatódik. A tanszék szakmai hírnevének is köszönhetően a többiek szakmai karrierjüket sikeresen tudják tovább-építeni multinacionális cégeknél (Google, Morgan-Stanley), különleges igényekkel fellépő kisebb versenypiaci cégnél (Nav N Go) vagy a már említett hazai kutatóintézeti hálózatban.

Különbözőek, de semmilyen értelemben nem különlegesek azok az okok, amelyek miatt min-den tíz doktorandusz közül öt vagy hat a PhD fokozat megszerzése nélkül zárja le doktoran-duszi éveit. Azon túlmenően, hogy nyilván előfordul, hogy valaki alkalmas a kurzus elkezdé-sére, de nem alkalmas a befejezésére, természetesen új prioritások léphetnek be a fiatal kuta-tók életébe, amelyek között az utóbbi időben visszatérő motívum multinacionális cégek (Google, Morgan Stanley) ajánlata illetve azok elfogadása abban a reményben, hogy véges idő alatt mégiscsak sikerül majd befejezni az értekezést. Arra is van példa, hogy határainkon (messze) túli doktoranduszi iskola vonzó tematikát és kutatási feltételeket kínálva képzi to-vább a tanszék hallgatóját.

A doktoranduszi tematikák viszonylag egyenletesen fedik le a tanszék kompetencia térképén is megjelenő területeket. A doktoranduszi korfa is egyenletes, mindig felszínre kerülnek friss induló erők.

Néhány gondolat a doktorandusz képzés jövőképének kialakításához: A felsorolt fokozatszer-zést segítő és gátló hatások alapján úgy tűnik, hogy általános (végzési követelményeket nem tartalmazó) ösztöndíjak hatása nem egyértelmű. Viszont egy speciális végzési követelménye-ket is tartalmazó ösztöndíj csökkentheti a multinacionális cégek potenciális végzés előtti el-szívó hatását.

13

6. Hallgatók Tájékozódásunk alapján a tanszék tárgyait felvevő hallgatók hangulata jó. Az oktatásra külö-nösebb panaszt nem hallottunk. A hallgatóság a külön is meghirdetett beszélgetést nem találta annyira fontosnak, hogy ezen keresztül valamit külön jelezzen.

7. Gazdasági kérdések A SZIT – a Villamos és Informatikai Karon deklarált és betöltött szerepével és a Tanszék te-matikai meghatározottságával összhangban – gazdasági tevékenységének volumene más kari tanszékekkel összehasonlításban kismértékű, ugyanakkor a Tanszék gazdasági helyzete ösz-szességében megnyugtató. A „megnyugtatónak” nevezhető stabilitás visszatükröződik a költ-ségvetési támogatást élvező oktatási tevékenység igényei illetve a viszonylag alacsony külső bevételek és a nemzetközi tudományos életben való részvétel igényei közötti egyensúlyban. A számadatokat illetően az utóbbi éveket jellemző bevételi főösszegek évi átlaga 110 MFt a költségvetési támogatásra vonatkozóan és 44 MFt a külső bevételekre vonatkozóan. A külső bevételek harmada származik a Praktikerrel (adatbányászat témakörében) kötött innovációs szerződésből, míg a külső források kétharmada állami támogatású és Európai Uniós pályáza-tokhoz kapcsolódik.

A források felhasználását a főállású és félállású oktatók 80 MFt-os bérköltsége és a külső munkatársak 10 MFt-os bértömege jellemzi, emellett mintegy 7 MFt a tipikus jutalomkeret, 13 MFt az üzemeltetési költségek átlaga, a maradékot döntően utazással kapcsolatos költsé-gek teszik ki.

Külső munkatársak jelentős számban vesznek részt a Tanszék oktatási tevékenységében. Egy-egy külső munkatárs alacsony oktatási terhelést visz, ennek megfelelően a kapcsolódó bér-költségek sem magasak, hallgatók esetén ez 460 eFt, diplomások esetén 640 eFt, PhD fokoza-túak esetén ennél mintegy 15%-kal magasabbak az évi bérköltségek. Az ilyen jellegű bérkifi-zetések alacsony szintje több tényező hatására alakult ki eképpen: a Tanszéken oktatni kifeje-zetten szakmai elismertséget jelent, hallgatói státuszú oktatók az első oktatott félévüket Recs-ki professzor úr irányítása és ellenőrzése mellett, térítésmentesen abszolválják, végül a bérek egyáltalán nem maradnak el a hasonló hazai intézményekben (pl. ELTE) kialakult bérek szín-vonalától, sőt azokat egyértelműen meghaladják.

Nem kifejezetten gazdasági kérdés a munkatársak életpályája, de vannak gazdasági jellegű motivációk, amelyek nyilvánvaló befolyással rendelkeznek. A tanszéki kutatói/oktatói tevé-kenység – habitustól függően - egyaránt meg tud alapozni elismert pozíciót hazai multinacio-nális cégnél vagy temporálisan vendégprofesszori/vendégkutatói pozíciót vezető nyugati egyetemen.

Néhány gondolat a tanszék gazdasági helyzetéhez és jövőképének kialakításához:

• Nagyon kedvezőnek és folytatandónak tűnik a Tanszék más intézményekkel kooperá-ló stratégiája (ELTE, Rényi Intézet)

• Kritikusnak mondható, hogy a Tanszék milyen mértékben tud adaptálódni a megvál-tozott OTKA pályázati feltételekhez

• Ígéretes, hogy a Praktiker nemzetközi jellegében is igényt tart a Tanszék kutatómun-kájára

• Kívánatos lenne, hogy a Tanszék sikeresen tudjon részt venni a jövőben európai pá-lyázati projektekben

14

• A tanszék gazdasági helyzete jobb a közös egyetemi matematika tanszékek gazdasági helyzeténél. Azoknál több ipari kapcsolattal rendelkeznek, ami többek között a kar szakmai tanszékeinek munkáiba való bekapcsolódás eredménye.

• A tudásközpont jellegű intézmények karon belülre kerülésére tekintettel érdemes len-ne a karon belüli kooperációs lehetőségek feltárására fókuszálni.

8. A Tanszék által hozzátett megállapítások

8.1 Oktatás A tanszék oktatási tevékenységével kapcsolatban három dolgot emelnénk ki:

(1) Az alaptárgyak tanítása (diszkrét matematika, valószínűségszámítás, algoritmuselmé-let) a teljes oktatási tevékenységünk igen jelentős részét teszi ki. Ezen témák alapos el-sajátítása rendszeres példamegoldás nélkül elképzelhetetlen lenne. Így a kiscsoportos gyakorlatok minden félévben legalább 40-50 gyakorlatvezetőt igényelnek. Ehhez főál-lású és részfoglalkozású munkatársainkon és doktoránsainkon kívül rengeteg külső emberre is számítunk, elsősorban saját felsőbbéves hallgatóinkra. Az ő felkészítésük és óráik esetenkénti meglátogatása ugyan rengeteg időt vesz el, de ez kétszeresen is meg-térül: Egyrészt csökkentjük munkatársaink terhelését, akiknek így több idejük marad kutatásra, másrészt elősegítjük a tanszékünk profilja szerint legmegfelelőbb hallgatók kiválasztódását (szakirányra, később doktori iskolára, sőt esetleg oktatói pályára is).

(2) Az alapképzésben a diszkrét matematikai tárgyak (BSZ 1 – 2 az informatikusoknál, SZA a villamosmérnököknél) számonkérése szóbeli vizsgákon történik. Minden hallga-tó kap egy tételt, amit (max. 45 perc felkészülési idő alatt) írásban részletesen kidol-goz, majd a vizsgáztató az anyag többi részébe is belekérdez (definíciók, tételek pontos kimondását kérjük beszélgetés formájában, a „kollokvium” szó eredeti értelmében). A nagy hallgatói létszám miatt ez a rendszer a tanszék munkatársaira nagy terhet ró (gyakran 10-12 oktató szóbeliztet párhuzamosan kora reggeltől délutánig), de így gyakorlatilag kizárható a puskázás és csökkenthető az a veszély is, hogy szerencsés té-telhúzással a felkészületlen diák is átcsúszik.1

(3) Hosszú ideje nagy energiát fordítunk arra, hogy hallgatóink megfelelő könyvekből, jegyzetekből tanulhassanak. Az elmúlt tíz évben az általunk oktatott tárgyak jó részé-hez saját tankönyvet (és esetenként példatárat) írtunk. Ezekre részben azért volt szük-ség, mert új területek (pl. deklaratív programozás, rendszeroptimalizálás) lévén ide-gen nyelvű tankönyvek sem álltak rendelkezésre, részben pedig azért, mert a matema-tika számos területét (pl. gráfelmélet, algoritmuselmélet) a múltban csak (vagy döntő részben) a tudományegyetemeken oktatták, így a meglevő könyvek a mérnökhallgatók speciális igényeit (alkalmazások bemutatása, algoritmikus szemlélet) kevésbé vették figyelembe.

8.2 Az Oktatás Hallgatói Véleményezése Összességében elmondható – és természetesen mindnyájunk örömére szolgál – hogy az

1 Valószinűleg az alapképzésben egyre kevesebb tárgy számonkérése folyik így. A magyar nyelvű Wikipédián a „kollokvium” címszó alatt az olvasható, hogy

Ez a régi szokásrendszer az ELTE néhány tanszékén még élt az 1980-as években, de a rendszerváltás utáni tömegegyetemen ez már helyhiány miatt nem volt lehetséges, s így lassanként Magyarországon kihalt.

15

OHV-n a tanszék oktatói általában jó eredményeket érnek el és a szöveges vélemények is (kisebb, természetesen adódó problémák jelzésétől eltekintve) azt mutatják, hogy a hallgatók összességében elégedettek a SzIT munkájával.

Az OHV eredmények hasznosításával, azoknak a munkánkra gyakorolt hatásával kapcsolatban mindenek felett azt tartjuk fontosnak, hogy minden oktató számára lehetővé teszi az önértékelést és egyben motivációt is biztosít a további munkához. A tanszéken nincs hagyománya annak, hogy az oktatók (akár egy tantárgy különböző kurzusainak oktatása közben elért) eredményeit valamilyen szervezett, nyilvános módon összehasonlítsuk – ezt a továbbiakra nézve sem tartanánk szerencsésnek. Így az OHV eredményeket az érintett oktatókon kívül csak a tanszékvezető látja és értékeli. Az OHV eredményekre való nyilvános reflexiónak mindössze egyféle – jórészt „játékos” – formáját szoktuk alkalmazni: 1997 óta hagyomány, hogy kétévenként emléklapot kapnak azok az oktatóink, akik a megelőző két évben kiemelkedően jó osztályzatokat kaptak az OHV-n.

Érdemesnek tartjuk hangsúlyozni, hogy az oktatók munkájának (akár egyéni, akár vezetői) értékelésében természetesen fontos eszköz az OHV – véleményünk szerint azonban az OHV jelentőségét nem szabad túlértékelni sem. Úgy gondoljuk, hogy az OHV a jó oktatói munkához szükséges kvalitások közül bizonyosakat hatékonyan mér, más aspektusokra viszont szinte érzéketlen.

Ami a 2009 tavaszán bevezetett, kari OHV-vel kapcsolatos tapasztalatainkat illeti, első sor-ban fontosnak tartjuk kiemelni, hogy azt (főként a webes alapú, egyetemi OHV működésének elégtelensége miatt) nagyon fontos és jó kezdeményezésnek tartjuk. Reméljük, hogy a kari OHV hamarosan kinövi azokat a gyermekbetegségeit, amelyek a kiértékelések körül mutatkoz-tak, de egyebekben az OHV szervezésével és lebonyolításával elégedettek vagyunk. Talán itt érdemes megjegyezni azt is, hogy az OHV eredmények értékelését szerintünk nagyban segíte-né, ha az egyes kérdésekre adott válaszok kapcsán a már megszokott oszlopdiagram mellett az átlagok is szerepelnének (értelemszerűen a „nem tudom megítélni” jellegű válaszok figyelmen kívül hagyásával). Külön hasznosnak tartanánk, ha nem csak az adott oktatóra adott válaszok átlaga, hanem a kérdésre vonatkozó kari átlag, a tanszékre vonatkozó átlag, illetve – főként nagy létszámú, sok párhuzamos kurzussal futó tárgyak esetén – a tárgyra vonatkozó átlag is megjelenne.

8.3 Tudományos tevékenység A tanszék tudományos tevékenységével kapcsolatban kiemelnénk a japán kollégákkal való több, mint három évtizedes kapcsolatokat. A diszkrét matematikában és annak műszaki alkal-mazásaiban régóta szoros a kapcsolatunk. Ennek keretében indítottuk a japán-magyar diszk-rét matematikai konferenciasorozatot, melynek keretében 1999 óta kétévenként “összehozzuk” a téma kutatóit, elsősorban a fiatalokat. Ezek a konferenciák váltott helyszínnel (1999., 2003., 2007. Japánban, 2001., 2005., 2009. Magyarországon) követik egymást. Mindkét fél törekszik arra, hogy a konferencia költségeit alacsony szinten tartsa (egyetemi helyszínek, olcsó szállás, nincs részvételi díj), így a viszonylag magas útiköltségek ellenére lényegileg minden fiatal ki-utazását biztosítani tudjuk.

16

9. A Kart, a BME-t, a látogatási rendszert érintő látogatóbizottsági megállapítások

Tapasztalataink alapján javasoljuk a következők megfontolását.

9.1 A látogatások előkészítése • A látogatást elősegíteni hivatott anyagok (táblázatok) előzetes kitöltetése kizárólag a sza-

bályzatok/határozatok alapján nem szerencsés. Célszerűnek tartanánk, ha ezeket csak a lá-togatóbizottsággal való megbeszélés és egyeztetés után kellene a tanszéknek megtennie.

• A látogatás célja nem kis részben a tanszék önértékelése. Ezért a táblázatok mellett (vagy inkább helyett) tematikus, szöveges tanszéki önértékelő anyagok előkészítését javasoljuk.

• A táblázatok részletes analízise és értelmezése véleményünk szerint nem a látogatóbizott-ság, hanem a tanszék feladata kell, hogy legyen, mert ők tekintik át elsősorban, mi milyen okok következménye.

• Az oktatás a megadott táblázatokból eléggé áttekinthetetlen. Itt megint segítene a tanszéki szöveges önértékelés.

• Látogatás előtt a publikációs táblázat alapján készülhetne egy rövid, belső használatra szánt (ön)értékelés

o - a tanszékről o - az egyénekről

A publikációs munkát és a tudományos ismertséget természetesen nem szabad formálisan értékelni. Nem az a kérdés, mennyi kumulált IF-je van a tanszéknek, és eléri-e a kari átla-got. A táblázatok mindössze arra valók, hogy segítsék a tájékozódást, és trendeket mutas-sanak. A tanszéket sem, és az egyes tagokat sem lehet így számokkal értékelni, sőt a LB szakmailag sem képes erre. Ezt legjobb, ha a tanszék teszi meg, belül. Lehetne benne szó a minőségről (pl. mi a tanszék, az egyén fő erőssége (könyvek? jegyzetek? cikkek?), mi az, ami jó lenne, de objektív feltételek akadályozzák, stb.).

Ez akár a tanszék egyfajta kari bemutatkozása is lehetne.

• Érdemes lenne a tanszéktől egy néhány, az oktatási területeket meghaladó kutatá-si/fejlesztési/innovációs/tanácsadói sikertörténetet kérni, amire valóban büszke lehet az il-lető tanszék.

• Doktoranduszok: a tanszék összeállíthatna egy táblázatot: o kik az aktív doktoranduszok, és személyenként fél oldalon az adatok: o mettől-meddig, o mivel foglalkoznak, o ki a témavezető, o mikorra várható a disszertáció o ha nem, mik az akadályok o hogyan vesznek részt a tanszék tudományos tevékenységében.

Ha ezt a témavezetők készítik, senkinek sem nagy munka, de átfogó képet nyújt.

• Sokat segítene, ha a tanszék a jövőképét, terveit leírná. Ez nem a látogatóbizottság kompe-tenciája.

A felsorolt javaslatokkal nem szeretnénk a látogatások előkészítésének munka- és időigényét növelni, inkább azt javasoljuk, hogy a 9.2 fejezet végén említett adatgyűjtési rendszernél eze-ket a Kar a szempontokat is vegye figyelembe, és így egy potenciális jövőbeli látogatás lehe-tőleg kevés extra adatgyűjtési feladatot jelentsen a tanszékeknek.

17

9.2 Kari szintű következtetések Kari szinten fontos preferencia kell hogy legyen az írásos segédanyaggal való ellátottság. En-nek felmérése nagyon fontos lenne, és a látogatás erre alkalmat adna. Egy szempontgyűjte-mény:

Tantárgy1 neve Neptun-kódja (BSc/MSc, típus: kötelező, szakirány, választható, stb) hallgatók száma akik felvették 2009 tavasz, 2009 ősz 1.1. segédlet

A könyv/jegyzet/segédlet adatai, oldalszámmal Ha van, URL Tárgy lefedése%, segédlet felhasznált%, bolti ár, hallgatói ár ha van (pl. sok-

szorosítva önköltségen megkapják), kapható-e, hol Ha Műegyetemi Kiadó, raktári darabszám

1.2. segédlet ...

Tantárgy2 neve Neptun-kódja (BSc/MSc, típus: kötelező, szakirány, választható, stb) ...

Kari szinten egy másik fontos preferencia kell, hogy legyen: az adatszolgáltatások számának, véletlenszerűségének és az adatszolgáltatásra fordítandó időnek a csökkentése. Ennek érdeké-ben egy olyan technológia kidolgozása lenne kívánatos, amellyel az adatszolgáltatás kis időrá-fordítással, rendszeresen és előre tervezhetően elvégezhető, és az ilyen adatszolgáltatási fel-adatok teljesítése minden további, azonos tartalmú adatszolgáltatási feladattól mentesíti a sze-mélyeket és tanszékeket.

18

9.3 Egyetemi szintű következtetések • Publikációs adatokat, akármilyen szempontból is nézzük, csak számítógéppel, a BME

Publikációs Adatbázisból célszerű kigyűjtetni. Tanszéken, karokon, az egyetemen felesle-ges kézzel kitölteni bármit, amit számítógéppel pontosabban, részletesebben is lehet. En-nek persze feltétele, hogy a megfelelő egység minden dolgozója pontosan és alaposan tölt-se ki az adatait. Látogatás esetén pedig kigyűjtés előtt csak kiegészíteni kell ezeket.

• A BME Publikációs Adatbázisban elérhető tanszéki táblázatot (lásd ebben az anyagban: 4. fejezet), mely most messze nem optimális, célszerű lenne a további tanszéki kiértékelések előtt egyetemi/kari szinten átdolgoztatni, és egy módosított formában az adatbázisból szűrni. Egy lehetőség:

Név Besor Érvé-nyesség

Tábl link

Könyv Kv-fejezet

IF-os folyó-

iratcikk

További lekt fo-lyóirat-

cikk

Konf cikk

Szab Össz pub

XY oktató dátum TM 2 5 42 42 65 5 119

YZ kutató dátum TM 0 6 32 32 55 4 19

Össz 2 8 66 56 44 7 125

Adm látta

WoS

Forr

IF Külf megj

folyói

Teljes szöv

Szerk könyv

Tan-kv

Tkv. fej

To-vábbi

Ftlen idézet

Adm látta

Ftlen id WoS Forr

65 33 11.171 45 33 4 1 2 45 345 123 44

45 3 2.181 25 43 4 1 2 5 45 13 4

77 34 11.532 55 53 6 2 3 46 348 125 46

19