2020

Címke: 2020

24 blog bejegyzésnél szerepel:

ADA 2020

Kutatók éjszakája 2020

Fibonacci-spirál

Programozási Hét 2020 – CodeWeek.eu

WITSEC szakmai nap 2020

SzámOkt 2020

LEGO Education módszertani képzés / Robotika Mindstorms EV3 robottal

Balogh Péter emlékére

Szoftverfejlesztő mémek

Logikus gondolkodás teszt

Népesedési világnap

Doktori értekezések védése a Miskolci Egyetemen

Multimédia az oktatásban 2020

Céline Dion - Courage World Tour

Top 5 fizetésű alkalmazottak listája

Egy matematika érettségi feladat megoldása programozással 2020

Címkefelhő generálása

Dr. Sheldon Cooper szólánc játéka

Digitális Témahét 2020

HWSW – Appmenedzsment és marketing meetup

RobonAUT – Autonóm robotok versenye 2020

Dátumtartományok kezelése

KSH táblázatból dolgozunk

Kommunikáció a Mars és a Föld között


142 db hozzá kapcsolódó címke:

ADA konferencia (2), adatbázis (25), Agymenők (3), algoritmus (31), alkalmazottak fizetése (4), állásinterjú (10), álláskeresés (17), animáció (17), ASCII (6), becslés (6), címkefelhő (2), CodeWeek.eu (7), csoportmunka (10), csoportváltás (6), dátumkezelés (10), DE (3), Debreceni Egyetem (3), Digitális Témahét (8), doktori értekezés (2), doktori képzés (4), DUE (2), Dunaújvárosi Egyetem (2), életrajz (4), élményalapú tanulás (21), előadás műhely-napon (24), elosztott alkalmazás (14), EMT SzámOkt (4), EMT (4), Erdélyi Magyar Műszaki Tudományos Társaság (4), eredménytábla (10), érettségi feladat (8), értékelési szempont (6), érzékelés (3), évforduló (24), fájlkezelés (29), fejtörő (11), felvételi feladat (4), Fibonacci (3), film (1), fizika (7), funkcionális programozás (18), gamifikáció (33), Google Charts (5), Google Cloud Platform (2), grafika (26), grafikus felhasználói felület (40), hálózatkezelés (14), hatékonyság (28), hexadecimális (2), humor (4), HWSW (4), idézet (10), időjárás (2), ingyenes esemény (34), játék (9), Java forráskód (63), JExcel API (4), JSON (4), JSP (3), kivételkezelés (13), kliensprogram (13), kódolás/dekódolás (6), kollekció (32), konferencia (15), KSH (3), Kutatók éjszakája (8), lambda kifejezés (13), LEGO (3), lekérdezés (18), lépésszám (9), logikai feladat (21), logisztika (5), lottószelvény (10), marsjáró (1), matematika érettségi feladat (8), matematika (30), ME (1), megemlékezés (2), mém (7), Mentőexpedíció (1), mesterséges intelligencia (12), metódus (30), Miskolci Egyetem (1), MMO (6), mobil robot (2), Multimédia az oktatásban konferencia (6), MVC (12), naptár (26), NASA (2), nekrológ (1), népesedési világnap (1), Neumann János Számítógép-tudományi Társaság (8), NJSZT Multimédia az oktatásban (6), NJSZT (8), nyilvános védés (1), objektumorientált programozás (85), operációs rendszerek (2), Oracle HR séma (12), orientáló modul (39), öröklődés (16), pályaorientáció (28), programozás (106), Programozási Hét (7), programozási tételek (28), projektmunka (5), protokoll (számítógép-hálózat) (3), publikáció (9), rajzolás (15), rejtjelezés (3), rekurzió (9), rendezvény 2020 (12), robot verseny (2), robotika (12), robotprogramozás (11), SQL forráskód (12), statisztika (11), STEM (3), Stream API (14), swing (26), szakmai előadás (31), szakmai modul (96), Számítástechnika és Oktatás Konferencia (4), SzámOkt (4), szófelhő (2), táblázat (11), távbeszélő készülék (2), térinformatika (4), tervezés (41), tévésorozat (3), titkosítás/visszafejtés (4), többféle megoldás összehasonlítása (37), tömb (17), toplista (5), továbbfejlesztés (23), továbbképzés (4), transzformáció (8), ünnepnap (13), videó (5), WITSEC (1), Women in IT Security (1), worldometer (2), XML (8)

Egy matematika érettségi feladat megoldása programozással 2020

Szerző:
érettségi logó

érettségi logóA 2020-as emelt szintű matematika érettségi feladatsor 9. feladata inspirált arra, hogy a programozás eszköztárával oldjuk meg ezt a feladatot. Szükséges hozzá kollekció adatszerkezet és néhány programozási tétel. Érdekes belegondolni, hogy mennyire más lehetne a problémamegoldás, ha programozhatnánk a matematika érettségi vizsgán. A teljes feladatsor a megoldásokkal együtt letölthető az oktatas.hu-ról.

2018-ban és 2019-ben is kiválasztottam egy-egy matematika érettségi feladatot a középszintű feladatlapról és megoldottam Java nyelven. 2020-ban az emelt szintű feladatsornál lelkesedtem eléggé, hogy blogoljak róla.

9. feladat

Egy városban a közösségi közlekedést kizárólag vonaljeggyel lehet igénybe venni, minden utazáshoz egy vonaljegyet kell váltani. A vonaljegy ára jelenleg 300 tallér. Az utazások száma naponta átlagosan 100 ezer. Ismert az is, hogy ennek kb. 10%-ában nem váltanak jegyet (bliccelnek).
A városi közlekedési társaság vezetői hatástanulmányt készíttettek a vonaljegy árának esetleges megváltoztatásáról. A vonaljegy árát 5 talléronként lehet emelni vagy csökkenteni. A hatástanulmány szerint a vonaljegy árának 5 talléros emelése várhatóan 1000-rel csökkenti a napi utazások számát, és 1 százalékponttal növeli a jegy nélküli utazások (bliccelések) arányát. (Tehát például 310 talléros jegyár esetén naponta 98000 utazás lenne, és ennek 12%-a lenne bliccelés.) Ugyanez fordítva is igaz: a vonaljegy árának minden 5 talléros csökkentése 1000-rel növelné a napi utazások számát, és 1 százalékponttal csökkentené a bliccelések arányát. A tanulmány az alkalmazott modellben csak a 245 tallérnál drágább, de 455 tallérnál olcsóbb lehetséges jegyárakat vizsgálta.

  • a) Mekkora lenne a közlekedési társaság vonaljegyekből származó napi bevétele a hatástanulmány becslései alapján, ha 350 tallérra emelnék a vonaljegyek árát?
  • b) Hány talléros vonaljegy esetén lenne maximális a napi bevétel?

Tervezés

Értelmezve a feladatot és a feltett kérdéseket: adódik, hogy a megoldáshoz szükséges egy POJO, ami az összetartozó adatokat fogja egybe objektumként. Mivel több kell belőle, célszerű egy indexelhető adatszerkezet, például tömb vagy lista. Ékezettelen magyar elnevezéseket fogok használni. A POJO osztály neve legyen Kozlekedes és a beszédes nevű tulajdonságai legyenek a következők: vonaljegyAr, napiUtasszam, bliccelesSzazalek, napiBevetel. Mindegyik nemnegatív egész szám és belefér az int primitív típus számábrázolási tartományába.

Ha a konstruktor paraméterként átveszi az input vonaljegyAr-at, akkor abból a többi adatot egyszerű képletekkel előállíthatja. Hasznos, ha a konstruktor ellenőrzést is végez. A tanulmány az alkalmazott modellben limitálja a vonaljegy árát (250 és 450 közötti öttel osztható számként). Az öttel oszthatóság az emelés/árváltozás mértékéből adódik. Ha a vonaljegy ára nem megfelelő, akkor a konstruktor kivételt dob, amivel megakadályozza, hogy az alkalmazott modellhez nem illeszkedő tulajdonságokkal rendelkező objektum létrejöjjön.

Az output meghatározásához az a) és b) feladatban megfogalmazott kérdésekből kell kiindulni. Ezekből adódik, hogy szükséges két getter metódus a POJO-ba:  getVonaljegyAr() és getNapiBevetel(). Persze könnyen generáltatható az összes getter is, de setter nem kell. Ezeken kívül a tesztelés megkönnyítésére hasznos egy toString() metódus is, amellyel a 4 összetartozó adat hozzáférhető és megjeleníthető a konzolon.

A belépési pont és egyben a vezérlés egy másik osztályban valósul meg. Itt feltöltjük a tanulmány alkalmazott modelljének megfelelően előállított objektumokkal (memóriacímeikkel) a generikus listát, amit programozási tételekkel (kiválasztás, szélsőérték-kiválasztás) dolgozunk fel.

A POJO osztály forráskódja

A vezérlő osztály forráskódja

A main() metódus feltölti a generikus lista adatszerkezetet az alkalmazott modellben lehetséges/előforduló vonaljegyAr alapján létrehozott objektumokkal (a memóriacímükkel). A feladat9Megoldas1() metódus paraméterként átveszi a feldolgozandó listát.

Az a) feladatra a választ kiválasztás programozási tétellel kapjuk meg. A kérdés így szól: melyik az (első) olyan objektum, amelyben a vonaljegyAr egyenlő 350-nel? A ciklust követően megkapjuk, hogy az i-edik az, amelyikre igaz a feltétel. (Az nem merül fel, hogy van-e ilyen objektum, hiszen tudjuk, hogy van. Csak az a kérdés, hogy melyik az. Több sem lehet.) A  lista.get(i).getNapiBevetel() művelettel elkérjük az i-edik objektumtól a válaszadáshoz szükséges napi bevételt.

A b) feladatra a választ szélsőérték-kiválasztás programozási tétellel kapjuk meg. A kérdés így szól: melyik az (első) olyan objektum, amelyben a napiBevetel a maximális? (Mivel a lista nem üres, így létezik a legnagyobb napi bevétel. Mivel nem biztos, hogy a legnagyobb napi bevétel egyedi, ezért merül fel az első a kérdésben.) Tegyük fel, hogy a nulladik objektumra igaz a feltétel: azaz maxIndex=0. Később a ciklusban változtassuk meg a maxIndex-et, ha a feldolgozás során találunk nagyobb értéket. Szélsőérték-kiválasztásnál a kezdeti elemet nem hasonlítjuk össze saját magával (hiszen úgysem különbözne), ezért indul a for ciklus 1-ről. A ciklust követően a  lista.get(maxIndex).getVonaljegyAr() művelettel elkérhetjük a maxIndex-edik objektumtól a válaszadáshoz szükséges vonaljegy árát.

A program által felépített adatszerkezet

Ha a vezérlőben aktiváljuk a megjegyzésben szereplő kiíratást, akkor a konzolon megjelennek a main() metódusban létrehozott listában lévő objektumok adatai (amilyen viselkedést a POJO toString()-jébe programoztunk. A 246 soros szöveg görgetéssel megtekinthető.

Az eredmény

A program konzolon/szövegesen jeleníti meg a válaszokat a feltett két kérdésre:

Gondoljuk újra

Az első megoldás 41 elemű listát épít. Persze ez a lista több mindenre is jó lehet, ha több(féle) kérdést kell(ene) megválaszolni. Ezért tekinthetjük strukturális tartaléknak.

A két konkrét kérdésre azonban úgy is adhatunk választ, hogy nem építünk lista adatszerkezetet. Ez a második megoldás. A feladat9Megoldas2() metódusnak nincs paramétere és azonos eredmény ad.

Az a) feladat: egy névtelen objektumként létrehozott POJO-tól azonnal elkérhetjük a választ, ami mehet rögtön a konzolra. Ez a kiválasztás programozási tétel extrém/legjobb esete, hiszen az első objektum jó is lesz, ciklust sem kell szervezni.

A b) feladat: kiindulunk a legolcsóbb vonaljegyből és tegyük fel, hogy ekkor a legnagyobb a napi bevétel. Ciklussal léptessük a vonaljegy árát ötösével legfeljebb a legdrágábbig. Léptetés közben mindig csak azt a dinamikusan létrehozott objektumot „jegyezzük meg”, amelyiktől a röptében elkért napi bevétel a korábbihoz – az addig legnagyobbnak vélthez – képest nagyobb. Végül a megmaradó POJO-tól elkérhető a maximális napi bevételhez tartozó vonaljegy ára. Ez a szélsőérték-kiválasztás programozási tétel megvalósítása dinamikusan: kezdetben nem áll rendelkezésre az összes adat, ami alapján döntést kell hozni, ehelyett az adatokat menet/feldolgozás közben állítjuk elő és „eldobjuk” azt, ami már nem kell.

Nekem ezek a programozással való megoldások sokkal jobban tetszenek, mint az oktatas.hu-n elérhető hivatalos, matematikai megoldás, amihez differenciálszámítás is kell. Persze aki emelt szinten érettségizik matematikából, annak az sem jelenthet gondot és biztosan izgalmasnak találja.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Ajánljuk matematika érettségi feladat címkénket, mert a témában évről-évre blogolunk.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 5-8. óra: Vezérlési szerkezetek, 9-12. óra: Metódusok, rekurzió, valamint 17-24. óra: Objektumorientált programozás alkalmaihoz kötődik.

Címkefelhő generálása

Szerző:
szófelhő logó

szófelhő logóA címkefelhők/szófelhők népszerűek, sok weboldalon megtalálhatóak. A CMS rendszerekben beépített szolgáltatás is lehet, vagy külön bővítmény/plugin is megvalósíthatja. Egy szövegben előforduló szavakból a gyakrabban előfordulókat nagyobb betűmérettel emeli ki. Eredménye lehet listás, táblázatos, esetleg képpé generált is. Kétféleképpen is megközelíthető, erre utal a Word Cloud és a Tag Cloud elnevezés. Utóbbi inkább egy blog taxonomiájához kapcsolódik és kategóriákra/címkékre érvényesül. A szakmai blogunkhoz is tartozik egy táblázatos címkefelhő. A szófelhő a szöveg betűméretén túl megjelenítheti a szavak előfordulását, például Java forráskód (63), címkefelhő (2).

Példánkban tetszőleges szöveget dolgozunk fel. Ebből felépítünk egy előfordulást is mutató listás szófelhőt, amely rendezett, és a szavak betűmérete 32-16-ig változik. Azok a szavak kerülnek a szófelhőbe, amelyek legalább 5-ször előfordulnak. Kezelünk kivételeket is, például olyan szavakat, amiket nem érdemes szófelhőbe tenni. Lépésenként haladva ismertetjük a megvalósító forráskódot, és külön megjeleníthetők az egyes lépések részeredményei.

A Java programozási nyelv csomagjait, osztályait, interfészeit, metódusait, műveleteit használjuk. Különböző adatszerkezetek kerülnek elő: tömb, generikus lista, generikus map, generikus folyam. Építünk a Stream API szolgáltatásaira és a lambda kifejezésekre. A megvalósítás könnyen testre szabható, kezeli a tipikusan előforduló igényeket.

1. Szövegforrás előkészítése

Generálunk egy 10 bekezdésből álló szöveget a Lorem Ipsum – All the facts – Lipsum generator weboldalon és a későbbi feldolgozáshoz mentjük a Java projekt files mappájába  lorem.txt néven. A fájl mérete: 5781 bájt. Szövegfájl:

2. Szöveges tartalom előkészítése

A megadott útvonalról a java.nio csomag metódusaival betöltjük a szövegfájl tartalmát byte[]-be, majd az s szövegbe. A replace() metódus hívásaival eltávolítjuk a szövegből a sor és bekezdés végét jelző soremelés ( LF="\n") és kocsi vissza ( CR="\r") vezérlőkaraktereket, a vessző és a pont írásjeleket (mindet külön-külön cseréljük a semmire), végül kisbetűssé alakítjuk ( toLowerCase()) a szöveget. A szöveg 5563 db karakterből áll. Előkészített szöveg:

3. Szólista elkészítése

A szóközök mentén darabolva ( split()) a szöveget elkészül belőle egy névtelen szövegtömb ( String[]), amit rögtön átalakítunk ( Arrays.asList()) szöveg típusú generikus listává ( List<String>). A lista 826 db elemből áll. Generikus lista:

4. Csoportosítás és megszámolás

A szólistát csoportosítjuk és megszámoljuk, hogy az egyes szavak hányszor fordulnak elő (másképpen: egy-egy csoport hány elemű). Elkészül a wordCountMap generikus map, amely kulcs-érték párok halmaza (leképezés). A kulcs a szó ( String), az érték a darabszáma ( Long). Alkalmazkodunk ahhoz, hogy a csoportosítás során használt counting() megszámoló művelet Long típusú értéket ad vissza. 188 db kulcs-érték párt kapunk. Generikus map:

5. Szűrés és rendezés

A generikus map-et kétszer szűrjük ( filter() művelet) úgy, hogy a kivételeket tartalmazó exceptList-ben ne szerepeljen a szó, valamint csak a legalább 5-ször előforduló szavakat hagyjuk meg. 71 db elemből álló folyam marad. Ebből a maradékból készítünk rendezett generikus folyamot ( sortedWordCountStream). A sorted() művelet két kulcs-érték párt hasonlít össze. A rendezés érték/darabszám szerint ( getValue()) csökkenő, azon belül kulcs/szavak szerint ( getKey()) növekvő sorrendet biztosít. Másképpen: ha az értékek megegyeznek, akkor a növekvő sorrendet a szavak ábécé sorrendje határozza meg, egyébként a darabszámok csökkenő sorrendje dönti el. Most már könnyen látható, hogy a leggyakrabban előforduló kevés szóból 15 van, 14 előfordulás nincs… Rendezett generikus folyam:

6. Saját típusú listává konvertálás

Definiálunk egy WordCount POJO-t, String típusú word nevű, Long típusú count nevű, int típusú fontSize nevű tulajdonságokkal, getter/setter metódusokkal, és toString() függvénnyel.

A map() intermediate művelettel a rendezett generikus folyamot bejárva, előállítjuk a POJO/ WordCount  típusú kimeneti objektumok rendezett generikus listáját. Továbbra is 71 elemmel dolgozunk. Rendezett generikus lista:

7. Darabszámok összegyűjtése

A POJO típusú rendezett generikus listában lévő objektumoktól elkért darabszámok ( getCount() POJO függvény) közül a különbözőeket ( distinct() művelet) összegyűjtjük egy Long típusú generikus listába ( distinctCountList). Az egyediesítő művelet nincs hatással az adatok sorrendjére. Tízféle előfordulást kapunk. Generikus lista:

8. Betűméret lépésköze

A szófelhőben a szavak gyakorisága alapján határozzuk meg a betűméretet. A betűméret 32-ről indul és fokozatosan csökken 16-ig. A betűméret léptetéséhez a tízféle gyakoriság/előfordulás meghatározza a stepFontSize  lépésközt. Lépésköz:

9. Betűméret kiszámítása

Csoportváltást alkalmazunk és a csoportot gi-vel indexeljük. Egy csoportba azok a POJO objektumok tartoznak, amelyeknél a szavak előfordulása megegyezik. Az algoritmus 2. lépésében az aktuális csoportra érvényesen kiszámítjuk a betűméretet ( fontSize), ami az algoritmus 3. lépésében a csoportba tartozó minden POJO objektumnál beállításra kerül a setFontSize() POJO eljárással. Az algoritmus 4. lépésében léptetjük a csoport gi indexét. A POJO-k esetén először csak a word és count tulajdonságok kerültek beállításra, de most már a fontSize tulajdonság is értéket kapott. Generikus lista:

10. HTML tartalom előállítása

A generikus lista POJO objektumain végighaladva, a forEach() záró művelettel összeállítható a weboldal szófelhőt tartalmazó része ( sbHTML). A 71 db szóból álló szófelhő HTML forráskódjának mérete 3409 bájt. HTML forráskód:

Eredmény

Szöveges formában:

lorem ipsum szófelhő

Képként (a 3. lépés részeredményéből a WordClouds.com weboldalon generálva):

lorem ipsum szófelhő eredmény

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának több alkalmához is kötődik. A Stream API-val és a lambda kifejezésekkel sokszor foglalkozunk.

Dr. Sheldon Cooper szólánc játéka

Szerző:
Sheldon, Agymenők

Sheldon szólánc kiemelt képDr. Sheldon Cooper karakterét nem kell bemutatni. Az Agymenők (The Big Bang Theory) című sorozat 2. évad 5. epizódjának címe A vitatkozás nagymestere (The Euclid Alternative). Nagyon találó az epizód címe magyarul. Miközben Penny reggel Sheldont munkába viszi, Sheldon az autóban kémiai elemek nevéből álló szólánc játékával különösen Penny agyára megy (pedig a játékot Penny nyeri ?):

A játék során Sheldon az alábbi kémiai elemeket mondja:

  • magyar nyelven: Hélium ↦ Mangán ↦ Neptúnium ↦ Magnézium ↦ Molibdén ↦ Nitrogén ↦ Nobélium ↦ Mendelévium
  • angol nyelven: Helium ↦ Mercury ↦ Ytterbium ↦ Molybdenum ↦ Magnesium ↦ Manganese ↦ Europium ↦ Mendelevium

Támogassuk meg ezt a játékot! Készítsünk olyan programot Java nyelven, ami segít(ene) felkészülni Sheldon szólánc játékára!

A szükséges lépések áttekintése

  • Gyűjtsük össze a kémiai elemek nevét magyar nyelven a Wikipédia – Kémiai elemek listája szócikkéből és rendezzük ábécé sorrendbe!
  • Építsük be az elemlistát a program adatmodelljébe!
  • Indítsuk el a lépésszámláló nulláról! Ha a lépésszámláló páros, akkor az ’A’ játékos, egyébként a ’B’ játékos lép.
  • Készítsük elő a játékmenet tárolására alkalmas adatszerkezetet, szöveget, listát!
  • Kezdetben kínáljuk fel a teljes elemlistát úgy, hogy mindig egy és csak egy legyen belőle kiválasztható!
  • A kiválasztást követően tároljuk el a játékmenetben az elemet, töröljük ezt az elemlistából, majd kínáljuk fel azoknak az elemeknek a listáját, amelyek kezdőbetűje megegyezik az előzőleg kiválasztott elem utolsó betűjével és növeljük meg a lépésszámlálót!
  • Amíg a felkínálható elemek listája nem üres, addig az előző lépést ismételjük meg!
  • A játék végén az nyert, aki a játékmenet utolsó elemét választotta ki. Írjuk ki a nevét és a lépésszámot!

A grafikus felületű megvalósítás képernyőképe rövid játékmenettel

Ötletek a megvalósításra és a továbbfejlesztésre

  • A program Java nyelven konzolos menükezeléssel, asztali alkalmazásként swing-esen többféle GUI komponens használatával és eseménykezeléssel, böngészőben futó JSP webalkalmazásként többféle űrlapmezővel, illetve HTML+CSS+JavaScript alapon is implementálható.
  • A kémiai elemek listája lecserélhető az angol nevekre. Ekkor figyeljünk arra, hogy a kis- és nagybetűket ne különböztessük meg az utolsó-első betű párosítása során.
  • Lehet a játék bármikor megszakítható, illetve a vége után újrakezdhető.
  • A program mérhetné a játék során az eltelt időt.
  • A program lehetne peer-to-peer vagy szerver-kliens elosztott és megvalósíthatna hálózatos kommunikációt.
  • A program mobil alkalmazásként is implementálható.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot – többféle változatban is – ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Többféleképpen is hozzájuthatunk az adatokhoz attól függően, hogy milyen előismeretekkel rendelkezünk a különböző tanfolyamainkon:

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamon dolgozhatunk szövegtömbbel, generikus kollekcióval (listával/halmazzal), konzolos és swing-es változatot is készíthetünk. Ehhez a feladathoz objektumorientált alapok mindenképpen szükségesek. Kézzel előállított szövegfájlból olvasva (mentve a Wikipédia oldaláról a táblázatot) hozzájuthatunk a kémiai elemek nevéhez, amihez kivételkezelés is szükséges.
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamon megvalósítható, hogy a program kivételkezeléssel hálózati kapcsolatot épít, majd közvetlenül olvassa és/vagy menti a Wikipédia HTML tartalmából a kémiai elemek nevét szövegfájlba vagy generikus kollekcióba, amivel a feladat visszavezethető az SE szemléletű megközelítésre. Böngészőben futó JSP és/vagy Servlet technológiára építő webalkalmazásként is megvalósítható a feladat.

Digitális Témahét 2020

Szerző:

A Digitális Témahét 2016-ban indult országos rendezvénysorozat. Fő célja a digitális pedagógia módszertanának népszerűsítése és elterjesztése. A program fontos törekvése, hogy a digitáliskompetencia-fejlesztés az informatikán túl kiterjedjen más tantárgyakra is. A résztvevő pedagógusok és diákok változatos és kreatív iskolai projektek keretében fejleszthetik képességeiket technológiával támogatott tanulás során. A Digitális Témahét rendezvény minden meghirdetett programja ingyenes. A 2018/2019-es tanévben már több mint 3000 oktatási projekt valósult meg, közel 8000 pedagógus és 135000 diák részvételével.

A 2019/2020-as tanévben a rendezvény március 23-27. között valósult meg. Kiemelt témakörök/szempontok:

  • a multidiszciplináris megközelítés: a matematika, a természet- és mérnöki tudományok, valamint a művészet- és társadalomtudományok együttes megjelenítése;
  • a digitális technológia alkotó használata és az algoritmikus gondolkodás fejlesztése;
  • a kiemelt figyelmet igénylő tanulók fejlesztése és bevonása;
  • a nevelési-oktatási intézmények közötti együttműködés élénkítése;
  • a határon túli magyar pedagógusok és oktatási intézmények bevonása;
  • a digitális biztonság a mindennapi pénzügyeinkben;
  • az intézményen belül történő pedagógus közötti együttműködés élénkítése, a projektmódszer alkalmazásának kiterjesztése olyan kollégákra, akik még nem ismerik;
  • ebben a tanévben is a digitális gyermekvédelem, a médiatudatosság, a közgyűjtemények digitális tartalmainak nevelésben, oktatásban történő megjelenése.

Az it-tanfolyam.hu 2020-ban is csatlakozott a rendezvénysorozathoz. Meghirdettünk hét programot a https://digitalistemahet.hu weblapon. A programjainkra 2020. március 27-én 18:00-22:00 óráig került sor.

Rendezvényünk plakátja

Ízelítő a meghirdetett programból

Bemutatjuk, hogy sok lottószelvénnyel fogadva hogyan alakulhatnak a találatok. Minden véletlenszerűen történik a programban. Az előállított szelvények sorszámozottak és legalább egy lottószámban különböznek egymástól. A Java program első változatában az alábbi eredményt kaphatjuk 10000 db lottószelvénnyel.

A Java program második változatában paraméterezhető a lottószelvények száma, előre tárolható a heti telitalálatos lottószelvény, illetve beállítható, hogy meddig folytatódjon a fogadás (például amíg nincs legalább 1 db négytalálatos lottószelvény, amíg legfeljebb 20 db kéttalálatos lottószelvény készül). A program időt is mér és többféle adatszerkezetet (tömb, generikus lista, generikus halmaz) is használ. Vizsgálhatjuk azt is, hogyan alakulnának az esélyeink, ha például biztosan tudnánk előre az egyik nyerőszámot az ötből.

A programjaink a Google Meet online platformon élőben zajlottak, ahová kb. 50-en látogattak el. Köszönöm oktató kollégáimnak, hogy örömmel csatlakoztak. Mindannyian jól éreztük magunkat. Igazán tartalmas programot állítottunk össze. Szívesen csatlakoztunk és szívesen emlékszünk majd rá. Legközelebb talán már az offline világban is szervezhetünk eseményeket, tarthatunk rendezvényeket.

HWSW – Appmenedzsment és marketing meetup

Szerző:
HWSW logó

HWSW logó2020. február 26-án este a HWSW szervezésében részt vettem az Appmenedzsment és marketing meetup-on az EPAM Rendezvényközpontban. Így hirdették meg az eseményt: „laza hangvételű délutáni rendezvény olyan szakembereknek, marketingeseknek és fejlesztőknek, akik az élesítés után is gondoznák és mérnék mobilalkalmazásukat, hiszen azok sikere elsősorban nem a fejlesztőkön, hanem a megfelelő appmenedzsmenten múlik”. Az utógondozás, karbantartás, továbbfejlesztés gyakorlatilag rövidebb-hosszabb ideig minden fejlesztő, fejlesztői csapat tevékenységeire igaz. Az eseményen négy darab 15 perces előadás hangzott el.

Az első előadó Szuhai Viktor volt, aki a Planet of the Apps-nál Mobile Product & Marketing Manager. A Letöltések bűvöletében: hogyan tereljünk forgalmat az alkalmazásunkba? című előadás annak a 3 fő oknak a kifejtésével kezdődött, amiért a cégek alkalmazásait nem használják az emberek:

  • van alkalmazás, de maga a cég sem tudja, hogy miért készült el a termék,
  • van jó alkalmazás, de elkészülését követően a cég nem követi, hogy mire és hogyan használják azt a felhasználók és a cég nem reagál a felhasználók visszajelzéseire,
  • hatástalan marketing aktivitások (úgy hirdetik a cégek az alkalmazásaikat, hogy a megtekintések számát vagy a kattintások számát mérik, pedig hasznosabb lenne a valós letöltések számát illetve a letöltést követő aktivitások számát mérni).

Elhangzott, hogy egy mobil alkalmazást használó értékesebb egy weboldal látogatójához viszonyítva, hiszen több ideig velünk marad. Ha sokáig használja az alkalmazást, követhető a tevékenysége. Ha kihasználjuk a push üzenetek lehetőségeit, akkor a termékünkből egy „sales gépezetet” készíthetünk. A legtöbb cégnél nincs mobil marketinges. Az előadó ezt követően saját külföldi – céges környezetben szerzett – tapasztalatairól számolt be. Alapvetően háromféle ügyfélszerzési csatornáról hallhattunk:

  • ingyenes csatornák: ASO, saját webes felületek,
  • fizetős tradícionális csatornák: Facebook, Google, Instagram,
  • alternatív csatornák: SearchAds, Appnetwork-ök, ösztönzött letöltések.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A második előadást – Tervezéstől a riportolásig: mire figyelj a sikeres mobil app mérés érdekében? címmel – a Mito képviseletében Horváth Ádám és Gyöngyösi Balázs tartotta. Egy app életciklusához igazodóan áttekintették, hogy mit, mivel és hogyan érdemes mérni annak érdekében, hogy az alkalmazásunkat, illetve annak használatát megérthessük. A mobil alkalmazáspiacon lévő nagy verseny miatt szükséges, hogy a felhasználók érdeklődését folyamatosan fenntartsuk a mért adatok alapján. A webes analitika bevett gyakorlat (cookie és session alapon), a mobil appok esetén ez – még – kisebb szerepet kap (User ID alapon és itt a session azt jelenti, hogy előtérben van a telefonon a mobil app legalább 10 másodpercig és 30 másodperc után jár le a session). A főbb szempontok ezek voltak:

  • ügyfélszerzés (új és aktív user-ek száma, hogyan találják meg az appunkat),
  • elkötelezettség (tartós használat és/vagy lemorzsolódás),
  • eredmények/konverziók (mennyire sikerült elérnünk az üzleti céljainkat),
  • mérési tervezési folyamat lépései (üzleti célok egyértelmű definiálása, KPI és eszközök meghatározása, mérési stratégia kialakítása, implementáció és fenntartás).

Mindkét előadó hangsúlyosan kiemelte a különböző szoftverfejlesztéshez kötődő munkakörökben, beosztásokban, pozíciókban, szakterületeken dolgozó minden alkalmazott komplex, szerteágazó és hatékony együttműködésének fontosságát.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A harmadik előadást Álmos Balázs tartotta a Planet of the Apps-tól Adatokból valóság, avagy hogyan hoznak nekem üzleti előnyt az adatok, hol térül meg az app-analitika? címmel. Kérdések felvetésével indult az előadás. Hogyan tartsuk meg azokat a felhasználókat, akik már letöltötték az appot? Mi az adatvagyon és az adathalom közötti markáns különbség? Miért szükségesek üzleti döntéseket támogató üzleti intelligencia alkalmazások? Vannak kérdéseink, amikre választ várunk az adatok elemzésekor? Mire lehet célozni az analitikát? Lehet termékfejlesztési indikátor, alkalmas marketing optimalizálásra, UX-es viselkedés optimalizálásra, stabilitás vizsgálatára, marketing kommunikáció hatékonyságának növelésére. Az egésznek csak akkor van értelme, ha mindenkinek érthető és átlátható a teljes folyamat/rendszer. Mitől függhet az app sikeressége? Alapvető cél az aktív felhasználók megszerzése, számuk növelése és megkötése/megtartása. Hasznos tippeket kaptunk az analitika felkészültségétől függően a felhasználói élmény fokozására, és az automatizálási stratégia (push kommunikációs stratégia) kialakítására.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A negyedik előadó Dombi Soma volt a Product Factory képviseletében, aki Analitika sokoldalú felhasználása hiba detektálásra, rollout tervezésre, ux javításra, bevétel becslésre címmel gyakorlati megközelítésű prezentációt tartott. Egy esettanulmányt ismertetett, amiből kiderült, hogyan javítottak az egyik alkalmazásuk felhasználói élményén az általuk mért adatok alapján. A korábbi elméleti és összefoglaló jellegű előadás zárásaként kifejezetten hasznos volt látni a konkrét mérési eredményeket, illetve hallani a megvalósítások technológiai trükkjeit (például PDF fájlok oldalainak képként való kezelése, pufferelése, sebesség optimalizálása…).

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A szervezők utólag publikálták a rendezvény prezentációit, fényképgalériát és két előadásról videót.