Kollár Csaba: A(z okos) város ereje a kiművelt emberfők sokaságában rejlik? VIII. Trefort Ágoston Szakképzés- és Felsőoktatás-pedagógiai Konferencia 2018. november 21-22. ÓBUDAI EGYETEM TREFORT ÁGOSTON MÉRNÖKPEDAGÓGIAI KÖZPONT Budapest A prezentáció az Emberi Erőforrások Minisztériuma ÚNKP-18-3-I-OE-96 kódszámú Új Nemzeti Kiválósági Programjának támogatásával készült.

1. VIII. Trefort Ágoston Szakképzés- és Felsőoktatás-pedagógiai Konferencia
2018. november 21-22.
ÓBUDAI EGYETEM
TREFORT ÁGOSTON MÉRNÖKPEDAGÓGIAI KÖZPONT
Budapest
Kollár Csaba
A(z okos) város ereje a kiművelt emberfők sokaságában rejlik?

2. Bemutatkozás

3. Miről is lesz szó?
1. Bevezetés az intelligens/okos városokba
2. Az intelligens/okos városok
(al)rendszerei
3. Bevezetés a mutatószámok világába
4. Az intelligens/okos városok
mutatószámai
5. Tanulókörnyezet és tanulási
forgatókönyvek az intelligens/okos
városokban
6. Kitekintés a jövőbe

4. Bevezetés az
intelligens/okos
városokba

5. Fogalmi körök

6. 50% Lakik 100-500 ezer lelket
számláló városokban (2013)
10% Lakik 10 millió lélekszám feletti
megapoliszokban (2013)
60% Lakik városokban (2030)
70% Lakik városokban (2070)
ENSZ statisztika (computerworld.hu)
Néhány statisztika

7. • Növekvő urbanizáció
• Növekvő stressz
• Igény az infrastruktúrák fejlesztésére
• Növekvő gazdasági verseny
• Növekvő (társadalmi és gazdasági) elvárások
• Növekvő környezeti kihívások
• Növekvő kihívások az ellátásban (energia,
élelmiszer, ivóvíz, szállítás, stb.)
• A technológiai képességek dinamikus fejlődése
• Csökkenő technológiai költségek
Tendenciák

8. MIÉRT
JÓVÁROSBAN
ÉLNI?

9. • Több lehetőség…
• munkahelyet találni, karriert építeni
• tanulni, továbbtanulni
• szórakozni
• kalandra
• bevásárolni
• kapcsolatokat építeni
• Jobb utak, nagyobb úthálózat
• (Szak)orvosi ellátás helyben van
• kórház
• 24/7 fogorvos
• Kényelmesebb
• ügyintézés
• lakhatás (pl.: fűtés)
• Szolgáltatások elérése
• A választás lehetősége – nagyobb választék

10. MIÉRT
ROSSZVÁROSBAN
ÉLNI?

11. • Közlekedési dugók
• Nehéz parkolni
• Zsúfoltság
• Kevesebb élhető/természetes (köz)tér
• Légszennyezettség
• Bűnözés
• Magányos tömeg
• A csecsemők rosszabb egészségi állapotra számíthatnak
• Nagyobb stressz
• Nagyobb esély allergiára, asztmára, skizofréniára
• Beltéri élet -> rövidlátás
• Nehéz megvalósítani az önellátást
• Drágább a megélhetés

12. HOGYAN TEGYÜK
ÉLHETŐBBÉ,
LAKHATÓBBÁ,
SZERETHETŐBBÉ
A VÁROST AZ OTT LAKÓK ÉS AZ ODA
LÁTOGATÓK SZÁMÁRA?

13. Az
intelligens/okos
városok
(al)rendszerei

14. 1. okos mobilitás
2. okos, élhető környezet
3. okos emberek
4. okos életkörülmények, életminőség
5. okos kormányzás
6. okos, fenntartható gazdaság
Alrendszerek

15. europeansmartcities 3.0 (2014)
innovációs hajlandóság,
termelékenység,
vállalkozások, a változásra
való képesség, munkaerő-
piaci rugalmasság
információs és kommunikációs
technológiai infrastruktúra
jelenléte, közlekedési rendszerek
stb.
környezetvédelem,
fenntarthatóság stb. döntéshozatalban való
részvétel, átlátható
kormányzás, politikai
stratégiák,
közszolgáltatások stb.
kulturális lehetőségek,
a lakhatás minősége,
oktatási intézmények
stb.
iskolázottság szintje,
élethosszig tartó
tanulással kapcsolatos
viszony, kreativitás,
rugalmasság, a
közéletben való
részvétel stb.

16. ISO 37120

17. • Biztonság
• Egészség
• Energia
• Gazdaság
• Irányítás, városvezetés
• Környezet
• Oktatás
• Óvóhelyek
• Pénzügy
• Szabadidő
• Szállítás
• Szennyvíz
• Szilárd hulladék
• Távközlés és innováció
• Tűz- és
katasztrófaelhárítás
• Várostervezés
• Víz és víztisztítás
A szabvány által nevesített területek

18. Kutatásmódszertani alapozás
Módszer Online nagymintás kérdőíves felmérés
Időpont 2017. október-november-december
Válaszadók
száma
335 (2017. november 28-án)
Kiválasztás
szem-
pontjai
• Budapest, Debrecen, Győr, Miskolc, Nyíregyháza,
Pécs, Szeged városokban tölti ideje legnagyobb
részét
• Releváns Facebook csoport tagja
Vizsgált
témák
1. Demográfiai és általános kérdések
2. Kormányzás, gazdaság, életkörülmények, emberek,
környezet, közlekedés
3. Záró kérdés (vélemények, javaslatok)

19. Okos emberek
Állítás Átlag
véleményem szerint versenyképes munkaerő van a
városban 3,4
rendszeresen használom az okoseszközöket és az azokon
futó alkalmazásokat 3,7
a könyvtárak számos olyan szolgáltatást kínálnak,
amelyek révén hozzá tudok férni online adatbázisokhoz
és tudásjavakhoz
3,1
gazdag a városban a tanfolyami és képzési kínálat 3,4
a környezetemben élő emberek fontosnak tartják, hogy
folyamatosan gyarapítsák tudásukat 3,3

20. Bevezetés a
mutatószámok
világába

21. 1. Folyamat KPI
2. Beviteli KPI
3. Kimeneti KPI
4. Vezetői KPI
5. Veszteség KPI
6. Eredmény KPI
7. Kvalitatív KPI
8. Kvantitatív KPI
A KPI-ok fajtái

22. 1. Kvantitatív: objektíven merhető, mennyiségi adatok
bejelentett biztonsági események száma (#)
2. Kvalitatív: minőségi adatok
különböző tesztek eredményei
3. Mérföldkő: bizonyos időpont, vagy tevékenység
elvégzésének dátuma
tanúsítvány felülvizsgálati ideje
4. Küszöbérték: elér valamilyen szintet, vagy beleesik
valamilyen tartományba
az adott képzést el nem végzők száma elérte a 20%-
ot
A KPI-ok típusai

23. A KPI-ok
megalkotásának
lépései

24. Mielőtt elkezdenénk mérni és elemezni a netes forgalmat,
elengedhetetlen, hogy a célokat meghatározzuk.
Mi lehet a célunk?
• Folyamatos információk szerzése és kiértékelése
• Vezetői döntések meghatározása
• Rendszer biztonságosabbá tétele
• A munkavállalók tevékenységének objektívabbá tétele
• A különböző incidenstípusok arányának meghatározása és
időbeni változásának vizsgálata
• Információbiztonsági oktatási programok kidolgozása, hogy az
érintett munkavállalók biztonságtudatossági szintje emelkedjen
• Költségek csökkentése
• A rendelkezésre álló erőforrások optimális felhasználása
1. Célok meghatározása

25. A kritikus sikertényezők (CSF) korlátozott számú
kulcsfontosságú tevékenységet jelentenek. Célja, hogy az
egyének, az osztály vagy a szervezet a meghatározott
sikerre összpontosítson. A kritikus sikertényezők olyan
konkrét feltételek, amelyek mérik vagy megkönnyítik az
üzleti célok elérését meghatározott időn belül.
2. Kritikus sikertényezők meghatározása a célokból

26. A KPI-k olyan számított tevékenységek, események,
történések, stb., amelyek révén látható, hogy a CSF-ek
elérése mennyire reális, s még időben megfelelő (vezetői)
intézkedéseket lehet hozni.
Kérdések:
• Hány KPI-ra van szükség?
• Hogyan határozzuk meg a KPI-okat?
• Mennyire tartós egy KPI?
• Hogyan lehet mérni a KPI értékét?
• Mikor veszíti el egy KPI az értékét?
• KPI-portfólió elemei milyen módon változtathatóak?
• Vannak lánc KPI-ok?
3. KPI-ok meghatározása a kritikus sikertényezőkből

27. KPI neve A KPI rövid neve, verziószáma, készítés dátuma, sorszáma
KPI státusza Kidolgozás alatt, tesztelés alatt, bevezetve, kivezetve
Leírás A KPI leírása, mit takar/jelent az adott mutató
Feladat Mi a feladata, mit kér a KPI, miért fontos ez a mutató
Érdekelt felek Kire vonatkozik a KPI
Típus Mennyiségi, minőségi, mérföldkő, küszöb
Fontosság Alacsony, közepes, magas
Egység/osztály Milyen szervezeti egységet érint
Módszer Annak a módszere, hogy hogyan kell mérni a KPI-t
Mérés tárgya SOC hatékonyság, vállalati fenyegetettség, IBIR, érettség…
Eszközök Azok az eszközök, amelyek a mérést és jelentést támogatják
Gyakoriság Nap, hét, hónap, negyedév, év, több, mint egy év
Megjegyzés Kiegészítő információk. A szabály megalkotásához, vagy a
szabályozáshoz szükséges?
KPI lap (Deloitte ajánlása)

28. Az adatgyűjtés célja, hogy a KPI-ok és a többi mutatószámok
kiszámításához szükséges adatok, információk rendelkezésre
álljanak.
Kérdések:
• Honnan származzanak az adatok?
• Ezek egyébként is rendelkezésre állnak, vagy le kell őket
szűrni/válogatni?
• Mennyire fogadunk el egy adatforrást validnak?
• Milyen gyakran vegyünk mintát?
• Milyen módszerrel vegyünk mintát?
• Függő és független adatokat hogyan különböztethetőek
meg?
4. Adatgyűjtés

29. A KPI-okat abszolút, vagy relatív módon (érték, százalék,
Forint) fejezzük ki, s rendszerint valamilyen időszakra
vonatkoznak.
5. KPI-ok kiszámítása

30. Az
intelligens/okos
városok
mutatószámai
(Kulcsár, ISO 37120, ISO/CD 37122)

31. Adattípus Státusmutató, intelligens megoldások, „okosságmérő”
internet kapcsolat
szélessávú infrastruktúra fejlesztések keretében bekötött lakossági
végpontok száma
szélessávú infrastruktúra fejlesztések keretében bekötött üzleti
végpontok száma
digitális eszközökkel ellátott lakosok száma/aránya
digitális eszközökkel ellátott hátrányos helyzetű lakosok
száma/aránya
intelligens városkártyával rendelkező lakosok száma/aránya
civil, lakossági aktivitás
civil szervezetek száma
önkormányzati választási részvétel aránya
támogatott közösségi hozzáférési pontok száma az adott
településen
nők aránya az önkormányzati képviselők között
nemzetiségi önkormányzatok száma
facebook használók száma/aránya
városi facebook csoport van/nincs
Befogadás, integráció

32. Iskolázottság, képzés
Adattípus Státusmutató, intelligens megoldások, „okosságmérő”
iskolai végzettség
felsőfokú végzettségű 25 éves és idősebb népesség aránya
átlagos iskolai végzettség
legalább érettségizett 18 éves és idősebb népesség aránya
életen át tartó tanulás
EDSL vizsgával rendelkezők aránya
nyelvi kurzuson résztvevők száma
az intelligens városok szolgáltatásokkal kapcsolatos képzéseken,
tanfolyamokon részt vett lakosok/vállalkozások száma
ügyfélkapu
ügyfélkapuval rendelkezők aránya
elektronikus adóbevallást benyújtók aránya

33. Kreativitás
Adattípus Státusmutató, intelligens megoldások, „okosságmérő”
multikulturalitás
aktív korúak aránya
külföldön született városlakók aránya
idegen nyelvet beszélők aránya
az EU-s választásokon részt vevők aránya
Van-e hálózati együttműködés a város szereplői között?
migránsokkal szembeni attitűd
kreatív
foglalkoztatás
kreatív iparban foglalkoztatottak aránya
magyar bejelentők benyújtott belföldi szabadalmi bejelentéseinek a
száma
magyar bejelentők engedélyezett szabadalmi bejelentéseinek a száma
tudásközpont (egyetem/kutatóintézet) van/nincs
közösségi részvétel
közösségi részvétellel megvalósult fejlesztések, stratégiák aránya
elindított digitális konzultációk száma
digitális konzultációban részt vevő lakosok száma/aránya

34. • a százezer lakosra jutó, közkönyvtárakban elérhető online
adatbázisok száma
• egy, vagy több idegen nyelvű szakképzettséggel
rendelkező városlakók aránya
• az 1.000 általános iskolai diákra jutó számítógépek,
laptopok, táblagépek és más digitális tanulóeszközök
száma
• az 1.000 középiskolai diákra jutó számítógépek, laptopok,
táblagépek és más digitális tanulóeszközök száma
• a 100.000 lakosra jutó STEM (Science, Technology,
Engineering, and Mathematics – tudomány, technológia,
mérnöki, matematikai, tehát elsősorban műszaki-
természettudományi) területen diplomát szerzettek
száma

35. • az iskolába járó nők százalékos aránya
• az általános iskolai végzettséggel rendelkezők aránya
• a középiskolai végzettséggel rendelkezők aránya
• tanár/diák arány
• az iskoláskorú népesség százalékos aránya
• az iskolában tanuló iskoláskorú népesség százalékos
aránya
• a 100.000 lakosra jutó felsőfokú végzettséggel
rendelkezők száma

36. Tanulókörnyezet
és tanulási
forgatókönyvek
az
intelligens/okos
városokban

37. • előmozdítja a jobb és gyorsabb ismeretátadást
• elsősorban a beágyazott, másodsorban a digitális, illetve
az egymás mellett lehetősége jellemző rá
• az ismeretek átadása elsősorban és döntően a digitális
eszközökön keresztül, vagy azok közvetítésével történik
• a tanuló egy-több olyan digitális eszközzel rendelkezik,
amelyik révén hozzáférhet a digitális tudásjavakhoz
• a digitális eszközök (pontosabban a rajtuk futó szoftverek
és alkalmazások) képesek beazonosítani a tanulók fizikai
helyét (geokoordinátáit), tudásszintjét (pl.: azáltal, hogy
hozzáférnek a tanuló korábbi vizsgaeredményeihez),
kultúráját.
Okos város tanulókörnyezete 1.

38. • a digitális eszközök ezeket az információkat hozzá tudják
fűzni az aktuális tanulási folyamathoz, így pl.: a tanulás
egyénre szabható, szükség esetén több és részletesebb
visszajelzés adható, bizonyos ismereteknél
varratmentesen összekapcsolható a fizikai és a digitális
világ (pl.: földrajzi, történelmi témák)
• a digitális eszközök segítségével folyamatosan nyomon
követhető a tanulók fejlődése, megfelelő tájékoztatást
lehet adni a fejlődéséről, szükség esetén a lényegi
információkat további információkkal lehet kiegészíteni
Okos város tanulókörnyezete 2.

39. Tanulási
forgatókönyvek

40. Előfeltétel:
• az ismeretek önálló feldolgozásának folyamata és lépései,
beleértve az önellenőrzéseket, s szükség esetén akár
tutori/mentori segítség kérését is
• a tanulni vágyó polgár érdeklődésére számot tartó
rendszerint online tudásforrások megléte
Jellemzők:
• tanulási források (digitális formában, MOOC)
• intelligens eszközök használata
• tanulóközösség (közösségi média, zárt csoportok)
• oktatási környezet (tananyagfejlesztő tanárok,
designerek)
Önálló tanulás

41. Elvárás
• A tanuló minél több gyakorlati tapasztalatot szerezzen
Jellemzők:
• tanulási források (alkalmazások, szoftverek,
tevékenységhez kapcsolódó eszközök)
• intelligens eszközök használata (pl.: kiterjesztett, virtuális
valóság)
• tanulóközösség (Youtube – tudásmegosztás, közösségi
média)
• tanítási környezet (egymással rendszeresen kommunikáló
tanárok)
Gyakorlat általi tanulás

42. Alapgondolat
• A munkahelyre bekerülő munkavállalók nem ismerik sem
a vállalati munkakultúrát, sem az esetleg
munkafolyamat/tevékenység adott vállalatra jellemző
specifikumait.
Jellemzők:
• tanulási források (szervezeti digitális tananyagok)
• intelligens eszközök használata (legnagyobb
változatosság, IoT, stb.)
• tanulóközösség (egyéni + csoportos)
• oktatási környezet (tapasztalt gyakorlati vállalati oktatók,
mesterek)
Tanulás munka közben

43. Alapgondolat
• Az aktív részvétel a kérdések feltevésében és
megválaszolásában, az érdeklődés felkeltésében és
megtartásában realizálódik.
Jellemzők:
• tanulási források (tudástámogatás forrásai)
• intelligens eszközök (tanulók prezentációs eszközei,
támogatják a problémák interaktív elemzését, segítik a
tanulók eredményértékelését)
• tanulóközösség (közösségi tudásszerzés)
• tanítási közösség (tapasztalt gyakorlati vállalati oktatók,
mesterek)
Kérdezésen alapuló tanulás

44. Alapgondolat
• A tudásátadás a tantermekben történik.
Jellemzők:
• tanulási források (tanárok által fejlesztett online és offline
tananyagok)
• intelligens eszközök (feladata az online/kiegészítő
tananyagok elérhetősége)
• tanulóközösség (osztályközösség)
• oktatási közösség (tantestületek, tanári
munkaközösségek, tanszékek, tanári szakcsoportok)
Tantermi tanulás

45. Kitekintés a
jövőbe

46. • Nem elég csak a számok meghatározása és belőlük
heti/havi rendszerességgel riportok készítése
• Adatbányászat
• A mutatószámokat statisztikai és adatbányászati
módszerekkel kell elemezni
• Idősoros elemzés: trendvonal, szezonalitás, prognózis
• Gyakoriság, átlag, módusz, medián, terjedelem, szórás
• Becslés
• Valószínűségszámítás
• Korreláció (|k|=0…1)
• Hálózatkutatás, szociometria -> KPI-metria
• Adatvizualizáció
• Következtetések megfogalmazása
• Használt KPI-k újragondolása
• Tanulással kapcsolatos mutatószámok újragondolása

47. Dr. Kollár Csaba PhD.
Óbudai Egyetem Biztonságtudományi Doktori Iskola
https://www.linkedin.com/in/drkollarcsaba
http://www.slideshare.net/drkollarcsaba
Köszönöm megtisztelő figyelmüket!

48. • https://d2mpqlmtgl1znu.cloudfront.net/AcuCustom/Sitename/DAM/015/Society_AdobeStock_131337343.jpg
A felhasznált képek forrása

49. A prezentáció az Emberi Erőforrások
Minisztériuma ÚNKP-18-3-I-OE-96 kódszámú
Új Nemzeti Kiválósági Programjának
támogatásával készült.
Szolgálati közlemény