A Magyar Tudomány Ünnepe 2015 Képes-e, akar-e, tud-e a tudományos kánon a tudományról egyre tudományosabban szólni?

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

ITE az innovatív Tudás Egyeteme az Innováció Innovációja Innovatív kérdések és válaszok a fenntartható gazdasági, társadalmi, környezeti-ökológiai, kulturális.
Az Országos Kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Public Affairs – Issues management
Matematika és módszertana
Matematika a filozófiában
Út a beszédértéstől a szövegértésen keresztül a matematikai problémák megoldásáig Előadó: Horváth Judit.
Online gazdasági informatika szótár fejlesztése OGIL Dr. Pitlik László, Pásztor Márta, Popovics Attila, Bunkóczi László, Pető István Szent István Egyetem,
Online hasonlóságelemzések: Inkonzisztenciák feltárása különböző földérték- kategóriák kapcsán Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: my-X.hu Hírlevél) 2007.
A rendszerszintű diagnosztika alapjai
Kétszintű érettségi vizsga Magyar nyelv és irodalom Miről? Hogyan? §?! Tájékoztassuk diákjainkat!
Számítógépes algebrai problémák a geodéziában
Vizuális modellezés Uml és osztálydiagram UML eszközök
Személyiséglélektan I.
Szimmetrikus Programozás, AZ ALAPOK
TARTÓK ALAKVÁLTOZÁSA ALAPFOGALMAK.
Rendszer és modell szeptember-december Előadó: Bornemisza Imre egyetemi adjunktus.
Mesterséges intelligencia
Agrárinformatikai kutatások helyzetének áttekintése Pitlik László (MAGISZ, SZIE) I. Agrárinformatikai Nyári Egyetem Gödöllő Szervezők:
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Tapasztalatok árfolyamok előrejelzésekor ad hoc kérdések és inputok alapján Pitlik László, SZIE.
Gyanúgenerálás HR-kockázatok minimalizálása érdekében hasonlóságelemzéssel Pitlik László SZIE Gödöllő, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, TATA Kiválósági.
Online hasonlóságelemzések: Online hasonlóságelemzések: Tapasztalatok (kukorica) hozamfüggvények levezetése kapcsán Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás:
Pitlik László, SZIE Gödöllő (Forrás: My-X.hu Hírlevél) augusztus
SZENT ISTVÁN EGYETEM GAZDASÁG- ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI KAR TUDOMÁNYOS DIÁKKÖRI KONFERENCIA NOVEMBER 24. Készítette: Batár Ádám.
Bázisérték, monitoring avagy szemléletváltás a vidékfejlesztési döntések előkészítésében Pitlik László, Horváth Henrietta, SZIE Gödöllő 9. MY-X szeminárium:
Játékelméleti alapfogalmak előadás
Új skála – új lehetőségek Egy kis ízelítő. Egységes skála (1)
Filozófia és Tudománytörténet Tanszék
Középpontban a fejlődés
Intelligens Felderítő Robotok
Készítette: Gergó Márton Konzulens: Engedy István 2009/2010 tavasz.
Összehasonlító pedagógia
Kvantitatív módszerek
Matematikai eszközök a környezeti modellezésben
Ismeretlen terhelésű szakaszok adaptív szabályozása József K. Tar, Katalin Lőrinc, László Nádai Budapesti Műszaki Főiskola H-1034 Budapest, Bécsi út 96/B.
A szövegértési feladatok összeállítása
Alapfogalmak.
© Farkas György : Méréstechnika
Szemcsés rendszerek statikája Tibély Gergely X. 26.
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában GOP /A ITBSZM Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában.
Robotszakértők (robot-tanácsadók) fejlesztése Pitlik László SZIE Gödöllő VI. Országos Tanácsadási Konferencia, BKIK Budapest, március 21. (ISBN száma:
Az eredő szakasz GE(s) átmeneti függvénye alapján
1 Alternatív optimum Nem csak egy megoldása van!.
Kaszás Attila:{A Padlás}Fényév Távolság
… gamifi ion … az © ń. GPS, avagy hasonlóságelemzés ill. solver-alapú matematika-oktatás Pitlik László, egyetemi docens SZIE GTK TTI KFI/My-X.
A PISA ÉS AZ O RSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉSEK KAPCSOLATA ÉS FELHASZNÁLHATÓSÁGA Balázsi Ildikó.
Pedagógiai hozzáadott érték „Őrült beszéd, de van benne rendszer” Nahalka István
And what else?... Leszakadó gyerekek.
Érdemes – e Magyarországra hozni egy nemzetközi rendezvényt
SZIE GTK TTI KFI-csoport
Új skála – új lehetőségek
Tanácsadási tapasztalatok felsőoktatási és magán know-how
BEMENETI KOMPETENCIAMÉRÉS:
Tengelyes tükrözés.
SZFP II Kompetenciamérés
 Generációk együttműködése az oktatásban, avagy a generációk együttműködésére/együttmozgására utaló jelek tetten érése a Google Trends adatbázisa alapján.
Mesterséges intelligencia
Pitlik László, Szani Ferenc, Balogh Anikó
A évi kompetenciamérés FIT-jelentéseinek új elemei
Az együttműködés és a tudomány iskolája
Szani Ferenc, Pitlik László, Balogh Anikó
Készítette: Pető István Szent István Egyetem
beruházás-tervezési ABCD
Rosling-animációk didaktikai potenciálja a tanításban/tanulásban
Játékosított keretrendszerben történő tanulásból nyert log-adatokra alapozó profilírozás Pitlik Mátyás, Pitlik László (sen) és Pitlik László (jun) ELTE/IK,
(SZIE MY-X, ELTE TTK, ELTE IK, BME GPK)
A gimnázium ÉV VÉGI STATISZTIKÁJA
A mesterséges neuronhálók alapjai
Szakképzési Önértékelési Modell II. Fejlesztési szint ADOTTSÁGOK 4. 3
Robotszakértők (robot-tanácsadók) fejlesztése
Előadás másolata:

A Magyar Tudomány Ünnepe 2015 Képes-e, akar-e, tud-e a tudományos kánon a tudományról egyre tudományosabban szólni?

1. of 95: Mindegy ki mondja?! 2. of 95: Mindegy hol mondja?! 3. of 95: Mindegy hogyan mondja?! 4. of 95: Csak az számít, amit mond?! 5. of 95: Mondani csak azt illik, amit bizonyítani is lehet?! 6. of 95: A bizonyítottság nem bináris jelenség?! 7. of 95: A tudományosság nem bináris (nem fekete/fehér) jelenség?! 8. of 95: A szómágia kockázatosabb, mint a forráskódba átírt tudás?! 9. of 95: Az absztrakciók (a fogalmak) modellezése lehetséges?!

10. of 95: A tudás-reprezentáció szintjeit meg lehet becsülni, lehet rangsorolni?! 11. of 95: Az adatok értékességének szintjeit meg lehet becsülni, lehet rangsorolni?! 12. of 95: A komplexebb reprezentáció a jobb?! 13. of 95: Mindig létezik a jó-jobb-legjobb skála, (vagyis az ideálistól mért távolság)?! 14. of 95: Minden alapja a mérés/tranzakció?! 15. of 95: A konzisztencia maximalizálható?! 16. of 95: Minden operacionalizálható?! 17. of 95: Minden optimalizálható?! 18. of 95: Minden objektivizálható?! 19. of 95: Minden(ki) másként egyforma?!

20. of 95: Minden robotizálható?! 21. of 95: Ki vigyáz az ő rz ő kre?! 22. of 95: Az áltudományos tételeket cáfolni részletesen kell?! 23. of 95: Az intuíció „csoda” – nem tudomány?! 24. of 95: Az asztrológia a középkor big-data koncepciója?! 25. of 95: A sakk-automata = adat+elmélet?! 26. of 95: A nobel-díj odaítélésre készített robot magát kell, hogy azonnal díjazza?! 27. of 95: Tudomány csak az újdonság?! 28. of 95: Az innováció a relatív javulás?! 29. of 95: A klónozás, adaptáció nem újdonság?!

30. of 95: A mérés abszolút értéke nem üzen?! 31. of 95: A relatív adat sem üzen?! 32. of 95: A kontextusba helyezett adat üzen?! 33. of 95: A SWOT automatizálható?! 34. of 95: A méret-függetlenség nem kötelez ő ?! 35. of 95: Minden adat kapcsán beszélhetünk normáról?! 36. of 95: Norma felettiség, vagy alattiság adott néz ő pontból létezhet?! 37. of 95: Nem min ő síthet ő adat is létezhet?! 38. of 95: A normaszer ű ség a fenntarthatóság?! 39. of 95: A felismert szükségszer ű ség a boldogság/fenntarthatóság?!

40. of 95: Egyenérték ű nek t ű n ő alternatív megoldások létezhetnek?! 41. of 95: Az Occam borotvája elv lehet az alternativitás értékelésének kerete?! 42. of 95: A „Jó” nem demokratikus jelenség?! 43. of 95: Az átlag nem norma?! 44. of 95: A rejtett súlyok is súlyok?! 45. of 95: Az értékel ő módszer is értékelend ő ?! 46. of 95: Az ember-gép szimbiózis a cél?! 47. of 95: Az emberi intuíció kiszámíthatatlan?! 48. of 95: Az intuitív fiziológiai állapot tetten érhet ő ?! 49. of 95: A jó döntés alapja az intuíció?!

50. of 95: Az exploratív modellezés ceteris paribus alakzatokat keres?! 51. of 95: A ceteris paribus alakzat változató?! 52. of 95: A Pygmalion-effektus létezik?! 53. of 95: Az egysejt ű ek is intuitívak?! 54. of 95: Az emberi intuíció tudat alatti?! 55. of 95: Az emberi intuíció is sejt-szint ű ?! 56. of 95: A végtelen is egy törvényszer ű ség?! 57. of 95: Az el ő rejelzés egy ismeretlen sorozat következ ő elemének felismerése?! 58. of 95: Az elemzés lehet context-free?! 59. of 95: Az attribútumok kölcsönhatásai (irányai) nem önkényesek?!

60. of 95: A társadalomtudományok is matematizálhatók, csak akarni kell?! 61. of 95: Csak egyféle tudomány van?! 62. of 95: A szavak szavakkal nem definiálhatók kell ő en precízen?! 63. of 95: A fogalmak matematizálhatók?! 64. of 95: Az érveléstechnika kötelezettség?! 65. of 95: General problem solving közelíthet ő ?! 66. of 95: Minden kimondott szó egy modell?! 67. of 95: A nyelv matematika?! 68. of 95: A zene matematika?! 69. of 95: A m ű vészet az asszociációk korlátlan szabadsága?!

70. of 95: Az asszociáció nem hermeneutika?! 71. of 95: Az áltudomány is ellenbizonyításra érdemes?! 72. of 95: A hit a lojalitást, a tudomány a kritikát várja el?! 73. of 95: A meta-szintek száma végtelen?! 74. of 95: Az oktatás legyen közös alkotás?! 75. of 95: A „duális” képzés az alkotás kerete?! 76. of 95: A felismerés, nem megoldás?! 77. of 95: A „Solver”-alapúság is megoldás?! 78. of 95: A szöveges feladatok is robotizálható rutin-feladatok?! 79. of 95: Érettségi = fejtör ő a robotnak?!

80. of 95: PhD-cím = robotként megoldott fejtör ő ?! 81. of 95: A miértekre talán nincs is válasz?! 82. of 95: Az igazság az adott pillanatban legkomplexebb bizonyítás maga?! 83. of 95: A bizonyítási szintek komplexitása lehet azonos?! 84. of 95: A klasszikus optimum egyoldalú?! 85. of 95: Az aggregált „optimum” sokoldalú?! 86. of 95: A tudományos teljesítmény mérend ő ?! 87. of 95: Az oktatási teljesítmény is mérend ő ?! 88. of 95: Az anti-diszkrimináció a bizalom?! 89. of 95: A szimmetria is konzisztencia?!

90. of 95: Az id ő is lehet Y?! 91. of 95: A tér is lehet Y?! 92. of 95: Minden lehet Y?! 93. of 95: Az adathiány lehet látszólagos?! 94. of 95: A hasonlóságok hasonlósága alternatív eredményekre vezethet?! 95. of 95: Talán a 95 pont felének a fele is elég lett volna?! (…mindegy ki, mindegy hol, mindegy hogyan…) (Háttér:

Tranzakciós szintek TDK rezümék alapján nehézségi fok becslés szavanként „Neves” szerkesztőségekben a lektori munkaminőség tesztelése (pl. Sokal-afférok) Vitairat akadémikusok véleményének tovább-gondolása Műfajteremtési kísérletek Kutatásmenedzsment tanfolyamok, felmérések Tudománymetriai tanfolyamok és kísérletek MTMT-feltöltés tesztelése A miau.gau.hu kísérleti nyúlként való használata OTDK, ETDK elemzések (az összeférhetetlenségtől az inkonzisztenciák gyanújáig) Robotlektorok (robotszakértők) fejlesztése Szakmai viták kezdeményezése TDK-s Hallgatók hangulatának felmérése Szómágia-elemzések és alternatív utak keresése Társadalomtudományok matematizálásának kísérlete, …