Grasinančio ir netinkamo turinio nustatymas Lietuvos portalų komentaruose

Tyrimo metu dalyviai turės surinkti duomenų aibę iš viešai prieinamų šaltinių (pavyzdžiui, atsiliepimai naujienų portaluose). Duomenis išanalizuoti, sužymėti ir apmokyti skirtingus modelius siekiant gauti kuo aukštesnį dirbtinio intelekto modelio tikslumą atpažįstant grasinantį turinį.

Sentimento (nuotaikos) nustatymas tekstinėse žinutėse

Dalyviai susipažins su sentimentų analizės tyrimo sritimi, automatiniu būdu nustatant kokia nuotaika (teigiama, neigiama) vyrauja tekstinėse žinutėse. Tyrimo metu bus surenkama ir paruošiama duomenų aibė bei apmokomi įvairūs klasifikavimo modeliai.

Lietuvos vartotojų naudojamų slaptažodžių saugos lygio nustatymas

Vykdant tyrimą dalyviai analizuos kokio tipo slaptažodžius dažniausiai renkasi lietuviai. Tam bus naudojami esami slaptažodžių sąrašai, slaptažodžių sudėtingumo lygio skaičiuoklės. Išanalizavus kaip dažniausiai sudaromi slaptažodžiai, papildomai bus ištirta pasirinkta vartotojų grupė, siekiant įvertinti jų slaptažodžio sudarymo įpročius.

Internetinių svetainių pažeidžiamumo ir apsaugos galimybės

Naudodamiesi pasirinkta turinio valdymo sistema, dalyviai susikuria savo internetinę svetainę. Naudodami įvairius įrankius analizuoja jos pažeidžiamumą. Stebima kaip keičiasi svetainės saugos lygis diegiant įvairius priedus.

Empirinis tyrimas apie auksinę proporciją

Įvairiuose šaltiniuose galima rasti teiginį, jog tie objektai, kuriuose dominuoja auksinė proporcija, žmonėms yra gražūs. Mokiniai, pasirinkę šią temą, turės atlikti empirinį tyrimą, skirtą patikrinti ar jų mokyklos mokiniams tinka ši grožio apibūdinimo taisyklė. Tyrimo objektu gali būti logotipai, automobilių markių ženklai ir pan. Pasirinkę šią temą mokiniai turės sudaryti tyrimo planą, surinkti duomenis, pateikti duomenų aprašomąją statistiką, bei atlikti koreliacinę analizę. Skaičiavimams galima naudoti skaičiuoklę arba R programavimo aplinką.

Kaip padaryti patį geriausią sprendimą gyvenime?

Kiekvieną dieną, mes daroma sprendimus. Mes norime, kad pasirinktas variantas būtų pats geriausias. Šioje situacijoje mums gali pagelbėti matematika. Mokiniai pasirinkę šią temą turės pasiūlyti jiems aktualų klausimą, kuriame reikia pasirinkti geriausią variantą iš galimų. Skaičiavimai bus atliekami naudojant „MS Excel“ skaičiuoklę. Mokiniais susipažins su daugiakriteriais sprendimo priėmimo metodais, bei išmoks juos taikyti.

Duomenų regresinė analizė

Atlikti pasirinkta tema, pasirinktų duomenų regresinę analizę. Mokiniai pasirenka duomenis iš juos dominančios srities, atlieka paprastąją aprašomąją statistiką, duomenų priklausomybės tyrimą ir regresinę analizę. Sudaro tiesinės regresijos lygtį. Skaičiavimus, priklausomai nuo mokinio noro ir įgūdžių, galima atlikti skaičiuoklėje, Python programavimo kalba arba R programoma. Šis tyrimas bus pritaikytas, atsižvelgiant į tai kokioje klasėje mokosi mokinys. 

Rinkos pusiausvyros taško tyrimas

Su pasirinktais duomenimis, atliekamas rinkos pusiausvyros kainos tyrimas, naudojant interpoliavimą ir apytikslį lygties sprendimo metodą. Pirmiausia mokiniai aiškinasi, kaip realius duomenis aproksimuoti, pakeisti daugianariais (tiesė, parabolė,…). Čia mokiniai sužinos, kaip mokykloje išmoktas spręsti lygčių sistemas, pritaikyti realių duomenų aproksimacijai funkcijomis. Antrojo etapo metu, mokiniai sudarys apytikslį lygties sprendimo metodą ir tokiu būdu apytiksliai suras rinkos pusiausvyros kainą. Priklausomai nuo mokinių amžiaus ir lygio, bus galima temą išskaidyti į du atskirus tyrimus.

Apklausos duomenų analizė

Pasirinkta tema sukurti klausimyną, sudaryti populiaciją, atrinkti tikimybinę imtį, surinkti duomenis, juos išanalizuoti, vizualizuoti ir padaryti išvadas.  Taip pat galima susirasti patinkančius pirminius duomenis iš atvirų duomenų šaltinių (pvz., Valstybės Duomenų Agentūros), juos išanalizuoti, vizualizuoti ir padaryti išvadas. 

Biochemijos duomenų analizė

Šioje tematikoje yra galimos dvi temos:

1) Antimikrobinis medaus (arba eterinių aliejų ) tyrimas naudojant kepimo mieles ant agarizuotų mikrobiologinių mitybinių terpių (terpes duosime). 2) Chlorofilo ekstrakcija iš augalų, ir gauto chlorofilo kiekio nustatymas naudojant mobilųjį tefefoną vietoj spektrofotometro.