Na DOBA Fakulteti smo pri predmetu Sistemi trajnostne in pametne mobilnosti uspešno izvedli sodoben, praktično usmerjen študijski pristop, v katerem umetna inteligenca ni bila le tema predavanj, temveč tudi konkretno delovno orodje. Predmet, ki je potekal v maju in juniju 2026, sta izvajala doc. dr. Matej Grošelj, nosilec predmeta, ter mag. Niko Korpar, soizvajalec in online mentor.
Posebnost letošnje izvedbe je bila celovita prenova predmeta v smeri aktivnega, uporabnega in v prihodnost usmerjenega učenja. Študenti so raziskovali aktualne izzive trajnostne in pametne mobilnosti, digitalizacije, urbanega razvoja ter ekonomskih in socialnih vidikov sodobne mobilnosti. Pri tem so umetno inteligenco uporabljali kot podporo pri razumevanju izzivov, oblikovanju idej, pripravi rešitev in izdelavi prototipov digitalnih aplikacij.
Pomembno dodano vrednost sta prinesli tudi dve gostujoči predavanji strokovnjakov iz prakse, ki sta študente usmerjali k razumevanju sodobne mobilnosti, digitalizacije in napredne uporabe umetne inteligence.
Prvi gostujoči predavatelj je bil Miha Valentinčič, svetovalec uprave podjetja Avant car, kjer se ukvarja s strateškimi usmeritvami podjetja, načrtovanjem novih poslovnih modelov in digitalizacijo. Pred tem je deloval kot direktor oddelka Razvoj energetike in okolja v družbi Petrol, kjer je bil odgovoren za razvoj novih dejavnosti in storitev na področju energetskih, okoljskih in trajnostno-mobilnostnih rešitev. Študentom je predstavil trende v mobilnosti ter priložnosti in izzive prehoda na trajnostno in multimodalno mobilnost v majhnih in srednje velikih mestih.
Drugi gostujoči predavatelj je bil Sebastjan Mislej, strokovnjak s področij e-mobilnosti, umetne inteligence, digitalizacije in informacijskih tehnologij ter vodja inovacij v podjetju Avant car. Njegovo delo vključuje razvoj in vodenje sistema souporabe vozil Avant2Go, je pa tudi soustanovitelj platforme Videolectures.net, enega največjih svetovnih arhivov akademskih video posnetkov. V svojem predavanju je študentom predstavil pomen umetne inteligence, uporabo inovativnih rešitev UI na področju mobilnosti in primere uporabe v podjetjih, ki razvijajo napredno urbano mobilnost. Predavanje je bilo neposredno povezano tudi z reševanjem študentskih nalog, saj so pridobljena znanja študenti uporabili pri pripravi lastnih digitalnih rešitev.
V okviru timskih nalog so študenti s pomočjo orodij umetne inteligence razvili prototipe digitalnih rešitev za mestne odločevalce in prebivalce. Nastale so uporabne aplikacije, ki naslavljajo konkretne mobilnostne izzive:
Študenti so ob tem spoznali, da lahko tudi brez posebnega tehničnega predznanja z ustrezno uporabo UI orodij ustvarijo uporabno digitalno rešitev. Številni so prvič samostojno izdelali spletno stran in ugotovili, da je za kakovostno uporabo umetne inteligence ključna dobra predpriprava: jasna specifikacija problema, kakovostni prompti, iterativno izboljševanje rešitev in predvsem razumevanje področja, na katerem rešitev nastaja.
Predmet je bil zasnovan tako, da je vsaka aktivnost študentom prinašala neposredno korist. Poleg dela z umetno inteligenco so izvedbo obogatili gostujoči predavatelji iz prakse, aktivno sodelovanje na webinarjih, forumske razprave, individualne naloge, timsko delo in predstavitve študentskih rešitev. Takšen pristop je spodbujal sodelovanje, ustvarjalnost, raziskovalno razmišljanje in razvoj kompetenc, ki jih bodo študenti lahko uporabili tudi v svojem poklicnem okolju.
Da gre za zelo uspešen primer dobre prakse uvajanja umetne inteligence v študij, potrjujejo tudi odzivi študentov. Predmet so ocenili z izjemno visoko oceno 6,9 na 7-stopenjski lestvici, kar kaže na njihovo zadovoljstvo z vsebino, izvedbo in uporabnostjo pridobljenih znanj.
Izvedba predmeta Sistemi trajnostne in pametne mobilnosti tako kaže, kako lahko umetno inteligenco smiselno vključimo v študijski proces: ne kot nadomestilo za znanje, temveč kot orodje, ki ob strokovnem vodenju, jasnih ciljih in ustvarjalnem pristopu študentom pomaga razvijati konkretne rešitve za izzive sodobne družbe.