SMLOUVA‌

SMLOUVA‌

o poskytnutí účelové podpory na řešení projektu výzkumu a vývoje

čj.: MSMT‐16506/2018‐5

podprogramu „INTER‐COST, programu INTER‐EXCELLENCE (dále jen „smlouva“)

Smluvní strany

Česká republika – Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

IČO: 00022985

se sídlem Karmelitská 529/5, 118 12 Praha 1,

zastoupená PhDr. Pavlem Dolečkem, pověřeným zastupováním náměstka pro řízení sekce vysokého školství, vědy a výzkumu

(dále jen „poskytovatel”)

a

Vysoké učení technické v Brně

IČO: 00216305

právní forma: veřejná vysoká škola

se sídlem: Antonínská 548/1, 601 90 Brno

číslo účtu: 94‐37220621/0710

zastoupená: prof. RNDr. Ing. Xxxxxx Xxxxxxxxx, CSc., rektorem (dále jen „příjemce“)

(společně dále také jako „smluvní strany“)

uzavírají

podle ustanovení § 9 odst. 1, 2 a 3 zákona č. 130/2002 Sb., o podpoře výzkumu, experimentálního vývoje a inovací z veřejných prostředků a o změně některých souvisejících zákonů (zákon o podpoře výzkumu, experimentálního vývoje a inovací), ve znění pozdějších předpisů, (dále jen „zákon č. 130/2002 Sb.“), podle ustanovení a § 17 zákona č. 218/2000 Sb., o rozpočtových pravidlech a o změně některých souvisejících zákonů (rozpočtová pravidla), ve znění pozdějších předpisů, v souladu s Nařízením Komise (EU) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem (dále jen „nařízení“), tuto smlouvu:

Článek 1 Předmět smlouvy

1) Předmětem této smlouvy je úprava práv a povinností poskytovatele a příjemce v souvislosti s účelovou podporou, poskytnutou podle § 4 odst. 1 písm. e) zákona č. 130/2002 Sb. ze státního rozpočtu na řešení projektu výzkumu, vývoje a inovací s identifikačním kódem LTC18006 a s názvem Rozsáhlá extrakce informací a využití herních principů (gamifikace) pro osvojování nových jazyků na základě „moudrosti davů“ (crowdsourcingu) (dále jen „Projekt“), jak plyne z Přílohy I této smlouvy (dále jen „Příloha I“) a Přílohy II této smlouvy (dále jen „Příloha II“), realizovaného v rámci podprogramu INTER‐COST (LTC18), programu INTER‐EXCELLENCE (dále jen

„Podprogram“). Příloha I obsahuje schválený návrh Projektu, jehož realizace představuje účel poskytnuté podpory ‐ specifikovaný mj. rozsahem a cíli řešení Projektu, indikátory jejich plnění a jejich cílovými hodnotami (tj. očekávané výsledky řešení, způsob a harmonogram jejich dosažení a

ověření). Příloha II obsahuje rozpočet Projektu, zahrnující celkovou výši uznaných nákladů Projektu, jejich výši v jednotlivých kalendářních letech podle jejich dalšího položkového členění podle článku 2 odst. 1 této smlouvy, a dále celkovou výši finančních prostředků určených ke krytí schválených způsobilých nákladů (tj. uznaných nákladů) Projektu v jednotlivých kalendářních letech, výši krytí těchto finančních prostředků v kategoriích: schválená podpora podle této smlouvy, další veřejné zdroje a neveřejné zdroje. Příloha III této smlouvy (dále jen „Příloha III“) obsahuje plán hodnocení Projektu. Příloha IV specifikuje sankce při porušení smlouvy nebo ustanovení obecně závazných předpisů (dále jen „Příloha IV“).

2) Účelem podpory je dosažení stanovených cílů Projektu uvedených v Příloze I smlouvy, Rámec projektu.

3) Příjemce je povinen realizovat Projekt za podmínek a v rozsahu této smlouvy.

4) Osobou, odpovědnou příjemci za odbornou úroveň Projektu (tj. řešitelem Projektu) a současně určenou pro komunikaci mezi příjemcem a poskytovatelem, je doc. RNDr. Xxxxx Xxxx, Ph.D.

Článek 2

Způsobilé a uznané náklady Projektu

1) Způsobilými náklady Projektu ve smyslu článku 25 odst. 3 nařízení, § 2 odst. 2 písm. k) zákona č. 130/2002 Sb. mohou být pouze takové náklady, které jsou hrazeny výlučně v souvislosti s Projektem a jsou zařazeny do jedné z následujících kategorií:

a. osobní náklady/výdaje včetně povinných zákonných odvodů a přídělu do fondu kulturních a sociálních potřeb (nebo jiného obdobného fondu);

b. odpisy dlouhodobého majetku (hmotný a nehmotný);

c. ostatní zboží a služby;

d. subdodávky;

e. cestovné;

f. členský poplatek

g. doplňkové (režijní) náklady, maximálně do výše 25% z přímých nákladů Projektu.

Způsobilé náklady musejí být vynaloženy v období řešení Projektu stanoveném v článku 3 této smlouvy.

2) Uznanými náklady1 Projektu ve smyslu § 2 odst. 2 písm. l) zákona č. 130/2002 Sb. jsou způsobilé náklady schválené poskytovatelem.

3) Poskytovatel stanovuje celkovou výši uznaných nákladů na celé období řešení Projektu podle článku 3 této smlouvy na 3888000,‐ Kč (slovy třimilionyosmsetosmdesátosmtisíc korun českých).

4) Při úhradě uznaných nákladů z podpory je příjemce povinen dodržet intenzitu podpory (tj. podíl účelové podpory na celkových uznaných nákladech) podle Přílohy II. Současně je příjemce povinen jednoznačně a průkazně doložit úhradu zbývajících uznaných nákladů z ostatních zdrojů.

1) pokud příjemce podpory neúčtuje o „nákladech“ ale o „výdajích“, lze termínem „náklady“ rozumět i tyto výdaje. Pro účely výpočtu podpory a vykazování v Projektu je však nutné tyto výdaje časově rozlišovat ve vztahu k období řešení Projektu (a to i mimoúčetně)

5) Příjemce, který je účetní jednotkou, je v rámci účetnictví podle zákona č. 563/1991 Sb., o účetnictví, ve znění pozdějších předpisů pro Projekt povinen vést oddělenou evidenci o vynaložených výdajích nebo nákladech Projektu a v rámci této evidence sledovat náklady nebo výdaje hrazené z podpory. Příjemce, který není účetní jednotkou, vede tuto oddělenou evidenci v rámci daňové evidence v souladu se zvláštním právním předpisem2 a interními účetními postupy, a to tak, aby jeho vnitřní účetní a kontrolní postupy dovolovaly přímé srovnání položek deklarovaných jako součást Projektu (aktiv a pasiv, nákladů a výnosů) s položkami obsaženými v odpovídajících finančních výkazech a ostatních podkladových účetních dokumentech.

6) Příjemce je povinen vynakládat finanční prostředky Projektu správně, efektivně, hospodárně, účelně a přiměřeně k cenám v místě a čase obvyklým v souladu se zvláštními právními předpisy3. Příjemce je povinen postupovat při vynakládání prostředků z podpory podle zákona č. 134/2016 Sb., o zadávání veřejných zakázek, ve znění pozdějších předpisů. Příjemce současně nese plnou odpovědnost za to, že v průběhu řešení Projektu nedojde k dvojímu financování a vykazování týchž uznaných nákladů (téže výzkumné aktivity) Projektu z veřejných nebo neveřejných prostředků.

Článek 3

Zahájení a ukončení Projektu

Příjemce je povinen:

1) zahájit řešení Projektu v souladu s Přílohou I, nejdříve však 16. 5. 2018 a nejdéle do 60 kalendářních dnů ode dne nabytí účinnosti této smlouvy,

2) ukončit ř ešení Projektu tj. ukončit věcně zaměřené projektové aktivity a č erpání poskytnuté podpory podle Přílohy I a Přílohy II nejpozději do 28. 2. 2021.

Článek 4

Poskytnutí podpory, její výše a podmínky jejího čerpání

1) Poskytovatel poskytne příjemci účelovou podporu na řešení Projektu ve formě finanční dotace ve výši podle odstavce 2 tohoto článku (dále jen „podpora“) na účet příjemce, který je uvedený v této smlouvě.

2) Poskytovatel stanovuje celkovou výši podpory přidělenou na celé období řešení Projektu podle

článku 2 této smlouvy na 3888000,‐ Kč (slovy třimilionyosmsetosmdesátosmtisíc korun českých).

3) Nedojde‐li v důsledku rozpočtového provizoria podle rozpočtových pravidel k regulaci čerpání rozpočtu, je povinností poskytovatele začít poskytovat podporu do 60 kalendářních dnů ode dne nabytí účinnosti smlouvy o poskytnutí podpory. U víceletých projektů ve druhém roce řešení a dalších letech řešení je povinností poskytovatele začít poskytovat podporu do 60 kalendářních dnů od začátku kalendářního roku v případě, že jsou splněny závazky příjemce vyplývající ze smlouvy o poskytnutí podpory a že jsou zařazeny údaje do informačního systému výzkumu, vývoje a inovací v souladu se zákonem č. 130/2002 Sb., a se zákonem č. 106/1999 Sb., o svobodném přístupu k informacím

2) zákon č. 586/1992 Sb., o daních z příjmů, ve znění pozdějších předpisů

3) § 2 zákona č. 320/2001 Sb., o finanční kontrole ve veřejné správě a o změně některých zákonů, ve znění pozdějších předpisů

4) Příjemce je povinen použít podporu výlučně na úhradu uznaných nákladů Projektu vymezených Přílohou II hrazených z podpory.

Článek 5

Změny uznaných nákladů a výše poskytnuté podpory

1) Podle § 9 odst. 7 zákona č. 130/2002 Sb. nesmí být v průběhu řešení Projektu změněna výše uznaných nákladů o více než 50 % výše uznaných nákladů stanovené v článku 2 odst. 3 této smlouvy a výše podpory o více než 50 % výše podpory stanovené v článku 4 odst. 2 této smlouvy.

2) Změnu celkové výše uznaných nákladů Projektu nebo celkové výše poskytnuté podpory lze provést jen na základě uzavření dodatku ke smlouvě po předchozí písemné žádosti příjemce. Změny výše uznaných nákladů projektu, navrhované v žádosti, a s tím související výše podpory musí být zdůvodněné, podložené schválenými činnostmi a musí být odsouhlasené poskytovatelem.

3) Změny finančních objemů v položkovém členění podle věcné specifikace uznaných nákladů Projektu podle Přílohy II, které nemají vliv ani na celkovou výši uznaných nákladů Projektu, ani na celkovou výši podpory, poskytovatel schvaluje na žádost příjemce svým písemným souhlasem. Předchozí souhlas poskytovatele není vyžadován pouze v případě, kdy přesuny mezi položkami nepřesáhnou v daném kalendářním roce v souhrnu sumu rovnající se 10 % z poskytnuté podpory v daném roce, přičemž do tohoto souhrnu se započítávají pouze přesuny mezi položkami ve smyslu jejich navýšení. To se nevztahuje na změny finančních objemů nebo položkové přesuny v rámci osobních nákladů, kdy je vyžadován předchozí souhlas poskytovatele bez výjimky. Režijní náklady nelze navyšovat nad rámec stanovený v článku 2 odst. 1.

4) Příjemce má možnost podat žádost o souhlas se změnou v položkovém členění podle věcné specifikace uznaných nákladů Projektu podle odst. 3 tohoto článku nejpozději do 15. listopadu daného kalendářního roku, nejméně však 60 kalendářních dnů před datem ukončení řešení Projektu podle článku 3 odst. 2 této smlouvy. O souhlas se změnou výše uznaných nákladů nebo poskytnuté podpory Projektu podle odst. 2 tohoto článku, s následným uzavřením dodatku k této smlouvě, může příjemce požádat do 31. října daného kalendářního roku, nejméně však 60 kalendářních dnů před datem ukončení řešení Projektu podle článku 3 odst. 2 této smlouvy.

5) Na souhlas poskytovatele se změnou uznaných nákladů Projektu nebo změnou výše podpory podle tohoto článku nemá příjemce právní nárok.

Článek 6

1) Příjemce je povinen vracet zpět nevyčerpané finanční prostředky na:

a) výdajový účet ministerstva č. 0000821001/0710, pokud příjemce vrací nevyčerpané prostředky v průběhu kalendářního roku, na který byla podpora poskytnuta,

b) účet cizích prostředků ministerstva č. 6015‐0000821001/0710, pokud příjemce vrací nevyčerpané prostředky v rámci finančního vypořádání vztahů se státním rozpočtem.

2) Příjemce při vracení finančních prostředků může postupovat dobrovolně i před dokončením projektu, pokud je mu zřejmé, že finanční prostředky nebudou využity.

3) Příjemce je povinen vyrozumět o vrácení finančních prostředků, souvisejících s poskytnutou podporou avízem, poskytovatele, a to formou datové zprávy nebo zprávou opatřenou zaručeným elektronickým podpisem na e‐mailovou adresu xxxxx@xxxx.xx a rovněž je povinen o této skutečnosti informovat ve stejné lhůtě a stejným způsobem oddělení řízení mezinárodních programů VaVaI. Poskytovatel musí avízo obdržet nejpozději v den připsání vratky na účet.

4) Příjemce je povinen vypořádat dotaci se státním rozpočtem podle § 75 zákona č. 218/2000 Sb. a vyhlášky č. 367/2015 Sb., o zásadách a lhůtách finančního vypořádání vztahů se státním rozpočtem, státními finančními aktivy a Národním fondem (vyhláška o finančním vypořádání), ve znění pozdějších předpisů.

5) Souhrnné vyúčtování podpory a celkových uznaných nákladů Projektu, které je také součástí průběžné zprávy podle odst. 6 Přílohy XXX, příjemce předkládá za jednotlivé kalendářní roky vždy do 30. ledna následujícího kalendářního roku, souhrnné vyúčtování uznaných nákladů Projektu, které je součástí závěrečné zprávy podle odst. 6 Přílohy III, příjemce předkládá do 30 kalendářních dnů po ukončení Projektu. V případě ukončení řešení Projektu před termínem uvedeným v článku 3 odst. 3 této smlouvy příjemce předloží poskytovateli souhrnné vyúčtování uznaných nákladů nejpozději do 60 kalendářních dnů po tomto mimořádném ukončení řešení Projektu.

Článek 7

Další povinnosti příjemce

Příjemce je dále povinen:

1) uvádět v souvislosti s Projektem ve všech zveřejňovaných informacích identifikační kód Projektu podle článku 1 odst. 1 této smlouvy a skutečnost, že na řešení Projektu byla poskytnuta podpora v rámci programu INTER‐EXCELLENCE, včetně správného oficiálního názvu nebo oficiální zkratky poskytovatele a oficiálního loga poskytovatele v souladu s pravidly, která jsou zveřejněna na adrese xxx.xxxx.xx,

2) písemně informovat poskytovatele o všech změnách, které nastaly v době účinnosti této smlouvy a které se dotýkají právní osobnosti příjemce, údajů požadovaných pro prokázání způsobilosti příjemce nebo údajů, které by mohly mít vliv na řešení Projektu, respektive na dosahování jeho cílů nebo jeho rozpočet, a to nejdéle do 7 kalendářních dnů ode dne, kdy se o takové skutečnosti dozvěděl,

3) o případnou změnu v osobě řešitele požádat písemně poskytovatele. V případě souhlasu poskytovatele se změnou dojde k uzavření dodatku k této smlouvě,

4) v případě změn ostatních členů řešitelského týmu, které neovlivní předmět, cíl a rozpočet Projektu, poskytovatele informovat prostřednictvím průběžné nebo závěrečné zprávy,

5) umožnit řešiteli a ostatním členům řešitelského týmu uvedeným v Příloze I řešení Projektu v plném rozsahu pracovních úvazků podle Přílohy I v rámci s nimi uzavřeného pracovněprávního vztahu,

6) neprodleně informovat poskytovatele o podezření na nesrovnalosti zjištěné při řešení Projektu. Nesrovnalostí se rozumí porušení některého z ustanovení:

a) práva Evropské unie,

b) právních předpisů České republiky,

c) této smlouvy.

7) předávat poskytovateli zprávy o řešení Projektu podle Přílohy III,

8) řádně uchovávat originály všech rozhodnutí, smluv a dalších dokumentů týkajících se řešení Projektu v souladu s obecně závaznými předpisy po dobu 10 let od data posledního poskytnutí podpory nebo její části,

9) po celou dobu řešení Projektu nakládat s veškerým majetkem získaným z prostředků na Projekt hospodárně, efektivně a účelně, zejména jej zabezpečit proti poškození, ztrátě nebo odcizení,

10) vyvinout veškeré nezbytné úsilí k dosažení cílů uvedených v Projektu a splnění veškerých závazků vůči poskytovateli.

Článek 8 Kontrola řešení Projektu

1) Veřejnosprávní kontrola použití podpory probíhá u příjemce na základě § 39 zákona č. 218/2000 Sb., ve znění pozdějších předpisů, § 8 odst. 2 zákona č. 320/2001 Sb., o finanční kontrole, ve znění pozdějších předpisů, § 4 a ostatních příslušných ustanovení zákona č. 255/2012 Sb., o kontrole (kontrolní řád), ve znění pozdějších předpisů, a § 13 zákona č. 130/2002 Sb.

2) Kontrola plnění cílů Projektu je poskytovatelem prováděna v souladu s § 13 zákona č. 130/2002 Sb. podle pokynů poskytovatele v termínech a způsobem, které jsou uvedeny v Příloze III.

3) Poskytovatel je oprávněn v průběhu řešení Projektu a následně až po dobu 10 let po ukončení jeho řešení provádět kontroly čerpání a využívání podpory a účelnosti vynaložených nákladů Projektu podle této smlouvy.

4) Příjemce je povinen umožnit pověřeným zaměstnancům poskytovatele kontrolu realizace projektu, hospodaření s poskytnutou podporou a zpřístupnit jim k tomu veškeré potřebné doklady.

5) Pokud zaměstnanci poskytovatele na základě provedené kontroly dojdou k závěru, že na straně příjemce podpory mohlo dojít k porušení rozpočtové kázně, je vedoucí kontrolní skupiny povinen po případném vypořádání námitek k protokolu o kontrole dát podnět příslušnému finančnímu úřadu, který je oprávněn o porušení rozpočtové kázně rozhodnout.

6) Příjemce je povinen informovat poskytovatele o kontrolách, které u něj byly v souvislosti s poskytnutou podporou provedeny externími kontrolními orgány, včetně závěrů těchto kontrol, a to bezprostředně po jejich ukončení.

7) Pokud se poskytovatel na základě kontrolního zjištění důvodně domnívá, že příjemce podpory v přímé souvislosti s ní porušil některou z dalších podmínek, jejíž povaha umožňuje nápravu v náhradní lhůtě, poskytovatel bez zbytečného odkladu písemně vyzve příjemce k provedení opatření k nápravě podle § 14f odst. 1 rozpočtových pravidel.

Článek 9 Porušení rozpočtové kázně

1) Porušení povinností uvedených v této smlouvě nebo stanovených právními předpisy představuje porušení rozpočtové kázně podle ustanovení § 44 odst. 1 písm. b) nebo j) rozpočtových pravidel.

2) Sankcí za porušení rozpočtové kázně je podle § 44a rozpočtových pravidel povinnost provést na základě rozhodnutí místně příslušného finančního úřadu odvod za porušení rozpočtové kázně, případně penále za prodlení s jeho provedením. V příloze IV jsou specifikována rozpětí hodnot snížených odvodů u vybraných porušení smluvních ujednání vyplývajících pro příjemce z této smlouvy.

3) Správu odvodů za porušení rozpočtové kázně a penále vykonávají místně příslušné finanční úřady podle zákona č. 280/2009 Sb., daňový řád, ve znění pozdějších předpisů.

Článek 10

Sankce, odnětí nebo zastavení podpory

1) Sankcemi se zde rozumí tzv. snížené odvody ve smyslu § 14 odst. 5 zákona č. 218/2000 Sb., o rozpočtových pravidlech.

2) Poskytovatel zahájí řízení o odnětí podpory podle ustanovení § 15 odst. 1 rozpočtových pravidel postupem podle zákona č. 500/2004 Sb., správní řád, ve znění pozdějších předpisů, dojde‐li po podpisu této smlouvy a v době její účinnosti:

a) k vázání prostředků státního rozpočtu,

b) ke zjištění, že údaje, na jejichž základě byla podpora poskytnuta, byly neúplné nebo nepravdivé, nebo

c) ke zjištění, že podpora byla poskytnuta nebo čerpána v rozporu se zákonem nebo právem Evropské unie,

d) ke zjištění, že nemůže být splněn řádně nebo včas účel, na který byla podpora poskytnuta, pokud již nedošlo k porušení rozpočtové kázně,

e) k vydání rozhodnutí Evropské komise o navrácení nebo o prozatímním navrácení veřejné podpory,

f) ke zjištění, že byl umožněn výkon nelegální práce.

3) Neoprávněným použitím nebo zadržením peněžních prostředků poskytnutých ze státního rozpočtu a použitím podpory příjemcem na jiný účel, než na jaký mu byla podle této smlouvy podpora poskytnuta, nebo v rozporu s jejich časovým určením, i jakékoliv jiné použití podpory v

rozporu s podmínkami stanovenými právními předpisy nebo touto smlouvou, které přímo souvisí s účelem, na který byla podpora poskytnuta, je porušením rozpočtové kázně ve smyslu § 44 odst. 1 rozpočtových pravidel.

4) Poskytovatel nemusí vyplatit podporu nebo její část, domnívá‐li se důvodně, že příjemce v přímé souvislosti s ní porušil povinnosti stanovené právním předpisem nebo nedodržel účel podpory nebo podmínky, za kterých byla podpora poskytnuta.

5) Poskytovatel o opatření podle odst. 3 a odst. 4 tohoto článku bez zbytečného odkladu vhodným způsobem informuje příjemce. Příjemce může do 15 dnů ode dne, kdy tuto informaci obdržel, podat poskytovateli proti tomuto opatření námitky. O námitkách rozhoduje ministr školství, mládeže a tělovýchovy.

6) Je‐li při finanční nebo jiné kontrole zjištěno, že příjemce

a) porušil povinnost stanovenou právním předpisem,

b) nedodržel účel podpory, nebo

c) porušil jinou podmínku, za které byla podpora poskytnuta, u které nelze vyzvat k provedení opatření k nápravě podle § 14f odst. 1 rozpočtových pravidel,

vyzve poskytovatel příjemce k vrácení podpory nebo její části v jím stanovené lhůtě.

7) Jsou‐li do IS VaVaI předány údaje, které neodpovídají definici datových prvků a které ovlivní výši poskytnuté podpory a Rada pro výzkum, vývoj a inovace proto v návrhu výdajů na výzkum, vývoj a inovace příslušnému poskytovateli výši výdajů na následující pětileté období sníží podle § 14 odst. 5 zákona č. 130/2002 Sb., poskytovatel obdobným způsobem sníží podporu příjemci, který mu nesprávné údaje předal.

8) V případě, kdy byl příjemce pravomocně odsouzen pro trestný čin uvedený v § 7 odst. 3 písm. a) až c) zákona č. 130/2002 Sb. může poskytovatel zcela nebo zčásti odstoupit od této smlouvy. Odstoupením z tohoto důvodu se tato smlouva od počátku zcela nebo zčásti ruší a příjemce je povinen vrátit veškerou podporu nebo její část.

9) Příjemce podpory je povinen vrátit poskytovateli poskytnutou podporu nebo její část, pokud je příjemci známo, že projekt nedokončí. Příjemce je povinen tento svůj záměr oznámit poskytovateli bezprostředně poté, co bude mít objektivní možnost zjistit, že Projekt nebude možné realizovat.

Článek 11 Závazek mlčenlivosti

1) Příjemce je povinen zachovávat mlčenlivost o údajích, podkladech a vnesených právech, které mu byly poskytnuty jako důvěrné a jejichž předání dalším subjektům by mohlo být pro toho, kdo je poskytl, nevýhodné. Vnesenými právy se pro účely této smlouvy rozumí poznatky a informace, které jsou vlastnictvím příjemce Projektu před uzavřením této smlouvy, nebo které příjemce získá paralelně, avšak mimo naplňování této smlouvy, a které jsou nezbytné pro řešení Projektu. K vneseným právům patří autorská práva a práva k výsledkům na základě návrhu patentu nebo jeho udělení, zlepšovacích návrhů, užitných vzorů, průmyslových vzorů, chráněných druhů a dalších rozhodnutí nebo jinak srovnatelných ochranných opatření.

2) Závazek mlčenlivosti zaniká:

a) pokud se obsah těchto údajů, podkladů a vnesených práv stane veřejně přístupným, a to na základě jiných prací prováděných mimo rámec Projektu nebo na základě opatření, která nesouvisejí s těmito pracemi,

b) sdělením těchto údajů, podkladů a vnesených práv bez požadavku mlčenlivosti nebo pozdějším odvoláním požadavku mlčenlivosti těmi, kteří požadavek stanovili.

3) Pokud je příjemce na základě této smlouvy oprávněn předávat údaje, podklady a vnesená práva dalším osobám, je povinen zajistit, aby tyto osoby zachovávaly mlčenlivost a veškeré údaje používaly jen k účelům, k nimž jim byly předány.

Článek 12

Poskytování informací a údajů o Projektu a jeho výsledcích

1) Příjemce je povinen předávat poskytovateli úplné, pravdivé a včasné informace o Projektu a získaných poznatcích a jiných výsledcích Projektu. Za tímto účelem je Příjemce povinen postupovat podle pokynů poskytovatele a v souladu s § 31 odst. 3 zákona č. 130/2002 Sb. předávat poskytovateli požadované údaje. Současně příjemce souhlasí se zveřejňováním těchto požadovaných údajů a se zpřístupněním redakčně upravené závěrečné zprávy Projektu veřejnosti poskytovatelem. Poskytovatel předává údaje o Projektu do IS VaVaI a evropských informačních systémů.

2) Příjemce souhlasí, že v případě, kdy jako další zdroj financování Projektu jsou finanční prostředky státního rozpočtu České republiky poskytnuté některým jiným poskytovatelem, mohou být poskytovatelem tomuto jinému poskytovateli (pokud o to požádá) sděleny údaje o Projektu, které jsou jinak považovány za důvěrné ve smyslu čl. 11 odst. 1 této smlouvy.

3) Pokud je předmět řešení Projektu předmětem obchodního tajemství, je příjemce povinen poskytnout konkrétní informace o Projektu a poznatcích a jiných výsledcích Projektu v takovém rozsahu a formě, aby byly zveřejnitelné. Pokud předmět řešení Projektu nebo jiné aktivity výzkumu a vývoje podléhají mlčenlivosti, stanovené příslušným zvláštním právním předpisem, poskytovatel a příjemce poskytují informace o prováděném výzkumu, vývoji a jejich výsledcích s vyloučením těch informací, o nichž to stanoví příslušný zvláštní právní předpis.

Článek 13 Výsledky a jejich využití

1) Všechna vlastnická, užívací práva a práva duševního vlastnictví k výsledkům Projektu patří příjemci a jsou upravena zvláštními právními předpisy4.

4) např. Zákon č. 527/1990 Sb., o vynálezech a zlepšovacích návrzích, ve znění pozdějších předpisů. Zákon č. 529/1991 Sb., o ochraně topografií polovodičových výrobků, ve znění zákona pozdějších předpisů, zákon č. 478/1992 Sb., o užitných vzorech, ve znění zákona pozdějších předpisů, zákon č. 206/2000 Sb., o ochraně biotechnologických vynálezů a o změně zákona č. 132/1989 Sb., o ochraně práv k novým odrůdám rostlin a plemenům zvířat, ve znění zákona pozdějších předpisů, zákon č. 207/2000 Sb., o ochraně průmyslových vzorů a o změně zákona č. 527/1990 Sb., o vynálezech, průmyslových vzorech a zlepšovacích návrzích, ve znění pozdějších předpisů, zákon č. 408/2000 Sb.,

o ochraně práv k odrůdám rostlin a o změně zákona č. 92/1996 Sb., o odrůdách, osivu a sadbě pěstovaných rostlin, ve znění pozdějších předpisů, (zákon o ochraně práv k odrůdám), nebo zákon č. 121/2000 Sb., o právu autorském,

o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon)

2) Obecné zásady, které platí pro využití výsledků, jsou následující:

a) je‐li příjemcem výzkumná organizace nebo provozovatel výzkumné infrastruktury a má‐li výlučná práva k výsledku Projektu plně financovanému z veřejných prostředků, je využití výsledků možné zejména výukou, veřejným šířením výsledků výzkumu na nevýlučném a nediskriminačním základě nebo transferem znalostí,

b) je‐li příjemcem účelové podpory podnik spolu s výzkumnou organizací nebo provozovatelem výzkumné infrastruktury, pak

(1) výsledky této spolupráce, které nelze chránit podle zákonů upravujících ochranu výsledků autorské, vynálezecké nebo obdobné tvůrčí činnosti, mohou být volně šířeny a práva k výsledkům vycházejícím z činnosti výzkumné organizace nebo výzkumné infrastruktury plně náleží těmto příjemcům,

(2) jakákoliv práva k výsledkům projektu, jakož i související přístupová práva, náleží všem spolupracujícím subjektům v míře odpovídající rozsahu jejich účasti na řešení projektu, nebo

(3) výzkumná organizace nebo provozovatel výzkumné infrastruktury obdrží od spolupracujícího podniku náhradu odpovídající tržním cenám za práva k výsledkům projektu, která vznikla v důsledku jejich činnosti a jsou postoupena spolupracujícímu podniku, nebo k nim tento podnik získal přístupová práva.

3) Příjemce, který uplatňuje práva k výsledkům Projektu, je povinen zajistit, aby výsledky, k nimž má vlastnická práva a které mohou být využity, byly přiměřeně a účinně chráněny a využít je nebo umožnit jejich využití při respektování nezbytné ochrany vlastnických a uživatelských práv k výsledkům a mlčenlivosti podle zvláštních právních předpisů.

4) Výsledky, které nelze chránit podle zvláštních právních předpisů nebo nejsou předmětem obchodního tajemství, jiného tajemství nebo utajovanou informací podle zvláštního právního předpisu nebo mezivládních právních aktů týkajících se Programu, a současně mají publikační charakter, je příjemce podpory povinen aktivně veřejně šířit.

5) Postoupí‐li příjemce majetková práva k výsledkům Projektu třetím osobám, zajistí odpovídajícími opatřeními nebo smlouvami, aby jeho závazky přešly na nového nositele majetkových práv k výsledkům Projektu tak, aby byly zajištěny zájmy poskytovatele vyplývající z této smlouvy.

Článek 14 Práva k majetku

Práva k majetku pořízenému nebo částečně pořízenému z podpory poskytnuté na řešení Projektu se řídí § 15 zákona č. 130/2002 Sb. Příjemce, který je vlastníkem tohoto majetku a není oprávněn bez souhlasu poskytovatele s tímto majetkem disponovat5 ve prospěch třetí osoby po celé období řešení Projektu.

5) tj. nejsou oprávněni bez souhlasu poskytovatele tento majetek zcizit, pronajmout, půjčit, zapůjčit či zastavit.

Článek 15 Odpovědnost za škodu

1) Poskytovatel nenese odpovědnost za jednání nebo naopak nečinnost příjemce. Poskytovatel žádným způsobem neodpovídá za nedostatky výrobků nebo služeb, které spočívají na poznatcích dosažených v rámci Projektu.

2) Prokáže‐li třetí strana své nároky spojené s prováděním této smlouvy vůči poskytovateli, je příjemce, který by mohl být považován za odpovědného, povinen poskytnout poskytovateli součinnost.

Článek 16 Spory smluvních stran

Spory smluvních stran vznikající z této smlouvy a v souvislosti s ní budou řešeny podle obecně závazných právních předpisů.

Článek 17 Závěrečná ustanovení

1) Tato smlouva se uzavírá na dobu řešení projektu a následující období potřebné pro vyhodnocení výsledků řešení projektu, včetně vypořádání poskytnuté podpory podle rozpočtových pravidel, ne však na dobu delší než 180 dnů ode dne ukončení řešení projektu.

2) Tato smlouva nabývá platnosti dnem podpisu poslední ze smluvních stran a účinnosti dnem jejího zveřejnění v registru smluv podle zákona č. 340/2015 Sb., o zvláštních podmínkách účinnosti některých smluv, uveřejňování těchto smluv a o registru smluv, ve znění pozdějších předpisů, (zákon o registru smluv). Změny této smlouvy mohou být prováděny pouze dohodou smluvních stran formou písemných vzestupně číslovaných dodatků, podepsanými oprávněnými zástupci smluvních stran.

3) Právní vztahy, které nejsou touto smlouvou přímo upravené, se řídí rozpočtovými pravidly, zákonem č. 130/2002 Sb., občanským zákoníkem a dalšími souvisejícími zvláštními právními předpisy.

4) Nedílnou součástí této smlouvy je:

a) Příloha I ‐ Schválený návrh Projektu,

b) Příloha II ‐ Uznané náklady a finanční zdroje Projektu,

c) Příloha III ‐ Plán hodnocení Projektu,

d) Příloha IV ‐ Tabulka snížených odvodů za porušení rozpočtové kázně

5) Poskytovatel zajistí uveřejnění smlouvy a metadat smlouvy v registru smluv včetně případných oprav uveřejnění s tím, že nezajistí‐li poskytovatel uveřejnění smlouvy nebo metadat smlouvy v registru smluv ve lhůtě 30 dnů ode dne uzavření smlouvy, pak je oprávněn zajistit jejich uveřejnění příjemce ve lhůtě 3 měsíců ode dne uzavření smlouvy.

6) Příjemce souhlasí s uveřejněním celého obsahu smlouvy vyjma informací, které nelze poskytnout při postupu podle předpisů upravujících svobodný přístup k informacím.

7) Smluvní strany souhlasně prohlašují, že si tuto smlouvu řádně přečetly, jejímu obsahu porozuměly, nejsou jim známy žádné důvody, pro které by tato smlouva nemohla být řádně plněna nebo které by způsobovaly její neplatnost, a že tato smlouva je projevem jejich vážné vůle, což stvrzují svými podpisy.

Za poskytovatele: Za příjemce:

V Praze dne: ……………………… V …………………………. dne: ………………...

PhDr. Xxxxx Xxxxxxx prof. RNDr. Xxx. Xxxx Xxxxxxxx, XXx.

pověřený zastupováním náměstka rektor pro řízení sekce vysokého školství,

vědy a výzkumu

Razítko: Razítko:

13.7.2018 16:19:54

CN: PhDr. Xxxxx Xxxxxxx

O: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SN: 0x00AD9DD6

S časovým razítkem

Ministerstvo školství mládeže a tělovýchovy

č. j. MSMT‐16506/2018‐5 LTC18006

Příloha I ke smlouvě Schválený návrh Projektu

Návrh projektu

INTER‐COST

Podprogram:

LTC18

Identifikační kód projektu:

doplní poskytovatel

Rozsáhlá extrakce informací a využití herních principů (gamifikace) pro osvojování nových jazyků na základě „moudrosti davů“ (crowdsourcingu)

Název projektu

01.06.2018 – 28.02.2021

Doba řešení projektu:

Příjemce	Razítko:
	Název organizace:	Vysoké učení technické v Brně
Jméno řešitele:	doc. RNDr. Xxxxx Xxxx, Ph.D.
Statutární zástupci:	Datum: .................. Podpisy: prof. RNDr. Xxx. Xxxx Xxxxxxxx, XXx., dr. h. c. rektor
Motivační účinek:	Statutární zástupce výše uvedeného subjektu dále prohlašuje, že nebyly zahájeny příslušné činnosti v oblasti VaVaI na projektu (s výjimkou studie proveditelnosti) před podáním návrhu projektu (žádosti o podporu). Statutární zástupce dále souhlasí, že data obsažená v dokumentaci k projektu budou předmětem hodnocení podle kap. 4 zadávací dokumentace

Další účastník projektu	Razítko:
	Název organizace:
Jméno dalšího řešitele
Statutární zástupci:	Datum: .................. Podpisy: Jméno a funkce statut. orgánu/ů
Motivační účinek:	Statutární zástupce výše uvedeného subjektu dále prohlašuje, že nebyly zahájeny příslušné činnosti v oblasti VaVaI na projektu (s výjimkou studie proveditelnosti) před podáním návrhu projektu (žádosti o podporu). Statutární zástupce dále souhlasí, že data obsažená v dokumentaci k projektu budou předmětem hodnocení podle kap. 4 zadávací dokumentace

Další účastník projektu	Razítko:
	Název organizace:
Jméno dalšího řešitele:
Statutární zástupci:	Datum: ................... Podpisy: Jméno a funkce statut. orgánu/ů
Motivační účinek:	Statutární zástupce výše uvedeného subjektu dále prohlašuje, že nebyly zahájeny příslušné činnosti v oblasti VaVaI na projektu (s výjimkou studie proveditelnosti) před podáním návrhu projektu (žádosti o podporu). Statutární zástupce dále souhlasí, že data obsažená v dokumentaci k projektu budou předmětem hodnocení podle kap. 4 zadávací dokumentace

Další účastník projektu	Razítko:
	Název organizace:
Jméno dalšího řešitele:
Statutární zástupci:	Datum: ................... Podpisy: Jméno a funkce statut. orgánu/ů
Motivační účinek:	Statutární zástupce výše uvedeného subjektu dále prohlašuje, že nebyly zahájeny příslušné činnosti v oblasti VaVaI na projektu (s výjimkou studie proveditelnosti) před podáním návrhu projektu (žádosti o podporu). Statutární zástupce dále souhlasí, že data obsažená v dokumentaci k projektu budou předmětem hodnocení podle kap. 4 zadávací dokumentace

1        Identifikační       údaje              

1.1 Název projektu

Rozsáhlá extrakce informací a využití herních principů (gamifikace) pro osvojování nových jazyků na základě „moudrosti davů“ (crowdsourcingu)

1.2 Anotace projektu

Vědeckým cílem projektu je přispět k aktivitám COST Akce CA 16105 – enetCollect – výzkumem v oblastech souvisejících s rozsáhlou extrakcí informací z webových zdrojů a gamifikací přípravy a anotování multimediálního obsahu, vhodného pro učení jazyků. Budeme se zabývat pokročilými metodami efektivního stahování webových zdrojů a sémantického obohacování shromážděného materiálu, stejně jako moderními technologiemi interakce člověka s počítačem, vtahujícími uživatele do procesu osvojování jazyků formou hry. Integračním cílem projektu je významně prohloubit existující mezinárodní spolupráci a navázat novou spolupráci výzkumného týmu z VUT v Brně s předními zahraničními pracovišti a realizovat ve spolupráci s nimi výzkum, vedoucí k novým vědeckým výsledkům.

1.3 Soutěž

VES18COST

1.4 Program

INTER-EXCELLENCE

1.5 Podprogram

INTER-COST

1.6 Převažující kategorie výzkumu

Základní výzkum

1.7 Akce COST

1.7.1 označení

CA16105

1.7.2 název

European Network for Combining Language Learning with Crowdsourcing Techniques (enetCollect)

1.7.3 doba trvání (DD-MM-RRRR až DD-MM-RRRR)

01.06.2018 až 28.02.2021

2         Představení    projektu            

2.1 Představení řešení projektu (základní popis projektu včetně jeho zahraniční dimenze, max. 1 strana A4)

Mezinárodní akce enetCollect se zaměřuje na propojení zavedené oblasti učení jazyků (zahrnující výuku i samovzdělávání) s novým přístupem, založeným na „moudrosti davů“ (dále v textu raději označováno pojmem crowdsourcing). Předložený projekt přispěje k tomuto celkovému cíli výzkumem v oblasti získávání a zpracování dat, využívajícím pokročilých metod strojového učení pro prohledávání webu pomocí specializovaných nástrojů, identifikaci obsahu relevantního pro konkrétní fáze učení jazyků a transformaci výsledků do podoby vhodné pro specifické učební aktivity. Spolu s dalším českým pracovištěm – ÚFAL MFF UK, které se mezinárodní akce účastní – prohloubíme mezinárodní dimenzi výzkumu v této oblasti a naplníme tak mj. očekávání špičkových zahraničních pracovišť, které nás k řešení akce přizvali. Mezinárodní rozměr výzkumu se nebude týkat pouze rozšíření báze jazyků o češtinu jako jazyka s bohatou morfologií a specifickými aspekty ve výuce a výzkumu, ale i přímé spolupráce se zahraničními pracovišti, s nimiž máme ve velké míře dlouhodobé vztahy (viz dále).

V souladu s mezinárodní akcí se výzkum zaměří především na využití herních prvků (gamifikaci) a skutečných jazykových her pro anotaci obsahu pro účely učení jazyků. Abychom dosáhli rychlejšího a přesnějšího zpracování dat, budeme zkoumat využití pokročilých metod strojového učení a zpracování dat. Zaměříme se také na moderní postupy počítačového zpracování jazyka, využívající např. vektorovou reprezentaci slov a delších textových výpovědí, sémantickou reprezentaci založenou na hlubokých neuronových sítích, či aspektově-orientovanou analýzu postojů, abychom minimalizovali úsilí potřebné pro manuální přípravu materiálů k učení jazyků.

S využití poznatků a zkušeností z předchozích i aktuálně běžících mezinárodních projektů přispějeme k výzkumu nových crowdsourcingových přístupů k vytváření učebních materiálů. Při tom budeme věnovat zvláštní pozornost hodnocení skutečného přínosu herních komponent, integrovaných do vytvářených nástrojů. Přispějeme k definování klasifikačních kritérií a srovnávacích testů pro hodnocení výkonnosti klíčových technologií, stejně jako hodnocení subjektivních i objektivních faktorů, daných konkrétní učební úlohou a ovlivňujících výsledky procesu učení jazyků pro konkrétní uživatelské skupiny, úrovně počáteční znalosti jazyka a další aspekty. Na rozdíl od současných iniciativ zaměřených na implicitní crowdsourcing, např. Phrase Detectives či XxxxxXxxxx, budeme klást důraz i na multimediální data a s nimi související anotace, které jsou často v jazykových hrách opomíjeny.

2.2 Základní informace k předpokládané spolupráci v rámci akce COST (max. 3 stránky A4)

2.2.1 Názvy a adresy institucí zahraničních partnerů a jejich internetové adresy

• European Academy of Bozen, Xxxxx Xxxxx, 000000 Xxxxxxx, Xxxxxx – xxxxx://xxx.xxxxx.xxx

• Universitat Pompeu-Fabra, Plaça de la Mercè, 10-12, 08002 Barcelona, Španělsko – xxxxx://xxx.xxx.xxx

• University of Gotheburg, Xxxxxxxxxxxxxx 0, 000 00 Xxxxxxxx, Xxxxxxx – xxxxx://xxx.xx.xx/

• Xxxxx Xxxxxx Institute, Xxxxxx 00XX-0000 Xxxxxxxxx, Xxxxxxxxx – xxxxx://xxx.xxx.xx

• West University of Timisoara, blvd Xxxxxx Xxxxxx, 4300223 Timisoara, Rumunsko – xxxxx://xxx.x-xxx.xx

• Universite Catholique de Louvain, Xxxxx Xxxxxx Xxxxxx 0, Xxxxxxx-xx-Xxxxx, Xxxxxx – xxxxx://xxx.xxxxxxxxx.xx

• ILIAS Open Source e-Learning e.V., Xxxxxxxxxx 00-00, 00000 Xxxxx, Xxxxxxx – xxxxx://xxx.xxxxx.xx

• University of Geneva, Boulevard du Pont-d’Arve 0000, Xxxxxx, Švýcarsko – xxxxx://xxx.xxxxx.xx

• Jerusalem College of Technology (Machon Lev), 00 Xxxxxx Xxxxxxx Xx., 0000000 Xxxxxxxxx, Xxxxxx – xxxxx://xxx.xxx.xx.xx

2.2.2 Role zahraničních partnerů v projektu a zdůvodnění potřeby spolupráce

Zahraniční pracoviště, která se zapojí prostřednictvím své účasti v mezinárodní akci, s případnou národní podporou této účasti, přinesou novou kvalitu do našeho výzkumu v oblasti zpracování webových zdrojů pro potřeby učení mateřského i cizího jazyka. Spolupráce je potřebná, neboť konkrétní specializace níže uvedených týmů se vzájemně doplňují a spojením vzniknou nové vědecké i praktické výsledky, kterých by jednotlivé pracoviště samostatně nemohlo dosáhnout (viz také další podkapitoly pro vymezení přínosů pro zúčastněné strany).

V úzké spolupráci s pracovištěm ÚFAL MFF UK navážeme v rámci projektu na naši dosavadní práci s výzkumným ústavem v Bolzanu (European Academy of Bozen je současně koordinátorem kmenové mezinárodní akce enetCollect) a zaměříme se na výzkum a vývoj nových metod sběru a přípravy multimediálních dat, relevantních pro jazykové aplikace formou hry.

Naše dlouhodobě rozvíjená spolupráce s barcelonskou Universitou Pompeu-Fabra (viz např. projekty FP7 IMPART či nový H2020 SAUCE) poskytne půdu pro plánovaný výzkum automatických předanotačních procedur a crowdsourcingových přístupů k produkci finálních učebních materiálů, s cílem optimalizace procesů zpracování jazykových zdrojů.

Nově navržené a realizované algoritmy pro shromažďování a zpracování dat zahrnou pokročilou klasifikaci obsahu a modely sémantické podobnosti zkoumané jednak v rámci naší národní spolupráce

s Moravskou zemskou knihovnou, jednak ve spolupráci s Gotheburskou universitou. Povedou k vytváření vysoce kvalitních zdrojů a zároveň ušetření práce jazykových expertů.

Crowdsouncingový aspekt anotace bude podpořen výzkumem pokročilých rozhraní, který rozšíří výsledky našich předchozích prací v oblasti počítačem podporované sémantické anotace [Dytrych&Smrz 2016]. Pro automatickou identifikaci webového obsahu, odpovídajícího uživatelským preferencím (např. zájmu o sci-fi seriály), využijeme dosavadní spolupráce s jazykovědci z mnoha partnerských institucí – slovinským Institutem Xxxxxx Xxxxxxx, rumunskou Universitou v Timisoaře a belgickou Katolickou universitou v Lovani – a výsledků vytvořených v jejím rámci – moduly pro rozpoznávání pojmenovaných entit, zpracování zdrojů LOD (Linked Open Data) a nástroje pro jejich provazování [Otrusina&Smrz 2016, Smrz&Kouřil 2014].

V oblasti rozhraní pro crowdsourcing sémantické anotace budeme dále spolupracovat s ILIAS Open Source e-Learning e.v., ve vytváření sémantických modelů, založených na učení, s Ženevskou universitou a v oblasti crowdsourcingového zpracování multimediálních dat s Jerusalem College of Technology (viz podkapitola 3.1.1).

2.2.3 Soulad mezi cíli akce COST a zadáním projektu

Z obecného pohledu přispěje předložený projekt k dosažení hlubšího porozumění crowdsourcingových přístupů k vytváření materiálů pro učení jazyků, pomůže identifikovat otevřené otázky, související se vzory interakce člověka s počítačem v této oblasti, a přispěje k identifikaci jejích technologických cílů. Jako akademický partner přispějeme k definici teoretického rámce (Cíl 1 mezinárodní akce), tedy implicitních (nevyslovených) znalostí do jejich explicitní, konsensuální a kódované podoby na všech relevantních úrovních (technické, uživatelské, etické atd.). Z hlediska cílů mezinárodní akce bude důležitým příspěvkem také shromáždění dat, rozšiřujících budovaný teoretický rámec o skutečné výsledky reprezentativních experimentů (Cíl 2). V této oblasti se budeme zabývat velmi rozsáhlými webovými daty a zpracováním multimediálního obsahu. V neposlední řadě přispějeme také k šíření znalostí a výsledků směrem k relevantním příjemcům (Cíl 3).

2.2.4 Jak projekt zahrnuje stávající a nové zahraniční partnery

S partnery uvedenými výše máme dlouhodobou spolupráci. V rámci mezinárodní akce COST dále dojde k výměně zkušeností a znalostí formou pravidelných setkání i příjezdů a vysílání mladých vědeckých pracovníků na zahraniční pracoviště. Zahrnutí stávajících i nových zahraničních partnerů předpokládáme především ve formě společné práce na tématech, která nás spojují a která jsou předmětem zkoumání v rámci národních projektů navázaných na mezinárodní akci COST, případně dalších iniciativ. Náš tým má rozsáhlé zkušenosti s hostováním zahraničních pracovníků a přímé spolupráci s významnými evropskými partnery, proto tuto formu spolupráci vidíme jako nejúčinnější.

2.2.5 Přínos zahraniční spolupráce pro uchazeče

Přínos zahraniční spolupráce pro tým z VUT jednoznačně vyplývá z tematického zaměření projektu a orientace na vysoce aktuální problematiku vývoje a implementace efektivních algoritmů v nové oblasti crowdsourcingového získávání a zpracování dat. Náš tým má dlouhodobé zkušenosti s využíváním masivních dat a uživateli generovaného obsahu z webu a účastnil se i mnoha evropských i národních projektů zaměřených na přirozenou interakci a vytváření jazykových zdrojů, přesto však bude výrazně těžit z prohloubení kontaktů a navázání nové spolupráce s pracovišti, které se zabývají přímo vytvářením anotačních her, crowdsourcingových rozhraní, či prostředky pro usnadnění výuky cizích jazyků. Mezinárodní spolupráce nám také umožní vyhodnotit navržené algoritmy a metody na datech a problémech, které poskytnou a definují zahraniční partneři v rámci mezinárodní akce COST. Budeme mít srovnání vytvořených řešení na datových sadách a problémech, které řeší špičková evropská pracoviště. Zvýšíme také výzkumnou provázanost VUT v Brně v uvedených oblastech významnými zahraničními pracovišti (v rámci mezinárodní akce se předpokládají výzkumné pobyty mladých pracovníků, vázané na témata řešená v rámci předloženého projektu).

2.2.6 Přínos uchazeče projektu zahraničním partnerům a akci COST

Jak již bylo uvedeno výše, tým z VUT v Brně byl k mezinárodní akci COST přizván především díky své expertíze a znalostem v oblastech získávání a zpracování multimediálních dat obrovského rozsahu a výzkumu v oblasti přirozených uživatelských rozhraní. Na prvním setkání všech zúčastněných partnerů mezinárodní akce v italském Bolzanu jsme byli požádáni, abychom poskytli podporu pro masivní zpracování dat na dostupných výpočetních prostředcích a spolupodíleli se na definování nových rozhraní nástrojů, které zahraniční pracoviště aktuálně vytváří. Přínosem zahraničním partnerům bude i naše zkušenost v rámci mezinárodních projektů H2020.

2.2.7 Přidaná hodnota evropské spolupráce pro projekt

Evropská spolupráce přinese kromě uvedených výhod pro náš tým i pro zahraniční partnery i významnou přidanou hodnotu ve zvýšení inovativnosti evropského výzkumu. Evropa staví na své různorodosti a zároveň historické provázanosti a propojenosti jednotlivých států a celků. Jedním z projevů této skutečnosti je jazyková různorodost (a současně propojenost). Nástroje pro jazykové vzdělávání hrají tedy důležitou roli a oblast informačních technologií, které napomáhají překonávání jazykových bariér, jsou podstatnou složkou strategických plánů v oblasti konkurenceschopnosti a udržitelného rozvoje. Projekt se navíc týká oblasti crowdsourcingového zpracování zdrojů. Přidanou hodnotou je tedy i fakt, že členem „chytré masy lidí“ může být kterýkoliv uživatel internetu, nehledě na jeho státní příslušnost, osobních charakteristik, případně specifických omezení.

3         Rámec       projektu               

3.1 Účel projektu

3.1.1 Naplnění cílů programu/podprogramu (jakým způsobem projekt přispívá k naplnění cílů programu INTER-EXCELLENCE, podprogramu INTER-COST.

Cílem podprogramu je podpora zapojení českých vědeckých týmů do evropské mnohostranné spolupráce COST v oblasti základního výzkumu, průmyslového výzkumu a experimentálního vývoje. Tomuto cíli předložený projekt zcela odpovídá – zapojení našeho týmu do mezinárodní spolupráce s partnery akce COST bude spočívat jak v rozšíření naší spolupráce s pracovištěm koordinátora mezinárodní akce – European Academy of Bozen – a partnery, s nimiž jsme navázali kontakty již dříve v různých evropských projektech (např. Univesitou Pompeu-Fabra a dalšími - viz kapitola 2.2.2), tak v započetí společných aktivit s novými pracovišti, s kterými nás pojí společné výzkumné zájmy, ale dosud k reálné spolupráci nedošlo (v oblasti rozhraní pro crowdsourcing sémantické anotace s týmem Xxxxxxxx Xxxxxxx z ILIAS Open Source e-Learning e.v. z německého Kolína, ve vytváření sémantických modelů, založených na učení, s týmem prof. Bouillona ze Ženevské university a v oblasti crowdsourcingového zpracování multimediálních dat s prof. Xxxxxxxx Xxxxxxx-Xxxxxxxx z izraelské Jerusalem College of Technology). Výzkum podpořený předloženým projektem přispěje k potvrzení zájmu o naše výsledky, který výše uvedení partneři potvrdili naposledy na konci roku 2017 na projektové schůzce mezinárodní akce COST.

3.1.2 Potřebnost a aktuálnost projektu (popis řešeného problému, jeho současného stavu, navrhovaného výzkumu a jeho inovativnosti a potřebnosti včetně způsobu řešení a předpokládaných dosažených vědeckých a socioekonomických výsledků určených k využití).

Jak již bylo uvedeno, současné projekty zaměřené na implicitní crowdsourcing, z nichž nejznámější jsou Phrase Detectives1 či ZombiLingo2, se zaměřují na výhradně textovou složku jazyka (v daném případě angličtiny a francouzštiny). Ačkoli některé hry překonávají omezení pouze textové interakce využitím prvků videoher [Ju-gens&Navigli 2014], dialogových systémů [Xxxxxxx et al. 2016] apod., výsledná data jsou přesto většinou omezena na jednu modalitu. Přitom současní uživatelé internetu a, především, mladší generace, se v čím dál tím větší míře soustřeďují na multimediální obsah. Ten je i stále více zapojován do výuky jazyků. Z tohoto důvodu je potřebné i snahu o crowdsourcingové vytváření zdrojů

1 xxxx://xxxxxxx.xxxxx.xx.xx/xxxxxxxxxxxxxxxx/

2 xxxxx://xxxxxxxxxx.xxx/

pro učení jazyků nasměřovat k multimodální interakci a nepředpokládat zájem pouze o čistě textová data.

Inovativní, a z hlediska praktických výsledků použitelných v praxi cenný, bude i výzkum crowdsourcingové tvorby multimediálních jazykových zdrojů, zahrnující nahrávání a anotování video obsahu a interakci s konverzačními agenty prostřednictvím mluvené řeči. Budeme stavět především na naší zkušenosti z evropského projektu H2020 MixedEmotions a crowdsourcingových zdrojích použitých v rámci soutěže AVEC zaměřené na rozpoznávání emocí v multimodálních datech [Xxxxxxx et al. 2016]. Využijeme výhody potenciálně neomezené sady uživatelských interakcí (noví učitelé a studenti jazyků vstupující průběžně do procesu vytváření zdrojů). Cílem bude především rozšířit dostupné multimediální jazykové zdroje o nová data, získaná crowdsourcingovým přístupem a automaticky generovat nová cvičení pro učení jazyků na základě tohoto nově přidaného obsahu.

Plánovaný výzkum automatických předanotačních procedur a crowdsourcingových přístupů k produkci finálních učebních materiálů (ve spolupráci s Universitou Pompeu-Fabra – UPF) povede ke snížení náročnosti zpracování multimediálních zdrojů v potřebné kvalitě a pokrytí širší škály aplikací v oblasti učení jazyků. Pro vyhodnocování vytvářených materiálů s ohledem na potřeby cílových uživatelských skupin adaptujeme metodologii vytvořenou v našem předchozím výzkumu, věnovaném interakci člověka s robotem prostřednictvím rozšířené reality [Materna et al. 2017]. Vedle vědeckých výsledků předpokládáme v této oblasti i přínosy socioekonomické, neboť spolupracující firmy (viz podkapitola 3.1.4), stejně jako komerční partneři evropských projektů, kterých se s UPF účastníme, mají o praktické výstupy zájem a chtějí je aplikovat ve svém podnikání.

Pokročilá klasifikace obsahu a modely sémantické podobnosti (viz také výše zmíněná spolupráce Gotheburskou universitou) povedou k vytváření vysoce kvalitních zdrojů pro výuku jazyků, přičemž se výrazně omezí potřeba zapojení jazykových expertů. Zde budeme stavět na konceptu kontinuálního vytváření a zlepšování datových sad s potenciálem pokroku v oblasti přístupů založených na datech. Specializované webové „crawlery“ využijí výhody proudového zpracování dat, vyvinuté v našem předchozím výzkumu [Rychly et al. 2015]. Automatický předvýběr obsahu vhodného pro konkrétní úlohy učení jazyků budou také stavět na extrakčních technikách popsaných v článku [Burget&Smrz 2013].

Obdobně budou využity přístupy ke zpracování velkých multimediálních dat, zkoumané ve spolupráci se zahraničními partnery [Blat et al. 2015] a akcelerační přístupy [Polok&Smrz 2017], které umožní pracovat s obrovskými objemy potenciálně relevantních multimediálních zdrojů. Rozhraní založená na hrách budou mít také podobu přímé komunikace v přirozeném jazyce se (simulovanými) roboty. Pro vytvoření takových systémů adaptujeme přístup zjednodušeného programování robotů [Materna et al. 2016]. V této oblasti se budeme soustředit na usnadnění tvorby konverzačních agentů s cílem výuky jazyků [Xxx&Xxxxxxxxxxx 2009]. Ve spolupráci s Sheffieldskou universitou budeme studovat techniky interaktivního učení k překonání problémů „pasivních žáků“ [Xxxxxxxxx et al. 2016]. Abychom

maximalizovali výsledky počítačem podporované výuky jazyků, využijeme také metody procedurální animace [Papaefthymiou et al. 2017], přenosu emocí [Xxxx et al. 2016] a detekce pozornosti [Xxxxxxx 2012].

Crowdsouncingový aspekt anotace bude podpořen výzkumem pokročilých rozhraní, který rozšíří výsledky našich předchozích prací v oblasti počítačem podporované sémantické anotace [Dytrych&Smrz 2016]. Pro automatickou identifikaci webového obsahu, odpovídajícího uživatelským preferencím (např. zájmu o sci-fi seriály), využijeme dosavadní spolupráce s jazykovědci z mnoha partnerských institucí (viz podkapitola 2.2.2) a výsledků vytvořených v jejím rámci – moduly pro rozpoznávání pojmenovaných entit, zpracování zdrojů LOD (Linked Open Data) a nástroje pro jejich provazování [Otrusina&Smrz 2016, Xxxx&Xxxxxx 2014]. Počáteční anotace obsahu využije distribuovaných sémantických modelů zpřístupňujících lexikální znalosti jazyka osobám, které se s daným jazykem teprve seznamují [Otrusina&Smrz 2014]. K identifikaci a odstraňování nerelevantního obsahu rozšíříme předchozí výsledky propojující vizuální a sémantické (jazykové) vektorové reprezentace obsahu [Karpathy&Fei-Fei 2015].

V oblasti skutečných her (ne pouze „gamifikace“ běžných rozhraní) rozšíříme v rámci projektu systém pro automatické hraní společenské hry Krycí jména, vytvořené spolupracujícím studiem CGE (xxxx://xxxxxxxxxx.xxx/) směrem k využití ve výuce jazyka. Sama hra získala mnoho mezinárodních ocenění (např. 2015 Golden Geek Best Family Board Game Winner, 2016 Swiss Gamers Award Nominee, 2016 Spiel des Jahres Winner, 2017 As d'Or - Jeu de l'Année Nominee) a její povaha má velký potenciál vtáhnout studenty do procesu učení jazyka a motivovat je k dalšímu poznávání jazyka (vysvětlení slovních asociací, kontextová závislost užití slov atd.). Budeme pokračovat v naší snaze přidání elektronické podpory hraní (včetně rozhraní na chytrých mobilních telefonech) a zkoumat další možnosti generování materiálů pro studium jako implicitních (vedlejších) produktů této podpory.

3.1.3 Možnosti uplatnění výsledků projektu (včetně jejich vědeckotechnických a socioekonomických přínosů).

Možnosti uplatnění výsledků projektu jsou široké. Lze je rozdělit do oblasti související přímo s výukou a samovzdělávání v cizích jazycích (zaměření na cizí jazyky v této části vychází z faktu, že v kontextu používání češtiny je jen malý komerční potenciál výuky našeho mateřského jazyka pro cizince, stejně jako zdokonalování pro rodilé mluvčí mimo školu) a využitích vytvořených algoritmů, metod a řešení v jiných oblastech (např. herním průmyslu, anotaci videa pro chytrá řešení v dopravě atd.). Vědeckotechnické přínosy budou spočívat zejména v odhalení nových přístupů k získávání jazykových dat a, vzhledem k obecné použitelnosti crowdsourcingu v oblastech, kde lidé stále „vyhrávají“ nad automatickými metodami, i v dalších oborech, týkajících se především rozpoznávání (ve smyslu výsledků lidského vnímání – rozpoznávání obrazu, řeči atd.). Socioekonomické přínosy se projeví především v uplatnění vytvořených řešení v praxi (viz také spolupráce s konkrétními firmami

diskutovaná v následující podkapitole) a dále rozšířením možností spolupráce našeho týmu v projektech komerčního i vědeckého charakteru.

3.1.4 Relevantní okruh uživatelů (trh) pro uplatnění výsledků

Relevantní okruh uživatelů pro uplatnění výsledků tvoří jednak koncoví uživatelé nástrojů pro studium jazyků, případně jejich výuku, jednak společnosti, zabývající se poskytováním služeb v této oblasti. Takovými společnostmi jsou např. Lingea – výrobce jazykových slovníků a jazykových nástrojů, Duolingo – služba pro výuku cizích jazyků a zdokonalování jejich používání či Moravia IT – překladové a lokalizační služby na světovém trhu. Se všemi třemi firmami tým z VUT v Brně spolupracuje a zná jejich aktuální požadavky v dané oblasti. Firmy mají již také částečnou zkušenost s využitím crowdsourcingových principů pro získávání relevantních materiálů (zejména kolekci nejčastějších typů chyb), a tudíž budou výsledky projektu pro jejich tržní pozici velmi důležité. Okrajově budou výsledky relevantní i pro tvůrce slovních společenských her, např. CGE jako tvůrce hry Krycí jména (viz výše).

3.1.5 Předpokládané krátkodobé přínosy projektu

Přínosy projektu (definujte a kvantifikujte níže):
	počet	Impaktovaný časopis, ve kterém se předpokládá publikace výsledků	Impakt faktor časopisu
publikační výsledky v impaktovaných časopisech s kódem Jimp nebo v databázi Scopus s kódem Jsc
z toho publikační výsledky v impaktovaných časopisech s kódem Jimp nebo v databázi Scopus s kódem Jsc ve spoluautorství se zahraničním autorem, s významným podílem autorství zaměstnance uchazeče/dalšího účastníka projektu
	počet	Popis / charakterizace
výsledky aplikovaného výzkumu s kódem P, F, G, R nebo Z	2	R – software - Softwarová řešení budou sloužit jednak pro distribuované vytváření vektorových reprezentací významu jednotlivých slov, kombinování modelů a vyhodnocování na shromážděných datech, jednak pro usnadnění tvorby virtuálních asistentů k samovzdělávání v oblasti mateřského i cizích jazyků. Software bude svobodný, s otevřeným kódem, a bude dostupný prostřednictvím našeho kanálu na serveru github.
D – sborníkový příspěvek, týkající se přímo získávání a zpracování zdrojů pro učení jazyka (v této oblasti jsou výsledky primárně publikovány na relevantních konferencích a seminářích – žádný z klíčových článků, definující tuto oblast výzkumu, nevyšel v časopise s impakt faktorem)	5	Příspěvky budou odpovídat výstupům jednotlivých etap řešení projektu. Jako relevantní konference se jeví např. EMNLP, ACL/Coling, CALL, LREC, EKAW atd. a přidružené specializované semináře, např. Games4NLP, či NUT (Noisy User Generated Text).
………………………..

………………………..

3.1.6 Zdůvodnění předpokládaných přínosů včetně kritických předpokladů (rizik) k jejich dosažení

Předpokládané přínosy projektu odpovídají definovaným vědeckým a integračním cílům návrhu, které jsou bezprostředně navázány na definované poslání a účel podprogramu INTER-COST a naplňují jak evropskou kmenovou akci COST CA16105, tak národní výzkumné a inovační strategie. Přínosy rozdělujeme v souladu s požadavky na vědeckotechnické, socioekonomické a integrační. Hlavní oblasti předpokládaných přínosů a jejich zdůvodnění, včetně kritických předpokladů k jejich dosažení, lze shrnout následovně:

1) Mezinárodní integrace výzkumu v oblasti jazykových zdrojů a moderních crowdsourcingových metod povede ke zvýšení prestiže české vědy a výzkumu v této oblasti a povědomí o výsledcích, které dlouhodobě dosahujeme. Podpora předloženého výzkumu přispěje k prohloubení mezinárodních kontaktů, jak s pracovišti, s nimiž jsme se již účastnili společných evropských projektů, tak s týmy, s nimiž nás zatím pojí jen společné výzkumné zájmy. Z hlediska potenciálních dalších společných projektů s partnery mezinárodní akce COST lze přínosy spolupráce spatřovat nejen v oblasti vědeckotechnologické (nové vědecké poznatky), ale také socioekonomické (zahraniční akademičtí partneři spolupracují a plánují nás propojit i s významnými evropskými firmami, které hrají prim v oblasti zpracování přirozeného jazyka).

Kritický předpoklad: K mezinárodní spolupráci a integraci výzkumu by nemohlo dojít, pokud by se zahraniční partneři mezinárodní akce COST nechtěli zapojit do společných aktivit, případně nevykazovali dostatečnou odbornost ve svých konkrétních oblastech. Kritickým předpokladem pro realizaci uvedeného klíčového přínosu je tedy vysoká míra propojitelnosti výzkumu na jednotlivých pracovištích, zmíněných výše. Jak již bylo uvedeno, s mnoha partnery mezinárodní akce COST má náš tým již dlouhodobou spolupráci (např. v rámci evropských projektů 7. RP a Horizon 2020). Partneři navíc deklarovali výrazný zájem o spolupráci i na posledních schůzkách akce a někteří již dnes využívají výsledky našeho týmu. Kritické předpoklady pro předpokládané integrační přínosy tedy považujeme za splněné a rizika s nimi spojená za nepravděpodobná (viz také analýza rizik v kapitole 4.1).

2) Dalším očekávaným přínosem je vytvoření nových vědeckých poznatků v oblasti crowdsourcingové přípravy jazykových zdrojů a ověření jejich kvality prostřednictvím plánovaných vědeckých studií. Ačkoliv není u výzkumu nikdy možné garantovat dosažení všech očekávaných cílů, výsledky našeho předchozí výzkumu a zájem partnerů o řešení, zdroje

a nástroje, které poskytujeme, poskytuje dostatečné záruky, že přínosy projektu ve vědecké oblasti naplní očekávání.

Kritický předpoklad: Pro dosažení kvalitních a prakticky uplatnitelných vědeckovýzkumných výsledků projektu je klíčové složení týmu, který se bude na řešení projektu podílet. I když plánované náklady pokryjí pouze část úvazků členů našeho týmu, čtyři zúčastnění pracovníci prokázali ve svém dosavadním výzkumu vysokou odbornost a jejich znalosti a zkušenosti poskytují záruky úspěšného řešení výzkumných úkolů a kompetentní návrh řešení případných vědeckých problémů, které se v souvislosti s plánovaným výzkumem objeví.

3) Významný přínos očekáváme i od konkrétních výstupů projektu, které budou zpřístupněny ve formě svobodného software. Pokročilé algoritmy strojového učení, opírající se převážně o hluboké neuronové sítě, umožní vytvoření lépe škálovatelných postupů pro získávání a zpracování velkých objemů multimediálních webových dat, jejich třídění a transformaci do podoby vhodné pro učení jazyků. Atributem těchto řešení, který na základě předchozí zkušenosti s našimi výsledky očekávají i zahraniční partneři, je jejich vysoká škálovatelnost a dostupnost dostatečně výkonné infrastruktury, která bude garantovat zpracování očekávaných objemů dat v krátkém čase.

Kritický předpoklad: Skupina Znalostních technologií má velmi dlouhou tradici vytváření škálovatelných řešení a v minulosti byla přizvána do několika evropských projektů, aby se právě oblastí výkonného zpracování velkých dat, optimalizací výpočtů a jejich urychlováním prostřednictvím specializovaného hardware věnovala. Navíc má k dispozici velmi dobře vybavený lokální klastr několika desítek počítačů s dostatečnou kapacitou pro ukládání a zpracování velkých objemů dat. V případě nedostatečnosti lokálního klastru můžeme využít i rozsáhlou infrastrukturu dostupnou v rámci Centra IT4I – superpočítač Salomon, hardwarová akcelerace výpočtů pomocí Intel Xeon Phi apod. Kritický předpoklad škálovatelnosti, dostupnosti dostatečně výkonných výpočetních prostředků a schopnost týmu je správně využít považujeme tedy za splněný.

4) Jako poslední, ale jeden z nejdůležitějších přínos; projektu, uvádíme zapojení mladých vědeckých pracovníků a studentů. Kromě vedoucího týmu spadají všichni tři pracovníci, zapojení do řešení projektu, do této oblasti, jde o mladé vědecké pracovníky, studenta doktorského studia a „postdoktoranda“. Zapojení do mezinárodní spolupráce a společné řešení výzkumných problémů v zajímavé oblasti bude působit jako další motivační faktor pro to, aby si náš tým dlouhodobě udržel mladé vědecké pracovníky.

Kritický předpoklad: Jak známo, mzdy v České republice v poslední době ve většině oborů rostou, v oblasti IT dokonce velmi výrazně. Kritickým předpokladem pro udržení mladých vědeckých pracovníků je mj. nabídka zajímavé, mezinárodně propojené, týmové práce, která pomůže kompenzovat nižší mzdy, které zapojení do výzkumných projektů nabízí. Udělení podpory projektu poskytne alespoň částečně kompetitivní finanční podmínky, které zabrání odchodům mladých do komerční sféry.

3.1.7 Předpokládané dlouhodobé přínosy projektu, jejich popis a kritické předpoklady (rizika) k jejich dosažení

Dlouhodobé přínosy projektu spatřujeme především v socioekonomické oblasti, ve zvýšení synergických efektů mezinárodní spolupráce a v prodloužení působení okamžitých efektů, diskutovaných výše.

1) V dlouhodobém horizontu očekáváme zvýšený zájem stávajících i nových partnerů našeho týmu o komerční spolupráci ve formě smluvního výzkumu, případně nových, průmyslových projektů. Jak již bylo zmíněno, náš tým dlouhodobě spolupracuje s několika významnými firmami, zabývajícími se zpracováními jazykových zdrojů, případně přímo výukou jazyků a nástroji pro její usnadnění. Mezinárodní partneři, ať už v rámci společných evropských projektů, případně návazné spolupráce, nás navíc zapojují do spolupráce s předními evropskými společnostmi, které se o danou oblast zajímají (aktuálně např. firmy ATOS a Expert Systems, případně agentury Deutsche Welle a Agence France-Presse).

Kritický předpoklad: Pro dosažení popsaného efektu je nutné vytvořit v rámci projektu zajímavé výsledky, které budou mít jasné přínosy pro konkrétní partnery, a seznámit možné zájemce s těmito výstupy vhodnou formou. Kritickým předpokladem je tedy garance aplikovatelnosti výsledků projektu v praxi a důraz na šíření povědomí o výsledcích projektu. Dosavadní zkušenost a spokojenost existujících partnerů s výsledku naší výzkumné a vývojové činnosti dávají dostatečnou jistotu, že i výstupy předkládané projektu budou prakticky aplikovatelné, ať už přímo v oblasti jazykového vzdělávání, tak obecně (např. systém pro shromažďování multimediálních dat z webu najde jistě širší využití). Výstupy projektu budou již v raných fázích představeny členům průmyslové rady FIT VUT v Brně, která sdružuje významné lokální firmy. Výsledky budou také široce publikovány v rámci sociálních sítí, nabídnuty ke komercionalizaci formou vytváření společných start-upových firem, podpořených regionálními iniciativami, prezentovány v rámci relevantních mezinárodních akcí a představeny i konkrétním průmyslovým partnerům, s nimiž se setkáváme díky účasti ve velkých evropských iniciativách (např. v oblasti umělé inteligence).

2) Vedle rozšíření spolupráce s komerční sférou bude samozřejmě synergickým efektem podpory předloženého projektu, který je navázán na rozsáhlou mezinárodní akci COST (zahrnuje partnery z téměř všech evropských zemí, účastnících se iniciativy COST), z dlouhodobého hlediska i další rozšíření spolupráce a propojení našeho výzkumného týmu z VUT v Brně a českého výzkumu obecně se špičkovou zahraniční vědou. I přes velmi dobré povědomí zahraničních výzkumných pracovišť o naší práci je jistě vhodné využít projektu k dalšímu propojování se špičkovým evropským výzkumem.

Kritický předpoklad: Zahraniční vědeckovýzkumné týmy se o naše výsledky zajímají a částečně je využívají již dnes. Důležitým předpokladem dalšího prohlubování takové spolupráce, u níž mimo jiné předpokládáme i společnou přípravu návazných evropských projektů a vytváření společných vědeckých výstupů, je podpora projektu, která pomůže dostání závazků a vytvoření předpokládaných řešení navázaných na naši účast v mezinárodní akci COST.

3) Jedním z aspektů našeho výzkumu, který oceňují i kolegové v zahraničí, je dlouhodobé budování týmu, složeného převážně z mladých pracovníků, probouzení zájmu o danou oblast u studentů od bakalářské až po doktorskou úroveň, vytváření podmínek pro zapojení pracovníků a studentů ze zahraničí a významné propojení našich aktivit v rámci mnoha velkých evropských projektů a iniciativ. Dlouhodobým přínosem projektu bude i podpora dalšího rozvíjení vztahů v této oblasti, přilákání nových studentů a poskytnutí dlouhodobé perspektivy pro nadějné mladé výzkumníky.

Kritický předpoklad: Nevýhodou krátkodobých účastí v projektech a souvisejících pracovně- právních podmínek mladých vědeckých pracovníků je nejistota spojená s omezeným charakterem smluv a nemožnost dlouhodobého plánování. Předpokladem udržení zájmu mladých je v tomto směru právě podpora dlouhodobějších projektů (v našem případě trvání až do roku 2021) a poskytnutí delšího horizontu pro směřování výzkumu. Zkušenost z předchozích projektů navíc ukazuje, že nadějné zahraniční doktorandy a mladé vědecké pracovníky, přijíždějící v rámci výměnných studijních pobytů, např. formou STS mezinárodní akce COST, motivuje podpora národních výzkumných projektů k pokračování vědecké kariéry právě na našem pracovišti FIT VUT v Brně.

3.2 Popis cílů projektu

Globálním vědeckým cílem projektu je navrhnout nové algoritmy, metody a postupy pro oblast crowdsourcingového získávání a zpracování multimediálních dat pro potřeby učení jazyků, vytvořit efektivní implementace algoritmů s ohledem na výkonnost v případě obrovských datových sad získávaných z webu a ověřit výsledky v reálných prostředích jazykové výuky a sebevzdělání. Integračním cílem projektu je prohloubit, popř. navázat novou mezinárodní spolupráci výzkumných týmů

VUT v Brně zabývajících se danou problematikou s předními zahraničními pracovišti a realizovat s nimi výzkum vedoucí k původním vědeckým výsledkům. Tyto cíle byly definovány v tzv. pracovních balíčcích (WP, Work Package), které jsou rozprostřeny do třech dílčích etap projektu (viz podkapitola 3.3). Konkrétní podcíle projektu realizované v rámci pracovních balíčků a reflektující jednotlivé dílčí etapy projektu jsou následující:

C1: Vytvořit vysoce robustní distribuovaný algoritmus pro filtraci webového obsahu v daném jazyce na základě zadaných omezení a potřeb konkrétních výukových úloh, který bude schopen efektivně pracovat s rozsáhlými kolekcemi dat (např. celým německým webem).

C2: Navrhnout a realizovat metody crowdsourcingového sběru dat a sémantické anotace multimediálního webového obsahu, relevantního pro učení jazyka formou hry.

C3: Vytvořit nové varianty výpočtů sémantické reprezentace multimediálního obsahu na základě strojového učení, které vedle charakteristik sémantické příbuznosti zohlední blízkost (vhodnost) formy zpracovávaného obsahu vzhledem k charakteristikám vzorových příkladů.

C4: Navrhnout nové formy ověřování naučených sémantických modelů formou asociačních her a obecného crowdsourcingu a vyzkoušet je v praxi.

C5: Vytvořit nové metody generování (instanciace) virtuálních asistentů na základě uživatelem zadaných dat a omezení s možnostmi personalizace pro jednotlivé studenty.

C6: Zavést a v praktických řešeních ověřit nový popis implicitních crowdsourcingových aktivit vedoucích k získávání hodnotných jazykových dat použitelných ve výuce.

3.3 Etapy a výsledky projektu (Etapy mohou být roční, ale i víceleté a po dobu řešení projektu alespoň 2. V prvním a v posledním roce řešení projektu mohou být etapy i kratší než 12měsíců).

Dílčí etapa	Výsledek	Délka etapy	Název etapy	Popis výsledku
E001	V001	7 měsíců 06-2018 – 12-2018	Nové metody sběru a přípravy rozsáhlých multimediálních dat z webu	Sborníkový příspěvek věnovaný specializovanému crawlingu (procházení webu) a zpracování dat relevantních pro učení jazyka formou hry.
	…
	…
E002	V002	12 měsíců 01-2019 – 12-2019	Algoritmy výpočtu sémantické reprezentace obsahu na základě strojového učení a jejich ověřování pomocí crowdsourcingových metod a her	Sborníkový příspěvek zabývající se algoritmy učení vektorové reprezentace významu jednotlivých slov a víceslovných větných úseků.
	V003			Software určený pro distribuované vytváření vektorových modelů významu, jejich kombinování a vyhodnocování na základě dostupných datových sad.
	V004			Sborníkový příspěvek zaměřený na ověřování naučených modelů formou skutečných

				asociačních her a obecného crowdsourcingového přístupu.
E003	V005	14 měsíců 01-2020 – 02-2021	Nové metody crowdsourcingové přípravy materiálů pro jazykové vzdělávání s důrazem na přirozenou interakci	Sborníkový příspěvek zabývající se přípravou jazykových dat, která je vedlejším produktem jiné činnosti uživatelů (implicitní crowdsourcing).
	V006			Software pro usnadnění tvorby virtuálních asistentů výuky jazyků na základě shromážděných dat a zadaných omezení učebních oblastí.
	V007			Sborníkový příspěvek shrnující dosažené poznatky v oblasti efektivity crowdsourcingové přípravy jazykových dat a její vyhodnocení na konkrétních úlohách z praxe.
E004	…
	…
	…
E005	…
	…
	…

Etapa řešení E001

3.3.1 Identifikační číslo etapy

E001

3.3.2 Název etapy

Nové metody sběru a přípravy rozsáhlých multimediálních dat z webu

3.3.3 Popis etapy

V rámci první etapy řešení projektu budou zkoumány a vyvíjeny nové metody sběru multimediálních webových dat a jejich získávání prostřednictvím crowdsourcingových postupů a předzpracování dat s cílem minimalizace náročnosti dalších fází zpracování a výběru obsahu vhodného pro prezentaci studentům daného jazyka.

3.3.4 Termíny řešení etapy

• Zahájení řešení etapy: 06/2018

• Ukončení řešení etapy: 12/2018

3.3.5 Cíle etapy, výsledky etapy, jejich název a popis (min. ½ A4)

V první etapě se zaměříme především na cíle C1 a C2 uvedené výše.

C1: Vytvořit vysoce robustní distribuovaný algoritmus pro filtraci webového obsahu v daném jazyce na základě zadaných omezení a potřeb konkrétních výukových úloh, který bude schopen efektivně pracovat s rozsáhlými kolekcemi dat (např. celým německým webem).

Ke splnění 1. cíle bude nutné výrazně rozšířit existující řešení pro procházení webu a průběžné předzpracování dat. Vzhledem k omezením dostupných rozhraní stávajících vyhledávačů bude nutné zapojit nové metody indexování a filtrování obsahu, aby nedocházelo k přílišnému zatížení poskytovatelů dat, a přitom nebyly časové nároky této fáze extrémní. Budou zkoumány také metody inkrementálního crawlingu a zpracování, které povedou ke zvýšení robustnosti řešení a možnosti přerušení a opětného navázání na předchozí zpracování. Z hlediska praktické využitelnosti bude vytvořen a ověřen nový systém zadávání omezení na vlastní zdroje (např. vylučování nevhodného obsahu) a definování dalších požadavků, daných konkrétními zájmy a výukovými oblastmi.

C2: Navrhnout a realizovat metody crowdsourcingového sběru dat a sémantické anotace multimediálního webového obsahu, relevantního pro učení jazyka formou hry.

Druhý cílem této etapy je zjednodušení současných způsobů získávání multimediálních dat, bezprostředně využitelných ve výuce jazyka. Dnešní crowdsourcingové platformy typu Mechanical Turk umožňují zadat omezení na okruh možných řešitelů, pro ověřování pokročilejších omezení (např. znalost konkrétní oblasti) je však potřebné dodat vlastní řešení. V oblasti získávání multimediálního obsahu je potom limitujícím faktorem i způsob interakce s účastníky crowdsourcingových aktivit. V rámci řešení etapy bude vytvořen systém pro získávání video dat prostřednictvím webového prohlížeče a kamery připojené k počítači uživatele a budou navrženy a zkoumány postupy pro ověřování konzistence a kvality takto získávaných dat na základě extrahovaných příznaků. Scénáře pro sémantickou anotaci multimediálního obsahu budou dále rozšířeny směrem k využití herních a dalších motivačních prvků.

Výsledky budou ověřovány ve spolupráci s ÚFAL MFF UK a zahraničními partnery v konkrétních úlohách získávání webových dat a nahrávání a zpracování uživatelských videí cílených do výuky cizích jazyků (předpokládá se především spolupráce se švédskými kolegy).

Výstupem této fáze z hlediska RIV bude sborníkový příspěvek věnovaný specializovanému crawlingu (procházení webu) a zpracování dat relevantních pro učení jazyka formou hry (V001). Tento příspěvek shrne dosažené výsledky v oblasti sběru a zpracování dat a poskytne výkonnostní charakteristiky implementovaných metod s ohledem na dostupnou infrastrukturu.

3.3.6 Formy výsledků podle struktury databáze RIV v etapě řešení E001 (identifikace výsledků s přihlédnutím ke kritériím splnění cílů programu INTER-EXCELLENCE – kap. 9 – znění textu programu)

Druh výsledku RIV v dané etapě	Předpokládaný počet	Datum dosažení	Datum uplatnění
D – sborníkový příspěvek	1	12-2018	12-2018

Etapa řešení E002

3.3.1 Identifikační číslo etapy

E002

3.3.2 Název etapy

Algoritmy výpočtu sémantické reprezentace obsahu na základě strojového učení a jejich ověřování pomocí crowdsourcingových metod a her

3.3.3 Popis etapy

Druhá etapa řešení projektu, časově odpovídající roku 2019, se zaměří na konkrétní oblast reprezentace sémantiky obsahu multimediálních materiálů. Vztah k oblasti crowdsourcingových metod je zde dvojí – jednak budou zkoumány metody ověřování sémantických modelů, získávaných převážně prostřednictvím automatických metod strojové učení z relevantních dat, prostřednictvím crowdsourcingu, jednak budou crowdsourcingové metody a herní prvky samy využity k vytváření a zpřesňování sémantických modelů.

3.3.4 Termíny řešení etapy

• Zahájení řešení etapy: 01/2019

• Ukončení řešení etapy: 12/2019

3.3.5 Cíle etapy, výsledky etapy, jejich název a podpis… Pro druhou etapu jsou stěžejní cíle C3 a C4 uvedené výše.

C3: Vytvořit nové varianty výpočtů sémantické reprezentace multimediálního obsahu na základě strojového učení, které vedle charakteristik sémantické příbuznosti zohlední blízkost (vhodnost) formy zpracovávaného obsahu vzhledem k charakteristikám vzorových příkladů.

Aby bylo možné se ve výuce jazyka věnovat stylistice a obecně vyšším úrovním nad rámec základního pravopisu a gramatiky, je z hlediska počítačového zpracování potřeba reprezentovat význam. V poslední době se staly populární vektorové reprezentace významu získávané pomocí strojového učení (pionýrskou práci v tomto směru představuje systém Word2Vec Xxxxxx Xxxxxxxx [Xxxxxxx et al. 2013], který přešel z naše týmu nejprve do firmy Google, aby později zakotvil v týmu Facebook Research). Současně se zkoumají modely kombinující rozpoznání vizuální informace v obraze a videu kombinované se sémantickými modely. Právě vytvoření variant takové reprezentace multimediálního obsahu na základě strojového učení bude předmětem našeho výzkumu. Jak naznačují naše aktuální výsledky [Smrz&Otrusina 2017], lze pro distribuované prostředí dostupné výpočetní infrastruktury nalézt efektivní metody trénování sémantických modelů, které zahrnou obrovské množství webových dat (např. 150-200 TB dat korpusu CommonCrawl, čítající každý měsíc přibližně 2 miliardy stránek). V rámci řešení projektu prozkoumáme také možnosti kombinování modelů a začlenění formálních charakteristik obsahu, které činí daný materiál vhodný pro použití v jazykovém vzdělávání. Modely budou vyhodnocovány na základě nově vytvářených datových sad, vzniklých mj. crowdsourcingovými postupy

– viz cíl C4.

C4: Navrhnout nové formy ověřování naučených sémantických modelů formou asociačních her a obecného crowdsourcingu a vyzkoušet je v praxi.

Tento cíl bezprostředně propojuje oblast vytváření sémantických modelů se zaměřením projektu na crowdsourcingové aktivity a herní principy. Jak již bylo uvedeno výše, crowdsourcing a hry zde najdou uplatnění ve dvou dimenzích. Budeme zkoumat efektivní způsoby ověřování modelů vytvořených z obrovských dat. Pokud jde o čistě textové modely reprezentující významy jednotlivých slov, existují již první náznaky možností ověřování natrénovaných vztahů formou hry (např. rychlé rozhodnutí, zda spolu daná slova souvisí ve videohře popsané v [Xxxxxx&Xxxxxxx 2014]). Pro složitější kontexty (např. asociační slovní vztahy), delší textové úseky, či kombinace vizuálních a sémantických modelů, však takové prostředky známy nejsou a bude nutné je v rámci výzkumu nalézt. Opačný směr začlenění herních principů představuje snaha přímo rozšiřovat sémantické modely formou interakce s uživatelem v asociačních hrách. Zde vyjdeme ze spolupráce s firmou CGE a její úspěšné hry Krycí jména, navrhneme rozšíření směrem k elektronické podpoře hry samotné (případně přímo protihráče v počítačové hře, pokud bude uvedena na trh). Ve spolupráci s mezinárodními partnery akce budeme dále hledat možnosti širšího vytváření obdobných dat napříč jazyky (hra samotná je už dnes lokalizována do mnoha evropských jazyků).

Výsledky celé etapy budou ověřovány ve spolupráci s ostatními partnery akce COST, zejména pracovišti, zabývajícími se vzděláváním pokročilých studentů toho kterého jazyka (pro něž je sémantická úroveň, a její počítačová analýza, zásadní). V rámci 4. cíle také rozšíříme oblast dat určených k vyhodnocování automaticky trénovaných sémantických modelů, abychom překonali omezení

současných jednoduchých sad tohoto typu (zahrnujících např. specifické vztahy výrazy označující státy a jejich hlavní města).

Výstupem této fáze z hlediska RIV budou dva sborníkové příspěvky a softwarový nástroj. Samotné algoritmy a přístupy k vytváření sémantických vektorových modelů popíše výsledek V002. Ověřování modelů prostřednictvím crowdsourcingových aktivit a jejich zpřesňování a rozšiřování formou hry potom příspěvek V004. Programové řešení, které zveřejníme jako svobodný software prostřednictvím github, umožní snadné a opakovatelné provádění experimentů s vektorovými modely, včetně jejich efektivního výpočtu v distribuovaném prostředí současných výpočetních klastrů (výsledek V003).

3.3.6 Formy výsledků podle struktury databáze RIV v etapě řešení E002 (identifikace výsledků s přihlédnutím ke kritériím splnění cílů programu INTER-EXCELLENCE – kap. 9 – znění textu programu)

Druh výsledku RIV v dané etapě	Předpokládaný počet	Datum dosažení	Datum uplatnění
D – sborníkový příspěvek	2	12-2019	12-2019
R – software	1	12-2019	12-2019

Etapa řešení E003

3.3.1 Identifikační číslo etapy

E003

3.3.2 Název etapy

Nové metody crowdsourcingové přípravy materiálů pro jazykové vzdělávání s důrazem na přirozenou interakci

3.3.3 Popis etapy

V závěrečné etapě, která ke dvanácti měsícům roku 2020 přidává ještě leden a únor roku 2021 (poslední dva celé měsíce trvání projektu), se zaměříme na přirozenou interakci systémů pro podporu jazykového vzdělávání, která má prokazatelně pozitivní efekt pro motivaci studentů a rychlost, s jakou si dokážou nové jazyky osvojit. V rámci etapy shrneme a zužitkujeme výsledky obou předchozích fází projektu, neboť pokladem pro vytváření interakčních modelů budu data shromážděná v 1. etapě a pro generování crowdsourcingových interakcí a kontrolu konzistence vytvářených dat budou využity sémantické modely vytvořené v 2. etapě. Praktickým výstupem etapy bude software, který napomůže vytváření virtuálních asistentů pro výuku jazyků.

3.3.4 Termíny řešení etapy

• Zahájení řešení etapy: 01/2020

• Ukončení řešení etapy: 02/2021

3.3.5 Cíle etapy, výsledky etapy, jejich název a popis

Závěrečná etapa si klade za cíl splnění posledních dvou uvedených cílů – C5 a C6:

C5: Vytvořit nové metody generování (instanciace) virtuálních asistentů na základě uživatelem zadaných dat a omezení s možnostmi personalizace pro jednotlivé studenty.

Komunikační agenti a virtuální asistenti nejrůznějšího druhu se v poslední době stávají ve stále větší míře součástí interakce se zákazníky mnoha firem a služeb. Objevují se i snahy o zapojení této formy do výuky cizích jazyků, kde studenti využívají možnosti komunikace k osvojování základních prvků jazyka (dosud neexistují pokročilejší systémy, které by dokázaly poskytnout adekvátní zpětnou vazbu pro pokročilé a velmi pokročilé studenty). Vytváření virtuálních asistentů je v současné době časově extrémně náročné a představuje i velkou zátěž v oblasti přípravy podkladů. Cíl C5 míří právě směrem ke zjednodušování procesu tvorby takových prostředků. Využijeme zkušeností s trénováním otázkových systémů na základě rozsáhlých dat a rozšíříme je směrem k poskytování zpětné vazby k odpovědím studentů, zaměřeným do jazykové oblasti. Z hlediska vlastního rozhraní bude možné mluvit o instanciaci existujících virtuálních agentů pro konkrétní probíranou látku. Systém navíc umožní rozšíření schopností personalizace agentů.

C6: Zavést a v praktických řešeních ověřit nový popis implicitních crowdsourcingových aktivit vedoucích k získávání hodnotných jazykových dat použitelných ve výuce

Za implicitní crowdsourcing se označují aktivity skupin uživatelů, kteří vytvářejí výstupy použitelné v konkrétních úlohách (v našem případě pro výuku jazyka) jako vedlejší produkt jiných aktivit, často her, případně dalších činností, které nepotřebují další motivaci (např. placení za práci). Závěrečným cílem třetí etapy a projektu jako celku je shrnout poznatky z celého řešení, formálně popsat způsoby vytváření crowdsourcingových aktivit v oblasti jazykových dat (resp. dat určených pro použití ve výuce jazyků) a ve spolupráci s partnery mezinárodní akce ověřit tento popis (s případnými přesahy do modelování a poloautomatického generování kódu) v praktických řešeních pro získávání relevantních jazykových dat. Při řešení budeme vycházet ze zkušeností s formálními modely, vyvíjenými v rámci projektu MegaM@Rt2, které však budeme muset rozšířit tak, aby dokázaly zachycovat jak primární zájem uživatelů, tak vedlejší efekty sběru dat.

Výstupem třetí, závěrečné fáze projektu z hlediska RIV budou dva sborníkové příspěvky a softwarový nástroj. Implicitní crowdsourcing a metody jeho zavedení pro oblast našeho zájmu budou hlavním tématem výsledku V005. Shrnutí dosažených poznatků se zaměřením na efektivitu crowdsourcingové přípravy jazykových dat, srovnání s alternativami a vyhodnocení na konkrétních úlohách z praxe popíše

příspěvek V007. Programové řešení, které opět zveřejníme jako svobodný software prostřednictvím github, poskytne nástroje pro instanciaci virtuálních asistentů výuky jazyků na základě dat, stejně jako moduly pro personalizaci takových řešení.

3.3.6 Formy výsledků podle struktury databáze RIV v etapě řešení E003 (identifikace výsledků s přihlédnutím ke kritériím splnění cílů programu INTER-EXCELLENCE – kap. 9 – znění textu programu)

Druh výsledku RIV v dané etapě	Předpokládaný počet	Datum dosažení	Datum uplatnění
D – sborníkový příspěvek	2	02-2021	02-2021
R – software	1	02-2021	02-2021

Etapa řešení E004

Nerelevantní.

Etapa řešení E005

Nerelevantní.

Strate

4 Strategie a metodika řešení projektu     

Realizační fáze projektu je v souladu s pravidly programu INTER-EXCELLENCE rozdělena do etap, které představují jednotlivé kalendářní roky, pouze poslední etapa zahrnuje kromě roku 2020 i leden a únor 2021, kdy bude projekt dokončován. Projekt je tak rozdělen do tří etap (E001 – E003), celková délka je 33 měsíců. Harmonogram projektu byl nastaven podle dosavadních zkušeností z řešení obdobně rozsáhlých výzkumných projektů a plně odpovídá plánovaným výsledkům a cílům.

Logickou kostru projektu tvoří definované pracovní balíčky (WP/MP), jež jsou vzájemně komplementární a odpovídají běžným metodám výzkumu v oblasti ICT. Hlavní pracovní balíčky (WP1 – WP3) odpovídají příslušným etapám E001 – E003 a jsou také navázány na fázování grantových období mezinárodní akce COST. Představují stěžejní část realizační fáze projektu, do které jsou koncentrovány veškeré činnosti související se samotným výzkumem v oblasti návrhu nových algoritmů a jejich realizace v jednotlivých oblastech. Každé téma bude reálně započato získáním přehledu nejaktuálnějších odborných textů z poslední doby a aktualizací současného stavu poznání v té které oblasti mezinárodního výzkumu (to je zásadní zejména u 2. a 3. etapy, kde se během doby před jejich zahájením jistě objeví nové relevantní studie). Dále budou v rámci daných pracovních balíčků navrženy a implementovány nové algoritmy dle specifikace cílů projektu a v neposlední řadě budou vytvořené metody a analýzy výsledky ověřovány v konkrétních studiích nad shromážděnými daty.

Metodika řízení procesu výzkumu vychází z dlouhodobých zkušeností našeho týmu. Jako inspiraci bereme agilní metody vývoje softwarových řešení, které byly upraveny pro potřeby výzkumných činností, které se od vývoje software výrazně odlišují, upraveny na základě současného stavu poznání a zkušeností z evropských projektů. Jak vyplývá z přiložených životopisů, všichni členové týmu se do takových projektů již dříve zapojili, mají tedy s iteračním výzkumem, rozděleným do postupných, časově ohraničených fází, a pravidelnými (a krátkými) synchronizačními a koordinačními schůzkami bohaté zkušenosti. Xxxxx Xxxx jako vedoucí týmu má s řízením touto formou dlouholeté zkušenosti, které osvědčil v mnoha projektech malého i velkého rozsahu.

Vedle odborně zaměřených pracovních balíčků předpokládáme zavedení tzv. manažerského balíčku (MP), který bude zahrnovat jednak veškeré činnosti z oblasti řízení projektu samotného a identifikace a řešení rizik projektu, jednak rozšiřování výsledků projektu, zprostředkování vazeb na kmenovou akci COST a další využití výsledků, včetně aktivit směřujících ke komercionalizaci. V rámci MP budou rovněž na konci každé etapy sestaveny průběžné zprávy o řešení projektu, resp. na konci poslední etapy zpráva závěrečná.

Veškeré tyto činnosti jsou zastřešeny dosažením hlavního integračního cíle projektu, který lze definovat zvýšením míry internacionalizace výzkumného týmu VUT v Brně a efektivní mezinárodní spoluprací

Strate

v rámci dané akce COST. V rámci mezinárodní akce je ustavena komunikační platforma, která bude využívána pro koordinaci práce se zahraničními pracovišti.

Zahraniční partneři, uvedeni výše, jsou do projektu zapojeni jako partneři placení z národních zdrojů pro podporu účasti v programu COST, případně z vlastních zdrojů. Již v době přípravy českého projektu bylo jeho zaměření a orientace konzultovány v mezinárodním konsorciu evropské akce COST. Řešitel projektu aktivně komunikuje se členy Řídicího výboru akce i dalšími partnery, přičemž společně definují zaměření jednotlivých dílčích projektů v členských státech EU COST. Předpokládáme zapojení zahraničních partnerů i v procesu realizace projektu (například zapojením přijíždějících mladých vědců do našeho výzkumu) a, především, diseminace výsledků (včetně společných vystoupení v rámci různých pracovních seminářů). Nastavení takto úzké spolupráce umožní všem zúčastněným subjektům dosahovat prestižních, vysoce inovativních výsledků, které budou hodnotné na poli mezinárodní vědy.

4.1 Analýza rizik ohrožujících dosažení výsledků projektu

Na základě zkušeností řešitelského týmu z jiných projektů a v souladu s procesy řízení kvality, vyplývajícími z certifikátu managementu kvality ČSN EN ISO 9001:2009, jehož je VUT v Brně držitelem, byla v rámci analýzy rizik, potenciálně ohrožujících dosažení očekávaných výsledků projektu, identifikována jednak konkrétní rizika, spojená s vědeckotechnickými cíli a odborným zaměřením projektu, jednak rizika obecné povahy, týkající se oblasti řízení, možných odchodů členů řešitelského týmu, nedostatečné spolupráce atd. Druhá skupina rizik byla již částečně pojednána v rámci diskuse kritických předpokladů krátkodobých a dlouhodobých očekávaných přínosů v předchozí kapitole a bude shrnuta v rámci posledních odstavců této části. V následujícím textu se tedy zaměříme zejména na konkrétní specifická rizika, spojená s úkoly řešenými v rámci jednotlivých etap. U každého identifikovaného rizika byla zvlášť vyhodnocována pravděpodobnost výskytu, stejně jako závažnost případných dopadů na výsledky řešení projektu. Velká pozornost byla věnována návrhu opatření, které se jednak týkají předcházení rizikům, jak ve fázi přípravy jednotlivých úkolů, tak ve fázi jejich řešení, jednak způsobům zmírnění dopadů, pokud k uvedeným problémům v průběhu řešení daného úkolu skutečně dojde.

Mezi hlavní vědeckovýzkumná rizika (VR), vztahující se ke konkrétním cílům projektu, patří:

VR1: Nemožnost vytvoření dostatečně robustních algoritmů pro distribuované shromažďování, filtrování a zpracování multimediálního webového obsahu

Riziko lze popsat jako vytvoření nedostatečně kvalitních řešení (algoritmů, technik a postupů, případně jejich implementací), resp. dosažení kvality pouze při snížení škálovatelnosti a obecné použitelnosti (například přílišné svázání s konkrétním jazykem či kontextem použití). Důsledkem by v tomto případě bylo omezení kvality vznikajících souborů dat, která by nemohla být použita v dostatečně široké škále úkolů jazykového vzdělávání.

Strate

Očekávaná pravděpodobnost výskytu tohoto rizika je hodnocena jako střední, stejně jako závažnost případných dopadů na výsledky řešení projektu. Je zřejmé, že s některými aspekty problému se v průběhu řešení budeme potýkat velmi pravděpodobně (např. rizika vyplývají z jazykové závislosti některých metod předzpracování), u jiných je výskyt nepravděpodobný (např. na škálovatelnost vytvářených metod se náš tým dlouhodobě soustřeďuje).

Opatření: Navržená opatření pro předcházení uvedenému riziku spočívají jednak ve výše popsané aktualizaci přehledu poznání v dané oblasti před zahájením vlastních prací a ve využití nejmodernějších postupů pro filtrování multimediálního obsahu a jeho dalšího zpracování, jednak v zajištění dostatečných kapacit (včetně výpočetních) k vytvoření použitelných řešení. Pokud by k řešení specifických problémů v této oblasti nestačily dosavadní znalosti a zkušenosti členů týmu, je domluvena možnost konzultací s konkrétními experty na danou problematiku jednak v rámci ČR (ve spolupráci s odborníky z MFF UK), jednak v rámci mezinárodních kontaktů (např. prof. Xxxxxxxx Xxxxxxx- Xxxxxxxx z Jeruzaléma).

Prostředkem ke zmírnění následků, pokud by k diskutovaným problémům skutečně došlo, je zvýšení kvality automatických metod rozšířením prostoru pro trénování modelů strojového učení, tedy zejména rozšíření dostupných datových sad, které mohou být k tomuto účelu využity. Zde lze s výhodou použít zpětné vazby crowdsourcingového přístupu k analýze zpracovávaných materiálů. Jak již bylo zmíněno výše, pokud by se vytvořené metody ukázaly jako náročnější na výpočetní zdroje, lze lokální zpracování v případě potřeby rozšířit využitím superpočítače Salomon (Národní superpočítačové centrum v Ostravě; ke dni podání projektu 87. nejvýkonnější superpočítač na světě.

VR2: Sémantické modely, kombinující vizuální a textové složky informací, nebude možné dostatečně kvalitně verifikovat prostřednictvím crowdsourcingových metod

Riziko spočívá jednak v komplikovanosti souběžné prezentace vizuální a textové složky kontrolovaných informací, dané mj. omezeným časem, které v rámci příslušných aktivit budou uživatelé moci dané činnosti věnovat, jednak omezeními současných rozhraní a datových sad, které slouží k získávání a zpřesňování modelů, resp. jejich učení na základě shromážděného obsahu.

Vzhledem k bohatým předchozím zkušenostem z podobně zaměřených aktivit v rámci mezinárodního projektu MixedEmotions a dlouhodobému zájmu o tuto oblast hodnotíme pravděpodobnost výskytu daného rizika jako nízkou. Míra dopadů na výsledky projektu by závisela na omezeních modelů, vyplývajících z jejich nedostatečného ověření. Celkově lze možné dopady hodnotit na úrovni nižší až střední.

Opatření: Navržená opatření pro předcházení uvedenému riziku spočívají v rozšíření okruhu uživatelů, kteří se mohou ověřování modelů věnovat, a ve využití moderních postupů pro zvýšení zájmu o účast a motivování účastníků k dalším aktivitám. Co se týká předcházením rizik spojených se složitostí

Strate

rozhraní, je vhodným opatřením pravidelné ověřování postupně vytvářeného rozhraní v iteračním procesu SCRUM modelu, který bude pro vývoj softwaru využit.

Pokud i přes výše uvedenou snahu bude ověření určitých komponent sémantických modelu stále nedostatečné, můžeme v této oblasti přistoupit i k placené formě crowdsourcingu, např. prostřednictvím služby Mechanical Turk. Prostředky na zaplacení účastníků by byly hrazeny z vlastních zdrojů FIT VUT v Brně, tj. mimo předkládaný projekt, a kvalita výsledků by byla ověřována na základě mechanismů křížové kontroly, vyvinuté rovněž v rámci projektu MixedEmotions pro multimediální data.

VR3: Navržené a implementované metody pro vytváření virtuálních asistentů pro výuku jazyků na základě shromážděných dat neumožní snadné přizpůsobování těchto nástrojů pro nové výukové úlohy

Riziko se týká jednak vytváření samotných virtuálních asistentů, kteří jako komunikační agenti dokážou na základě zadaných dat vést rozhovor s uživatelem (studentem daného jazyka) v dané oblasti, jednak nemožností adaptace tohoto obecného konceptu pro specifické kontexty, kdy zpětná vazba, kterou by strojový asistent dokázal poskytnout, nebude odpovídat potřebám konkrétního výukového cíle. Důsledkem takového stavu by potom byl nízký zájem studentů o zlepšování jejich jazykových kompetencí prostřednictvím komunikace s virtuálními agenty.

Naše zkušenosti z vývoje komunikačních agentů, např. pro potřeby agentury Deutsche Welle, naznačují, že pravděpodobnost výskytu problémů, spojených s nemožností vytvářet samostatné učící se virtuální agenty, je poměrně nízká. Naopak nevhodnost použití tohoto konceptu pro některé třídy problémů, např. kvůli nedostatku trénovacích dat, je vysoká. Pro závažnost případných dopadů platí opačné tvrzení – pokud by se samotný princip virtuálních agentů ukázal pro oblast výuky jazyků jako zcela nevhodný, byly dopady významné, pokud se toto bude týkat pouze omezené množiny možných použití, budou dopady nízké.

Opatření: Navržená opatření pro předcházení uvedenému riziku spočívají jednak opět v důkladné aktualizaci přehledu poznání před začátkem závěrečné etapy, v níž se dané problematice budeme věnovat, a soustředění se na metody, které se v předešlém výzkumu ukázaly jako nejnadějnější, jednak ve zvýšené komunikaci s mezinárodními partnery akce COST, kteří už mají s použitím agentů ve výuce jazyků zkušenosti (domluveny jsou např. pravidelné konzultace s týmem Xxxxx Xxxx z Université Paris- Sorbonne).

Prostředkem ke zmírnění následků, pokud by k diskutovaným problémům skutečně došlo, je kombinace konceptu virtuálních agentů s učitelskými moduly pro podporu výuky jazyků v systémech pro e-learning, např. systému ILIAS, jehož tvůrci se mezinárodní akce COST přímo účastní, a zaměření se na oblasti, kde mohou virtuální agenti prospět i v případě nemožnosti poskytování dostatečné zpětné vazby (například pro shromažďování obsahu, vytvářeného přímo studenty daného jazyka, spolu s automatickým záznamem kontextů identifikovaných chyb a charakteristik daného studenta).

Strate

Celou škálu obecných, integračně-organizačních rizik, které mají relevanci pro jakékoliv projekty v dané oblasti, shrnujeme v následujících odstavcích do společného manažerského rizika (MR) formulovaného následovně:

MR: Nedostatečná spolupráce uvnitř týmu či s mezinárodními partnery, nutnost nahrazení některých členů řešitelského kolektivu, neschopnost řídit projekt či zajistit jeho bezproblémový průběh po organizační stránce

Toto obecné „metariziko“ lze popsat jako soubor potenciálních problémů, které by mohly být způsobeny nezkušeností a nedostatečnou provázaností týmu uvnitř i vzhledem k mezinárodním partnerům, špatným nastavením podmínek spolupráce, neposkytnutím součinnosti a nezajištěním dostatečné míry podpory ze strany instituce žadatele.

Závažnost uvedených dopadů na výsledky projektu by samozřejmě byla vysoká, ale pravděpodobnost výskytu výraznějších problémů, spojených s popsanými riziky, je velmi malá, což vyplývá ze složení týmu, již dnes velmi dobře ustavené spolupráce se zahraničními partnery a organizačního zajištění projektu ze strany FIT VUT v Brně

Opatření: Už samo sestavení výzkumného týmu má za cíl předejít uvedeným rizikům. Vzhledem k relativně malému řešitelskému týmu, dlouholetým zkušenostem všech jeho členů ve výzkumu a provázanosti jednotlivých pracovníků v rámci výzkumných aktivit bude snadné předejít nedostatkům komunikace a spolupráce uvnitř týmu – všichni členové týmu již dlouhodobě spolupracují v rámci dosavadních projektů.

Odchodu členů řešitelského kolektivu má zabránit nastavení konkurenceschopných podmínek v rámci předkládaného projektu a pracoviště navrhovatele obecně. Pokud bude přesto nutné v průběhu řešení nahradit některého člena, budou primárně osloveni opět mladí výzkumníci a studenti, kteří v rámci výběru prokáží dobrou orientaci v konkrétním zaměření práce a budou schopni bezprostředně nahradit stávajícího pracovníka.

Hlavní řešitel projektu má dále s vedením týmů, jak malých, lokálních, tak velkých, mezinárodních, bohaté zkušenosti, je vedoucím výzkumné Skupiny znalostních technologií na FIT VUT v Brně a rovněž úspěšně vedl řešitelské týmy v rámci mnoha národních i zahraničních projektů.

Organizační opatření, která mají předejít případným problémů, jsou také nastavena na základě zkušeností z předchozích projektů a sdílení nejlepších praktik v oblasti řízení výzkumu. Projektový tým se bude pravidelně scházet a operativně řešit případné problémy (i fyzická vzdálenost pracovních míst všech zúčastněných je jen několik desítek metrů). Jedenkrát měsíčně proběhne schůzka věnovaná prezentaci souhrnných výsledků a strategickému plánování dalších kroků ve vztahu k mezinárodním

Strate

aktivitám akce COST (s případnou účastí zahraničních pracovníků, přijíždějících v rámci grantů na krátkodobé výměnné pobyty STSM – Short-Term Scientific Missions – akce COST).

Abychom předešli rizikům, spojeným s neposkytnutí součinnosti zahraničních partnerů, jejichž zájem se předpokládá v oblasti testování průběžných výsledků našeho výzkumu na příslušných jazycích, byli vybráni takoví partneři, které dlouhodobě známe a kteří o výsledky našeho týmu projevili zájem již na první schůzce mezinárodní akce COST a při přípravě tohoto projektu. I když je pravděpodobné, že někteří partneři nebudou schopni synchronizovat svoje aktivity s výsledky našeho projektu a např. nebudou moci dodat včas relevantní zdrojová data, nepředstavuje samo riziko problém pro ověřování našich výsledků. Mezinárodní akce navíc v současné době zahrnuje partnery z 33 evropských zemí (z 36 možných), a o přistoupení 2 dalších se jedná. Proto je v případě potřeby možné změnit primárního partnera spolupráce v té které oblasti. Je vysoce pravděpodobné, že okruh zájmu partnerů o naše výsledky naopak poroste. Vzájemnou součinnost se zahraničními partnery rovněž posílí specializované semináře, které budou uspořádány v rámci mezinárodních konferencí podle schváleného plánu akce COST na příští grantové období a pravidelná setkání jednotlivých pracovních skupin a celého pléna mezinárodní akce.

Řízení projektu ze strany hlavního řešitele bude podpořeno i nově posíleným projektovým oddělením FIT VUT v Brně. Toto oddělení zajistí i celkovou připravenost pracoviště na realizaci projektu, bude dbát na dodržování veškerých termínů, koordinovat přípravu průběžných i závěrečných zpráv, organizovat oponentní řízení atd.

4.2 Navržená opatření k maximalizaci přínosů projektu (popište efektivitu navrhovaných alokovaných zdrojů a kapacit ve vztahu k předpokládaným dosaženým výsledkům)

Navržená alokace zdrojů a odpovídající plán alokovaných kapacit si kladou za cíl maximalizovat přínosy projektu. Zdroje jsou alokovány především na mzdové náklady řešitelského kolektivu (v menší míře potom na cestovné pro posílení spolupráce se zahraničními partnery a šíření výsledků, resp. nákup drobného majetku, potřebného pro realizaci konkrétních cílů projektu – viz také rozpočet projektu a zdůvodnění jednotlivých složek, uvedené v kapitole 6). Plán alokace kapacit a návrh rozdělení zdrojů jsou efektivní, neboť umožní vytvoření podmínek pro udržení pracovníků řešitelského kolektivu a jejich orientaci na relevantní otázky soudobého výzkumu v dané oblasti.

Mezi opatření vedoucí k maximalizaci přínosů projektu bude patřit řízení rizik v průběhu celého řešení projektu. Za tuto oblast je plně odpovědný hlavní řešitel projektu, který vychází ze své dlouholeté zkušenosti v řízení výzkumných projektů a předcházení rizikům a z nejlepší praxe procesů řízení kvality, dané metodikou řízení projektů, navázanou na certifikaci managementu kvality dle ČSN EN ISO 9001:2009. Přehled možných rizik, analýza pravděpodobnosti a závažnosti jejich výskytu a návrh

Strate

opatření k předcházení, resp. zmírnění možných následků, budou pravidelně aktualizovány a v průběhu projektu bude probíhat monitorování veškerých procesů, spojeným s možným výskytem rizik.

K maximalizaci socioekonomických přínosů projektu povede především silná orientace VUT v Brně, coby významné technické univerzity, na průmyslovou spolupráci se stávajícími i novými komerčními partnery, a konkrétní opatření, spojená s podporou managementu duševního vlastnictví a komercionalizace vědeckých výsledků. Jak již bylo uvedeno, projekt předpokládá mj. přínosy plynoucí ze zájmu firem, působících v oblasti jazykového vzdělávání, případně souvisejících nástrojů a prostředků, o výsledky řešení projektu. Opatřením k maximalizaci přínosů v tomto směru jsou především pravidelně organizované schůzky s partnery sdruženými v průmyslové radě FIT VUT v Brně, propagace výsledků projektu na sociálních sítích a webu našeho týmu i celé fakulty a dlouhodobé udržování kontaktů s relevantními firmami a informování jejich klíčových pracovníků o možnostech využití našich výstupů v jejich praxi.

Organizační uspořádání, jak na úrovni institucionální, tak týmové, vytváří rovněž podmínky pro maximalizací přínosů projektu. Konkrétními opatřeními, podporujícími rozvoj mezinárodní spolupráce, tedy hlavního cíle projektu, je nastavení podpory rozvoje mezinárodních vztahů na všech úrovních FIT VUT v Brně. Projektové oddělení fakulty je připraveno podílet se na administrativním zajištění výměnných pobytů s mezinárodními partnery akce COST, a výzkumná skupina dlouhodobě motivuje především mladé vědecké pracovníky, aby se bezprostředně zapojili do mezinárodního výzkumu (všichni designovaní pracovníci projektu mají například zkušenost s vedením specificky zaměřených týmů v rámci dříve řešených evropských projektů a účastí ve výměnných pobytech – viz také životopisy členů projektového týmu).

Za opatření, směřující k naplnění přínosů projektu v oblasti zapojení mladých vědeckých pracovníků, lze označit i vytvoření podmínek pro dlouhodobou motivaci mladých spolupracovníků a výraznou podporu, která se nadějným členům vědecké komunity na FIT VUT v Brně dostává. Určování míry zapojení do mezinárodního výzkumu a reálných dopadů konkrétních vědeckých výstupů tvoří nedílnou součást hodnocení začínajících vědců a pracovní podmínky jsou nastaveny tak, aby se mladí pracovníci mohli na vytváření kvalitních vědeckých výstupů maximálně soustředit.

5   Projektový   a   řešitelský   tým         

5.1 Představení týmu

5.1.1 Popis týmu

Vysoké učení technické v Brně (VUT v Brně) je veřejná vysoká škola zřízená dle zákona č. 111/1998 Sb. VUT v Brně bylo založeno v roce 1899 a je druhou nejstarší a největší technickou univerzitou v ČR. Jako prestižní, dobře známá evropská technická univerzita se 3 000 zaměstnanci poskytuje kvalitní vzdělání v převážně technických disciplínách přibližně 23 000 studentům na 8 fakultách. V současné době má akreditováno 80 studijních programů, z toho 41 v prezenční formě, 16 programů v kombinované/distanční formě a 23 programů doktorského studia. Jednou z hlavních priorit VUT v Brně je dosahování vysoké kvality výzkumu a vývoje. Díky svojí profilaci a orientaci na spolupráci s průmyslem (např. Škoda Auto, a. s.; IBM Česká republika, spol. s r.o.; ABB s.r.o.; ČEZ, a. s.; Siemens,

s. r. o.; Xxxxxxxxx, spol. s r.o.; Aero Vodochody a.s.; Aircraft Industries, a.s. a velké množství dalších společností) přináší výzkum VUT v Brně unikátní vědecké výsledky základního výzkumu a zejména množství prakticky aplikovatelných poznatků a řešení. VUT v Brně se dlouhodobě umísťuje v žebříčku nejlepších světových univerzit, který každoročně sestavuje společnost QS Quacquarelli Xxxxxxx Limited. Zde se řadí k 4 % nejlepších světových univerzit.

Fakulta informačních technologií (FIT) VUT v Brně poskytuje vzdělání v bakalářských, magisterských a doktorských programech v oblasti informačních technologií. Výzkumné aktivity zahrnují zpracování přirozeného jazyka, interakci člověka s počítačem, rozpoznávání mluvené řeči, porozumění obsahu obrázků a videa, reprezentaci znalostí a vestavěnou inteligenci. Výzkumná skupina Znalostních technologií FIT VUT v Brně aktivně spolupracuje s více než 30 špičkovými světovými výzkumnými a vzdělávacími centry v Evropě, USA, Japonsku, a Číně. Má také silnou podporu předních firem v oblasti informačních technologií (mj. RedHat, NVidia, Intel, Microsoft, IBM, NXP, Honeywell, Siemens). Úzce spolupracujeme také s významnými lokálními partnery, které jsou pro tento projekt relevantní, například Moravia IT, Lingea, Phonexia či Camea.

5.1.2 Prokázání schopnosti řešit danou problematiku

Tým skupiny Znalostních technologií, který se bude na řešení projektu podílet, má dlouhou tradici výzkumu v oblasti zpracování rozsáhlých webových zdrojů, analýzy multimediálních dat, interakce člověka s počítačem, gamifikace a strojového učení. Členové týmu se podíleli na řešení mnoha mezinárodních projektů (11 v rámci 7. rámcového programu, 6 v rámci programu Horizon 2020) a zúčastnili se i různých národních a průmyslových projektů. To činí z naší skupiny jeden z nejúspěšnějších týmů s daným zaměřením v rámci Střední Evropy.

O schopnosti řešit problematiku projektu svědčí vedle konkrétních publikací, citovaných v textu projektu, u jednotlivých členů týmu i v samostatné příloze, i konkrétní výsledky předchozích projektů, např. DECIPHER – Digital Environment for Cultural Interfaces; Promoting Heritage, Education and Research

– výsledky našeho výzkumu využili přímo pracovníci irských, italských a anglických muzeí a dalších kulturních institucí, IMPART – Intelligent Management Platform for Advanced Real-Time media processes – náš software používá firma Double Negative – jeden z největších hráčů v oblasti filmového průmyslu, či MixedEmotions – Social Semantic Emotion Analysis for Innovative Multilingual Big Data Analytics Markets – výsledky začlenil do svých produktů Detsche Welle, M-Eco – Medical Ecosystem- Personalized Event-based Surveillance – moduly pro zpracování informací z webu využívá zdravotnická organizace WHO, SCAPE – SCAlable Preservation Environments – spolupráce s British Library.

5.2 Projektový tým – účastníci projektu

Role	Obchodní jméno - název	IČO	Typ organizace	Organizace v projektu vystupuje jako (nehodící škrtnout):
Příjemce	Vysoké učení technické v Brně	00216305	VO – Výzkumná organizace	Plátce/neplátce DPH
Další účastník projektu				Plátce/neplátce DPH
Další účastník projektu				Plátce/neplátce DPH

5.2.1 Identifikační údaje účastníka – „Vysoké učení technické v Brně“

Role účastníka při řešení projektu	Příjemce
Daňové identifikační číslo - DIČ	CZ00216305
IČO	00216305
Obchodní jméno - Název	Vysoké učení technické v Brně
Právní forma subjektu	VVS – Veřejná nebo státní vysoká škola (zákon č. 111/1998 Sb., o vysokých školách)
Typ organizace	VO - Výzkumná organizace
Adresa sídla

Ulice, číslo popisné / orientační	Antonínská 548/1
Obec	Brno
PSČ	601 90
Stát	Česká republika
Telefonické spojení	x000 000 000 000
Bankovní spojení organizace
Název banky	Česká národní banka
Číslo účtu pro příjem dotace	94-37220621/0710
Zkratka názvu organizace	VUT v Brně
WWW adresa	xxx.xxxxx.xx
Zápis v rejstříku/ Pověřená organizační jednotka (např. u VŠ fakulta)	VVS se nezapisuje do OR / Fakulta informačních technologií

5.2.2 Statutární orgán účastníka „Vysoké učení technické v Brně“

Xxxxx, příjmení, tituly	Funkce v organizaci	Tel. č.	e- mail
prof. RNDr. Xxx. Xxxx Xxxxxxxx, XXx., dr. h. c.	rektor	x000 000 000 000	xxxxxx@xx.xxxxx.xx

5.2.1 Identifikační údaje účastníka – „nerelevantní“

Role účastníka při řešení projektu	Další účastník projektu
Daňové identifikační číslo - DIČ
IČO

Obchodní jméno - Název
Právní forma subjektu	viz nápověda
Typ organizace
Adresa sídla
Ulice, číslo popisné / orientační
Obec
PSČ
Stát
Telefonické spojení
Zkratka názvu organizace
WWW adresa
Zápis v rejstříku/ Pověřená organizační jednotka (např. u VVŠ fakulta)

5.2.2 Statutární orgán účastníka – „nerelevantní“

Xxxxx, příjmení, tituly Funkce v organizaci Tel. č. e- mail

5.2.1 Identifikační údaje účastníka – „nerelevantní“

…

…

…

5.3 Řešitelský tým

Název příjemce: Vysoké učení technické v Brně

	Xxxxx, příjmení, tituly	Tel. č.	e-mail
Řešitel	doc. RNDr. Xxxxx Xxxx, Ph.D.	x000 000 000 000	xxxx@xxx.xxxxx.xx
Člen řešitelského týmu	Xxx. Xxxxxxx Xxxxxxxx	x000 000 000 000	xxxxxxxxx@xxx.xxxxx.xx
Člen řešitelského týmu	RNDr. Petr Škoda	x000 000 000 000	xxxxxx@xxx.xxxxx.xx
Člen řešitelského týmu	Xxxxxx Xxxxx, X.Xx.	x000 000 000 000	xxxxxxxxxxx@xxx.xxxxx.xx
Člen řešitelského týmu	…	…	…

Název dalšího účastníka1: nerelevantní

	Xxxxx, příjmení, tituly	Tel. č.	e-mail
Další řešitel	…	…	…
Člen řešitelského týmu	…	…	…

Název dalšího účastníka2: nerelevantní

	Xxxxx, příjmení, tituly	Tel. č.	e-mail
Další řešitel	…	…	…
Člen řešitelského týmu	…	…	…

5.3.1 Osoby řešitelského týmu – Vysoké učení technické v Brně

Role osoby při řešení projektu	Řešitel
Xxxxx, příjmení, tituly	doc. RNDr. Xxxxx Xxxx, Ph.D.
Ročník narození	1972
Státní příslušnost	Česká republika
Organizace, pracoviště	Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií, Ústav počítačové grafiky a multimédií
Telefon	x000 000 000 000
E-mail	xxxx@xxx.xxxxx.xx

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

Vedení projektu a komunikace vůči poskytovateli, návrh nových metod a postupů pro získávání multimediálního obsahu z webu a vytváření sémantických modelů, návrh rozhraní pro ověřování modelů crowdsourcingovou metodou. Plánovaný rozsah prací je 0,1 FTE za rok.

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

Kilgarriff Xxxx, Xxxxxx Xxxxx, Xxxx Xxxxx, Xxxxxxx Xxxxx. The Sketch Engine. Practical Lexicography: A Reader. Oxford: Oxford University Press, 2008, pp. 297-306. ISBN 978-0-19-929234-9 (více než 1000 citací v Google Scholar).

Xxxx Xxxxxx, Xxxxxxx Xxxxxx, Španěl Xxxxxx, Xxxxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxxxx Xxxxx, Xxxxxxxxx Xxxxxxx and Xxxx Xxxxx. Semi-Autonomous Domestic Service Robots: Evaluation of a User Interface for Remote Manipulation and Navigation with Focus on Effects of Stereoscopic Display. International Journal of Social Robotics. 2015, vol. 2015, no. 7, pp. 183-202. ISSN 1875-4791. (IF2014: 1,207)

Xxxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxx Xxxxx, Xxxxx Xxxxx, Xxxxx Xxxxxxxx and Xxxxxxx Xx-xxxx. How to Exploit Twitter for Public Health Monitoring. Methods of Information in Medicine. 2013, vol. 52, no. 4, pp. 326–339. . ISSN 0026-1270. (IF2013: 2,248)

Xxxxx Xxxxxxxxx, Španěl Xxxxxx, Xxxxxxx Xxxxxx and Xxxx Xxxxx. Continuous Plane Detection in Point- cloud Data Based on 3D Xxxxx Transform. Journal of Visual Communication and Image Representation. Amsterdam: Elsevier Science, 2013, vol. 25, no. 1, pp. 86-97. ISSN 1047-3203.

(IF2013: 1,361)

Xxxxxx Xxxxx, Xxxxx Xxxx and Xxxx Xxxxx. Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks. International Journal of Big Data Intelligence. Xxxxx: Inderscience Publishers, 2015, vol. 2, no. 2, pp. 70-80. XXXX 0000-0000

Odborný životopis řešitele

Xxxxx Xxxx je docentem na Fakultě informačních technologií VUT v Brně a vedoucím výzkumné skupiny Znalostních technologií (KnoT – Knowledge Technologies). Zaměřuje se na oblast interakce člověka s počítačem, extrakci informací a strojové učení. Získal a jako hlavní řešitel za VUT se zúčastnil celé řady velkých mezinárodních projektů (mj. 11 projektů 7.RP a 6 projektů H2020 – viz také životopis v příloze) zaměřených na zpracování přirozeného jazyka, extrakci informací, sémantické obohacování multimediálního obsahu a zpracování velkých dat. Je autorem více než 60 článků a konferenčních příspěvků a hodnotitelem projektů pro Evropskou komisi a několik národních agentur v evropských zemí. Vedl také českou účast v komisích ISO/TC 37 a byl členem skupiny W3C Uncertainty Reasoning for the World Wide Web Group.

5.3.2 Členové řešitelského týmu příjemce

Role osoby při řešení projektu	Člen řešitelského týmu
Xxxxx, příjmení, tituly	Xxx. Xxxxxxx Xxxxxxxx
Ročník narození	1985
Státní příslušnost	Česká republika
Organizace, pracoviště	Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií, Ústav počítačové grafiky a multimédií
Telefon	x000 000 000 000
E-mail	xxxxxxxxx@xxx.xxxxx.xx

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

Xxxxxxx Xxxxxxxx, jako mladý výzkumný pracovník skupiny, využije svých zkušeností vedoucího podtýmu zodpovědného za extrakci informací v mezinárodních projektech DECIPHER, M-Eco a MixedEmotions, a bude vykonávat činnosti spojené s výzkumem nových metod vytváření sémantických modelů, shromažďování dat k jejich ověřování a obecných crowdsourcingových metod. Plánovaný rozsah prací je 0,5 FTE za rok.

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxx Xxxxx. WTF-LOD - A New Resource for Large-Scale NER Evaluation. In: Proceedings of the Tenth conference on International Language Resources and Evaluation (LREC'16). Portorož: European Language Resources Association, 2016, s. 1-4. ISBN 978-2-9517408-9-1

Xxxxxxx Xxxxx, Xxxxxxx Xxxxx, Xxxxxx Xxxxxx, Xxxxxxx Xxxx, Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxx Xxxxx, Xxxx Xxx, Xxxxx Xxxxxx a Xxxxx Xxxx. Multimodal Emotion Recognition for AVEC 2016 Challenge. In: AVEC '16 Proceedings of the 6th International Workshop on Audio/Visual Emotion Challenge. Amsterdam: Association for Computing Machinery, 2016, s. 75-82. ISBN 978-1-4503-4516-3

Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxx Xxxxx. Deep Learning from Web-Scale Corpora for Better Dictionary Interfaces. In: Proceedings of the 4th Workshop on Cognitive Aspects of the Lexicon (CogALex). Dublin: Association for Computational Linguistics, 2014, pp. 22-30. ISBN 978-1-63439-217-4.

Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxx Xxxxx. BUT-TYPED: Using domain knowledge for computing typed similarity. In: Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), Volume 1: Proceedings of the Main Conference and the Shared Task: Semantic Textual Similarity. Atlanta: Association for Computational Linguistics, 2013, pp. 119-123. ISBN 978-1-937284-48-0.

Xxxxx Xxxxxxxxx, Xxxxxx Xxxxxx, Xxxxxxxx Xxxxxxx, Xxxxxxxx Xxx. TRECVID 2011: Participant Notebook Papers and Slides. In: TRECVID 2011: Participant Notebook Papers and Slides. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 2011, p. 10.

Členové řešitelského týmu příjemce

Role osoby při řešení projektu	Člen řešitelského týmu
Xxxxx, příjmení, tituly	RNDr. Petr Škoda
Ročník narození	1985
Státní příslušnost	Česká republika
Organizace, pracoviště	Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií, Ústav počítačové grafiky a multimédií
Telefon	x000 000 000 000
E-mail	xxxxxx@xxx.xxxxx.xx

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

Petr Škoda, který se v rámci svého doktorského studia věnuje zpracování velkých dat, využije svých zkušeností z mezinárodních projektů JUNIPER a MegaM@Rt2 a bude v projektu zodpovědný za

výzkum v oblasti efektivního zpracování dat pro generování komunikačních agentů a pro zpracování kolekcí multimediálních dat na dostupné infrastruktuře lokálního klastru počítačů, případně i na superpočítači Salomon, dostupném v rámci naší účasti v centru IT4Innovation. Plánovaný rozsah prací je 0,3 FTE za rok.

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

P. Škoda, X. Xxxxxx and X. Xxxx, "Extracting Information from Scientific Papers in the Cloud," in Sixth International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems (CISIS), Palermo, 2012.

X. Xxxxxx, X. Xxxxx and X. Xxxx, "Cloudification of Legacy Information Extraction System," in Proceedings of WoSS 4, Bled, 2012.

X. Xxxxxx, X. Xxxxx and X. Xxxx, "Scheduling Decisions in Stream Processing on Heterogeneous Clusters," in Proceedings of the CISIS 2014, Birmingham, 2014.

Xxxxxx Xxxxx, Xxxxx Xxxx and Xxxx Xxxxx. Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks. International Journal of Big Data Intelligence. Xxxxx: Inderscience Publishers, 2015, vol. 2, no. 2, pp. 70-80. XXXX 0000-0000

ŠKODA, P.: HeterogeneityScheduler; Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks. xxxxx://xxxxxx.xxx/xxxxxxx/xxxxxxxx. URL: xxxxx://xxxxxx.xxx/xxxxxxx/xxxxxxxx. (software)

xxxxx://xxxxxx.xxx/xxxxxxx/xxxxxxxx

Členové řešitelského týmu příjemce

Role osoby při řešení projektu	Člen řešitelského týmu
Xxxxx, příjmení, tituly	Xxxxxx Xxxxx, X.Xx.
Ročník narození	1989
Státní příslušnost	Česká republika
Organizace, pracoviště	Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií, Ústav počítačové grafiky a multimédií
Telefon	x000 000 000 000
E-mail	xxxxxxxxxxx@xxx.xxxxx.xx

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

Xxxxxx Xxxxx, který je na pozici mladého výzkumného pracovníka a doktoranda v rámci naší skupiny, využije svých zkušeností v oblasti zpracování multimediálních dat a strojového učení z evropského projektu MixedEmotions a svého doktorského studia na University of Warwick k zajištění činností souvisejících s výzkumem sémantických modelů kombinujících vizuální a textovou informaci a jejich ověřování formou crowdsourcingu. Plánovaný rozsah prací je 0,2 FTE za rok.

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

XXXXX, Xxxxxx, DEBATTISTA, Xxxx and CHALMERS, Xxxx. A subjective evaluation of texture synthesis methods. Computer Graphics Forum, 2017, 36 (2). pp. 189-198. ISSN 0167-7055

XXXXX Xxxxxx, XXXXXX Xxxxxx and XXXXXX Xxxxx. Deep Learning on Small Datasets using Online Image Search. In: Proceedings of 32nd Spring Conference on Computer Graphics. Bratislava: Comenius University in Bratislava, 2016, pp. 1-7. ISBN 978-1-4503-3693-2. ISSN 1335-5694.

XXXXX, Xxxxxx, Chalmers, Xxxx and Xxxxxxxxxx, Xxxx. Repeatable texture sampling with interchangeable patches, 2015. The Visual Computer . pp. 1-10. ISSN 0178-2789

XXXXXX Xxxxxx, XXXXX Xxxxxx and XXXXXX Xxxxx. Image Captioning with Semantically Similar Images. MS COCO Captioning Challenge, 2015.

XXXXXX Xxxxxx, XXXXX Xxxxxx, XXXXXXX Xxxxx, XXXXXX Xxxxx and XXXX Xxxxx. Large Scale Image Classification by Brno University of Technology. Poster. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, 2014.

5.3.1 Osoby řešitelského týmu - nerelevantní

Role osoby při řešení projektu	Další řešitel projektu
Xxxxx, příjmení, tituly
Ročník narození
Státní příslušnost
Organizace, pracoviště
Telefon

E-mail

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

…

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

Prokázání odborné způsobilosti – odborný životopis dalšího řešitele

…

5.3.2 Členové řešitelského týmu dalšího účastníka1

Role osoby při řešení projektu	Člen řešitelského týmu
Xxxxx, příjmení, tituly
Ročník narození
Státní příslušnost
Organizace, pracoviště
Telefon
E-mail

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

…

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

5.3.1 Osoby řešitelského týmu - nerelevantní

Role osoby při řešení projektu	Další řešitel projektu
Xxxxx, příjmení, tituly
Ročník narození
Státní příslušnost
Organizace, pracoviště

Telefon

E-mail

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

…

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

Prokázání odborné způsobilosti – odborný životopis dalšího řešitele

…

5.3.2 Členové řešitelského týmu dalšího účastníka2

Role osoby při řešení projektu	Člen řešitelského týmu
Xxxxx, příjmení, tituly
Ročník narození
Státní příslušnost
Organizace, pracoviště
Telefon
E-mail

Stěžejní vykonávané činnosti při řešení projektu

…

Prokázání odborné způsobilosti (5 nejlepších dosažených výsledků)

6        Náklady       projektu              

Podíly kategorií výzkumu příjemce podpory – Vysoké učení technické v Brně

PODÍL KATEGORIÍ VÝZKUMU		2018	2019	2020	2021
ZV	Základní výzkum	100%	100%	100%	100%
PV	Průmyslový výzkum	0%	0%	0%	0%
EV	Experimentální vývoj	0%	0%	0%	0%

Podíly kategorií výzkumu dalšího účastníka1 projektu - nerelevantní

PODÍL KATEGORIÍ VÝZKUMU		2018	2019	2020	2021
ZV	Základní výzkum	…%	…%	…%	…%
PV	Průmyslový výzkum	…%	…%	…%	…%
EV	Experimentální vývoj	…%	…%	…%	…%

Podíly kategorií výzkumu dalšího účastníka2 projektu - nerelevantní

PODÍL KATEGORIÍ VÝZKUMU		2018	2019	2020	2021
ZV	Základní výzkum	…%	…%	…%	…%
PV	Průmyslový výzkum	…%	…%	…%	…%
EV	Experimentální vývoj	…%	…%	…%	…%

6.1 Náklady příjemce podpory – Vysoké učení technické v Brně

Slovní zdůvodnění. Ve zdůvodnění jednotlivých položek uznaných nákladů projektu VaVaI podrobně specifikujte a kvantifikujte náklady hrazené z poskytnuté podpory i náklady hrazené z jiných zdrojů. Vždy nejprve ve vyplňované buňce uveďte

částku, zda je hrazena z podpory, či jiných zdrojů a pak teprve podrobně slovně specifikujte položku. Pozor! Nutná číselná shoda s excelovskou tabulkou návrhu rozpočtu (bude posuzováno v rámci formální správnosti návrhu projektu)

Náklady	Roky
	2018		2019		2020		2021
	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT
Osobní náklady	633 Slovní zdůvodnění viz níže	633 Slovní zdůvodnění viz níže	992 Slovní zdůvodnění viz níže	992 Slovní zdůvodnění viz níže	992 Slovní zdůvodnění viz níže	992 Slovní zdůvodnění viz níže	229 Slovní zdůvodnění viz níže	229 Slovní zdůvodnění viz níže
Ostatní zboží a služby	39 Slovní zdůvodnění viz níže	39 Slovní zdůvodnění viz níže	36 Slovní zdůvodnění viz níže	36 Slovní zdůvodnění viz níže	39 Slovní zdůvodnění viz níže	39 Slovní zdůvodnění viz níže	0 Slovní zdůvodnění viz níže	0 Slovní zdůvodnění viz níže
Subdodávky	0	0	0	0	0	0	0	0
Odpisy DHM a DNM	0	0	0	0	0	0	0	0
Cestovné	36 Slovní zdůvodnění viz níže	36 Slovní zdůvodnění viz níže	56 Slovní zdůvodnění viz níže	56 Slovní zdůvodnění viz níže	58 Slovní zdůvodnění viz níže	58 Slovní zdůvodnění viz níže	0 Slovní zdůvodnění viz níže	0 Slovní zdůvodnění viz níže
Nepřímé náklady	177 Slovní zdůvodnění viz níže	177 Slovní zdůvodnění viz níže	271 Slovní zdůvodnění viz níže	271 Slovní zdůvodnění viz níže	272 Slovní zdůvodnění viz níže	272 Slovní zdůvodnění viz níže	57 Slovní zdůvodnění viz níže	57 Slovní zdůvodnění viz níže
Podpora MŠMT	885 Slovní zdůvodnění viz níže	885 Slovní zdůvodnění viz níže	1 355 Slovní zdůvodnění viz níže	1 355 Slovní zdůvodnění viz níže	1 361 Slovní zdůvodnění viz níže	1 361 Slovní zdůvodnění viz níže	286 Slovní zdůvodnění viz níže	286 Slovní zdůvodnění viz níže
Ostatní veřejné zdroje	0	0	0	0	0	0	0	0
Neveřejné zdroje	0	0	0	0	0	0	0	0

Slovní zdůvodnění rozpočtu

Kapitola rozpočtu osobní náklady zahrnuje veškeré mzdové náklady a odvody, včetně příspěvku do FKSP ve výši 1 %, stanovené vnitřními předpisy VUT v Brně, a povinného pojištění odpovědnosti ve výši 0,42 % z ročního objemu mezd. Složení projektového a řešitelského týmu je předmětem samostatné kapitoly návrhu projektu. Tým je složen ze 4 vysoce kvalifikovaných osob (se sumárním úvazkem 1,1 FTE za rok), bez jejichž zapojení by nebylo možné dosahovat potřebné kvality stanovených výsledků a navazovat efektivní podmínky mezinárodní spolupráce v evropském výzkumném prostoru. Rozpočet předpokládá, že všichni pracovníci se budou kontinuálně podílet na dosahování výsledků a naplňování cílů projektu po celou dobu řešení. Předpokládaná výše mezd přímo vychází ze mzdového předpisu VUT v Brně, schváleného v souladu se zákonem o vysokých školách akademickým senátem. Stanovení mezd v projektech upravuje Pokyn kvestora č. 8/2016 - Stanovení v čase a místě obvyklých mezd a odměn zaměstnanců VUT podílejících se na přípravě a realizaci projektů. Pro stanovení průměrné mzdy řešitelům projektu se postupovalo dle článku 2 uvedeného pokynu, přičemž byla uplatněna struktura průměrné mzdy hospodářského střediska navrhovatele, tj. Fakulty informačních technologií, VUT v Brně. V kontextu návrhu mezd a odměn pro řešitele projektu se postupovalo maximálně hospodárně.

Kapitola rozpočtu Ostatní zboží a služby zahrnuje náklady spojené s pořízením neinvestičního majetku a nezbytného provozního materiálu spojeného s realizací projektu. V jednotlivých letech řešení projektu předpokládáme dovybavení části úložné kapacity, která bude sloužit k ukládání multimediálního obsahu a generovaných modelů a mírné navýšení paměťové kapacity použitých stanic. Při zpracování úloh, založených na strojovém učení, využijeme dále konceptu GPGPU, nákupy tedy budou zahrnovat i pořízení moderních grafických karet, které výrazně zrychlují proces učení a vytváření sémantický modelů obecně.

Cestovné zahrnuje veškeré výdaje spojené s realizací služebních cest (jízdné, ubytování, stravné, vložné a další výdaje přímo související se služební cestou). Služební cesty budou přímo souviset s řešením projektu a jejich uskutečnění bude pro řešení projektu nezbytné. V době řešení projektu, především v roce 2018, lze předpokládat služební cesty spojené s navazováním partnerství a přímou komunikací s vybranými zahraničními partnery, specifikovanými v návrhu projektu, pro dosažení synergického efektu, který naše spolupráce s partnery akce COST v rámci předkládaného projektu předpokládá. Prostředky budou dále využívány zejména na cesty spojené s aktivní šířením dosažených výsledků výzkumu v podobě mezinárodních konferencí a odborných seminářů. Plánované konference patří světově k nejvýznamnějším ve svém oboru. Jsou místem prezentace zcela nových výsledků i místem setkání špičkových odborníků v relevantních oblastech. Seznam konferencí je indikativní a reflektuje třídu konferencí, které budou v maximální míře preferovány: EMNLP, ACL/Coling, CALL – Computer Assisted Language Learning, LREC, EKAW a přidružené specializované semináře, např. Games4NLP, či NUT (Noisy User Generated Text).

Nepřímé náklady zahrnují paušální sazbu režijních nákladů přímo spojených s realizací projektu. Míra jejich stanovení, 25 % z přímých nákladů projektu, odpovídá podmínkám programu INTER-EXCELLENCE a interním nařízením VUT v Brně. Plánované prostředky budou využity například pro zajištění služeb spojených s dodávkou energií, vody, s běžnou údržbou prostor, kde bude projekt realizován apod.

Míra finančních prostředků plánovaných k zajištění aktivit projektu je plně v souladu s pravidly programu INTER-EXCELLENCE, zvyklostmi instituce žadatele a principy 3E – hospodárnosti, účelnosti a efektivnosti výdajů.

6.2 Náklady dalšího účastníka1 projektu - nerelevantní

Slovní zdůvodnění. Ve zdůvodnění jednotlivých položek uznaných nákladů projektu VaVaI podrobně specifikujte a kvantifikujte náklady hrazené z poskytnuté podpory i náklady hrazené z jiných zdrojů. Vždy nejprve ve vyplňované buňce uveďte

částku, zda je hrazena z podpory, či jiných zdrojů a pak teprve podrobně slovně specifikujte položku. Pozor! Nutná číselná shoda s excelovskou tabulkou návrhu rozpočtu (bude posuzováno v rámci formální správnosti návrhu projektu)

Náklady	Roky
	2018		2019		2020		2021
	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT
Osobní náklady
Ostatní zboží a služby
Subdodávky
Členský poplatek
Odpisy DHM a DNM
Cestovné
Nepřímé náklady
Podpora MŠMT
Ostatní veřejné zdroje
Neveřejné zdroje

6.3 Náklady dalšího účastníka2 - nerelevantní

Slovní zdůvodnění. Ve zdůvodnění jednotlivých položek uznaných nákladů projektu VaVaI podrobně specifikujte a kvantifikujte náklady hrazené z poskytnuté podpory i náklady hrazené z jiných zdrojů. Vždy nejprve ve vyplňované buňce uveďte

částku, zda je hrazena z podpory, či jiných zdrojů a pak teprve podrobně slovně specifikujte položku. Pozor! Nutná číselná shoda s excelovskou tabulkou návrhu rozpočtu (bude posuzováno v rámci formální správnosti návrhu projektu

Náklady	Roky
	2018		2019		2020		2021
	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT	Uznané náklady	Podpora MŠMT
Osobní náklady
Ostatní zboží a služby
Subdodávky
Členský poplatek
Odpisy DHM a DNM
Cestovné
Nepřímé náklady
Podpora MŠMT
Ostatní veřejné zdroje
Neveřejné zdroje

7        Doplňující     informace            

7.1 Název projektu anglicky

Large-Scale Information Extraction and Gamification for Crowdsourced Language Learning

7.2 Cíl projektu anglicky

The project aims at contributing to the activities of COST Action CA 16105 – enetCollect – in the areas related to large-scale information extraction from the web and gamification of the preparation and the annotation of multimedia content suitable for various language learning activities. We will explore advanced methods for web-scale crawling and semantic enrichment of the collected material as well as modern human-computer interaction technologies engaging users in the process of acquisition of languages in the form of a game.

7.3 Klíčová slova česky

Gamifikace, Učení jazyků, Extrakce informací, Crowdsourcing

7.4 Klíčová slova anglicky

Gamification, Language learning, Extraction of information, Crowdsourcing

7.5 Klasifikace hlavního oboru řešení – viz nápověda

Vyberte z dokumentu klasifikace oborů IN - Informatika

7.6 Klasifikace vedlejšího oboru řešení – viz nápověda

Vyberte z dokumentu klasifikace oborů JC- Počítačový hardware a software

7.7 Klasifikace dalšího vedlejšího oboru řešení – viz nápověda

Vyberte z dokumentu klasifikace oborů AM – Pedagogika a školství

7.8 Stupeň důvěrnosti údajů

C	Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§17 až 20 obch. zák.), ale název projektu, anotace projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu dodané do CEP jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
S	Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů.
U	Předmět řešení projektu je utajovanou skutečností podle zvláštních právních předpisů nebo je skutečností, jejíž zveřejnění by mohlo ohrozit činnost zpravodajské služby. Údaje o projektu jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

7.9. NACE kód

xxxx://xx.xxxxxx.xx/xxxxxxxxxxx/xxxxxxx/xxxxx/xxxxx/xxxx_xxx.xxxx

M72

8         Seznam       příloh               

8.1 Povinné přílohy za navrhovaného příjemce a každého navrhovaného účastníka projektu

8.1.1 Doklady prokazující oprávnění k činnosti

Dokument prokazující, že předmětem činnosti uchazeče/dalšího účastníka projektu je výzkum/vývoj/inovace s tím, že tato činnost je uvedena ve zřizovací nebo zakládací listině, společenské smlouvě, stanovách nebo jiném zakladatelském dokumentu uchazeče/dalšího účastníka projektu vyžadovaném zákonem nebo je stanovena zvláštním zákonem, pokud je jím uchazeč/další účastník zřízen. (netýká se VVI a VVŠ)

Nerelevantní.

8.1.2 Čestné prohlášení o způsobilosti k řešení projektu

Čestné prohlášení musí obsahovat razítko a podpisy všech členů statutárního orgánu uchazeče/dalšího účastníka projektu.

8.1.3 Návrh smlouvy o účasti na řešení projektu

Pokud se na řešení projektu účastní více subjektů na české straně, tak součástí návrhu projektu musí být návrh smlouvy o spolupráci mezi příjemcem a dalším účastníkem, který mj. řeší úpravu vlastnických vztahů k poznatkům a výsledkům projektu a práv na jejich využití.

Nerelevantní.

8.1.4 Souhlas se zpracováním osobních údajů

Týká se řešitele, dalších řešitelů a všech členů/osob řešitelského týmu.

8.1.5 Doklad o vyjádření řídícího výboru k návrhu projektu/ navrhovatele akce ( pokud není ještě ustanoven řídící výbor)

8.1.6 Anotace pro oponenta

Zde obecně popište Váš projekt. Tato část bude zasílána možným oponentům, aby se vyjádřili, zda jsou schopni a ochotni projekt oponovat. Anotace bude zaslána možným oponentům, kteří se ještě nezavázali mlčenlivostí, proto zvažte, jaké informace v této části uvedete.

Doporučený rozsah ½ - 1 strana A4

8.1.7 Životopis hlavního řešitele a klíčových osob

doc. RNDr. Xxxxx Xxxx, Ph.D. Xxx. Xxxxxxx Xxxxxxxx

RNDr. Petr Škoda Xxxxxx Xxxxx, X.Xx.

8.1.8 Vyplněný excelovský soubor finanční tabulky návrhu projektu

Priloha 8 Rozpoctova_tabulka_INTER-COST.xlsx

8.1.9 Další povinné přílohy

kopie plné moci/vnitřní předpis, podepisuje-li na jejím základě pověřená osoba dokument, ze kterého jasně vyplývá podpisová pravomoc (viz Zadávací dokumentace)

8.2 Ostatní přílohy

V případě potřeby přiložte další dokumenty, které považujete za podstatné.

9                 Nápověda                 

9.1 Právní forma subjektu

xxxx://xxx.xxxxxx.xx/XxxxxXxxxxx.xxxx?xxxxxxxx0000

9.2 Státní příslušnost

xxxx://xxx.xxxxxx.xx/XxxxxXxxxxx.xxxx?xxxxxxxx0000

9.3 Klasifikace hlavního oboru řešení

xxxx://xxx.xxxxxx.xx/XxxxxXxxxxx.xxxx?xxxxxxxx0000

9.4 Klasifikace vedlejšího oboru řešení

xxxx://xxx.xxxxxx.xx/XxxxxXxxxxx.xxxx?xxxxxxxx0000

9.5 Klasifikace dalšího vedlejšího oboru řešení

xxxx://xxx.xxxxxx.xx/XxxxxXxxxxx.xxxx?xxxxxxxx0000

9.6 NACE kód

xxxx://xx.xxxxxx.xx/xxxxxxxxxxx/xxxxxxx/xxxxx/xxxxx/xxxx_xxx.xxxx

Seznam použité literatury, jejímiž (spolu)autory jsou členové řešitelského kolektivu

[Xxxx et al. 2015] Xxxx X., Xxxxx X., Xxx X., Xxxx E., Xxxxx X., Xxx V. S., Xxxxxxxxxx X., Xxxxxx P., Xxxxx A., Xxxx X., Hilton A., Xxxxx I. Big Data Analysis for Media Production. IEEE Communication Letters. 2015, vol. 2015, no. 2, pp. 1-29. ISSN 1089-7798.

[Xxxxxx&Xxxx 2013] Xxxxxx X., Smrz P. Extracting Visually Presented Element Relationships from Web Documents. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence. Hershey: IGI Global, 2013, vol. 2013, no. 2, pp. 13-29. XXXX 0000-0000.

[Xxxxxxx&Xxxx 2016] Xxxxxxx X., Smrz P. Interaction Patterns in Computer-assisted Semantic Annotation of Text – An Empirical Evaluation. In: Proceedings of the 8th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. Setúbal: SciTePress - Science and Technology Publications, 2016, pp. 74-84. ISBN 978-989-758-172-4.

[Xxxxxxx et al. 2016] Xxxxxxx Z., Xxxxxxx M., Xxxxxx M., Xxxxx V., Smrz P. Simplified Robot Programming: Effects of Errors on Multimodal Interaction in WoZ Experiment. In: Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN). New York City: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016, pp. 1-6. ISBN 978-1-5090-3929-6.

[Xxxxxxx et al. 2017] Xxxxxxx Z., Xxxxxxx M., Xxxxx X., Xxxx P. Using Persona, Scenario, and Use Case to Develop a Human-Robot Augmented Reality Collaborative Workspace. In: HRI 2017. ACM, 2017, ISBN 978-1-4503-4885-0.

[Xxxxxxxx&Xxxx 2014] Otrusina L., Smrz P. Deep Learning from Web-Scale Corpora for Better Dictionary Interfaces. In: Proceedings of the 4th Workshop on Cognitive Aspects of the Lexicon (CogALex). Dublin: Association for Computational Linguistics, 2014, pp. 22-30. ISBN 978-1-63439-217- 4.

[Xxxxxxxx&Xxxx 2016] Xxxxxxxx L., Xxxx P. WTF-LOD – A New Resource for Large-Scale NER Evaluation. In: Proceedings of the Tenth conference on International Language Resources and Evaluation (LREC'16). Portorož: ELRA, 2016, pp. 1-4. ISBN 978-2-9517408-9-1.

[Xxxxx&Xxxx 2017] Polok L., Smrz P. Pivoting Strategy for Fast LU decomposition of Sparse Block Matrices. In: Proceedings of the 25th High Performance Computing Symposium. Virginia Beach, VA: Association for Computing Machinery, 2017, pp. 1-12.

[Xxxxxxx et al. 2016] Xxxxxxx F., Xxxxxxx P., Xxxxxx M., Xxxxxxx X., Xxxxxxxx L., Xxxx X. Xxxx I., Xxxxx X., Xxxxx L. Multimodal Emotion Recognition for AVEC 2016 Challenge. In: AVEC '16 Proceedings of

the 6th International Workshop on Audio/Visual Emotion Challenge. Amsterdam: Association for Computing Machinery, 2016, pp. 75-82. ISBN 978-1-4503-4516-3.

[Xxxxxx et al. 2015] Rychly M., Skoda P., Xxxx P. Heterogeneity-Aware Scheduler for Stream Processing Frameworks. International Journal of Big Data Intelligence. Xxxxx: Inderscience Publishers, 2015, vol. 2, no. 2, pp. 70-80. XXXX 0000-0000.

[Xxxx&Xxxxxx 2014] Xxxx P., Xxxxxx X. Xxxxxxxx Search in Documents Enriched by LOD-based Annotations. In: Proceedings of LREC 2014. Reykjavik: European Language Resources Association, 2014, pp. 234-237. ISBN 978-2-9517408-7-7.

Seznam použité literatury – externí

[Xxxxxx&Xxxxxxxxxxx 2016] Xxxxxx, S., Xxxxxxxxxxx, M., 2016. Does animation enhance learning? A meta-analysis. Computers & Education, 101, pp.150-167.

[Xxxxxxxxx et al. 2016] Xxxxxxxxx, B., Fort, K., Xxxxxxxx, N., 2016, December. Crowdsourcing complex language resources: Playing to annotate dependency syntax. In International Conference on Computational Linguistics (COLING).

[Xxxxxx&Xxxxxxx 2014] Xxxxxxx, D., Xxxxxxx, R., 2014. It's all fun and games until someone annotates: Video games with a purpose for linguistic annotation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2, pp.449-464.

[Xxxxxxxx&Xxx-Fei 2015] Xxxxxxxx, A., Fei-Fei, L., 2015. Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3128-3137).

[Xxxxxxxxx et al. 2016] Xxxxxxxxx, X., Xxxx, N.T., Xxxxxx, M., 2016. Towards Multi-Agent Communication-Based Language Learning. arXiv preprint arXiv:1605.07133.

[Xxxx et al. 2016] Xxxx, T.W., Xxx, N.A.M., Xxxxxx, N., Xxx, S.M., 2016. The Effects of a Pedagogical Agent’s Smiling Expression on the Learner’s Emotions and Motivation in a Virtual Learning Environment. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 17(5).

[Xxxxxxx et al. 2016] Xxxxxxx, X., Xxxxxxxx, X., Xxxxxxxxx, X. and Xxxxxxx, M., 2016. Design of word association games using dialog systems for acquisition of word association knowledge. In Proceedings of the 5th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC) (pp. 86-91).

[Papaefthymiou et al. 2017] Xxxxxxxxxxxxx, X., Xxxxxxx, S., Xxxxxxxx, X., Xxxxxxxxx, N., Xxxxx, P., Xxxxxxxxxxxxxx, X., Xxxxxxxxxxxxx, G., 2017. Gamified AR/VR Character Rendering and Animation-

Enabling Technologies. In Mixed Reality and Gamification for Cultural Heritage (pp. 333-357). Springer International Publishing.

[Xxxxxx et al. 2013] Xxxxxx, M., Xxxxxxxxxxx, X., Xxxxxxxxxx, U., Xxxxxxx, X. and Xxxxxxxxx, X., 2013. Phrase detectives: Utilizing collective intelligence for internet-scale language resource creation. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS), 3(1), p.3.

[Xxxxxxx 2012] Xxxxxxx, X., 2012. Attention, awareness, and individual differences in language learning. Perspectives on individual characteristics and foreign language education, 6 (27).

[Xxx&Xxxxxxxxxxx 2009] Wik, P., Xxxxxxxxxxx, A., 2009. Embodied conversational agents in computer assisted language learning. Speech communication, 51(10), pp.1024-1037.

Ministerstvo školství mládeže a tělovýchovy

č. j. MSMT‐16506/2018‐5 LTC18006

Příloha II ke smlouvě

Uznané náklady a finanční zdroje Projektu

Tabulka uznaných nákladů za projekt

Program: INTER‐EXCELLENCE Podprogram: INTER‐COST

Název projektu: Rozsáhlá extrakce informací a využití herních principů (gamifikace) pro osvojování nových jazyků na základě „moudrosti davů“ (crowdsourcingu)

Roky
Náklady	2018		2019		2020		2021		2022
	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)	Uznané náklady (v tis. Kč)	z toho podpora MŠMT (v tis. Kč)
Osobní náklady	633	633	992	992	992	992	230	230	0	0	2 847	2 847
Ostatní zboží a služby	39	39	36	36	39	39	0	0	0	0	114	114
Subdodávky (max. 10%)*	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Členský poplatek*	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Odpisy DHM a DNM	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Cestovné	36	36	56	56	58	58	0	0	0	0	150	150
Nepřímé náklady	177	177	271	271	272	272	57	57	0	0	777	777
Náklady celkem	885	885	1 355	1 355	1 361	1 361	287	287	0	0	3 888	3 888
Roky
	2018		2019		2020		2021		2022
Podpora MŠMT	885		1 355		1 361		287		0		3 888
Ostatní veřejné zdroje	0		0		0		0		0		0
Neveřejné zdroje	0		0		0		0		0		0
Zdroje celkem	885		1 355		1 361		287		0		3 888

Celkem

Zdroje Celkem

Příloha III. ke smlouvě Plán hodnocení Projektu

1) Poskytovatel provádí kontrolu a hodnocení Projektu (dále jen „kontrola“) podle tohoto plánu hodnocení Projektu v souladu s § 13 zákona č. 130/2002 Sb.

2) Poskytovatel, pokud nerozhodne jinak, provádí kontrolu u projektů, jejichž řešení trvá více než 2 roky, zpravidla dvakrát – jednou přibližně v polovině řešení Projektu a jednou po ukončení řešení Projektu. U projektů, jejichž řešení trvá kratší dobu, se kontrola provádí zpravidla jednou až po ukončení řešení Projektu.

3) Poskytovatel provádí kontrolu ve dvou stupních:

I. Monitoring: kontrola I. stupně se provádí zpravidla v polovině délky řešení Projektu, a to u projektů, u nichž je podpora poskytována na dobu delší než 2 roky. U projektů, u nichž je podpora poskytována na dobu řešení 2 roky a kratší, se zpravidla kontrola I. stupně provádí až po ukončení řešení projektu a stává se tak součástí kontroly II. stupně. Kontrola probíhá vždy za účasti člena/členů odborného poradního orgánu poskytovatele nebo poskytovatelem určeného odborníka/určených odborníků, a to na základě příjemcem předložené průběžné zprávy. Průběžná zpráva obsahuje informace a přílohu podle odst. 6 písm. a) této přílohy. Závěrečná zpráva obsahuje informace a přílohu podle odst. 6 písm. b) této přílohy. Poskytovatel si však vyhrazuje právo uskutečnit kontrolu I. stupně i v jiných časových úsecích řešení Projektu.

II. Evaluace: kontrola II. stupně navazuje vždy až na kontrolu I. stupně a je realizována za účasti člena/členů odborného poradního orgánu poskytovatele nebo poskytovatelem určeného odborníka/určených odborníků, a to na základě příjemcem předložené průběžné zprávy či závěrečné zprávy. Závěrečná zpráva obsahuje informace a přílohu podle odst. 6 písm. b) této přílohy. Evaluace může být navázána na provedení finanční nebo veřejnosprávní finanční kontroly, kterou provádí rovněž poskytovatel. Poskytovatel provádí hodnocení II. stupně (evaluaci) vždy při zjištění nesouladu v I. stupni hodnocení (monitoringu) a vždy po ukončení řešení Projektu.

4) Podle výsledku hodnocení ve II. stupni bude Projekt zařazen do jedné z následujících kategorií:

V	Projekt úspěšně plní/splnil stanovené cíle v souladu se smlouvou; bylo dosaženo vynikajících výsledků ve výzkumu a vývoji mezinárodního významu. Výsledek hodnocení Projektu v této kategorii je třeba podrobně odůvodnit popisem skutečností, které prokazatelně ovlivňují nebo ovlivnily aktuální světové trendy výzkumu a vývoje.
U	Projekt plní/splnil stanovené cíle v rozsahu stanoveném ve smlouvě („uspěl podle zadání“) a byly získány kvalitní výsledky ve výzkumu a vývoji na národní úrovni.
O	Projekt neplní/nesplnil stanovené cíle z důvodů, které nemohl poskytovatel ani příjemce předvídat. Ostatní podmínky stanovené ve smlouvě byly ale dodrženy. Výsledek hodnocení Projektu v této kategorii je třeba podrobně odůvodnit popisem a vysvětlením skutečností, které příjemce objektivně nemohl předvídat a které mu z prokazatelně objektivních důvodů znemožnily splnit všechny cíle stanovené v Příloze II. Nesplněné cíle

jsou kategorizovány na cíle, které nebyly naplněny vůbec a cíle, které byly naplněny zčásti. V druhém případě je třeba specifikovat, do jaké míry byly cíle naplněny. Protože výsledek hodnocení Projektu v kategorii „O“ znamená nesplnění některých závazků příjemce stanovených ve smlouvě, případné uplatnění sankcí je třeba posuzovat v souladu s článkem 14 smlouvy.

S

Projekt neplní/nesplnil stanovené cíle, podmínky stanovené smlouvou nebyly ze strany příjemce dodrženy. Výsledek hodnocení Projektu v této kategorii znamená neplnění podmínek smlouvy a uplatnění sankcí je třeba posuzovat v souladu s článkem 9 smlouvy. V případě, že půjde o výsledek průběžného hodnocení Projektu, promítne se do výše poskytované podpory Projektu pro další etapu řešení, kdy původně stanovená výše podpory pro následující kalendářní rok nebo pro celé následující období může být snížena až o 50 % oproti hodnotě uvedené ve smlouvě. Výsledek hodnocení v této kategorii v posledním roce řešení Projektu bude spojen s uplatněním sankce, která může mít i formu úplného odnětí podpory, požadavku na její vrácení nebo vrácení její části podle článku 10 smlouvy.

5) V souvislosti s vyhodnocením Programu může poskytovatel požadovat, aby příjemce předložil další podklady pro závěrečné zhodnocení výsledků Projektu, případných přínosů Projektu a jejich socioekonomických dopadů v návaznosti na vyčerpanou podporu v období až do 180 dnů ode dne ukončení poskytování podpory v rámci Programu.

6) Pro účely kontroly Projektu v průběhu a na konci jeho řešení má příjemce povinnost předložit poskytovateli ke schválení následující dokumenty:

a) průběžnou zprávu o řešení Projektu, je‐li podle ustanovení odst. 3) této přílohy vyžadována. Průběžná zpráva musí obsahovat

• informace o postupu prací na Projektu,

• zhodnocení dosažených dílčích cílů Projektu,

• porovnání skutečně provedených prací na Projektu s plánovaným harmonogramem,

• přehled a zdůvodnění případných změn, které během řešení Projektu nastaly oproti původním plánům v harmonogramu a rozpočtu, včetně uvedení stanoviska poskytovatele,

• porovnání výše skutečně vynaložených uznaných nákladů a výše skutečně čerpané podpory s plánovaným rozpočtem,

• porovnání skutečných výstupů Projektu s daty zveřejněnými příjemcem,

• roční vyúčtování uznaných nákladů Projektu, včetně souhrnného a položkového výpisu nákladů z účetní evidence, za monitorovací období.

V rámci průběžného hodnocení je rovněž posuzováno plnění informační povinnosti příjemce a předávání informací do IS VaVaI. Povinnou přílohou průběžné zprávy jsou dva oponentní posudky dvou nezávislých oponentů a zápis z oponentního řízení. Průběžné oponentní řízení se provádí podle pokynů poskytovatele1;

1) Poskytovatel zveřejní pokyny k oponentnímu řízení na internetových stránkách Programu. Podle pokynů poskytovatele si tento zpravidla vyhrazuje právo určit oponenty a členy oponentní rady nebo členy kontrolní komise, termín, místo konání a způsob provedení oponentního řízení nebo kontrolního dne. Příjemce má právo se k návrhu poskytovatele vyjádřit, a to nejdéle 7 kalendářních dnů od jeho doručení. Pokud tak neučiní, má se za to, že s návrhem poskytovatele souhlasí. Případné námitky příjemce však poskytovatel není povinen akceptovat.

b) závěrečnou zprávu o řešení Projektu, která obsahuje

• veškeré informace o průběhu řešení Projektu v posledním kalendářním roce a za celé období

řešení Projektu (tj. ode dne oznámeného zahájení Projektu do dne jeho ukončení),

• souhrnné zhodnocení a přehled dosažených výsledků a výstupů s ohledem na všechny stanovené cíle,

• plnění předepsaných indikátorů,

• vyúčtování celkových uznaných nákladů Projektu a přehled vynaložených nákladů včetně specifikace jejich položek a souhrnného a položkového výpisu z účetní evidence,

• výpis o čerpání přidělené podpory Projektu,

• přehled a zdůvodnění případných změn, které během řešení Projektu nastaly oproti původním plánům v harmonogramu a rozpočtu, včetně uvedení stanoviska poskytovatele.

Součástí závěrečné zprávy je redakčně upravená závěrečná zpráva, tj. závěrečná zpráva upravená k publikování tak, aby poskytla třetím stranám natolik dostatečnou informaci o dosažených výsledcích, že mohou požádat příjemce o licenci na výsledky, aniž by byla ohrožena priorita příjemce výsledky publikovat, autorsky nebo jinak právně chránit, komerčně využít či jiným způsobem zveřejnit. (Redakčně upravená závěrečná zpráva se nepředkládá v případě, kdy lze závěrečnou zprávu zveřejnit v plném znění). Povinnou přílohou závěrečné zprávy jsou dva oponentní posudky dvou nezávislých oponentů a zápis z oponentního řízení. Závěrečné oponentní řízení se provádí podle pokynů poskytovatele1;

c) dodatečné zprávy, tj. jakékoliv další zprávy vyžádané poskytovatelem za účelem kontroly.

7) Příjemce zpracuje dokumenty podle odst. 6 této přílohy v rozsahu a formátech podle pokynů poskytovatele, a předkládá je poskytovateli pouze v digitální podobě jako datovou zprávu do datové schránky poskytovatele s ID vidaawt.

8) Příjemce předkládá průběžnou zprávu poskytovateli (je‐li podle odst. 3) vyžadována), podle odst. 6 písm. a) této přílohy, bez zbytečného prodlení do 60 kalendářních dnů od výzvy učiněné poskytovatelem, nejdéle však do 30. ledna následujícího kalendářního roku. Poskytovatel si může vyžádat mimořádné předložení průběžné zprávy o řešení Projektu i mimo výše uvedené termíny.

9) Příjemce předkládá závěrečnou zprávu podle odst. 6 písm. b) této přílohy poskytovateli nejdéle do 30 kalendářních dnů po ukončení Projektu podle článku 3 odst. 3 smlouvy.

10) Poskytovatel je oprávněn nařídit příjemci uspořádat kontrolní den kdykoli v průběhu řešení Projektu a předložené zprávy podle odst. 6 této přílohy nechat v rámci kontrolního dne posoudit kontrolní komisí. Kontrolní den se provádí podle pokynů poskytovatele.

11) Oponentní řízení nebo kontrolní den organizačně a finančně zajišťuje příjemce a konají se zpravidla v místě řešení Projektu, pokud poskytovatel po předchozí dohodě s příjemcem nestanoví jinak. Příjemce je povinen osobám, které se účastní oponentního řízení nebo kontrolního dne nebo jsou jmenovitě určeny poskytovatelem, poskytnout v předem dohodnuté době přístup na pracoviště, kde je Projekt řešen, k osobám podílejícím se na řešení Projektu, ke všem dokumentům, počítačovým záznamům a zařízením, které přísluší k Projektu. Od osob

účastnících se oponentního řízení nebo kontrolního dne se požaduje slib mlčenlivosti ve vztahu k obchodnímu či jinému typu tajemství definovaného podle zvláštních právních předpisů.

12) Oponentní rada při oponentním řízení a kontrolní komise při kontrolním dnu a jednáních souvisejících s průběhem řešení a ukončením Projekt postupují zejména v souladu se zákonem č. 130/2002 Sb., pokyny poskytovatele a Metodikou hodnocení výsledků výzkumných organizací a hodnocení výsledků ukončených programů schvalovanou vládou ČR a platnou pro hodnocení uplynulého kalendářního roku.

13) Z kontrolního dne je pořizován zápis, který je vyhotoven vždy na místě ve dvou vyhotoveních, přičemž jeden z nich náleží poskytovateli a druhý příjemci. Příjemce je povinen doručit poskytovateli zprávu z kontrolního dne do 7 kalendářních dnů ode dne jeho konání.

Příloha IV

Tabulka snížených odvodů za porušení rozpočtové kázně

Pořadové číslo	Typ porušení rozpočtové kázně	Sankce
I. Porušení rozpočtové kázně v souvislosti s povinnostmi vyplývajícími ze ZVZ1
1.	• Neprovedení zadávacího řízení na výběr dodavatele/zhotovitele • Neuveřejnění oznámení o zahájení zadávacího řízení pokud je oznámení o zahájení požadováno zákonem	100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky
2.	Rozdělení předmětu veřejné zakázky s důsledkem snížení předpokládané hodnoty pod finanční limity stanovené v ZVZ	100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky v případě, že tento postup vede až k zadání veřejné zakázky bez jakéhokoli výběrového řízení
3.	Neuveřejnění oznámení o zakázce v souladu s příslušnými pravidly (např. zveřejnění v Úředním věstníku Evropské unie (OJEU), pokud to vyžadují směrnice)	50 ‐ 80 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky, podle závažnosti porušení pravidel
4.	• Nedostatečné definování předmětu zakázky v oznámení/výzvě o zahájení zadávacího řízení, nebo v zadávací dokumentaci • Nastavení kvalifikačních předpokladů a/nebo hodnotících kritérií v rozporu se ZVZ (např. nastavení kvalifikačních předpokladů, jež nesouvisí s předmětem veřejné zakázky nebo nejsou přiměřené vzhledem k předmětu zakázky nebo stanovení diskriminačních technických podmínek)	10 ‐ 100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky

1 ZVZ = zákon č. 134/2016 Sb., o zadávání veřejných zakázek .

5.	• Neposkytnutí zadávací dokumentace případným uchazečům/zájemcům v dostatečném časovém předstihu (před koncem lhůty pro podání nabídek) • Nedodržení lhůt pro podání nabídek nebo lhůt pro doručení žádosti o účast nebo nezveřejnění jejich prodloužení	80 ‐ 90 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky
6.	• Úprava kvalifikačních kritérií po otevření nabídek, mající za následek neoprávněné přijetí uchazečů • Nedostatek transparentnosti/nerovné zacházení během hodnocení nabídek nebo změna nabídky během hodnocení • Nezákonné vyjednávání o nabídkách • Odmítnutí nabídky obsahující mimořádně nízkou nabídkovou cenu ve vztahu k předmětu veřejné zakázky bez vyzvání uchazeče k písemnému zdůvodnění částí nabídky, jež jsou pro výši nabídkové ceny podstatné	100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky
7.	• Uzavření smlouvy s dodavatelem/zhotovitelem, který se neúčastnil zadávacího řízení • Uzavření smlouvy s uchazečem, který měl být dle zákona obligatorně vyloučen ze zadávacího řízení • Nezákonné vyloučení zájemce/uchazeče ze zadávacího řízení mimo případ, kdy tato skutečnost nemá vliv na výběr nejvhodnější nabídky, respektive vliv na pořadí uchazečů, s nimiž je možné uzavřít smlouvu (první 3 v pořadí)	100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky
8.	• Nezákonné použití jednacího řízení bez uveřejnění nebo podstatná změna původních zadávacích podmínek v jednacím řízení s uveřejněním	100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky

	• Zadání dodatečných zakázek na služby/dodávky (pokud toto zadání představuje podstatnou změnu původních podmínek zakázky) bez soutěže, a to pokud neplatí jedna z následujících podmínek: - mimořádná naléhavost způsobena nepředvídatelnými událostmi - nepředvídatelná okolnost pro doplňkové služby, dodávky	100 % hodnoty dodatečných zakázek
9.	Nezveřejnění hodnotících a kvalifikačních kritérií veřejné zakázky v IS CEDR2 před plánovaným vyhlášením	0 ‐ 60 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky, podle závažnosti porušení povinností
10.	Jiné závažné porušení pravidel pro zadávání veřejných zakázek, jestliže mělo či mohlo mít vliv na výběr na nejvhodnější nabídky	60 ‐ 100 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky, podle závažnosti porušení pravidel
11.	Ostatní méně závažná porušení zde výslovně neuvedených povinností vyplývajících ze ZVZ	0 ‐ 50 % částky dotace, použité na financování předmětné zakázky
II. Porušení rozpočtové kázně v souvislosti s ostatními povinnostmi vyplývajícími ze smlouvy
12.	Nearchivování veškeré dokumentace spojené s implementací projektu minimálně po dobu deseti let od data posledního poskytnutí podpory nebo její části	60 ‐ 100 % celkové částky dotace 0 ‐ 50 % celkové částky dotace, v méně závažných případech

2 IS CEDR = informační systém centrální registr dotací

13.	• Neoznámení podstatné změny v projektu • Neoznámení nepodstatné změny v projektu	100 % celkové částky dotace, použité na financování předmětné aktivity 0 ‐ 50 % částky dotace, použité na financování předmětné aktivity, v méně závažných případech
14.	Nevytvoření podmínek k provedení kontroly vztahující se k realizaci projektu a/nebo neposkytnutí součinnosti při prováděné kontrole	80 – 90 % Celkové částky dotace
15.	• Předkládání nepravdivých a/nebo neúplných informací poskytovateli v závažných případech • Předkládání nepravdivých a/nebo neúplných informací poskytovateli v méně závažných případech	100 % částky dotace, použité na financování konkrétní aktivity, v případě úmyslného jednání, vážně poškozujícího realizaci/udržitelnost projektu 0 ‐ 40 % částky dotace, použité na financování konkrétní aktivity, v méně závažných případech
16.	Nezacházení s majetkem spolufinancovaným z prostředků na financování projektu s péčí řádného hospodáře. Zejména nepojištění, nezabezpečení proti poškození, odcizení nebo ztrátě	60 ‐ 90 % celkové částky dotace
17.	• Neposkytnutí informací o kontrolách provedených jinými subjekty, podezřeních na nesrovnalosti zjištěných v průběhu realizace projektu	40 ‐ 90 % celkové částky dotace

	• Neposkytnutí informací o přijetí a splnění uložených opatření k nápravě	0 ‐ 30% celkové částky dotace, v méně závažných případech
18.	Neplnění/porušení jiných ve smlouvě o poskytnutí podpory příjemci stanovených povinností	30 ‐ 100 % celkové částky dotace, týkající se porušení povinností v závažných případech 0 ‐ 20 % celkové částky dotace, týkající se porušení povinností v méně závažných případech