Studije slučaja

Ocenjen kao jedan od najefektivnijih načina savremenog učenja i profesionalnog razvoja, metod studije slučaja primenjuje se kako bi znanje učesnika diskusije stavio u praktičnu primenu i istovremeno unapredio njihovo kritičko i analitičko razmišljanje; sposobnost rešavanja problema i donošenja odluka, kao i snalaženje u kriznim situacijama.

Ovaj metod koristimo u nastavi od osnivanja FEFA najpre jer želimo da naši diplomci budu proaktivni, timski orijentisani, odgovorni i spremni za preuzimanje rizika, a sve sa ciljem što kompletnije pripremljenosti za njihove buduće poslovne izazove.

Vođeni mišlju da u modernom svetu punom nepoznanica najčešće ne postoji jednoznačan odgovor, uz pomoć ove metode poseban akcenat stavljamo na razvoj adaptibilnosti, kognitivnih i interpersonalnih veština naših studenata.

Analizom različitih realnih slučaja, oni se stavljaju u okruženje koje zahteva prepoznavanje i razumevanje celokupnog konteksta situacije – izazove, šanse i probleme koji se moraju rešiti kroz zajedničku diskusiju. Osim spomenutih veština, imaju mogućnost da dodatno unaprede i primene teorijske koncepte, ali i druga stečena znanja.

U nastavku vam predstavljamo neke od studija slučaja koje su, zahvaljujućim velikom broju uspešno rešenih primera na nastavi, naši studenti samostalno osmislili, uz asistenciju profesora.

Zloupotreba lekova iz grupe opioida predstavlja veliki problem za pacijente i njihove porodice. Prema statističkim podacima, u Sjednjenim Državama više ljudi godinje premine od posledica zloupotrebe lekova, nego što nastrada u saobraćajnim nesrećama. Takođe, tretman pacijenata sa simptomima zavisnosti i prekomerne upotreba opioida, košta zdravstveni sistem Sjedinjenih Država preko 11 milijardi dolara godišnje. IT kompanija, Cognizant, razvila je softver, koji pruža mogućnost zdravstvenim ustanovama da na osnovu podataka o stanju i ponašanju pacijenata, unetih u njihove elektronske zdravstvene kartone, predvidi koji od njih su skloni zloupotrebi opioida. Softver koristi analizu teksta i algoritam zasnovan na mašinskom učenju kako bi prepoznao neke od simptoma sklonosti ka zavisnosti od lekova i upozorio lekare da ne prepisuju doze koje u datom slučaju mogu biti prekomerne. Ovaj softver je do sada uspeo da u ustanovama koje ga koriste predvidi čak 85000 slučajeva potencijelne zloupotrebe lekova, kao i da pomenutim ustanovama donese 60 miliona dolara uštede.