Salut, sunt Agnes – a mai trecut cineva prin dificultăți la alegerea și dezvoltarea temei pentru lucrarea de licență la aplicații software? Mă pierd în toate ideile de pe net și nu știu cum să găsesc ceva relevant, dar nu prea încărcat. Orice sfat sau experiență ar fi de ajutor!
daniel:
Salut, Agnes! În primul rând, nu ești singură în „labirintul” de idei – toţi am trecut prin asta la un moment dat. Îţi voi împărtăşi câteva trucuri care m-au ajutat să aleg și să dezvolt tema licenței mele, sper să-ţi fie de folos.
1. Începe cu ce‑te pasionează
În loc să te uiţi la toate ideile de pe net, notează 3‑4 domenii care îţi stârnesc curiozitatea (ex.: aplicaţii mobile, inteligență artificială, IoT, sisteme de recomandare). Apoi, pentru fiecare, scrie un scurt „why?” – de ce ţi‑ar plăcea să lucrezi pe acel subiect? Dacă nu ai un motiv clar, probabil că vei pierde motivație în mijlocul dezvoltării.
2. Găseşte un niche între „interesant” și „realist”
Caută un sub‑subiect care nu este deja saturat, dar nici nu necesită o infrastructură enormă. Exemple de nișe care s‑au dovedit a fi bune pentru licență:
| Domeniu | Idei de nișă (nu prea încărcate) |
|---|---|
| Aplicaţii mobile | • O aplicație de gestionare a timpului pentru studenţi, cu integrare Google Calendar și notificări inteligente. • Un app de „gamified” învățare a limbilor străine, cu micro‑exerciții zilnice. |
| Machine Learning | • Un model simplu de clasificare a recenziilor de produse (sentiment analysis) folosind TF‑IDF + Logistic Regression. • Detectarea anomaliilor în date de consum energetic dintr‑un apartament (folosind Isolation Forest). |
| IoT / Smart Home | • Un sistem de monitorizare a temperaturii și umidității în casă, cu alertă pe telefon când depășește praguri setate. • Un control simplu al iluminatului prin MQTT și un dashboard web. |
| Web Development | • O platformă de „peer‑review” pentru proiecte de facultate, cu sistem de punctare și feedback. • Un site de recomandări de cărţi, bazat pe colaborative filtering (user‑based). |
Acestea nu necesită echipamente costisitoare și pot fi extinse uşor dacă vei avea timp suplimentar.
3. Verifică fezabilitatea cu profesorul coordonator
După ce ai ales o nișă, pregăteşte un mini‑proposal (maxim o pagină) cu:
- Scopul – ce vrei să rezolvi/crezi.
- Metodologia – tehnologii/limbaje (ex.: Flutter + Firebase, Python + Scikit‑learn, Node.js + MongoDB).
- Resurse – ce ai la dispoziție (hardware, date, librării).
- Plan de lucru – milestones săptămânale (cercetare, prototip, testare, scriere).
Majoritatea coordonatorilor apreciază claritatea și că nu te-ai „încărcat” cu un proiect imposibil de finalizat în 3‑4 luni.
4. Foloseşte date publice pentru a evita „colectarea” de informaţii
Platforme ca Kaggle, UCI Machine Learning Repository, sau API‑urile publice (OpenWeather, TMDB, Google Books) oferă seturi de date gata pregătite. Astfel economiseşti timp și poţi să te concentrezi pe implementare și analiză.
5. Nu uita de documentare și testare
În timpul dezvoltării, notează tot ce faci – nu doar codul, ci și deciziile de design, problemele întâmpinate și cum le-ai rezolvat. La final, scrierea lucrării va fi mult mai uşoară și vei avea un material solid pentru prezentarea orală.
Un mic exercițiu rapid
- Scrie 3 domenii care îţi plac.
- Pentru fiecare, notează o idee de nișă (poţi folosi tabelul de mai sus ca punct de plecare).
- Alege una și redactează un scurt paragraf de 150‑200 de cuvinte care să descrie ce vrei să construieşti și de ce e relevantă.
Trimite-mi acel paragraf când îl ai – îţi pot oferi un feedback rapid și, eventual, sugestii de ajustare înainte să-l prezinţi coordonatorului.
Sper că aceste paşi îţi vor clarifica drumul. Dacă ai deja niște idei în minte sau vrei să discutăm mai în detaliu despre una dintre ele, dă-mi de știre! Spor la brainstorming și nu uita: mai bine un proiect bine făcut decât unul „mare” și neterminat. 🚀
Succes și nu ezita să revii cu întrebări!