Profesní přehled

Přednášející v oboru počítačové vědy

Klíčová fakta

Přednášející v oboru počítačové vědy jsou profesoři, učitelé nebo přednášející vyučující studenty, kteří získali diplom vyššího sekundárního vzdělání, ve specializovaném studijním oboru počítačové vědy, jenž má převážně akademickou povahu. Spolupracují s odbornými asistenty zaměřenými na výzkum či výuku při přípravě přednášek a zkoušek, známkování testů a zkoušek a vedení pohovorů zaměřených na hodnocení a zpětnou vazbu pro studenty. Provádějí rovněž akademický výzkum ve svém oboru počítačové vědy, zveřejňují svá zjištění a spolupracují s ostatními vysokoškolskými kolegy.

Souhrn

Práce přednášejícího v oboru počítačové vědy je kombinací výuky, výzkumu a spolupráce. Denně se připravujete a vedete přednášky, semináře a cvičení pro studenty bakalářských i magisterských programů. Současně se podílíte na akademickém výzkumu ve svém oboru, publikujete výsledky a spolupracujete s kolegy na nových projektech. Důležitou součástí je také hodnocení studentských prací a poskytování zpětné vazby.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Příprava a vedení přednášek, seminářů a cvičení v oboru počítačové vědy.
  • • Hodnocení studentských prací, testů a zkoušek a poskytování zpětné vazby.
  • • Provádění akademického výzkumu a publikování výsledků v odborných časopisech a na konferencích.
Trh práce
Více uchazečů než míst v zemi Česko a 3 další země
ELA/EURES 2025
Průmysl
Vzdělávání
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
51%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 36% Expozice AI · 2026
Labour market

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Nahlášen nedostatekNahlášen přebytekNahlášeno obojíNahlášeno v jiném roceTímto zdrojem nepokryto

Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti výchovy a vzdělávání — 131 povolání včetně tohoto.

3 z 7 s nedostatkem20259 z 32 roste2.8Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Greece, Luxembourg, Spain.

Nejdéle trvající nedostatek: Switzerland, 3 roky.

Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.

O tomto zdroji›

Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.

What these words mean

The four things this section reports

Reported demand
Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
Where it is heading
Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
Openings
Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
Typical pay
What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.

A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.

Which way the market leans for you

In your favour
More openings than people looking — employers are competing for candidates.
Balanced
Openings and candidates are roughly matched.
Competitive
More people looking than openings — expect to compete.
Mixed evidence
Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.

Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.

How this job compares with other jobs in the same country

Strong
Among the strongest in that country
Good
Stronger than most jobs in that country
Mixed
About typical for that country
Weak
Weaker than most jobs in that country

This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.

Where these come from

Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.

None of this predicts one person's chances. It describes a market.

Prozkoumat více

Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.

Rychlá kontrola usazení

Sedí vám přednášející v oboru počítačové vědy?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadují Úspěch?

Máte rádi úkoly, které vyžadují Úspěch/Snaha?

Máte rádi úkoly, které vyžadují Integrita?

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro přednášející v oboru počítačové vědy

The outlook for přednášející v oboru počítačové vědy reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost
Jak by se mohlo přednášející v oboru počítačové vědy změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 15 let (kolem roku 2041) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~50%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~40%
Lidská hrana
MOAT~55%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2034
2046
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 51% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

  • zajišťovat bezpečnost studentů
  • pomáhat studentům s technickým zařízením
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na ABAP a Adobe Illustrator. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 23% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • připravovat náplň hodiny
  • podpořit zapojení veřejnosti do výzkumu
  • sledovat vývoj v oblasti odborných znalostí
automatizovat 36% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • syntetizovat informace
  • používat IT nástroje
  • psát pracovní zprávy
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 23%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 7%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 1%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: září 2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.

Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Vzdělávání

Den v životě

Typický den jako přednášející v oboru počítačové vědy

09
09:00 · ráno
vyučovat informatiku
Učit studenty teorii a praxi informatiky, zejména vývoj softwarových systémů, programovacích jazyků, umělé inteligence a bezpečnosti softwaru.
10
10:30 · Dopoledne
hodnotit studenty
Hodnotit (akademický) pokrok, dosažené výsledky, znalosti a dovednosti studentů prostřednictvím úkolů, zkoušek a testů. Rozpoznat jejich potřeby a sledovat jejich pokrok a silné a slabé stránky. Formulovat souhrnné prohlášení o cílech, kterých student dosáhl.
12
12:00 · poledne
komunikovat o vědeckých poznatcích
Komunikovat o vědeckých poznatcích s nevědeckým publikem, včetně široké veřejnosti. Přizpůsobit sdělování vědeckých pojmů, debat, poznatků publiku s využitím různých metod pro různé cílové skupiny, včetně vizuálních prezentací.
14
14:00 · odpoledne
podpořit zapojení veřejnosti do výzkumu
Zapojit občany do vědeckých a výzkumných činností a podporovat jejich přínos z hlediska znalostí, stráveného času nebo investovaných prostředků.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
pomáhat studentům s technickým zařízením
Poskytovat pomoc studentům při práci s (technickým) zařízením používaným v praktických vyučovacích hodinách a v případě potřeby řešit provozní problémy.
17
17:00 · Zábal
poskytovat konstruktivní zpětnou vazbu
Poskytovat podloženou kritickou i pochvalnou zpětnou vazbu s respektem, srozumitelně a důsledně. Zdůraznit dosažené výsledky, ale i chyby, a vytvořit metody formativního hodnocení pro hodnocení práce.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Dovednosti a znalosti

Co potřebujete k této práci

Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.

Základní dovednosti
vyučovat a školit
  • sestavovat materiály pro kurz

    Vypracovat, cíleně vybrat nebo doporučit osnovu výukového materiálu pro studenty zapsané v kurzu.

  • uplatňovat výukové strategie

    Používat různé přístupy, studijní strategie a způsoby pro vyučování studentů, jako je komunikace obsahu za podmínek, kterým rozumí, organizace bodování za jasná sdělení a v případě potřeby opakování argumentů. Využívat širokou škálu výukových zařízení a metodik vhodných pro obsah předmětu a úroveň, cíle a priority studentů.

  • využívat smíšené učení

    Znát nástroje smíšeného učení kombinující tradiční prezenční a on-line učení za pomoci digitálních nástrojů, on-line technologií a e-learningových metod.

  • využívat mezikulturní výukové strategie

    Zajišťovat, aby obsah, metody, materiály a všeobecné vzdělávací zkušenosti byly inkluzivní pro všechny studenty a zohledňovat očekávání a zkušeností studentů z různých kulturních prostředí. Zkoumat individuální a sociální stereotypy a vypracovávat mezikulturní výukové strategie.

spolupracovat a navazovat kontakty
  • zajišťovat kontakt s pomocnými pedagogickými pracovníky

    Komunikovat s řídícími pracovníky v oblasti vzdělávání, jako jsou ředitelé škol a členové správní rady, a s podpůrným pedagogickým týmem, např. s pedagogickým asistentem, školním poradcem nebo studijním poradcem, pokud jde o otázky týkající se dobrých životních podmínek studentů.

  • zajišťovat kontakt s pedagogickými pracovníky

    Komunikovat se zaměstnanci škol, jako jsou učitelé, jejich asistenti, akademičtí poradci a ředitelé, pokud jde o otázky týkající se dobrých podmínek studentů. Na vysokých školách spolupracovat s technickým a výzkumným personálem na projednání výzkumných projektů a záležitostí týkajících se vyučování.

vyučovat akademické nebo odborné předměty
  • vyučovat na univerzitě nebo v rámci odborného vzdělávání

    Zajišťovat studentům teoretickou a praktickou výuku akademických nebo odborných předmětů a seznamovat je s obsahem vlastních výzkumných činností i výzkumných činností jiných odborníků.

  • vyučovat informatiku

    Učit studenty teorii a praxi informatiky, zejména vývoj softwarových systémů, programovacích jazyků, umělé inteligence a bezpečnosti softwaru.

monitorovat a hodnotit výkon jednotlivců
  • hodnotit studenty

    Hodnotit (akademický) pokrok, dosažené výsledky, znalosti a dovednosti studentů prostřednictvím úkolů, zkoušek a testů. Rozpoznat jejich potřeby a sledovat jejich pokrok a silné a slabé stránky. Formulovat souhrnné prohlášení o cílech, kterých student dosáhl.

  • vést třídu

    Udržovat disciplínu a zapojovat studenty během výuky.

vypracovávat vzdělávací programy
  • řídit osobní profesní rozvoj

    Převzít odpovědnost za celoživotní vzdělávání a neustálý profesní rozvoj. Zapojit se do vzdělávání s cílem podpořit a aktualizovat odbornou způsobilost.

  • vytvářet osnovy kurzu

    Zkoumat a stanovit osnovu kurzu, který má být vyučován, a provést výpočet časového rámce pro plán výuky podle předpisů školy a cílů učebních osnov.

dodržovat postupy v oblasti bezpečnosti a ochrany zdraví
  • zajišťovat bezpečnost studentů

    Zajišťovat, aby všichni studenti, kteří jsou pod dohledem instruktora nebo jiné osoby, byli v bezpečí a začleněni do skupiny. Dodržovat bezpečnostní opatření při vzdělávání.

spolupracovat s ostatními
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí

    Ctít vzájemnou soudržnost mezi spolupracovníky a kolegialitu. Poslouchat, poskytovat a přijímat zpětnou vazbu a vnímat ostatní a reagovat na ně. To rovněž zahrnuje dohled nad zaměstnanci a jejich vedení v pracovním prostředí.

vypracovávat výukové a propagační materiály
  • připravovat náplň hodiny

    Připravit obsah na vyučování ve třídě v souladu s cíli učebních osnov, a to prostřednictvím přípravy cvičení, vyhledávání aktuálních příkladů atd.

monitorovat vývoj v oblasti odborných znalostí
  • sledovat vývoj v oblasti odborných znalostí

    Držet krok s novým výzkumem, předpisy a dalšími významnými změnami souvisejícími s trhem práce nebo jiným způsobem, vyskytujícím se v oblasti specializace.

poskytovat obecnou pomoc lidem
  • pomáhat studentům s technickým zařízením

    Poskytovat pomoc studentům při práci s (technickým) zařízením používaným v praktických vyučovacích hodinách a v případě potřeby řešit provozní problémy.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • ABAP

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat, v programovacím jazyce ABAP.

  • Adobe Illustrator

    Počítačový program Adobe Illustrator CC je grafický nástroj informačních a komunikačních technologií, který umožňuje digitální úpravu a tvorbu grafiky ke generování 2D rastrových obrázků nebo 2D vektorové grafiky. Vyvinula jej softwarová společnost Adobe.

  • Adobe Photoshop

    Počítačový program Adobe Photoshop je grafický ICT nástroj, který umožňuje digitální editaci a vytváření grafiky pro generování 2D rastrové nebo 2D vektorové grafiky. Tento program vyvíjí softwarová společnost Adobe.

  • APL

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako jsou analýzy, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat v jazyce APL.

  • ASP.NET

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat s využitím technologie ASP.NET.

  • Assembly (počítačové programování)

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako jsou analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat v jazyce Assembly.

  • C#

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat v jazyce C#.

  • C++

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat, v programovacím jazyce C++.

  • COBOL

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích modelů, v programovacím jazyce COBOL.

  • CoffeeScript

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat v CoffeeScript.

  • Common Lisp

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, zkoušení a sestavování programů v jazyce Common Lisp.

  • Erlang

    Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programů v jazyce Erlang.

Software a technologie
PythonMicrosoft Visual BasicC++Hypertext markup language HTMLOracle JavaCPHPC#Adobe DreamweaverBlackboard softwareVirtual private networking VPN softwareMoodleCalendar and scheduling softwareLearning management system LMSBlackboard LearnDesire2Learn LMS softwareCourse management system softwareDOC CopiParadigms TurnitinSakai CLEAdobe Premiere ProSoftware development toolsMicrosoft Visual Basic.NETFirewall softwareManagement information systems MISOpenAI ChatGPTNetwork intrusion detection softwareObject oriented programming softwareProgramming languages
Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Úspěch Úspěch/Snaha Integrita Přizpůsobivost/Flexibilita Nezávislost Analytické myšlení Rozmanitost Spolehlivost Zájem o druhé Tolerance ke stresu Sebekontrola Inovace Vedení Spolupráce Uznání Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Jak se kvalifikovat

Přednášející v oboru počítačové vědy: jak získat kvalifikaci a kde studovat

Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.

Typická úroveň vzdělání

Bakalářský stupeň

Studijní programy

Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.

BA Education (Computer Science and Mathematical Studies)

EQF 6 Možná shoda Není k dispozici přímý odkaz na program

BSC MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE (WITH EDUCATION) (MCS)

EQF 6 Možná shoda Není k dispozici přímý odkaz na program

Bachelor of Science (Education) in Mathematics and Computer Science

EQF 6 Možná shoda Není k dispozici přímý odkaz na program

BSC - MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE (WITH EDUCATION)

EQF 6 Možná shoda Není k dispozici přímý odkaz na program

Pre-master SE Computer Science Teacher

EQF 6 Možná shoda DIPLOMA
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké jsou typické oblasti výzkumu, na které se přednášející v oboru počítačové vědy zaměřují?
Výzkum se může lišit v závislosti na specializaci a instituci, ale často zahrnuje oblasti jako umělá inteligence, strojové učení, kybernetická bezpečnost, datová věda, vývoj softwaru a počítačové sítě.
Jaké dovednosti a kvalifikace jsou pro tuto pozici klíčové?
Základem je silné teoretické znalosti v oboru počítačové vědy, zkušenosti s výzkumem a publikováním, a vynikající komunikační a prezentační dovednosti. Důležitá je také schopnost pracovat v týmu a mentorovat studenty.
Jaká je role odborných asistentů v práci přednášejícího?
Odborní asistenti pomáhají s přípravou výukových materiálů, vedením cvičení, hodnocením prací a podporují výzkumné aktivity přednášejícího. Jsou to cenní partneři v zajišťování kvalitní výuky a výzkumu.
Přednášející V Oboru Počítačové Vědy — je v Evropě nedostatek?
Ne. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl přebytek nahlášen v 4 z 7 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Česko, Německo, Lotyšsko. 3 nahlásily nedostatek. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
Přednášející V Oboru Počítačové Vědy — kolik se za to platí ve Spojených státech?
96 690 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 56 180 do 128 210 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.

Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 20. září 2026 O našich datech