📄Работа №215982

Тема: Разработка ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ

📝
Тип работы Бакалаврская работа
📚
Предмет программирование
📄
Объем: 42 листов
📅
Год: 2024
👁️
Просмотров: 3
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

Аннотация 2
Введение 5
Глава 1 Постановка задачи на разработку ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ 7
1.1 Методы анализа успеваемости студентов вуза 7
1.2 Методы ранжирования на основе машинного обучения 9
1.3 Разработка требований и анализ аналогов ПО 11
Глава 2 Проектирование ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ 18
2.1 Логическое проектирование ПО 18
2.2 Алгоритм управления отчетом 23
Глава 3 Реализация и тестирование ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ 27
3.1 Выбор средства разработки ПО 27
3.2 Реализация и тестирование ПО 30
Заключение 37
Список используемой литературы и используемых источников 39

📖 Введение

Как показывает практика, необходимым условием эффективного и увлекательного процесса обучения в вузе является наличие адаптивного и гибкого механизма оценки образовательной деятельности студента, которая полезна как для студентов, так и для преподавателей.
Таким механизмом является механизм формирования аналитической отчетности успеваемости студентов, для реализации которого используется специальное программное обеспечение (ПО).
В настоящее время в процесс обучения вузов активно внедряются технологии дистанционного обучения и LMS (Learning management system) — современные системы управления обучением, которые обеспечивают сбор и обработку больших образовательных данных.
Интеллектуальный анализ образовательных данных Тольяттинского государственного университета (ТГУ) показал, что большой объем данных о студентах, собираемых системами электронного обучения, можно использовать для формирования аналитической отчетности студентов для всестороннего исследования их успеваемости.
Основным источником таких данных является цифровой след студента.
Таким образом, разработка ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ является актуальной и представляет практический интерес.
Объектом исследования бакалаврской работы является отчет по успеваемости студентов ТГУ.
Предметом исследования бакалаврской работы является ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Цель бакалаврской работы — разработка ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- выполнить постановку задачи на разработку ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ;
- спроектировать ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ;
- реализовать и протестировать ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Методы исследования — методы анализа успеваемости студентов вуза, методы и алгоритмы машинного обучения, методы и технологии проектирования ПО.
Практическая значимость бакалаврской работы заключается в разработке и тестировании ПО, обеспечивающего эффективное управление отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Данная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы.
Первая главе работы посвящена постановке задачи на разработку ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Вторая глава работы посвящена проектированию ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
В третьей главе рассматриваются реализация и тестирование ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
В заключении описываются результаты выполнения выпускной квалификационной работы.
Бакалаврская работа состоит из 42 страниц текста, 17 рисунков, 8 таблиц и 31 источника.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

Бакалаврская работа посвящена актуальной проблеме разработки ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Выполненные в рамках бакалаврской работы задачи представлены следующими основными результатами:
- произведена постановка задачи на разработку и сформулированы требования к ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ. Как показал анализ, наиболее популярным методом ранжирования студентов является метод, основанный на применении среднего балла студента. Главное преимущество метода AHP заключается в простоте его реализации с помощью алгоритмов машинного обучения. Как показал анализ, все рассмотренные аналоги не удовлетворяют сформулированным требованиям. Поэтому необходимо разработать новое ПО для управления отчетом по успеваемости студентов, отвечающую требованиям ТГУ;
- спроектировано ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ. Как показал анализ, методология RUP представляет собой конкретную реализацию унифицированного процесса проектирования. Диаграмма вариантов использования UML обобщает взаимодействие между системой и ее пользователями. Диаграмма деятельности описывает динамические аспекты системы и считается одной из наиболее важных особенностей UML. Главным преимуществом алгоритма k-means является высокая производительность и простота реализации;
- выполнены реализация и тестирование ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ. По результатам сравнения и с учетом предпочтений разработчика для разработки ПО выбрана среда разработки Jupyter Notebook. Для поддержки машинного обучения использована библиотека Scikit-learn. Для тестирования разработанного ПО использован метод функционального тестирования. Для построения отчета по успеваемости студентов использована библиотека Sweetviz. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая генерирует красивые визуализации высокой плотности для запуска EDA (исследовательский анализ данных) с помощью всего двух строк кода. Результатом является полностью автономное HTML- приложение.
Проведенное функциональное тестирование подтвердило
работоспособность разработанного ПО для управления отчетом по успеваемости студентов ТГУ.
Результаты бакалаврской работы могут представлять интерес для разработчиков программного обеспечения на языке Python, использующих среду разработки Jupyter Notebook.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

1. Активное обучение ранжированию [Электронный ресурс]: Машинное
обучение. Ранжирование URL:
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/461927/ (дата обращения: 25.03.2024).
2. Алгоритм составления рейтинга студентов для назначения государственных академических стипендий в повышенном размере за учебную, научно-исследовательскую, общественную, культурно-творческую и спортивную деятельность [Электронный ресурс]: Описание алгоритма. URL: https://news.sfu-kras.ru/files/algoritm_s_ispravleniyami.pdf (дата обращения: 25.03.2024).
3. Белик А. Г., Цыганенко В. Н. Проектирование и архитектура программных систем : учеб. пособие. Омск : Изд-во ОмГТУ, 2016. 96 с.
4. Большие данные: доказательное развитие образования [Электронный ресурс]: Цифровая трансформация школы. URL: https://rffi.1sept.ru/article/337 (дата обращения: 25.03.2024).
5. Виноградова М. В., Белоусова В.И. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения : учебное пособие. М: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 82 c. URL: https://www.iprbookshop.ru/134990.html (дата обращения: 10.04.2024).
6. Горбаченко В. И., Савенков К.Е., Малахов М.А. Машинное обучение : учебное пособие. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2023. 217 c. URL: https://www.iprbookshop.ru/125886.html (дата обращения: 02.04.2024.
7. Грекул В.И., Денищенко Г. Н., Коровкина Н.Л. Проектирование информационных систем : учебное пособие. М. : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. URL: https://www.iprbookshop.ru/97577.html (дата обращения: 25.03.2024).
8. Демидова Л. А. Кластерный анализ. Python : учебное пособие. М. :
РТУ МИРЭА, 2022. 103 с. URL: https://e.lanbook.com/book/240092 (дата
обращения: 19.02.2024).
9. Кластеризация: алгоритмы k-means и c-means [Электронный ресурс https://habr.com/ru/articles/67078/ (дата обращения: 19.02.2024).
10. Коцюба И.Ю., Чунаев А.В., Шиков А.Н. Методы оценки и измерения характеристик информационных систем. Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО, 2015. 264 с.
11. Леоненков А. В. Объектно-ориентированный анализ и
проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose : учебное пособие. М. : ИНТУИТ, Ай Пи Ар Медиа, 2020. 317 c. URL:
https://www.iprbookshop.ru/97554.html (дата обращения: 15.02.2024).
Методы кластеризации. URL: https://ai-
news.ru/2018/07/klasterizaciya_algoritmy_k_means_i_c_means.html (дата
обращения: 20.03.2024).
12. Модуль «Формирование отчетов об учебных результатах групп и
студентов» [Электронный ресурс]: Описание модуля. URL:
https://elearning.academia-moscow.ru/seo/help/module_5_3_7.php (дата
обращения: 25.03.2024).
13. Накарякова Н.Н., Русаков С.В., Русакова О.Л. Прогнозирование группы риска (по успеваемости) среди студентов первого курса с помощью дерева решений // Прикладная математика и вопросы управления. 2020. № 4. С. 121-136.
14. Нефункциональные требования к программному обеспечению
[Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/articles/231961/ (дата
обращения: 15.03.2024).
15. Носова Л. С. Case-технологии и язык UML : учебно-методическое
пособие. Челябинск, Саратов : Южно-Уральский институт управления и экономики, Ай Пи Эр Медиа, 2019. 67 c. URL:
https://www.iprbookshop.ru/81479.html (дата обращения: 11.04.2024)..31

🖼 Скриншоты

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ