Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА ПОДДЕРЖИВАЮЩЕЙ ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ЗАДАЧ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В КОНТЕКСТЕ ИНДИВИДУАЛИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ

Работа №48078

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы82
Год сдачи2018
Стоимость4220 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
334
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ 8
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 10
1.1. Концепция Smart-университета 10
1.2. Сравнение процесса составления расписания в традиционном и
Smart-университете 11
1.3. Существующие решения задачи индивидуализации
образования 16
2. ОСНОВНЫЕ СУЩНОСТИ ПЛАТФОРМЫ 19
2.1. Общее описание платформы 19
2.2. Основные сущности 19
2.3. Формирование групп 23
3. РЕАЛИЗАЦИЯ ПЛАТФОРМЫ 27
3.1. Архитектура приложения 27
3.2. Используемые технологии 28
3.3. Схема базы данных 28
3.4. Протокол работы платформы 30
3.4.1. Источники данных 34
3.4.2. Ограничения. Пожелания 35
3.4.2.1. Обязательные ограничения 38
3.4.2.2. Статусы пожеланий 39
3.4.2.3. Типы пожеланий 39
3.4.3. Модель хранения пожеланий 43
3.4.4. Автоматическая генерация пожеланий 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 52
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 53
Приложения


Быстрый рост объема информации в современном мире создает проблему обработки и использования этой информации. В современной системе образования процесс составления расписания студентов стандартизован и определяется только университетом и специальностью, выбранной абитуриентом. При этом не учитываются индивидуальные особенности студента, компетенции, уже сформированные у него на момент поступления, его пожелания. Поэтому в процессе обучения перед студентом возникает необходимость выбора главной и реально важной информации, распределения своих сил и времени между тем, что важно для формирования персональной конкурентоспособности. Проблема заключается в том, что студентам приходится делать это интуитивно [1]. Также слабо развиты связи между студентом и преподавателем, преподавателем или предметом и аудиторией или временем. То есть входные компетенции, умения студента никак не влияют на его образовательную траекторию, не учитывается совместимость преподавателей и студентов.
Получается, что требуется гибкая система образования, использующая новые подходы при составлении траектории развития студентов. Возникает необходимость в разработке концепции образования, в рамках которой учитываются личные особенности, индивидуальные склонности и пожелания как студентов, так и преподавателей, их совместимость.
Согласно федеральной целевой программе развития образования одним из возможных решений проблемы является «индивидуализация образовательных траекторий с учетом личностных свойств, интересов и потребностей обучающегося» [2]. В связи с этим в наши дни все большее развитие получает концепция Smart-образования, которая предполагает адаптивную реализацию образовательного процесса, основанную на использовании стремительно развивающихся информационных технологий (smart-технологий) и осуществляющую индивидуализацию обучения, индивидуализацию образовательной траектории [3].
В ходе размышлений по поводу того, как можно усовершенствовать процесс составления расписания и учебного плана таким образом, чтобы он максимально соответствовал как установленным нормам образования, так и интересам, пожеланиям и возможностям студентов и преподавателей, была разработана концепция проекта Smart-университет. В основе разрабатываемого в рамках работы проекта лежит один из принципов Smart-образования, который заключается в индивидуализации компетентностной технологии обучения, что предполагает моделирование студентом своего компетентностного профиля и обеспечение образовательных услуг в соответствии с потребностями и возможностями студента [4]. Концепция Smart-университета, включая аспекты аудиторного фонда, электронного обучения, коллаборации университетов для объединения ресурсов и др., сформированная в результате международных исследований, была подробно описана в книге Владимира Ускова “Smart-университеты. Концепции, системы и технологии” [5].
Модель функционирования любого высшего учебного заведения можно упрощенно изобразить в виде схемы (рис. 1). Отличие Smart-университета от обычного университета заключается в том, что Smart-университет учитывает, что при поступлении в университет абитуриент уже обладает теми или иными компетенциями, знаниями, и предлагает наиболее подходящую ему траекторию развития. 
Таким образом, разрабатываемый проект Smart-университет ставит перед собой целью создание платформы для обеспечения учебного процесса в контексте индивидуализации образования. Индивидуализированный план, то есть образовательная траектория студента, составленный на основании анализа цифровых портретов абитуриента и преподавателя с использованием всех доступных ресурсов университета, позволит построить учебный процесс наиболее эффективно, максимально раскрыть таланты и потенциал студента, а также усовершенствовать имеющиеся и развить новые компетенции.
Целью настоящей работы является разработка прототипа поддерживающей платформы для задач проектирования образовательного процесса в контексте индивидуализации образования. Предполагается, что платформа предоставит пользователям возможность влиять на процесс составления расписания занятий за счет сбора пожеланий.
Научная новизна работы состоит в том, что будет предложен расширенный каталог пользовательских пожеланий, учитываемых при генерации расписания. Это позволит повысить степень индивидуализации учебного процесса. Также будет разработана модель определения соответствия между объектами пожелания для их автоматической генерации.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что будет предложен протокол работы системы по сбору предпочтений пользователей, предложен способ обработки цифровых портретов пользователей для интеллектуальной автоматической генерации пожеланий, что повысит качество получаемого расписания и приблизит реализацию идеи автоматизации. Результаты проектирования системы представляют нетрадиционный путь развития процесса индивидуализации образования, учитывающий данные о пользователях, их совместимость и личные предпочтения при организации учебного процесса на протяжении всего периода обучения с учетом как занятий учебного плана, так и факультативных занятий и курсов по выбору.
Таким образом, для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• определить основные сущности системы, взаимосвязи между ними;
• каталогизировать пожелания;
• разработать протокол работы системы и методы автоматической генерации пожеланий;
• разработать прототип платформы для сбора и генерации пожеланий и требований, для управления пожеланиями.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе выполнения данной работы были проанализированы пожелания участников образовательного процесса к расписанию и определены типы пожеланий и ограничений.
На основе данной типологии пожеланий была сформирована модель сущностей с соответствующими взаимосвязями и спроектирована реляционная база данных для хранения цифровых портретов и пожеланий.
Также был разработан протокол работы платформы, определяющий поведение системы и поведение пользователей системы с описанием доступного функционала. На основании предложенной типологии пожеланий были разработаны методы их автоматической генерации.
На основании протокола работы системы и модели сущностей был разработан прототип инструмента для сбора пожеланий с участников Smart-университета с возможностью автоматической генерации пожеланий.
Таким образом, все поставленные задачи были выполнены. Дальнейшее развитие работы можно видеть в интеграции платформы с системой генерации расписания и расширении каталога учитываемых пожеланий. Для приведения существующей модели университета к модели Smart-университета можно индивидуализировать следующие процессы:
• подбор преподавателей студента / группе студентов;
• подбор курсов по выбору студентам;
• обработка заявок студентов в группы, разбиение студентов на группы с учетом их цифровых портретов.



1. Алешина, И. Массовое высшее образование: новая потребительская ценность, маркетинг, стратегия / И. Алешина // Капитал страны. Федеральное интернет-издание. - 2014. - Режим доступа: http://kapital-rus.ru/articles/article/massovoe yysshee obrazovanie novaya potrebitelskaya cennost marketing strat/, свободный.
2. Концепция Федеральной целевой программы развития
образования на 2016-2020 годы [Электронный ресурс] / Распоряжение Правительства Российской Федерации от 29.12.2014 № 2765-р. Режим доступа: http://government.ru/media/files/mlorxfXbbCk.pdf(дата
обращения: 12.06.2018).
3. Днепровская, Н.В. Понятийные основы концепции смарт-образования / Н.В. Днепровская, Е.А. Янковская, И.В. Шевцова // Открытое образование. - 2015. - № 6. - C. 43-51.
4. Васецкая, Н.О. Смарт-обучение в системе повышения профессиональной подготовки // Н.О. Васецкая, В.В. Глухов / Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2017.
- Т. 10, № 5. - С. 92-103.
5. Smart Universities. Concepts, systems and Technologies / V.L. Uskov,
J.P. Bakker, R.J. Howlet, L.C. Jain (Eds.). // Springer Inter. Publishing. - 2018.
- p. 435.
6. Суртаева, Н.Н. Нетрадиционные педагогические технологии: Парацентрическая технология / Н.Н. Суртаева // Учебное научное пособие. - М. - Омск. - 1974. - 22 с.
7. Вдовина, С.А. Сущность и направления реализации индивидуальной образовательной траектории / С.А. Вдовина, И.М. Кунгурова // Интернет-журнал Науковедение. - 2013. - №6. - С. 175.
8. Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. № 273-ФЗ [Электронный ресурс] / Реализация Федерального закона «Об образовании в Российской Федерации». - Режим доступа: http://273-фз.рф/zakonodatelstvo/federalnyy-zakon-ot-29-dekabrya-2012-g-no -273-fz-ob-obrazovanii-v-rf,свободный.
9. Демидов, Л.С. Управление персоналом. Шпаргалка / Л.С. Демидов // Учебное пособие. - РГ-Пресс. - 2015. - 60 с.
10. Бабкина Т.С. Задача составления расписаний: решение на основе многоагентного подхода / Т.С. Бабкина // Бизнес-информатика. - 2008. - С. 23-28.
11. Abbaszadeh, M. Solving University Scheduling Problem With a Memetic Algorithm. / M. Abbaszadeh, S. Saeedvand, H.A. Mayani // IAES International Journal of Artificial Intelligence. - 2012. - V. 1, №2. - P. 79-90.
12. Abbaszadeh, M. A Fast Genetic Algorithm for Solving University Scheduling Problem. / M. Abbaszadeh, S. Saeedvand // IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI). - 2014.- V.3. - P. 7-15.
13. Деканова, М.В. Конкретизация постановочных принципов проблемы многокритериевой оптимизации расписания занятий в университете / М.В. Деканова // Вестник полоцкого государственного университета / Фундаментальные науки. Информационные технологии / Серия С - 2014. - С. 56 -66.
14. BenHassine, A. Scheduling meetings with distributed local consistency reinforcement. / A. BenHassine, T. Ito, T.B. Ho // In: the Lecture Notes in Artificial Intelligence of the 17th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems. - IEA/AIE. -2004. - P. 708-717.
15. BenHassine, A. Agent Based Approach to Dynamic Meeting Scheduling Problems / A. BenHassine, X. Defago, T.B. Ho // Proceedings of Int. Conf.AAMAS 04. - 2004. V.3. - P. 1132-1139.
16. BenHassine, A. An agent-based approach to solve dynamic meeting scheduling problems with preferences // A. BenHassine, T.B. Ho // Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2007. - V.20, I.6. - P. 857-873.
17. Крысина, И. В. Использование многоагентных алгоритмов для решения задач составления расписаний / И.В. Крысина // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2008. - №46. - С. 118-126.
18. “Официальный сайт программного продукта БИТ.ВУЗ.РАСПИСАНИЕ” [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.pulsar.ru/progs/1904/, свободный.
19. Хасухаджиев, А.С. Обобщенный алгоритм составления расписания в вузе с учетом новых требований федеральных государственных образовательных стандартов / А.С. Хасухаджиев, И.В. Сибикина // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2016. - №3. - С. 78-86.
20. Burke, E.K. Penalising Patterns in Timetables: Novel Integer Programming Formulations // E.K. Burke, J. Marecek, A.J. Parkes, H. Rudova // Operations Research Proceedings. Springer, Berlin, Heidelberg. - 2007. - P. 409-414. DOI: 10.1007/978-3-540-77903-2_63.
21. Микерова, Г.Ж. Алгоритм построения индивидуальной образовательной траектории обучения / Г.Ж. Микерова, А.С. Жук // Современные наукоемкие технологии. - 2016. - № 11-1. - С. 138-142.
22. “Официальный сайт языка Java 8” [Электронный ресурс] / Java 8 - Режим доступа: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/, свободный.
23. Apache FreeMarker Manual [Электронный ресурс] / FreeMarker - Режим доступа: https://freemarker.apache.org/docs/versions 2 3 23.html, свободный.
24. PostgreSQL: Documentation [Электронный ресурс] / PostgreSQL - Режим доступа: https://www.postgresql.org/docs/9.6, свободный.
25. Apache Tomcat 8: Documentation [Электронный ресурс] / Apache Tomcat - Режим доступа: https://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/, свободный.
26. Introducing JSON [Электронный ресурс] / JSON - Режим доступа: https://www.json.org, свободный.
27. Rudova, H. University course timetabling with soft constraints / H. Rudova, K. Murray // In Practice and Theory of Automated Timetabling, PATAT 2002, Berlin, Springer. - 2003. - P.310-328.
28. Аль-Габри, В. М. Н. Автоматизация построения расписания экзаменов студентов вузов: математическая модель и методы/ В.М.Н. Аль-Габри, М.Ю. Горлова // Приволжский научный вестник. - 2016. - Т.55, №3. - С.32-39.
29. Кабальнов Ю.С. Композиционный генетический алгоритм составления расписания учебных занятий / Ю.С. Кабальнов, Л.И. Шехтман, Г.Ф. Низамова, Н.А. Земченкова // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. - 2006. - Т. 7, No 2. - С. 99-107.
30. Hahn-Goldberg, S. Defining, Modeling, and Solving a Real University
Course Timetabling [Электронный ресурс] / S. Hahn-Goldberg // University of Torronto. - 2007. - 135p. - Режим доступа:
http://tidel.mie.utoronto.ca/pubs/Theses/hahn-goldberg.masc.pdf. (дата
обращения: 13.06.2018).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ