Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Выпускная квалификационная работа “Разработка информационной системы сбора и анализа цифрового следа студентов”

Выпускная квалификационная работа “Разработка информационной системы сбора и анализа цифрового следа студентов”

Автор (ы)

Москалев Дмитрий Игоревич

Аффилиация

Новосибирский государственный технический университет, студент

Научный руководитель

Тракимус Юрий Викторович, к.т.н., доцент

Аннотация

В настоящее время актуальность анализа данных успеваемости студентов с целью возможности редактирования учебного процесса обуславливается тем, что большинство учебных организаций получают данные только к концу семестра, когда они уже не всегда актуальны. В данном проекте реализован способ получения данных в течение недели после прошедшего занятия.

Актуальность данной тематики обуславливается отсутствием современных бесплатных систем и программ, которые считывают в форматированном виде рукописный или печатный текст с помощью фотокамеры мобильного телефона в виде электронных таблиц. Постепенно, объем данных для анализа данных стал настолько большим, что его невозможно было обработать вручную и появилась необходимость в автоматизации процесса мониторинга успеваемости обучающихся, поэтому сейчас активно развиваются сферы по анализу данных (Data Analysis) и машинного обучения (Machine Learning), позволяющие обрабатывать большие данные (Big Data) эффективно и точно. Актуальность и новизну теме добавляет и тот факт, что после решения задачи не требуется хранить первоначальные файлы или какие-либо промежуточные данные как в бумажном, так и в цифровом виде. В качестве сферы анализа данных выбрана учебная отрасль, так как она является одной из самых важных и крупных, а полученное решение позволяет использовать приложение для любого письменного языка лишь с незначительными изменения, которые зависят от формата входных данных. Поддерживаются как печатный, так и отсканированный вариант студенческого журнала. Данные заполнения студенческого журнала вымышленные и любое совпадение случайно.

Своевременное определение возможного снижения числа студентов позволяют скорректировать учебный план или провести собрание, чтобы определить причины непосещения конкретных предметов студентами, принять меры для сохранения количества обучающихся в текущем семестре и персонализировать расписание или преподавательский состав для данной студенческой группы различными доступными способами в дальнейшем, чтобы улучшить заинтересованность и показатели вовлеченности в учебный процесс.

Объектом исследования является студенческий журнал, состоящий из таблиц и рукописного текста, с данными о посещаемости и успеваемости студентов по предметам из расписания университета. Используемые в работе средства анализа данных и машинного обучения позволяют преобразовать и визуализировать исходные данные, при этом существенно сэкономив ресурсы, а сделанные мобильные приложения готовы для дальнейшего использования в учебном процессе. Каждый год появляются новые статьи и методы для улучшения точности в разных отраслях анализа данных и оптического распознавания текста (OCR), что показывает интерес к задаче.

Цель работы – разработка информационной системы для своевременного определения факторов влияющих на посещения предметов студентами, используя ETL процессы в рамках мобильного приложения и визуализацией данных в режиме реального времени.

В процессе работы были изучены эффективные методы анализа данных, выполнена обработка рукописного текста, сгенерирована собственная OCR модель для распознавания рукописных символов, сделаны два мобильных приложения, веб-сервис и визуальная аналитическая панель (дашборд) для визуализации данных.

В рамках выпускной квалификационной работы было необходимо разработать информационную систему сбора и анализа цифрового следа студентов. Для этого требовалось решить задачи чтобы:

  1. Определить основные технологии для решения задачи.
  2. Найти общедоступные наборы данных рукописных символов.
  3. Произвести подготовку данных для дальнейшего обучения модели.
  4. Создать программную реализацию классификации символов.
  5. Построить ETL систему извлечения, перемещения и загрузки данных.
  6. Создать мобильные приложения с графическим интерфейсом.
  7. Сделать визуальные представления полученных результатов.

Результатом работы является реализация мобильных приложений и визуального представления выходных данных используя веб-сервис и дашборд с возможностью фильтрации результатов.

Содержание работы

Автор предпочел не показывать работу на сайте

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

IV Летний международный научный марафон “Территория инновационных идей, технологий и творческих решений”, 2022

Отрасль наук

Форма представления работы

Дата публикации работы: 05.07.2022

Смотреть похожие работы

Выпускная квалификационная работа “Разработка и исследование компьютерных моделей физических нелинейных явлений в музыкальной акустике”

Власов Аркадий Владиславович
Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения
Актуальность: акустика как наука изучает проблемы, связанные с возникновением, передачей и восприятием звуков. Одним из направлений акустики является музыкальная акустика, которая занимается созданием музыкальных звуков, их передачей и восприятием. Цель...

Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Неустроев Николай Арианович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова
Актуальность: Большой объем текста, подлежащего стенографированию, определяет задачу частичной автоматизации набора текста. Частичная автоматизация набора текста может применяться в целях стенографирования любых мероприятий, связанных с законодательной деятельностью Государственной Думы. Цель:...