Интеллектуальный анализ текущей успеваемости обучающихся

Актуальность. Высшее образование является важным этапом в жизни каждого человека, но при поступлении в университет не все абитуриенты могут полностью адаптироваться к меняющимся условиям жизни: с первых дней они погружаются в студенческую действительность, в которой им приходится много работать над домашними заданиями, количество которых постоянно увеличивается. Большинство первокурсников не успевает привыкнуть к новой для них системе, нерационально распределяют свое время, что приводит к накоплению долгов по предметам и последующему отчислению. С этой проблемой могут столкнуться студенты любого курса. Например, второкурсники подвержены риску быть отчисленными, поскольку во время второго года обучения они начинают относиться к учебе менее серьезно, что приводит к поздно сданным домашним заданиям, увеличению количества пропусков лекций, неудовлетворительным результатам на экзаменах и как итог – отчислению из университета. Таким образом, сформированная цель данного курсового проекта формулируется так: необходимо разработать приложение интеллектуального анализа текущей успеваемости для учебного заведения, которая была бы способна проанализировать текущую успеваемость студентов и получить прогноз результатов сдачи экзаменов и зачетов в предстоящую сессию. Объектом исследования в рамках курсового проекта является – система интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся.

---

Реферат по БЖД на заказ не будет содержать "воды". Рефераты, которые пишут наши авторы, получают высокие оценки! Обращайтесь в Work5!

---

. Предметом исследования является процесс анализа текущей успеваемости обучающихся. Для достижения сформулированной выше цели необходимо было решить следующие задачи: 1. Проведен анализ предметной области анализа успеваемости обучающихся. 2. Спроектирована бизнес-модель для системы интеллектуального анализа текущей успеваемости учащихся. 3. Осуществлено моделирование и проектирование приложения интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся. 4. Разработана система интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся. Информационной базой для написания курсового проекта послужили нормативно-правовые акты, регулирующие сферу образования. Теоретической базой работы явились научные публикации, учебные пособия и электронные ресурсы: • зарубежные статьи по вопросам организации интеллектуального анализа успеваемости обучающихся [6, 7, 8]; • по вопросам психологического прогноза успеваемости С.В. Русаков, О.Л. Русакова, К.А. Посохина[3]; • по вопросам работы с БД Microsoft SQL Server А. Бондарь [1]; • по вопросам проектирования информационных систем А.В. Остроух, А.В. Помазанов [2]. Теоретическая значимость работы над курсовым проектом состоит в систематизации и закреплении полученных в период обучения знаний по основной образовательной программе, получение и развитие навыков программирования, дополнение терминологического словаря по изученной теме. Практическая значимость полученных результатов курсового проекта заключается в возможности интеграции разработанного модуля в единую информационную систему ОмГТУ. В рамках работы над курсовым проектом были применены в качестве методологической основы следующие методы: анализ, синтез, табличное и графическое представление информации, методы моделирования, приемы динамического и статистического анализа.

Таким образом, поставленная для написания работы цель выполнена, а именно разработано приложение интеллектуального анализа текущей успеваемости для учебного заведения, которая была бы способна проанализировать текущую успеваемость студентов и получить прогноз результатов сдачи экзаменов и зачетов в предстоящую сессию. Для достижения цели были решены такие задачи как: 1. Проведен анализ предметной области анализа успеваемости обучающихся. 2. Спроектирована бизнес-модель для системы интеллектуального анализа текущей успеваемости учащихся. 3. Осуществлено моделирование и проектирование приложения интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся. 4. Разработана система интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся. В ходе курсового проектирования были изучены различные методы интеллектуального анализа текущей успеваемости обучающихся. В качестве дальнейшего развития системы можно реализовать многокритериальный анализ в ходе машинного обучения, для получения более точных прогнозов.

1. Бондарь А., Microsoft SQL Server. – БХВ-Петербург, 2015, – 592с 2. Остроух А.В. Теория проектирования распределенных информационных систем: Монография / Остроух А.В., Помазанов А.В.. – СПб.: Издательство «Лань», 2019. – 96 с. 3. Русаков С.В., Русакова О.Л., Посохина К.А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2018. – 815-822 c. 4. Шилтд Г. C# 4.0: полное руководство.: Пер. с англ. – М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2019. – 1056 с. 5. Работа с базой данных SQL Server на C# [Электронный ресурс] / betacode.net. Режим доступа: https://betacode.net/10515/work-with-sql-server-database-in-csharp (дата обращения 22.04.2022). 6. Ammar Almasri, Erbug Celebi, Rami S. Alkhawaldeh EMT: Ensemble MetaBased Tree Model for Predicting Student Performance. – 2019. – 11 p. 7. CASE STUDY I: Predictive analytics at Nottingham Trent University // Learning Analytics in Higher Education. – 2015. 8. Lubna Mahmoud Abu Zohair Prediction of Student’s performance by modelling small dataset size // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2019. – 16 p.