Автоматизированная система мониторинга успеваемости студентов университета с применением технологии OLAP Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

2. Кувакина Е.В. Функциональные особенности компьютерной поддержки начального обучения русскому языку / Е.В. Кувакина // Теория и методика обучения и воспитания. - 2008. - № 4 (57). - С. 26-30.

3. Печенева Т.А. Коммуникативная стратегия обучения русскому языку / Т.А. Печенева // Педагогика. - 2003. - № 4. - С. 26-31.

4. Самылкина Н.Н. Информатика и ИКТ в начальной школе / Н.Н. Са-мылкина // Педагогическая информатика. - 2006. - № 2. - С. 21-26.

АВ ТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ УНИВЕРСИТЕТА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ OLAP

© Копелиович Д.И.*

Брянский государственный технический университет, г. Брянск

Рассмотрены основные данные для проведения мониторинга успеваемости. Проведен анализ информационных потоков. Представлена модель хранилища данных. Приведены примеры использования.

Самыми значительными информационными потоками в учебной деятельности вуза являются потоки информации о студентах, об учебных дисциплинах, о преподавателях, а также об итоговых результатах обучения. Именно в месте взаимодействия и пересечения этих потоков происходит рождение большого объема новой информации. Основой является информация об успеваемости студента. Процессы, которые порождает эту информацию, имеют названия «Сессия» и «Аттестация». Службой, где фиксируется эта информация, является деканат. Учет успеваемости в вузах, как правило, производится на уровне групп, поэтому используются документы по учету групповой успеваемости.

Промежуточная аттестация проводится в БГТУ для студентов первого и второго курсов два раза в семестр. Результаты текущего контроля по каждой дисциплине преподаватели доводят до сведения деканата и студентов. Сроки предоставления результатов текущего контроля (дважды в семестр на 8 и 13 неделях) устанавливает учебно-методическое управление [1].

Мониторинг успеваемости студентов занимает особое место в управленческой деятельности деканата. Во-первых, результаты успеваемости являются одним из параметров диагностики и оценки учебных возможностей студентов в определении качества образования.

Во-вторых, результаты успеваемости являются одним из показателей учебно-познавательной деятельности студента.

* Доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», кандидат технических наук, доцент.

В-третьих, успеваемость учащихся один из показателей отчетной документации. Сбор, обработка и анализ информации по итогам аттестации (сессии) - кропотливая трудоемкая работа деканата, которая занимает много времени при ручной обработке.

В настоящее время на кафедре «Информатика и Программное Обеспечение» Брянского государственного технического университета ведется работа по созданию автоматизированной системы мониторинга успеваемости студентов с применением OLAP.

Программный продукт позволяет упростить процесс систематической обработки информации об итогах промежуточных результатов обучения для определения тенденций их изменения.

Системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP (On-Line Analysis Processing) системы, позволяют выполнять быстрый и эффективный анализ над большими объемами данных. Данные хранятся в многомерном виде, что наиболее близко отражает естественное состояние реальных данных. Кроме того, OLAP предоставляет пользователям возможность быстрее и проще получать сводные данные. С его помощью они могут при необходимости углубляться в содержимое этих данных для получения более детализированной информации, или наоборот обобщать данные, проводить срезы многомерной базы данных по различным измерениям. OLAP-структура, созданная из рабочих данных, называется «хранилище данных» [3].

Для проведения анализа функций, выполняемых сотрудниками деканата, была построена функциональную модель.

На рис. 1 представлена контекстная диаграмма функциональной модели процесса мониторинга успеваемости студентов университета, на которой определены все данные и объекты, используемые для её функционирования. Входящая информация, подвергаемая обработке, представлена в виде следующих нормативных документов:

- Аттестационные ведомости.

- Экзаменационные ведомости.

- Направления на переэкзаменовку.

- Результат обработки информации предоставляется в виде отчетов и сводных таблиц, в которых отображена информация об итогах обучения студентов.

Основные требования к ПО:

- Возможность хранения исторических данных.

- Возможность интерактивного составления сводных таблиц, в удобном для пользователей виде.

- Возможность составления диаграмм и отчетов на основании исходных данных сводных таблиц.

- Предоставление возможности фильтрации визуализированных данных сводных таблиц по критериям.

Рис. 1. Контекстная диаграмма функциональной модели

Для реализации подсистемы хранения данных используется хранилище данных - MS Analysis Services. В качестве оперативной БД была использована база Dekanat отдела АСУ университета. Данные, копируемые из исходной базы данных в хранилище, подвергаются обработке: они очищаются и обогащаются за счет добавления новых атрибутов.

В подсистеме анализа и визуализации данных применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP, использующая концепцию многомерного представления данных.

Система работает по технологии клиент-сервер. Серверная часть представляет собой подсистему хранения информации. Клиентская часть позволяет производить анализ информации на основе методики: OLAP-анализа.

При изучении рассматриваемой предметной области собранная информация была проанализирована, систематизирована и формализована в абстрактной форме. В результате выполнения данного этапа было выделено множество сущностей данной области, их атрибутов и связей между ними. Для реализации вышеприведенных требований к функциональному назначению системы, было решено выделить следующие основные сущности:

- таблица фактов;

- предмет;

- преподаватель;

- оценка;

- дата;

- студенты.

Хранилище данных включает в себя условно постоянную информацию - данные о студентах, преподавателях и т.п. Информация об оценках загружается в хранилище с определенной периодичностью. Логическая модель хранилища данных представлена на рис. 2.

Студенты

РК № Зачетной книжки

Фамилия Имя

Таблица Фактов

№ зачетной книжки № гредметэ № преподавателя V оценки № даты № группы

Дата

РК № даты

Дата

Предмет

РК № предмета

наименование предмета

Преподаватель

РК

Фамилия И,О, преподавателя

Оценка

РК № оценки

Название

Рис. 2. Логическая модель хранилища данных

Разработанное хранилище данных является размерностным.

Размерностные хранилища используют схему «звезда» или «снежинка». При этом в центре звезды находятся данные (таблица фактов) а размерности образуют лучи звезды. Различные таблицы фактов совместно используют таблицы размерностей, что значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных таблиц фактов. Основным достоинством размерностных хранилищ является простота и понятность для разработчиков и пользователей, также, благодаря более эффективному хранению данных и формализованным размерностям, облегчается и ускоряется доступ к данным, особенно при сложных анализах. Основным недостатком является более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, а также управление и изменение размерностей данных [2].

В процессе работы с программой пользователь имеет возможность получать различные формы отчетов, графиков и диаграмм. Имеется возможность выгрузки информации в электронную таблицу, для дальнейшей работы.

На рис. 3 приведен пример определения количества различных оценок у студентов по результатам сессии. Кроме того, очень полезными являются отчеты, предоставляющие информацию о студентах, имеющих три и более отрицательные оценки за аттестацию, о предметах по которым более половины группы имеют отрицательные оценки и т.д.

Для создания сводной таблицы пользователь может самостоятельно задать состав строк, столбцов и отображаемых данных, просто перетащив нужные поля в сводную таблицу с помощью мыши. Пользователь может добавить или удалить измерения и ресурсы, поменять их взаимное расположение.

Таким образом, внедрение автоматизированной системы позволяет существенно снизить время на сбор и обработку данных об успеваемости, подготовку необходимых отчетов и сводит к минимуму вероятность появления ошибок.

Рис. 3. Определение количества различных оценок по результатам сессии

Список литературы:

1. Нормативное обеспечение деятельности университета: сб. нормативных документов: в 2 ч. Ч. 2 / Сост. А.В. Лагерев, О.А. Горленко. - Брянск: БГТУ 2007. - 203 с.

2. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация / Э. Спирли. - СПб.: Вильямс, 2008. - 400 с.

3. Федоров А. Введение в OLAP-технологии Microsoft / А. Федоров, Н. Елманова. - М.: Диалог-МИФИ, 2002. - 268 с.

НАЧАЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА ОБУЧАЮЩИХСЯ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

© Кошелева С.Б.*

Волжский государственный инженерно-педагогический университет, г. Нижний Новгород

В данной работе представлен анализ начальной подготовки обучающихся в области информационной безопасности. Это позволяет спроектировать информационную безопасность в системе «Школа-ВУЗ».

Система подготовки в области информационной безопасности и защиты информации должна быть детерминирована по всем уровням образова-

* Аспирант кафедры Педагогики профессионального образования.