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.