CC BY
17
УДК 004.7
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-12-480-487
РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА НАПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ПОСТУПАЮЩИХ В МАГИСТРАТУРУ
А.В. Козловский, Я.Э. Мельник, В.И. Волощук, А.С. Хлусова
В работе описаны этапы разработки системы для решения проблем, связанных с поступлением в магистратуру. В частности, проведен анализ аналогичных решений, сформулированы принципы построения системы и организации пользовательского интерфейса, определён набор инструментов разработки «MERN». Также создан алгоритм тестирования, отвечающий за «экспертность» системы, распределены соответствующие предметные сущности, реализующие само тестирование. Представленная система позволяет формировать рекомендации поступающим студентам по направлениям магистратуры в соответствии с их личными предпочтениями. При этом особенностью системы является возможностьпроведения настройки процедуры тестирования, что обеспечивает формирование более точных рекомендаций.
Ключевые слова: экспертная система, веб-разработка, магистратура, кафедры, направления, рекомендация, тестирование, алгоритм.
2021 год президент объявил годом науки и технологий, а это значит, что особое внимание будет уделяется сфере образования. Именно поэтому сейчас как никогда актуальны вопросы, связанные с улучшением как качества самого образования, так и удобства поступления в ВУЗы. Более того, стоит отметить, что одним из аспектов, влияющих на дальнейшую судьбу человека, является этап становления и обучения. Именно поэтому важно сразу правильно определиться с выбором направления обучения. Данной проблеме в настоящее время уделяется большое внимание [1-4]. Поступление на бакалавриат или специалитет не требует слишком глубокого анализа различных вариантов, так как не сильно сужает вектор потенциальных сфер деятельности человека. И последствия такого решения не являются фатальными, так как программы бакалавриата и специалитета по одной направленности имеют достаточно схожие предметы и формируют личность как специалиста или инженера. Следующая ступень - магистратура - позволяет погрузиться в научную деятельность. И уже этот этап играет определяющую роль в том, в какой сфере, на каких должностях и где именно сможет работать человек. Даже если магистратура будет успешно окончена, в случае выбора не предпочтительного направления обучения, то с большой вероятностью производительность такого сотрудника не будет высокой. При этом и сам человек не будет доволен своей работой и не будет чувствовать себя счастливым.
Другой немаловажной деталью является то, что зачастую в институтах существуют схожие по подготовке и предметам направления обучения. Однако какие-то из них более востребованы. Это обуславливает то, что большое количество абитуриентов подают заявление на более популярную специальность, создавая огромный конкурс и лишая другие практически идентичные направления студентов. В итоге в ВУЗах существенно уменьшается контингент студентов.
Решить поставленную задачу с помощью личной беседы с каждым достаточно проблематично, так как потребуется достаточно много времени, которое здесь тоже играет немаловажную роль. Поэтому наиболее практичным решением является создание системы, которая сможет учитывать сферы интересов каждого абитуриента, предлагая несколько вариантов поступления. Система должна рекомендовать несколько (оптимальное количество - три) наиболее подходящих направлений обучения. Так, например, не пройдя на одно направление, у человека будут варианты, которые позволят ему остаться в желаемом ВУЗе. Шансы на поступление в магистратуру будут напрямую зависеть от выбора специальности, которая в большей мере отражает интересы и компетенции абитуриента.
Таким образом, и поступающие, и образовательные организации смогут улучшить свои результаты и показатели.
Выделение проблем. Одной из наиболее актуальных проблем является высокая разрозненность информации. Так, на одном интернет-ресурсе невозможно получить полноценную информацию, которой однозначно хватило бы для принятия хотя бы первичного решения. Это приводит к неоправданным временным затратам. Аналогичная ситуация с информацией и о
направлениях магистратуры: наиболее полную информацию можно получить только у приёмной комиссии. Однако, каждая кафедра старается привлечь к себе как можно больше абитуриентов, что в свою очередь, создает ряд проблем, которые имеют необратимые последствия.
Следует учитывать, что магистратура - важная ступень для каждого студента, который решил связать свою жизнь с научно-исследовательской деятельностью. Крайне важно, чтобы направления обучения и последующей научной деятельности совпадали.
Учитывая вышесказанное, можно выделить следующие проблемы:
1) студенты поступают в магистратуру, не зная в полной мере, чем занимаются на кафедре;
2) Наличие конкурса в магистратуру не гарантирует оптимального набора, даже с учетом весьма близких специальностей.
Первая проблема порождает незаинтересованность в процессе обучения и в дальнейшем может стать причиной отчисления студента по собственному желанию. Это невыгодно и ВУЗу, и обучающемуся, так как образовательная организация теряет репутацию из-за статистики отчисления, а студент теряет время на переобучение на другой специальности.
Вторая проблема означает неполное использование возможностей организации при подготовке специалистов.
Для решения указанных проблем необходима система на базе принципов, отражающих особенности поступления и обучения в магистратуре, которая позволяет проводить анализ как сферы интересов абитуриента, так и альтернативных специальностей.
Анализ аналогов.
На основе выделенных проблем был проведен поиск аналогичных решений, с целью формирования набора принципов для системы ориентированной на выдачу рекомендаций при выборе направления для поступления в магистратуру.
Анализ аналогов проводился по следующим критериям:
1) наглядность результата;
2) дружественность интерфейса; ) охватываемые предметы;
4) привязанность к учебному заведению;
5) полнота информации о направлениях обучения;
6) ориентированность на интересы пользователя;
7) гибкость оценивания.
В ходе исследования было найдено три аналогичных решения [5-7]. Отметим, что данные решения ориентированы на рекомендации при поступлении на программы бакалавриата и при трудоустройстве. Предлагаемая система также направлена на выдачу рекомендаций, что обуславливает целесообразность сравнения аналогов из указанных областей.
Поступи онлайн. Данная платформа удобна в использовании: существуют широкие возможности фильтрации результатов, результаты представляются наглядно (в виде списка), дизайн не вызывает зрительного напряжения, на сайте мало рекламы. Платформа охватывает все возможные предметы ЕГЭ и не привязана к определённому ВУЗу. Однако следует отметить, что результат весьма краток и на его основе может быть сложно достичь полного понимая, что будет изучаться на том или ином направлении. Данный сайт ориентируется только на результаты ЕГЭ, что не позволяет в полной мере учитывать личные предпочтения абитуриента.
Приёмная комиссия УГАТУ. Данная платформа предоставляет полную информация по направлениям обучения, что позволяет получить необходимые данные. Сайт затрагивает лишь 5 предметов, однако это оправдывается привязанностью к одному ВУЗу. Ориентируется только на результаты ЕГЭ и три фильтра «Образовательная организация», «Форма обучения» и «Уровень образования».
Платформа является тестом, который кандидаты на вакансии проходят перед собеседованием в данную компанию. Это позволяет сократить число собеседований и ускорить процесс трудоустройства. Данная платформа привязана к одной конкретной организации. Стоит отметить, что прохождение теста не бесплатно. Результат предоставляется в развёрнутой форме. Алгоритм оценивания опирается не только на профессиональные знания, но и личные интересы и желания пользователя. Это свидетельствует о гибкости оценивания.
Предлагаемое решение. По результатам анализа был сделан вывод, что предлагаемая система не имеет прямых аналогов. Поэтому целесообразно применить сочетание принципов, использованных в перечисленных выше системах и обеспечивающих достижение цели — правильного выбора программы для поступления в магистратуру, а именно: концепция,
481
обеспечивающая гибкость системы, наличие полной информации о программе обучения, лаконичный дизайн, возможность адаптации для применения в различных ВУЗах. Таким образом, данная система сможет предложить нестандартное решение в своей сфере.
Концепция, обеспечивающая гибкость системы должна позволять формировать наборы и последовательности тестовых вопросов и заданий для обеспечения максимальной точности выдаваемых результатов. Наличие полной информации позволит существенно сократить время принятия решения о выборе направления для поступления в магистратуру. Лаконичный дизайн даст возможность пользователю сосредоточиться на поставленной задаче, а способность адаптации позволит не ограничиваться применением в конкретном ВУЗе.
Построение системы. В связи с тем, что данная экспертная система нуждается в наиболее широком охвате целевой аудитории, целесообразно разработать веб-приложение, допускающее максимально возможную кроссплатформенность и в то же время простоту разработки.
Для реализации системы было принято решение использовать «Node.js» - программную среду выполнения на базе Chrome V8 JavaScript. Основными её преимуществами являются:
поддержка асинхронного кода;
оптимальная скорость работы веб-приложений;
кроссплатформенность, позволяющая значительно расширить возможности локальной разработки и развертывания окружения на серверах с различной архитектурой.
Следует так же отметить наличие у среды двух пакетных менеджеров: NPM и NPX. Благодаря им веб-приложение будет иметь возможность расширения и дополнения пользовательскими пакетами и драйверами.
Бэкенд был разработан с использованием веб-фреймворка «Express», который помогает гибко и наименее затратно создавать и настраивать серверную часть приложения с помощью пользовательских АР1(интерфейс прикладных программ) и маршрутизации, включающих в себя функции промежуточной обработки «middleware» и сами маршруты, внутри которых обрабатываются все внешние запросы. Он был выбран ввиду свойственных ему минимализма, скорости и универсальности, позволяющей развернуть приложение на большинстве серверов, включая даже такие малоизвестные среди большинства веб-разработчиков комбинации, как «Nginx + IIS» или
Инструментом для создания клиентской части приложения являетсяфреймворк t.js» из-за своей популярности в кругу фронтенд-разработчиков, выделяющей его среди аналогов. Инструмент оптимизирован для работы с серверной частью проекта и актуален для разработки благодаря своей JSX структуре файлов. Для отправки GET и POST запросов от клиента была задействована внешняя библиотека «axios», поддерживающая асинхронный синтаксис используемой среды и подключаемая с помощью NPM к «React.js». Вся верстка выполнена с использованием компонентного подхода «БЭМ (Блок, Элемент, Модификатор)» в сочетании с препроцессором для стилей «SCSS». Такая комбинация позволила значительно уменьшить объем кода и реализовать универсальный интерфейс необходимого для нас уровня сложности. Также в интерфейс были включены элементы из библиотеки «Material-UI», упрощающие сложные интерактивные объекты разметки и делающие код компактным и читабельным
Хранение информации о пользователях, направлениях, элементах тестирования и прочих предметных сущностях веб-приложения было реализовано с использованием «MongoDB» -кроссплатформенной, документо-ориентированной NoSQL базы данных. Данный вариант был выбран вследствие наличия у базы данных драйвера, подключаемого к веб-приложению через NPM пакет, что говорит о высокой оптимизации для используемой среды.
Таким образом, сочетание вышеперечисленных инструментов разработки для решения поставленной задачи формирует «MERN» [11] -общепризнанный и востребованный на сегодняшний день набор технологий.
Для реализации полноценной экспертной системы было принято решение создать для приложения панель администратора, включающую в себя возможность создать и контролировать текущий вариант тестирования. Таким образом человек, ответственный за администрирование сервиса может своевременно внести правки в тестирование, не затрагивая при этом работу остальных элементов системы, тем самым, не влияя на функционирование системы для пользователей [12].
Наиболее важным в разрабатываемой экспертной системе аспектом является алгоритм тестирования. Он состоит из двух видов объектов: Вопросы, Ответы, Кафедры и Направления. Вопросы могут по семантическим обстоятельствам объединятся в группы в зависимости
482
от решения составителей тестирования. Вопросы, как предметная сущность, включают в себя следующие поля:
id объекта; содержание вопроса;
тег вопроса, характеризующий номер группы, в которой он находится; массив связанных ответов;
Ответы, являющиеся полем Вопросов, также имеют и свои поля: id объекта; содержание ответа;
id следующего Вопроса, на который ссылается данный ответ;
массив положительных, отрицательных или нулевых значений для каждой из кафедр; массив положительных, отрицательных или нулевых значений для каждого из направлений;
Алгоритм тестирования делится на два процесса, связанных между собой через коллекцию описанных выше документов в базе данных [13].
Первый - процесс создания, настройки и контроля тестирования, реализованный в панели администратора, рассматривающий два возможных варианта. При реализации тестирования с нуля алгоритм отобразит поэтапный «конструктор» со встроенной проверкой на каждом этапе. В основном, системой проверяется, чтобы скалярные величины не выходили за определенную границу и чтобы у каждого варианта были равные шансы при выборе. Первый этап состоит из определенного множества вопросов и отвечает за выбор кафедры или группы кафедр по определенному общему признаку у подгрупп. Второй этап реализует выбор одной кафедры среди выделенной подгруппы и аналогично включает в себя ряд вопросов. Завершающий этап ответственен за отбор конкретного направления внутри выбранной кафедры, в котором играют роль уже другие скалярные характеристики, выражающие конкретное направление. В ситуации, когда тестирование уже было создано, однако необходимо по той или иной причине его доработать, система допускает вмешательство в структуру тестирования, путем создания, удаления и изменения элементов алгоритма.
Рис. 1. Общий алгоритм оценивания
Дополнительно система предоставляет информацию о всех возможных вариантах прохождения тестирования, включая их количество, содержание и итоговые значения шкал. Она находится на той же вкладке в панели администратора. Алгоритм пересчитывает эти данные при любом изменении структуры тестирования.
Панель администратора
сыькмтор посты нигвделвдя оуян?™«« «мио.апоеТАЛ
Рис. 2. Конструктор тестирования
Второй - процесс прохождения тестирования. У каждого пользователя в базе данных предусмотрено поле, представленное массивом численных значений, реализующих количество набранных баллов по каждым из существующих кафедр и направлений по итогу тестирования. При регистрации пользователя в системе элементы массива инициализируются значением 0. В ходе тестирования данные характеристики будут меняться в зависимости от выбранных ответов. В конце тестирования алгоритм отсортирует массив по убыванию и выделит первые три характеристики как наиболее подходящие направления магистратуры для пользователя. В дальнейшем пользователь в любое время сможет посмотреть результаты последнего пройденного тестирования во вкладке «Профиль», которая включает в себя соответствующий график и полный список направлений, первые три из которых выделены, как наиболее подходящие согласно результатам тестирования.
группа: КТбо1 ■ 5
Тскушдо кафедра: 'Информатика и вм КОЛ-ЙО рял прохождения геста: 1 Рыультаты прошлого тестирования: Отсутствуют Исход: И» осиош* результатов ■пстировлниа н
09.04.03 ■ прикладная информатика 27,04.03 ■ Системный »н*лн) и 37.04.01 ■ ПСИХОЛОГИЯ
■г. С бап** подробной
'Нлпрлмпшнна'.
РекоиенДуеыаа кафедра дли поступления: "Информатика 1
Рис. 3. Пример результата работы экспертной системы
Немаловажным фактором эффективности экспертной системы является визуальное оформление клиентской части сервиса. Поэтому было принято решение сделать макет дизайна веб-приложения. На основе анализа аналогов, произведенного ранее, были выделены основные факторы и принципы для построения визуальной части.
Дизайн выполнен в классическом стиле. Цветовая палитра состоит из ограниченного количества цветов, включающих в себя нейтральные тона, помогающие настроить пользователя на эффективное взаимодействие с экспертной системой. Не следует использовать резкие, слишком яркие, цветовые гаммы, чтобы нахождение и работа на сайте была максимально комфортной для пользователя. Исходя из этого, были подобраны наиболее подходящие цвета: белый и черный. Также, чтобы внешний вид не казался слишком траурным, мы решили добавить голубого оттенка, в качестве индивидуализации внешнего вида.
Элементы каждой страницы отображены в определенно строгих формах. Такие как квадрат, прямоугольник, круг. Общая концепция расположения элементов на страницах проста для восприятия и направлена на обеспечение быстрой ориентации. Данное расположение применено с целью быстрой ориентации на сайте, а также простого использования всех функций и возможностей. Все страницы, включая детали и элементы, в совокупности, созданы и расположены в довольно минималистическом стиле, для упрощенного использования данного ресурса, а также характер дизайна должен соответствовать практическому назначению представленной платформы [10-11].
в jfflfefc I >
I - =ЦиОн-йЙ
V ' J I : 1Р'||[Н«ГИ
Портал Личный кабинет RUS/ENG
Никогда не полдм стать тем человеком, бить которым вы веегда мечтали...
Начать тестирование
c Будь в курсе последних новостей И
Рис. З. Главная страница веб-приложения (пример дизайна)
Интерфейс веб-приложения достаточно прост и лаконичен. Пользователь сможет без особых затруднений найти необходимую информацию и использовать её в своих целях. Никаких лишних анимаций при нажатии или наведении на элементы не добавлено, так как это не соответствует заданной стилистике.
Выводы. В данной работе выделены две основные проблемы, имеющие место при поступлении студентов в магистратуру: недостаток контингента студентов в ВУЗе и слабая осведомлённость поступающих о направлениях обучения. Для их решения была предложена система, совмещающая в себе черты различных уже готовых решений, что позволило создать более гибкую систему оценки в той сфере, где это оказалось важным аспектом, однако игнорируемым до сих пор.
Был проведён анализ существующих решений и предложены набор принципов для построения системы формирования рекомендаций для поступления в магистратуру, а именно: концепция, обеспечивающая гибкость системы, наличие полной информации о программе обучения, лаконичный дизайн, возможность адаптации для применения в различных ВУЗах.
Данная система может предложить нестандартное решение в своей сфере. Параллельно был разработан алгоритм оценки тестирования. На основе приведённых недочётов и на основе выше упомянутого алгоритма была создана экспертная система.
В дальнейшем данный сервис будет развиваться и дорабатываться в целях повышения качества подбора направления обучения. Планируется расширение области действия посредством включения в базу и других высших учебных заведений.
Исследование выполнено при поддержке РФФИ, проект 18-29-22093
Списоклитературы
1. Scheerens D. J. Indicators and benchmarks in guidance - CEDEFOP No . RP / B / JWA / IBG / 006 / 04 Prof. 2004.
2. Юсупов Ф. М. Методика оценки эффективности профориентационной процедуры / Ф. M. Юсупов //Образование и саморазвитие. 2018, № 4. С. 80 -85.
3. Bernes K.B., Bardick A.D. & Orr D.T. Career guidance and counselling efficacy studies: an international research agenda // Int J EducVocat Guidance, 2007. No. 7. P. 81-96.
4. Perdrix S., Stauffer S., Masdonati J., Massoudi K., Rossier, J. Effectiveness of career counseling: A one-year follow-up // Journal of Vocational Behavior - J VOCAT BEHAV. 2012. Vol. 80. No. 2. P. 565-578.
5. Поступи онлайн [Электронный ресурс]. -URL: https://postupi.online/ege/vibor-ргоагатту(дата обращения:15.09.2021).
6. Приемная комиссия УГАТУ [Электронный ресурс]. -URL: https://www.ugatu.su/aЫtur/bachelor-and-speciaПst/admissюn-plan/2021("дата обраще-ния:15.09.2021).
7. JQBformarketing [Электронный ресурс]. -URL: https://marketmgiobs.ru/test-lichnostnix-xarakteristik(дата обращения:15.09.2021).
8. Руководство по Node.js, часть 1: общие сведения и начало работы [Электронный ресурс]. -URL: https://^^abг.com/ru/company/ruvds/blog/422893(дата_обращения:15.09.2021).
9. Базы данных: большой обзор типов и подходов. Доклад Яндекса [Электронный ресурс]. -URL: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/522164(дата обращения:15.09.2021).
10. React или Angular или Vue.js — что выбрать? [Электронный ресурс]. -URL: https://habг.com/ru/post/476312(дата_обращения:15.09.2021).
11. Введение в webAPIs [Электронный ресурс]. -URL: https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn/JavaScript/Client-side web APIs/lntгoduction(дата об-ращения:15.09.2021).
12. Джексон П. Введение в экспертные системы: Уч. пос. / Пер. с англ. М.: Издат. дом «Вильямс», 2001.
13. Браун И. Веб-разработка с применением Node и Express. Полноценное использование стека JavaScript. СПб.: Питер, 2017. 336 с.
Козловский Александр Вячеславович, аспирант, kozlovskiy@sfedu.ru, Россия, Таганрог, Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ,
Мельник Ярослав Эдуардович, студент, iamelnik@sfedu.ru, Россия, Таганрог, Россия, Таганрог, Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ,
Волощук Вадим Игоревич, студент, vvoloshchuk@sfedu.ru, Россия, Таганрог, Россия, Таганрог, Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ,
Хлусова Анастасия Сергеевна, студентка, khlusova@sfedu. ru, Россия, Таганрог, Россия, Таганрог, Институт компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ
DEVELOPMENT OF AN EXPERT SYSTEM FOR SELECTING A DIRECTION FOR ENTRYING TO
A MASTER'S SCHOOL
A.V. Kozlovsky, Ya.E. Melnik, V.I. Voloshchuk, A.S. Khlusova
The paper describes the stages of developing a system for solving problems associated with admission to the magistracy. In particular, the analysis of similar solutions was carried out, the principles of building the system and the organization of the user interface were formulated, the set of development tools "MERN" was defined. Also, a testing algorithm was created, which is responsible for the "expertness" of the system, the corresponding subject entities that implement the testing itself are distributed. The presented system allows you to form recommendations for incoming students in the areas of magistracy in accordance with their personal preferences.
Key words: expert system, web development, master's degree, departments, directions, recommendation, testing, algorithm.
Kozlovsky Alexander Vyacheslavovich, postgraduate, kozlovskiy@sfedu. ru, Russia, Taganrog, Institute of Computer Technologies and Information Security of the Southern Federal University,
Melnik Yaroslav Eduardovich, student, iamelnik@sfedu.ru, Russia, Taganrog, Institute of Computer Technologies and Information Security of the Southern Federal University,
486
Voloshchuk Vadim Igorevich, student, vvoloshchuk@sfedu.ru, Russia, Taganrog, Institute of Computer Technologies and Information Security of the Southern Federal University,
Khlusova Anastasia Sergeevna, student, khlusova@sfedu.ru, Russia, Taganrog, Institute of Computer Technologies and Information Security of the Southern Federal University
