1.3. Подбор источников данных используемых в системе 1.3.1. Общие сведения
В качестве источников данных, которые могут некоторым образом быть обработаны и проанализированы, в данной дипломной работе могут выступать: данные, которые хранятся на кафедральном ресурсе auditory.ru, учебные планы, составленные преподавателями кафедры и федеральные государственные образовательные стандарты по соответствующему направлению.
Информация, имеющаяся на кафедральных ресурсах:
Форум. Здесь может быть получена полезная информация об активности студентов в тех или иных темах, например, по конкретным дисциплинам и курсам. Это может говорить о том, какие темы наиболее актуальны и интересны для студентов;
Wiki. В вики находятся, как правило, отчеты о лабораторных работах студентов и пояснительные записки по курсовым проектам. Известен тот факт, что темы курсовых у студентов очень разнятся, из-за того, что они обладают определенной свободой выбора, определяя свою тему, исходя из своих интересов и желаемого направления деятельности. Анализ страниц вики может дать полезную информацию о том, в чем студент больше практиковался. Это важно, так как такого рода практический опыт зачастую приносит большую пользу, чем большое количество изученного теоретического материала, и может свидетельствовать об определенных успехах студента в той или иной области;
LMS Moodle. Здесь находятся оценки по предметам, и некоторые промежуточные оценки по заданиям, которые дают наиболее полную и достоверную картину того, насколько студент преуспел в той или иной области учебного процесса;
SVN. Ресурс, который достаточно редко используется студентами на кафедре в связи с популярностью других публичных хранилищ, может дать представление как минимум о наличии навыков работы с системой контроля версий, а потенциально, при более активном использовании этой системы и об активности и вкладе каждого студента в проект, например, по количеству обращений к SVN;
Библиотека. Каждый студент в LMS проходит тесты, выполняет различные задания. Если студент завершает задания неудачно по какому-то из курсов, то ему можно предложить восполнить пробелы в знаниях, порекомендовав какие-то курсы и книги, методические пособия или статьи из библиотеки.
Отдельно необходимо выделить учебные программы, государственные стандарты, откуда администратор реализуемой системы может почерпнуть входные данные для нее.
Учебные программы. Как правило, они имеют общий формат. Содержат информацию о том, что должен изучить студент за курс (теоретические знания), что должен освоить (практические навыки). Далее описано содержание программы, количество часов, отведенные на лекции, на практические занятия, на семинары и лабораторные работы. Также туда входят часы для самостоятельной работы, состоящие из курсовой, реферата, расчетно-графической работы и других видов работ. Описываются в подробном виде темы и содержание лекций, лабораторных работ. Это очень важная справочная информация, которая будет использована в системе, для определения тех навыков или компетенций (этот термин будет раскрыт дальше, так как он является краеугольным камнем всей системы автоматизированного создания резюме), которые собственно отражают реальные умения, приобретенные студентами в ходе курса. Принципиальное значение могут иметь и часы, которые определяют, насколько долго студенты, занимались тем или иным предметом, а соответственно имели больше или меньше возможностей для освоения компетенций, входящих в этот курс. Факт наличия курсового проекта в учебной программе даст возможность оценить эффективность часов самостоятельной работы по данному курсу. Исходя из системы контроля, можно принять решение относительно механизма расчета успешности прохождения этого курса;
Государственные стандарты. В данной работе используются государственные стандарты по направлению “Информатика и вычислительная техника”. На их основе можно определить, какие знания, умения и навыки важны для специалиста в той или иной области, так же в них описан перечень возможных должностей (профессий) для выпускника по этому направлению, но они являются достаточно абстрактными, поэтому в данном случае очень важна квалификация администратора реализуемой системы, который возможно будет выбирать более конкретные профессии, встречающиеся в современных реалиях. В стандарте описаны положения о том, что должен знать и чем владеть выпускник определенной специальности, эту информацию следует совмещать и перерабатывать для формирования компетенций, о которых пойдет речь ниже в пояснительной записке.
В связи с большим количеством данных и многообразием подходов к их обработке в данной дипломной работе будут использованы в качестве источников данных: оценки из LMS и информация, полученной из государственных стандартов, учебных планов и непосредственно от самих пользователей системы.
1.3.2. Использование базы данных LMS Moodle
На кафедре ИКТ на протяжении нескольких лет используется LMS Moodle. Она является достаточно распространенной LMS, поэтому интеграция системы именно с этой системой обучения в данном проекте оправдана. В разрабатываемой системе база данных LMS Moodle используется для получения оценок студентов по отдельным заданиям, а также для подсчета средней оценки за все контрольные мероприятия по некоторому курсу. База данных состоит из примерно 200 таблиц.
Номенклатура для этих таблиц довольно наглядна - они разбиты на группы, объединенные названием, которое легко дает понять, к какой именно области данных относится соответствующая таблица. Например, группа таблиц, отведенных под wiki, объединена названием, где встречается слово wiki.
В разрабатываемой системе используются различные оценки пользователей. Какие-то из этих оценок могут быть внесены самим пользователем, какие-то поступают в систему при выполнения импорта этих данных как раз из базы LMS. Для более точных результатов работы системы желательно наличие оценок за различные промежуточные задания и другие контрольные работы, за которые выставляется оценка, которые хранятся в этой базе. Наличие таких оценок говорит о том, что студент выполнял практические занятия по курсам, тем самым развивая свои знания, умения, навыки на практике, что как раз таки и оценивает реализуемая в проекте система.
При выборке данных задействованы следующие таблицы:
в таблице mdl_user находится информация о студентах. Для выборки информации о студентах использовались следующие атрибуты из таблицы mdl_user:
id - уникальный идентификатор пользователя, необходимый в базе данных системы для осуществления выборки оценок для конкретного студента;
firstname - имя;
lastname - фамилия;
email - электронная почта пользователя, используемая для идентификации пользователей и для формирования резюме;
для получения информации о курсах в базе данных LMS выбирались следующие атрибуты из таблицы mdl_course:
mdl_course.id - идентификатор курса, необходимый в базе данных системы для осуществления выборки оценок для конкретного студента по конкретному курсу;
fullname - название курса;
shortname - краткое название курса, необходимое из-за того, что на поле fullname не накладывается ограничения целостности unique, поэтому в существующей базе данных появились записи дубликаты, которые относятся к одному и тоже курсу. Идентифицировать их можно только по этим различающимся кратким именам.
для извлечения информации об оценках пользователей нужно использовать данные из двух таблиц mdl_grade_grades и mdl_grades_items. В рамках разрабатываемой системы используются следующие поля из этих двух таблиц:
mdl_grade_grades.rawgrade - минимальная возможная оценка за некоторое задание в LMS;
mdl_grade_grades.rawgrademax - максимальная возможная оценка;
mdl_grade_grades.rawgrademin - оценка студента за некоторое задание;
mdl_grade_grades.itemid - идентификатор задания;
mdl_grade_grades.userid - идентификатор пользователя;
mdl_grade_items.courseid - идентификатор курса.
|
