Дипломная работа: Проектирование информационной системы подбора курсов профессиональной переподготовки

Онтология предметной области не ограничивается перечисленными классами и может быть расширена и/или изменена в ходе эксплуатации проектируемой ИС.

Для направлений обучения из таблицы 3.1 выделим атрибуты, отражающие их свойства:

- наименование курса;

- длительность обучения;

- стоимость обучения.

На основании формы обучения выделить:

- очное;

- очно-заочное;

- заочное;

- дистанционное.

На основании уровня необходимого образования:

- высшее;

- среднее.

На основании места проведения:

- Регион (место проведения курсов для очной, очно-заочной и заочной форм обучения);

- Интернет (Интернет-платформы для дистанционной формы обучения).

На основании навыков, которые формируются в процессе обучения:

- экономические;

- IT-компетенции;

- управленческие и т.д.

После выполнения проектирования онтологии необходимо выбрать среду наиболее подходящую для разработки. На основании результатов сравнительного анализа редакторов онтологии, проведенного в работе С.К. Филипсон [25], было принято решение, что проектирование онтологии предметной области будет выполняться в редакторе онтологий Protйgй. Основными преимуществами данного редактора над остальными является бесплатный доступ к программе, возможность импорта/экспорта в различные форматы, наличие множества функций (аналогов функций платных редакторов), а также простота в использовании интерфейса.

В результате получена онтология предметной области «Курсы профессиональной переподготовки» (рис. 3.7). Данная онтология описывает фрагмент предметной области по направлению обучения, подробное описание приведено в приложении Г.

Рис. 3.7. Фрагмент онтологии предметной области «Курсы профессиональной переподготовки»

В параграфе 2.3 была рассмотрена онтология профиля пользователя. Выполним проектирование структуры профиля пользователя с учетом требований данной ИС (табл. 3.2).

Таблица 3.2. Структура профиля пользователя

Информация по образованию и интересам пользователя может служить основой классификации при выстраивании онтологии профиля пользователя и связывает его с определенными областями знаний в онтологии предметной области.

Источником информации для онтологии профиля пользователя может выступать, как сам пользователь, заполняя формы, имеющиеся в профиле пользователя, так и профили его социальных сетей (Facebook, Twitter, Vk, Instagram), обработка которых осуществляется аналогично обработке поисковой выдачи. Также при проектировании онтологии профиля пользователя необходимо учесть возможность фиксации курсов и результатов подпора с учетом интересов пользователя.

Таким образом, можно связать онтологию предметной области и профиля пользователя по существующим компетенциям и интересам.

3.5 Проектирование базы данных

Для хранения статической информации (регистрационные данные, личные данные пользователя) используется реляционная БД. Для ее проектирования применяется метод «восходящего проектирования базы данных»: сначала определялись свойства (атрибуты) сущности, а далее на основе их взаимосвязей проводилась группировка по таблицам. После этого осуществлялась проверка полученной БД для исключения различных аномалий при работе с ней, на соответствие третьей нормальной форме. Затем был использован метод нормализации БД.

БД (рис. 3.8) информационной системы включает в себя 2 таблицы:

1. Пользователь (Users) - содержит личные данные пользователей: Фамилию (Surname), Имя (Name), Отчество (Patronymic), адрес электронной почты (Login), хэш-пароль для входа в систему (Password), роль пользователя в ИС (Statuses_Id) , а также поле с запросом к профилю пользователя из базы знаний (Profile_Data).

2. Роль (Statuses) - содержит перечень бизнес-ролей, согласно которым раздается доступ к функциональности ИС.

При разработке системы, расширении её функциональности, БД может быть расширена дополнительной информацией, например, информацией, позволяющей собирать статистику для анализа. Таким образом, может быть заложена основа для проведения маркетинговых исследований, для работы специалистов образовательных организаций, выполняющих мониторинг рынка образовательных услуг.

Рис. 3.8. Схема базы данных ИС

3.6 Проектирование интерфейса пользователя

Создание интерфейса пользователя начинается с анализа прецедентов проектируемой ИС (см. пункт 3.1) и определения их кооперативного взаимодействия, что позволяет определить, какой представляет ИС пользователь.

На основе требований, предъявляемых к интерфейсу пользователя, из технического задания (см. приложение А), были разработаны макеты интерфейса пользователя.

При запуске ИС открывается окно быстрого подбора курсов профессиональной переподготовки (рис. 3.9), с помощью которого задаются фильтры по критериям подбора курсов, а также переход на страницу для регистрации или авторизации в ИС.

Для авторизации в ИС пользователю необходимо нажать кнопку «Вход», тогда будет открыто окно «Вход на сайт» (рис. 3.10), с помощью которого происходит идентификация пользователя.

Рис. 3.9. Окно быстрого подбора курсов профессиональной переподготовки

Рис. 3.10. Окно «Вход на сайт»

Для регистрации в ИС пользователю необходимо нажать кнопку «Регистрация» в окне «Вход на сайт», тогда будет открыто окно «Регистрация» (рис. 3.11), с помощью которого происходит регистрация пользователя.

Рис. 3.11. Окно «Регистрация»

После успешной авторизации в ИС (рис.3.12) пользователь может приступить к подбору курсов или заполнить профиль пользователя, нажав кнопку «Мой профиль» (рис.3.13), на основе которого осуществляется интеллектуальный подбор курса, исходя из его интересов.

Рис. 3.12. Окно быстрого подбора курсов профессиональной переподготовки после авторизации в ИС

Рис. 3.13. Окно «Мой профиль»

Для просмотра результатов поиска будет открыто окно (рис. 3.14), в котором будут отображены установленные фильтры и список курсов, удовлетворяющих запросу. В данном окне любой пользователь может уточнить поиск и задать сортировку. Для авторизованного пользователя доступно добавление понравившихся курсов в избранное и/или сохранение результатов поиска.

Рис. 3.14. Окно результата подбора курса профессиональной переподготовки

Заключение

В настоящей работе выполнено проектирование ИС подбора курсов профессиональной переподготовки.

Для достижения поставленной цели был проведён анализ предметной области, построена модель AS-IS и определены её недостатки. Также были проанализированы сервисы, позволяющие осуществлять подбор курсов. В результате анализа был сделан вывод, что ни одна из систем не удовлетворяет заданным ключевым требованиям, предъявляемым к ИС.

На основе сделанных выводов были построены модели в нотации UML (Unified Modeling Language), описывающие объекты и процессы проектируемой ИС.

С учётом общих требований к системе были разработаны требования к архитектуре ИС, предложена обобщённая структура ИС, включающая функциональные модули для реализации основных возможностей системы.

С использованием онтологического подхода была разработана модель предметной области системы - основа для создания базы знаний ИС.

Кроме того, было проведено проектирование интерфейса пользователя системы.

Результатом проектирования ИС является техническое задание на её разработку (см. приложение А).

Список литературы

Нормативные правовые акты

1. Федеральный закон от 29.12.2012 N 273-ФЗ (ред. от 03.07.2016, с изм. от 19.12.2016) «Об образовании в Российской Федерации» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2017) // КонсультантПлюс. - 2016. - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174 (дата обращения: 02.05.2019).

2. Приказ Минобрнауки России от 01.07.2013 N 499 (ред. от 15.11.2013) «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам» // КонсультантПлюс. - 2016. - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_151143 (дата обращения: 02.05.2019).

Специальная литература

3. Авхадеев Б. Р. Разработка рекомендательной системы на основе данных из профиля социальной сети «ВКонтакте» / Б. Р. Авхадеев, Л. И. Воронова, Е. П. Охапкина // Вестник НВГУ. - 2014. - №3. - С. 66-77.

4. Балашова И. Ю. Построение и исследование предметной онтологии электронного обучения / И. Ю. Балашова // Программные продукты и системы. - 2014. - №3 (107). - С. 26-32.

5. Батищев С. В. Методы и средства построения онтологий для интеллектуализации сети Интернет / С. В. Батищев, Т. В. Искварина, П. О. Скобелев // Известия Самарского научного центра РАН. - 2002. - №1. - С. 91-103.

6. Белоцкий Е. А. Построение рекомендательной системы по подбору высших учебных заведений для абитуриентов / Е. А. Белоцкий, А. В. Суетин // Вестник СПбГУ. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. - 2016. - №1. - С. 66-77.

7. ГОСТ 34.602-89. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы. - Взамен ГОСТ 24.201-85; введ. 1990 - 01 - 01. - Москва: Изд-во стандартов, 1981. - 12 с.

8. Елизаров А. М. Онтологии математического знания и рекомендательная система для коллекций физико-математических документов / А. М. Елизаров, А. Б. Жижченко, Н. Г. Жильцов, А. В. Кириллович, Е. К. Липачёв // Доклады Академии наук. - 2016. - Т. 467 (4). - С. 392-395.

9. Емельянова О.Я. Анализ предпочтений студентов и молодых специалистов в выборе дополнительного образования и профессиональной переподготовки / О.Я. Емельянова, И.В. Шершень, В.С. Самсонов // Современные проблемы науки и образования. - 2016. - №6. - URL: http://www.scienceeducation.ru/article/view?id=25785 (дата обращения: 02.05.2019).

10. Жердева М.В. Алгоритмы поиска, используемые в Lucene. Net / М.В. Жердева // Вестник МГУЛ - Лесной вестник. - 2015. - №6. - С. 168-173.

11. Кириллов А. В. Поисковые системы: компоненты, логика и методы ранжирования / А. В. Кириллов // Бизнес-информатика. - 2009. - №4. - С. 51-59.

12. Ланин В. В. Онтология структуры веб-страниц / В. В. Ланин, Р. А. Нестеров // В кн.: Материалы Всероссийской конференции с международным участием «Знания - Онтологии - Теории» (ЗОНТ-2015), 6-8 октября 2015 г., Новосибирск Т. 1. Новосибирск: Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН. - 2015. - С. 176 _183.

13. Ланин В. В. Система интеллектуального поиска и автоматической каталогизации документов на основе онтологий / В. В. Ланин, Л. Н. Лядова, С. И. Чуприна // The XII th International Conference “Knowledge-Dialogue-Solution” (KDS'2006). Proceedings of conference / Varna (Bulgaria), June 20-25, 2006. P.139-145.

14. Маликов А. В. Модель системы дистанционного образования, основанная на онтологии предметных областей курсов обучения / А. В. Маликов, А. С. Целиковский // Образовательные технологии и общество. - 2011. - №3. - С. 387-394.

15. Малькова К. М. Разработка рекомендательной системы: реализация микросервисов для автоматической обработки и интеллектуального анализа данных: Выпускная квалификационная работа. НИУ ВШЭ, Пермь, 2017.

16. О Вышке в Перми // НИУ ВШЭ - Пермь [Электронный ресурс]. - URL: https://perm.hse.ru/info/ (дата обращения: 02.05.2019).

17. Образование - ПГНИУ // ПГНИУ [Электронный ресурс]. - URL: http://www.psu.ru/universitet/sveden/obrazovanie-v-pgniu/ (дата обращения: 02.05.2019).

18. Отдел дополнительного образования и повышения квалификации // ПНИНУ [Электронный ресурс], - URL: http://pstu.ru/activity/educational/addition/umu/ (дата обращения: 02.05.2019).

19. Пальчунов Д. Е. Решение задачи поиска информации на основе онтологии / Д. Е. Пальчунов // Бизнес-информатика. - 2008. - №1. - С. 3-13.