Выдержка из работы:
Некоторые тезисы из работы по теме Разработка информационной системы обработки данных с использованием искусственного интеллекта для учебного отдела НИУ-филиала РАНХиГС - ФРОНТЕНД
ВВЕДЕНИЕ
Цифровизация деятельности образовательных организаций постепенно меняет характер работы учебных подразделений. Если раньше значительная часть сведений о студентах, движении контингента, успеваемости и статусах обучения обрабатывалась вручную или в разрозненных таблицах, то сейчас возрастает потребность в более удобных инструментах анализа данных. Учебному отделу требуется не просто хранить информацию, а быстро получать из нее практические выводы: видеть динамику контингента, выявлять отклонения, сравнивать показатели по периодам и готовить сведения для управленческих решений. При большом объеме данных ручная обработка становится трудоемкой, повышает риск ошибок и затрудняет оперативную подготовку аналитических материалов.
Особую значимость в этой сфере приобретают информационные системы, которые сочетают классические механизмы обработки данных с возможностями искусственного интеллекта. Такие решения позволяют не ограничиваться статичными отчетами, а формировать ответы на вопросы пользователя в более гибком формате. Для учебного отдела это важно, поскольку сотрудники могут работать с данными разного состава и структуры: выгрузками из учебных систем, таблицами контингента, файлами с результатами обучения, перечнями студентов и статусами. При этом пользовательский интерфейс становится ключевым элементом системы, так как именно через него специалист загружает файлы, просматривает показатели, взаимодействует с аналитическим модулем и получает результаты обработки.
………………………………………………………..
1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
1.1 Описание предметной области.
Предметная область данной выпускной квалификационной работы связана с деятельностью учебного отдела НИУ – филиала РАНХиГС и тем кругом задач, который возникает при работе с образовательными данными. В рамках текущего состояния особое значение имеют сведения о контингенте обучающихся, движении студентов, текущих статусах, результатах освоения образовательных программ и иных показателях, необходимых для внутреннего контроля и подготовки отчетности. Эти данные используются не только для фиксации фактов учебной деятельности, но и для последующего анализа, поскольку на их основе оценивается текущее состояние учебного процесса, выявляются отклонения и подготавливается информация для управленческих решений. При этом сама работа с данными в значительной степени зависит от того, насколько быстро и точно удается собрать сведения из разных источников и привести их к единому виду.
Существенная роль в данной предметной области принадлежит заместителю директора, курирующему учебную деятельность. Он взаимодействует с учебным отделом, руководством филиала, кафедрами, деканатами и иными подразделениями, которые участвуют в сопровождении образовательного процесса. В круг его задач входит контроль актуальности данных, анализ показателей по контингенту, отслеживание изменений в движении обучающихся, выявление проблемных участков и подготовка сведений для принятия управленческих решений. На практике это означает постоянную работу с большим объемом информации, которая поступает в разной форме и требует дополнительной проверки.
Организационно заместитель директора по учебной работе не действует обособленно. Он получает информацию от сотрудников учебного отдела, преподавателей, кафедр и административных служб, после чего использует ее в управленческой работе. Учебный отдел в этой системе выступает основным центром консолидации данных, поскольку именно через него проходят сведения о зачислении, переводах, отчислениях, академических отпусках, учебных результатах и других параметрах образовательного процесса. Для анализа предметной области важно показать не только функции заместителя директора, но и его место в общей системе взаимодействия подразделений.
Рисунок 1 – Организационная структура взаимодействия заместителя директора с учебным отделом НИУ – филиала РАНХиГС
В исходном состоянии значительная часть информации поступает в виде отдельных таблиц, выгрузок и файлов, полученных из разных источников. Это могут быть электронные таблицы, локальные отчеты подразделений, результаты ручных выгрузок из внутренних систем и файлы, подготовленные сотрудниками учебного отдела. Основная сложность состоит в том, что такие сведения часто отличаются по структуре, полноте и наименованиям полей. В результате сотрудники вынуждены вручную сопоставлять данные, проверять их корректность, устранять расхождения и подготавливать материалы для дальнейшего анализа. Такая организация работы повышает трудоемкость процесса и затрудняет быстрое получение целостной аналитической картины.
………………………………………………………..
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. ГОСТ 34.602-2020. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы : межгосударственный стандарт. – Текст : электронный // Росстандарт. – URL: https://protect.gost.ru/gost/details/5876f733-ee91-431a-8cb6-9e02ea2436ac (дата обращения: 08.05.2026).
2. Digital education action plan 2021–2027 : resetting education and training for the digital age. – Текст : электронный // European School Education Platform. – 2020. – URL: https://school-education.ec.europa.eu/en/discover/publications/digital-education-action-plan-2021-2027-resetting-education-and-training (дата обращения: 08.05.2026).
3. Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. – Текст : электронный // European Education Area. – 2022. – URL: https://education.ec.europa.eu/node/2285 (дата обращения: 08.05.2026).
………………………………………………………..