Выдержка из работы:
Некоторые тезисы из работы по теме Разработка информационной системы обработки данных с использованием искусственного интеллекта для учебного отдела НИУ-филиала РАНХиГС - БЭКЕНД
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 надежных инструментах обработки и 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 выполнять более гибкий анализ сведений, формировать ответы на вопросы пользователя и подготавливать результаты в удобном для дальнейшего использования виде. Для учебного отдела это важно, поскольку сотрудники работают с данными разного состава и структуры: выгрузками из учебных систем, таблицами контингента, файлами с результатами обучения, перечнями студентов и статусами. При этом ключевым элементом становится серверная часть системы, так как именно она принимает данные, проверяет их структуру, сохраняет сведения в базе, выполняет обработку, обращается к ИИ-модулю и передает результаты во внешний интерфейс.
………………………………………………………..
1 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
1.1 Описание предметной области.
Предметная область выпускной квалификационной работы связана с деятельностью учебного отдела НИУ – филиала РАНХиГС и обработкой образовательных данных, которые используются в текущем управлении учебным процессом. В исходном состоянии особое значение имеют сведения о контингенте обучающихся, движении студентов, изменении их статусов, результатах освоения образовательных программ и показателях, необходимых для внутреннего контроля. Эти данные нужны не только для фиксации учебных событий, но и для подготовки аналитических материалов, отчетности и управленческой информации. Качество такой работы во многом зависит от того, насколько полно собраны сведения из разных источников и насколько быстро они приведены к сопоставимому виду.
Значимую роль в данной предметной области выполняет заместитель директора, курирующий учебную работу. Он взаимодействует с учебным отделом, руководством филиала, кафедрами, деканатами и подразделениями, которые участвуют в сопровождении образовательного процесса. В его задачи входит контроль актуальности сведений, анализ данных о контингенте, отслеживание изменений в движении обучающихся и выявление проблемных участков. На практике это связано с постоянным обращением к данным, которые поступают в разной форме и требуют дополнительной проверки перед использованием в отчетности или управленческих решениях.
Организационно заместитель директора по учебной работе находится в центре взаимодействия нескольких подразделений. Учебный отдел собирает и уточняет сведения о зачислении, переводах, отчислениях, академических отпусках, учебных результатах и других параметрах образовательного процесса. Кафедры и преподаватели передают часть информации, связанной с учебной деятельностью, а административные службы обеспечивают документооборот и сопровождение отдельных процедур. Поэтому при описании предметной области важно показать не только функции заместителя директора, но и его связь с учебным отделом и другими участниками процесса.
Рисунок 1 – Организационная структура взаимодействия заместителя директора с учебным отделом НИУ – филиала РАНХиГС
………………………………………………………..
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).
………………………………………………………..