Т.ғ. к. Жантасова Ж. З
жүктеу/скачать 0.51 Mb.
|
| Naumen University - информационно-аналитическая система организации управления образовательным процессом и профессионально специализированных учебных заведениях [45]. «Галактика» - продукт, созданный на базе системы «Галактика» представляет собой комплексное ИТ решение для осуществления информационной поддержки эффективного управления организацией образовательной деятельности и всей финансово-хозяйственной деятельностью. ДекАрт автоматизация работы деканатов и аспирантур - комплекс программного обеспечения позволяет: осуществлять контроль методической деятельности в учебно-методическом управлении, организовывать учет и хранение данных о студенческом, профессорско-преподавательском, административном и вспомогательном составах университета; осуществлять учет, планирование, организацию и контроль над распределением учебной нагрузки; осуществлять автоматическое формирование и печать аттестационных ведомостей, вести регистрацию и хранение данных о результате промежуточной и итоговой аттестации, заносить результаты в личное дело студентов, формировать и печатать различные документы и отчеты; вести контроль посещаемости занятий учебными группами, а также осуществлять контроль и оценку знаний студентов; автоматизировать внутренний документооборот, заносить соответствующие приказы и положения в личные дела сотрудников и студентов. Комкон - комплексное решение для автоматизации управления ВУЗом в сфере образовательной деятельности, функционирующее на едином информационном пространстве.
Автоматизация высшего учебного заведения позволяет: 1) организовать и провести приемную кампанию: сформировать план набора абитуриентов и перечень вступительных испытаний; настроить балльную систему оценивания; формировать порядок зачисления с учетом льгот, установленных законодательством; автоматизировать делопроизводство приемной кампании, формировать личные дела, заявления, расписки, экзаменационные листы, экзаменационные ведомости; осуществлять закрепление дисциплин учебного плана за кафедрами; осуществлять интеграцию с программами учета учебных планов; проводить мониторинг результатов освоения учебных планов; выводить на печать учебные планы и формы согласования; распределять учебные поручения: формировать структуру контингента обучаемых; формировать правила расчета нагрузки преподавателей; распределять нагрузку по кафедрам и по преподавателям; управлять контингентом обучающихся: хранить и обрабатывать сведения о контингенте студентов (личные дела, учебные карточки, личные карточки); контролировать движение контингента; вести зачетные книги студентов; вести учет успеваемости и посещаемости; формировать ведомости, справки, списки не допущенных к экзаменам, а также статистические, аналитические и списочные отчетные формы; 2) управлять практикой: составлять графики распределения студентов на практику; оформлять приказы на практику; формировать протоколы распределения студентов на практику; 3) вести воинский учет: вести сведения о воинском учете обучающихся; 4) управлять трудоустройством выпускников: осуществлять ведение анкет, вакансий, списка работодателей; вести учет направлений трудоустройства выпускников; формировать статистическую отчетность по направлениям трудоустройства; 5) работать с приказами: формировать приказы и распоряжения; создавать новые типы приказов и изменять существующие; пользоваться возможностью гибкой настройки выходных печатных форм распорядительных документов; вести учет корректности проведения приказов и распоряжений; Организация образовательной деятельности – это очень сложный и многогранный процесс. Качество обучения напрямую зависит от того, насколько эффективно будет выстроена организационная структура. Для достижения максимальной эффективности в условиях динамично-развивающейся современности, необходимо, использование информационных систем. Рассмотренные программные решения используют принцип универсальности, что приводит также к сложностям при внедрении, так как для учета внутренних потребностей университета встанет необходимость учитывать индивидуальные особенности, что, в свою очередь, потребует дополнительных вложений. 2.2 Интеграция сервисов информационной системы управления учебным процессом Для студентов и преподавателей вуза одним из ключевых сервисов является электронное расписание учебных занятий. Подходы к реализации этих систем у каждого университета свои, но можно выделить общие системные процессы: - разработка расписания занятий с использованием средств автоматизации; - обеспечение студентам и преподавателям доступа к расписанию заня- тий в сети Интернет; - обеспечение удобства поиска и использования расписания занятий в цифровом виде. Взрывное развитие технологий связи обеспечило доминирование мобильных устройств, мобильного доступа к сети Интернет над персональными компьютерами. Одновременно с этим, массовое развитие и доступность информационно-коммуникационных сервисов, сделало социальные сети, интерактивные чат-боты и мобильные системы обмена сообщениями (мессенджеры) основными технологиями поиска и обмена информацией. Это является одним из ключевых факторов востребованности доступа к расписанию учебных занятий с использованием современных информационно-коммуникационных технологий. Изначально расписание учебных занятий разрабатывалось в некоторой уникальной системе и выводилось на информационно образовательном портале. Существенные трудозатраты по интеграции подобного уникального программного обеспечения в Единую информационно-образовательную среду, новые требования к функциональности системы автоматизированной разработки расписания учебных занятий послужили причиной поиска альтернатив. Например, платформа «Галактика» является одним из лидеров отрасли и используется во многих учебных заведениях. Основным преимуществом выбранной системы является гибкая настройка под потребности учебного заведения, удобство работы конечных пользователей и автоматизированное составление расписания учебных занятий на основании нагрузки профессорско-преподавательского состава. В качестве пользовательского интерфейса для доступа к расписанию из сети Интернет используется веб-приложение. Веб-приложение построено на современных технологиях, реализует хранение, пользовательский поиск и доступ к информации. В результате опытной эксплуатации веб-приложения фокус-группой выявлены следующие, не влияющие на общий функционал, ограничения: - не оптимальный пользовательский интерфейс для мобильных устройств, в котором нет заметного разделения по дням и отображается расписание на всю неделю без разделителей; - большой размер сайта, что негативно влияет на скорость загрузки на мобильных устройства. При плохом соединении через мобильный интернет пользователь не дождавшись загрузки интерфейса с большой вероятностью покинет сайт. Основная часть пользователей расписания занятий, использует мобильные устройства. Для решения ограничений требовалась бы полная переработка веб-приложения, вложение дополнительных ресурсов. В современном мире технологии развиваются стремительно быстро, и некогда прорывные технологии вроде IMAP/POP3 (email) всё чаще уходят на второй план, люди всё больше используют социальные сети и мессенджеры как основной способ коммуникации. Коммуникация между людьми - не единственное что могут предложить мессенджеры. С начала работа мессенджера Telegram стала популярна технология применения чат-ботов в качестве интерфейса взаимодействия с информационными сервисами коммерческих и общественных организаций. Дополнительные исследования в этой области позволили коллективу авторов сформулировать требования и реализовать новый способ взаимодействия с расписанием учебных занятий университета, разработав дополнительные сервисы, отсутствующие в базовом веб-приложении: интерактивные чат-боты для социальной сети ВКонтакте и мессенджера Telegram; подписка на рассылку расписания занятий в чат-боты; обновляемый Интернет-календарь с расписанием занятий, интегрируемый в приложения популярных мобильных платформ. Реализация этих дополнительных сервисов позволит значительно улучшить удобство использования расписания занятий пользователям мобильных устройств и мобильного доступа в Интернет. Главная задача бота - это отображать расписание пользователей: студентов и преподавателей. На главной клавиатуре кнопки для отправки личного расписания. Так же есть поиск, который может предоставить расписание на любой день (требуется отправить нужную дату сообщением), расписание любой группы или любого преподавателя. Рисунок 5 – Клавиатура чат-ботов в контакте Доступна подписка на расписание, требуется выбрать время подписки и период, и в выбранное время будет приходить сообщение с расписанием. В качестве базового программного обеспечения чат-ботов используются надежный стек открытых технологий: Oracle Linux 7, Nginx, СУБД MySQL с хранилищем InnoDB, Python 3.7 в роли супервайзера. Есть подмодуль, один для обоих ботов, который взаимодействует с API вузовской системы расписания и конвертирует данные в требуемый вид. Обзор используемых инструментов и библиотек: aiovk, aiogram – это асинхронные библиотеки для ботов; aiohttp - асинхронный HTTP сервер и клиент, используется в aiovk, aiogram и API; aiomysql - это асинхронный драйвер для MySQL; aiomisc –это набор утилит для организации точек входа/выхода в программу; aiomisc_dependency позволяет включать в работу aiomisc самописные дополнения (используется для подключения к базе данных MySQL через 1 экземпляр соединения в разных сервисах); alembic - миграции баз данных; sqlalchemy - для формирования SQL запросов к базе данных; aiocache – это асинхронное кэширование данных; aiodns -асинхронный DNS resolver; marshmallow для сериализация/десериализация и валидации данных получаемых с RUZ API; ujson - это быстрый сериализатор/десериализатор JSON; uvloop - быстрый асинхронный цикл работающий на CPython с использованием libuv. Общее устройство показано на рисунке 6. Каждый из ботов имеет свою базу данных и подключение к API университетской системы расписания и, собственно, самому мессенджеру. Однако в случае с ботом ВКонтакте, база данных расположена на отдельном сервере, а в случае с ботом Telegram сам бот и база данных на одном сервере. Рисунок 6 - Общее устройство ботов На рисунке 7 изображено первое взаимодействие пользователя с ботом. Внутри каждого из ботов есть сервис уведомлений, который агрегирует пользователей, у которых время подписки совпадает с текущем временем и отправляет их расписание на заданный срок. Боты стали полноценными альтернативами мобильной версии сайта. Они предоставляют не только более адаптированный к мобильным устройствам UX, но и дополнительные функции в виде рассылки расписания, которую на мобильной версии не сделать. В результате часть студентов полностью перешла на использование ботов в качестве основного источника информации о расписании учебных занятий. Мы поставили задачу реализовать мессенджере WathApp технологию применения чат-ботов в качестве интерфейса взаимодействия с информационными сервисами, реализовать новый способ взаимодействия с расписанием учебных занятий университета, разработав дополнительные сервисы; сделать подписку на рассылку расписания занятий в чат-боты; обновляемый Интернет-календарь с расписанием занятий, интегрируемый в приложения популярных мобильных платформ. Рисунок 7 – Взаимодействие пользователя с ботом Для решения вышеописанных задач, используются огромный набор инструментов и техник анализа естественного языка. В данной разработке для обработки пользовательских запросов на естественном языке по поиску работы был выбран алгоритм tf-idf. В данном проекте tf-idf используется как критерий релевантности подобранной чат-ботом расписания по запросу пользователя на естественном языке. Для решения поставленной задачи была выбрана среда программирования Microsoft Visual Studio, обладающая всеми необходимыми наборами функций. Visual Studio является мощной интегрированной средой разработки, предоставляющей средства с открытым кодом для поддержки языка Python, в том числе рабочие нагрузки разработки Python и обработки и анализа данных. В качестве языка программирования был выбран Python - высокоуровневый скриптовый язык программирования. Язык отличается надежностью, гибкостью и простотой освоения. Его можно бесплатно использовать на любых операционных системах. Кроме того, для Python доступно множество бесплатных библиотек, в том числе для машинного обучения и обработки естественного языка. При создании данного проекта были использованы библиотеки для обработки естественного языка, среди которых наиболее популярные: 1. NLTK - базовая библиотека для создания NLP-программ на Python. У нее есть легкие в использовании интерфейсы для многих языковых корпусов, а также библиотеки для обработки текстов для классификации, токенизации, стемминга, разметки и фильтрации. 2. Рymorphy2 - морфологический анализатор на языке Python. Выполняет лемматизацию и анализ слов, способен осуществлять склонение по заданным грамматическим характеристикам слов. Работает со словарём OpenCorpora. Поддерживаются русский и украинский языки. 3. Scikit-learn - библиотека, которая специализируется на алгоритмах машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации, понижения размерности и обнаружения противоречий [7]. На первом этапе мы выбрали в качестве платформы для размещения проекта был выбран мессенджер Telegram. Telegram - отличная и безопасная платформа для самых сложных ботов. Алгоритм работы бота на данной платформе следующий: сообщения, команды и запросы, отправленные пользователями, передаются на программное обеспечение, запущенное на серверах разработчиков. Посреднический анонимный сервер Telegram обрабатывает шифрование и осуществляет обратную связь между ботом и пользователем [5]. Чат-бот с искусственным интеллектом основан на создании модели машинного обучения, получаемой при обучении алгоритма интеллектуального анализа данных. Для обучения необходимо подать на вход алгоритму исходные данные. В данной разработке проекте в качестве исходных данных используется набор расписания занятий. Набор расписания занятий был получен путем парсинга с информационной системы университета и импортирован в базу данных. Парсинг расписания занятий выполнен по категориям. Каждое расписания занятий содержит базовую информацию о номере группы студентов. Для понимания алгоритма работы чат-бота для поиска расписания занятий необходимо описать взаимодействие описанных ранее программных компонентов. Пользователь отправляет описание о расписании чат-боту. При получении первого запроса программа запускает импорт расписании из базы данных в класс Vacancy. Полученные расписание и запрос пользователя проходят процесс предобработки и передаются на вход алгоритму tf-idf. Алгоритм возвращает релевантную вакансию, имеющую наибольшую близость с запросом пользователя, В результате релевантное расписание отправляется пользователю с описанием ее базовых характеристик. Для размещения проекта чат-бота на платформе Telegram используется библиотека tele-bot на Python [7]. Чат-бот должен быть удобен и понятен при взаимодействии с пользователем. При запуске бота пользователь должен иметь возможность ознакомиться со всеми возможными командами. При разработке чат-бота для поиска расписания были использованы 7 команд. К вспомогательным командам относятся команда start, hello и help. Блок «Поиск расписания» включал две основные команды: 1. search_by_description - поиск по описанию расписания, когда пользователь может ввести запрос в неструктурированном виде. 2. search_by name - поиск по названию расписания группы, когда бот подбирает вакансию по точному совпадению. Используя команду search_by_name у пользователя еще есть возможность указать дату. При этом если дата не важна для пользователя, он может просто пропустить этот пункт. В результате выполнения команды search_by_name бот отправит расписание, соответствующую пользовательским критериям. Также у пользователя есть возможность найти расписание по ее описанию, выполнив команду search by description. При чем данная команда позволяет пользователю отправить запрос в неструктурированном виде, используя любые формулировки. В результате будет возращено расписание, которое имеет наибольшую схожесть с запросом пользователя. В соответствии с задачей данной разработки был разработан чат-бот в мессенджере Telegram для поиска расписания с применением интеллектуального алгоритма. Были выполнен обзор существующих программных решений и описание методов решения поставленной задачи, благодаря чему был определен перечень функциональных требований для чат-бота. На данный момент программа ориентирована на русскоговорящих пользователей. Данная разработка может применяться как виртуальный помощник для студентов по получению понимания об изменениях в расписании, в рамках дальнейшей разработки предполагается добавить в чат бот информацию о прогнозах расписания. Несмотря на то, что чат-боты как диалоговые системы известны ещё с середины XX века, до сих пор нет общепринятого термина, наиболее полно раскрывающего суть данной технологии. Понятие «чат-бот» было использовано Майклом Молдингом в 1994 году для описания разговорных программ. Если суммировать все определения, которые представлены в сети Интернет, то можно сказать, что чат-бот – это компьютерная программа, которая интерактивно имитирует человеческую речь при «разговоре» с реальным пользователем, автоматизируя данный процесс. Главным компонентом функционала таких компьютерных систем является диалог - это коммуникативное взаимодействие на естественном языке, для которого характерна постоянная смена ролей «слушающий – говорящий». Несмотря на то, что термин был использован в конце 90-х годов XX века, первый прототип чат-бота был разработан еще в 1966 году профессором Массачусетского института технологий Джозефом Вейнценбаумом и назывался ELIZA. Его задачей была имитация общения пользователя с психотерапевтом, которая выполнялась путем ответа на реплики человека встречными вопросами. Позже психиатром Кеннетом Колбай была создана диалоговая система под названием Parry. Данный чат-бот стал первой системой, которая прошла тест Тьюринга (метрика качества диалоговых систем) в 1972 году. В начале 2000 годов начали распространяться чат-боты на платформах IM и IRC (Internet Relay Chat). Они использовались для модерирования чатов (блокировка нарушителей) или поддержания беседы (отправка анекдотов, организация викторин). В 2006 году компания IBM начала разработку суперкомпьютера Watson, в который была загружена энциклопедическая информация, а главной особенностью являлось распознавание голосовых сообщений. Именно одноименная программа стала прототипом для создания многих голосовых помощников. С 2010 года чат-боты начали создаваться и использоваться крупными компаниями, такими как Apple (Siri), Google (Google Now), Amazon (Amazon Alexa), Microsoft (Cortana). Главной задачей чат-ботов является выполнение запросов пользователей, будь то желание поговорить на определенную тему. Однако поддержание беседы не является первостепенным интересом для пользователей чат-ботов. Стоит отметить, что, кроме грамотного выполнения задач, немаловажным критерием качественного чат-бота является удобство пользования этим инструментом. Следующим этапом развития данной технологии стало активное распространение мессенджеров. На сегодняшний день более 4 миллиардов человек используют мессенджеры Facebook, WhatsApp, WeChat, Slack, Telegram и другие, именно эти каналы взаимодействия станут основным видом общения в ближайшем будущем. В тройку популярных мессенджеров в России вошел «ВКонтакте». На основе этих мессенджеров строятся диалоговые боты, выполняющие различные задачи. Некоторые из возможных вариантов представлены ниже: игровые чат-боты (квесты, ролевые игры); рекламные чат-боты; новостные чат-боты; чат-боты для доставок, магазинов, сервисов; чат-боты для консультаций и поддержки клиентов и другие. Первой компанией, внедрившей коммерческого чат-бота в свой мессенджер, стала компания Facebook в 2016 году. С этих пор развитие платформы ботов позволило компаниям создавать свои инструменты для привлечения клиентов и автоматизации многих задач. Согласно актуальному отчету о тенденциях в области чат-ботов за 2021 г., программное обеспечение будет крупнейшей и наиболее быстрорастущей технологической категорией. Можно выделить два вида классификации: бизнес-классификация чат-ботов и классификация по техническому типу. Бизнес-классификация чат-ботов: 1. Разговорные чат-боты – созданы для общения пользователя с программой, имитируя живой диалог без какой-либо конкретной цели. 2. Чат-боты ассистенты – имеют заранее определенную цель и способны извлекать данные из сообщений пользователей, необходимые для достижения этой цели; могут служить ассистентами в заполнении Web-форм. 3. Q&A чат-боты – способны давать простые ответы по принципу 1 вопрос – 1 ответ; являются заменой FAQ (frequently asked questions) разделов различных сайтов. Технические типы чат-бот приложений: 1. Основанные на бизнес-правилах 2. Основанные на искусственном интеллекте 3. Гибридные Чат-боты, основанные на бизнес-правилах, имеют древоподобную структуру разговора, согласно которой диалог с пользователем идет по заранее заданному разработчиком пути. Как правило, данные диалоговые системы избегают вопросов, которые требуют ответов в свободной форме, отдавая предпочтение конкретно заданным вопросам или же возможности отвечать путем нажатия кнопок. Минус такого типа чат-ботов – ограниченность возможностей, невозможность отойти от заранее заданного пути развития диалога. Чат-боты, основанные на искусственном интеллекте, являются некой противоположностью чат-ботам, основанным на бизнес-правилах. Они создаются с помощью технологий искусственного интеллекта, таких как обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing), понимание естественного языка (NLU, Natural Language Understanding), технология нейронных сетей (NN, Neural Network) и других. Такого вида диалоговые системы, не имея заранее предопределенного пути разговора, используют тренировочные данные, использованные для обучения модели машинного обучения, и анализ прошлых диалогов для ответа пользователю. Главный недостаток такого вида систем заключается в необходимости наличия огромного массива данных. Гибридные чат-боты комбинируют в себе функции чат-ботов первых двух типов. Такие диалоговые системы имеют заранее определенный путь развития диалога, однако используют искусственный интеллект для распознавания пользовательских намерений, а также для извлечения данных из сообщений собеседника. Согласно вышеуказанной классификации, в данной работе будет разрабатываться чат-бот ассистент гибридного типа, который будет выполнять задачу сбора информации о запросах расписания занятий, извлекая данные о студенте. жүктеу/скачать 0.51 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|