Программный комплекс классифицирования выпускников высшего учебного заведения (учебный аспект) - Дипломная работа

Современные методы преподавания в вузе требуют обработки большого объема информации об успеваемости студентов и учебных групп в целом. Классификация - система соподчиненных понятий (классов, объектов) какой-либо области знания или деятельности человека, составленная с учетом общих признаков объектов и закономерных связей между ними; позволяет ориентироваться в многообразии объектов и является источником знания о них. Классификация осуществляется по отношению к стабильным системам.Кроме выявления общих свойств информационного объекта классификация нужна для разработки правил (алгоритмов) и процедур обработки информации, представленной совокупностью реквизитов. При классификации широко используются понятия классификационный признак и значение классификационного признака, которые позволяют установить сходство или различие объектов. Возможен подход к классификации с объединением этих двух понятий в одно, названное как признак классификации. Представленная на рисунке 1.1 иерархическая система классификации строится следующим образом: · исходное множество элементов составляет 0-й уровень и делится в зависимости от выбранного классификационного признака на классы (группировки), которые образуют 1-й уровень; · каждый класс 1-го уровня в соответствии со своим, характерным для него классификационным признаком делится на подклассы, которые образуют 2-й уровень;[3], выделим три подобласти: дискриминация, кластеризация, группировка. Задача состоит в том, чтобы вновь поступающий объект отнести в один из этих классов. Цель состоит в выявлении групп однородных объектов, сходных между собой (как в кластер-анализе), однако "соседние" группы могут не иметь резких различий (в отличие от кластер-анализа). Хорошо известно, что для, любого заданного разбиения объектов на группы и любого можно указать метрику такую, что расстояния между объектами из одной группы будут меньше , а между объектами из разных групп - больше . Термином "классификация" обозначают, по крайней мере, три разные вещи: процедуру построения классификации, построенную классификацию и процедуру ее использования" [1].В учебных заведениях всегда стоял вопрос необходимости постоянного мониторинга успеваемости каждой учебной группы и каждого студента с целью повышения уровня образования и управления качеством обучения. Систематическое отслеживание качества обучения у большого числа студентов способствует получению более объективной, достоверной оценки, что позволяет прогнозировать конечные уровни учебных достижений студентов, проектировать планы обучения.В рамках дипломного проекта необходимо разработать на языке программирования PHP программный комплекс классифицирования выпускников, обеспечивающего ведение базы данных групп, студентов, предметов, результатов сдачи сессии в течение учебного года, а также обеспечивать ввод, удаление, хранение и редактирование информации, которая содержится в таблицах данных. Данный комплекс должен упростить процедуру расчета среднего балла студентов и дать возможность проследить тенденцию и устойчивость успеваемости каждого студента на протяжении всего периода его обучения в университете.1.3.1 Авторегрессия Известно, что в задачах, связанных с обработкой результатов измерений в информационно-измерительных комплексах, с корреляционным и спектральным анализом принимаемых сигналов, с фильтрацией и прогнозированием сигналов, с распознаванием образов, классифицированием данных и др., часто используются авторегрессионные модели представления данных [8]. Модель авторегрессии - модель, в математической форме выражающая связь текущего значения стационарного временного ряда с его прошлыми значениями , , , и записываемая в виде В наиболее общем виде автокорреляционные свойства временного ряда учитываются в смешанной модели авторегрессии скользящего среднего (АРСС или ARMA - autoregressive-moving average).Метод наименьших квадратов - один из методов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Задача метода наименьших квадратов состоит в выборе вектора, минимизирующего ошибку.Классифицирование - процесс отнесения объекта к определенному подразделению какой-либо классификации, производимый на основе определения наличия или отсутствия заданного признака у объекта. В качестве признака, в данном случае, выступают числовые значения, а именно экзаменационные оценки и параметры, рассчитанные на основе этих оценок. Классифицирование необходимо произвести по трем признакам. а) успешность обучения - средний балл студента. Признак, по которому студента можно отнести к одному из трех классов: 1) средний балл - качество удовлетворительное; Показывает насколько устойчиво в течение 9 семестров у студента проявляются прогресс, регресс или стабильность.СУБД - комплекс языковых и программных средств, предназначенный для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями. Обычно СУБД различают по используемой модели данных [9]. Для реализации программного

Содержание

Введение

1. Анализ предметной области и постановка задачи

1.1 Теория классифицирования

1.1.1 Система классификации

1.1.2 Математические методы классификации

1.2 Основания для разработки

1.2.1 Описание проблемы

1.2.2 Техническое задание на разработку программного продукта

1.3 Выбор метода решения задачи

1.3.1 Авторегрессия

1.3.2 Метод наименьших квадратов

1.3.3 Математическая постановка задачи

1.4 Выбор СУБД

1.5 Выбор языка программирование и обоснование

1.6 Выбор Web-сервера

2. Моделирование и проектирование программного комплекса

2.1 Требования, предъявляемые к программному комплексу

2.1.1 Требования к функциональным характеристикам

2.1.2 Требования к надежности

2.1.3 Требования к составу и параметрам технических средств

2.1.4 Требования к информационной и программной совместимости

2.2 Алгоритмизация задачи

2.3 Разработка структуры данных

2.3.1 Разработка инфологической модели данных

2.3.2 Разработка даталогической модели данных

2.3.3 Проектирование схемы базы данных

2.4 Проектирование архитектуры программного комплекса

2.5 Организация взаимодействия пользователя с программным средством

3. Реализация программного комплекса

3.1 Разработка структуры данных программного комплекса

3.2 Функциональная структура программного комплекса

3.2.1 Модуль авторизации

3.2.2 Модуль ведения базы данных

3.2.3 Модуль классифицирования

3.4 Назначение разработки

3.4.1 Функциональное назначение

3.4.2 Эксплуатационное назначение

3.5 Общие сведения

4. Экономическое обоснование проекта

4.1 Цели и задачи

4.2 Расчет трудоемкости проекта

4.3 Затраты на выплату заработной платы

4.4 Определение материальных расходов

4.5 Определение накладных расходов

4.6 Определение себестоимости проекта

5. Безопасность и экологичность проекта

5.1 Требования к помещениям для работы с ПЭВМ

5.2 Общие требования к организации рабочих мест пользователей

5.3 Требования к микроклимату на рабочих местах

5.4 Требования к уровням шума и вибрации на рабочих местах

5.5 Требования к освещению на рабочих местах

5.6 Электробезопасность

5.7 Пожарная безопасность

5.8 Эргономические требования к пользовательскому интерфейсу

Заключение

Список литературы

Приложения

Современные методы преподавания в вузе требуют обработки большого объема информации об успеваемости студентов и учебных групп в целом. Огромное количество студентов университета и множество дисциплин делает эту процедуру сложной.

Классификация - система соподчиненных понятий (классов, объектов) какой-либо области знания или деятельности человека, составленная с учетом общих признаков объектов и закономерных связей между ними; позволяет ориентироваться в многообразии объектов и является источником знания о них.

Классификация осуществляется по отношению к стабильным системам. Основание классификации - фиксированные наборы признаков, которые могут более или менее значительно меняться, варьироваться в определенных границах на каждом шаге классификации, но при этом предполагается, что зафиксированные в данных признаках свойства и отношения объективно присущи системе до начала классификации. Таким образом, варианты признаков зависят от исследовательских целей, а их содержание полностью определено объектом.

Именно классификация является наиболее продуктивным методом в изучении успеваемости выпускников. Успеваемость является одним из признаков, который имеет тенденцию постоянно изменяться в течение всего периода обучения студента. На основе изменения значения признака можно рассчитать и другие параметры классифицирования, такие как стабильность успешности и устойчивость стабильности обучения студента.

С учетом выявленной проблемы в рамках дипломного проекта были поставлены следующие задачи - реализовать алгоритм классификации, а вследствие этого спроектировать и разработать программное обеспечение для классифицирования выпускников.