Разработка комплекса программ для статистического исследования успеваемости студентов бгту

Объект исследования: данные об успеваемости студентов факультета информационных технологий БГТУ.

Результаты, полученные лично автором: разработан комплекс программ, исследующих статистические закономерности успеваемости по груп-пам, потокам и дисциплинам, и проверяющих разнообразные статистические гипотезы об успеваемости.

Цель работы: разработать программу, исследующую статистические за-кономерности успеваемости по группам, потокам и дисциплинам, и прове-ряющую различные статистические гипотезы об успеваемости.

Проблема повышения качества образования в вузах России является се-годня чрезвычайно актуальной. Её решение представляется невозможным без детального анализа имеющихся данных об успеваемости студентов, выявления существующих тенденций и закономерностей, принятия решения об управляющих воздействиях на контингент студентов и преподавателей.

Была поставлена задача:

а) создать электронную базу данных по результатам сессий студентов факультета информационных технологий БГТУ;

б) разработать комплекс программ, обрабатывающих информацию из этой базы данных, выявляющих закономерности в оценках студентов и научно проверяющих методами математической статистики возникающие гипотезы.

Удивительно, но до нашей работы оценки студентов хранились в жур-нале деканата в «бумажном» виде. Пришлось сначала проделать большую рутинную работу по переносу их в базу данных.

Работая с базой данных, нам удалось проделать следующую работу:

1. Выявить «проблемные» группы и предметы.

2.Выявить статистические связей в успеваемости по различным предметам.

3. Выявить тенденции в успеваемости групп по годам учебы и по семестрам.

4. Сравнить успеваемость различных групп и потоков.

Нами научно обоснована применимость в этой работе следующих методов:

а) T-критерий Стьюдента (пример: сравнить среднюю успеваемость группы по двум предметам или двух групп по общему предмету)

б) Критерий «Хи-квадрат» (пример: оценить стабильность успеваемости группы путём расчёта частот оценок по курсам/семестрам)

в) Коэффициент корреляции Пирсона (пример: оценить силу связи между оценками группы по двум предметам).

Материал поступил в редколлегию 03.04.2017

УДК 004.05

Д.С. Хромеев

Научный руководитель: доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., А.О. Трубаков

khromeyevdima@mail.ru

Календарный план проекта по разработке системы автоматизированного тестирования

Объект исследования: система автоматизированного тетсирвоания.

Результаты, полученные лично автором: календарный план разработки системы автоматизированного тестирвоания.

Современный мир нуждается в сложных программных продуктах, обеспечивающих надёжную связь между человеком и компьютером во многих областях деятельности. Для быстрой и качественной проверки надёжности этих программных систем необходимы программные средства – системы автоматизированного тестирования программ. Существующие системы автоматизированного тестирования не позволяют обхватить весь спектр проблемы проверки надёжности программного обеспечения. Это является основанием для разработки универсальной системы автоматизированного тестирования приложений.

Система автоматизированного тестирования – расширяемое приложение, позволяющее проводить тестирование программ, созданных с помощью любых технологий программирования и моделей разработки программного обеспечения. Система позволяет постоянно наращивать свой функционал сторонними разработчиками.

Так как система состоит из нескольких модулей, то неотъемлемой частью подготовки к реализации проекта является составление календарного плана проекта. Команда по разработке системы включает в себя аналитика, проектировщика, ведущего программиста, ведущего разработку ядра системы и контролирующего команду программистов, четырёх программистов и трёх специалистов по тестированию. Основная трудоёмкость проекта приходится на специалиста по внедрению, так как он выполняет несколько задач по внедрению и сопровождению программного продукта. Распределение времени проекта строится следующим образом: анализ требований – четыре дня, проектирование – 19 дней. Фаза выполнения включает в себя программирование (55 дней) и тестирование (13 дней).

На диаграмме Ганта (рис. 1) видно, что самая большая по продолжительности задача – задача написания программного кода проекта.

Система автоматизированного тестирования приложений – универсальная расширяемая система, требующая трудозатрат таких специалистов, как аналитик, проектировщик, программист, специалист по тестированию и специалист по внедрению и сопровождению. Для организации параллельных работ по созданию компонентов системы требуются несколько специалистов в одной области, например, тестирования и программирования.

Рис. 1. Диаграмма Ганта проекта с выделением критического пути.

Проведенное планирование существенно уменьшит время разработки проекта.

Материал поступил в редколлегию 28.04.2017

УДК 004.651.54

А.В. Черкасова

Научный руководитель: доцент кафедры «Информатика и программное обеспечение», к.т.н., А.О. Трубаков

serkuk1@gmail.com