3.3. Поиск сегментов рынка для подсистемы статистического учёта успеваемости студентов

Подсистема статистического учёта успеваемости студентов является дополнением системы ОРОКС и не может работать отдельно от этой системы. В связи с этим сегментация рынка рассматриваемой подсистемы в основном определяется сегментацией рынка программного продукта ОРОКС. Рынок этой программы достаточно узок и специализирован. Основной рынок данного программного продукта – учреждения, подразделения и факультеты институтов, организующие дистанционное обучение с использованием сети Интернет/локальной сети.

Подсистемы статистического отчёта успеваемости студентов может быть использована:

1. При организации дистанционного обучения на базе ВУЗа. Подсистема разрабатывалась именно для поддержки дистанционного обучения, будут использованы все возможности подсистемы: использование различных модулей генерации отчетов по состоянию обучения студентов, автоматизация контроля хода проверки контрольных работ преподавателями, автоматизация документооборота при выдаче работ преподавателям на проверку, поддерживается ввод и контроль текущей успеваемости.

2. При проведении компьютерного тестирования абитуриентов при поступлении в ВУЗ. Система ОРОКС может быть использована для подготовки тестов; собственно проведения тестирования, автоматического учёта результатов. Подсистема может быть использована для обработки этих результатов и выдачи различной статистики.

3. Для автоматизации работы деканата при очном обучении студентов. В данном случае система ОРОКС позволит вести учет студентов и преподавателей, а подсистема позволит осуществлять ввод и учёт итоговых оценок за курсовые работы, зачёты, экзамены. Возможно использование возможностей генерации отчётов по состоянию обучения.

4. Для просмотра и составления отчётов по результатам обучения при использовании системы ОРОКС для переподготовки кадров на коммерческих предприятиях с использованием сети Интернет.

Будем рассматривать следующие характеристики данного программного обеспечения, влияющие на функциональность подсистемы:

• Простота (удобство интерфейса);

• Функциональная наполненность;

• Быстродействие;

• Полнота;

• Надёжность;

Теперь сформируем матрицу наблюдений (табл. 6). Численные значения характеристик программного продукта выставляются по пятибалльной шкале следующим образом:

1 – нет необходимости в данной характеристике;

2 – характеристика безразлична;

3 – более безразлична, чем необходима;

4 – более необходима, чем безразлична;

5 – необходима.

Таблица 6. Матрица наблюдений

Потребитель\ характеристика	Простота	Функциональная наполненность	Быстродей-ствие	Полно-та	Надёж-ность
Системы ДО на базе ВУЗов	2	5	5	5	5
Факультеты довузовской подготовки	2	4	4	4	3
Деканаты ВУЗа	3	3	4	4	4
Коммерческие предприятия	5	3	3	3	4

X=

Стандартизация признаков не требуется, так как характеристики оценены в баллах, то есть матрица однородна.

Далее, используя формулу(r,s= 1, 2, ... ,w)

преобразуем матрицу наблюдений в матрицу расстояний: табл. 7

Таблица 7. Матрица расстояний

	1	2	3	4
1	0	1	1,2	1,4
2	1	0	0,6	1,2
3	1,2	0,6	0	0,8
4	1,4	1,2	0,8	0

Теперь разобьём полученные расстояния на классы и каждому выделенному классу присвоим свой знак, т.е. получим неупорядоченную матрицу Чекановского (табл. 8):

• первый интервал: [0; 0,7] – знак «-»;

• второй интервал: (0,7; 1,4] – знак «X».

Таблица 8. Неупорядоченная матрица Чекановского

	1	2	3	4
1	X	-	-	-
2	-	X	X	-
3	-	X	X	-
4	-	-	-	X

Видно, что перегруппировка матрицы расстояний не требуется, знаки «Х», обозначающие наименьшие численные расстояния, уже оказались ближе к главной диагонали. Итак, мы получили упорядоченную матрицу Чекановского: табл. 9

Таблица 9. Упорядоченная матрица Чекановского

	1	2	3	4
1	X	-	-	-
2	-	X	X	-
3	-	X	X	-
4	-	-	-	X

В результате выполненных вычислений был выделен сегмент рынка программного продукта для деканатов ВУЗов и для факультетов довузовской подготовки.