Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка сервиса для сбора и обработки вопросов студентов преподавателю при выполнении лабораторного задания"

Работа на тему: Разработка сервиса для сбора и обработки вопросов студентов преподавателю при выполнении лабораторного задания
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра программного обеспечения

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В.ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА СЕРВИСА ДЛЯ СБОРА И ОБРАБОТКИ ВОПРОСОВ СТУДЕНТОВ ПРЕПОДАВАТЕЛЮ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ЛАБОРАТОРНОГО ЗАДАНИЯ

02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Профиль «Технологии программирования и анализа больших данных»

Тюмень 2023

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫЕ СИСТЕМЫ 5
1.1. ЧТО ТАКОЕ QA-СИСТЕМЫ И ГДЕ ОНИ ИСПОЛЬЗУЮТСЯ 5
1.2. СПОСОБЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОТВЕТОВ НА ВОПРОСЫ 6
QA-СИСТЕМ 6
1.3. СПОСОБЫ РЕАЛИЗАЦИИ ВОПРОСНО-ОТВЕТНЫХ СИСТЕМ 7
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ И ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТА 10
2.1. ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ 10
2.2. АЛГОРИТМ ПРЕДОБРАБОТКИ ВОПРОСА 16
2.3 АЛГОРИТМ НЕЧЕТКОГО СРАВНЕНИЯ «УМНЫЙ ПОИСК» 17
2.4. АЛГОРИТМ ПОИСКА ОТВЕТА НА ВОПРОС 20
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА WEB-ПРИЛОЖЕНИЯ22
3.1. ОБЩАЯ АРХИТЕКТУРА QA-СИСТЕМ 22
3.2. ТЕХНОЛОГИИ ПРОЕКТА 23
3.3. АРХИТЕКТУРА ПРОЕКТА 26
3.4. БАЗА ДАННЫХ 28
3.5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 29
3.6. ОБЗОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЕКТА 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 38
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 42
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 44

Тюмень 2023

ВВЕДЕНИЕ
В последнее время все больше крупных компаний выделяют свои ресурсы на создание искусственных диалоговых помощников (Алиса от Яндекса [1], Ассистенты Салют от Сбер [2], Маруся от Mail.ru и др.). С такими системами можно, хоть и не в полной мере, но поддерживать диалог. Ассистенты умеют выполнять простые команды: ставить таймер или будильник, вызывать такси, управлять умным домом и отвечать на твои вопросы пользователя, пользуясь интернетом. Но в то же время разработка таких систем стоит очень больших денег, а также ресурсов на поддержку. В большинстве своем многим предприятиям не требуется, чтобы система умела поддерживать диалог, а просто отвечала на конкретный вопрос пользователя.
У многих компаний эту роль выполняют call-центры, использующие людские ресурсы. Это отделение в компании, которое обзванивает клиентов, а также отвечает на их входящие вопросы. Эксплуатация таких систем связана с решением проблем. Например, настройка оборудования, выделение отдельного помещения, привлечение и обучение дополнительного персонала, обеспечение оперативности и адекватности ответа на вопрос клиента.
Самым важным фактором в системах ответов на вопросы является скорость. Если система выстроена так, что клиенту приходится долго ждать ответа, то этот клиент уже не будет лоялен и скорее всего уйдет к конкурентам.
Все вышесказанное можно проецировать на учебные заведения. В роли клиента – студент, а сотрудник call-центра – это преподаватель. Студент хочет, как можно быстрее получить на свой вопрос качественный ответ от преподавателя, а преподаватель хочет, чтобы студенты полностью усвоили весь материал и научились его использовать.
Преподаватели тратят свое рабочее время на ответы одних и тех же вопросов от студентов. Трудозатраты времени можно значительно сократить, разработав вопросно-ответную систему (QA-система [3]), то есть, систему автоматических ответов на вопросы (далее САО). САО - это система, которая
работает без вмешательства сотрудников и может отвечать на вопросы пользователей по определенной теме, исходя из заготовленных ответов.
Проблема – имеющиеся решения для обеспечения автоматических ответов на вопросы пользователей не используются в образовании. При этом они очень востребованы, в частности, в условиях смешанного обучения, когда активно используются цифровые ресурсы.
Почему разработка САО актуальна для образования? Преподавателю такая система нужна прежде всего для экономии времени. Из года в год в институт приходит новый поток студентов и им предоставляют те же материалы (лекции, практические задания), которые были в прошлом году. Соответственно, можно предположить, что у студентов появляются одинаковые вопросы (так называемые, FAQ), на которые нужно ответить преподавателю.
В том числе, САО может способствовать к росту уровня успеваемости. Всегда существуют студенты, которые боятся задать вопрос или стесняются, потом идут «гуглить» в интернет и сталкиваются со сложным материалом, который они не понимают. САО в этом случае будет отвечать словами преподавателя, то есть преподаватель сам будет формировать базу валидных ответов с подробным и понятным объяснением. Таким образом, для студента САО нужна, чтобы в любое время получить достоверную информацию от преподавателя, не спрашивая его лично.
Цель работы заключается в разработке сервиса, позволяющего на основе анализа заготовленных ответов от преподавателя обрабатывать и отвечать на вопросы студентов на примере сопровождения выполнения лабораторного задания по дисциплине “Базы данных”.
Для выполнения поставленной цели необходимо решение следующих
задач:
? Проанализировать литературу, отражающую существующие подходы построения QA-систем.
? Спроектировать архитектуру САО.
? Создать и наполнить базу знаний структурированной информацией из электронного учебника.
? Разработать и программно реализовать:
o Алгоритм поиска ответа по введенному вопросу в базе знаний.
o Функционал для возможности задать вопрос преподавателю.
o Функционал для динамического наполнения базы знаний с использованием ответов от преподавателя на вопросы студентов.
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающую высокую умственную и физическую работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы авторами созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ф Федулов Я.А., Тычинская А.М., Якушев В.А., Федулова А.С. Сравнительный анализ виртуальных ассистентов для разработки программ // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. – 2020. – Т. 5 № 4(18) с. 33-42.
2. Пятнов Р. Е. Внедрение искусственного интеллекта как один из важнейших инструментов экономического развития. – 2022. – С. 184.
3. Поздняков А. С. Анализ и классификация современных QA-систем//Перспективы развития информационных технологий. – 2012. – №. 7. – С. 99-105.
4. Mukhopadhyay D. QA System: Business Intelligence in Healthcare. – 2021.
5. Quarteroni S., Manandhar S. A chatbot-based interactive question answering system. – 2007. – Т. 83.
6. Абрамова А.И. Использование telegram-бота в образовательном процессе вуза // Вестник науки. 2022. №1 (46).
7. Волкова И.А., Полозов И.К. Методы построения вопросно-ответных систем.– 2018. – №23. – С. 1355-1364.
8. George A. S., George A. S. H. A review of ChatGPT AI's impact on several business sectors //Partners Universal International Innovation Journal. – 2023. – Т. 1. – №. 1. – С. 9-23.
9. Форта, Бен. Ф80 SQL за 10 минут, 4-е изд.: Пер. с англ.— М .: ООО “И.Д. Вильямс”, 2014. — 288 с .: ил. — Парал. тит. ант.
10. Седойкина А.А. Перспективы внедрения системы искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнес-процессов в call-центре // Human Progress. 2020. Том 6, Вып. 2.
11. Науменко А.М., Шелудько С.Д., Юлдашев Р.Ю., Хлебников Н.О., Радыгин В.Ю. Разработка вопросно-ответной системы с нейросетевым обучением на базе современных свободных технологий // Иннов: электронный научный журнал. - 2017. - №2.
12. Хорошевич П. А. Использование языка разметки markdown для разработки средств представления учебной информации//Актуальные проблемы и направления цифровой трансформации образования. – 2021. – С. 224-228.
13. Коротков А. Е., Трифонова Е. Е. Алгоритм расчета расстояния Левенштейна с пороговым значением //Естественные и технические науки. – 2012. – №. 1.
– С. 317-321.
14. Черкашин, А. М. Применение метода расстояния Левенштейна библиотеки Fuzzywuzzy языка Python для исправления данных// Постулат. – 2021. – № 4(66).
15. Soares M. A. C., Parreiras F. S. A literature review on question answering techniques, paradigms and systems //Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. – 2020. – Т. 32. – №. 6. – С. 635-646.
16. Hardeniya N. NLTK essentials. – Packt Publishing. – 2015. 17.Морфологический анализатор pymorphy2