Разработка. 
Разработка системы автоматизированного создания резюме

Логика работы с данными в системе заключаются в следующем:

• 1. Сбор данных, часть из которых часть вводит методист, часть необходимо получать из базы данных системы LMS Moodle, какие-то же вводятся непосредственно пользователем при работе с приложением;
• 2. Обработка и анализ полученных данных;
• 3. Вывод результата обработки и генерация резюме.

На рис. 2.1 изображена схема поток данных.

Рис. 2.1. Поток данных в системе

Основные термины и понятия в системе

Исходя из специфики программы, в ней приняты ряд терминов и понятий, которые требуют подробного пояснения для дальнейшего описания алгоритмов работы системы:

• 1. Компетенция — знания, умения, навыки (ЗУН), необходимые для того, чтобы преуспеть в рамках некоторой профессии. Объединены эти знания, умения и навыки в некоторую логическую единицу, которая, как правило, является узкоспециализированной предметной областью, знание которой необходимо для высококвалифицированной работы того или иного специалиста. Значение компетенции — это количественный показатель, показывающий подготовку студента по соответствующим ЗУН. Одна из ключевых промежуточных задач системы, на результате решения которой основана генерация самого резюме — вычисление значений компетенций для студента. Оно рассчитывается в 100-бальной шкале. 100 — максимальная оценка, которая свидетельствует о полном освоении студентом данной компетенции. В любом курсе, по которому проходит обучение студент, может рассматриваться одна или несколько компетенций. При этом одна и та же компетенция может изучаться в нескольких курсах, в расчете значения компетенции этот факт учитывается. Для вычисления значений необходимо занести в систему соответствующую информацию. Некоторые данные в систему заносятся автоматически при синхронизации с базой данных LMS Moodle, некоторые вручную задаются методистом, а какие-то вводит непосредственно пользователь при работе с приложением. Компетенции для каждого курса определяются методистом на основе учебных планов и ФГОСов. Для реализации в рамках данного проекта решено было тестировать работу системы, используя стандарты по направлению «Информатика и вычислительная техника» для подготовки специалистов;
• 2. Методист (администратор системы) — преподаватель, ассистент или любой другой специалист, участвующий в учебном процессе, обязанности которого при работе с системой будут заключаться во внесении в систему необходимой информации для работы приложения. Для ввода всей информации методист использует административную консоль Django. Через этот интерфейс можно быстро внести всю необходимую информацию в базу данных систему, при этом здесь же можно посмотреть эти данные, выполнить поиск, сортировку и фильтрацию для значений, получаемых из базы;
• 3. Студент (пользователь) — человек, который будет использовать приложение для генерации своего резюме. В рамках разрабатываемой системы предполагается, что использовать ее будут не только студенты кафедры ИКТ, которые имеют оценки в базе данных LMS Moodle. Воспользоваться разрабатываемым сервисом, сможет любой другой человек, но в таком случае у системы будет меньше данных для обработки, следовательно, результаты могут оказаться не настолько точными, как для студентов кафедры ИКТ;
• 4. Профессия — основной род занятий, трудовой деятельности. Перечень профессий, также как и компетенций, необходимых для того, чтобы преуспеть в какой-то профессии, вводится методистом на основе ФГОСов с добавлением необходимых, по его мнению, дополнительных профессий. В логике работы системы некоторая профессия из определенного методистом перечня рекомендуется пользователю в его будущей работе. Она будет выведена в генерируемом резюме в качестве желаемой должности, т. е. с точки зрения системы она будет наиболее подходящей, исходя из проведенного анализа;
• 5. Курс — это дисциплина, которая изучается в вузе. В рамках тестовой работы системы это будут курсы, входящие в программу по направлению «Информатика и вычислительная техника» для специалистов.
• 6. Программное обеспечение — это программы, языки программирования и прочие системы, которые были изучены в рамках одной или нескольких компетенций. Вносятся в систему методистом на основе учебных планов;
• 7. Оценки. В разрабатываемой системе существуют несколько типов оценок, относящихся к каждому курсу. Такое разбиение оценок было сделано для того, чтобы учесть значимость каждой из типов оценок в подсчетах системы:

_ Итоговая оценка — оценка, которая выставляется преподавателем за экзамен или зачет по предмету. Эти оценки заносятся студентами в систему при работе с приложением;

_ Средняя оценка — вычисляется на основе оценок за задания в LMS. Является средним арифметическим от всех оценок за тесты по определенному курсу;

_ Оценка по компетенции. Данное понятие основано на существовании такой компетенции, для которой существует задание, результаты которого исчерпывающим образом показывают освоение данной компетенции студентом. Для каждой компетенции методист может назначить идентификатор задания из базы LMS, который будет использован в программе автоматического обновления оценок по компетенциям в системе;

8. Учебные часы. Это часы занятий по определенному курсу. Существуют 4 типа часов, которые задаются в системе методистом, исходя из учебных планов:

_ Лекции;

_ Практические занятия;

_ Лабораторные работы;

_ Самостоятельная подготовка, куда может входить курсовая работа;

9. Взвешенные часы. Вычисляются с учетом коэффициентов влияния типа часов (это лекции, семинары, лабораторные работы, самостоятельная работа) на количество часов, затраченных соответственно на лекции, семинары, лабораторные работы и самостоятельную работу в каждом курсе. Коэффициенты влияния выставляются методистом, значениями по молчанию на этапе разработки и тестирования проекта являются следующие:

Лекции — 0,2;

Семинары — 0,5;

Самостоятельная работа — 0,2;

Самостоятельная работа с включением в нее курсового проекта — 0,7;

Лабораторные работы -1;

10. Взвешенная оценка. Взвешенная оценка для компетенции в курсе учитывает в той или иной степень итоговую, среднюю оценки и оценку за компетенцию. Степень влияния тех или иных оценок на взвешенную, задается методистом для каждой из комбинаций наличия/отсутствия оценок на основе матрицы влияния. Далее представлена матрица влияния с коэффициентами по умолчанию для всех возможных случаев, где в строке указаны комбинации оценок, в столбце — влияние оценки:

Таблица 2.1. Матрица влияния оценок при всех возможных вариантах наличия/отсутствия разных оценок.

	F.	A.	C.	FA.	FC.	AC.	FAC.
F.					0.3.	0.3.		0.3.
A.					0.7.		0.3.
C.						0.7.	0.7.	0.7.

Где:

F — итоговая оценка;

A — средняя оценка;

С — оценка за компетенцию;

FA — итоговая и средняя оценка;

FC — итоговая и оценка за компетенцию;

AC — средняя и оценка за компетенцию;

FAC — итоговая, средняя и оценка за компетенцию.