Дипломная работа «Разработка системы автоматизированного создания резюме»



страница1/13
Дата01.06.2016
Размер0.84 Mb.
ТипДипломная работа
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13


Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет
«Высшая школа экономики»

Факультет ИТиВТ

Кафедра информационно-коммуникационных технологий




ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

«Разработка системы автоматизированного создания резюме»

Студентка: ______________________ Ухина Ольга Валерьевна


Руководитель проекта: ____________ Игнатьев Иван Сергеевич

Допущен к защите _____________________________________ 2013 г.


Консультанты проекта:

Охрана труда _____________________ Е. Б. Михайлов

Зав. кафедрой проф. д.т.н. ___________ В. Н. Азаров

Москва, 2013


Аннотация


Работа состоит из введения, 4 глав и заключения. Основной материал работы изложен на 87 страницах, содержит 10 рисунков и 10 таблиц. Список литературы содержит 11 позиций.

Во введении обосновывается актуальность настоящего проекта, определяются цели и задачи дипломного проекта.

В первой главе проводится обзор существующих решений и анализ инструментальных средств для разработки системы.

Вторая глава посвящена разработке модели данных системы, архитектуры и интерфейсов пользователей.

Третья глава посвящена тестированию и отладке разработанной системы.

Четвёртая глава посвящена вопросам охраны труда.

В заключении приведены основные результаты работы, обозначены пути развития этой системы.


Оглавление


Аннотация 2

Оглавление 3

Введение 5

Обзорно-аналитическая часть 8

1.1. Обзор методов, используемых для решения задач в области анализа учебных данных 8

1.1.1.Модель студента 9

1.1.2.Визуализация 9

1.1.3.Классификация 11

1.1.4.Другие методы 12

1.2. Анализ решений, применяемых для анализа данных в обучении 12

1.2.1. TeamAnalytics 13

1.2.2. Анализ участия студентов в онлайн курсах и использованием техники социальных сетей 14

1.3. Подбор источников данных используемых в системе 16

1.3.1. Общие сведения 16

1.3.2. Использование базы данных LMS Moodle 19

1.4. Выбор инструментальных средств 21

1.4.1. Язык программирования 21

1.4.2. Среда разработки 22

1.4.3. Фреймворк 22

1.4.4. СУБД 22

1.4.5. Протокол аутентификации 23

1.4.6. Средства визуализации 24

2. Разработка 25

2.1. Основные термины и понятия в системе 25

2.2. Структура базы данных 29

2.3. Алгоритм сбора данных 36

2.3.1. Информация от методиста 36

2.3.2. Информация, импортируемая из LMS 40

2.3.3. Информация, введенная пользователем 43



2.4. Алгоритм обработки данных 43

2.5. Вывод результатов пользователю 50

3. Тестирование и отладка 52

3.1. Функциональное тестирование 52

3.2. Тестирование графического интерфейса 62

3.3. Нагрузочное тестирование 63

3.4. Комплексное тестирование 65

4. Охрана труда 71

4.1. Исследование возможных опасных и вредных факторов при эксплуатации ЭВМ и их влияния на пользователей 71

4.1.1. Введение 71

4.1.2. Анализ влияния вредных и опасных факторов на пользователя 73

4.1.3. Выводы 75



4.2. Методы и средства защиты пользователей от воздействия на них опасных и вредных факторов 75

4.2.1. Методы и средства защиты от поражения электрическим током 76

4.2.2. Методы и средства защиты от ультрафиолетового излучения 77

4.2.3. Методы и средства защиты от электромагнитных полей низкой частоты 78

4.2.4. Методы и средства защиты от статического электричества 78

4.2.5. Общие рекомендации при работе с вычислительной техникой 79

4.2.6. Требования к помещениям и организации рабочих мест 79

4.2.7. Требования к организации работы 82



4.3. Выводы 82

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 84

Список литературы 86



Введение


В настоящее время студенты после окончания вуза часто испытывают сложности при устройстве на работу. Трудности возникают как у выпускников, не имеющих опыта работы, которого так требуют все работодатели, так и у самих работодателей, которые не могут подобрать необходимых молодых специалистов. Как таковых, практических навыков и опыта сразу после выпуска из учебного заведения у студентов нет. Но все же, к концу обучения у выпускников уже есть определенные наработанные навыки, полученные в ходе курсовых работ, практик, дипломной работы и т. д. В чем-то студент может преуспевать лучше, в чем-то хуже, т. е. иметь склонности к определенным направлениям деятельности. При этом работодателю порой сложно оценить навыки студента, основываясь только на дипломе и оценках по дисциплинам, так как это не отражает реальных умений студента-выпускника, показывает общую компетентность по предмету, но не дает понять, чему конкретно научился студент после прослушивания этого курса и как он может это применить, решая определенные задачи. При этом оценки являются достаточно субъективным критерием уровня знаний. Они показывают в основном качественные параметры участия в определенных проектах и выполненных обязанностей, в то время как о количественных характеристиках ничего неизвестно — что и в каком объеме конкретно студент выполнил в проекте.

Существует устоявшаяся форма выражения умений специалиста в виде резюме. В нем, как правило, описывают основные навыки человека. Но студенты затрудняются в его написании по причине недостатка опыта. Затруднение вызывает собственно выбор профессии и конкретного направления в работе.

Отсюда возникает необходимость рекомендаций студенту относительно резюме, которое он бы мог предоставить работодателю, при этом, еще не имея реального опыта работы в компании, где он бы смог получить заветную строчку в резюме[1].

Для создания резюме нужно опираться на некоторый набор сведений, полученных о студенте в процессе обучения.

В связи с появлением новых методов в образовании, в частности онлайн-обучения, происходит накопление данных, из которых можно извлекать полезную информацию, анализируя их.

Это послужило причиной появления такого относительно молодого течения в дисциплине анализа данных как Educational Data Mining (EDM).

EDM стал бурно развиваться с 2005 года. Этому послужили: во-первых, значимость темы образования, которая актуальна среди всех стран и культур наравне с медициной и здравоохранением, во-вторых, тот факт, что эффективное исследование в образовании теперь не требует квалифицированных сотрудников и офисов, заполненных бумагами. Существуют различные ресурсы с открытыми наборами данных, поэтому присоединиться и начать исследования может каждый.

Основная цель EDM - использование большого количества данных, полученных в образовательном процессе. Наборы данных служат для лучшего понимания и представления информации о процессе обучения. EDM использует в основном данные студентов, оставленные ими в ходе их обучения по курсу. Для исследований могут использоваться различные накопленные данные, такие как: обучающие ресурсы, дискуссионные форумы, электронные журналы оценок, стандартизированные тесты, учебные материалы.

Помимо самих данных, необходимо найти, адаптировать и определить механизмы применения для анализа этих данных.

C ростом требований к отчетности и стандартизации различных тестов возросло и использование различных систем в обучении, а в связи с этим появилось большое количество электронных баз данных активности студентов. Поэтому возникает необходимость в создании вычислительных и статистических фреймворков и других техник для вычленения из этих данных полезной информации[2].

Задачами данной работы являются:


  • выявление данных, которые будут использоваться для обработки системой;

  • разработка алгоритмов обработки данных;

  • разработка интерфейса пользователем, конечным результатом взаимодействия с которым является сгенерированное резюме.

Цель работы - разработать систему автоматизированного создания резюме в соответствии с выбранными алгоритмами и использующую реальные данные.

Работа состоит из обзорно-аналитической части, где проводится исследование аналогов, наработок в данной области, подходов, применяемых при решении такого рода задач. В качестве источников информации для данного исследования выступают и выдержки из статей и аннотации выступлений с конференций по EDM, книги по анализу данных, работы, описывающие подходы к созданию резюме.

Глава, следующая за обзорно-аналитической часть работы – разработка, где описаны алгоритмы, применяемые в системе, описание логики работы программы и детали реализации.

Третья часть дипломной работы - тестирование. В этой главе описываются выбранные методики для проведения функционального и нагрузочного тестирования. Описан подход, использованный для проверки системы при работе с реальными данными и модель, которая была использована при тестировании работы системы с этими данными. Приведены значения всех входных наборов данных, использованных в тестах и соответствующие им полученные результаты.



Каталог: data -> 2013
2013 -> Федеральное государственное автономное образовательное
2013 -> Программа дисциплины Анализ отраслевых рынков  для направления 080200. 62 «Менеджмент» подготовки бакалавра
2013 -> Управление профессиональным развитием педагогов средствами конкурсов профессиональных достижений
2013 -> Школьная социальная сеть в управлении внеурочной деятельностью
2013 -> Программа дисциплины «для магистерской программы «Управление образованием»
2013 -> «Особенности выхода на международные рынки литаско групп»
2013 -> Новые тенденции в деятельности тнк в условиях глобализации
2013 -> Применение теорий международной торговли при разработке экспортной стратегии компании


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница