ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

Статья посвящена цифровизации взаимодействия участников учебного процесса. Разработана диаграмма вариантов использования, учитывающая необходимый функционал пользователей разрабатываемой системы. Рассматривается способ организации механизмов взаимодействия между преподавателями и студентами на базе системы управления взаимоотношениями с клиентами Битрикс24. Приводятся примеры реализации коммуникаций.

В статье рассмотрена концепция эффективной работы с данными, применяемая в программе Microsoft Power BI. Авторы рассматривают основные инструменты, использующиеся в программе, такие как Power Query, Power Pivot, Power View, Сервис Power BI. Использование каждого из них подчиняется концепции эффективной работы с данными, которая подразумевает использование алгоритма четырех шагов. Проведенный анализ указанных инструментов позволяет сделать вывод, что Microsoft Power BI является эффективным инструментом работы с данными и может быть использован в различных сферах деятельности.

Рассматривается задача модерации комментариев с фильтрацией негативного контента. Используется фреймворк PySpark для анализа тональности комментариев на основе библиотеки Apache Spark. Алгоритм считывает текст комментария и определяет его эмоциональный окрас. Инструментарий может использоваться на образовательных веб-сервисах, где можно фильтровать негативные комментарии и предотвращать их появление на сайте, что в свою очередь улучшает качество контента и безопасность для пользователей.

В работе проведено исследование метода контрольных карт для изучения случайного процесса, а также представлены правила их построения. Описаны методики применения контрольных карт для анализа стабильности учебного процесса. Выполнена программная реализация вычисления значений необходимых элементов карт и их отображения на графике. Полученные результаты могут быть полезны для улучшения качества образования и повышения эффективности учебных программ.

В работе рассмотрены особенности измерения формообразующего свойства материала существующими инструментальными методами. Проанализированы зависимости характеристик и целевого признака. Рассмотрена программная реализация алгоритма решения задачи на основе регрессионных моделей машинного обучения. Проведен сравнительный анализ моделей. Определены возможные варианты решения задачи.

В работе проведен анализ существующих методов извлечения именованных сущностей из текстов на русском языке. Сформулированы эквивалентная задача классификации и правила разметки именованных сущностей. Предложены подходы, позволяющие повысить эксплуатационные качества классификаторов. Проведен численный эксперимент, в ходе которого обучено несколько моделей. Продемонстрированы преимущества использования предложенных подходов по отдельности и в совокупности.

В работе исследуются методы анализа данных для оптимизации учебных процессов, представлены правила построения моделей анализа данных. Проводится предварительная обработка входящих данных для последующей подстановки в модель. Выполнена программная реализация алгоритма анализа данных и отображения данных на графике. Полученная модель анализа данных встроена в приложение для оптимизации составления расписания и повышения эффективности учебного процесса.