Работа методиста осуществляется через специальный интерфейс, спроектированный под реализацию на основе стандартной административной консоли базы данных во фреймворке Django. Данный веб-интерфейс предоставляет возможность добавлять, изменять и удалять любую информацию из локальной базы данных. В интерфейс интегрированы возможности по поиску, сортировке, фильтрации значений. Реализован механизм связывания данных, когда для таблиц базы данных с ограничением целостности foreign key автоматически предоставляется интерфейс выбора значения из соответствующей связанной таблицы. Весь интерфейс создан декларативным путем, без написания собственных расширений к базовому функционалу фреймворка Django.

Информация, импортируемая из LMS

В цели и задачи проекта не входила интеграция со всеми LMS и другими системами, где есть оценки, т.е. в системе нет модуля, который позволял импортировать любые данные из любых источников, поэтому на работу системы автоматизированного создания резюме, были наложены требования к входным данным для импорта - это должна быть база данных LMS Moodle.

Это частный вариант интеграции с системами, и в данном случае при миграции системы на другую LMS потребуются внесения изменений в коде программы. Но так как LMS Moodle является достаточно популярной среди себе подобных систем, интеграция с Moodle не останется бесполезной и забытой, так как Moodle уже на протяжении нескольких лет и в настоящее время занимает лидирующие позиции по популярности среди своих конкурентов[10].

Так же причиной для интеграции с LMS Moodle послужило использование на кафедре этой системы.

Интеграция была реализована с целью автоматического заполнения большого количества информации в системе.

Рис. 2.3. Импортирование данных из LMS

Интеграция с базой данных LMS заключается в переносе данных, которыми являются:

1. Студенты. Импортируются имя, фамилия, адрес электронной почты, идентификаторов базе LMS по каждому студенту в базе, методист может убрать лишних по его мнению. Идентификатор используется для выборки оценок по студенту и занесения в базу;

2. Курсы. Список курсов во всей базе LMS, идентификатора курса в LMS, его короткое название. Методист имеет возможность удалить ненужные курсы из списка и добавить вручную новые;

3. Средние оценки. Для того, чтобы средние оценки импортировались в базу приложения, необходимо, чтобы у каждого курса было установлено значение идентификатора курса в LMS. Это необходимо в силу того, что выборка оценок по студенту для формирования средней оценки производится по курсу по всем заданиям в курсе, а названия курсов в базе данных системы и в базе данных LMS могут не совпадать. При импортировании идентификаторы заносятся в систему автоматически, если методист самостоятельно добавил курс - это может означать только то, что никакой информации по этому курсу в базе LMS нет, следовательно и оценок нет, необходимости в выборке данных из базы тоже нет;

4. Оценки за компетенции. Аналогично средним оценкам для выборки оценки за компетенцию необходимо установленное значение идентификатора задания по компетенции в LMS для каждой компетенции, опять же в силу того, что названия могут абсолютно не совпадать в базе системы и в базе LMS.

Следует отметить, что в базе данных LMS оценки находятся в различных шкалах, например, от 0 до 100, от 0 до 60. При импорте в систему все оценки приводятся в 100-бальную шкалу.

В реализации импорта (понятие синхронизация и обновления в рамках данной работы так же упоминаются, они имеют один и тот же смысл) предусмотрена два случая: ручное импортирование и автоматическое по заданному промежутку времени. Для настройки обновлений в системе созданы следующие коэффициенты: upd_now_comp, upd_now_crs, upd_now_mark, upd_now_stud, upd_int_comp, upd_int_crs, upd_int_mark, upd_int_stud. Их описание можно посмотреть в таблице коэффициентов программы.

На первоначальном этапе в системе нет никаких данных. Для работы системы методистом заносится вся информация, необходимая для работы системы, в том числе автоматически с помощью импорта. Для этого методист должен выставить коэффициенты обновления. После этого при следующем заходе в систему импортируются данные из LMS. Обновляются студенты, курсы, оценки. На этом этапе после импорта методист может отфильтровать ненужные данные и удалить из базы системы. Предполагается, что такая рутинная операция проводится методистом порядка раза в год только на начальном этапе работы системы. Затем он может выбрать коэффициенты обновления равный 365 дней, раз в год проверяя обновления и корректирую информацию.

Информация, введенная пользователем

На главной странице приложения пользователю предоставляется интерфейс ввода адреса электронной почты, если он является студентом или выпускником кафедры ИКТ МИЭМ НИУ ВШЭ, или же вход в систему под учетной записью facebook или vk.com, реализованной с помощью OAuth. При первом входе в систему через социальные сети пользователь “регистрируется”, т.е. в базу системы заносится его имя, фамилия и адрес электронной почты, которые подтягиваются с помощью OAuth. Далее пользователь уже повторно входит в систему, введя свой адрес электронной почты той социальной сети, через которую он вошел. В первом случае студент кафедры ИКТ имеет дополнительную информацию из базы LMS, это в первую очередь оценки средняя и по компетенциям. Во втором случае, когда пользователем является студент не кафедры ИКТ, внутри системы на этот момент нет никакой информации об его оценках, есть только запись в таблице студентов, которая создалась при его первом входе.

Если студент идентифицировался, то ему выводится интерфейс для изменения оценок: курс, итоговая оценка за курс и средняя оценка. Изменить можно только оценку за экзамены, т.е. итоговую. В случае стороннего пользователя только итоговая. Курсы, за которые ставились зачеты без оценок не выводятся, так как по умолчанию у всех студентов есть зачет. Студент имеет возможность поменять итоговые оценки по курсам из выпадающих списков со значениями 3, 4, 5. По умолчанию для оценок выставлены все 3. После корректировки оценок пользователь отправляет форму, далее выводится результат работы системы на основе имеющихся данных. Подробнее вывод результатов описан в пункте ниже.

2.4 Алгоритм обработки данных

5. Набора общих оценок для студента Ивана Иванова:

o Компьютерная графика: итоговая оценка - 100 (по 100-бальной шкале), средняя - 90;

o Информатика: итоговая оценка - 67, средняя - 50;

6. Набора оценок по компетенциям для студента Ивана Иванова:

o Растровые редакторы - 60;

o Векторные редакторы - 100.

Данный набор тестовых данных не призван отразить реальные данные для существующей учебной программы, а предназначен исключительно для удобной оценки результатов тестирования. Для выбранного тестового набора данных были подсчитаны результаты, которые необходимо представить студента (Иван Иванов) по результатам взаимодействия с интерфейсом пользователя, исходя из выбранных алгоритмов. Для данной ситуации, очевидно, подсчет значений всех компетенций будет подходом с использованием коэффициентов методиста, так как они заданы для каждой из компетенций. В результате подсчетов по существующей модели были получены следующие значения для компетенций:

· Растровые редакторы - 50;

· Векторные редакторы - 90;

· Программирования на ЯВУ - 44;

· Архитектура информационных систем - 22;

· Разработчик интерфейсов - 51;

· Архитектор ИС - 28;

На рис. 3.1. изображены значения подсчитанных компетенций и оценок по профессиям:

Рис. 3.1. Функциональное тестирование. Вывод значений компетенций и профессий

Затем был проведен тестовый прогон программы, который подтвердил корректность работы алгоритма, после сопоставление с вышеописанными значениями. Все последующие тестовые прогоны осуществлялись по следующему принципу: менялся один из параметров относительно первого входного набора (который в дальнейшем будет именоваться базовым) или относительно одного из уже проделанных (для таких тестов приводится ссылка на тот тест, который является для них опорным, с точки зрения модификации входных данных), делалось предположение на основе разработанного алгоритма, каким именно образом это изменение повлияет на конечный результат. Затем полученный результат в рамках прогона сопоставлялся с ожидаемым. Далее описано множество этих тестовых прогонов с учетом изменения входного набора данных и полученного результата. Некоторые из них рассмотрены отдельно, некоторые сгруппированы для более наглядного представления:

1. Добавление новых учетных записей пользователей, добавление оценок для них, добавление курсов, с которыми не связана ни одна компетенция, добавление профессий, с которым не связана ни одна из компетенций, добавление новых записей в таблицу ПО. Все эти изменения не должны иметь никакого эффекта на итоговые значения компетенций и оценок. При этом программа, разумеется, должна работать без каких бы то ни было побочных эффектов и формировать конечный результат идентичный первому тестовому прогону;

2. Увеличение количества часов всех типов на 10 для курса КГ относительно базового прогона и добавления информации о курсовом проекте по этому курсу. Эти изменения никак не должны повлиять на результат, так как при текущих параметрах компетенций, все расчеты ведутся с учетом коэффициентов методиста и безотносительно часов, которые были потрачены на ту или иную компетенцию;

3. Уменьшение доли от общего времени курса для компетенции "Векторные редакторы" до 30% и увеличение этой доли для компетенции "Растровые редакторы" до 70%. Никак не должно отразиться на итоговых результатах, как и для теста 2;

4. Изменение итоговой оценки по курсу КГ на 67. Должно привести к уменьшению значения компетенций "Векторные редакторы" и "Растровые редакторы", а следовательно и к новой, более низкой, оценке по профессии "Разработчик интерфейсов". Ожидаемые значения:

a. Растровые редакторы - 43;

b. Векторные редакторы - 81;

c. Разработчик интерфейсов - 46;

Аналогичные изменения в меньшую сторону средней оценки и оценки по компетенции, которые должны привести, к уменьшению значений компетенций и оценки по компетенции, в соответствии с заданными коэффициентами влияния для этих оценок;

5. Изменение набора оценок: удаление оценки за компетенцию "Растровые редакторы". Должно привести к изменению формулы для подсчета взвешенной оценки по этой компетенции. Исходя из того, что эта оценка была ниже средней и итоговой, после ее удаления значение компетенции должно увеличиться. Должна также увеличиться оценка по професии "Разработчик интерфейсов":

a. Растровые редакторы - 65;

b. Разработчик интерфейсов - 58;

Также удалялась средняя оценка, что также должно привести к другой формуле подсчета взвешенной оценки по компетенции, и соответствующему изменению значения компетенции и оценки по профессии;

6. Изменение коэффициентов важности компетенций для профессии "Разработчик интерфейсов" на следующее: "Растровые редакторы" (важность 50%), "Программирование на ЯВУ" (10%), "Векторные редакторы" (40%). Исходя из подобранных оценок, очевидно, что оценка по профессии должна увеличиться, так как возрастает значимость компетенции "Векторные редакторы", значение которой относительно велико, и уменьшается значимость компетенции "Программирование на ЯВУ", значение которой относительно низкое:

a. Разработчик интерфейсов - 65;

7. Изменение формы контроля для курса КГ на зачет и, соответственно, удаление итоговой оценки по курсу. Должно привести к изменению формулы расчета взвешенной оценки для компетенций "Векторные редакторы" и "Растровые редакторы", а соответственно и оценки по профессии "Разработчик интерфейсов":

a. Растровые редакторы - 48;

b. Векторные редакторы - 87;

c. Разработчик интерфейсов - 49;

8. Добавление нового курса "Инженерная графика", одна из компетенций которого "Векторные редакторы", с коэффицентом полноты изучения 10%. Также добавляются итоговая и средняя оценка по курсу - 100 и 100. Это должно привести к увеличению значения компетенции "Векторные редакторы". Такой тест должен показать корректность функционирования системы для ситуации, когда компетенция изучается в нескольких курсах:

a. Векторные редакторы - 100;

b. Разработчик интерфейсов - 52;

9. Уменьшение значения коэффициента методиста для полноты изучения навыка в курсе по компетенции "Программирование на ЯВУ" до 40%. Должно привести к уменьшению значения этой компетенции и уменьшению оценки по профессиям "Разработчик интерфейсов" и "Архитектор ИТ", так как эта компетенция нужна для обеих профессий.

a. Программирование на ЯВУ - 22;

b. Разработчик интерфейсов - 42;

c. Архитектор ИС - 21;

10. Удаление коэффициентов методиста для полноты изучения навыков в компетенциях для курса КГ. Это должно привести к изменению алгоритма подсчета оценок по всем компетенциям в данном курсе: теперь в расчет принимаются часы, которые были выделены на курс КГ и на отдельные компетенции в нем. При этом значения компетенций "Программирование на ЯВУ", "Архитектура информационных систем" не должны меняться - для них по-прежнему будет работать алгоритм с коэффицентами методиста. Все последующие тестовые прогоны использует в качестве опорного данный, 10-ый при изменении входных параметров.

a. Растровые редакторы - 38;

b. Векторные редакторы - 53;

c. Программирование на ЯВУ - 44;

d. Архитектура информационных систем - 22;

e. Разработчик интерфейсов - 41;

f. Архитектор ИС - 28;

Рис. 4. Функциональное тестирование. Значения компетенций и профессий (с использованием часов)

11. Тесты 4-8, проведенные относительно опорного 10-ого прогона. Таким образом, можно убедиться в правильности влияния набора оценок и их значений на значения компетенций, в правильности влияния коэффициента значимости для компетенций в профессиях на оценку по профессии и в корректности работы системы для случая, когда одна компетенция изучается в нескольких курсах, при использовании алгоритма подсчета значений компетенций с использованием часов в отсутствие коэффициентов от методиста;

12. Увеличение количества лекционных часов по курсу КГ до 50 относительно опорного 10-ого прогона. В этой ситуации значения компетенций, изучаемых в курсе, должны увеличиться, как и оценки, связанных с ними профессий:

a. Растровые редакторы - 41;

b. Векторные редакторы - 56;

c. Разработчик интерфейсов - 42;

13. Уменьшение доли времени, которая в курсе КГ отводится на компетенцию "Векторные редакторы" до 20% и увеличение этой доли для компетенции "Растровые редакторы" до 80%, относительно опорного 10-ого прогона. Должно привести к уменьшению и увеличению значений, соотвественно, первой и второй компетенций. И к изменению оценки для профессии "Разработчик интерфейсов":

a. Растровые редакторы - 61;

b. Векторные редакторы - 21;

c. Разработчик интерфейсов - 49;

14. Добавление в курс КГ информации о наличии курсового проекта. Из-за этого изменения, часы самостоятельной работы по курсу будут иметь большую ценность, нежели чем без курсового проекта, что приведет к увеличению значений всех компетенций по курсу и оценки по соответствующей профессии:

a. Растровые редакторы - 48;

b. Векторные редакторы - 67;

c. Разработчик интерфейсов - 47;

15. Увеличение количества лабораторных часов по курсу информатика до 35. Это изменение должно иметь следующий эффект, который на первый взгляд, может показаться неожиданным: значения компетенций из курса информатика не изменятся, так как для их расчета требуются коэффициенты методиста, а часы не нужны. Но, при этом изменятся значения компетенций по курсу КГ. Это произойдет из-за того, что общее количество взвешенных часов для компетенции "Программирование на ЯВУ" (которая и до этого являлась компетенцией с максимальным количеством часов обучения) увеличится. Что приведет к уменьшению оценки по всем компетенциям, для которых в алгоритме расчета значений используются часы:

a. Растровые редакторы - 33;

b. Векторные редакторы - 45;

c. Программирование на ЯВУ - 44;

d. Архитектура информационных систем - 22;

e. Разработчик интерфейсов - 37;

f. Архитектор ИС - 28.

Проведенные тесты показали, что выходные данные соответствуют ожиданиям для тестовых прогонов, что свидетельствует о корректности реализации тех алгоритмов, которые были заложены в систему. Благодаря разработанной тестовой программе, удалось исследовать все факторы влияния на итоговые значения компетенций и оценок по профессиям и убедиться в правильности уровня этого влияния на конечный результат.

Для проведения функционального тестирования модуля синхронизации с базой LMS Moodle была решено воспользоваться методом полного перебора: всего существует 4 типа обновлений данных из базы LMS (курсов, студентов, средних оценок, оценок по компетенциям). Были сделаны тестовые прогоны для всех комбинаций этих обновлений: по одному, по два, по три и все вместе.

Первые два типа обновлений не имеют никакой привязки к той информации, которая уже хранится в базе. Обновления оценок же требуют наличия в базе студентов и курсов, студентов и компетенций с идентификаторами заданий по этим компетенциям, для средних оценок и оценок по компетенциям соответственно. Из-за этого обновления таблиц оценок для базы, где нет необходимых данных для определения критерив выборки этих оценок, не могут увенчаться успехом, что в то же время не приводит к ошибкам самого приложения. Были протестированы оба механизма запуска обновлений - по таймауту (когда разница между текущей датой и датой последнего обновления такого типа больше заданного администратором значения) и вручную администратором.

3.2 Тестирование графического интерфейса

Таблица 3.7. Комплексное тестирование. Информация по профессиям

Таблицы компетенций и профессий, заполнялись исходя из реальной программы выбранных курсов и исходя из перечня наиболее популярных должностей, которые занимают выпускники по специальности "Вычислительные машины, комплексы, системы и сети". В рамках данного комплексного тестирования не стояла задача использовать все профессии, относящиеся к данной специальности, не стояло и задачи подобрать однозначные коэффициенты влияния курсов на компетенции, важности компетенции для профессий и т.п. Стояла задача показать работу систему с полноценным набором данных и в самом первом приближении проверить эффективность разработанной модели. Для этого к тестированию системы были привлечены студенты выпускники МИЭМ и МИФИ по соотвествующей специальности, в количестве 10 человек, которые использовали систему автоматизированного создания резюме и оценивали эффективность ее работы. Такое тестирование имело смысл проводить среди выпускников, так как среди них уже априори больше людей, имеющих постоянное место работы по некоторой специальности или, по меньшей мере, у них есть четкое понимание того, какой именно деятельностью они хотели бы заниматься на протяжении своей карьеры. По ходу работы с системой выпускники вводили свои итоговые оценки по внесенным в базу курсам, для некоторых из них (тех, кто проходил обучение в МИЭМ на кафедре ИКТ) средние оценки были импортированы из базы данных LMS. По результатам работы системы и опроса принимающих участия выпускников можно констатировать следующее: из принимавших участие в тестировании выпускников

1. 5 - работают программированием;

2. 2 - занимаются администрированием;

3. 1 - работает 3D дизайнером;

4. 1 - занимается цифровой схемотехникой;

5. 1 - занимается менеджментом;

У 7 (четырех программистов, по одному администратору, схемотехнику, дизайнеру) из 10 проходивших тестирование текущая профессия совпадает с рекомендацией системы автоматизированного создания резюме, у 2 (программист и администратор) текущая профессия находится в тройке рекомендуемых;

на вопрос о том, соответствуют ли, в целом, выданные системой значения компетенций их собственным представлениям о своих навыках и умениях, 9 из 10 ответили утвердительно и лишь один пользователь выразил недоверие полученным значениям.

Таким образом, по результатам комплексного тестирования можно сделать следующие выводы: масштабы проведенных тестов и выборка пользователей не позволяет сделать однозначный вывод о полном успехе разработанной модели. Выбранные для тестирования коэффициенты нуждаются в тонкой настройке, в которой должны принимать участие методисты, преподаватели и сами пользователи системы. Тем не менее, показанный результат довольно точно отражает реальную ситуацию, а, следовательно, дает основания для дальнейшего развития системы.

Для отладки программного обеспечения использовались следующие средства:

o Консоль отладки в браузере, реализованная во фреймворке Django - позволяет понять природу возникающих ошибок, и точки исходных кодов, которые к этим ошибками привели;

o Стандартные операторы языка программирования Python, позволяющие вывести в консоль значения переменных;

o Инструментарий среды разработки Geany;

4. Охрана труда

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

Введение

Охрана труда - это система законодательных актов, социально-экономических, организационных, технических, гигиенических и лечебно-профилактических мероприятий и средств, обеспечивающих безопасность, сохранение здоровья и работоспособности человека в процессе труда.

Целиком безвредных и безопасных процессов в производстве не существует. Задача охраны труда -- снизить вероятность поражения или заболевания работающего при этом предоставить условия комфорта для производительного труда. При использовании ПЭВМ оператору угрожают различные вредные факторы для здоровья, а иногда и жизни . Типичными ощущениями, которые испытывают к концу дня люди, работающие за компьютером, являются: головная боль, резь в глазах, тянущие боли в мышцах шеи, рук и спины, зуд кожи на лице и т.п. При регулярном воздействии этих факторов возможно возникновение мигрени, сколиоза, ухудшение зрения, дерматологическим заболеваниям и другим нежелательным изменениям в здоровье человека. Были замечены следующие явления при постоянном работе человека на ПЭВМ: астенопия (быстрая утомляемость глаза), боли в спине и шее, запястный синдром (болезненное поражение срединного нерва запястья), тендениты (воспалительные процессы в тканях сухожилий), стенокардия и различные стрессовые состояния, сыпь на коже лица, хронические головные боли, головокружения, повышенная возбудимость и депрессивные состояния, снижение концентрации внимания, нарушение сна и немало других, которые не только ведут к снижению трудоспособности, но и подрывают здоровье людей. Главный источник влияния на здоровье во время работы с персональными компьютерами - мониторы, особенно с электронно-лучевыми трубками. Они являются наиболее опасными для здоровья операторов ПК и пользователей, так как являются источником вредных излучений. Любой производственный процесс, в том числе работа с ЭВМ, так или иначе связан с опасным влиянием на здоровье людей. Опасный фактор - это производственный фактор, воздействие которого на работающего в определенных условиях приводит к травме или другому резкому внезапному ухудшению здоровья. Вредный фактор - производственный фактор, приводящий к заболеванию, снижению работоспособности или летальному исходу. В зависимости от уровня и продолжительности воздействия вредный производственный фактор может стать опасным.

Типовая конфигурация компьютеризированного рабочего места:

· ПК на основе любого современного процессора, c необходимым набором устройств ввода-вывода и хранения информации, такими как жесткие диски и устройства чтения и записи оптических дисков;

· Лазерный принтер HP Color LaserJet 2600N (A4);

· Цветной монитор Samsung 800DF SBB 17”: частота кадровой развертки при максимальном разрешении 85 Гц; частота строчной развертки при максимальном разрешении 42 кГц;

В дисплее ПЭВМ высоковольтный блок строчной развертки и выходного строчного трансформатора вырабатывает высокое напряжение до 25кВ для второго анода электронно - лучевой трубки. А при напряжении от 5 до 300 кВ возникает рентгеновское излучение различной жесткости, которое является вредным фактором при работе с ПЭВМ (при 15 - 25 кВ возникает мягкое рентгеновское излучение). Изображение на ЭЛТ создается благодаря кадрово-частотной развертке с частотой:

· 85 Гц (кадровая развертка);

· 42 кГц (строчная развертка).

Оператор во время работы находится под воздействием электромагнитного излучения низкой частоты, которое является вредным фактором. Во время работы компьютера дисплей создает ультрафиолетовое излучение. При росте плотности (> 10 Вт/м2), оно становится вредным для пользователя фактором. Особенно сильное воздействие излучение оказывает при длительном воздействии. На устройства с электронно-лучевыми трубками, в том числе ЭВМ во время работы по причине наличия статического электричества можно наблюдать электризацию пыли и других частиц, притягивающихся к монитору. Пыль на экране снижает видимость, а при движении воздуха попадает на лицо и в легкие человека, вызывает заболевания кожи и дыхательных путей. Вывод: необходима защита от вредных факторов.

При эксплуатации перечисленных элементов вычислительной техники могут возникнуть следующие опасные и вредные факторы:

o Поражение электрическим током;

o Ультрафиолетовое излучение;

o Электромагнитное излучение;

o Статическое электричество.

4.1.2. Анализ влияния вредных и опасных факторов на пользователя

Влияние электрического тока