📘 О чем эта работа
Дипломная работа посвящена проектированию и реализации обучающего веб‑приложения для дисциплины «Дискретная математика». Объект исследования — учебный процесс по дисциплине, предмет — автоматизация подачи материала, тестирования и учёта успеваемости. Цель — создать доступную через браузер платформу с пошаговыми маршрутами обучения, автопроверкой типовых заданий и инструментами аналитики прогресса.
📚 Что внутри
Работа содержит подробный аналитический раздел с описанием структуры университета и роли Департамента ИТ, AS IS и TO BE‑моделями процесса (IDEF0, DFD, диаграммы активностей), техническое задание и проектную часть с ER‑моделью БД и схемами взаимодействия. В приложениях включены описание сущностей БД, скрипты DDL, руководство администратора и пользователя, а также ТЗ на корпоративную электронную библиотеку.
- Таблицы: описание сущностей БД, матрицы ответственности и сравнения аналогов LMS.
- Расчёты и метрики: KPI — снижение трудозатрат преподавателя на проверку на 40–60%, рост доли освоивших курс на 10–20%, целевые времена цикла проверки ≤48/72 часов.
- Теория и методика: пошаговые обучающие маршруты, критерии автоматической проверки задач по логике, графам и булевым выражениям.
- Реализация: стек и конфигурации (Ubuntu Server 22.04, Nginx 1.22, Gunicorn, Python 3.10/3.12, Django 4.x, PostgreSQL 14/MySQL 8, Bootstrap 5, Node.js 18).
- Тестирование: функциональные тесты, смоук‑тестирование, нагрузочные и UI‑тесты; приведены планы и примеры сценариев.
📊 Для кого подходит
Проект полезен преподавателям и разработчикам электронных курсов по математическим и IT‑дисциплинам, а также студентам старших курсов для адаптации и использования готовой платформы в учебном процессе. Подходит для внедрения в вузовскую инфраструктуру и интеграции с LMS (Moodle) и корпоративными сервисами.
✨ Особенности
Работа предлагает готовый рабочий прототип с исходным кодом в репозитории и размещённым приложением (ссылки и тестовые учётные записи приведены в тексте). Приложение поддерживает автоматическую оценку типовых заданий, передачу сложных случаев на ручную проверку, централизованную аналитику прогресса и экспорт отчётов в XLSX/DOCX. Документ включает развернутые инструкции по инсталляции, план интеграции и модель обновлений.
❓ Частые вопросы
Подойдет ли для моего ВУЗа?
Структура курса и форматы вывода (ТЗ, ER, DDL, руководства) соответствуют типовым требованиям вузов и легко адаптируются под локальные регламенты и ФГОС.
Можно адаптировать?
Да. Проект использует стандартные технологии (Django, PostgreSQL, Nginx), допускает миграцию данных и интеграцию с единой аутентификацией, а все бизнес‑правила и маршруты обучения настраиваются через панель преподавателя.
Дополнительно в работе приведён анализ аналогов (Moodle, Canvas, Blackboard, Stepik) с указанием преимуществ предложенного решения: фокус на пошаговой логике обучения для дискретной математики, встроенные автопроверки и готовые сценарии тестирования и развёртки. В приложении указаны ссылки на репозиторий и тестовый развёрнутый экземпляр системы с демонстрационными логинами для преподавателя, студента и администратора.