Разработка системы аналитики данных и визуализации Системы цифрового профиля выпускника AITU (по показателям iGPA, SCI, ROS из Digital University AITU)

Руководитель проекта: Солтан Гульжан Жексенбаевна, к.т.н., ассоциированный профессор департамента компьютерной инженерии.

Цель проекта: Разработка функциональной модели системы аналитики данных и применение методов визуализации для цифрового профиля выпускника AITU (по показателям интегрального GPA студентов)

1. Проведение литературного обзора по теме исследования, включая анализ и изучение современных методов аналитики и визуализации данных;
2. Сбор и анализ исходных данных из системы Digital University.
3. Разработка функциональной модели для структурирования процессов сбора, обработки и визуализации данных.
4. Построение математической модели для анализа взаимосвязей между показателями.
5. Разработка интерактивных дашбордов для удобного представления результатов.
6. Тестирование и внедрение системы в учебный процесс AITU.
7. Публикация результатов исследования.

Идея исследовательского проекта заключается в создание функциональной модели системы аналитики данных, которая позволит комплексно подойти к анализу и визуализации образовательных данных, основанная на показателе интегрального IGPA (Integrated Grade Point Average), который объединяет академические, исследовательские и социальные достижения обучающихся. С помощью интерактивных дашбордов можно будет легко отслеживать успехи каждого студента и оценивать его потенциал, что поможет улучшить качество образования.

Ожидается что предложенная системы визуализации и аналитики данных повысит эффективности управления образовательным процессом, позволит эффективно использовать данные IGPA для анализа индивидуального прогресса студентов и их потенциала, что улучшит качество их профессиональной подготовки.

1. Проведен детальный анализ научных источников, включая систематический обзор исследований по применению искусственного интеллекта, образовательной аналитики и цифровых профилей в высшем образовании. Особое внимание уделено критическому анализу методологий, масштабов выборок, применяемых метрик и практической применимости результатов, а также выявлению пробелов в эмпирической валидации и устойчивости моделей в реальных образовательных условиях.
2. Произведен сбор и первичная обработка данных из информационной системы Digital University. Данные были собраны и обработаны по трем основным компонентам комплексной оценки IGPA: GPA (академическая успеваемость), iROS (исследовательская деятельность) и SSCI (социальная активность). Информация агрегировалась и визуализировалась с помощью Power BI, что позволило отслеживать изменения показателей по когортам и образовательным программам.
3. Разработана функциональная модели с описанием потоков данных, этапов обработки и визуализации для реализации дашбордов в Power BI.

4. Построена математическая модель для анализа взаимосвязей между показателями. которая учитывает все необходимые критерии составляющие успеха студента: академический, исследовательский и социальный. Для поддержки дальнейшего анализа и сегментации учащихся на основе IGPA была построена модель кластеризации с использованием алгоритма k-средних (KMeans). Этот же алгоритм был использован и для выявления кластеров учебных дисциплин. В данном исследовании было определено k = 5 кластеров, что позволило разделить курсы на пять основных семантических групп.

5. Разработан интерактивный дашборд для удобного представления результатов. Интерактивный дашборд визуализирует ключевые показатели эффективности, связанные с деятельностью учащихся. Общее количество студентов, представленных на информационной панели, составляет 9 785 человек.

6. Проведено тестирование функциональной и математической моделей на основе обработанных данных, полученных из системы Digital University. Результаты тестирования показали эффективность полученных результатов для анализа индивидуального прогресса студентов.

7. По результатам выполненного проекта подана статья для публикации в журнале «Scientific Journal of Astana IT University». Получено авторское свидетельство

Солтан Гульжан Жексенбаевна 

Руководитель проекта, кандидат технических наук, ассоциированный профессор Департамента Компьютерной Инженерии

Бекқалиев Жарқын 

Исполнитель проекта, магистрант 1 курса Astana IT University

Исаев Ален

Исполнитель проекта, студент 2-го курса Astana IT University