Автоматизована система аналізу даних та підтримки прийняття рішень щодо абітурієнтів ННІ енергетики, автоматики і енергозбереження

Abstract

Актуальність теми. В умовах інтенсивного розвитку цифрових технологій та зростання конкуренції між закладами вищої освіти за абітурієнтів дедалі більшої актуальності набуває автоматизація процесів вступної кампанії. Наявна практика збору заявок абітурієнтів навчально-наукового інституту енергетики, автоматики і енергозбереження НУБіП України (ННІ) на основі Google Forms виявила низку системних недоліків: відсутність структурованих довідників навчальних закладів призводить до суттєвих помилок і дублювань при введенні даних; адміністратори не мають розмежування доступу за кафедрами; формування статистичних звітів вимагає до 10 годин ручної обробки на кожні 100 заявок; близько 38% абітурієнтів не завершують заповнення форми через незручний інтерфейс. Жодне з наявних загальних рішень — Google Forms, Jotform, Paperform чи Вступ.ОСВІТА.UA — не задовольняє комплексних потреб ННІ, що зумовлює необхідність розробки спеціалізованої автоматизованої системи. Мета роботи полягає у розробці автоматизованої системи аналізу даних та підтримки прийняття рішень щодо абітурієнтів навчально-наукового інституту енергетики, автоматики і енергозбереження НУБіП України. Завдання роботи: - проаналізувати існуючі рішення для збору та обробки даних абітурієнтів і обґрунтувати необхідність розробки власної системи; - обрати та обґрунтувати технологічний стек для реалізації системи; - спроектувати мікросервісну архітектуру системи та логічну модель даних; - розробити алгоритм автоматичного підрахунку показника підозрілості заявок; - реалізувати рольову модель доступу з розмежуванням за кафедрами; - розробити модуль статистичних звітів для підтримки прийняття управлінських рішень; - провести тестування системи та оцінити ефективність її впровадження. Об'єкт дослідження — процес збору, обробки та аналізу даних абітурієнтів у ході вступної кампанії навчально-наукового інституту. Предмет дослідження — методи та засоби автоматизації збору заявок абітурієнтів, алгоритми інтелектуального аналізу даних вступної кампанії та архітектурні підходи до побудови відповідних інформаційних систем. Методи дослідження. У процесі виконання магістерської кваліфікаційної роботи застосовано такі методи: системний аналіз — для дослідження існуючих систем збору даних абітурієнтів та виявлення їхніх недоліків; порівняльний метод — для вибору та обґрунтування технологічного стеку шляхом зіставлення альтернативних рішень; метод проектування інформаційних систем — для розробки логічної моделі даних та архітектури мікросервісів; метод алгоритмізації — для формалізації алгоритмів підрахунку показника підозрілості заявок та рольового контролю доступу; емпіричний метод — для тестування розробленої системи та оцінки ефективності її впровадження шляхом порівняння з попередньою практикою. Наукова новизна отриманих результатів полягає у наступному: вперше запропоновано поєднання автоматизованого збору заявок абітурієнтів із використанням структурованих географічних довідників та довідників навчальних закладів як засобу забезпечення якості вхідних даних інформаційної системи; удосконалено алгоритм класифікації заявок абітурієнтів на основі правил підрахунку балів підозрілості за вісьмома критеріями, що на відміну від методів машинного навчання забезпечує повну прозорість та інтерпретованість результатів класифікації. Практична цінність роботи полягає у розробці та впровадженні системи, яка забезпечує: скорочення часу заповнення заявки абітурієнтом з 10 до 5 хвилин; зниження відсотку незавершених заявок з 38% до 12%; рольову модель доступу з автоматичним розмежуванням за кафедральною приналежністю науково-педагогічних працівників; автоматичне формування статистичних звітів із обчисленням коефіцієнтів конверсії для оцінки ефективності рекрутерів; економію близько 39 годин праці науково-педагогічних працівників на рік завдяки автоматизації статистичної обробки даних. Апробація результатів. Основні положення та результати магістерської кваліфікаційної роботи доповідались та обговорювались на засіданні секції «Енергозабезпечення, електротехнології, електротехніка та інтелектуальні управляючі системи в АПК» 79-ї науково-практичної конференції студентів НУБіП України (Київ, 2026). Систему впроваджено у реальних умовах вступної кампанії ННІ НУБіП України, де вона накопичила дані щодо 509 заявок абітурієнтів. Положення, винесені на захист: 1. Результати порівняльного аналізу існуючих систем збору даних абітурієнтів, що обґрунтовують необхідність розробки спеціалізованої системи для ННІ НУБіП України. 2. Архітектурне рішення системи на основі двох мікросервісів NestJS зі спільною базою даних PostgreSQL, матриця рольового контролю доступу для трьох ролей користувачів та схема JWT-автентифікації без реєстрації для абітурієнтів. 3. Логічна модель даних системи, що охоплює 17 сутностей, зокрема обґрунтування застосування JSONB-полів для зберігання показника підозрілості заявок та гнучких метаданих. 4. Алгоритм автоматичного підрахунку показника підозрілості заявки за вісьмома критеріями з трьома рівнями класифікації, що реалізує метод класифікації на основі правил без застосування машинного навчання. 5. Результати оцінки ефективності впровадженої системи, що підтверджують економію близько 39 годин праці науково-педагогічних працівників на рік та зниження відсотку незавершених заявок з 38% до 12%.