Дипломная работа 38.03.05 Бизнес-информатика: «Разработка цифровой платформы для подбора репетиторов»
→ Бесплатная консультация по вашей теме: Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru, Telegram: @Diplomit
Актуальность темы дипломной работы
В условиях цифровизации образовательного рынка создание эффективных цифровых платформ для подбора репетиторов становится ключевым фактором удовлетворения растущего спроса на персонализированное обучение. Согласно исследованию Аналитического центра НАФИ, объем рынка онлайн-обучения в России вырос на 120% за последние 3 года, а спрос на репетиторов увеличился на 75%. Однако существующие решения часто не обеспечивают достаточного уровня соответствия между потребностями учеников и квалификацией репетиторов, что приводит к низкой эффективности подбора.
Разработка современной цифровой платформы для подбора репетиторов позволяет не только автоматизировать процесс поиска, но и повысить качество образовательных услуг за счет использования алгоритмов машинного обучения для точного сопоставления запросов и профилей. Для студентов направления "Бизнес-информатика" освоение методов разработки подобных платформ является важным навыком, востребованным в сфере EdTech.
При разработке цифровой платформы необходимо учитывать требования Руководство по написанию ВКР для Московский университет имени С. Ю. Витте (МУИВ), что делает данную тему особенно подходящей для дипломной работы студентов МУИВ.
Возникли трудности с алгоритмами подбора? Наши эксперты по Цифровой экономике помогут! Звоните или пишите: +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Цель и задачи дипломной работы
Целью дипломной работы является разработка цифровой платформы для подбора репетиторов, обеспечивающей точное соответствие между потребностями учеников и квалификацией репетиторов на основе анализа данных и алгоритмов машинного обучения.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Провести анализ существующих решений на рынке онлайн-подбора репетиторов
- Изучить потребности учеников и репетиторов в процессе подбора
- Разработать критерии оценки квалификации репетиторов и потребностей учеников
- Спроектировать архитектуру цифровой платформы
- Разработать алгоритмы машинного обучения для сопоставления запросов и профилей
- Обеспечить интеграцию с платежными системами и системами обратной связи
- Провести тестирование и оценку эффективности платформы
Объект и предмет исследования
Объект исследования: процесс подбора репетиторов через цифровые платформы.
Предмет исследования: методы и технологии разработки цифровой платформы для подбора репетиторов, обеспечивающей точное соответствие между потребностями учеников и квалификацией репетиторов.
Примерный план (Содержание) работы
Структура дипломной работы должна соответствовать требованиям методических рекомендаций университета и включать следующие основные разделы:
- Введение - обоснование актуальности, цели, задачи, объект и предмет исследования
- Теоретические основы цифровых платформ для подбора репетиторов
- Понятие и виды цифровых образовательных платформ
- Анализ существующих решений на рынке онлайн-подбора репетиторов
- Требования к современным цифровым платформам для подбора репетиторов
- Анализ потребностей учеников и репетиторов
- Исследование рынка онлайн-обучения
- Анализ потребностей учеников в процессе подбора репетиторов
- Анализ потребностей репетиторов в процессе поиска учеников
- Формирование требований к цифровой платформе
- Разработка цифровой платформы для подбора репетиторов
- Проектирование архитектуры платформы
- Разработка структуры базы данных
- Создание алгоритмов машинного обучения для сопоставления запросов
- Разработка пользовательских интерфейсов
- Интеграция с платежными системами и системами обратной связи
- Тестирование и оценка эффективности платформы
- Методы тестирования цифровых платформ
- Оценка точности алгоритмов сопоставления
- Анализ пользовательского опыта и удовлетворенности
- Заключение - итоговые выводы и рекомендации по внедрению
Ожидаемые результаты и практическая значимость
Результатом дипломной работы станет цифровая платформа для подбора репетиторов, которая позволит:
- Повысить точность подбора репетиторов на 40-50% за счет использования алгоритмов машинного обучения
- Сократить время поиска подходящего репетитора с 5-7 дней до 1-2 дней
- Увеличить удовлетворенность учеников и репетиторов на 35-40%
- Автоматизировать процесс оплаты и обратной связи
- Обеспечить аналитику по эффективности обучения и удовлетворенности пользователей
- Создать систему рейтинга и рекомендаций для репетиторов
Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанной платформы на реальном рынке образовательных услуг, что позволит повысить эффективность подбора репетиторов и качество образовательных услуг. Результаты исследования могут быть использованы как основа для создания коммерческого продукта в сфере EdTech.
Пример введения для дипломной работы
В условиях цифровизации образовательного рынка создание эффективных цифровых платформ для подбора репетиторов становится ключевым фактором удовлетворения растущего спроса на персонализированное обучение. Согласно исследованию Аналитического центра НАФИ, объем рынка онлайн-обучения в России вырос на 120% за последние 3 года, однако качество подбора репетиторов остается низким, что приводит к неудовлетворенности пользователей. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения эффективности подбора репетиторов через внедрение современных цифровых решений с использованием алгоритмов машинного обучения.
Проблема исследования заключается в отсутствии комплексных решений, обеспечивающих точное соответствие между потребностями учеников и квалификацией репетиторов, что приводит к низкой эффективности подбора и неудовлетворенности пользователей. Целью работы является разработка цифровой платформы для подбора репетиторов, обеспечивающей точное соответствие между потребностями учеников и квалификацией репетиторов. Для достижения цели поставлены следующие задачи: анализ существующих решений, исследование потребностей пользователей, проектирование архитектуры платформы, разработка алгоритмов машинного обучения, тестирование и оценка эффективности.
Объектом исследования выступает процесс подбора репетиторов через цифровые платформы, предметом — методы и технологии разработки цифровой платформы для подбора репетиторов. В работе применяются методы системного анализа, проектирования баз данных, разработки алгоритмов машинного обучения, а также методы юзабилити-тестирования. Научная новизна работы заключается в разработке методики оценки квалификации репетиторов на основе комплексного анализа данных и алгоритмов машинного обучения для точного сопоставления запросов.
Что написать в заключении?
В результате проведенного исследования была разработана цифровая платформа для подбора репетиторов, обеспечивающая точное соответствие между потребностями учеников и квалификацией репетиторов. Теоретический анализ показал, что существующие решения не в полной мере учитывают индивидуальные потребности пользователей и не используют современные алгоритмы машинного обучения для повышения точности подбора.
Практическая значимость работы заключается в создании комплексного решения, позволяющего повысить точность подбора репетиторов на 45%, сократить время поиска с 6 дней до 1,5 дней и увеличить удовлетворенность пользователей на 38%. Разработанная платформа обеспечивает полную интеграцию с платежными системами и системами обратной связи, что делает ее использование максимально удобным для всех участников процесса. Полученные результаты могут быть использованы не только как учебный пример, но и как основа для создания коммерческого продукта в сфере EdTech.
Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией платформы с системами адаптивного обучения и использованием технологий искусственного интеллекта для прогнозирования учебных результатов и автоматической корректировки подбора репетиторов. Это позволит создать еще более эффективную и персонализированную систему подбора репетиторов в условиях цифровой трансформации образовательного рынка.
Требования к списку источников
Список использованных источников должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 30 источников различных типов: научные статьи, монографии, интернет-ресурсы. Особое внимание следует уделить современным исследованиям в области EdTech и машинного обучения.
Примеры оформления источников:
- Петров А.А. Цифровые платформы в образовании: современные тенденции и перспективы // Журнал "Информатизация образования". – 2023. – № 2. – С. 45-59.
- Сидоров В.П. Машинное обучение в рекомендательных системах: учебное пособие / В.П. Сидоров. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 320 с.
- Johnson L. Educational Technology Market in Russia: Trends and Forecasts [Электронный ресурс] // EdTech Analytics. – 2023. – URL: https://edtechanalytics.com/russia-market-report (дата обращения: 15.09.2023).
Нужна помощь с алгоритмами машинного обучения? Наши эксперты по Цифровой экономике помогут! Звоните или пишите: +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Полезные материалы для самостоятельного написания
- Как написать введение для дипломной работы: инструкция и пример
- 7 проверенных способов повысить оригинальность диплома
- Как подготовить killer-презентацию для защиты
- как написать ВКР для Синергии
- Все готовые работы по прикладной информатике
Нужна помощь с дипломной работой?
Наши эксперты — практики в сфере IT и Цифровой экономики. Мы напишем для вас уникальную работу по этой теме с глубоким анализом, реальными кейсами и расчетами, готовую к защите в МУИВ.
? Что вы получите: полное соответствие методичке, гарантию оригинальности от 85%, сопровождение до защиты.
→ Свяжитесь любым удобным способом:
Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru
Telegram: @Diplomit
→ Или оформите заказ онлайн: Заказать дипломную работу
Отзыв нашего клиента:
"Анна, МУИВ: «Заказывала диплом по разработке цифровой платформы для подбора репетиторов. Особенно впечатлила детальная проработка алгоритмов машинного обучения — преподаватель отметил, что все формулы и подходы были корректно применены и адаптированы под задачу подбора. Также порадовала практическая часть — тестирование платформы было проведено очень тщательно с реальными пользователями. Защитила работу на отлично!»"