Разработка веб-сервиса для онлайн-обучения с использованием адаптивных алгоритмов

1.

ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ
Разработка веб-сервиса для онлайн-обучения
с использованием адаптивных алгоритмов
Специальность: 09.02.07 «Информационные системы и программирование»
Студент
Щербаков Владислав
2026

2.

1
Актуальность темы
Рост онлайн-образования
К 2026 году объём мирового рынка электронного обучения
Необходимость адаптивных систем
превысит $460 млрд. Российский рынок EdTech
AI-powered adaptive learning обеспечивает персонализацию
демонстрирует устойчивый рост: в 2024 году сегмент
образования через анализ поведения пользователя и
онлайн-высшего образования вырос на 36%.
динамическую адаптацию контента в реальном времени.
Недостаточная персонализация
Ключевой вывод
Существующие LMS используют единую траекторию
Современный рынок требует разработки доступных адаптивных
обучения для всех пользователей без учёта индивидуальных
систем, способных повысить эффективность обучения через
особенностей, что снижает эффективность усвоения
индивидуальный подход к каждому пользователю.
материала.

3.

2
Проблемы существующих решений
Единая траектория
Отсутствие адаптации
Все пользователи проходят одинаковый
Системы не анализируют результаты
путь обучения независимо от уровня
пользователя в реальном времени и не
подготовки, скорости усвоения материала и
корректируют сложность заданий на
индивидуальных предпочтений.
основе его прогресса.
Недостаточная аналитика
Отсутствует детальная аналитика
прогресса обучающихся, что не позволяет
выявлять проблемные зоны и
оптимизировать образовательный процесс.
Последствия
Снижение вовлечённости: пользователи теряют интерес из-за
Неравномерный прогресс: одни застревают на простых задачах,
неподходящего уровня сложности
другие — на сложных

4.

3
Цель проекта
Цель
Разработка веб-сервиса онлайн-обучения с элементами адаптивной логики, анализирующей результаты
пользователя и динамически подстраивающей сложность контента под индивидуальный уровень
подготовки каждого обучающегося.
Анализ
Адаптация
Прогресс
Сбор и анализ результатов пользователя
Динамическая корректировка сложности
Повышение эффективности обучения

5.

Задачи проекта
4
1
3
5
Анализ предметной области
Исследование существующих решений и технологий
Разработка клиентской части
Создание пользовательского интерфейса (Frontend)
Реализация логики адаптации
Создание алгоритма анализа и адаптации контента
2
4
6
Проектирование архитектуры
Разработка структуры системы и компонентов
Разработка серверной части
Реализация бизнес-логики и API (Backend)
Тестирование системы
Проверка функциональности и корректности работы

6.

5
Архитектура системы
Клиент-серверная архитектура с чётким разделением ответственности между компонентами
Frontend
API
HTTP/REST
Масштабируемость
Запросы
Чистая архитектура
Backend
Простота разработки
CRUD
Хранилище
Лёгкость тестирования

7.

6
Используемые технологии
Frontend
Backend
HTML5
Node.js
CSS3
Express.js
JavaScript
Vanilla JS без фреймворков для
максимальной производительности
Хранение
JSON-файл
Файловая система Node.js для хранения
данных пользователей
Лёгкий и быстрый серверный фреймворк

8.

7
Реализация функционала
Регистрация
Создание учётной записи с валидацией данных
Авторизация
Безопасный вход в систему
Валидация
Проверка корректности вводимых данных
Хранение данных
Сохранение информации о пользователях в JSON
Обработка тестов
Проведение тестирования и оценка результатов
Адаптация сложности
Изменение уровня заданий на основе ответов

9.

8
Алгоритм адаптивной логики
Прототип адаптивного механизма на основе логических правил (rule-based approach)
1. Сбор
Уровни
Начальный, средний, продвинутый
2. Анализ
Критерии
Процент правильных ответов
3. Определение
4. Адаптация
Динамика
Изменение в реальном времени

10.

9
Безопасность
Валидация данных
Разделение логики
Проверка входных данных на клиенте и сервере для
Чёткое разделение клиентской и серверной логики для
предотвращения некорректных запросов
защиты бизнес-правил
Контроль доступа
Обработка ошибок
Разграничение прав доступа к защищённым ресурсам
Корректная обработка исключений без утечки информации о
системы
системе

11.

10
Тестирование
Функциональное
Проверка API
Проверка работы всех модулей системы: регистрация, авторизация,
Тестирование RESTful endpoints: корректность ответов, обработка
тестирование, адаптация
ошибок
Формы
Сценарии
Проверка валидации и обработки форм: корректные и некорректные
Тестирование пользовательских сценариев (user stories) от
данные
регистрации до адаптации
Результат: Все критические функции работают корректно, адаптивная логика реагирует на изменения уровня пользователя

12.

11
Практическая значимость
Повышение вовлечённости
Масштабируемость
Персонализация контента повышает мотивацию обучающихся и
Архитектура позволяет легко расширять функционал и добавлять
снижает отток пользователей
новые предметные области
Индивидуальный подход
Улучшение результатов
Каждый пользователь получает оптимальный уровень сложности в
Адаптивная сложность заданий способствует более эффективному
соответствии со своими способностями
усвоению материала

13.

12
Перспективы развития
База данных
JWT-аутентификация
ML-модуль
Подключение MongoDB или PostgreSQL для
Реализация токен-based авторизации для
Добавление машинного обучения для
надёжного хранения данных
повышения безопасности
интеллектуальной адаптации
MongoDB
PostgreSQL
Access Token
Мобильное приложение
Refresh Token
Подключение к существующим платформам
Android
через API
Flutter
TensorFlow
Интеграция с LMS
Разработка нативных приложений для iOS и
React Native
Python
LTI
xAPI
Будущее проекта
Система готова к масштабированию и
внедрению современных технологий

14.

13
Заключение
Итоги проекта
Разработан прототип веб-сервиса онлайн-обучения с
Реализована клиент-серверная архитектура с
адаптивной логикой
использованием современных технологий
Продемонстрированы принципы построения адаптивной
Система готова к дальнейшему масштабированию и
системы обучения
внедрению
Инновация
Технологии
Перспективы
Адаптивный подход к обучению
Современный стек разработки
Возможность развития и роста

15.

Спасибо за внимание
Готов ответить на вопросы
Email
GitHub
Website