Development of Methods and Software Tools for the Formation of a Digital Portrait of Students

Main Article Content

Abstract

This paper considers the questions about the possibility of using data about the students presented in electronic form to build their digital portraits.  A set of characteristics necessary for its construction is proposed, a data model is designated.


Implemented tools for collecting data about students from social networks and other Internet resources. Algorithms for constructing a digital portrait are proposed. The application of machine learning algorithms for these tasks is illustrated. Examples of the use of digital portraits in education are given.

Article Details

References

1. Постановление Правительства Российской Федерации от 07.12.2020 № 2040 «О проведении эксперимента по внедрению цифровой образовательной среды». URL: https://open.edu.gov.ru/files/faq/subjects.pdf (дата обращения: 28.10.2023).
2. Pepper.ninja [Электронный ресурс]. URL: https://pepper.ninja/ (дата обращения: 28.10.2023).
3. Segmento Target [Электронный ресурс]. URL: https://segmento-target.ru/ (дата обращения: 28.10.2023).
4. TargetHunter [Электронный ресурс]. URL: https://targethunter.ru (дата обращения: 28.10.2023).
5. Церебро Таргет [Электронный ресурс]. URL: https://церебро.рф (дата обращения: 28.10.2023).
6. Top 50 open-source web crawlers for data mining [Электронный ресурс]. URL: https://bigdata-madesimple.com/top-50-open-source-web-crawlers-for-data-mining (дата обращения: 28.10.2023).
7. 8 Best Web Scraping Tools [Электронный ресурс]. URL: https://hevodata.com/learn/8-best-web-scraping-tools/ (дата обращения: 28.10.2023).
8. Обзор алгоритмов Data Mining [Электронный ресурс]. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/info (дата обращения: 28.10.2023).
9. Статистический портал «Statista» [Электронный ресурс]. URL: https://www.statista.com/statistics/867549/top-active-social-media-platforms-in-russia/ (дата обращения: 28.10.2023).
10. VK API [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/apiclub (дата обращения: 28.10.2023).
11. VK Java SDK [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/dev/Java_SDK (дата обращения: 28.10.2023).
12. ScribeJava. Simple OAuth library for Java [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/scribejava/scribejava (дата обращения: 28.10.2023).
13. OAuth authorization framework [Электронный ресурс]. URL: https://oauth.net (дата обращения: 28.10.2023).
14. REST. Representational State Transfer [Электронный ресурс]. URL: https://restfulapi.net/ (дата обращения: 28.10.2023).
15. JSON. JavaScript Object Notation [Электронный ресурс]. URL: https://www.json.org/ (дата обращения: 28.10.2023).
16. Черезов Д.С., Тюкачев Н.А. Обзор основных методов классификации и кластеризации данных // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2009. №. 2. С. 25–29.
17. Scikit-Learn. Machine Learning in Python [Электронный ресурс]. URL: https://scikit-learn.org/stable (дата обращения: 28.10.2023).
18. Numpy. The fundamental package for scientific computing with Python [Электронный ресурс]. URL: https://numpy.org/ (дата обращения: 28.10.2023).
19. Keras. Python deep learning API [Электронный ресурс]. URL: https://keras.io/ (дата обращения: 28.10.2023).
20. Kaggle. the world's largest data science community [Электронный ресурс]. URL: https://keras.io/ (дата обращения: 28.10.2023).
21. Dostoevsky. Sentiment analysis library for Russian language [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/bureaucratic-labs/dostoevsky (дата обращения: 28.10.2023).
22. Selenium. Automates browsers [Электронный ресурс]. URL: https://www.selenium.dev/ (дата обращения: 28.10.2023).
23. Jsoup. Java HTML Parser [Электронный ресурс]. URL: https://jsoup.org/ (дата обращения: 28.10.2023).
24. Apache POI. Java API for Microsoft Documents [Электронный ресурс]. URL: https://poi.apache.org/ (дата обращения: 28.10.2023).
25. Печенкин В.В., Ярская-Смирнова Е.Р. Сетевые подходы в анализе социальной сплоченности // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2014. Т. 4. № 1 (77).