СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЫБОРА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ АБИТУРИЕНТОВ
Аннотация
Данное исследование направлено на анализ и разработку архитектуры рекомендательной системы для выбора образовательных программ, соответствующей нормативно-правовым требованиям Российской Федерации, включая регламенты единой цифровой платформы "ГосТех". Основной целью работы является создание методологически обоснованного решения, обеспечивающего персонализированный подбор образовательных программ в высших учебных заведениях России.
В рамках исследования был проведен системный анализ требований, разработана архитектура системы, реализован усовершенствованный алгоритм и исследовано соответствие предлагаемой архитектуры требованиям ФСТЭК и ФСБ России. Методологическую основу исследования составили принципы проектирования информационных систем, современные методы машинного обучения и анализа данных, нормативно-правовая база цифровизации образования.
Основные научные результаты работы включают спроектированную архитектуру рекомендательной системы, позволяющую использовать модели с высокой точностью рекомендаций, а также механизм интеграции с инфраструктурой платформы "ГосТех" через API-интерфейсы. Научная новизна заключается в том, что алгоритм коллаборативной фильтрации адаптирован под требования российского законодательства, и была создана уникальная система использующая его. В отличие от коммерческих аналогов, система производит рекомендации с учётом ограниченного набора санкционированных данных, а архитектура позволяет оперативно модифицировать алгоритмы при изменении требований
Литература
Kedyarova E.A., Savenko D.S., Uvarova M.Yu., Chernetskaya N.I. Features of psychological readiness to the unified state exam in high school students. Psychology. Psychophysiology. 2021. Vol. 14. N 2. P. 38-45. DOI: 10.14529/jpps210204. (in Russian).
Babenko A.S., Margolina N.L., Matytsina T.N., Shiryaev K.E. The impact of changes in the unified state exam in mathematics on the prospects of higher education. Vestnik of Kostroma State University. Series: Pedagogy. Psychology. Sociokinetics. 2022. Vol. 28. N 3. P. 51-60. DOI: 10.34216/2073-1426-2022-28-3-51-60. (in Russian).
Medvedeva A.A., Shiryaeva N.V. Forms and methods of professional orientation. Economics and society. 2016. N 6-2 (25). P. 108-110. (in Russian).
Paramonova S.P., Kobeleva Yu.V. Specialty choice is the most important choice in everyone’s life. Materials of the XIII All-Russian Scientific and Practical Conference «Formation of a humanitarian environment in a university, technical school, or school: innovative educational technologies. Competence-based approach». Perm: PNIPU. 2018. Vol. 1. P. 171-178. (in Russian).
Kuzmina Yu.V. Choosing a field of study: the direct and indirect effect of family factors. Higher Education in Russia. 2013. N 10. P. 133-140. (in Russian).
Martyshenko N.S. Research of the processes influencing students' satisfaction with the choice of specialty. Modern education. 2017. N 4. P. 131-142. DOI: 10.25136/2409-8736.2017.4.24347. (in Russian).
Jibo J., Afanasyev G.I. Main technologies and prospects for the evolution of personalized recommender systems. E-Scio. 2022. N 4 (67). P. 309-320. (in Russian).
Ninichuk M.M., Namiot D.E. Survey on Methods for Building Session-based Recommender Systems. International Journal of Open Information Technologies. 2023. Vol. 11. N 5. P. 22-32. (in Russian).
Mokhov A.I., Kislinskiy V.G., Alekseychuk A.S. Session based recommender system with multistage candidate sampling. Trudy MAI. 2022. N 126. P. 516-542. DOI: 10.34759/trd-2022-126-20. (in Russian).
Molchanov P.V., Smirnov D.S. Formation of requirements for analytical and mathematical support of the recommendation system for selecting study directions for applicants. Ivecofin. 2025. N 2(64). P. 83-94 DOI: 10.6060//ivecofin.2025642.725. (in Russian).
Frantsuzova O. A., Rakhimyanova I. A. Informatization and collaborative filtering in education. Materials of the XII International Scientific and Practical Conference «Horizons and risks of education development in the context of systemic changes and digitalization». Moscow: MIAN. 2020. P. 618-622. (in Russian).
Zudenkova S.A. GosTekh: from platform to ecosystem. Matters of Russian and International Law. 2024. Vol. 14. N 1A. P. 292. DOI: 10.34670/AR.2024.97.92.040. (in Russian).
Moskvin A.D., Petrosyan L.E. Analysis of modern algorithms of data encryption. Engineering bulletin of Don. 2023. N 4 (100). P. 102-115. (in Russian).
Mychko S.I. Microservice architecture. Information technologies. 2019. P. 166-168. DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67-4-345-351. (in Russian).
Shitko A.M. The design of the microservice architecture of software. Works of BSTU. Series 3: Physical and mathematical sciences and computer science. 2017. N 9 (200). P. 122-125. (in Russian).
Borozdin N.M. Research and analysis of practical advantages of microservice architecture for modern web applications. Materials of the X International Scientific and Practical Conference «Innovative scientific research in the modern world». Ufa: Scientific Research Center "Bulletin of Science". 2023. P. 279-284. (in Russian).
Buyanova I.V., Zamulin I.S. Designing the structure of the database for the educational resource for online studying of the Python language. Bulletin of the Khakassian State University named after N. F. Katanov. 2022. N 3 (41). P. 101-104. (in Russian).
Petsas T., Tsirantonakis G., Athanasopoulos E., Ioannidis S. Two-factor authentication: is the world ready? Quantifying 2FA adoption. EuroSec '15: Proceedings of the Eighth European Workshop on System Security. 2015. Article N 4. P.1-7. DOI: 10.1145/2751323.2751327.
Naletova A.N., Ermolaev M.B. On the issue of formalizing the theory of constraints. Ivecofin. 2025. N 3(65). P.104-110. DOI: 10.6060/ivecofin.2025653.737. (in Russian).
Gvozdeva T.V., Smirnova E.M. Development of a system model for the formation of educational programs. Ivecofin. 2024. N 3(61) P. 91-96. DOI: 10.6060/ivecofin.2024613.693. (in Russian).
Gerasimov A.S., Bobkov S.P. Development of a self-learning system for natural language processing with dynamic knowledge reorganization. Ivecofin. 2025. N 3(65). P. 77-84. DOI: 10.6060/ivecofin.2025653.734. (in Russian).
Lyalikova V.G., Bezryadin M.M. Building a hybrid recommender system. Current problems of applied mathematics, computer science and mechanics. 2022. P. 591-595. DOI: 10.17308/sait.2021.4/3802. (in Russian).
Mirolyubova A.A., Ksenofontova O.L. Porter Michael model as a university micro-environment research tool. Modern High Technologies. Regional Application. 2020. N 3 (63). P. 24-31. (in Russian).
