Цифровой тьютор

О проекте

Цифровой тьютор — аналитическая платформа для дирекции Уральского федерального университета (УрФУ), предназначенная для мониторинга и анализа учебного процесса. Система собирает данные о результатах тестирований и экзаменов студентов, анализирует паттерны усвоения материала и предоставляет руководству университета инструменты для принятия обоснованных решений по улучшению образовательного процесса.

Проект решал проблему отсутствия централизованной системы аналитики образовательного процесса: дирекции университета было сложно оценивать эффективность учебных программ, сравнивать результаты между факультетами и отслеживать динамику усвоения материала от года к году.

Моя роль: Backend-разработчик в команде из трех групп — бэкенд, ML-команда (аналитика и рекомендации) и дизайн/фронтенд. Отвечал за разработку серверной части, интеграцию с ML-сервисом аналитики, работу с данными студентов и результатами тестирований.

Ключевые возможности

Сбор и агрегация данных

Централизованная система сбора результатов обучения:

• Импорт результатов тестирований и экзаменов из различных источников
• Нормализация данных с разных факультетов и кафедр
• Хранение исторических данных для анализа динамики по годам
• API для интеграции с существующими системами университета

Аналитика усвоения материала

Инструменты для оценки эффективности учебного процесса:

• Визуализация статистики усвоения материала по курсам и темам
• Сравнение результатов между факультетами и группами
• Анализ динамики показателей от года к году
• Выявление проблемных тем с низкой успеваемостью
• Сравнение различных методик преподавания по результатам

ML-рекомендации для дирекции

Система рекомендаций на основе машинного обучения:

• Автоматическое выявление паттернов неуспеваемости
• Рекомендации по корректировке сложности учебных программ
• Предложения по перераспределению учебных часов между темами
• Прогнозирование проблемных областей в будущих семестрах
• Оценка влияния изменений в программах на результаты студентов

Дашборды для руководства

Интерактивные панели для принятия решений:

• Сводные дашборды с ключевыми метриками по университету
• Детализация по факультетам, кафедрам, курсам
• Построение пользовательских отчетов и графиков
• Экспорт данных для презентаций и отчетности
• Система фильтров по периодам, группам студентов, преподавателям

Архитектурные решения

Backend

Django-based архитектура:

• Импорт и нормализация данных из различных источников университета
• Хранение исторических данных о результатах студентов
• Агрегация и вычисление статистических метрик
• Интеграция с внешним ML-сервисом для аналитики и рекомендаций

Технологический стек:

• Django REST Framework для API
• PostgreSQL для хранения больших объемов исторических данных
• Redis для кэширования тяжелых аналитических запросов
• Celery для асинхронной обработки (импорт данных, построение отчетов)

Frontend

React-приложение с адаптивным интерфейсом (разработка отдельной командой):

• Панели управления для руководства университета
• Интерактивные дашборды с графиками и диаграммами
• Настраиваемые отчеты с фильтрами по факультетам, годам, курсам
• Визуализация динамики показателей и сравнительный анализ

Интеграция с ML-сервисом

Работа с аналитическим движком:

• Интеграция с внешним ML-сервисом для анализа паттернов успеваемости
• API для запроса рекомендаций по оптимизации учебных программ
• Кэширование результатов аналитики для быстрого доступа к частым запросам
• Обработка и форматирование рекомендаций для отображения в дашбордах

Технические вызовы и решения

Обработка больших объемов данных

Проблема: Необходимость хранить и анализировать результаты 10000+ студентов за несколько лет обучения с возможностью быстрого построения отчетов.

Решение:

• Денормализация часто запрашиваемых агрегатов для ускорения выборок
• Партиционирование таблиц PostgreSQL по годам обучения
• Построение индексов для типичных аналитических запросов (группировки по факультетам, курсам, периодам)
• Асинхронное предварительное вычисление популярных отчетов через Celery

Интеграция разнородных источников данных

Проблема: Данные о результатах студентов приходили из различных систем факультетов в разных форматах (Excel, CSV, API различных LMS).

Решение:

• Разработка набора адаптеров для импорта данных из разных источников
• Валидация и нормализация данных перед сохранением в БД
• Система логирования ошибок импорта для ручной проверки проблемных записей
• API для полуавтоматического импорта с предпросмотром и подтверждением

Производительность аналитических запросов

Проблема: Сложные аналитические запросы с группировками и агрегациями по миллионам записей приводили к таймаутам.

Решение:

• Материализованные представления (materialized views) для тяжелых агрегаций
• Агрессивное кэширование в Redis с TTL на основе частоты обновления данных
• Фоновая пересборка кэша после импорта новых данных
• Оптимизация запросов с использованием EXPLAIN ANALYZE для выявления узких мест

Результаты

Влияние на управление университетом

• Прозрачность: Дирекция получила единую систему для оценки эффективности учебного процесса вместо разрозненных отчетов с факультетов
• Данные для решений: ML-рекомендации помогли выявить проблемные курсы и темы, требующие пересмотра программ
• Сравнительный анализ: Возможность сравнивать результаты между факультетами и годами стала основой для best practices
• Оптимизация ресурсов: Система помогла определить, где нужно больше учебных часов или преподавательских ресурсов

Технические показатели

• Объем данных: Более 10 миллионов записей о результатах тестов и экзаменов
• Производительность: Построение сложных отчетов с агрегацией за несколько лет занимало менее 5 секунд благодаря кэшированию
• Надежность: 99.5% uptime в течение учебного года
• Скорость импорта: Обработка данных по 1000+ студентов за один импорт занимала менее 10 минут

Безопасность данных

• Аутентификация: JWT-токены с refresh-механизмом для сотрудников дирекции
• Авторизация: RBAC (Role-Based Access Control) с гранулированными правами доступа к данным разных факультетов
• Шифрование: TLS для всех соединений, защита персональных данных студентов в БД
• Соответствие требованиям: Защита персональных данных в соответствии с требованиями российского законодательства

Извлеченные уроки

Что сработало хорошо

Материализованные представления и кэширование: Комбинация materialized views в PostgreSQL и кэширования в Redis позволила добиться высокой производительности даже для сложных аналитических запросов по миллионам записей.

Партиционирование таблиц: Разделение данных по годам обучения значительно ускорило запросы с фильтрацией по времени и упростило архивирование старых данных.

Адаптеры для импорта данных: Модульная система адаптеров позволила быстро добавлять поддержку новых источников данных без изменения основной логики.

Вызовы

Интеграция разнородных данных: Каждый факультет имел свою систему учета результатов с разной структурой. Пришлось создавать гибкую систему маппинга полей и валидации данных с детальным логированием для отладки проблем.

Оптимизация производительности: Первые версии аналитических запросов работали очень медленно. Потребовалось глубокое изучение EXPLAIN ANALYZE, построение правильных индексов и переход на денормализованные структуры для агрегатов.

Работа с персональными данными: Необходимость защиты персональных данных студентов требовала особого внимания к безопасности. Внедрил шифрование чувствительных полей, логирование доступа к данным и гранулированную систему прав.

Итоги проекта

Проект был успешно запущен в Уральском федеральном университете в 2020 году и активно использовался руководством для анализа учебного процесса. Система обрабатывала данные более 10000 студентов с 5+ факультетов по 50+ учебным курсам, предоставляя дирекции инструменты для принятия обоснованных решений об оптимизации образовательных программ.

К сожалению, проект был закрыт после завершения пилотного периода из-за изменения приоритетов университета. Тем не менее, опыт работы с большими объемами данных, построения аналитических систем и оптимизации производительности PostgreSQL оказался чрезвычайно ценным для дальнейшей карьеры в разработке backend-систем с высокой нагрузкой.