Анализ мобильных приложений для работы с потенциальными абитуриентами методом Саати

№58-4,

физико-математические науки

В данной статье исследуются программные продукты для автоматизированной работы с потенциальными абитуриентами с учетом критериев сравнительного анализа методом Саати.

Похожие материалы

На сегодняшний день работа с потенциальными абитуриентами затруднена, все склоняется к тому, что преподавателям учебных учреждений необходимо обходить множество школ и агитировать школьников поступать именно в их вуз. Во-первых, на это приходиться тратить довольно-таки немало времени. Во-вторых, не просто заинтересовать школьников. В любом случае имеются некоторые школьники, которые не могут публично задавать вопросы и на этом выступление преподавателя перед потенциальными абитуриентами окончено.

Решить данную проблему поможет разработка собственной WEB-системы и мобильного приложения для взаимодействия с потенциальными абитуриентами, с помощью которого появится возможность удаленно работать индивидуально с каждым школьником.

Для исследования процесса регистрации и обработки данных были выбраны следующие программные средства: ВПИ Абитуриент, ВолГУ: Абитуриент, Югорский университет, ПГУТИ, КузГТУ, ДВФУ, МТИ, МГУТУ.

В качестве критериев сравнительного анализа программных продуктов выберем следующие:

A1 – Правильность получения и обработки принятых данных от абитуриентов;
A2 – Наличие мобильного приложения для получения данных от потенциальных абитуриентов;
A3 – Информирование потенциальных абитуриентов;
A4 – Конкретизация параметров абитуриентов для получения требуемой информации;
A5 – Удобство составления статистических отчетов.

Для определения весов критериев воспользуемся аналитической иерархической процедурой Саати. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.

Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений

Xij

Значение

1

i-ый и j-ый критерий примерно равноценны

3

i-ый критерий немного предпочтительнее j-го

5

i-ый критерий предпочтительнее j-го

7

i-ый критерий значительно предпочтительнее j-го

9

i-ый критерий явно предпочтительнее j-го

Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 2.

Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев.

А1

А2

А3

А4

А5

Среднее геометрическое

Веса критериев

А1

1

9

1/7

5

1/9

0,93

0,17

А2

1/9

1

7

7

1

1,40

0,26

А3

7

1/7

1

1/5

1/7

0,49

0,09

А4

1/5

1/7

5

1

7

1,00

0,19

А5

9

1

7

1/7

1

1,55

0,29

Сумма

5,38

1,00

Диаграмма весовых коэффициентов для критериев A1, A2, A3, A4, A5 представлена на рис. 1

Весовые коэффициенты критериев качества
Рисунок 1. Весовые коэффициенты критериев качества

Выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость.

Суммы столбцов матрицы парных сравнений:

R1=17.31; R2=11.29; R3=20.14; R4=13.34; R5=9.25.

Путем суммирования произведений сумм столбцов матрицы на весовые коэффициенты альтернатив рассчитывается вспомогательная величина L = 5.53. Индексом согласованности ИС = (L-N)/(N-1) = 0.13.

Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений: СлС = 0.9.

Отношение согласованности ОС=ИС/СлС = 0.14. не превышает 0.2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.

Используя полученные коэффициенты определим интегральный показатель качества для программных продуктов расчёта метрических характеристик и оценки сложности систем:

  • ВПИ Абитуриент;
  • ВолГУ: Абитуриент;
  • МГУТУ;
  • МИРЭА;
  • ИС Абитуриент.

Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 – качество не удовлетворительно, 7 – предельно достижимый уровень качества на современном этапе) для функциональных возможностей программных продуктов.

Значения весовых коэффициентов соответствующие функциональным возможностям продуктов:

  1. Правильность получения и обработки принятых данных от абитуриентов: a1 = 0,17;
  2. Наличие мобильного приложения для получения данных от потенциальных абитуриентов: a2 = 0,26;
  3. Информирование потенциальных абитуриентов: a3 = 0,09;
  4. Конкретизация параметров абитуриентов для получения требуемой информации: a4 = 0,19;
  5. Удобство составления статистических отчетов: a5 = 0,29;

где ∑ai = 1.

Определим (по введенной шкале) количественные значения функциональных возможностей Xij (таблица 3). Вычислим интегральный показатель качества для каждого программного продукта.

Таблица 3. Интегральные показатели качества.

Критерии

Весовые коэффициенты

Программные продукты

ВПИ: Абитуриент

ВолГУ: Абитуриент

МГУТУ им. К.Г. Разумовского

МИРЭА

Информационная система «Абитуриент»

Базовые

Правильность получения и обработки принятых данных от абитуриентов

0,17

9

7

2

5

3

5,2

Наличие мобильного приложения для получения данных от потенциальных абитуриентов

0,26

9

7

3

5

5

5,8

Информирование потенциальных абитуриентов

0,09

8

8

5

7

5

6,6

Конкретизация параметров абитуриентов для получения требуемой информации

0,19

7

5

1

5

1

3,8

Удобство составления статистических отчетов

0,29

9

3

5

7

1

5

Интегральный показатель качества Q

8,53

5,56

3,21

5,75

2,75

5,16

где Qj=∑ai*Xij интегральный показатель качества для j-го программного средства.

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис. 2).

Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов
Рисунок 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 3.

Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик
Рисунок 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

Сравнительный анализ программных продуктов для автоматизированной работы с потенциальными абитуриентами показал, что только три из пяти рассмотренных программных продуктов: ВПИ Абитуриент, ВПИ ВолГУ и МИРЭА имеют значения интегрального показателя качества, превышающего базовое значение.

Список литературы

  1. Рыбанов А.А. Анализ базовых возможностей программных продуктов для исследования метрических характеристик баз данных // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 2. № 33. С. 20-28.
  2. Рыбанов А.А., Усмонов М.С.О., Попов Ф.А., Ануфриева Н.Ю., Бубарева О.А. Информационные системы и технологии // Научный редактор: И. А. Рудакова; Редакционная коллегия: Рудакова И.А., Гребенщиков Г.Ф., Акутина С.П., Краснолуцкий В.П. / Центр научной мысли (г. Таганрог). Москва, 2013. Том Часть 4 Информационные системы и технологии
  3. Рыбанов А.А. Определение весовых коэффициентов сложности тем учебного курса на основе алгоритма Саати // Педагогические измерения. 2014. № 4. С. 21-28.
  4. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С. 69-79
  5. Морозов А.О., Рыбанов А.А. Экспертная оценка программных продуктов для расчета метрических характеристик физической схемы базы данных // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1-1 (45). С. 97-102.