<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="oration" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">XLX Samara Regional Student Scientific Conference</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">XLX Samara Regional Student Scientific Conference</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>L Самарская областная студенческая научная конференция</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><publisher><publisher-name xml:lang="en">Eco-Vector</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">631901</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading"><subject>ЧАСТЬ II. Педагогика</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Conference Report, Theses of Report</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="ru">Применение рекомендательных технологий для оптимизации воспитательной работы образовательного учреждения</article-title></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name><surname>Гришина</surname><given-names>Вера Антоновна</given-names></name><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio><p>студентка, группа ФМФИ-б21ПИо, факультет математики, физики и информатики</p></bio><email>grishina.vera@sgspu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff id="aff1"><institution>Самарский государственный социально-педагогический университет</institution></aff><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-11-18" publication-format="electronic"><day>18</day><month>11</month><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>221</fpage><lpage>222</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2024-05-13"><day>13</day><month>05</month><year>2024</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-06-04"><day>04</day><month>06</month><year>2024</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Гришина В.А.</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Гришина В.А.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://archivog.com/osnk-sr2024/article/view/631901">https://archivog.com/osnk-sr2024/article/view/631901</self-uri><abstract xml:lang="ru"><p><bold>Обоснование.</bold> Согласно закону об образовании [1] организация воспитательной работы в образовательных учреждениях является неотъемлемой частью их деятельности. Количество мероприятий зачастую очень велико, а потому студент сталкивается с необходимостью выбора, какие из них он хотел бы посетить. Для облегчения выбора и более эффективного предоставления информации о мероприятиях нами было предложено использование рекомендательных технологий.</p> <p><bold>Цель</bold> — оптимизация воспитательной работы и повышение эффективности предоставляемой информации о мероприятиях.</p> <p><bold>Методы.</bold> Согласно закону об информации рекомендательные технологии — информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа предпочтений пользователей [2]. В нашей работе мы рекомендуем воспитательное мероприятие с целью информирования студента путем рассылки сообщений от телеграм-бота по заданному графику. При этом источником рекомендации являются студенты с похожими интересами и экспертное сообщество. Одним из основных элементов нашей рекомендательной системы будет являться база данных, в которую будут внесены списки студентов и мероприятий. У каждого студента будут указаны оценки посещенных им мероприятий, но так как не все мероприятия могут быть посещены и соответственно оценены студентом, задача рекомендательной системы — предсказать на основе полученной информации отношение студента к другим мероприятиям, про которые ничего не известно. Для осуществления поставленной задачи мы руководствуемся двумя подходами:</p> <list list-type="bullet"> <list-item><p>контентная фильтрация: интересы студента сопоставляются с его оценками посещенных им мероприятий, затем предоставляется информация на основе полученных данных;</p></list-item> <list-item><p>совместная фильтрация: создается выборка нескольких студентов с похожими интересами, затем информация конкретного студента дополняется известными данными студентов из этой выборки [3, 4].</p></list-item> </list> <p><bold>Результаты.</bold> Нами была составлена схема работы рекомендательной системы мероприятий. Первый пункт — это сайт, рабочее место сотрудника управления по воспитательной и социальной работе, который будет вводить данные о мероприятии. Затем эти данные будут передаваться в базу данных, где будет формироваться выборка на основе интересов конкретного студента. Эта выборка высылается студенту через телеграм-бота вместе с опросом, на какие мероприятия студент планирует пойти. После проведения мероприятия направляется еще один опрос с просьбой оценить посещенные мероприятия, данные из которого будут направляться в базу данных. Так как изначально в базе данных отсутствуют оценки мероприятий студентами, первая подборка будет состоять из мероприятий, рекомендованных экспертным сообществом — сотрудниками управления по воспитательной и социальной работе. По мере использования системы база данных будет пополняться и создавать персонализированные подборки мероприятий.</p> <p><bold>Выводы.</bold> Использование нашей разработки позволит студентам более эффективно и оперативно получать информацию об интересующих их мероприятиях и поможет оптимизировать проведение воспитательной работы в учебных учреждениях.</p></abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>воспитательная работа</kwd><kwd>рекомендательные технологии</kwd><kwd>алгоритмы рекомендаций</kwd><kwd>мероприятия</kwd><kwd>телеграм-бот</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.2012 № 273-ФЗ.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27.07.2006 № 149-ФЗ.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Чжан Ч., Афанасьев Г.И. Основные технологии и перспективы эволюции персонализированных рекомендательных систем // E-Scio. 2022. № 4(67). С. 309–320. EDN: GQOQII.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Ko S., Lee J. User preference mining through collaborative filtering and content based filtering in recommender system. In: Bauknecht K., Tjoa A.M., Quirchmayr G., editors. E-commerce and web technologies. EC-Web 2002. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 2455. Berlin, Heidelberg: Springer, 2002. doi: 10.1007/3-540-45705-4_26</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
