МУ имени Витте: «Создание онлайн-платформы для проведения онлайн-опросов и анкетирования.»

В условиях цифровой трансформации образовательных и корпоративных процессов сбор обратной связи стал критически важным. Однако ручное анкетирование, бумажные опросы и использование универсальных, но неадаптированных решений (типа Google Forms) не всегда отвечают специфическим требованиям организаций. Особенно остро это ощущается в МУ имени Витте, где студенты и преподаватели нуждаются в гибких, безопасных и интегрируемых инструментах для внутреннего мониторинга.

Создание онлайн-платформы для проведения онлайн-опросов и анкетирования решает проблему децентрализации данных, снижает временные затраты на анализ и повышает качество обратной связи. По нашему опыту, в работах студентов 09.02.07 Информационные системы и программирование чаще всего научные руководители обращают внимание на реалистичность бизнес-процессов и экономическую обоснованность — именно это мы и разберем ниже.

Кроме того, такая платформа может использоваться не только в учебной среде, но и в HR-процессах, оценке качества услуг, исследовательской деятельности — что делает тему междисциплинарной и востребованной.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Vkrbigdata WhatsApp: 79508873881 | Телефон: +79508873881, Email: admin@Vkrbigdata.ru| MAX: 79508873881

Типичная ошибка студентов: в актуальности пишут общие фразы вроде «цифровизация важна», но не привязывают к конкретной организации. Правильно — показать, где именно и почему не хватает автоматизации. Например: «в отделе качества МУ имени Витте опросы проводятся вручную, что занимает до 3 недель на обработку».

Цель ВКР: разработка и экономическое обоснование онлайн-платформы для проведения опросов и анкетирования на базе выбранной организации (например, учебного отдела МУ имени Витте).

Задачи:

• Провести анализ предметной области и выявить проблемные точки в текущем процессе сбора обратной связи.
• Моделировать бизнес-процесс «как есть» и предложить оптимизированную модель «как должно быть» с использованием IDEF0, DFD и UML.
• Проанализировать существующие аналоги (Google Forms, Typeform, SurveyMonkey) и обосновать необходимость разработки собственного решения.
• Выбрать стек технологий (например, React + Node.js + PostgreSQL) и обосновать выбор.
• Разработать техническое задание по ГОСТ 34.602-2020 и вынести его в приложение.
• Спроектировать базу данных и интерфейс платформы.
• Рассчитать экономическую эффективность внедрения (NPV, ROI, срок окупаемости).

На что обращают внимание на защите: научные руководители часто спрашивают: «Почему нельзя использовать уже существующие решения?» — подготовьте аргументы: безопасность, интеграция с внутренними системами, кастомизация, контроль данных.

Объект исследования: процесс сбора и анализа обратной связи в структурном подразделении МУ имени Витте (например, отдел по качеству образования).

Предмет исследования: информационная система автоматизации анкетирования и обработки результатов опросов.

Важно не путать: объект — это процесс или организация, предмет — конкретная система, которую вы разрабатываете. По нашему опыту, в работах студентов МУ имени Витте мы регулярно видим путаницу — это снижает оценку.

Ожидаемые результаты:

• Разработанная веб-платформа с авторизацией, созданием опросов, сбором ответов и визуализацией данных.
• Техническое задание, диаграммы UML, ER-модель БД, код фронтенда и бэкенда.
• Расчет экономической эффективности с NPV > 0 и сроком окупаемости менее 1 года.

Практическая значимость: система может быть внедрена в МУ имени Витте для оценки преподавателей, удовлетворенности студентов, внутренних HR-опросов. Также возможна коммерциализация продукта для других вузов.

В условиях стремительного развития цифровых технологий повышается потребность в оперативном и структурированном сборе обратной связи. В МУ имени Витте, как и во многих образовательных учреждениях, процесс анкетирования студентов и преподавателей зачастую реализуется вручную или с использованием сторонних сервисов, что не обеспечивает полного контроля над данными и их безопасностью.

Актуальность темы «Создание онлайн-платформы для проведения онлайн-опросов и анкетирования» обусловлена необходимостью автоматизации внутренних процессов, сокращения временных затрат на обработку информации и повышения качества принимаемых решений на основе анализа собранных данных. Особенно важно это для отдела по качеству образования, где ежегодно проводится более 50 опросов.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка программного решения, позволяющего организовать централизованный, безопасный и гибкий процесс анкетирования с возможностью кастомизации форм, аналитики и экспорта результатов. Работа выполняется в соответствии с требованиями ГОСТ 7.0.11-2011 и методическими указаниями МУ имени Витте по специальности 09.02.07 «Информационные системы и программирование».

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана онлайн-платформа для проведения опросов и анкетирования, ориентированная на нужды образовательных организаций. В аналитической части проведён детальный анализ процесса сбора обратной связи в отделе качества МУ имени Витте, выявлены узкие места и предложена оптимизированная модель «как должно быть».

В проектной части разработано техническое задание, спроектирована база данных, реализованы ключевые модули системы. Экономическая часть подтвердила целесообразность внедрения: NPV составил 185 тыс. рублей, срок окупаемости — 8 месяцев. Работа соответствует требованиям к уникальности (более 75% по Антиплагиат.ВУЗ) и готова к защите.

Список литературы должен быть оформлен строго по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Запрещено использовать Википедию, ненадёжные форумы и ресурсы без автора. Предпочтение — научным статьям, учебникам, официальной документации.

Примеры корректных источников:

1. ГОСТ 34.602-2020. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы. — М.: Стандартинформ, 2020. — 18 с.
2. Макконнелл С. Совершенный код: практическое руководство по разработке программного обеспечения. — СПб.: Питер, 2021. — 896 с.
3. Кузнецов, С.Д. Базы данных: модели, разработка, администрирование / С.Д. Кузнецов. — 3-е изд. — М.: БИНОМ, 2022. — 384 с.

Комментарий эксперта:

Мы работаем с выпускными квалификационными работами более 10 лет и сопровождаем студентов до защиты. Именно поэтому в статье разобраны не «идеальные», а реальные требования и типовые ошибки. Например, в 80% случаев студенты не указывают ссылку на ГОСТ в экономической части — это замечание научного руководителя.