Сборник 70 студ конференции БГТУ

311

этапов полностью заняты умственной деятельностью. Соответственно, повышение скорости этих размышлений приводит к существенному улучшению скорости работы. Непосредственное манипулирование, фокус внимания, ограничение принятия решений, закон Хика – все эти составляющие могут ускорить работу.

Непосредственное манипулирование позволяет серьезно снизить как количество команд в системе, так и длительность обучения. Удаление файла, на самом деле состоит из многих малых, уже не делимых, действий (атомов). При этом для ускорения мыслительной работы пользователя необходимо не только сокращать количество этих атомов, но и делать эти атомы более простыми. Непосредственное манипулирование состоит из небольшого количества атомов, а в большинстве случаев оказывается еще короче. Дело в том, что когда расположение корзины пользователю известно, процесс удаления файла начинает состоять из одного единого действия.

Каждое отвлечение занимает определенное время. Хуже того, оно сбивает фокус внимания, т.е. обработку текущего действия. Необходимо максимально облегчать возвращение пользователей к работе. Предоставлять всю эту информацию лучше всего визуально.

В некоторых случаях система может принять какое-то единственно верное решение за пользователя. Это позволит сэкономить время и не допустить ошибок. Так в Wordе при попытке распечатать документ, система уже предлагает свои параметры печати, являющиеся наиболее часто используемыми.

Закон Хика говорит о том, что чем меньше элементов меню, тем меньше времени занимает выбор одного из них. Этот закон весьма коварен, чем больше вариантов, тем лучше с одной стороны, но с другой – тем меньше времени на реализацию хоть одного выбора, шанс уменьшается, что хоть какой-то вариант реализуется.

При проектировании интерфейса необходимо также учитывать скорость физических действий пользователя. Любое физическое действие, совершаемое с помощью мускулатуры, может быть или точным или быстрым. Лучший способ повысить доступность кнопки заключается в том, чтобы делать её большой и располагать ближе к курсору. У этого правила (закона Фитса) есть два не сразу заметных следствия.

Кнопка бесконечного размера. При подведении курсора к краю экрана он останавливается, даже если движение мыши продолжается. Это значит, что кнопка, расположенная впритык к верхнему или нижнему краю экрана, имеет бесконечную высоту. Для достижения такой кнопки от пользователя требуется всего лишь дёрнуть мышь в нужном направлении, не заботясь о её скорости и не делая попыток остановить её в нужном месте.

Нулевая дистанция до кнопки. Рассмотрим контекстное меню, вызываемое по нажатию правой кнопки мыши. Оно всегда открывается под курсором, соответственно расстояние до любого его элемента всегда минимально. Именно поэтому контекстное меню является чуть ли не самым быстрым и эффективным элементом.

312

Часто пользователи надолго прерывают свою работу. Проблема в том, что сразу после того, как человек отвлекается, системе зачастую, во что бы то ни стало, начинает требоваться что-либо от человека. Пользователь запускает какой-либо процесс. Система показывает ему индикатор степени выполнения. Процент выполнения за минуту едва доходит до четверти размера индикатора. Пользователь экстраполирует эти данные и резонно решает, что у него есть три минуты, чтобы размяться. Происходят подобные случаи исключительно потому, что индикаторы степени выполнения обычно рассматриваются программистами не как показатели процента выполнения задачи, но как индикаторы того, что система вообще работает.

Система должна убедиться в том, что она получила всю информацию от пользователя до начала процесса. Система может считать, что если пользователь не ответил на вопрос, скажем, в течение пяти минут, то его ответ положительный.

Подводя итоги проведенных экспериментов, можно сделать ряд выводов. Непосредственное манипулирование – лучший способ взаимодействия с пользователем. Для быстрого возвращения к работе при потере фокуса внимания необходимо выделять для пользователя место, где он закончил работу различными визуальными средствами. Важно также помнить о законе Фитса – действие пользователя может быть или точным или быстрым. Некоторые решения система может принимать самостоятельно в случае бездействия пользователя в течение определенного количества времени.

Работа выполнена под руководством доц. каф. «Информатика и программное обеспечение» К.В. Дергачёва

Д.В. Болдыч МЕТОД СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СПРОСА И ПЛАНИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ

Объект исследования: процесс прогнозирования объема продаж торгового предприятия с помощью анализа временных рядов.

Результаты, полученные лично автором: реализован алгоритм простого скользящего среднего, позволяющий прогнозировать объем продаж торгового предприятия.

313

Метод скользящего среднего используются для сглаживания и прогнозирования временных рядов. Временной ряд – это множество пар данных (X,Y), в которых X – это моменты или периоды времени (независимая переменная), а Y – параметр, характеризующий величину исследуемого процесса (зависимая переменная).

Метод скользящего среднего позволяет выявить тенденции изменения фактических значений параметра Y во времени и спрогнозировать будущие значения Y. Полученную модель можно эффективно использовать в случаях, если для значений прогнозируемого параметра наблюдается устоявшаяся тенденция в динамике. Данный метод в наибольшей степени используется для построения краткосрочных прогнозов.

Этот метод не столь эффективен в случаях, когда такая тенденция нарушается, например, при резком изменении параметров внутренней или внешней ситуации (уровня инфляции, цен на сырье); при коренном изменении плана деятельности фирмы, терпящей убытки.

Основная идея метода скользящего среднего состоит в замене фактических уровней исследуемого временного ряда их средними значениями, погашающими случайные колебания. Таким образом, в результате получается сглаженный ряд значений исследуемого параметра, позволяющий более четко выделить основную тенденцию его изменения.

Метод скользящего среднего – относительно простой метод сглаживания и прогнозирования временных рядов, основанный на

Если, например, при исследовании временного ряда данных о прибыли предприятия по месяцам в качестве прогноза выбрать скользящее среднее за три месяца (m = 3), то прогнозом на июнь будет среднее значение показателей за три предыдущих месяца (март, апрель, май).

Часто, например, при разработке прогноза объема продаж предприятия метод скользящего среднего, основанный на наблюдениях за 3 (или 4) предыдущих месяца, бывает эффективнее (позволяет отслеживать фактический объем продаж с большей точностью), чем методы, основанные на долгосрочных наблюдениях (за 12 месяцев и более). Это объясняется тем, что в результате применения 3-месячного скользящего среднего каждое из 3- х значений показателя (за эти три месяца) отвечает за одну треть значения прогноза. При 12-месячном скользящем среднем значения каждого из показателей этих же последних трех месяцев отвечают лишь за одну двенадцатую прогноза.

К сожалению, нет правила, позволяющего подбирать оптимальное число m членов скользящего среднего. Однако можно отметить, что чем меньше m, тем сильнее прогноз реагирует на колебания временного ряда, и наоборот, чем больше m, тем процесс прогнозирования становится более инерционным. На практике величина m обычно принимается в пределах от 2 до 10.

314

При наличии достаточного числа элементов временного ряда приемлемое для прогноза значение m можно определить следующим образом:

задать несколько предварительных значений m;

сгладить временной ряд, используя каждое заданное значение m;

вычислить среднюю ошибку прогнозирования по одной из формул:

1) (среднее абсолютное отклонение)

2) (среднее относительное отклонение)

выбрать значение m, соответствующее наименьшей ошибке.

Таким образом, составление прогноза с помощью метода скользящего среднего является довольно простым и достаточно точно отражает изменение основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они даже эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях.

Однако простое скользящее среднее является хоть и быстрым методом прогнозирования временных рядов, но не всегда точным способом выявления общих тенденций временного ряда.

Работа выполнена под руководством доц. каф. «Информатика и программное обеспечение» Д.И. Копелиовича

З.В. Борисов РАЗРАБОТКА МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ

МОНИТОРИНГА УСПЕВАЕМОСТИ СТУДЕНТОВ И ПОСЕЩАЕМОСТИ ЗАНЯТИЙ

Объект исследования: мониторинг успеваемости и посещаемости студентов.

Результаты, полученные лично автором: разработано мобильное приложение и серверная часть, предоставляющая API для осуществления мониторинга успеваемости студентов и посещаемости занятий.

Для принятия управленческих решений, куратору группы и администрации университета необходима информация о текущей успеваемости студентов.

Традиционный способ контроля процесса обучения в образовательном учреждении заключается в использовании журнала успеваемости, находящегося у преподавателя.

Журнал обычно бывает в виде бумажной книги. В нем преподаватель отмечает посещение занятий обучающимися, их успеваемость и темы занятий (задания). Обучающийся (студент, школьник, гимназист) периодически нуждается в информации, размещенной в этом журнале. Не

315

всегда обучающийся точно представляет, как в журнале отражён процесс его личного обучения. Ему также не ясно, какие темы занятий были в то время, когда он отсутствовал или какие темы и задания запланированы на будущих занятиях. На синхронизацию информации, имеющейся у обучающегося и у преподавателя, затрачиваются время и силы обоих сторон.

Также бумажная форма ведения журнала затрудняет анализ данных и формирование общей картины, а также доступ администрации учебного заведения и родителей к данным журнала.

Таким образом, организация ведения в электронном виде журнала успеваемости студентов и посещаемости занятий является актуальной задачей. Для удобства и оперативности занесения данных в электронный журнал предлагается использовать мобильное приложение. В рамках данной работы было разработано такое мобильное приложение. Оно позволяет автоматизировать процесс ведения журнала успеваемости студентов и посещаемости занятий и повысить удобство работы преподавателей.

Приложение предоставляет следующие основные возможности:

авторизация пользователя с учетом его роли;

добавление, редактирование ведомости с учетом вида занятия;

ввод данных о присутствующих на занятии;

выставление оценок за практическое или лабораторное занятие.

Мобильное приложение разработано под платформу Android 2.3 – 5.0 и в среде Android Studio на языке Java. Оно обеспечивает интерфейс пользователя, включающий в себя модуль авторизации, модуль связи с серверной частью, а также четыре интерфейса:

выбор параметров фильтра;

добавление ведомости;

редактирование ведомости;

просмотр ведомости.

Все введённые данные сохраняются на сервере. Серверная часть реализована на платформе ASP.NET MVC 4 и предоставляет методы webметоды API, необходимые для функционирования для мобильного приложения. В качестве сервера базы данных используется MS SQL Server 2012 Express.

Работа выполнена под руководством доц. каф. «Информатика и программное обеспечение» Д.И. Булатицкого

А.Д. Бушмелев АВТОМАТИЧЕСКОЕТЕГИРОВАНИЕНОВОСТЕЙСИНФОРМАЦИОН НЫХРЕСУРСОВУНИВЕРСИТЕТАМОБИЛЬНЫМПРИЛОЖЕНИЕМ

Объектисследования: Новостные записи информационных ресурсов университета.

Результаты, полученные лично автором: проведено исследование проблемы тегирования новостей с помощью опорных слов текста,

316

разработан вариант решения проблемы морфологииопорных слов, создан алгоритм решения поставленной задачи для новостного мобильного приложения.

Алгоритм тегирования новостей был разработан для мобильного приложения университета, задачей которого является сбор новостей с различны хресурсов. Необходимость разработки заключается в отсутствии принципов категоризации новостных записей в ресурсах университета.

Для реализации алгоритма существенными являются следующие составляющие: опорныеслов, на основе которых происходит тегирование текста; словари категорий, содержащие связь новостных категорий и опорных слов, относящихся к ним; вес слова для категорий, который должен содержаться в словаре и определять степень принадлежности опорного слова к категории.

Основной проблемой опорных слов для алгоритма является их морфология. В тексте новостной записи может содержать несколько словоформ одногослова, которые определяются как разныеопорные слова. То же самое происходит и с однокоренными словами. Первой задачей алгоритма тегирования новостей является обобщение таких случаев к одному опорному слову.

Данная проблема является существенной, так как заставляет заносить в словарь категорий все формы одного слова. Для решения данной проблемы было принято проводить анализ словоформ с целью выявить как можно меньше так называемых «морфем», которые явным образом могли бы помочь алгоритму свести однокоренные слова и словоформы к одному опорному слову. Так, например, для слов «исследователь», «исследовательский», «исследуемый» и «исследовать» такой морфемой является «исслед». Благодаря наличию такой морфемы, вместо четырёх слов в словаре можно хранить одно с этой морфемой.

Второй задачей является определение веса слова для категории. Существует два способа решения этой проблемы: вручную и автоматически. Первый способ подразумевает ручное нахождение подходящих слов для категорий и назначение им определённого веса. Второй способ использует работу алгоритма для нахождения опорных слов текста. Через этот алгоритм пропускаются тексты, тематика которых заранее однозначно известна, арезультаты выполнения служат новым материалом для словарей.

Рассмотренный алгоритм реализован в новостном мобильном приложении Брянского государственного технического университета.

Работавыполненаподруководствомасс. каф. «Информатика и программное обеспечение» Д.Н. Пануса

318

С её помощью можно с минимальным порогом вхождения в методику, выстроить весь трудовой процесс, разделив его на элементы четырех областей по типам. Такой подход позволит серьёзно оптимизировать временные затраты и сэкономить на «пожирателях времени».

Ещё одной важной функциональной особенностью для представителей целевой аудитории, стала возможность определения трудоёмкости задачи с заданием границ. После заполнения необходимых полей, система автоматически отображает выделенный отрезок времени на тайм-лайн представлении.

Следующим инструментальным решением, внедрённым в рамках разрабатываемого проекта – является геолокационное позиционирование задач. Основная идея такого подхода состоит в определении границ актуальности задачи на карте и при помощи системы геолокации мобильного устройства, своевременно оповещать владельца о необходимости выполнения действия.

Рис. 2. Внешний вид системы

Так же в системе предусмотрены и классический инструментальный набор, являющийся стандартным для систем данной направленности (см.

рис. 2):

Адаптивный календарь, с возможностью пересортировки задач.

Фильтры задач по типам.

Работа с уведомлениями и нотификацией.

Заметки и подзадачи.

Статистика использования системы.

Таким образом, в ходе анализа целевой аудитории и формирования её плоскости предпочтений, были отобраны, разработаны и адаптированы инструменты, которые являются ключевыми для конечного пользователя системы и направленные на удовлетворение его ожиданий от продукта.

Работа выполнена под руководством к.т.н., доц. каф. «Информатика и программное обеспечение» Д.Г. Лагерева

319

А.А. Вершинин АНАЛИЗ СРЕДСТВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТУИТИВНОЙ

ПОНЯТНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА

Объект исследования: средства обеспечения интуитивной понятности пользовательского интерфейса.

Результаты, полученные лично автором: установлена актуальность и необходимость изучения данной области, рассмотрены некоторые существующие решения и выработаны рекомендации по использованию рассмотренных средств.

Существует 4 основных средства обеспечения интуитивной понятности пользовательского интерфейса:

Ментальная модель – представление пользователя о том, как работает программа.

Метафора – пользователь использует модель аналогичной привычной ему деятельности.

Возможность (аффорданс) – объект подсказывает способ своего использования своим видом.

Стандарт – постоянство в дизайне увеличивает понятность.

Далее рассмотрим каждое из этих средств более подробно. Ментальная модель.Модель пользователя – представление о том, для

чего и как программа будет работать. Модель программы – как на самом деле программа работает. Модель программы должна соответствовать модели пользователя.Чтобы успешно пользоваться какой-либо системой, человеку необходимо однозначно понимать, как система работает. Это понимание сущности системы называется ментальной моделью. Если средний пользователь после первичного ознакомления с Вашим продуктом может правильно ответить на десять случайных интерфейсных вопросов из десяти, Вы создали удачную ментальную модель. (Вопросы при этом должны касаться поведения интерфейса, например: «Что произойдёт, если нажать эту кнопку?» — или: «Что нужно сделать, чтобы…?»)

Что нужно сделать и чего нельзя делать для построения корректной ментальной модели? Обеспечить логичность построения интерфейса, не использовать элементы, назначение которых изменяется в зависимости от контекста, не стремиться во что бы то ни стало сокращать количество элементов управления, упрощать навигацию.

Существуетодно простое правило: поскольку элементы, выполняющие несколько разных функций в зависимости от контекста, существенно усложняют построение ментальной модели, их лучше не создавать. Поэтому слишком много элементов управления обычно делать лучше,нежели слишком мало элементов, во всяком случае, опасно ставить перед собой цель «во что бы то ни стало сократить количество элементов».

Метод метафор.Чтобы научиться пользоваться системой, пользователю нужно построить ментальную модель этой системы. Очень хочется избавить его и от этой работы. Лучшим способом добиться этого является применение