Задание 1. Постановка задачи на практику в соответствии с направлением подготовки студента и программой переподготовки
1. Выбрать кейс в соответствии с направлением подготовки (Приложение 1). Желательно выбирать тот же кейс, который решался в рамках курса «Проектная деятельность».
2. Предоставить описание задачи, которая будет решения в процессе выполнения кейса, сформулировав с позиции профессиональной деятельности. Цель - описать задачу не как техническое задание для программиста, а как исследовательскую или практическую проблему, для решения которой требуется цифровой инструмент. Это описание должно включать:
· название и общую характеристику планируемому инструменту (например, «интерактивная база данных», «аналитический веб-сервис», «программа для семантического анализа текстовых корпусов», «инструмент для аннотирования и сравнения медиафайлов»). Важно сфокусироваться на функции, а не на технологии. Вместо «программа на Python» - «инструмент для автоматического выявления и классификации повторяющихся сюжетных паттернов».
· описание основной пользы (ценность) разрабатываемого решения. Важно описать ожидаемый результат в терминах предметной деятельности. Например: «Решение позволит перейти от выборочного качественного анализа к полному количественному охвату текстового корпуса», «автоматизирует рутинную часть работы по каталогизации, высвободив время для содержательной интерпретации», «сделает сложные данные наглядными и доступными для междисциплинарного обсуждения», «создаст новую цифровую среду для сохранения и публикации уникальных материалов».
3. Выделить основные понятия и процессы, которые будут использованы при решении кейса (не более 5).
· Понятие предметной области (ЧТО?) – это ключевая сущность или информационный объект, с которым работает пользователь и над которым производятся действия. Например, Договор (в юриспруденции), Схема подключения (в электротехнике), Литературный персонаж (в филологии), Заявка на обслуживание (в менеджменте).
· Процесс, используемый при решении ИТ-кейса (КАК?) – это последовательность шагов или операций, выполняемых пользователем или системой для достижения конкретной цели с использованием ключевых понятий. Это алгоритм или сценарий, который необходимо автоматизировать или поддержать.
Например, Согласование чертежа между отделами, Поиск всех нормативных актов, связанных с данным типом оборудования, Анализ динамики упоминаний исторического лица в прессе за десятилетие, Назначение и контроль выполнения заявки.
Итоговая формула, чтобы описать основу будущей программы, необходимо определить:
ПОНЯТИЕ – ЧТО будет хранить и обрабатывать программа.
ПРОЦЕСС – КАК программа будет это обрабатывать для пользы пользователя.
4. Предоставить отчет, в котором отобразить ответы на пункты 1–3.
P. S.: Решение кейс-задачи может предусматривать командную работу над проектом. Команда формируется численностью не более 5 человек. В команде должны быть определены роли и ответственности за решение кейс-задачи.
|
Критерии оценивания задания
|
Баллы
|
|
Представлено описание одного выбранного кейса
|
1
|
|
Дано описание задачи, которая будет решения в процессе выполнения кейса
|
2/0
|
|
Выделены и описаны основные понятия и процессы профильной задачи, решаемой в кейсе (не менее 5 / менее 5)
|
2/0
|
|
|
5 баллов
|
P. S.: Работа может быть возвращена преподавателем на доработку (не более двух раз). Каждый возврат – снижение оценки на 1 балл.
Приложение 1
Перечень кейс-задач для решения в рамках производственной практики (практики в ИТ-сфере)
|
Направление подготовки / специальность
|
Программа ДПП: Квалификация
|
№
|
Название проекта по курсу «Проектная деятельность»
|
Кейсы для практики
Производственная практика (практика в ИТ-сфере)
|
|
49.03.01 Физическая культура
49.03.02 Физическая культура для лиц с отклонениями в состоянии здоровья (адаптивная физическая культура)
|
Цифровые технологии в спортивно-оздоровительном мониторинге: Специалист по цифровому спортивно-оздоровительному мониторингу
|
1
|
FitTrack: система мониторинга физической активности спортсменов
|
Разработать приложение на Python для анализа физической активности: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для выявления закономерностей в тренировочном процессе на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает упрощённые данные тренировок (CSV-файлы с показателями)
- Анализирует частоту и эффективность различных типов нагрузок
- Визуализирует результаты в виде графиков и диаграмм
- Формирует текстовые рекомендации (например, "Наибольший прогресс наблюдается при интервальных тренировках 3 раза в неделю")
|
|
2
|
AdaptMotion: система анализа двигательной активности для адаптивного спорта
|
Разработать приложение на Python для анализа двигательной активности: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки амплитуды движений на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные с датчиков движения (CSV-файлы)
- Анализирует диапазон движений в основных суставах
- Визуализирует результаты в виде диаграмм
- Формирует текстовые рекомендации (например, "Рекомендуется увеличить амплитуду сгибания коленного сустава на 15%")
|
|
3
|
NutriBalance: система анализа спортивного питания
|
Разработать приложение на Python для анализа спортивного питания: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки баланса нутриентов на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные о потребляемых продуктах (CSV-файлы)
- Анализирует содержание белков, жиров и углеводов
- Визуализирует результаты в виде круговых диаграмм
- Формирует текстовые рекомендации (например, "Рекомендуется увеличить потребление белка на 20 грамм в день")
|
|
4
|
RehabProgress: система мониторинга реабилитационного процесса
|
Разработать приложение на Python для анализа реабилитационного процесса: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки динамики восстановления на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные медицинских измерений (CSV-файлы)
- Анализирует динамику восстановления ключевых функций
- Визуализирует результаты в виде графиков прогресса
- Формирует текстовые прогнозы (например, "Полное восстановление ожидается через 3 недели при текущей динамике")
|
|
5
|
PostureScan: система анализа осанки и позы
|
Разработать приложение на Python для анализа осанки: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для оценки положения тела на основе предоставленных наборов данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные о положении тела (CSV-файлы)
- Анализирует углы изгибов позвоночника
- Визуализирует результаты в виде схемы позы
- Формирует текстовые рекомендации (например, "Обнаружено отклонение головы вперед на 15 градусов от нормы")
|
|
6
|
SportSkill: система анализа техники выполнения спортивных упражнений
|
Разработать приложение на Python для анализа техники упражнений: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных для сравнения выполняемых движений с эталонными. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные 3D-датчиков (CSV-файлы с координатами)
- Сравнивает углы в суставах с эталонными значениями
- Визуализирует отклонения в виде векторных диаграмм
- Формирует текстовые рекомендации ("Увеличьте угол сгибания колена на 10° при приседе")
|
|
7
|
RecoveryRate: система оценки скорости восстановления после нагрузок
|
Разработать приложение на Python для анализа восстановления: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки временных рядов. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные ежедневных измерений (CSV-файлы)
- Строит графики восстановления ключевых показателей
- Вычисляет скорость нормализации параметров
- Формирует выводы ("Полное восстановление ЧСС происходит за 48 часов")
|
|
8
|
TrainPlan: система генерации индивидуальных тренировочных планов
|
Разработать приложение на Python для генерации тренировок: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Принимает параметры спортсмена (уровень, цели, ограничения)
- Генерирует сбалансированный тренировочный план
- Визуализирует распределение нагрузок по дням
- Экспортирует план в читаемом формате
|
|
9
|
MotionAge: система оценки биологического возраста по двигательным тестам
|
Разработать приложение на Python для оценки двигательного возраста: Приложение должно использовать базовые алгоритмы сравнения с нормативами. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает результаты двигательных тестов (CSV-файлы)
- Сравнивает показатели с возрастными нормативами
- Вычисляет интегральную оценку биовозраста
- Формирует заключение ("Двигательный возраст соответствует 45 годам")
|
|
10
|
GroupFit: система анализа групповой динамики на тренировках
|
Разработать приложение на Python для анализа групповых тренировок: Приложение должно использовать базовые алгоритмы обработки данных. Результатом работы должен быть прототип, который:
- Загружает данные всех участников (CSV-файлы)
- Анализирует распределение нагрузки в группе
- Визуализирует индивидуальные показатели на radar-диаграммах
- Формирует выводы ("Нагрузка распределена неравномерно: 3 участника работают на 120% от среднего")
|
| 