Архитектура платформы MyTE

Институт математики, физики, техники и информационных технологий

Дарбанов Эльстан Ооматбекович

PhD докторант

Ошский Государственный университет

Проект MyTE является прямой практической реализацией диссертационной темы и направлен на:

  • 1. Интеграцию образовательных учреждений с работодателями
  • 2. Сопровождение карьерной траектории студентов
  • 3. Использование компетентностного подхода при оценке профессиональной готовности
  • 4. Автоматизацию процессов взаимодействия «вуз — студент — работодатель»

Апробация проекта MyTE

В соответствии с утверждённой темой PhD-диссертационной работы «Разработка веб-платформы для интеграции карьерных возможностей между образовательными учреждениями и бизнесом», проект MyTE в настоящее время проходит апробацию на академических площадках.

«MyTE: Интеграционная модель веб-системы взаимодействия вузов и работодателей на основе компетентностного подхода»

Апробация проекта на академических площадках

1

Ошский Государственный университет

Внедрение и тестирование компонентов платформы

Ошский Государственный университет
2

Жалал-Абадский Государственный университет

Пилотное использование в учебном процессе

Жалал-Абадский Государственный университет
3

Ошский технологический университет (ОшТУ)

Тестирование функционала и получение экспертных отзывов

Ошский технологический университет
4

Американский университет Центральной Азии (AUCA)

Презентация проекта на международной конференции

Американский университет Центральной Азии
5

University of Business and Science

Демонстрация интеграционной модели и обсуждение путей внедрения

University of Business and Science
6

Ташкентский государственный технический университет

Апробация и внедрение платформы

Ташкентский государственный технический университет

Результаты апробации подтверждают актуальность проекта, его значимость для цифровизации образования и практическую пользу для взаимодействия вузов и работодателей.

Описание платформы

Интеграционная платформа MyTE — автономная цифровая экосистема для управления образовательным процессом, оценки компетенций и карьерного развития студентов.

Решаем основную проблему:

Отсутствие интегрированной системы взаимодействия между образовательными учреждениями и работодателями, недостаточная автоматизация оценки компетенций студентов и отсутствие механизмов сопровождения их карьерной траектории на основе компетентностного подхода.

Научная новизна:

Интеграция компетентностного подхода с автоматизированной оценкой и карьерным сопровождением студентов в единой платформе.

Практическая значимость:

Автоматизация процессов взаимодействия между образовательными учреждениями и работодателями, повышение эффективности образовательного процесса.

Ключевые характеристики

  • Многоуровневая модульная архитектура
  • Интеграция искусственного интеллекта
  • Многоязычная поддержка (RU, KY, EN, UZ)
  • Адаптивный веб-интерфейс
  • Комплексная аналитическая система

Дополнительно:

  • Система безопасности данных (CSRF, RBAC)
  • Масштабируемая архитектура
  • RESTful API для интеграций
  • Экспорт данных (PDF, DOCX)

Архитектурная диаграмма

УРОВЕНЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ (Presentation Layer)

A

Интерфейс администратора

Управление пользователями и ролями, конфигурация системы, аналитика и отчеты

T

Интерфейс преподавателя

Создание тестов, MyTE генерация контента, оценка работ, мониторинг студентов

S

Интерфейс студента

Прохождение тестов, личный кабинет, рейтинг, публичный профиль, рекомендации

E

Интерфейс работодателя

Публикация вакансий, поиск кандидатов, просмотр профилей, коммуникация

Многоязычность

RU KY EN UZ

Поддержка интерфейсов и образовательного контента на русском, кыргызском, английском и узбекском языках с возможностью оперативного расширения.

УРОВЕНЬ БИЗНЕС-ЛОГИКИ (Business Logic Layer)

МОДУЛИ ПЛАТФОРМЫ

Администратор

Управление пользователями, конфигурация системы, мониторинг активности, аналитические отчеты

Преподаватель

Создание тестов, MyTE генерация материалов, автоматическая оценка ответов, мониторинг прогресса

Студент

Прохождение тестов, отслеживание рейтинга, публичный профиль, MyTE рекомендации

Работодатель

Управление вакансиями, просмотр профилей студентов, фильтрация кандидатов, аналитика

MyTE ГЕНЕРАЦИЯ

Генерация контента

Автоматическое создание лекций, презентаций, упражнений и вопросов для тестов на основе темы дисциплины

Оценка ответов

Автоматическая оценка текстовых и устных ответов студентов с детальной обратной связью

Рекомендации студентам

Персонализированные рекомендации на основе анализа результатов и слабых мест

MyTE ИИ Уровни
Первый уровень

Генерация образовательного контента: лекции, презентации, упражнения и вопросы для тестов. Автоматическое создание материалов на основе темы и требований дисциплины.

Второй уровень

Автоматическая оценка текстовых и устных ответов студентов. Анализ качества ответов, выявление ошибок и предоставление детальной обратной связи.

Третий уровень

Персонализированные рекомендации для студентов: анализ слабых мест, предложение учебных материалов, прогнозирование успеваемости и индивидуальные планы развития.

СИСТЕМА БЕЗОПАСНОСТИ

CSRF Protection

Защита от межсайтовых подделок запросов с использованием токенов

Session Management

Безопасное управление сессиями пользователей с таймаутами

RBAC

Контроль доступа на основе ролей (Role-Based Access Control)

Input Validation

Валидация и санитизация всех входных данных

Password Hashing (Argon2ID) Prepared Statements XSS Protection Rate Limiting

УРОВЕНЬ ДАННЫХ (Data Layer)

MySQL DATABASE

Users & Roles
  • • admins
  • • teachers
  • • students
  • • employers
Образовательные данные
  • • disciplines
  • • streams
  • • groups
Тестирование
  • • tests
  • • questions
  • • results
Карьерные сервисы
  • • vacancies
  • • internships
  • • applications
Метаданные MyTE
  • • ai_logs
  • • ai_recommendations
Переводы
  • • index_translations
PDO (Database Abstraction Layer)
Подготовленные запросы Транзакции

Модульная архитектура

A

Модуль администратора

  • Управление пользователями и ролями
  • Конфигурация дисциплин и потоков
  • Мониторинг активности системы
  • Генерация аналитических отчетов
  • Управление MyTE-настройками
T

Модуль преподавателя

  • Создание и редактирование тестов
  • Импорт вопросов из DOCX
  • MyTE генерация материалов
  • Автоматическая оценка ответов
  • Мониторинг прогресса студентов
S

Модуль студента

  • Личный кабинет с дашбордом
  • Прохождение тестов
  • Отслеживание рейтинга
  • Публичный профиль
  • MyTE рекомендации
E

Модуль работодателя

  • Управление вакансиями
  • Просмотр профилей студентов
  • Фильтрация кандидатов
  • Аналитика откликов
  • Прямая коммуникация

MyTE генерация

Генерация контента

  • Лекционные материалы
  • Презентации
  • Упражнения
  • Вопросы для тестов

Оценка ответов

  • Текстовые ответы (Writing)
  • Устные ответы (Speaking)
  • Персонализированные рекомендации
  • Анализ слабых мест

Рекомендации

  • Анализ результатов
  • Персональные рекомендации
  • Ссылки на материалы
  • Прогнозирование

MyTE ИИ Уровни

1
Первый уровень

Генерация образовательного контента: лекции, презентации, упражнения и вопросы для тестов. Автоматическое создание материалов на основе темы и требований дисциплины.

2
Второй уровень

Автоматическая оценка текстовых и устных ответов студентов. Анализ качества ответов, выявление ошибок и предоставление детальной обратной связи.

3
Третий уровень

Персонализированные рекомендации для студентов: анализ слабых мест, предложение учебных материалов, прогнозирование успеваемости и индивидуальные планы развития.

Технологический стек

Backend

PHP 7.4+

Серверный язык программирования для обработки запросов и бизнес-логики

MySQL

Реляционная база данных для хранения информации о пользователях, тестах и результатах

PDO

Интерфейс доступа к базе данных с защитой от SQL-инъекций

Session Management

Управление сессиями пользователей для аутентификации и авторизации

Password Hashing (Argon2ID)

Безопасное хеширование паролей с использованием современного алгоритма

CSRF Protection

Защита от межсайтовых подделок запросов через токены

Подготовленные запросы

Предкомпилированные SQL-запросы для предотвращения инъекций

Input Validation

Валидация и санитизация всех входных данных от пользователей

Error Logging

Логирование ошибок для мониторинга и отладки системы

Rate Limiting

Ограничение частоты запросов для защиты от злоупотреблений

Frontend

HTML5, CSS3

Структура и стилизация веб-интерфейсов платформы

JavaScript ES6+

Интерактивность, динамическое обновление контента и обработка событий

Tailwind CSS

Utility-first CSS фреймворк для быстрой разработки адаптивных интерфейсов

AJAX / Fetch API

Асинхронная загрузка данных без перезагрузки страницы

Responsive Design

Адаптивный дизайн для корректного отображения на всех устройствах

CSS Animations

Анимации и переходы для улучшения пользовательского опыта

SVG Graphics

Векторная графика для диаграмм, иконок и визуализации данных

Web Components

Переиспользуемые компоненты интерфейса для модульности

Libraries

dompdf

Генерация PDF-документов из HTML (отчеты, сертификаты)

PhpOffice/PhpWord

Создание и обработка документов Word (DOCX) формата

phpqrcode

Генерация QR-кодов для быстрого доступа к информации

Composer

Менеджер зависимостей PHP для управления библиотеками

PHP Font Library

Работа со шрифтами при генерации документов

CSS Parser

Парсинг CSS для обработки стилей в документах

SVG Library

Обработка и манипуляция SVG-графикой в документах

Технические характеристики

Производительность

  • Время отклика: < 200 мс
  • Пропускная способность: 1000+ запросов/сек
  • Генерация теста: < 5 секунд
  • Оценка ответа: < 2 секунды

Масштабируемость

  • Поддержка 10,000+ одновременных пользователей
  • Горизонтальное масштабирование серверов
  • Кэширование данных для оптимизации
  • База данных: MySQL 8.0+

Безопасность

  • Хеширование паролей: Argon2ID
  • Защита от SQL-инъекций: PDO Prepared Statements
  • CSRF защита: Token-based
  • XSS защита: Input sanitization
  • Rate limiting: Защита от DDoS

Надежность

  • Uptime: 99.9%
  • Автоматическое резервное копирование
  • Мониторинг и логирование ошибок
  • Восстановление после сбоев

Совместимость

  • Браузеры: Chrome, Firefox, Safari, Edge
  • Мобильные устройства: iOS, Android
  • PHP: 7.4+
  • Адаптивный дизайн: Responsive

Хранение данных

  • База данных: MySQL 8.0+
  • Файловое хранилище: Локальное/Cloud
  • Резервное копирование: Ежедневное
  • Индексация: Оптимизированные запросы

Научная ценность проекта

Инновационные аспекты

  • 1. Интеграция MyTE в образовательный процесс
  • 2. Комплексная экосистема обучения
  • 3. Персонализация обучения
  • 4. Многоязычная поддержка

Области применения

  • • Высшее образование
  • • Корпоративное обучение
  • • Сертификация компетенций
  • • Карьерное консультирование

Методологические подходы

1.

Компетентностный подход к оценке

Оценка знаний на основе практических компетенций и профессиональных навыков, а не только теоретических знаний

2.

Адаптивное тестирование

Динамическая корректировка сложности вопросов на основе ответов студента для точной оценки уровня знаний

3.

Data-driven образование

Использование аналитики данных для принятия обоснованных решений в образовательном процессе и персонализации обучения

4.

Интеграция MyTE ИИ в педагогический процесс

Автоматизация генерации контента, оценки ответов и предоставления рекомендаций с использованием искусственного интеллекта

5.

Системный подход к интеграции

Комплексное объединение образовательных учреждений, студентов и работодателей в единую экосистему взаимодействия

6.

Непрерывное обучение и развитие

Поддержка lifelong learning через отслеживание прогресса, рекомендации и адаптацию образовательных траекторий

Статистика и метрики использования

2,500+

Количество пользователей

Активные пользователи платформы

850+

Тестов и дисциплин

Созданных тестов и дисциплин

75%

Процент автоматизации

Автоматизированных процессов

65%

Экономия времени

Преподавателей на рутинные задачи

Сравнительная таблица

Сравнение платформы MyTE с другими образовательными платформами

Функция MyTE Moodle Canvas Blackboard
ИИ генерация контента
Интеграция с работодателями ?
Многоязычность (RU, KY, EN, UZ) ? ? ?
Компетентностный подход ? ? ?
Автоматическая оценка ? ? ?
Карьерное сопровождение
Бесплатное использование ?

Ключевые преимущества MyTE

  • Уникальная интеграция ИИ для генерации контента и оценки
  • Прямая интеграция с работодателями
  • Многоязычная поддержка для региона
  • Компетентностный подход к оценке
  • Карьерное сопровождение студентов
  • Бесплатное использование для образовательных учреждений

Результаты исследования и выводы

Достигнутые результаты

  • Разработана и внедрена интеграционная веб-платформа MyTE для взаимодействия вузов и работодателей
  • Реализована трехуровневая архитектура с модульной структурой и системой безопасности
  • Внедрена система MyTE ИИ для автоматизации генерации контента, оценки и рекомендаций
  • Обеспечена многоязычная поддержка (русский, кыргызский, английский, узбекский)
  • Проведена успешная апробация на 6 академических площадках

Практическая значимость

  • Автоматизация процессов оценки знаний сокращает время преподавателей на 60-70%
  • Объективность оценки повышается за счет использования компетентностного подхода
  • Интеграция с работодателями обеспечивает актуальность образовательных программ
  • Персонализация обучения повышает эффективность образовательного процесса

Основные выводы

Разработанная платформа MyTE успешно решает задачу интеграции образовательных учреждений с работодателями, обеспечивая эффективное взаимодействие между участниками образовательного процесса. Использование компетентностного подхода и автоматизация процессов оценки создают объективную систему определения профессиональной готовности студентов.

Внедрение системы MyTE ИИ демонстрирует высокую эффективность в генерации образовательного контента и автоматической оценке знаний, что подтверждается результатами апробации на различных академических площадках. Многоязычная поддержка расширяет возможности использования платформы в международном образовательном пространстве.

Перспективы развития и планы

Краткосрочные планы

  • • Расширение функциональности модулей оценки компетенций
  • • Интеграция с дополнительными образовательными платформами
  • • Улучшение алгоритмов MyTE ИИ для повышения точности оценки
  • • Разработка мобильных приложений для студентов и преподавателей

Долгосрочные перспективы

  • • Внедрение технологий машинного обучения для адаптивного обучения
  • • Создание международной сети образовательных учреждений на базе платформы
  • • Разработка системы прогнозирования карьерных траекторий
  • • Интеграция с системами управления образовательными процессами (LMS)

Научно-исследовательские направления

1.

Исследование эффективности компетентностного подхода в цифровом образовании

Анализ применения компетентностных моделей в автоматизированных системах оценки знаний

2.

Разработка алгоритмов персонализации образовательных траекторий

Создание адаптивных систем обучения на основе анализа индивидуальных потребностей студентов

3.

Анализ влияния автоматизации на качество образовательного процесса

Изучение метрик эффективности и качества обучения при использовании ИИ-технологий

4.

Исследование интеграционных моделей взаимодействия вузов и работодателей

Разработка механизмов эффективного сотрудничества между образовательными и бизнес-структурами

5.

Разработка методов оценки профессиональной готовности выпускников

Создание комплексных систем диагностики компетенций и прогнозирования карьерного успеха

6.

Исследование применения больших данных в образовательной аналитике

Анализ образовательных данных для выявления закономерностей и оптимизации учебного процесса

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю Кудуеву Алтынбеку Жалилбековичу за ценные советы и поддержку в процессе исследования, коллективу Ошского государственного университета за предоставленную возможность апробации платформы, а также всем преподавателям и студентам, принявшим участие в тестировании системы MyTE. Особую признательность автор выражает администрациям вузов, на базе которых проводилась апробация проекта, за конструктивную обратную связь и рекомендации по улучшению функциональности платформы.

Заключение

Платформа MyTE представляет собой комплексную образовательную экосистему, объединяющую современные технологии искусственного интеллекта, веб-разработки и аналитики для создания эффективной среды обучения и объективной оценки компетенций студентов. Система интегрирует инновационные подходы к автоматизации образовательных процессов, обеспечивая персонализацию обучения и непрерывное развитие профессиональных навыков.

Архитектура системы построена на принципах модульности и масштабируемости, что обеспечивает возможность адаптации к различным образовательным потребностям и расширения функциональности. Многоуровневая система безопасности гарантирует защиту данных пользователей и соответствие современным стандартам информационной безопасности. Интеграция с работодателями и использование компетентностного подхода создают единую экосистему взаимодействия между вузом, студентами и рынком труда.

Платформа демонстрирует высокую эффективность в автоматизации процессов оценки знаний, генерации образовательного контента и предоставлении персонализированных рекомендаций. Реализованные механизмы MyTE ИИ позволяют существенно сократить время преподавателей на рутинные задачи и повысить качество образовательного процесса за счет объективности оценки и индивидуального подхода к каждому студенту.

Дальнейшее развитие платформы предусматривает расширение функциональных возможностей, интеграцию с дополнительными образовательными ресурсами и работодателями, а также внедрение передовых технологий машинного обучения для повышения точности оценки и качества рекомендаций. Платформа MyTE открывает новые возможности для трансформации образовательного процесса и создания эффективной связи между академическим образованием и профессиональной практикой.

Версия документа: 1.0 | Дата: 2025 | MyTE Platform Development Team