Просунута агрегація даних в онлайн-освіті: підхід контекстного веб-парсеру

Анотація

У статті представлено структуру веб-агрегатора для збору, фільтрації та класифікації даних з освітніх платформ, зосереджених на онлайн-курсах. Показано архітектуру та результати тестування розробки, яка агрегує данні для системи, яка використовує контекстний пошук, щоб допомогти користувачам знайти курси, які відповідають їхнім інтересам та рівню знань, а також обробляє орфографічні помилки. Описано основні архітектурні елементи розробленого модулю. Ефективність системи підтверджується тестами, які демонструють її здатність до швидкого збору та оновлення даних, надання точних і релевантних результатів. У статті детально описано трирівневу структуру системи: агрегація даних, фільтрація користувачів та взаємодія користувача з системою для надання індивідуальних рекомендацій щодо курсів. Розробка включає веб-сервер на мові Python, базу даних MariaDB для зберігання результатів парсингу, парсер, який оснований на використанні бібліотек для платформ неформальної освіти та модуль міграції для кросплатформеного веб-додатку для представлення даних клієнтам. У цій статті також підкреслимо масштабованість та потенціал продуктового рішення для інтеграції з іншими освітніми платформами. Підкреслюється важливість постійного оновлення бази даних для підтримання її актуальності у швидкозмінному ландшафті онлайн-освіти. Для цього пропонується зробити модулі для авто адаптаціЇ під змінні умови. Крім того, в документі обговорюються майбутні вдосконалення, включаючи впровадження передових алгоритмів машинного навчання для підвищення точності пошуку та персоналізації, підкреслюючи постійну еволюцію системи для задоволення динамічних потреб онлайн-учнів. Таким чином, стаття підсумовує досвід розробки рішення для ефективної взаємодії з освітніми ресурсами, спрямованого на забезпечення якісного підбору навчальних курсів і підвищення зручності користування онлайн-освітніми платформами.