В работе рассматривается разработка модели для формирования команд IT-проектов на основе анализа данных цифрового следа студентов IT-направлений. Цифровым следом студента является пополняемый набор данных в соответствии с учебным планом, содержанием образовательной программы и графиком учебного процесса определенного направления подготовки, включающий отчетные документы проектных дисциплин, практической подготовки, промежуточные результаты по дисциплинам, индивидуальные достижения и др. Предложенное решение использует графовую модель для отображения взаимодействия студентов в прошлых проектах, что помогает сформировать оптимальные команды. Внутри графовой модели предложены два подхода формирования команд: на основе спектральной кластеризации вершин графа и с помощью обхода графа в глубину. Для определения лучшей команды строится граф связи студентов с текстовыми тегами, представляющими технологии, технологии и языки программирования, фреймворки, инструменты анализа данных, системы управления версиями и др. Модель была апробирована на данных студентов IT-направления «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» Школы компьютерных наук и требованиях к реальному проекту. Модель формирования команд интегрирована в разработанный веб-сервис «UtmnTeam» для поиска исполнителей IT-проектов. Сервис «UtmnTeam» представляет собой инновационное решение, позволяющей сформировать студенческие команды по требованиям потенциального заказчика IT-проекта. Архитектура веб-сервиса состоит из серверной и клиентской части. Клиентская часть отвечает за HTTPS-запросы. Серверная часть сервиса состоит из обработчика статических и динамических маршрутов и функционального модуля, который включает в себя модуль формирования студенческих команд IТ-проектов и модуль обработки отчетов. С помощью докеризации контейнеров сервис был собран и развернут в контуре Тюменского государственного университета, обеспечивая доступность и удобство его использования для студентов и преподавателей.

The report presents a model for forming IT project teams, based on an analysis of data from the digital footprints of IT students. A student's digital footprint consists of an updated set of information in accordance with their curriculum, educational program and schedule, including accounting records of project-related activities, practical training results and individual achievements. The proposed model uses a graph to visualize the collaboration between students in previous projects, facilitating the formation of optimal teams. Within the graph, two approaches to team formation are proposed: spectral clustering of vertices and depth-first search.To determine the best team for a project, a graph is created based on student communication, with text tags representing various technologies, programming languages, frameworks, data analysis tools, and version control systems, etc. The model is tested using data from students in the IT department of the «Mathematical Support and Administration of Information Systems» program at the School of Computer Science, as well as requirements for a real-world project. The model of team formation was integrated into the developed web-service «UtmnTeam» for searching for IT-project executors. The «UtmnTeam» service is an innovative solution that allows to form student teams according to the requirements of a potential customer of an IT project. The service's architecture consists of a server-side and client-side component, with the client side handling HTTPS requests.The server component of the service comprises a handler for both static and dynamic routing, as well as a functional module containing a module for creating student teams for IT projects and another module for processing reports. Using the containerization technique of Docker, the service has been assembled and deployed within the environment of Tyumen State University, ensuring the accessibility and ease of use for both students and faculty members.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНД В ПРОЕКТНОМ УПРАВЛЕНИИ
  • 1.2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ ГРАФОВ
    • 1.2.1. ВЕКТОРИЗАЦИЯ ГРАФА
    • 1.2.2. АЛГОРИТМ СПЕКТРАЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ГРАФА
    • 1.2.3. АЛГОРИТМ ОБХОДА ГРАФА В ГЛУБИНУ
  • 1.3. ВЫДЕЛЕНИЕ ТЕГОВ ИЗ ОТЧЕТНЫХ ДОКУМЕНТОВ
    • 1.3.1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ДЛЯ РАСЧЕТА МЕРЫ СЕМАНТИЧЕСКОЙ БЛИЗОСТИ
    • 1.3.2. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МЕТОДОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ТЕГОВ
• ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНД
  • 2.1. ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
  • 2.2. ОПИСАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ
  • 2.3. ФОРМИРОВАНИЕ МНОЖЕСТВА ТЕГОВ СТУДЕНТОВ
  • 2.4. ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ
  • 2.5. ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНД
  • 2.6. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ
  • 2.7. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНДЫ IT-ПРОЕКТА БММ
• ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕБ-СЕРВИСА
  • 3.1. ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
  • 3.2. СТРУКТУРА БАЗЫ ДАННЫХ
  • 3.3. РАЗРАБОТКА ВЕБ-СЕРВИСА
    • 3.3.1. ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА
    • 3.3.2. РАЗРАБОТКА И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ ВЕБ-СЕРВИСА
  • 3.4. АРХИТЕКТУРА ВЕБ-СЕРВИСА
  • 3.5. АРХИТЕКТУРА МОДУЛЯ ОБРАБОТКИ ОТЧЕТОВ
  • 3.6. РАЗВЕРТЫВАНИЕ ВЕБ-СЕРВИСА НА СЕРВЕРЕ
    • 3.6.1. НАСТРОЙКА DOCKER
    • 3.6.2. ИНТЕГРАЦИЯ СЕРВИСА В ИНФОРМАЦИОННЫЙ КОНТУР ТЮМГУ
• ГЛАВА 4. ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ВЕБ-СЕРВИСА ПОИСКА ИСПОЛНИТЕЛЕЙ
  • 4.1. ИНСТРУКЦИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ИНТЕРФЕЙСА
  • 4.2. ПРИМЕР ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНД ДЛЯ IT-ПРОЕКТА
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
• ПРИЛОЖЕНИЯ 1–14