Optimization of the Learning Process by Automation of Obtaining the Schedule Based on Telegram

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This article describes the process of creating a Telegram bot that would automatically send class schedules for full-time/part-time students on a daily basis. A feature of Telegram bots is - simplicity of use and minimization of resources, which greatly simplifies its creation and interaction with it.

Purpose – create a convenient environment in which the student can easily get the information he or she needs, spending a minimum amount of time.

The method or methodology of the work: the article deals with the way in which by appointing the academic department as the administrator, there will be access to fill the database. Students, when starting the Telegram bot, once will need to specify the form of study and the group. To implement it, the following are used a SQLite database and the Python programming language are used in the implementation.

Result: developed a tool that automates the student will be aware of his schedule, and for the educational part it is easier to create a schedule for each group.

Scope of the results: the data stored in the database is reasonable to use to obtain information in the academic life.

Sobre autores

Vadim Chernov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Autor responsável pela correspondência
Email: mercsllflezai@gmail.com

student

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Dinar Fatikhov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Email: d.fatikhov@mail.ru

student

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Azat Ramazanov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Email: azatasd95@gmail.com

student

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Gulnara Gareeva

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Email: gagareeva1977@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-8539-4541
Código SPIN: 3279-8465
Scopus Author ID: 36801593200
Researcher ID: М-1728-2015

Head of the Department of Information Systems, Candidate of Pedagogical sciences, Associate professor

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Bibliografia

  1. James R. Groff. SQL. Polnoe rukovodstvo [SQL. A complete guide] / James R. Groff, Paul N. Weinberg, Andrew J. Oppel. SPb: Williams, 2019.
  2. Fedorov D.Yu. Programmirovanie na yazyke vysokogo urovnya Python: uchebnoe posobie dlya prikladnogo bakalavriata [Programming in the high-level language Python: textbook for applied bachelor’s degree]. Moscow: Yurait Publishing House, 2019.
  3. Tugov V.V. Proektirovanie avtomatizirovannykh sistem upravleniya [Designing automated control systems] / V.V. Tugov, A.I. Sergeev, N.S. Sharov. Saint-Petersburg: Lan, 2019, 172 p.
  4. Modeli i metody issledovaniya informatsionnykh sistem [Models and methods of information systems research] / A.D. Khomonenko, A.G. Basyrov, V.P. Bubnov [et al.]. St. Petersburg: Lan, 2019, 204 p.
  5. Zlatopol’skiy D.M. Osnovy programmirovaniya na yazyke Python [Fundamentals of programming in the Python language]. M.: DMK Press, 2017, 284 p.
  6. Prokhorenok N.A. Python 3 i PyQt. Razrabotka prilozheniy [Python 3 and PyQt. Application development]. SPb.: BHV-Peterburg, 2012, 704 p.
  7. Ponomareva L.A., Chiskidov S.V., Ronzhina I.A., Golosov P.E. Proektirovanie komp’yuternykh obuchayushchikh sistem [Designing computer learning systems]. Tambov: Consulting company Yukom, 2018, 120 p.
  8. Bengfort B. Prikladnoy analiz tekstovykh dannykh na Python. Mashinnoe obuchenie i sozdanie prilozheniy obrabotki estestvennogo yazyka [Applied textual data analysis in Python. Machine learning and building natural language processing applications]. SPb.: Piter, 2019, 368 p.
  9. Vinogradova E.Yu. Intellektual’nye informatsionnye tekhnologii – teoriya i metodologiya postroeniya informatsionnykh sistem [Intellectual information technologies - theory and methodology of building information systems]. Yekaterinburg: Ural State University of Economics, 2011, 263 p.
  10. Nasibulin R.O., Gareeva G.A. Molodezh’ i sistemnaya modernizatsiya strany: Sbornik nauchnykh statey 7-y Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii studentov i molodykh uchenykh. V 5-ti tomakh, Kursk, 19–20 maya 2022 goda [Youth and system modernization of the country: Collection of scientific articles of the 7th International Scientific Conference of Students and Young Scientists. In 5 volumes, Kursk, May 19-20, 2022] / ed. M.S. Razumov. Tom 3. Kursk: South-West State University, 2022, pp. 425-427.
  11. Gareeva G.A., Safonov I.M., Dzhibladze Z.G. [et al.] Nauchno-tekhnicheskiy vestnik Povolzh’ya, 2023, no. 1, pp. 52-55.
  12. Alex Root Jr. Aiogram Documentation, November 2022. https://readthedocs.org/projects/aiogram/downloads/pdf/latest/
  13. David Love. Tkinter GUI Programming by Example. Packt Publishing, 2018, 340 p.
  14. Hans-Jürgen Schönig Mastering PostgreSQL 13 - Fourth Edition: Build, administer, and maintain database applications efficiently with PostgreSQL 13. Packt Publishing, 2020, 476 p.
  15. Baji Shaik, Avinash Vallarapu Beginning PostgreSQL on the Cloud: Simplifying Database as a Service on Cloud Platforms. Apress, 2018, 381 p.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Chernov V.A., Fatikhov D.R., Ramazanov A.D., Gareeva G.A., 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».