Проектирование архитектуры программного обеспечения для анализа цифрового следа в образовательных системах

Современные образовательные платформы и инструменты электронного обучения генерируют большие объемы данных о действиях учащихся — так называемый цифровой след. Анализ этих данных позволяет отслеживать прогресс студентов, выявлять риски отчисления и прогнозировать академическую успеваемость. Однако многие учебные организации не располагают ИТ-инфраструктурой, необходимой для комплексного сбора, хранения и анализа цифрового следа. Существующие решения часто фрагментарны, ориентированы лишь на ретроспективный анализ или требуют ресурсоемких технологий больших данных, что затрудняет их применение в образовательных организациях.
В данной работе предложена архитектура программной системы для интеграции и анализа цифрового следа в образовательных системах, учитывающая эти недостатки. Описаны подходы к сбору данных через адаптеры, унификации и хранению разнородных данных, а также инфраструктурные решения, обеспечивающие надежность и масштабируемость системы (микросервисная архитектура, контейнеризация, CI/CD, мониторинг). Приведен экспериментальный анализ эффективности предложенного подхода на примере расчета показателя успеваемости, демонстрирующий снижение времени обработки и использования ресурсов по сравнению с традиционными подходами. Предложенные решения позволяют создавать гибкие и производительные системы учебной аналитики, пригодные для внедрения даже в условиях ограниченных ресурсов.