В высших учебных заведениях приемная комиссия и факультетские отборочные комиссии выполняют функции: прием заявлений и документов поступающих, формирование групп и потоков для сдачи вступительных экзаменов, подготовка экзаменационной документации и обработка результатов экзаменов, формирование проекта приказа по зачислению, подготовка различных списков и сводных ведомостей и другие. Это трудоемкие работы, требующие особой точности.
        Для оперативной организации работы приемной и факультетских отборочных комиссий, обработки данных об абитуриентах и приемных экзаменах ускорения и упрощения документооборота на факультете автоматизации и робототехники Сибирского Государственного Технологического Университета была разработано техническое задание и специальная программа - PRIEM98. Программа ориентирована на использование в первую очередь в факультетской отборочной комиссии и является первой версией подсистемы “ФОК” общевузовской системы [1]. Для разработки использован язык Object Pascal в системе программирования Delphi, с использованием SQL-запросов.
        Функции программы:
-сбор, обработка и хранение данных об абитуриентах;
-доступ к базе данных общеинститутской системы ABITUR для сравнения данных и их совместного использования;
-организация запросов к БД и создание ежедневных и итоговых сводных ведомостей по различным категориям запросов;
-организация быстрого поиска по любому полю;
-создание списков разного назначения;
-предварительная обработка данных;
-подготовка БД к обработке нейросетевыми методами;
-служебные функции.
        Программа прошла опытную эксплуатацию летом 1997 и 1998 года в ходе работы факультетской отборочной комиссии. Результаты эксплуатации признаны удовлетворительными: получены все запросы по требованию пользователей (декан, заместители декана, секретарь отборочной комиссии) и отчетные формы и ведомости, начиная от ежедневной сводной формы данных приема, заканчивая списком нуждающихся в общежитии вновь принятых студентов.
        После завершения предварительной обработки исходные данные были обработаны нейросетевыми методами [2]. По полученным базам данным было обучено несколько нейросетей. Решалась задача исследования особенностей приема студентов в зависимости от различных факторов и выделение важнейших из этих факторов. Обученные нейросети правильно определяют принятие в студенты в 70-80 процентах по тестовым выборкам из 100..150 примеров. Это позволяет заранее обратить внимание на наиболее вероятных кандидатов, ускорить оформление личных дел и т.д.

Литература:

1. Доррер Г.А., Жуков Л.А., Сульг Е.О., Якимов С.П. Автоматизация документооборота приемной комиссии вуза // Проблемы информатизации региона. ПИР-97. Труды Третьей Всероссийской конференции. Красноярск: АО «Диалог-Сибирь», 1997
2. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996