XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Школьный классификатор вопросов

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Тортышев Т.Д. 1Кузин С.С. 1Бебко К.Д. 1Струин А.Д. 1

---

1Школа интеллектуального развития Мистер Брейни

Филинова А.В. 1

---

1Школа интеллектуально развития Мистер Брейни

Работа в формате PDF

734 KB

Автор работы награжден дипломом победителя I степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

Введение

Современная школа — это не только место получения знаний, но и сложная социальная система, где взаимодействуют ученики, учителя, родители и администрация. Для успешного управления такой системой необходима постоянная обратная связь — информация о том, какие проблемы волнуют учеников, как они оценивают организацию учебного процесса, школьную инфраструктуру, питание и внеурочную деятельность [1]. Без анализа мнений учащихся невозможно своевременно реагировать на возникающие трудности, улучшать условия обучения и поддерживать благоприятный психологический климат. Как показывают исследования, около 80% недовольных участников образовательного процесса перестают активно участвовать в жизни школы, если их вопросы остаются без внимания [4].

Традиционные способы сбора вопросов — устные беседы, ящики доверия, анкетирование — имеют существенные недостатки. Устные опросы требуют много времени и не гарантируют искренности ответов, а письменные записки и анкеты трудно обрабатывать вручную: учителю или администратору приходится читать каждый текст, определять его тему, подсчитывать количество однотипных вопросов. Это приводит к тому, что собранная информация часто остаётся невостребованной, а проблемы учеников — нерешёнными. Между тем автоматизация анализа текстов с помощью компьютерных программ могла бы значительно упростить эту задачу. В последние годы активно развиваются методы обработки естественного языка, позволяющие выделять ключевые слова и классифицировать тексты по заданным темам. Однако готовых специализированных решений для анализа именно школьных вопросов практически не существует. Большинство программ ориентированы на бизнес-задачи или слишком сложны для использования в образовательной организации.

Таким образом, актуальность данной работы обусловлена противоречием между потребностью школ в оперативном и систематическом анализе обратной связи от учеников и отсутствием простого, доступного инструмента для решения этой задачи.

Цель исследования: разработать программу «Школьный классификатор вопросов», которая позволит автоматически классифицировать вопросы учеников по ключевым словам и представлять результаты в наглядной форме.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить теоретические основы организации обратной связи в школе и методы автоматической обработки текстов.

2. Проанализировать существующие способы сбора и классификации вопросов учеников.

3. Разработать программу на языке Python, реализующую классификацию вопросов на основе словарей ключевых слов.

4. Провести тестирование программы на реальных вопросах школьников и проанализировать полученные результаты.

Практическая значимость исследования заключается в создании готового к использованию программного продукта, который может быть внедрён в любой школе для регулярного мониторинга вопросов учеников. Программа не требует специальных знаний и работает на любом компьютере с установленным Python, что делает её доступной для широкого круга пользователей.

Глава 1. Теоретические основы анализа вопросов школьников

1.1. Роль обратной связи в управлении школой

Современная школа — это сложная социальная система, в которой взаимодействуют ученики, учителя, родители и администрация. Для эффективного управления такой системой недостаточно только директив и распоряжений. Важнейшим условием успешного развития образовательной организации становится налаженная обратная связь — процесс получения информации о том, как воспринимаются решения и действия администрации, какие проблемы волнуют участников образовательного процесса [1].

Обратная связь в образовательной организации выполняет несколько важных функций. Во-первых, она позволяет руководству школы видеть реальную картину происходящего, понимать настроения учеников и учителей, вовремя замечать назревающие проблемы. Во-вторых, сам факт сбора вопросов и мнений демонстрирует уважение к участникам образовательного процесса, показывает, что их мнение важно для администрации. В-третьих, анализ обратной связи помогает принимать более обоснованные управленческие решения, опираясь не на интуицию, а на реальные данные [5].

В последние годы вопросы организации обратной связи всё чаще становятся темой профессиональных семинаров и обсуждений среди руководителей школ. Например, в 2023 году во Дворце творчества детей и молодежи города Воронежа прошел семинар «Обратная связь как инструмент развития образовательной организации», где рассматривались такие темы, как обратная связь как фактор современного корпоративного стиля руководства и организация обратной связи с участниками образовательных отношений [9]. Это подтверждает растущее понимание важности данной проблемы в профессиональной среде.

Таким образом, обратная связь — это не просто сбор жалоб и предложений, а полноценный управленческий инструмент, позволяющий делать школу более открытой, комфортной и эффективной.

1.2. Традиционные способы сбора и обработки вопросов учеников

На практике в школах используются различные способы сбора вопросов и предложений от учеников. Их можно разделить на несколько групп.

Первый и самый распространенный способ — устные формы сбора информации. Это могут быть беседы с учениками, классные часы, встречи с директором или его заместителями. Преимущество устного общения в его непосредственности: можно сразу уточнить вопрос, задать дополнительные вопросы, получить развернутый ответ. Однако есть и существенные недостатки: многие ученики стесняются говорить о проблемах открыто, особенно в присутствии учителей или одноклассников. Кроме того, устная информация трудна для последующего анализа — её сложно систематизировать и подсчитать [5].

Вторая группа — письменные формы сбора информации. Сюда относятся традиционные «ящики доверия» или «почта директора», куда ученики могут опускать записки со своими вопросами и предложениями. Такая форма обеспечивает анонимность, что особенно важно для подростков. В исследовании Томского государственного университета отмечается, что «опрос студентов. Проведите анонимные анкеты. Примерные вопросы: "Какие задачи от преподавателей вы считаете неясными?", "На каких этапах учебного процесса хочется получить больше обратной связи?"» [5]. Анонимность повышает искренность ответов, но обработка таких записок занимает много времени, а сами записки могут теряться или накапливаться без должного внимания.

Третья группа — анкетирование и опросы. Это более организованная форма сбора информации. Анкеты могут проводиться на бумажных бланках или в электронном виде (через Google Forms, Яндекс.Взгляд и подобные сервисы). В педагогической практике существует множество приемов опроса: базовый лист, опрос по цепочке, взаимоопрос, программируемый опрос, пресс-конференция и другие [2]. Например, прием «Шапка вопросов» предполагает, что ученики сами составляют вопросы по трем категориям: вопросы по тексту, оценочные вопросы и вопросы, на которые они затрудняются ответить [6]. Такие методики развивают у школьников умение формулировать свои мысли и выявляют реальные трудности в понимании материала.

Однако у традиционных способов есть общая проблема — трудоемкость обработки. Даже если собраны письменные анкеты или записки, учителю или администратору приходится вручную читать каждый ответ, пытаться определить его тему, подсчитывать количество однотипных вопросов. Это отнимает много времени, и часто собранная информация так и остается необработанной. По данным исследований, около 80% недовольных клиентов (в нашем случае — учеников) не возвращаются, если их обратная связь остается без внимания [4]. Для школы это означает потерю доверия и упущенные возможности для улучшений.

1.3. Автоматизация анализа текстов: ключевые слова и категоризация

Сегодня компьютеры могут не только считать и хранить информацию, но и «понимать» тексты, написанные людьми. Наука, которая занимается этой задачей, называется обработкой естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Одно из важных направлений NLP – это извлечение ключевых слов из текстов и их классификация (то есть распределение по темам) [3].

Ключевые слова – это самые важные слова в тексте, которые отражают его смысл. Например, в вопросе «Когда будет ремонт в спортзале?» ключевыми будут слова «ремонт» и «спортзал». Если мы хотим понять, о чём спрашивают ученики, нам достаточно найти в их вопросах такие слова и по ним определить тему. Этот процесс называется категоризацией [7].

Существуют разные способы автоматического поиска ключевых слов. Например, статистические методы подсчитывают, как часто встречается слово в тексте: чем чаще, тем оно важнее. Лингвистические методы учитывают части речи (обычно ключевыми бывают существительные). Есть и более сложные методы на основе нейросетей, но для школьных задач они излишни [7].

В нашей программе используется самый простой и понятный способ – классификация по словарю. Мы заранее составляем для каждой категории список ключевых слов. Например, для категории «Учебный процесс» берём слова: урок, учитель, домашнее задание, оценка, учебник. Когда программа получает вопрос, она по очереди проверяет каждое ключевое слово: если оно встречается в вопросе, значит, вопрос относится к этой категории. Если ни одно слово из первых четырёх категорий не найдено, вопрос попадает в категорию «Другое» [3].

Этот метод очень похож на то, как человек сортирует вопросы вручную: увидел слово «столовая» – положил в папку «Питание», увидел «ремонт» – в папку «Инфраструктура». Компьютер делает то же самое, но гораздо быстрее и не устаёт.

Конечно, у такого подхода есть ограничения. Например, если ученик напишет «Когда починят дверь в туалет?», а в словаре есть только слово «ремонт», программа может не распознать вопрос и отправить его в «Другое». Чтобы этого избежать, нужно тщательно подбирать ключевые слова, добавлять синонимы и разные формы слов (например, «урок» и «уроки») [4]. Но для большинства школьных вопросов, которые обычно короткие и прямые, этого вполне достаточно.

Таким образом, автоматизация анализа текстов на основе ключевых слов – это несложный, но эффективный способ быстро обрабатывать большое количество вопросов и получать структурированную картину того, что волнует учеников.

Глава 2. Разработка программы «Школьный классификатор вопросов»

2.1. Описание программы и её функциональные возможности

В ходе практической работы была создана программа «Школьный анализатор вопросов» на языке Python.

Программа представляет собой текстовое меню, с которым пользователь общается через командную строку. Несмотря на отсутствие графического интерфейса, программа очень удобна: все действия выбираются цифрами, а результаты выводятся в понятном виде с использованием символов и цветов (псевдографики).

Основные возможности программы:

1. Сбор новых вопросов – пользователь вводит вопросы один за другим, а программа сохраняет их в файл questions.txt. Для завершения ввода нужно написать «готово» или «стоп».

2. Загрузка вопросов из файла – если вопросы уже были сохранены, их можно загрузить для дальнейшей работы. Программа показывает первые несколько вопросов из файла.

3. Классификация вопросов – все загруженные вопросы автоматически распределяются по категориям. Это главная функция программы.

4. Просмотр статистики – на экран выводится таблица с количеством вопросов в каждой категории, процентным соотношением и примеры вопросов. Для наглядности рисуется «полоска» из символов, показывающая долю категории.

5. Сохранение отчёта – подробный отчёт сохраняется в текстовый файл `school_report.txt». В отчёте есть общая статистика, списки вопросов по категориям и рекомендации.

6. Просмотр всех вопросов с категориями – можно увидеть полный список всех введённых вопросов и к какой категории каждый отнесён.

7. Поиск по ключевому слову – позволяет найти все вопросы, содержащие заданное слово, и показывает, в каких категориях они находятся.

8. Справка – выводит краткую информацию о возможностях программы и категориях.

Все данные программа хранит в текстовых файлах, поэтому их легко открыть и прочитать в любом текстовом редакторе. Это сделано специально, чтобы учителя или директор могли без труда пользоваться результатами, даже не имея технических навыков.

2.2. Принцип работы классификатора на ключевых словах

Самая важная часть программы – это классификатор, который определяет, к какой теме относится вопрос ученика. В основе классификатора лежит метод поиска ключевых слов. Ключевые слова – это слова, которые чаще всего встречаются в вопросах по определённой теме [3].

Сначала мы выделили пять основных категорий, которые отражают главные сферы школьной жизни:

• Учебный процесс – всё, что связано с уроками, учителями, домашними заданиями, оценками, учебниками, расписанием.

• Инфраструктура школы – вопросы о здании, ремонте, мебели, туалетах, спортзале, столовой (как помещении).

• Внеурочная деятельность – кружки, секции, праздники, экскурсии, олимпиады.

• Организация питания – еда, обед, буфет, меню, повара (отдельно от столовой как помещения).

• Другое – всё, что не попало в первые четыре категории.

Для каждой категории (кроме «Другое») был составлен список ключевых слов. Например, для категории «Учебный процесс» выбраны слова: урок, предмет, учитель, преподаватель, домашнее задание, домашнее задание (в разговорной форме «домашка»), оценка, учебник, расписание, контрольная, зачет, экзамен. Слова брались из реальных вопросов школьников, а также добавлялись синонимы.

Когда программа получает вопрос, она сначала переводит его в нижний регистр (чтобы не зависеть от заглавных букв), а затем по очереди проверяет каждую категорию. Для этого она проходит по всем ключевым словам категории и смотрит, встречается ли это слово в тексте вопроса. Если совпадение найдено, вопрос сразу относится к этой категории, и проверка прекращается. Если ни одно ключевое слово из первых четырёх категорий не найдено, вопрос попадает в категорию «Другое».

Такой подход очень простой, но он хорошо работает для школьных вопросов, потому что они обычно короткие и содержат прямые указания на тему. Например, если ученик спрашивает: «Когда будет ремонт в спортзале?», программа найдёт слово «ремонт» (категория «Инфраструктура») или «спортзал» (тоже инфраструктура). Если вопрос: «Почему в столовой нет фруктов?», слово «фрукты» отнесёт его к категории «Питание». Конечно, возможны ошибки, если вопрос сформулирован сложно, но для массового анализа точности достаточно [4].

2.3. Примеры работы программы и анализ полученных данных

Чтобы проверить, как работает программа, мы использовали примеры вопросов, которые уже были встроены в неё при первом запуске. Были заданы 10 вопросов.

Программа классифицировала их следующим образом:

Вопрос 10 вызвал небольшое затруднение: слово «библиотека» не входит ни в одну категорию, а «книги» можно отнести и к учебному процессу, и к инфраструктуре. В нашем словаре для «Учебный процесс» есть слово «учебник», но не «книги». Поэтому программа не нашла совпадений и отнесла его к «Другое». Это показывает, что словари нужно иногда дополнять. В реальной работе можно добавить слово «библиотека» в категорию «Инфраструктура» или «Учебный процесс» в зависимости от смысла.

После классификации программа показывает статистику:

• Учебный процесс: 2 вопроса (20%)

• Инфраструктура школы: 2 вопроса (20%)

• Внеурочная деятельность: 3 вопроса (30%)

• Организация питания: 1 вопрос (10%)

• Другое: 2 вопроса (20%)

Наибольшее количество вопросов оказалось по внеурочной деятельности (кружки, дискотека, экскурсия) – 30%. Это говорит о том, что ученики активно интересуются мероприятиями и хотели бы больше возможностей для досуга. Четверть вопросов касается учебного процесса и инфраструктуры – это тоже важные темы. Вопросы из категории «Другое» (про телефоны и библиотеку) показывают, что есть темы, которые не попали в основные категории, и, возможно, стоит добавить новую категорию или расширить словари.

Программа сохранила отчёт в файл school_report.txt, где подробно расписаны все вопросы по категориям и даны рекомендации. Например, в отчёте сказано, что наиболее актуальная тема – внеурочная деятельность, и предложено провести встречу с учениками по этому поводу.

Таким образом, программа успешно справляется с поставленной задачей. Она позволяет за несколько секунд обработать десятки вопросов и получить наглядную картину того, что волнует школьников. Это поможет администрации школы быстрее реагировать на проблемы и делать школу лучше. В дальнейшем программу можно усовершенствовать, добавив новые категории и расширив списки ключевых слов.

2.4. Описание основных функций программы

Чтобы программа работала, её код разделён на отдельные части – функции. Каждая функция отвечает за своё действие. Это удобно: если нужно что-то изменить, не приходится переписывать всю программу, достаточно поправить одну функцию. Расскажу о самых главных функциях.

Функция collect_questions()

Эта функция отвечает за сбор новых вопросов. Когда пользователь выбирает пункт меню 1, программа начинает задавать вопросы по очереди. Каждый введённый вопрос сохраняется в список. Для проверки окончания ввода используется условие: если пользователь написал «готово», «стоп» или похожие слова, цикл прерывается. После завершения ввода все вопросы записываются в файл questions.txt. Это делается с помощью конструкции with open('questions.txt', 'w', encoding='utf-8') as file: – файл открывается на запись, и каждый вопрос сохраняется с новой строки. Благодаря параметру encoding='utf-8' программа правильно сохраняет русские буквы.(Рисунок 2.4.1, Приложения)

Функция load_questions()

Эта функция загружает вопросы из уже существующего файла. Она пытается открыть файл questions.txt для чтения. Если файл найден, она читает все строки, убирает лишние пробелы и пустые строки. Если файла нет, программа выводит сообщение об ошибке. Такой подход (с обработкой ошибки) называется try-except. Он не даёт программе «упасть», если файл отсутствует. .(Рисунок 2.4.2, Приложения)

Функция simple_classifier(question)

Это сердце программы – классификатор. На вход она получает один вопрос (строку). Сначала вопрос переводится в нижний регистр, чтобы слова «Урок» и «урок» считались одинаковыми. Затем программа перебирает все категории, кроме «Другое». Для каждой категории она берёт список ключевых слов и проверяет, встречается ли хоть одно из них в тексте вопроса. Если встречается – сразу возвращает название категории. Если после проверки всех категорий ничего не найдено, возвращается «Другое». Это очень простая, но эффективная логика для коротких школьных вопросов. (Рисунок 2.4.3, Приложения)

Функция classify_all_questions(questions)

Эта функция обрабатывает сразу все вопросы. Она создаёт словарь (это такая структура данных), где ключами являются названия категорий, а значениями – списки вопросов, попавших в эти категории. Затем она проходит по всем вопросам в цикле, для каждого вызывает функцию simple_classifier и добавляет вопрос в нужный список. Для наглядности каждые 10 вопросов выводится сообщение о прогрессе. В конце функция возвращает заполненный словарь. (Рисунок 2.4.4, Приложения)

Функция analyze_results(categorized_questions)

Здесь происходит анализ и вывод статистики на экран. Сначала вычисляется общее количество вопросов. Потом категории сортируются по убыванию числа вопросов (чтобы самые популярные были сверху). Для каждой категории считается процент и рисуется «полоска» из символов █ и ░. Длина полоски пропорциональна проценту. Также выводятся первые два вопроса из категории в качестве примера. Это помогает сразу увидеть, о чём конкретно спрашивают ученики. (Рисунок 2.4.5, Приложения)

Функция save_report(categorized_questions)

Эта функция сохраняет подробный отчёт в файл. Принцип похож на анализ, но всё записывается в текстовый файл school_report.txt. Сначала идёт заголовок, потом общая статистика, потом по каждой категории выводится название, количество, процент и полный список вопросов (уже не только первые два). В конце добавляются рекомендации на основе самой популярной категории. Для получения текущей даты используется отдельная маленькая функция get_current_date().(Рисунок 2.4.6, Приложения)

Функция show_all_questions(categorized_questions)

Просто выводит на экран все вопросы, сгруппированные по категориям, с номерами. Если вопрос слишком длинный, он обрезается до 77 символов и добавляется многоточие – чтобы не ломать красивый вывод. (Рисунок 2.4.7, Приложения)

Функция search_questions(categorized_questions)

Позволяет искать вопросы по ключевому слову. Пользователь вводит слово, программа переводит его в нижний регистр и проходит по всем категориям. В каждой категории проверяется, есть ли это слово в тексте вопроса (тоже в нижнем регистре). Если есть – вопрос добавляется в результаты поиска. В конце выводится, сколько всего найдено вопросов и в каких категориях. (Рисунок 2.4.8, Приложения)

Функция main_menu()

Это главная функц8ия, которая управляет всей программой. Она содержит бесконечный цикл while True, внутри которого отображается меню, считывается выбор пользователя и запускаются соответствующие функции. В зависимости от выбора (цифры от 0 до 8) выполняются нужные действия. Если пользователь выбирает «0», цикл прерывается командой break, и программа завершается с прощальным сообщением.

Глобальные переменные и константы

В начале программы заданы словарь CATEGORIES с категориями и ключевыми словами. Это глобальные данные, доступные всем функциям. Также есть переменная categorized_questions в главной функции, которая хранит результаты классификации между разными пунктами меню.

Вся программа построена так, чтобы даже человек, не знающий программирования, мог легко ею пользоваться. Достаточно запустить файл и нажимать цифры в меню.

Таким образом, код разбит на небольшие и понятные функции, каждая из которых выполняет свою задачу. Это делает программу надёжной и удобной для доработки в будущем. Например, если захотим добавить новую категорию, достаточно будет дописать её в словарь CATEGORIES, и все функции автоматически начнут её учитывать.

Заключение

В ходе исследовательской работы разработана программа «Школьный анализатор вопросов», которая автоматически классифицирует вопросы учеников по ключевым словам. Все поставленные задачи выполнены.

Теоретический анализ показал важность обратной связи в управлении школой и недостатки традиционных методов сбора вопросов (трудоёмкость, сложность обработки). Изучены основы автоматической обработки текстов, и выбран метод классификации по ключевым словам как простой и эффективный для школьных вопросов.

Созданная программа на Python реализует сбор вопросов, загрузку из файла, классификацию по пяти категориям (учебный процесс, инфраструктура, внеурочная деятельность, питание, другое), отображение статистики, сохранение отчёта и поиск. Тестирование подтвердило, что программа правильно распределяет большинство вопросов. Единичные ошибки указали на необходимость доработки словарей.

Гипотеза подтвердилась: автоматическая классификация экономит время и упрощает анализ обратной связи. Программа может использоваться в любой школе без специальных знаний, помогая администрации быстрее реагировать на проблемы учеников.

В перспективе возможно расширение категорий, улучшение словарей и создание графического интерфейса. Работа доказала, что даже несложное программное решение способно приносить практическую пользу школе.

Список использованной литературы

1. Гиманова, Е. В. Обратная связь как инструмент управления имиджем руководителя образовательной организации / Е. В. Гиманова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 44 (595). — С. 125-128. — URL: https://moluch.ru/archive/595/129652

2. Игноватова, Т. А. 30 способов проведения опроса на уроке / Т. А. Игноватова. — Текст : электронный // Инфоурок : [сайт]. — 2022. — URL: https://infourok.ru/user/ignovatova-tatyana-aleksandrovna/blog/30-sposobov-provedeniya-oprosa-na-uroke-280939.html

3. Ганиулы, Д. Обзор реальных применений идентификации ключевых слов на основе NLP / Д. Ганиулы, Д. Кайбасова. — Текст : электронный // Вестник КазУТБ. — 2025. — Т. 4, № 29. — URL: https://vestnik.kaztbu.edu.kz/index.php/kazutb/article/view/1085

4. Форма обратной связи: 12 инструментов для эффективной работы с клиентами. — Текст : электронный // SendPulse : [сайт]. — 2025. — URL: https://sendpulse.com/ru/blog/customer-feedback-tools

5. Аудит коммуникаций в образовательной организации: зачем и как провести. — Текст : электронный // Томский государственный университет : [сайт]. — 2024. — URL: https://news.tsu.ru/projects/employment/audit-kommunikatsiy-v-obrazovatelnoy-organizatsii-zachem-i-kak-provesti/

6. Черкашина, В. Б. 30 способов проведения опроса на уроке / В. Б. Черкашина. — Текст : электронный // Видеоуроки в интернет : [сайт]. — 2017. — URL: https://videouroki.net/razrabotki/30-sposobov-proviedieniia-oprosa-na-urokie.html

7. Большакова, Е. И. Методы и средства извлечения терминов из текстов для терминологических задач / Е. И. Большакова, В. В. Семак. — Текст : электронный // Программные продукты и системы. — 2025. — № 1. — URL: https://swsys.ru/index.php?page=search&order=date&journal=149&lang=%5C

8. Обзор программы обратной связи Viva Glint 360. — Текст : электронный // Microsoft Learn : [сайт]. — 2025. — URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/viva/glint/setup/360-overview

Приложения