Проєктування та розробка програмної системи автоматизованого тестування з модулем візуальної аналітики результатів на базі JavaFX

Abstract

Дана робота присвячена проєктуванню та розробці відкритої програмної системи автоматизованого тестування «PassIt» із модулем візуальної аналітики на базі платформи JavaFX. Об’єктом дослідження є процеси автоматизації контролю знань та візуалізації аналітичних даних. Метою роботи є створення надійного інструментарію для проведення тестування, який забезпечує інтелектуальну обробку відповідей та надання засобів статистичного аналізу результатів у реальному часі. У ході виконання роботи було спроєктовано та реалізовано багаторівневу архітектуру додатка на основі патерна MVC. Особливу увагу приділено оптимізації взаємодії з базою даних MySQL шляхом впровадження HikariCP, що суттєво підвищило продуктивність системи при інтенсивних запитах. Практична цінність розробки полягає у створенні аналітичного модуля для супервайзера, який використовує методи лінійної регресії для прогнозування активності користувачів та надає наочні інструменти візуалізації для оцінки успішності та популярності категорій тестів. Реалізований алгоритм нормалізації текстових даних забезпечує коректну автоматичну перевірку відкритих запитань, мінімізуючи вплив помилок регістру та зайвих пробілів.

This work is devoted to the design and development of the "PassIt" automated testing software system with a visual analytics module based on the JavaFX platform. The object of the study is the processes of automating knowledge control and visualization of analytical data in educational environments. The aim of the work is to create a reliable toolkit for conducting testing that provides intelligent processing of responses and provides the administrator with tools for real-time statistical analysis of results. During the research, a multi-tier application architecture based on the MVC pattern was designed and implemented, allowing for the separation of data processing logic from the user interface. Particular attention is paid to optimizing interaction with the MySQL database through the implementation of the HikariCP connection pool, which significantly increased system performance during intensive queries. The practical value of the development lies in the creation of an analytical module for the supervisor, which utilizes linear regression methods to forecast user activity and provides intuitive visualization tools to assess performance and the popularity of test categories. The implemented text data normalization algorithm ensures correct automated evaluation of open-ended questions, minimizing the impact of case sensitivity and redundant spaces.