title: Comparison and Optimization of IT Coding Platforms in Educational Context
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сорокин Роман Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Sorokin Roman Valerevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бано Мадия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bano Madia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Станко Татьяна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stanko Tatana Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:59:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:59:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 103136
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43568
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Несколько слов об авторах. Мадия Бано — студентка второго курса программы MiBA ВШМ СПбГУ с образованием в области экономики и программирования. Области ее исследований включают модели прогнозирования с использованием алгоритмов машинного обучения (ML). Она также интересуется приложениями (Интернета вещей) IoT в аналитике и обработке естественного языка (NLP).  Жером Ламбер также является студентом второго курса программы MiBA в ВШМ СПбГУ и имеет образованием в сфере менеджмента и стратегии.
  Несколько слов о научном руководителе: доктор наук Татьяна Станко является экспертом в области инженерного образования и организационных изменений в университетах. Она работает на руководящих позициях в академической сфере с 2012 года. Среди ее профессиональных достижений - запуск с нуля двух новых университетов в России. Она является активным исследователем в области инженерного образования и управления университетами и опубликовала более 30 научных работ. Основные направления ее исследований - глобальные тенденции в инженерном образовании, обучение талантов, гендерное разнообразие и развитие профессорско-преподавательского состава.
  После пандемии covid-19 платформы для облачных вычислений получили широкое распространение для обучения программированию в университетах, что практикуется и в ВШМ. За последние несколько лет университет перешел от занятий в компьютерных классах к использованию Jupyter Hub и стремится понять, как улучшить использование облачной обработки данных. В данной работе предпринимается попытка понять, как оптимизировать использование облачных вычислений, тремя способами. Во-первых, понять, является ли Jupyter Hub лучшей альтернативой на примере ВШМ, с помощью метода, который может быть использован для других подобных учреждений. Хотя оказалось, что Jupyter Hub является одним из лучших вариантов, Google Colab дополняет его и должен быть внедрен параллельно с ним. Во-вторых, меньшее количество ошибок улучшит опыт взаимодействия пользователей с платформой, а на данный момент багов очень много. Большинство ошибок возникает из-за слишком большого количества запросов пользователей одновременно. Их можно уменьшить, добавив больше мощности в облако, когда предсказывается высокий спрос. Было обнаружено, что активность пользователей значительно коррелирует - и, скорее всего, усиливается - со временем начала лекций. Поэтому, когда несколько лекций начинаются одновременно - стандартная ситуация в ВШМ - рекомендуется увеличивать мощность облака. Кроме того, был проведен опрос, чтобы выяснить мнение студентов. Они особенно ценят круглосуточный доступ к платформе, а также удобство ее использования. Большинство из них не хотят изменений в Jupyter Hub в его нынешнем виде, но все же значимая часть студентов хотела бы иметь больше языков и улучшить интерфейс.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: A few words about the authors. Madiya Bano is a second-year student in the MiBA program at SPbU GSOM with a background in economics and programming. Her research areas include prediction models using Machine Learning (ML) algorithms. She is also interested in applications of (Internet of Things) IoTs in Analytics and Natural Language Processing (NLP). Jerome Lambert is also a second-year student in the MiBA program at SPbU GSOM with a background in management and strategy.
    A few words about the scientific advisor: Dr Tatyana Stanko is an expert in engineering education and university organizational changes. She has worked in academic leadership since 2012. Her experience includes launching two new green-field universities in Russia. She is an active researcher in engineering education and university management, having published over 30 research papers. Her main research areas are global trends in engineering education, talent education, gender diversity and faculty development.
  Since the covid-19 pandemic, cloud computing has become very widespread in teaching programming in universities, as is now the case in GSOM. The university switched from computer classes to Jupyter Hub in the last few years and aims to understand how to improve its cloud computing use. This paper tries to understand how to optimise this cloud computing use in 3 ways. First, in understanding if Jupyter Hub is the best alternative, using the specific case of GSOM, with a method that may be extended to other similar institutions. Even though it appeared that Jupyter Hub is one of the best choices, Google Colab appeared to complement it and should be implemented along with it. Second, fewer bugs would improve UX, and bugs are legion. Most of the bugs occur due to too many user requests at once. They could be tempered by adding more power to the cloud when demand is predicted to be high. It has been found that user activity is highly significantly correlated – and very likely enhanced by – the starting time of lectures. Therefore, when many lectures start simultaneously – standard in GSOM – it is recommended to add cloud power. Lastly, a survey was conducted to understand students’ opinions. They broadly appreciate the 24/7 access to the platform as well as its usability. The majority does not seem to want changes on Jupyter Hub the way it is, but a significant part would want more languages and a better interface.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ИТ-платформа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация платформ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: облачные вычисления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: платформа для программирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IT platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: platform optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cloud computing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: programming platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Comparison and Optimization of IT Coding Platforms in Educational Context
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сравнение и оптимизация платформ ИТ-кодирования в образовательном контексте
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: FinalSigned.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43568/2/FinalSigned.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,75 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2023_Bano_Lambert_PDF_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43568/3/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2023_Bano_Lambert_PDF_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 291,35 kB