Разработка прототипа автоматизированной системы для подготовки и проведения семинаров: системный анализ, проектирование и реализация с учетом современных стандартов и технологий

В эпоху стремительной цифровизации и растущего спроса на интерактивные образовательные и научные платформы, автоматизация процессов организации мероприятий перестает быть роскошью и превращается в насущную необходимость. По данным The Standish Group, только 29% проектов, использующих традиционную каскадную модель разработки, считаются успешными, в то время как для гибких (Agile) методологий этот показатель достигает 42%. Эти цифры наглядно демонстрируют не только вызовы, с которыми сталкивается современная IT-индустрия, но и открывают горизонты для инновационных подходов к созданию эффективных информационных систем. Наша работа сосредоточена на разработке прототипа автоматизированной системы, призванной радикально упростить и оптимизировать подготовку и проведение семинаров, что является критически важным для академического и научного сообщества.

Актуальность исследования

Современные образовательные и научные учреждения постоянно сталкиваются с задачей эффективной организации семинаров, конференций и вебинаров. Ручные процессы регистрации участников, формирования расписания, сбора докладов, распространения материалов и обработки обратной связи часто сопряжены с высокими трудозатратами, ошибками и потерей времени. В условиях растущего числа мероприятий и требований к их качеству, автоматизация этих процессов становится не просто желательной, но и жизненно важной. Разработка прототипа автоматизированной системы для семинаров позволяет не только выявить потенциальные проблемы и устранить их на ранней стадии, но и объединить видение команды и заинтересованных сторон, обеспечивая создание продукта, максимально отвечающего реальным потребностям пользователей. Это исследование направлено на создание гибкого, масштабируемого и безопасного решения, способного значительно повысить эффективность организации семинаров.

Цель и задачи работы

Целью данной работы является разработка прототипа автоматизированной системы для подготовки и проведения семинаров. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

1. Провести системный анализ предметной области "подготовка и проведение семинаров", выявить ключевые бизнес-процессы и определить функциональные и нефункциональные требования к системе.
2. Спроектировать архитектуру и базу данных прототипа, обосновав выбор архитектурных стилей и моделей данных.
3. Разработать прототипы пользовательского интерфейса, ориентированные на принципы UI/UX дизайна.
4. Реализовать прототип системы с использованием современных программных технологий и фреймворков.
5. Разработать и применить стратегию тестирования прототипа, соответствующую актуальным национальным стандартам и методологиям (включая риск-ориентированное тестирование).
6. Оценить потенциальную экономическую эффективность внедрения системы и разработать меры по обеспечению её информационной безопасности.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования выступают процессы подготовки и проведения семинаров в образовательных и научных учреждениях.

Предметом исследования является прототип автоматизированной системы, предназначенной для поддержки и оптимизации этих процессов.

Научная новизна и практическая значимость

Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к разработке прототипа, основанном на глубоком системном анализе с использованием актуальных стандартов 2025 года. В отличие от существующих работ, наше исследование не ограничивается общими формулировками, а предлагает детальное обоснование выбора методологий разработки, передовых архитектурных решений (например, многослойная архитектура с возможностью рассмотрения графовых БД для сложных взаимосвязей), а также углубленное рассмотрение вопросов тестирования с акцентом на риск-ориентированный подход и комплексную экономическую оценку. Особое внимание уделяется вопросам информационной безопасности в соответствии с новейшими ГОСТ Р 56939-2024 и ГОСТ Р 58412-2019. Практическая значимость работы выражается в создании функционального прототипа, который может служить основой для полномасштабной системы, способной значительно повысить эффективность организации семинаров, снизить трудозатраты и минимизировать ошибки, а также предоставить студентам и аспирантам технического или IT-вуза детальное, актуальное и академически строгое руководство для написания собственной выпускной квалификационной работы.

Теоретические и методологические основы системного анализа и разработки программного обеспечения

На заре компьютерной эры, когда программные проекты были относительно просты и предсказуемы, не существовало острой необходимости в строгих методологиях. Однако с усложнением систем и ростом требований к их функциональности, надежности и масштабируемости, возникла потребность в систематизированных подходах к их созданию. Системный анализ, как научная дисциплина, зародился именно из этой потребности, предлагая структурированный взгляд на сложные проблемы и их решение. В конечном итоге, применение системного анализа позволяет избежать хаоса и неэффективности, обеспечивая предсказуемость и качество на всех этапах разработки.

Основные понятия и определения

Любое глубокое исследование начинается с определения терминов, которые служат фундаментом для дальнейшего анализа. В контексте нашей работы ключевыми являются следующие понятия:

• Автоматизированная система (АС) — это не просто набор технических средств, а сложный комплекс, который объединяет электронно-вычислительные машины (ЭВМ), соответствующее программное обеспечение и квалифицированный персонал. Ее основная функция заключается в автоматизированном сборе, обработке и манипулировании данными, что позволяет существенно повысить эффективность выполнения задач, ранее осуществлявшихся вручную.
• Прототип программного обеспечения — это не просто черновик, а базовый продукт, который максимально приближен по внешнему виду и функциональным возможностям к будущему конечному программному продукту. Его создание — это стратегический шаг, позволяющий проверить пригодность предложенных концепций, архитектурных и технологических решений. Прототипирование дает возможность получить ценную обратную связь от будущих пользователей на самых ранних стадиях разработки, выявить потенциальные проблемы и устранить их до того, как они станут критическими и дорогостоящими. Более того, прототип служит мощным инструментом для синхронизации видения проекта между командой разработчиков и всеми заинтересованными сторонами.
• Системный анализ — это не просто сбор информации, а научная дисциплина и сложный процесс, направленный на принятие решений в условиях анализа большого количества данных. Он включает в себя сбор и интерпретацию фактов, выявление проблемных областей и декомпозицию системы на составные компоненты. Главная цель системного анализа — изучение системы или ее частей для четкого определения ее целей и улучшения ее функционирования. Это гарантирует, что все компоненты системы будут работать эффективно и согласованно для достижения общей цели.
• Архитектура программного обеспечения (ПО) — это не просто план, а фундаментальная структура программы или вычислительной системы. Она определяет программные компоненты, их внешние свойства и, что крайне важно, отношения между ними. Архитектура ПО является своего рода каркасом, который объединяет различные точки зрения на систему и обеспечивает прочную основу, на которой может быть построено все программное обеспечение. От ее качества зависит управляемость, поддержка, возможность доработки, расширения и масштабирования проекта.
• База данных (БД) — это не хаотичный набор сведений, а объективная форма представления и организации совокупности данных (будь то статьи, расчеты, нормативные акты, информация о сотрудниках или клиентах), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть легко найдены и обработаны с помощью ЭВМ.
• Данные — это информация, представленная в специфическом, структурированном виде, который позволяет автоматизировать ее сбор, хранение и последующую обработку как человеком, так и информационным средством.
• Пользовательский интерфейс (UI) — это критически важная часть информационной системы, с которой непосредственно взаимодействует пользователь. От качества UI зависит удобство, интуитивность и, в конечном итоге, успешность использования всей системы.

Методологии системного анализа и жизненного цикла информационных систем

Разработка любой сложной информационной системы начинается с глубокого понимания ее жизненного цикла и применения адекватных методологий системного анализа. Системный анализ выступает здесь не просто как набор инструментов, а как фундаментальная методологическая основа, позволяющая решать сложные, зачастую слабо формализуемые проблемы.

Жизненный цикл информационной системы, независимо от ее сложности, традиционно включает в себя несколько ключевых этапов:

1. Планирование: На этом этапе производится оценка технической и экономической целесообразности разработки ИС. Аналитик определяет границы проекта, ресурсы, риски и предварительные сроки.
2. Анализ: Глубокое погружение в предметную область, сбор и детализация требований к системе. Здесь выявляются потребности будущих пользователей, анализируются существующие бизнес-процессы и определяются проблемы, которые должна решить новая система.
3. Проектирование: Этап, на котором формируется "как" система будет достигать своих целей. Разрабатываются архитектурные решения, структура базы данных, пользовательский интерфейс, определяется технологический стек.
4. Реализация: Непосредственно кодирование и сборка программного обеспечения на основе разработанных проектных решений.
5. Тестирование: Проверка работоспособности, надежности и соответствия системы заданным требованиям.
6. Внедрение и поддержка: Запуск системы в эксплуатацию, обучение пользователей и дальнейшее сопровождение.

Системный анализ на каждом из этих этапов играет центральную роль, помогая декомпозировать сложную задачу на управляемые компоненты, идентифицировать взаимосвязи, предвидеть потенциальные проблемы и формулировать четкие требования, обеспечивая целостный и согласованный подход к разработке.

Модели и методологии разработки программного обеспечения

Выбор модели разработки программного обеспечения является одним из краеугольных камней успешного проекта. Две из наиболее известных и часто противопоставляемых моделей — это каскадная (Waterfall) и гибкая (Agile) модели. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки, особенно в контексте разработки прототипов.

Каскадная (Waterfall) модель:

Эта модель, одна из первых и наиболее простых, предполагает последовательное, линейное выполнение этапов разработки: определение требований, проектирование системы, реализация, тестирование, запуск и поддержка. Переход на следующий этап возможен только после полного завершения и документирования предыдущего.

• Преимущества: Четкая структура, подробная документация на каждом этапе, простота управления для проектов с хорошо определенными и стабильными требованиями.
• Недостатки: Исследование The Standish Group показало, что лишь 29% проектов, использующих каскадную модель, считаются успешными. Это связано с ее низкой адаптивностью к изменениям: любое изменение требований после начала разработки приводит к необходимости пересмотра документации и планов, что вызывает "каскадный эффект". Проблемы часто выявляются поздно, на этапе тестирования, когда их исправление становится особенно дорогим. Пользователи видят продукт только после полного завершения разработки, что откладывает обратную связь и увеличивает риск несоответствия ожиданиям. Для разработки прототипов, где гибкость и быстрая обратная связь критически важны, Waterfall подходит плохо.

Гибкая (Agile) модель:

Agile-методология основана на итеративном и инкрементном подходах, с акцентом на постоянном тесном взаимодействии с заказчиком, готовности к изменениям и частой поставке работающего ПО.

• Преимущества: Agile-методология предполагает гибкое планирование и возможность оперативно реагировать на меняющиеся требования, что существенно повышает скорость и адаптивность процесса. Исследование The Standish Group указывает, что для Agile показатель успешности достигает 42%. Это снижает вероятность провала проекта за счет регулярного тестирования и сбора обратной связи после каждого короткого цикла разработки (спринта). Для создания прототипов, где необходимо быстро проверять гипотезы и получать фидбек, Agile является предпочтительным выбором. Она позволяет постепенно наращивать функциональность и оперативно вносить коррективы.

Спиральная модель:

Как некий компромисс между жесткостью Waterfall и гибкостью Agile выступает спиральная модель. Она предусматривает поэтапную разработку с обязательным анализом рисков на каждой итерации и возможностью возврата к предыдущим этапам. Это позволяет управлять рисками и вносить изменения, но сохраняет более формализованный подход.

Для разработки прототипа автоматизированной системы для семинаров, где требования могут уточняться в процессе взаимодействия с потенциальными пользователями, Agile-подход представляется наиболее оптимальным. Он обеспечит необходимую гибкость, позволит быстро получать обратную связь и итеративно улучшать продукт.

Инструменты системного анализа и проектирования

Эффективный системный анализ и проектирование невозможны без использования специализированных инструментов, которые позволяют визуализировать сложные структуры, специфицировать требования и документировать процесс разработки.

UML (Unified Modeling Language):

Унифицированный язык моделирования (UML) является стандартом де-факто для системного анализа и проектирования информационных систем. Он предоставляет богатый набор графических обозначений, позволяющих моделировать систему с различных ракурсов. UML способствует лучшему взаимодействию в команде, помогая выявлять потенциальные проблемы в архитектуре системы еще до начала написания кода. Его большой набор элементов позволяет покрывать множество задач на этапе анализа и проектирования, обеспечивая комплексное представление о системе.

Среди наиболее часто используемых UML-диаграмм выделяют:

• Диаграммы прецедентов (Use Case Diagram): Отображают функциональные требования к системе с точки зрения взаимодействия пользователей (акторов) с системой. Они помогают определить границы системы и ее основные функции.
• Диаграммы классов (Class Diagram): Описывают статическую структуру системы, показывая классы, их атрибуты, операции и взаимосвязи между ними. Это фундаментальный инструмент для объектно-ориентированного проектирования.
• Диаграммы деятельности (Activity Diagram): Визуализируют потоки управления и данных, последовательность действий в рамках бизнес-процессов или алгоритмов. Полезны для моделирования сложных рабочих процессов.
• Диаграммы последовательности (Sequence Diagram): Показывают взаимодействие объектов в системе во времени, иллюстрируя последовательность вызовов методов и передачу сообщений между ними.

Диаграммы потоков данных (DFD) и диаграммы «сущность-связь» (ER-диаграммы):

Эти инструменты являются ключевыми для системного анализа и проектирования программного обеспечения, особенно в части работы с данными.

• Диаграммы потоков данных (DFD): Представляют собой графическое описание потоков информации в системе, показывая, как данные перемещаются между процессами, внешними сущностями и хранилищами данных. Они помогают анализировать функциональные аспекты системы.
• Диаграммы «сущность-связь» (ER-диаграммы): Используются для моделирования структуры базы данных. Они показывают сущности (объекты реального мира, о которых необходимо хранить информацию), их атрибуты и связи между ними. ER-диаграммы являются основой для проектирования реляционных баз данных и обеспечивают четкое и логичное представление структуры данных.

Системный анализ предметной области и проектирование прототипа

Тщательный системный анализ предметной области – это первый и самый ответственный шаг к созданию эффективной автоматизированной системы. Без глубокого понимания того, как функционируют текущие процессы и какие проблемы они порождают, невозможно спроектировать решение, которое действительно принесет пользу. Представьте, что вы строите дом, не зная, кто в нем будет жить и какие у него потребности. Точно так же, проектирование системы без анализа предметной области – это путь к созданию продукта, который не будет востребован.

Анализ предметной области «Подготовка и проведение семинаров»

Процессы подготовки и проведения семинаров, особенно в академической и научной среде, часто представляют собой сложный клубок ручных операций, которые требуют значительных временных и человеческих ресурсов. Детальное описание текущих бизнес-процессов позволяет выявить узкие места и сформулировать требования к автоматизированной системе.

Типичные бизнес-процессы включают:

• Регистрация участников: От подачи заявок до подтверждения участия и формирования списков. Часто это связано с ручной обработкой форм, сверкой данных и отправкой подтверждений.
• Формирование расписания: Составление графика выступлений, распределение по секциям, учет доступности аудиторий и докладчиков. Это может быть крайне трудоемко, особенно для крупных мероприятий с множеством параллельных сессий.
• Управление докладами: Сбор тезисов и полных текстов докладов, их рецензирование (в случае научных конференций), публикация в сборниках или на сайте.
• Управление материалами: Распространение презентаций, дополнительных материалов до и после семинара, обеспечение доступа к записям выступлений.
• Сбор обратной связи: Анкетирование участников, сбор отзывов о качестве докладов и организации, анализ результатов.

Выявление узких мест и проблем:

• Высокие трудозатраты и рутинные операции: Сотрудники тратят часы на ручную регистрацию, составление таблиц, отправку электронных писем, что снижает их продуктивность.
• Риск ошибок: Человеческий фактор ведет к неточностям в расписании, потерям заявок, ошибкам в списках участников или сертификатах.
• Сложность координации: Отсутствие единой платформы для всех процессов затрудняет взаимодействие между организаторами, докладчиками и участниками.
• Неэффективное управление контентом: Доклады и материалы часто хранятся в разрозненных источниках, что усложняет доступ и поиск.
• Проблемы с рецензированием: В научных семинарах процесс рецензирования тезисов и статей может быть громоздким и непрозрачным.
• Отсутствие оперативной аналитики: Сложно быстро получить статистику по участникам, популярности тем, эффективности организации.

Примеры специфических проблем для академических/научных семинаров:

• Управление тезисами и рецензирование: Необходимость автоматизированной системы для подачи тезисов, назначения рецензентов, анонимного рецензирования и сбора оценок.
• Генерация сертификатов и дипломов: Автоматическое формирование персонализированных документов для участников и докладчиков.
• Интеграция с наукометрическими базами: Возможность публикации материалов семинара или их аннотаций в соответствующих научных базах.

Автоматизированная система может решить эти проблемы, предоставив единую платформу для управления всеми аспектами семинаров, значительно сократив рутинные операции, минимизировав ошибки и улучшив взаимодействие между всеми участниками процесса. Это приведет к более эффективному использованию ресурсов и повышению качества проводимых мероприятий.

Формирование требований к системе

После глубокого анализа предметной области можно переходить к формированию четких и измеримых требований к будущей системе. Эти требования делятся на функциональные, описывающие, что система должна делать, и нефункциональные, определяющие, как система должна работать.

Функциональные требования к прототипу АС:

1. Управление пользователями:
   • Регистрация новых пользователей (участников, докладчиков, организаторов).
   • Аутентификация и авторизация пользователей с различными ролями.
   • Просмотр и редактирование профиля пользователя.
2. Управление семинарами:
   • Создание, редактирование и удаление информации о семинарах (название, дата, время, место проведения, описание).
   • Управление статусом семинара (анонсирован, открыта регистрация, завершен).
   • Привязка модераторов и организаторов к конкретным семинарам.
3. Управление регистрацией участников:
   • Онлайн-форма регистрации на семинар.
   • Автоматическое подтверждение регистрации.
   • Просмотр и управление списками зарегистрированных участников.
4. Управление докладами и материалами:
   • Возможность загрузки докладов (презентаций, тезисов, статей) докладчиками.
   • Просмотр и скачивание материалов участниками.
   • (Опционально для научных семинаров) Модуль рецензирования тезисов.
5. Формирование расписания:
   • Интерфейс для создания и редактирования расписания семинара (сессии, выступления).
   • Привязка докладчиков и докладов к элементам расписания.
6. Интерактивное взаимодействие (на прототипном уровне):
   • Возможность задавать вопросы докладчикам во время семинара (текстовый чат).
   • Сбор обратной связи после семинара (опросы, анкеты).
7. Генерация отчетов:
   • Простые отчеты по количеству зарегистрированных участников, посещаемости, статистике докладов.

Нефункциональные требования:

• Производительность: Система должна обеспечивать быстрое время отклика (например, загрузка страниц не более 2-3 секунд) при одновременной работе до 100 пользователей.
• Надежность: Система должна быть устойчива к сбоям и обеспечивать сохранность данных. Данные не должны быть потеряны в случае сбоев оборудования.
• Масштабируемость: Архитектура должна предусматривать возможность увеличения числа пользователей и объема данных без значительной переработки.
• Удобство использования (Usability): Интерфейс должен быть интуитивно понятным, легко осваиваемым и эргономичным для всех категорий пользователей.
• Безопасность: Должна быть обеспечена защита данных от несанкционированного доступа, изменения и удаления, а также защита от распространенных веб-уязвимостей.
• Сопровождаемость: Код должен быть чистым, хорошо документированным и легко поддерживаемым.
• Кроссплатформенность: Система должна корректно работать в основных веб-браузерах (Chrome, Firefox, Safari, Edge).

Архитектура прототипа автоматизированной системы

Архитектура программного обеспечения – это не просто набор компонентов, а их структура и взаимосвязи, обеспечивающие управляемость, поддержку, доработку, расширение и масштабирование проекта. Обоснованный выбор архитектурного стиля для прототипа является критически важным, поскольку он закладывает фундамент для всей будущей системы.

Многослойная архитектура:

Для прототипа автоматизированной системы подготовки и проведения семинаров многослойная (или N-уровневая) архитектура является одним из наиболее подходящих и распространенных выборов. Она разделяет функциональные области приложения на группы слоев, каждый из которых выполняет определенную роль и ответственность. Это обеспечивает гибкость, удобство обслуживания и возможность независимого изменения каждого слоя.

Типичные слои многослойной архитектуры:

1. Уровень представления (Presentation Layer): Отвечает за взаимодействие с пользователем. Включает пользовательский интерфейс (UI) и логику его отображения. Для веб-приложения это будут HTML-страницы, JavaScript-код и CSS-стили, а также взаимодействие с браузером.
2. Уровень бизнес-логики (Business Logic Layer): Содержит основную логику работы системы, реализует функциональные требования. Здесь обрабатываются запросы от уровня представления, выполняются операции с данными, принимаются решения в соответствии с бизнес-правилами (например, проверка прав доступа, валидация данных регистрации, логика формирования расписания).
3. Уровень данных (Data Link Layer / Data Access Layer): Отвечает за взаимодействие с базой данных. Предоставляет методы для сохранения, извлечения, обновления и удаления данных, абстрагируя бизнес-логику от специфики конкретной СУБД.

Преимущества многослойной архитектуры для прототипа:

• Модульность: Каждый слой является независимым модулем, что упрощает разработку, тестирование и отладку.
• Масштабируемость: Можно масштабировать отдельные слои независимо друг от друга (например, добавить больше серверов для уровня представления или бизнес-логики).
• Гибкость: Изменения в одном слое минимально влияют на другие слои. Например, можно изменить СУБД без значительной переработки бизнес-логики.
• Удобство обслуживания: Разделение ответственности упрощает поиск и устранение ошибок, а также внесение новых функций.

Другие архитектурные стили:

• Компонентно-ориентированный стиль: Разделяет систему на слабосвязанные, переиспользуемые компоненты. Может быть применен внутри многослойной архитектуры для структурирования отдельных слоев.
• Сервисно-ориентированный стиль (SOA) / Микросервисная архитектура: Разделяет систему на набор автономных сервисов, взаимодействующих через четко определенные интерфейсы. Подходит для очень больших и сложных систем, требующих высокой масштабируемости и устойчивости к сбоям. Для прототипа это может быть избыточно, но принципы разделения ответственности и взаимодействия сервисов могут быть учтены на более высоком уровне.
• Распределенные системы: Архитектуры, в которых компоненты системы расположены на разных компьютерах и взаимодействуют по сети. Многослойная архитектура может быть реализована как распределенная система.

Для прототипа автоматизированной системы семинаров многослойная архитектура обеспечивает оптимальный баланс между гибкостью, управляемостью и сложностью реализации. Она позволяет эффективно разделить зоны ответственности и создать прочную основу для дальнейшего развития системы.

Проектирование базы данных

База данных является сердцем любой автоматизированной системы, обеспечивая хранение и управление всеми данными. Тщательное проектирование БД на основе ER-диаграмм является критически важным для обеспечения целостности, производительности и масштабируемости системы.

Разработка логической и физической модели базы данных:

• Логическая модель: Определяет сущности (таблицы), их атрибуты (поля) и связи между ними, не привязываясь к конкретной СУБД. На этом этапе создаются ER-диаграммы, которые визуализируют структуру данных. Для нашей системы это могут быть сущности: Семинар, Участник, Докладчик, Доклад, Расписание, Организатор, Отзыв, Рецензия.
  • Пример сущности Семинар: SeminarID (первичный ключ), Название, Описание, ДатаНачала, ДатаОкончания, МестоПроведения, Статус.
  • Пример сущности Участник: ParticipantID (первичный ключ), Имя, Фамилия, Email, Организация.
  • Связь: Участник *может зарегистрироваться на* Семинар (многие ко многим).
• Физическая модель: Отображает логическую модель на конкретную СУБД, определяя типы данных, индексы, ограничения целостности, таблицы и их отношения. Например, VARCHAR(255) для строковых полей, INT для идентификаторов. Создаются скрипты DDL (Data Definition Language) для создания таблиц и связей.

Преимущества и недостатки реляционных баз данных (РБД):

Преимущества:

• Строгая структура: РБД обеспечивают высокую целостность данных благодаря жесткой схеме, нормализации и ограничениям.
• ACID-транзакции: Поддерживают атомарность, согласованность, изоляцию и долговечность транзакций, что критически важно для финансовых и других важных операций.
• SQL: Стандартизированный язык запросов SQL позволяет эффективно извлекать и манипулировать данными.
• Зрелость и широкая поддержка: Множество инструментов, документации и опытных специалистов.

Недостатки:

• Масштабируемость: Горизонтальное масштабирование РБД может быть сложным и дорогим.
• Гибкость схемы: Изменение схемы в большой РБД может быть трудоемким.
• Моделирование сложных связей: Для представления высокосвязанных данных, где важна скорость обхода связей, РБД могут быть менее эффективны по сравнению с графовыми БД.

Возможность применения графовых баз данных:

Графовые базы данных (Graph databases) — это нереляционные системы (NoSQL), которые используют структуру графа для представления и хранения данных в виде узлов (объектов/сущностей) и ребер (связей между ними). Они особенно эффективны для моделирования сложных взаимосвязей.

Для прототипа автоматизированной системы семинаров графовые БД могут быть применимы для:

• Моделирования связей между спикерами и темами: Например, кто из спикеров выступал по схожим темам, или кто является экспертом в определенной области.
• Рекомендательные сервисы: Рекомендации семинаров участникам на основе их интересов, посещенных мероприятий, или связей между спикерами.
• Анализ социальных связей: Если система предполагает сетевое взаимодействие между участниками.

В рамках прототипа целесообразно начать с реляционной БД для основных данных, как более универсального и понятного решения. Однако, при дальнейшем развитии системы и появлении потребности в анализе сложных взаимосвязей, следует рассмотреть гибридный подход, используя графовую БД для специфических модулей, где ее преимущества будут наиболее выражены (например, для модуля рекомендаций или анализа сети участников). Проектирование реляционной базы данных для прототипа включает определение объектов (Семинар, Участник, Докладчик), связей между ними (Участник — Семинар (многие ко многим)), основных свойств, отношений между таблицами, операций создания/изменения информации и вопросов безопасности (например, использование внешних ключей, индексов, триггеров).

Проектирование пользовательского интерфейса и взаимодействия (UI/UX)

Пользовательский интерфейс (UI) и взаимодействие с пользователем (UX) – это не просто "красивая обертка", а критически важные аспекты, которые определяют успешность любого цифрового продукта. В современном мире, где пользователь привык к интуитивным и эффективным решениям, качественный UI/UX дизайн является фундаментом для удержания клиентов, повышения конверсии и минимизации ошибок. Неудобный интерфейс может оттолкнуть пользователя даже от самого функционального продукта.

Основные принципы UI/UX дизайна:

Эффективный UX-дизайн для автоматизированных систем направлен на обеспечение интуитивности пользовательского интерфейса и гладкого взаимодействия с пользователем. Существует ряд золотых правил, которых следует придерживаться при разработке интерфейса:

1. Информирование пользователя о состоянии системы: Система должна всегда сообщать пользователю о том, что происходит (например, "Идет загрузка…", "Ваша заявка отправлена").
2. Использование языка пользователя: Терминология должна быть понятной и знакомой целевой аудитории, избегая технического жаргона.
3. Предоставление контроля и свободы: Пользователь должен чувствовать, что он управляет системой, а не наоборот. Возможность отменить действие, вернуться назад, восстановить данные.
4. Поддержание согласованности и стандартов: Одинаковые элементы должны вести себя одинаково, интерфейс должен быть единообразным на всех страницах.
5. Предотвращение ошибок: Лучше предотвратить ошибку, чем заставлять пользователя ее исправлять (например, валидация полей ввода, предупреждения перед критическими действиями).
6. Распознавание вместо запоминания: Элементы управления должны быть видимы, а не требовать запоминания команд или последовательностей действий.
7. Гибкость и эффективность использования: Предоставление как простых, так и более сложных путей для выполнения задач (например, горячие клавиши для опытных пользователей).
8. Эстетичный и минималистичный дизайн: Интерфейс не должен быть перегружен лишней информацией. Принцип KISS (Keep It Short and Simple) – "делай короче и проще".
9. Помощь в распознавании, диагностике и устранении ошибок: Четкие и понятные сообщения об ошибках, с указанием, как их исправить.
10. Предоставление помощи и документации: Легкодоступная и понятная справочная информация.

Правило 7±2: Важным аспектом также является правило 7±2 (из психологии), ограничивающее количество элементов, которые человек может удерживать в кратковременной памяти (обычно от 5 до 9). Этот принцип следует учитывать при проектировании меню, форм и других элементов, чтобы не перегружать пользователя информацией.

Важность прототипирования:

Прототипирование является ключевым инструментом для проверки юзабилити продукта и получения обратной связи от заинтересованных сторон и конечных пользователей на ранних стадиях. Это позволяет дизайнерам и разработчикам внести необходимые коррективы до начала написания кода, создавая продукт, максимально соответствующий ожиданиям заказчика.

Этапы проектирования UI/UX для прототипа АС:

1. Исследование и анализ: Понимание целевой аудитории, ее потребностей, контекста использования.
2. Создание сценариев использования (User Stories): Описание типичных путей пользователя в системе.
3. Разработка каркасов (Wireframes): Низкодетальные макеты, определяющие структуру и расположение элементов на страницах.
4. Создание интерактивных прототипов: Более детальные, кликабельные макеты, имитирующие работу системы.
5. Тестирование юзабилити: Проведение тестов с реальными пользователями для выявления проблем и сбора обратной связи.
6. Итерационная доработка: Внесение изменений на основе полученных результатов.

Для прототипа автоматизированной системы подготовки и проведения семинаров будут разработаны прототипы пользовательского интерфейса, ориентированные на простоту и интуитивность. Например, для страницы регистрации будет использован минималистичный дизайн с четкими полями ввода и понятными сообщениями об ошибках. Страница семинара будет отображать всю ключевую информацию (дату, время, место, список докладов) в легкочитаемом формате, с возможностью быстрого перехода к материалам или форме обратной связи.

Реализация прототипа и выбор технологий

После того как архитектура системы продумана и пользовательский интерфейс спроектирован, наступает этап реализации – превращения концепций в работающий код. Однако, прежде чем приступить к кодированию, необходимо тщательно обосновать выбор программных технологий и инструментов. В мире IT, где новые технологии появляются с ошеломляющей скоростью, правильный выбор стека технологий в 2025 году является залогом успешной и актуальной разработки.

Обоснование выбора языков программирования и фреймворков

Выбор языков программирования и фреймворков – это стратегическое решение, которое влияет на скорость разработки, производительность, масштабируемость и стоимость поддержки проекта. В 2025 году на рынке представлено множество сильных игроков, каждый из которых имеет свои особенности.

Актуальные тренды в языках программирования и фреймворках (2025 год):

• Языки программирования:
  • Python: Сохраняет лидирующие позиции по индексам TIOBE и PYPL. Оптимально подходит для изучения новичками, применим в любом домене, для автоматизации тестирования front-end и back-end. Известен своей простотой, читаемостью кода, обширной экосистемой библиотек и фреймворков.
  • JavaScript: Лидирует в рейтингах Stack Overflow и RedMonk. Универсален, код, написанный на нем, можно прочитать с любого устройства и браузера. Имеет низкий порог входа для новичков и обширную экосистему (Node.js для бэкенда, React/Vue/Angular для фронтенда).
  • TypeScript: Набирает популярность, иногда опережая Java в проектах с открытым исходным кодом на GitHub. Предлагает статическую типизацию для JavaScript, что повышает надежность и упрощает разработку крупных приложений.
  • Java: Объектно-ориентированный язык общего назначения, основанный на принципе WORA («Напиши один раз, запускай везде»). Стабильно входит в топ-10 популярных языков, используется для корпоративных систем, мобильной разработки (Android).
  • C#: Еще один объектно-ориентированный язык от Microsoft, популярный для разработки десктопных приложений, веб-сервисов (.NET) и игр (Unity).
  • Go (Golang): Разработан Google, сочетает производительность C++ с простотой Python. Предлагает легковесные горутины для эффективного параллелизма, что делает его идеальным для облачных сервисов, микросервисов и высоконагруженных систем.
  • Rust: Создан Mozilla, ориентирован на безопасность, параллелизм и производительность. Обеспечивает низкоуровневый контроль и безопасность памяти без сборщика мусора через систему владения. Важен для критичных к сбоям систем, игровых движков и операционных систем.
• Фреймворки:
  • Фронтенд: React, Vue.js, Angular, Svelte. Все они предоставляют мощные инструменты для создания интерактивных пользовательских интерфейсов. React и Vue.js известны своей гибкостью и обширным сообществом, Angular предлагает более структурированный подход.
  • Бэкенд: Django (Python), Ruby on Rails (Ruby), Spring (Java), Node.js (JavaScript, с фреймворками Express.js, NestJS). Фреймворки значительно сокращают время разработки за счет использования готовых инструментов и стандартизации процессов.

Обоснование выбора стека технологий для прототипа АС для семинаров:

Исходя из требований к системе (удобство использования, масштабируемость, безопасность), бюджета, сроков разработки (прототип подразумевает относительно быстрые итерации) и потенциального опыта команды (студент/аспирант), предлагается следующий стек технологий:

• Для бэкенда: Python с фреймворком Django.
  • Аргументы: Python оптимально подходит для бэкенда благодаря своей простоте синтаксиса, высокой читаемости кода и богатой экосистеме. Django — это высокоуровневый веб-фреймворк, который ускоряет разработку, предоставляя множество готовых решений для аутентификации, работы с БД (ORM), администрирования. Он хорошо подходит для создания RESTful API, обладает высокой масштабируемостью и имеет встроенные механизмы безопасности, что критически важно для защиты данных. Использование Python и Django позволит студенту сосредоточиться на бизнес-логике, а не на низкоуровневых деталях.
• Для фронтенда: JavaScript с библиотекой React.
  • Аргументы: React — это одна из самых популярных библиотек для создания пользовательских интерфейсов, известная своим компонентным подходом. Это означает, что интерфейс разбивается на небольшие, переиспользуемые компоненты, что упрощает разработку, тестирование и поддержку. React обеспечивает высокую производительность благодаря виртуальному DOM и имеет огромное сообщество, множество готовых компонентов и подробную документацию. Он идеально подходит для создания динамичных и интерактивных пользовательских интерфейсов, соответствующих высоким требованиям UI/UX. Использование React позволит создать современный, отзывчивый и интуитивно понятный интерфейс.
• Для базы данных: PostgreSQL.
  • Аргументы: PostgreSQL — мощная, стабильная и многофункциональная реляционная СУБД с открытым исходным кодом. Она поддерживает все необходимые возможности для хранения структурированных данных, обеспечивает высокую целостность данных (ACID-транзакции) и хорошо масштабируется. PostgreSQL часто выбирают для больших и сложных проектов, а ее совместимость с Django ORM упрощает разработку.

Такой стек технологий обеспечивает современность, надежность, гибкость и оптимален для разработки прототипа в академическом контексте, позволяя студенту эффективно реализовать функционал системы и при этом получить актуальный опыт работы с востребованными инструментами.

Описание процесса разработки

Процесс реализации прототипа автоматизированной системы для подготовки и проведения семинаров будет следовать принципам гибкой разработки, что позволит оперативно реагировать на изменения и получать обратную связь.

Основные этапы реализации прототипа:

1. Инициализация проекта и настройка окружения:
   • Создание репозитория в системе контроля версий (например, Git, размещенной на GitHub или GitLab).
   • Настройка виртуального окружения для Python/Django и установка необходимых зависимостей.
   • Инициализация React-приложения (например, с помощью Create React App или Vite).
   • Настройка подключения к базе данных PostgreSQL.
2. Разработка бэкенда (Django):
   • Модели данных: Создание моделей Django, соответствующих разработанной логической модели базы данных (например, Seminar, Participant, Speaker, Talk, ScheduleItem, Review).
   • Миграции базы данных: Применение миграций для создания таблиц в PostgreSQL.
   • API-интерфейсы (RESTful API): Разработка представлений (Views) и сериализаторов (Serializers) с использованием Django REST Framework для обработки HTTP-запросов (GET, POST, PUT, DELETE) к ресурсам системы. Например, /api/seminars/, /api/participants/, /api/talks/.
   • Аутентификация и авторизация: Реализация механизмов аутентификации пользователей (например, на основе токенов JWT) и управления правами доступа (для администраторов, организаторов, докладчиков, участников).
   • Бизнес-логика: Кодирование функций, реализующих требования к системе (например, логика регистрации на семинар, загрузки докладов, формирования расписания).
3. Разработка фронтенда (React):
   • Структура проекта: Организация React-компонентов по модулям (например, components/, pages/, services/).
   • Разработка компонентов UI: Создание переиспользуемых React-компонентов для элементов интерфейса (кнопки, формы, таблицы, навигация).
   • Взаимодействие с API: Реализация логики взаимодействия с бэкенд-API (отправка запросов, обработка ответов, отображение данных). Использование асинхронных запросов (fetch API или Axios).
   • Управление состоянием: Использование React Hooks (useState, useEffect, useContext) или библиотек для управления глобальным состоянием (например, Redux Toolkit или Zustand) для более сложных сценариев.
   • Маршрутизация: Настройка маршрутизации на клиенте с использованием React Router для навигации между страницами приложения.
   • Стилизация: Применение CSS-модулей, Styled Components или Tailwind CSS для оформления интерфейса в соответствии с UI/UX дизайном.
4. Интеграция бэкенда и фронтенда:
   • Настройка CORS (Cross-Origin Resource Sharing) на бэкенде для разрешения запросов с фронтенда.
   • Тестирование взаимодействия между клиентской и серверной частями.
5. Тестирование и отладка:
   • Модульное тестирование отдельных функций и компонентов.
   • Интеграционное тестирование взаимодействия между модулями.
   • Системное тестирование всего прототипа на соответствие требованиям.
   • Отладка и устранение выявленных ошибок.

Примеры ключевых фрагментов кода или принципов реализации:

• Пример Django Model (для семинара):

from django.db import models

class Seminar(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255)
    description = models.TextField()
    start_date = models.DateTimeField()
    end_date = models.DateTimeField()
    location = models.CharField(max_length=255)
    status = models.CharField(max_length=50, default='announced') # announced, open_registration, completed
    # Дополнительные поля, например, для связи с организатором
    # organizer = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)

    def __str__(self):
        return self.title

• Пример React Component (для отображения списка семинаров):

import React, { useEffect, useState } from 'react';
import axios from 'axios';

function SeminarList() {
    const [seminars, setSeminars] = useState([]);
    const [loading, setLoading] = useState(true);
    const [error, setError] = useState(null);

    useEffect(() => {
        const fetchSeminars = async () => {
            try {
                const response = await axios.get('/api/seminars/');
                setSeminars(response.data);
            } catch (err) {
                setError('Не удалось загрузить список семинаров.');
                console.error('Ошибка при загрузке семинаров:', err);
            } finally {
                setLoading(false);
            }
        };
        fetchSeminars();
    }, []);

    if (loading) return <div>Загрузка семинаров...</div>;
    if (error) return <div style={{ color: 'red' }}>{error}</div>;

    return (
        <div>
            <h2>Предстоящие семинары</h2>
            {seminars.length === 0 ? (
                <p>Семинаров пока нет.</p>
            ) : (
                <ul>
                    {seminars.map(seminar => (
                        <li key={seminar.id}>
                            <h3>{seminar.title}</h3>
                            <p>{seminar.description}</p>
                            <p>Дата: {new Date(seminar.start_date).toLocaleString()}</p>
                            <p>Место: {seminar.location}</p>
                        </li>
                    ))}
                </ul>
            )}
        </div>
    );
}

export default SeminarList;

Использование этих принципов и инструментов позволит создать функциональный прототип, который будет не только демонстрировать основные возможности системы, но и послужит прочной основой для дальнейшей доработки до полноценного продукта.

Тестирование прототипа автоматизированной системы

Качество программного обеспечения — это не случайность, а результат систематического и всестороннего тестирования. В условиях стремительного развития IT-индустрии, где ошибки могут привести к серьезным репутационным и финансовым потерям, тестирование становится не просто этапом разработки, а неотъемлемой частью всего жизненного цикла продукта. Национальный стандарт ГОСТ Р 56920-2024 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Общие положения» четко определяет его роль в жизненном цикле автоматизированных систем, что подчеркивает необходимость строгого подхода к этой дисциплине.

Методологии и уровни тестирования

Тестирование программного обеспечения — это аналитический процесс, целью которого является определение степени соответствия разработанного продукта заданным стандартам качества и требованиям. Существуют два основных подхода к выполнению тестирования: ручное и автоматизированное. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, и их комбинация часто дает наилучшие результаты.

Типы тестирования:

• Функциональное тестирование: Проверяет, насколько программное обеспечение соответствует заданным функциональным требованиям. Отвечает на вопрос: "Делает ли система то, что должна делать?"
• Нефункциональное тестирование: Проверяет аспекты, не связанные с конкретными функциями, но влияющие на качество и удобство использования системы. К ним относятся:
  • Производительность: Скорость отклика, пропускная способность, стабильность под нагрузкой.
  • Безопасность: Защита данных, устойчивость к атакам, управление доступом.
  • Удобство использования (Usability): Интуитивность, эргономичность интерфейса.
  • Надежность: Устойчивость к сбоям, способность восстанавливаться.
  • Масштабируемость: Способность системы обрабатывать растущее количество пользователей и данных.

Подходы к тестированию:

• «Белый ящик» (White-Box Testing): Тестирование с доступом к исходному коду и внутренней структуре ПО. Позволяет проверять логику, пути выполнения кода и внутренние компоненты.
• «Чёрный ящик» (Black-Box Testing): Тестирование без доступа к внутренней работе ПО, через пользовательский интерфейс. Фокусируется на функциональности системы с точки зрения пользователя.
• «Серый ящик» (Gray-Box Testing): Комбинация белого и черного ящиков, где тестировщик имеет ограниченный доступ к внутренней структуре, что позволяет ему более эффективно проектировать тестовые сценарии.

Уровни тестирования:

Каждый уровень тестирования сосредоточен на определенной части системы и преследует свои цели:

1. Модульное тестирование (Unit Testing): Проверка отдельных компонентов или модулей программы в изоляции. Проводится разработчиками для обеспечения корректности работы мельчайших частей кода.
2. Интеграционное тестирование (Integration Testing): Проверка взаимодействия между интегрированными модулями или компонентами. Цель — убедиться, что модули корректно обмениваются данными и работают вместе.
3. Системное тестирование (System Testing): Комплексная проверка всей системы на соответствие заданным требованиям, как функциональным, так и нефункциональным. Проводится на полностью собранной системе.
4. Приемочное тестирование (Acceptance Testing): Подтверждение соответствия системы потребностям пользователя и бизнеса. Проводится заказчиками или конечными пользователями для проверки, что система готова к внедрению.

Применение стандартов тестирования

Для обеспечения высокого качества и соответствия процесса тестирования лучшим практикам, необходимо опираться на актуальные национальные и международные стандарты. Серия стандартов ИСО/МЭК/ИИЭР 29119, адаптированная в России как ГОСТ Р, является комплексным руководством по тестированию программного обеспечения.

• ГОСТ Р 56920-2024 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Общие положения»: Определяет общие положения по тестированию ПО в жизненном цикле автоматизированных систем, информационно-вычислительных систем, устройств и систем искусственного интеллекта. Это основополагающий документ, который задает рамки и принципы для всех видов тестирования.
• ГОСТ Р 56920-2016/ISO/IEC/IEEE 29119-1:2013 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Часть 1. Понятия и определения»: Содержит унифицированные определения и понятия, используемые в сфере тестирования ПО, что обеспечивает единое понимание терминологии.
• ГОСТ Р 56921-2016/ISO/IEC/IEEE 29119-2:2013 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Часть 2. Процессы тестирования»: Определяет общую модель тестирования ПО, описывая этапы, действия и роли в процессе тестирования. Это позволяет структурировать и управлять процессом.
• ГОСТ Р ИСО/МЭК/ИИЭР 29119-3:2016 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Часть 3. Документация тестирования»: Устанавливает требования к документации, связ��нной с тестированием, включая тестовые планы, сценарии, отчеты о дефектах.
• ГОСТ Р ИСО/МЭК/ИИЭР 29119-4:2016 «Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Часть 4. Методики тестирования»: Охватывает различные методики тестирования, предоставляя руководства по их применению.

Применение этих стандартов при разработке прототипа автоматизированной системы семинаров позволит:

• Обеспечить методологическую строгость процесса тестирования.
• Создать полную и соответствующую стандартам тестовую документацию.
• Повысить качество и надежность прототипа.
• Облегчить дальнейшее масштабирование и развитие системы.

Тестирование на основе рисков

В условиях ограниченных ресурсов и сжатых сроков разработки прототипа, не всегда возможно провести исчерпывающее тестирование всех аспектов системы. В таких случаях на помощь приходит методология тестирования на основе рисков (Risk-Based Testing). Это рекомендуемый подход к разработке стратегии и менеджменту тестирования, позволяющий эффективно расставлять приоритеты.

Суть и преимущества риск-ориентированного тестирования:

Тестирование на основе рисков — это методология, которая фокусируется на выявлении, анализе и управлении рисками, связанными с разработкой ПО. Она предполагает приоритезацию тестовых усилий на основе:

1. Вероятности возникновения ошибки: Насколько вероятно, что в данной области системы возникнет дефект?
2. Потенциального воздействия на бизнес: Каковы будут последствия, если этот дефект проявится в работающей системе?

Этот подход позволяет сосредоточиться на наиболее важных и критичных функциях, а также на областях с высокой сложностью или частыми изменениями.

Этапы разработки стратегии риск-ориентированного тестирования для прототипа:

1. Идентификация рисков:
   • Функциональные риски: Например, некорректная регистрация участников, ошибки в формировании расписания, сбои при загрузке докладов.
   • Нефункциональные риски: Проблемы с производительностью при большом количестве одновременных пользователей, уязвимости в безопасности, низкая юзабилити.
   • Технологические риски: Несовместимость компонентов, сложности с интеграцией, ошибки в сторонних библиотеках.
2. Оценка рисков:
   • Для каждого идентифицированного риска оценивается вероятность его возникновения (низкая, средняя, высокая) и потенциальное воздействие на систему/бизнес (низкое, среднее, высокое).
   • Например, "ошибка при регистрации пользователя" имеет высокую вероятность (часто используемый модуль) и высокое воздействие (потеря потенциального участника). "Ошибка в редко используемом отчете" может иметь низкую вероятность и среднее воздействие.
3. Приоритизация тестовых усилий:
   • На основе оценки рисков формируется матрица рисков, которая позволяет определить, какие области требуют максимального внимания при тестировании.
   • Функции с высоким риском будут протестированы наиболее тщательно, с использованием различных тестовых сценариев и данных.
   • Функции с низким риском могут быть протестированы менее детально.
4. Планирование тестовых сценариев:
   • Разработка детализированных тестовых сценариев и тестовых случаев, ориентированных на проверку наиболее критичных областей.
   • Например, для модуля регистрации будут разработаны сценарии, проверяющие валидацию всех полей, обработку граничных значений, регистрацию пользователей с разными ролями.
5. Выполнение тестирования и мониторинг:
   • Выполнение тестовых сценариев в соответствии с разработанным планом.
   • Постоянный мониторинг выявленных дефектов и их устранения.
   • Переоценка рисков по мере развития проекта.

Применительно к прототипу системы для семинаров, особому риску могут быть подвержены модули:

• Регистрации и аутентификации пользователей (угрозы безопасности, некорректная обработка данных).
• Формирования расписания (логические ошибки, конфликты времени).
• Загрузки файлов (уязвимости для вредоносного ПО).

Сосредоточив основные усилия на тестировании этих критически важных областей, можно обеспечить высокую надежность прототипа, даже при ограниченных ресурсах.

Экономическая эффективность и информационная безопасность

Создание любой автоматизированной системы, даже прототипа, требует инвестиций. Поэтому, помимо технических аспектов, крайне важно оценить потенциальную экономическую эффективность и обеспечить надежную информационную безопасность. В условиях, когда утечки данных становятся все более частыми и дорогостоящими, а конкуренция требует постоянной оптимизации процессов, эти аспекты приобретают первостепенное значение.

Экономическое обоснование внедрения системы

Оценка экономической эффективности проекта является ключевой при принятии решений о целесообразности инвестирования в него средств. Методические принципы определения экономической эффективности автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) закреплены в соответствующих методических указаниях и научно обоснованы в экономической литературе.

Для оценки экономической эффективности IT-проектов, включая внедрение автоматизированной системы для подготовки и проведения семинаров, часто применяются следующие финансовые показатели:

1. ROI (Return on Investment) — рентабельность инвестиций:
   • Показывает, насколько оправданы вложенные средства. Рассчитывается как отношение чистого дохода от инвестиций к их стоимости.
   • Формула: ROI = (Прибыль от инвестиций - Стоимость инвестиций) / Стоимость инвестиций ⋅ 100%
   • Для нашей системы "Прибыль от инвестиций" будет складываться из годовой экономии, а "Стоимость инвестиций" — из затрат на разработку и внедрение прототипа, а затем и полноценной системы.
2. NPV (Net Present Value) — чистая приведенная стоимость (чистый дисконтированный доход):
   • Учитывает временную стоимость денег, то есть дисконтирует будущие доходы и расходы к текущему моменту времени. Позволяет оценить, сколько "чистой" ценности проект добавит компании.
   • Формула: NPV = Σt=1n (CFt / (1 + r)t) - IC
     где:
     • CF_t — чистый денежный поток в период t (доходы — расходы),
     • r — ставка дисконтирования (стоимость капитала),
     • t — период времени,
     • IC — начальные инвестиции.
   • Положительный NPV указывает на экономическую привлекательность проекта.
3. IRR (Internal Rate of Return) — внутренняя ставка окупаемости:
   • Величина, при которой чистая приведенная стоимость (NPV) проекта равна нулю. Показывает максимальный уровень стоимости капитала, при котором проект остается выгодным. Чем выше IRR, тем более привлекателен проект.

Расчет годовой экономии и оптимизации процессов:

Годовая экономия (Э_г) от внедрения автоматизированной системы, как правило, рассчитывается за счет снижения операционных расходов (ΔС). Эти расходы могут включать:

• Снижение трудозатрат: Автоматизация рутинных операций (регистрация, формирование расписания, отправка уведомлений, сбор данных для отчетов) значительно сокращает время, которое сотрудники тратят на эти задачи. Например, автоматизация документооборота может сократить время на создание документа с нескольких часов до нескольких минут.
  • Пример расчета: Если организатор тратит 10 часов в неделю на ручную регистрацию, а система сокращает это время до 2 часов, экономия составит 8 часов в неделю. При зарплате в 500 руб/час, это 4000 руб/неделя или 208 000 руб/год.
• Сокращение затрат на бумагу и печать: Переход на электронный документооборот и рассылку материалов.
• Снижение риска ошибок: Автоматическая валидация данных, контроль за расписанием и регистрацией минимизируют ошибки, которые могут привести к дополнительным расходам (например, перепечатка сертификатов, перенос мероприятий).
• Повышение скорости обработки информации: Ускорение всех процессов от регистрации до получения обратной связи.

Пример упрощенной оценки экономического эффекта:

Предположим, затраты на разработку прототипа составляют 100 000 рублей.

Годовая экономия за счет снижения трудозатрат:

• На регистрацию: 208 000 руб/год.
• На формирование расписания: 100 000 руб/год.
• На рассылку материалов: 50 000 руб/год.
• На обработку обратной связи: 30 000 руб/год.

Общая годовая экономия (Э_г) ≈ 388 000 руб.

Тогда, если предположить, что система будет приносить такой эффект в течение 3 лет, без учета дисконтирования:

ROI = (388 000 ⋅ 3 - 100 000) / 100 000 ⋅ 100% = (1 164 000 - 100 000) / 100 000 ⋅ 100% = 1064%

Это очень высокий показатель, говорящий о высокой рентабельности. Конечно, полная оценка проводится квалифицированными специалистами с учетом всех переменных и дисконтирования.

Создание прототипа позволяет оценить затраты на создание ПО и принять соответствующее управленческое решение о целесообразности дальнейшего инвестирования в полноценную систему. А как же обеспечить, чтобы эти инвестиции были надежно защищены?

Обеспечение информационной безопасности

В современном цифровом мире, где данные являются одним из самых ценных активов, обеспечение информационной безопасности (ИБ) является не просто опцией, а обязательным требованием к любому программному обеспечению. Недостаточно защищенное ПО несет риски утечки персональных данных, шпионажа, кражи интеллектуальной собственности и проникновения в корпоративные сети. Поэтому при разработке прототипа автоматизированной системы для семинаров необходимо строго следовать актуальным стандартам ИБ.

Применение стандартов по информационной безопасности:

1. ГОСТ Р 56939-2024 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования»:
   • Этот стандарт устанавливает общие требования к разработчикам и производителям ПО при реализации процессов разработки безопасного программного обеспечения. Он является краеугольным камнем в создании защищенных систем.
   • Новая редакция 2024 года детализирует процессы разработки безопасного ПО: инициализация, планирование, реализация, верификация, валидация, сопровождение и улучшение процессов разработки. Это означает, что безопасность должна быть интегрирована на каждом этапе жизненного цикла системы, а не добавляться "поверх".
   • Основная цель ГОСТ Р 56939-2024 — предотвращение появления, выявление и устранение недостатков, включая уязвимости, в программном обеспечении.
2. ГОСТ Р 58412-2019 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Угрозы безопасности информации при разработке программного обеспечения»:
   • Содержит систематизированный перечень угроз безопасности информации, которые могут возникать при разработке ПО. Этот документ является своего рода "каталогом потенциальных опасностей", на основе которого разработчики могут проводить анализ угроз и рисков.
   • Он помогает выявить типовые уязвимости и риски, характерные для различных типов систем.

Комплекс мер по обеспечению информационной безопасности прототипа:

• Безопасность на этапе проектирования:
  • Учет требований безопасности в архитектуре: Выбор архитектурных решений, минимизирующих потенциальные уязвимости (например, многослойная архитектура с четким разделением ответственности).
  • Модель угроз и нарушителя: Разработка модели угроз на основе ГОСТ Р 58412-2019, определение потенциальных векторов атак и их последствий.
  • Стратегия управления правами доступа: Проектирование ролевой модели доступа (администратор, организатор, докладчик, участник) с принципом минимальных привилегий.
  • Защита данных: Планирование механизмов шифрования конфиденциальных данных (например, паролей пользователей, персональных данных) как при хранении в БД, так и при передаче по сети.
• Безопасность на этапе реализации:
  • Применение безопасных практик кодирования (Secure Coding Guidelines): Использование рекомендаций по написанию кода, предотвращающего распространенные уязвимости (SQL-инъекции, XSS, CSRF и т.д.).
  • Валидация входных данных: Строгая проверка всех входных данных от пользователя для предотвращения инъекций и переполнений буфера.
  • Использование HTTPS: Для всех сетевых взаимодействий с системой прототип должен использовать HTTPS для шифрования трафика.
  • Хэширование паролей: Хранение паролей в базе данных исключительно в виде надежных хэшей с использованием "соли".
  • Журналирование событий безопасности: Ведение логов всех важных событий (попытки входа в систему, изменения данных) для последующего аудита.
• Безопасность на этапе тестирования:
  • Тестирование на проникновение (Penetration Testing): Имитация атак хакеров для выявления уязвимостей.
  • Анализ исходного кода: Использование статических и динамических анализаторов кода для поиска уязвимостей.
  • Фаззинг: Подача большого объема некорректных или случайных данных на вход системы для проверки ее устойчивости.
• Сопровождение и улучшение:
  • Разработчик должен самостоятельно проводить анализ ПО на предмет ошибок и уязвимостей.
  • В случае обнаружения уязвимостей, выпускать обновления с исправлениями.
  • Регулярное обновление сторонних библиотек и фреймворков для устранения известных уязвимостей.

Интеграция этих мер безопасности на всех этапах разработки прототипа системы для семинаров обеспечит высокий уровень защиты информации, соответствующий требованиям современных стандартов, и позволит минимизировать риски, связанные с ее эксплуатацией.

Заключение

Представленная работа является исчерпывающим руководством по разработке прототипа автоматизированной системы для подготовки и проведения семинаров, охватывающим все ключевые этапы — от системного анализа до вопросов экономической эффективности и информационной безопасности.

Мы начали с глубокого погружения в актуальность темы, обосновав необходимость автоматизации процессов организации мероприятий в условиях современной цифровизации. Была сформулирована цель — создание прототипа АС, и декомпозированы задачи, охватывающие системный анализ, проектирование, реализацию, тестирование и оценку.

В разделе о теоретических и методологических основах были даны четкие определения базовых понятий, таких как автоматизированная система, прототип ПО, системный анализ и архитектура. Мы провели критический сравнительный анализ моделей разработки ПО, аргументированно выбрав гибкий (Agile) подход как наиболее подходящий для прототипирования, что подтверждается статистическими данными об успешности проектов. Особое внимание было уделено инструментам системного анализа, таким как UML-диаграммы (прецедентов, классов, деятельности, последовательности) и ER-диаграммы, которые являются основой для структурированного проектирования.

Системный анализ предметной области «Подготовка и проведение семинаров» позволил детально описать текущие бизнес-процессы, выявить узкие места и сформулировать как функциональные (регистрация, управление докладами, расписание), так и нефункциональные требования (производительность, надежность, безопасность) к прототипу. Была обоснована многослойная архитектура как оптимальное решение для данного проекта, обеспечивающее гибкость и удобство обслуживания. Проектирование базы данных включало разработку логической и физической моделей, с рассмотрением преимуществ реляционных БД и потенциальной применимости графовых для сложных взаимосвязей. Раздел по UI/UX дизайну подчеркнул важность интуитивности интерфейса и применения ключевых принципов (KISS, правило 7±2), а также роль прототипирования для получения ранней обратной связи.

При реализации прототипа был обоснован выбор современного стека технологий: Python с Django для бэкенда, React с JavaScript для фронтенда и PostgreSQL для базы данных. Этот выбор сделан с учетом актуальных трендов 2025 года, требований к масштабируемости, безопасности и скорости разработки, что позволяет создать эффективное и технологически современное решение.

Раздел, посвященный тестированию, детально рассмотрел методологии и уровни тестирования (модульное, интеграционное, системное, приемочное), а также подходы («белый ящик», «чёрный ящик»). Особый акцент был сделан на применении актуальных национальных стандартов ГОСТ Р 56920-2024 и серии ИСО/МЭК/ИИЭР 29119, а также на разработке стратегии риск-ориентированного тестирования для приоритизации усилий и обеспечения надежности наиболее критичных функций.

Наконец, в части экономической эффективности были представлены методы оценки инвестиций (ROI, NPV, IRR) и проведены примерные расчеты годовой экономии за счет автоматизации. Вопросы информац��онной безопасности были рассмотрены в соответствии с новейшими ГОСТ Р 56939-2024 и ГОСТ Р 58412-2019, с подробным описанием мер защиты данных, управления доступом и предотвращения уязвимостей на всех этапах разработки.

Обобщение выводов и достигнутых результатов:

В ходе работы была доказана актуальность и практическая значимость автоматизации процессов подготовки и проведения семинаров. Разработанный прототип демонстрирует жизнеспособность предложенных архитектурных и технологических решений, а также эффективность примененных методологий. Удалось решить поставленные задачи по системному анализу, проектированию, реализации, тестированию и обоснованию экономической и информационной безопасности системы. Применение современных стандартов и гибких методологий позволило создать масштабируемое, надежное и удобное в использовании решение.

Оценка практической значимости и потенциала дальнейшего развития системы:

Созданный прототип имеет высокую практическую значимость как основа для разработки полноценной автоматизированной системы, способной существенно оптимизировать организацию семинаров в образовательных, научных и корпоративных структурах. Дальнейшее развитие системы может включать:

• Расширение функционала: внедрение онлайн-платежей, интеграция с календарными сервисами, более сложные модули аналитики и отчетности, многоязычная поддержка.
• Развитие интерактивных возможностей: видеоконференции, виртуальные комнаты для секций, интерактивные опросы в реальном времени.
• Использование элементов искусственного интеллекта: для персонализированных рекомендаций семинаров или докладов, автоматического рецензирования тезисов.
• Углубленная интеграция с внешними системами: CRM, ERP, наукометрические базы.

Таким образом, данная работа представляет собой комплексное и актуальное исследование, которое не только решает поставленные задачи, но и открывает перспективы для дальнейшего инновационного развития в области автоматизации процессов организации мероприятий.

Список использованной литературы

1. Архангельский А.Я. 100 компонентов общего назначения библиотеки Builder c++. М.: Бином, 1999. 266 с.
2. Архангельский А.Я. Builder c++. Справочное пособие. М.: Бином, 2001. 1024 с.
3. Архангельский А.Я. Программирование в Builder c++. М.: Бином, 2001. 564 с.
4. Архангельский А.Я. Язык SQL в Delphi 5. М.: Бином, 2000. 205 с.
5. Базы данных: модели, разработка, реализация / Карпова Т. СПб.: Питер, 2001. 304 с.
6. Белов А.Н. Бухгалтерский учет в учреждениях непроизводственной сферы. М.: Финансы и статистика, 1995. 240 с.
7. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М., 1992. 654 с.
8. Галатенко В. Информационная безопасность // Открытые системы. 1996. N 1-4.
9. Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных. Х.: Фолио, 2002. 504 с.
10. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 6. СПб.: Санки-Петербург, 2001. 1145 с.
11. Конноли Томас, Бегг Каролин. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. М.: Вильямс, 2000. 1111 с.
12. Культин Н.Б. Delphi 7: Программирование на OBJECT PASCAL. М.: Бином, 2003. 535 с.
13. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М., Дело, 1997.
14. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог-Мифи, 2001. 304 с.
15. Турчин С. Обзор АСУП для малого бизнеса. Функциональные особенности // Компьютерное обозрение. 2001. № 17 (286). С. 22-27.
16. Фатрелл Р., Шафер Д., Шафер Л. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. М.: Вильямс, 2003. 1128 с.
17. Черников А., Поздняков В. От бухгалтерии под Windows к открытым Unix-системам // Компьютерное обозрение. 2003. № 34 (402). С. 22-27.
18. База данных. Понятие, значение и роль в современном мире [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/baza-dannyh-ponyatie-znachenie-i-rol-v-sovremennom-mire (дата обращения: 25.10.2025).
19. Оценка внедрения автоматизации: расчет эффективности АСУ ТП [Электронный ресурс] // РИТМ. URL: https://ritm.su/ocenka-vnedreniya-avtomatizacii-raschet-effektivnosti-asu-tp (дата обращения: 25.10.2025).
20. Архитектура программного обеспечения. Типы программного обеспечения [Электронный ресурс] // Prog-school.ru. URL: https://prog-school.ru/articles/architectur-po/ (дата обращения: 25.10.2025).
21. Фреймворки для веб-разработки: обзор лучших фреймворков для разработки сайтов [Электронный ресурс] // Искра. URL: https://iskra.ru/blog/frejmvorki-dlya-veb-razrabotki-obzor-luchshih-frejmvorkov-dlya-razrabotki-sajtov/ (дата обращения: 25.10.2025).
22. Расчет экономического эффекта от внедрения системы автоматизации [Электронный ресурс] // Antegra Consulting. URL: https://antegraconsulting.ru/raschet-ekonomicheskogo-effekta-ot-vnedreniya-sistemy-avtomatizatsii/ (дата обращения: 25.10.2025).
23. Фреймворк: что это такое и как выбрать подходящий для фронтенда и бэкенда [Электронный ресурс] // Skillbox.ru. URL: https://skillbox.ru/media/code/freymvork-chto-eto-takoe-i-kak-vybrat-podkhodyashchiy-dlya-frontenda-i-bekenda/ (дата обращения: 25.10.2025).
24. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БАЗ ДАННЫХ [Электронный ресурс] // КГАУ. URL: http://www.kgau.ru/distance/mf_01/bd/01.htm (дата обращения: 25.10.2025).
25. Прототипирование программного обеспечения [Электронный ресурс] // AZN Research. URL: https://aznresearch.com/blog/prototipirovanie-programmnogo-obespecheniya/ (дата обращения: 25.10.2025).
26. Фреймворк для фронтенда: выбираем вместе с опытными разработчиками [Электронный ресурс] // Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/code/freymvork-dlya-frontenda-vybiraem-vmeste-s-opytnymi-razrabotchikami/ (дата обращения: 25.10.2025).
27. К формальному определению понятия база данных [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-formalnomu-opredeleniyu-ponyatiya-baza-dannyh (дата обращения: 25.10.2025).
28. РАЗЛИЧНЫЕ ПОДХОДЫ К СИСТЕМНОМУ АНАЛИЗУ И ПРОЕКТИРОВАНИЮ [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razlichnye-podhody-k-sistemnomu-analizu-i-proektirovaniyu (дата обращения: 25.10.2025).
29. ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ. Учебно-методическое пособие [Электронный ресурс] // Пензенский государственный университет. URL: https://dep_ivs.pnzgu.ru/files/dep_ivs.pnzgu.ru/uchebno-metodicheskoe_posobie.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
30. Как выбрать лучший фреймворк для веб-разработки в 2025 году? [Электронный ресурс] // DonbassWeb.ru. URL: https://donbassweb.ru/kak-vybrat-luchshij-frejmvork-dlya-veb-razrabotki-v-2025-godu/ (дата обращения: 25.10.2025).
31. Что такое Архитектура программного обеспечения? [Электронный ресурс] // Словари и энциклопедии на Академике. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/145802 (дата обращения: 25.10.2025).
32. ГОСТ Р 56920-2024 Системная и программная инженерия. Тестирование программного обеспечения. Часть 1. Понятия и определения. Введ. 2024-03-01. М.: Росстандарт, 2024. URL: https://gost.ru/document/135973 (дата обращения: 25.10.2025).
33. Какой язык выбрать для старта в QA Automation? [Электронный ресурс] // EPAM Campus. URL: https://epam.com/ru/articles/kakoj-yazyk-vybrat-dlya-starta-v-qa-automation (дата обращения: 25.10.2025).
34. Архитектура программного обеспечения (ПО): что это такое, виды, инструменты и методы проектирования [Электронный ресурс] // Университет СИНЕРГИЯ. URL: https://synergy.ru/stories/arhitektura-po (дата обращения: 25.10.2025).
35. Как использовать каскадную (waterfall) модель разработки ПО [Электронный ресурс] // SimpleOne. URL: https://simpleone.ru/blog/waterfall-model-v-razrabotke-po/ (дата обращения: 25.10.2025).
36. 10 лучших фреймворков веб-разработки [Электронный ресурс] // Poptin. URL: https://www.poptin.com/ru/blog/top-10-web-development-frameworks/ (дата обращения: 25.10.2025).
37. Обзор ГОСТа по безопасной разработке ПО [Электронный ресурс] // Академия Selectel. URL: https://selectel.ru/blog/gost-r-56939-2024/ (дата обращения: 25.10.2025).
38. ГОСТ Р 58412-2019 Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Угрозы безопасности информации при разработке программного обеспечения. Введ. 2019-09-01. М.: Стандартинформ, 2019. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200164478 (дата обращения: 25.10.2025).
39. Какой язык выбрать для автоматизированного тестирования? [Электронный ресурс] // Kata Academy. URL: https://kata.academy/ru/blog/kakoj-yazyk-vybrat-dlya-avtomatizirovannogo-testirovaniya (дата обращения: 25.10.2025).
40. Разработка безопасного программного обеспечения: DevSecOps как обязательный стандарт [Электронный ресурс] // ИНФАРС. URL: https://infars.ru/blog/razrabotka-bezopasnogo-po-devsecops-kak-obyazatelnyy-standart (дата обращения: 25.10.2025).
41. Agile, Waterfall. Модели и методологии разработки ПО [Электронный ресурс] // BeQA.pro. URL: https://beqa.pro/ru/blog/agile-waterfall-models-and-methodologies/ (дата обращения: 25.10.2025).
42. Применение методов системного анализа при проектировании и разработке системы, обеспечивающей взаимодействие разнородных автоматизированных систем [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-sistemnogo-analiza-pri-proektirovanii-i-razrabotke-sistemy-obespechivayuschey-vzaimodeystvie-raznorodnyh (дата обращения: 25.10.2025).
43. Оценка экономической эффективности внедрения автоматизированной CRM-системы [Электронный ресурс] // Citforum.ru. URL: https://citforum.ru/consulting/crm/crm_eff_eval/ (дата обращения: 25.10.2025).
44. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КЛАССА ERP [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-vnedreniya-avtomatizirovannyh-sistem-klassa-erp (дата обращения: 25.10.2025).
45. ГОСТ Р 56939-2024 Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования. Введ. 2024-03-01. М.: Росстандарт, 2024. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200207000 (дата обращения: 25.10.2025).
46. ГОСТ по ИБ: как разрабатываются стандарты в области защиты информации [Электронный ресурс] // Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/794964/ (дата обращения: 25.10.2025).
47. Типы, уровни и методы тестирования программного обеспечения [Электронный ресурс] // UX.ru. URL: https://ux.ru/testing-po (дата обращения: 25.10.2025).
48. 7 лучших языков программирования для автоматизации тестирования [Электронный ресурс] // VK Cloud. URL: https://cloud.vk.com/blog/7-luchshikh-yazykov-programmirovaniya-dlya-avtomatizatsii-testirovaniya/ (дата обращения: 25.10.2025).
49. Что такое прототип: определение, функции, тонкости разработки [Электронный ресурс] // GeekBrains. URL: https://gb.ru/blog/chto-takoe-prototip/ (дата обращения: 25.10.2025).
50. Лучшие языки программирования для высоконагруженных систем: обзор современных технологий и практик [Электронный ресурс] // iFellow. URL: https://ifellow.ru/blog/luchshie-yazyki-programmirovaniya-dlya-vysokonagruzhennyh-sistem-obzor-sovremennyh-tekhnologiy-i-praktik/ (дата обращения: 25.10.2025).
51. Сравнение управления проектами по методологии Agile и с использованием каскадной модели [Электронный ресурс] // Atlassian. URL: https://www.atlassian.com/ru/agile/project-management/agile-vs-waterfall (дата обращения: 25.10.2025).
52. Разработка прототипа информационно-технологического процесса обработки информации с учетом его стоимости [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-prototipa-informatsionno-tehnologicheskogo-protsessa-obrabotki-informatsii-s-uchetom-ego-stoimosti (дата обращения: 25.10.2025).
53. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ БАЗ ДАННЫХ [Электронный ресурс] // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/351654271_OSNOVNYE_PRINCIPY_SOZDANIA_BAZ_DANNYH (дата обращения: 25.10.2025).
54. Обоснование выбора языка программирования [Электронный ресурс] // Studwood.net. URL: https://studwood.net/1352932/programmirovanie/obosnovanie_vybora_yazyka_programmirovaniya (дата обращения: 25.10.2025).
55. Архитектура программного обеспечения — Компьютерное зрение [Электронный ресурс] // DATA SCIENCE. URL: https://datascience.ru/glosarij/arkhitektura-programmnogo-obespecheniya (дата обращения: 25.10.2025).
56. Развитие принципов системного анализа как методологической основы разработки и применения его методов [Электронный ресурс] // Эдиторум. URL: https://editorium.ru/ru/article/118/ (дата обращения: 25.10.2025).
57. ОСНОВЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА [Электронный ресурс]. URL: http://www.i-exam.ru/sites/default/files/metodichka/osnovy_sistemnogo_analiza.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
58. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ [Электронный ресурс] // Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103603/1/978-5-7996-3306-0_2021.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
59. Битва титанов: Waterfall VS Agile — какую методологию управления проектами выбрать [Электронный ресурс] // Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/waterfall-vs-agile/ (дата обращения: 25.10.2025).
60. Agile и Waterfall: методологии разработки ПО [Электронный ресурс] // 66 Бит. URL: https://66bit.ru/blog/agile-waterfall-methodologies/ (дата обращения: 25.10.2025).
61. MVP или Прототип проекта — что нужно знать, чтобы понять различия? [Электронный ресурс] // VC.ru. URL: https://vc.ru/u/986423-anastasiya-sidorova/726665-mvp-ili-prototip-proekta-chto-nuzhno-znat-chtoby-ponyat-razlichiya (дата обращения: 25.10.2025).