Детальная информация

Работа посвящена проектированию и разработке программного комплекса Menti Hub — персонализированной образовательной платформы, объединяющей спринтовую модель организации учебного процесса, wiki-структурированную базу знаний, систему интервального повторения и менторскую проверку практических заданий в едином программном продукте с интеграцией в мессенджер Telegram. В ходе работы проведён критический анализ существующих образовательных платформ и систем менторства, выявлены ключевые недостатки, определившие требования к разрабатываемой системе. Предложена архитектурная концепция платформы, включающая разработку Scenario Engine для Telegram-бота на основе паттерна Fluent Builder. На основе принципов Clean Architecture разработан backend API на языке Go, спроектирована реляционная база данных PostgreSQL, реализованы веб-приложение в формате Telegram WebApp и административная панель на React. Применены современные практики программной инженерии: OpenAPI-first разработка с автогенерацией кода инструментом oapi-codegen, контейнеризация приложений посредством Docker, многоуровневое тестирование (модульное, интеграционное, нагрузочное) и автоматизация CI/CD через GitLab. Апробация системы проведена с группой студентов в течение двух месяцев. По результатам апробации среднее время реакции ментора на проверку практических заданий сократилось с двух-трёх дней до 4 часов. Результатом работы является полнофункциональный программный комплекс, включающий backend API, Telegram WebApp, административную панель и Telegram-бот.

This work is devoted to the design and development of Menti Hub — a personalized educational platform integrating sprint-based learning management, a wiki-structured knowledge base, a spaced repetition system, and mentored code review in a unified software product with Telegram messenger integration. A critical analysis of existing educational platforms and IT mentoring systems was conducted, revealing key shortcomings that defined the requirements for the system under development. An architectural concept was proposed, including the development of a Telegram bot Scenario Engine based on the Fluent Builder pattern. A backend API was implemented in Go following Clean Architecture principles; a relational database was designed in PostgreSQL; a Telegram WebApp and an administrative panel were implemented in React. Modern software engineering practices were applied: OpenAPI-first development with automatic code generation via oapi-codegen, application containerization using Docker, multi-level testing (unit, integration, load), and CI/CD automation via GitLab. The system was validated with a group of students over two months. Average mentor response time to practical task submissions decreased from two to three days to four hours. The result is a fully functional software system comprising a backend API, Telegram WebApp, administrative panel, and Telegram bot.