Детальная информация

Работа посвящена разработке системы автоматизированной проверки практических заданий по моделированию и настройке бизнес-процессов в 1С:ERP. Практическая цель – сократить трудоемкость проверки однотипных работ, повысить единообразие применения критериев и предоставить студенту понятную обратную связь. Метод проведения работы: анализ ручной проверки учебных кейсов, выделение формализуемых признаков выполнения задания и проектирование внешнего контура проверки, не изменяющего типовую конфигурацию 1С. Для получения данных используется OData-интерфейс, а ответы обрабатываются в формате JSON. Проверка строится на настраиваемых критериях: система выполняет запрос, извлекает значение по JSON-пути, сравнивает его с эталоном и формирует диагностический статус. Составные условия описываются логическими группами И, ИЛИ и НЕ. Результаты работы: разработана серверная веб-система на платформе 1С:Предприятие.Элемент с использованием 1CMyCloud. Реализованы справочники кейсов, сценариев, критериев, логических групп и документ результата проверки. Для студента создана форма запуска проверки, для проверяющего – формы настройки правил. Система развернута в гибридной инфраструктуре: разработка велась через 1CMyCloud, серверная среда подготовлена на Ubuntu 20.04 в Yandex Cloud, внешний доступ организован через Nginx. Тестирование подтвердило корректную обработку выполненных кейсов, отсутствующих объектов, неверных значений реквизитов и повторных запусков после исправления ошибок. Область применения результатов: учебный процесс по дисциплинам, связанным с 1С:ERP, моделированием бизнес-процессов и выполнением практических кейсов; поддержка преподавателя при первичной проверке работ. Выводы: поставленные задачи решены; разработанная система подтверждает применимость критериального подхода к автоматизированной проверке учебных моделей бизнес-процессов в 1С:ERP. Использование OData, JSON-путей, настраиваемых критериев и логических групп позволяет сократить трудоемкость проверки и сформировать объяснимую основу для экспертной оценки преподавателя. Оценка эффективности показала, что ручная первичная проверка одной работы занимает в среднем 5–10 минут, тогда как автоматизированная проверка занимает около 1–2 минут. Это снижает трудоемкость рутинного анализа и повышает воспроизводимость результата.

The thesis is devoted to the development of a system for the automated assessment of practical assignments related to modelling and configuring business processes in 1C:ERP. Its practical objective is to reduce the effort required to assess repetitive assignments, ensure consistent application of assessment criteria, and provide students with clear feedback. The research method includes analysing the manual assessment of educational case assignments, identifying formalizable indicators of task completion, and designing an external assessment component that does not modify the standard 1C configuration. Data is retrieved through the OData interface, while responses are processed in JSON format. The assessment is based on configurable criteria: the system sends a request, extracts a value using a JSON path, compares it with the reference value, and generates a diagnostic status. Composite conditions are described using AND, OR, and NOT logical groups. As a result, a server-side web system was developed on the 1C:Enterprise.Element platform using 1CMyCloud. Directories for cases, assessment scenarios, criteria, and logical groups were implemented, along with a document for storing assessment results. The main logic was placed in the UniversalAssessment module, which retrieves data via OData, processes JSON responses, evaluates criteria, calculates the score, and saves detailed results. A launch form was created for students, while forms for configuring assessment rules were developed for assessors. The system was deployed in a hybrid infrastructure: development was carried out through 1CMyCloud, the server environment was prepared on Ubuntu 20.04 in Yandex Cloud, and external access was configured through Nginx. Testing confirmed that the system correctly handles completed cases, missing objects, incorrect attribute values, and repeated launches after errors have been corrected. The efficiency evaluation showed that manual initial assessment of one assignment takes an average of 5–10 minutes, whereas automated assessment takes approximately 1–2 minutes. This reduces the effort required for routine analysis and improves the reproducibility of assessment results. The results can be applied in the educational process for disciplines related to 1C:ERP, business process modelling, and practical case assignments, as well as to support instructors during the initial assessment of student work. The thesis concludes that the stated objectives have been achieved. The developed system confirms the applicability of a criterion-based approach to the automated assessment of educational business process models in 1C:ERP. The use of OData, JSON paths, configurable criteria, and logical groups makes it possible to reduce the effort required for assessment and provide an explainable basis for the instructor’s expert evaluation.