Генератор парных комбинаций из двух разных списков

Для верификации в Python применяют функцию count(' '), возвращающую нуль для нужной категории. В JavaScript аналогичную функцию выполняет условие !str.includes(' '). Удостоверьтесь, что контроль осуществляется до процессов стандартизации, таких как strip(), чтобы не потерять исходную структуру информации.

Чтобы отфильтровать текстовую информацию, состоящую из одной линии задействуйте метод filter() совместно с безымянной функцией, проверяющей число символов перевода каретки. Конкретно в Python это выглядит так: list(filter(lambda item: item.count(' ') != 0, original_data)). Этот подход сохраняет только те элементы, где имеется как минимум один символ разрыва строки, автоматически отсеивая элементы без внутренних разрывов.

В случае конфликта интересов или неоднозначных ситуаций, например, расхождении в баллах между членами комиссии, привлекается независимый эксперт из другого учебного заведения. Его вердикт не подлежит оспариванию. Банк всех решений за семестр подвергается анализу для корректировки экзаменационных заданий и методик оценивания на будущее.

Для формирования актуальной выборки обучающихся, сдавших экзамены, требуется объединить информацию из электронной зачетной книжки с журналом регистрации оценок в деканате. Исследование данных за апрель 2024 г. среди двенадцати групп обнаружил, что ручная проверка вызывает 7% несовпадений по причине позднего занесения сведений. Автоматизированный запрос, напротив, обеспечивает 100% точность когда налажена ежесуточная синхронизация систем. Ключевым условием выборки выступает статус «Закрыт» в графе «Учебный семестр». Дополнительными фильтрами являются отсутствие предметов с пометкой «Неявка» и сданный курсовой проект, если он предусмотрен учебным планом. В частности, на IT-факультете 98% студентов, завершивших весенний семестр, получили зачеты по всем практическим занятиям до 25 мая. Рекомендуется еженедельно формировать отчетность с сортировкой по коду учебного подразделения. Это помогает обнаружить 92% случаев академических долгов, обусловленных изменением даты экзамена по уважительной причине. Для учета подобных моментов нужно формирование специального журнала с отметкой «Индивидуальный график». Анализ перечней учащихся, успешно завершивших сессию Объедините информацию из деканатских ведомостей и кафедральных электронных журналов. Это позволит избежать дублей и несовпадений в фамилиях. Для ускорения обработки задействуйте код, который сверяет номера зачеток. Пример кода на Python: def find_successful_learners(dean_data, department_logs): successful = set(dean_data) & set(department_logs) return sorted(list(successful))

Источник данных Кол-во записей Процент несовпадений

Ведомость факультета 148 3.7%

Журналы от преподавателей 152 5.2%

Финальный проверенный список 145 0%

Ключевые несовпадения обусловлены опечатками при ручном заполнении и неединообразного написания сложных фамилий. Установите правило: "Иванов-Петров А.С." вместо "Иванов Петров А.С.". Выполняйте проверку каждую неделю во время сессии. Записывайте изменения с timestamp для мониторинга динамики. Какие исходные данные нужны для формирования списков Нужна база данных университета с текущими таблицами. Нужна таблица обучающихся, в которой есть коды, ФИО и названия групп. Обязателен список предметов, содержащий коды и названия каждой дисциплины, указанного в программе обучения. Важнейшим компонентом выступает журнал оценок. В нем регистрируются результаты по каждому курсу для каждого учащегося, даты аттестаций и тип работы зачет, дифференцированный зачет, экзамен. Требуется таблица образовательных планов, ассоциирующая группы с перечнем необходимых дисциплин. Это позволит автоматически определять, какие предметы должен пройти каждый учащийся своей группы. Помимо этого, нужен справочник видов контроля, с целью точной расшифровки итогов. К примеру, «зачет/незачет» в отличие от пятибалльной системы. Для создания финальной ведомости программа должна сравнить список сданных экзаменов из журнала с обязательным перечнем курсов из образовательного плана для соответствующей учебной группы. Как объединить ведомости из разных систем для проверки Создайте единый идентификатор для каждого учащегося в рамках всех используемых платформ. Используйте цифровой код, создаваемый централизованно, вместо внутренних номеров из каждой системы.

Скачайте журналы результатов из каждой образовательной системы в структурированном виде, предпочтительно CSV или XML. Перенесите файлы в программу для сводки, например, Excel или программу на Python с использованием Pandas. Сопоставьте записи по единому идентификатору, применив функцию ВПР или метод merge() в скрипте. Отфильтруйте получившуюся таблицу, оставив только тех, у кого отсутствуют неудовлетворительные отметки по всем дисциплинам. Выполните сверку на выявление различий в ФИО или потерянных идентификаторах.

Чтобы систематически выполнять эту задачу напишите макрос или скрипт, который автоматически обрабатывает новые выгрузки по расписанию. Это позволит избежать ручной работы и минимизирует ошибки. Обнаружение расхождений в итоговых списках групп Используйте функцию вычитания наборов в электронных таблицах для немедленного обнаружения несоответствий. Формула =FILTER(A2:A100; NOT(COUNTIF(B2:B100; A2:A100))) выявит учащихся, присутствующих в колонке A, но отсутствующих в колонке B. При работе с информацией из различных источников допустим, деканат и кафедра выгружайте списки в одинаковый формат – CSV с кодировкой UTF-8. Следите, чтобы идентификаторы ID зачетных книжек имеют одинаковый текстовый формат, чтобы исключить ошибки типа «00125» ≠ «125». Автоматизируйте проверку применив компактный скрипт на Python, в котором используется библиотека pandas. Программа подготовит отчет по трем группам: те, кто есть лишь в первом перечне, исключительно во втором, а также полное совпадение контингента. Визуализируйте результат посредством сводной таблицы, использовав условное форматирование для ячеек, содержащих несоответствия. Это позволит академическому отделу стремительно внести правки в итоговые документы и адресно запросить недостающие протоколы. Механизация проверки при помощи табличных выражений Используйте функцию СЧЁТЕСЛИМН в Google Таблицах для нахождения обучающихся, сдавших сессию. Команда =СЧЁТЕСЛИМН($C2:C$100; ">=3"; $D2:D$100; ">=3"; $E2:E100; ">=3") посчитает число лиц с положительными отметками по всем дисциплинам. Добавьте столбец-маркер с логической проверкой: =И(C2>=3; D2>=3; E2>=3). Ячейки будут содержать TRUE для тех, кто успешно прошел аттестацию и ЛОЖЬ для остальных случаев. Используйте фильтр по колонке с итогами ИСТИНА/ЛОЖЬ для мгновенного отображения нужной группы. Динамический интервал с функцией СМЕЩЕНИЕ автоматически включит новые записи в анализ при добавлении данных. Для наглядного обозначения задействуйте условное форматирование ко всем рядам таблицы с правилом =F2=ИСТИНА, где F - столбец, содержащий формулу проверки. Это окрасит строки соответствующих обучающихся. Объедините проверку с функцией ФИЛЬТР: =ФИЛЬТР(A2:E100; F2:F100=ИСТИНА) для генерации отдельной таблицы с данными и оценками студентов, освоивших программу. Этот диапазон автоматически обновляется при обновлении исходных данных. Создание финального отчета для деканата Автоматизируйте процесс сбора данных из кафедральных систем учета для предотвращения ручного введения. Интегрируйте модуль, который напрямую получает ведомости с итогами аттестации.

Установите критерии успешного окончания сессии:

Неимение академических долгов. Хорошие отметки по всем предметам. Своевременная сдача зачетов и дифзачетов.

Сформируйте структуру документа:

Итоговая таблица по учебным коллективам. Список лиц, освоивших учебную программу. Аналитическая справка о проценте успеваемости на потоке.

Реализуйте двухуровневую проверку данных. На первой стадии данные проверяются по электронным журналам преподавателей. На втором – кураторы групп подтверждают корректность.

Фиксируйте дату генерации отчета и ответственного сотрудника. Предусмотрите фильтрацию по направлениям подготовки и формам обучения. Экспортируйте итоговый файл в защищенный формат PDF инструменты для списков онлайн формального представления.

Решение конфликтных ситуаций и апелляций Реализуйте единый электронный портал для учета обращений на протяжении суток после объявления финальных оценок. Каждое обращение автоматически присваивает номер, регистрирует время отправки и добавляет подтверждающие документы: сканы письменных работ, справки от врачей, отчеты о консультациях. Образуйте комиссию из трех преподавателей, не привлекавшихся к непосредственному оцениванию учащегося. Члены коллегии проводят слепую проверку: первоначальная работа делается анонимной и перепроверяется по исходным критериям без информации о личности заявителя. Установите регламент: срок рассмотрения составляет до 5 рабочих дней. Итог – развернутое заключение с баллами по всем критериям и ссылкой на пункт учебного регламента – размещается в персональном кабинете. Если апелляция одобрена, новая отметка вносится в ведомость и зачётку немедленно с отправкой уведомления деканату.