Разработка системы оценок и успеваемости для LMS

Разработка системы оценок и успеваемости для LMS

Система оценок в LMS должна делать три вещи: хранить результаты выполнения всех активностей, агрегировать их в итоговую оценку по курсу и отображать прогресс в понятном виде для студента и преподавателя.

Модель данных

-- Оценки за отдельные активности
CREATE TABLE grades (
  id              UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  student_id      UUID REFERENCES users(id),
  course_id       UUID REFERENCES courses(id),
  gradable_type   VARCHAR(100) NOT NULL, -- 'assignment', 'quiz', 'peer_review'
  gradable_id     UUID NOT NULL,
  attempt_number  INT DEFAULT 1,
  raw_score       NUMERIC(6,2),
  max_score       NUMERIC(6,2) NOT NULL,
  weight          NUMERIC(5,4) DEFAULT 1.0, -- вес в итоговой оценке
  is_final        BOOLEAN DEFAULT FALSE,    -- финальная попытка для агрегации
  graded_by       UUID REFERENCES users(id), -- NULL если автоматически
  graded_at       TIMESTAMPTZ,
  created_at      TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- Итоговые оценки по курсу
CREATE TABLE course_grades (
  id              UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  student_id      UUID REFERENCES users(id),
  course_id       UUID REFERENCES courses(id),
  letter_grade    VARCHAR(5),  -- A, B+, C, etc.
  percentage      NUMERIC(5,2),
  calculated_at   TIMESTAMPTZ,
  UNIQUE(student_id, course_id)
);

-- Категории оценок с весами
CREATE TABLE grade_categories (
  id          UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  course_id   UUID REFERENCES courses(id),
  name        VARCHAR(200),         -- 'Домашние задания', 'Тесты', 'Финальный проект'
  weight      NUMERIC(5,4) NOT NULL, -- 0.3 = 30%
  drop_lowest INT DEFAULT 0         -- убрать N худших оценок
);

Расчёт итоговой оценки

Weighted average с поддержкой категорий и drop-lowest:

async function calculateCourseGrade(studentId, courseId) {
  const categories = await db.gradeCategories.findAll({ courseId });
  let totalWeight = 0;
  let weightedSum = 0;

  for (const category of categories) {
    const grades = await db.grades.findAll({
      studentId,
      courseId,
      categoryId: category.id,
      isFinal: true,
    });

    if (grades.length === 0) continue;

    // Drop lowest N grades
    const sorted = grades
      .map(g => (g.rawScore / g.maxScore) * 100)
      .sort((a, b) => a - b)
      .slice(category.dropLowest);

    const categoryAvg = sorted.reduce((a, b) => a + b, 0) / sorted.length;
    weightedSum += categoryAvg * category.weight;
    totalWeight += category.weight;
  }

  const percentage = totalWeight > 0 ? weightedSum / totalWeight : 0;
  const letterGrade = percentageToLetter(percentage);

  await db.courseGrades.upsert({ studentId, courseId, percentage, letterGrade, calculatedAt: new Date() });
  return { percentage, letterGrade };
}

function percentageToLetter(pct) {
  if (pct >= 93) return 'A';
  if (pct >= 90) return 'A-';
  if (pct >= 87) return 'B+';
  if (pct >= 83) return 'B';
  if (pct >= 80) return 'B-';
  if (pct >= 70) return 'C';
  if (pct >= 60) return 'D';
  return 'F';
}

Пересчёт оценок

Пересчёт триггерится при:

• Проверке или обновлении любой оценки
• Изменении весов категорий преподавателем
• Добавлении нового задания

Вариант реализации: очередь задач (BullMQ/Celery) получает событие grade.updated, ставит задачу recalculate_course_grade с дедупликацией по (student_id, course_id) и задержкой 30 секунд — чтобы не пересчитывать при пачке обновлений.

Журнал оценок (Gradebook)

Таблица для преподавателя: строки — студенты, столбцы — задания. Ячейки кликабельны для перехода к работе.

interface GradebookRow {
  student: { id: string; name: string; avatar: string };
  grades: Record<string, { score: number | null; maxScore: number; status: string }>;
  courseGrade: { percentage: number; letter: string };
}

Для курсов с 500+ студентами — виртуализированная таблица (TanStack Table + виртуализация строк).

Настраиваемые шкалы оценок

Разные курсы требуют разных шкал: американская буквенная, европейская числовая 1–10, прошёл/не прошёл (pass/fail), кастомная шкала. Шкала хранится в настройках курса, логика конвертации — в отдельном сервисе.

Сроки

Базовая система хранения оценок с weighted average расчётом и gradebook для преподавателя — 5–7 дней. Категории с drop-lowest, настраиваемые шкалы, history оценок — ещё 3–4 дня.