sibsutisВестник СибГУТИThe Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science1998-6920СибГУТИ10.55648/1998-6920-2022-16-1-18-34sibsutis-117Research ArticleСтатьиМногофакторный анализ влияния особенностей студентов на академическую успеваемость для персонализации образовательной средыMultivariate analysis of the students' characteristics influences on academic progress for the personalization of educational environmentАвдеенкоТ. В.AvdeenkoT. N.

Авдеенко Татьяна Владимировна, д.т.н., профессор, профессор кафедры теоретической и прикладной информатики

630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, тел. (383) 3-460-600

Tatiana N. Avdeenko, Doctor of technical sciences, Professor

Novosibirsk

tavdeenko@mail.ruПустоваловаН. В.PustovalovaN. V.

Пустовалова Наталья Викторовна, аспирант, старший преподаватель кафедры автоматизированных систем управления

630073, Новосибирск, пр. К. Маркса, 20, тел. (383) 3-461-100

Natalia V. Pustovalova, Postgraduate student

Novosibirsk

NVPustovalova@gmail.comНГТУРоссияNovosibirsk State Technical UniversityRussian Federation202213052022011834Copyright © Авдеенко Т.В., Пустовалова Н.В., 20222022Авдеенко Т.В., Пустовалова Н.В.Avdeenko T.N., Pustovalova N.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/117

Современные университеты, разрабатывая цифровую среду, опираются на студенто-центрический подход, актуальные педагогические и дидактические практики, что позволяет учитывать индивидуальные особенности студентов и адаптировать к ним образовательный процесс. Персонализация образовательной среды, таким образом, призвана улучшить качество образовательного процесса, подняв его на новый уровень. В данной статье приведены результаты применения методов многофакторного моделирования для выявления общих связей и закономерностей между успеваемостью студентов и их психометрическими характеристиками. Исследуемая выборка включает результаты тестирования студентов Новосибирского государственного технического университета (НГТУ), определяющие когнитивные, мотивационные и личностные особенности обучаемых, а также информацию о всех прошедших аттестационных испытаниях, предусмотренных учебным планом. Отличительной чертой данной работы является разнообразие тестов, которым подвергались студенты, с целью найти сочетания составляющих их подтестов (факторов), наиболее сильно влияющих на успешность обучаемого, для последующего использования выявленных закономерностей при проектировании индивидуальных траекторий, например, выдачи образовательного контента с учетом особенности личности студента.

Modern universities developing a digital environment rely on a student-centered approach, relevant pedagogical and didactic practices taking into account learners' characteristics and adapting it to the educational process. Personalization of the educational environment should improve the quality of the educational process raising it to a new level. This article presents the results of the multivariate modeling methods to identify standard relations and patterns between academic performance and students' psychometric characteristics. The results of students testing at the Novosibirsk State Technical University (NSTU) determining their cognitive, motivational, and personal characteristics are considered in this paper and information about all past certification tests is provided for the curriculum.

персональная образовательная средарегрессионный анализфакторный анализструктурное моделированиемодель обучаемогопсихометрические характеристикиregression analysisprincipal component analysisstructural equation modelinglearner’s modelpsychometric characteristicsРабота выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования в рамках госзадания (проект № FSUN-2020-0009)ReferencesОлейникова О. Н., Редина Ю. Н. Макротренды развития системы высшего образования в мире. [Электронный ресурс]. URL: http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/educ/2018/03/2018-03-02.pdf (дата обращения: 11.12.2021).Olejnikova O. N., Redina Ju. N. Makrotrendy razvitija sistemy vysshego obrazovanija v mire. [Jelektronnyj resurs]. [Macrotrends in the development of the higher education system in the world]. URL: http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/educ/2018/03/2018-03-02.pdf (access date: 11.12.2021).Россия 2025: от кадров к талантам. [Электронный ресурс]. URL: http://drussia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills_Outline_web_tcm26-175469.pdf (дата обращения: 11.12.2021).Rossija 2025: ot kadrov k talantam. [Jelektronnyj resurs] [Russia 2025: from personnel to talents]. URL: http://d-russia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills_Outline_web_tcm26-175469.pdf (access date: 11.12.2021).Глобальная конкурентоспособность российского образования. [Электронный ресурс]. URL: https://publications.hse.ru/books/223161350 (дата обращения: 11.12.2021).Global'naja konkurentosposobnost' rossijskogo obrazovanija. [Jelektronnyj resurs] [Global competitiveness of Russian education]. URL: https://publications.hse.ru/books/223161350 (access date: 11.12.2021).Драгунова Е. В., Пустовалова Н. В., Вальдман И. А. Инновационные технологии в дизайне образовательных экосистем // Материалы МНТК «Актуальные проблемы электронного приборостроения (АПЭП-2018)». Т. 8. С. 62–69.Dragunova E. V., Pustovalova N. V., Val'dman I. A. Innovacionnye tehnologii v dizajne obrazovatel'nyh jekosistem [Innovative technologies in the design of educational ecosystems]. Materialy MNTK «Aktual'nye problemy jelektronnogo priborostroenija (APJeP-2018)» [Materials of the MNTK "Actual problems of electronic instrumentation (APEP-2018)"]. vol. 8, pp. 62-69.Васильченко С. Х. Формирование персональной образовательной среды на основе информационных технологий для реализации индивидуальных траекторий обучения (на примере корпоративного обучения): автореф. дисс. ... канд. пед. наук. М., 2012.Vasil'chenko S. H. Formirovanie personal'noj obrazovatel'noj sredy na osnove informacionnyh tehnologij dlja realizacii individual'nyh traektorij obuchenija (na primere korporativnogo obuchenija) [Formation of a personal educational environment based on information technologies for the implementation of individual learning paths (on the example of corporate training)]: avtoref. diss. ... kand. ped. nauk. Moscow, 2012.Кочергина Е. В., Най Дж. В. К., Орёл Е. А. Факторы «Большой пятерки» как психологические предикторы академической успеваемости студентов вузов // Психологические исследования. 2013. Т.6. № 27. [Электронный ресурс]. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2013v6n27/776-kochergina27.html (дата обращения: 11.12.2021).Kochergina E. V., Naj Dzh. V. K., Orjol E. A. Faktory «Bol'shoj pjaterki» kak psihologicheskie prediktory akademicheskoj uspevaemosti studentov vuzov [Factors of the "Big Five" as psychological predictors of academic performance of university students]. Psihologicheskie issledovanija. 2013, vol.6, no. 27. [Electronic resource]. URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2013v6n27/776-kochergina27.html (access date: 11.12.2021).Збанацкая А. Б. Личностные характеристики студентов вуза как основа индивидуального стиля учебной деятельности: дисс. ...канд. псих. наук: М., 2007.Zbanackaja A. B. Lichnostnye harakteristiki studentov vuza kak osnova individual'nogo stilja uchebnoj dejatel'nosti [Personal characteristics of university students as the basis of individual style of learning activity]: diss. ...kand. psih. nauk: Moscow, 2007.Малахова С. И. Связь психометрического интеллекта с личностной саморегуляцией студентов: автореф. дисс. ... канд. пед. наук. М., 2013.Malahova S. I. Svjaz' psihometricheskogo intellekta s lichnostnoj samoreguljaciej studentov [Relationship of psychometric intelligence with personal self-regulation of students]: avtoref. diss. ... kand. ped. nauk. Moscow, 2013.Gilmore P., Self J. The application of machine learning to intelligent tutoring systems. Artificial Intelligence and Human Learning. Intelligent Computer-aided Instruction. Chapman and Hall, London, 1988. pp. 179–196.Gilmore P., Self J. The application of machine learning to intelligent tutoring systems. Artificial Intelligence and Human Learning. Intelligent Computer-aided Instruction. Chapman and Hall, London, 1988, pp. 179-196.Пустовалова Н. В. Онтологическая модель процесса взаимодействия образовательного контента и обучаемого в архитектуре интеллектуальных обучающих систем // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 4. С. 113–125.Pustovalova N. V. Ontologicheskaja model' processa vzaimodejstvija obrazovatel'nogo kontenta i obuchaemogo v arhitekture intellektual'nyh obuchajushhih sistem [Ontological model of the process of interaction between educational content and the student in the architecture of intelligent learning systems]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. Serija: Upravlenie, vychislitel'naja tehnika i informatika. 2021, no. 4, pp. 113-125.Ржанова И. Е., Бритова В. С., Алексеева О. С., Бурдукова Ю. А. Флюидный интеллект: обзор зарубежных исследований // Клиническая и специальная психология. 2018. Т. 7, № 4. С. 19–43. [Электронный ресурс]. URL: doi:10.17759/cpse.2018070402 (дата обращения: 11.12.2021).Rzhanova I. E., Britova V. S., Alekseeva O. S., Burdukova Ju. A. Fljuidnyj intellekt: obzor zarubezhnyh issledovanij [Fluid intelligence: a review of foreign studies] Klinicheskaja i special'naja psihologija. 2018, vol. 7, no. 4, pp. 19-43. [Electronic resource]. URL: doi:10.17759/cpse.2018070402 (access date: 11.12.2021).Математические методы в психологии. Основы применения (Mathematical Methods in Psychology: Basics of Applying) / Санкт-Петербургский государственный университет. [Электронный ресурс]. URL: https://www.coursera.org/learn/matematicheskiye-metody-v-psikhologii (дата обращения: 11.12.2021).Matematicheskie metody v psihologii. Osnovy primenenija [Mathematical Methods in Psychology: Basics of Applying]. Sankt-Peterburgskij gosudarstvennyj universitet. [Electronic resource]. URL: https://www.coursera.org/learn/matematicheskiye-metody-v-psikhologii (access date: 11.12.2021).RDocumantation [Электронный ресурс]. URL: https://www.rdocumentation.org/ (дата обращения: 11.12.2021).RDocumantation [Electronic resource]. URL: https://www.rdocumentation.org/

The authors declare that there are no conflicts of interest present.