ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ТРАЕКТОРИЯ: МНОГОУРОВНЕВАЯ АРХИТЕКТУРА ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ КОГНИТИВНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ОБУЧАЮЩИХСЯ
Вернуться к статьям номера| PDF: |  |
Автор(ы): | Богоудинова Р. З., Маслова Ю. В. |
| Номер журнала: | 3(76) | Месяц и год выхода: | сентября 2026 |
| Аннотация: | Возрастающие темпы повсеместной циф- ровой трансформации, в т. ч. сферы образования, рефлек- торно всё менее способны учитывать динамично увеличи- вающееся многообразие когнитивных стилей, устойчивые индивидуальные способы усвоения материала, мотивацию обучающихся и т. п. Преимущество персонализированной траектории образования дает возможность учитывать разные вариации набора характеристик, знаний, потенци- ала студентов и адаптировать темп и уровень образова- тельного материала под индивидуальные способности. В статье представлена авторская модель персонализи- рованной образовательной траектории с логично выстро- енной многоуровневой архитектурой предиктивной ана- литики, состоящей из шести взаимосвязанных модулей. Методы машинного обучения, включая кластеризацию и регрессионный анализ, позволяют на основе личных дан- ных обучающихся прогнозировать успешность освоения материала и автоматически корректировать последова- тельность учебных модулей, а алгоритмы рекомендатель- ных систем могут подбирать дополнительные упражнения для студентов, испытывающих трудности, или ускорять темпы для продвинутых учащихся. Федеральные государ- ственные образовательные стандарты нового поколения прямо предписывают возможность построения индиви- дуальных учебных планов с использованием электронных ресурсов. Исследование содержит экспериментальную проверку модели на базах образовательных разнопрофиль- ных организаций. Научная новизна исследования состоит в преодолении фрагментарности алгоритмических решений, характер- ной для существующих разработок, за счет их интеграции в единый технологический контур, а также в получении сопоставимых эмпирических данных о результативности модели. Обозначены риски масштабирования предиктив- ной аналитики в образовательной практике и перспектив- ные направления дальнейшей разработки темы. В заключение изложены полученные результаты, на основе которых делается вывод об эффективности внедрения персонализированной траектории образования и предиктивной аналитики, в частности констатируется, что разработка и реализация модели на основе совокупно- сти шести предложенных модулей дает синергетический эффект, т. е. возможность максимально учитывать осо- бенности работы обучающегося с учебным материалом и степень его усвоения, и, как следствие, позволяет повы- сить статистически значимый рост успеваемости, сфор- мированность профессиональных компетенций и учебной мотивации студентов, построить индивидуальную траек- торию обучения. | ||
| Ключевые слова: | персонализированная образователь- ная траектория, предиктивная аналитика, когнитивные особенности обучающихся, кластеризация обучающихся, классификация образовательного контента, рекоменда- тельные системы, адаптивное обучение, цифровая обра- зовательная среда, компетентностный подход, высшее образование |
||
| Как цитировать статью: | Богоудинова Р. З., Маслова Ю. В. Персонализированная образовательная траектория: многоуровневая архитектура предиктивной аналитики когнитивных особенностей обучающихся // Бизнес. Образование. Право. 2026. № 3(76). С. 232—237. DOI: 10.25683/VOLBI.2026.76.1712. |
||