1. Цифровая образовательная история как составляющая цифрового профиля обучающегося в условиях трансформации образования / Р. В. Есин, Т. В. Зыкова, Т. А. Кустицкая, А. А. Кытманов // Перспективы науки и образования. - 2022. - № 5 (59). - С. 566-584. -. DOI: 10.32744/pse.2022.5.34 EDN: OMTHCN
2. Hakimi L., Eynon R., Murphy V. A. The ethics of using digital trace data in education: A thematic review of the research landscape // Review of Educational Research. - 2021. - № 91(5). - Pp. 671-717. EDN: EXVSKT
3. Ширинкина Е. В. Интеллектуальный анализ образовательных данных // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. - 2021. - № 3 (55). - С. 179-188. EDN: ZKOGBS
4. Self J. Student models in computer-aided instruction // International Journal of Man-Machine Studies. - 1974. - Vol. 6 (2). - Pp. 261-276. - DOI: http://dx.doi.org/10/10.16/S0020-7373(74)80005-2.
5. Живетьев А. В., Белов М. А. Прогнозирование сложности курса на основе оценок по обеспечивающим дисциплинам с помощью метода логистической регрессии на примере курса по программированию на Python // Системный анализ в науке и образовании. - 2024. - №.2. - С. 91-97. EDN: HNKMGS
6. Применение методов нечеткой логики для формирования адаптивной индивидуальной траектории обучения на основе динамического управления сложностью курса / М. А. Белов, С. И. Гришко, А. В. Живетьев [и др.] // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2022. - Т. 10, № 4(39). - С. 7-8. - -. DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.018 EDN: ZLSDPE
7. Кустицкая Т. А., Носков М. В., Вайнштейн Ю. В. Прогнозирование успешности обучения: проблемы и задачи // Наука и школа. - 2023. - № 4. - С. 71-83. - 10.31862/1819-463X- 2023-4-71-83. DOI: 10.31862/1819-463X-2023-4-71-83 EDN: RTRRAY
8. Костюк, А. В. Особенности внедрения учебной аналитики в прогностическую систему обучения / А. В. Костюк, А. В. Курилов // Перспективы науки. - 2023. - № 2(161). - С. 159-164. -. EDN: LVCBAK
9. Лызь Н. А., Лызь А. Е. Интеллектуальный анализ образовательных данных в совершенствовании подготовки инженеров // Инженер настоящего и будущего: практика и перспективы развития партнерства в высшем техническом образовании: материалы XVII Международной научно-практической конференции. Таганрог: Южный федеральный университет, 2022. - С. 151-156. EDN: DSWIWP
10. Лызь Н. А. Системы искусственного интеллекта в образовании: возможности и ограничения // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: материалы VI Международной научной конференции: в трех частях. Часть 2. Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В. П. Астафьева, 2022. - С. 238-242. EDN: XPKDIV
11. Лызь Н. А. Использование искусственного интеллекта для сопровождения деятельности обучающихся // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: Материалы VII Международной научной конференции, Красноярск, 19-22 сентября 2023 года. - Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2023. - С. 1201-1205. -. EDN: JFUFSX
12. Николаева М. В. Цифровой портрет студента // Вестник педагогических наук. - 2023. - № 4. - С. 169 - 177. EDN: FUDSFH
13. Панкратова М. В. Цифровой портрет современного студента как представителя поколения Z // Digital society as a cultural and historical context of human development: Сборник научных статей и материалов международной конференции, Коломна, 17 февраля 2022 года / Под общей редакцией Р.В. Ершовой. - Коломна: Государственное образовательное учреждение высшего образования Московской области “Государственный социально-гуманитарный университет”, 2022. - С. 221-225. -. EDN: QZNSYF
14. Живетьев, А. В. Этические аспекты индивидуальных образовательных траекторий в цифровой образовательной среде // Вестник государственного университета Дубна. Серия: Науки о человеке и обществе. - 2022. - № 3. - С. 11-20. -. EDN: YLEPRC
15. Буймов, А. Г. Управление мотивацией как задача управления изменениями // Современное образование: качество образования и актуальные проблемы современной высшей школы: материалы международной научно-методической конференции, Томск, 31 января - 01 2019 года. - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2019. - С. 30-31. -. EDN: GNIMYU
16. Ихсанов И. Р., Шахова И. С. Применение методов машинного обучения для выявления взаимосвязи академической успеваемости и данных профиля социальной сети // Электронные библиотеки. - 2019. - Т. 22, № 2. - С. 95-118. - -. DOI: 10.26907/1562-5419-2019-22-2-95-118 EDN: RFMTLF
17. Junco R. The relationship between frequency of Facebook use, participation in Facebook activities, and student engagement Received // Magazine Computers & Education. - 2012. - Vol. 58, No 1. - Pp. 162-171.
18. Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Magazine PNAS. - 2013. - Vol. 110, No 15. - Pp. 5802-5805.
19. Кречетов И. А., Романенко В. В. Искусственный интеллект в образовании: реализация адаптивного обучения на основе учебной аналитики // Современное образование: повышение конкурентоспособности университетов: Материалы международной научно-методической конференции. В 2 ч., Томск, 28-29 января 2021 года. Том Часть 2. - Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2021. - С. 77-84. -. EDN: JJBVRA
20. Shoaib M. How China is Using AI in Classrooms: A Look at the Future of Education // LinkedIn. - Дата публикации: 08.05.2023. - URL: https://www.linkedin.com/pulse/how-china-using-ai-classrooms-look-future-education-mohammed-shoaib/.
