1. Аликина Е.В. Оценка качества устного последовательного перевода в реальной и учебной ситуации // Вестник Нижегородского государственного лингвистического университета им. Н.А. Добролюбова. 2011. № 13. С. 114-123. EDN: NDVLIN
2. Шарова Е.И. Обеспечение качества вузовского образования: адаптация первокурсников (теоретические подходы к постановке проблемы) // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Педагогика и психология. 2015. № 1(157). С. 119-125. EDN: TVQEBX
3. Шухман А.Е., Парфенов Д.И., Легашев Л.В., Гришина Л.С. Анализ и прогнозирование успеваемости обучающихся при использовании цифровой образовательной среды // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 8-9. С. 125-133. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-8-9-125-133 EDN: QKRTNV
4. Захарова И.Г. Методы машинного обучения для информационного обеспечения управления профессиональным развитием студентов // Образование и наука. 2018. Т. 20. № 9. С. 91-114. 10.17853/ 1994-5639-2018-9-91-114. DOI: 10.17853/1994-5639-2018-9-91-114 EDN: YOTXHN
5. Ternikov A., Blyakher M. Grade inflation and grading process: does faculty workload matter? // Journal of Applied Research in Higher Education. 2024. Vol. ahead-of-print. No. ahead-of-print. DOI: 10.1108/JARHE-06-2023-0247 EDN: YEHHBY
6. Титаев К.Д. Академический сговор // Отечественные записки. 2012. № 2(47). С. 184-194. EDN: QYORDZ
7. Fishman J.A., Clifford P.I. What can mass testing programs do for-and-to the pursuit of excellence in American Education? // Harvard Educational Review. 1964. № 34. Pp. 63-79.
8. Аликина Е.В., Мальцев Д.В. Лингвопедагогический дизайн тестовых заданий открытого типа в условиях цифровизации // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 1. С 128-148. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-1-128-148 EDN: REUBER
9. Ананьев Б.Г. Избранные психологические труды: в 2-х т. Т. 2. / под ред. А.А. Бодалева и др. М.: Педагогика, 1980. 288 с.
10. Шапоров А.М. Прогнозирование риска отчисления как результат академической неуспешности обучающегося // Ярославский педагогический вестник. 2022. № 1(124). С. 48-55. DOI: 10.20323/1813-145X-2022-1-124-48-55 EDN: NSUCPN
11. Гилева О.Б. Психофизиологические основы успешности учебной деятельности: монография. Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2012. 271 с. ISBN: 978-5-94614-223-6 EDN: QYFJHD
12. Польдин О.В. Прогнозирование успеваемости в вузе по результатам ЕГЭ // Прикладная эконометрика. 2011. № 1(21). С. 56-69. EDN: NUEJPN
13. Быстрова Т.Ю., Ларионова В.А., Синицын Е.В., Толмачев А.В. Учебная аналитика МООК как инструмент прогнозирования успешности обучающихся // Вопросы образования. 2018. № 4. С. 139-166. DOI: 10.17323/1814-9545-2018-4-139-166 EDN: MIBVWP
14. Русаков С.В., Русакова О.Л., Посохина К.А. Нейросетевая модель прогнозирования группы риска по успеваемости студентов первого курса // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2018. Т. 14. № 4. С. 815-822. DOI: 10.25559/SITITO.14.201804.815-822 EDN: JWGGFH
15. Кузнецов В.В., Косилов К.В. Влияние объективного состояния и самооценки здоровья на академическую успеваемость у студентов старших курсов медицинских и гуманитарных специальностей с учётом различных средовых факторов // Исследования и практика в медицине. 2020. Т. 7. № 3. С. 108-118. DOI: 10.17709/2409-2231-2020-7-3-11 EDN: PECMIN
16. Саловарова Ю.В. Влияние социально-экономических факторов на успеваемость школьников // Окружающая среда и здоровье населения. Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых учёных, Иркутск, 17 декабря 2020 г. Иркутск: Иркутский научный центр хирургии и травматологии, 2020. С. 198-201. EDN: JCOTIM
17. Най Д.В.К., Орел Е.А., Кочергина Е.В. Факторы “Большой пятёрки” как психологические предикторы академической успеваемости студентов вузов// Психологические исследования. 2013. Т. 6. № 27. С. 4. DOI: 10.54359/ps.v6i27.723 EDN: QBGZNX
18. Мальцев Д.В., Лазукова Е.А., Репецкий Д.С. Осознанный выбор профессии как доминантный мотив обучения в университете // Перспективы науки и образования. 2022. № 6(60). С. 10-28. DOI: 10.32744/pse.2022.6.1 EDN: AMJZMP
19. Borrego M., Henderson Ch. Increasing the use of evidence-based teaching in STEM higher education: A comparison of eight change strategies // Journal of Engineering Education. 2014. No. 103. P. 220-252. DOI: 10.1002/jee.20040
20. Мальцев Д.В. Влияние качества образовательных услуг технического университета на трудоустройство выпускников // Перспективы науки и образования. 2020. № 6(48). С. 459-473. DOI: 10.32744/pse.2020.6.35 EDN: EYKLBD
21. Adebayo B. Cognitive and Non-Cognitive Factors: Affecting the Academic Performance and Retention of Conditionally Admitted Freshmen // Journal of College Admission. 2008. No. 200. Pp. 15-21.
22. Ahmad S., Hussain I., Ahmad R., Naseer Ud Din M. Performance Based Prediction of the Students in the Physics Subject using Traditional and Machine Learning Approach at Higher Education Level // International Journal of Innovation in Teaching and Learning (IJITL). 2020. Vol. 6. No. 1. P. 174-190. DOI: 10.35993/ijitl.v6i1.997 EDN: FYPTJA
23. Bin Mat U., Buniyamin N., Arsad P., Kassim R. An overview of using academic analytics to predict and improve students’ achievement: A proposed proactive intelligent intervention // 2013 IEEE 5th Conference on Engineering Education (ICEED), 2013. DOI: 10.1109/iceed.2013.6908316