Статья: Модель цифровой диагностики образовательных траекторий в высшей школе: результаты квазиэкспериментального исследования (2026)

Читать онлайн

Цифровая трансформация высшего образования часто сводится к автоматизации контроля без решения задач управления индивидуальным развитием студентов в условиях массового обучения. Настоящее исследование направлено на эмпирическую проверку модели цифровой диагностики SFS-LPS, интегрирующей структурный анализ стадий формирования навыка (Skill Formation Stage, SFS), основанный на теории уровневой организации навыков Н. А. Бернштейна, и оценку потенциала обучаемости (Learning Potential Score, LPS), операционализирующую концепцию зоны ближайшего развития Л. С. Выготского в рамках методологии динамического оценивания.

В экспериментальном исследовании (N = 46, курс английского языка, РУДН) сравнивались три группы: экспериментальная (обучение с использованием цифрового контура на основе диагностико-коррекционной матрицы SFS-LPS с градуированной медиацией), группа сравнения 1 (адаптивное обучение на AI-платформе без структурной диагностики) и группа сравнения 2 (традиционное обучение). Применялись методы количественного (ANCOVA, расчёт размера эффекта Коэна) и качественного (тематический анализ полуструктурированных интервью) анализа.

Экспериментальная группа продемонстрировала значимо более высокий прирост целевых компетенций по сравнению с адаптивной AI-платформой (d = 0,94, p < 0,01) и традиционным обучением (d = 1,42, p < 0,001). Качественный анализ показал снижение временной нагрузки и фрустрации преподавателя, а также трансформацию его роли: автоматизация рутинной диагностики и первичной коррекции позволила сосредоточиться на содержательных и коммуникативных задачах. Примеры индивидуальных траекторий демонстрируют, что двумерная диагностика позволяет дифференцировать педагогические стратегии в случаях, когда стандартное тестирование даёт неразличимые результаты.

Модель SFS-LPS обеспечивает более высокую эффективность обучения по сравнению с существующими подходами, создавая условия для перехода от парадигмы контроля к парадигме развития в цифровой дидактике высшей школы. Полученные результаты, однако, требуют дальнейшей апробации на более широких выборках, в различных предметных областях, а также оценки экономической эффективности разработки контента и устойчивости эффекта в лонгитюдных исследованиях.

Ключевые фразы: цифровая диагностика, индивидуальные образовательные траектории, динамическое оценивание, зона ближайшего развития, уровневая организация навыков, модель sfs-lps, высшее образование
Автор (ы): Ахренова Наталья Александровна (Ahrenova N. A.), Яцкина Ксения Викторовна (YAtskina K. V.)
Журнал: ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РОССИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Образование
УДК
378. Высшее образование. Высшая школа. Подготовка научных кадров
Для цитирования:
АХРЕНОВА Н. А., ЯЦКИНА К. В. МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ ДИАГНОСТИКИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ: РЕЗУЛЬТАТЫ КВАЗИЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ // ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ В РОССИИ. 2026. Т. 35, №4
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.