Публикации автора

В статье представлен междисциплинарный подход к разработке и созданию тестовых заданий открытого типа для проведения оценочных процедур в соответствии со стратегией цифровой трансформации и новыми требованиями государственной аккредитации образовательных программ высшего образования. Раскрывается содержание авторских терминов, среди которых «лингвопедагогическое мастерство», «лингвопедагогический дизайн», «лингвистическая корректность» и «методическая грамотность тестовых заданий». На основе наукометрического анализа, выполненного по базе научной электронной библиотеки elibrary, определяются хронологическая активность и предметная соотнесённость публикаций отечественных исследователей о тестировании студентов. По результатам опроса преподавателей 11 региональных вузов обобщаются основные трудности в подготовке контрольно-измерительных материалов. Осуществляется разбор примеров тестовых заданий по дисциплинам, преподаваемым в многопрофильном политехническом вузе. Методами эрратологического анализа выявляются типичные погрешности в формулировках вопросов, эталонных ответах и оценочных критериях, а также обобщаются их причины. Для моделирования лингвопедагогического дизайна тестовых заданий применена концепция эпистемической ситуации, описаны четыре её компонента - онтологический (предметно-содержательное определение объектов и элементов контроля), методологический (выбор типов и видов заданий в зависимости от уровня измеряемых результатов обучения), коммуникативно-прагматический (обеспечение понятности текста тестового задания) и технологический (техническая реализация автоматизированной проверки свободного ответа). Предложены приёмы корректировки тестовых заданий с помощью современных цифровых сервисов. На основании результатов проведённого исследования авторами сформулированы рекомендации по осуществлению лингво-педагогического дизайна тестовых заданий открытого типа с ориентацией на их внедрение в цифровой среде.

В статье представлен комплексный анализ учёта успеваемости обучающихся для решения задач эффективного и оперативного управления образовательным процессом в политехническом университете. Авторами проанализирована и классифицирована информация, которая потенциально может оказывать влияние на успеваемость студентов и их удовлетворённость образовательной организацией. Акцент сделан на применении прогнозных моделей, позволяющих осуществлять адаптацию содержания учебных дисциплин и контрольных мероприятий под текущий контингент обучающихся. В качестве основного средства оценивания рассматривается тестирование. В исследовании использованы обезличенные данные, собранные о студентах первого курса политехнического вуза (2023/24 учеб. год) уровней подготовки бакалавриат и специалитет (n=1549) по таким группам факторов, как демографические, социокультурные, академические и экономические. Использованы методы математической статистики, а именно: определение вида распределения данных при помощи теста Шапиро - Уилка, установление наличия мультиколлинеарности при построении множественной регрессии критерием Пирсона, установление корреляционных зависимостей методом ранговой корреляции Спирмена. Методы машинного обучения, применённые для прогнозирования оценки на промежуточной аттестации по дисциплинам базового цикла (математика и физика), реализованы на языке программирования Python (v. 3.8) с использованием свободно распространяемой библиотеки Keras. Основные результаты: представлена классификация факторов, влияющих на успеваемость и удовлетворённость обучающихся; при помощи методов математической статистики установлена значимость каждого фактора для прогнозирования успеваемости; разработана и представлена модель управления образовательным процессом на основе Agile Learning Design, позволяющая адаптировать конкретную дисциплину под текущий контингент обучающихся.