Публикации автора

Цель исследования. Проведение метаанализа для выявления и систематизации связей между ключевыми кадровыми характеристиками учителей (профессиональная компетентность, мотивация, психологический климат, участие в дополнительном профессиональном образовании и другие) и академическими результатами обучающихся.

Материалы и методы. Метаанализ включил 35 научных статей, опубликованных в период с 2019 по 2025 год, отобранных из российских и международных электронных библиометрических баз. Критерии отбора: соответствие теме, наличие эмпирической выборки и количественных результатов. Для систематизации данных использовались методы контент-анализа и сравнительного анализа, сведенные в обобщающие таблицы по тематическим направлениям.

Результаты. Установлено, что наибольшее влияние на академические достижения учащихся оказывают профессиональная компетентность учителя (высокие корреляции r = 0,675–0,89), его внутренняя мотивация и удовлетворенность работой (β = 0,34–12,56; r = 0,88–0,94), а также качество отношений «учитель–ученик» (умеренные и высокие корреляции r = 0,41–0,725). Систематическое дополнительное профессиональное образование демонстрирует устойчивую положительную связь с успеваемостью (r = 0,678; β = 0,31). Влияние таких факторов, как гендерное соответствие, заработная плата и стаж, оказалось слабым или статистически незначимым и сильно зависящим от контекста.

Заключение. Результаты метаанализа подтверждают, что образовательная эффективность в значительной степени детерминирована комплексом психолого-педагогических и личностных характеристик учителя, а не только его формальными параметрами. Наиболее действенными направлениями образовательной политики являются инвестиции в развитие компетентности, поддержку мотивации и благоприятного психологического климата, а также в создание систем непрерывного профессионального развития педагогов.

Введение. В законодательстве РФ закреплены пять форм обучения, включая семейное образование. На практике границы между ними размываются, так как семьи, выбирающие очно-заочную или заочную формы, часто действуют по моделям семейного образования. Цель статьи – проанализировать динамику очно-заочного, заочного и семейного образования в России и выявить, что показывает и что скрывает официальная статистика.

Материалы и методы. Статья основана на сведениях форм федерального статистического наблюдения № ОО-1 с 2016 по 2023 годы, данных органов управления образованием в субъектах РФ, интервью лидеров семейного образования в субъектах РФ.

Результаты исследования. Доля обучающихся вне очной формы в России с 2016 по 2023 годы не превышала 1 %. Лидерами являются Москва, Санкт-Петербург и Омская область. Официальная статистика не отражает истинное состояние семейного образования, так как включает только тех, кто прошел аттестацию в школах. Статистика уведомлений о выборе семейного образования ведется в части регионов только на муниципальном уровне, ежегодное прохождение промежуточных аттестаций является выбором родителей. При зачислении на промежуточные аттестации дистанционно учет ребенка в форме федерального статистического наблюдения будет вестись по месту аттестации, а не по месту проживания. Семьи могут иметь сезонное местожительство в двух регионах. Это влияет на аппликацию учащихся из других субъектов и находит отражение в статистике.

Обсуждение и заключения. Проблемы учета обучающихся в форме семейного образования характерны не только для России. Разработка методологии сбора данных об обучающихся – ключевая задача для образовательной политики и будущего регулирования семейного образования, поскольку рост востребованности семейного образования ставит перед системой образования новые задачи.

Введение. Развитие человеческого капитала имеет определяющее значение для подготовки эффективного ответа российского общества на большие вызовы, связанные с обеспечением устойчивого экономического роста, развитием и внедрением новых перспективных технологий, увеличением производительности труда, улучшением качества жизни граждан. Ключевую роль здесь играет состояние сферы образования, от которого напрямую зависит освоение населением востребованных экономикой и рынком труда компетенций, знаний и навыков. Обеспечение подготовки высококвалифицированных специалистов с учетом изменения кадровых потребностей общества и тенденций развития цифровой экономики относится к актуальной проблеме управления и прогнозирования кадровым состоянием в системе российского образования.

Материалы и методы. Методологическую основу исследования составили отчеты международных организаций, национальных агентств в области образования, доклады рабочих групп, а также отечественные и зарубежные исследования в области прогнозирования кадрового состояния; официальные интернет-страницы органов федеральной и региональной исполнительной власти, осуществляющих управление и контроль в сфере образования; сайты образовательных организаций общего и высшего образования; информация из открытых источников данных. По полученному набору данных был проведен качественный анализ данных с использованием общенаучных методов познания.

Результаты исследования. Проанализированные решения имеют ограничения, которые затрудняют их прямой перенос в модель кадрового прогнозирования для московских школ. Они не учитывают особенности столичного образования, например направления стратегии развития образования Москвы, специфику номенклатуры должностей и аттестации руководящих кадров, городские проекты предпрофессионального образования, оптимизацию административного персонала и пр. При создании сервиса кадрового прогнозирования для московских школ следует принимать во внимание преимущества платформенных решений, обеспечивающих комплексный междисциплинарный подход с использованием больших объемов данных. Вместе с тем прогноз должен учитывать особенности московской системы образования, способные повлиять на кадровый состав школ.

Обсуждение и заключения. На основании проведенного анализа разработано модельное решение прогнозирования кадрового состояния образовательных организаций в системе столичного образования, включающее методологические подходы оценки; направления оценки динамики изменения кадрового состояния школ; структуру кадрового состава московских школ; структуру первичных данных; набор показателей.