УДК 004.8:378
DOI: 10.36871/26189976.2026.06-2.014
Авторы
Карина Идрисовна Базуева,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный университет А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Наталья Александровна Ноздрина,
Брянский государственный технический университет, Брянск, Россия
Вячеслав Хаутиевич Унатлоков,
Кабардино-Балкарский государственный университет им Х.М. Бербекова, Нальчик, Россия
Аннотация
В статье рассматривается интеллектуальная обработка результатов интерактивных заданий как инструмент повышения качества подготовки будущих педагогов. Обоснована значимость анализа цифрового следа, автоматизированной диагностики учебных затруднений и построения индивидуальных образовательных траекторий. Показано, что применение методов образовательной аналитики позволяет выявлять скрытую динамику формирования профессиональных компетенций, усиливать рефлексивную деятельность студентов и обеспечивать адресную педагогическую поддержку. Актуальность темы подтверждается современными исследованиями цифрового следа и искусственного интеллекта в образовании.
Ключевые слова
интеллектуальная обработка данных,
интерактивные задания,
будущие педагоги,
цифровой след,
образовательная аналитика.
Список литературы
[1] Андрюхина Л.М., Ломовцева Н.В., Садовникова Н.О. Концепты цифровой дидактики как основания проектирования опережающего образования педагогов профессионального обучения // Профессиональное образование и рынок труда. 2020. № 1. С. 30–43. DOI: 10.36871/26189976.2026.06-2.014
[2] Баранова Е.В., Швецов Г.В. Методы и инструменты для анализа цифрового следа студента при освоении образовательного маршрута // Перспективы науки и образования. 2021. № 2 (50). С. 415–430. DOI: 10.32744/pse.2021.2.29.
[3] Вилкова К.А., Захарова У.С. Учебная аналитика в традиционном образовании: ее роль и результаты // Университетское управление: практика и анализ. 2020. Т. 24. № 3. С. 59–76. DOI: 10.15826/umpa.2020.03.026.
[4] Дюличева Ю.Ю. Применение учебной аналитики в высшем образовании: датасеты, методы и инструменты // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 5. С. 86–111. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-5-86-111.
[5] Евстигнеев М.Н. Модель лингвометодической подготовки будущих учителей иностранного языка на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1222–1238. DOI: 10.20310/1810-0201-2024-29-5-1222-1238.
[6] Козлов А.С. Разноуровневые задания как средство формирования профессиональных компетенций студентов в цифровой образовательной среде // Ярославский педагогический вестник. 2025. № 4 (145). С. 138–146. DOI: 10.20323/1813-145X-2025-4-145-138.
[7] Роберт И.В. Реализация возможностей искусственного интеллекта в образовании // Пространство педагогических исследований. 2024. Т. 1. № 1. С. 60–75. DOI: 10.23859/3034-1760.2024.77.66.004.
[8] Соболева Е.В., Суворова Т.Н., Ниматулаев М.М., Новосёлова С.Ю. Возможности интерактивных сервисов для совершенствования подготовки будущих педагогов цифровой школы // Перспективы науки и образования. 2020. № 3 (45). С. 441–458. DOI: 10.32744/pse.2020.3.32.
[9] Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33.
[10] Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 58–79. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79.
[11] Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н., Сорокин Д.О. Структурная модель подготовки будущих учителей на основе технологий искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 3 (75). С. 139–155. DOI: 10.32744/pse.2025.3.9.
[12] Токтарова В.И., Попова О.Г. Анализ образовательных данных взаимосвязи успешности обучения и поведения студентов в цифровой образовательной среде вуза // Информатика и образование. 2022. Т. 37. № 4. С. 54–63. DOI: 10.32517/0234-0453- 2022-37-4-54-63.
