УДК 378.147
DOI: 10.36871/26189976.2026.06-3.021

Авторы

Радима Хаважовна Денильханова,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный университет им. А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Мадина Ахметовна Аушева,
Ингушский госуниверситет, Магас, Россия
Светлана Глебовна Николаева,
ФГБОУ ВО КГЭУ Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия

Аннотация

В статье исследуются возможности применения методов моделирования для оценки влияния цифровых образовательных платформ на академическую успеваемость студентов в системе высшего образования. Цель работы — систематизация современных подходов к моделированию влияния цифровых платформ на академическую успеваемость и выявление наиболее эффективных методов и моделей для количественной оценки этого влияния. На основе проведённого анализа формулируются рекомендации по разработке инструментов раннего прогнозирования успеваемости, включая создание систем, способных предсказывать итоговые оценки на основе активности студентов уже на середине семестра. Обсуждаются также этические аспекты использования данных студентов и вопросы обеспечения конфиденциальности при внедрении таких систем.

Ключевые слова

цифровые образовательные платформы,
академическая успеваемость,
моделирование.

Список литературы

[1] Владова А.Ю. Формирование групповой и индивидуальной траекторий успеваемости по данным e-learning-платформ / А. Ю. Владова // Управление большими системами. — 2024. — Вып. 111. — С. 179–196.

[2] Данилова Д.Д. Методы анализа данных в задаче повышения успеваемости на курсах системы дистанционного обучения / Д. Д. Данилова, В. Г. Пак // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVII Международной научно-практической конференции. — Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024. — Ч. 1.

[3] Козлов А.В. Моделирование влияния использования цифровых образовательных ресурсов на успеваемость студентов / А. В. Козлов, Е. В. Смирнова // Вопросы образования. — 2025. — № 2. — С. 87–104.

[4] Коняева Е.В. Статистические данные, предоставляемые средой Moodle, и их анализ / Е. В. Коняева, С. В. Коняева // Новые информационные технологии в образовании и науке. — 2024. — № 2 (14). — С. 28–38.

[5] Кустицкая Т.А. Выявление стратегий обучения с помощью цифрового следа в LMS Moodle / Т. А. Кустицкая, П. А. Ошлакова // Преподаватель XXI век. — 2024. — № 3-1. — С. 82–98.

[6] Матвеева Н.А. Влияние модели стилей обучения Фелдера-Сильверман на отношение студентов к дистанционному преподаванию с использованием PLS-SEM метода / Н. А. Матвеева, Е. А. Седова, С. Л. Захарова // Современные проблемы науки и образования. — 2022. — № 6.

[7] Ошлакова П.А. Использование стратегий обучения, выявленных по цифровому следу, для прогнозирования успеваемости / П. А. Ошлакова, Т. А. Кустицкая // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании. — Красноярск, 2025. — С. 312–316.

[8] Смирнова Е.В. Цифровые платформы и академическая успеваемость: эконометрический анализ на данных российских вузов / Е. В. Смирнова, А. В. Козлов // Прикладная эконометрика. — 2024. — № 73. — С. 45–62.

[9] Чикова О.А. Независимая оценка качества условий осуществления образовательной деятельности региона: статистический анализ результатов / О. А. Чикова, Н. Н. Давыдова, А. А. Симонова // Перспективы науки и образования. — 2021. — № 6 (54). — С. 606–620.

[10] Шафикова А.Р. Применение методов анализа данных для прогнозирования академической успеваемости студентов в цифровой образовательной среде / А. Р. Шафикова, Д. И. Сафин // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. — 2023. — Т. 27, № 1. — С. 112–120.