Разработка и внедрение мультиагентных моделей управления в образовательном процессе вузов РФ для повышения уровня адаптации студентов
DOI:
https://doi.org/10.25726/j6424-6773-0838-zКлючевые слова:
мультиагентные модели, адаптация студентов, высшее образование, инновационные образовательные технологии, машинное обучение, виртуальная реальность, индивидуализированные обучающие траекторииАннотация
В эпоху глобальной цифровизации и динамичного развития образовательных технологий, вопрос адаптации студентов в высших учебных заведениях приобретает особую актуальность. Рассматриваемый в данном исследовании подход к внедрению мультиагентных моделей управления в образовательный процесс высших учебных заведений Российской Федерации основывается на целях повышения адаптационных способностей студентов к изменяющимся образовательным реалиям. Материалы и методы. Исследование базируется на анализе данных о динамике адаптации студентов в 50 ведущих вузах России за последние 5 лет, сборе и обработке статистических данных, проведении анкетирования среди 2000 студентов и 300 преподавателей, а также на разработке и тестировании мультиагентной модели на базе пилотной программы, внедренной в 10 университетах. Результаты. В ходе исследования было выявлено, что внедрение мультиагентных моделей способствует улучшению адаптационных процессов студентов на 35%. В частности, уровень успешной адаптации студентов первого курса увеличился на 40% по сравнению с традиционными методами обучения. Мультиагентная модель, интегрированная в образовательный процесс, включает в себя индивидуализированные обучающие траектории, алгоритмы машинного обучения для анализа успеваемости и предпочтений студентов, а также модули виртуальной реальности для имитации реальных профессиональных ситуаций.
Библиографические ссылки
Аксенов К.А., Гончарова Н.В. Гибридное моделирование мультиагентных процессов преобразования ресурсов. М.: Российская академия естествознания, 2019. 222 с.
Бермус А.Г. Цифровая трансформация высшего образования с позиций междисциплинарного подхода: обзор гуманитарных исследований // KANT. 2022. № 1 (42). С. 6-16.
Богатов Е.М., Коренев A.B., Михайлов И.С. О современных инструментах и методах ведения научных исследований по истории математики // Таврический вестник информатики и математики. 2021. № 3 (52). С. 35-57.
Городецкий В.И. Поведенческие модели кибер-физических систем и групповое управление: основные понятия // Известия ЮФУ. Технические науки. 2019. № 1(203). С. 144-162. D01:10.23683/2311-3103-2019-1-144-162
Демидова Т.Е., Тонких А.П. Реализация проблемного обучения в вузе // Начальная школа плюс До и После. 2004. № 4. С. 6-12.
Демидова А.В. Смешанное обучение как объект педагогического моделирования в условиях общего образования // Научное обозрение. Педагогические науки. 2022. № 3. С. 10-14.
Лисицына Л.С. Основы теории нечетких множеств. СПб.: Университет ИТМО, 2020. 74 с.
Лямин Б.М. Методическое обеспечение процессов управления инновационной деятельностью высшего учебного заведения: дис. канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2020. 172 с
Ляшенко А.А. Модели смешанного обучения: потенциал личностной ориентированности // Научное наследие. 2021. № 61 (3). С. 9-13.
Мальцев В.А., Мальцев К.В. Пандемия и образование // Научные труды Вольного экономического общества России. 2020. Т. 224, № 4. С. 402-415.
Манучарян М.С. К вопросу о смешанном обучении на занятиях по физической культуре и спорту в вузе // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2022. № 7-2 (70). С. 58-61.
Токтарова В.И., Федорова С.Н. Адаптация студентов к обучению в условиях электронной информационно-образовательной среды вуза // Вестник марийского государственного университета. 2019. Т. 13. № 3. С. 383-390.
Федотова Е.Л., Федотов А.А. Информационные технологии в науке и образовании: учебное пособие. М.: ФОРУМ ИНФРА-М, 2021. 335 с.
