DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Разработка и внедрение мультиагентных моделей управления в образовательном процессе вузов РФ для повышения уровня адаптации студентов

Авторы

  • Юлия Анатольевна Мартынова Санкт- Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Как цитировать

ГОСТ Мартынова Ю. А. Разработка и внедрение мультиагентных моделей управления в образовательном процессе вузов РФ для повышения уровня адаптации студентов // Управление образованием: теория и практика. 2023. Т. 13. № 11-2. С. 112-118. DOI: 10.25726/j6424-6773-0838-z
APA Мартынова, Ю. А. (2023). Разработка и внедрение мультиагентных моделей управления в образовательном процессе вузов РФ для повышения уровня адаптации студентов. Управление образованием: теория и практика, 13(11-2), 112-118. https://doi.org/10.25726/j6424-6773-0838-z

Аннотация

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.

Ключевые слова

мультиагентные модели адаптация студентов высшее образование инновационные образовательные технологии машинное обучение виртуальная реальность индивидуализированные обучающие траектории

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.

Загрузки

Опубликован

2023-11-30

Выпуск

Раздел

DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Метрики

225 просмотров
2548 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные