Автоматизированная аналитика учебных данных и адаптивное тестирование в курсах иностранного языка в высшей школе как инструмент персонализации траекторий обучения

Аннотация

Статья посвящена интеграции автоматизированной аналитики учебных данных и компьютерного адаптивного тестирования в университетских курсах английского языка как механизму персонализации обучения в условиях высокой неоднородности академических групп неязыковых направлений. Рассматривается переход от линейных методик к модульной архитектуре курса, способной перестраиваться на основании цифровых следов обучающихся в LMS, где обратная связь и оценивание трактуются как средства навигации и поддержки, а не только контроля. Описана реализация на платформе Moodle с расширенными средствами фиксации событий и адаптивного предъявления заданий; адаптация опирается на модели современной теории тестирования (в частности, подходы Раша и Бирнбаума) и калиброванный банк из 4500 тестовых единиц, уточняемый по мере накопления ответов. Анализ логов (свыше 3,5 млн событий), аттестационных результатов и метаданных взаимодействия с контентом дополняется статистическими процедурами (корреляции, кластеризация учебных стратегий, сравнение групп). Показано, что персонализированная траектория повышает продуктивность работы: при меньшем времени в системе студенты выполняют больше модулей и демонстрируют более высокий средний балл, а также меньшую вариативность результатов, что интерпретируется как выравнивание подготовки без потери мотивации у сильных обучающихся. Выявлено улучшение психометрических характеристик адаптивного тестирования: расширение диапазона трудности, рост дискриминативности, снижение стандартной ошибки измерения и сокращение длины теста при повышении надежности. Отсроченный контроль через три месяца фиксирует более высокую ретенцию лексики, резкое уменьшение доли системных грамматических ошибок и снижение тревожности перед проверками, что связывается с индивидуализированным повторением и предотвращением накопления пробелов. Подчеркиваются педагогические следствия: перераспределение времени в пользу коммуникативных практик, усиление диагностической роли преподавателя, а также значимость вопросов прозрачности алгоритмов и этики работы с данными для корректного применения персонализированных оценок.