emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 1796 DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ Использование онлайн-ресурсов и систем компьютерной математики для повышения качества обучения студентов, изучающих дисциплины «Линейная алгебра» и «Математический анализ» в высших учебных заведениях The use of online resources and computer mathematics systems to improve the quality of education for students studying the disciplines of Linear Algebra and Mathematical Analysis in higher education institutions Белова Дарья Викторовна Belova Daria V. DariyaViktorovna@yandex.ru Ветренко Екатерина Александровна Vetrenko Ekaterina A. Vetrenko@mail.ru Пономарев Антон Васильевич Ponomarev Anton V. PonomarevAV@yandex.ru Федосеева Оксана Владимировна Fedoseeva Oksana V. Fedoseeva_Oksana_V@bk.ru Шадрина Наталья Николаевна Shadrina Natalia N. NataliaNikolaevnaSchadrina@bk.ru Российский технологический университет МИРЭА MIREA – Russian Technological University Академия гражданской защиты МЧС России Academy of Civil Protection of the Ministry of Emergency Situations of Russia 30 10 2024 14 10-2 151 160 © 2025 Управление образованием: теория и практика © 2025 Education Management Review 2025 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

В статье рассматривается проблема повышения качества обучения студентов, изучающих дисциплины «Линейная алгебра» и «Математический анализ», с использованием онлайн-ресурсов и систем компьютерной математики. Проведен концептуальный анализ научной литературы, опубликованной в высокорейтинговых журналах за последние 5 лет, который позволил выявить ключевые тренды и пробелы в исследованиях. На основе критического осмысления разночтений в терминологии предложен авторский понятийный аппарат. Обоснована актуальность и новизна подхода, базирующегося на интеграции традиционных методов преподавания с инновационными технологиями. Эмпирическую базу составили данные, полученные в ходе педагогического эксперимента, проведенного в 2022-2023 учебном году на выборке из 120 студентов. Применялись методы статистического анализа, анкетирования, тестирования, экспертных оценок. Результаты свидетельствуют о значимом повышении успеваемости (на 15-20%), мотивации (коэффициент корреляции r=0,78) и удовлетворенности студентов (более 85% положительных отзывов). Полученные данные имеют теоретическую ценность для развития концепций смешанного обучения математике и прикладное значение для оптимизации образовательного процесса в вузах. Намечены перспективы дальнейших исследований, связанные с персонализацией обучающих траекторий на основе технологий искусственного интеллекта.

The article discusses the problem of improving the quality of education for students studying the disciplines of Linear Algebra and Mathematical Analysis using online resources and computer mathematics systems. A conceptual analysis of the scientific literature published in highly rated journals over the past 5 years has been carried out, which has revealed key trends and gaps in research. Based on a critical understanding of the discrepancies in terminology, the author's conceptual framework is proposed. The relevance and novelty of the approach based on the integration of traditional teaching methods with innovative technologies is substantiated. The empirical base consists of data obtained during a pedagogical experiment conducted in the 2022-2023 academic year on a sample of 120 students. Methods of statistical analysis, questionnaires, testing, and expert assessments were used. The results indicate a significant increase in academic performance (by 15-20%), motivation (correlation coefficient r=0.78) and student satisfaction (more than 85% of positive reviews). The data obtained have theoretical value for the development of concepts of blended learning in mathematics and applied value for optimizing the educational process in universities. Prospects for further research related to the personalization of learning trajectories based on artificial intelligence technologies are outlined.

 mathematical education higher education online resources computer mathematics systems blended learning quality of education. математическое образование высшая школа онлайн-ресурсы системы компьютерной математики смешанное обучение качество образования. Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0

Список литературы Власова Е.А., Меженная Н.М., Попов В.С. Адаптивные технологии математической подготовки студентов технических вузов // Педагогика. 2019. № 6. С. 51-58. Григорьев С.Г., Гриншкун В.В., Реморенко И.М. «Умная аудитория» – шаг на пути к интеллектуализации процесса обучения // Информатика и образование. 2018. № 4. С. 3-10. Карасик А.А., Барсуков Д.Н. Компьютерная математика в подготовке современных инженеров // Высшее образование в России. 2016. № 8-9. С. 22-29. Киселева О.М., Тихомиров С.А., Рожков А.В. Персонализация образовательного процесса в электронной информационно-образовательной среде // Ярославский педагогический вестник. 2019. № 3. С. 37-46. Кочагин В.В. Персонализированная модель повышения квалификации преподавателей математики в области ИКТ // Информатизация образования и науки. 2017. № 1. С. 113-123. Кузнецова И.В., Хасаншина Н.Р., Ромашкина А.А. Индивидуальные образовательные траектории студентов в контексте личностного потенциала // Образование и саморазвитие. 2016. № 4. С. 44-49. Куликова Н.Ю. Методические аспекты применения систем компьютерной алгебры в обучении студентов математическим дисциплинам // Информатика и образование. 2011. № 1. С. 69-74. Монахов В.М., Тихомиров С.А. Адаптивное управление качеством математической подготовки студентов в условиях интеллектуализации образования // Ярославский педагогический вестник. 2019. № 6. С. 56-66. Смирнов Е.И., Трофимец Е.Н. Проектирование информационно-аналитической среды математической подготовки студентов // Информатика и образование. 2014. № 8. С. 88-91. Соболева Е.В., Караваев Н.Л., Перевозчикова М.С. Совершенствование содержания подготовки учителей к разработке и применению компьютерных игр в обучении // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. 2017. № 6. С. 54-70. Строганова А.Н. Индивидуально-ориентированное обучение математике в техническом вузе на основе учебных проектов // Интеграция образования. 2015. № 2. С. 58-63. Трембач В.М. Применение систем компьютерной математики в учебном процессе технического университета // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2017. № 1. С. 74-82. Хеннер Е.К. Вычислительное мышление // Образование и наука. 2016. № 2. С. 18-33. Ширикова Т.С., Ширикова О.А. Персонализированное обучение математике студентов технического вуза // Высшее образование сегодня. 2019. № 6. С. 20-25. Щербаков С.М., Лисин С.С. Управление индивидуальными образовательными траекториями студентов в условиях электронного обучения // Открытое образование. 2017. № 2. С. 29-38.