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.
In the era of global digitalization and the dynamic development of educational technologies, the issue of student adaptation in higher education institutions is becoming particularly relevant. The approach considered in this study to the introduction of multi-agent management models into the educational process of higher educational institutions of the Russian Federation is based on the goals of increasing the adaptive abilities of students to changing educational realities. Materials and methods. The study is based on the analysis of data on the dynamics of student adaptation in 50 leading universities in Russia over the past 5 years, the collection and processing of statistical data, conducting surveys among 2,000 students and 300 teachers, as well as on the development and testing of a multi-agent model based on a pilot program implemented in 10 universities. Results. The study revealed that the introduction of multi-agent models contributes to the improvement of students' adaptation processes by 35%. In particular, the level of successful adaptation of first-year students increased by 40% compared to traditional teaching methods. The multi-agent model integrated into the educational process includes individualized learning trajectories, machine learning algorithms for analyzing student performance and preferences, as well as virtual reality modules to simulate real professional situations.