Представлены особенности технологии аналитики обучения студентов. Показано как изменился ландшафт современных образовательных технологий. Описаны существующие методы аналитики. Дано определение аналитики обучения студентов и раскрыт ее смысл. Показаны возможные процессы и среды аналитики обучения студентов. Раскрыты этапы формирующей и итоговой оценки деятельности студентов. Детализированы существующие методики оценки учебной деятельности студентов. Разработаны адаптивные учебные среды, которые представляют собой учебно-методическое средство, позволяющее студентам заниматься более самостоятельно, с учётом их индивидуальных потребностей. Объяснена роль искусственного интеллекта в повышении эффективности обучения студентов, который может помочь персонализировать их обучение несколькими способами. Установлено, что наиболее известной формой аналитики обучения для ППС на сегодняшний день являются информационные панели: визуальные дисплеи, которые предоставляют информация о деятельности студентов и их прогрессе. Внедрение аналитики обучения способствует более глубокому пониманию учебного процесса и выявлению проблемных зон на ранних этапах. Персонализация обучения с помощью ИИ открывает новые возможности для повышения мотивации и успешности студентов. В дальнейшем развитие технологий аналитики будет играть ключевую роль в формировании эффективных образовательных систем и методик.

ВОРОБЬЕВ А.Е.

Доктор технических наук, профессор, Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова, г. Грозный, Российская Федерация

Е-mail: fogel_al@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-7324-428X

МУСИНА А.А.

PhD, Кафедра информатики и информационных технологий, Актюбинский региональный университет имени К. Жубанова, г. Актобе, Казахстан

Е-mail: alla.mussina@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-4179-4241

ВОРОБЬЕВ К.А.

Ассистент, Российский университет дружбы народов, г. Москва, Российская Федерация

Е-mail: fogel_k@mail.ru, https://orcid.org/0009-0008-3152-8197

1. Воробьев А.Е., Мамасаидов Дж., Воробьев К.А. Особенности высшего медицинского образования в виртуальной среде // Виртуальные технологии в медицине № 4 (38). - 2023. - С. 357-359.
2. Воробьев А.Е., Сулейманов А.М. Особенности высшего медицинского образования студентов в виртуальной среде // Международный научно-практический журнал «ENDLESS LIGHT in SCIENCE» (Алматы, Казахстан). - 2023. - -№3. - C. 71-74.
3. Anouschka van Leeuwen, Stephanie D. Teasley, Alyssa Friend Wise. Teacher and student facing learning analytics // https://www.solaresearch.org/wp-content/uploads/hla22/HLA22_Chapter_13_VanLeeuwen.pdf. Рр. 130-139. DOI: 10.18608/hla22.013.
4. Artificial intelligence in education: challenges and opportunities for sustainable development. Global education 2030 agenda. - 2019. - 48 р.
5. Johar N.A., Kew S.N., Tasir Z., Koh E. Learning analytics on student engagement to enhance students’ learning performance: A systematic review. sustainability 15. - 2023. https://doi.org/10.3390/su15107849.
6. Lee O’Farrell. Using learning analytics to support the enhancement of teaching and learning in higher education // https://www.teachingandlearning.ie/wp-content/uploads/TL_LA-Briefing-Paper_WEB.pdf. 40 р.
7. Martin Florence and Ndoye Abdou. Using learning analytics to assess student learning in online courses // Journal of University teaching & learning practice, 13(3). - 2016. Available at: http://ro.uow.edu.au/jutlp/vol13/iss3/7.

студенты, аналитика обучения, определение, основные составляющие, методология, среды