Игнатенко Н.А., Морозов С.А. Адаптивная интеграционная система оценки знаний в высшем образовании России: путь к объективности и персонализации // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон. науч. журн. – 2025. – №3. – С. 7-13. – Режим доступа: https://ismm.irgups.ru/toma/327-2025, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 14.11.2025).
В статье рассматриваются вызовы традиционных подходов к оценке знаний в российской системе высшего образования, включая проблемы субъективности, низкой эффективности и подверженности академической недобросовестности. Предлагается концепция адаптивной интеграционной системы оценки знаний, основанной на графах знаний, динамической генерации тестовых заданий и персонализированных траекториях контроля. Обосновывается модель поэтапного внедрения системы через интеграцию с существующими информационными платформами вузов, что призвано обеспечить экономическую эффективность и минимизировать барьеры для миграции. Проводится сравнительный анализ предлагаемой концепции с существующими конкурентными решениями на рынке. Обсуждаются потенциальные преимущества и перспективы данной системы для повышения объективности оценки, индивидуализации обучения и подготовки высококвалифицированных специалистов, релевантных потребностям современного рынка труда.
1.Аксютина З.Н. Традиции и инновации в системе высшего образования России. – Вестник Томского государственного университета. – 2018. – № 426. – С. 182-187.
2.Захарова И.Г. Информационные технологии в образовании: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. – М.: Академия, 2003. – 192 с.
3.Овчинников С.А., Селюков С.А. Проблема учета практического опыта студентов заочной формы обучения в современном вузе. – Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2. – С. 13-17.
4.Шмелева Е.А. Академическое мошенничество как проблема высшего образования. – Высшее образование в России. – 2013. – № 10. – С. 134-138.
5.Григоренко С.А. Индивидуальные образовательные траектории в высшем образовании: опыт НИУ ВШЭ. – Высшее образование в России. – 2020. – Т. 29, № 1. – С. 53-61.
6.Рубцов В.В. Адаптивные образовательные технологии: вызовы и перспективы. – Психологическая наука и образование. – 2019. – Т. 24, № 3. – С. 5-15.
7.Бондаренко В.В. Цифровизация образования: вызовы и перспективы развития. – Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. – 2019. – Т. 46, № 3. – С. 488-498.
8.Галиева А.М., Мустафин А.Н. Применение онтологий в адаптивных обучающих системах. – Вестник Казанского технологического университета. – 2014. – Т. 17, № 18. – С. 317-320.
9.Симонова И.В., Шерстобитова Н.А. Динамическая генерация тестовых заданий как средство повышения объективности контроля знаний. – Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2013. – № 10 (147). – С. 136-140.
10.Демидов А.А., Каляев И.А., Лебедев Б.К., Мальцева С.В. Интеллектуальные адаптивные обучающие системы. – Искусственный интеллект и принятие решений. – 2017. – № 3. – С. 19-27.
11.Днепровская Н.В. Системы управления обучением (LMS): анализ возможностей и перспективы использования в высшем образовании. – Открытое образование. – 2014. – № 6. – С. 42-49.
12.Клячко Т.Л. Высшее образование в России: проблемы и перспективы. – Научные труды Вольного экономического общества России. – 2017. – Т. 206. – С. 343-356.
13.Телешова И.Г. Рынок труда и система образования: новые векторы сближения и гармонизации. – Второй томский форум «Преобразование образования»
14.Приходченко Е.И., Бойко Н.И. Индивидуальная образовательная траектория как способ развития самостоятельной учебной деятельности – 2018.
15.Морозова И.С. Выбор студентом индивидуальной образовательной траектории: субъектная позиция и стратегии выбора – 2023.