Погодин И. М., Аспирант ФГБУ «Институт стандартизации»
Москва, Россия
Pogodin I. M., Graduate student Russian Standardization Institute
Moscow, Russia
Садыхбеков А. Д., Московский городской педагогический университет
Москва, Россия
Sadykhbekov A. D.о., Moscow City Pedagogical University
Moscow, Russia
В статье представлено исследование, цель которого заключается в изучении эффективности применения аналитики больших данных для мониторинга успеваемости и социально-экономической адаптации иностранных студентов, изучающих русский язык в онлайн-формате. Методы исследования включают использование регрессионного анализа на основе данных 130 студентов для выявления ключевых факторов, влияющих на результаты обучения и социально-экономической адаптации. Исследование определило, что наиболее значимыми факторами являются частота входа в систему и результаты онлайн-тестирования, в то время как продолжительность онлайн-обучения и субъективные оценки преподавателей оказались менее существенными. Разработанная модель продемонстрировала 85%-ную точность в прогнозировании успешности адаптации студентов. Результаты исследования подтверждают эффективность использования аналитики больших данных в онлайн-образовании и предлагают практические рекомендации по улучшению качества обучения русскому языку и адаптации иностранных студентов.
The article presents a study aimed at examining the effectiveness of using big data analytics to monitor academic performance and socio-economic adaptation of foreign students studying Russian in an online format. The research methods include the use of regression analysis based on data from 130 students to identify key factors influencing learning outcomes and socio-economic adaptation. The study revealed that the most significant factors are the frequency of system logins and online testing results, while the duration of online learning and teachers’ subjective assessments proved to be less significant. The developed model demonstrated 85% accuracy in predicting students’ adaptation success. The research results confirm the effectiveness of big data analytics in online education and provide practical recommendations for improving the quality of Russian language teaching and the adaptation of foreign students.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.