Ключевое слово: «educational environment»
Шеховцова
И.
С.
, Каплун
Л.
Н.
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДЕТЕЙ В УСЛОВИЯХ ВСЕРОССИЙСКОГО ДЕТСКОГО ЦЕНТРА //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2026. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2026/0.htm?id=50888
В статье рассматриваются особенности управления качеством дополнительного образования в специфической среде всероссийских детских центров (ВДЦ). Анализируются основные вызовы, связанные с краткосрочностью образовательных программ, высокой динамикой смены контингента и интеграцией воспитательного компонента. Разнородность программной базы, сезонный характер деятельности и множественность региональных практик создают сложности в оценке образовательных результатов. Это приводит к фрагментарности педагогического процесса, недостаточному учету индивидуальных потребностей детей и повышенной нагрузке на специалистов. Указанные проблемы требуют разработки комплексных решений для обеспечения устойчивого развития образовательной среды.
Бояринов
Д.
А.
О роли и месте систем искусственного интеллекта в учебном процессе //
Научно-методический электронный журнал «Концепт». –
2026. –
.
– URL: https://e-koncept.ru/2026/0.htm?id=51596
В статье рассматривается проблема выявления роли и места систем искусственного интеллекта в учебном процессе. В качестве инструмента решения проблемы рассматривается кластерный анализ. Проводится исследование опыта применения кластерного анализа в отечественных педагогических и психологических исследованиях. Выявляются основные направления применения методов кластерного анализа. К ним относятся: анализ устойчивых группировок, которые образуют субъекты учебного процесса по определённым параметрам (чаще всего академическим результатам); анализ взаимосвязей и взаимовлияний между индивидуальными свойствами субъектов учебного процесса (например, целевыми установками или особенностями пространственного мышления и когнитивных функций обучающихся); исследование динамики развития тех или иных индивидуальных или групповых качества (например соотношения между интеллектом и академической успеваемостью обучающихся). Делается вывод о потенциале методов кластерного анализа применительно к исследованию роли систем искусственного интеллекта в учебном процессе.
И. С. Шеховцова