ЦИФРОВОЕ ОБРАЗОВАНИЕ И АКАДЕМИЧЕСКАЯ УСПЕВАЕМОСТЬ УЧАЩИХСЯ: РАЗВИТИЕ ОБРАЗОВАНИЯ МЕЖДУ УРОВНЯМИ

В данной статье рассматривается влияние уровня образования на академическую успеваемость студентов бакалавриата, магистратуры и докторантуры. Для анализа различий между группами были использованы дисперсионный анализ (ANOVA) и апостериорный тест Тьюки, которые выявили статистически значимые различия. Результаты показали, что магистранты, особенно обучающиеся по специализированным программам, а также докторанты имеют более высокие средние оценки по сравнению со студентами бакалавриата. Данное преимущество объясняется развитой исследовательской ориентацией, большей самостоятельностью в обучении и навыками саморегуляции. Вместе с тем выявлено, что сложность учебных дисциплин является важным фактором, определяющим академические результаты. Технические курсы, такие как «Машинное обучение» и «Программирование микроконтроллеров», характеризовались низкими средними баллами, тогда как предметы, связанные с базами данных и интернет-технологиями, отличались высокими результатами. Полученные выводы имеют практическую значимость для университетов, так как позволяют пересмотреть структуру учебных планов, адаптировать методы преподавания и разработать персонализированные подходы, направленные на повышение эффективности и конкурентоспособности высшего образования.

1. Dent A.L. The Relation Between Self-Regulated Learning and Academic Achievement Across Childhood and Adolescence: A Meta-Analysis / A.L. Dent, A.C. Koenka // Educational Psychology Review. – 2016. – № 28(3). – Р. 425-474. https://orcid.org/10.1007/s10648-015-9320-8.

2. Mammadov S. Big Five Personality Traits and Academic Performance: A Meta-Analysis / S. Mammadov // Journal of Personality. – 2022. – № 90(2). – Р. 222-255. https://orcid.org/10.1111/jopy.12663.

3. Berlanga V. Impact of Scholarships on University Academic Performance: A Comparative Analysis of Students With and Without Scholarships / V. Berlanga, F. Corti // Frontiers in Education. – 2025. – № 10. – Р. 1554073. https://orcid.org/10.3389/feduc.2025.1554073.

4. Targeted Scholarship for Higher Education and Academic Performance: Evidence from Indonesia / T. Mulyaningsih et al // International Journal of Educational Development. – 2022. – № 88. – Р. 102510. https://orcid.org/10.1016/j.ijedudev.2021.102510.

5. Impact of Online Learning on Student’s Performance and Engagement: A Systematic Review / C.N. Akpen et al // Discover Education. – 2024. – № 3. – Р. 205. https://orcid.org/10.1007/s44217-024-00253-0.

6. Emergency Remote Teaching and Students’ Academic Performance in Higher Education during the COVID-19 Pandemic: A Case Study / S. Iglesias-Pradas et al // Computers in Human Behavior. – 2021. – № 119. – Р. 106713. https://orcid.org/10.1016/j.chb.2021.106713.

7. Witteveen D.P. The STEM Grading Penalty: An Alternative to the «Leaky Pipeline» Hypothesis / D. Witteveen P. Attewell // Science Education. – 2020. – № 104(4). – Р. 714-735. https://orcid.org/10.1002/sce.21580.

8. A Meta-Analysis of the Efficacy of Self-Regulated Learning Interventions on Academic Achievement in Online and Blended Environments in K-12 and Higher Education / Z. Xu et al // Behaviour & Information Technology. – 2023. – № 42(16). – Р. 2911-2931. https://orcid.org/10.1080/0144929X.2022.2151935.

9. Application of Student’s t-Test, Analysis of Variance, and Covariance / Р. Mishra et al // Annals of Cardiac Anaesthesia. – 2019. – № 22(4). – Р. 407-411. https://orcid.org/10.4103/aca.ACA_94_19.

10. Post-Hoc Tests in One-Way ANOVA: The Case for Normal Distribution / J. Juarros-Basterretxea et al // Methodology. – 2024. – № 20(2). – Р. 84-99. https://orcid.org/10.5964/meth.11721.