• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Анализ академической успеваемости студентов с использованием журналов событий электронной образовательной среды
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 октября 2026 г.
«Объект наших исследований - суперкомпьютер»
Феликс Смирнов занимается суперкомпьютерными технологиями, чтобы помогать другим ученым в их работе. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о настройке коммуникаций между узлами, своем увлечении кинематографом и о старых вывесках на Хитровке.
29 октября 2026 г.
Как прогнозировать будущее науки и технологий
Лаборатория исследований науки и технологий, действующая в структуре Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, изучает текущее состояние научных исследований и разработок, анализирует тренды и их динамику, что позволяет понимать масштаб вызовов, связанных с применением новейших технологий, определять приоритеты будущих работ, формировать научную и промышленную политику. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующей лабораторией Лилианой Проскуряковой и директором Форсайт-центра ИСИЭЗ Александром Соколовым.
29 октября 2026 г.
Плоская модель местности скрыла от симулятора потерю связи между машинами
Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Анализ академической успеваемости студентов с использованием журналов событий электронной образовательной среды

Моделирование и анализ информационных систем. 2022. Т. 29. № 4. С. 286–314.
Шаимов Н. Д., Ломазова И. А., Мицюк А. А., Самоненко И. Ю.

Современный образовательный процесс предполагает использование электронных образовательных сред. Это специальные информационные системы, которые являются как средством для хранения учебных материалов, так и инструментом для проведения проверочных работ, сбора домашних заданий, ведения журнала оценок, совместной работы. Такие среды производят большое количество данных о поведении учащихся и преподавателей в рамках учебного процесса. В данной работе предлагается подход, позволяющий анализировать такие данные, извлекать из них типичные траектории учащихся, которые ведут к успешным или неудачным результатам обучения. Показано, как для построения моделей образовательного процесса на основе имеющихся данных могут быть использованы алгоритмы process mining. Также показано, как можно оценить, насколько синтезированная модель отражает реальное поведение системы, записанное в журналах событий. Работа содержит не только описание предлагаемого подхода, но и пример его применения к реальному набору данных для образовательной программы бакалавриата. Наглядно показано, как с использованием нашего подхода можно выяснить, какие факторы приводят к формированию успешных и неудачных траекторий студентов. Выявлены узкие места образовательного процесса, а также ошибки в данных, свидетельствующие о некорректной работе системы. В результате анализа выявлены точки особо внимания для администраторов образовательной программы, а также определены некоторые сигнальные события, появление которых в индивидуальной траектории студента может быть тревожным сигналом. Применение подхода предполагает использование только свободных программных инструментов с открытым исходным кодом, что дополнительно облегчает его внедрение в самых разных образовательных организациях.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: learning management systemsprocess miningжурналы событийэлектронная образовательная средаevent logsprocess analysisмоделирование процессовизвлечение и анализ моделей процессов
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Теоретическое и экспериментальное исследование методов построения, анализа и усовершенствования моделей процессов в информационных системах (2022)
Похожие публикации
Методология создания информационных систем
Карминский А. М., Черников Б. В., М.: НИЦ Инфра-М, 2026.
Рассмотрены методологические вопросы создания финансово-экономических информационных систем, проблемы информатизации производственной и дистрибьютерской деятельности, темы адаптации типовых систем в бизнес-структурах, в том числе систем поддержки офисной деятельности. Для студентов учреждений среднего профессионального образования, обучающихся по укрупненным группам специальностей 09.02.00 «Информатика и вычислительная техника», 38.02.00 «Экономика и управление», экономистов, юристов, предпринимателей и финансистов, а также специалистов и ...
Добавлено: 30 октября 2026 г.
Mean-field reduction of networks of bursting neurons
Guerreiro I., Sergey Skorokhod, di Volo M. и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2027 Vol. 164 Article 110954
Добавлено: 29 октября 2026 г.
Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity
Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods
Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616
Добавлено: 28 октября 2026 г.
PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics
Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860
Добавлено: 28 октября 2026 г.
Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering
Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261
Добавлено: 27 октября 2026 г.
PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52
Добавлено: 27 октября 2026 г.
2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications
IEEE, 2026.
Добавлено: 26 октября 2026 г.
A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20
Добавлено: 26 октября 2026 г.
A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Основы теории информации
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и  предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в  информационно-телекоммуникационных системах и  сетях с  использованием программных и  программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в  автоматизированных системах программными и  программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а  также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Studies in Computational Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Merging Directly-Follows Graphs and Sankey Diagrams for Visualizing Acyclic Processes
Дерезовский И. Д., Шаимов Н. Д., Ломазова И. А. и др., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 4 P. 155–168
В данной статье предлагается метод визуализации моделей ациклических процессов, основанный на объединении графов непосредственного следования и диаграмм Санкей. Графы непосредственного следования - популярная графическая модель для визуализации моделей дискретных процессов, в то время как диаграммы Санкей используются для представления потоковых данных. Наш метод, основанный на потоковых диаграммах, позволяет выделять на общей модели отдельные экземпляры или группы экземпляров процесса. ...
Добавлено: 3 октября 2024 г.
Discovering hierarchical process models: an approach based on events partitioning
A. K. Begicheva, I. A. Lomazova, R. A. Nesterov, Modeling and Analysis of Information Systems 2024 Vol. 31 No. 3 P. 294–315
Process mining — это область компьютерных наук, которая занимается синтезом и анализом моделей процессов на основе автоматически генерируемых журналов событий. В настоящее время многие организации используют эту технологию для оптимизации и совершенствования бизнес-процессов. Однако синтезированная модель процесса может быть слишком подробной, сложной и трудной для понимания экспертами. В работе мы рассматриваем задачу синтеза иерархической модели ...
Добавлено: 14 сентября 2024 г.
Роль результатов наукометрических исследований в управлении формированием образовательных траекторий в электронной образовательной среде
Разинкина Е. М., Калмыкова С. В., Пустыльник Н. В., Инженерное образование 2016 № 19 С. 95–99
Система высшего образования непрерывно меняется, что приводит к необходимости создания новых методов обучения. Разработка алгоритма управления процессом формирования наиболее эффективной индивидуальной образовательной траектории является весьма актуальной задачей. Результаты наукометрических исследований позволяют на основе модульного подхода трансформировать вариативную часть учебного плана с учетом требований наиболее востребованных сфер деятельности. Предложена формализация модели информационных потоков с целью выбора ...
Добавлено: 28 мая 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору