Прогноз эффективности студентов в проектной деятельности: обоснование междисциплинарного исследования

Прогноз эффективности студентов в проектной деятельности: обоснование междисциплинарного исследования

Автор: Дмитриева Ю.А., Коробова С.Ю., Горских А.Г.

Журнал: Психология. Психофизиология @jpps-susu

Рубрика: Общая психология, психология личности, история психологии

Статья в выпуске: 4 т.16, 2023 года.

Бесплатный доступ

Введение. В условиях постоянных изменений, непрерывного потока информации и неопределенности человеку как субъекту профессиональной деятельности необходимо быть эффективным: достигать максимальных показателей успешности выполнения деятельности и одновременно сохранять собственные психологические ресурсы. Проблема повышения эффективности и потребность ее прогноза становится актуальной как для отдельного человека, так и для организации в целом.

Эффективность, проектная деятельность, прогнозирование, прогноз эффективности, высшее образование, методы оценки эффективности, результативность, нейросетевые технологии

Короткий адрес: https://sciup.org/147242687

IDR: 147242687   |   DOI: 10.14529/jpps230402

Список литературы Прогноз эффективности студентов в проектной деятельности: обоснование междисциплинарного исследования

  • Robles M.M. Executive perceptions of the top 10 soft skills needed in todays workplace // Business communication quarterly. 2012. Vol. 75. № 4. P. 453–465. DOI: 10.1177/1080569912460400.
  • Chen C.H., Yang Y.C. Revisiting the effects of project–based learning on students academic achievement: A meta–analysis investigating moderators // Educational Research Review. 2019. Vol. 26. P. 71–81. DOI: 10.1016/j.edurev.2018.11.001.
  • A review of project-based learning in higher education: Student outcomes and measures / P. Guo, N. Saab, L.S. Post et al. // International journal of educational research. 2020. Vol. 102. e101586. DOI: 10.1016/j.ijer.2020.101586.
  • Боровиков Д.А. Эффективность как социально-психологическая категория: онтологический подход // Вестник Удмуртского университета. Серия: Философия. Психология. Педагогика. 2011. № 2. С. 69–76.
  • Слепко Ю.Н. Содержание понятия «эффективность профессиональной деятельности» // Ярославский педагогический вестник. 2010. Т. 2, № 4. С. 193–197.
  • Иванова Е.М. Психология и эффективность деятельности субъекта труда // Психология в экономике и управлении. 2013. № 1. С. 6–12.
  • Твердовская А.В., Гнездилов Г.В. Критерии и показатели эффективности профессиональной деятельности предпринимателя и особенности его подготовки // Человеческий капитал. 2022. № 5-2 (161). С. 200–209.
  • Big five personality factors and leader emergence in virtual teams: Relationships with team trustworthiness, member performance contributions, and team performance / C.C. Cogliser, W.L. Gardner, M.B. Gavin et al. // Group and Organization Management. 2012. Vol. 37. № 6. P. 752–784. DOI: 10.1177/1059601112464266.
  • Дружилов С.А. Эффективность деятельности и индивидуальный ресурс профессионального развития // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 4. С. 161–164.
  • Дружилов С.А. Профессиональные стили человека и эффективность его деятельности // Успехи современного естествознания. 2012. № 9. С. 64–67.
  • Демушкина О.С. Личностные характеристики сотрудников команды проекта как фактор эффективности проектной деятельности в сфере информационных технологий // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2018. Т. 7, № 1 (22). С. 269–272.
  • Ермолаева М.В., Кокуева Ж.М. Психологические подходы к мотивационным процессам в проектной команде // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Психология. 2019. Т. 28. С. 20–34.
  • Учадзе Л.Г. Влияние мотивации достижения успеха на эффективность деятельности менеджера // Гуманизация образования. 2009. № 1. С. 110–114.
  • Белоус В.В. К исследованию влияния типов темперамента на эффективность индивидуальной и совместной деятельности // Вопросы психологии. 1985. № 3. С. 113–120.
  • Dmitrieva Y.A., Korobova S.Y., Kochkina D.V. Individual response to stressors and efficiency in project activities // Behavioral Sciences. 2019. Vol. 10, № 1. DOI: 10.3390/bs10010010.
  • Сергиенко Е.А., Хлевная Е.А., Киселёва Т.С. Роль эмоционального интеллекта в эффективности деятельности и психологическом благополучии человека // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2020. Т. 26, № 1. С. 46–53.
  • Socioemotional regulation strategies in a project–based learning environment / N.G. Lob-czowski, K. Lyons, J.A. Greene et al. // Contemporary Educational Psychology. 2021. Vol. 65. e101968. DOI: 10.1016/j.cedpsych.2021.101968.
  • Психологические ресурсы проектной деятельности учителей, включенных в предметные олимпиады / Н.В. Маркина, И.В. Выбойщик, Е.С. Первухина, М.Е. Гумницкий, Л.Г. Михайлюк // Психология. Психофизиология. 2021. Т. 14, № 2. С. 27–37.
  • Ngereja B., Hussein B., Andersen B. Does Project-Based Learning (PBL) Promote Student Learning? // A Performance Evaluation. Education Sciences. 2020. Vol. 10. DOI: 10.3390/educsci10110330.
  • Jitpaiboon T., Smith S., Gu Q. Critical success factors affecting project performance: an analysis of tools, practices, and managerial support // Project Management Journal. 2019. Vol. 50. P. 271–287. DOI: 10.1177/8756972819833545.
  • Сидоренков А.В., Штроо В.А. Роль количества неформальных подгрупп в эффективности производственной малой группы // Организационная психология. 2023. Т. 13, № 1. С. 35–58.
  • Aranzabal A., Epelde E., Artetxe M. Team formation on the basis of Belbins roles to enhance students performance in project based learning // Education for Chemical Engineers. 2022. Vol. 38. P. 22–37. DOI: 10.1016/j.ece.2021.09.001.
  • Mergendoller J.R., Thomas J.W. Managing project based learning: Principles from the field. Buck Institute for Education. 2001. URL: https://dr-hatfield.com/science_rules/articles/ Managing%20Project%20Based%20Learning.pdf
  • Garcia-Martin J., Perez-Martinez J.E. Method to Guide the Design of Project Based Learning Activities Based on Educational Theories // International Journal of Engineering Education. 2017. Vol. 33. № 3. P. 984–999.
  • Клементьева М.В. Проектная деятельность как ресурс личностно-профессионального развития студентов // Письма в Эмиссия. Оффлайн. 2018. № 7. С. 26–34.
  • Баранова Т.А. Интеграция проектной деятельности студентов в образовательный процесс современного вуза // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 9. С. 88–92.
  • Шкунова А.А., Плешанов К.А. Организация проектной деятельности студентов в вузе: результаты научного исследования и перспективы развития // Вестник Мининского университета. 2017. № 4 (21). DOI: 10.26795/2307-1281-2017-4-4
  • Одарич И.Н. Проектная деятельность в образовательном процессе вуза // Научен вектор на Балканите. 2017. № 1. С. 18–21.
  • Коваленко Ю.А., Никитина Л.Л. Проектная деятельность студентов в образовательном процессе вуза // Вестник Казанского технологического университета. 2012. Т. 15. № 20. С. 229–231.
  • Попова М.С. Проектная деятельность как средство развития творческой активности студентов вуза // Гаудеамус. 2017. Т. 16. № 3. С. 101–103.
  • Integration of different assessment approaches: application to a project-based learning engineering course / E. Cifrian, A. Andres, B. Galan et al. // Education for Chemical Engineers. 2020. Vol. 31. P. 62–75. DOI: 10.1016/j.ece.2020.04.006.
  • Schulz B. The Importance of Soft Skills: Education beyond academic knowledge / Journal of Language and Communication. 2008. № 2. P. 146–154.
  • Ветров Ю.П. Особенности организации проектной деятельности в профессиональном образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2019. № 2. С. 41–48.
  • Барабанщикова В.В., Каминская Е.О. Феномен прокрастинации в деятельности членов виртуальных проектных групп // Национальный психологический журнал. 2013. № 2 (10). С. 43–51.
  • Fernandes S., Dinis–Carvalho J., Ferreira-Oliveira A. Improving the Performance of Student Teams in Project-Based Learning with Scrum // Education Sciences. 2021. Vol. 11. DOI: 10.3390/educsci11080444..
  • DeFillippi R.J. Introduction: Project-based learning, reflective practices and learning // Management learning. 2001. Vol. 32. № 1. P. 5–10. DOI: 10.1177/1350507601321001.
  • Сафонова К.И., Подольский С.В. Проектная деятельность студентов в вузе: планирование проектов и оценка результативности их реализации // Общество: социология, психология, педагогика. 2018. № 5. С. 83–94.
  • Noordin M.K., Nordin M.S. Project-based learning (PjBL) framework in developing non-technical skills for engineering students // Advanced Science Letters. 2018. Vol. 24. № 6. P. 4515–4518. DOI: 10.1166/asl.2018.11640.
  • Токтарова В.И., Семенова Д.А., Зарипов Р.Н. Оценка эффективности проектной деятельности студентов на основе цифрового следа // Вестник Марийского государственного университета. 2021. Т. 15. № 4 (44). С. 420–429.
  • Başbay M., Ateş A. The reflections of student teachers on project based learning and investigating self-evaluation versus teacher evaluation // Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2009. Vol. 1. P. 242–247. DOI: 10.1016/j.sbspro.2009.01.044.
  • Матяш Н.В., Володина Ю.А. Методика оценки проектной компетентности студентов // Психологические исследования. 2011. Т. 4. № 17. DOI: 10.54359/ps.v4i17.847
  • Васильева Е.И., Зерчанинова Т.Е., Ручкин А.В. Оценка эффективности деятельности государственных служащих // Управленческое консультирование. 2016. № 4 (88). С. 14–26.
  • Султанова Е.В., Анкудинова А.М. Оценка эффективности проектной деятельности как инструмента развития лидерских качеств государственного служащего // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2019. Т. 8, № 1 (26). С. 67–70.
  • Прогнозирование, планирование и моделирование: междисциплинарный подход и конвергенция знаний: монография / под ред. О.А. Подкопаева. Самара: ООО «Офорт», 2015. 351 с.
  • Гилёв Д.В., Мазуров В.Д. Математическая психология, нейронные сети и распознавание // Психология. Историко-критические обзоры и современные исследования. 2019. Т. 8, № 3-1. С. 21–27.
  • A deep learning classification framework for early prediction of team-based academic performance / F. Giannakas, C. Troussas, I. Voyiatzis et al. // Applied Soft Computing. 2021. Vol. 106. e107355. DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107355.
  • Structuring the prediction model of project performance for international construction projects: A comparative analysis / D.Y. Kim, S.H. Han, H. Kim et al. // Expert systems with applications. 2009. Vol. 36, № 2. P. 1961–1971. DOI: 10.1016/j.eswa.2007.12.048.
  • Hussain S., Khan M.Q. Student-Performulator: Predicting Students Academic Performance at Secondary and Intermediate Level Using Machine Learning / Annals of data science. 2023. Vol. 10, № 3. P. 637–655. DOI: 10.1007/s40745-021-00341-0.
  • Adaptability: How students responses to uncertainty and novelty predict their academic and non-academic outcomes / A.J. Martin, H.G. Nejad, S. Colmar et al. // Journal of Educational Psychology. 2013. № 105 (3). P. 728–746. DOI: 10.1037/a0032794.
  • Fernández-Martín F.D., Arco-Tirado J.L., Hervás-Torres M. Grit as a predictor and outcome of educational, professional and personal success: A systematic review // Psicología Educativa. 2020. № 26 (2). P. 163–173. DOI: 10.5093/psed2020a11.
  • Федотова М.А. Технологии искусственного интеллекта при прогнозировании эффективности командной работы: опыт, проблемы и перспективы практических исследований // Научный результат. Социология и управление. 2019. Т. 5, № 2. С. 93–106. DOI: 10.18413/2408-9338-2019-5-2-0-9
  • Славутская Е.В., Славутский Л.А. О выборе структуры искусственных нейросетей и алгоритмов анализа психодиагностических данных // Казанский педагогический журнал. 2020. № 5 (142). С. 202–210.
  • Петров А.Н., Иванова Г.Ф., Славутская Е.В. Обучение нейросети как инструмент системного анализа многомерных данных психодиагностики // Вестник Чувашского университета. 2018. № 1. С. 162–168.
  • Славутская Е.В., Абруков В.С., Славутский Л.А. Нейросетевой системный анализ уровневых психологических характеристик // Вестник чувашского университета. 2016. № 1. С. 164–173.
  • Rastrollo-Guerrero J.L., Gómez-Pulido J.A., Durán-Domínguez A. Analyzing and Predicting Students Performance by Means of Machine Learning: A Review // Applied sciences. 2020. Vol. 10. № 3. DOI: 10.3390/app10031042.
  • Namoun A., Alshanqiti A. Predicting Student Performance Using Data Mining and Learning Analytics Techniques: A Systematic Literature Review // Applied Sciences. 2021. Vol. 11(1). DOI: 10.3390/app11010237.
Еще
Статья обзорная
SciUp 2024 © 2024 ©