Внеучебная деятельность как фактор академической успешности студентов: социологический анализ

Ammosov North-Eastern Federal University, Yakutsk, Russia, ,

Данная проблема приобретает особую остроту в условиях северного вуза, где значительная часть студентов – иногородние, проживающие в общежитиях, и для них внеучебные активности часто становятся главным каналом социализации.

Цель исследования – выявить характер и степень влияния вовлеченности в различные виды ВУД на академическую успеваемость студентов Северо-Восточного федерального университета имени М.К. Аммосова (СВФУ) и построить их многомерную типологию.

Гипотезы исследования:

• 1)    существует положительная корреляция между участием в ВУД и успеваемостью;

• 2)    научная деятельность требует более высокой успеваемости, чем спортивная или культурно-досуговая;

• 3)    проживание в общежитии повышает вовлеченность обучающихся в ВУД;

• 4    по сочетанию «успеваемость – вовлеченность – вид ВУД» выделяются устойчивые типы студентов.

Научная новизна работы заключается в том, что впервые на материале северного университета показано, что связь ВУД и успеваемости не является однородной: научная деятельность выступает драйвером, в то время как спортивно-досуговые форматы дают нейтральный эффект.

Практической значимостью статьи является то, что разработанная типология позволяет университету адресно поддерживать научные объединения и вводить академический тьюторинг для «социально активных» студентов.

Методы исследования . Эмпирическую базу составил онлайн-опрос студентов очной формы обучения СВФУ им. М.К. Аммосова, проводившийся с 21 октября по 7 ноября 2025 г. Объем выборки – 2511 респондентов, в том числе 245 – из филиалов (Мирный, Нерюнгри, Анадырь). Доля опрошенных от очного контингента головного вуза составила 16 %, что обеспечивает репрезентативность по основным институтам и курсам. Анкета включала 37 вопросов. Помимо пола, курса, формы оплаты и места жительства, студенты должны были указать, занимаются ли они в научных кружках, участвуют ли в конференциях (научная деятельность); являются ли волонтером, входят ли в студсовет (общественная); выступают ли они на университетской сцене, играют ли в КВН (культурно-творческая); занимаются ли спортом. Мы оценивали успеваемость участников исследования по прошлому семестру: отличник, хорошист, есть тройки, одна-две задолженности, больше двух задолженностей, а также просили респондентов по 5-балльной шкале оценить, помогает ли им внеучебная деятельность в учебе или мешает.

Статистическая обработка выполнена в SPSS 26 с использованием:

– частотного анализа;

• –    коэффициента ранговой корреляции Спирмена (ρ);

• –    кластеризации методом k-средних (евклидово расстояние).

Теоретическая база исследования . В своем исследовании мы опирались на три подхода. Первый – теория вовлеченности А. Астина (Astin, 1999), согласно которой инвестиции студента в университетскую жизнь (включая ВУД) прямо связаны с его академическими успехами. Второй – концепция социального капитала П. Бурдье (Бурдье, 2002), где участие в студенческих сообществах предоставляет доступ к скрытым ресурсам (информация, связи), которые конвертируются в учебные достижения. Третий – ресурсный подход, который предупреждает об эффекте «истощения» при чрезмерной нагрузке.

Новейшие российские исследования также посвящены этой теме. Так, томские ученых. М.О. Абрамова, Д.С. Клевцов, И.А. Щеглова и К.А. Вилкова на опросе 1199 первокурсников доказали, что «участие во внеучебной деятельности положительно связано с успеваемостью, причем научная деятельность дает наиболее сильный эффект» (Что дает студентам-первокурсникам участие во внеучебной деятельности: успеваемость, желание продолжить обучение и психологическое благополучие …, 2024: 18). Этот вывод мы и решили проверить на материале СВФУ.

Кроме того, работы Ю.А. Зубок и В.И. Чупрова (Зубок, Чупров, 2020) о жизненных стратегиях молодежи и Д.Л. Константиновского (Константиновский, 2023) – об образовательных траекториях – определяют более широкий исследовательский контекст: студенчество как социальная группа неоднородно, и разные типы молодых людей по-разному совмещают учебу и внеучебные активности. Д.Л. Константиновский писал: «Дифференциация образовательных и профессиональных траекторий молодежи усиливается, и это требует от вузов более гибких подходов» (Константиновский, 2023: 18). Мы как раз предлагаем такой гибкий подход – типологию студентов на основе их реального поведения.

Результаты исследования . В нашей выборке преобладали женщины – 57,7 % (1486 чел.) против 42,3 % мужчин (1089 чел.). Большинство (76,4 %) обучаются на бюджетной основе. 44,2 % студентов проживают в общежитии. Уровень их вовлеченности в ВУД составил 47,3 %. Пик активности обнаруживался на 2–3 курсах (55,8 и 56,6 %), минимум – на 1 (31,4 %) и 5 (44,4 %). Среди занятых популярность видов: спорт (34,9 %), культура (28,9 %), общественная деятельность (19,4 %), наука (16,8 %).

В ходе развертывания исследования мы сравнили успеваемость вовлеченных и не вовлеченных в ВУД обучающихся. Результаты представлены в табл. 1.

Таблица 1 . Успеваемость вовлеченных и не вовлеченных студентов, %¹

Table 1 . Academic Performance of Engaged and Non-Engaged Students, %

Группа	Отличник	Хорошист	Есть тройки	1–2 задолженности	>2 задолженностей
Вовлеченные (n = 1187)	20,5	47,3	12,5	11,8	7,9
Не вовлеченные (n = 902)	15,7	47,4	14,0	15,2

*χ² = 18,03; p = 0,001; Крамера V ≈ 0,09.

Отметим, что доля отличников среди вовлеченных значимо выше. При анализе по видам ВУД выяснилось, что научная деятельность дает наибольший вклад: среди отличников 45 % занимаются наукой, среди хорошистов – 19 %, среди имеющих задолженности – 9 % (p < 0,001). Спорт и культура распределены равномерно.

В работе осуществлен корреляционный анализ, и коэффициенты Спирмена позволили сделать интересные выводы (табл. 2). Отметим, что успеваемость в первую очередь определяется объективным контролем знаний (обратная связь с первым срезом) и гендерным фактором (девушки учатся лучше), однако отличники парадоксальным образом недооценивают вклад внеучеб-ной деятельности в их академическую успешность. Вовлеченность студентов выше у проживающих в общежитии и у тех, чье хобби связано с будущей профессией, что указывает на важность бытовых условий и личных интересов для активности обучающихся.

Таблица 2 . Значимые корреляции (ρ, p < 0,05)

Table 2 . Significant Correlations ((ρ, p < 0.05)

Пара переменных	ρ	Комментарий
Успеваемость ↔ результат первого контрольного среза	-0,486	Сильная обратная связь: кто продемонстрировал отрицательный срез, тот и учится хуже – самооценка правдива
Успеваемость ↔ пол (женский)	0,115	Девушки в среднем учатся лучше
Успеваемость ↔ оценка влияния ВУД на учебу	-0,085	Отличники почему-то считают, что внеучебная деятельность почти не помогает им осваивать образовательную программу (парадокс)
Вовлеченность ↔ проживание в общежитии	-0,078	Живущие в общежитии студенты активнее (выявлена слабая связь)
Вовлеченность ↔ связь «хобби – профессия»	0,121	У кого хобби связано с будущей работой, те чаще участвуют в ВУД

В работе осуществлен кластерный анализ и для многомерной классификации использованы следующие переменные: пол, финансирование, проживание, успеваемость, сложность программы, вовлеченность, оценка влияния ВУД. На основе метода л-средних выделены три кластера (табл. 3).

Таблица 3 . Конечные центры кластеров

Table 3 . Final Cluster Centers

Признак	Кластер 1 (n = 879)	Кластер 2 (n = 455)	Кластер 3 (n = 341)
Пол (1 – мужской, 2 – женский)	2 (женский)	1 (мужской)	2 (женский)
Успеваемость (2 – удовлетворительно, 4 – хорошо)	4 (хорошо)	2 (удовлетворительно)	4 (хорошо)
Оценка влияния ВУД (1–5)	2	3	5
Проживание (3 – общежитие)	3	3	3
Вовлеченность (2 – да)	2	2	2

Важно указать, что кластер 1 – «академически успешные» (52,5 %) – характеризуется высокой успеваемостью, студенты вовлечены в ВУД, но оценивают ее влияние на результативность освоения учебной программы как слабое. Основу кластера составляют девушки, обучающиеся на бюджетной основе, которые живут в общежитии. Ведущий вид внеучебной деятельности, реализуемый ими, – наука.

Кластер 2 – «социально активные» (27,2 %) – имеет следующие характеристики: удовлетворительная успеваемость, нейтральная оценка влияния; представлен преимущественно мужчинами. Основные направления внеурочной деятельности: спорт и культура.

Кластер 3 – «индифферентные» (20,3 %) – формальная вовлеченность, успеваемость хорошая, но оценка влияния максимально положительная (парадоксально). Состав смешанный.

Полученные данные подтверждают первую гипотезу о том, что вовлеченность во внеучеб-ную деятельность положительно коррелирует с успеваемостью, однако сила связи невелика, что согласуется с метаанализами NSSE (NSSE, 2023). Главный вывод, который перекликается с работой М.О. Абрамовой и соавторов – научная деятельность работает лучше всего. Даже прямо сказано: «Научная деятельность, в отличие от других видов, позитивно связана со всеми рассматриваемыми образовательными результатами» (Что дает студентам-первокурсникам участие во внеучебной деятельности: успеваемость, желание продолжить обучение и психологическое благополучие …, 2024: 21). В СВФУ схожая ситуация: почти половина отличников занимается наукой. Значит, если вуз хочет поднять успеваемость – надо поддерживать студенческие научные общества, конференции, гранты для студенческих исследований.

Что касается «социально активных» (кластер 2) – это вызов для университета. Ю.А. Зубок и В.И. Чупров предупреждали: «Избыточная социальная активность при недостаточной академической саморегуляции может приводить к снижению успеваемости» (Зубок, Чупров, 2020: 62). Таким студентам нужны не запреты, а помощь в планировании времени; возможно, пользу принесут тьюторы, которые подскажут, как не провалить сессию из-за репетиций.

Проживание в общежитии, хоть и обнаружило в исследовании статистически значимую корреляцию, но очень слабую. Однако практический смысл в этом есть: общага – это удобная площадка для информирования и неформального общения. Студентов, которые живут на съемных квартирах или с родителями, надо вовлекать в через соцсети и мессенджеры.

Исходя из того, что корреляционный анализ не позволяет оценить, насколько сильно каждый фактор повышает шансы студента попасть в группу отличников, а также не выявляет, как факторы влияют друг на друга (например, усиливается ли эффект научной деятельности у проживающих в общежитии). Для решения этих задач мы применили бинарную логистическую регрессию (зависимая переменная: «успеваемость»: 1 – отличник, 0 – все остальные) и проверили две модели.

В модель включены: пол (1 – мужчина, 2 – женщина), проживание (1 – общежитие, 0 – иное), вовлеченность в науку (1 – да, 0 – нет), вовлеченность в спорт (1 – да, 0 – нет), вовлеченность в культуру (1 – да, 0 – нет), вовлеченность в общественную деятельность (1 – да, 0 – нет), курс (1–5) и связь хобби с профессией (1 – да, 0 – нет).

Результаты (табл. 4) показывают, что научная деятельность увеличивает шансы быть отличником в 3,1 раза (OR = 3,14; p < 0,001) – это самый сильный предиктор. Спорт, культура и общественная работа не достигают статистической значимости при контроле остальных переменных. Женский пол дает преимущество (OR = 1,55; p = 0,012), что согласуется с литературой. Проживание в общежитии само по себе незначимо, но – как будет показано в модели взаимодействий – оно модернирует эффект других активностей. Связь хобби с профессией повышает шансы в 1,8 раза (p = 0,027). Интересно, что курс не значим – наибольшее количество отличников приходится на 2–3 курс, но это нелинейный эффект.

Таблица 4 . Результаты логистической регрессии (модель 1, главные эффекты)

Table 4 . Logistic Regression Results (Model 1, Main Effects)

Предиктор	B	Wald	p	Odds ratio (OR)	95 % CI для OR
Наука	1,144	18,76	<0,001	3,14	(1,87–5,28)
Спорт	0,221	1,02	0,312	1,25	(0,81–1,92)
Культура	0,163	0,57	0,451	1,18	(0,77–1,81)
Общественная	0,198	0,89	0,345	1,22	(0,81–1,84)
Пол (женский)	0,438	6,36	0,012	1,55	(1,10–2,18)
Проживание (общежитие)	0,127	0,49	0,484	1,14	(0,79–1,63)
Хобби = профессия	0,588	4,91	0,027	1,80	(1,07–3,03)
Курс	-0,052	0,72	0,396	0,95	(0,85–1,06)
Константа	-1,724	27,31	<0,001	0,18	–

Примечание: псевдо R² Найджелкерка = 0,192. Процент верных предсказаний – 74,3 %.

Отметим, что рассчитанный псевдо R² Найджелкерка, равный 0,192, указывает на то, что рассмотренный набор факторов объясняет заметную, но не исчерпывающую часть дисперсии академической успешности, что типично для социологических исследований образовательных траекторий. Точность классификации модели (74,3 %) значительно выше случайного угадывания и позволяет использовать ее для прогностических целей, например, для выявления студентов, нуждающихся в академической поддержке.

Также мы предположили, что влияние науки на успеваемость может быть сильнее у студентов, проживающих в общежитии (где есть неформальное научное общение), и у женщин (где культурные стереотипы могут поощрять академическую карьеру). Поэтому добавили два произведения: «наука × проживание» и «наука × пол».

Результаты (табл. 5) показывают значимое взаимодействие «наука × проживание» (p = 0,041). Для проживающих в общежитии эффект науки сильнее: OR науки в общежитии = 4,22 (против 2,01 для живущих на индивидуальной территории). Иными словами, общежитие не просто повышает вовлеченность (как было показано в табл. 2), а усиливает конверсию научной активности в отличную учебу. Возможное объяснение – совместная подготовка к конференциям, обмен литературой, взаимопомощь. Взаимодействие «наука × пол» незначимо (p = 0,392).

Таблица 5 . Логистическая регрессия с эффектами взаимодействия (модель 2)

Table 5 . Logistic Regression with Interaction Effects (Model 2)

Предиктор	B	Wald	p	OR
Наука	0,698	4,12	0,042	2,01
Проживание	0,045	0,04	0,842	1,05
Наука × проживание	0,744	4,18	0,041	2,10 (множитель)
Пол (женский)	0,432	5,94	0,015	1,54
Наука × пол	0,221	0,73	0,392	1,25

Примечание: добавление взаимодействий повысило псевдо R² до 0,209.

Результаты логистической регрессии существенно дополняют кластерный анализ. Если ранее мы знали, что «академически успешные» (кластер 1) часто занимаются наукой, то теперь мы можем сказать, при каких условиях наука с наибольшей вероятностью приводит к отличной учебе. Общежитие выступает усилителем социального капитала (Бурдье, 2002): совместное проживание создает плотные сети, где знание передается быстрее, формируются учебные микросообщества, снижаются транзакционные издержки на получение помощи. Это увеличение «инвестиций» (Astin, 1999) в студенческую жизнь, но не любых, а именно академически ориентированных.

Заключение . Научные кружки и проектные группы следует целенаправленно формировать внутри общежитий, организовывать «научные гостиные» в каждом общежитии, назначать тьюторов из числа проживающих там же отличников-исследователей. Для студентов, живущих на индивидуальной территории, необходимо создавать виртуальные научные сообщества с регулярными онлайн-воркшопами, чтобы компенсировать отсутствие «эффекта общаги».

Кроме того, модель подтверждает, что спорт и культура не драйверы высокой успеваемости, а, скорее, нейтральные или даже отвлекающие факторы (их OR около 1,2, и они незначимы). Они важны для социализации и здоровья, но университет не должен питать иллюзий, будто студенческая самодеятельность автоматически повышает баллы.

Проведенный регрессионный анализ с эффектами взаимодействия дает СВФУ инструмент для таргетированных интервенций: выявить студентов, занимающихся наукой и живущих в общежитии, и предложить им дополнительные меры поддержки (гранты на поездки, места в летних школах), зная, что отдача от них в академической успеваемости будет максимальной.

Проведенное исследование позволило не только подтвердить исходные гипотезы, но и сделать новые эмпирические обобщения благодаря комбинации методов корреляционного, кластерного и регрессионного анализа.

Внеучебная деятельность в целом положительно, но умеренно связана с академической успеваемостью (доля отличников среди «вовлеченных» – 20,5 % против 15,7 % – среди «не вовлеченных»). Однако эта связь неоднородна по видам активности.

Научно-исследовательская работа – самый сильный предиктор высокой успеваемости. Логистическая регрессия показала, что занятия наукой увеличивают шансы быть отличником в 3,1 раза (OR = 3,14; p < 0,001). Спорт, культура и общественная деятельность при контроле остальных факторов не дают значимого вклада.

Общежитие выступает не просто фактором вовлеченности, а модератором, усиливающим эффект науки. Взаимодействие «наука × проживание» значимо (p = 0,041): для живущих в общежитии OR науки возрастает до 4,22 против 2,01 – для остальных. Это открытие поддерживает теорию социального капитала П. Бурдье – плотные неформальные сети ускоряют конвертацию активности в учебный результат.

Разработанная нами типология студентов (кластерный анализ) и регрессионная модель с псевдо R² = 0,209 и точностью 74,3 % позволяют адресно выстраивать меры поддержки в вузе. Женский пол и связь хобби с профессией также значимо повышают шансы на отличную учебу.

Сформулируем практические рекомендации для СВФУ:

• 1.    Необходимо создать «научные гостиные» в общежитиях, закрепить за ними тьюторов из числа отличников-исследователей, проживающих там же, это усилит модерационный эффект.

• 2.    Для студентов, живущих вне общежития, запустить виртуальные научные сообщества (он-лайн-воркшопы, чаты с наставниками) – компенсировать отсутствие «эффекта общаги».

• 3.    Ввести академический тьюторинг для «социально активного» кластера (2 тип) – помощь в тайм-менеджменте.

• 4.    Использовать цифровые каналы (мессенджеры, приложение) для информирования студентов вне общежития.

• 5.    Привлекать «активистов-отличников» (кластер 1) к менторству первокурсников.

Таким образом, статья не только отвечает на вопрос о связи внеучебной деятельности и успеваемости, но и предлагает измеримые и воспроизводимые инструменты для управления студенческой вовлеченностью во внеучебную деятельность в федеральном вузе.