АНАЛИЗ АДАПТАЦИИ СТУДЕНТОВ МЛАДШИХ КУРСОВ К УЧЕБНОМУ ПРОЦЕССУ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

АННОТАЦИЯ

Настоящее исследование направлено на эмпирическое оценивание уровня сформированности когнитивной, эмоциональной и поведенческой адаптации студентов, обучающихся на технических и гуманитарных направлениях, к цифровизации учебного процесса в зависимости от их отношения к цифровым технологиям. Показана состоятельность предложенной гипотезы о том, что общее положительное отношение студентов к цифровым технологиям является статистически значимым фактором повышающим скорость и уровень их адаптации.

Ключевые слова: адаптация студентов, оценивание психофизических состояний, цифровизация учебного процесса.

Вопросы оценивания адаптации студентов к условиям цифровизации учебного процесса остаются по-прежнему актуальными и значимыми [1]. Объясняется это тем, что 28 июля 2017 года Правительство Российской Федерации приказом №1632-р утвердило программу цифровой экономики Российской Федерации [2], которая, в том числе предполагает цифровизацию учебного процесса высших учебных заведений, что неразрывно связано с увеличением когнитивной нагрузки и на преподавателей, и на студентов из-за необходимости осваивания в короткие сроки большого количества специализированных информационных технологий, компьютерных программ и новых методик обучения при непрерывном стремлении к сокращению общего бюджета времени, отводимого на аудиторные занятия студентов с преподавателем и переносом большого объема изучаемого материала в системы самообразования, например, такие как Moodle.

Обзор современной научной литературы, например, [3, 4] показал, что, несмотря на важность вопроса анализа когнитивной нагрузки на студентов в условиях цифровой трансформации учебного процесса и разработки методик обеспечения их эффективной адаптации в открытой печати практически отсутствуют примеры его решения. Большинство опубликованных работ связаны с изучением общих вопросов социальной и производственной адаптацией студентов и молодых специалистов, к таким работам можно отнести фундаментальные труды таких известных ученых, как Г.П. Медведев, В.Г. Рубинин, Ю.С. Колесник, З.Б. Кличевой, В.Г. Шевелева. Тем не менее, в современной и классической литературе до сих пор отсутствует единое мнение не только о методах и способах оценивания адаптационных свойств студентов, но и об однозначном определении параметров, которые могли бы однозначно характеризовать уровень адаптации.

Целью данной работы является анализ адаптации студентов младших курсов к учебному процессу в условиях цифровизации образовательной деятельности. При этом рабочей гипотезой является предположение, что общее положительное отношение студентов к цифровым технологиям является статистически значимым фактором повышающим скорость и уровень их адаптации. Альтернативная гипотеза состоит в отсутствии указанного эффекта

Для проверки выдвинутой гипотезы о том, что успешность адаптации студентов к цифровизации учебного процесса определяется их общим положительным отношением к цифровым образовательным технологиям как комплексному психологическому феномену, было организовано эмпирическое исследование. Сбор данных проводился в октябре и ноябре 2025 года на базе двух высших учебных заведений города Севастополя – Севастопольского государственного университета и Севастопольского филиала Государственного морского университета имени Ф.Ф. Ушакова. В исследовании приняли участие студенты первых курсов очной формы обучения. Первоначальный объём выборки составил 67 человек, из которых 40 девушек и 27 юношей в возрасте от 17 до 19 лет (средний возраст 18,3 года). Поскольку среди студентов гуманитарных направлений оказалось на 10% больше девушек, для обеспечения сбалансированности групп при гендерном сравнении из анализа были исключены 7 анкет представительниц гуманитарных специальностей. Таким образом, итоговую выборку составили 60 респондентов – 33 девушки (средний возраст 18,56 года) и 27 юношей (средний возраст 17,96 года). Все участники заполняли опросники добровольно, в свободное от занятий время, без дополнительного поощрения в виде баллов по учебным дисциплинам; использовались как бумажные бланки, так и электронные формы в сервисе Yandex-Forms.

Для комплексной диагностики отношения студентов к цифровым образовательным технологиям и параметров их адаптации был использован опросник отношения к цифровым образовательным технологиям у студентов, разработанный И.А. Новиковой и П.А. Бычковой [5, 6]. Опросник основан на трёхкомпонентной структуре отношения и включает 36 утверждений, сгруппированных в три шкалы по 12 вопросов каждая: эмоциональный компонент (отражает эмоциональную оценку вовлечённости в использование ЦОТ), когнитивный компонент (понимание и представления о возможностях ЦОТ) и поведенческий компонент (готовность и активность использования ЦОТ). Респонденты оценивали степень согласия с каждым утверждением по пятибалльной шкале Ликерта. Статистическая обработка данных включала методы описательной статистики, t-критерий Стьюдента для одной выборки с проверкой нормальности распределения, корреляционный анализ Пирсона и расчёт величины эффекта Коэна. Статистически значимыми считались различия при уровне p<0,05.

Результаты эмпирического исследования и их анализ.

Анализ отношения студентов к цифровым образовательным технологиям показал, что у большинства респондентов сформировано положительное отношение к ЦОТ. Результаты анализа опросника в процентном соотношении представлены на рисунках 1 и 2.

Рисунок 1 – Распределение девушек по уровням выраженности когнитивного, эмоционального, поведенческого компонентов и интегрального отношения к ЦОТ (%)

Рисунок 2 – Распределение юношей по уровням выраженности когнитивного, эмоционального, поведенческого компонентов и интегрального отношения к ЦОТ (%)

Интегральный показатель отношения к ЦОТ у девушек составил 110,28 балла, у юношей – 116,38 балла, что статистически значимо превышает теоретическое нейтральное значение в 100 баллов с высоким размером эффекта (p<0,001, d=0,70). Это не позволяет отвергнуть гипотезу о том, что цифровизация высшего образования в целом воспринимается студенческим сообществом как полезная и желательная реальность. Однако при детальном рассмотрении компонентов отношения была обнаружена внутренняя структурная неоднородность. Наиболее высокие средние значения зафиксированы по когнитивному компоненту – у девушек 39,2 балла, у юношей 45,2 балла при теоретическом среднем 36 баллов. Поведенческий компонент оказался несколько ниже: 37,08 балла у девушек и 39,08 балла у юношей. При этом эмоциональный компонент у девушек (34,1 балла) был значимо ниже теоретического среднего (36 баллов) с малым размером эффекта (p=0,05, d=0,32), что свидетельствует о скрытом эмоциональном дискомфорте при рациональном принятии технологий. У юношей, напротив, эмоциональный компонент незначительно превышал норму и составил 39,9 балла. Таким образом, студенты рационально принимают цифровизацию, но значительная часть студенток, к сожалению, переживает её с тревогой и раздражением.

Можно констатировать, что по уровням выраженности отношения к ЦОТ вся выборка разделилась на три качественно различные группы. Группа с высоким уровнем отношения составила 12% (8 человек) – эти студенты характеризуются гармоничным интегрированным профилем отношения и могут быть названы «цифровыми энтузиастами». Группа со средним уровнем отношения оказалась наиболее многочисленной – 78% (51 человек) – это основной массив студентов, успешно интегрированных в цифровую образовательную среду, их можно обозначить как «адаптивную» группу. Группа с низким уровнем отношения составила 10% (7 человек) – эти студенты, названные «ситуативными пользователями», требуют психолого-педагогического сопровождения. Отрицательного отношения к ЦОТ в данной выборке не обнаружено. При этом у мужчин чаще, чем у женщин, встречался высокий уровень поведенческого компонента (52% против 14% у женщин), что указывает на более выраженную готовность к активным действиям при работе с цифровыми технологиями. У женщин, напротив, выше доля низких значений по когнитивному компоненту (26% против единичных случаев у мужчин) и по эмоциональному компоненту (14% против единичных случаев). Эти гендерные различия имеют важное практическое значение и требуют дифференцированного подхода в психолого-педагогическом сопровождении.

Заключение

Проведённое эмпирическое исследование подтвердило, что у студентов младших курсов преобладает положительное отношение к цифровым образовательным технологиям, которое выступает значимым фактором успешной адаптации к цифровизации учебного процесса. Вместе с тем выявлена структурная неоднородность этого отношения: при высоком когнитивном принятии эмоциональный компонент у девушек оказался значимо снижен, что свидетельствует о скрытом дискомфорте. Полученные результаты обосновывают необходимость дифференцированного психолого-педагогического сопровождения с учётом гендерных особенностей, направленного в первую очередь на снижение цифровой тревожности у студенток.

Список литературы:

1. Кондрашихин, А. Б. Устойчивость региональной экономики в цифровых форматах трансформации производительных сил / А. Б. Кондрашихин // Almanac Crimea. Economics, innovation, 2024 г. – № 42. – С. 13 – 22.
2. Программа цифровой экономики / Утверждена Распоряжением равительства РФ 28.07.2017 г. №1632-р.
3. Зборовский, Г.Е. Адаптация студентов в условиях трансформации высшей школы: обоснование управленческих решений / Г.Е. Зборовский, П.А. Амбарова  // Вопросы управления. 2022. № 6. С. 64–79
4. Босова, Л. Л. О новых подходах к изучению школьной информатики в условиях цифровой трансформации общества / Л. Л. Босова // Информатика в школе. — 2022. — № 4 (177). — С. 5–14.
5. Новикова, И. А. Отношение к цифровым образовательным технологиям у студентов: определение, диагностика, гендерные особенности / И. А. Новикова, П. А. Бычкова // Теоретическая и экспериментальная психология. — 2024. — Т. 17, № 1. — С. 70–84. — DOI : 10.11621/TEP-24-04.
6. Novikova, I. A. Attitudes towards Digital Educational Technologies Scale for University Students: Development and Validation / I. A. Novikova, P. A. Bychkova, D. A. Shlyakhta, A. L. Novikov // Computers. — 2023. — Vol. 12, No. 9. — P. 176. — DOI : 10.3390/computers12090176.