Цифровизация мотивационных признаков как способ организации самостоятельной работы бакалавров

Постановка проблемы . Эффективная организация внеаудиторной работы будущих бакалавров предполагает построение индивидуальных траекторий обучения, основанных в том числе на уровне мотивации к изучению профильных дисциплин. Обосновывается целесообразность применения интеллектуальных информационных технологий при классификации состава и форм самостоятельной работы бакалавров прикладной математики. Методология . С помощью разработанного мобильного приложения выявлены многопараметрические мотивационные признаки обучаемых. Полученные мотивационные профили кластеризованы на пять мотивационных групп, близких по значениям признаков. Построение и анализ многопараметрической классификации произведены методами кластерного анализа и нейросетевых технологий. Кластеризация мотивационных групп и применение соответствующих стратегий организации самостоятельной работы выполнялись на факультете компьютерных технологий и прикладной математики Кубанского государственного университета. Результаты . Сконструированная нейронная сеть классифицирует мотивационный профиль бакалавра, назначает ему стратегию самостоятельной работы, устанавливая конкретные значения вариативных элементов стратегии. Для кластеризованных мотивационных групп определены стратегии организации самостоятельной работы. Заключение . Построение и кластеризация мотивационных профилей позволяет скорректировать индивидуальные стратегии самостоятельного обучения бакалавров прикладной математики, выявить значения вариативных элементов и, как следствие, не только развить профессиональные умения, но и сформировать навыки организации собственного рабочего процесса, распределения ресурсов, выделения этапов работы.