Modeling educational behavior from the perspective of behavioral economics experiment in a digital educational environment

Cover Page

Cite item

Abstract

the article examines the impact of various choice architectures on the educational behavior of students in a digital environment. An experiment conducted on the basis of an online university course made it possible to compare neutral, nudge, gamified and socially comparative versions of the interface. Course completion rates, academic results, and time costs are analyzed in detail. The data obtained confirm the importance of mild behavioral stimuli to increase engagement without compromising the quality of learning; special attention is paid to the effect of social comparison as the strongest mechanism. The results demonstrate a statistically significant increase in the proportion of those who completed the course when using mild behavioral stimuli, and also confirm the effect of the "social anchor" as the most effective mechanism. It has been shown that behavioral interventions can increase learning motivation without compromising the quality of learning. The presented conclusions expand the understanding of the limits of the applicability of behavioral economics in education and provide practical recommendations for the design of digital courses.

About the authors

I. V Vinogradova

St. Petersburg State Agrarian University

M. S Gruza

Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

O. V Klychkova

Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

E. V Myagkova

Russian State University of Tourism and Service

O. V Taranina

Branch of Peter the Great Military Academy of Strategic Missile Forces

References

  1. Белодед Д.Р. и др. Психологическая модель выявления потенциальных скулшутеров в цифровой образовательной среде // Психопедагогика в правоохранительных органах. 2023. Т. 28. № 1 (92). С. 34 – 40.
  2. Боровков А.И. [и др.]. Поддержка принятия решений в социальной сфере на базе цифровой модели // Журнал исследований социальной политики. 2023. Т. 21. № 4. С. 677 – 692.
  3. Буганова С.Н. Активные методы обучения в подготовке инженеров: экспериментальное исследование мотивации и академических результатов // Достижения науки и образования. 2025. № 2 (100). С. 16 – 21.
  4. Гайнанов Д.А. [и др.]. Иррациональность поведения абитуриентов как фактор дисбаланса рынков труда и образовательных услуг региона // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2022. Т. 15. № 1. С. 194 – 208.
  5. Другова Е.А. [и др.]. Искусственный интеллект для учебной аналитики и этапы педагогического проектирования: обзор решений // Вопросы образования. 2022. № 4. С. 107 – 153.
  6. Жаворонко Е.С., Ниязова А.А. Формирование функциональных ролей будущего педагога в цифровой образовательной среде // Концепт. 2022. № 4. С. 79 – 94.
  7. Конягина М. [и др.]. Основы цифровой экономики 2-е изд. Учебник и практикум для вузов. Litres, 2025. 278 с.
  8. Кузнецова Ю.А. Имитационное моделирование стратегического развития системы высшего образования Российской Федерации // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 6. С. 32 – 44.
  9. Носкова Т. Дидактика цифровой среды. Litres, 2022. 400 с.
  10. Шапошников А.М. Генезис теории и практики поведенческой экономики. 2023. 389 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).