infojournalИнформатика и образованиеInformatics and education0234-04532658-7769Publishing House Education and Informatics10.32517/0234-0453-2025-40-1-57-68infojournal-1226Research ArticleИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯINFORMATIZATION OF EDUCATIONМетодология анализа больших данных для разработки образовательных стандартов на основе интеллектуальных моделей обработкиBig data analysis methodology for educational standards development based on intelligent processing modelshttps://orcid.org/0000-0001-7262-9041ПалаткинаГ. В.PalatkinaG. V.

Палаткина Галина Владимировна, доктор пед. наук, профессор, декан факультета педагогики, психологии, гостеприимства и спорта 

г. Астрахань 

Galina V. Palatkina, Doctor of Sciences (Education), Professor, Dean of the Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport 

Astrakhan 

pal9@rambler.ruhttps://orcid.org/0009-0007-1926-4419ДубченковаН. О.DubchenkovaN. O.

Дубченкова Наталия Олеговна, канд. пед. наук, доцент кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта 

г. Астрахань 

Natalia O. Dubchenkova, Candidate of Sciences (Education), Associate Professor at the Department of Pedagogical Practices and Service Industries, Faculty of Pedagogy, Psychology 

Astrakhan 

dubchenkovano@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7030-913XПалаткинВ. В.PalatkinV. V.

Палаткин Владимир Владимирович, канд. культурологии, доцент кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта 

г. Астрахань 

Vladimir V. Palatkin, Candidate of Sciences (Culturology), Associate Professor at the Department of Pedagogical Practices and Service Industries, Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport 

Astrakhan 

vladimir_palatkin@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2728-6059ПодлипалинА. А.PodlipalinA. A.

Подлипалин Алексей Алексеевич, канд. пед. наук, доцент кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта 

г. Астрахань 

Alexey A. Podlipalin, Candidate of Sciences (Education), Associate Professor at the Department of Pedagogical Practices and Service Industries, Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport 

Astrakhan 

necron-09@mail.ruАстраханский государственный университет имени В. Н. ТатищеваРоссияAstrakhan Tatishchev State UniversityRussian Federation2025210520254015768Copyright © Палаткина Г.В., Дубченкова Н.О., Палаткин В.В., Подлипалин А.А., 20252025Палаткина Г.В., Дубченкова Н.О., Палаткин В.В., Подлипалин А.А.Palatkina G.V., Dubchenkova N.O., Palatkin V.V., Podlipalin A.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://info.infojournal.ru/jour/article/view/1226

Представленное в статье исследование посвящено анализу перспектив интеграции больших данных в процесс разработки национальных образовательных стандартов в России. Растущий объем образовательных данных и прогресс в области аналитических технологий создают новые возможности для модернизации подходов к разработке и адаптации образовательных стандартов. Цель исследования — определить ключевые направления и механизмы использования больших данных для повышения эффективности и актуальности образовательных стандартов. В работе применяются методы статистического анализа, сравнительный институциональный анализ, а также экспертные интервью с представителями сферы образования и специалистами по работе с данными. Эмпирической базой служат массивы образовательных данных, собранные за период с 2018 по 2023 год. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал больших данных для адаптации стандартов к запросам рынка труда, персонализации образовательных траекторий и повышения качества образовательного процесса. В частности, анализ данных позволяет на 25 % повысить скорость разработки стандартов и на 20 % увеличить их соответствие международным требованиям. Практическая значимость исследования связана с разработкой рекомендаций по внедрению аналитики больших данных в процессы модернизации образовательных стандартов.

The research presented in the article focuses on analyzing of the prospects for integrating big data into the process of developing national educational standards in Russia. The growing volume of educational data and progress in analytical technologies create new opportunities for modernizing approaches to the development and adaptation of educational standards. The aim of the research is to identify key directions and mechanisms for using big data to increase the effectiveness and relevance of educational standards. The research employs methods of statistical analysis, comparative institutional analysis, as well as expert interviews with representatives from the education sector and data specialists. The empirical basis consists of educational data arrays collected from 2018 to 2023. The research results demonstrate the significant potential of big data for adapting standards to labor market demands, personalizing educational trajectories, and improving the quality of the educational process. In particular, data analysis allows for a 25 % increase in the speed of standards development and a 20 % improvement in their compliance with international requirements. The practical significance of the research is related to the development of recommendations for implementing big data analytics in the processes of modernizing educational standards.

большие данныеобразовательные стандартыобразовательная аналитикацифровизация образованиякачество образованияbig dataeducational standardseducational analyticsdigitalization of educationquality of educationПубликация подготовлена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по теме «Фундаментализация развивающего образования в условиях суверенизации России», в соответствии с пунктом № 15 протокола заседания Бюджетной комиссии Минобрнауки России от 17.05.2024 № 12.The publication was prepared as part of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation on the topic “Fundamentalization of developing education in the context of the sovereignization of Russia”, in accordance with paragraph No. 15 of the minutes of the meeting of the Budget Commission of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation dated 05/17/2024 No. 12.ReferencesЩелокова Ю.К. Использование больших данных для анализа и оптимизации образовательного процесса в высших учебных заведениях. Управление образованием: теория и практика. 2024;(2-1(76)):114–122. EDN: DATNWK. DOI: 10.25726/w5010-9600-8416-x.Shchelokova Yu.K. Using big data for analysis and optimization of educational process in higher education institutions. Education Management Review. 2024;(2-1(76)):114– 122. (In Russian.) EDN: DATNWK. DOI: 10.25726/w5010-9600-8416-x.Юсупова А. С. Исследование и использование современных технологий анализа больших данных в образовательной сфере. Тенденции развития науки и образования. 2024;(109-13):166–169. EDN: VPTWHU. DOI: 10.18411/trnio-05-2024-693.Yusupova A. S. Research and use of modern technologies for big data analysis in education. Trends in Science and Education Development. 2024;(109-13):166–169. (In Russian.) EDN: VPTWHU. DOI: 10.18411/trnio-05-2024-693.Натапов М. Л. Современные тенденции в разработке информационных систем для образовательных целей на основе больших данных. Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2024;(1):109–122. EDN: OIBKTS. DOI: 10.18137/RNU.V9276.24.01.P.109.Natapov M. L. Current trends in the development of big data based information systems for educational purposes. Vestnik of Russian New University. 2024;(1):109– 122. (In Russian.) EDN: OIBKTS. DOI: 10.18137/RNU. V9276.24.01.P.109.Андреев С. В., Фазульянов Д. В. Большие данные в сфере образования, возможности и проблематика. Вектор экономики. 2024;1(91):30. EDN: QUATJO.Andreev S. V., Fazulianov D. V. Big data in education, opportunities and issues. Vektor Ehkonomiki. 2024;1(91):30. (In Russian.) EDN: QUATJO.Ма С., Се Б. Исследование инновационного пути управления образованием в эпоху больших данных. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024;(5-3(92)):180–183. EDN: KGSDCJ. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-3-180-183.Ma S., Xie B. Research of the innovative path of education management in the age of big data. International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2024;(5-3(92)):180– 183. (In Russian.) EDN: KGSDCJ. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-3-180-183.Птицына Л. К., Птицын Н. А. Анализ больших данных с управляемым качеством в научно-образовательных средах. Наука. Информатизация. Технологии. Образование. Материалы XVI международной научнопрактической конференции. Екатеринбург, Российский государственный профессионально-педагогический университет; 2023:161–166. EDN: NQFDUS.Ptitsyna L. K., Ptitsyn N. A. Quality-managed big data analysis in scientific and educational environments. Science. Informatization. Technologies. Education. Proc. 16th Int. Scientific and Practical Conf. Yekaterinburg, Russian State Professional Pedagogical University; 2023:161–166. (In Russian.) EDN: NQFDUS.Бояринов Д. А. Большие данные в контексте информационного образовательного пространства. Проблемы современного образования. 2023;(2):120–132. EDN: EJCOVQ. DOI: 10.31862/2218-8711-2023-2-120-132.Boyarinov D.A. Big data in the context of information educational environment. Problems of Modern Education. 2023;(2):120–132. (In Russian.) EDN: EJCOVQ. DOI: 10.31862/2218-8711-2023-2-120-132.Жаворонкова З. А. Применение big data в организации образовательного процесса. Цифровой контент социального и экосистемного развития экономики. Сборник трудов международной научно-практической конференции. Симферополь: Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского; 2022:234–236. EDN: RLWGUC.Zhavoronkova Z. A. The use of big data in the organization of the educational process. Digital Content of Social and Ecosystem Development of the Economy. Proc. Int. Scientific and Practical Conf. Simferopol, V. I. Vernadsky Crimean Federal University; 2022:234–236. (In Russian.) EDN: RLWGUC.Парсаева Д. С. Технология анализа больших данных в образовании. Молодой исследователь: от идеи к проекту. Материалы VI студенческой научно-практической конференции. Йошкар-Ола, Марийский государственный университет; 2022:513–514. EDN: FOINJO.Parsaeva D. S. Big data analysis technology in education. Young Researcher: From Idea to Project. Proc. 6th Student Scientific and Practical Conf. Yoshkar-Ola, Mari State University; 2022:513-514. (In Russian.) EDN: FOINJO.Абдулаева С. И., Намаева М. М., Халиева Х. С. Большие данные в системе образования: современное состояние, ограничения и направления будущих исследований. Вестник ГГНТУ. Гуманитарные и социально-экономические науки. 2022;18(3(29)):65–70. EDN: NGUUCM. DOI: 10.34708/GSTOU.2022.15.34.009.Abdulaeva S. I., Namaeva M. M., Khaliyeva Kh. S. Big data in education: Current status, limitations and future research directions. Herald of GSTOU. Humanitarian, social and economic sciences. 2022;18(3(29)):65–70. (In Russian.) EDN: NGUUCM. DOI: 10.34708/GSTOU.2022.15.34.009.Ilyassov D. K., Raikhanova G. A. The challenges in using economic big data analytics in higher education. Bulletin of the Karaganda University. Economy Series. 2022;2(106):41–47. DOI: 10.31489/2022ec2/41-47.Ilyassov D. K., Raikhanova G. A. The challenges in using economic big data analytics in higher education. Bulletin of the Karaganda University. Economy Series. 2022;2(106):41–47. DOI: 10.31489/2022ec2/41-47.Шабардин А. М. Большие данные в системе образования. Информационные технологии в науке, промышленности и образовании. Сборник трудов научнотехнической конференции в рамках Всероссийского молодежного научного форума «Общение студентов и аспирантов в научной и профессиональной сферах». Ижевск: Издательство УИР Ижевского государственного технического университета имени М. Т. Калашникова; 2021:62–69. EDN: IGTPQJ.Shabardin A. M. Big data in the education system. Information Technologies in Science, Industry and Education. Proc. Scientific and Technical Conf. within the Russian Youth Scientific Forum “Communication of Students and Postgraduates in Scientific and Professional Spheres”. Izhevsk, Publishing House of the Information Resources Department of Izhevsk State Technical University named after M. T. Kalashnikov; 2021:62–69. (In Russian.) EDN: IGTPQJ.Лескина Э. И. Возможности применения больших данных (big data) в образовательном секторе. Юридическое образование и наука. 2021;(9):11–14. EDN: DGKWEN. DOI: 10.18572/1813-1190-2021-9-11-14.Leskina E. I. Opportunities for the use of big data in the education sector. Juridical Education and Science. 2021;(9):11–14. (In Russian.) EDN: DGKWEN. DOI: 10.18572/1813-1190-2021-9-11-14.Шунина Л. А., Усова Н. А. Big Data — анализ подходов к определению и применение в образовании. Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании. Материалы IV Международной научной конференции. В 2 ч. Ч. 2. Красноярск: Сибирский федеральный университет; 2020:266–269. EDN: FOFWIY.Shunina L. A., Usova N. A. BigData-analysis of approaches to definition and application in education. Informatization of Education and E-learning Methods: Digital Technologies in Education. Proc. 4th Int. Scientific Conf. In two parts. Part 2. Krasnoyarsk, Siberian Federal University; 2020:266–269. (In Russian.) EDN: FOFWIY.Фиофанова О. А. Анализ современного состояния исследований в области управления образованием на основании данных. Ценности и смыслы. 2020;(1(65)):71–83. EDN: TIYZXK. DOI: 10.24411/2071-6427-2020-10005.Fiofanova O. A. Analysis of the current state of research in the field of education management based on data. Values and Meanings/Tsennosti I Smysly. 2020;(1(65)):71–83. (In Russian.) EDN: TIYZXK. DOI: 10.24411/2071-6427-2020-10005.Фиофанова О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС; 2020. 200 c. EDN: SLBKRW.Fiofanova O. A. Analysis of big data in education: Methodology and technologies. Moscow, Publishing House “Delo” RANEPA; 2020. 200 p. (In Russian.) EDN: SLBKRW.Фиофанова О. А. Управление на основании данных в сфере образования. Народное образование. 2019;(4(1475)):135–142. EDN: WNBLOW.Fiofanova O. A. Big-data management in education. Narodnoe obrazovanie. 2019;(4(1475)):135–142. (In Russian.) EDN: WNBLOW.Фиофанова О. А. Организация образовательных программ подготовки специалистов по управлению образованием на основании данных (Big Data in Education). Профессиональное образование. Столица. 2019;(9):27–34. EDN: MRHDPC.Fiofanova O. A. Organization of educational programs for training specialists in education management based on data (Big Data in Education). Professional’noe obrazovanie. Stolitsa. 2019;(9):27–34. (In Russian.) EDN: MRHDPC.Багутдинов Р. А., Саргсян Н. А., Красноплахтыч М. А. Аналитика, инструменты и интеллектуальный анализ больших разнородных и разномасштабных данных. Экономика. Информатика. 2020;47(4):792–802. EDN: MSHDFV. DOI: 10.18413/2687-0932-2020-47-4-792-802.Bagutdinov R. A., Sargsan N. A., Krasnoplakhtych M. A. Analytics, tools and intellectual analysis of large different and differential data. Economics. Information Technjlogies. 2020;47(4):792–802. (In Russian.) EDN: MSHDFV. DOI: 10.18413/2687-0932-2020-47-4-792-802.Птицына Л. К., Птицын Н. А. Анализ больших данных с управляемым качеством в научно-образовательных средах. Наука. Информатизация. Технологии. Образование. Материалы XVI международной научнопрактической конференции. Екатеринбург: Российский государственный профессионально-педагогический университет; 2023:161–166. EDN: NQFDUS.Ptitsyna L. K., Ptitsyn N. A. Quality-managed big data analysis in scientific and educational environments. Science. Informatization. Technologies. Education. Proc. 16th Int. Scientific and Practical Conf. Yekaterinburg, Russian State Vocational Pedagogical University; 2023:161–166. (In Russian.) EDN: NQFDUS.Lin Lin, Zhou D., Wang J., Wang Yu. A systematic review of big data driven education evaluation. SAGE Open. 2024;14(2). DOI: 10.1177/21582440241242180.Lin Lin, Zhou D., Wang J., Wang Yu. A systematic review of big data driven education evaluation. SAGE Open. 2024;14(2). DOI: 10.1177/21582440241242180.Ridhani D., Krismadinata K., Novaliendry D., Ambiyar, Effendi H. Development of an intelligent learning evaluation system based on big data. Data and Metadata. 2024;3:1–14. DOI: 10.56294/dm2024.569.Ridhani D., Krismadinata K., Novaliendry D., Ambiyar, Effendi H. Development of an intelligent learning evaluation system based on big data. Data and Metadata. 2024;3:1–14. DOI: 10.56294/dm2024.569.Xu Bo. Artificial intelligence teaching system and data processing method based on big data. Complexity. 2021:(3):1–11. DOI: 10.1155/2021/9919401.Xu Bo. Artificial intelligence teaching system and data processing method based on big data. Complexity. 2021:(3):1–11. DOI: 10.1155/2021/9919401.Caspari-Sadeghi S. Learning assessment in the age of big data: Learning analytics in higher education. Cogent Education. 2022;10(1):2162697. DOI: 10.1080/2331186X.2022.2162697.Caspari-Sadeghi S. Learning assessment in the age of big data: Learning analytics in higher education. Cogent Education. 2022;10(1):2162697. DOI: 10.1080/2331186X.2022.2162697.Fahd K., Miah S. J. Designing and evaluating a big data analytics approach for predicting students' success factors. Research Square. 2022:1–15. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2075479/v1.Fahd K., Miah S. J. Designing and evaluating a big data analytics approach for predicting students' success factors. Research Square. 2022:1–15. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2075479/v1.Заславская О. Ю., Побединская Т. В. Педагог в эпоху цифровизации: основные аспекты персонализации подготовки и алгоритмы машинного обучения. Continuum. Математика. Информатика. Образование. 2024;(4(36)):80–87. EDN: BVGIJS. 10.24888/2500-1957-2024-4-80-87.Zaslavskaya O. Yu., Pobedinskaya T. V. Teacher in the age of digitalization: Key aspects of personalization of training and machine learning algorithms. Continuum. Matematika. Informatika. Obrazovaniye. 2024;(4(36)):80– 87. (In Russian.) EDN: BVGIJS. 10.24888/2500-1957-2024-4-80-87.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.