Палаткина Галина Владимировна, доктор пед. наук, профессор, декан факультета педагогики, психологии, гостеприимства и спорта
Астрахань
Galina V. Palatkina, Doctor of Sciences (Education), Professor, Dean of the Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport
Astrakhan
Палаткин Владимир Владимирович, канд. культурологии, доцент кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта
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
Тетерский Сергей Владимирович, доктор пед. наук, профессор, профессор кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта
Астрахань
Sergei V. Teterskii, Doctor of Sciences (Education), Professor, Professor at the Department of Pedagogical Practices and Service Industries, Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport
Astrakhan
Шаронов Андрей Андреевич, канд. пед. наук, доцент, доцент кафедры педагогических практик и сервисных индустрий, факультет педагогики, психологии, гостеприимства и спорта
Астрахань
Andrey A. Sharonov,Candidate of Sciences (Education), Docent, Associate Professor at the Department of Pedagogical Practices and Service Industries, Faculty of Pedagogy, Psychology, Hospitality and Sport
Astrakhan
Статья представляет результаты комплексного исследования влияния технологий больших данных на процессы фундаментализации профессионального образования в сфере гостеприимства как основы формирования конкурентоспособных специалистов в условиях цифровой экономики. Эмпирическую базу составили результаты педагогического эксперимента (2022–2024 годы) с участием 920 респондентов, включая 640 студентов направлений подготовки «Гостиничное дело» и «Туризм» и 280 практикующих специалистов индустрии гостеприимства. Методология основана на применении аналитических платформ больших данных (точность прогнозирования профессиональных компетенций 89 %) и систем интеллектуального анализа образовательных траекторий (коэффициент адаптивности K = 24) для персонализации обучения. Статистический анализ выявил значимый прирост показателей в экспериментальной группе: уровня фундаментальных знаний на 31 % (t = 12,67, p < 0,001), доли студентов с высоким уровнем профессиональной готовности — с 18 %до 52 % (χ2 = 56,34, p < 0,001), индекса цифровой грамотности — с 2,4 до 4,1 балла (t = 14,23, p < 0,001). Построены математические модели динамики профессиональных компетенций (логистическая, R2 = 0,88) и цифровых навыков (степенная, R2 = 0,84). Определены ключевые предикторы эффективности больших данных в образовании: интенсивность использования аналитических систем (β = 0,43–0,47), глубина персонализации образовательного контента (β = 0,35–0,39), объем обрабатываемых данных об учебной деятельности (β = 0,28–0,32), совокупно объясняющие до 67 % дисперсии в развитии компетенций. Выявлена специфика по направлениям подготовки: у студентов направления «Гостиничное дело» сильнее выражен прирост управленческих компетенций (t = 3,84, p < 0,01), у студентов направления «Туризм» — аналитических навыков (t = 4,17, p < 0,001) и креативных способностей (t = 3,92, p < 0,01). Кластерный анализ определил четыре типологические группы обучающихся: «Цифровые лидеры» (23 %), «Адаптирующиеся» (34 %), «Традиционалисты» (28 %), «Отстающие» (15 %) с вероятностью дискриминации 94 %. Результаты вносят вклад в развитие теории профессионального образования и могут служить основой для разработки стандартов подготовки специалистов индустрии гостеприимства в эпоху больших данных.
The article presents the results of a comprehensive study on the impact of big data technologies on the fundamentalization processes of professional education in hospitality as a foundation for developing competitive specialists in the digital economy. The empirical basis consisted of a pedagogical experiment (2022–2024) involving 920 respondents, including 640 students in “Hotel Management” and “Tourism” programs and 280 practicing hospitality industry specialists. The methodology was based on the use of big data analytics platforms (89 % accuracy in predicting professional competencies) and intelligent educational trajectory analysis systems (adaptivity coefficient K = 24) for learning personalization. Statistical analysis revealed significant increases in the experimental group: fundamental knowledge level by 31 % (t = 12.67, p < 0.001), proportion of students with high professional readiness from 18 %to 52 % (χ2 = 56.34, p < 0.001), digital literacy index from 2.4 to 4.1 points (t = 14.23, p < 0.001). Mathematical models were constructed for professional competency dynamics (logistic, R2 = 0.88) and digital skills (power, R2 = 0.84). Key predictors of big data effectiveness in education were identified: intensity of analytical systems usage (β = 0.43–0.47), depth of educational content personalization (β = 0.35–0.39), volume of processed learning activity data (β = 0.28–0.32), collectively explaining up to 67 %of variance in competency development. Specificity by training programs was revealed: “Hotel Management” students showed greater growth in managerial competencies (t = 3.84, p < 0.01), while “Tourism” students demonstrated stronger analytical skills (t = 4.17, p < 0.001) and creative abilities (t = 3.92, p < 0.01). Cluster analysis identified four typological groups of students: “Digital Leaders” (23 %), “Adapters” (34 %), “Traditionalists” (28 %), and “Laggards” (15 %) with 94 %discrimination probability. The results contribute to professional education theory development and can serve as a basis for developing hospitality industry specialist training standards in the big data era.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.