Научно-методическое сопровождение интеграции олимпиадного движения и демонстрационного экзамена: измеримые индексы качества подготовки и медиационный анализ

Постановка проблемы: в системе среднего профессионального образования сложилось функциональное противоречие. Олимпиады профессионального мастерства и демонстрационный экзамен формально опираются на одну компетентностную модель, однако высокий результат в олимпиадном формате не гарантирует успешного прохождения экзамена. Сложившаяся практика подготовки полагается преимущественно на экспертные суждения и не предлагает количественных ориентиров, связывающих регулярность тренинга, охват компетенций и содержательное соответствие тренировочных задач карте экзамена. Цель работы: разработать измеримую модель стандартизированной подготовки, которая выступает медиатором между олимпиадным статусом обучающегося и исходом демонстрационного экзамена, и эмпирически проверить ее прогностическую и медиационную валидность. Используемые методы: компетентностный подход, психометрические процедуры оценки согласованности экспертов ([kappa] Коэна, конкордация Кендалла W, [alpha] Кронбаха, [omega] Макдональда), логит-моделирование со смешанными эффектами с учетом площадки, ROC-анализ, тест Хосмера–Лемешоу, многоуровневый медиационный анализ с бутстрэп-оценкой непрямых эффектов (B = 5000). Новизна. Предложена согласованная система из четырех индексов качества стандартизированной подготовки: интенсивность (INT), регулярность (REG), покрытие компетенций (COV), контент-оверлап (OVL). Над ними надстроен композитный показатель SPI. Впервые формализовано правило, по которому тренировочная задача признается эквивалентной элементу демонстрационного экзамена, - через взвешенную меру сходства. Качество подготовки тут описано как медиатор олимпиадного эффекта в логит-модели со смешанными эффектами. Результат. Выборка пилотная и небольшая (N = 50). На ней эффект участия в олимпиаде на вероятность получения «отлично» почти целиком проходит через качество подготовки: доля опосредования PM = 0,79; 95% ДИ [0,65; 0,88]; p < 0,001. Когда блок индексов вводится в модель, прогностическая точность растет на ΔAUC = 0,11 - с 0,58 до 0,69. Рабочие пороги получились такие: INT ≥ 20 ч, REG ≥ 0,7, COV ≥ 0,6, OVL ≥ 0,7. Практическая значимость. Методика применима в образовательных организациях СПО при планировании подготовки к чемпионатам и демонстрационному экзамену. Она дает переход от экспертно-интуитивной оценки готовности к измеримому управлению качеством. Расчет метрик можно встроить в LMS-среду и считать автоматически. Есть и побочный выигрыш: результаты становятся сопоставимыми между площадками и преподавателями.

Ключевые слова:
демонстрационный экзамен, олимпиадная подготовка, чемпионатное образование, стандартизация профессионального образования, педагогические измерения, индексы качества подготовки, медиационный анализ, валидность оценивания, цифровая образовательная среда
Уймин Антон Григорьевич - старший преподаватель
Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина
119991, г. Москва, проспект Ленинский, дом 65, корпус 1
Россия
Шумский Антон Дмитриевич - старший преподаватель
Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина
119991, г. Москва, проспект Ленинский, дом 65, корпус 1
Россия
  1. Гамачек Т.В. Демонстрационный экзамен как форма проведения государственной итоговой аттестации по программам среднего профессионального образования // Техник транспорта: образование и практика. 2022. Т. 3, № 1. С. 49–56. DOI: 10.46684/2687-1033.2022.1.49-56
  2. Дегтярев С.С., Терентьева О.А., Уймин А.Г. Оптимизация процесса разработки оценочных материалов для проведения государственной итоговой аттестации обучающихся СПО по специальности 09.02.06 «Сетевое и системное администрирование» в форме демонстрационного экзамена // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16, № 3. С. 211–236. DOI: 10.12731/2658-4034-2025-16-3-751
  3. Дьяченко Н.С., Карабанова Л.Б., Халимова Н.М. Конкурсное движение как одно из условий развития профессиональных компетенций студентов СПО // Мир науки, культуры, образования. 2020. № 2 (81). С. 101–105. DOI: 10.24411/1991-5497-2020-00220
  4. Листвин А.А., Гарт М.А. Профессионалитет как ступень среднего профессионального образования // Вестник Череповецкого государственного университета. 2024. № 3 (120). С. 231–241. DOI: 10.23859/1994-0637-2024-3-120-19
  5. Станулевич О.Е. Анализ изменений макета образовательного стандарта среднего профессионального образования // Техник транспорта: образование и практика. 2021. Т. 2, № 3. С. 261–266. DOI: 10.46684/2687-1033.2021.3.261-266
  6. Уймин А.Г., Терентьева О.А. Исследование организационных аспектов создания среды для раскрытия потенциала участников чемпионата профессионального мастерства // Вестник Череповецкого государственного университета. 2024. № 2 (119). С. 213–234. DOI: 10.23859/1994-0637-2024-2-119-16
  7. Уймин А.Г. Практическая адаптация педагогической методологии 4C/ID в рамках преподавания дисциплины «Сети и системы передачи информации» в системе профессионального образования // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16, № 5. С. 46–76. DOI: 10.12731/2658-4034-2025-16-5-822.
  8. Федоров В.А., Третьякова Н.В., Тюрина Г.А. Сопряжение процедур государственной итоговой аттестации и независимой оценки квалификаций в СПО // Профессиональное образование и рынок труда. 2022. Т. 10, № 3 (50). С. 35–54. DOI: 10.52944/PORT.2022.50.3.007.
  9. Ferguson R. Learning analytics: drivers, developments and challenges // International Journal of Technology Enhanced Learning. 2012. Vol. 4, № 5-6. P. 304–317. DOI: 10.1504/IJTEL.2012.051816.
  10. Hosmer D.W., Lemeshow S., Sturdivant R.X. Applied logistic regression. 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2013.
  11. McDonald R.P. Test theory: A unified treatment. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1999.
  12. Messick S. Validity of psychological assessment: Validation of inferences from persons' responses and performances as scientific inquiry into score meaning // American Psychologist. 1995. Vol. 50, № 9. P. 741–749. DOI: 10.1037/0003-066X.50.9.741.
  13. Preacher K.J., Hayes A.F. Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models // Behavior Research Methods. 2008. Vol. 40, № 3. P. 879–891. DOI: 10.3758/BRM.40.3.879.
  14. Romero C., Ventura S. Educational data mining: A review of the state of the art // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews. 2010. Vol. 40, № 6. P. 601–618. DOI: 10.1109/TSMCC.2010.2053532.
  15. Steyerberg E.W., Vickers A.J., Cook N.R. [et al.]. Assessing the performance of prediction models: A framework for traditional and novel measures // Epidemiology. 2010. Vol. 21, № 1. P. 128–138. DOI: 10.1097/EDE.0b013e3181c30fb2.
Для цитирования:
Уймин А. Г., Шумский А. Д. Научно-методическое сопровождение интеграции олимпиадного движения и демонстрационного экзамена: измеримые индексы качества подготовки и медиационный анализ // Cоntinuum. Математика. Информатика. Образование. 2026. № 3 (43). C. 117-129. https://doi.org/10.24888/2500-1957-2026-3-117-129