CC BY
32ЧЕРНЯВСКАЯ Наталья,
Офис регистратора, Таразский региональный университет имени М.Х. Дулати, e-mail: n-chernyavskaya@nuos.pro
МЫРКАЛЫКОВ Бауыржан,
Офис регистратора, Таразский региональный университет имени М.Х. Дулати, е-mail: mail@law-books.ru
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАНДАРТНОЙ ШКАЛЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ УСПЕШНОСТИ СТУДЕНТОВ
Аннотация. В период обучения оценки являются важным показателем: чем выше полученные баллы за определенный отрезок времени (семестр, учебный год, весь период обучения), тем более успешным считается студент. Успешно сданная сессия - высокий рейтинг, возможность получения стипендий, участия в конкурсах, гарантия диплома с отличием или последующего трудоустройства. Однако опыт показывает, что система оценивания не всегда справедлива и имеет свои недостатки, а также не сопоставима по отношению к разным вузам. Цель исследования заключалась в разработке рекомендаций в академические политики вузов для улучшения оценочной системы на основе проведенного исследования по медиане оценок и таблице распределения оценок. Для решения поставленных задач в исследовании был использован анализ нормативно-правовых актов, методической и учебной литературы, материалы мониторинга за учебным процессом, анализ распределения оценок в многопрофильном региональном вузе в течение нескольких лет. В процессе анализа были определены преимущества и недостатки оценочной системы успеваемости студентов. Как итог проведенного исследования в статье представлены результаты анализа, апробированные предложения и рекомендации. Практическая значимость исследования выражается в разработанных рекомендациях.
Ключевые слова: уровень успеваемости; критерии оценивания; система образования; медиана оценок; кривая Bell Curve; экзаменационная сессия.
CHERNYAVSKAYA Natalya,
Office of the Registrar, M.Kh. Dulaty Taraz Regional University
MYRKALYKOV Bauyrzhan,
Office of the Registrar, M.Kh. Dulaty Taraz Regional University
USING A STANDARD SCALE FOR THE DISTRIBUTION OF LEARNING OUTCOMES TO ASSESS STUDENT SUCCESS
Annotation. During the period of study, grades are an important indicator: the higher the points obtained for a certain period of time (semester, academic year, entire period of study), the more successful the student is considered. A successfully passed session - a high rating, the possibility of obtaining scholarships, participation in competitions, a guarantee of a diploma with honors or subsequent employment. However, experience shows that the assessment system is not always fair and has its drawbacks, and is not comparable in relation to different universities. The purpose of the study was to develop recommendations for the academic policies of universities to improve the assessment system based on the study on the median of grades and the distribution table of grades. To solve the tasks set in the study, an analysis of legal acts, methodological and educational literature, materials for monitoring the educational process, an analysis of the distribution of grades in a
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
DOI: 10.24412/2076-1503-2022-3-252-261 NIION: 2018-0076-3/22-548 MOSURED: 77/27-023-2022-3-747
multidisciplinary regional university over several years was used. In the process of analysis, the advantages and disadvantages of the evaluation system of student performance were identified. As a result of the study, the article presents the results of the analysis, proven proposals and recommendations. The practical significance of the study is expressed in the developed recommendations.
Key words: achievement level; assessment criteria; education system; Bell Curve; examination session.
Введение
Современная система образования ставит в центр своего существования студента, поэтому целью обучения теперь становится не просто получение знаний, а развитие личностных характеристик и познавательных способностей обучающегося [1; 2]. Технические, междисциплинарные и личностные результаты обучения составляют синтез неразрывных между собой компонентов современного образования. Предметные результаты - это достижения, которых учащиеся достигают в процессе обучения. Эти результаты традиционно прописываются во всех методических пособиях, которые издаются в большом количестве по всем дисциплинам. Метапредметные результаты - это результаты деятельности по разным учебным дисциплинам, используемые студентами в обучении, на практике и при переносе во внеучебную деятельность. Личностные результаты можно разбить на три блока: самоопределение; морально-этическая направленность; смыс-лообразование [3-5]. Таким образом, перед системой образования стоит вопрос: как правильно оценивать приобретенные компетенции и как оценивать то, что не поддается измерению, т.е. личные результаты.
Одним из способов оценки личных достижений является анкета самооценки, заполняемая в конце года, или портфолио рефлексии, отражающее все значимые для студента события: учебные достижения, участие во внеучебной деятельности, участие в различной волонтерской деятельности и т.д. [6; 7]. Цель формирования портфолио состоит в объективной оценке результатов обучения студента [8-10]. Но в связи с тем, что каждый вуз имеет академическую свободу и определенные подходы к оцениванию, возникает вопрос о сопоставимости оценок. Нормативно-правовые акты системы образования МОН РК (Министерство образования и науки Республики Казахстан) устанавливают, что вузы самостоятельны в выборе формы, порядка и периодичности промежуточной аттестации обучающихся, но при этом учебные достижения оцениваются в баллах по 100-бальной шкале, соответствующей принятой в международной практике буквенной системе с цифровым эквивалентом [11-13].
Сопоставимость результатов обучения в рамках образовательных программ и учебных
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
учреждений в таком случае может достигаться путем использования медианы оценок - кривой нормального распределения Bell Curve и стандартизированной таблицы распределения оценок -оценочной таблицы, отражающей фактическое процентное распределение абсолютных оценок выше проходного уровня в группах студентов [14]. Эти данные рекомендованы к использованию стандартами Лиги академической честности вузов РК [12] и рекомендациями Проектного офиса по противодействию коррупции МОН РК «ADAL BILIM». Вместе с тем, информация вузов является разрозненной, а также проводится недостаточное количество исследований в области применения данных инструментов. В связи с этим основной целью исследования является выработка рекомендаций для улучшения процесса обучения на основе использования медианы оценок [14].
Материалы и методы
Для решения поставленных задач в исследовании был использован анализ НПА, методической и учебной литературы, материалы мониторинга за учебным процессом на примере многопрофильного регионального вуза в течение 20162021 гг., в том числе в период пандемии коронавируса. Исследование проходило на базе одного из региональных университетов Республики Казахстан. В данном исследовании были изучены документы, регулирующие систему оценивания успеваемости учащихся высших учебных заведений: «ECTS users' guide 2015» [15]; Приказ Министра образования и науки Республики Казахстан № 152 «Об утверждении Правил организации учебного процесса по кредитной технологии обучения» [11]; Критерии оценки результатов обучения студентов на основе общих принципов Лиги Академической честности [12].
Использование медианы оценок и стандартизованной оценочной таблицы стало основой проведения исследования. Кривая нормального распределения (Bell Curve) или «гауссова колоко-лообразная кривая» или медиана оценок - это непрерывное распределение вероятностей переменных, описывающее данные, которые группируются вокруг центрального значения [14]. Доля измерений, лежащих между средним значением и отклонениями, является константой, где: среднее значение ± 1 * стандартное отклонение = охваты-
вает 68,3% случаев; среднее значение ± 2 * стандартное отклонение = 95,5% случаев; среднее значение ± 3 * стандартное отклонение = 99,7% случаев.
Таким образом можно анализировать поведение графических процессов и определять их эффективность на основе степени их приближения к кривой нормального распределения из сгенерированных данных и создания гистограмм, позволяющих сравнивать их с кривой нормального распределения. Нормальная кривая распределения процесса совпадает или находится в пределах, установленных промышленностью [14]. В данном случае оценивался процесс оценки успеваемости обучающихся и распределения оценок в пределах экзаменационной сессии. Стандартизированная таблица распределения оценок была взята из правил кредитной технологии обучения [11].
Результаты и обсуждение
Результаты обучения представляют собой предметные, метапредметные и личностные результаты [11-13]. Но при этом система индикаторов успеваемости включает среднюю оценку за академический период, наличие академических задолженностей и доводимость по программе [19; 20]. Академическая успеваемость студентов является важным индикатором образовательного результата, который позволяет оценить, как студенты справляются с обучением [21; 22]. Специалисты выделяют следующие факторы как значимые для характеристики академической успеваемости: уровень подготовки студента к обучению; степень адаптации студента к академической и социальной среде вуза; мотивация к обучению; уровень вовлеченности в учебный процесс, интенсивность и динамика обучения; влияние академической группы; возможное совмещение обучения с работой.
Правила кредитной технологии обучения одной из задач определяют «выявление учебных достижений обучающихся на основе эффективной и прозрачной процедуры их контроля» [11]. В то же время должна быть применена правильная методология оценивания результатов обучения. Итоговая оценка по курсу, подтверждающая уровень достижения установленных результатов обучения, складывается из текущего, рубежного контроля и процедуры промежуточной аттестации. Оценка текущего и рубежного контроля успеваемости составляет 60% итоговой оценки знаний по дисциплине, оценка итогового экзамена - 40%. Итоговая оценка по курсу рассчитывается только в том случае, если студент имеет положительные оценки как за рубежный, так и за итоговый контроль. Учебные достижения обучающихся оцени-
ваются в баллах по 100-балльной шкале, что соответствует международно-признанной буквенной системе с цифровым эквивалентом: положительные оценки от «А» до <Ю» - 100-50 баллов и неудовлетворительные оценки - <^Х» (49-25), <^» (24-0) и эквивалент оценок по традиционной системе.
Для повышения объективности и прозрачности процесса оценивания, вузы во внутренних нормативных актах включают описание критериев выставления всех оценок шкалы и обязуют преподавателей формулировать более подробные критерии [16-18]. Несмотря на описанные подходы, большинству преподавателей довольно сложно сформулировать строгие критерии выставления оценок. К примеру, Международный университет информационных технологий дает описание оценки «А» / «отлично» следующим образом -«Обучающийся владеет знаниями предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, показывает высокий уровень знаний, превышающий объем, предусмотренный силлабусом, дает исчерпывающий ответ». Университет КАЗГЮУ описание оценок «А» и «А-» / «отлично» дает как - «Обучающийся на высоком уровне демонстрирует мастерство овладения предметом. Эта оценка - показатель высокого уровня развития критического мышления».
В связи с каждый вуз в дополнение к национальной шкале оценок должен предоставлять статистическую таблицу распределения оценок, присвоенных по программе или области изучения [15]. Такая таблица распределения оценок была впервые введена в Руководство по использованию ECTS в 2009 году [15]. Она представляет собой статистическое распределение положительных оценок, присвоенных по каждой области знаний в отдельном вузе. Таблицы распределения оценок показывают, как существующая национальная шкала используется в вузе и позволяет сравнивать со статистическим распределением оценок в параллельной референтной группе другого вуза. Таблицы распределения оценок должны быть разработаны в стандартизированной форме для референтных групп студентов, зачисленных на образовательные программы одной области знаний. При этом такие группы должны быть не малочисленными по количеству студентов и по срокам обучения (табл. 1). Пример обобщенного распределения оценок в конкретном вузе приведен в табл. 2. обучение в указанном вузе проходят в основном представительницы женского пола; студенты в основном обучаются на основе государственного образовательного гранта; для поступления на программы установлены высокие требования к проходным баллам, у студентов имеется мотивация в виде высокой стипендии.
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
Таблица 1
Распределение оценок для руководства [11]
Оценки, используемые в ВУЗе (от максимальной к минимальной положительной оценке)* Число положительных оценок, поставленных в референтной группе Процент каждой оценки по отношению к общему числу положительных оценок Кумулятивный процент положительных оценок
10 50 5% 5%
9 100 10% 15%
8 350 35% 50%
7 300 30% 80%
6 200 20% 100%
Итого 1000 100% -
Таблица 2
Обобщенное распределение оценок по группам в Университете (по итогам одной из сессий за период 2019-2021 годы) (составлено авторами)
Оценки, используемые в ВУЗе (от максимальной к минимальной положительной оценке) Число положительных оценок, поставленных в референтной группе Процент каждой оценки по отношению к общему числу положительных оценок Кумулятивный процент положительных оценок
«отлично» (А, А-) 22726 37,2% 37,2%
«хорошо» (В-, В, В+, С+) 29494 48,2% 85,4%
«удов.» (С, С-) 5765 9,4% 94,8%
«удов.» (О, 0+) 3162 5,2% 100%
Итого 61147 100% -
Для анализа успеха конкретного обучающегося по отношению к другим обучающимся вузы Казахстана используют кривую нормального распределения. Медиана оценок основана на уровне результатов обучения при конкретном оценивании и может использоваться как для сравнения в рамках конкретной дисциплины, так и в рамках академической группы или потока, а также в целом на уровне образовательной программы или факультета. Стандарты Лиги академической честности направлены на продвижение объективного и относительного оценивания и повышение прозрачности при оценивании и на препятствование деваль-
вации оценок. В соответствии со стандартами, данная кривая используется для анализа качества преподавания и правильности оценивания [12]. Стандартная шкала основана на следующем распределении - процент обучающихся, обычно получающих оценки «отлично» А и А составляет 10%, оценки «хорошо» В+, В, В-, С+ - 25%, - С+ С, С- - 30%, D+ и D - 25% и F - 10%. Подобный отчет в университете можно автоматически сформировать по разным уровням: вуз в целом (рис. 1), факультеты, курсы, образовательные программы, академические группы.
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
Рисунок 1. Распределение оценок по итогам экзаменационной сессии 2019-2020 учебного года
(уровень вуз) (подготовлено авторами)
В целом по университету отклонение по группе оценок «отлично» составляет 12,4%, при этом самое большое превышение на факультетах «С» - 31% и «Ю» - 21%, где в большинстве обучаются студенты на основе образовательного гранта. По группе оценок «хорошо» по вузу отклонение в большую сторону составляет 17,6%. По группе оценок «удовлетворительно» / «С» в целом по университету отклонение наблюдается в меньшую сторону от стандартного и составляет 19,4%, аналогично по группе оценок «удовлетворительно» / «Ю».
В разрезе факультетов (с условными наименованиями) распределение по итогам приведенной на рис. 2 шкале показало: существенные отклонения по группе оценок «отлично» по факультету «1» - на 18%, и более всего по входящей с состав высшей школе «2» - на 21%; по
группе оценок «хорошо» по факультету «1» - превышение на 30%; низкие показатели по факультету «1» по группам оценок «удовлетворительно» и «неудовлетворительно»: - на 5-9%, «Ю» - на 22%; идентичны только оценки по группе Наименьшие отклонения по всем группам оценок на факультетах «3» и «4». На факультете «3» студенты обучаются на основе хоздоговора, на факультете «4» - на основе государственного образовательного гранта. Здесь проявляются указанные выше факторы успеваемости - факультет «3», являясь более элитарным, привлекает в большей массе абитуриентов с изначально высоким уровнем знаний и большими возможностями. В то время как обучение на факультете «4» является самым сложным, включает ряд курсов по фундаментальным наукам, много курсовых проектов.
Факультет «1»
в I:
Факультет «5»
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
Факультет «6»
Факультет «7»
Факультет «8»
Факультет «3»
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
Факультет «4»
Рисунок 2. Распределение оценок по результатам экзаменационной сессии 2020-2021 учебного года
(уровень факультет) (подготовлено авторами)
В разрезе некоторых образовательных программ результаты являлись аномальными и были аннулированы, к примеру: «Подготовка учителей географии: «А» - 67,5%, «В» - 32,5%, «Подготовка учителей казахского языка»: «А» - 51,6%, «В» -45,6%, «Инновационный текстиль»: А - 63,9%, В - 36,1%, что говорит о недостатках методического проектирования курсов. По итогам рассмотренной сессии было рекомендовано критически пересмотреть силлабусы и материалы для контроля знаний, привести в соответствие критерии и параметры, по которым проводится оценивание, широту использования преподавателями всего диапазона имеющихся оценок от 0% до 100%.
Использование медианы оценок и подробного анализа, а также предпринятые меры уже только в течение одного академического периода (семестра) привели к снижению почти на 8% оценок по группе «отлично», на 5% оценок по группе «хорошо» и прирост оценок по группам «удовлетворительно» - «С» и <Ю». Применение кривой нормального распределения оценок позволяет продемонстрировать уровень студента в его конкуренции с другими студентами, которые выступают его будущими конкурентами в профессиональной деятельности. Такая система позволяет доводить до диплома только самых лучших студентов.
Таким образом, использование кривой нормального распределения и стандартизованной таблицы распределения положительных оценок демонстрируют свою эффективность. К недостаткам и сложностям оценочной системы можно отнести: увеличение рабочего процесса преподавателя - преподаватель должен научиться разрабатывать новые задания, используя новые методики и технологии, вести регулярный учет в электронной форме по всем академическим потокам; не всегда адекватная оценка некоторых категорий обучающихся (студенты, вынужденные пропускать занятия по разным причинам, не могут в
полной мере использовать систему); недостаточное усвоение студентами учебного материала -студенты могут заработать баллы, пропустив некоторые разделы дисциплины.
Выводы
Анализ академических политик вузов показывает, что чаще всего проводятся следующие действия и принимаются следующие меры по итогам использования анализа успеваемости на основе медианы оценок / шкалы Bell Curve: анализ качества преподавания и правильности оценивания на уровне факультетов; анализ по конкретным дисциплинам и преподавателям на уровне кафедр; отдельный анализ в малочисленных потоках на недопустимость аномальных отклонений. При этом по итогам анализа возможно инициирование следующих действий: персонального разбирательства по конкретным преподавателям в случае превышения процента отклонения по конкретным дисциплинам (не более 5%); аннулирование либо аномальных, либо всех результатов экзамена или иного вида контроля для академической группы /потока; итоговая таблица распределения оценок шкалы по результатам обучения за весь период по данной образовательной программе (академической группе) приводится в транскрипте для возможности сопоставимости результатов обучения разных вузов.
В политике вузов должен быть также определен также ряд признаков отклонений от нормального распределения в результате предвзятого или некомпетентного оценивания результатов обучения со стороны преподавателей: преобладание оценок одного типа (уровня) в отношении большинства студентов потока; примитивизация контента и заданий; ориентация контрольно-измерительных материалов и мероприятий на проверку запоминания информации вместо ее применения; отсутствие методической дифференциации кон-
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
трольно-измерительных мероприятий по уровням сложности. То есть каждому вузу необходимо утвердить стандарт оценивания с помощью таких инструментов как медиана оценок / кривая нормального распределения (Bell Curve) и стандартизированная таблица распределения оценок. Однако в любом случае использование балльной системы при организации учебного процесса способствует активизации учебной деятельности студентов, развивает в них чувство ответственности и самостоятельности, повышает объективность оценивания, положительно влияет на ритмичность работы по овладению своими профессиональными и общими компетенциями.
Список литературы:
[1] Gumbo T., Mbatha S. G., Ingwani E. Exploring the efficacy of blended learning and innovative assessments in town planning students at the university of Johannesburg. 2019 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ieomsociety. org/ieom2019/papers/449.pdf (дата обращения: 20.12.2021).
[2] Sera L., McPherson M. L. Effect of a study skills course on student self-assessment of learning skills and strategies // Currents in Pharmacy Teaching and Learning. 2019. Vol. 11, No. 7. P. 664-668.
[3] Chung J. Y., Buckmiller T., Lam K. D. Toward a Humanizing Framework for Student Success // Journal for Critical Education Policy Studies. 2020. Vol. 18, No. 1. P.223-251.
[4] Riasti B. K., Nugroho A. Analysis of the Success of Student Monitoring Information System Implementation Using DeLone and McLean Model // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1339, No. 1. Article number 012063.
[5] Sert H., Yilmaz F. T., Kumsar A. K., Aygin D. Effect of technology addiction on academic success and fatigue among Turkish university students // Fatigue: Biomedicine, Health & Behavior. 2019. Vol. 7, No. 1. P. 41-51.
[6] Bradberry L. A., De Maio J. Learning by Doing: The Long-Term Impact of Experiential Learning Programs on Student Success // Journal of Political Science Education. 2019. Vol. 15, No. 1. P. 94-111.
[7] Chen H-C., Pisoni G., Gijlers H. A. An exploratory study into graduate students' attitudes towards peer assessment // Edited by M. E. Auer and T. Ruutmann. Educating Engineers for Future Industrial Revolutions. ICL 2020. - Cham: Springer, 2021. P.310-325.
[8] Bergann S., Bluthmann I., Neugebauer M., Watermann R. What is the role of performance self-assessments and expectations of success for the intention to pursue a Master's degree? // Zeitschrift Fur Erziehungswissenschaft. 2019. Vol. 22, No. 4. P. 967-988.
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
[9] Halperin O., Eldar Regev O. Predicting academic success based on perseverance and passion for long-term goals (grit) among nursing students: Is there a cultural context? // Nurse Education Today. 2021. Vol. 100. Article number 104844.
[10] Deshmukh, T., Patel, J. Research paper on bell curve method of performance management // International Journal of Management. 2019. Vol. 10, No. 1. P. 38-42.
[11] Приказ Министра образования и науки Республики Казахстан «Об утверждении Правил организации учебного процесса по кредитной технологии обучения» от 20 апреля 2011 г. № 152, 2011 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https:// adilet.zan.kz/rus/docs/V1100006976 (дата обращения: 20.12.2021).
[12] Лига Академической честности. Критерии оценки результатов обучения студентов на основе общих принципов Лиги Академической честности. 2022 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://adaldyq.kz/standards/grading (дата обращения: 20.12.2021).
[13] Закон Республики Казахстан «Об образовании» № 319-1II ЗРК. 2007. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://online.zakon.kz/ Document/?doc_id=30118747 (дата обращения: 20.12.2021).
[14] Herrnstein R. J., Murray C. A. The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life. New York: Free Press, 1994. P.45-47.
[15] Publications Office of the European Union. ECTS users' guide 2015. 2015 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://op.europa.eu/en/ publication-detail/-/publication/da7467e6-8450-11e5-b8b7-01aa75ed71a1 (дата обращения: 20.12.2021).
[16] Abushandi, E. Assessment for Student Success: Delivering High-Quality Modules and Improving Educational Methods in Civil Engineering Program // Journal of Educational and Social Research. 2021.Vol. 11, No. 2. P. 251-266.
[17] Yao G., Black K., Ramsdell M. W., Voigt M. K., Kattadige K. K. R., Li W. Coordinated Math-Physics Assessment for Student Success (COMPASS) Assessments on Continuing Math Courses and Attitude Toward Math, 2020 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://peer.asee.org/ coordinated-math-physics-assessment-for-student-success-compass-assessments-on-continuing-math-courses-and-attitude-toward-math (дата обращения: 20.12.2021).
[18] Hunziker S., Fan J., Ronald K., Deshpande M., Frueh, J. Predictors of student pharmacist success on an advanced pharmacy practice experience-readiness performance-based assessment // Currents in Pharmacy Teaching and Learning. 2021.Vol. 13, No. 12. P. 1564-1571.
[19] Kolopajlo L. Attitudinal and Mathematical Assessments as Measures of Student Success in a College General Chemistry II Course // Ohio Journal of Science. 2019. Vol. 119, No. 2. P. 17-27.
[20] Cechová I., Neubauer J., Sedlacík M. Tracking the University Student Success: Statistical Quality Assessment // Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science. 2019.Vol. 12, No. 1. P. 12-25.
[21] Anderson L. B., Gardner E. E., Wolvin A. D. Constructing narratives of success in the introductory communication course: Using written self-assessments to understand students' perceptions of learning // Communication Teacher. 2019. Vol. 33, No. 2. P.164-178.
[22] Barrett T., Jacob S. R. A multifaceted comprehensive student success plan for accelerated BSN students in a concept-based curriculum // Teaching and Learning in Nursing. 2021. Vol. 16, No. 2. P. 169-174.
Spisok literatury:
[1] Gumbo T., Mbatha S. G., Ingwani E. Exploring the efficacy of blended learning and innovative assessments in town planning students at the university of Johannesburg. 2019 [Elektronnyj resurs]. -Rezhim dostupa: http://www.ieomsociety.org/ ieom2019/papers/449.pdf (data obrashhenija: 20.12.2021).
[2] Sera L., McPherson M. L. Effect of a study skills course on student self-assessment of learning skills and strategies // Currents in Pharmacy Teaching and Learning. 2019. Vol. 11, No. 7. P. 664-668.
[3] Chung J. Y., Buckmiller T., Lam K. D. Toward a Humanizing Framework for Student Success // Journal for Critical Education Policy Studies. 2020. Vol. 18, No. 1. P.223-251.
[4] Riasti B. K., Nugroho A. Analysis of the Success of Student Monitoring Information System Implementation Using DeLone and McLean Model // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1339, No. 1. Article number 012063.
[5] Sert H., Yilmaz F. T., Kumsar A. K., Aygin D. Effect of technology addiction on academic success and fatigue among Turkish university students // Fatigue: Biomedicine, Health & Behavior. 2019. Vol. 7, No. 1. P. 41-51.
[6] Bradberry L. A., De Maio J. Learning by Doing: The Long-Term Impact of Experiential Learning Programs on Student Success // Journal of Political Science Education. 2019. Vol. 15, No. 1. P. 94-111.
[7] Chen H-C., Pisoni G., Gijlers H. A. An exploratory study into graduate students' attitudes towards peer assessment // Edited by M. E. Auer and T. Rüüt-mann // Educating Engineers for Future Industrial Revolutions. ICL 2020. - Cham: Springer, 2021. P.310-325
[8] Bergann S., Blüthmann I., Neugebauer M., Watermann R. What is the role of performance self-assessments and expectations of success for the intention to pursue a Master's degree? // Zeitschrift Fur Erziehungswissenschaft. 2019. Vol. 22, No. 4. P. 967-988.
[9] Halperin O., Eldar Regev O. Predicting academic success based on perseverance and passion for long-term goals (grit) among nursing students: Is there a cultural context? // Nurse Education Today. 2021. Vol. 100. Article number 104844.
[10] Deshmukh, T., Patel, J. Research paper on bell curve method of performance management // International Journal of Management. 2019. Vol. 10, No. 1. P. 38-42.
[11] Order of the Minister of Education and Science of the Republic of Kazakhstan "On Approval of the Rules for Organizing the Educational Process on Credit Technology of Education" No. 152. 2011. [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://adilet.zan. kz/rus/docs/V1100006976 (data obrashhenija: 20.12.2021) (In Russ).
[12] League of Academic Integrity. Criteria for evaluating student learning outcomes based on the general principles of the League of Academic Integrity. 2022 [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://adaldyq.kz/standards/grading (data obrashhenija: 20.12.2021) (In Russ).
[13] Law of the Republic of Kazakhstan "On Education" No. 319-III ZRK. 2007. [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://online.zakon.kz/ Document/?doc_id=30118747 (data obrashhenija: 20.12.2021) (In Russ).
[14] Herrnstein, R. J., Murray, C. A. The Bell Curve: Intelligence and Class Structure in American Life. New York: Free Press, 1994. P.45-47.
[15] Publications Office of the European Union. ECTS users' guide 2015.2015. [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://op.europa.eu/en/publica-tion-detail/-/publication/da7467e6-8450-11e5-b8b7-01aa75ed71a1 (data obrashhenija: 20.12.2021).
[16] Abushandi, E. Assessment for Student Success: Delivering High-Quality Modules and Improving Educational Methods in Civil Engineering Program. // Journal of Educational and Social Research. 2021. Vol. 11., No. 2. P. 251-266.
[17] Yao, G., Black, K., Ramsdell, M. W., Voigt, M. K., Kattadige, K. K. R., Li, W. CoOrdinated Math-Physics Assessment for Student Success (COMPASS) Assessments on Continuing Math Courses and Attitude Toward Math. 2020. [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://peer.asee.org/ coordinated-math-physics-assessment-for-stu-dent-success-compass-assessments-on-continu-ing-math-courses-and-attitude-toward-math (data obrashhenija: 20.12.2021).
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
[18] Hunziker, S., Fan, J., Ronald, K., Desh-pande, M., Frueh, J. Predictors of student pharmacist success on an advanced pharmacy practice experience-readiness performance-based assessment. // Currents in Pharmacy Teaching and Learning. 2021. Vol. 13, No. 12. P. 1564-1571.
[19] Kolopajlo L. Attitudinal and Mathematical Assessments as Measures of Student Success in a College General Chemistry II Course // Ohio Journal of Science. 2019. Vol. 119, No. 2. P. 17-27.
[20] Cechova I., Neubauer J., Sedlacik M. Tracking the University Student Success: Statistical Quality Assessment // Journal on Efficiency and
Responsibility in Education and Science. 2019.Vol. 12, No. 1. P. 12-25.
[21] Anderson L. B., Gardner E. E., Wolvin A. D. Constructing narratives of success in the introductory communication course: Using written self-assessments to understand students' perceptions of learning // Communication Teacher. 2019. Vol. 33, No. 2. P.164-178.
[22] Barrett T., Jacob S. R. A multifaceted comprehensive student success plan for accelerated BSN students in a concept-based curriculum // Teaching and Learning in Nursing. 2021. Vol. 16, No. 2. P. 169174.
ОБРАЗОВАНИЕ И ПРАВО № 3 • 2022
