Обзор современных технологий оценивания знаний и профессиональных компетенций в системе высшего онлайн-образования

Введение. Цифровизация высшего образования и экспансия онлайн-форматов обучения актуализируют проблему пересмотра устоявшихся моделей педагогического контроля. Обеспечение валидности и надежности дистанционного оценивания выступает условием сохранения академических стандартов и поддержания познавательной активности обучающихся. Цель – провести сравнительный анализ отечественных и зарубежных технологий оценивания в системе высшего онлайн-образования. Методология, методы и методики. Сопоставление проведено по четырем критериям: доступность инструментария, адаптивность к индивидуальным траекториям, интерактивный потенциал и применимость результатов в профессиональной сфере. Особое внимание уделено пределам экстраполяции международных моделей в российскую педагогическую практику с учетом национальной образовательной специфики. В работе использованы методы компаративистского анализа и типологизации оценочных средств. Результаты. Проанализированы преимущества и ограничения различных подходов к оцениванию, а также их влияние на качество образования и учебную мотивацию студентов. Показано, что российская система дистанционного образования, активно интегрируя передовые международные практики, сохраняет уникальные черты, обусловленные национальными культурными и педагогическими традициями. Научная новизна заключается в систематизации критериев сопоставимости разноплановых систем оценивания и обосновании адаптационного потенциала зарубежных подходов для российской высшей школы. Практическая значимость результатов состоит в формировании рекомендательной базы для разработчиков образовательных политик, административных команд вузов, преподавательского корпуса и проектировщиков EdTech-решений.

1. Zawacki-Richter O., Marín V.I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education: where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019;16(1):1–27. doi:10.1186/s41239-019-0171-0

2. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023;20(1):22. doi:10.1186/s41239-023-00392-8

3. Bearman M., Ryan J., Ajjawi R. Discourses of artificial intelligence in higher education: a critical literature review. Higher Education. 2023;86(3):567–585. doi:10.1007/s10734-022-00937-2

4. Власов Д.В. Автоматизация тестирования обучающихся средствами генеративного искусственного интеллекта и современных интеграционных платформ. Электронный научно-методический журнал «Педагогика информатики». 2025;1–2. Режим доступа: http://pcs.bsu.by/2025_1-2/3ru.pdf (дата обращения: 28.04.2026).

5. Мунтинов К.Д. Применение LLM на примере ChatGPT, DeepSeek, Grok для оценивания работ студентов. Вестник Северо-Казахстанского университета имени Манаша Козыбаева. 2025;2(66):220–230. doi:10.54596/10.54596/2958-0048-2025-2-220-230

6. Integrity Advocate. State of Online Proctoring Report 2025. 2025. Accessed April 28, 2026. https://integrityadvocate.com/report2025

7. Исаева Е.С. Современные LMS платформы дистанционного обучения: анализ и сравнение. Педагогика. Вопросы теории и практики. 2021;6(6):1045–1050.

8. Миронова Ю.Н. Использование дистанционных технологий при проведении занятий: LMS MOODLE, GOOGLE KLASS, MICROSOFT TEAMS. Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2020;9(4):182–185. doi:10.26140/anip-2020-0904-0037

9. Pelletier K., McCormack M., Muscanell N., Reeves J., Robert J., Arbino N. 2024 EDUCAUSE Horizon Report: Teaching and Learning Edition. Boulder (CO): EDUCAUSE; 2024. 46 p. Accessed April 28, 2026. https://library.educause.edu/resources/2024/5/2024-educause-horizon-report-teaching-and-learning-edition

10. Fahd K., Venkatraman S., Miah Sh.J., Ahmed Kh. Application of machine learning in higher education to assess student academic performance, at-risk and attrition: a meta-analysis of literature. Education and Information Technologies. 2022;27:3743–3775. doi:10.1007/s10639-021-10741-7

11. Зыкова Т.В., Вайнштейн Ю.В., Носков М.В. Оценка образовательных результатов в системе электронного обучения на основе таксономии Блума. Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве. Сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург: ООО Центр научно-информационных технологий Астерион; 2025:51–56. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=82273842&pff=1 (дата обращения: 28.04.2026).

12. Black P., Wiliam D. Assessment and classroom learning. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice. 1998;5(1):7–74. doi:10.1080/0969595980050102

13. Pusa E.T., Dinçer S. A meta-synthesis study on the use of e-assessment tools in education. SAGE Open. 2025;15(1):1–18. doi:10.1177/21582440251318459

14. Hanus M.D., Fox J. Assessing the effects of gamification in the classroom. Computers & Education. 2015;80:152–161. doi:10.1016/j.compedu.2014.08.019

15. Vuorikari R., Kluzer S., Punie Y. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens (EUR 31006 EN). Publications Office of the European Union; 2022. doi:10.2760/115376

16. Сухомлин В.А., Якушин А.В. Концепция и стандарты цифровых навыков и их применение для разработки образовательных траекторий. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2025;21(3):201–215. doi:10.25559/SITITO.021.202503.658-667

17. Schmidt D.A., Alboloushi B., Thomas A., Magalhaes R. Integrating artificial intelligence in higher education: perceptions, challenges, and strategies for academic innovation. Computers and Education Open. 2025;9:100274. doi:10.1016/j.caeo.2025.100274

18. Verboom A.D.P.R., Pais L., Zijlstra F.R., Oswald F.L., Santos N.R.D. Perceptions of artificial intelligence in academic teaching and research: a qualitative study from AI experts and professors’ perspectives. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2025;22(1):46. doi:10.1186/s41239-025-00498-1

19. Zhang X., Liu H. Reflections on enhancing higher education classroom effectiveness through the introduction of large language models. Journal of Modern Educational Research. 2024;3:19. doi:10.53964/jmer.2024019

20. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание. Высшее образование в России. 2025;34(6):58–79. doi:10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79

21. Lee S., Song K. Teachers’ and students’ perceptions of AI-generated concept explanations: implications for integrating generative AI in computer science education. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;7:100283. doi:10.1016/j.caeai.2024.100283

22. Qian Y. Prompt engineering in education: a systematic review of approaches and educational applications. Journal of Educational Computing Research. 2025;63(7–8):1782–1818. doi:10.1177/07356331251322471

23. Melisa R., Ashadi A., Triastuti A., Hidayati S., Salido A., Ero P.E.L., et al. Critical thinking in the age of AI: a systematic review of AI’s effects on higher education. Educational Process: International Journal. 2025;14:e2025031. doi:10.22521/edupij.2025.14.31

24. Hikmawati A., Mohammad N.K. Enhancing critical thinking with Gen AI: a literature review. Buletin Edukasi Indonesia. 2025;4(1):40–46. doi:10.56741/bei.v4i01.567

25. Salido A., Syarif I., Sitepu M.S., Suparjan, Wana P.R., Taufika R., et al. Integrating critical thinking and artificial intelligence in higher education: a bibliometric and systematic review of skills and strategies. Social Sciences & Humanities Open. 2025;12:101924. doi:10.1016/j.ssaho.2025.101924

26. Morales-Chan M., Amado-Salvatierra H.R., Hernandez-Rizzardini R. AI-driven content creation: revolutionizing educational materials. In: Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Learning @ Scale. New York, NY: ACM; 2024:556–558. doi:10.1145/3657604.3664701

27. Khalil M., Liu Q., Jovanovic J. AI for data generation in education: towards learning and teaching support at scale. British Journal of Educational Technology. 2025;56(3):993–998. doi:10.1111/bjet.13500

28. Данилов А.В., Зарипова Р.Р., Лукоянова М.А., Батрова Н.И., Салехова Л.Л. Эффективность стратегий промпт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование. Science for Education Today. 2025;4:113–135. doi:10.15293/26586762.2504.05

29. Song T., Zhang H., Xiao Y. A high-quality generation approach for educational programming projects using LLM. IEEE Transactions on Learning Technologies. 2024;17:2296–2309. doi:10.1109/TLT.2024.3428956

30. Schorcht S., Buchholtz N., Baumanns L. Prompt the problem: investigating the mathematics educational quality of AI-supported problem solving by comparing prompt techniques. Frontiers in Education. 2024;9:1386075. doi:10.3389/feduc.2024.1386075

31. Meissner R., Pögelt A., Ihsberner K., Grüttmüller M., Tornack S., Thor A., et al. LLM-generated competence-based e-assessment items for higher education mathematics: methodology and evaluation. Frontiers in Education. 2024;9:1427502. doi:10.3389/feduc.2024.1427502

32. Huang Q., Lv C., Lu L., Tu S. Evaluating the quality of AI-generated digital educational resources for university teaching and learning. Systems. 2025;13(3):174. doi:10.3390/systems13030174

33. Dickey E., Bejarano A. GAIDE: a framework for using generative AI to assist in course content development. In: Proceedings of the 2024 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE; 2024:10893132. doi:10.1109/FIE61694.2024.10893132

34. Sinha A., Goyal S., Sy Z., Kuperus R., Dickey E., Bejarano A. BoilerTAI: a platform for enhancing instruction using generative AI in educational forums. In: Proceedings of the 2024 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE; 2024:10893137. doi:10.1109/FIE61694.2024.10893137

35. Aperstein Y., Cohen Y., Apartsin A. Generative AI-based platform for deliberate teaching practice: a review and a suggested framework. Education Sciences. 2025;15(4):405. doi:10.3390/educsci15040405

36. Wessel M., Adam M., Benlian A., Majchrzak A., Thies F. Generative AI and its transformative value for digital platforms. Journal of Management Information Systems. 2025;42(2):346–369. doi:10.1080/07421222.2025.2467892

37. Захаров А.А., Захарова И.Г., Шабалин А.М., Ханбеков Ш.И., Джалилзода Д.Б. Интеллектуальный голосовой помощник как пример реализации методологии инклюзивного дизайна. Образование и наука. 2024;26(3):149–175. doi:10.17853/1994-5639-2024-3-149-175

38. Захаров А.А., Захарова И.Г., Шабалин А.М., Нгуен К.Х. Проектирование ИИ-ассистента для сопровождения самостоятельной работы студентов младших курсов. Образование и наука. 2026;28(6):163–200. doi:10.17853/1994-5639-2026-6-163-200

39. Zulpykhar Z., Rakhmetov M., Jugembayeva B., Kapanova D., Zhilmagambetova R. Assessment using artificial intelligence in higher education: innovations and ethical challenges in the Ibero-American and Kazakh contexts. 2026;11:1798126. Frontiers in Education. doi:10.3389/feduc.2026.1798126