В статье представлен анализ зарубежных исследований, посвященных влиянию различных факторов на психологическое здоровье школьников и успешность их обучения. Важнейшими из этих факторов оказываются сам ученик, семья, школа в целом и учитель. При этом влияние указанных факторов, согласно полученным данным, часто оказывается совсем не таким, как представляется обыденному сознанию. Рассмотрение результатов проведенных за десятилетия исследований позволило авторам сделать вывод о превалирующей роли ученика и его собственных усилий в успешности обучения и в состоянии его психологического здоровья. Хроническое заболевание ребенка, вопреки устоявшемуся мнению, хоть и негативно сказывается на учебных успехах и психологическом здоровье школьника, но его влияние не слишком велико. Гораздо большее значение имеют ожидания родителей от ребенка, их эмоциональная поддержка и вера в него. Также важными факторами являются особенности школьной культуры и уклад школы. Кроме рассмотрения зарубежных исследований, в статье описываются характеристики нескольких наиболее успешных американских школ, в которых факторы образовательной среды выражены особенно ярко и изучение которых было проведено самими авторами. Также в статье показано, что сильное влияние на успешность обучения и психологическое здоровье школьников оказывает то, какие отношения сложились у них с учителями. Даже если другие внутришкольные факторы не слишком позитивны, учитель, умеющий воспринимать точку зрения учеников на те или иные вопросы, может оказывать значительное положительное воздействие на их учебные успехи и самочувствие.

успешность обучения, психологическое здоровье, образовательная среда, метаанализ, ученик, семья, школа, учитель, благополучие, родительские ожидания

1. Хэтти Джон А. С. Видимое обучение: синтез результатов более 50 000 исследований с охватом более 86 миллионов школьников / В. К. Загвоздкин, Е. А. Хамраева, ред. М., 2017.
2. Ahn S., Choi J. Teachers’ subject matter knowledge as a teacher qualifi cation. A synthesis of the quantitative literature on students’ mathematics achievement // Paper presented at the American Educational Research Association. San Diego, 2004, april.
3. Allen M. The role of teacher immediacy as a motivational factor in student learning: Using metaanalysis to test a causal model // Communication Education. 2006. Vol. 55. № 1. P. 21–31.
4. Alessi G. Diagnosis diagnosed: A systemic reaction // Professional School Psychology. 1988. № 3. P. 145–151.
5. Brown L. I. A meta-analysis of research on the infl uence of leadership on student outcomes. Unpublished Ph. D. Virginia, 2001.
6. Cornelius-White J. Learner-centered teacher-student relationships are eff ective: A meta-analysis // Review of Education Research. 2007. Vol. 77. № 1. P. 113–143.
7. Duncan G. J., Dowset C. J., Claessens A. School readiness and later achievement // Development Psychology. 2007. Vol. 43. № 6. P. 1428–1446.
8. Fullan M., Stiegelbauer S. The new meaning of educational change. 2nd ed. London, 1991. P. 197.
9. Marzano R. J. A new era of school reform: Going where the takes us. Aurora, CO, 2000.
10. Seipp B. Anxiety and academic performance: A meta-analisis of fi ndings // Anxiety, Stress, and Coping. 1991. Vol. 4. № 1. P. 27–41.
11. Stekelenburg C. R. The eff ects of public high school size on student achievement: A meta-analysis. Unpublished ed. Georgia, 1991.
12. Strong W. B., Malina R. M., Blimkie C. J. R. Evidence based physical activity for school-age youth // The Journal of Pediatrics. 2005. Vol. 146. № 6. P. 732–737.
13. Witter R. A., Okun M. A., Stock W. A., Haring M. J. Education and subjective well-being: A metaanalisis // Educational Evaluation and Policy Analysis. 1984. Vol. 6. № 2. P. 165–173.

Вачков Игорь Викторович
Ученая степень: доктор психологических наук;
Ученое звание: профессор;
Место работы: Московский педагогический государственный университет; Российская Федерация, 127051, г. Москва, Малый Сухаревский пер., 6;
Должность: профессор кафедры социальной педагогики и психологии;
ORCID: 0000-0001-7784-7427;
Электронный адрес: igorvachkov@mail.ru.
Вачкова Светлана Николаевна
Ученая степень: доктор педагогических наук;
Ученое звание: доцент;
Место работы: Московский городской педагогический университет; Российская Федерация, 129226, г. Москва, 2-ой Сельскохозяйственный проезд, д. 4, к. 1;
Должность: директор Института системных проектов;
ORCID: 0000-0002-3136-3336;
Электронный адрес: svachkova@mgpu.ru.

Современные образовательные информационные системы собирают и хранят огромное количество данных о треках обучения школьников и студентов в течении учебного года, а также действия педагогического состава. Эти данные позволяют делать анализ цифровых следов пользователей, изучать различные траектории обучения, исследовать учебные материалы и их влияние на образовательную среду, выявлять информационные пробелы в образовании, сопоставлять результаты контроля знаний с условиями для их получения и т. д. Тем не менее сбор и анализ таких данных связаны с большим количеством сложностей: неконсистентные данные, поиск данных в исходных базах, объем трансферных данных, шлюзы данных для внешних потребителей, производительность инфраструктуры, визуализация и интерпретация данных. В статье рассмотрены несколько кейсов применения анализа больших данных в целях педагогических исследований: анализ наполненности дерева дидактических единиц тематического каркаса библиотеки Московской электронной школы (МЭШ) образовательными материалами, аналитика динамики состава домашних заданий по типам, выявление учителей и учеников, наиболее активных пользователей МЭШ и анализ взаимосвязей этой активности с другими параметрами. Кроме того, описываются проблемы, с которыми столкнулись авторы на этапе трансфера и анализа данных и способы их решения. Основными результатами являются: обобщение опыта работы с большими данными МЭШ, определение возможностей, проблем и ограничений больших данных для реализации педагогических исследований. Возможности — анализ цифровых следов пользователей, изучение траекторий обучения, исследование учебных материалов и их влияния на образовательную среду, выявление информационных пробелов в образовании, сопоставление результаты контроля знаний с условиями для их получения и т.д. Проблемы — поиск данных в исходных недокументированных базах, неконсистентность данных, визуализация данных, большой объем данных, интерпретация данных. Ограничения — шлюзы данных, инфраструктурная производительность, персональные данные.

большие данные, анализ данных, Московская электронная школа, МЭШ, цифровой след, визуализация данных, педагогические исследования, образовательные данные, домашние задания, цифровая активность

1. Баранников К. А., Лесин С. М. Методология анализа больших данных в образовании. Системно-методологический подход, основанный на анализе образовательных данных, поиска стратегии принятия управленческих и организационно-педагогических исследований // Народное образование. 2020. № 2. С. 81–89.
2. Вачкова С. Н., Обыденкова В. К., Заславский А. А., Кац С. В. О причинах востребованности сценариев уроков «Московской электронной школы». 2020 // Вестник Московского городского педагогического университета. Сер.: Педагогика и психология. 2020. № 1 (51). С. 8–24.
3. Патаракин Е. Д., Вачкова С. Н. Сетевой анализ коллективных действий над цифровыми образовательными объектами // Вестник Московского городского педагогического университета. Сер.: Педагогика и психология. 2019. № 4 (50). С. 101–112.
4. Петряева Е. Ю., Вачкова С. Н. Цифровой профиль автора сценариев уроков МЭШ // Большие данные в образовании: сб. статей по итогам международной конференции. 2020. С. 79–94.
5. Levin I. Cyber-physical Systems as a Cultural Phenomenon // International Journal of Design Sciences and Technology. 2016. № 22 (1). URL: https://www.tau.ac.il/~ilia1/levin_i_cyberphysical_syst.pdf (дата обращения: 16.06.2021).
6. Schleicher А. Building a learning culture for the digital world: lessons from Moscow 23 September 2019. URL: https://oecdedutoday.com/learning-digital-world-technology-educationmoscow/ (дата обращения: 01.07.2021).
7. Vachkova S. N., Patarakin E. D., Petryaeva E. Yu. Content Quality of Lesson Scenarios in Moscow E-School 19 August 2020 // SHS Web of Conferences Theory and Practice of Project Management in Education: Horizons and Risks. 2020. Vol. 79. URL: https://doi.org/10.1051/shsconf/20207901017 (дата обращения: 20.06.2021).
8. Vachkova S. N., Petryaeva E. Y., Kupriyanov R. B., Suleymanov R. S. School in Digital Age: How Big Data Help to Transform the Curriculum. Information. 2021, 12 (1), 33. URL: https://www.mdpi.com/2078-2489/12/1/33 (дата обращения: 17.06.2021).
9. Вarannikov K. A., Lesin S. M., Vachkova S. N., Suleimanov R. S., Kupriyanov R. B. Application of educational data analysis methods in the evaluation of lesson scenarios in the moscow electronic school // Revista inclusiones. 2020. Т. 7. № S3-3. С. 1–8. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43143873/ (дата обращения: 21.06.2021).

Козин Святослав Владимирович
Место работы: ГАОУ ВО МГПУ; Российская Федерация, 119261, г. Москва, ул. Панферова, д. 14;
Должность: специалист Центра аналитических исследований и моделирования в образовании НИИ урбанистики и глобального образования;
ORCID: 0000-0002-7936-5795;
Электронный адрес: kozyyy@yandex.ru.
Каган Эдуард Михайлович
Место работы: ГАОУ ВО МГПУ; Российская Федерация, 119261, г. Москва, ул. Панферова, д. 14;
Должность: научный сотрудник центра аналитических исследований и моделирования в образовании;
ORCID: 0000-0002-4317-2123;
Электронный адрес: kaganem@mgpu.ru.
Вачкова Светлана Николаевна
Ученая степень: доктор педагогических наук;
Ученое звание: доцент;
Место работы: ГАОУ ВО МГПУ; Российская Федерация, 119261, г. Москва, ул. Панферова, д. 14;
Должность: директор НИИ урбанистики и глобального образования;
ORCID: 0000-0002-3136-3336;
Электронный адрес: svachkova@gmail.com.