bgafpfИзвестия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота. Психолого-педагогические наукиTHE TIDINGS of the Baltic State Fishing Fleet Academy Psychological and pedagogical sciences (Theory and methods of professional education)2071-5331Калининградский государственный технический университет10.46845/2071-5331-2025-1-71-33-44bgafpf-217Research ArticleНЕПРЕРЫВНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕПрименение методов и моделей системного анализа для оптимизации образовательного процесса подготовки специалистов по землеустройствуApplication of methods and models of system analysis to optimize the educational process of training specialists in land managementhttps://orcid.org/0000-0002-8365-5402РудинскийИ. Д.RudinskiyI. D.

Игорь Давидович Рудинский - доктор педагогических наук, профессор 

Калининград

I. D. Rudinskiy – Doctor of Pedagogical Sciences, Professor 

Kaliningrad

idru@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0008-0478-4515ЛиО. Ю.LiO. Yu.

Оксана Юрьевна Ли - аспирант 

Калининград

O. Yu. Li – Postgraduate Student 

Kaliningrad

okaplife.39@gmail.comБалтийский федеральный университет им. И. КантаРоссияImmanuel Kant Baltic Federal UniversityRussian Federation20252705202501(71)3344Copyright © Рудинский И.Д., Ли О.Ю., 20252025Рудинский И.Д., Ли О.Ю.Rudinskiy I.D., Li O.Y.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://brarf.journal.klgtu.ru/jour/article/view/217

Рассматривается применение методов и моделей системного анализа для оптимизации образовательного процесса подготовки специалистов по землеустройству. Основное внимание уделяется методу «Дерево решений» для анализа тестовых данных студентов и модели «Вход–Выход» для оценки изменений в учебных программах. На основе реальных данных тестирования студентов демонстрируется построение дерева решений, анализируются его структура, алгоритмы и метрики качества модели (точность, индекс Джини). Применение таких подходов позволяет разрабатывать персонализированные рекомендации для студентов, адаптировать содержание курсов к их образовательным потребностям и на этой основе повышать качество подготовки специалистов.

The article is devoted to the application of methods and models of system analysis for optimization of the educational process of training specialists in land management. The main attention is paid to the "Decision Tree" method for analyzing students' test data and the "Input-Output" model for assessing changes in curricula. Based on real student testing data, the construction of a decision tree is demonstrated, its structure, algorithms and model quality metrics (accuracy, Gini index) are analyzed. The application of such approaches allows developing personalized recommendations for students, adapting the content of courses to their educational needs and, on this basis, improving the quality of training specialists.

дерево решенийсистемный анализобразовательный процессперсонализированные рекомендациимодель «Вход–Выход»decision treesystem analysiseducational processpersonalized recommendations"Input-Output" modelReferencesРудинский, И. Д. Основы формально-структурного моделирования систем обучения и автоматизации педагогического тестирования знаний // Научно-техническое издательство Горячая линия-Телеком, 2004. – С. 202.Rudinsky, I. D. Fundamentals of formal-structural modeling of learning systems and automation of pedagogical testing of knowledge // Scientific and technical publishing house Goryachaya Liniya-Telecom. – 2004. – Pp. 202.Славутская, Е. В. Вертикальный системный анализ данных психодиагностики учащихся с использованием метода «дерево решений» // Science for Education Today. – 2020. – Vol. 10. – № 3. – Pp. 87–107.Slavutskaya, E. V. Vertical systems analysis of students' psychodiagnostics data using the "decision tree" method // Science for Education Today. – 2020. – Vol. 10. – № 3. – Pр. 87–107.Минеева, О. А., Даричева,М.В. Организация тестирования в системе Moodle при обучении иностранному языку // Научно-педагогическое обозрение. Pedagogical Review. – 2016. – № 3(13). – Pp. 81–86.Mineeva, O. A., Daricheva, M. V. Organization of testing in the Moodle system when teaching a foreign language // Scientific and pedagogical review. Pedagogical Review. – 2016. – № 3(13). – Pр. 81–86.Шайтура, С. В. Основные направления использования геоинформационных систем в землеустройстве и земельном кадастре // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2022. – № 2. – С. 165–171.Shaitura S. V. The main directions of using geographic information systems in land management and land cadastre // Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy. – 2022. – № 2. – Pр. 165–171.Betti, M. J. An Input-Process-Output Analysis of the Department of English in the Colleges of Education in Iraq. 2021.Betti, M. J. An Input-Process-Output Analysis of the Department of English in the Colleges of Education in Iraq. 2021Ismail Fawaz, H. Deep learning for time series classification: a review // Data Min Knowl Disc. – 2019. – Vol. 33. – № 4. – Pр. 917–963.Ismail Fawaz H. Deep learning for time series classification: a review // Data Min Knowl Disc. – 2019. – Vol. 33. – № 4. – Pр. 917–963.Genrikhov, I. E., Djukova E.V. About methods of Synthesis Complete Regression Decision Trees // Pattern Recognit. Image Anal. – 2019. – Vol. 29. – № 3. – Pр. 457–470.Genrikhov, I. E., Djukova, E. V. About methods of Synthesis Complete Regression Decision Trees // Pattern Recognit. Image Anal. – 2019. – Vol. 29. – № 3. – Pp. 457–470.Adriaens, F., Lijffijt J., De Bie T. Subjectively interesting connecting trees and forests // Data Min Knowl Disc. – 2019. – Vol. 33. – № 4. – Pр. 1088–1124.Adriaens, F., Lijffijt, J., De Bie, T. Subjectively interesting connecting trees and forests // Data Min Knowl Disc. – 2019. – Vol. 33. – № 4. – Pр. 1088–1124.Левитин, А. В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ. – Москва : Издательский дом Вильямс, 2006.Levitin, A. V. Algorithms: Introduction to Development and Analysis. Williams Publishing House, 2006.Kurdi, G. A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes // Int J Artif Intell Educ. – 2020. – Vol. 30. – № 1. – Pр. 121–204.Kurdi G. A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes // Int J Artif Intell Educ. – 2020. – Vol. 30. – № 1. – Pр. 121–204.Резниченко, Н. С., Шилов, С. Н., Абдулкин, В. В. Нейросетевой подход в решении медикопсихологических проблем и в диагностическом процессе у лиц с ограниченными возможностями здоровья (обзор литературы) // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2013. – Т. 6. – № 9. – С. 1256–1264.Reznicenko, N. S., Shilov, S. N., Abdulkin, V. V. Neural network approach to solving medical and psychological problems and in the diagnostic process in individuals with disabilities (literature review) // Journal of the Siberian Federal University. Series: Humanities. – 2013. – Vol. 6. – № 9. – Pp. 1256–1264.Грушецкий, С. В., Рудинский, И. Д. Модель статистического оценивания знаний // Информационные технологии. – 2004. – № 12. – С. 48–54.Grushetsky, S. V., Rudinsky, I. D. Model of statistical assessment of knowledge // Information technologies // Limited Liability Company novye Tekhnologii Publishing House. – 2004. – № 12. – Pp. 48–54.Вдовина, С. А., Кунгурова, И. М. Сущность и направления реализации индивидуальной образовательной траектории // Вестник евразийской науки. Общество с ограниченной ответственностью «Издательский центр «Науковедение». – 2013. – № 6(19). –175 с.Vdovina, S. A., Kungurova, I. M. The Essence and Directions of Implementation of an Individual Educational Trajectory // Bulletin of Eurasian Science. Limited Liability Company "Science Science Publishing Center". – 2013. – № 6(19). – Pp. 175.Сысоев, П. В. Обучение по индивидуальной траектории // Язык и культура. – 2013. – № 4(24). – С. 121–131.Sysoev, P. V. Individual Trajectory Training // Language and Culture. – 2013. – № 4(24). – Pp. 121–131.Перязева, Ю. В., Калганов, Р. Г. Формирование индивидуальных образовательных траекторий в традиционных LMS // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа». – 2020. – Вып. 3. – 2020. – С. 754–763.Peryazeva, Yu. V., Kalganov, R. G. Formation of individual educational trajectories in traditional LMS // International scientific journal "Modern information technologies and IT education". Foundation for Assistance to the Development of Internet Media, IT education, human potential "Internet Media League". – 2020. – Vol. 3.– 2020. – Pp. 754–763.Ли, О. Ю. Развитие профессиональных навыков студентов в области землеустройства и кадастров с помощью дисциплины «информатика» // Туристско-рекреационный потенциал и особенности развития туризма и сервиса : сб. статей Всероссийской межвузовской научно-практической конференции. – 2023. – № 17. – С. 318–322.Lee, O. Yu. Development of students' professional skills in the field of land management and cadastres using the discipline "informatics" // Tourist and recreational potential and features of tourism and service development: collection of articles of the All-Russian interuniversity scientific and practical conference. – 2023. – № 17. – Pp. 318–322.Genrikhov, I. E., Djukova, E. V., Zhuravlev, V. I. On full regression decision trees // Pattern Recognit. Image Anal. – 2017. – Vol. 27. – № 1. – Pр. 1–7.Genrikhov, I. E., Djukova, E. V., Zhuravlev, V. I. On full regression decision trees // Pattern Recognit. Image Anal. – 2017. – Vol. 27. – № 1. – Pp. 1–7.Quinlan, J. R. Induction of decision trees // Mach Learn. – 1986. – Vol. 1. – № 1. – Pp. 81–106.Quinlan, J. R. Induction of decision trees // Mach Learn. – 1986. – Vol. 1. – № 1. – Pp. 81–106.Мифтахова, А. А. Применение метода дерева решений для решения задач классификации и прогнозирования // Инфокоммуникационные технологии. 2016. – Вып. 14. – № 1. – С. 64–70.Miftakhova, A. A. Application of the decision tree method for solving classification and forecasting problems // Infocommunication technologies. – 2016. – Vol. 14. – № 1. – Pp. 64–70.Полин, Я. А. Деревья решений в задачах классификации: особенности применения и методы повышения качества классификации // Современные наукоемкие технологии. Общество с ограниченной ответственностью «Издательский Дом» Академия. – 2020. – № 9. – С. 59–63.Polin, Ya. A. Decision trees in classification problems: application features and methods for improving the quality of classification // Modern science-intensive technologies. Limited Liability Company "Publishing House" Academy. – 2020. – № 9. – Pp. 59–63.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.