Details

Title Индивидуально-психологические особенности учащихся инженерных классов с разным уровнем цифровой компетентности: выпускная квалификационная работа магистра: направление 44.04.02 «Психолого-педагогическое образование» ; образовательная программа 44.04.02_03 «Педагогический дизайн в цифровой среде»
Creators Киселева Софья Игоревна
Scientific adviser Захаров Константин Павлович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Гуманитарный институт
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects компетенция ; компетентность ; инженерные классы ; цифровые компетенции ; мотивация ; пространственное воображение ; механическая понятливость ; competence ; competency ; engineering classes ; digital competencies ; motivation ; spatial visualization ability ; mechanical aptitude
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 44.04.02
Speciality group (FGOS) 440000 - Образование и педагогические науки
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2286
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\34975
Record create date 7/3/2025

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена изучению индивидуально-психологических особенностей учащихся инженерных классов с разным уровнем цифровой компетентности. В процессе исследования был проведен анализ индивидуально-психологических особенностей по отношению к уровню мотивации к обучению, механической понятливости, индуктивных логических рассуждений и пространственного воображения. Изучены отдельные характеристики цифровых компетентностей учащихся инженерных классов и их влияние на отношение к обучению и инженерные навыки.

This study examines the individual psychological characteristics of engineering class students with varying levels of digital competency. The research analyzes the relationship between these characteristics and key factors such as learning motivation, mechanical reasoning, inductive logical reasoning, and spatial visualization. Additionally, the study investigates specific aspects of students digital competencies and their impact on learning engagement and engineering skills. The findings contribute to a deeper understanding of how psychological traits and digital proficiency interact in specialized STEM education environments, providing insights for tailored pedagogical approaches in engineering curricula.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics