SEARCHING FOR PROGNOSTIC CRITERIA OF STUDENTS’ ACADEMIC SUCCESS

Background. Recently Universities start facing problems of students’ low academic success and high level of expulsion from the University. This study contributes to the on-going research of professional self-determination, self-regulation and personal features of junior medical students in order to develop complex system of psychological and pedagogical support. The goal of the study is to find psychological criteria that could be significantly prognostic for academic success. Methods. Psychological tests (Big Five P. Costa, R. McRae; SCL-90-R, Anxiety Scale, Style of Self-Regulation Test) and Survey were used to study professional self-determination, self-regulation and personal features. Diagnostic Test Battery (Part 1: Intelligence Tests, part 2: Personal Adaptive Capacity Tests) developed by Military Medical Academy named after S. M. Kirov was also used in the study. Grade Point Average for the study duration, debts and number of sessions without debts were taken as academic success criteria and dependent variables. Psychological tests were conducted twice (during the first and the third year). First year test results have been used for the search academic success prognostic criteria. Results. 697 medical students participated in the study. Intellectual features (logical thinking and math abilities) and personal features (conscientiousness, stress resistance, low situational anxiety, ability to evaluate and plan, good self-regulation) have been found significant in predicting higher grade point average and low level of debts, and therefore could be used as academic success prognostic criteria. Further development. It is important to use study results in order to develop programs of psychological support and individual approach for students with lower intellectual and personal resources at the beginning but who still would like to complete education. The received results demonstrate the necessity of further in-depth and consistent study of correlation between psychological variables and academic success, and further search of academic success prognostic criteria.

academic success, prognostic criteria, students, Russia

1. Исаева Е. Р. Новое поколение студентов: новые проблемы и новые подходы к обучению // Материалы XIX междунар. науч.-метод. конф. «Современное образование: содержание, технологии, качество». СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина), 2013. Т. 2. С. 15-17.

2. Тюсова О. В., Лебедева Г. Г., Исаева Е. Р. Психолого-педагогические технологии обучения в формировании профессиональных компетенций будущего врача // Материалы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием «Инновации в здоровье нации». СПб.: Изд-во СПбХФА, 2013. С. 349.

3. Тюсова О. В., Шапоров А. М., Павлова О. В., Лебедева Г. Г., Исаева Е. Р. Социально-психологические особенности и профессиональная направленность студентов медицинского вуза // Ученые записки Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И. П. Павлова. 2015. Т. XXII. № 4. С. 51-54.

4. Павлова О. В., Шапоров А. М., Исаева Е. Р., Тюсова О. В. Профессиональная направленность и личностные особенности студентов медицинского вуза // Психология - наука будущего: Материалы VI Международной конференции молодых ученых / под ред. А. Л. Журавлева, Е. А. Сергиенко. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2015. С. 334-338.

5. Афонькина Ю. А. Становление профессиональной направленности в развитии человека. Мурманск: МГПИ, 2001. 180 с.

6. Исаченкова Л. Б. Учебная мотивация студентов географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова // Вестник Московского университета. Сер. 20. Педагогическое образование. 2010. № 2. С. 37-49.

7. Копысова Л. А. Психолого-педагогические основы развития мотивации профессиональной деятельности обучающихся в вузах // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 12. Психология, социология и педагогика. 2010. № 2. С. 305-310.

8. Кочергина Е. В., Най Дж. В. К., Орел Е. А. Факторы «Большой пятерки» как психологические предикторы академической успеваемости студентов вузов [Электронный ресурс]. URL: https://lia.hse.ru/data/2012/10/10/1247121299/ Nye_Orel_Kochergina_2012.pdf (дата обращения: 20.03.2017).

9. Kuncel N. R., Crede M., & Thomas L. L. The Validity of Self-Reported Grade Point Averages, Class Ranks, and Test Scores: A Meta-Analysis and Review of the Literature, Review of Educational Research, 2005, no. 75 (1), pp. 63-82.

10. Johnson V. E. An Alternative to Traditional GPA for Evaluating Student Performance, Statistical Science, 1997, no. 12 (4), pp. 251-269.

11. Bacon D. R., & Bean B. GPA in Research Studies: An Invaluable but Neglected Opportunity, Journal of Marketing Education, 2006, no. 28, pp. 35-42.

12. Strenze T. Intelligence and Socioeconomic Success: A Metaanalytic Review of Longitudinal Research, Intelligence, 2007, no. 35, pp. 401-426.

13. Roth P. L., BeVier C. A., Schippman J. S. & Switzer F. S. Meta-Analysing the Relationship between Grades and Job Performance, Journal of Applied Psychology, 1996, no. 81, pp. 548-556.

14. Poropat A. E. A Meta-Analysis of the Five-Factor Model of Personality and Academic Performance, Psychological Bulletin, 2009, vol. 135, no. 2, pp. 322-338.

15. Гордеева Т. О., Кузьменко Н. Е., Леонтьев Д. А., Осин Е. Н., Рыжова О. Н., Демидова Е. Д. Индивидуально-психологические особенности и проблемы адаптации студентов: отличаются ли победители олимпиад от остальных? // Современные тенденции развития естественнонаучного образования: фундаментальное университетское образование / под общ. ред. акад. В. В. Лунина. М.: Изд-во МГУ, 2010. C. 92-102.

16. Гордеева Т. О., Леонтьев Д. А., Осин Е. Н. Вклад личностного потенциала в академические достижения // Личностный потенциал: структура и диагностика / под ред. Д. А. Леонтьева. М.: Смысл, 2011. C. 642-668.

17. Гордеева Т. О., Осин Е. Н., Кузьменко Н. Е., Леонтьев Д. А., Рыжова О. Н., Демидова Е. Д. Об эффективности двух систем зачисления абитуриентов в химические вузы: дальнейший анализ проблемы // Личностный потенциал: структура и диагностика / под ред. Д. А. Леонтьева. М.: Смысл, 2011. C. 404-423.

18. Чермянин C. В., Корзунин В. А., Юсупов В. В. Диагностика нервно-пcихичеcкой неустойчивости в клинической психологии. СПб.: Речь, 2010. 190 c.

19. Юсупов В. В. Психофизиологическое сопровождение обучающихcя в системе военного образования: диа.. д-ра мед. наук. СПб.: Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова, 2013. 371 c.

20. Корзунин А. В. Психофизиологические критерии оценки нервно-психической устойчивости в процессе военно-профессиональной адаптации военнослужащих: автореф. дис.. канд. мед. наук. СПб.: Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова, 2015. 24 с.

21. Многоуровневый личностный опросник «Адаптивность» (МЛО-АМ) А. Г. Маклакова и С. В. Чермянина // Практическая психодиагностика. Методики и тесты / ред. и сост. Райгородский Д. Я. Самара: Издательский Дом «БАХРАХ-М», 2006. С. 549-672.

22. Организация и проведение профессионально-психологического сопровождения курсантов военно-медицинских учебных заведений Министерства обороны Российской Федерации: методические рекомендации. СПб.: Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова, 2008. 188 с.

23. Han J., KamberM., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. Waltham: Morgan Kaufmann Publishers, 2011. 744 p.

24. Quinlan J. R. Induction of Decision Trees, Machine Learning, 1986, no. 1, pp. 81-106.