На фоне углубляющейся интеграции цифровой экономики и программного обеспечения к профессиональным навыкам и компетенциям талантливых программистов предъявляются новые требования. Университеты как важный инструмент подготовки успешных программистов должны воспитывать студентов с устойчивыми образовательными привычками, а также повышенной способностью к решению проблем и~способностью к активному обучению. Цель этого исследования --- повысить качество подготовки талантливых программистов в университетах и выявить факторы, влияющие на формирование навыков активного обучения у талантов. Исследуются студенты инженерно-программных специальностей Цзянсийского сельскохозяйственного университета. Конкретная процедура включала три этапа: во-первых, получение базовых данных с помощью анкетирования; во-вторых, факторный анализ данных с~помощью статистического пакета для социальных наук (SPSS) pagebreak и моделирование струк-турными уравнениями с помощью анализа моментных структур (Amos); в-третьих, получена структурная модель уравнения, отражающая факторы влияния на способность к активному обучению, включая пять факторов: когнитивный уровень, мотивация к~обучению, личностные качества, стратегии обучения и факторы окружающей среды. Результаты не только обогащают содержание теории активного обучения, но и помогают лучше понять закономерности изменения мотивации к обучению студентов-программистов в университетах. Это поможет научно сформулировать стратегии по улучшению способностей студентов к активному обучению (на англ.). С. 81-100.

Against the background of the deepening integration of digital economy and software technology, new requirements have been imposed on the professional ability and comprehensive quality of software talents. As an important channel for software talents, computer majors at universities should cultivate students with sustainable learning habits, as well as strong problem-solving and active learning abilities. The goal of this study is to improve the quality of software talent training at universities and identify the influencing factors of the formation of active learning abilities in talents. Undergraduate students majoring in software engineering from Jiangxi Agricultural University are examined. The specific procedure followed a three-step process: Firstly, basic data is obtained using a questionnaire survey; secondly, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) is used to perform factor analysis of the data and Analysis of moment structures (Amos) is used to perform structural equation modeling; thirdly, from the two dimensions of students' internal and external environmental factors, the structural equation model of the influencing factors of active learning ability is obtained, including the five factors of cognitive level, learning motivation, personality quality, learning strategy, and environmental factors. The results not only enrich the connotation of active learning theory, but also help to better understand the changing law of the learning motivation of software students at universities. This will aid the scientific formulation of strategies to improve students' active learning ability.

В этом исследовании изучалось практическое применение технологии блокчейн для оценки результатов обучения. Основное внимание уделялось разработке и внедрению платформы для прослеживаемости процесса самостоятельного обучения учащихся. Результаты исследования показывают, что неизменяемость и прослеживаемость блокчейна обеспечивают подлинность и прозрачность процесса оценки. В то же время многосубъектный децентрализованный механизм участия эффективно снижает влияние субъективных суждений, повышая достоверность результатов оценки. Это приложение не только открывает возможности для использования технологии блокчейн в образовательной сфере, но и предоставляет новые теоретические модели и технические пути для оценки образовательных результатов, способствуя информатизации образования. С. 70-81.

This study proposes a blockchain-based self-directed learning process evaluation traceability platform to address issues in current self-directed learning evaluation systems, including insufficient transparency, single evaluation subjects, low student participation, and non-standardized evaluation criteria. The platform, designed based on a self-directed learning ability influence factor model, utilizes blockchain's immutability to achieve secure storage, transparent recording, and trusted sharing of learning data. Comprising blockchain and application layers, the platform enables users to monitor the entire learning process and trace data through its interface. Multi-dimensional test results demonstrate the platform's usability and reliability in high-concurrency scenarios. This study enriches self-directed learning evaluation and learning analytics theories. It provides new possibilities for integrating blockchain technology with digital education, significantly promoting educational evaluation reform and high-quality education development.