DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Карданова Елена Юрьевна

Институт образования

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 22095 | +7 (916) 393-86-49
Публикаций
68
Языков
1
Наград
18
Конференций
23
Профиль Публикации (68) Курсы (6)

Профессиональные интересы

психометрикаразработка тестовшкалирование результатов тестированияItem Response Theoryмодели Раша

Должности

  • Доцент — Институт образования, Департамент образовательных программ
  • Ведущий научный сотрудник — Институт образования, Центр психометрики и измерений в образовании
  • Научный руководитель — Институт образования, Центр психометрики и измерений в образовании
  • Научный руководитель образовательной программы — Обучение и оценивание как наука
  • Руководитель программы повышения квалификации — Теория и практика разработки инструментов оценивания в образовании

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2010 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 40 лет.

Образование

  • 2009 · Кандидат физико-математических наук: Ленинградский государственный университет им. А.А. Жданова, специальность 01.01.02 «Дифференциальные уравнения, динамические системы и оптимальное управление»
  • 1992 · Ученое звание: Доцент
  • 1980 · Специалитет: Ленинградский государственный университет им. А.А. Жданова, факультет: Математико-механический, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Опыт работы

  • · 2010: настоящее время
  • · НИУ ВШЭ, Институт образования
  • · Директор Центра психометрики и измерений в образовании,
  • · Доцент Департамента образовательных программ,
  • · Ординарный профессор.
  • · Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Институт электронных и информационных систем
  • · Кафедра высшей математики
  • · Доцент, руководитель секции тестовых технологий
  • · Великий Новгород, Россия
  • · Федеральный центр тестирования МО РФ
  • · Москва, Россия
  • · Исследователь, руководитель отдела анализа тестовых заданий и тестов

Награды и поощрения

  • · Благодарность Института образования НИУ ВШЭ (декабрь 2025)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (март 2024)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (февраль 2024)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (февраль 2024)
  • · Благодарственное письмо ректора Высшей школы экономики (декабрь 2022)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (сентябрь 2020)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июнь 2018)
  • · Почетная грамота Министерства образования и науки Российской Федерации (июнь 2012)
  • · Почетная грамота Министерства образования и науки Российской Федерации (январь 2012)
  • · Почетная грамота Комитета образования, науки и молодежной политики Новгородской области (июнь 2008)
  • · Надбавка за академическую работу (2015–2016)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022, 2019–2021, 2017–2018)
  • · Надбавка за регулярные публикации в международных рецензируемых научных изданиях (2024–2029, 2023–2028, 2022–2027)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2017)
  • · Лучший преподаватель — 2022–2023, 2013–2015
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2023

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (23)

Показать все
  • · 2018: 19th Annual Conference of the Association for Educational Assessment - Europe (Неймеген). Доклад: A possibility for cross - country comparisons of early reading for children starting school in Russia and in the UK
  • · 2018: Seventh International Conference on Probabilistic Models for Measurement (Перт). Доклад: Setting benchmarks of children reading development for potential comparisons across countries and cultures
  • · 2017: 18th Annual Conference of the Association for Educational Assessment - Europe (Прага). Доклад: Providing Validity Evidence for the Engineering Students Professional Competences Test (evidence from Russia and China)
  • · 2017: 2017 WERA Focal Meeting. Доклад: Behavior problems of students in primary school and their impact on academic achievement and progress: case of Russia
  • · 2017: 18th Annual Conference of the Association for Educational Assessment - Europe (Прага). Доклад: Providing Validity Evidence for the Engineering Students Professional Competences Test (evidence from Russia and China)
  • · 2016: XVII Апрельская международная научная конференция «Модернизация экономики и общества» (Москва). Доклад: Прогресс первоклассников за первый год обучения в школе: фиксация неравенства на начальной ступени образования
  • · 2016: XVII Апрельская международная научная конференция «Модернизация экономики и общества» (Москва). Доклад: Оценка качества инженерного образования в элитных и неэлитных вузах России
  • · 2015: 16th Annual AEA-Europe Conference (Глазго). Доклад: The challenges of equating tests between Russia and Scotland
  • · 2014: 40th Annual Conference IAEA 2014 (International Association of Educational Assessment): Assessment Innovations for the 21st Century. Доклад: The study of international Performance Indicators for Primary Schools (iPIPS): a trial in Russia
  • · 2014: "Дифференциация в динамично меняющихся системах высшего образования: вызовы и возможности", V Международная конференция Российской ассоциации исследователей высшего образования (Москва). Доклад: Неоднородность системы российского высшего образования: введение в проблему и походы к оцениванию
  • · 2014: 40th Annual Conference IAEA 2014 (International Association of Educational Assessment): Assessment Innovations for the 21st Century. Доклад: The Results of Student Achievement Monitoring in Primary School in the Context of Educational Environment
  • · 2014: 2014 WERA Focal Meeting (Эдинбург). Доклад: The challenges of equating tests between Russia and the UK
  • · 2014: 15th Annual AEA-Europe Conference (Таллинн). Доклад: Cross-cultural comparability of SAM-Math results
  • · 2014: ECER 2014, Porto The Past, Present and Future of Educational Research in Europe. Доклад: Cross-cultural Comparability of Survey Data: Case of Nordic-Baltic Comparative Study"; "Measuring Heterogeneity Of The Educational System
  • · 2013: 7th International Technology, Education and Development Conference INTED 2013 (Валенсия). Доклад: Academic Heterogeneity of Universities Freshmen
  • · 2013: 7th International Technology, Education and Development Conference INTED 2013 (Валенсия). Доклад: The results of student achievement monitoring in primary school and their connection to educational environment characteristics
  • · 2013: XXIII Всероссийская научно-методическая конференция "Проблемы качества образования". Уфа-Москва 20-27 мая 2013 г. (Москва-Уфа). Доклад: Спецификация компетентностно-ориентированных оценочных средств
  • · 2013: XXIII Всероссийская научно-методическая конференция "Проблемы качества образования". Уфа-Москва 20-27 мая 2013 г. (Москва-Уфа). Доклад: О подходе к разработке компетентностно-ориентированных оценочных средств
  • · 2013: 14th Annual AEA-Europe Conference (Paris). Доклад: Comparative Study on Mathematics Teachers’ Beliefs and Practices
  • · 2013: 14th Annual AEA-Europe Conference (Paris). Доклад: Student Achievement Monitoring Toolkit (SAM): Validity and Reliability Issues
  • · 2012: 4th International Conference on Education and New Learning Technologies (EDULEARN12) (Барселона). Доклад: New technologies of assessment: School Achievements Monitoring
  • · 2012: 38th Annual Conference IAEA 2012 (International Association of Educational Assessment) (Астана). Доклад: School achievement monitoring toolkit: validation study
  • · 2012: 13th annual AEA-E Conference (Берлин). Доклад: School Achievements Monitoring Toolkit: Framework and First Results

Идентификаторы исследователя

Публикации (68)

A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models

2024 · PREPRINT · en

The era of large language models (LLM) raises questions not only about how to train models, but also about how to evaluate them. Despite numerous existing benchmarks, insufficient attention is often given to creating assessments that test LLMs in a valid and reliable manner. To address this challenge, we accommodate the Evidence-centered design (ECD) methodology and propose a comprehensive approach to benchmark development based on rigorous psychometric principles. In this paper, we have made the first attempt to illustrate this approach by creating a new benchmark in the field of pedagogy and education, highlighting the limitations of existing benchmark development approach and taking into account the development of LLMs. We conclude that a new approach to benchmarking is required to match the growing complexity of AI applications in the educational context. We construct a novel benchmark guided by the Bloom's taxonomy and rigorously designed by a consortium of education experts trained in test development. Thus the current benchmark provides an academically robust and practical assessment tool tailored for LLMs, rather than human participants. Tested empirically on the GPT model in the Russian language, it evaluates model performance across varied task complexities, revealing critical gaps in current LLM capabilities. Our results indicate that while generative AI tools hold significant promise for education - potentially supporting tasks such as personalized tutoring, real-time feedback, and multilingual learning - their reliability as autonomous teachers' assistants right now remain rather limited, particularly in tasks requiring deeper cognitive engagement.

DOI ↗ PDF ↗

Diminishing Marginal Returns to Computer-Assisted Learning

2023 · ARTICLE · en

The previous expansion of EdTech as a substitute for traditional learning around the world, the recent full-scale substitution due to COVID-19, and potential future shifts to blended approaches suggest that it is imperative to understand input substitutability between in-person and online learning. We explore input substitutability in education by employing a novel randomized controlled trial that varies dosage of computer-assisted learning (CAL) as a substitute for traditional learning through homework. Moving from zero to a low level of CAL, we find positive substitutability of CAL for traditional learning. Moving from a lower to a higher level of CAL, substitutability changes and is either neutral or even negative. The estimates suggest that a blended approach of CAL and traditional learning is optimal. The findings have direct implications for the rapidly expanding use of educational technology worldwide prior to, during, and after the pandemic.

DOI ↗ PDF ↗

Психометрические исследования: современные методы и новые возможности для образования

2023 · ARTICLE · ru

Качественные измерения — фундаментальное требование к исследовательской практике в сфере социальных наук. Качество измерений определяет валидность интерпретаций и выводов, которые мы можем сделать, решений, которые мы можем принять на основе полученных в результате измерений данных. Для качественных измерений в социальных науках необходимы инструменты оценки, а также методы анализа данных, позволяющие связать наблюдаемые результаты измерений с теоретическими атрибутами. Научную основу для их разработки дает психометрика. Предваряя специальный выпуск журнала «Вопросы образования / Educational Studies Moscow», посвященный психометрике, приглашенные редакторы этого выпуска освещают основные вехи истории психометрики, выделяют несколько исключительно значимых публикаций, отмечают профессиональные институции и авторов, которые внесли весомый вклад в развитие данной отрасли науки. Особое внимание авторы уделяют истории психометрики в России. Оценивая возможности, перспективы и ограничения психометрики, авторы высказывают свою точку зрения на дискуссионные вопросы, и она не всегда совпадает с мнением авторов специального выпуска. В этом выпуске представлены примеры использования современных психометрических методов для решения актуальных проблем в исследованиях образования, а также в исследованиях на стыке образования и психологии, образования и разных сфер бизнеса. Всех авторов представленных статей объединяет стремление совершенствовать исследовательскую практику в социальных науках за счет по-настоящему качественных измерений.

DOI ↗ PDF ↗

Человеческий потенциал: современные трактовки и результаты исследований

2023 · BOOK · ru

Представленная коллективная монография — первая за последние 10 лет попытка переосмыслить классическую трактовку понятия «человеческий потенциал» и провести масштабные междисциплинарные исследования в этой области. Она объединила в себе усилия ведущих социологов, психологов, экономистов, специалистов в области педагогики, управления, географии и других дисциплин, что позволило получить комплексное представление о человеческом потенциале, а также о современных проблемах и перспективах его развития в нашей стране. Книга станет важным подспорьем не только для студентов и исследователей, но также для экспертов и практиков в сфере образовательной, демографической, пространственной и социальной политики.

Cross-national structure of economic competence: Insights from a German and Russian assessment

2022 · ARTICLE · en

In this paper, we present a study, which models and measures the competencies of higher education students in business and economics—within and across countries. To measure student competencies in a valid and reliable way, the Test of Understanding in College Economics was used, which assesses microeconomic and macroeconomic competencies. The test was translated into several languages and adapted for different university contexts. In the presented study, the test contents were also compared with regard to the educational standards and the university curricula in Russia and Germany. Our findings from the cross-national analysis suggest one strong general factor of economic competence, which encompasses micro- and macroeconomic dimensions. This points to a stronger interconnection between learning and understanding economic contents than previous research suggests and indicates far-reaching curricular and instructional consequences for higher education economics as well as needs for further research, which are discussed in this paper.

DOI ↗

Связаны ли академические достижения учащихся с ожиданиями их учителей. Результаты экспериментального исследования

2022 · ARTICLE · ru

Ожидания учителя могут отражаться на академических достижениях учеников, и возникает эффект «самоисполняющихся пророчеств». Учителя формируют свои ожидания об академической успеваемости учащихся, основываясь на имеющейся у них информации о школьниках. Проведено исследование с целью проверки гипотезы о существовании связи наличия у учителя информации о принадлежности ученика к той или иной из групп, выделенных по результатам стартовой диагностики в начале 1-го класса, с академическими достижениями этого школьника по истечении первого учебного года. Дополнительно проверялась гипотеза о том, что наличие у учителя информации о группе, к которой относится ученик, может отразиться на его ожиданиях относительно уровня когнитивных навыков ученика. В крупномасштабном кластерном рандомизированном контролируемом экспериментальном исследовании участвовали 4460 первоклассников из 188 школ одного из регионов РФ. Школы распределены на экспериментальную и контрольную группы случайным образом. Учителя контрольной группы получали сведения о базовых навыках своих учеников, а учителя экспериментальной группы — еще и информацию о принадлежности учеников к той или иной группе из выделенных на основании сочетания показателей сформированности когнитивных (базовых навыков по чтению и математике) и некогнитивных (личностных и социально-эмоциональных) навыков. В результате проведенного исследования гипотезы не получили подтверждения.

DOI ↗ PDF ↗

Examining mode effects for an adapted Chinese critical thinking assessment

2021 · ARTICLE · en

We examine the effects of computer-based versus paper-based assessment of critical thinking skills, adapted from English (in the U.S.) to Chinese. Using data collected based on a random assignment between the two modes in multiple Chinese colleges, we investigate mode effects from multiple perspectives: mean scores, measurement precision, item functioning (i.e. item difficulty and discrimination), response behavior (i.e. test completion and item omission), and user perceptions. Our findings shed light on assessment and item properties that could be the sources of mode effects. At the test level, we find that the computer-based test is more difficult and more speeded than the paper-based test. We speculate that these differences are attributable to the test’s structure, its high demands on reading, and test-taking flexibility afforded under the paper testing mode. Item-level evaluation allows us to identify item characteristics that are prone to mode effects, including targeted cognitive skill, response type, and the amount of adaptation between modes. Implications for test design are discussed, and actionable design suggestions are offered with the goal of minimizing mode effect.

DOI ↗ PDF ↗

Skill levels and gains in university STEM education in China, India, Russia and the United States

2021 · ARTICLE · en

Universities contribute to economic growth and national competitiveness by equipping students with higher-order thinking and academic skills. Despite large investments in university science, technology, engineering and mathematics (STEM) education, little is known about how the skills of STEM undergraduates compare across countries and by institutional selectivity. Here, we provide direct evidence on these issues by collecting and analysing longitudinal data on tens of thousands of computer science and electrical engineering students in China, India, Russia and the United States. We find stark differences in skill levels and gains among countries and by institutional selectivity. Compared with the United States, students in China, India and Russia do not gain critical thinking skills over four years. Furthermore, while students in India and Russia gain academic skills during the first two years, students in China do not. These gaps in skill levels and gains provide insights into the global competitiveness of STEM university students across nations and institutional types.

DOI ↗

Измерение базовой математической грамотности в начальной школе

2021 · ARTICLE · ru

Измерение математической грамотности затруднено в силу многокомпонентности данного конструкта, а также частой нагруженности заданий текстовой информацией. Пользователи результатов измерения, как правило, предъявляют спрос на информацию как об общем уровне развития математической грамотности у респондентов, так и об уровнях развития отдельных ее компонентов. Согласно стандартам образовательного и психологического тестирования для одновременного сообщения пользователям как общего балла по тесту, так и баллов по субшкалам теста требуется проведение дополнительных психометрических исследований, доказывающих валидность всех сообщаемых баллов. Проведено исследование, в результате которого показано, что тест базовой математической грамотности PROGRESS-ML, предназначенный для учащихся начальной школы, может быть использован в качестве одномерного инструмента измерения, что дает возможность сообщать общий тестовый балл по тесту. При этом чтение не вносит значимого вклада в вероятность решения заданий, и баллы, полученные по отдельным компонентам теста, могут быть самостоятельно представлены пользователям результатов тестов в дополнение к общему баллу.

DOI ↗

Оценка психологической готовности студентов педагогических вузов к профессиональной деятельности

2021 · ARTICLE · ru

Под психологической готовностью студентов педагогических вузов к профессиональной деятельности авторы имеют в виду набор характеристик личности, способствующих успешному выполнению профессиональной деятельности, таких как личностные черты, мотивация, установки и ценности педагога. В данное операциональное определение не входят предметные знания педагога, а также степень владения собственно педагогическими практиками и приемами. Подобран ряд оригинальных методик, диагностирующих компоненты психологической готовности студента к педагогической деятельности. Произведены перевод и адаптация отобранных методик на русский и казахский языки. Подготовлена и осуществлена апробация комплекса методик на респондентах из России и Казахстана. Проанализированы психометрические характеристики отобранных методик при помощи методов классической теории тестов и IRT (Item Response Theory). Разработана процедура подсчета единого показателя (индекса), отражающего психологическую готовность студента к осуществлению самостоятельной педагогической деятельности.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (6)