Assessment of students’ subject knowledge based on the results of the Olympiad “Nature of Russia”

Context and relevance. Olympiads as forms of extracurricular activity are aimed at identifying and selecting the most motivated and prepared children in the subject area, and working on their early profiling. The potential of this form of work with children can be in demand in pedagogical practice, since it allows obtaining screening information on the success of mastering the curriculum. Objective. To analyze the results of the school stage of the Olympiad “Nature of Russia” in terms of the features of mastering the main topics and tools. Methods and materials. Quantitative and qualitative analysis of the protocols of 9th grade schoolchildren (n = 115). Results. The analysis made it possible to differentiate tasks by form and degree of complexity, to determine the topics and nature of questions that cause the greatest difficulties, and to consider the peculiarities of children’s perception and understanding of the proposed tasks. The results obtained revealed problem areas in mastering the school curriculum in geography and biology in a specific age group. Conclusions. The proposed form of analysis of the results can be a psychological and pedagogical resource for supporting a certain group — motivated children who are at the stage of formation of subject knowledge. Its use in the framework of methodological work at school will allow a differentiated approach to the teaching of this group of children. The allocation of unmastered topics, features of perception will improve the subject preparation of schoolchildren, as well as the quality of the developed Olympiad tasks.

1. Аванесов, В.С. (2014). Знания как предмет тестового контроля. Современная высшая школа: инновационный аспект, 3, 57— URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23176896 (дата обращения: 16.04.2025).
   Avanesov, V.S. (2014). Knowledge as a subject of test control. Contemporary Higher Education: Innovative Aspects, 3, 57—67. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23176896 (viewed: 16.04.2025).
2. Артеменков, С.Л. (2021). Проблемы построения и анализа упорядоченных сетей частных корреляций в психологических исследованиях. Моделирование и анализ данных, 11(3), 36— https://doi.org/10.17759/mda.2021110303
   Artemenkov, S.L. (2021). The Issues of Construction and Analysis of Ordered Partial Correlation Networks in Psychological Research. Modelling and Data Analysis, 11(3), 36—56. (In Russ.). https://doi.org10.17759/mda.2021110303
3. Артеменков, С.Л., Жукова, Е.С., Богоявленская, Д.Б. (2024). Применение корреляционного анализа для определения рассогласования показателей для двух разных выборок: сопоставление интеллектуального и личностного развития детей младшего школьного возраста, исследуемых с интервалом в 10 лет. Моделирование и анализ данных, 14(1), 52—66. https://doi.org/10.17759/mda.2024140104
   Artemenkov, S.L., Joukova, E.S., Bogoyavlenskaya, D.B. (2024). Application of Correlation Analysis to Determine the Discrepancy Between Indicators for Two Different Samples: Comparison of the Intellectual and Personal Development of Children of Primary School Age, Studied with an Interval of 10 Years. Modelling and Data Analysis, 14(1), 52—66. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/mda.2024140104
4. Белавин, А.А., Кулаков, А.Г., Усманов, Р.А. (2001). Лекции по теоретической физике. М.: Московский центр непрерывного математического образования.
   Belavin, A.A., Kulakov, A.G., Usmanov, R.A. (2001). Lectures on theoretical physics. Moscow: Moscow Center for Continuous Mathematical Education. (In Russ.).
5. Власова, В.К., Закирова, В.Г., Григорьева, С.Г., Каюмова, Л.Р., Сабирова, Э.Г. (2020). Современные средства оценивания результатов обучения: учебное пособие для студентов педагогических направлений подготовки. (2020). Казань: Вестфалика. URL: https://www.openrepository.ru/article?id=537097 (дата обращения: 29.04.2025).
   Vlasova V.K., Zakirova, V.G., Grigorieva, S.G., Kayumova, L.R., Sabirova, E.G. (2020). Modern means of assessing learning outcomes: a textbook for students of pedagogical training programs. Kazan: Vestfalika Publ. (In Russ.). URL: https://www.openrepository.ru/article?id=537097 (viewed: 29.04.2025).
6. Гласс, Дж., Стенли, Дж. (1976). Статистические методы в педагогике и психологии. Пер. с англ. М.: Прогресс.
   Glass, G.V., Stanley, J.C. (1976). Statistical Methods in Education and Psychology. From Eng. Moscow: Progress Publ. (In Russ.).
7. Евстафьева, С.А., Вертиева, Л.Н., Кушнерёва, Г.Ю., Королева, О.Н., Станкевич, А.В., Мамонов, Е.А., Ансимов, В.И., Шевченко, Н.В. (2020). Особенности мониторинга учебной деятельности и оценивания в современной концепции образования. Педагогическое мастерство: Материалы XII Международной научной конференции, Казань, 20–23 ноября 2020 года. Казань: Молодой ученый, 2020. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=bjxbyp (дата обращения 29.04.25).
   Evstafieva, S.A., Vertieva, L.N., Kushnereva, G.Yu., Koroleva, O.N., Stankevich, A.V., Mamonov, E.A., Ansimov, V.I., Shevchenko, N.V. (2020). Features of monitoring educational activities and assessment in the modern concept of education. Pedagogical mastery: materials of the XII International scientific conference, Kazan, November 20-23, 2020. Kazan: Young scientist Publ. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=bjxbyp (viewed: 29.04.2025).
8. Жукова, Е.С., Баранов, К.А. (2020). Сопоставительный анализ опыта школы № 1505 и московского городского конкурса проектных и исследовательских работ в развитии исследовательской деятельности. От учебного проекта к исследованиям и разработкам - ICRES'2020: международная конференция по исследовательскому образованию школьников, Москва, 23–26 марта 2020 года. М.: Региональная общественная организация «Научно-техническая ассоциация «Актуальные проблемы фундаментальных наук» (с. 229—236). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=wrllwc (дата обращения: 16.04.2025).
   Joukova, E.S., Baranov, K.A. (2020). Comparative analysis of the experience of School no. 1505 and the Moscow city design contest and researches in the development of research activities. From Academic Project to Research and Development - ICRES'2020: International Conference on Research Education for Schoolchildren, Moscow, March 23–26, 2020. (pp. 229—236). Moscow: Regional public organization "Scientific and technical association "Current problems of fundamental sciences". Publ. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=wrllwc (viewed: 16.04.2025).
9. Куравский, Л.С., Юрьев, Г.А., Юрьева, Н.Е., Николаев, И.А., Несимова, А.О., Поляков, Б.Ю., Козырев, А.Д. (2023). Построение систем психологической диагностики на основе новых математических представлений. Экспериментальная психология, 16(2), 178— https://doi.org/10.17759/exppsy.2023160211
   Kuravsky, L.S., Yuryev, G.A., Yuryeva, N.E., Nikolaev, I.A., Nesimova, A.O., Polyakov, B.Yu., Kozyrev, A.D. (2023). Development of Psychological Diagnostics Systems Basing on New Mathematical Representations. Experimental Psychology (Russia), 16(2), 178—202. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/exppsy.2023160211
10. Лазарев, В.А., Хайбуллин, Р.Я. (2014). Метод статистической оценки относительной сложности олимпиадных и тестовых задач. Нефтегазовое дело, 5, 420— URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22459761 (дата обращения 29.04.2025).
    Lazarev, V.A., Hajbullin, R.Y. (2014). Method of statistical estimation of academic competition and testing tasks relative complexity. Oil and Gas Business, 5, 420—430. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=22459761 (viewed: 10.06.2024).
11. Потанина, А.М., Артеменков, С.Л. (2024). Анализ взаимосвязей предикторов академической успеваемости школьников методом сетевого моделирования. Моделирование и анализ данных, 14(3), 22—40. https://doi:10.17759/mda.2024140302
    Potanina, A.M., Artemenkov, S.L. (2024). Analysis of theRelationship between Predictors of Academic Achievement of Schoolchildren Using the Network Modeling. Modelling and Data Analysis, 14(3), 22—40. (In Russ.). https://doi:10.17759/mda.2024140302
12. Романова, О.В. (2018). Роль биологического эксперимента в процессе формирования универсальных и предметных учебных действий. Наука и школа, 6, 136—144. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36981519 (дата обращения: 30.04.2025).
    Romanova, O.V. (2018). Role of biological experiment in the process of forming universal and subject academic activities. Science and School, 6, 136—144. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=36981519 (viewed: 30.04.2025).
13. Рохлов, В.С., Петросова, Р.А. (2022). Методические рекомендации для учителей, подготовленные на основе анализа типичных ошибок участников ЕГЭ 2022 года по биологии. Педагогические измерения, 4, 101—129. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50121301 (дата обращения 30.04.2025).
    Rokhlov, V.S., Petrosova, R.A. (2022). Methodological recommendations for the teachers based on the analysis of typical mistakes of the participants of the 2022 USE in biology. Educational Measurements, 4, 101—129. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50121301 (viewed: 30.04.2025).
14. Рубцова, О.В., Артеменков, С.Л., Панфилова, А.С., Токарчук, А.М. (2023). Сетевой анализ взаимосвязи личностных особенностей игроков подросткового и юношеского возраста с их поведением в виртуальном пространстве (на примере групповой компьютерной игры «Dota 2»). Психологическая наука и образование, 28(4), 5— https://doi.org/10.17759/pse.2023280401
    Rubtsova, O.V., Artemenkov, S.L., Panfilova, A.S., Tokarchuk, A.M. (2023). Network Analysis of the Relationship between Personality Traits and Online Behaviour in Adolescents and Young Adults: A Research on Dota 2 Players. Psychological Science and Education, 28(4), 5—19. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/pse.2023280401
15. Сапарбаева, У.Ч. (2019). Методические условия эффективного применения средств обучения по биологии. Международный журнал экспериментального образования, 1, 22—27. https://doi.org/10.17513/mjeo.11852
    Saparbaeva, U.Ch. (2019). Methodological conditions for the effective use of teaching aids in biology. International Journal of Experimental Education, 1, 22—27. (In Russ.). https://doi.org/10.17513/mjeo.11852
16. Федеральная рабочая программа основного общего образования География (для 5-9 классов образовательных организаций). (2022). М.: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт стратегии развития образования». URL: https://edsoo.ru/wp-content/uploads/2023/08/19_frp_geografiya-5-9-klassy.pdf (дата обращения: 29.04.2025).
    Federal work program of basic general education Geography (for grades 5-9 of educational organizations). (2022). Moscow: Federal State Budgetary Scientific Institution “Institute for Education Development Strategy” Publ. (In Russ.). URL: https://edsoo.ru/wp-content/uploads/2023/08/19_frp_geografiya-5-9-klassy.pdf (viewed: 29.04.2025).
17. Шмигирилова, И.Б., Рванова, А.С., Григоренко, О.В. (2021). Оценивание в образовании: современные тенденции, проблемы и противоречия (обзор научных публикаций). Образование и наука, 23(6), 43—83. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-6-43-83
    Shmigirilova, I.B., Rvanova, A.S., Grigorenko, O.V. (2021). Assessment in education: Current trends, problems and contradictions (review of scientific publications). The Education and Science Journal, 23(6), 43— (In Russ.). https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-6-43-83
18. Finnemann, A., Borsboom, D., Epskamp, S., van der Maas, H.L.J. (2021). The Theoretical and Statistical Ising Model: A Practical Guide in R. 3(4), 593—617. https://doi.org/10.3390/psych3040039
19. Isvoranu, A.-M., Epskamp, S. (2023). Which estimation method to choose in network psychometrics? Deriving guidelines for applied researchers. Psychological Methods, 28(4), 925—946. https://doi.org/10.1037/met0000439
20. Keetelaar, S., Sekulovski, N., Borsboom, D., Marsman, M. (2024). Comparing maximum likelihood and maximum pseudolikelihood estimators for the Ising model. in/psychology, 2, Article e25745. https://doi.org/10.56296/aip00013
21. Marsman, M., van den Bergh, D., Haslbeck, J.M.B. (2025). Bayesian Analysis of the Ordinal Markov Random Field. Psychometrika, 90(1): 146—182. doi:10.1017/psy.2024.4
22. van Borkulo, C.D., Borsboom, D., Epskamp, S., Blanken, T.F., Boschloo, L., Schoevers, R.A., Waldorp, L.J. (2014). A new method for constructing networks from binary data. Scientific Reports, 4, Article 5918. https://doi.org/10.1038/srep05918
23. Zhang, S., Chen, Y. (2024). A Note on Ising Network Analysis with Missing Data. Psychometrika, 89(4), 1186—1202. https://doi.org/10.1007/s11336-024-09985-2