Профессиональное самоопределение и академическая успеваемость студентов первого курса бизнес-школы

Контекст и актуальность. Карьерная проактивность и академическая успеваемость становятся интегративными показателями успешности студента в процессе обучения, и университетам важно достичь согласованности этих порой разнонаправленных векторов интересов. Специфика бизнес-образования заключается в выборе абитуриентами широкой профессиональной сферы, что усиливает роль карьерной проактивности в формировании профессиональной идентичности. Цель. Изучить взаимосвязь между карьерной адаптивностью и академической успеваемостью студентов первого курса бизнес-школы с учетом демографических и образовательных характеристик (пол, возраст, страна происхождения, форма финансирования обучения). Гипотеза. Карьерная проактивность студентов первого курса отрицательно связана с академической успеваемостью. Методы и материалы. В исследовании приняли участие 186 студентов бакалавриата бизнес-школы. Карьерная проактивность оценивались с помощью батареи валидных опросников («Шкала карьерно-адаптационных способностей», «Карьерная вовлеченность»), а также фиксировалась успеваемость по результатам двух сессий. Результаты. Результаты показали независимость двух изучаемых факторов. Выводы. Университеты могут поддержать студентов в достижении согласованности этих векторов интересов даже для самой уязвимой категории — учащихся первого курса бакалавриата.

Введение

Современные рейтинги эффективности образовательных учреждений стимулируют вузы развивать карьерные компетенции студентов, повышая их трудоустроенность в первые два года после выпуска. Так, с 15 июня 2025 года в России действует национальный рейтинг трудоустройства по завершению обучения в образовательных организациях. Подобные метрики учитывались и ранее, например, в рейтингах «Три миссии университета», однако их закрепление на государственном уровне существенно повышает ответственность вузов за карьерные результаты выпускников и стимулирует интеграцию карьерного развития в образовательные траектории. В этой связи университеты могут быть заинтересованы в поддержке карьерной проактивности студентов, под которой понимаются упреждающие решения и действия, принимаемые соискателями в отношении их собственной карьеры (Бордунос, Кошелева, 2023). Но в связи с этим возникает вопрос: как карьерная проактивность соотносится с академической успеваемостью — ключевым индикатором качества обучения?

Ответ на этот вопрос требует разграничения двух смежных феноменов: профессионального самоопределения (выбор профессии) и профессиональной идентичности (осознание и формирование образа себя как будущего специалиста). Согласно периодизации Е.А. Климова, профессиональное самоопределение как осознанный выбор профессии завершается в подростковом возрасте, реализуясь у абитуриентов через поступление в вуз на определенную программу обучения. Студенты первого курса бакалавриата (18—19 лет) находятся на следующей стадии — профессионального обучения, где центральной задачей становится уже не выбор профессии, а формирование профессиональной идентичности и освоение компетенций будущего специалиста (Климов, 2010). Аналогичную позицию занимает Д.Б. Эльконин, отмечая, что к моменту поступления в вуз завершается период ранней юности с новообразованием «профессиональное самоопределение», а первый курс относится к юношескому возрасту (18—21 год), где ведущей деятельностью выступает профессиональное обучение (Эльконин, 1971). Таким образом, карьерную проактивность первокурсников можно было бы рассматривать не столько как инструмент самоопределения, сколько как ресурс формирования профессиональной идентичности. По Э.Г. Эриксону стадия до поступления в вуз (подростковый возраст) связана с завершением формирования базовой идентичности, включающей профессиональный компонент, иначе возникает кризис ролевой диффузии. Первокурсники уже выбирают среду, которая становится контекстом для реализации, не формирования идентичности (Эриксон, 1996; Capps, 2004).

Вместе с тем исследователи подчеркивают гибкость предложенных границ, указывая на то, что профессиональное самоопределение — непрерывный процесс. Несмотря на уже сделанный выбор карьерного пути, студенты в любой момент могут решить сменить карьерную траекторию (Зеер, 2008). И в таком случае карьерная проактивность может способствовать успешной интеграции в профессиональное сообщество, укреплению убежденности о корректности выбора профессии. Среди выпускников вузов 2021—2023 гг. по профессии работают 74,5%, в то время как среди выпускников техникумов — 55,8%, что частично можно объяснить более ранним выбором профессии последними на фоне незавершенного этапа формирования базовой идентичности (Бондаренко и др, 2026).

Специфика бизнес-образования в отличие от узкоспециализированных направлений подготовки (медицина, педагогика, инженерное дело) заключается в выборе студентами широкой профессиональной сферы, но не конкретной профессии: предпринимательство, корпоративное управление, консалтинг, технологии, финансовый сектор и др. Если студенты первого курса, например, педагогических вузов могут уже интегрироваться в сообщество педагогов (Зеер, Хадыко, 2025), абитуриент бизнес-школы выбирает широкое поле возможностей, и предпочтение конкретной карьерной роли он может совершать в процессе всего периода обучения, что потенциально усиливает диффузию ролей, затягивая переход от профессионального самоопределения к профессиональной идентичности.

Отмечается положительная связь между наличием практики и академической успеваемостью студентов, что при этом становится выше с годом обучения (Reddy, Moores, 2012). Студенты первого курса бакалавриата оказываются в более уязвимой позиции. Теория сохранения ресурсов С. Хобфолла позволяет предположить, что студенты будут стремиться сохранять и приумножать ценные ресурсы (Иванова, 2013). Карьерная проактивность требует значительных энергетических и временных затрат для поиска стажировок, подготовки к собеседованиям, совладания со стрессом от отказов. Если затраты не компенсируются или не приводят к приросту ресурсов (например, к ясности карьерных целей), возникает ресурсный дефицит, который может негативно сказываться на академической успеваемости. Однако при благоприятных условиях карьерная проактивность может генерировать ресурсы (рост самоэффективности, снижение тревоги о будущем), которые затем инвестируются в академическую успеваемость.

Цель настоящего исследования заключается в изучении взаимосвязи между карьерной проактивностью и академической успеваемостью студентов первого курса бизнес-школы. Карьерная проактивность и академическая успеваемость становятся интегративными показателями успешности студента в процессе обучения, и университетам важно достичь согласованности этих порой разнонаправленных векторов интересов (Tymon, Batistic, 2016). Вместе с тем в первый год обучения возможен конфликт между академическими и карьерными задачами из-за ограниченности когнитивных и временных ресурсов и незавершенности стадии профессионального самоопределения. В связи с этим гипотеза о положительной связи карьерной проактивности и успеваемости требует эмпирической проверки с учетом дополнительных факторов, которые также влияют на базовую идентичность студента, как страна проживания, и на распределение ресурсов между учебной и карьерной сферами, как форма финансирования обучения.

 Материалы и методы

Участники исследования. В исследовании приняли участие студенты первого курса бакалавриата одной бизнес-школы. Опросник был предложен для заполнения каждому студенту, однако для анализа были выбраны ответы только от 186 студентов, которые соответствовали целям исследования и требованиям к полноте предоставленных данных.
Так, рассматривались только те студенты, которые вовремя приступили к обучению (в сентябре) и успешно завершили первый год обучения, перейдя на второй. Дополнительными критериями выступили: обучение на русском языке, полнота представленных ответов на ключевые для тестирования гипотез вопросы о карьерной проактивности и демографических данных. Выборка покрывает 58,68% общей совокупности представителей, соответствующих данным критериям. В сборе ответов участвовали 4 преподавателя, ответы принимались в период с сентября по ноябрь 2024 года в цифровом формате и дополнялись в октябре 2025 года академическими результатами за первый учебный год с учетом всех пересдач. Для последующего научного анализа данные отбирались только после исключения любой персональной идентификации.

Средний возраст участников составил 18,28 лет (SD = 0,727). В когорте преобладали: респонденты женского пола (67%); студенты, обучающиеся на бюджетной основе (55%); граждане Российской Федерации (81%), в частности из Санкт-Петербурга (34%). При этом в выборке представлены респонденты из всех федеральных округов РФ. Среди других стран указывались Республика Беларусь, Азербайджан, Казахстан, Узбекистан.

Академическая успеваемость выборки по результатам первых двух сессий характеризуется средним баллом 3,78 (SD = 0,620; диапазон 2,38—5) при относительно симметричном распределении, что указывает на отсутствие смещения в сторону высоких или низких оценок. Среди респондентов 14,5% отличников (чей средний балл за обе сессии равен или превышает 4,5). Чуть более половины респондентов обучаются на бюджетной основе (55%), причем распределение по форме финансирования близко к равномерному. Пропуски занятий редки: среднее число неявок составляет 0,14 (SD = 0,444), большинство студентов не пропускает занятий вовсе, тогда как небольшая часть делает это систематически. Академические долги демонстрируют схожую картину: при среднем значении 2,30 (SD = 2,967) и диапазоне от 0 до 15 выражена значительная неоднородность внутри выборки: у большинства студентов долгов нет или их количество невелико, тогда как у части накоплено существенное количество незачетов.

Инструментарий исследования. Для измерения карьерной проактивности использовалось два инструмента. «Шкала карьерно-адаптационных способностей» (Career Adaptability Scale) М. Савикаса и Э. Порфели (CAAS) позволила измерить диспозиционные характеристики респондентов (Кондратюк, Бурмистрова-Савенкова, Моросанова, 2021). Адаптированная шкала «Карьерная вовлеченность» (Career Engagement Scale) A. Хирши и др. (CES) показала поведенческие предпочтения (Волкова, Бордунос, Чикер, 2026).

Шкала CAAS включает 24 пункта, объединенных в четыре субшкалы по 6 пунктов в каждой: 1) заинтересованность (сoncern) — способность размышлять о профессиональном будущем и планировать карьеру; 2) контроль (control) — самостоятельность в принятии карьерных решений и ответственность за профессиональное развитие; 3) любознательность (curiosity) — исследовательское поведение и изучение возможностей профессиональной среды; 4) уверенность (confidence) — эффективность в решении карьерных проблем и преодолении трудностей. Участники оценивали каждое утверждение по 5-балльной шкале Лайкерта от 1 («совсем не характерно») до 5 («очень характерно») (рис.1).

Факторная структура шкалы была подтверждена в соответствующих исследованиях (Maggiori, Rossier, Savickas, 2017; Savickas, Porfeli, 2012). Внутренняя согласованность субшкал в рамках собранных в настоящем исследовании данных также продемонстрировала приемлемые значения: заинтересованность (α = 0,785), контроль (α = 0,676), любознательность (α = 0,733), уверенность (α = 0,809). Соответствующие значения альфа Кронбаха в диапазоне от 0,6 до 0,8 считаются приемлемыми для такой выборки, указывая на внутреннюю согласованность измерительных элементов в каждой субшкале. Все корреляции между факторами значимы на уровне p < 0,01, варьируются от умеренных (0,338) до сильных (0,680), что также подтверждает надежность и внутреннюю согласованность субшкал CAAS в изучаемой выборке. Любознательность и уверенность демонстрируют самую высокую положительную корреляцию (0,680***), указывая на то, что глубокое изучение профессиональных возможностей тесно связано с уверенностью в своих действиях и решениях, что согласуется с теорией сохранения ресурсов. Средние значения варьируются от 3,60 (заинтересованность) до 4,14 (контроль), что соответствует положительному восприятию и проявлению карьерной адаптивности респондентами. Самые высокие средние значения показали факторы «контроль» (4,14) и «уверенность» (4,00).

Адаптированная версия шкалы CE включает 9 пунктов, разделенных на три субшкалы: 1) планирование (planning) — активное планирование карьерного пути и постановка профессиональных целей; 2) развитие навыков (skills) — целенаправленное развитие профессиональных компетенций; 3) нетворкинг (network) — построение и поддержание профессиональных связей. Оценка также производилась по 5-балльной шкале Лайкерта (рис. 2).

Трехфакторная структура для выборки настоящего исследования была подтверждена факторным анализом. Показатели внутренней согласованности соответствуют установленному стандарту: планирование (α = 0,869), развитие навыков (α = 0,747), нетворкинг (α = 0,853). Значения альфа Кронбаха и корреляций также подчеркивают внутреннюю согласованность субшкал.

Вместе с тем мы провели корреляционный анализ между показателями CE, CAAS и фактическим участием студентов в организационном комитете карьерных мероприятий университета (табл. 1). Результаты показывают, что CAAS и CE представляют собой взаимосвязанные, но концептуально различимые конструкты, тогда как участие в карьерных инициативах университета не коррелирует ни с одним из факторов.

Таблица 1 / Table 1

Результаты корреляции между CE, CAAS, участием в карьерных инициативах

Correlation analysis between CE, CAAS, involvement in career activities

Примечание: «**» — корреляция значима на уровне 0,01 (двусторонняя).
Note: «**» — correlation is significant at the 0.01 level (two-sided).

Методы анализа. Наблюдения анализировались при помощи описательной статистики, корреляционного анализа, однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA), теста Уилкоксона и t-критерия для изучения различий между группами, а также иерархического регрессионного анализа для тестирования гипотезы о зависимости между карьерной проактивностью и академической успеваемостью студентов первого курса бизнес-школы. Статистическая значимость устанавливалась на уровне p < 0,05. При построении регрессии использовались стандартизированные показатели.

Результаты

Связь между демографическими факторами и карьерной проактивностью

На первом шаге анализировалась корреляционная связь между демографическими факторами и карьерной проактивностью студентов с применением коэффициента Спирмена. Для триангуляции применительно к бинарным переменным также рассчитывались t-test и ANOVA (табл. 2).

Таблица 2 / Table 2

Результаты корреляции между CE, CAAS и демографическими факторами

Correlation analysis between CE, CAAS and demographic factors

Примечание: «*» — корреляция значима на уровне 0,05 (двусторонняя); «**» — корреляция значима на уровне 0,01 (двусторонняя).

Note: «*» — correlation is significant at the 0.05 level (two-sided); «**» — correlation is significant at the 0.01 level (two-sided).

Результаты корреляции показали, что респонденты мужского пола показывают статистически значимо более высокий уровень контроля над карьерными решениями (0,188*; t = 2,723; df = 184; p = 0,007) и более высокий уровень карьерного планирования (0,163*), что может отражать социально предустановленные различия в карьерном самовосприятии, обусловленные полом.

Группа оказалась важной для оценки заинтересованности (–0,196**; t = –3,011; df = 125,89; p = 0,003) и уверенности (0,145*), что может указывать на различия в академической среде или влияние когорты на индивидуума.

Cтуденты из России показывают несколько меньшую уверенность в карьерных решениях (–0,145*; t = –2,672; df = 184; p = 0,008).

Остальные факторы оказались незначимыми. И в целом, несмотря на значимость отдельных переменных, демографические детерминанты показывают слабые связи. Результаты указывают на то, что карьерная адаптивность и вовлеченность на первом курсе в большей степени определяются личностными и ситуационными факторами, чем базовыми демографическими характеристиками.

Связь между карьерной проактивностью и академическими факторами

На втором шаге анализировалась связь между карьерной проактивностью студентов и академическими факторами (табл. 3).

Таблица 3 / Table 3

Результаты корреляции между CE, CAAS и академическими факторами

Correlation analysis between CE, CAAS and academic factors

Примечание: «*» — корреляция значима на уровне 0,05 (двусторонняя).
Note: «*» — correlation is significant at the 0,05 level (two-sided).

Студенты, обучающиеся на коммерческой основе, демонстрируют статистически значимо более высокий уровень заинтересованности в карьере (–0,162**; t = –2,360; df = 184; p = 0,019). Это может отражать различия в карьерных установках или доступности ресурсов для карьерного развития. Например, обеспеченность бюджетным местом снижает тревожность относительно будущего трудоустройства, поскольку успешное прохождение конкурсного отбора создает определенные ожидания гарантий профессиональной востребованности и отсутствие настолько резкой необходимости в выходе на рынок труда в ближайшем будущем. Корреляция с остальными факторами оказалась статистически незначимой.

Детерминанты академической успеваемости

На третьем шаге для проверки гипотезы исследования проводился иерархический регрессионный анализ (табл. 4). В роли зависимой переменной выступает показатель академической успеваемости, измеряемый как средний балл по результатам первых двух сессий.

Таблица 4 / Table 4

Результаты иерархического регрессионного анализа, y — академическая успеваемость

Results of hierarchical regression analysis, y — academic performance

Обе модели статистически значимы (F₁ = 28,33, p < 0,001; F₂ = 11,80, p < 0,001), однако изменения модели после добавления переменных карьерной проактивности статистически незначимы. Наиболее весомым предиктором выступает переменная «Количество оценок», измеряемая как суммарное число накопленных оценок за оба семестра, включая пересдачи, демонстрирующая значимую отрицательную связь со средним баллом. «Статус обучения на бюджетной основе» также показал статистически значимую положительную связь.

Обсуждение результатов

Мотивация настоящего исследования связана с поддержкой студентов первого курса бизнес-школы в успешном завершении прохождения стадии профессионального самоопределения: помочь им укрепиться в выборе профессии и перейти к формированию профессиональной идентичности. Теория сохранения ресурсов предполагает, что на первом курсе показатели карьерной проактивности могут вступать в противоречие с академической успеваемостью студентов. Результаты настоящего исследования данную гипотезу не подтверждают. Как диспозиционные характеристики, так и поведенческие предпочтения студентов, связанные с карьерой, проявляются независимо от оценок студентов на первом курсе высшей школы.

При этом удалось выявить высокий воспринимаемый уровень карьерной проактивности студентов: респонденты отметили показатели карьерной адаптивности и вовлеченности выше среднего уровня по всем измеряемым параметрам. Из проанализированных демографических факторов наиболее значимую связь с карьерной проактивностью показывают пол, страна и группа, а также обучение на коммерческой основе.

Отсутствие связи между показателями карьерной проактивности и академической успеваемости может отражать специфику адаптационного периода первого курса. Студенты на данном этапе могут быть сосредоточены на академической адаптации, в то время как карьерные установки еще не интегрированы в их учебную мотивацию. Это согласуется с теориями развития студентов, предполагающими поэтапное формирование профессиональной идентичности. Специфика бизнес-образования может создавать особые условия, при которых академические и профессиональные компетенции развиваются относительно независимо на начальных этапах обучения.

Форма обучения (бюджетная или коммерческая) оказывает разнонаправленное действие на обе группы показателей: «бюджетники» лучше учатся, но в меньшей степени демонстрируют проактивность карьерного поведения. Полученные результаты могут отражать различия в карьерных установках и доступности ресурсов для карьерного развития. Например, обеспеченность бюджетным местом снижает тревожность относительно будущего трудоустройства, поскольку успешное прохождение конкурсного отбора создает определенные ожидания гарантий профессиональной востребованности. Не менее важной причиной могут быть особенности ситуативной мотивации к получению высоких оценок: «бюджетники» в качестве вознаграждения получают стипендию, в то время как «платники» на это рассчитывать не могут. По этой причине их способы «самовыражения» в учебе имеют особый характер. Можно предположить, что взаимосвязь особенностей профессионального самоопределения и пола отражает более высокий уровень проактивности, уверенности и самоконтроля мужчин в целом, что связано со спецификой существующих социально-культурных регламентов карьерного поведения женщин и мужчин. Связь со страной и группой наводит на мысль о возможном влиянии социальных и этнокультурных особенностей, отражающемся в системах образования. На важность фактора, связанного с культурой обучения, ее внутренними ценностями, указывает и взаимосвязь с членством в определенных группах обучения. Возможно, что та культура, которая существует в группе, побуждает студентов по-разному относиться к выбору способов профессионального развития.

Заключение

Результаты исследования вносят вклад в понимание границ применимости концепции карьерной адаптивности и карьерной вовлеченности. Данные указывают на то, что влияние профессионализации может быть опосредовано контекстуальными факторами и более длительным этапом профессионального развития. Кроме этого, исследование поддерживает многофакторные модели академической успеваемости, подчеркивая доминирование структурных (бюджетная или коммерческая основа обучения) и социально-демографических факторов над карьерными на начальных этапах обучения. Практический вклад исследование вносит в карьерную поддержку студентов. Исследование показывает, что программы карьерного развития должны учитывать специфику адаптационного периода первого курса. Социально-обусловленные различия в проявлении аспектов профессионализации требуют дифференцированных консультационных стратегий.

Полученные в исследовании результаты имеют практическую значимость для организации процесса подготовки студентов-менеджеров и оценки их достижений на пути профессионального становления. Они подчеркивают необходимость расширение «внеаудиторной» активности, которая мотивировала бы молодых людей к дальнейшему профессиональному развитию. К внеучебной активности студентов, позволяющей развивать профессиональные качества и навыки, можно отнести участие в студенческом совете,
в организации творческих мероприятий и студенческих конференций, в программах менторства, в финансовых и кейс клубах и т. д. Участие в подобных мероприятиях влияет на формирование карьеры, однако нужно убедиться, что оно не сказывается негативно на академической успеваемости. Данное предположение может лечь в основу дальнейших исследований.

Действенное погружение в профессию на первом курсе оказывает своего рода «профилактическое» влияние, предотвращая остроту кризисов самоопределения в случае ролевой диффузии (Эриксон, 1996; Capps, 2004). Более того, полученные данные наводят на мысль о необходимости расширения показателей оценки эффективности профессионального обучения. Академическая успеваемость отражает «знаниевый» уровень развития, не характеризуя в полной мере степень развития поведенческих компетенций.

Ограничения. Ограниченность выборки студентами одной бизнес-школы снижает внешнюю валидность результатов и возможность обобщения на другие университеты. Временные рамки исследования (один год) могут не отражать долгосрочные эффекты профессионализации. Операционализация академической успеваемости через средний балл за две сессии может не охватывать все аспекты учебных достижений. Выводы исследования сделаны на основе количественных методов исследования, качественные методы позволили бы получить более полную картину причин выявленных взаимосвязей. Перспектива развития исследования видится в проведении лонгитюдных наблюдений на разных этапах профессионального самоопределения студентов, выступавших в роли респондентов, вплоть до завершения обучения в бизнес-школе и выхода на рынок труда.

Limitations. The limitation of the sample to students from a single business school reduces the external validity of the results and the possibility of generalizing them to other universities. The time frame of the study (one year) may not reflect the long‑term effects of professionalization. The operationalization of academic performance through the average grade over two sessions may not cover all aspects of academic achievement. The study’s conclusions are based on quantitative research methods; qualitative methods would have provided a more complete picture of the reasons behind the identified relationships. The prospect for further development of the research lies in conducting longitudinal observations at various stages of students’ professional self‑determination — with the students acting as respondents — right up to the completion of their studies at the business school and their entry into the labour market.

1. Бондаренко, Н.В., Варламова, Т.А., Гохберг, Л.М., Зорина, О.А., Озерова, О.К., Портнягина, О.Н., Шугаль, Н.Б. (2026). Индикаторы образования: 2026. М.: НИУ ВШЭ. URL: https://issek.hse.ru/news/1125008549.html (дата обращения: 21.01.2026).
   Bondarenko, N.V., Varlamova, T.A., Gokhberg, L.M., Zorina, O.A., Ozerova, O.K., Portnyagina, O.N., Shugal, N.B. (2026). Indicators of Education: 2026. Moscow: HSE University. (In Russ.). URL: https://issek.hse.ru/news/1125008549.html (viewed: 21.01.2026).
2. Бордунос, А.К., Кошелева, С.В. (2023). Проактивное карьерное поведение в менеджменте: систематический обзор литературы. Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент, 22(4), 447—475. http://doi.org/10.21638/11701/spbu2023.401
   Bordunos, A.K., Kosheleva, S.V. (2023). Proactive career behavior in management: A systematic review. Vestnik of Saint Petersburg University. Management, 22(4), 447—475. (In Russ.). http://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2023.401
3. Волкова, Н.В., Бордунос, А.К., Чикер, В.А. (2026). Адаптация методики диагностики развития карьеры: шкала «Карьерная вовлеченность». Социальная психология и общество, 17(1), 146— https://doi.org/10.17759/sps.2026170109
   Volkova, N.V., Bordunos, A.K., Chiker, V.A. (2026). Adaptation of a career development diagnostic tool: The “Career Engagement” scale. Social Psychology and Society, 17(1), 146—165. (In Russ.). https://doi.org/10.17759/sps.2026170109
4. Зеер, Э.Ф. (2008). Психология профессий. М.: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=qxvfvn (дата обращения: 21.01.2026).
   Zeer, E.F. (2008). Psychology of Professions. Moscow: Academic Project; Yekaterinburg: Delovaya Kniga. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=qxvfvn (viewed: 21.01.2026).
5. Зеер, Э.Ф., Хадыко, А.С. (2025). Влияние личностных факторов на профессиональную идентичность студентов педагогического вуза. Профессиональное образование и рынок труда, 13(3), 165—180. https://doi.org/10.52944/PORT.2025.62.3.011
   Zeer, E. F., & Khadyko, A. S. (2025). Influence of personality factors on professional identity of pedagogical university students. Professional Education and Labor Market, 13(3), 165—180 (In Russ.). https://doi.org/10.52944/PORT.2025.62.3.011
6. Иванова, Т.Ю. (2013). Теория сохранения ресурсов как объяснительная модель возникновения стресса. Психология. Журнал Высшей школы экономики, 10(3), 119—135. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=shbfzd (дата обращения: 21.01.2026).
   Ivanova, T.Yu. (2013). Theory of conservation of resources as an explanatory model of stress emergence. Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 10(3), 119—135. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=shbfzd (viewed: 21.01.2026).
7. Климов, Е.А. (2010). Психология профессионального самоопределения. М.: Академия. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=qxywqx (дата обращения: 21.01.2026).
   Klimov, E.A. (2010). Psychology of Professional Self-Determination. Moscow: Academy. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=qxywqx (viewed: 21.01.2026).
8. Кондратюк, Н.Г., Бурмистрова-Савенкова, А.В., Моросанова, В.И. (2021). Шкала карьерно-адаптационных способностей М. Савикаса и Э. Порфели: психометрические характеристики русскоязычной версии на выборке подростков. Вестник Российского университета дружбы народов. Психология и педагогика, 18(3), 555—575. http://doi.org/10.22363/2313-1683-2021-18-3-555-575
   Kondratyuk, N.G., Burmistrova-Savenkova, A.V., Morosanova, V.I. (2021). The Career Adapt-Abilities Scale by M. Savickas and E. Porfeli: Psychometric characteristics of the Russian version in a sample of adolescents. RUDN Journal of Psychology and Pedagogics, 18(3), 555—575. (In Russ.). http://doi.org/10.22363/2313-1683-2021-18-3-555-575
9. Эльконин, Д.Б. (1971). К проблеме периодизации психического развития в детском возрасте. Вопросы психологии, (4), 6—20.
   Elkonin, D.B. (1971). On the problem of periodization of mental development in childhood. Voprosy Psikhologii, (4), 6—20. (In Russ.).
10. Эриксон, Э.Г. (1996). Детство и общество. СПб.: Ленато, АСТ, Фонд Университетская книга.
    Erikson, E.G. (1996). Childhood and Society. Petersburg: Lenato, AST, University Book Foundation. (In Russ.).
11. Capps, D. (2004). The decades of life: Relocating Erikson's stages. Pastoral Psychology, 53(1), 3—32. https://doi.org/10.1023/B:PASP.0000039322.53775.2b
12. Maggiori, C., Rossier, J., Savickas, M.L. (2017). Career adapt-abilities scale—short form (CAAS-SF) construction and validation. Journal of Career Assessment, 25(2), 312—325. https://doi.org/10.1177/1069072714565856
13. Reddy, P., Moores, E. (2012). Placement year academic benefit revisited: Effects of demographics, prior achievement and degree programme. Teaching in Higher Education, 17(2), 153—165. https://doi.org/10.1080/13562517.2011.611873
14. Savickas, M.L., Porfeli, E.J. (2012). Career Adapt-Abilities Scale: Construction, reliability, and measurement equivalence across 13 countries. Journal of Vocational Behavior, 80(3), 661—673. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2012.01.011
15. Tymon, A., Batistic, S. (2016). Improved academic performance and enhanced employability? The potential double benefit of proactivity for business graduates. Teaching in Higher Education, 21(8), 915—932. https://doi.org/10.1080/13562517.2016.1198761