Статья содержит результаты исследования факторов адаптации студентов к условиям вузовского обучения с помощью одной из эффективных технологий Data Mining – метода дисперсионного анализа. Представлены результаты моделирования факторов адаптации к учебе студентов периферийных вузов новым методом Data Mining, реализуемого с помощью процедуры обобщенной линейной модели пакета анализа данных общественных наук SPSS Base. Эмпирической базой моделирования являлись результаты социологического опроса студентов вузов городов Орел, Брянск, Курск и Белгород. Показано, что в 2000-х гг. основным фактором, определяющим адаптацию студентов к обучению в вузе, являлся курс обучения и гендерный фактор, факультет обучения оказался менее значимым фактором.
The article contains the results of studying the factors of students’ adaptation to the conditions of university training with one of the most effective technologies Data Mining - the method of analysis of variance. The results of modeling factors of adaptation of students of peripheral universities to the new method of Data Mining, implemented by the procedure of generalized linear model analysis of the data packet of Social Sciences SPSS Base are presented. The empirical base of modeling is the result of the poll of university students in Orel, Bryansk, Kursk and Belgorod. It is shown that in 2000s the main factor determining the adaptation of students to training in university, was the course of training and the gender factor, the faculty of training was less significant factor.