1. Баранова Е. В. Современная информационно-образовательная среда вуза как механизм реализации требований стандартов нового поколения // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2015. № 177. С. 70-73.
2. Баранова Е. В., Верещагина Н. О. Инновационные ресурсы для организации учебного процесса в современном вузе в условиях цифрового образования // Письма в Эмиссия. Оффлайн: электронный научный журнал. 2018. № 10. С. 2657.
3. Баранова Е. В., Гизатуллина Г. С. Модель веб-ресурса "Деканат" как компонента интегрированной системы управления учебным процессом // Сборник научных статей по материалам международной научной конференции 1-12 апреля 2019 года. СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2019. С. 144.
4. Баранова Е. В., Елизарова И. К. Интегрированная информационная система управления образовательными маршрутами в вузе ("Электронный атлас"). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011613872. 18.05.2011 г.
5. Баранова Е. В., Елизарова И. К., Верещагина Н. О. и др. Программный комплекс для управления учебным процессом в вузе (ПК "Герцен"). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019618795. 04.07.2019 г.
6. Баранова Е. В., Елизарова И. К., Слепухина Н. В. Информационная система "Деканат". Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014616013. 09.06.2014 г.
7. Баранова Е. В., Симонова И. В. Модели ресурсов электронной информационно-образовательной среды для решения профессиональных задач преподавателя педагогического вуза // Информатика и образование. 2016. № 9. С. 18-21.
8. Баранова Е. В., Швецов Г. В. Цифровая модель индивидуальных образовательных маршрутов студентов // Новые образовательные стратегии в современном информационном пространстве: сборник научных статей по материалам международной научной конференции. Санкт-Петербург, 9-25 марта 2020 года. СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2020. С. 129-133.
9. Белоножко П. П., Карпенко А. П., Храмов Д. А. Анализ образовательных данных: направления и перспективы применения // Интернет-журнал "Науковедение". 2017. Том 9. № 4. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-obrazovatelnyh-dannyh-napravleniya-i-perspektivy-primeneniya/viewer (дата обращения: 05.07.2020).
10. Зайцева О. Н. Использование LMS Moodle в образовании // Обучение и воспитание: методики и практика. 2012. № 2. C. 59-64.
11. Курбацкий В. Н. Цифровой след в образовательном пространстве как основа трансформации современного университета // "Высшая школа": научно-методический и публицистический журнал. 2019. № 5. С. 40-45.
12. Ларионова В. А., Карасик А. А. Цифровая трансформация университетов: заметки о глобальной конференции по технологиям в образовании Edcrunch Ural // Университетское управление: практика и анализ. 2019. № 23. C. 130-135.
13. Степаненко А. А., Фещенко А. В. "Цифровой след" студента: поиск, анализ, интерпретация // Открытое и дистанционное образование. 2017. № 4 (68). С. 58-62. DOI: 10.17223/16095944/68/9
14. Тулупьева Т. В., Суворова А. В., Азаров А. А., Тулупьев А. Л., Бордовская Н. В. Возможности и опыт применения компьютерных инструментов в анализе цифровых следов студентов-пользователей социальной сети // Компьютерные инструменты в образовании. 2015. № 5. C. 3-13.
15. Baker R., Yacef K. The state of educational data mining in 2009: A review and future visions // Journal of Educational Data Mining. 2009. Vol. 1. No. 1. P. 3-17. DOI: 10.5281/ZENODO.3554657
16. Bowers A. J. Analyzing the longitudinal K-12 grading histories of entire cohorts of students: Grades, data driven decision making, dropping out and hierarchical cluster analysis // Practical Assessment Research and Evaluation. 2010. Vol. 15. Article 7. DOI: 10.7275/r4zq-9c31
17. Bowers A. J., Sprott R., Taf S. A. Do we know who will drop out? A review of the predictors of dropping out of high school: Precision, sensitivity and specifcity // The High School Journal. 2012. Vol. 96. No. 2. P. 77-100. DOI: 10.1353/hsj.2013.0000
18. Siemens G., Baker R. S. J. d. 2012. Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration // LAK'12. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. New York: Association for Computing Machinery, 2012. P. 252-254. DOI: 10.1145/2330601.2330661
19. Romero C., Ventura S. Educational data mining: A review of the state of the art // IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. Part C (Applications and Reviews). 2010. Vol. 40. No. 6. P. 601-618. DOI: 10.1109/TSMCC.2010.2053532.
20. Vaval L., Bowers A. J., Snodgrass Rangel V. Identifying a typology of high schools based on their orientation toward STEM: A latent class analysis of HSLS:09 // Science Education. 2019. Vol. 103. No. 5. P. 1151-1175. DOI: 10.1002/sce.21534
