Разработка программно-математического обеспечения комплексного прогнозирования региональной системы высшего профессионального образования

• Автор: Яхина, Асия Сергеевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 140 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
1 .ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Характеристика системы высшего профессионального образования

1.2 Анализ состояния высшего профессионального образования Забайкальского края

1.3 Обзор и анализ методов прогнозирования

1.4 Анализ и сравнение программных продуктов для прогнозирования

1.5 Цель и задачи исследования

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ КОМПЛЕКСНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

2.1 Постановка задачи комплексного прогнозирования системы ВПО

Понятие комплексного прогнозирования

Постановка задачи прогнозирования количественных показателей

2.2 Прогнозирование развития системы высшего профессионального образования в регионе на основе однородной информации
2.2.1 Оценивание параметров используемых моделей
2.2.2 Проверка адекватности построенных моделей для прогнозирования
2.3 Прогнозирование развития системы высшеготтрофессиоиального образования в регионе на основе разнородной информации
2.3.1 Проверка согласованности экспертных суждений
2.3.2 Определение меры соответстви>1.модели результатам прогнозирования
2.3.3 Преобразование экспертных суждений в систему ограничений задачи
2.3.4 Оценивание параметров модели
2.4 Качественное прогнозирование развития системы высшего профессионального образования региона
2.5 Программное обеспечение для прогнозирования развития региональной системы высшего профессионального образования
2.5.1. Оболочка программного продукта
2.5.2. Возможности количественного прогнозирования
2 5.3 Программное обеспечение для качественного прогнозирования развития региональной системы высшего профессионального образования с помощью классификационных матриц
2.6 Выводы по главе
3. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЗАБАЙКАЛЬСКОГО КРАЯ
3.1 Статистический анализ исходных данных
3.2 Результаты прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края на основе однородной информации
Результаты прогнозирования приема, контингента и выпуска по всем вузам Забайкальского края (по очной форме обучения)
Результаты прогнозирования контингента студентов конкретного вуза специальности «Экономика предприятия» (очная форма обучения)
3.3 Результаты прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края на основе разнородной информации
3.4 Результаты качественного прогнозирования развития системы высшего профессионального образования Забайкальского края
3.5 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ
Высшее образование в России переживает такой период, когда управление университетами происходит в условиях недостаточного бюджетного финансирования. Многие проблемы, с которыми сталкивается российская высшая школа, знакомы и другим странам [1,21, 24] - это и дефицит площадей в университетах, стремительное наращивание образовательных услуг конкурентами, ужесточение требований качества, дефицит материально-технических и финансовых ресурсов. Российские университеты адаптировались к этим условиям, научившись использовать меры по расширению источников финансирования: работа преподавателей по совместительству в нескольких местах, поиск и использование возможностей для проведения исследований по контракту, помощь международных фондов при участии в различных проектах, предоставление арендных услуг и другая предпринимательская деятельность.
Главное содержание современного этапа управления вузами, как утверждают многие аналитики [22, 51, 52, 57, 101, 109], состоит в переходе от антикризисного управления, когда целью было сохранение вуза, к стратегическому управлению.
Важным фактором на сегодняшний день является нарастание конкуренции между вузами за ограниченные ресурсы. Сокращение по ресурсам идет практически во всех направлениях:
• из-за демографического кризиса сокращается контингент выпускников школ;
• меньше стало квалифицированных преподавателей в последние годы из-за неконкурентоспособности зарплат в высших учебных заведениях по сравнению с другими секторами экономики;
• финансовые возможности семей сокращаются из-за отставания роста зарплат от темпов инфляции.

и используемым из них является алгоритм АШМА. Он встроен практически в любой специализированный пакет для прогнозирования. В классическом варианте АШМА не используются независимые переменные. Модели опираются только на информацию, содержащуюся в предыстории прогнозируемых рядов, что ограничивает возможности алгоритма. В настоящее время в научной литературе часто упоминаются варианты моделей АШМА, позволяющие учитывать независимые переменные. В отличие от рассмотренных ранее методик прогнозирования временных рядов, в методологии АШМА не предполагается какой-либо четкой модели для прогнозирования данной временной серии. Задается лишь общий класс моделей, описывающих временной ряд и позволяющих как-то выражать текущее значение переменной через ее предыдущие значения. Затем алгоритм, подстраивая внутренние параметры, сам выбирает наиболее подходящую модель прогнозирования.
Применение логистической кривой
Логистические функции могут быть нескольких видов, например, двухпараметрические или трехпараметрические. Двухпараметрическая логи-
стическая функция у,
1 + Ье
является решением дифференциального урав-

нения ~- = Ку(А-у), где А = а, К =—,С
ш а а
(рис. 1).
Рис. 1. Схематический вид 2—х параметрической логистической кривой