Прогнозирование изменения контингента студентов как необходимый фактор проведения профориентационной работы вуза

Аннотация

На сегодняшний день значимость профориентационной деятельности для высших учебных заведений возрастает. Проанализировав различные источники, сделан вывод о том, что проблема проведения профориентационной деятельности достаточно полно освещается лишь в отношении школ, что касается вузов, то в данном направлении проводилось мало исследований.

Данная статья посвящена вопросу проведения профориентационной работы в вузе. Особое внимание уделяется прогнозированию контингента студентов, а именно выявлению закономерностей в изменении контингента студентов Северо-Казахстанского государственного университета им. М. Козыбаева за 2005-2018 годы. Задача прогноза - выявить тенденции развития и предупредить о возможных отклонениях от намеченных индикативных показателей. В результате исследования было получено уравнение тренда. В заключение статьи изложены основные направления для проведения дальнейших исследований по данной тематике.

Введение

«Правильное распределение людей по профессиям является одной из составных частей научной организации труда», как утверждает Кекчеев К.Х.

C каждым годом количество студентов меняется, и определение тенденций в формировании контингента студентов в заданном году позволило бы более обоснованно планировать проведение профориентационных работ, отсюда - и распределять финансирование в данной области.

Целью исследования является применение методов прогнозирования при планировании контингента студентов. Основные поставленные задачи:

  1. Анализ существующих методов прогнозирования;
  2. Получение выборки необходимых данных;
  3. Построение математической модели и проверка ее на адекватность изучаемому процессу.

Результаты исследования

Проблема привлечения абитуриентов особенно заметна в те годы, на количестве выпускников которых сказывается так называемая демографическая яма. К примеру, в CKO в первые десять лет независимости показатель рождаемости значительно снижался (Рисунок 1), однако с 2000 года согласно данным можно заметить стабильное увеличение исследуемого показателя вплоть до 2008 года.

Показатель рождаемости позволяет строить прогнозы в сфере образования. Исходя из колебаний коэффициента рождаемости можно рассчитать количество детей, которые пойдут в детские сады, школы и ВУЗы через n-ое количество лет. Это позволяет более эффективно спланировать образовательную политику каждого региона.

Для определения тенденций в формировании контингента обучающихся был рассмотрен временной ряд, представляющий набор абитуриентов бакалавриата Северо- Казахстанского государственного университета им. М.Козыбаева за 2005-2018 годы.

Проверили значения временного ряда на аномальность, применив метод Ирвина. В MS Excel рассчитали статистики Ирвина Xt по формуле (1), пришли к выводу, что с 95%-й надежностью все наблюденные значения показателя считаются принадлежащими к одной совокупности, не подлежащими выбраковке и коррекции.

Проверили наличие тенденции в исходном ряду методом Фостера-Стьюарта, в ходе которого доказали, что на a-уровне значимости (на 95%) можно утверждать о наличии в исходном временном ряду тренда в среднем.

Для определения тенденции развития использовали среду MS Excel, результаты подбора уравнения (по коэффициенту детерминации) приведены ниже в Таблице 2.

Тип линии тренда

Коэффициент детерминации

линейный

0,2949

полиномиальный 2-й степени

0,7957

логарифмический

0,4601

степенной

0,376

экспоненциальный

0,2458

Таблица 1 Подбор линии тренда по коэффициенту детерминации

Поскольку наибольший коэффициент детерминации (R2 =0,7957, более близкий к единице) соответствует полиномиальному тренду второй степени (рассматривались полиномиальные линии тренда не выше второй степени), то наиболее адекватной изучаемому процессу является полиномиальная трендовая модель второй степени (Рисунок 2). Известно, что полиномиальная линия тренда находит свое применение в анализе большого набора данных о нестабильной величине, следовательно, использование ее в данном исследовании оправдано. Аналитический тренд имеет вид:

Y = 34,429Х2 - 610,96 А + 4046,7 (2)

Первая и вторая производная от данной функции:

Yr(X) = 68.858Х - 610,96 = 0 =R qextr = 8.873

Yrr(X) = 68.858 (3)

Проанализировав найденные производные, пришли к выводу: до 2013 года контингент студентов шел на спад, после 2013 года - стал расти, в дальнейшем, согласно данным, можно говорить об увеличении контингента студентов.

Заключение

Поскольку в последнее время в Казахстане происходят коренные преобразования в области образования, то они естественным образом оказывают немаловажное влияние на формирование контингента.

В связи с этим для прогнозирования таких сложных процессов требуется гибкий и современный статистический инструментарий. В дальнейшем планируется проведение исследований по данной теме, в которых будет учитываться влияние различных факторов на изменение контингента студентов, будут построены регрессионные зависимости для прогнозирования контингента студентов.

 

Литература:

  1. Стратегический план развития Северо-Казахстанского государственного университета им. М. Козыбаева на 2016-2019 годы.
  2. Справотаое издание/ С.А. Айвазян. И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; под ред. С.А. Айвазяна. - M.: Финансы и статистика. 1985. - 487с.
  3. Мостеллер Ф.Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. Вып.2. M.: Финансы и статистика. 1982. -239 с.
  4. Фёрстер Э.Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. M.: Финансы и статистика, 1983 г. 304 с.
Год: 2020
Категория: Педагогика