| Название НИОКТР |
Обоснование метода управления учебной деятельностью университета на основе данных о контингенте
|
| Аннотация |
Целью исследования является разработка комплексного подхода к управлению деятельностью университета на основе анализа данных о контингенте обучающихся, включающего создание математических моделей на основе аппарата полумарковских процессов синхронного и асинхронного типов, сетей Петри –Маркова и оптимизацию управленческих решений. На современном этапе развития общества важна роль университетов как центров подготовки кадров для достижения национальных целей развития Российской Федерации на период до 2030 года, социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.
Данные становятся важнейшим ресурсом, что подтверждается поручением правительству Президента России В.В. Путина о разработке национального проекта "Экономика данных и цифровая трансформация государства".
В современных условиях цифровизации образования и растущей конкуренции между высшими учебными заведениями особую значимость приобретает эффективное управление деятельностью университета. Детальный анализ данных о контингенте обучающихся позволяет выявить ключевые тенденции в развитии образовательной организации, спрогнозировать будущие потребности в ресурсах и оптимизировать управленческие решения. Это особенно важно в контексте необходимости повышения качества образования при оптимизации затрат и соблюдения принципов эффективности использования государственных средств.
Актуальность исследования обусловлена также необходимостью адаптации университетов к изменяющимся запросам рынка труда и потребностям обучающихся. Понимание характеристик контингента студентов, их успеваемости, предпочтений в выборе направлений подготовки и других показателей позволяет своевременно корректировать образовательные программы и улучшать качество подготовки специалистов. Кроме того, анализ данных о контингенте помогает выявлять проблемные области в учебном процессе и принимать превентивные меры по их устранению.
Очевидно, что в условиях роста конкуренции между вузами, цифровизации образовательной среды и ужесточения требований к качеству подготовки выпускников университеты сталкиваются с необходимостью перехода от традиционных методов управления к более гибким и обоснованным решениям. Анализ данных о студенческом контингенте (успеваемость, посещаемость, демография, вовлеченность) позволяет выявлять закономерности, прогнозировать риски и оптимизировать ключевые процессы, такие как распределение ресурсов, адаптация учебных программ и поддержка студентов.
Решение проблемы видится во внедрении технологий компьютерного моделирования искусственного интеллекта и предиктивной аналитики, что открывает новые возможности для повышения эффективности работы вузов. Например, прогнозирование отчисляемости на основе исторических данных помогает своевременно внедрять меры академической поддержки, а анализ демографических изменений позволяет корректировать стратегии набора. Кроме того, данные позволяют оценивать результативность образовательных программ и принимать решения на основе объективных показателей, а не интуиции.
При выполнении государственного задания будет реализован подход, связанный с построением структурно-параметрических моделей, использующих сведения, полученные на основании статистических данных о текущем контингенте студентов и нормативных сроках обучения по направлениям;
существующем контингенте профессорско-преподавательского состава, его квалификации (ученые степени, ученые звания, соответствие направления подготовки преподаваемым дисциплинам), возрасте;
потребности общества в существующих и перспективных образовательных программах;
популярности образовательных программ у выпускников среднего общего образования;
других факторов, которые влияют на принимаемые управленческие решения.
Указанный подход позволит построить прогностические модели управления контингентом студентов, основанные на сведениях об объеме государственного задания по приему и выпуску, оценке текущей статистики численности обучающихся, и отчисленных с точностью до плотностей распределения и исхода обучения по направлениям с точностью до вероятностей.
Прогностические модели позволят принимать решения по управлению вузом, близкие к оптимальным.
В качестве базового математического аппарата для построения структурно-параметрических моделей будет использован фундаментальных подход, основанный на использовании полумарковских процессов без синхронизации (т.н. параллельных полумарковских процессов) и с синхронизацией (сеть Петри-Маркова).
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
1
|
| Количество завершенных ИКРБС |
1
|
| Сумма бюджета |
5500.0
|
| Дата начала |
2025-05-01
|
| Дата окончания |
2025-12-31
|
| Номер контракта |
№ 073-03-2025-065/4
|
| Дата контракта |
2025-07-10
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
|
| Количество просмотров |
4
|
| Руководитель работы |
Привалов Александр Николаевич
|
| Руководитель организации |
Подрезов Константин Андреевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТУЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Л.Н. ТОЛСТОГО"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
Фундаментальные и поисковые научные исследования
|
| Основание НИОКТР |
Государственное задание
|
| Последний статус |
2025-12-25 09:30:26 UTC, 2025-12-25 09:30:26 UTC
|
| ОКПД |
Нет
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
информационная система; управление на основе данных; метод управления; учебная деятельность университета; контингент обучаемых
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
14.35.07 - Образование в учреждениях высшего профессионального образования; 82.13.01 - Общие вопросы; 82.05.09 - Основы теории и принципы организации и управления
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Образование общее (в том числе обучение, педагогика, дидактика); Бизнес и управление
|
| Приоритеты научно-технического развития |
ж) возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом возрастающей актуальности синтетических научных дисциплин, созданных на стыке психологии, социологии, политологии, истории и научных исследований, связанных с этическими аспектами научно-технологического развития, изменениями социальных, политических и экономических отношений;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'QPFPYLT3ONKP2JDVIT82KIP8'}]}; nioktr: {'id': 'NEU5G46VFM75ITEMTZSQTSC1'}
|
