86126

Разработка системы прогнозирования необходимого количества специалистов с учетом выпускников школ, колледжа и лицеев

Дипломная

Информатика, кибернетика и программирование

В работе рассматривается проблема разработки системы прогнозирования необходимого количества специалистов для потребностей предприятий. Приводимый в настоящей работе анализ развития региональной образовательной системы и рекомендации по их обоснованию основывающиеся в свою очередь на общих принципах...

Русский

2015-04-03

9.85 MB

1 чел.

Міністерство науки та освіти України

Східноукраїнський національний університет

імені Володимира Даля

Краснодонський факультет інженерії та менеджменту

Кафедра економічної кібернетики

Магістерська робота

на тему:

„Краснодонського факультету інженерії та менеджменту”

Студентки гр. Кз-001           ______________                          Фортушної Т.С.

Керівник дипломної             _______________ д. т. н., проф.  Рамазанов С.К.

            роботи

Завідувач кафедри

економічної кібернетики:   _______________  д. т. н., проф. Рамазанов С.К.

           

 

м. Краснодон, 2005

АННОТАЦИЯ

В работе рассматривается проблема разработки системы прогнозирования необходимого количества специалистов для потребностей предприятий.

Приводимый в настоящей работе анализ развития региональной образовательной системы и рекомендации по их обоснованию, основывающиеся, в свою очередь, на общих принципах управления сложными системами с учетом специфики образовательных систем как объектов управления, позволят их разработчикам и исполнителям избавиться от упомянутых сомнений и облегчат им труд убеждения, как вышестоящих органов, так и других работников системы образования, в обоснованности предлагаемых ими действий.

Рассмотрено прогнозирование с целью планирования или с целью управления запасами. Таким образом, наш интерес лежит в определении будущих выпусков специалистов или их вообще возможного количества.

Точность прогноза, необходимая для конкретной проблемы, влияет на прогнозирующую систему. Важнейшей характеристикой системы управления является ее способность добиваться оптимальности при работе с неопределенностью.

РЕФЕРАТ

Текст:  82 стр., 13 рис., 15 табл., 82 источников

ФАКУЛЬТЕТ, ИССЛЕДОВАНИЕ, ПРОГНОЗ, ВУЗ, МОДЕЛЬ, ОБРАЗОВАНИЕ, РЕГИОНАЛЬНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА, ШКОЛА, РАССЧЕТ, УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, МОДЕЛИРОВАНИЕ

Объект исследования:  Краснодонский факультет инженерии и менеджмента

Цель исследования: разработка системы прогнозирования необходимого количества специалистов с учетом выпускников школ, колледжа и лицеев. Предложена возможность реального расчета на будущий период

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

6

1.

Общая характеристика Краснодонского факультета инженерии и менеджмента

8

1.1.

Структура и основные виды деятельности КраФИМа

8

1.2.

Деятельность ВУЗа в сфере образования

18

1.3.

Оценка конкурентоспособности Краснодонского факультета

22

1.4

Постановка задачи исследования для прогнозирования

27

2.

Общая информация о структуре региональной образовательной системы

34

2.1.

Характеристика региона и внешних условий функционирования региональной образовательной системы

34

2.2.

Функциональное описание РОС

39

2.3

Расширенный набор показателей, описывающих региональную образовательную систему

44

3.

Моделирование региональной образовательной системы

51

3.1.

Общая модель региональной системы

51

3.2.

Принципы управления региональной образовательной системой

52

3.3

Модель Брауна (модель экспоненциального сглаживания)

58

3.4

Исходные данные для последующего прогнозирования количества числа будущих студентов

62

4.

Применение модели в прогнозировании

65

4.1.

Использование прогноза для корректировки набора студентов в КраФИМ

65

4.2.

Обоснование выбора программного обеспечения для информационной модели

72

4.3

Система управления базой данных

76

Заключение

80

Список используемых источников

81

Введение

В последние десятилетия оказались в области образования две противоположные и вместе с тем связанные одна с одной тенденции. С одной стороны, образование в нашей жизни занимает высокое значение, так как в нем наше будущее. А с другой стороны, мы все наблюдаем его кризис. Что делать, если системы образования не поспевают за научно-техническим процессом?

На протяжении многих лет высшие учебные заведения создавались для подготовки специалистов под конкретные предприятия региона. ВУЗ получали от этих предприятий план необходимости в специалистах и в соответствии с этим планом набирали необходимое количество студентов, создавали необходимые профессиональные направления подготовки и так далее.

Изменения в нашем обществе привели к тому, что эти предприятия во многих случаях прервали свое существование, или стоят в нерентабельном положении. Поэтому поводу возникшая проблема не только планирование количества нужных специалистов. Но и вообще их трудоустройство. На протяжении времени возникли новые предприятия и появились новые направления подготовки специалистов. ВУЗ довольно быстро приспособились к потребностям новых предприятий, создали на своей базе много новых профессиональных специальностей, которые иногда вообще не отвечали первоначальному направлению этих учреждений. Но осталась проблема планирования количества специалистов для потребностей сегодняшних предприятий.

Глядя на эту проблему. Возникает также проблема разработки системы прогнозирования необходимого количества специалистов для потребностей предприятия. Эта система помогла бы ВУЗ не только определиться в количестве и необходимости специальностей и специалистов, но и помогла бы предприятиям планировать и своевременно находить необходимых специалистов для своих потребностей.

Эффективность системы образования в Украине в значительной степени обусловлена эффективностью ее составляющих - региональных образовательных систем (РОС). Необходимость развития, совершенствования и оптимизации признается всеми безоговорочно, однако относительно того, что следует изменять и как изменять единое мнение отсутствует. На сегодняшний день все (политики, управленцы и работники самой системы образования) прекрасно понимают, что изменения должны быть целенаправленными и обоснованными, то есть должна существовать программа развития региональной образовательной системы (документ, содержащий перечисление основных принципов, этапов, мероприятий и прочее).

Обоснование этих программ, как правило, производится представителями самих образовательных систем. В большинстве украинских регионов программы развития региональной образовательной системы существуют, однако далеко не всегда их можно назвать обоснованными, так как, например, из анализа фигурирующего в них набора мероприятий не всегда ясно почему то или иное мероприятие обязательно должно быть реализовано, а другое мероприятие - нет, действительно ли реализация перечисленных мер позволит достичь декларируемую цель и т.д. Понятно, что, если возникают подобные вопросы, то тем самым под сомнение ставится эффективность предлагаемой программы. Я надеюсь, что приводимый в настоящей работе анализ развития региональной образовательной системы и рекомендации по их обоснованию, основывающиеся, в свою очередь, на общих принципах управления сложными системами с учетом специфики образовательных систем как объектов управления, позволят их разработчикам и исполнителям избавиться от упомянутых сомнений и облегчат им труд убеждения, как вышестоящих органов, так и других работников системы образования, в обоснованности предлагаемых ими действий.

 

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КРАСНОДОНСКОГО ФАКУЛЬТЕТА ИНЖЕНЕРИИ И МЕНЕДЖМЕНТА

1.1. Структура и основные виды деятельности КраФИМ

В июне 1964 года по ходатайству Краснодонского городского комитета КПСС и исполкома городского Совета народных депутатов, приказом по Луганскому машиностроительному институту был создан Краснодонский общетехнический факультет.

Целью его создания было обеспечить инженерными кадрами без отрыва от производства предприятия Краснодона, Свердловска, Ровеньки, близлежащих городов и поселков Ростовской области, повысить культурный и образовательный уровень населения, помочь предприятиям в решении вопросов научно-технического прогресса.

Деканом факультета был назначен Анатолий Алексеевич Пелешко, работавший до этого главным инженером крупнейшей в г. Краснодоне шахты  1-бис им. С. Тюленина. Квалифицированный инженер и талантливый организатор, А.А.Пелешко сумел создать коллектив преподавателей (Б.Ф.Недодаев, В.А.Скорченко, М.Д.Аптекарь, В.П.Дворников, В.А.Иванов, А.К.Усачев и др.), способный вести фундаментальную и общеинженерную подготовку на достаточно высоком научном и методическом уровне.

Уже со 2 октября 1964 года начали занятия по вечерней и заочной формам обучения в новом специально построенном корпусе факультета (ныне здание треста “Краснодоншахтострой”) 350 первокурсников и 60 студентов 2-го и 3-го курсов - жителей Краснодона и близлежащих городов и поселков.

На факультете были созданы три кафедры: “Общенаучные дисциплины”, “Физико-химические дисциплины”, “Общеинженерные дисциплины”. Они готовили студентов на первом этапе обучения.

Много внимания городские власти, коллектив факультета и ректорат института уделяли созданию материально-технической базы, методическому обеспечению читаемых курсов, привлечению преподавателей и студентов к участию в научной работе.

В 1966 году факультет получил новое здание, в котором были две лекционные аудитории (по 140 и 120 мест), две лаборатории химии, две - физики, лаборатории общей электротехники и ТОЭ, сопротивления материалов, кабинеты черчения, теоретической механики, технологии металлов, ТММ и деталей машин, иностранного языка, общественных наук. Лаборатории и кабинеты были оборудованы всем необходимым для проведения учебного процесса и постоянно пополнялись как за счет базового вуза, так и за счет предприятий региона.

На факультете создана библиотека, комплектовавшаяся не только за счет собственных средств, но и за счет библиотек города и области. Ее фонд к 1970 году составлял 8000 книг и беспрерывно ими пополнялся.

В начале 70-х годов коллектив сотрудников факультета состоял из 20 человек, 5 из них - с учеными степенями и званиями. В течение 1973-85 гг. сотрудники факультета опубликовали около 100 работ, получили 15 авторских свидетельств, сделали около 40 докладов на различных всесоюзных и республиканских конференциях.

За время существования факультета около 3000 студентов были переведены на второй этап обучения, 80% из них окончили вузы. Многие стали руководителями предприятий, организаций, учреждений города, области, республики:

Хоменко Борис Григорьевич – председатель правления АО «Краснодонский мясокомбинат»

Руденко Леонид Владимирович – председатель правления ЗАО «Автоагрегат»

Мельник Сергей Афанасьевич – директор шахты «Суходольская Восточная»

Хмелевцов Владимир Владимирович – директор РМЗ ГХК «Краснодонуголь»

Басакин – начальник промышленного отдела Луганской областной администрации

Гринь Николай Александрович – председатель правления ОГАО «Энергоснабжения» ДП ГХК «Краснодонуголь» и т. д.

В силу сложившихся обстоятельств в 1985 году факультет был закрыт. Это привело к заметному снижению образовательного, культурного, профессионального уровня в регионе, уменьшению числа специалистов с высшей квалификацией.

Городской Совет народных депутатов и его председатель В.И. Кулдыркаев, прекрасно ориентируясь в сложившейся обстановке, обратились к Президенту Восточноукраинского университета профессору А.Н.Коняеву с просьбой об открытии подразделения университета в г. Краснодоне.

Краснодонский городской совет народных депутатов, на основании решения сессии внеся предложения, обратился к руководству университета с просьбой обновить деятельность существовавшего факультета общетехнической подготовки  на материально-технической основе действующих научно-воспитательных организаций г. Краснодона. Анализ, проведенный местным органом управления образованием на основе потребности в специалистах квалификационных уровней «младший специалист» и «специалист» доказал необходимость размещения университетского подразделения в г. Краснодоне.

Приказом от 5 декабря 1993г. № 13 было поставлено поддержать решение специального факультета университета открыть, как структурное подразделение университета, отдельный факультет под названием «Краснодонский факультет инженерии и менеджмента». Следующим приказом №3, от 25 января 1995г. было назначить деканом-организатором Краснодонского факультета инженерии и менеджмента доцента кафедры химии Аптекаря Михаила Давыдовича. На данный момент, Аптекарь Михаил Давыдович - профессор, кандидат  химических наук, действительный член Украинского электрохимического общества, член научного совета по проблемам неорганической химии Национальной Академии наук, автор 195 научных работ и обладатель 18 патентов на изобретение.

Оставалось выбрать название факультета, которое должно включать в себя основную задачу - сочетать направления инженерной, экономической и гуманитарной специфики по широкому спектру специальностей. Было предложено несколько вариантов. В итоге было выбрано название – Краснодонский факультет инженерии и менеджмента (КраФИМ).

В сентябре 2000 года Восточноукраинскому государственному университету был присвоен статус национального. Статус национального присваивается заведению, которое достигло наивысших показателей в своей деятельности по использованию интеллектуального потенциала нации, реализации идей национального возрождения и развития Украины. В 2001 году Восточноукраинский национальный университет, в том числе и КраФИМ, был аттестован и аккредитован  по 4 (наивысшему) уровню Государственной аккредитационной комиссией Украины. И это означает, что по более чем 70% лицензированным специальностям университет имеет право готовить магистров. Так как Краснодонский факультет инженерии и менеджмента является структурным подразделением ВНУ им. В. Даля и имеет 4 уровень аккредитации, он имеет право осуществлять подготовку по образовательно-профессиональным программам бакалавра, магистра, специалиста и выдавать дипломы государственного образца.

Краснодонским факультетом в 1999 году был открыт учебно-консультационный пункт в городе Свердловске, а также отделение колледжа на базе 9-ых классов, набор в который впервые произведен в 2000 году по специальности «Обслуживание компьютерных и интеллектуальных систем и сетей».

Структурные единицы, которые производят научно-образовательную, методическую и другие виды деятельности (кафедры, секции кафедр, научно-консультационный пункт и т.д.) являются основными структурными подразделениями университета, которые функционируют согласно отдельным положениям, разработанных законодательно и утвержденных ректором университета.

Согласно положению, структуру факультета определяет декан факультета, основываясь на главных задачах деятельности, согласовывая ее с ректором университета. Основными структурными единицами являются:

кафедра общенаучных дисциплин;

кафедра естественных инженерных дисциплин;

зам. Декана по учебной части;

зам. Декана по воспитательной работе;

учебно-методический отдел;

главный бухгалтер;

отдел договорных отношений;

отдел кадров;

совет факультета;

библиотека;

хозяйственный отдел;  

Немаловажным фактором в рассмотрении организационной структуры является отсутствие маркетингового отдела. В связи с этим происходит перераспределение функций маркетинговой деятельности среди руководящего состава.

Основными направлениями деятельности факультета являются:

  •  подготовка специалистов с высшим образованием разных образовательно-квалификационных уровней по образовательно-профессиональным программам всех уровней по государственным заказам и договорным обязательствам;
    •  научно- исследовательская деятельность;
    •  культурно-образовательная, воспитательная, методическая, финансово- хозяйственная работа;
    •  патентно-лицензионная деятельность;
    •  производственно-коммерческая работа;
    •  одалживание банкам средств, для использования под договорные проценты;
    •  финансово-хозяйственная деятельность;

Факультет ведет самостоятельный баланс, который является составляющей частью баланса университета, имеет счет в банке, которые предусмотрены действующим законодательством, круглую печать, штамп и бланки со своим наименованием, и ему даны ректором университета определенные права самостоятельной деятельности по действующему законодательству.

В обязанности факультета входит:

  •  Исполнять договорные обязанности перед заказчиками;
  •  Обеспечивать своевременную оплату налогов согласно действующим законодательством и соответствующим положением;
  •  Исполнять реконструкцию и капитальный ремонт основных фондов;
  •  Осуществлять оперативную деятельность материально-технического обеспечения основных направлений деятельности;
  •  Обеспечивать выполнение экологических требований;
  •  Осуществлять оперативный бухгалтерский учёт, вести статистические данные;
  •  Подавать своевременную необходимую информацию о деятельности факультета на запрос ректора университета;
  •  Проходить аккредитацию  и аттестацию факультета от имени университета;
  •  Получать лицензию на внедрение отдельных видов деятельности факультета на университет.

Преподавательскую деятельность осуществляют штатные преподаватели и ведущие преподаватели ВНУ на основе штатного совместительства и почасовой оплаты. Используется совершенно новый подход к преподаванию - преподаватель «идет» к студенту. На факультете работают 12 профессоров, 45 доцентов, 32 старших преподавателей и 34 ассистентов. Из ведущих преподавателей ВНУ на факультете работают:

Рамазанов С.К., профессор, д.т.н., зав. Кафедрой экономической кибернетики;

Решетникова И.Л., доктор экономических наук, зав. Кафедрой маркетинга;

Бурлуцкая Г.М., доцент, кандидат экономических наук;

Истомин Л.Ф., доцент, кандидат технических наук;

Нагорный Б.Г., профессор, доктор социологических наук;

Барабаш В.В., доцент, кандидат физико-математических наук;

Яковенко В.В., профессор, доктор технических наук;

Воронкова А.Э., доцент, кандидат экономических наук, член- корреспондент Международной Академии наук и практики организации производства и другие.

Также для преподавания на факультете привлекаются ведущие специалисты города и региона: Рева А.А. (1-й заместитель областного прокурора), Хлапенов Л.Е. (1-й заместитель директора по экономике Краснодонугля), и другие.

В настоящее время на факультете ведётся подготовка студентов по следующим специальностям:

«Экономическая кибернетика»;

«Менеджмент организаций»;

«Автомобили и автомобильное хозяйство»;

«Менеджмент внешнеэкономической деятельности»;

«Оборудование перерабатывающих и пищевых производств»;

«Экология и охрана окружающей среды»;

«Информационные управляющие системы и технологии»;

«Обслуживание компьютерных и интеллектуальных систем и сетей» (колледж);

«Финансы» (колледж).

Маркетинговые исследования, проведённые специалистами КраФИМ и ВНУ, показали, что эти специальности наиболее необходимы региону.

Обучение проходит по дневной и заочной формам обучения на договорной основе за счёт средств юридических и физических лиц. Общее количество студентов, обучающихся на факультете по всем формам обучения, составляет в настоящее время 2328 человек, из них:

дневная форма обучения – 425 человек,

заочная форма обучения - 1159 человек,

Свердловский УКП - 574 человека,

колледж – 170 человек.

Данные по численности студентов отображены на рис. 1.1.

Рис.1.1 - Соотношение численного состава студентов КраФИМ

Финансирование факультета осуществляется за счет бюджетных и внебюджетных средств: средства, полученные за подготовку, соответственно с заключенными договорами; плата за оказание дополнительных образовательных услуг; средства, полученные за научно-исследовательские работы (услуги), и другие работы, выполненные по заказу предприятий, учреждений организаций и граждан; доходы от реализации продукции научно-производственного сектора; дотации местных органов власти и органов местного самоуправления; кредиты и займы банков. Материально-техническую базу и финансы факультета составляют основные фонды, оборотные средства и нематериальные активы, стоимость которых отображается на отдельном балансе.

Факультет осуществляет оперативный и бухгалтерский учет. По последствиям своей работы ведет статистическую отчетность, до 5 числа каждого месяца представляет информацию о состоянии остатков денежных средств на счетах факультета в бухгалтерию университета. Аудит финансовой деятельности подразделения исполняется согласно с действующим законодательством.

Факультет представляет университету отчет по всем видам производственно-хозяйственной деятельности по утвержденным формам в установленные сроки, несет ответственность за их достоверность. Кроме этого, подается отдельный отчет об использовании бюджетных средств

Итоги работы Краснодонского факультета инженерии и менеджмента за период с 1995 года по 2004 год показали, что продолжается этап его становления и развития, идет формирование материально-технической базы факультета и его учебно-методического обеспечения, постоянное обновление технической базы КраФИМа. При этом:

• Идет процесс увеличения профессорско-преподавательского состава факультета (рис. 1.2).

Рис. 1.2 - Изменение общего числа профессорско-преподавательского

состава на факультете

• Отмечается увеличение общего числа специальностей на факультете (см. рис. 1.3)

Рис. 1.3 - Изменение общего числа специальностей на факультете

На 01.04.2005г. Краснодонским факультетом инженерии и менеджмента было подготовлено и выпущено 395 человек, из них 61 – магистр. Большинство человек трудоустроено на ведущих предприятиях и организациях региона – ГХК « Краснодонуголь», завод «Автоагрегат», Краснодонский горисполком, МЧП «Феликс», ЗАО «Сорокинский торговый дом» и т.д.

Краснодонский факультет инженерии и менеджмента осуществляет набор студентов на договорных условиях и поэтому не отвечает за трудоустройство выпускников, но предоставляет рекомендации для трудоустройства на ведущие предприятия региона лучшим выпускникам. Трудоустройство выпускника – это его личное стремление, желание и возможности, которые базируются на полученных знаниях в период обучения на факультете. Для выпускников КраФИМ открывается большой спектр, как профессиональной деятельности, так и научной работы: выпускники могут работать по специальности на предприятиях региона и за его пределами, открыть свое дело, остаться на факультете и заниматься научной деятельностью после окончания факультета.

Большинство студентов находят работу в период обучения, так как после третьего курса (на производственной практике) они вполне могут выполнять порученную им работу в соответствии с теми навыками и знаниями, которые были приобретены на лекционных и практических занятиях.

1.2. Деятельность ВУЗа в сфере образования

  

В настоящее время исследование рынка, проводимое учебными заведениями – поставщиками образовательных услуг, являются недостаточными. Отчасти это объясняется тем, что сбор первичной информации весьма дорог, поэтому исследование рынка концентрируется преимущественно не так называемых опросов студентов и абитуриентов. Такие методы исследования рынка, как наблюдение и эксперимент, применяются редко. В то же время именно  в наблюдении через преподавателей находится неисчерпаемый потенциал исследования рынка, так как они вступают в непосредственный контакт со студентами – потребителями образовательных услуг, в течение продолжительного периода времени и имеют возможность наиболее подробно и глубоко изучить и проанализировать потребности клиентов в этой области.

Прежде чем приступить к дорогостоящему и трудоёмкому процессу сбора внешней и внутренней информации, необходимо провести анализ ситуации на рынке образования, включая анализ конкурентной среды. Провести анализ конкуренции на разнородном  рынке очень сложно. К тому же в последнее время обострилась конкурентная борьба с коммерческими образовательными учреждениями. Имеющиеся у вуза конкурентные преимущества будут эффективно использоваться лишь при осуществлении им маркетинговой деятельности.

Для координации и успешного осуществления маркетинговой деятельности необходимо разобраться, каковы же особенности применения каждого из элементов комплекса маркетинга. Как известно, комплекс маркетинга включает в себя товар, цена, распределение и продвижение.

В первую очередь требуется выяснить, что же является товаром на рынке образования. Преимущественно это образовательные услуги, предлагаемые вузами своим абитуриентам. Специфика образовательных услуг заключается в длительности их оказания, отсроченности выявления результативности и зависимости результатов от условий провождения услуг, зависимости приемлемости услуг от места их оказания и места проживания потенциальных обучающихся.

Ассортимент образовательных услуг как объекта маркетинга весьма обширен. Вузы нашей страны предлагают множество специальностей, но особенно «модными» принято считать правовые и бизнесные профессии: юрист, менеджер, маркетолог и банковский работник. Это связано с тем, что в последнее время возросло число производственных и коммерческих структур различных организационно-правовых форм. То есть сегодня Украине нужны квалифицированные специалисты экономического профиля.

Система высшего образования Украины имеет достаточно разветвленную сеть. Это учебные заведения государственной формы собственности – 163 университета, академии, института. В Украине 1,5 миллиона студентов. Эта система позволяет обеспечить уровень образования - 176 студентов на 10000 населения - и дать возможность поступить в высшие учебные заведения 35% выпускников средней школы.

Что же касается города Луганска, то каждый желающий может обучаться в любом из 5 государственных университетов. Если сравнить численность студентов за последние 3 года, то среди местных вузов лидирует ВНУ – свыше 10000 тысяч человек в базовом университета города Луганска (без присоединенных подразделений). Наряду с этим студенты Луганска и Луганской области могут воспользоваться услугами филиалов иногородних вузов, которые составляют мощную конкуренцию Луганским вузам. Большинство из них имеют коммерческую форму обучения.

Не обходимо задуматься и о цене на образовательные услуги. Этот инструмент представляет собой особенно сложную часть комплекса маркетинга в образовании. Вообще не легко связать цену на услуги с их качеством, так как параметры качества услуг, в частности образовательных, трудно поддаются формализации.

Ранее государство в лице органов управления, по сути, имело исключительную монополию на продажу и покупку образовательных услуг. Не удивительно, что при таком подходе финансирование высшего образования осуществлялось по затратному принципу, а нормативы себестоимости работ, определяющие централизованно, служили единственным ориентиром при определении объёмов отчислений из бюджета. Такого рода практика исключила саму важность установления реальной цены как результата сбалансированного соотношения между спросом и предложением образовательных услуг. Образовательные учреждения не были заинтересованы в инициативном расширении объемов оказываемых услуг, повышение их качества, реконструкции и обновление их фондов.

В настоящее время, согласно опыту, цены на образовательные услуги должны устанавливаться скорее как приемлемые рыночные цены, чем как результат расчета ожидаемых затрат. Так как ещё далеко не все субъекты обладают эффективной системой расчета затрат, цена часто ориентируется на сравнимые рыночные цены. К тому же клиенты часто не понимают, какие затраты включаются в расчет. Эти условия делают для многих субъектов образовательной деятельности организации ценообразование в этой области одним из самых трудных маркетинговых элементов.

Дело в том, что цена, которую требуют за предоставление образовательных услуг вузы Украины, достаточно высока для большой прослойки населения. В связи с этим необходимо изучать покупательную способность населения, тщательно проводить сегментацию рынка и выбирать целевую аудиторию. При этом необходимо учесть, что образовательные услуги обладают высокой потребительской стоимостью, так как наращивают потенциал личности, а на развитых рынках это выражается в признании высокой стоимости, правомерности высоких цен образовательных услуг (так же, как научных и других интеллектуальных услуг).

Если согласиться с исходным маркетинговым мнением, трактующим миссию высшего образования как приращение ценности человека, то получится совсем иная база для построения системы оплаты образования, формирование его цены.

К маркетингу образования, ориентированному на клиента, также относится эффективная организация сбыта, отвечающая на вопросы: «Как то или оное образовательное предложение достигает потенциальных потребителей?» и «Каким образом клиенты могут получить предлагаемое обучение?».

Важным здесь является выбор профиля подготовки, формы обучения (дневная, заочная, вечерняя, дистанционная и т.д.), академической степени образования (магистр, специалист, бакалавр), педагогической идеи, как важнейших компонентов образовательного процесса.

Особую роль в образовании играет резюме преподавателей. Ничто не может навредить репутации образовательного учреждения более чем действия профессионально или неквалифицированных преподавателей. К квалификации преподавателя относятся в этом смысле также используемые методы обучения, учебные средства, материалы для лекций и практических занятий и раздаточные материалы для студентов. Например, в организации учебного процесса ВНУ занято 900 преподавателей, в том числе академиков и членов-корреспондентов отраслевых академий наук Украины - 37, профессоров, докторов наук - 63, доцентов, кандидатов наук - 436.

Вместе с образовательными услугами реализуется интеллектуальная собственность работников и коллективов образовательных учреждений - изобретения, патенты, программы исследований обучения и практических работ, а также товарная символика производителей подобных услуг - наименование, логотипы, товарные знаки и т.п.

Для организации и успешного осуществления маркетинговой деятельности в образовательном учреждении необходимо особое внимание уделить системе коммуникаций, что позволит налаживать связи, обмениваться информацией, создаст возможности компании, согласия между партнерами.

Наиболее эффективными инструментами продвижения здесь являются: реклама образовательных услуг, которая должна быть адресной и регулярной, создание позитивного имиджа и отличной репутации вуза, а также индивидуальные продажи как одна из главных частей долгосрочного планирования деятельности вуза.

Комплексное применение этих элементов позволит каждому вузу Украины увеличить приток абитуриентов и даст возможность максимально удовлетворить их потребности в отношении высшего образования.

1.3. Оценка конкурентоспособности Краснодонского факультета

Обострение конкуренции на рынке образовательных услуг, которое является естественным следствием развития рыночных отношений в экономике Украины, диктует необходимость поиска путей повышения конкурентоспособности высших учебных заведений. Как известно, за последние годы число вузов в нашей стране увеличилось. В условиях возрастающей конкуренции, как на рынке труда, так и на рынке образовательных услуг, для оценки потенциального спроса отечественным учебным заведениям следует обратиться к маркетинговым исследованиям рынка. Цель маркетинговых исследований состоит в выявлении перспективных потребностей, оценке степени их удовлетворения о прогнозировании потребительского поведения. Анализ спроса на образовательные услуги даёт возможность оценить перспективность специальности и соответственно сформировать учебную программу. Сегодня больше не стоит вопрос, необходим ли маркетинг образования. Дело в том, как организовать эффективный маркетинг образовательных услуг.

Далеко не все показатели конкурентоспособности могут быть объективно количественно оценены. Значительная часть социального, эстетического, политического характера, оказывающих зачастую решающее влияние на успех конкурентной борьбы, в большинстве случаев не может быть подвергнута формализация. Кроме того, каждый раз встаёт вопрос определения набора показателей конкурентоспособности. Это связано с тем, что практически невозможно предложить единый репрезентативный для различных групп товаров или предприятий набор критериев, не снизив при этом содержательности и информативность конечного показателя конкурентоспособности и возможности его практического применения.

Конкурентоспособность ВУЗов возможно определить по таким критериям, как:

  •  Месторасположение;
  •  Площадь образовательного учреждения;
  •  Общественный престиж; научный потенциал;
  •  Материальные товары необходимые в процессе образования;
  •  Виды предоставляемых услуг;
  •  Оплата предоставляемых услуг и т.д.

КраФИМ имеет благоприятное и удобное месторасположение, так как по отношению к основным потребителям услуг расположен достаточно близко. Это является одной из положительных сторон факультета, так как месторасположение основных, конкурирующих с КраФИМ, образовательных учреждений достаточно далеко, чтобы основная масса потребителей имела средства оплачивать проезд, проживание, пропитание и прочие расходы.

Положительной стороной, является то, что на данный момент КраФИМ имеет собственное помещение, полученное в 2004г. Также с 2003г. собственностью факультета является спортивный комплекс. Но помимо этого, ему приходится арендовать помещения для организации учебного процесса. В начале своей деятельности, в 1995г., КраФИМ арендовал помещение в здание ПТУ № 28 на 4 этаже. С увеличением числа обучающихся стало ощущаться недостаток аудиторий. Поэтому  руководство КраФИМ было вынуждено искать новое, более выгодное, помещение. После долгих поисков декан факультета выдвинул предложение вернуть первоначальное значение зданию бывшего института, т.е. «поселиться» в этом здании основательно. На данный момент в здании находится пограничное подразделение. После длительных переговоров декану факультета удалось договориться о том, чтобы арендовать верхний этаж. Но в виду сложившейся сложной ситуации Краснодонский факультет инженерии и менеджмента вынужден покинуть это задание. Вследствие разногласий с арендодателем, КраФИМ вынужден покинуть помещение ПТУ № 28.  В 2000 году арендовал помещение на заводе «Юность», что необходимо для учебного процесса и соответственно для поднятия качества обучения, что повышает конкурентоспособность факультета.

Отрицательным моментом является то, что часть денег, которые могли бы пойти на улучшение технической базы, улучшение качества образования, открытие новых видов форм обучения (например, дистанционное), что, соответственно, ещё более могло бы поднять имидж факультета, уходит на аренду помещений.

Поведение всего персонала вуза, мнение, которое создают штатные и не штатные преподаватели, персонал о себе и вузе, также играет важную роль в создании престижа. Настоятельно необходимо, чтобы персонал создавал единый имидж, который желательно иметь вузу в регионе. Персонал вуза влияет на успех и иным образом. Невнимательное отношение, несоответствующая одежда, грубость - это быстрый путь отлучить потенциального абитуриента, а также и студента.

Особым значением при оценке конкурентоспособности обладает уровень престижа. При анкетировании учащихся, собирающихся поступать в ВУЗ, о выборе заведения немаловажным фактором оказалось, насколько престижен ВУЗ. Каждый студент имеет желание учиться в таком ВУЗе, где высок не только уровень преподавательского состава, отношения к студентам, протекания учебного процесса, значительные связи и  знакомства с зарубежными партнерами. В КраФИМ осуществляют свою преподавательскую деятельность на данный момент: 12 профессоров, 45 доцентов, 32 старших преподавателей, 34 ассистента. Сотрудниками Краснодонского факультета инженерии и менеджмента периодически создаются учебные пособия. Ведется подготовка преподавательского состава. Научный потенциал КраФИМа все больше расширяется, как среди преподавателей, так и среди студентов. После школьной программы студентам престижно учиться в таком заведении, где с ним каждый день общаются профессора, доценты, доктора наук, которые выступают на конференциях в разных уголках мира.

Отношение к студентам не как к ученикам, а как к личности позволяет студентам относится с большим уважением не только к себе, но и к факультету. Студентам интересно осуществлять поездки в филармонию, театры, на концентры, принимать участие в региональных турнирах для студенческих команд, в областных соревнованиях КВН. Создавать музыкальные коллективы и ансамбли, проводить совместные конференции. Стремление к этому происходит по той причине, что студенты желают обогатить свой духовный мир, повысить свой уровень самосознания, быть разносторонне развитыми людьми. Все это в несколько раз повышает престиж факультета, что непосредственно влияет на повышение конкурентоспособности. Об этом говорит и то, что в КраФИМе обучаются студенты из городов: Донецка,  Черновцов, а также городов Луганской области. Это ещё раз подчеркивает престиж университета,   который с достоинством выдерживает конкуренцию в условиях рыночных отношений. В организации учебного процесса наряду с квалифицированным преподавательским составом, немаловажное значение имеет технико-материальное оснащение ВУЗа: компьютеры, учебное оборудование, мебель, библиотечный фонд, спортивный инвентарь. КраФИМ периодически отслеживает новинки технологий, книг, программ, методов преподавания и т.д.

По мере возможности и надобности факультет каждый год обновляет и совершенствует методы обучения и оборудование для поддержания функционирования на конкурентоспособном уровне. В данный момент КраФИМ имеет два оборудованных компьютерных зала. Кроме того, имеются аудитории английского языка, которые также оснащены компьютерами. Для облегчения студентам и работникам факультета осуществления деятельности, КраФИМ имеет ксероксы, принтеры различных модификаций, сканеры. За свой не многолетний стаж факультет приобрёл немалое количество вспомогательных услуг для более гладкого протекания учебного процесса. Библиотечный фонд насчитывает более 24082 экземпляров учебно-методической литературы. Не большое количество образовательных учреждений в Луганской области могут сравниться с новизной, и масштабностью и быстротой приобретений факультета.

На начало учебного 1999-2000 года оплата физических, юридических лиц и исполкома за обучение студентов составляла:

Государственная собственность –114 человек – 14%

Физические, юридические лица –724 человека – 86%

В связи с образовавшейся задолженностью платы за обучение и одновременно по заработной плате плательщиков КраФИМ заключает договор с предприятием плательщика, о том, что оно предоставляет необходимые факультету услуги. В связи с тем, что факультет ушел от оплаты за обучение в валютном эквиваленте и  нашел способ расчета с дебиторами – стоимость за обучение, по отношению, снизилась. Исходя из этого, оплата за обучение стала стабильная, что ставит КраФИМ в ряд наиболее конкурентоспособных образовательных учреждений Луганской области.

Позиция КраФИМ на рынке образовательных услуг довольно прочная благодаря многолетнему опыту работы   базового вуза и  гарантированного оказания  образовательных услуг  факультета. Например, процент кандидатов наук при аккредитации на уровне бакалавров - 30%, на уровне специалистов - 55%,  на уровне магистров 70%.

В результате проведения маркетинговых исследований на рынке образовательных услуг стало очевидным влияние такого немаловажного показателя как престиж вуза на его образовательную и другую деятельность.

Работа по созданию сильного имиджа должна вестись целенаправленно для каждой фокусной группы и различными средствами. Для этого нужно проводить специальные мероприятия в целях привлечения большего внимания фокусных групп в деятельности университета, его студентами и выпускниками. Эти мероприятия требуют серьезной подготовки и должны освещаться в СМИ. Такими спецсобытиями могут быть: церемония открытия кафедр и факультетов; различные презентации; дни открытых дверей; выставки студенческих работ; а также приемы, конференции, «круглые столы». Каждое мероприятие имеет свою технологию проведения. Но главная их цель - приятно удивить широкую общественность, а значит победить конкурентов!

Важным средством добиться благорасположения будущих потребителей образовательных услуг, их родителей в рамках всей Украины являются визитные карточки университета. Карточка является прекрасным средством завязыванием связей и задает тон взаимоотношений вуза. Визитные карточки можно раздавать в школах, в лицеях, в других вузах, на предприятиях, молодежных организациях.

На формирование имиджа влияет создание логотипа, который эффективно отражает особенности образовательного учреждения в большой массе похожих вузов, а также рекламного лозунга. Рекламный лозунг используется при стимулировании притока клиентов и призван мгновенно создавать впечатление самого лучшего вуза.

С помощью этого станет возможным достижение стратегических целей вуза, затрагивающих основные стороны его деятельности и ориентированных на ближайшую перспективу.

1.4. Постановка задачи исследования для прогнозирования

Необходимо отметить, что мы рассматриваем прогнозирование с целью планирования или с целью управления запасами. Таким образом, наш интерес лежит в определении будущих выпусков специалистов или их вообще возможного количества. Обычно будем ссылаться на необходимую нам переменную, как на «требование». Конечно, только такое применение предложенных методов не обязательно и прогнозирование может быть применено и для каких-либо других целей, и включать другие переменные.

Для того чтобы определить проблему прогнозирования, рассмотрим ее подробнее. Результаты прогнозирования используются для поддержки принятия решений. Итак, природа принятых решений определяет большинство желательных характеристик прогнозирующей системы. Изучение решаемой проблемы должно помочь ответить на вопрос о том, что нужно прогнозировать, какую форму должен принять прогноз, какие временные элементы включаются, и что является желательной точностью прогноза.

При определении того, что нужно прогнозировать, мы указываем переменные, которые анализируются и предвещаются. Здесь очень важен необходимый уровень детализации. На используемый уровень детализации влияет великое множество факторов: доступность и точность данных, стоимость анализа и преимущества данного прогноза над другими. В ситуации, если наилучший набор переменных неясный, можно попробовать разные альтернативы и выбрать один из вариантов, который дает наилучшие результаты. Обычно так осуществляется выбор при разработке прогнозирующих систем, основанных на анализе исторических данных.

Второй важный этап при построении прогнозирующей системы – это определение следующих трех параметров: периода прогнозирования, горизонта прогнозирования, интервала прогнозирования. Период прогнозирования – основная единица времени, на которую делается прогноз. Мы можем пожелать знать прогнозные данные через год. В этом случае год – это период прогноза. Горизонт прогнозирования – это число периодов в будущем, что покрывает прогноз. То есть. Нам может понадобиться прогноз на пять лет вперед с данными в каждом году. В этом случае горизонтом прогнозирования выступают  5 лет. Интервал прогнозирования – частота, с которой делается новый прогноз. Часто интервал прогнозирования совпадает с периодом прогнозирования. В этом случае прогноз пересматривается каждый период, используя требование за последний период и другую текущую информацию как базис для прогноза, который пересматривается. Если горизонт всегда имеет ту самую длину (Т-периодов) и прогноз пересматривается каждый период, говорят, что мы работаем на основе движущего прогноза. В этом случае мы прогнозируем требование для Т-1 периода и делаем оригинальный прогноз для периода Т.

Выбор периода и горизонта прогнозирования обычно диктуется условиями принятия решений в области, для которой вырабатывается прогноз. Для того чтобы прогнозирование имело смысл, горизонт прогнозирования должен быть не меньше, чем время, необходимое для реализации решения, принятого на основе прогноза. Таким образом, прогнозирование очень сильно зависит от природы принятого решения. В некоторых случаях, время, необходимое на реализацию решения не определено. Существуют методы работы в условиях подобной неопределенности, но они повышают вариацию ошибки прогнозирования. Поскольку с увеличением горизонта прогнозирования точность прогноза, конечно, снижается. Часто мы можем улучшить процесс, уменьшив время, необходимое на реализацию решения и тем самым уменьшить горизонт и ошибку прогнозирования.

Интервал прогнозирования часто определяется операционным режимом системы обработки данных, что обеспечивает информацией прогнозируемые переменные. В том случае, если данные сообщаются в виде данных «пятилетки», возможно для ежегодного прогноза этих данных будет недостаточно и интервал прогнозирования – год, будет являться более обоснованным.

Хотя расхождение небольшое, я хотела бы обратить внимание на расхождение между данными за период и точечные данные. Данные за период характеризуют некоторый период времени. Точечные данные представляют значения переменной в конкретный момент времени. Расхождение между двумя этими типами данных важно в основном для выбора используемой системы сбора данных, процесса измерений и определения ошибок прогнозирования.

Третьим аспектом прогнозирования есть необходимая форма прогноза. Обычно при прогнозировании проводиться оценка ожидаемого значения переменной, плюс оценка вариации ошибки или прогнозирование промежутка, на котором сохраняется вероятность содержания реальных будущих значений переменной. Этот промежуток называется предвиденным интервалом.

В некоторых случаях нам не так важно предсказание конкретных значений прогнозируемой переменной, как предсказание значительных изменений в ее обращении. Такая задача возникает, например, при управлении технологическими процессами, если нам необходимо пророчить момент, если процесс перейдет в неуправляемое состояние.

Точность прогноза, необходимая для конкретной проблемы, влияет на прогнозирующую систему. Важнейшей характеристикой системы управления является ее способность добиваться оптимальности при работе с неопределенностью.

До сих пор, мы обсуждали набор проблем, связанных с процессом принятия решений. Существует ряд других факторов, которые также необходимо принимать во внимание при рассмотрении проблемы прогнозирования. Один из них связан с процессом, генерирующим переменную. Если известно. Что процесс стабильный, существуют постоянные условия. Изменение во времени происходит медленно – прогнозирующая система для такого процесса может довольно сильно отличаться от системы, которая должна делать прогнозирование неустойчивого процесса с частыми фундаментальными изменениями. В первом случае, необходимо активное использование исторических данных для предсказания будущего, в то время как во втором случае, лучше сосредоточиться на субъективной оценке и прогнозировании для определения изменений в процессе.

Другой фактор – это доступность данных. Исторические данные необходимые для построения прогнозирующих процедур, будущие наблюдения служат для проверки прогноза. Количество, точность и достоверность этой информации важны при прогнозировании. Кроме этого необходимо исследовать представительность этих данных. Классическим примером есть прогнозирование требования клиентов на выработанный продукт, если компания сохраняет записи о заказе до времени их доставки.

Такой учет не отображает фактического требования, так как в нем не учитываются заказы, поставленные раньше термина, и заказы, упраздненные через неудовлетворительный срок снабжения. Учреждение должно установить специальную процедуру сбора данных, если ее интересует информация о том, сколько ее клиентов на самом деле желают приобрести продукцию. Проблемы подобного типа возникают также, если не учитываются потери продаж через ограниченные возможности производства.

Источником ошибок при прогнозировании есть расхождение между прогнозом «того, сколько абитуриентов станет студентами» и «тем, сколько будет выпущено специалистов». Первая задача оценивает реально возможность для учреждения реализовать свою деятельность, без учета ограничений по объему.

Необходимо отметить вычислительные ограничения прогнозирующих систем. Если изредка прогнозируется немного переменных, то в системе возможно применение более глубоких процедур анализа, чем, если необходимо часто прогнозировать большое число переменных

Два важных фактора проблемы прогнозирования: возможности и интерес людей, которые делают и используют прогноз. В идеале, историческая информация анализируется автоматически, и прогноз представляется руководителю для возможной модификации. Введение эксперта в процесс прогнозирования есть очень важным, что требует сотрудничества опытных специалистов. Далее прогноз передается менеджерам, которые используют его при принятии решений. И даже если они говорят, что прогноз – это всего лишь «болтовня», они могут получить от его использования огромную пользу.

На протяжении многих лет высшие учебные заведения создавались для подготовки специалистов под конкретные предприятия региона. ВУЗ получали из этих предприятий план необходимости в специалистах и в соответствии с этим планом набирали необходимое количество студентов, создавали необходимые профессиональные направления и т.д. Изменения в нашем обществе привели к тому, что эти предприятия во многих случаях прервали свое существование или стоят в нерентабельном положении. По этому поводу возникшая проблема не только планирование количества нужных специалистов, но и вообще их трудоустройство. На протяжении времени возникли новые предприятия и появились новые направления подготовки специалистов. ВУЗ довольно быстро приспособились к потребностям новых предприятий, создал на своей базе много новых профессиональных специальностей, которые иногда вообще не отвечали первоначальному направлению этих учреждений. Но осталась проблема планирования количества специалистов для потребностей сегодняшних предприятий.

Смотря на эту проблему, возникает необходимость разработки системы прогнозирования необходимого количества специалистов для потребностей предприятий региона. Эта система помогла бы не только ВУЗ определиться с количеством и необходимостью специальностей и специалистов. Но и помогла бы предприятиям планировать и своевременно находить квалифицированных работников для своих потребностей. Система должна быть разработана с помощью Областной государственной администрации, центра занятости и, прежде всего предприятий региона и имеющихся ВУЗов.

Основу этой системы составляет сравнение анализа прогнозирования количества набранных и одержавших диплом специалистов с анализом прогнозирования необходимого количества этих специалистов на предприятиях. Разность будет указывать на дальнейшие действия ВУЗа: или увеличить количество выпуска специалистов, или наоборот уменьшить.

Для прогнозирования количества студентов необходимо учитывать несколько факторов. Основным фактором есть учет количества студентов, набранных на данную специальность, это студенты как бюджетной, так и контрактной форм обучения. Именно из их количества мы будем делать вывод о том, какое количество студентов будет готово к трудоустройству через пять лет (на первый период работы системы), а также какое количество мы сможем предложить предприятиям в соответствии с сегодняшним прогнозированием их дальнейшей деятельности. С этим фактором связаны некоторые осложнения, они касаются правил принятия абитуриентов ВУЗы на контрактную форму обучения. Если количество мест бюджетной формы обучения мы имеем возможность контролировать, то количество мест контрактной формы обучения зависит только от количества желающих. Для решения этих осложнений есть два пути решения. Первый путь состоит в том, что количество контрактных мест будет ограничено и по контролю сопоставимо с бюджетными местами. Этот путь также учитывает гибкость оплаты контрактных мест, так как это тоже связано со спросом на данную специальность.

Второй путь, который возможно будет более болезненным для нас, - это переход на западную форму обучения, т.е. полностью контрактную форму. Этот переход приведет к тому, что сама собой возникнет необходимость в ограниченном количестве контрактных мест на данном профессиональном направлении. Именно эти два пути в своей будущей последовательности и приведут к улучшению прогнозирования нужного количества специалистов.

Фактор перехода студентов с одного направления  обучения на другое, а также возможность исключения их с ВУЗа является подконтрольным, так как он касается внутренней среды ВУЗа, поэтому его можно считать абсолютным показателем.

Два предшествующих фактора составляют следующий фактор - количество специалистов, которое получило диплом, а также то количество этих специалистов, которые устроились на работу по специальности. В количестве специалистов, которые устроились, надо выделить процент тех, кто устроился именно в регионе, этот процент и есть уровень удовлетворения спроса предприятий региона в выпускниках ВУЗов. То же количество выпускников. Которые не устроились вообще на работу или приехали из другого региона страны и также еще не трудоустроились, будет занесена в резерв, который может быть применен в последующие года.

Анализ этих факторов разрешит прогнозировать и строить заключения о количестве выпускников, необходимых для предприятий региона.

  1.  ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О СТРУКТУРЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

2.1. Характеристика региона и внешних условий

функционирования региональной образовательной системы

Под, региональной образовательной системой (РОС) будем понимать совокупность образовательных учреждений (ОУ) региона, совместно реализующих преемственные образовательные программы и государственные образовательные стандарты различного уровня и направленности, а также органов управления образование. Целью функционирования региональной образовательной системы является удовлетворение спроса на образовательные услуги со стороны населения региона и спроса на выпускников - выпускников элементов региональной образовательной системы - со стороны экономики региона. Наличие цели является отличительной характеристикой региональной образовательной системы от региональной сети (PC) образовательных учреждений - совокупности региональных образовательных учреждений и органов управления образованием, рассматриваемых как организационные, экономические, социальные и др. объекты. Другими словами, региональная система характеризует состав и структуру (но не функции!).

Изменение региональной образовательной системы, направленное на достижение более полного ее соответствия целям функционирования называется оптимизацией. Оптимизация региональной образовательной системы может проводиться на двух уровнях: качественном и количественном с учетом специфики конкретного региона, а также опыта, накопленного другими регионами. Для качественного подхода достаточно сформулировать общие принципы и перечислить механизмы принятия управленческих решений. Для перехода к количественному уровню, обеспечивающему адекватную современным требованиям эффективность функционирования региональной образовательной системы, помимо этого, необходимо построить количественную модель региональной образовательной системы и предложить методы ее анализа.

Как отмечалось выше, описание региональной образовательной системы заключается в описании PC (перечислении элементов РОС и организационно-экономических связей между ними - структурное описание) и описании функций, выполняемых совокупностью элементов PC по реализации общих целей функционирования региональной образовательной системы (функциональное описание).

Структурное описание региональной образовательной системы. Программа развития должна состоять из "описательной" части, обоснования, формулировки оптимального или рационального варианта развития и описания механизмов управления.

В известных программах развития региональных образовательных систем описание механизмов управления отсутствует. Анализ программ развития региональной образовательной системы позволяет сделать вывод, что наиболее полно в них проработаны именно "описательные" части, в то время как обоснование предлагаемого варианта развития отсутствует. Поясним последнее утверждение.

Структура практически всех программ одинакова: за описанием характеристик региона и параметров региональной образовательной системы следует декларация общих целей, а затем - длинный перечень мероприятий, реализация которых якобы позволит достичь цели развития. Сомнения вызывают два момента. Во-первых, где гарантия, что предлагаемый набор мероприятий позволит достичь цели? Во-вторых, быть может, существует другой вариант развития, обладающий более высокой эффективностью? Для снятия этих (и им подобных) вопросов необходимо корректное обоснование предлагаемого варианта развития.

В идеале программа развития региональной образовательной системы должна содержать несколько вариантов развития, эффективность каждого из которых обоснована в рамках того или иного сценария развития региона. Однако на сегодняшний день это требование является слишком сильным, тем более с учетом того, что существующие программы не содержат не только сценария развития региона, но и обоснования эффективности (в рамках некоторого - подразумеваемого по умолчанию - сценария) предлагаемого варианта развития. Рассмотрим возможные подходы к описанию PC. Элементами PC являются территориальные сети (ТС) - совокупности образовательных учреждений (ОУ), обслуживающие в условиях низкой миграции населения некоторую территорию (административно-территориальное образование), обособленную с точки зрения спроса и предложения на образовательные услуги и выпускников соответствующих ОУ.

Элементами PC и ТС могут также являться отдельные ОУ и другие объекты, обслуживающие, в том числе маркетинговые, информационные, учебно-производственные и др. потребности ОУ данной территориальной сети (см. рис. 2.1).

Рис. 2.1 - Пример структуры региональной системы

Следует отдельно отметить, что органы управления образованием (ОУО) (региональные, муниципальные и др., а также органы управления собственно образовательных учреждений) не включаются в элементы PC, так как они не выполняют образовательной функции и могут рассматриваться как "вспомогательные" и "обеспечивающие".

Необходимость выделения в качестве основного звена региональной системы именно ТС обусловлена следующими факторами. С одной стороны, проведение маркетинговых и других исследований, необходимых для выживания образовательного учреждения в условиях рыночной экономики, зачастую бывает не под силу отдельному органу управления. Кроме того, во многих случаях, как с экономической точки зрения, так и с точки зрения качества образования, целесообразно частичное объединение материально-технического, информационного и других видов обеспечения успешного функционирования органа управления. Объектами такого объединения могут служить, например, ресурсные центры. Таким образом, представляется, что именно трехуровневая модель региональной образовательной системы (PC - ТС - ОУ) является рациональной с точки зрения уровня централизации управления, обеспечивающего эффективное ее функционирования с учетом экономических, организационных и информационных факторов, а также, естественно, факторов качества образования и удовлетворения спроса на образовательные услуги и выпускников в регионе.

Необходимо отметить, что классификация ОУ может и должна производиться не только по их территориальному расположению, но и по типу оказываемых образовательных услуг (а также по другим критериям - ведомственной принадлежности, формам собственности и т.д.). Поэтому в рамках PC можно выделять следующие сети (каждая из которых также имеет трехуровневую структуру и может рассматриваться независимо только в первом приближении):

-  сеть учреждений дошкольного воспитания;

-  сеть учреждений общего среднего образования;

-  сеть учреждений профессионального образования;

-  сеть учреждений среднего специального образования;

-  сеть учреждений высшего образования;

-  сеть учреждений дополнительного образования;

-  сеть учреждений повышения квалификации.

В настоящей работе рассматривается иерархическая модель региональной образовательной системы, использующая единую технологию описания (большинство используемых показателей аддитивно, поэтому агрегирование информации заключается в суммировании соответствующих показателей при переходе на более высокий уровень иерархии, причем проблемы незамкнутости модели каждого уровня решаются на более высоком уровне ее иерархии) всех ее элементов различного уровня, далее обобщенно обозначаемых одним термином - «элемент PC».

Напомним, что к образовательным учреждениям относятся учреждения следующих типов: дошкольные, общеобразовательные, учреждения начального профессионального, среднего профессионального, высшего профессионального и послевузовского профессионального образования, учреждения дополнительного образования взрослых, специальные (коррекционные), учреждения дополнительного образования, учреждения для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, учреждения дополнительного образования детей, а также другие учреждения, осуществляющие образовательный процесс.

Одним из важнейших факторов, определяющих спрос на образовательные услуги, является транспортная доступность ОУ для его потенциальных и фактических учащихся.

Для начала работы над оптимизацией региональной образовательной системы необходимо иметь общую информацию (в историческом аспекте и на перспективу) о социальной и экономической ситуации в регионе и для каждого города, района и т.д. Эта информация, во-первых, должна представляться независимыми органами и использоваться для согласования и верификации прогнозов частных показателей, используемых при построении модели PC. Во-вторых, желательно получение прогнозов развития регионов на сценарном уровне, то есть совокупности прогнозов, соответствующих различным сценариям.

Требуются значения в разрезе каждого города и района и в агрегированном (суммарном по административно-территориальным образованиям и региону в целом, то есть для ТС и PC в целом) для каждого из годов выбранного временного горизонта и с разбивкой по ОУ (то есть, включая фактические и прогнозные значения) следующих показателей (здесь и далее в скобках приводятся единицы измерения):

1. Образовательные программы и группы образовательных программ (включая те из них, которые фактически реализуются и те, на которые имеется спрос) (список);

2. Общие характеристики населения (численность (чел.) и половозрастная структура (чел.));

3.  Число обучающихся в элементах PC (чел.);

4. Профессионально-квалификационная структура занятого населения (в том числе по каждой отрасли экономики, группам освоенных образовательных программ и всем формам собственности с разбивкой по половозрастным группам и образованию) (чел.);

5. Уровень безработицы (% к трудоспособному населению, с разбивкой по половозрастным группам, образованию, отраслям экономики и группам освоенных образовательных программ).

2.2. Функциональное описание РОС

По аналогии с описанием структуры деятельности, в том числе управленческой можно выделить следующие основные функции управления развитием региональной образовательной системы: анализ текущего состояния, прогноз, целеполагание, планирование, обеспечение ресурсами, контроль, оперативное управление, анализ изменений. Рассмотрим эти функции более подробно.

Анализ текущего состояния региональной образовательной системы необходим для получения той "точки отсчета", относительно которой будет оцениваться развитие системы с учетом управляющих воздействий или без таковых.

Прогноз развития региональной образовательной системы, проводимый без учета управляющих воздействий, позволяет судить о том, какова будет динамика поведения системы, и насколько она будет удаляться или приближаться к "идеальному состоянию", если не предпринимать никаких дополнительных мер.

Целеполагание подразумевает формулировку общих целей развития, а также критерия эффективности, отражающего соответствие настоящего или будущего состояния региональной образовательной системы.

На этапе планирования осуществляется определение набора задач развития - действий, мероприятий и т.д., которые позволяют достичь или максимально приблизиться к поставленным целям в существующих или прогнозируемых условиях.

Определенный в результате планирования набор мероприятий требует соответствующего обеспечения ресурсами, включая финансовые, кадровые, информационные и другие ресурсы, что является одной из основных обеспечивающих функций управления развитием региональной образовательной системы.

Контроль за развитием региональной образовательной системы (носящий в основном констатирующий и лишь иногда упреждающий характер) заключается в постоянном мониторинге за изменениями региональной образовательной системы, вызванными действиями управляемых субъектов, предпринимаемых в соответствии с планом, а также в выявлении отклонений от плана.

Так как развитие региональной образовательной системы является непрерывным (во времени) процессом, то по мере поступления новой информации (получаемой в результате осуществления функции контроля) о ходе решения задач развития может потребоваться внесение корректирующих воздействий, что составляет суть оперативного управления.

По мере завершения каждого из запланированных этапов развития региональной образовательной системы, включая, в том числе весь горизонт планирования, для успешного осуществления следующих этапов необходим анализ произведенных изменений, обобщение опыта развития, который должен использоваться при разработке стратегии и тактики дальнейшего управления региональной образовательной системы.

В рамках перечисленных функций управления развитием региональной образовательной системы, ключевую роль играет программа развития - документ, декларирующий, конкретизирующий и институализирующий первые пять из перечисленных выше функций управления: анализ текущего состояния, прогноз, целеполагание, планирование и обеспечение ресурсами, а также отражающий принципы контроля и оперативного управления, которыми следует руководствоваться при решении задач развития.

Приведенное определение программы развития региональной образовательной системы подразумевает, что любая программа должна отражать перечисленные функции. Детализируем порождаемые этим утверждением требования к ее форме и содержанию.

Каждый элемент региональной системы осуществляет две взаимосвязанных функции: внешнюю (основную - оказание образовательных услуг) и внутреннюю (обеспечивающую собственное существование и развитие). Реализация внешней функции - удовлетворение спроса на образовательные услуги, спроса на выпускников и выполнение социально-воспитательной функции - не должна противоречить внешним институциональным ограничениям: совокупности правовых норм (государственного, регионального и местного уровня, а также документам, принятым самим органом управления - его Уставу и др.), регламентирующих функционирование элемента PC.

Помимо институциональных ограничений, существуют внутренние ограничения, то есть для реализации внутренней функции элемента PC необходимо следующее ресурсное обеспечение: материально-техническое, финансовое, организационное, кадровое, научно-методическое, нормативно-правовое и информационное.

Соответственно двум функциям элемента PC необходимо рассмотреть две его взаимосвязанные модели: внешнюю и внутреннюю.

Внешняя модель элемента региональной системы представлена на рисунке 2.2. Элемент региональной системы формирует предложение образовательных услуг и предложение выпускников по соответствующему набору образовательных программ, поэтому принятая структура описания позволяет сформулировать следующий общий критерий эффективности функционирования элемента: согласование, удовлетворение и опережающее формирование спроса на образовательные услуги и выпускников в рамках заданных институциональных ограничений и ресурсного обеспечения.

 

Рис. 2.2 - Внешняя модель элемента региональной системы

Подчеркнем, что в качестве элемента региональной системы могут выступать: сама PC в целом, территориальные системы и отдельные органы управления. Органы управления образованием при этом описываются, в силу специфики своих функций, другими показателями, отражающими эффективность функционирования управляемых ими органов управления. В частности, важнейшим институциональным ограничением является обязанность элемента реализовывать право граждан на бесплатное образование.

Для построения внешней модели элемента региональной системы необходима информация о внешних условиях его функционирования, информация о спросе на образовательные услуги и выпускников, а также информация об институциональных и ресурсных ограничениях.

Информация о внешней модели элемента PC, совместно с информацией о его внутренней модели, используется для построения общей модели элемента PC, поэтому опишем внутреннюю модель элемента PC.

Внутренняя модель элемента PC, функционирование которого рассматривается в течение Т прошлых и будущих периодов, представлена табл. 2.1. Каждая из ячеек таблицы 2.1, соответствующая ресурсу, содержит агрегированную информацию вида: «прогноз \ имеется \ нехватка». Кроме того, внутренняя модель элемента PC включает взаимосвязь между возможными изменениями содержания ячеек, соответствующих образовательным программам, и требуемыми для этих изменений ресурсами, то есть взаимосвязь между показателями количества приема, обучения и выпуска по различным образовательным программам (с учетом возможности закрытия части существующих и открытия новых образовательных программ, реорганизации и создания новых элементов PC) и требующимися для этого ресурсами.

Таблица 2.1

Внутренняя модель элемента PC

Показатель/период

0

1

2

   …

Т

Образовательная программа 1

 

 

 

 

 

Образовательная программа 2

 

 

 

 

 

Образовательная программа 3

 

 

 

 

 

Ресурс 1

 

 

 

 

 

Ресурс 2

 

 

 

 

 

Термин "образовательная программа" при описании региональной образовательной системы используется для обобщенного обозначения различных уровней и видов образования и включает в том числе, например, такие разнородные на первый взгляд понятия как образование и воспитание в: той или иной группе детского сада, том или ином классе средней школы, той или иной группе ПТУ, ВУЗа и т.д. Перечисленную информацию для внутренней модели элемента PC необходимо иметь для каждого элемента PC, то есть для всех ОУ, ТС и PC в целом.

2.3. Расширенный набор показателей, описывающих региональной образовательной системы

В соответствии с общими принципами управления образовательными системами программа развития должна содержать:

1) Описание модели региональной образовательной системы. Программа развития должна явно или неявно основываться на некоторой модели региональной образовательной системы, в рамках которой желательно отражение информации, выражаемой следующими группами показателей:

I Общая информация о регионе:

А)  Природно-климатические и экологические факторы.

Б) Экономическая ситуация.

В) Социальная сфера.

Г) Демографическая ситуация.

Д) Занятость населения.

П. Общая информация о структуре региональной системы.

Ш. Информация для внешних моделей элементов региональной системы.

IV. Информация для внутренних моделей элементов региональной системы.

2) Определение общих и частных целей развития региональной образовательной системы. Наличие модели дает возможность сформулировать общую цель развития региональной образовательной системы, которая посредством конкретизации превращается в набор частных целей (которые с учетом существующих условий - возможностей, ограничений и т.д., в свою очередь, превращаются в задачи развития).

3) Определение критерия эффективности управляющих воздействий, который ставит в соответствие управляющему воздействию степень соответствия состояния региональной образовательной системы, достигаемого в результате реализации данного воздействия.

В известных программах развития региональной образовательной системы формулировка (правда, не всегда достаточно четкая) критерия эффективности состояния (функционирования) РОС либо содержится явно, либо ее наличие подразумевается, и она может быть более или менее однозначно восстановлена. В известных программах развития региональной образовательной системы перечисление допустимого множества управляющих воздействий, как правило, не полно. Конечно, не стоит приводить перечисление всех допустимых управлений и их комбинаций, однако их полный охват разработчиками, быть может, остающийся за рамками конечного текста программы развития, крайне желателен.

Не следует забывать, что одним из управляющих воздействий является изменение самой системы управления региональной образовательной системы, которое, будучи индуцированным, изнутри может рассматриваться как саморазвитие, столь необходимое в современных условиях существенной автономии региональной образовательной системы.

4) Определение множества допустимых управляющих воздействий. Детализация общих групп управляющих воздействий позволяет получить набор частных управляющих воздействий, удовлетворяющих существующим ограничениям. Возможные управляющие воздействия необходимо также проверять на допустимость в смысле согласованности с существующими или прогнозируемыми институциональными и ресурсными ограничениями.

6) Обоснование программы развития - описание результатов решения задач оптимизации функционирования региональной образовательной системы - сравнения эффективностей различных допустимых вариантов развития и выбор среди них варианта, обладающего максимальной или, соответственно, удовлетворительной эффективностью.

7) Описание набора действий, мероприятий и т.д. (с указанием сроков, ответственных, ресурсов и т.д.), осуществление которых позволит в рамках существующих ограничений достичь цели развития региональной образовательной системы. Содержание данного пункта - указание оптимального или рационального варианта развития - должно вытекать из результатов предыдущего пункта, то есть из обоснования программы развития региональной образовательной системы.

Реализация перечисленных пунктов дает возможность установить взаимосвязь между частными управляющими воздействиями и требуемым для этого ресурсным обеспечением с одной стороны, и общей целью развития региональной образовательной системы, с другой стороны, что дает возможность формулировать и решать задачу оптимизации функционирования региональной образовательной системы.

Приводимая ниже «расширенная система показателей» включает показатели, используемые в методиках оптимизации, и предназначенные для использования в автоматизированной информационной системе для мониторинга, прогноза и оптимизации функционирования региональной образовательной системы.

Требуются значения в разрезе каждого города и района и в агрегированном (суммарном по административно-территориальным образованиям и региону в целом) для каждого из годов выбранного временного горизонта и с разбивкой по образовательным учреждениям, т.е. включая фактические и прогнозные значения, следующих показателей:

1. Природно-климатические и экологические факторы:

1.1. Площадь территории (кв. км);

1.2. Протяженность границ (км);

1.3. Административная структура (дерево подчиненности);

1.4. Климатические характеристики (в свободном изложении);

1.5. Экологические характеристики (в свободном изложении);

2. Экономическая ситуация:

2.1. Структура экономики (% вклада отдельных отраслей в общий объем производимой продукции, структура предприятий (число предприятий различных видов, количество работающих на них человек и т.д.)) (в свободном изложении);

2.2. Среднедушевой доход (грн.);

2.3. Средняя заработная плата (грн.);

2.4. Удельный вес ассигнований на образование в расходной части федерального, регионального и местного бюджетов (%);

2.5.  Ввод в эксплуатацию новых органов управления (шт.);

2.6. Группы образовательных программ (список);

2.7. ВНП в промышленности на душу населения (грн./чел.);

2.8. ВНП в сельском хозяйстве на душу населения (грн./чел.);

2.9. ВНП, произведенный в сфере коммунальных услуг, на душу населения (грн./чел.);

2.10. Товарооборот на душу населения (грн./чел.);

2.11. Плотность автодорожной сети (отношение общей протяженности автодорог к корню квадратному из площади соответствующей территории);

2.12. Среднедушевое потребление электроэнергии (кВт./(час/чел.)).

3. Социальная сфера:

3.1. Уровень преступности (единица преступлений в год, с разбивкой по возрастным и образовательным характеристикам);

3.2. Количество койко-мест в больницах на 1000 человек (шт.);

3.3. Число студентов, окончивших ВУЗы на 1000 человек (чел. и %).

4. Демографическая ситуация:

4.1. Общие характеристики населения (численность (чел.), половозрастная структура (чел.), национальный состав (перечисление), плотность (чел./км кв.));

4.2. Баланс молодежи, лиц пенсионного возраста и трудоспособного населения с разбивкой по половозрастным группам и роду занятий (чел.);

4.3. Число обучающихся в ОУ различных уровней (чел.);

4.4. Уровень рождаемости (чел./год и %);

4.5. Уровень смертности (чел./год и %);

4.6. Средняя ожидаемая продолжительность жизни мужчин и женщин (лет.);

5. Занятость населения:

5.1. Профессиональная квалификационная структура занятого населения (в том числе по каждой отрасли и всем формам собственности с разбивкой по половозрастным группам и образованию) (чел.);

5.2. Уровень безработицы (% к трудоспособному населению, с разбивкой по половозрастным группам и образованию);

5.3. Средняя продолжительность регистрируемой безработицы (дни.).

Помимо информации о структуре региональной образовательной системы, необходима количественная информация о ее элементах, то есть для каждого элемента региональной системы требуются значения, для каждого из годов выбранного временного горизонта с разбивкой по образовательным программам следующих показателей:

1. Число образовательных учреждений (с разбивкой территориальному признаку и ведомственной принадлежности) (шт.);

2. Число работников образовательных учреждений:

2.1. Преподаватели (с разбивкой по образованию и стажу) (чел. и %);

2.2. Воспитатели (с разбивкой по образованию и стажу) (чел. и %);

2.3. Мастера п/о (с разбивкой по образованию и стажу) (чел. и %);

2.4. АУЛ (чел. и %);

Для получения данного блока информации целесообразно воспользоваться государственной статистической отчетностью соответствующего подразделения службы занятости.

3. Численность учащихся (прием) с разбивкой по образовательным учреждениям, в которых осваивались образовательные программы предыдущих уровней (чел.);

4. Численность учащихся (обучение) (чел.);

5. Численность учащихся (выпуск) (чел.);

6. Число обучаемых по хоздоговорам (чел. и %);

7. Выполнение плана по приему (%);

8. Процент выпуска (%);

9. Коэффициент сменности обучения;

10. Иногородние учащиеся (чел. и %);

11. Успеваемость (на «4» и «5» (чел. и %)):

12. Трудоустройство вообще и трудоустройство по специальности (%);

13. Число учащихся из малообеспеченных, многодетных и неблагополучных семей (чел. и %);

14. Число выпускников, устроившихся на работу по специальности (чел, %);

15. Число выпускников, продолживших обучение в образовательных учреждениях более высокого уровня (чел. и %);

16. Заработная плата (с разбивкой работников органов управления по образованию, среднему разряду оплаты труда, общему числу нагрузки, средней стоимости одного пед. часа);

17. Количество групп (шт.);

18. Средняя наполняемость группы (чел.);

19. Количество правонарушений обучаемых (%).

Информация для внешней модели элемента региональной системы. Для каждого административно-территориального образования, которому принадлежит данный элемент региональной системы, для каждого из годов выбранного временного горизонта необходима следующая информация для каждого уровня квалификации по каждой группе специальностей:

1. Показатели спроса на образовательные услуги (образовательные потребности молодежи и взрослого населения), то есть количественные характеристики спроса (с разбивкой на: молодежь, лица, проходящие переподготовку или повышающие свою квалификацию, и т.д.) (чел.);

2. Показатели спроса на выпускников (с разбивкой источников спроса на предприятия, учреждения и организации, в том числе - образовательные учреждения, региона с учетом отраслевой принадлежности, подчиненности и форм собственности) (чел.).

Данный показатель чрезвычайно важен с точки зрения взаимосвязи между региональными сетями образовательных учреждений различных типов.

Деятельность элемента региональной системы определяется Законом Украины «Об образовании», государственными документами, вытекающими из Закона, нормативно-правовыми документами государственного и регионального значения, а также собственной документацией внутреннего пользования. Следует принимать во внимание два требования. Во-первых, элементы региональной системы должны быть информированы об институциональных ограничениях их деятельности. Существенную роль в этом могут играть элементы региональной системы более высокого уровня. Во вторых, на этапе оптимизации региональной системы при генерации и оценке альтернатив предлагаемые варианты реформирования, естественно, должны удовлетворять институциональным ограничениям.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

3.1. Общая модель элемента региональной системы

Общая модель элемента PC агрегирует его внешнюю и внутреннюю модели и может быть представлена таблицей, в которой, каждая ячейка, соответствующая образовательной программе, имеет вид, приведенный в таблице 3.1 (в скобках указаны единицы измерения).

Таблица 3.1

Ячейка таблицы в общей модели элемента PC

Прогноз спроса на образовательные услуги (человек)

Прогноз спроса на выпускников (человек)

Прогноз приема (человек)

Прогноз выпуска (человек)

Прием фактический (человек)

Выпуск фактический (человек)

Таким образом, общая модель элементов региональной системы состоит из совокупности информационно взаимосвязанных внешних и внутренних моделей элементов, а модель региональной образовательной системы представляет собой интегрированную совокупность общих моделей всех элементов системы. Следовательно, возникает задача принятия решений в рамках модели элемента региональной системы. Решение этой задачи подразумевает генерацию, оценку и выбор альтернатив (например, сокращение приема по некоторым образовательным программам, открытие новых образовательных программ и т.д.).

При наличии соответствующей информации предложенная модель позволяет проводить анализ, прогноз и вырабатывать рекомендации по оптимизации региональной образовательной системы.

3.2. Принципы управления региональной образовательной системы

Перейдем к описанию общих принципов управления региональными образовательными системами. Под управлением понимается внешнее воздействие на управляемую систему с целью обеспечения требуемого ее поведения. Напомним, что выше был сформулирован следующий общий критерий эффективности функционирования элемента PC: согласование, удовлетворение и опережающее формирование спроса на образовательные услуги и выпускников силу в рамках заданных институциональных ограничений и ресурсного обеспечения. Так как существуют три основных внешних функции элемента PC, причем основанием их классификации являются субъекты, заинтересованные в получении и повышении качества образования (личность, экономика, общество), то соответственно существуют три основных критерия, по которым оценивается качество выполнения внешней функции элемента PC1 и, следовательно, региональной образовательной системы в целом.

Иногда дополнительно к трем перечисляемым критериям оценки внешних функций добавляется критерий выживания и развития самого элемента PC. Такое смешение внешних и внутренних функций с нашей точки зрения ошибочно,

Этими критериями являются:

1. Удовлетворение спроса на образовательные услуги (удовлетворение образовательных потребностей населения);

2. Удовлетворение спроса на выпускников;

3. Выполнение социально-воспитательной функции.

Любой элемент PC представляет собой сложную целенаправленную систему, функционирующую в изменяющихся внешних условиях, поэтому определим корректно, что мы будем понимать под оптимизацией (функционирования, деятельности и т.д.) элемента PC.

Основная идея оптимизации функционирования любой системы заключается в следующем. Предположим, что заданы:

- параметры, описывающие состояние управляемой системы и внешних условий ее функционирования (окружающей среды);

- зависимость состояния системы от управляющих воздействий;

- множество допустимых управляющих воздействий;

- критерий эффективности функционирования системы (позволяющий сравнивать по эффективности любые ее состояния).

При этом критерием эффективности управления (управляющего воздействия) является значение критерия эффективности состояния системы, в котором она оказалась под влиянием этого управления. Тогда задача оптимизации заключается в поиске допустимого управляющего воздействия, имеющего максимальную эффективность, то есть приводящего систему в наиболее эффективное состояние. Общая схема структуры системы управления элементом региональной системы приведена на рисунке 3.1.

Рис. 3.1 - Структура системы управления элементом

региональной системы

Свойство сложности элемента региональной системы заключается в том, что он в свою очередь состоит из большого числа взаимосвязанных между собой элементов. Целенаправленность элемента означает, что составляющие его элементы обладают собственными интересами и предпочтениями и ведут себя целенаправленно, то есть выбирают действия с целью максимального удовлетворения собственных предпочтений.

Следует подчеркнуть, что для конкретного образовательного учреждения, рассматриваемого как управляемая система, управляющая система включает органы управления самого ОУ и все вышестоящие органы управления (органы управления образованием ТС и PC).

Как отмечалось выше, общий критерий эффективности функционирования элемента региональной системы есть согласование, удовлетворение и опережающее формирование спроса на образовательные услуги и выпускников в рамках заданных институциональных ограничений и ресурсного обеспечения. Детализируем этот критерий эффективности, перечислив общие принципы, определяющие его свойства (основание классификации - зависимость критерия эффективности от внешних условий (принцип адекватности) и от состояний управляемой системы и их изменений (соответственно, принцип равномерности и принцип монотонности)).

Таким образом, деятельность элемента (в отсутствии управления) будет эффективной, если она удовлетворяет следующим принципам:

1. Принцип адекватности:

1.1. Условие допустимости состояния управляемой системы;

1.2. Условие адекватности управляемой системы внешним условиям ее функционирования;

2. Принцип равномерности;

3. Принцип монотонности.

Принцип адекватности гласит, что управляемая система должна быть адекватна по своей сложности, структуре, функциям и т.д. тем условиям, в которых она функционирует, и тем требованиям, которые к ней предъявляются. Для элемента PC принцип адекватности, в частности, означает, что он должен адекватно соответствовать внешним требованиям - спросу на образовательные услуги и выпускников, то есть с опережением формировать предложение соответствующих образовательных услуг и выпускников.

В частности, можно выделить следующие условия адекватности.

1. Условие допустимости состояния управляемой системы. При планировании целенаправленного изменения состояния элемента любой системы необходимо проверять реализуемо ли это новое состояние с точки зрения внешних (физических, ресурсных, правовых и др.) и внутренних ограничений. Например, если элементом региональной системы планируется увеличение приема по некоторой образовательной программе, но для этого не имеется соответствующих ресурсов (например, площадей, кадров, оборудования и т.д.), то это означает, что такое изменение нереализуемо в данных условиях. Недопустимым с точки зрения правовых ограничений является, например, сокращение приема или ликвидация образовательного учреждения, приводящие к невозможности реализации права граждан на образование, и т.д.

2. Условие адекватности управляемой системы внешним условиям ее функционирования. Для PC это условие в первую очередь означает, что любой элемент PC должен успешно выполнять свои внешние функции, то есть удовлетворять спрос на образовательные услуги и выпускников с учетом специфики конкретных (экономических, политических, социальных, демографических и других) условий, сложившихся в регионе и том административно-территориальном образовании, в котором он функционирует. Например, наблюдаемое (или прогнозируемое) увеличение спроса на образовательные услуги по некоторой образовательной программе должно приводить к тому, что соответствующие элементы региональной системы изменяют предложение образовательных услуг по этой образовательной программе, например, увеличивают прием по этой образовательной программе.

3. Одним из наиболее распространенных конкретизации условия адекватности является условие диверсификации (многообразия), которое утверждает, что управляемая система должна обладать избыточностью, то есть быть в состоянии реализовывать большее число функций (внешних и внутренних), чем это минимально необходимо в существующих и прогнозируемых условиях. Для региональной образовательной системы это означает, что удовлетворение спроса (на образовательные услуги и выпускников) возможно при достаточном многообразии гибко выбираемых и изменяемых образовательных услуг и, соответственно, образовательных программ.

Принцип равномерности утверждает, что текущее или будущее состояние системы в целом должно оцениваться с учетом состояний всех составляющих ее элементов, в том числе - с учетом наихудшего из состояний элементов. Известно, что «скорость флота определяется скоростью самого тихоходного судна», поэтому скорость изменений в любой системе ограничена и в основном определяется наиболее инерционными ее элементами.

Применительно к региональной образовательной системе это означает, что сильный разброс (неравномерность) одних и тех же показателей элементов PC требует, как минимум, анализа причин, и, как максимум, принятия соответствующих мер. Например, различия между уровнями трудоустройства выпускников двух учреждений профессионального образования могут быть вызваны различиями специальностей, спецификой их территориального положения и т.д. и не требовать никаких корректирующих воздействий. С другой стороны, сильное различие значений такого показателя как число обучаемых в образовательном учреждении некоторого уровня (на единицу населения) для двух различных территориальных систем может свидетельствовать о недостаточном числе учреждений этого уровня в одной из территориальных систем и требовать открытия новых, или создания филиалов существующих заведений и т.д.

Принцип монотонности (аналог принципа необходимого разнообразия или принципа «не ухудшать достигнутого») заключается в том, что управление должно быть нацелено на положительную (с точки зрения критериев управления) динамику управляемой системы. При этом если разделить показатели, описывающие элемент PC, на:

- имеющие нормативно положительную динамику - показатели первого типа - такие показатели, увеличение которых свидетельствует об улучшении качества функционирования элемента PC, например, качество образования, оснащенность вычислительной техникой и т.д.;

- имеющие нормативно отрицательную динамику - показатели второго типа - такие показатели, уменьшение которых свидетельствует об улучшении качества функционирования элемента PC. Например, задолженность учреждения по коммунальным платежам и т.д., то любое наблюдаемое или прогнозируемое изменение состояния элемента региональной системе (вызванное целенаправленными внешними воздействиями (управлением) или влиянием неуправляемых внешних обстоятельств), при котором показатели первого типа убывают, а второго типа - возрастают, должно сразу привлекать повышенное внимание со стороны управляющего органа.

Следует отметить, что требование абсолютной монотонности может быть полностью удовлетворено чрезвычайно редко, то есть почти всегда приходится жертвовать ухудшением одних показателей, ради улучшения других. Например, слияние двух образовательных учреждений может привести к сокращению бюджетного финансирования, но при этом часть образовательных потребностей населения перестанет удовлетворяться.

Таким образом, принцип монотонности утверждает, что, во-первых, любое уменьшение показателей первого типа и увеличение показателей второго типа, наблюдаемое или прогнозируемое, требует анализа их причин и корректирующих управляющих воздействий. Во-вторых, при решении задач планирования и оптимизации целесообразно в рамках имеющихся возможностей выбирать такие комбинации значений параметров, чтобы ни один из показателей первого типа (второго типа) не мог быть увеличен (уменьшен) без уменьшения (увеличения) другого показателя первого (второго) типа.

3.3.  Модель Брауна (модель экспоненциального сглаживания)

Известны различные методы прогнозирования. Выбор метода применительно к конкретным условиям определяется  природой объекта и объемом имеющейся  информации о закономерностях и тенденциях его развития.

В основе экстраполяционных методов прогнозирования лежит предположение о том, что основные факторы и тенденции, имевшее место в прошлом, сохраняются в будущем. Сохранение этих тенденций - непременное условие успешного прогнозирования. При этом необходимо, чтобы учитывались лишь те тенденции, которые еще не устарели и до сих пор оказывают влияние на изучаемый процесс.

При краткосрочном прогнозировании, а также при прогнозировании ситуации изменений внешних условий, когда наиболее важным являются последние реализации исследуемого процесса, наиболее эффективными оказываются адаптивные методы, учитывающие неравноценность уровней временного ряда.

Адаптивные модели прогнозирования - это модели дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменениям условий. Инструментом прогноза в адаптивных моделях, как и в кривых роста, является математическая модель с единственным фактором времени.

При оценке параметров адаптивных моделей присваиваются различные веса в зависимости от того, насколько сильным признается их влияние на текущий уровень. Это позволяет учитывать изменения в тенденции, а также любые колебания, в которых прослеживается закономерность. Все адаптивные модели базируются на двух схемах: скользящего среднего (СС - модели) и авторегрессии (АР - модели).

Согласно схеме скользящего среднего, оценкой текущего уровня является взвешенное среднее всех предшествующих уровней, причем веса при наблюдениях убывают по мере удаления от последнего уровня, т.е. информационная ценность наблюдения признается тем большей, чем ближе они к концу интервала наблюдений. Такие модели хорошо отражают изменение, происходящие в тенденции, но в чистом виде не позволяют отражать колебания.

Реакция на ошибку прогноза и дисконтирование уровней временного ряда в моделях, базирующихся на схеме СС, определяется с помощью параметров сглаживания (адаптации), значения которых могут изменять от нуля до единицы. Высокое значение этих параметров (свыше  0.5) означает придание большего веса последним уровням ряда, а низкое (менее 0.5) - предшествующим наблюдениям. Первый случай соответствует динамичным быстроизменяющимся процессам, второй - более стабильным.

В авторегрессионной схеме оценки текущего уровня служит взвешенная сумма не всех, а нескольких предшествующих уровней, при этом весовые коэффициенты при наблюдении не ранжированы. Информационная ценность наблюдений определяется не их близостью к моделируемому уровню,  а теснотой связи между ними.

Общая схема построения адаптивных моделей может быть представлена следующим образом. По нескольким первым уровням ряда оцениваются значения параметров модели. По имеющийся модели строится прогноз на один шаг вперед, причем его отклонение от фактического уровня ряда расценивается как ошибка прогнозирования, которая учитывается в соответствии с принятой схемой корректировки модели. Далее по модели со скорректированными параметрами рассчитывается прогнозная оценка на следующий момент времени. Таким образом, модель постоянно «впитывает» новую информацию и к концу периода обучения отражает тенденцию развития процесса, существующую в данный момент.

В практике статистического прогнозирования наиболее часто используются две базовые СС- модели – Брауна и Хольта, первая из них является частным случаем второй. Эти модели представляют процесс развития как линейную тенденцию с постоянно изменяющимися параметрами.

Модель Брауна может отображать развитие не только в виде линейной тенденции, но также в виде случайного процесса, не имеющего тенденций, не имеющего тенденций, а также в виде изменяющейся параболической тенденции. Соответственно различают модели Брауна:

• нулевого порядка, которая описывает процессы, не имеющие тенденции развития. Она имеет один параметр А0 (оценка текущего уровня). Прогноз развития на k шагов вперед осуществляется согласно формуле Y(t+k) = А0. Такая модель также называется «наивной» («будет, как было»);

• первого порядка . Коэффициент А0 – значение, близкое к последнему уровню, и представляет как бы закономерную составляющую этого уровня. Коэффициент А1 определяет прирост, сформировавшийся в основном к концу периода наблюдений, но отражающий также (правда, в меньшей степени) скорость роста на более ранних этапах;

• второго порядка, отражающей развитие в виде параболической тенденции с изменяющимися «скоростью» и «ускорением». Она имеет три параметра (А2 — оценка текущего прироста или «ускорение»). Прогноз осуществляется по формуле: Y (t+k) = А0 + А1k + А2k2.

Порядок модели обычно определяют либо априорно на основе визуального анализа графика процесса (есть ли тренд и близок ли он к линейной функции), знаний законов развития характера изменения исследуемого явления, либо методом проб, сравнивая статистические характеристики моделей различного порядка на участке ретроспективного прогнозирования.

Рассмотрим этапы построения линейной адаптивной модели Брауна.

Этап 1. По первым пяти точкам временного ряда оцениваются начальные значения А0 и А1 параметров модели с помощью метода наименьших квадратов для линейной аппроксимации:

                                                                     (3.1)

Этап 2. С использованием параметров  и  по модели Брауна находим прогноз на один шаг (k=1):

                                                                                (3.2)

Этап 3. Расчетное значение Yp(t,k) экономического показателя сравнивают с фактическим Y(t) и вычисляется величина их расхождения (ошибки). При k = 1 имеем:

                                                                              (3.3)

Этап 4. В соответствии с этой величиной корректируются параметры модели. В модели Брауна модификация осуществляется следующим образом:

                                                         (3.4)

где  - коэффициент дисконтирования данных, изменяющийся в пределах от 0 до 1 , характеризующий обесценение данных за единицу времени и отражающий степень доверия более поздним наблюдениям. Оптимальное значение  находится итеративным путем, т. е. многократным построением модели при разных  и выбором наилучшей, или по формуле:

                                                                                           (3,5)

где N — длина временного рада,  — параметр сглаживания (= 1 - ),       e (t) — ошибка прогнозирования уровня Y(t), вычисленная в момент времени,      (t - 1) -  на один шаг вперед.

Этап 5. По модели со скорректированными параметрами А0 и А1 находят прогноз на следующий момент времени. Возврат на пункт 3, если t < N. Если t = N, то построенную модель можно использовать для прогнозирования на будущее.

Этап 6. Интервальный прогноз строится как для линейной модели кривой роста.

В моделях Брауна и Хольта параметры сглаживания характеризуют степень адаптации модели к изменению ряда наблюдений. Они определяют скорость реакции модели на изменения, происходящие в развитии. Чем они больше, тем быстрее реагирует модель на изменения. Обычно для устойчивых рядов их величина большая, а для неустойчивых – маленькая. В различных методах прогнозирования используется различный подход к их определению. Их можно взять фиксированными, а наилучшее значение определить методом подбора, чтобы ошибка прогноза на один шаг вперед была наименьшей.

  1.  Исходные данные для последующего прогнозирования

количества числа будущих студентов

Для построения модели прогнозирования необходимо иметь набор статистических данных. Расширенный набор показателей описан в разделе 2.3.

Данные по школьным учебным заведениям г. Краснодона на 2004-2005гг. мне были предоставлены Краснодонским городским отделом образования. Сводная таблица об учащихся разных школ и классов приведена в раздаточном материале (лист  ). Динамика школьников отображена на рис. 3.2.

Рис. 3.2 – Количество школьников в школах г. Краснодона

Данные по колледжу Краснодонского факультета инженерии и менеджмента были предоставлены методистом учебной части колледжа. Эти сведения представлены в табл. 3.2.

Таблица 3.2

Количество учащихся в колледже КраФИМ на 2004-2005гг.

Курс

Группа

Кол-во человек

1-й

К-704

21

К-804

24

2-й

К-703

21

К-803

24

3-й

К-702

28

К-802

24

4-й

К-701

26

Итого:

7

168

Ниже представлена сводная таблица 3.3 по другим образовательным учреждениям г. Краснодона. Все из перечисленных учебных заведений могут являться «поставщиками» будущих студентов для ВУЗа.

Таблица 3.3

Другие учебные заведения г. Краснодона

№ п/п.

Название

курс

форма обучения

кол-во человек

Всего

1

Молодогвардейский профессионально-строительный лицей

1

дневная

176

484

2

180

3

128

2

Краснодонский торгово-кулинарный лицей

1

дневная

180

660

2

240

3

240

3

Краснодонский горный техникум

1

дневная, заочная

322

894

2

298

3

274

 

итого:

 

 

2038

2038

Информация по школьным образовательным учреждениям г. Свердловска представлены в табл. 3.4. К сожалению, эти сведения содержат только данные по старшим классам, т.е. по 10-11. Ограниченность этих данных затруднит процесс прогнозирования и увеличит вероятность ошибки при расчете набора числа студентов в Краснодонский факультет инженерии и менеджмента.

Таблица 3.4

Школьный состав учащихся 10-11 классов учебных заведений

г. Свердловска на 2004-2005 гг.

№ школы

п./п.

10

11

всего

кл.

уч.

кл.

уч.

кл.

уч.

1

3

81

3

80

6

161

2

2

55

3

91

5

146

3

2

42

3

69

5

111

4

3

54

2

38

5

92

5

1

22

2

36

3

58

6

2

48

1

19

3

67

7

1

21

1

22

2

43

8

2

50

3

75

5

125

9

1

26

1

27

2

53

10

2

49

2

51

4

100

11

3

66

2

63

5

129

12

1

27

1

25

2

52

13

2

54

2

58

4

112

14

3

98

4

104

7

202

Итого:

28

693

30

758

58

1451

4. Применение модели в прогнозировании

4.1 Использование прогноза для корректировки набора студентов

в КраФИМ

Прогнозирование – процесс научного предвидения, предсказания тенденций и  перспектив  различных объектов и явлений на основе  определения закономерностей в прошлом и настоящем.

Практически в любом  плане содержатся элементы прогноза, отражающие неопределенность будущего. Эти элементы вводятся в лан в неявном виде и тем самым  создают иллюзию строгой детерминированности всех его показателей. В действительности же ряд  обстоятельств  реально можно предвидеть лишь с большей  или меньшей степенью достоверности,  но определить их однозначно заранее не представляется  возможным.

Это положение особенно важно учитывать при перспективном планировании, так как с увеличением периода планирования  и расширения  границ рассматриваемой экономической системы  число прогнозируемых факторов, а также  их значимость возрастают  в соответствии с изменением зоны неопределенности.

Известны различные методы прогнозирования. Выбор метода применительно к конкретным условиям определяется  природой объекта и объемом имеющейся  информации о закономерностях и тенденциях его развития.

Из математических методов  в экономическом прогнозировании широко применяются методы экстраполяции и авторегрессии.

В математическом смысле метод экстраполяции  означает, что  тенденция, характеризующая объект  или экономический процесс в  базисном периоде, распространяется в прогнозируемом.

В экономическом прогнозировании экстраполяция чаще всего осуществляется с помощью выравнивания временных рядов. Для этого по имеющемуся временному ряду строят эмпирическую кривую, которую экстраполируют затем путем статистического подбора   функции, позволяющей получить  значение изучаемого показателя (объекта), максимально приближенного к фактическим значениям временного ряда. Далее исчисляют  коэффициенты  теоретической  функции, представляющей собой простейшую математическую  модель изучаемого явления.

Таким образом,  при прогнозировании  методом  экстраполяции предполагается, что  совокупность факторов, определенных тенденций  временного ряда в среднем сохраняет свое действие в течение  прогнозируемого  периода.

В  основе авторегрессионного метода  лежит  гипотеза  о том,  что  данные  временного ряда  ближайших периодов  связаны  теснее, чем  отдаленные.  Сущность его состоит в следующем. Для заданного временного ряда некоторого показателя   находят функцию, выражающую зависимость  показателя последнего периода  от значений  показателя  предыдущих периодов. Эти значения являются  переменными данной  функции.  По  найденной  функции определяют значение  показателя  для  последнего периода  временного ряда как прогнозное.  Сравнение ее с  фактическим значением показывает меру погрешности.  Далее с помощью функции определяют   значение показателя на первый период прогнозного интервала.  При этом из функции исключают  переменную, соответствующую  значению показателя первого периода временного ряда, и вводят переменную,  соответствующую  найденному значению  для последнего периода. Параметры функции остаются неизменными  и, таким образом, происходит сдвиг переменных при  постоянных параметрах.

В дальнейшем процесс итеративно  повторяют, что позволяет найти значение показателя для  очередного периода,  прогнозируемого интервала.

Причины несомненной популярности математических методов  следующие:

  •  сравнительная простота;
  •  экономичность вычислений;
  •  возможность автоматического построения прогнозов;
  •  наличие хорошего математического и программного обеспечения.

Основой прогноза, полученного интуитивным методом, является  мнение отдельных специалистов или  коллектива специалистов, основанное  на их  профессиональном, научном и практическом опыте. Обычно к этому методу прибегают при  недостаточной изученности объекта, когда многое в его структуре, а также  главные факторы, воздействующие на его развитие, остаются неясными. Числовые данные  наблюдений, характеризующие процессы или явления, которые постоянно изменяются во времени, называются временными рядами, а отдельные  наблюдения  временного ряда – уровнями  этого ряда.

Одной из главных задач  анализа временных рядов является  задача  определение основной закономерности (тренда) изменения изучаемого явления во времени.

При оценке будущего набора студентов строится регрессионная модель:

                                ,                                 (4.1)

где Y – количество абитуриентов;

х1 – количество выпускников в школах,

х2 – фактор «безразличность к повышению оплаты за обучение»

Исходные данные для построения модели приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1

Исходные данные для построения модели

Год

Количество выпускников, чел

Оплата за обучение, грн

Средняя зарплата, грн.

Фактор

х2

1995

774

1050

129

0,0285372

1996

858

1190

137

0,03173682

1997

924

1260

145

0,03283603

1998

913

1330

152

0,0341134

1999

955

2100

180

0,05355198

2000

1096

2100

210

0,0531967

2001

1093

2100

250

0,05728289

2002

976

2730

330

0,14786945

2003

1001

2730

420

0,13474921

2004

951

2900

510

0,03609989

2005

1120

3122,63569

602,525793

0,0187272

2006

1076

3265,27555

696,074815

0,01164747

2007

987

3407,91541

789,623836

0,00807881

Прогноз на будущие года построен с помощью модели Брауна.

Таким образом, получаем регрессионную модель:

У = 13,375 + 0,1012х1 – 194,94х2 + е.

Получен прогноз количества абитуриентов (рис. 4.1) и влияние фактора безразличности (рис. 4.2).

Рис. 4.1 - Динамика числа абитуриентов

Рис. 4.2 - Влияние фактора «безразличность к повышению оплаты за обучение»

Используя вышеописанную модель, спрогнозируем количество студентов, выпускаемых Краснодонским факультетом инженерии и менеджмента, которые смогут устроится на работу в Краснодонском регионе.

В таблице 4.2 отражены исходные данные для прогноза количества рабочих мест в регионе.

Таблица 4.2

Количество рабочих мест

Год

Работники экономических специальностей

Работники ИТ специальностей

1998

2853

189

1999

2680

191

2000

2621

194

2001

2587

201

2002

2594

209

Далее показан расчёт прогнозных значений, представленный в таблице 4.3.

Таблица 4.3

Расчет прогнозных значений по модели Брауна

t

y(t)

(t-tcp)^2

y(t)-ycp

t-tcp

(t-tcp)*(y(t)-ycp

 

a1=

-40,7333

1

2853

4

186

-2

-372

 

a0=

2789,2

2

2680

1

13

-1

-13

 

 

 

3

2621

0

-46

0

0

 

 

 

4

2587

1

-80

1

-80

 

 

 

5

2594

4

-73

2

-146

 

 

 

15

13335

10

0

0

-611

 

 

 

3

2667

 

 

 

 

bet=

0,1

 

Оценка параметров модели

 

 

 

 

t

y(t)

a0

a1

yp(t)

e(t)

k

 

 

0

2789,2

-40,7333

 

 

1

2853

2833,139

43,93867

2748,467

104,5333

 

 

2

2680

2717,445

-115,694

2877,077

-197,077

 

 

3

2621

2617,343

-100,102

2601,751

19,24928

 

 

4

2587

2573,746

-43,5969

2517,241

69,75942

 

 

5

2594

2581,868

8,122559

2530,149

63,85122

 

 

6

2589,991

1

 

 

7

2598,113

2

 

 

8

2606,236

3

 

 

9

2614,359

4

 

 

10

2622,481

5

 

 

 

2630,604

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

y(t)

(t-tcp)^2

y(t)-ycp

t-tcp

(t-tcp)*(y(t)-ycp

 

a1=

3,333333

1

189

4

-7,8

-2

15,6

 

a0=

186,8

2

191

1

-5,8

-1

5,8

 

 

 

3

194

0

-2,8

0

0

 

 

 

4

201

1

4,2

1

4,2

 

 

 

5

209

4

12,2

2

24,4

 

 

 

15

984

10

-5,7E-14

0

50

 

 

 

3

196,8

 

 

 

 

bet=

0,8

 

Оценка параметров модели

 

 

 

 

t

y(t)

a0

a1

yp(t)

e(t)

k

 

 

0

186,8

3,333333

 

 

1

189

190,088

3,288

190,1333

-1,13333

 

 

2

191

193,281

3,19296

193,376

-2,376

 

 

3

194

196,375

3,094003

196,4739

-2,47392

 

 

4

201

199,5302

3,155245

199,469

1,531034

 

 

5

209

202,938

3,407826

202,6855

6,314548

 

 

6

206,3459

1

 

 

7

209,7537

2

 

 

8

213,1615

3

 

 

9

216,5693

4

 

 

10

219,9772

5

 

 

 

223,385

6

 

 

 

 

 

t

y(t)

(t-tcp)^2

y(t)-ycp

t-tcp

(t-tcp)*(y(t)-ycp

 

a1=

149,3333

1

1050

0,444444

-336

-0,66667

224

 

a0=

1137,111

2

1190

0,111111

-196

0,333333

-65,3333

 

 

 

3

1260

1,777778

-126

1,333333

-168

 

 

 

4

1330

5,444444

-56

2,333333

-130,667

 

 

 

5

2100

11,11111

714

3,333333

2380

 

 

 

15

6930

18,88889

0

6,666667

2240

 

 

 

1,666667

1386

 

 

 

 

 

 

 

 

 

bet=

0,32261

0,131938

Оценка параметров модели

 

 

 

 

t

y(t)

a0

a1

yp(t)

e(t)

k

 

 

0

1137,111

149,3333

 

 

 

1

1050

1177,95

40,83906

1286,444

-236,444

 

 

236,4444

2

1190

1205,579

27,62891

1218,789

-28,7892

 

 

28,78924

3

1260

1245,502

39,92262

1233,208

26,79201

 

 

26,79201

4

1330

1305,878

60,3765

1285,424

44,57568

 

 

44,57568

5

2100

1702,939

397,0609

1366,255

733,7453

 

 

733,7453

6

2100

2100

397,0609

2100

-4E-05

 

 

3,95E-05

7

2100

2314,867

214,8666

2497,061

-397,061

 

 

397,0609

8

2730

2621,627

306,7605

2529,733

200,2668

 

 

200,2668

9

2730

2837,356

215,7289

2928,388

-198,388

 

 

198,3876

10

2893,8

2979,996

142,6399

3053,085

-159,285

 

 

159,2849

 

 

 

 

3122,636

 

1

 

2025,347

 

 

 

 

3265,276

 

2

 

 

 

 

 

 

3407,915

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,079078

 

 

 

 

Результат прогноза представлен в таблице 4.4. где отображаются расчетные показатели прогноза по рабочим местам.

Таблица 4.4

Прогнозные показатели

Год

Работники экономических специальностей

Работники ИТ специальностей

2004

2588

214

2005

2594

219

2006

2600

224

2007

2606

229

2008

2612

234

В таблице 4.5 представлен объём заполнения вакантных мест выпускниками.

Таблица 4.5

Объём заполнения вакантных мест

Год

Вакансия

Заполнение (%)

2000

80

28,8

2001

79

35,4

2002

78

34,2

2003

77

38,4

2004

76

31,2

2005

76

30,6

2006

75

43,2

2007

74

39

2008

73

42

 

4.2 Обоснование выбора программного обеспечения

Автоматизированная система управления – это система управления, построенная на основе применения средств вычислительной техники, экономико-математических методов и информационных технологий. Автоматизация управления направлена, прежде всего, на интеграцию, которая в современных производственных системах является одним из наиболее важных свойств.

Автоматизированная система управления состоит, в свою очередь, из подсистем. Целью выделения этих подсистем является выделение крупных неоднородных элементов для упрощения процессов проектирования, внедрения и эксплуатации. Все подсистемы принято делить на две группы: функциональные и обеспечивающие.

Функциональные подсистемы выделяются в соответствии с управленческими функциями, осуществляемыми на предприятии. В автоматизированную систему управления предприятием входят следующие подсистемы: управление технической подготовкой производства, основным производством, вспомогательным производством, материально-техническим снабжением, технико-экономическим планированием производства, бухгалтерским учетом, сбытом, кадрами, качеством выпускаемой продукции и услуг, финансами.

Обеспечивающие подсистемы предназначены для обеспечения решения комплекса задач функциональных подсистем. В состав обеспечивающих подсистем входят подсистемы технического, информационного, математического, программного и организационного обеспечения.

Важно помнить, что автоматизация – это инвестиционный проект, основная цель которого – увеличение прибыльности предприятия. Сама по себе автоматизированная система не повышает прибыльность предприятия. Она может повысить эффективность и ускорить процесс обработки данных, может предоставить информацию для принятия решений на основе этой информации.

Анализ успешных и неудачных проектов автоматизации управления позволяет выделить три основные группы проблем, оптимальное решение которых приводит к реально работающей системе:

  •  Готовность предприятия к внедрению и переходу на новую систему
  •  Оптимальный выбор системы автоматизации
  •  Квалификация консультантов предприятия, внедряющего систему.

Во всем мире, а в частности и в Украине, среди операционных систем наиболее распространена и массово используется операционная система Windows XP, ME, 2000, поэтому целесообразнее будет основываться на разработке программного обеспечения, которое будет работать в данной операционной среде.

В отличие от других оболочек, Windows не только обеспечивает удобный, наглядный и интуитивный интерфейс для операций с файлами, дисками и так далее, но и представляет собой новые возможности для запускаемых в среде Windows программ.

Средства обмена данными между Windows-программами существенно помогают работе пользователей и облегчают им решение сложных задач, требующие использование более чем одной программы.

Для большинства пользователей Windows XP соответствующие программы позволяют работать на компьютере самым удобным и эффективным способом.

Программная реализация автоматизированной системы управления расчетом нагрузки выполнена с помощью СУБД Microsoft Access. Эта СУБД характеризуется быстротой, простотой и наглядностью разработки приложений.

Microsoft Access для Windows XP представляет собой не только функционально полную систему управления базами данных, но и дополнение к другим программным продуктам, работающим с базами данных. Одним из существенных преимуществ Access является возможность работы с данными других источников, включая наиболее популярные СУБД, для персональных компьютеров (dBase, Paradox, FoxPro, Btrieve) и множество других баз данных, поддерживающих ODBC (Open Database Connectivity – Открытая соединяемость баз данных). Кроме того, поддерживая с другими приложениями пакета Microsoft Office: Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft Power Point и другими.

К числу наиболее мощных средств Access относят средства разработки объектов – мастера (Wizard), которые можно использовать для создания таблиц, запросов, форм и отчетов, различных типов.

Что же касается аппаратного обеспечения, то здесь будет достаточно минимальной конфигурации для компьютера, в котором сможет работать операционная система Windows. Для нормальной работы компьютера с использованием операционной системы Windows 9х будет достаточно следующей конфигурации:

  •  процессор с частотой 166 MHz
  •  объем оперативной памяти 32 Mb
  •  видеопамять 2 Mb

По нынешним меркам компьютер с такими характеристиками достаточно дешевый. Компьютеры с такими характеристиками давно вышли из продажи. На факультете большинство компьютеров имеют характеристики намного лучше, поэтому проблемы в аппаратной части системы управления расчетом нагрузки нет.

В данной работе для расчета показателей по модели Брауна используется также средство Microsoft Office – Excel 2002. Excel – это не просто электронная таблица с данными и формулами для элементарных вычислений с помощью четырех математических действий и некоторых встроенных функций. Это универсальная система обработки данных, которая может использоваться для анализа и представления данных в наглядной форме. В основе данного приложения лежит идея электронной таблицы, но этого недостаточно для характеристики многообразных возможностей Excel. Документы Excel называются рабочими книгами. Каждая рабочая книга имеет собственное имя и хранится в отдельном файле на диске. В Excel допускается работа с несколькими рабочими книгами одновременно. При этом каждая открывается в собственном окне. Каждая рабочая книга состоит из листов. Листы рабочей книги могут содержать прямоугольные таблицы данных, одну или несколько диаграмм, а также внедренные или связанные объекты других приложений и так называемые «пользовательские элементы» интерфейса.

4.3 Система управления базой данных

Системы управления базами данных (СУБД) являются едва ли не самым распространенным видом программного обеспечения. СУБД имеют более чем тридцатилетнюю историю развития с сохранением преемственности и устойчивых традиций. Идеологическая целостность СУБД объясняется тем, что в основе программ такого рода лежит концепция модели данных, т.е. некоторой абстракции представления данных. В большинстве случаев предполагается, что данные представлены в виде наборов, состоящих из записей. Структура всех записей является одинаковой, а количество записей - переменной. Элементы данных, из которых состоит каждая запись, называются полями. Поскольку во всех записях имеются одни и те же поля, то им удобно давать уникальные названия.

В данной выпускной работе для разработки автоматизированной системы управления учебным процессом используется система управления базами данных Access 2000. Access является хорошей СУБД, в которой разумно сбалансированы все средства и возможности, типичные для современных СУБД.

Первым и главным вопросом при создании любого приложения, основанного на некоторой СУБД, является проектирования базы данных, т.е. определение того, какие таблицы будут входить в базу данных, какие в них будут поля, как будут связаны таблицы, какая информация будет храниться в таблицах базы в готовом виде, а какая будет вычисляться с помощью запросов. Этот вопрос является главным. Проектирование базы данных является некоторым искусством, которое приобретается только с опытом.

На рисунке 4.3 представлена логическая модель данных базы данных.

Рис. 4.3 – Схема данных

Вся база данных представлена следующими таблицами, описанными в табл. 4.6.

Таблица 4.6

Описание таблиц базы данных

№ п./п.

Название

Поля

1

Данные по учебным

заведениям

Название, год выпуска, кол-во выпускников

2

Данные по КраФИМ

Год, кол-во человек, форма обучения

3

Исходные данные для прогноза

Год, Кол-во выпускников. Оплата за обучение, средняя зар/плата, фактор безразличия

4

Прогнозные показатели

Год, выпуск, прием

5

Заполнение вакантных мест

Год, кол-во вакансий, вакансии, занятые студентами КраФИМ, % заполнения

6

Соотношение прогноза с фактическими данными

Год, фактические данные, прогноз

Выше в таблице перечислены объекты, которые хранят информацию. Для удобства пользователей была создана главная кнопочная форма ввода информации в интересующие нас таблицы, представленная на рис.4.2. Она облегчает работу и помогает найти необходимую информацию. Даже если пользователь не знаком с программой Access, то с помощью кнопочной формы он легко сможет воспользоваться базой данных.

Рис.4.4 - Кнопочная форма

Однако для удобного ввода информации в соответствующие объекты в базе данных используются специальные формы, представленные на рисунках 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 4.10. Каждая ниже представленная форма позволяет осуществлять ввод данных в соответствующую таблицу.

Рис. 4.5 - Форма ввода данных в таблицу «Данные по КраФИМ»

Рис. 4.6 - Форма ввода данных в таблицу «Заполнение вакантных мест»

Рис. 4.7 - Форма ввода данных в таблицу «Исходные данные»

Рис. 4.8 - Форма ввода данных в таблицу «Прогнозные показатели»

Рис. 4.9 - Форма ввода данных в таблицу «Соотношения данных»

Рис. 4.10 - Форма ввода данных в таблицу «Учебные заведения»

Заключение

Таким образом, в настоящей работе предпринята попытка создания формальной модели региональной образовательной системы и сформулированы концептуальные положения управления их развитием.

Преимущество предложенного подхода, с моей точки зрения, заключается в возможности корректного обоснования программ развития региональной образовательной системы, во-первых, за счет комплексного учета общих принципов управления сложными системами. Во-вторых, за счет универсальности описания элементов PC и применения для управления ими современных экономических и организационных механизмов. И, наконец, в-третьих, за счет четкого выделения введенных предположений, на основании которых делаются выводы об оптимизации региональной образовательной системы.

В то же время, следует иметь в виду, что практическая реализация предложенного подхода может столкнуться с рядом трудностей. Среди них (помимо чисто «технических» сложностей) стоит выделить две основные - необходимость обладания достаточной информацией (не только об образовательной системе) и неготовность управленческих кадров оперировать формальными моделями.

Несмотря на перечисленные трудности, я убеждена, что преодоление их в ближайшем будущем оправданно, так как использование при управлении региональной системой всего арсенала современной теории управления является необходимым условием повышения обоснованности управленческих решений и, следовательно, эффективности функционирования региональных образовательных систем.

Список используемой литературы:

  1.   Устав Краснодонского факультета инженерии и менеджмента Восточноукраинского национального университета;
  2.   Положение про организацию учебного процесса в высших учебных заведениях;
  3.  Вейскас Дж. Эффективная работа с MS Access 2000. - СПб: Питер, 2000. - 1040 с.;
  4.   Васильев Е.С., Глухов В.В., Федоров М.П., Экономика и организация управления вузом. Учебник. 2-е изд., исппр. и доп.  Под ред. д.э.н. В.В.Глухова. – СПб.: Издательство «Лань», 2001. – 544с.;

5. Васильков Ю.В., Василькова Н.Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 256с.;

6. Дубнов П. Ю. Access 2000. Проектирование баз данных. – М.: ДМК, 2000. – 272 с.;

7. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей: Учебно-практич. пособие – М.: ЗАО «Финанстатистинформ», 2000.-246с.;

8. Король В. И. Разработка приложений в MS Access. - М.: Приор, 1998 - 274.;

9. Либерзон В.И. Основы управления проектами. М.: Нефтяник, 1997 – 254c.;

10. Литвинова Н.П. и др. Маркетинг образовательных услуг. С.-Пб., 1997 – 352c.;

  1.  Машбиц Е.И. Психологические основы управления учебной деятельностью. – К.: Вища школа, 1987. – 548с.;

12. Мигаль В.И. Научно-педагогические основы моделирования региональной системы начального профессионального образования. А/р диссертации на соиск. уч. ст. к.п.н. Москва, 1999.;

13. Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием региональных образовательных систем (концептуальные положения). М.: ИЛУ РАН, 2001. - 83 с.;

14. Новиков А.М. Научно-экспериментальная работа в образовательном учреждении. М.: АЛО РАО, 1998 – 123c.;

15. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999 – 214c.;

16. Попова М.И. Экономические методы управления системой регионального образования. С.-Пб.: Специальная литература, 1998 – 454с.;

17. Сладкова Н.М. Система управления образовательными проектами в регионе. А/р диссертации на соиск. уч. ст. к.п.н. Москва, 1999 – 125с.;

18. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. – Изд-во МГУ, 1984. – 312 с.;

19. Хомоненко А.Д. Базы данных. СПб.: Корона, 2000. - 416 с.;

20. Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник.- М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, изд-во «Дис», 1998.-368с.;

21. http://www.kpi.kursk.su;

22. http://www.diit.dp.ua;

23. http://www.itc.brsu.brest.by/gournal;

24. http://www.lan.novsu.ac.ru;

25. http://www.sinor.ru.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

34959. Признаки и функции фирм 36 KB
  Фирма – основная хозяйственная единица экономики, зарегистрированная в соответствии с правовой формой, имеющая название, юридический адрес, устав, печать, баланс и счет в банке
34960. Проблемы и последствия экономического роста 27.5 KB
  Таким образом потребность перехода к интенсивному типу экономического роста вызвана природными условиями и интернационализации хозяйства в целом. Органической составной частью проблем связанных с повышением эффективности и качества экономического роста является увеличение инвестиций в человеческий капитал.
34961. Роль ЦП в регулировании денежно-кредитной системы 26.5 KB
  Основными целями деятельности банка России является: 1.Развитие и укрепление банковской системы Российской Федерации. Таким образом Центральный банк является одним из важнейших инструментов механизма государственного регулирования экономики и сочетает в той или иной степени функции банка и органа государственного управления.
34962. Рыночное равновесие. Установка равновесной цены 62 KB
  Рыночное равновесие устанавливается когда цена приводится к уровню который уравнивает объем спроса и объем предложения. Рыночное равновесие цены и объем продаваемого блага могут изменяться в ответ на изменения спроса и предложения. Когда потолок цен устанавливается ниже равновесной цены образуется дефицит иногда его называют избыточным спросом благ и объем спроса превышает объем предложения.
34963. Рыночные структуры и их типы 31 KB
  Рыночные структуры и их типы Рыночная структура – это совокупность отражающих отраслевые особенности признаков рыночной организации обусловливающих способ установления цены и объема выпуска а также определяющих характер взаимодействия фирм отрасли. Рынки несовершенной конкуренции в свою очередь представлены рынками чистой монополии монополистической конкуренции олигополистическими рынками; чистая монополия тип рыночной структуры характеризующийся отсутствием конкуренции что предполагает господство на закрытом входными барьерами...
34964. Свойства кривых безразличия 40 KB
  Через любую точку в графическом пространстве можно провести соответствующую кривую безразличия. Так мы получим карту кривых безразличия. Любая кривая безразличия лежащая выше и правее другой представляет собой высокий уровень полезности.
34965. Системы национальных счетов, функции и структурные элементы 26.5 KB
  СНС связывает важнейшие макроэкономические показатели: объемы выпуска товаров и услуг совокупные доходы и расходы. СНС выполняет несколько важных функций среди которых: измерение объемов производства за определенный промежуток времени; выявление существующих тенденций в экономике; организация экономической политики государства. К показателям СНС относят: валовой внутренний продукт ВВП валовой национальный продукт ВНП валовой национальный располагаемый доход конечное потребление валовое накопление национальное сбережение НС...
34966. Совокупное предложение (две модели). Неценовые факторы совокупного предложения 116.5 KB
  Закон совокупного предложения при более высоком уровне цен у производителей возникают стимулы увеличения объема производства и соответственно увеличивается предложение изготовляемых товаров. Неценовые факторы совокупного предложения: Изменение цен на ресурсы: Наличие внутренних ресурсов Цены на импортные ресурсы Господство на рынке Изменение в производительности объем производства общие затраты Изменения правовых норм: Налоги с предприятий и субсидии Государственное регулирование Совокупное предложение: классическая и...
34967. Совокупный спрос. Неценовые факторы совокупного спроса 84 KB
  Совокупный спрос. Неценовые факторы совокупного спроса Совокупный спрос общий платежеспособный спрос на все товары и услуги производимые в экономике. Совокупный спрос реальный объем производимой в обществе продукции по сути ВВП который потребители готовы приобрести при каждом данном уровне цен в экономике. При расчете ВВП по потоку расходов выделялись четыре расходующие группы предъявляющие спрос на национальном рынке: население бизнес государство иностранные потребители.