Статья:

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО МАССИВА «АБИТУРИЕНТ 2015» В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРИЕМНОЙ КОМПАНИЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Конференция: XXXI Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»

Секция: 6. Математические науки

Выходные данные
Колисова М.В., Нартыш А.И., Ким С.Д. ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО МАССИВА «АБИТУРИЕНТ 2015» В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРИЕМНОЙ КОМПАНИЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ // Молодежный научный форум: Технические и математические науки: электр. сб. ст. по мат. XXXI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 2(31). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_tech/2(31).pdf (дата обращения: 08.12.2019)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 130 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО МАССИВА «АБИТУРИЕНТ 2015» В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРИЕМНОЙ КОМПАНИЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

Колисова Мария Вячеславовна
студент, кафедра «Прикладная математика», Тихоокеанского государственного университета, РФ, г. Хабаровск
Нартыш Александра Ивановна
студент, кафедра «Прикладная математика», Тихоокеанского государственного университета, РФ, г. Хабаровск
Ким Светлана Дмитриевна
студент, кафедра «Прикладная математика», Тихоокеанского государственного университета, РФ, г. Хабаровск
Агапова Елена Григорьевна
научный руководитель, канд. физ.-мат. наук, кафедра «Прикладная математика», Тихоокеанского государственного университета, РФ, г. Хабаровск

 

Управление приемной компанией образовательной организации представим в виде трех последовательных этапов:

1)  анализ данных информационного массива предшествующего периода;

2)  построение моделей вариантов управления (решения задачи);

3)  оценка критерия моделей вариантов;

4)  выбор оптимального варианта управления.

Такой подход возможен благодаря математическим методам обработки экспериментальных данных. Современный уровень естественно-научного эксперимента характеризуется большими потоками информации. При этом визуальный просмотр данных, не говоря уже об анализе, не возможен без применения ЭВМ. Широкое применение методов обработки экспериментальной информации продиктовано требованиями времени и связано:

·     с математизацией биологических, социологических и других наук;

·     с совершенствованием техники экспериментальных исследований;

·     с широким применением ЭВМ, в том числе встроенных в измерительную аппаратуру и снабженных математическим обеспечением для обработки данного класса экспериментов;

·     с повышением требований к качеству анализируемых данных, диктуемым развитием теории управления.

Цель научной работы – используя математические методы обработки информации и аналитическое описание объекта исследования, как основу современных научных технологий, выявить закономерности, позволяющие прогнозировать и находить объективно обоснованные решения в проведении предстоящей приемной компании образовательной организации.

Объект исследования – информационный массив абитуриентов поступавших в магистратуру Тихоокеанского государственного университета в 2015 году.

Предмет исследования – на основе анализа и систематизации имеющейся информации определить закономерности входных данных – базовое образование, возраст, место проживания, спросовые предпочтения абитуриентов.

Наличие математической модели объекта или процесса необходимо для предсказания их будущих состояний и управления их поведением. Для синтеза управления важно, чтобы модель, используемая для его формирования, адекватно отражала взаимосвязь цели, которую предполагается достичь, с управляющими воздействиями, вариация которых может обеспечить достижение цели.

Одной из задач статистики как раз и является изучение связи между некоторыми наблюдаемыми переменными. Результаты, полученные при таком исследовании, позволяют прогнозировать развитие ситуации в случае изменения конкретных характеристик изучаемого объекта или процесса. Задача подобного исследования решается методами корреляционного анализа, в данной работе представлены результаты статистического исследования [1]. Проведение полноценного анализа возможно только после предварительной обработки и формализации данных, то есть приведения их к виду, удобному для сравнений и обобщений. Для построения модели введем переменные:

 – квалификация,  – перерыв между поступлениями,

 – ВУЗ (ТОГУ или другой),  – адрес проживания,

 – возраст,  – факультет.

При этом данные были закодированы. Например, фактор квалификации принимает значения: 1 – бакалавр, 2 – специалист; аналогично адрес проживания: 1 – г. Хабаровск, 2 – другой город.

Для определения модели исследуем корреляционную зависимость данных информационного массива абитуриентов поступавших в магистратуру Тихоокеанского государственного университета в 2015 году. Корреляционная матрица для всех данных является почти вырожденной матрицей, что говорит о слабой зависимости между рассматриваемыми факторами. А если рассмотреть только переменные , , , ,  (без результата ), то можно выявить зависимость между факторами (табл. 1).

Таблица 1.

Корреляционная таблица


 

Квалификация

()


Перерыв между
поступлениями (
)


ВУЗ ()


Адрес
проживания
()


Возраст ()


Квалификация ()


1


 

 

 

 

Перерыв между
поступлениями (
)


0,49


1


 

 

 

ВУЗ ()


0,27


0,46


1


 

 

Адрес проживания ()


-0,23


-0,22


-0,08


1


 

Возраст ()


0,47


0,82


0,44


-0,24


1

 

Так между переменными  «Возраст» и  «Перерыв между поступлениями» наблюдается высокая связь по шкале Чеддока. В паре  «Квалификация» и  «Перерыв между поступлениями» и в паре  «Перерыв между поступлениями» и  «ВУЗ» наблюдается умеренная связь, остальные факторы слабо связаны. В отдельности для каждого фактора можно провести исследования временных рядов [3].

Набор и подготовка по направлению бакалавриат начался в 2011 году практически по всем направлениям утвержденным Министерством образования РФ. Высокую связь между  и  можно объяснить тем что, в 2015 году состоялся первый массовый выпуск бакалавров в ТОГУ. Соответственно, абитуриенты закончившие ВУЗ более 3 лет назад, вероятнее всего, имеют диплом государственного образца по прохождению обучения на программе специалитета. Умеренная связь между параметрами «ВУЗ» и «Перерыв между поступлениями» можно объяснить предрасположенностью выпускников 2015 года продолжать обучение по программе магистратура в своей альма-матер.

По данным информационного массива абитуриентов поступавших в магистратуру Тихоокеанского государственного университета в 2015 году была построена следующая модель

Уравнение (1) значимо по критерию Фишера при уровне значимости . При этом коэффициент детерминации , что свидетельствует о том, что в данной модели  неучтенных факторов. При этом все коэффициенты регрессии значимы по критерию Стьюдента. Только коэффициент при  (адрес проживания) незначим, что подтверждается и в корреляционной таблице (табл. 1). Кроме того, отрицательный знак коэффициента регрессии при  не поддается экономической интерпретации.

Коэффициент в уравнении (1) при  характеризуют увеличение перерыва между поступлениями на 1 год, если возраст абитуриента увеличить на 0,72 года.

Наряду с моделью (1) была построена модель, содержащая все факторы

Данное уравнение регрессии незначимо. И здесь приведено только для сравнения с моделью (1). При выборе факультета в качестве результата от других факторов его значение не зависит от других факторов.

Информационный массив «Абитуриент магистратуры ТОГУ 2015 г.» насчитывает 2502 учетных записей. Количество бюджетных мест в магистратуру ТОГУ в 2015 г. составило 441 место. Восемь факультетов ТОГУ, а именно:

·     инженерно-строительный факультет (ИСФ),

·     социально-гуманитарный факультет (СГФ),

·     транспортно-энергетический факультет (ТЭФ),

·     факультет автоматизации и информационных технологий (ФАИТ),

·     факультет архитектуры и дизайна (ФАД),

·     факультет компьютерных и фундаментальных наук (ФКФН),

·     факультет природопользования и экологии (ФПЭ),

·     факультет экономики и управления (ФЭУ),

·     юридический факультет (ЮФ).

участвуют в подготовке магистров для экономики России.

Проведем обработку экспериментальных данных информационного массива «Абитуриент магистратуры ТОГУ 2015 г.» в разрезе структурных подразделений ТОГУ восьми факультетов. На рисунке 1 представлена структура цифр контрольного приема на условиях бюджетное финансирование для каждого факультета Тихоокеанского Государственного университета.

Максимальное количество бюджетных мест Министерство образования РФ в 2015 году предоставило ФЭУ. Это логично и обосновывается тем, что самое большое количество выпускников ТОГУ сосредоточено в 2015 г. именно на факультете экономики и управления. Ресурсный потенциал ФЭУ также самый высокий в ТОГУ – 7 кафедр, 6 направлений подготовки по программам магистратуры, 87% остепенённости профессорско-преподавательского состава. Ресурсы данного факультета гораздо выше, чем у остальных факультетов ТОГУ, именно поэтому мы прогнозируем дальнейший рост спроса на дынные образовательные услуги.

 

Рисунок 1. ЦКП магистратуры ТОГУ на условиях бюджетного финансирование по факультетам в 2015 г., %

 

С другой стороны, Правительство России нацелено на строительство экономики производственного типа поэтому вполне логично будет снизить бюджетное финансирование на подготовку магистров-экономистов. Целью такой стратегии управления в ТОГУ может стать переориентация ресурсов ФЭУ на подготовку бакалавров, специалистов, магистров инженерного профиля.

На рисунке 2 представлен конкурс абитуриентов ТОГУ, участвовавших в конкурсе на условиях обучения по бюджетному финансированию.

Отметим, что минимальное среднее число абитуриентов претендовало на бюджетное место факультета ТЭФ, а максимальное среднее количество человек на место – ИСФ.

Заметим, что несмотря, на самое минимальное количество бюджетных мест на ФКФН спрос от этого не увеличивается на образовательные услуги этого факультета, в связи с отсутствием людского ресурса извне данного факультета.

 

Рисунок 2. Конкурс по факультетам ТОГУ на обучение по бюджетному финансированию в 2015 году, человек

 

На рисунке 3 представлено процент абитуриентов каждого факультета готовых обучаться в ТОГУ на условиях договора, то есть полной оплаты образовательной услуги.

 

Рисунок 3. Процент абитуриентов, готовых обучаться в ТОГУ на условиях договора

 

Исходя из графика, видно, что абитуриенты ФАД и ТЭФ не рассматривают для себя возможность финансирования собственного образования по программе магистратура ТОГУ. Что нами объясняется высокой стоимостью обучения по образовательным программам этих факультетов, а так же, спросовыми ограничениями жителей Дальневосточного региона. Так бакалавр или специалист ФАД может продолжить свое обучение в Китае, Европе, Англии, Америке, то есть получить образовательную услугу за рубежом при сопоставимом (до июня 2015) уровне цен.

Другая ситуация на ТЭФ – есть направления подготовки на которые всегда большой конкурс абитуриентов, а есть где количество бюджетных мест выше количество выпускников. Все выше перечисленные обстоятельства требуют тщательного математического анализа и продуманной программы управления.

Конкурс более чем 2 человека на бюджетное место на ИСФ способствовал принятию решений 15 абитуриентами факультета обучаться на договорной основе. Это можно объяснить макропроцессами, идущими сегодня в экономике России. Именно строительная отрасль не снизила темпы своего роста в 2014-2015 годах, то есть легко спрогнозировать спрос работодателя на высококвалифицированную рабочую силу, специалистов имеющих международный диплом и уникальные знания развития бизнеса в данной сфере.

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы, обуславливающие стратегию управления приемной компанией ТОГУ в 2016 году.

Во-первых, выделена целевая аудитория абитуриентов магистратуры с целью наметить тактические методы и мероприятия, с помощью которых можно достичь максимального результата при взаимодействии с ней.

Во-вторых, тенденцией предшествующего периода является тот факт, что большинство абитуриентов выбирали экономические специальности, и гораздо меньше технические.

В-третьих, в 2016 году мы рекомендуем рассчитывать ТОГУ на своих выпускников как этого года, так и предыдущих периодов, постоянно проживающих в г. Хабаровске. С позиции управление это возможно построив целевое информирование потенциального контингента абитуриентов магистратуры.

Наша работа наглядно продемонстрировала как обработка и анализ экспериментальных данных информационного массива «Абитуриент 2015» Тихоокеанского государственного университета может лечь в основу стратегии управления приемной компанией образовательной организации в последующие периоды. Мы не претендуем на полное решение вопроса. Однако обосновываем тот факт, что в каждой сфере деятельности необходимо производить различного рода измерения и обрабатывать их. В проделанной работе были использованы далеко не все возможности данного метода, однако лишь проанализировав контингент абитуриентов 2015 года возможно наметить стратегию и тактику управления приемной компанией 2016 года.

 

Список литературы:

  1. Минько А.А. Статистический анализ в MS Excel/А.А. Минько. –М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 448 с.
  2. Модели и метода теории логистики: учебное пособие, 2-е издание. / Под ред. В.С. Лукинского, СПб.: Питер, 2007.-488 с.
  3. Молодежный научный форум: Естественные и медицинские науки. Электронный сборник статей по материалам VIII студенческой международной заочной научно-практической конференции.­­ – Москва: Изд. «МЦНО». – 2014. - № 1(8) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://www.nauchforum.ru/archive/MNF_nature/1(8).pdf.