Дискриминантное моделирование как инструмент анализа и управления качеством услуг общеобразовательных организаций

Дискриминантный анализ – раздел вычислительной математики, используемый для принятия решения о том, какие переменные разделяют возникающие наборы данных. Показатели, характеризующие материально-технические условия в общеобразовательных организациях.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 11.09.2018
Размер файла 10,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Файл не выбран
Обзор

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Важнейшими задачами государственной политики в сфере образования в Российской Федерации определены: обеспечение доступности образования независимо от места проживания обучающихся, а также повышение конкурентоспособности российского образования. Решение поставленных задач во многом определяется эффективностью управления образовательными процессами, как на федеральном уровне, так и на уровнях региона, муниципалитета и образовательной организации. Принятие адекватных управленческих решений зависит от того, насколько грамотно и объективно используется статистическая информация [1, с. 87].

Исследование проведено в соответствии с методикой М.А. Пинской, И.Д. Фрумина и С.Г. Косарецкого [2].

В центре внимания данного исследования находятся организации, реализующие обучение по программам общего образования, как основные, на взгляд автора, стратегически важные компоненты подотрасли образования. Объекты исследования - государственные муниципальные общеобразовательные организации Ростовской области представлены следующими типами:

- Начальные, основные, средние школы;

- Гимназии;

- Лицеи;

- Вечерние (сменные) школы.

Так как за показатель качества автором взяты результаты ЕГЭ, в работе рассматриваются только средние школы, гимназии и лицеи. Было принято решение также не включать вечерние (сменные) школы ввиду их специфики.

Источниками данных послужили:

- Первичные формы федерального статистического отчета «ОШ - 1»;

- Информация, предоставленная Ростовстатом;

- Самостоятельный мониторинг общеобразовательных организаций.

Для данной работы была произведена выборка государственных муниципальных общеобразовательных организаций Ростовской области по следующему принципу: статистика средних результатов ЕГЭ по базовым предметам за последние 3 года (2012-2014 гг.). Исходная выборка содержала 890 наблюдений. В результате обработки данных автором были выделены группы устойчиво «успешных» и «неуспешных» организаций, для их дальнейшего исследования методом дискриминантного анализа. Показателем, определяющим причастность к определенной группе, был показатель ЕГЭ: он должен быть стабильно выше (ниже) среднего показателя ЕГЭ по Ростовской области.

Дискриминантный анализ - раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы») [3].

Отобранные устойчиво «успешные» и «неуспешные» общеобразовательные организации характеризуются следующими показателями (таблица 1). По средним значениям уже заметно, что для устойчиво «успешных» общеобразовательных организаций характерны: больший процент расположения в городе (88,3% по сравнению с 12,5%), меньшее число компьютеров на одного ученика и лучшая скорость Интернет-соединения, а также большая наполняемость школ и наличие 2 смен.

Все расчеты произведены при помощи статистического пакета SPSS, в модуле «Дискриминантный анализ». Как следует из результатов анализа, по всем переменным наблюдается значительное различие между группами. Прежде всего, здесь заметна корреляция между переменной X1 и переменными X7, X4, что отражает дефицит компьютеров, используемых в учебном процессе в сельской местности и увеличение комплектности школ в городской.

Таблица 1 - Показатели, характеризующие материально-технические условия в общеобразовательных организациях

устойчиво «успешные»

устойчиво «неуспешные»

X1

Местоположение

село,%

11,7

87,5

город, %

88,3

12,5

Х2

Вид организации

СОШ, %

64,3

100,0

гимназия, %

14,3

0,0

лицей, %

21,4

0,0

X3

Использование автоматизированных информационных сервисов (электронный дневник/журнал)

%

98,7

96,7

X4

Число персональных компьютеров, используемых в учебных целях на 100 учеников

среднее, %

13,1

27,4

X5

Качество сети интернет (скорость подключения к сети Интернет от 1 Мбит/с и выше)

%

53,9

12,5

X6

Техническое состояние здания общеобразовательной организации

аварийное, %

10,4

13,3

нуждается в кап. ремонте, %

0,6

0,8

соответствует нормативам тех. состояния здания, %

89,0

85,8

X7

Тип общеобразовательной организации (по численности обучающихся)

крупная, %

23,4

0,8

большая, %

57,1

11,7

средняя, %

16,2

27,5

малокомплектная, %

3,2

84,2

X8

Доля учеников, обеспеченных горячим питанием, в общей численности обучающихся общеобразовательной организации

%

52,6

67,5

X9

Реализация образовательного процесса образовательной организацией во вторую смену

%

58,4

11,7

X10

Реализация в образовательной организации дистанционного обучения

%

13,0

4,2

X11

Число учащихся, углубленно изучающих отдельные предметы, в общей численности учащихся общеобразовательной организации

среднее, %

10,6

0,1

Результаты проведенного анализа позволили получить следующую систему классификационных уравнений:

Fуспешные = -28,593+16,689Х1+2,168X2+0,327Х4-0,858Х5+6,041Х7-1,256Х9-0,028Х11

Fнеуспешные = -14,535+12,274Х1+1,423X2+0,329Х4-1,118Х5+2,994Х7-1,080Х9-0,033Х11

Тест, проведенный с помощью критерия «Лямбда Уилкса» (k), на предмет значимости различий между средними значениями дискриминантной функции в обеих группах, показал очень значимый результат (р < 0,001). В ходе тестовой проверки 92,3% исходных сгруппированных наблюдений классифицировано правильно, и на этом этапе мы можем говорить о корректности модели.

На данном этапе исследования нам удалось выяснить, что наибольшее влияние на устойчиво высокие/низкие результаты государственных экзаменов в муниципальных общеобразовательных организациях оказывает их расположение, комплектность и вид. Именно на эти аспекты необходимо обратить внимание при постановке целей и проработке методологии обследования организаций в перспективе. По мнению автора, нельзя говорить об однозначном подходе к решению выявленных проблем, мы определили ключевые области, теперь необходим дополнительный мониторинг внешних и внутренних факторов функционирования сельских школ, путем не только федеральной отчетности, но и персональных опросников администрации, родителей, обучающихся. В этом случае станет возможным принятие наиболее эффективного и объективного комплекса мер поддержки школ, находящихся в сложных социальных условиях и, благодаря проработанному механизму дискриминантной классификации, принятие предупреждающих мер в организациях из группы с неустойчиво стабильными показателями ЕГЭ, находящихся в «зоне риска».

Список литературы

общеобразовательный дискриминантный материальный

1. Исарова Н.С. Эконометрическое моделирование развития регионального рынка профессиональных образовательных услуг // Экономические науки, 2011. №6 (79).

2. Выравнивание шансов детей на качественное образование. - М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2012.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • История развития экономико-математических методов. Математическая статистика – раздел прикладной математики, основанный на выборке изучаемых явлений. Анализ этапов экономико-математического моделирования. Вербально-информационное описание моделирования.

    курс лекций [906,0 K], добавлен 12.01.2009

  • Применение дискриминантного анализа. Дискриминантные функции и их геометрическая интерпретация. Расчет коэффициентов дискриминантной функции. Классификация при наличии двух обучающих выборок. Взаимосвязь между дискриминантными переменными и функциями.

    реферат [4,6 M], добавлен 08.05.2009

  • Основные проблемы эконометрического моделирования. Показатели, характеризующие степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения. Физический смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности в линейной эконометрической модели.

    контрольная работа [18,1 K], добавлен 23.11.2009

  • Общая характеристика математических методов анализа, их классификация и типы, условия и возможности использования. Экономико-математическое моделирование как способ изучения хозяйственной деятельности, их применение в решении аналитических задач.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 26.05.2013

  • Основные причины универсальности математики, ее взаимосвязь с вычислительной техникой. Особенности экономических задач, решаемых математическими методами. Характеристика и анализ применения матричного метода и функции для решения экономических задач.

    реферат [42,8 K], добавлен 07.04.2010

  • Имитационное моделирование как метод анализа экономических систем. Предпроектное обследование фирмы по оказанию полиграфических услуг. Исследование заданной системы с помощью модели типа "Марковский процесс". Расчет времени обслуживания одной заявки.

    курсовая работа [42,0 K], добавлен 23.10.2010

  • Создание математической модели для оперативного мониторинга продажи услуг в Региональном филиале ОАО "Сибирьтелеком"-"Томсктелеком". Преимущества, стоимость и основные перспективы развития услуг ISDN. Математическое моделирование dial-up подключений.

    дипломная работа [2,8 M], добавлен 20.09.2010

  • Модель оптимизации структуры сельскохозяйственных угодий и условия оптимизации. Состав переменных и ограничений. Анализ оптимального решения. Модель формирования многоукладного землевладения и землепользования. Математические подходы и схема реализации.

    курсовая работа [68,6 K], добавлен 02.02.2014

  • Определение экономических рисков разными авторами. Основные способы анализа чувствительности модели. Суть и технология анализа чувствительности модели как способ восстановления финансового равновесия, принятия оптимального решения, недостатки метода.

    курсовая работа [205,0 K], добавлен 27.05.2009

  • Описание экономико-математического моделирования при оценке производственных операций. Изучение особенностей работы с имитационной моделью производственной системы. Снижение затрат и повышение доходности путем разработки производственного расписания.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 26.03.2015

  • ЭМ методы - обобщающее название дисциплин, находящихся на стыке экономики, математики и кибернетики, введенное В.С. Немчиновым. Теория экономической информации. Этапы экономико-математического моделирования. Моделирование экономических функций.

    курс лекций [208,3 K], добавлен 25.01.2010

  • Основные этапы математического моделирования, классификация моделей. Моделирование экономических процессов, основные этапы их исследования. Системные предпосылки формирования модели системы управления маркетинговой деятельностью предприятия сферы услуг.

    реферат [150,6 K], добавлен 21.06.2010

  • Теория игр как раздел математики для изучения конфликтных ситуаций. Основные понятия и критерии теории игр, количество стратегий. Увеличение среднего выигрыша путем применения смешанных стратегий. Мажорирование (доминирование) стратегий, алгоритм решения.

    курсовая работа [207,8 K], добавлен 27.05.2009

  • Моделирование. Детерминизм. Задачи детерминированного факторного анализа. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Расчёт детерминированных экономико-математических моделей и методов факторного анализа на примере РУП "ГЗЛиН".

    курсовая работа [246,7 K], добавлен 12.05.2008

  • Понятие, задачи и основные цели регрессионного анализа. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. Определение степени детерминированности вариации критериальной переменной предикторами. Ошибки, возникающие при измерении данных.

    контрольная работа [785,9 K], добавлен 13.11.2011

  • Моделирование экономических процессов методами планирования и управления. Построение сетевой модели. Оптимизация сетевого графика при помощи табличного редактора Microsoft Excel и среды программирования Visual Basic. Методы принятия оптимальных решений.

    курсовая работа [217,2 K], добавлен 22.11.2013

  • Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО "Лукойл". Моделирование личного процесса принятия решений.

    курсовая работа [770,1 K], добавлен 06.12.2014

  • Рассмотрение теоретических и практических аспектов задачи принятия решения. Ознакомление со способами решения с помощью построения обобщенного критерия и отношения доминирования по Парето; примеры их применения. Использование критерия ожидаемого выигрыша.

    курсовая работа [118,8 K], добавлен 15.04.2014

  • Разработка и принятие правильного решения как задачи работы управленческого персонала организации. Деревья решений - один из методов автоматического анализа данных, преимущества их использования и область применения. Построение деревьев классификации.

    контрольная работа [91,6 K], добавлен 08.09.2011

  • Имитационное моделирование финансовой деятельности предприятия оптовой торговли с помощью системы Project Expert. Особенности деятельности, создание финансовой модели и оценка результатов. Выбор перспективного варианта функционирования предприятия.

    курсовая работа [615,4 K], добавлен 31.05.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.