Прогнозирование системы начального и среднего профессионального образования в Республике Мордовия на 2012 – 2015 годы

 

Нам дана динамика за 10 лет, значит прогноз можно сделать  на 5 лет. Для наглядного представления  данных, построим диаграмму численности  обучающихся.

 

 

Рисунок 5 – Динамика численности обучающихся в учреждениях  НПО в Республике Мордовия, тыс. человек

 

 

С помощью программы Microsoft Excel построим тренд временного ряда. Будет использован экспоненциальный тренд, так как средняя ошибка аппроксимации при использовании этого тренда самая минимальная. Результаты представлены на рисунке 6.

Рисунок 7 – Прогноз  численности обучающихся в учреждениях  НПО в Республике Мордовия до 2015 г., тыс. человек

 

 

Средняя квадратичная ошибка аппроксимации почти равна единице, значит линия тренда выбрана правильно. Согласно уравнению линии тренда,

посчитаем численность  обучающихся. Данные вычислений будут  представлены в таблице 10.

 

Таблица 10 – Прогноз  численности учащихся в учреждениях  НПО до 2015 г.

Год	2011 г.	2012 г.	2013 г.	2014 г.	2015 г.
Численность	3537	1880	127	0	0

 

Согласно подсчетам  по вышеобозначенной формуле, результаты вычислений по 2014 и 2015 годам имеют отрицательные значения. Так как мы подсчитываем численность учащихся, которая не может быть отрицательной, то численность будет равна нулю.

В результате прогноза мы видим, что к 2014 году численность учащихся в учреждениях НПО будет равна нулю. Это может быть связано с постепенным вымиранием системы НПО или последующим слиянием ее с учреждениями СПО.

Следующий показатель для  прогнозирования – численность  преподавательского состава. Данные будут обобщенными, т.е. спрогнозируем общую численность преподавателей учреждений НПО и СПО, находящихся в ведении Министерства образования Республики Мордовия. Исходные данные представлены в таблице 11.

 

Таблица 11 – Динамика численности преподавателей учреждений НПО и СПО, находящихся в ведении Министерства образования РМ, чел.

Год	2001 г	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.	2010 г.
Число	1203	1252	1247	1219	1263	1136	1084	1076	1124	1009

 

 

Для наглядности построим диаграмму численности преподавателей, которая представлена на рисунке 8.

Рисунок 8 – Динамика численности преподавателей учреждений НПО и СПО, находящихся в ведении  Министерства образования РМ, чел.

 

Построим полиномиальный тренд временного ряда, т.к. средняя ошибка аппроксимации в данном случае минимальна и результаты прогноза можно считать более точными. Результаты представлены на рисунке 9.

 

Рисунок 9 – Прогноз  численности преподавателей учреждений НПО И СПО до 2015 года, чел.

 

 

Согласно уравнению  линии тренда можно вычислить  прогнозируемую численность преподавателей учреждений НПО и СПО до 2015 года. Результаты вычислений будут представлены в таблице 12.

 

Таблица 12 – Прогноз численности преподавателей учреждений НПО и СПО до 2015 года, чел.

Год	2011 г.	2012 г.	2013 г.	2014 г.	2015 г.
Численность	960	899	832	759	680

 

 

Мы можем наблюдать  постепенное снижение численности  преподавательского состава учреждений НПО и СПО, подведомственных Министерству образования Республики Мордовия.

Следующий прогнозируемый показатель – это численность  принятых учащихся в учреждения начального профессионального образования. Также  как и ранее, будет рассматриваться  динамика за 10 лет. Данные представим в таблице 13.

 

Таблица 13 – Численность  принятых учащихся в учреждения НПО  в динамике за 10 лет, чел.

Год	2001 г	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.	2010 г.
Число	8026	7405	7326	7085	5706	5582	5597	4671	3838	3216

 

 

Для большей ясности представим данные в виде диаграммы, представленной на рисунке 10.

Рисунок 10 – Принятые учащиеся в учреждения НПО, чел.

Для прогноза численности  принятых учащихся построим линию тренда. Будет также использован полиноминальный тренд, так как средняя ошибка аппроксимации почти равна единице и прогнозные данные будут наиболее достоверны. Результаты представлены на рисунке 11.

 

Рисунок 11 – Прогноз  численности принятых учащихся в  учреждения НПО до 2015 года, чел.

 

 

Используя выведенную формулу, подсчитаем численность принятых учащихся. Результаты оформим в таблицу 14.

 

Таблица 14 – Прогноз  численности принятых учащихся, чел.

Год	2011	2012	2013	2014	2015
Численность	2536	1775	975	134	0

 

 

Так как в результате подсчета численности принятых учащихся за 2015 год был получен отрицательный  результат, а наши данные представлены как численность принятых, то примем значение за ноль. В итоге наблюдается  серьезное снижение принятых учащихся  к их полному отсутствию к 2015 году. Причины данного спада могут являться как и в ликвидации учреждений НПО, так и в отсутствии заинтересованности учащихся.

И последний показатель, который мы рассмотрим и спрогнозируем  – это численность выпущенных студентов. Данные для прогноза будут представлены в таблице 15.

 

Таблица 15 – Численность  выпускников в учреждениях НПО  в динамике за 10 лет, чел.

Год	2001 г	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.	2007 г.	2008 г.	2009 г.	2010 г.
Число	7500	7214	6802	6427	6525	5885	5646	5481	4555	3906

 

 

Для большей наглядности  представим данные в виде диаграммы. Ее можно наблюдать на рисунке 12.

 

Рисунок 12 – Диаграмма  численности подготовленных (выпускников) рабочих, человек

 

 

Для прогнозирования  построим линию тренда (Рисунок 13).

Рисунок 13 – Полиномиальный тренд численности учеников

 

Согласно выведенной выше формуле произведем подсчет  прогнозируемой численности выпускников до 2015 года. Результаты вычислений представим в таблице 16.

 

Таблица 16 – прогноз  численности выпускников, человек

Год	2011	2012	2013	2014	2015
Численность	3462	2814	2120	1380	592

 

 

Из результатов вычислений мы можем наблюдать стабильную динамику уменьшений численности выпускников.

Итак, наши прогнозы, сделанные в данной части курсовой работы несут больше пессимистичный характер. Везде наблюдается динамика уменьшения, вплоть до полного нуля. Необходимы жесткие меры по стабилизации данного положения. Они будут предложены в части 3 данной работы.

 

3.2 Прогноз  системы среднего профессионального  образования

 

В данной части работы будет спрогнозирована только численность  обучающихся, принятых и выпускников, так как численность преподавателей была спрогнозирована в прошлой  части в сумме, как и начального профессионального, так и среднего профессионального образования.

Для начала представим исходные данные (Таблица 17).

 

Таблица 17 – Показатели численности учащихся в системе  среднего профессионального образования, человек

Год	Численность обучающихся, человек	Принято студентов в средние  специальные учебные заведения, человек	Выпущено специалистов средними специальными учебными заведениями, человек
2001	15967	5321	4125
2002	16030	5441	4223
2003	16364	5487	4279
2004	16763	5412	4303
2005	16807	5393	4318
2006	16765	5114	4545
2007	16175	4611	4387
2008	15028	4181	4758
2009	13514	3689	4772
2010	13320	4088	4528

 

 

Первый прогнозируемый показатель – численность обучающихся. Для большей ясности и наглядности  представим данные в виде диаграммы (Рисунок 14).

 

Рисунок 14 – Диаграмма  численности обучающихся, человек

Построим полиномиальный временной тренд (Рисунок 15).

 

 

Рисунок 15 – Полиномиальный временной тренд численности  студентов

 

 

Коэффициент аппроксимации  наиболее близок к единице, значит тренд был выбран верно. Исходя из уравнения тренда сделаем прогноз численности учащихся в учреждениях среднего профессионального образования (Таблица 18).

 

Таблица 18 – Прогноз  численности учащихся в учреждениях  среднего профессионального образования, человек

Год	2011	2012	2013	2014	2015
Численность	11536	9884	8007	5906	3579

 

 

Из данных таблицы  можно видеть динамику снижения численности  обучающихся.

Следующий прогнозируемый показатель – численность принятых учащихся в учреждения среднего профессионального образования. Для наглядности построим диаграмму численности (Рисунок 16).

 

 

 

Рисунок 16 – Диаграмма  численности принятых студентов, человек

 

 

Здесь мы можем наблюдать  незначительный спад численности с  небольшим подъемом в 2009 году. Для прогнозирования построим полиномиальный временной тренд численности принятых студентов (Рисунок 17).

 

Рисунок 17 – Полиномиальный временной тренд численности  принятых студентов

 

Мы получили уравнение  временного ряда, с помощью которого сможем произвести вычисления и спрогнозировать численность принятых студентов. Результаты вычислений представлены в таблице 20.

 

Таблица 19 – Прогноз  численности принятых студентов, человек

Год	2011	2012	2013	2014	2015
Численность	3200	2683	2111	1486	808