Российские ученые предложили новую модель распределения мест в вузах

НОВОСИБИРСК, 26 фев — РИА Новости. Ученые Новосибирского госуниверситета разработали математическую модель распределения бюджетных мест по разным вузам и специальностям, впервые использовав современные подходы машинного обучения, сообщили РИА Новости в НГУ в понедельник.

«

"Завершили проект по разработке математической модели для министерства промышленности и торговли, которая позволяет как прогнозировать контрольные цифры приема (КЦП) на ближайший период в один-два года, так и определять тренды изменений в среднесрочной перспективе до 20 лет. Ученые НГУ впервые использовали современные подходы машинного обучения для подобных глобальных прогнозных социально-экономических моделей", — говорится в сообщении.

В вузе пояснили, что на данном этапе модель позволяет прогнозировать контрольные цифры приема для высшего и среднего профессионального образования. В дальнейшем в НГУ планируют распространить этот опыт в бизнес-сферу, когда требуется строить прогнозы развития для конкретных предприятий.

"Мы выбрали следующий подход: объединили классические математические методы динамического моделирования с методами машинного обучения, которые позволяют учесть в системе множество параметров, сохраняя при этом необходимую точность при расчете каждого из них", — рассказал руководитель проекта, замдиректора Математического центра в Академгородке, доцент механико-математического факультета НГУ Сергей Оспичев.

По его данным, методы машинного обучения ранее не использовались в России для подобных глобальных прогнозных социально-экономических моделей, что связано с консервативностью такого направления исследований. Однако ученые заверяют, что их модель позволяет при необходимости разобрать каждое решение и объяснить, как и почему были получены такие результаты.

В вузе пояснили, что при построении прогнозов учитываются ряд факторов: миграционная ситуация в регионе, экономические и демографические показатели, валовый продукт, реализуемые инвестиционные проекты и многое другое. На основе анализа всех этих параметров модель прогнозирует количество вакантных рабочих мест, которые появятся на предприятиях по разным специальностям.

"С другой стороны, мы смотрим на вузы: какое количество выпускников и по каким специальностям выходят на рынок труда, сколько из них переберется в другой регион или пойдет работать не по специальности. Этот фактор разработанная нами модель прогнозирования также учитывает, и за основу мы взяли исследование Высшей школы экономики", — объясняет Сергей Оспичев. В дальнейшем в ход вступает классический закон спроса и предложения: модель сравнивает два показателя — сколько выпускников выйдут на рынки сколько вакансий появится на предприятиях региона. Так модель понимает, какое изменение рекомендовать для достижения равновесия.