kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/10.53360/2788-7995-2026-2(22)-18kaz44-2712Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИМОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ВЫПУСКНИКОВ ШКОЛ НА ОСНОВЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХMODEL FOR FORECASTING EDUCATIONAL PATHWAYS OF SCHOOL GRADUATES BASED ON DEMOGRAPHIC DATA AND BIG DATA ANALYTICS METHODShttps://orcid.org/0009-0008-8875-5390КулмагамбетовА.KulmagambetovA.

Адильжан Кулмагамбетов – докторант ОП 8D06101 – Вычислительная техника и программное обеспечение, 

010000, город Астана, проспект Кабанбай батыра, 8

Adilzhan Kulmagambetov – PhD student,

010000, Astana, Kabanbay batyr avenue, 8

adilzhan.good@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-3186-9994ЕрбаевЕ.YerbayevY.

Ербол Ербаев – доктор PhD, и.о. доцента Политехнического института, 

090009, Западно-Казахстанская обл., г. Уральск, ул. Жангир хана, 51

Yerbol Yerbayev – PhD, Acting Associate Professor of the Polytechnic Institute, 

090009, West Kazakhstan Region, Uralsk city, Zhangir Khan Street, 51

yerbayev.yerbol@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5252-4573КамаловаГ.KamalovaG.

Гаухар Камалова – кандидат физико-математических наук, доцент Института цифровой экономики и устойчивого развития, 

090009, Западно-Казахстанская обл., г. Уральск, ул. Жангир хана, 51

Gaukhar Kamalova – Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor at the Institute of Digital Economy and Sustainable Development, Director of the Center for Digital Development, 

090009, West Kazakhstan Region, Uralsk city, Zhangir Khan Street, 51

gokhakam@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-4557-6869ТыныкуловаА.TynykulovaA.

Асемгуль Тыныкулова – доктор философии (PhD), и.о.доцента Высшей школы информационных технологий и инженерий, 

010000, город Астана, проспект Кабанбай батыра, 8

Assemgul Tynykulova – PhD, acting Associate Professor, 

010000, Astana, Kabanbay batyr avenue, 8

asem_110981@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-7000-0653КашкинбаевС.KashkinbaevS.

Сексенбай Кашкинбаев – кандидат технических наук, доцент, 

010000, город Астана, проспект Кабанбай батыра, 8

Seksenbay Kashkinbaev – Candidate of Technical Sciences, Associate Professor,

010000, Astana, Kabanbay batyr avenue, 8

seksenbay.kb@gmail.comМеждународный университет АстанаКазахстанAstana International UniversityKazakhstanЗападно-Казахстанский аграрно-технический университет имени Жангир ханаКазахстанWest Kazakhstan Agricultural and Technical University named after Zhangir KhanKazakhstan20262907202602(22)168181Copyright © Кулмагамбетов А., Ербаев Е., Камалова Г., Тыныкулова А., Кашкинбаев С., 20262026Кулмагамбетов А., Ербаев Е., Камалова Г., Тыныкулова А., Кашкинбаев С.Kulmagambetov A., Yerbayev Y., Kamalova G., Tynykulova A., Kashkinbaev S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/2712

В статье рассматривается разработка модели прогнозирования образовательных траекторий выпускников школ на основе демографических и социальноэкономических факторов в Республике Казахстан. Актуальность исследования обусловлена необходимостью научного обоснования процессов распределения выпускников между различными формами дальнейшего обучения в условиях демографических изменений и трансформации системы образования. В работе использованы официальные статистические данные за период 1992-2025 гг., включая показатели рождаемости, уровня жизни населения и распределения выпускников по образовательным траекториям (высшее образование, среднее профессиональное образование, обучение за рубежом и альтернативные формы занятости). Для выявления взаимосвязей между демографическими и социально-экономическими показателями и выбором образовательной траектории применены методы корреляционного и дисперсионного анализа.

Результаты исследования показали наличие статистически значимой зависимости между уровнем рождаемости, доходами населения и распределением выпускников по направлениям дальнейшего образования. Установлено, что демографические колебания формируют объём выпускников, а социально-экономические факторы определяют структуру их образовательного выбора. Предложенная модель прогнозирования позволяет оценивать будущую нагрузку на систему образования и формировать обоснованные управленческие решения в сфере образовательной политики.

This study focuses on the development of a forecasting model for the distribution of school graduates across educational pathways based on demographic and socio-economic factors in the Republic of Kazakhstan. The relevance of the research is driven by the need for a scientific understanding of how graduates are allocated among different forms of further education under conditions of demographic change and transformation of the education system. The study is based on official statistical data for the period 1992– 2025, including indicators of birth rates, living standards, and the distribution of graduates across educational pathways (higher education, vocational education, studying abroad, and alternative forms of activity). To identify relationships between demographic and socio-economic variables and the choice of educational pathway, correlation analysis and analysis of variance (ANOVA) were applied.

The results reveal statistically significant relationships between birth rates, population income levels, and the distribution of graduates across different educational directions. It is established that demographic fluctuations determine the volume of graduates, while socio-economic factors shape the structure of their educational choices. The proposed forecasting model enables the assessment of future demand for the education system and supports the development of evidence-based policy decisions in the field of education.

демографические факторысоциально-экономические факторыобразовательные траекториивыпускники школмодель прогнозированиякорреляционный анализдисперсионный анализуровень жизни населениясистема образованияdemographic factorssocio-economic factorseducational pathwaysschool graduatesforecasting modelcorrelation analysisanalysis of variance (ANOVA)living standardseducation systemReferencesКушербаев К.Е. Приоритетные направления развития образования и науки на ближайший период / К.Е. Кушербаев, Министр Образования и науки РК. Из выступления на расширенном заседании Коллегии Министерства // Актуальные проблемы высшей школы. – 2000 г.Kusherbaev K.E. Prioritetnye napravleniya razvitiya obrazovaniya i nauki na blizhaishii period / K.E. Kusherbaev, Ministr Obrazovaniya i nauki RK. Iz vystupleniya na rasshirennom zasedanii Kollegii Ministerstva.// Aktual'nye problemy vysshei shkoly. – 2000 g. (In Russian).Сатубалдин С. Бизнес-образование в Республике Казахстан: «Проблемы и стратегические ориентиры на XXI век» / С. Сатубалдин, исполнительный директор КИМЭП при Президенте Республики Казахстан, академик, доктор экономических наук, профессор // Актуальные проблемы высшей школы. – 2000 г.Satubaldin S. Biznes-obrazovanie v Respublike Kazakhstan: «Problemy i strategicheskie orientiry na XXI vek» / S. Satubaldin, ispolnitel'nyi direktor KIMEHP pri Prezidente Respubliki Kazakhstan, akademik, doktor ehkonomicheskikh nauk, professor // Aktual'nye problemy vysshei shkoly. – 2000 g. (In Russian).Кушербаев К.Е. Стратегия развития высшего образования в Республике Казахстан / К.Е. Кушербаев, А.К. Ахметов, А.Е. Абылкасымова – Алматы: Изд.-во «Білім», 1998. – 232 с.Kusherbaev K.E. Strategiya razvitiya vysshego obrazovaniya v Respublike Kazakhstan / K.E. Kusherbaev, A.K. Akhmetov, A.E. Abylkasymova – Almaty: Izd.-vo «Bіlіm», 1998. – 232 s. (In Russian).Приказ Министерства образования и науки РК «Об утверждении Правил о порядке планирования расходов на подготовку кадров с высшим профессиональным образованием и расходов на обучение одного студента». № 681 от 18 сентября 2002. – Астана.Prikaz Ministerstva obrazovaniya i nauki RK «Ob utverzhdenii Pravil o poryadke planirovaniya raskhodov na podgotovku kadrov s vysshim professional'nym obrazovaniem i raskhodov na obuchenie odnogo studenta». № 681 ot 18 sentyabrya 2002. – Astana. (In Russian).Приказ Министерства образования и науки РК «Об утверждении финансовых нормативов по высшему образованию». № 467 от 13 июня 2002. – Астана.Prikaz Ministerstva obrazovaniya i nauki RK «Ob utverzhdenii finansovykh normativov po vysshemu obrazovaniyu». № 467 ot 13 iyunya 2002. – Astana. (In Russian).Законодательство об образовании в Республике Казахстан. – Алматы: ЮРИСТ, 2005. – 212 с.Zakonodatel'stvo ob obrazovanii v Respublike Kazakhstan. – Almaty: YURIST, 2005. – 212 s. (In Russian).Аксельрод В.И. Моделирование и реализация системы дополнительного краеведческого образования учащихся / В.И. Аксельрод // Дополнительное образование. – 1999. – № 2. – С. 9-12.Aksel'rod V.I. Modelirovanie i realizatsiya sistemy dopolnitel'nogo kraevedcheskogo obrazovaniya uchashchikhsya / V.I. Aksel'rod // Dopolnitel'noe obrazovanie. – 1999. – № 2. – S. 9- 12. (In Russian).Аксенова Л.И. Модель комплексного образовательного учреждения / Л.И. Аксенова //Дефектология. – 2002. – № 4. – С. 15-23.Aksenova L.I. Model' kompleksnogo obrazovatel'nogo uchrezhdeniya / L.I. Aksenova //Defektologiya. – 2002. – № 4. – S.15-23. (In Russian).Кундышева Е.С. Математическое моделирование в экономике: Учебное пособие для вузов / Под ред. Б.А. Суслакова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Дашков и К, 2005. – 352 с.Kundysheva E.S. Matematicheskoe modelirovanie v ehkonomike: Uchebnoe posobie dlya vuzov / Pod red. B.A. Suslakova. – 2-e izd., pererab. i dop. – M.: Dashkov i K, 2005. – 352 s. (In Russian).Бондаревская Е.В. Ценностно-смысловые ориентиры и стратегические направления развития сельской школы Опытно-экспериментальная работа по моделированию образоват. пространства в сел. школе / Е.В. Бондаревская // Педагогика. – 2002. – № 5. – С. 52-64.Bondarevskaya E.V. Tsennostno-smyslovye orientiry i strategicheskie napravleniya razvitiya sel'skoi shkoly Opytno-ehksperimental'naya rabota po modelirovaniyu obrazovat. prostranstva v sel. shkole / E.V. Bondarevskaya // Pedagogika. – 2002. – № 5. – S. 52-64. (In Russian).Artificial intelligence in education: A systematic review / S. Wang et al // Expert Systems with Applications. – 2024.Artificial intelligence in education: A systematic review / S. Wang et al // Expert Systems with Applications. – 2024. (In English).Cheah Y.H. Integrating generative artificial intelligence in K-12 education: practices and barriers / Y.H. Cheah, J. Lu, J. Kim // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025.Cheah Y.H. Integrating generative artificial intelligence in K-12 education: practices and barriers / Y.H. Cheah, J. Lu, J. Kim // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. (In English).Filiz O. Teachers and AI: Factors influencing AI integration in education / O. Filiz, M.H. Kaya, T. Adiguzel // Education and Information Technologies. – 2025.Filiz O. Teachers and AI: Factors influencing AI integration in education / O. Filiz, M.H. Kaya, T. Adiguzel // Education and Information Technologies. – 2025. (In English).Maheshwari G. Factors influencing students’ intention to adopt AI tools in higher education / G. Maheshwari // Education and Information Technologies. – 2023.Maheshwari G. Factors influencing students’ intention to adopt AI tools in higher education / G. Maheshwari // Education and Information Technologies. – 2023. (In English).Hugerth M.W. Profiling students’ AI-use behavior in higher education / M.W. Hugerth // Computers and Education Open. – 2025.Hugerth M.W. Profiling students’ AI-use behavior in higher education / M.W. Hugerth // Computers and Education Open. – 2025. (In English).Józsa G. School-level and demographic differences in AI use in education / G. Józsa // Education Sciences. – 2026.Józsa G. School-level and demographic differences in AI use in education / G. Józsa // Education Sciences. – 2026. (In English).Factors influencing students’ adoption of AI technologies in higher education / M.S. Rosli et al // IEEE Access. – 2026.Factors influencing students’ adoption of AI technologies in higher education / M.S. Rosli et al // IEEE Access. – 2026. (In English).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.