МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ВЫПУСКНИКОВ ШКОЛ НА ОСНОВЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

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.

1. Кушербаев 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. Приказ Министерства образования и науки РК «Об утверждении финансовых нормативов по высшему образованию». № 467 от 13 июня 2002. – Астана.

6. Законодательство об образовании в Республике Казахстан. – Алматы: ЮРИСТ, 2005. – 212 с.

7. Аксельрод В.И. Моделирование и реализация системы дополнительного краеведческого образования учащихся / В.И. Аксельрод // Дополнительное образование. – 1999. – № 2. – С. 9-12.

8. Аксенова Л.И. Модель комплексного образовательного учреждения / Л.И. Аксенова //Дефектология. – 2002. – № 4. – С. 15-23.

9. 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.

10. 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.

11. Artificial intelligence in education: A systematic review / S. Wang et al // Expert Systems with Applications. – 2024.

12. 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.

13. Filiz O. Teachers and AI: Factors influencing AI integration in education / O. Filiz, M.H. Kaya, T. Adiguzel // Education and Information Technologies. – 2025.

14. Maheshwari G. Factors influencing students’ intention to adopt AI tools in higher education / G. Maheshwari // Education and Information Technologies. – 2023.

15. Hugerth M.W. Profiling students’ AI-use behavior in higher education / M.W. Hugerth // Computers and Education Open. – 2025.

16. Józsa G. School-level and demographic differences in AI use in education / G. Józsa // Education Sciences. – 2026.

17. Factors influencing students’ adoption of AI technologies in higher education / M.S. Rosli et al // IEEE Access. – 2026.