ДЕМОГРАФИЯЛЫҚ ДЕРЕКТЕР ЖӘНЕ ҮЛКЕН ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУ ӘДІСТЕРІ НЕГІЗІНДЕ МЕКТЕП ТҮЛЕКТЕРІНІҢ БІЛІМ БЕРУ ТРАЕКТОРИЯЛАРЫН БОЛЖАМДАУ МОДЕЛІ

Мақалада Қазақстан Республикасында мектеп түлектерінің білім беру траекторияларын демографиялық және әлеуметтік-экономикалық факторлар негізінде болжау моделін әзірлеу қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі демографиялық өзгерістер мен білім беру жүйесінің трансформациясы жағдайында түлектерді әртүрлі білім алу бағыттары бойынша бөлу үдерістерін ғылыми тұрғыдан негіздеу қажеттілігімен айқындалады. Жұмыста 1992–2025 жылдар аралығындағы ресми статистикалық деректер пайдаланылды, оның ішінде туу деңгейі, халықтың өмір сүру деңгейі және мектеп түлектерінің білім беру траекториялары бойынша бөліну көрсеткіштері (жоғары білім, техникалық және кәсіптік білім, шетелде білім алу және баламалы қызмет түрлері). Демографиялық және әлеуметтік-экономикалық көрсеткіштер мен білім беру бағытын таңдау арасындағы өзара байланыстарды анықтау үшін корреляциялық және дисперсиялық талдау әдістері қолданылды.

Зерттеу нәтижелері туу деңгейі, халық табыстары және түлектердің білім беру бағыттары бойынша бөлінуі арасында статистикалық тұрғыдан маңызды байланыс бар екенін көрсетті. Демографиялық ауытқулар түлектер санының көлемін қалыптастырса, әлеуметтікэкономикалық факторлар олардың білім беру таңдау құрылымын айқындайтыны анықталды. Ұсынылған болжау моделі білім беру жүйесіне түсетін болашақ жүктемені бағалауға және білім беру саясаты саласында негізделген басқарушылық шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.

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.