Нейросетевое моделирование динамики развития высшего образования Российской Федерации в контексте формирования человеческого капитала

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2019, Т. 18, № 4, С. 642 – 662

Автор(ы): Перова В.И., Мамаева Н.А., Захаренко Е.С.

Рубрика: Анализ человеческого капитала

Аннотация

Предмет. Особенности динамики развития высшего образования Российской Федерации как одного из факторов формирования человеческого капитала, имеющего стратегическое значение для социально-экономического роста страны.

Цели. Исследование динамики развития первой и второй ступеней высшего образования России по направлениям подготовки с помощью нейросетевого моделирования. Проведение анализа данных Минобрнауки России о состоянии высшего образования по направлениям подготовки, которые реализуются в ведущих государственных вузах Российской Федерации.

Методология. Исследование основано на анализе многомерных данных. Показатели, описывающие динамику развития высшего образования РФ по направлениям подготовки за 2013–2017 гг. проанализированы при помощи самоорганизующихся карт Кохонена, реализованных в системе STATSTICA.

Результаты. С помощью нейросетевого моделирования выполнен кластерный анализ по восьми показателям, характеризующим динамику деятельности государственных высших учебных заведений РФ по направлениям подготовки бакалавриата и магистратуры за 2013–2017 гг. Получено распределение направлений подготовки по трем кластерам. Приведены состав, характеристики каждого кластера и сделаны социально-экономические выводы.

Выводы. Проведенное исследование с применением нейросетевых технологий позволило определить особенности динамики развития высшего образования по направлениям подготовки бакалавриата и магистратуры за 2013–2017 гг. Показано влияние исследуемых показателей на человеческий капитал, являющийся одним из важнейших внутренних факторов социально-экономического потенциала страны. Полученные результаты имеют практическую значимость для стратегического планирования направлений подготовки высшего образования Российской Федерации.

Ключевые слова: человеческий капитал, высшее образование, кластерный анализ, нейронные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена