Система поддержки принятия решений для повышения экономической эффективности образовательной организации

Abstract

В статье рассматривается проблема прогнозирования посещаемости в образовательных организациях и связанные с ней экономические риски. В качестве основного инструмента для решения поставленной задачи предлагается внедрение цифровизации в управленческий слой, в частности систем поддержки принятия решений. Проведен анализ уже существующих систем, в том числе зарубежных и отечественных, а также методов машинного обучения, используемых при прогнозировании. По результатам сравнения эффективности алгоритма универсального решения выявлено не было, в связи с чем при разработке прототипа системы использовался ансамбль моделей, подкрепленный механизмом голосования. Разработанный прототип системы позволяет обучать модели на конкретных данных, получать прогноз посещения и наглядно демонстрирует перевод результатов прогноза в конкретные метрики, в том числе и экономические показатели. Результаты исследования могут послужить основой для разработки более комплексных систем прогнозирования и принятия решений на основе алгоритмов машинного обучения. This article examines the problem of attendance forecasting in educational institutions and the associated economic risks. The introduction of digitalization into the management layer, specifically decision support systems, is proposed as the primary tool for solving this problem. An analysis of existing systems, including foreign and domestic ones, as well as machine learning methods used for forecasting, is conducted. A comparison of algorithm effectiveness revealed no universal solution. Therefore, an ensemble of models supported by a voting mechanism was used in developing a prototype system. The developed prototype system allows for training models on specific data, obtaining attendance forecasts, and clearly demonstrates the translation of forecast results into specific metrics, including economic indicators. The results of the study can serve as a basis for the development of more comprehensive forecasting and decision-making systems based on machine learning algorithms.