УДК 004.94
DOI: 10.36871/26189976.2026.06-2.003
Авторы
Радима Хаважовна Денильханова,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный университет им. А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Валерий Валентинович Косулин,
ФГБОУ ВО КГЭУ Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Василий Юрьевич Виноградов,
КАИ Казанский национальный исследовательский технический университет им А. Н. Туполева, Казань, Россия
Аннотация
В статье исследуются теоретические и прикладные аспекты применения методов имитационного моделирования для прогнозирования и анализа оттока студентов в системе высшего образования. Актуальность исследования обусловлена высокой социально-экономической значимостью проблемы студенческого отсева, который в ведущих российских университетах достигает 12–18 процентов от общего числа зачисленных, а на отдельных направлениях подготовки (особенно инженерно-технических) может превышать 30 процентов. Потери студенческого контингента наносят значительный ущерб как государству, инвестировавшему бюджетные средства в подготовку кадров, так и самим образовательным организациям, несущим финансовые и репутационные издержки, а также студентам, чьи образовательные и карьерные ожидания оказываются нереализованными. Традиционные методы анализа оттока студентов основаны на ретроспективной статистике и не позволяют учитывать сложные нелинейные взаимодействия между множеством факторов, влияющих на решение студента продолжить или прекратить обучение. В этих условиях имитационное моделирование предлагает инструментарий для создания динамических моделей, отражающих влияние различных факторов (успеваемость, адаптационные мероприятия, финансовая поддержка, социальная интеграция) на траектории удержания студентов. Цель работы — систематизация современных подходов к имитационному моделированию процессов оттока студентов и выявление перспективных направлений их практического применения в системе высшего образования.
Ключевые слова
имитационное моделирование,
отток студентов,
прогнозирование,
системная динамика.
Список литературы
[1] Косовер Е.Д. Формирование методологии адаптации обучающихся на направлении подготовки магистров «Инноватика» : выпускная квалификационная работа магистра / Е. Д. Косовер ; науч. рук. С. Г. Редько ; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. — Санкт-Петербург, 2022.
[2] Кузовлев Д.Д. Инновационные подходы к математическому моделированию в системах интеллектуального обучения для повышения конкурентоспособности на рынке труда / Д. Д. Кузовлев // Инновации и инвестиции. — 2024. — № 5. — С. 490–493.
[3] Накарякова Н.Н. Прогнозирование группы риска (по успеваемости) среди студентов первого курса с помощью дерева решений / Н. Н. Накарякова, С. В. Русаков, О. Л. Русакова // Прикладная математика и вопросы управления. — 2020. — № 4. — С. 121–136.
[4] Прогнозирование оттока студентов онлайн-курсов / VaSiluck // GitHub. — 2025. — URL: https://github.com/VaSiluck/Churn_Analysis. [5] Серебренников П. Раннее прогнозирование отсева студентов с использованием моделей машинного обучения / П. Серебренников, Е. Абамасова, А. А. Егоров // Проблемы прогнозирования. — 2025. — № 2. — С. 118–13.
[6] Скрябин М. Типы отсева в адаптивных открытых онлайн-курсах / М. Скрябин. — В кн.: Сборник трудов конференции. — 2019. — С. 273–279.
[7] Стрельцова Е.Д. Модельный инструментарий системы поддержки принятия решений по управлению формированием контингента студентов в вузах / Е. Д. Стрельцова, Л. Э. Петросян // КиберЛенинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ modelnyy-instrumentariy-sistemy-podderzhki-prinyatiya-resheniy-po-upravleniyuformirovaniem-kontingenta-studentov-v-vuzah.
[8] Терентьев К.М. Анализ процесса приема в университет: применение карты TM Forum eTOM, имитационного моделирования и сети массового обслуживания / К. М. Терентьев, Л. Д. Абузярова, И. А. Кочеткова, К. Е. Самуйлов // RUDN Journal of Mathematics, Information Sciences and Physics. — 2025. — Т. 33, № 2. — С. 157–171.
[9] Чекмарев О.П. Формирование и удержание студенческого контингента как институциональная ловушка высшего образования / О. П. Чекмарев // Экономика нового мира. — 2022. — № 3.
[10] Mathematical model for early prediction of learning success / доклад на конференции MPAMIT2022. — 2024.
