ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ УНИВЕРСИТЕТОМ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
##article.abstract##
Статья посвящена исследованию предиктивной аналитики как инструмента совершенствования управленческих процессов в системе высшего образования. Актуальность темы обусловлена нарастающей цифровизацией образовательной среды и потребностью университетов в научно обоснованных инструментах принятия решений. В работе рассматриваются теоретические основы применения предиктивной аналитики в контексте концепции управления, ориентированного на данные (data-driven management). Анализируются ключевые направления использования прогностических моделей: прогнозирование академической успеваемости студентов, управление контингентом, планирование учебной нагрузки, оптимизация ресурсного обеспечения и оценка результативности образовательных программ. Исследование опирается на методологию системного анализа, компаративного исследования и обобщения международного и отечественного опыта внедрения интеллектуальных информационных систем в практику университетского управления. Представлены результаты анализа современных подходов к интеграции предиктивных инструментов в организационные процессы вузов. Обосновывается, что применение предиктивной аналитики позволяет перейти от реактивного к проактивному управлению, повышает обоснованность управленческих решений и снижает операционные риски. Сформулированы практические рекомендации по институциональному внедрению предиктивной аналитики с учётом специфики образовательных организаций.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
##issue.issue##
##section.section##
##submission.citations##
1. Davenport T.H., Harris J.G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business School Press, 2007. 240 с.
2. Sumberg G., Dörner R. Predictive modelling for student enrolment management in higher education // Journal of Higher Education Policy and Management. 2018. Vol. 40, No. 2. С. 112-128.
3. Siemens G., Long P. Penetrating the fog: Analytics in learning and education // EDUCAUSE Review. 2011. Vol. 46, No. 5. С. 31-40.
4. Choo C.W. The Knowing Organization: How Organizations Use Information to Construct Meaning, Create Knowledge and Make Decisions. Oxford University Press, 2006. 330 с.
5. Campbell J.P., Oblinger D.G. Academic Analytics // EDUCAUSE Quarterly. 2007. Vol. 30, No. 4. С. 1-10.
6. Siemens G. Learning Analytics: Envisioning a Research Discipline and a Domain of Practice // Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. ACM, 2012. С. 29-43.
7. Одинцов Б.Е., Романов А.Н. Информационные системы менеджмента. М.: Вузовский учебник, 2009. 304 с.
8. Васильев В.Н., Кремер О.Б. Информационно-аналитическое обеспечение управления университетом // Университетское управление: практика и анализ. 2011. No 4. С. 18-32.
9. Baker R.S., Yacef K. The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions // Journal of Educational Data Mining. 2009. Vol. 1, No. 1. С. 200-220.
10. Eastwood D., Nissan T. Using predictive analytics to improve educational program quality management // Quality in Higher Education. 2016. Vol. 22, No. 1. С. 60-78.
11. Митрофанова Е.А., Луковцева В.В. Применение методов предиктивной аналитики в управлении кадровым потенциалом вуза // Вестник университета. 2019. No 3. С. 79-96.