Журнал: Вестник Института социологииФилипова А. Г., Высоцкая А. В.Методика построения имитационной модели (на примере среднего балла ЕГЭ в российских регионах)

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Вестник Института социологии

Филипова А. Г., Высоцкая А. В.

Методика построения имитационной модели (на примере среднего балла ЕГЭ в российских регионах)

Филипова Александра Геннадьевна, д.соц.н. ведущий научный сотрудник, доцент, Дальневосточный федеральный университет
alexgen77@list.ru

Высоцкая Алёна Валерьевна , и.о. заведующего кафедрой «Информационные системы», Комсомольский-на-Амуре государственный университет
Al-w-buaa@rambler.ru

DOI: 10.19181/vis.2017.23.4.481

ID статьи на сайте журнала: 481

Полный текст

Текст статьи

Ссылка при цитировании:

Филипова А. Г., Высоцкая А. В. Методика построения имитационной модели (на примере среднего балла ЕГЭ в российских регионах) // Вестник Института социологии. 2017. № 23. С. 71-89.
DOI: 10.19181/vis.2017.23.4.481

Рубрика:

Тема номера: К методологии научных исследований

Аннотация

В статье представлена методика моделирования ситуации со средними баллами ЕГЭ в российских регионах. Из трёх подходов имитационного моделирования выбран подход системной динамики, позволяющий работать с неполными данными, отслеживать изменения модели во времени, а также выстраивать причинно-следственные связи между факторами, оценивать силу их взаимных влияний. Этапы работы включают обоснование методологии системной динамики, построение концептуальной модели системной динамики средних баллов ЕГЭ, упрощение полученной модели и установление причинно-следственных связей математико-статистическими методами, реализацию модели в программной среде AnyLogic и проигрывание сценариев её развития. Использование языка имитационного моделирования позволило выразить через потоки и накопители элементы моделируемой системы. Cредний балл ЕГЭ выбран в качестве накопителя, он соединяет в себе ресурсы системы общего образования (кадровые, технологические, финансовые). В концептуальной модели выделены три уровня анализа: демографический, институциональный, экономико-инфраструктурный, в соответствии с которыми сформирован набор из 17 управляющих факторов, воздействующих на результативность ЕГЭ (целевой фактор). Управляющие факторы преобразованы в модели системной динамики в «потоки» и «параметры». Периодом наблюдения был выбран 2013/14 учебный год. Статистические данные для изучения взяты из сборников «Регионы России», единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), а также информационно-аналитических отчётов региональных центров обработки информации. Выборочная совокупность в итоге представлена 78 российскими регионами, из рассмотрения выпали 5 субъектов РФ по причине отсутствия статистических данных по отдельным факторам. Использование методов корреляционного и регрессионного анализа позволило свести количество управляющих факторов к трём – уровню городского населения, количеству благоустроенных школ и количеству вечерних школ. Данные факторы стали параметрами, определяющими потоки в модели системной динамики. При этом влияние двух первых положительно сказывается на росте определённого параметра в качестве накопителя среднего балла ЕГЭ. Третий параметр формирует поток обратного направления, снижающий значение накопителя. Согласно коэффициентам регрессионного уравнения, его влияние сильнее двух предыдущих. Построенная в AnyLogic модель «Средний балл ЕГЭ в регионах» включает один накопитель (уровень ЕГЭ), один параметр с нерегулируемым значением (уровень городского населения) и два ‑ с регулируемым (уровни благоустроенных и вечерних школ). В программной среде были проведены две серии экспериментов.

Ключевые слова

общее образование, ЕГЭ, субъекты РФ, средний балл ЕГЭ, региональные факторы, имитационное моделирование, корреляционный анализ, регрессионный анализ, модель системной динамики, накопители, потоки, параметры

Литература

Баязитов Г. А., Гибадуллин А. Р. 2011. Моделирование транспортных решений // Официальный сайт междисциплинарной школы-конференции Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук. URL: http://itas2017.iitp.ru/media/papers/1570390944_k89pv8U.pdf [Дата посещения: 09.09.2017].

Берсенева А. 2015. Битва за высокий балл // Официальный сайт АО «Газета.Ру». URL: https://www.gazeta.ru/social/2015/06/11/6837493.shtml [Дата посещения: 21.07.2017].

Восьмая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». 2017 // Официальный сайт некоммерческого партнёрства «Национального общества имитационного моделирования». URL: http://simulation.su/static/ru-immod-2017.html?utm_source=AnyLogic+Newsletter&utm_campaign=5cdb212b23-EMAIL_CAMPAIGN_2017_10_10&utm_medium=email&utm_term=0_2961a0e400-5cdb212b23-44327657 [Дата посещения: 04.09.2017].

Единая межведомственная информационно-статистическая система. URL: https://fedstat.ru [Дата посещения: 16.09.2017].

Здравоохранение. 2017 // Официальный сайт The AnyLogic Company URL: https://www.anylogic.ru/healthcare/ [Дата посещения: 11.09.2017].

Имитационное моделирование. История, принципы, примеры // Веб-сайт «Вспомогательной информации для студентов и школьников». URL: https://ek-ek.jimdo.com [Дата посещения: 03.09.2017].

Кряжев А. 2017. Эксперт: оценка качества образования не может быть основана только на ЕГЭ // Официальный сайт «РИА Новости». URL: https://ria.ru/sn_edu/20170905/1501806092.html [Дата посещения: 06.09.2017].

Лемуткина М. 2017. Минобрнауки не разрешит брать в вузы с ЕГЭ ниже 60 баллов // Официальный сайт ЗАО «Редакция газеты «Московский Комсомолец». URL: http://www.mk.ru/social/2017/02/15/minobrnauki-ne-razreshit-brat-v-vuzy-s-ege-nizhe-60-ballov.html [Дата посещения: 10.02.2017].

Лычкина Н. Н. 2009. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ динамики развития // Бизнес-информатика. № 3. С. 55–67.

Модели системной динамики. 2009. // Официальный сайт Радиомастер.ру. URL: http://radiomaster.ru/articles/view/262/ [Дата посещения: 01.09.2017].

Пинаева А. 2016. Имитационное моделирование: оптимизируем бизнес-процессы // Официальный сайт группы компаний «Современные технологии управления» URL: http://www.businessstudio.ru/articles/article/ primenenie_imitatsionnogo_modelirovaniya_na_prakti/ [Дата посещения: 10.09.2017].

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015. Стат. сб. М.: Росстат, 2016. 1326 с.

Системная динамика. 2005 // Официальный сайт «Проект HR-Portal». URL: http://www.hr-portal.ru/article/sistemnaya-dinamika [Дата посещения: 08.09.2017].

Системная динамика. Статьи экспертов и сотрудников фирмы ТОРА-Центр // URL: http://bigc.ru/publications/other/metodology/ system_dinamic.php [Дата посещения: 11.09.2017].

Социальные процессы. 2017 // The AnyLogic Company. URL: https://www.anylogic.ru/social-processes/ [Дата посещения: 11.09.2017].

Филипова А. Г., Еськова А. В. 2017. Прогнозные варианты развития системы «Социальный потенциал детства в регионе». О возможностях имитационного моделирования // Навстречу будущему. Прогнозирование в социологических исследованиях. Материалы VII международной социологической Грушинской конференции. М.: АО ВЦИОМ. С. 90‑93.

Филипова А. Г., Еськова А. В., Штефан Ч. А. 2017. Модель системной динамики «социальный потенциал региона» // Многомерные статистические модели и их применение в социологических исследованиях детства: Материалы Всероссийской молодёжной научной школы-конференции. Владивосток. Санкт-Петербург: Астерион. С. 236‑242.

AnyLogic // Официальный сайт The AnyLogic Company URL: https://www.anylogic.ru/use-of-simulation// [Дата посещения: 08.09.2017].

Sterman J. 2000. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World.: McGraw Hill. 982 p.