Вопрос 10. Прогнозная экстраполяция

Рассмотрим основные из методов анализа качества прогнозов, используемые в статистике [3, с. 25-29].

Термин «экстраполяция» имеет несколько толкований. В широком смысле слова экстраполяция – это метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую его часть. В узком смысле слова экстраполяция означает нахождение по ряду данных функций других ее значений, находящихся вне этого ряда. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прош8лом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстраполяция применяется при изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функций за пределами области ее определения с использованием информации о поведении данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения.

Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию – оставим их за рамками рассмотрения в этой контрольной работе.

Разграничивают формальную и прогнозную экстраполяцию. Формальная экстраполяция базируется на предположении и сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития объекта.

Прогнозная экстраполяция увязывает фактическое состояние исследуемого объекта с гипотезами о динамики его развития. Она предполагает необходимость учета в перспективе альтернативных изменений самого объекта, его сущности. При формировании прогнозов с помощью экстраполяции исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик. Экстраполируются оценочные функциональные системные и структурные характеристики, например, количественные характеристики экономического, научного, производственного потенциала. Степень реальности такого рода прогнозов в значительной степени обуславливается аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей по отношению к сущности рассматриваемого явления. Последовательность действий при статистическом анализе тенденций и экстраполировании состоит в следующем [6, с. 28]:

1)    четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, обсуждение факторов, стимулирующих развитие данного объекта, определение необходимой экстраполяции и ее допустимой дальности;

2)    выбор системы параметров;

3)    сбор и систематизация данных;

4)    выявление тенденций или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа данных.

Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Например, экстраполируемая часть  общей кривой развития (тренд) корректируется с учетом реального опыта функционирования отрасли- аналога исследований объекта, опережающих в своем развитии прогнозируемый объект.

Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Под ним понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. Тренд – это длительная тенденция изменения экономических показателей. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие.

Сущность метода наименьших квадратов состоит в отыскании параметров модели тренда, минимизирующих ее отклонение от  точек исходного временного ряда, то есть минимизации сумы квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами. Модель тренда может различаться по виду. Е выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях получили следующие функции: линейная, квадратичная, степенная, показательная, экспоненциальная, логистическая. Особенно широко применяется линейная функция, то есть сводимая к линейной форме, как наиболее простой и в достаточной степени удовлетворяющей исходным данным. Метод наименьших квадратов широко применяется при анализе  методов качества прогнозов в силу своей простоты и возможности реализации на компьютере. Недостаток данного метода состоит  том, что модель тренда жестко фиксируется, а это делает возможным его применение только при небольших периодах упреждения, то есть при краткосрочном прогнозировании [8, с. 145].

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценки параметров тренда, характеризующих  не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Этот метод позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода. Он не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся условиям  во времени.

Этот метод применяется при анализе качества прогнозов при кратко- и среднесрочном прогнозировании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и предполагает ее интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, описывающие динамику показателя, имеют простую математическую формулировку, адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность  свойств временного ряда.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд путем его расчленения на равные части с обязательным совпадением в каждой из них сумм модельных и эмпирических значений.

В целом, методы экстраполяции, в том числе и прогнозной экстраполяции, основанные на продлении тенденций прошлого и настоящего на будущий период, могут использоваться  при анализе качества прогнозов лишь при периоде упреждения до пяти или семи лет. Важнейшим условием использования данных методов является наличие устойчивых выраженных тенденций развития какого-либо явления и процесса социально- экономической действительности.  При более длительных прогнозах эти методы не дают точных результатов.

Вопрос 5. Образовательно-педагогическое прогнозирование (прогнозы развития системы  народного образования)

         Обеспечение стабильного функционирования и развития системы образования – необходимого условия развития общества и государства – во многих странах мира уже давно рассматривается как приоритетный вопрос государственной политики. В правовых и нормативных документах образование декларируется как важнейший фактор, определяющий престиж, будущее и даже национальную безопасность государства. В большинстве развитых стран, включая Россию, роль и место образования – одного из фундаментальных факторов стабильности и развития страны – определены в законодательных актах высшего уровня.

Исследования в области образовательно-педагогического прогнозирования осуществляются в рамках реализации План программных мероприятий по реализации научно-технической и инновационной политики в системе образования Российской Федерации на 2003-2005 гг. Кроме того, важнейшие направления государственной политики в области развития науки и технологий определены «Основами политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу», утвержденными Президентом Российской Федерации В.В.Путиным 30 марта 2002 года. В этой программе в частности, говорится:  «Концепцией научной, научно-технической и инновационной политики в системе образования Российской Федерации на 2001-2005 годы» определена главная цель политики – обеспечение подготовки высококвалифицированных специалистов, научных и научно-педагогических кадров, эффективное использование образовательного, научно-технического и инновационного потенциала системы образования для развития экономики и решения социальных задач страны. Перед вузовской наукой поставлены новые задачи, вытекающие из принятой Правительством Российской Федерации «Концепции модернизации российского образования на период до 2010 года». Научные исследования должны обеспечить решение поставленных Концепцией задач. [15] Один из пунктов этой программы гласит, что в деятельности Министерства образования необходимо предусмотреть исследования по разработке научного прогноза развития системы образования в РФ (пункт 3.1).

В настоящей работе сделана попытка построить модель образовательной системы будущего.  Использование модели позволит определить закономерные направления развития системы образования [6, с. 204].

Сущность метода – модель новой системы создается путем обоснованного исключения затратных, вредных, ненужных и вспомогательных функций старой системы вместе с носителями функций, компонентами этой системы, а в существующем настоящем отыскиваются компоненты будущей новой системы, реализующие главную функцию по-новому.

На основе данных формул, получаем набор вариантов выполнения модели образовательного учреждения будущего (табл.1).

Таблица 1

Возможные состояния системы образования в ближайшем будущем

Анализ таблицы показывает:

возможен вариант, когда все внутренние функции вуза вместе с подразделениями-носителями могут быть исключены либо «отомрут естественным образом» (колонка А);

в других вариантах выполнение внутренних функций может быть передано самим студентам (и преподавателям) и/или другим социальным институтам (колонки В и С).

Важно отметить, что при любых вариантах исключения- отмирания функций, мы должны мыслить главную функцию «подготовить специалистов» как сохраняемую.

Можно видеть, что возможны несколько вариантов исключения – отмирания функций. Отмирание функций приводит к отмиранию компонентов – носителей этих функций. При этом структура системы упрощается.

Анализ модели (табл.1) показал, что возможны несколько вариантов сохранения главной функции "подготовить специалиста" при отмирании вуза.

Предельный вариант свертывания в общем случае – исключение всех компонент вуза. Наглядный исторический пример – переход от классной доски с мелом к экрану, на который проецируются слайды. Компоненты "классная доска" и "мел" заменены другими компонентами. Изменение принципа отображения информации повлекло за собой изменение конструкции при сохранении функции.

На основе данной модели можно получить несколько версий подготовки специалиста. При разработке каждой версии определяется противоречие как проблема, для решения которой необходимо использовать ресурсы среды, уже существующие или принципиально возможные в перспективе.

Далее предложены несколько вариантов сценария "подготовка специалиста", а затем рассматриваются социальные возможности (ресурсы), которые уже существуют в настоящем и позволяют выполнить главную функцию "подготовить специалиста" при отсутствии вуза. Тем самым можно обнаружить элементы будущей системы образования образования в настоящем.

Опишем варианты состояния системы образования в будущем  [6, с. 145].

Исчезновение позиций "студент" и "преподаватель"

Как показывает модель, образовательная система будущего может не иметь главных позиций прежней системы: Преподаватель и Студент. Тогда необходимо понять, как может быть выполнена главная функция  – подготовить специалиста при отсутствии привычных и важнейших для фигур.

Вот одна из возможных версий, основанная на понимании того, что «преподаватель» это лишь обозначение «частичного рабочего», занимающегося преимущественно передачей готового знания. А «студент» – обозначает позицию освобожденного от обязательного участия в труде субъекта, воспринимающего готовое знание.

Тенденция постоянного повышения специализации должна привести к сокращению "массовки" – специалистов подготовленных впрок по одной специальности. Тогда, можно полагать, что при возникновении общественной потребности в специалисте или группе специалистов всегда оказывается достаточно образованных людей, способных разработать программу, организовать и провести такое обучение. Очевидно, что эти люди могут не являться профессиональными преподавателями, то есть зарабатывающими на этом.

Такое общество, члены которого постоянно готовы к образованию специалистов нового уровня можно назвать действительно образованным. В данном случае «нового уровня» означает – подобных, но не идентичных себе.

Отсутствие позиции "преподаватель" можно объяснить также отмиранием функции "преподавать", понимаемой как передачу знания и отсутствием необходимости в специалистах – трансляторах готового знания. В то же время специалисты, помогающие организовать поиск недостающих знаний (позиция – тьютор), становятся все более необходимы уже сегодня. Такое изменение функционала осуществлено уже в Открытом Университете Великобритании. Руководящие и методические документы ОУВ специально подчеркивают, что "тьютор не читает лекции".

В то же время в ряде вузов, развивающих дистанционное обучение, продолжают сохранять функции преподавателя, либо пытаются сочетать их с функциями тьютора. Это можно оценить как временное явление, уступку со стороны вуза, вызванную школьными стереотипами большей части студентов, их установкой на усвоение готовых знаний.

Отсутствие позиции "студент" можно объяснить также отсутствием в будущем общественной необходимости и индивидуальной потребности в освобождении от трудовой деятельности определенной части молодежи.

Поступление на обучение

Требование доступности образования для любого человека в любом населенном пункте уже сформулировано как принцип новой системы образования в документах ЮНЕСКО.

Принцип доступности предполагает для любого желающего получить высшее образование возможность учиться, не приезжая в институт. В настоящее время в России развиваются средства и структуры, способные уже сейчас предоставить доступ в образовательную среду в любом населенном пункте. Предположим, что это уже осуществлено и в любом селе, например, в почтовом отделении стоит терминал, связанный с глобальной образовательной сетью. Для доступа учащегося в нее может потребоваться регистрация или идентификация в Единой регистрационной системе (ЕРСО) государства [15].

Становится все более очевидно, что регистрация учащихся будет происходить в информационной системе образования государства, а не в учебном учреждении. Наличие в базе ЕРСО детализированных данных на специалистов, ученых и тьюторов, позволит каждому выпускнику средней школы получить данные о возможности обучения у того или иного специалиста или группы специалистов. Наличие поисковых средств позволит эффективно осуществить обоснованное самоопределение каждому выпускнику.

Наличие базы данных в ЕРСО создает дополнительную возможность для набора учащихся "преподавателями", учеными или учреждениями. Предположим, в каждом городе существует банк выпускников школ, в котором находятся данные об их достижениях, личных особенностях и склонностях. Ученые и специалисты смогут набирать себе учеников через такие банки данных, не просматривая личные дела и не нарушая тайну личности. Эта работа может быть поручена автоматической поисковой системе, способной по заданным критериям отобрать кандидатов для обучения по данной специальности и отослать им приглашение.

Такая система еще не оформлена как организационная структура на данном этапе, но практически все основные компоненты ее уже существуют [15].

Обучение и обеспечение пособиями

Выпускники, зарегистрированные в государственной системе образования автоматически начинают обеспечиваться информацией о необходимых пособиях от специализированных издательств. Однако возможен и самостоятельный поиск литературы и пособий обучающимися "студентами".

Обучение проводится по плану, составленному "студентом" самостоятельно и согласованному с "преподавателями". В такой системе практически реализуется давно практикуемая в образовании деятелей искусства модель, в которой новое поколение обучается у мастеров своего дела. Отличие может быть в большем участии учащегося в планировании собственной работы, что, несомненно, требует его подготовленности в этом виде деятельности еще в средней школе.

Контроль обучения и итоговая аттестация

Контроль обучения – это наиболее ответственная и наиболее безответственно выполняемая функция в настоящее время. Функция контроля – проверка на соответствие определенному стандарту – требуется в настоящее время лишь постольку, поскольку обучают частичным знаниям и умениям, а не решению целостных задач. Как процесс решения задачи обучающимся, так и решение задачи сами несут в себе информацию о росте его готовности. Примерно таким образом «контролируется» образование в датских свободных народных школах.

Можно предполагать, что "студенты" в будущем сами смогут контролировать себя в силу собственной заинтересованности в качестве образования. На первых этапах обучения их может контролировать также тьютор, отвечающий за обучение и другие участники процесса обучения, отмечающие достижения студента. А затем функция контроля передается обучающемуся и становится самоконтролем.

"Преподавателей" могут контролировать также другие подсистемы, например Ассоциации специалистов определенного профиля и Единая аттестационная система образования (ЕАСО), где выдается сертификат и проводится регулярная аттестация, а также и ЕРСО, регистрирующая успехи студентов того или иного преподавателя.

Управление образованием

Главным управляющим в такой системе должен стать сам студент. Это означает, что он определяет сроки и этапы, место, цели, методы и образовательные области (содержание) обучения. Только тогда можно утверждать, что студент становится реальным субъектом образования. Естественно, выпускник школы должен быть подготовлен к тому, чтобы в полной мере воспользоваться этой возможностью. Отсюда возникает необходимость преобразования современного процесса обучения в школе в процесс становления субъекта собственного образования в учащемся, в процесс выращивания в ребенке Управляющего собственным образования. Решение данной проблемы будет означать действительную гуманизацию современной образовательной системы, то есть переход от системы насильственного обучения, унаследованной от прошлого, к ненасильственному образованию.

Итак, в результате функционально-идеального моделирования вуза получена модель системы подготовки специалистов будущего, отличающаяся от существующей следующими признаками:

активной позицией учащегося;

активной позицией тьютора;

сокращением управленческой вертикали и отсутствием промежуточных руководящих инстанций в системе подготовки специалистов;

наличием нескольких новых служебных, а не руководящих подсистем, обеспечивающих возможность выполнения главной функции "подготовить специалиста".

Эти выводы разработчиков и практиков дистанционного обучения подтверждают наши данные, полученные на основе функционального анализа как бы "на кончике пера".

В качестве примера прогнозных данных развития системы народного образования приведем данные о повышении квалификации одного из вида специалистов – процесса обучения арбитражных управляющих в Хабаровском крае.

Распоряжением Правительства РФ функции регулирующего органа в реализации нового Закона «О несостоятельности (банкротстве)» возложены на Министерство юстиции РФ. В частности, в министерство передана функция организации, контроля и определения содержания подготовки арбитражных управляющих. При реформировании, прежде всего, нужно сохранить накопленный положительный опыт в организации обучения и привести систему подготовки в соответствие с прогнозируемым резким падением спроса на данную образовательную услугу на рынке банкротств.

Принимая во внимание масштаб новаций Закона, можно говорить о необходимости кардинального изменения – реструктуризации системы подготовки специалистов по арбитражному управлению в новых условиях.

При реструктуризации следует выделить верхние звенья системы – центральный аппарат Минюста РФ и федеральные управления и нижние – собственно обучающие организации (вузы Минобразования РФ, ведомственные и негосударственные образовательные учреждения).

Главной задачей верхнего звена должно быть: разработка новой высокой планки требований к обучающим организациям и соответствующий их отбор; периодичная, 1 раз в 2-3 года, аттестация качества реализации Единой программы подготовки арбитражных управляющих обучающими организациями.

Нижнее звено реструктуризации – обучающие организации, и от их деятельности в решающей степени зависит качество подготовки специалистов по арбитражному управлению. Основным фактором реструктуризации здесь является рыночный спрос на оказываемую образовательную услугу – подготовку арбитражных управляющих. Этот спрос имеет существенно критическую зависимость от изменений в законодательстве о несостоятельности.

На примере Хабаровского края динамика процесса обучения арбитражных управляющих характеризуется тремя периодами: 1997-2000 гг. – подъем, 2001-2002 гг. – насыщение (около 1000 чел. ежегодно), 2003 г. – прогнозируемый 4-кратный спад (240-260 чел.), 2004 г. – прогнозируемая стабилизация на новом, более низком количественном уровне (160-180 чел. ежегодно) [13].

Прогноз спроса на обучение осуществлялся на основе экстраполяции на субъекты СФО прогнозируемого сокращения по Новосибирской области, внесшей представительный вклад (19,2 %) в контингент обученных слушателей в федеральном округе. В Хабаровском крае прогноз проводился по обучающей организации – Хабаровской государственной академии экономики и права (ХГАЭиП) Минобразования РФ, обучившей с 1997 года 485 арбитражных управляющих, или около 70% слушателей в крае [14].

Краткосрочное переобучение примерно 160-180 арбитражных управляющих в год – результат прогноза и новый стационарный режим реструктированного нижнего звена системы подготовки арбитражных управляющих в Хабаровском крае. Одна – две территориально распределенные достаточно крупные профильные обучающие организации в Хабаровском крае вполне качественно справятся с таким потоком слушателей.

По состоянию на июль 2003 года Минюстом России заключено достаточное число соглашений (их 9) с вузами на право обучения по 480-часовой Единой программе подготовки арбитражных управляющих, утвержденной Приказом Министерства юстиции РФ N 108 от 5.05.2003, в том числе по Хабаровскому краю – с ХГАЭП (соглашение N 8 от 11.07.2003).

В качестве критерия к выбору обучающих организаций можно предложить следующие:

·                   государственное образовательное учреждение экономического и управленческого и юридического профилей, занимающее ведущие позиции в субъекте РФ;

·                   имеющаяся государственная аттестация специальностей «менеджмент», «финансы и кредит», «юриспруденция»;

·                   государственная лицензия и ведущееся обучение по специальности 351000 «антикризисное управление»;

·                   уровень ранее достигнутых результатов в подготовке специалистов по антикризисному управлению по программам, утверждаемым ФСФО РФ.

Имеется ряд узких мест в самом процессе обучения, «расшивка» которых позволила бы повысить качество подготовки специалистов.

Минюстом РФ предполагается разрешить слушателям, ранее прошедшим обучение по 448-часовой Программе, утвержденной распоряжением ФСФО РФ от 11.11.2001 N 355-р, прослушать и сдать экзамен только по части 480-часовой Единой программы – правовому блоку (152 часа) с выдачей свидетельства установленного Минюстом России образца.

Список литературы

1)              Федеральный закон N 127-ФЗ "О несостоятельности (банкротстве)" от 26.10.2002.

2)              Федеральный закон N 6-ФЗ "О несостоятельности (банкротстве)" от 8 января 1998 г.

3)              Елисеева И.И., Юзбашев Н.М. Общая теория статистики: Учеб. – 4 изд., переаб., доп. – М.: Финансы и статистика, 2003 . – 480 с. : ил.

4)              Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учеб. – 2 изд., переаб., доп. – М.: Инфра-М, 1999. – 416 с.

5)              Прогнозирование и планирование: Учеб.  пособ./ Е.А. Черныш, О.П. Молчанова, А.А. Новикова, Т.А.Салтанова. – М.: Приор, 1999. – 176 с.

6)              Практическое пособие по проведению статистичских исследований социально-экономических процессов / Под ред. Е.А. Егиазаряна и А.Д. Шеремета. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 417 с.

7)              Статистика: Учеб./Под ред. И. И. Елисеевой. – М.: Витрем, 2002 . – 448 с.

8)              Статистика финансов: Учеб./ Под ред. В.Н. Салина. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 816 с.

9)              Теория статистики с основами теории вероятности: Учеб. пособ./ И.И. Елисеева, В.С. Князевский, Л.И. Ниворожнина, З.А. Морозова. – М.: Юнити- Дана, 2001 .- 446 с.

10)         Теория статистики: Учеб./Под ред. Р.А. Шмойловой. – 3 изд., переаб., доп. – М.: Финансы и статистика, 2002 .- 560 с.: ил.

11)         Теория статистики: Учеб./Под ред. Г.Л. Громыко. – М.: Инфра-М, 2000. – 414 с.

12)         Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 2003. – 278 с.

13)         www.minust.ru

14)         http://tv.moigorod.ru

15)         http://www2.ed.gov.ru/science/419,print/