Правила політики уряду у фінансуванні освіти: ідентифікація на основі нейронних мереж
dc.contributor.author | Радіонова, І.Ф. | |
dc.contributor.author | Усик, В.І. | |
dc.contributor.author | Радіонова, Ірина Федорівна | |
dc.date.accessioned | 2025-01-20T12:55:22Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | Мета. Просування у вирішенні проблеми ідентифікації правил фінансування освіти та використання потенціалу методу штучних нейронних мереж в процесі ідентифікації правил. Методика дослідження. У процесі дослідження використано такі конкретні методи: системний підхід – для класифікації форм ідентифікації правил політики та визначення рівнів, на яких мали б реалізуватись правила фінансування освіти; аналізу на основі штучних нейронних мереж – для обґрунтування та ідентифікації правил фінансування освітньої сфери; формалізації та графічного представлення отриманих результатів – для унаочнення результатів дослідження. Результати дослідження. Визначено, що правила політики уряду є інструментом публічного управління, а для використання в цій якості вони мають бути ідентифіковані та інституціоналізовані. Обґрунтовано, що використання методу штучних нейронних мереж, який дозволяє аналізувати та прогнозувати нелінійні процеси з високою невизначеністю, створює нові можливості ідентифікації правил політики. Здійснено прогнозування двох показників фінансування освіти, формування яких мало б підпорядковуватись правилам уряду, на основі двох нейронних мереж. Наукова новизна результатів дослідження. Запропоновано інноваційний підхід до моделювання та прогнозування показників фінансування української освіти, як підпорядкованих певним правилам уряду, з використанням моделей штучних нейронних мереж. Це дало змогу отримати графи зв’язків між вхідними та вихідними змінними та передбачити показники частки витрат на освіту у ВВП та частки витрат на освіту у державних витратах, за умови реалізації передбачуваних урядом, міжнародними установами та науково-дослідними установами країни п’ятьох вхідних змінних, а саме: продуктивності праці, частки інноваційної діяльності, частки дефіциту бюджету та державного боргу у ВВП, частки працездатного населення у населенні країни. Практична значущість результатів дослідження. Розроблені та запропоновані авторами практичні підходи до ідентифікації правил фінансування освіти можуть сприяти досягненню вищого рівня інституціоналізації правил та використовуватися в роботі Міністерства освіти і науки. | |
dc.identifier.citation | Радіонова І.Ф. Правила політики уряду у фінансуванні освіти: ідентифікація на основі нейронних мереж /І.Ф.Радіонова, В.І. Усик // Інноваційна економіка. - 2019. - №5-6. - С. 15-28. | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0941-2867 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0938-400X | |
dc.identifier.uri | https://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/5248 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ЗВО «Подільський державний університет» | |
dc.subject | правила політики уряду | |
dc.subject | правила фінансування освіти | |
dc.subject | публічне управління | |
dc.subject | штучні нейронні мережі | |
dc.title | Правила політики уряду у фінансуванні освіти: ідентифікація на основі нейронних мереж | |
dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 2.57 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Опис: