Правила політики уряду у фінансуванні освіти: ідентифікація на основі нейронних мереж

dc.contributor.authorРадіонова, І.Ф.
dc.contributor.authorУсик, В.І.
dc.contributor.authorРадіонова, Ірина Федорівна
dc.date.accessioned2025-01-20T12:55:22Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractМета. 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.citationРадіонова 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.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0941-2867
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0938-400X
dc.identifier.urihttps://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/5248
dc.language.isouk
dc.publisherЗВО «Подільський державний університет»
dc.subjectправила політики уряду
dc.subjectправила фінансування освіти
dc.subjectпублічне управління
dc.subjectштучні нейронні мережі
dc.titleПравила політики уряду у фінансуванні освіти: ідентифікація на основі нейронних мереж
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
63-390-1-PB.pdf
Розмір:
1016.34 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.57 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис: