Science for Education Today, 2025, Т. 15, № 4, С. 179–204
© Гордашникова О. Ю., Муранов А. А., 2025
УДК: 
37.08+001.891.57+331.1

Модели прогнозирования потребности в педагогических кадрах общего образования

Гордашникова О. Ю. 1 (Москва, Россия), Муранов А. А. 2 (Москва, Россия)
1 Федеральное государственное автономное научное учреждение «Федеральный институт цифровой трансформации в сфере образования»
2 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 9 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Статья посвящена проблеме прогнозирования потребности в педагогических кадрах общего образования в условиях дефицита педагогических ресурсов, неточных прогнозных значений основных параметров общего образования для формирования новой стратегии развития системы образования. Цель работы – построить модели прогнозирования потребности в педагогических кадрах общего образования.
Методология. Методологической основой работы являются эмпирический и аспектный подходы. Эмпирический подход опирается на имеющийся опыт ученых в научной практике педагогического образования в обосновании выбора моделей прогнозирования потребности в педагогических кадрах общего образования и индикаторов прогнозирования системы образования. Аспектный подход базируется на изучении кадровой обеспеченности общего образования по всем субъектам Российской Федерации за 2022–2024 гг. и выявлении факторов, определяющих развитие кадровой инфраструктуры. В ходе исследования использовались эмпирический метод сглаживания временных рядов с использованием экспоненциальной функции окна и многофакторный регрессионный анализ с целью установления будущих закономерностей (прогнозных значений потребности в педагогических кадрах) на основе предыдущей статистики и проверки связей между ожидаемым результатом и несколькими независимыми факторами (макроэкономическими показателями региона), оказывающими на него влияние.
Результаты. На основании теоретического анализа проблемы исследования авторы в соответствии с эмпирическим прогнозированием потребности в педагогических кадрах общего образования построили прогнозные модели (математические уравнения) численности педагогов Саратовской области: во-первых, с помощью метода экспоненциального сглаживания при высокой величине достоверности аппроксимации R2 = 85 %; во-вторых, с помощью многофакторного регрессионного анализа с установленным уровнем надежности 95 % и полученными единичными значениями множественного результата регрессии (R) и множественного коэффициента детерминации (R2). Полученные результаты подтверждают сокращение численности педагогов с учетом влияния региональных макроэкономических показателей (демографических факторов): численности населения региона, коэффициента миграционного прироста на 10 000 человек населения, общего коэффициента рождаемости.
Заключение. Результаты исследования позволяют сделать вывод о необходимости использования многофакторной регрессионной модели для получения опережающей оценки потребности в педагогических кадрах общего образования с учетом связи между ожидаемым результатом и несколькими независимыми факторами (социально-экономическими, демографическими), оказывающими на него влияние.

Ключевые слова: 

проблемы прогнозирования; модели прогнозирования; педагогические кадры; кадровые потребности; общее образование; математические модели; стратегия развития образования.

Библиографическая ссылка:
Гордашникова О. Ю., Муранов А. А. Модели прогнозирования потребности в педагогических кадрах общего образования // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – С. 179–204. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.08
Список литературы: 
  1. Караваева Е. В., Маландин В. В. Проблемы кадрового обеспечения научно-технологического развития России в свете формирования новой Стратегии развития образования до 2040 года // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 1. – С. 30–41. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80301904 DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-1-30-41
  2. Насибян Е. А. Воспитание культуры здоровья школьников как проблема общего образования // Воспитание школьников. – 2025. – № 3. – С. 69–75. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82305788 DOI: https://doi.org/10.47639/0130-0776_2025_3_69
  3. Грохотова Н. В., Каверзина Л. А., Серых Н. В. Проблемы организации оплаты труда в муниципальных учреждениях общего образования и пути их решения // Проблемы социально-экономического развития Сибири. – 2024. – № 1. – С. 66–77. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=64356303 DOI: https://doi.org/10.18324/2224-1833-2024-1-66-77 
  4. Подуфалов Н. Д. Проблемы совершенствования содержания школьного образования и доработки проектов ФГОС общего образования // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. – 2020. – № 1. – С. 102–109. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=43955480 DOI: https://doi.org/10.26105/SSPU.2020.64.1.017 
  5. Долгановская Н. В., Катичева М. Г. Актуальные проблемы развития методологии педагогического прогнозирования // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. – 2015. – № 1. – С. 94–100. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23286310
  6. Бурмыкина И. В., Ходов М. Ю. Прогнозное моделирование развития кадрового потенциала общего образования Липецкой области // Теория и практика общественного развития. – 2022. – № 1. – С. 20–25. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47905728 DOI: https://doi.org/10.24158/tipor.2022.1.2
  7. Sharma U., Jacobs K. E. Predicting in-service educators' intentions to teach in inclusive classrooms in India and Australia // Teaching and Teacher Education. – 2016. – Vol. 55. – P. 13–23. DOI: https://doi.org//10.1016/j.tate.2015.12.004 
  8. Howson J. Teacher Workforce Planning: The Interplay of Market Forces and Government Policies During a Period of Economic Uncertainty // Educational Research. – 2012. – Vol. 54 (2). – P. 173–185. DOI: https://doi.org/10.1080/00131881.2012.680042
  9. Sutcher L., Darling-Hammond L., Carver-Thomas D. Understanding teacher shortages: An analysis of teacher supply and demand in the United States // Education Policy Analysis Archives. – 2019. – Vol. 27. – P. 35.  DOI: https://doi. org/10.14507/epaa.27.3696
  10. Adedeji I. O. Teacher Demand and Supply Projection from 2018 to 2027: A Case Study of Zamfara State Upper Basic Schools, Nigeria // International Journal of Elementary Education. – 2022. – Vol. 11 (1). – P. 18–24. DOI:  https://doi.org/10.11648/j.ijeedu.20221101.13
  11. Donitsa-Schmidt S., Zuzovsky R. Teacher Supply and Demand: The School Level Perspective // American Journal of Educational Research. – 2014. – Vol. 2 (6). – P. 420–429. DOI: https://doi.org/10.12691/education-2-6-14 
  12. Brattin R., Sexton R. S., Yin W., Wheatley B. A neural network solution for forecasting labor demand of drop-in peer tutoring centers with long planning horizons // Education and Information Technologies. – 2019. – Vol. 24 (6). – P. 3501–3522. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-019-09939-7  
  13. Darling-Hammond L., Podolsky A. Breaking the cycle of teacher shortages: What kind of policies can make a difference? // Education Policy Analysis Archives. – 2019. – Vol. 27. – P. 34. DOI: https://doi.org/10.14507/epaa.27.4633 
  14. Dao L., Allen J., Pullen D., Cowie S. Addressing the teacher shortage in Australia: what do the Initial Teacher Education (ITE) completion data tell us? // Discover Educatione. – 2024. – Vol. 3 (1). – P. DOI: https://doi.org/10.1007/s44217-024-00121-x 
  15. Yang S., Hsueh-Chih Ch., Wen-Ching Ch., Cheng-Hong Ya. Student Enrollment and Teacher Statistics Forecasting Based on Time-Series Analysis // Comput Intel Neurosci. – 2020. – Vol. 3 (1). – P. DOI: https://doi.org/10.1155/2020/1246920 
  16. Xu D. Time series analysis as an emerging method for researching L2 affective variables // Heliyon. – 2023. – Vol. 9 (6). – P. e16931. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16931
  17. Петухов Н. А. Востребованность учителей в общеобразовательных школах Центрального Федерального округа // Экономический вестник ИПУ РАН. – 2021. – Т. 2, № 1. – С. 18–30. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46178290 DOI: https://doi.org/10.25728/econbull.2021.1.2-petukhov 
  18. Вачкова С. Н., Мысина Т. Ю., Петряева Е. Ю., Салахова В. Б., Федоровская М. Н. Прогнозирование кадровых потребностей в общем образовании: HR-практики и модель кадрового планирования столичных школ // Вестник Мининского университета. – 2024. – Т. 12, № 3. – C. 8.  URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=72206755 DOI: https://doi.org/10.26795/2307-1281-2024-12-3-8 
  19. Тихонова А. Ю., Солнцева О. В. Подготовка педагогических кадров как проблема исследования // Поволжский педагогический поиск. – 2020. – № 2. – С. 48–54. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43098200  DOI: https://doi.org/10.33065/2307-1052-2020-2-32-48-54  
  20. Васильева Л. В., Лебедев К. В., Суменова Е. С. Среднесрочный прогноз возрастной структуры педагогических работников общеобразовательных школ в субъектах Российской Федерации // Образование и наука. – 2021. – Т. 23, № 2. – С. 140–169. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45168228 DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2021-2-140-169 
  21. Соколова И. И., Сергиенко А. Ю. О методологии прогнозирования развития педагогического образования // Человек и образование. – 2016. – № 1. – С. 15–21. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=26606399 
Дата публикации 31.08.2025