МОДЕЛЬ И АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ МАТЕРИАЛЬНЫМИ РЕСУРСАМИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

Целью настоящего исследования является разработка модели и архитектуры системы поддержки принятия решений для оценки материальной обеспеченности образовательных организаций. В работе предложена архитектура информационно-аналитической системы, обеспечивающая интеграцию процессов сбора, хранения, аналитической обработки и визуализации данных о материальных ресурсах образовательных организаций. Архитектура системы включает подсистемы получения данных из различных источников, централизованное хранилище данных, аналитическое ядро обработки информации, средства визуализации показателей и модуль формирования управленческой отчетности.
Методической основой исследования является применение методов математического моделирования для формализации процессов оценки обеспеченности образовательных организаций оборудованием.
Предложена система количественных показателей, включающая расчет нормативной потребности в оборудовании, коэффициента обеспеченности, показателя дефицита ресурсов, интегрального индекса обеспеченности и показателя риска выбытия оборудования. Разработанная модель позволяет проводить комплексную оценку состояния материально-технической базы образовательных организаций.
В отличие от традиционных систем учета запасов, используемых в образовательных организациях, предлагаемая архитектура объединяет математическую модель для расчета коэффициента обеспеченности оборудованием, интегрального показателя обеспеченности и показателя риска выхода оборудования из строя в рамках многоуровневой системы аналитической поддержки принятия решений. Такой подход позволяет осуществлять аналитический мониторинг обеспеченности инфраструктурой, а не простой учет запасов оборудования.

1. OECD (2023), Education at a Glance 2023: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/e13bef63-en.

2. World Bank. (2020). Realizing the Future of Learning: From Learning Poverty to Learning for Everyone, Everywhere. World Bank. https://doi.org/10/Realizing-the-Future-of-Learning-From-Learning-Poverty-to-Learning-for-Everyone-Everywhere. Available at https://docs.edtechhub.org/lib/X7NW3DD4

3. Viberg O., Hatakka M., Balter O., Mavroudi A. The current landscape of learning analytics in higher education // Computers in Human Behavior. 2020. Vol. 89. P. 98-110. https://doi.org/10.1016/i.chb.2018.07.027

4. Sarker, I.H. Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions. SN COMPUT. SCI. 2, 160 (2021). https://doi.org/10.1007/s42979-021-00592-x

5. Li D-P, Cheng S-J, Cheng P-F, Wang J-Q, Zhang H-Y (2018) A novel financial risk assessment model for companies based on heterogeneous information and aggregated historical data. PLoS ONE 13(12): e0208166. https://doi.org/10.1371/iournal.pone.0208166

6. T aheri M. et al. A fuzzy programming model for optimizing the inventory management problem // Expert Systems with Applications. - 2023. https://doi.org/10.1016/i.eswa.2023.119766

7. Alinezhad, M., Mahdavi, I., Hematian, M. et al. A fuzzy multi-objective optimization model for sustainable closed-loop supply chain network design in food industries. Environ Dev Sustain 24, 8779­ 8806 (2022). https://doi.org/10.1007/s10668-021-01809-y

8. Gulia, P., Kumar, R., Kaur, G. et al. Numerical modelling using fuzzy multi-objective optimisation for environmental sustainability in green supply chain manufacturing. Int J Interact Des Manuf 19, 2061-2076 (2025). https://doi.org/10.1007/s12008-024-02043-2

9. Alkahtani, B.S.T., Simic, V., Anjum, M. et al. Decision Support System for Financial and Accounting Performance Assessment in Manufacturing Industries. Int J Comput Intell Syst 18, 314 (2025). https://doi.org/10.1007/s44196-025-01066-1

10. Vidal G.H. de Paula, Caiado R.G.G. Decision support framework for inventory management combining fuzzy multicriteria methods, genetic algorithm and neural network // Computers & Industrial Engineering.- 2022. - https://doi.org/10.1016/i.cie.2022.108777

11. Cantini, A. (2022). A decision support system for configuring spare parts supply chains considering different manufacturing technologies. International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2041757

12. Cardeal G., Ribeiro I., Leite F. Decision-support model to select spare parts suitable for additive manufacturing // Computers in Industry. - 2023. - https://doi.org/10.1016/i.compind.2022.103798

13. Ojo, A., Rizun, N., Walsh, G., Mashinchi, M. I., Venosa, M., & Rao, M. N. (2024). Prioritising national healthcare service issues from free text feedback: A computational text analysis & predictive modelling approach. Decision Support Systems, 181, 114215. https://doi.org/10.1016/i.dss.2024.114215

14. Xiaochao Wei, Yanfei Zhang, Xin (Robert) Luo, Modeling the evolution of collective overreaction in dynamic online product diffusion networks, Decision Support Systems, Volume 181,2024, 114232, https://doi.org/10.1016/i.dss.2024.114232.

15. Fehrenbacher, D. D., & Weisner, M. (2024). Avatars and organizational knowledge sharing. Decision Support Systems, 182, 114245. https://doi.org/10.1016/j.dss.2024.114245

16. Rinaldi, G., Theodorakos, K., Garcia, F. C., Agudelo, O. M., & De Moor, B. (2025). DSS4EX: A decision support system framework to explore artificial intelligence pipelines with an application in time series forecasting. Expert Systems with Applications, 269, 126421. https://doi.org/10.1016/i.eswa.2025.126421

17. Богданов А. Д., Щепкин А. В. Методический подход к управлению организацией общего образования через материальное обеспечение // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2025. - № 2. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiy-podhod-k-upravleniyu-organizatsiey-obschegoobrazovaniya-cherez-materialnoe-obespechenie.

18. Назарова Т. С. Создание нормативно-методической системы материально-технического обеспечения основных образовательных программ ФГОС: проблемы и перспективы // Вестник Московского университета. Серия 20. Педагогическое образование. - 2017. - № 1. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sozdanie-normativno-metodicheskoy-sistemy-materialno-tehnicheskogoobespecheniya-osnovnyh-obrazovatelnyh-programm-fgos-problemy-i.

19. Byvshev, V., Parfenteva, K., Panteleeva, I. et al. Methodology for assessing the effectiveness of regional infrastructure facilities to support scientific, technical and innovation activities in the context of the synergy effect: analysis, formation and study. J Innov Entrep 11, 65 (2022). https://doi.org/10.1186/s13731-022-00257-w

20. Satria, T. F. ., Hadiguna, R. A. ., Henmaidi, H., & Arief, I. . (2025). Performance measurement in local government: A systematic review towards efficient public sector management. International Journal of Innovative Research and Scientific Studies, 8(4), 1417-1428. https://doi.org/10.53894/iiirss.v8i4.8093

21. ГИС «Контингент»: официальный сайт. - URL: http://gis-kontingent.ru/

22. ГИС «Образование» Челябинской области: официальный сайт. - URL: https://chiro74.ru/p/gisobrazovanie