БІЛІМ БЕРУ ҰЙЫМДАРЫНДАҒЫ МАТЕРИАЛДЫҚ РЕСУРСТАРМЕН ҚАМТАМАСЫЗ ЕТУДІ БАҒАЛАУ БОЙЫНША ШЕШІМДЕРДІ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕСІНІҢ МОДЕЛІ МЕН АРХИТЕКТУРАСЫ

Бұл зерттеудің мақсаты-білім беру ұйымдарының материалдық ресурстармен қамтамасыз етілуін бағалау үшін шешімдерді қолдау жүйесінің моделі мен архитектурасын жасау. Жұмыста білім беру ұйымдарының материалдық ресурстары туралы мәліметтерді жинау, сақтау, аналитикалық өңдеу және визуализация процестерін біріктіретін ақпараттық-аналитикалық жүйенің архитектурасы ұсынылған. Жүйенің архитектурасына бірнеше көздерден деректерді жинауға арналған ішкі жүйелер, орталықтандырылған деректер қоймасы, аналитикалық өңдеу ядросы, индикаторларды визуализациялау құралдары және басқару есептерін шығаруға арналған модуль кіреді.
Зерттеудің әдіснамалық негізі білім беру ұйымдарын жабдықтармен қамтамасыз етуді бағалау процестерін ресімдеу үшін математикалық модельдеу әдістерін қолдану болып табылады. Жабдықтарға нормативтік сұранысты, қамтамасыз ету коэффициентін, ресурстар тапшылығының индикаторын, қамтамасыз етудің интеграцияланған индексін және жабдықтың зейнетке шығу қаупінің индикаторын есептеуді қамтитын сандық көрсеткіштер жүйесі ұсынылады. Әзірленген модель білім беру ұйымдарының материалдықтехникалық базасының жай-күйін кешенді бағалауды жүргізуге мүмкіндік береді.
Білім беру ұйымдарында қолданылатын тауарлық-материалдық қорларды есепке алудың дәстүрлі жүйелерінен айырмашылығы, ұсынылған архитектура көп деңгейлі аналитикалық шешімдерді қолдау шеңберінде жабдықты қамтамасыз ету коэффициентін, интеграцияланған қамтамасыз ету индексін және жабдықтың зейнетке шығу қаупінің индикаторын есептеудің математикалық моделін біріктіреді. Бұл тәсіл жабдықты түгендеудің қарапайым есебін емес, инфрақұрылымды қамтамасыз етуді аналитикалық бақылауға мүмкіндік береді.

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