CC BY
16"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB
CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
OLIY TA'LIM TIZIMIDA YUQORI MALAKALI KADRLAR TAYYORLASH
JARAYONLARI TENDENSIYALARI VA RIVOJLANISH ISTIQBOLLARI Zaripova Mukaddas Djumayozovna
Termiz davlat universiteti dotsent v.b., i.f.f.d. (PhD) https://doi.org/10.5281/zenodo.10159823
Annotatsiya. Maqolada probit modeli asosida, ta'lim natijalari va yutuqlari yuqori bo'lgan bakalavriat bosqichida tahsil olayotgan iqtidorli talabalarni saralash hamda ularni ta'limningkeyingi bosqichida (magistraturada) o'qishini davom ettirishlari uchun tavsiya etishni yetarlicha ishonchlilik bilan prognoz qilishga imkon beradigan uslubiyot taklif etilgan.
Kalit so'zlar: binar tanlov modellari, logit model, probit model, prognozlashtirish, o'qitish sifati, model sifati.
Аннотация. В статье предлагается методология, основанная на пробит-модели, позволяющая с достаточной достоверностью прогнозировать отбор талантливых студентов, обучающихся на этапе бакалавриата, имеющих высокие образовательные результаты и достижения, и рекомендовать их продолжить обучение на следующем этапе образования (в магистратуре).
Ключевые слова: модели бинарного выбора, логит-модель, пробит-модель, прогнозирование, качество обучения, качество модели.
Abstract. The article proposes a methodology based on a probit model, which makes it possible to predict with sufficient reliability the selection of talented students studying at the undergraduate stage, who have high educational results and achievements, and recommend them to continue their studies at the next stage of education (master's degree).
Keywords: binary choice models, logit model, probit model, forecasting, quality of training, quality of model.
Kirish. Ayni paytda, oliy ta'lim tizimida mamlakatimizni ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirish bo'yicha ustuvor vazifalarga muvofiq malakali kadrlar tayyorlash jarayonini sifat jihatdan yuqori bosqichga ko'tarish hamda "oliy ta'lim - ilm-fan - ishlab chiqarish" o'rtasidagi samarali integratsiyani ta'minlash masalalariga davlat siyosati darajasida katta ahamiyat berilmoqda.
Sababi, Birlashgan Millatlar Tashkiloti (BMT)ning Ta'lim, fan va madaniyat masalalari bo'yicha qo'mitasi (UNESCO) va konsalting tashkiloti (DGP Research & Consulting) hamkorligida jalb qilingan nufuzli xorijiy ekspertlar guruhi tomonidan ta'lim tizimini kompleks o'rganish, respublikamizda oliy ta'lim jarayonida nazariya va amaliyot yaxlitligi ta'minlanmaganligi, talabalarning malakaviy amaliyotlarini ishlab chiqarish korxonalarida o'tkazish samarali tashkil etilmaganligi, ta'lim sifatini nazorat qilish mexanizmi zamonaviy talablarga javob bermasligi, ta'lim muassasalarida malakali pedagog va boshqaruv kadrlarining yetishmasligi, xorijiy ta'lim muassasalari bilan samarali hamkorlik yetarlicha yo'lga qo'yilmaganligi kabi kamchiliklarni o'z xulosalarida qayd etganligidadir.
Buning natijasi o'laroq oliy ta'lim tizimini yanada rivojlantirishga, yuqori malakali kadrlar (YuMK) tayyorlashga yuksak e'tibor qaratildi. Mamlakatimizni ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirish bo'yicha ustuvor vazifalarga muvofiq kadrlar tayyorlashning mazmunini tubdan qayta ko'rib chiqish, xalqaro standartlar darajasida oliy ma'lumotli mutaxassislar tayyorlashga zarur shart-sharoitlar yaratish maqsadida O'zbekiston Respublikasi Prezidentining "Oliy ta'lim tizimini yanada rivojlantirish chora-tadbirlari to'g'risida"gi, "Oliy ma'lumotli mutaxassislar tayyorlash
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB
CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
sifatini oshirishda iqtisodiyot sohalari va tarmoqlarining ishtirokini yanada kengaytirish chora-tadbirlari to'g'risida"gi Qarorlari qabul qilindi [1,2].
Shu bilan birga, respublikamiz hududlarini ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirish uchun zamon talablariga javob beradigan YuMKni o'z vaqtida zarur ixtisosliklar bo'yicha iqtisodiyot sohalari va tarmoqlari ehtiyojidan kelib chiqqan holda tayyorlash, YuMK tayyorlash jarayoni sifatini oshirish hamda "oliy ta'lim - ilm-fan - ishlab chiqarish" o'rtasidagi samarali integratsiyani tashkil etish bo'yicha masalalar yechimini topish va mexanizmlarini takomillashtirish, oliy ta'lim mazmunini bevosita korxonalar, muassasalardagi texnika, texnologiya, ishlab chiqarish munosabatlariga hamda istiqbolli rivojlanish dasturlariga muvofiq shakllantirish, kadrlarni egallagan kasbi va mutaxassisligi bo'yicha ishga joylashtirishga doir maqsadli qator ilmiy tadqiqotlar olib borilmoqda.
Biroq, talabalarni ilmiy-tadqiqot va innovatsion faoliyatga jalb etishning samarali mexanizmlarini ishlab chiqish orqali YuMK tayyorlash jarayoni sifatini oshirish hamda "oliy ta'lim - ilm-fan - ishlab chiqarish" o'rtasidagi samarali integratsiyani ta'minlashga erishish yo'nalishida tadqiqotlar deyarli kam. Shuningdek, ekonometrik modellar - xususan, binar tanlov modellari asosida, ilmiy-tadqiqot, tajriba-konstruktorlik va texnologik ishlarga, innovatsion ishlanmalarga qiziqishi hamda ta'lim natijalari va yutuqlari yuqori bo'lgan, bakalavriat bosqichida tahsil olayotgan (yoki bakalavriat bosqichini bitirgan) iqtidorli talabalarni saralash hamda ularni "tadqiqot institutlarida" yoki ta'limning keyingi bosqichida (magistraturada) o'qishini davom ettirishlari uchun tavsiya etishni yetarlicha ishonchlilik bilan prognoz qilishga imkon beradigan uslubiyot ishlab chiqilmagan [3].
Bunday uslubiyotni mavjudligi oliy ta'lim muassasalari (OTM) uchun talabalarni ta'lim yutuqlari, iqtidori to'g'risidagi ma'lumotlarini qiyosiy tahlil etishga, bilimidagi bo'shliqlarni aniqlashga, o'quv jarayoni sifatini tadqiq etishga hamda ta'limning keyingi bosqichlarida o'qishlarini davom ettirishlari uchun tavsiya qilishga imkon beradi. Bu esa o'z navbatida, aniqlangan kamchiliklarni bartaraf etish, o'quv jarayonini sifatli tashkil etish, malakali kadrlar tayyorlash jarayonini sifat jihatdan yuqori bosqichga ko'tarishga xizmat qiladi. Shu bois, tadqiqotda oliy ta'lim muassasalarida talabalarni ta'limning keyingi bosqichlarida o'qishlarini davom ettirishlari uchun tanlash va tavsiya qilishni binar tanlov modellari asosida yetarlicha ishonchlilik bilan prognozlashtirish va uslubiyotini ishlab chiqish maqsad qilib olindi.
Tahlil va natijalar. OTMlarida tahsil olayotgan ma'lum bir guruh talabalari ichidan iqtidorlilarini tanlash, muayyan bir qator omillarni (o'quv jarayonida faol, mustaqil fikr-mushohada yuritadigan, o'qitilgan fanlar bo'yicha o'zlashtirish natijalari yuqori, kasbiy bilimlarni o'zlashtirish darajasi va hokazo) hisobga olgan holda amalga oshirilishi kerakligi belgilab olindi. Ammo, shu o'rinda, tanlangan iqtidorli talabalardan qaysi biriga birinchi o'rinda ta'limning keyingi bosqichida o'qishni davom ettirishga tavsiya berilishi kerak, degan savol tug'iladi?
Ushbu savolga asosli javobni, tanlangan har bir iqtidorli talaba bo'yicha ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirishi uchun tavsiya berishning maqsadga muvofiqligini prognozli bahosini hisoblash imkonini beradigan modelni ishlab chiqish orqaligina olish mumkin. Iqtidorli talabalarni ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirishi uchun tavsiya qilish jarayonida qabul qilinadigan qarorni asoslash va haqiqiyligini oshirish uchun binar tanlov modellaridan foydalanish taklif etiladi.
Binar tanlov modeli - bu diskret tanlov modelining xususiy xoli bo'lib, unda bog'liq o'zgaruvchi faqat ikkita qiymatni (1 yoki 0) oladi. Boshqacha aytganda, binar tanlov modellarida
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
bog'liq o'zgaruvchilar ikkilikdir. Bunday o'zgaruvchilar uchun odatdagi chiziqli regressiya qo'llanilmaydi, chunki u manfiy qiymatlarni ham, birdan katta qiymatlarni ham beradi.
Ikkilik o'zgaruvchi uchun model quyidagi ko'rinishga ega:
k
y* = Ро + + u (1)
j=1
bu yerda, y* - yashirin (latent) o'zgaruvchi. Odatda, yashirin (latent) o'zgaruvchi -y* qiymatlariga qarab, kuzatilayotgan o'zgaruvchi -y "0" yoki "1" qiymatini oladi.
[l, агар y* > 0,
y =L * л (2)
[0, агар y* < 0.
Taqdim etilayotgan model ehtimollik modeli deb ataladi. Ko'pincha amaliyotda, ehtimollik modelining taqsimot turlari bo'yicha modellari (logit, probit hamda gompit) qo'llaniladi. Logit model formulasi quyidagi ko'rinishga ega:
n k
ло + U, (3)
У* = = Po + IP
1 - p j=i
bu yerda, y* - logit deyiladi, p - esa logistik taqsimot asosida hisoblanadigan bog'liq
o'zgaruvchi y ning ehtimolligi bilan aniqlanadi:
k
P . Po + ZP, Xj +u¡
1 - p
ey' = e j=1 , (4)
p =-—"-y^ =--• (5)
1 + e - y' -(Po+Zp, xj)
1 + e j="
Probit modelida logit modeliga o'xshab, Pi kuzatilmaydigan qiymat standart normal taqsimot funksiyasidan kelib chiqqan holda hisoblanadi:
k
j=i u2
Po + ZP X j 2
k 1
P = F(Po + Z Pxj) = ~¡= I e 2 du. (6)
j=i i iJ/ 42ñ
Logit va probit modellarining f parametrlari quyidagi nisbat bilan bog'liq:
Aog U =1,68Pproblt. (7)
Amaliyotda, ushbu usullarning har qaysi turidan foydalanish mumkin, chunki modellarning empirik ma'lumotlarga muvofiqligi bo'yicha barcha o'lchovlari ular uchun bir xil bo'lib chiqadi.
Shunday ekan, iqtidorli talabalarni ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirishi uchun tavsiya qilishning maqsadga muvofiqligini prognozli bahosini hisoblash imkonini beradigan modelni binar o'zgaruvchilarni qo'llash orqali ishlab chiqishga harakat qilamiz.
Tadqiq etiladigan obyekt uchun, aniq misol tariqasida, 2019-2020 o'quv yilida Termiz davlat universiteti bakalavriat 5110700 - "Informatika o'qitish metodikasi" ta'lim yo'nalishiga qabul qilingan, 2022-2023 o'quv yilida 4-kursda tahsil olgan 65 nafar talaba olindi.
Modelni qurish binar o'zgaruvchini qo'llash g'oyasiga asoslanganligi bois, Y: agar talaba, o'quv jarayonida faol, mustaqil fikr-mushohada yuritadigan, ilmiy-tadqiqot, tajriba-konstruktorlik
-ю
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB
CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
va texnologik ishlarga, innovatsion ishlanmalarga qiziqishi hamda ta'lim natijalari va yutuqlari yuqori bo'lsa, ekspert-o'qituvchilar guruhining baholashi bo'yicha, iqtidorli deb belgilansin Y=1; aks holda Y=0.
Shu o'rinda, eslatib o'tish joiz, binar o'zgaruvchilar ekspert baholash usuli yordamida olinadi. Kvalimetriya qoidalariga ko'ra, guruhdagi ekspert-mutaxassislar soni 7 tadan 20 nafargacha bo'lishi maqsadga muvofiq hisoblanadi [4]. Boisi, juda kam miqdordagi ekspertlar soni ishonchsiz natijalarni keltirib chiqaradi.
Ekspert-mutaxassislar guruhini shakllantirish uchun yuqorida qayd etilgan, mazkur ta'lim yo'nalishi talabalariga umumkasbiy va ixtisoslik fanlari bo'yicha o'quv mashg'ulotlarini olib boruvchi professor-o'qituvchilar tanlab olindi. Guruhdagi ekspertlar soni 12 nafarni tashkil etdi. Ularning har biri uchun so'rov varaqasi tuzildi. So'rov varaqasi ekspert-o'qituvchilar har bir talabani ma'lum bir parametr xususiyatlaridan kelib chiqqan holda baholash kerak bo'lgan blanka ko'rinishida taqdim etildi.
Barcha ekspert-o'qituvchilarga baholash uslubiyoti bo'yicha ko'rsatmalar berildi. Ekspert-o'qituvchilar tomonidan so'rov varaqasi to'ldirildi. Ekspert-o'qituvchilar fikriga ko'ra, iqtidorli deb tan olingan talabaga 1 ga teng bo'lgan yuqori darajaga ega rang (baho), aks holda 0 ga teng bo'lgan eng qo'yi rang (baho) belgilandi.
So'rov natijalariga ko'ra, ekspert-o'qituvchilarning barcha javoblari matritsali axborot modelida umumlashtirildi. Ma'lumotlarga matematik ishlov berildi. Natijada binar o'zgaruvchilar belgilab olindi. Shuningdek, modelni qurish uchun 1-jadvalda keltirilgan ma'lumotlar omillar sifatida tanlandi (1-jadval).
Ushbu omillarning hamda binar o'zgaruvchilarning qiymatlari, 65 nafar talaba uchun lavha 2-jadvalda keltirilgan.
Bundan tashqari, ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirmoqchi bo'lgan, da'vogar talabalar (so'rov orqali) aniqlandi. Da'vogar talabalar ro'yhati 3-jadvalda keltirilgan.
1-jadval Binar tanlov modellarida qo'llaniladigan omillar hamda ularning shartli belgilanishi
№ Binar o'zgaruvchi Shartli belgi № Omillar Shartli belgi
1 Iqtidorli talaba y=i 1 Xorijiy tilni bilish darajasi (test natijalari asosida), ball xi
2 Kasbiy bilim darajasi (test natijalari asosida), ball X2
2 Talaba iqtidorli emas y=0 3 Malakaviy amaliyot, baho X3
4 Kurs ishi, ball X4
2-jadval Binar tanlov mode larini tuzishda qo'llanilgan binar o'zgaruvchi va omillar
(lavha)
№ Binar o'zgaruvchi Xorijiy tilni bilish darajasi, ball Kasbiy bilim darajasi, ball Malakaviy amaliyot, baho Kurs ishi, ball
Y X1 X2 X3 X4
1 1 11 12 3,5 70
2 1 12 12 4,0 68
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI " MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2G23-yil 22-noyabr
3 0 10 10 3,0 70
30 1 11 13 5,0 97
31 1 12 12 4,0 85
36 1 10 13 4,0 98
37 1 11 10 3,5 78
38 1 12 14 4,5 87
64 1 11 10 4,0 80
65 1 11 12 4,0 66
Manba: Termiz davlat universiteti Axborot texnologiyalari fakultetining bakalavriat 5110700 - "Informatika o'qitish metodikasi" ta'lim yo'nalishi reyting baholarining jamg'arma varaqalari hamda Xorijiy tilni bilish va kasbiy bilim darajasi bo'yicha test sinovi natijalari.
Ekonometrik modelni tuzish amaliy dasturiy ta'minot sinfiga kiruvchi hamda ekonometrik tahlil va modellashtirish uchun mo'ljallangan gretl 2G22c dasturidan foydalangan holda amalga oshirildi.
Dastavval, binar o'zgaruvchi va omillarni o'zaro bir-biriga bog'liqligini tahliliy o'rganish maqsadida, ikkita o'quv guruhi (65 nafar) talabalarining 2-jadvalda keltirilgan ma'lumotlariga tayangan holda korrelyatsiya koeffitsiyentlari aniqlandi hamda ular korrelyatsiya matritsasida aks ettirildi.
3-jadval. Da'vogar talabalar ro'yxati
№ FISH. Xorijiy tilni bilish Kasbiy bilim Malakaviy Kurs ishi,
darajasi, darajasi, amaliyot, ball
ball ball baho
xi X2 X3 X4
1 Allanazarova D.F. 14 12 4,0 80
2 O'roqova MB. 13 12 4,0 80
3 Panjiyev A.S. 12 13 4,0 65
4 Xurramov S.SH. 11 13 5,0 97
5 Boboyeva F.A. 12 14 4,5 87
6 Botirova K.Z. 12 13 3,5 75
7 G'aniyeva R.R. 13 14 3,5 74
8 Ibragimova M.J. 11 13 5,0 85
9 Kaxarova M.A. 14 12 3,0 60
So'ngra, omillarning binar o'zgaruvchiga ta'sirini hamda bog'liqligini aniqlash uchun korrelyatsiya koeffitsiyentlarining matritsasi tahlil qilindi. Yuqorida qayd etilgan omillarning (xi, X2, X3, X4) binar o'zgaruvchiga (y: y=1; y=0) ta'siri aniqlandi. Natijada, binar o'zgaruvchi (natijaviy omil) bilan kuchsizroq bog'lanishda bo'lgan omillar chiqarib tashlanib, gretl 2G22c dasturi yordamida probit modeli yaratildi.
k
P = F(ß + E ßxb- ) = F(-31,238 + 1,690 * xl + 1,279 * x2) (8)
j=1
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
Model sifati pseudo-R2 va McFadden-R2 haqiqatga o'xshashlik munosabati (LRI) indekslari yordamida baholandi. Binar tanlov modellari uchun pseudo-R2 va McFadden-R2 (LRI) indekslari R2 - determinatsiya koeffitsiyentining analoglari hisoblanadi. Tuzilgan model uchun ushbu indekslarni hisoblashda haqiqatga o'xshashlik funksiyasining maksimum qiymatini L(a ),
shuningdek, konstantadan a0 tashqari, barcha paramedian nolga teng bo'lgan, haqiqatga
o'xshashlik funksiyasining chegaralangan maksimum qiymatini L(a0) bilish zarurdir. E'tibor
beradigan bo'lsak, bunda chegaralangan va chegaralanmagan haqiqatga o'xshashlik funksiyasi uchun L(a) > L(a0) tengsizligi bajariladi. Ushbu qiymatlar farqi qanchalik katta bo'lsa, tuzilgan
model sifati shuncha yuqori bo'ladi.
pseudo-R2 va McFadden-R2 (LRI) indekslari quyidagi formulalar yordamida hisoblanadi:
T 1
R2 _ i__1__(9)
pseudo 2 ^ ^
1 + -• (L(a) -L(«o)) n
L(a)
rMF _ i - ^ (10)
L(ao)
bu yerda, n - tanlanmadagi kuzatuvlar soni (umumiy talabalar soni).
Bu indeks 0 dan 1 gacha qiymatlarni qabul qiladi. Indeks qiymatlari 1 ga qancha yaqin bo'lsa, model sifati shuncha yuqori bo'ladi.
Tadqiq etilayotgan obyekt uchun faqatgina konstantani a0 hisobga olgan holda tuzilgan probit-model, quyidagi ko'rinishga ega bo'ldi:
P _ F(fio) (11)
(8) formulada keltirilgan probit-model uchun haqiqatga o'xshashlik funksiyasining chegaralanmagan maksimum qiymati L(a) _ -8,846236 ga, (11) formulada keltirilgan probitmodel uchun haqiqatga o'xshashlik funksiyasining chegaralangan qiymati esa L(a0) _ -40,89586 ga teng ekanligi aniqlandi. Bu qiymatlar chegaralangan va chegaralanmagan haqiqatga o'xshashlik funksiyalari uchun L(a) > L(a0) tengsizlik bajarilganligini, ular orasida sezilarli farq borligini L(a) -L(a0) _ 32,0496 , hamda model sifati statistik jihatdan yuqori darajada ekanligini anglatadi.
Ushbu qiymatlar (9) hamda (10) formulalarga qo'yib hisoblanganda, pseudo-R2 indeksi (0,49651) va McFadden-R2 (LRI) indeksi (0,78369) qiymatga ega bo'lganligini ko'rish mumkin. pseudo-R2 = 0,5 hamda McFadden-R2 = 0,8 qiymatlari 1 ga yaqinligi esa, model sifati yuqori ekanligini bildiradi.
Umumiy, regressiyaning ahamiyatliligi Xi-kvadrat (64,0992) va uning p-qiymati (0,0000<0,05) tomonidan tasdiqlandi.
Tuzilgan modelning prognoz qilish imkoniyatlarini baholash uchun modelning empirik ma'lumotlarga muvofiqligi o'lchovi sifatidayi o'zgaruvchisi va Pi modelining nazariy qiymatlari o'rtasidagi korrelyatsiya koeffitsiyentidan foydalanish mumkin. Buning uchun, avvalambor, modelning nazariy qiymatlari ma'lumotlar bazasiga saqlanishi kerak. So'ngra, yi o'zgaruvchisi va Pi modelining nazariy qiymatlari o'rtasidagi korrelyatsiya koeffitsiyentini hisoblash mumkin.
Hisoblash natijalariga ko'ra, korrelyatsiya koeffitsiyenti corr(Y, YR) = 0,886418 « 0,89 ni, Styudent statistikasi (mezoni) t(63) = 15,1998 ni tashkil etdi. Bu esa, korrelyatsiya
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB
CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
koeffitsiyenti qiymati modelning empirik ma'lumotlarga muvofiqligini, Styudent statistikasi (mezoni) qiymati korrelyatsiya koeffitsiyentining statistik ahamiyatini tasdiqlaydi.
Ko'p hollarda binar tanlov modellari o'zgaruvchanlikni izohlashning past darajasiga ega. Ko'rib chiqilayotgan holat uchun esa, buning aksi ekanligiga guvoh bo'lish mumkin. Bu o'z navbatida, Makfadden R-kvadrati (0,783689) va To'g'irlangan R-kvadrat (0,710332), korrelyatsiya koeffitsiyentlarini yuqori qiymatlarga egaligi bilan izohlanadi.
Keyingi bosqichda, Y binar o'zgaruvchining haqiqiy qiymatlari Pi ning hisoblangan qiymatlari bilan taqqoslandi. Buning uchun, avvalambor, model qoldiqlari ma'lumotlar bazasiga saqlandi. So'ngra, YP matritsa yaratib olindi.
Y - binar o'zgaruvchining haqiqiy qiymatlarini Pi ning hisob qiymatlari bilan juft-juft taqqoslash natijalari quyidagi xulosaga kelishimizga imkon berdi: 65 ta holatning 60 (92,3%) tasiga aniq prognoz qilish mumkinligini, ya'ni talabalarni ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirishi (yoki aksincha)ga tavsiya berish (yoki bermaslik) mumkinligini ko'rsatdi.
4-jadval Probit-modeli uchun o'rta nuqtada ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirishi (yoki ettirmasligi) mumkin bo'lgan talabalar ehtimoliga izohlovchi o'zgaruvchilar ta'sirining chegaraviy samarasi
O'rtacha Parametr Taqsimot Chegaraviy
№ Omillar qiymat, bahosi, zichligi, samara,
xr ^r f ( z) «r • f(z)
1 x1 10,877 1,6903 18,3854 0,1228 0,2075
2 x2 11,246 1,27941 14,3882 0,1228 0,1571
3 const 1 -31,2384 -31,2384 - -
I - - 1,5352 -
4-jadvalda keltirilgan ma'lumot chegaraviy samara to'g'risida axborot beradi. Uni quyidagicha talqin qilish mumkin. Chegaraviy samara xorijiy tilni bilish darajasi bo'yicha to'plagan ball (izohlovchi o'zgaruvchining qiymati) bir birlikka ortishi bilan talabani ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirish ehtimoli 0,2075 birlikka, ya'ni 20,7 foizga oshishini, kasbiy bilim darajasi bo'yicha to'plagan ball (izohlovchi o'zgaruvchining qiymati) bir birlikka ortishi bilan esa talabani ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirish ehtimoli 0,1571 birlikka, ya'ni 15,7 foizga oshishini ko'rsatadi.
So'ngra, ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirish istagida bo'lgan da'vogar talabalar orasidan birinchi navbatda qaysi biriga tavsiya berilishi kerak bo'lganlarini tanlash uchun tuzilgan probit-modelidan foydalanildi. Natijada, 5-jadvaldagi ma'lumotlarga ega bo'ldik.
5-jadval Probit model orqali da'vogar talabalarga tavsiya berishning ehtimollik prognozlari
№
üg ni nin mi
aa bq aa lr
tir a
rg
aa oga lda va a' rn
q .a.
Da'vogar talabalarga tavsiya berish ehtimollik prognoz qiymatlari
a
y
z
o p
a iy
si vsa
H
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
1 6 P = F(-31,238 + 1,690 * 14 + 1,279 * 12) = F(7,77872) = = 0,999999999999996 2
2 15 P = F(-31,238 + 1,690 *13 + 1,279 * 12) = F(6,08842) = = 0,999999999430038 4
3 16 P = F(-31,238 + 1,690 * 12 + 1,279 * 13) = F(5,67753) = = 0,999999993169584 5
4 30 P = F(-31,238 + 1,690 *11 + 1,279 * 13) = F(3,98723) = = 0,999966583482817 6
5 38 P = F(-31,238 + 1,690 * 12 + 1,279 * 14) = F(6,95694) = = 0,999999999998262 3
6 39 P = F(-31,238 + 1,690 * 12 + 1,279 * 13) = F(5,67753) = = 0,999999993169584 5
7 42 P = F(-31,238 + 1,690 * 13 + 1,279 * 14) = F(8,64724) = 1 1
8 43 P = F(-31,238 + 1,690 *11 + 1,279 * 13) = F(3,98723) = = 0,999966583482817 6
9 46 P = F(-31,238 + 1,690 * 14 + 1,279 * 12) = F(7,77872) = = 0,999999999999996 2
Probit model orqali hisoblangan ehtimollik prognoziga ko'ra (5-jadval ma'lumotlari asosida), ta'limning keyingi bosqichida o'qishini davom ettirish istagida bo'lgan da'vogar talabalardan birinchi o'rinda 7-raqamdagi (jurnal bo'yicha 42), ikkinchi o'rinda 1 (6)- va 9 (46)-raqamlardagi, uchinchi o'rinda 5 (38)-raqamdagi, to'rtinchi o'rinda 2 (15)-raqamdagi, beshinchi o'rinda 3 (16)- va 6 (39)-raqamlardagi, oltinchi o'rinda 4 (30)- va 8 (43)-raqamlardagilarga tavsiya berish mumkinligi aniqlandi.
Xulosa. Shunday qilib, ekonometrik modellashtirishning yakuniy natijalari asosida umumiy xulosa chiqarishga harakat qilamiz.
Tadqiq etilayotgan obyekt uchun tuzilgan probit-model ahamiyatli va undan amaliy maqsadlarda, oliy ta'lim muassasalari talabalarini ta'limning keyingi bosqichida (magistraturada) o'qishini davom ettirishlari uchun tavsiya etishda yetarlicha ishonchlilik bilan prognozini amalga oshirishda foydalansa bo'ladi.
Bundan tashqari, ilmiy-tadqiqot, tajriba-konstruktorlik va texnologik ishlarga, innovatsion ishlanmalarga qiziqishi hamda ta'lim natijalari va yutuqlari yuqori bo'lgan, bakalavriat bosqichida tahsil olayotgan (yoki bakalavriat bosqichini bitirgan) iqtidorli talabalarni saralashga ham imkon beradi.
"RAQOBATBARDOSH KADRLAR TAYYORLASHDA FAN - TA'LIM - ISHLAB
CHIQARISH INTEGRATSIYASINI TAKOMILLASHTIRISH ISTIQBOLLARI" MAVZUSIDAGI XALQARO ILMIY-AMALIY KONFERENSIYA 2023-yil 22-noyabr
Bu esa o'z navbatida, "tadqiqot institutlari"ga sifatli, intellektual salohiyatli kadrlar qabul qilish jarayonini amalga oshirishga xizmat qiladi. Shuningdek, fikrimizcha, mamlakatda oshirilayotgan keng qamrovli islohotlarning bevosita asoschisi bo'lgan intellektual salohiyat egalarini o'qitish va tayyorlash jarayonini sifat jihatdan yuqori bosqichga ko'tarishga erishiladi.
REFERENCES
1. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2017 yil 20 apreldagi "Oliy ta'lim tizimini yanada rivojlantirish chora-tadbirlari to'g'risida"gi PQ-2909-sonli Qarori. https://lex.uz/docs/3171590.
2. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2017 yil 27 iyuldagi "Oliy ma'lumotli mutaxassislar tayyorlash sifatini oshirishda iqtisodiyot sohalari va tarmoqlarining ishtirokini yanada kengaytirish chora-tadbirlari to'g'risida"gi PQ-3151-sonli Qarori. https://lex.uz/docs/3286194.
3. Zaripova M.D. Yuqori malakali kadrlar tayyorlash sifatining statistik tahlili va prognozlashtirish: iqtisodiyot fanlari bo'yicha falsafa doktori diss... avtoref. - Urganch, 2023. - 67 b. https://www.interaktiv.oak.uz/avtoreferat/3a08870f01.file
4. Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. Экспертные методы в оценке качества товаров // М.: Издательство - Экономика, 1974 г. - 151 стр.
