Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности программ профессионального обучения в условиях ограниченности данных и ресурсов. Современные центры занятости сталкиваются с задачей быстрого и точного выявления рисков досрочного выбытия участников, что требует применения адаптированных аналитических инструментов. В статье предложена марковская модель образовательного процесса, позволяющая на основе минимального набора входных данных прогнозировать траектории слушателей и выявлять ключевые точки для управленческого вмешательства. Эмпирическое тестирование модели проведено на данных центра занятости населения г. Липецка (2024 г.), что позволило оценить вероятности успешного завершения программ, риски дропаутов, среднюю продолжительность вовлеченности и чувствительность к различным типам интервенций. Проведенный чувствительный анализ показал, что инвестиции в удержание активных слушателей дают больший прирост эффективности по сравнению с попытками вовлечения пассивных участников. Полученные результаты представляют практическую ценность для систем профессионального переобучения и могут быть использованы для повышения ROI программ за счет оптимизации кураторских стратегий и правил посещаемости. Внедрение подобных моделей способствует более рациональному распределению ресурсов, снижению потерь и формированию персонализированных траекторий, что особенно важно в условиях динамично меняющегося рынка труда.