Особенности развития компетенций будущего бакалавра менеджмента в процессе изучения высшей математики

№57-4,

педагогические науки

В центре внимания статьи особенности развития компетенций будущего бакалавра менеджмента в процессе изучения высшей математики. Рассмотрены различные вопросы, связанные с практической реализацией прикладного усиления математической подготовки бакалавра менеджмента, представлены рекомендации по организации учебного процесса.

Похожие материалы

Вопросы реализации и совершенствования математической подготовки бакалавров менеджмента и экономики рассмотрены в статьях [21, 22]. В данной статье мы рассмотрим особенности развития компетенций будущего бакалавра менеджмента в процессе изучения высшей математики, позволяющие акцентировать внимание на развитие профессиональной компетентности. Отметим, что выявление и учет методических особенностей развития инновационных компонентов профессиональной компетентности будущего менеджера остается одним из перспективных направлений модернизации математической подготовки бакалавра менеджмента [29].

Рассмотрим далее требования к математической подготовке бакалавра менеджмента на уровне классических категорий дидактики «Знать», «Уметь», «Владеть».

Знать:

  • основные определения и понятия изучаемых разделов высшей математики («Теория множеств», «Линейная алгебра», «Аналитическая геометрия», «Теория чисел», «Дифференциальное исчисление», «Интегральное исчисление», «Дифференциальные уравнения», «Линейное программирование», «Вычислительная математика» [28] и др.) с их социально-экономические приложения;
  • классические модели и методы высшей математики в контексте возможностей применения в социально-экономической сфере [16];
  • основы теории множеств, математического анализа, линейной алгебры, теории чисел, необходимые для исследования различных социально-экономических ситуаций, связанных с принятием решений в различных сферах деятельности [5, 14].

Уметь:

  • формулировать и доказывать основные результаты разделов высшей математики («Теория множеств», «Линейная алгебра», «Аналитическая геометрия», «Теория чисел», «Дифференциальное исчисление», «Интегральное исчисление», «Дифференциальные уравнения», «Линейное программирование» и др.);
  • осуществить перевод условия социально-экономической задачи на математический язык (знакомство с процедурами формализации и визуализации социально-экономических проблем и ситуаций [1]);
  • применять методы математического анализа, линейной алгебры и других разделов высшей математики для решения различных прикладных задач социально-экономического содержания.

Владеть:

  • практическими навыками решения типовых задач на основе изучаемого теоретического материала курса высшей математики;
  • навыками, необходимыми при практическом применении математических идей и методов для анализа и моделирования сложных социально-экономических систем, для поиска оптимальных решений и выбора наилучших способов реализации программы действий в условиях неполноты информации и риска [15];
  • навыками применения современного математического инструментария для решения прикладных социально-экономических задач;
  • методикой построения, анализа и прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов, анализа рисковых ситуаций [8].

Перечисленные выше результаты обучения по учебной дисциплине «Высшая математика» являются основой для последующего формирования компетенции ПК-10: владение навыками количественного и качественного анализа информации при принятии управленческих решений, построении экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления (ФГОС последнего поколения). Данная логика построения учебной дисциплины позволяет реализовывать компетентностный подход к проектированию педагогических объектов [4], среди которых учебный процесс, методическая система обучения, индивидуальная образовательная траектория и др.

Исследует далее связи компетенции, формируемой в результате освоения учебной дисциплины «Высшая математика» с традиционными знаниями и умениями образовательной области «Высшая математика». Мы пришли к необходимости выделения трех уровней проявления указанной выше компетенции, позволяющих поэтапно реализовывать интеграцию информационных и педагогических технологий в системе математической подготовки бакалавра менеджмента [17].

Первый уровень. Уверенное владение и осознанное практическое применение навыков количественного и качественного анализа информации при принятии управленческих решений, построении экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления, среди которых [7, 9].

Второй уровень. Владение основными навыками количественного и качественного анализа информации при принятии управленческих решений, построении экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления, например [10].

Третий уровень. Частичное владение и способность к фрагментарному практическому применению элементов количественного и качественного анализа информации при принятии управленческих решений, построении экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления.

Рассмотрим каждый из уровней более подробно. Отметим, что методическая проработка данных уровней является условием эффективного проектирования интегрированного электронного курса «Прикладная математика» для студентов бакалавриата [13], позволяющего по-новому организовать самостоятельную и научно-исследовательскую деятельность студентов в рамках образовательной области.

Знания студентов по дисциплине «Высшая математика» в рамках каждого из представленных уровней проявления компетенции:

  • знать определения, понятия и методы изучаемых разделов высшей математики, их содержательную социально-экономическую и управленческую интерпретацию, экономические приложения;
  • знать основные методы высшей математики в контексте ее социально-экономических приложений;
  • знать наиболее используемые методы высшей математики в контексте простых социально-экономических приложений.

Умения студентов по дисциплине «Высшая математика» в рамках каждого из представленных уровней проявления компетенции, связанные с новым содержанием математической подготовки [12, 19, 23] будущего бакалавра менеджмента:

  • уметь формулировать и доказывать теоретические и практические результаты разделов высшей математики, связанные с количественным анализом социально-экономических проблем и ситуаций в базе знаний и наборе вычислительных алгоритмов WolframAlpha [26];
  • уметь перевести социально-экономическую задачу на формальный математический язык, выбрать и реализовать метод решения в системе WolframAlpha [27];
  • уметь реализовать основные этапы количественного анализа базовых социально-экономических ситуаций с использование новых технологий WolframAlpha [6, 20].

Навыки студентов по дисциплине «Высшая математика» в рамках каждого из представленных уровней проявления компетенции:

  • владеть различными навыками решения интегрированных задач социально-экономической, управленческой тематики на основе изучаемого теоретического материала, поиска оптимальных решений и выбора наилучших способов реализации;
  • владеть навыками, необходимыми при практическом применении математических идей и методов для количественного анализа и моделирования социально-экономических систем;
  • владеть базовыми навыками, необходимыми при репродуктивном применении математических идей и методов для проведения элементов количественного анализа.

Рассмотрим далее модульную структуру учебной дисциплины «Высшая математика».

Дидактический модель 1. «Теория множеств». В центре внимания наиболее общие свойства множеств, рассматриваемых как совокупности элементов произвольной природы, объединенных некоторым характеристическим свойством.

Дидактический модель 2. «Линейная алгебра». Один из разделов алгебры, рассматривающий различные объекты линейной природы: линейные векторные пространства, системы линейных алгебраических уравнений, линейные отображения, определители, матрицы.

Дидактический модель 3. «Теория чисел». В центре внимания этого дидактического модуля высшая арифметика, традиционно изучающая как целые числа, так и алгебраические, трансцендентные числа, функции разнообразного происхождения, связанные с целыми числами.

Дидактический модель 4. «Аналитическая геометрия». Раздел геометрии, в котором различные геометрические фигуры исследуются алгебраическими (аналитическими) методами. Отметим, что основу аналитической геометрии составляет координатный метод, предложенный Р.Декартом.

Дидактический модель 5. «Дифференциальное исчисление». Один из разделов математического анализа, рассматривающий понятие производная функции и дифференциал функции, их возможности к исследованию функций.

Дидактический модель 6. «Интегральное исчисление». В центре внимания понятие интеграла, свойства интеграла и методы интегрирования.

Дидактический модель 7. «Дифференциальные уравнения».

Дидактический модель 8. «Теория вероятностей».

Дидактический модель 9. «Математическая статистика».

Представленная модульная структура учебной дисциплины «Высшая математика» использована при технологическом проектировании содержания математической подготовки бакалавра менеджментаДля успешного развития обозначенной выше компетенции необходим учет возможностей профессиональных математических пакетов в системе прикладной математической подготовки [2] и новых информационных технологий [3], реализация стратегии информатизации методической системы подготовки бакалавров в России [24] и стратегии развития

Учет вышеперечисленных особенностей развития компетенций будущего бакалавра менеджмента в процессе изучения высшей математики позволяет акцентировать внимание на развитие инновационных компонентов профессиональной компетентности, связанных с количественным обоснованием и принятием управленческих решений.

Список литературы

  1. Власов Д. А. Визуализация равновесия Нэша в биматричных играх средствами Wolfram // Успехи современной науки. — 2016. — Т. 1. — № 10. — С. 156-158.
  2. Власов Д. А. Возможности профессиональных математических пакетов в системе прикладной математической подготовки будущих специалистов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. — 2009. — № 4. — С. 52-59.
  3. Власов Д. А. Информационные технологии в системе математической подготовки бакалавров: опыт МГГУ им. М. А. Шолохова // Информатика и образование. – 2012. - № 3. – С. 93-94.
  4. Власов Д. А. Компетентностный подход к проектированию педагогических объектов // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский государственный агроинженерный университет им. В.П. Горячкина. — 2008. — №6-2. — С. 124-127.
  5. Власов Д. А. Методологические аспекты принятия решений // Молодой ученый. — 2016. — №4. — С. 760-763.
  6. Власов Д. А. Методологические аспекты реализации технологии WolframAlpha в современных экономических исследованиях // Инновационная наука. — 2016. — № 10-1. — С. 19-21.
  7. Власов Д. А. Модель Шарпа как инструментальная основа опмитизации активов // Инновационная наука. — 2016. — № 3-1. — С. 43-45.
  8. Власов Д. А. Модульный подход к проектированию содержания учебной дисциплины «Теория риска» // Успехи современной науки и образования. — 2016. — Т. 1. — № 9. — С. 122-124.
  9. Власов Д. А. Особенности и математические основы современной экономической кибернетики // Техника. Технологии. Инженерия. — 2016. — № 2 (2). — С. 4-7.
  10. Власов Д. А. Особенности реализации доходного подхода к оценке стоимости малого предприятия // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №3. — С. 78-81.
  11. Власов Д. А. Особенности целеполагания при проектировании системы обучения прикладной математике // Философия образования. — 2008. — № 4. — С. 278-283.
  12. Власов Д. А. Проблемы проектирования содержания прикладной математической подготовки будущего специалиста // Сибирский педагогический журнал. — 2009. — № 8. — С. 33-42.
  13. Власов Д. А. Проектирование интегрированного электронного курса «Прикладная математика» для студентов бакалавриата / В сборнике: Преподаватель в среде e-learning Сборник докладов и тезисов Форума. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — 2014. — С. 34-37.
  14. Власов Д. А. Реализация метода дерева в моделировании процесса принятия решений // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №2. — С. 34-37.
  15. Власов Д. А. Экономические риски: содержательный и методический аспекты // Инновационная наука. — 2016. — № 8-1. — С. 40-42.
  16. Власов Д. А., Монахов Н. В., Монахов В. М. Математические модели и методы внутримодельных исследований. М.: МГГУ им. М.А. Шолохова. – 345 с.
  17. Власов Д. А., Синчуков А. В. Интеграция информационных и педагогических технологий в системе математической подготовки бакалавра экономики // Современная математика и концепции инновационного математического образования. — 2016. — Т. 3. — № 1. — С. 208-212.
  18. Власов Д. А., Синчуков А. В. Методические особенности преподавания учебной дисциплины «Теория игр» // Успехи современной науки и образования. — 2016. — Т. 3. — № 10. — С. 95-97.
  19. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра // Преподаватель XXI век. — 2013. — Т.1 — № 1. — С. 71-79.
  20. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новые технологии WolframAlpha при изучении количественных методов студентами бакалаврита // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования — 2013. — №4. — С. 43-53.
  21. Власов Д. А., Синчуков А. В. Прикладная математическая подготовка бакалавра менеджмента // Образование и воспитание. — 2016. — №4. — С. 57-60.
  22. Власов Д. А., Синчуков А. В. Принципы проектирования прикладной математической подготовки бакалавра экономики // Образование и воспитание. — 2016. — №3. — С. 37-40.
  23. Власов Д. А., Синчуков А. В. Проектирование содержания математической подготовки бакалавра политологии на основе концепции фундирования // Ярославский педагогический вестник. — 2014. — Т. 2. — № 3. — С. 86-89.
  24. Власов Д. А., Синчуков А. В. Стратегия информатизации методической системы подготовки бакалавров в России // Информатизация образования. – 2012. – Т. 2012. – С. 68.
  25. Власов Д. А., Синчуков А. В. Стратегия развития методической системы математической подготовки бакалавров // Наука и школа. — 2012. — № 5. — С. 61-65.
  26. Власов Д. А., Синчуков А. В. Технологии WolframAlpha в преподавании учебной дисциплины «Эконометрика: базовый уровень» для студентов экономического бакалавриата // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. — 2016. — № 4. — С. 37-47.
  27. Качалова Г. А., Власов Д. А. Технологии WolframAlpha при изучении элементов прикладной математики студентами бакалавриата // Молодой ученый. — 2013. — № 6. — С. 683-691.
  28. Пантина И. В., Синчуков А. В. Вычислительная математика. М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2012. — 176 с.
  29. Синчуков А. В. Анализ перспективных направлений модернизации математической подготовки бакалавра // Инновационная наука. — 2016. — № 10-1. — С. 119-119.
  30. Синчуков А. В. Технологическое проектирование содержания математической подготовки бакалавра менеджмента // Молодой ученый. — 2016. — №20. — С. 730-732.