Стохастическая подготовка бакалавра менеджмента

№57-4,

педагогические науки

В центре внимания статьи особенности стохастической подготовки будущего бакалавра менеджмента в процессе его подготовки в высшей школе. Рассмотрены различные вопросы, связанные с практической реализацией стохастической бакалавра менеджмента, представлены рекомендации по организации учебного процесса в условиях стандартизации и информатизации.

Похожие материалы

Традиционно образовательная область «Стохастика» («Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Теория случайных процессов», «Теория риска») представляет особый интерес в контексте знакомства будущего менеджера с современными достижениями экономической кибернетики [7], моделирования процесса принятия решений в различных областях деятельности [4, 11], анализа разнообразных рисковых ситуаций [14], требующих высокий уровень прикладной математической подготовки.

Следует отметить, что содержание образовательной области «Стохастика» обладает высоким интегративным потенциалом [16], позволяет в полной мере раскрыть прикладные и исследовательские возможности современных информационных технологий, а также расширить круг исследуемых прикладных задач социально-экономического содержания посредством использования в учебном процессе современной базы знаний и набора вычислительных алгоритмов WolframAlpha [25, 26]. Естественно, что знания природы и особенностей случайных величин, случайных событий связаны с инновационными компонентами профессиональной компетентности современного менеджера.

Рассматривая процесс развития профессиональной компетентности будущего бакалавра менеджмента на основе содержания образовательной области «Стохастика», проектируя содержание обучения [10, 18, 22], мы пришли к необходимости реализации технологического целеполагания [9]. Учитывая, что стохастическая подготовка является неотъемлемым компонентом содержания прикладной математической подготовки бакалавра, является основой профессионально значимых представлений о математических моделях и методах внутримодельных исследований [15], представим конечный результат проектирования итогов стохастической подготовки бакалавра менеджмента на уровне категорий «Знать», «Уметь» и «Владеть».

Знать:

  • предмет, метод, задачи стохастики;
  • общие основы стохастики;
  • круг социально-экономических проблем и ситуаций, требующих применение стохастических методов;
  • принципы организации статистических исследований (на различных уровнях);
  • современные тенденции в развитии статистического учета (на различных уровнях);
  • основные способы получения, обработки и последующего анализа и визуализации [12] различной социально-экономической информации;
  • базовые формы и виды актуальной статистической отчетности;
  • технику получения статистических показателей, в рамках которых возможно охарактеризовать и прогнозировать различные социально-экономические процессы и явления.
  • применять на практике базовые методы и приемы стохастики с целью решения практических задач профессиональной деятельности, связанных с управлением в социально-экономических системах различного уровня;
  • получать и анализировать стохастическую информацию;
  • выполнять начальный анализ и последующий контроль данных наблюдения (на различных уровнях);
  • реализовывать расчёты социально-экономических показателей и формулировать выводы и рекомендации по практическому использованию полученных результатов в практике управленческой деятельности.

Владеть:

  • методологией стохастического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования современных социально-экономических проблем и ситуаций, среди которых [6, 8, 17];
  • основными приемами, технологиями регистрации, хранения, анализа информации, навыками работы с персональным как средством управления стохастической информацией;
  • техникой анализа социально-экономических ситуаций в базе знаний и наборе вычислительных алгоритмов WolframAlpha [5, 19];
  • методологией системного анализа изучаемых социально-экономических явлений и процессов с использованием современных математических пакетов [1] и информационных технологий [2].

В соответствии с образовательным стандартом последнего поколения в качестве системообразующей компетенцией в рамках образовательной области «Стохастика» выступает профессиональная компетенция (ПК-10), сформулированная следующим образом: 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.

Последующая реализация компетентностного подхода [3] к проектированию педагогических объектов (в частности, методической системы стохастической подготовки будущего бакалавра менеджмента на факультете дистанционного обучения Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова) позволила конкретизировать требования к стохастической подготовки как части прикладной математической подготовки бакалавра [20, 21]. В рамках практической реализации нами получены следующие результаты:

  • система технологического целеполагания в рамках образовательной области «Стохастика»;
  • система технологического дозирования содержания учебно-познавательной деятельности студентов в рамках образовательной области «Стохастика»;
  • система технологической диагностики результатов учебно-познавательной деятельности студентов в рамках образовательной области «Стохастика»;
  • система технологической коррекции результатов учебно-познавательной деятельности студентов в рамках образовательной области «Стохастика»;
  • логическая структура учебного процесса в рамках образовательной области «Стохастика».

Таким образом, последующая технологизация методической системы стохастической подготовки бакалавра менеджмента способствует достижению идей и поставленных целей по прикладной математической подготовке бакалавров, высказанных авторами в статьях [23, 24] и позволяет представить модифицированные требования к уровню стохастической подготовки бакалавра менеджмента.

Знать основные понятия и категории образовательной области «Стохастика», наиболее значимые связи между ними, содержательный управленческий, социально-экономический смысл статистических характеристик при анализе различных социально-экономических проблем и ситуаций.

Уметь проводить разносторонний и полноценный анализ результатов статистического наблюдения (в частности, в виде таблиц и графиков, использую новую базу знаний и набор вычислительных алгоритмов WolframAlpha [29]), применять основные теоретические положения теории вероятностей, математической статистики, теории случайных процессов, теории риска на практическом уровне при проведении количественного анализа различных управленческих, социально-экономических проблем и ситуаций.

Владеть специальной методологией количественного экономико-статистического исследования и обработки данных: массовые статистические наблюдения, методы группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа [30], а также технологий построения и анализа различных эконометрических моделей (линейная парная эконометрическая модель, линейная множественная эконометрическая модель, нелинейная парная эконометрическая модель, нелинейная множественная эконометрическая модель и др.).

Стохастическая подготовка бакалавра менеджмента как компонент его прикладной математической подготовки направлена на обеспечение необходимого уровня сформированности ключевых и предметных компетенций, подготовку квалифицированного профессионала, способного к нестандартному мышлению, творческой работе в меняющихся социально-экономических условиях, способного к эффективному использованию передовых знаний, умений и обобщенных способов умственной деятельности («Анализ», «Синтез», «Абстрагирование», «Аналогия», «Моделирование») в реальной жизни для решения практических профессиональных прикладных задач, связанных с управленческой деятельностью в условиях риска [27].

Принципиальное значение стохастическая подготовка будущего менеджера приобретает в контексте развития инновационных компонентов профессиональной компетентности, выступая одним из главных ресурсов обеспечения и развития качества прикладной математической подготовки.

Отметим, что стохастическая компетентность (компетентность в области случайных событий, случайных величин, случайных явлений и процессов) студента бакалавриата является одной из важных составляющих структуры современной профессиональной компетентности в соответствии с международными образовательными стандартами, в частности стандартами в области инвестиционного и финансового менеджмента [13].

Стохастические модели социально-экономических проблем и ситуаций [28] требуют от преподавателя и студента тщательного методико-технологического осмысления, многоаспектного обдумывания и глубокого понимания. Их внедрение в педагогическую практику подготовки бакалавра менеджмента способствует развитию специального комбинаторного мышления, необходимого в современном постоянно меняющемся мире. Таким образом, без необходимого уровня развития научных представлений о сущности и особенностях случайных событиях, явлений, процессов, их специальных характеристиках - вероятностях, невозможна эффективная управленческая деятельность.

Список литературы

  1. 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.
  2. Власов Д. А. Информационные технологии в системе математической подготовки бакалавров: опыт МГГУ им. М. А. Шолохова // Информатика и образование. – 2012. - № 3. – С. 93-94.
  3. 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.
  4. Власов Д. А. Методологические аспекты принятия решений // Молодой ученый. — 2016. — №4. — С. 760-763.
  5. Власов Д. А. Методологические аспекты реализации технологии WolframAlpha в современных экономических исследованиях // Инновационная наука. — 2016. — № 10-1. — С. 19-21.
  6. Власов Д. А. Модель Шарпа как инструментальная основа опмитизации активов // Инновационная наука. — 2016. — № 3-1. — С. 43-45.
  7. Власов Д. А. Особенности и математические основы современной экономической кибернетики // Техника. Технологии. Инженерия. — 2016. — № 2 (2). — С. 4-7.
  8. Власов Д. А. Особенности реализации доходного подхода к оценке стоимости малого предприятия // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №3. — С. 78-81.
  9. Власов Д. А. Особенности целеполагания при проектировании системы обучения прикладной математике // Философия образования. — 2008. — № 4. — С. 278-283.
  10. Власов Д. А. Проблемы проектирования содержания прикладной математической подготовки будущего специалиста // Сибирский педагогический журнал. — 2009. — № 8. — С. 33-42.
  11. Власов Д. А. Реализация метода дерева в моделировании процесса принятия решений // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №2. — С. 34-37.
  12. Власов Д. А. Технология визуализации проблем и ситуаций финансовой сферы // Педагогика высшей школы. — 2016. — №2. — С. 35-38.
  13. Власов Д. А. Типовые задачи образовательной области «Финансовая математика» для учащихся школ // Школьная педагогика. — 2016. — №4. — С. 23-26.
  14. Власов Д. А. Экономические риски: содержательный и методический аспекты // Инновационная наука. — 2016. — № 8-1. — С. 40-42.
  15. Власов Д. А., Монахов Н. В., Монахов В. М. Математические модели и методы внутримодельных исследований. М.: МГГУ им. М.А.Шолохова. – 345 с.
  16. 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.
  17. 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.
  18. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра // Преподаватель XXI век. — 2013. — Т.1 — № 1. — С. 71-79.
  19. 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.
  20. Власов Д. А., Синчуков А. В. Прикладная математическая подготовка бакалавра менеджмента // Образование и воспитание. — 2016. — №4. — С. 57-60.
  21. Власов Д. А., Синчуков А. В. Принципы проектирования прикладной математической подготовки бакалавра экономики // Образование и воспитание. — 2016. — №3. — С. 37-40.
  22. 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.
  23. Власов Д. А., Синчуков А. В. Стратегия информатизации методической системы подготовки бакалавров в России // Информатизация образования. – 2012. – Т. 2012. – С. 68.
  24. Власов Д. А., Синчуков А. В. Стратегия развития методической системы математической подготовки бакалавров // Наука и школа. — 2012. — № 5. — С. 61-65.
  25. Власов Д. А., Синчуков А. В. Технологии WloframAlpha в преподавании учебной дисциплины «Эконометрика: базовый уровень» для студентов экономического бакалавриата // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. — 2016. — № 4. — С. 37-47.
  26. Качалова Г. А., Власов Д. А. Технологии WolframAlpha при изучении элементов прикладной математики студентами бакалавриата // Молодой ученый. — 2013. — № 6. — С. 683-691.
  27. Синчуков А. В. Дидактическая роль коммерческих и финансовых рисков в совершенствовании уровня прикладной математической подготовки бакалавра // Инновационная наука. — 2016. — № 8-2. — С. 182-184.
  28. Синчуков А. В. О необходимости построения и исследования математических моделей в системе подготовки бакалавра менеджмента / В сборнике: WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS сборник статей победителей V международной научно-практической конференции. 2016. С. 402-404.
  29. Синчуков А. В. Проблемы реализации прикладной направленности обучения математике с использованием информационных технологий // Инновационная наука. — 2016. — № 10-1. — С. 116-118.
  30. Синчуков А. В. Технологическое проектирование содержания математической подготовки бакалавра менеджмента // Молодой ученый. — 2016. — №20. — С. 730-732.