Методические особенности проектирования системы прикладной математической подготовки будущего бакалавра экономики и менеджмента

№63-2,

педагогические науки

В центре внимания статьи – методические особенности проектирования системы прикладной математической подготовки будущего бакалавра экономики и менеджмента, позволяющие актуализировать прикладные и исследовательские функции математического моделирования. Раскрыта специфика прикладной математической подготовки будущего бакалавра экономики и менеджмента в условиях функционирования образовательных и профессиональных стандартов.

Похожие материалы

Модернизация социально-экономической сферы жизни современного российского общества требует от педагогической общественности обновления функционирующих и создание новых методических систем преподавания профессионально значимых дисциплин высшей школы, позволяющих проектировать новые дидактические и организационные условия для эффективного развития и саморазвития студента, обучающегося по программе бакалавриата, а также новое содержание [7] прикладной математической подготовки.

Отметим, что обновление функционирующих и создание новых методических систем преподавания профессионально значимых дисциплин высшей школы должно обеспечить большую степень вовлеченности студента бакалавриата в многоуровневый процесс обучения, основу которого составляет идея и инструментальная реализация выбора индивидуальной образовательной траектории — специального образовательного маршрута в условиях вариативности системы высшего образования с учетом разноаспектного воздействия макросреды на функционирование вуза в условиях неопределенности [1].

Рассматривая методическую систему прикладной математической подготовки будущего бакалавра экономики и бакалавра менеджмента, мы придерживаемся мнения о том, что ее структурные элементы должны соответствовать начальному уровню знаний, умений и компетенций в образовательных областях «Математика», «Информатика», «Экономика», «Менеджмент», а также индивидуальным познавательным потребностям и способностям обучаемого с учетом инноваций в области активных методов обучения [5].

Не вызывает сомнений, что выпускники ВУЗов должны в полной мере характеризоваться готовностью к осуществлению различных видов профессиональной деятельности, адекватных потребностям современного общественного производства. Однако, несмотря на то, что с каждым учебным годом возрастает число исследований, программных документов, учебных программ и образовательных проектов, ориентированных на осуществление множества существенных модернизаций математической подготовки бакалавра [9] экономики и менеджмента, число актуальных психолого-педагогических проблем в рамках прикладной математической подготовки бакалавров не претерпевает существенных изменений.

На факультете дистанционного обучения Российского экономического университета в полной мере осуществлен переход на многоступенчатую прикладную математическую подготовку студентов, внедрена бально-рейтинговой система оценивания результатов прикладной математической подготовки, содержание учебных дисциплин прикладной математической подготовки приведено в соответствие с последними версиями образовательных и профессиональных стандартов. При этом прикладная математическая подготовка студентов осуществляется в рамках следующих учебных дисциплин:

  • высшая математика;
  • линейная алгебра;
  • математический анализ;
  • аналитическая геометрия;
  • линейное программирование;
  • исследование операций;
  • методы моделирования и прогнозирования экономики;
  • теория игр;
  • теория риска;
  • оценка рисков;
  • математические методы и инструментальные средства управления проектами;
  • системы поддержки принятия решений;
  • эконометрика.

Последовательность представленных учебных дисциплин характеризуется инновациями в содержании учебно-познавательной деятельности студентов бакалавриата, использовании различных методов, приемов и организационных форм обучения, а также определяют специфику прикладной математической подготовки бакалавра экономики и менеджмента, в силу того, что математика, математических язык, математический аппарат, математическая символика связаны с инновационными компонентами профессиональной компетентности будущих бакалавров экономики и менеджмента.

Созданная методическая система прикладной математической подготовки бакалавра экономики и менеджмента учитывает, что математика является особой, специфической формализованной наукой. Ее изучение требует от студента достаточного уровня абстрагирования и отвлечения от менее значимых свойств, характеристик. Студент, изучая методы и модели прикладной математики (математические методы и модели в экономике) сталкивается с необходимостью активизации механизмов абстрагирования, формализации, конкретизации, мотивации, а также специфических механизмов моделирования. Важно отметить, что существенные изменения, произошедшие в содержании образовательных и профессиональных стандартов усиливает уровень профессиональной неопределенности прикладной математической подготовки в рамках системы высшего экономического образования.

Анализ содержания образовательных и профессиональных стандартов позволил выделить множество задач прикладной математической подготовки будущих бакалавров экономики и менеджмента [12], наиболее значимые из которых представим далее.

Во-первых, развитие компетенций, связанных с количественными методами и математическим моделированием различных социально-экономических проблем и ситуаций выбора:

  • оптимального варианта использования технологических способов производства продукции [13] (методы математического анализа);
  • оптимального варианта распределения [8] (методы математического программирования);
  • оптимального множества антирисковых мероприятий [15, 16] (методы теории рисков и эконометрические методы);
  • оптимального плана производства [2] (методы математического программирования и теории принятия оптимальных управленческих решений);
  • оптимального плана транспортировки [17] (методы математического программирования);
  • оптимальной инвестиционной стратегии с учетом имеющихся оценок доходностей и рисков [14] (методы теории рисков и методы эконометрического анализа);
  • оптимальной стратегии вывода продукции на рынок сбыта [6] (методы теории игр);
  • оптимальной стратегии захвата или удержания рынка сбыта продукции (методы теории принятия решений и методы теории игр);
  • выбор оптимального решения на основе исследования динамики изменчивости социально-экономических параметров [10] (дифференциальные модели, математический анализ);
  • выбор оптимального варианта накоплений с учетом предельной склонности к потреблению [3] (методы финансового анализа);
  • оптимального решения задачи о назначениях и её современных модификаций [18]
  • выбор оптимального варианта визуализации социально-экономической ситуации [4] (инструментальное средство WolframAlpha) и др.

В-вторых, инструментальные навыки по последующему использованию результатов количественного анализа и математического моделирования в будущей профессиональной деятельности в соответствии с поставленными прикладными и исследовательскими задачами. Среди возможных результатов математического моделирования укажем следующие:

  • Вектор»;
  • Интервал»;
  • Матрица»;
  • Множество»;
  • Система»;
  • Функция»;
  • Число» и др.

В-третьих, акцентирование внимания на развитие математического мышления и математических способностей, связанных с количественным обоснованием принимаемых решений.

В заключении статьи отметим, что выявленные содержательные и методические особенности прикладной математической подготовки представляют особый интерес и в контексте модернизации системы профессиональной подготовки будущего бакалавра педагогического образования, в частности будущего учителя математики и информатики [11]. При этом анализ различных социально-экономических проблем и ситуаций может быть рассмотрен в контексте прикладного усиления содержания традиционных для педагогического образования учебных дисциплин.

Список литературы

  1. Вахрушева А., Горемыкина Г., Щукина Н. Методология оценки воздействия макросреды на функционирование вуза в условиях неопределенности // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2017. – № 1. – С. 140-145.
  2. Власов Д. А. Методологические аспекты принятия решений // Молодой ученый. – 2016. – № 4 (108). – С. 760-763.
  3. Власов Д. А. Реализация новых технологий WolframAlpha в исследовании феномена «Потребление» // Вопросы экономики и управления. – 2017. – № 1 (8). – С. 69-72.
  4. Власов Д. А. Современная фрактальная теория: визуализация и прикладные аспекты // Техника. Технологии. Инженерия. – 2017. – № 1 (3). – С. 8-11.
  5. Власов Д. А., Леньшин А. И. Методы обучения как компонент методической системы прикладной математической подготовки в системе среднего и высшего образования // Сибирский педагогический журнал. – 2009. – № 11. – С. 71-78.
  6. Власов Д. А., Монахов Н. В., Монахов В. М. Математические модели и методы внутримодельных исследований. – М.: Альфа, 2007. – 365 с.
  7. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра // Преподаватель XXI век. – 2013. – Т. 1. – № 1. – С. 71-79.
  8. Кравчук С. П., Кравчук И. С., Татарников О. В., Швед Е. В. Метод неравенства в задачах линейного программирования // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 3-1. – С. 148-153.
  9. Синчуков А. В. Анализ перспективных направлений модернизации математической подготовки бакалавра // Инновационная наука. – 2016. – № 10-1. – С. 118-119.
  10. Синчуков А. В. Исследование устойчивости решений системы двух линейных дифференциальных уравнений первого порядка с периодическими конфидентами // Ярославский педагогический вестник. – 2011. – Т. 3. – № 4. – С. 55-58.
  11. Синчуков А. В. Математическая подготовка современного учителя математики и информатики // Инновационная наука. – 2016. – № 11-1. – С. 173-175.
  12. 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.
  13. Синчуков А. В. Типовые задачи учебной дисциплины «Математический анализ»: технологический подход / В сборнике: Психология и педагогика: актуальные вопросы, достижения и инновации сборник статей II Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией Г.Ю. Гуляева. – 2016. – С. 143-145.
  14. Тихомиров Н. П., Дорохина Е. Ю. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2003. – 512 с.
  15. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика, 2010. – 317 с.
  16. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М., Ушмаев О.С. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа. – М.: Экономика, 2011. – 647 с.
  17. Чуйко А. С., Татарников О. В. Основания и направления модернизации технологии математического образования экономистов / Проблема конвергенции математических и экономических знаний. Сборник научных статей участников ежегодной Международной научно-методической конференции «Гармонизация образовательной и научной деятельности как направление стратегического развития вузов» – 2015 – С. 120-125.
  18. Щукина Н. А. Некоторые подходы к решению задачи о назначения // Проблемы экономики и менеджмента. – 2016. – № 5 (57). – С. 169-174.