Специальные задачи для организации математической подготовки будущего экономиста

№54-2,

педагогические науки

В центре внимания статьи – специальные задачи, использованные для организации качественной математической подготовки будущего экономиста. Внедрение разнообразных современных прикладных задач по математике способствует формированию инновационных компонентов профессиональной компетентности будущего экономиста.

Похожие материалы

Математическая подготовка будущего экономиста в условиях математизации и информатизации всех сфер человеческой деятельности, включая предпринимательскую деятельность, должна быть определена в качестве интегративной характеристики личности выпускника, связанной с уровнем способности, готовности к профессиональному использованию знаний, умений, навыков по различным разделам прикладной математики (математическим методам в экономике) и компетенций, связанных с обобщенными категориями «Анализ и синтез», «Аналогия и абстрагирование», «Индукция и дедукция», «Аксиоматика», «Моделирование» для решения современных финансово-экономических задач. Многообразие задач рассматриваемых задач нового типа обусловлено многообразием экономических проблем и ситуаций, что отразилось на специфике математической подготовки бакалавра менеджмента [12] и бакалавра экономики [13].

К первому типу задач следует отнести разнообразные задачи линейного программирования [9]. С математической точки зрения они представляют собой исследование функции на условный экстремум, при этом целевая функция и система ограничений должны обладать свойством линейности. С экономической точки зрения к задачам линейного программирования можно привести достаточно много разнообразных экономических ситуаций. С методической точки зрения данный класс задач математической экономики достаточно прост и не вызывает значительных затруднений даже у студентов младших курсов. Важно рассмотреть не только классические задачи линейного программирования, такие как производственная задача, транспортная задача, но и относительно новые задачи, такие как задача о назначениях (различные модификации), задача организации рекламной компании и др. Среди методов решения задач линейного программирования следует уделить внимание как графическому методу, так и различным аналитическим методам, часто учитывающим специфику конкретной задачи.

Особое место в содержании прикладной математической подготовки экономики занимают специальные задачи анализа разнообразных рисковых ситуаций [14]. В рамках задач этого класса представляется возможным формирование системных представлений о важной экономической категории «Риск», рассмотреть классификацию рисков, уточнить причины актуализации рисков различной природы, познакомить студентов с математическими методами риск-анализа.

Благодаря введению в содержание математической подготовки будущего экономиста задач теории принятия решении [1] возможно рассмотрение процесса принятия оптимальных решений, первым компонентом которого является уточнение множества альтернатив (действий) лица принимающего решение и множества альтернативных состояний экономической среды. Среди методов принятия решения следует отметить метод дерева решений [5] и метод анализа иерархий, характеризующиеся высокими методическими характеристиками.

Обновление содержания прикладной математической подготовки будущего экономиста не возможно без акцентирования внимания на задачи современной экономической кибернетики [2], связанные с имитационным моделирования экономической системы. В рамках задач теории игр [8] появляется возможность знакомства с моделями взаимодействия экономических субъектов (конкуренция, антагонизм, коалиция и др.). Среди основных понятий теории игр такие понятия, как «Игра», «Игрок», «Платежная функция», «Стратегия», «Оптимальная стратегия», «Равновесие» [6].

Другой класс задач прикладной математической подготовки связан с оценкой стоимости бизнеса [3] и предполагает реализацию доходного подхода как доминирующего. Другими словами сопоставляется ожидаемая доходность бизнеса и его реальная стоимость с помощью специального коэффициента.

Не меньшую значимость в контексте развития инновационных компонентов профессиональной компетентности экономиста имеют задачи визуализации проблем и ситуаций финансово-экономической сферы [7]. Благодаря раскрытию дидактического потенциала современных информационных технологий, а так же базы данных и набора вычислительных алгоритмов WolframAlpha при изучении количественных методов и математического моделирования [11] нам удалось по новому реализовать классический дидактический принцип обучения – принцип наглядности.

Перечисленные специальные задачи являются базисными для расширения представлений будущих экономистов о математических и инструментальных методах в экономике, составляют ядро содержания прикладной математической подготовки бакалавра экономики [10], нашли отражение в системе целеполагания при проектировании системы обучения прикладной математике [4]. Их внедрение в учебный процесс на факультете дистанционного обучения Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова способствовало более эффективному применению математических знаний, умений и компетенций для решения задач будущей профессиональной деятельности, о чем свидетельствуют результаты систематического мониторинга.

Список литературы

  1. Власов Д. А. Методологические аспекты принятия решений // Молодой ученый. — 2016. — №4. — С. 760-763.
  2. Власов Д. А. Особенности и математические основы современной экономической кибернетики // Техника. Технологии. Инженерия. — 2016. — №2. — С. 4-7.
  3. Власов Д. А. Особенности реализации доходного подхода к оценке стоимости малого предприятия // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №3. — С. 78-81.
  4. Власов Д. А. Особенности целеполагания при проектировании системы обучения прикладной математике // Философия образования. — 2008. — №4. — С. 278-283.
  5. Власов Д. А. Реализация метода дерева в моделировании процесса принятия решений // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №2. — С. 34-37.
  6. Власов Д. А. Теоретико-игровая модель конкурентной борьбы за рынки сбыта продукции // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №5.
  7. Власов Д. А. Технология визуализации проблем и ситуаций финансовой сферы // Педагогика высшей школы. — 2016. — №2. — С. 35-38.
  8. Власов Д. А. Философско-методологические проблемы классической теории игр // Молодой ученый. — 2016. — №20. — С. 286-288.
  9. Власов Д. А., Монахов Н. В., Монахов В. М. Математические модели и методы внутримодельных исследований. М.: МГГУ им. М.А.Шолохова. – 345 с.
  10. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра // Преподаватель XXI век. — 2013. — Т. 1. — №1. — С. 71-79.
  11. 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.
  12. Власов Д. А., Синчуков А. В. Прикладная математическая подготовка бакалавра менеджмента // Образование и воспитание. — 2016. — №4. — С. 57-60.
  13. Власов Д. А., Синчуков А. В. Принципы проектирования прикладной математической подготовки бакалавра экономики // Образование и воспитание. — 2016. — №3. — С. 37-40.
  14. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика, 2010. — 317 с.