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

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

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. бакалавриат методический профессиональный математический

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 Wolfram Alpha 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.

Размещено на Allbest.ru