Стохастическая подготовка бакалавра менеджмента

Размещено на http://www.allbest.ru/

Российский экономический университет им. Г.В.Плеханова

Стохастическая подготовка бакалавра менеджмента

Синчуков Александр Валерьевич,

кандидат наук, доцент, доцент

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. бакалавр менеджмент стохастический подготовка

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.

Размещено на Allbest.ru