ФГОБУ ВО “Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации”
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
В центре внимания статьи – возможности современных Wolfram-технологий в обучении количественным методам и количественных исследованиях, позволяющих выявлять значимые тенденции в развитии социально-экономических ситуаций. Уточнен дидактический потенциал Wolfram-технологии, позволяющий по-новому организовать учебно-познавательную деятельность студентов, акцентировать внимание на востребованность современных информационных технологий и инструментальных средств в решении прикладных задач социально-экономического содержания. Представлены рекомендации по использованию Wolfram-технологии в рамках реализации прикладной математической подготовки будущего бакалавра менеджмента. Проанализированы современные исследования по применению количественных методов к анализу различных социально-экономических ситуаций, имеющих существенное значение для развития инновационных компонентов профессиональной компетентности будущего бакалавра менеджмента. Представленные фрагменты учебно-познавательной деятельности студентов по количественном анализу факторов «Доход», «Потребление» в виде парной модели и «Доход», «Количество детей несовершеннолетнего возраста», «Потребление» в виде множественной модели, а также методические рекомендации по использованию Wolfram Alpha могут быть полезны для совершенствования профессионально-педагогической практики подготовки будущего бакалавра менеджмента.
Wolfram, Wolfram Alpha, бакалавр менеджмента, информатизация, количественные методы, социально-экономическая ситуация, экономическая кибернетика.
Введение. Усложнение социально-экономических отношений и интеграция России в единую экономическую, образовательную и информационную среду требует пересмотра качества профессиональной подготовки будущего бакалавра менеджмента. Одним из значимых компонентов профессиональной компетентности бакалавра менеджмента является способность анализировать социально-экономические ситуации с применением количественных методов, а также способность выбора необходимых инструментальных средств анализа социально-экономической информации с целью использования в профессиональной деятельности наиболее значимых тенденций. Всесторонне исследуя прикладную математическую подготовку будущего бакалавра в экономическом университете, мы пришли к необходимости выделения специальной образовательной области «Количественные методы», связанной с принятием оптимальных, количественно обоснованных решений в различных сферах хозяйственно-экономической деятельности. Количественные методы и инструментальные средства их реализации как объект исследования. Современные количественные исследования социально-экономических ситуаций представлены в работах [4; 13; 15]. В исследовании [14] отмечается востребованность количественных методов для актуальной проблемы оценки состояния и потерь здоровья населения в регионах России. В работе [16] представлены принципы применения количественных методов и математического моделирования для оценки влияния макроэкономических показателей на деятельность предприятия. На необходимость обновления содержания обучения указывает исследование [12]. Оно содержит модель обновления содержания обучения и практические рекомендации по организации содержания обучения, некоторые из которых использованы в процессе обучения количественным методам в высшей экономической школе. Возможности современных педагогических технологий, актуальных для модернизации профессиональной подготовки будущего менеджера, раскрыты в публикациях [6; 10]. Отметим, что совершенствование профессиональной подготовки будущего бакалавра менеджмента невозможно без методически целесообразного использования электронного обучения, основные идеи которого представлены в публикации [1], новых информационных технологий, позволяющих организовать индивидуальную работу со студентами на качественно новом уровне [7]. Ранее в работе автора «Математическое моделирование и методы внутри модельных исследований» были представлены наиболее распространенные математические модели и методы внутримодельных исследований, позволяющие исследовать социально-экономические ситуации. В процессе опытно-экспериментально работы была поставлена задача определения границ их применения в учебном процессе и в процессе анализа различных социально-экономических ситуаций. Обновление содержания математический подготовки потребовало подбора оптимальных средств обучения, среди которых особое место занимает база знаний и набор вычислительных алгоритмов Wolfram Alpha. Отметим, что Wolfram-технологии оказались полезными как для решения специальных задач финансового моделирования, так и для решения частно-методических задач, связанных с реализацией принципа наглядности в обучении. Однако этим возможности Wolfram-технологии не исчерпываются. Так, решению задач по теории нечетких множеств в базе знаний Wolfram Alpha посвящена работа [9]. О функциях компьютерного моделирования и математического обеспечения экономико-социальных задач отмечается в работах [5; 11]. Авторы акцентируют внимание на необходимости адаптации методов моделирования и разработки специального программного обеспечения, поддерживающего решение различных оптимизационных задач. В рамках данной статьи внимание будет сосредоточено на анализе методической эффективности Wolfram-технологий в контексте обучения количественным методам, имеющим важное значение для профессиональной подготовки будущего бакалавра менеджмента.
1. Асланов Р.М. Электронное обучение вчера, сегодня, завтра. проблемы и перспективы [Текст] / Р.М. Асланов, О.Г. Игнатова // Continuum. Математика. Информатика. Образование. — 2018. — № 1. — С. 28–35.
2. Калинина Е.С. Интегративный подход в обучении математическим и естественнонаучным дисциплинам в вузах МЧС России [Текст] / Е.С. Калинина // Современное образование: содержание, технологии, качество. — 2018. — Т. 1. — С. 86–89.
3. Калинина Е.С. Интегративный подход к проведению занятий по математическим дисциплинам в вузах МЧС России [Текст] / Е.С. Калинина // Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. — 2017. — № 2. — С. 187-193.
4. Катасёв А.С. Математическое обеспечение и программный комплекс формирования нечетко-продукционных баз знаний для экспертных диагностических систем [Текст] / А.С. Катасёв // Фундаментальные исследования. — 2013. — № 10–9. — С. 1922–1927.
5. Лихачев Г.Г. Компьютерное моделирование и математическое обеспечение экономико-социальных задач [Текст] / Г.Г. Лихачев, И.В. Сухорукова // Экономический анализ: теория и практика. — 2003. — № 5. — С. 60–62.
6. Монахов В.М. Педагогические объекты. Педагогическое проектирование. Know how технологии [Текст] / В.М. Монахов, А.Н. Ярыгин, А.А. Коростелев. — Тольятти, 2004. — 36 с.
7. Муханов С.А. Использование информационных технологий для индивидуализации обучения математике на примере темы «Дифференциальные уравнения» [Текст] / С.А. Муханов, А.А. Муханова, А.И. Нижников // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия «Информатика и информатизация образования». — 2018. — № 1. — С. 72–77.
8. Пантина И.В. Вычислительная математика [Текст]: учебник / И.В. Пантина, А.В. Синчуков. — М.: Синергия, 2012. — 176 с.
9. Седова Н.А. Решение задач по теории нечётких множеств в базе знаний Wolframalpha [Текст] / Н.А. Седова, В.А. Седов // Постулат. — 2018. — № 6. — С. 102.
10. Смирнов Е.И. Фундирование в профессиональной подготовке и инновационной деятельности педагога [Текст]: монография / Е.И. Смирнов. — Ярославль: Канцлер, 2012. — 646 с.
11. Сухорукова И.В. Экономическая модель оптимизации при централизованном управлении закупками дочерних компаний государственной корпорации [Текст] / И.В. Сухорукова, Г.Г. Лихачев // Экономический анализ: теория и практика. — 2016. — № 6. — С. 115–123.
12. Тестов В.А. Обновление содержания обучения математике: исторические и методические аспекты [Текст]: монография. — Вологда: Изд-во ВГПУ, 2012. — 176 с.
13. Тихомиров Н.П. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов в реальном секторе экономики в условиях неопределенности исходной информации [Текст] / Н.П. Тихомиров // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. — 2011. — № 6. — С. 86–94.
14. Тихомирова Т.М. Количественные методы оценки состояния и потерь здоровья населения в регионах России [Текст] / Т.М. Тихомирова // Федерализм. — 2016. — № 1. — С. 43–64.
15. Тихомирова Т.М. Методологические основы оценки экономических потерь от заболевания населения [Текст] / Т.М. Тихомирова // Экономика природопользования. — 2002. — № 3. — С. 2–15.
16. Хузина З.Р. Математические модели влияния макроэкономических показателей на деятельность предприятия [Текст] / З.Р. Хузина, Д.В. Катасёва, А.С. Катасёв, А.П. Кирпичников // Вестник Технологического университета. — 2018. — Т. 21. — № 3. — С. 181–184.
