Информационно-образовательный портал СОДРУЖЕСТВА НЕЗАВИСИМЫХ ГОСУДАРСТВ
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ
И ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ В СНГ
Информационно-образовательный портал СОДРУЖЕСТВА НЕЗАВИСИМЫХ ГОСУДАРСТВ  

Страны
Азербайджанская Республика
Республика Армения
Республика Беларусь
Республика Казахстан
Кыргызская Республика
Республика Молдова
Российская Федерация
Республика Таджикистан
Туркменистан
Республика Узбекистан
Украина

Типы материала
Информационно-коммуникационные технологии
Дополнительные информационные материалы
Нормативно-правовое обеспечение
Организация и методики обучения
Экономика образования
Межгосударственное сотрудничество
Образовательные центры
Методики обучения
Межвузовское сотрудничество
Повышение квалификации
Международные проекты и гранты, конкурсы
Конференции, симпозиумы, семинары и др.
Библиотека
 
Журнал «Вестник РУДН» серия «Информатизация образования»
 
2014, №4
2014, №3
2014, №2
2014, №1
2013, №4
2013, №3
2013, №2
2013, №1
2012, №4
2012, №3
2012, №2
2012, №1
2011, №4
2011, №3
2011, №2
2011, №1
2010, №4
2010, №3
2010, №2
2010, №1
2009, №4
2009, №3
2009, №2
2009, №1
2008, №4
2008, №3
2008, №2
2008, №1
2007, №4
2007, №3
2007, №2-3
2007, №1
2006, №1(3)
2005, №1(2)
2004, №1
Научные и специальные электронные ресурсы
Учебная, научная и специальная литература
Комиссия по дистанционному обучению совета по сотрудничеству в области образования государств-участников СНГ
Новости

Концептуальная модель научно-методического аппарата решения профессионально-ориентированных экономических задач


Аннотация
Рассматривается концептуальная модель научно-методического аппарата решения профессионально-ориентированных экономических задач как элемент системы информационно-аналитической подготовки студентов экономических вузов.

Текст документа

В современных условиях рыночной экономики существенно возросли требо­вания к качеству подготовки выпускников экономических специальностей вузов. Молодые специалисты должны уметь решать не только типовые задачи учетно-расчетного характера, при решении которых доминирующую роль играет операционная составляющая, но также и сложные задачи аналитического характера, при решении которых доминирующую ??оль играет интеллектуальная составляющая, базирующаяся на умении анализировать текущее и прогнозировать будущее состояние экономических объектов и процессов, мыслить и действовать в изменя­ющихся условиях, моделировать и находить оптимальные решения, основанные на применении современных математических моделей и методов. Данное обстоятельство нашло свое отражение в Государственном образовательном стандарте, где определены достаточно высокие требования к уровню математической подго­товки современного специалиста финансово-экономического профиля. Изучение математических дисциплин призвано раскрыть не только содержание собственно математических знаний, но и установить тесные интегративные связи со специальными дисциплинами, особенно с теми, изучение которых сопровождается решением профессионально-ориентированных задач с использованием наукоемких экономико-математических моделей и методов.

Дидактическая эффективность ряда учебных дисциплин математического цикла (в частности, таких дисциплин, как «Высшая математика», «Теория вероятностей», «Математическая статистика», «Эконометрика») может быть повыше­на за счет внедрения в образовательный процесс инновационных методов обучения, отличных от традиционных форм обучения, которые в основном направлены на механическое запоминание информации. Традиционные формы обучения дол­жны дополняться новыми инновационными технологиями, разработанными в соответствии с интерактивными формами обучения, что позволит повысить качественный уровень подготовки студентов, поддерживая и направляя их интеллекту­альный потенциал. Одной из таких технологий, на наш взгляд, является технология компьютерного моделирования, которая позволяет органично синтезировать знания по экономике, математике, информационным технологиям и обладает значительным дидактическим потенциалом в формировании информационно-анали­тической компетентности студентов экономических вузов.

Особенность информационно-аналитических технологий обучения состоит в том, что наряду с информационной составляющей в них доминирующую роль играет математическая составляющая, которая является ключевой компонентой инструментальных методов решения сложных аналитических задач экономического характера. Таким образом, информационно-аналитические технологии обу­чения в образовательном процессе студентов-экономистов реализуют парадигму интегративного обучения, суть которого можно определить так: «математика помогает экономике, информатика помогает математике».

Проектирование информационно-аналитических технологий обучения студен­тов-экономистов подчиняется общим принципам проектирования компьютерных систем учебного назначения, основополагающими из которых являются: принцип целостности; принцип воспроизводимости; принцип нелинейности педагогических структур; принцип адаптации процесса обучения к личности обучаемого; принцип потенциальной избыточности информации.

Наряду с общими принципами проектирования компьютерных систем учебного назначения процессу дидактического проектирования информационно-ана­литических технологий присущи следующие специфические черты:

 априорная дидактическая система информационно-аналитической подготовки специалистов экономического профиля должна ориентироваться на концептуальную модель научно-методического аппарата решения профессионально-ориентированных экономических задач;

 элементы реальной дидактической системы информационно-аналитиче­ской подготовки специалистов экономического профиля должны соответствовать способам, методам и моделям обработки экономической информации, доминиру­ющим в профессиональной деятельности;

 процесс построения и анализа однотипных моделей экономических систем должен основываться на общих методологических подходах и принципах;

 используемое учебно-методическое программное обеспечение должно быть ориентировано на обучаемых, не имеющих специальной математической подготовки, которые должны понимать только основные идеи и принципы, реализованные в изучаемых экономико-математических моделях и методах.

Таким образом, начальным этапом дидактического проектирования системы информационно-аналитической подготовки специалистов экономического профиля является построение концептуальной модели научно-методического аппарата решения профессионально-ориентированных экономических задач (ПОЭЗ). Исходя из логики проектирования построение такой модели следует начинать с вы­явления существенных признаков ПОЭЗ, на основании которых они могли бы быть классифицированы, тем самым определяются опорные направления для синтеза самой модели. Учитывая, что научно-методический аппарат решения ПОЭЗ является формальной конструкцией, особое внимание следует обратить на фор­мальные признаки ПОЭЗ. Наиболее конструктивными формальными признаками ПОЭЗ являются, на наш взгляд, признаки, сложившиеся в современной теории принятия решений.

Первым формальным признаком, характеризующим ПОЭЗ, является степень их неопределенности, которая проявляется не только в неточности (или неполноте) информации об исходных данных, но также и в неопределенности между принятым на основе ПОЭЗ решением и его исходом. По этому признаку (в теории принятия решений он получил название «определенность—риск—неопределенность») ПОЭЗ можно разделить на три больших класса.

1.   ПОЭЗ в условиях определенности (или детерминированные ПОЭЗ). Они характеризуются однозначной, детерминированной связью между решением задачи и его исходом, т.е. оперирующей стороне относительно каждой стратегии заранее, до проведения операции, известно, что она неизменно приводит к определенному конкретному результату.

2.   ПОЭЗ в условиях риска (или стохастические ПОЭЗ). Они характеризуются вероятностной связью между принятым решением и его исходом. В этом случае каждая стратегия оперирующей стороны может привести к одному из множества возможных исходов, причем каждый исход имеет определенную вероятность появления. Предполагается, что экономисту-аналитику эти вероятности заранее, до принятия решения, полностью известны (или могут быть определены с любой требуемой для целей исследования степенью точности).

3.   ПОЭЗ в условиях неопределенности. Они характеризуются тем, что любое принятое решение может привести к одному из множества возможных исходов, вероятности появления которых неизвестны.

Наличие или отсутствие в рассмотренных ПОЭЗ зависимости критерия оптимальности и дисциплинирующих условий от времени позволяет классифицировать их на статические и динамические. В статических ПОЭЗ критериальная функция и функции ограни??ений не зависят от времени. В динамических ПОЭЗ в качестве критерия оптимальности обычно выступает функционал, а в составе дисциплинирующих условий присутствуют дифференциальные связи.

Кроме того, в зависимости от количества целей решения задачи и соответствующих им критериев оптимальности рассмотренные ПОЭЗ можно разделить на однокритериальные (скалярные) и многокритериальные (векторные).

Рассмотренная классификация ПОЭЗ предложена в рамках рациональной или формально-математической (количественной) теории принятия решений, в которой постановки задач носят исключительно формализованный характер. В свою очередь, многие ПОЭЗ в своей изначальной постановке имеют концептуальный (творческий) характер, т.е. решаются «на уровне идей». Более того, в сложных ситуациях эти задачи уникальны в том смысле, что они решаются впервые и не име­ют прототипов в прошлом. При решении таких задач наибольший вес имеют не формально-математические методы, а эрудиция, опыт, интуиция и морально-эти­ческие представления лица, принимающего решения. Формальные методы здесь также очень важны, но они играют вспомогательную роль как средство, облегча­ющее и организующее его эвристическую деятельность.

Говоря в дальнейшем о научно-методическом аппарате решения ПОЭЗ, будем иметь в виду, что возможна корректная формализованная постановка задачи. Следует учитывать, что адекватный переход от концептуальной к формализованной постановке задачи (или совокупности формализованных постановок) является больше искусством, чем наукой, и представляет наибольшую трудность. В связи с этим важны промежуточные постановки (модели) задач, позволяющие более точ­но определить их сущность с формальной точки зрения. На наш взгляд, такими постановками могут быть постановки задач в рамках кибернетической модели управления. С кибернетических позиций можно выделить три основных типа задач управления: 1) задачи стабилизации системы; 2) задачи выполнения програм­мы; 3) задачи слежения.

Задачами стабилизации системы (в нашем случае экономической системы) являются задачи поддержания ее параметров Y (например, финансовой устойчивости, рентабельности, деловой активности) вблизи некоторых неизменных значений Y0, несмотря на действия возмущений Z (например, повышение ставки налога на прибыль, снижение покупательной способности населения), влияющих на значения Y.

Задача выполнения программы возникает в случаях, когда заданные значения управляемых величин Y0 изменяются во времени заранее известным образом, например, когда при проведении технологической модернизации предприятия разрабатывается поэтапный план ввода в эксплуатацию нового и демонтажа старого оборудования. В этом случае изменение соотношения нового и старого оборудования можно рассматривать как движение предприятия по оси «технологическая вооруженность» в n-мерном фазовом пространстве по заранее известной траектории (программе) p0.

В тех случаях, когда изменение заданных значений управляемых величин заранее неизвестно и эти величины должны изменяться в зависимости от других величин, возникает задача слежения, т.е. как можно более точного соблюдения соответствия между текущим состоянием данной системы и состоянием другой системы. Характерным примером задачи слежения является задача соблюдения договоренностей о пропорциях добычи нефти между странами — членами OPEC — в условиях изменения мировых цен на нефть.

При управлении экономическими системами, как правило, одновременно ре­шаются все три вышеперечисленные задачи управления. Кроме того, в каждом из рассмотренных типов кибернетических задач можно выделить подтип задач оптимального управления. Их постановки характеризуются тем, что в них вводится понятие оптимальности, требующее наилучшим образом выполнить задачу при заданных ограничениях. Само понятие оптимальности конкретизируется для каждого отдельного случая и представляет собой задачу концептуального (творческого) характера.

Таким образом, проведенный с формальных позиций анализ ПОЭЗ позволяет построить их классификационную схему (рис. 1) и сформулировать следующие выводы:

 рассматриваемые задачи в большинстве случаев имеют многоаспектный характер, что требует для их решения привлечения знаний из различных предметных областей;

 обязательной частью решения рассматриваемых задач является блок математического обоснования, вес (значимость) которого может меняться в зависимости от существа решаемой задачи, но при этом значение веса практически всегда является достаточно большим;

 рассматриваемые задачи в своей изначальной постановке являются задачами концептуального (творческого) характера, решение которых должно строиться в совместном применении формальных и неформальных процедур. Возможный подход к решению таких задач состоит в следующем:

декомпозиция задачи на ряд согласованных частных (локальных) задач;

решение творческими методами (опыт, эрудиция, интуиция и т.п.) частных задач, не поддающихся формализации (или для которых формализация нецелесообразна), и решение математическими методами задач, поддающихся формализации;

согласование результатов решений частных задач и получение окончательного результата.

Классификационная схема ПОЭЗ послужила исходной посылкой для обоснования структуры и состава научно-методического аппарата, ориентированного на их решение. Разработка подобного методического аппарата с формальных позиций представляет собой задачу синтеза автомата, осуществляющего обработку информации. Входными сигналами такого автомата являются задачи, на решение которых он должен быть проблемно ориентирован, а выходными сигналами — собственно решения этих задач.

Учитывая, что при разработке научно-методического аппарата имеет место целенаправленный процесс воспроизведения заданной совокупности функций, в основу его синтеза должен быть положен функционально-структурный подход, который основывается на предположении первичности функционального назначения системы по отношению к ее структурной организации. Наиболее полно функционально-структурный подход исследован Е.П. Балашовым, им же сформу­лированы основные положения по построению (развитию) сложных систем на ос­новании данного подхода [1]. Применительно к синтезируемому научно-методиче­скому аппарату эти положения могут быть сформулированы следующим образом:

— структура и состав научно-методического аппарата определяются совокупностью задач, на решение которых он ориентирован;

— между входной задачей и элементами методического аппарата в общем случае может существовать более одного соответствия;

— появление новых задач потребует введения в методический аппарат новых «решающих» элементов или образования из старых элементов синергетических конфигураций.

С позиций функционально-структурного подхода задачу разработки научно-методического аппарата можно сформулировать как синтез такой его структуры и состава, при которых: а) вероятность нахождения допустимых отображений по­ступающих на вход научно-методического аппарата задач на множество его элементов стремится к максимуму; б) ресурсы на разработку научно-методиче­ского аппарата не превышают допустимых:

                                                   P(f: Z ® X) ® max,                                              (1)
                                                            R
£ Rзад,

где Z — множество задач, поступающих на вход научно-методического аппарата; X — множество элементов, образующих научно-методический аппарат; f: Z ® X — допустимое отображение (т.е. отображение задачи на элемент методического аппарата, позволя­ющего решить задачу); P(f: Z ® X) — вероятность нахождения допустимых отображений; Rзад — ресурсы, выделенные на разработку методического аппарата.

Исходя из постановки (1) можно сформулировать следующие выводы:

1)   синтезируемый методический аппарат должен обладать логичной (приспособленной для поиска) структурой, позволяющей за приемлемое время с достаточно большой вероятностью находить требуемый «решающий» элемент (методику);

2)   в состав синтезируемого методического аппарата в первую очередь дол­жны быть включены элементы (методики) решения наиболее часто встречающихся (типовых) задач;

3)   состав синтезируемого методического аппарата должен обладать достаточным разнообразием.

В связи с первым выводом может быть предложена иерархическая структура методического аппарата, в значительной степени совпадающая с иерархической структурой классификационной схемы ПОЭЗ (рис. 1). Такой подход является вполне оправданным, так как подобная структура позволяет строить нисходящее «дерево» решения задачи последовательным логичным образом. Отличие структуры методического аппарата от структуры классификационной схемы ПОЭЗ заключается в том, что в первой из них отсутствуют (или могут отсутствовать) определенные ветви, родительскими узлами которых являются задачи, не решаемые формальными методами. Это касается главным образом неформализуемых задач или задач, для которых формализация не целесообразна или в значительной степени затруднена[1].

Однако и среди этого класса задач существуют такие, при решении которых могут успешно применяться формальные методы (например, методы обработки экспертной информации). Кроме того, в предлагаемой структуре могут отсутствовать ветви и некоторых формализуемых задач. Это объясняется тем, что методический аппарат решения таких задач находится в стадии становления и не имеет пока существенного практического значения.

Предложения по второму выводу связаны с определением элементов (методик), подлежащих включению в синтезируемый методический аппарат в первую очередь. Формулировку таких предложений целесообразно осуществлять после анализа конкретных направлений интеллектуальной деятельности экономистов-аналитиков.

Предложения по третьему выводу связаны с определением состава методи­ческого аппарата и основываются на предложенной классификационной схеме ПОЭЗ и законе необходимого разнообразия Эшби, согласно которому для того, чтобы система была способна справиться с решением задачи, обладающей известным разнообразием, необходимо, чтобы система обладала еще большим разнообразием, чем разнообразие решаемой задачи или была способна создать в себе это разнообразие [3].

Таким образом, неравенство cardX ³ cardZ является необходимым, но недо­статочным условием решения всего множества задач, поступающих на вход мето­дического аппарата. Кроме того, согласно закону необходимого разнообразия, не­обходимо также существование отображения f: Z ® X.

Безусловно, методический аппарат, для которого выполняются указанные со­отношения, является гипотетической идеальной моделью, обладающей предельной универсальностью. Построение такого аппарата вряд ли является возможным, да и практически не целесообразно. Вместе с тем такая модель помогает очертить контуры реального научно-методического аппарата, возможная концептуальная структура и состав которого представлены на рис. 2 и рис. 3.

Предложенная концептуальная модель научно-методического аппарата реше­ния ПОЭЗ не является окончательной, ее следует рассматривать как открытую динамическую систему, развивающуюся в соответствии с потребностями современной аналитической практики в сфере экономики и финансов. Последний уровень научно-методического аппарата может быть более детализирован и доведен до конкретного метода (алгоритма), приводящего к решению задачи (например, на рис. 2 в детализированном виде представлены эвристические методы синтеза решений).

Предложенная классификационная схема ПОЭЗ и концептуальная модель научно-методического аппарата их решения могут быть с достаточным основани­ем положены в основу системы информационно-аналитической подготовки студентов экономических вузов. В рамках дидактического проектирования такой си­стемы предложенные элементы трансформируются в граф согласования профессионально-ориентированных экономических задач с элементами математического аппарата [2].


Литература

   [1]  Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. — М.: Радио и связь, 1985.

   [2]  Трофимец Е.Н. Наглядное моделирование экономических явлений и процессов как средство интеграции математических знаний в процессе обучения математике студентов эко­номических специальностей вузов: Дисс. ... канд. пед. наук. — Ярославль: ЯГПУ, 2004.

   [3]  Эшби У.Р. Введение в кибернетику. — М., 1959.



      [1]  Граница между формализуемыми и неформализуемыми задачами является расплывчатой. Примером тому могут служить экспертные системы, в которых заложен опыт (правила) решения неформализуемых задач. Вместе с тем экспертные системы функционируют по определенным алгоритмам, представляющим собой формальное видение инже­неров по знаниям неформальных методов решения задач опытными специалистами.


Автор оригинала: Трофимец Е.Н.
Источник оригинала: Журнал «Вестник РУДН» серия «Информатизация образования», 2009, №4

Новости
16.06.2017

Российский университет дружбы народов объявляет о проведение первой волны вступительных испытаний среди иностранных граждан для обучения на программах магистратуры на контрактной основе. Первая ...

13.10.2016

26 октября-27 октября 2016 года Российский университет дружбы народов проводит Международную конференцию «Сетевые университеты и международный рынок труда (пространства БРИКС, СНГ, ШОС)».

19.05.2016

The Peoples’ Friendship University of Russia (PFUR) announces the beginning of admission of foreign citizens who graduated from Bachelor and Specialist Degree programs of PFUR and other Russian and ...

19.05.2016

Российский университет дружбы народов (РУДН) объявляет о наборе иностранных граждан -выпускников бакалавриата и специалитета РУДН и других российских и зарубежных ВУЗов на программы магистратуры на ...

11.12.2015

Проект рекомендаций Семинара-совещания научной общественности по проблемам международного научно-технического и образовательного сотрудничества