Благополучие граждан и безопасность страны непосредственно зависят от качества педагогических кадров новой формации формирование, которого обеспечивает внедрение инновационной модели педагогического образования, нацеленной на постоянное ускорение освоение инноваций в области образования и науки, быструю адаптацию к запросам и требованиям динамично меняющегося мира, обновление содержания и технологий.

В системе высшего образования складывается инновационная система педагогического образования, которая связана с разработкой сетевых технологий и развитием сетевого взаимодействия в сфере педагогического образования. Основными элементами этой системы являются модели построения организации образовательного процесса. Они основаны на принципах междисциплинарности, интегративности в профессиональной подготовке специалиста[1]. Решение задач построения нового содержания образования лежит в пространстве блочно‐модульного обучения, разработки взаимозаменяемых сопоставимых междисциплинарных модулей.

Блочно-модульное обучение – это, прежде всего, личностно-ориентированная технология, которая предоставляет возможность каждому ученику выбрать свою, самостоятельную и посильную траекторию обучения. Учащиеся могут реализовать себя в различных видах деятельности: выполнении упражнений, написании творческих работ, участии в семинарах, изготовлении наглядных пособий и т. д. данная технология предполагает, что школьник должен научиться добывать информацию, её обрабатывать, получать готовый продукт. Педагог при этом выступает в качестве руководителя, направляющего и контролирующего деятельность учащихся.

Модуль — целевой функциональный узел, в котором объединены учебные содержания и приёмы учебной деятельности по овладению этим содержанием.

Модульный урок позволяет учащимся работать самостоятельно, общаться и помогать друг другу, оценивать работу свою и своего товарища. при этом необходимо чтобы каждый ученик уяснил цель урока, что изучить и на чём сосредоточить своё внимание. роль учителя при модульном обучении сводится к управлению работой учащегося. при такой организации он имеет возможность общаться практически с каждым учеником, помогать слабым и поощрять сильных. особенность еще и в том, что в ходе урока учащиеся получают много оценок (баллов), которые выставляются только в тетради при этом получается, что даже двойка становится баллом. в журнал выставляются оценки только «выходного контроля», который проводится в конце изучения темы.

К настоящему времени разработано немало новых дидактических методов и педагогических технологий, обеспечивающих формирование у студентов способности к инновационной профессиональной деятельности. В основе всех этих методов лежит развитие творческого потенциала обучающихся. Интеграционные учреждения создают уникальные возможности подготовки высококвалифицированных кадров, отвечающих всем требованиям международных образовательных программ, однако они функционируют в большей степени как организационные структуры, без должного методического сопровождения.

Поскольку большую группу появляющихся сегодня педагогических новшеств составляют разработки, выполненные непосредственно в школах и квалифицируемые обычно как передовой опыт необходимо иметь систему определенных показателей, позволяющих отвести конкретной разработке правильное место в процессах модернизации современной школы. как показывает практика, далеко не всегда то, что определяется как «передовой опыт» действительно таков. В.И.Загвязинский и Р.Атаханов следующие отличительные черты истинно передового опыта[2].

Для осуществления технологизации педагогического опыта педагогу необходимо:

- системное видение устройства педагогической деятельности;

- четкое представление целей и результатов предстоящей деятельности (целей, результатов каждого этапа технологизации опыта);

- наличие знаний общей технологии работы с опытом и технологии каждого этапа;

- овладение методом педагогической рефлексии как основным способом выявления противоречий и проблем профессиональной деятельности;

- наличие комплекса средств (схем, алгоритмов и т.д.), применяемых для выявления, изучения и обобщения опыта;

- наличие теоретических знаний, обеспечивающих процесс концептуализации педагогической идеи.

Из всех требований, предъявляемых к современному специалисту с высшим профессиональным образованием, первостепенными становятся те, которые определяют его способность творчески решать поставленные профессиональные задачи, а главными методическими задачами обучения студентов являются задачи развития их творческого потенциала.

Заявленные знания, умения, владения проецируются  в компетенции, формирование которых задача преподавателя: владеть методами количественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-15); владеть пониманием роли и значения информации и информационных технологий в развитии современного общества и экономический знаний (ОК-16); владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, навыками работы за компьютером как средством управления информацией (ОК-17); владеть способностью работать с информацией в глобальных сетях и информационных системах (ОК-18). Это становятся основой для дальнейшей подготовки в формировании профессиональных компетенций: владеть методами управления проектами и готовностью к их реализации с использованием современного программного обеспечения (ПК-20);  уметь применять количественные и качественные методы анализа при принятии управленческих решений и строить экономические, финансовые и организационно-управленческие модели (ПК-31); владеть средствами программного обеспечения анализа и количественного моделирования систем управления (ПК-33); владеть методами и программными средствами  обработки деловой информации, способностью взаимодействовать со службами информационных технологий и эффективно использовать корпоративные информационные системы (ПК-34); умением использовать в практической деятельности организаций информацию, полученную в результате маркетинговых исследований и сравнительного анализа лучших практик в менеджменте (ПК-36); способностью проводить оценку инвестиционных проектов при различных условиях инвестирования и финансирования (ПК-43) [1].

Варианты трансляции требований к менеджерам можно проследить в российских и зарубежных профессиональных стандартах [2, 3].

Проблемами построения методики подготовки менеджеров занимались различные российские и зарубежные ученые. Такую постановку вопроса описывали С.А.Бартлет и С.Госшал [4], в современной трактовке Д.Гуерро, И.Де лос Риос [5], И.Неацсу [6]. Т.Д.Гладина анализирует компетентность современного менеджера в трех составлающих: сущность, модель, мотивация [7].             Профессиональная компетентность менеджера как научно-педагогическая проблема рассматривает О.В.Марковских [8]. С.В.Калмыков,  Э.Д.Бабудоржиева исследовали формирование профессионально важных способностей студентов-менеджеров в современном вузе [9].  Проблему сформирования и оценки компетентности будущего менеджера описывали В.И.Сухочев, Ш.З.Валиев [10].

Важность целенаправленного обучения владению информационными технологиями и сопутствующими умениями будущих менеджеров  отмечают многие исследователи. А.Ю.Лагунов, Д.Д.Шубина выделили особенности обучения информационным технологиям студентов специальности «Менеджмент организации» [11]. Информационно-коммуникативную компетентность менеджера как составляющая его профессиональной коммуникации изучала О.А.Кочергина [12]. В.И.Дихтяр выделил в подготовке будущих менеджеров умения и требования к информационным услугам [13]. A.M.Адаменко, М.Г.Шудра описали профессиональные компетентности будущих экономистов-менеджеров на основе  социально-психологического исследования [14]. С.А.Богатенков обратил внимание на формирование информационной и коммуникационной компетентности [15, 16]. И.Н.Мовчан выделила инновационные подходы в преподавания информационных технологий [17-20]. Значение изучения имитационного моделирования в подготовке будущих менеджеров описали Е.В.Кийкова, Е.Г. Лаврушина [21]. А.А.Рыбанов, Л.А.Панкова исследовали эффективность тестирования студентов [22-24]. Проблемами самоорганизации студентов – будущих менеджеров занималась Н.Г.Баженова [25-27].

Можно сказать, что проблема построения методики подготовки менеджеров в области использования информационных технологий многогранна и должна быть реализована  комплексно. Опишем авторский способ  решения.

Одна из важных задач в методике каждой дисциплины является отбор содержания. Если ранее в стандартах высшего профессионального образования второго поколения можно было ориентироваться на некоторый прописанный минимум, то в случае ФГОС требуется учитывать знания, умения, владения, формируемые компетенции и производственный опыт.

На основе  предлагаемых ФГОС компетенций и опыта было разработано содержание дисциплины «Информационные технологии в менеджменте, реализуемое на лекциях, лабораторных занятиях и самостоятельной работы: Общие сведения об информационных технологиях; Классификация информационных технологий; Информационные технологии конечного пользователя; Компьютерное моделирование управления; Информационное обеспечение управленческой деятельности; Автоматизированные системы управления предприятием; Проектирование информационных систем; Применение методов искусственного интеллекта в управлении; Информационные технологии управления проектами; Информационные технологии в маркетинге; Электронная коммерция; Информационная безопасность в менеджменте; Информационный менеджмент; Будущее информационных технологий управления.

Покажем некоторые методические приемы, позволяющие достичь результата по формированию компетенций в рамках рассматриваемой дисциплины.

Самостоятельная работа по дисциплине организуется через информационную образовательную среду Приамурского государственного университета им.Шолом-Алейхема на сайте moodle.pgusa.ru [28, 29], в которой опубликованы необходимые авторские пособия [30-39] и материалы.

Темы «Общие сведения об информационных технологиях», «Классификация информационных технологий», «Информационные технологии конечного пользователя» раскрываются во время проведения проблемных интерактивных лекций с демонстрацией и объяснением работы современных информационных технологий в работе менеджера. Материал лабораторных занятий ориентирован на решение профессиональных задач в MS Excel.

Содержание компьютерного моделирования управления раскрывается таким образом. Ставиться задача открытия предприятия в сфере услуг – мужская парикмахерская. Необходимо продумать возможности работы. Вместе со студентами на основе анализа предметной области строится простая имитационная модель системы массового обслуживания в среде GPSS, рассматриваются различные варианты входных данных. Параллельно ведется заготовка под план кредитования будущей организации в MS Excel, позволяющая учесть прибыль и возможности выхода на точки безубыточности и дальнейшего функционирования. Практические занятия ориентированы на работу в среде GPSS  [40]  и изучения возможностей игровой программы «Капитализм 2» [41].

Компьютерное моделирование управленческой деятельности достаточно хорошо связано с проблемами управления проектами [42, 43]. Студенты на лабораторных занятиях изучают возможности  программных сред MS Project и Project Expert, методы оценивания проектов [30, 31, 38].

При изучении основ информационной безопасности демонстрируются доступные видео с сайта youtube.com и авторского методического видеоканала [45]. Показывается возможность работы в стеганографических и криптографических системах [46, 47].

Информационные технологии по управлению персонала показывается на примерах [35, 48] и использовании метода анализа иерархий для отбора сотрудника в отдел продаж [44].

Применение методов искусственного интеллекта в управлении изучается на основе систем анализа данных [33, 49-52]. Такой подход позволяет привлечь внимание студентов к технологиям data mining и снова вернуться к проблемам информационных технологий в управлении. Так же здесь происходит неформальное погружение в программные системы 1С: Предприятие.

Темы «Автоматизированные системы управления предприятием» и «Проектирование информационных систем» фактически вместе. Достигается это следующим образом. В ходе деловой игры перед студентами ставится задача по автоматизации деятельности небольшой компании оптовой продажи. Следующий этап состоит в разборе функционирования различных информационных систем [36, 53-60]. Обсуждается возможность использования готового  программного продукта или его разработки. В результате студентам демонстрируется применение технологий проектирования IDEF, UML [39] и реализация в MS Access с помощью мастеров.

В университете внедрена балльно-рейтинговая система (БРС) [61]. Поэтому суммарный балл (макс. 100) за освоение дисциплины складывается из двух составляющих: за работу на лабораторных занятиях (50), лекциях, самостоятельной работы, экзамена (50). Экзамен проводится в форме защиты самостоятельно выполненного проекта. Приведем пример задания, оцениваемого в БРС [62-64].

1) Подготовить теоретический реферативный материал  по теме в word-файле.

Структура теоретического реферативного материала:

1. Актуальность темы (1-2 абзаца)
2. Обзор русскоязычных статей из журналов по теме (5 статей с elibrary.ru).
3. Обзор англоязычных статей из журналов по теме (5 статей с sciencedirect.com).
4. Обзор русскоязычных интернет-источников (5 источников).
5. Обзор англоязычных интернет-источников (5 источников).
6. Обзор русскоязычных книг из электронных библиотечных систем (2 источника с biblioclub.ru, 2 источника с znanium.com).
7. Теоретический материал
8. Список литературы

Объем:  9-10 листов A4, шрифт 14, интервал одинарный.

Список литературы оформлять в соответствии с ГОСТ. Для удобства оформления пользуйтесь автоматизированной системой оформления ссылок www.snoskainfo.ru

2) Подготовить powerpoint-презентацию. Объем: 10-12 слайдов.

3) Подготовить 10 тестовых вопросов с ключом.

Примеры тем:

1. Факторы развития электронной коммерции и ее влияние на показатели экономической конъюнктуры
2. Информационные технологии, применяемые при подборе  персонала
3. Электронное правительство в России и за рубежом
4. Факторы и критерии оптимизации ИТ-инфраструктуры

При приеме работ автор сознательно создает трудности, работая в MS Office 2003, чтобы студенты готовили проект в двух форматах (.doc, .docx, .ppt, pptx).

В результате можно представить таблицу соответствия тем и формируемых компетенций.

Таблица 1 – Содержание дисциплины и формируемые компетенции

Предлагаемая методика обучения дисциплине «Информационные технологии в менеджменте»  позволяет показать студентов богатство применения информационных технологий и формировать профессиональные компетенции в соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом и современными требования к менеджеру.

Особенности использования Интернет-ресурсов в преподавании математических дисциплин рассмотрены в работах Я. И. Мельниченко [1], В. С. Новиковой [2], Р. И. Остапенко [3], Е. В. Потехиной [4] и др. Авторами показано, что Интернет-технологии успешно используются в качестве символьного, наглядного, доступного средства обучения, а также обеспечивают многозадачность и дифференцированный подход в процессе обучения студентов.

В большинстве работ, под Интернет-ресурсом понимается какой-либо сайт (портал) имеющий электронные учебные пособия, журналы, энциклопедии, дающий возможность обработать данные в режиме онлайн, провести эксперимент или получить образование дистанционно. Под Интернет-ресурсом мы будем понимать сайт в сети Интернет, имеющий исходную информацию (данные) для решения математических задач.

Цель работы: рассмотреть методические аспекты использования Интернет-информации для решения практических задач в процессе преподавания математических дисциплин студентам вузов спортивной направленности.

Проблемы формирования математической и информационной компетентности студентов инженерно-технических, гуманитарных, естественнонаучных специальностей рассматриваются в целом [О.А.Велиханова [5], А.В.Кузьмина [6], Т.А.Лавина [7], так и в узкой специализации [Р.И.Баженов [8-14], Р.И.Остапенко [15-22], а в частности, студентов вузов спортивной направленности (Л. В. Архандеева [23]). Вопросы использования информационных технологий в обучении студентов вузов рассматриваются чаще всего без учета направления подготовки. Присутствует дефицит методических разработок по математической подготовке студентов вузов спортивной направленности.

Наблюдается терминологическая разобщенность в определении понятия «математическая компетентность» среди авторов. Это: и устойчивые математические знания, и умение применять их в новых ситуациях, и способность решать средствами математики профессиональных задач, и повышать свою квалификацию. Это и определенные ценностные ориентации специалиста, его мотивация, самооценка и т.д. Под математической компетентностью студента мы будем понимать сложное, системное свойство личности, опирающееся на наличие математических знаний, умений, навыков, способов деятельности и проявляющееся в готовности их использовать для эффективного решения различных профессиональных задач.

Нами были разработаны практические задачи для студентов различных специальностей вузов, проводимые при наличии компьютерных средств обучения и доступа к сети Интернет. В частности, разработаны методические указания для проведения аудиторных занятий и самостоятельных работ по курсам «Математика и информатика», «Математическая статистика» для студентов вузов спортивной направленности с использованием компьютеров и соответствующего программного обеспечения. Главные особенности методических разработок: преобладание активных методов и форм обучения, увеличение доли самостоятельной работы, включение студентов в исследовательскую деятельность и ориентация на их познавательную самостоятельность.

Процесс решения математических задач с использованием Интернет-ресурсов можно условно разбить на три этапа:

1. Поиск информации в Интернете ее и систематизация;

2. Обработка данных с помощью соответствующего программного обеспечения (MS Excel, SPSS, MathCAD и т.д.);

3. Интерпретация результатов, выводы.

Рассмотрим пример, где в качестве Интернет-ресурса (как источника для решения математических задач) выступает Официальный сайт Федерации лыжных гонок России [24], где, в частности, представлена база данных спортсменов, когда-либо принимавших участие во всероссийских соревнованиях, имеющих РУС и ФИС код (http://www.flgr.ru/rules/bd/). На 19 сентября 2013 года в базе состоит 9 358 человек. Файл базы данных представлен в формате Ms Excel.

Условие задачи. На основе заданной выборки спортсменов (для каждого студента индивидуально) средствами MS Excel:

1) вычислить средний возраст всей выборки;

2) подсчитать, сколько мужчин и женщин представлено в базе;

3) построить частотное распределение и график по спортивным разрядам;

4) установить зависимость между возрастом и спортивным разрядом выборки; составить регрессионную модель.

Описание решения. На начальном этапе данные скачиваются с сайта и подготавливаются для последующей обработки. В указанной выше базе для анализа данных используются шкалы «пол», «год рождения» и «разряд». Кратко опишем ход решения задачи на основе выборки из 1000 спортсменов.

1) Для нахождения среднего арифметического в MS Excel можно воспользоваться формулой: =2014-СРЗНАЧ(H2:H1001), моды: =2014-МОДА(H2:H1001), медианы: =2014-МЕДИАНА(H2:H1001). В указанной базе средние значения первой тысячи спортсменов равны: среднее арифметическое – 23,68 лет; мода – 18 лет, медиана – 22 лет.

2) Половой состав можно определить c помощью сортировки столбца с наименованиями пола «L» и «M» по возрастанию или убыванию и дальнейшим подсчетом числа мужчин и женщин с помощью функции =ЧСТРОК. В нашем примере, из 1000 спортсменов оказалось 377 женщин и 623 мужчины.

3) Построение частотного распределения и графика по спортивным разрядам состоит из двух этапов а) перекодировка текстовых ячеек «3р», «2р», «1р», «кмс», «мс», «мсмл» в ранговые с помощью вложенного условного оператора ЕСЛИ; б) построение гистограммы в помощью дополнительной надстройки Excel «Пакет анализа».

Перекодировка шести разрядов с помощью оператора ЕСЛИ имеет вид: =ЕСЛИ(I2=”3р”;1;ЕСЛИ(I2=”2р”;2;ЕСЛИ(I2=”1р”;3;ЕСЛИ(I2=”кмс”;4;ЕСЛИ(I2=”мс”;5;6))))). Частотное распределение и соответствующая гистограмма для нашего примера имеет вид:

Таблица 1. Частотное распределение спортсменов (1000 чел.) по спортивным разрядам

Рис.1. Гистограмма частотного распределения выборки (1000 чел.) по разрядам

На графике частотного распределения видно, что большинство спортсменов имеют первый спортивный разряд (59,2%). Меньше всего лиц, имеющих третий спортивный разряд – 0,02% и мастеров спорта международного класса – 1,3%.

4) Установление зависимости между возрастом спортсменов и их спортивным разрядом проще всего начинать с построения простейшего двумерного точечного графика и нахождения коэффициента корреляции, а затем с помощью надстройки «Пакет анализа» проводить регрессионный анализ и составлять регрессионную модель. Обусловлено это тем, что, изначально, линейной связи может и не быть, поэтому корреляционно-регрессионный анализ будет излишним. Результат решения этой задачи студентами может быть оценен с использованием неформальных критериев, например, таких как: способность адекватно использовать математические методы, исследовательская интуиция и другие. В нашем примере коэффициент корреляции оказался равен + 0,44. Для выборки из тысячи человек он статистически значим, и получается, что чем старше спортсмен, тем выше его разряд. Однако, на двумерном графике (см. рис.2) связи возраста и разряда спортсменов видно, что в одном списке находятся спортсмены, возраст которых распределен от 15 до 75, т.е. выборка неоднородна и сопоставлять данные такого массива некорректно. Также, в одном списке, присутствуют мужчины и женщины, что влияет на объективность связи. В диапазоне данных можно внести ограничения, например, с помощью условия =ЕСЛИ(I2<30;I2;0) – в ячейке будет выводиться возраст до 30 лет, а в соответствующий столбец стажа ввести условие =ЕСЛИ(J2<>0;N2;0) для того, чтобы разряд выводился в столбце только для тех, кому меньше 30-ти. Результат этих ограничений показан на рисунке 3. Коэффициент корреляции для этой выборки равен + 0,51. По вопросу задачи необходимо составить регрессионную модель. Ее можно получить средствами MS Excel (см. табл.2)

Рис.2. Гистограмма связи возраста спортсменов (1000 чел.) с разрядом

Рис.3. Гистограмма связи возраста спортсменов (до 30 лет) с разрядом

Таблица 2. Показатели регрессии

Теперь можно составить регрессионную модель вида Y = kX + b:

Разряд = Возраст * 0,07 + 1,94.

Коэффициент детерминации (R-квадрат) приблизительно составил 0,29 или 29%. Это означает, что модель плохо объясняет изменчивость уровня разряда от возраста, так как 71% – доля изменчивости уровня разряда, объясняемая другими факторами, а не возрастными.

Таким образом, методическая система преподавания математических дисциплин студентам вузов помимо информационных ресурсов, автоматизированных обучающих и компьютерных математических систем и сред должна включать Интернет-ресурсы как источник возникновения интерактивных задач. Одной из приоритетных задач в данной области выступает изучение особенностей организации работы студентов по решению задач при изучении математических дисциплин, разработка основных этапов реализации методической системы.

кандидат технических наук, доцент кафедры математики и информатики,

Череповецкий государственный университет

Математика, как дисциплина, для многих людей остается чисто теоретической наукой, неприменимой в реальной жизни. Лишь в начале ХХ века стали разрабатываться отдельные математические курсы для инженерных исследователей. В 1950-х годов возникла необходимость в применении математического аппарата, для анализа условий возникновения незатухающих колебаний в радиотехнических установках, а также для исследования устойчивости энергосистем. Началом становления особых электротехнических теорий послужили методы прикладной математики, которые активно разрабатывались в конце ХIХ-начале ХХ веков для описания переменного тока [2]. Интенсивное развитие математического аппарата электротехники был связан с переходом от дифференциальных уравнений, описывающих мгновенные значения токов и напряжений к геометрическому представлению с помощью векторов. Известны случаи, когда исследователи-электротехники способствовали развитию  прикладных математических методов, что связано с решением практических задач и применением ранее не использующихся математических вычислительных моделей.

С другой стороны, повсеместное применение математических методов позволяет более глубоко изучать реальные физические процессы в электротехнических устройствах, что приводит к переосмыслению области применения тех или иных упрощений реальной картины и, соответственно, того или иного математического аппарата.

Практический исследователь в области технической науки, встречается одновременно с теоретическими аспектами теории физики и техники, а также с прикладными математическими методами. Таким образом, возникает необходимость в установлении связей математики как теоретической дисциплины с ее практической стороной в работе инженера-исследователя с целью получить математический аппарат для технических исследований. Примерами математических методов и моделей для решения конкретных задач электрических систем могут служить следующие разделы:

• методы теории графов и элементы топологии для решения задач электрических сетей и систем;
• элементы теории вероятностей;
• методы анализа обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных, используемые при определении устойчивых состояний системы [2].

Вместе с тем, учитывая большую роль математики, нельзя не опасаться ее бездумного применения. Известный американский математик Д. Шварц говорил о бессмысленных и нелепых идеях, которые, будучи представленными в «импозантном математическом мундире» в виде формул и теорем, выглядят лишенными смысла. Необходимо с вузовской скамьи прививать правильные идеи применения математического аппарата в области инженерных исследований.