Improvements in the formation of econometric knowledge at training of bachelors - teachers of economic profile

Full Text

Результатом присоединения России к Болонскому процессу стало то, что многие общеуниверситетские дисциплины подготовки студентов стали преподавать студентам педагогических вузов. Популярным стало направление эконометрическое моделирование, объединяющее математические методы, которые основываются на экономической теории, экономической статистике, математико-статистическом инструментарии, с целью придания конкретных количественных выражений общим закономерностям [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].

Основной отличительной особенностью Болонского процесса можно назвать процесс трансформации знаний, умений и навыков в некие компетенции, которые буду необходимы выпускнику впоследствии в профессиональной деятельности [8, 9, 10, 11] Эконометрические знания при обучении бакалавров-педагогов экономического профиля способствуют формированию таких компетенций, как:

– общекультурных компетенций: владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения; способность логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь;

– профессиональных компетенций: способность использовать возможности образовательной среды, в том числе информационной, для обеспечения качества учебно-воспитательного процесса ; способность выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчётов и обосновать полученные выводы ; способность на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.

Сформированная профессиональная компетентность должна помочь студентам безболезненно адаптироваться к изменениям в современном обществе посредством интеллектуальной восприимчивости, интеллектуальной подвижности, гибкости мышления.

Нами проведен анализ учебного плана бакалавров педагогов экономического профиля СГСПУ в контексте формирования эконометрических знаний и умений.

В учебном плане эконометрика относится к вариативной части профессионального цикла, читается в 6 семестре на 3 курсе. Общая трудоёмкость в часах – 144, причём из них только 42 из них отводится на аудиторную работу (26 на лекции и 16 на практические занятия). 66 часов студент должен работать самостоятельно (рис. 1, 2).

 

Рисунок 1 – Количество часов, выделяемых на аудиторную работу по дисциплине «Эконометрика»

 

Рисунок 2 – Трудоёмкость дисциплины «Эконометрика»

 

Изучение эконометрики базируется на математических и экономических знаниях бакалавров-педагогов. При анализе трудоёмкости всех дисциплин, участвующих в формировании эконометрических знаний, мы пришли к выводу, что количество часов, выделяемых на экономические дисциплины значительно больше, чем на математические (рис. 3).

 

Рисунок 3 – Соотношение экономических и математических дисциплин в учебном плане бакалавров-педагогов экономического профиля в СГСПУ

 

Математическая подготовка – это база для обучения бакалавров-педагогов экономического профиля профильным дисциплинам, к которым относится и эконометрика. Переход на двухуровневую систему обучения привёл к сокращению часов, отводимых на изучение математики, на 40-50%. Следствием этого является резкое снижение качества подготовки студентов, так как математические знания являются основой при изучении многих наук, для педагогов-бакалавров экономического профиля все они являются профильными.

Мы считаем, что математическая подготовка бакалавров-педагогов экономического профиля должна проходить в три этапа:

1) Общеразвивающий. Этот этап заключается в обучении студентов базовым математическим знаниям, умениям, навыкам, закладывании основ математической культуры. Важным является предоставить возможность и психологически подготовить студентов использовать математические методы в изучении других учебных предметов. На данном этапе необходимо, чтобы обучающиеся осознавали тесноту связи между математическими и экономическими понятиями. Пример взаимосвязанных понятий: «отношение порядка – отношение предпочтения», «производная функции – производительность труда», «экстремум функции – оптимальный выбор» и т.д.

2) Ориентировочно-профессиональный. На этом этапе студенты приобретают знания о математических моделях в экономике, о математических методах их исследования. Обучающиеся умеют объединять знания различных областей наук и осознают значимость этого умения. Углубляя профессиональные ориентации, студенты применяют математическое моделирование на практике. Процесс приобретения новых знаний и их углубление будет эффективнее, если они связаны с потребностями современной математической и экономической наук.

3) Общепрофессиональный.

В таблице 1 представлены типовые профессиональные задачи, которые решаются с помощью математических методов.

Изучение математики не только даёт студентам нужные знания, но и развивает способности в исследовании и решении задач. Математические знания являются прочным и незаменимым фундаментом в освоении профильных дисциплин бакалаврами-педагогами экономического профиля. Кроме этого, именно с помощью них развивается логическое мышление, аккуратность, усидчивость, концентрация внимания [12, 13, 14]

 

Таблица 1 – типовые профессиональные задачи, которые решаются с помощью математических методов

Название	Цель	Пример
Обработка информации	Выбрать и предоставить в конкретном виде нужную информацию.	1) Первичная обработка данных по определённому признаку. 2) Классификация. 3) Описательная статистика.
Оценка показателей экономической деятельности	Вычисление и оценка значений показателей экономической деятельности.	1) Задача теории игр. 2) Задачи финансовой математики.
Определение зависимости между параметрами экономической деятельности	Установить зависимость между параметрами экономической деятельности.	1) Задача регрессионного анализа. 2) Задача сравнительной статистики.
Прогноз	а) Разработка системы действий для создания объекта, обладающего определёнными свойствами. б) Охарактеризовать получившийся объект	1) Анализ временных рядов. 2) Задача теории дифференциальных игр

 

Как показал анализ учебного плана бакалавров педагогов экономического профиля СГСПУ, курс «Основы математической обработки информации» читается на первом году обучения бакалавров-педагогов и его усвоение является для них сложным. Причина этого в том, что на большой объём информации, которую необходимо изучить, приходится маленький объём аудиторных часов. Это приводит к тому, что курс становится насыщенным на понятия, идеи, методы и большинство студентов не осваивают столько информации. В результате приходится отказываться от изучения многих разделов: векторной алгебры, аналитической геометрии, комплексных чисел и многочленов и т.д.

Среди студентов факультета экономики, управления и сервиса СГСПУ был проведен опрос, целью которого являлся анализ уровень математической подготовки. Исследованию подверглись несколько периодов обучения: школьная подготовка, вступительные испытания и обучение в академии. На каждом из этих периодов уровень математической подготовки был определён количественно (в баллах по пятибалльной системе оценивания) и затем переведён в проценты. Учитывались оценки по математике за среднюю школу (ЕГЭ или аттестат), оценки на экзамене в вузе по математике на первом курсе, статистике на втором и эконометрике на третьем курсе. На 4 курсе опрошенные выставляли баллы, опираясь на результаты самооценки. Анализ полученных данных выявил тенденцию к уменьшению уровня математической подготовки студентов на третьем и четвертом курсе обучения. Период довузовского обучения и обучения на первом и втором курсах характеризуются высоким уровнем математической подготовки. Особенно повышенным математическим потенциалом обладают школьники, поступающие в СГСПУ (рис. 4).

Он сохраняется на 1 и 2 курсах. На третьем курсе математический потенциал снижается до 3,59 и показатель качественной успеваемости до 65%. Результаты опроса показывают, что на 4 курсе студенты владеют и используют математический аппарат в количестве 25% (5 человек); частично им пользуются 60% (12 человек); студентов, которые думают, что совсем не используют математические знания – 15% (3 человека). Полученные результаты показывают общее снижение математической подготовки студентов, что влияет и на снижение качества подготовки будущих специалистов.

 

Рисунок 4 – Динамика уровня знаний по математике и уровня значимости математических дисциплин для бакалавров-педагогов экономического профиля

 

По мнению опрошенных студентов, для них уровень значимости математических знаний с каждым годом увеличивается (от 42% на первом курсе до 56% на четвёртом курсе).

Значимость математических знаний для студентов подтверждается и следующими данными – на вопрос анкеты: «Какова доля использования Вами знаний и навыков, полученных по высшей математике на 1 курсе, при изучении профильных дисциплин?» были получены такие ответы: в статистике – 60%, в эконометрике – 58%, в макроэкономике – 45%, в микроэкономике – 46% (рис. 5).

 

Рисунок 5 – Использование студентами математических знаний при изучении профильных дисциплин

 

Проведённый анализ показал, что выявленный математический потенциал первокурсников необходимо корректировать, восполнять пробел в их знаниях для дальнейшего успешного процесса обучения.

Беседы с преподавателями и студентами привели к выводу, что, несмотря на накопленный потенциал методов, форм, средств обучения математике и эконометрике, основой продолжает оставаться традиционная система обучения. В ней преподаватель, в большинстве случаев, информатор и контролёр студентов. При использовании традиционной системы обучения выявляются следующие проблемы:

– студенты пассивны на занятиях;

– у обучающихся низкая мотивация к учёбе;

– нерегулярная самостоятельная работа;

– отсутствует возможность у преподавателя адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого студента;

– выборочный контроль за результатами деятельности студентов.

Для совершенствования формирования эконометрических знаний у бакалавров-педагогов экономического профиля можно рекомендовать:

1. Применять адаптивную систему обучения (АСО). Основная цель АСО заключается в том, чтобы развивать личность обучаемого, ориентируясь на его индивидуальные особенности. В учебном процессе изменяется роль студента от объекта к субъекту, он учится самостоятельно ставить цель и достигать её. [15, 16]
2. Изменение формата аудиторных занятий, насыщение их различными активными формами обучения, что способствуют лучшему усвоению знаний студентами [17, 18, 19].

На занятиях по эконометрике предлагается использовать: деловую игру. Для студентов это интересная и полезная форма проведения практического занятия. Её использование позволит учащимся быстро понять проблематику изучаемого материала. Игра может проводиться как со всей академической группой, так и с подгруппами, которые получают дифференцированные задания. В процессе такой формы проведения практического занятия вырабатывается важная составляющая профессиональной компетенции – готовность работать в коллективе, происходит социализация студентов. Целью игры является усвоение основных понятий эконометрики, которые применяются в корреляционно-регрессионном анализе и получение студентами практических рекомендаций для выполнения индивидуальных заданий. Темой такой деловой игры может быть: «Отбор факторов, влияющих на цену квартиры». В процессе учащиеся применяют личный опыт, используют различные источники информации. Важно, чтобы они могли проанализировать, сопоставить и аргументировать выбор фактора, определить его влияние на результат. Важным принципом при проведении игры выступает «мозговой штурм», все участники высказывают свои мнения, конструктивно его обсуждают. Результатом являются выбранные факторы и их обоснование.

Полностью уходить от традиционной формы не требуется, но лекции должны содержать большое количество задач прикладного характера, опорных схем, вопросов для самостоятельного изучения. Практические занятия, по нашему мнению, должны измениться по структуре: 20-30 минут преподаватель работает со всей группой, в оставшееся время студенты заняты индивидуальными заданиями. [20]

About the authors

Yuri Valentinovich Zelepukhin

Samara State University of Social Sciences and Education

Author for correspondence.
Email: zelepukhin.yv@yandex.ru

candidate of technical sciences, head of the Chair of Economical Education

Russian Federation, Samara

Olga Yurievna Tsybina

Samara State University of Social Sciences and Education

Email: zamdekanaef@yandex.ru

senior lecturer of the Chair of Economical Education

Russian Federation, Samara

References

Supplementary files