Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста

Власов Дмитрий Анатольевич

doi:10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92

УДК 31

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ЦЕЛЕПОЛАГАНИЕ В РАМКАХ НОВОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ОБЛАСТИ: «БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ» ДЛЯ СИСТЕМЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ БУДУЩЕГО ЭКОНОМИСТА Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста

АА Аа

Опубликовано в Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии · Том 10, Номер 3 · Страницы 85–92 · Рубрика: ЖИЗНЬ НАУКИ: ОБСУЖДАЕМ НОВЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ОБЛАСТИ

DOI: https://doi.org/10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92

Получено: 05.10.2021 Одобрено: 24.03.2024

Авторы

ВЛ

Власов Дмитрий Анатольевич

ВЛ

Власов Дмитрий Анатольевич

Ученая степень: кандидат педагогических наук

Ученое звание: доцент

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» доцент · кафедра математических методов в экономике · Россия

АННОТАЦИЯ

Весомым аргументом в пользу включения новой образовательной области «Большие данные» в практику профессиональной подготовки будущего экономиста является компетентность в сфере построения адекватных предсказательных моделей, востребованная на современном рынке труда. Действительно, любой руководитель заинтересован в повышении качества принимаемых решений. Эта заинтересованность возрастает в условиях санкционного давления и постпандемийных ограничений, - в сложных социально-экономических условиях, когда большинство ресурсов ограничено, выявленные ранее причинно-следственные связи теряют свою актуальность и существенно возрастает ответственность за принимаемые решения. Особенности реализации технологического подхода к раскрытию содержания новой образовательной области «Большие данные» в системе профессиональной подготовки будущего экономиста представлены в данной статье следующим образом: во-первых, в виде системы микроцелей базового уровня, во-вторых, в виде системы микроцелей продвинутого уровня. Таким образом в рамках технологического целеполагания содержания новой образовательной области реализован принцип вариативности профессиональной подготовки будущего экономиста. Содержательно представленные в статье микроцели охватывают различные вопросы применения количественных методов, математического и вычислительного моделирования. Кроме того, в формулировках микроцелей заложены требования по освоению новых инструментальных средств, поддерживающих анализ больших данных. Заметим, что реализация технологического целеполагания необходима для усиления прикладной направленности подготовки будущего экономиста, позволяет сделать методический акцент на прикладные задачи социально-экономической тематики, методы решения которых востребованы в будущей профессиональной деятельности. Материал статьи может быть полезен преподавателям высшей экономической школы, а также всем, кто интересуется современными методическими подходами к структурированию содержания обучения и достижениями в области больших данных.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

технологический подход, целеполагание, прикладная направленность, образовательная область, большие данные, бакалавр экономики, анализ данных

1. Бодряков В. Ю., Быков А. А. Методические подходы к обучению студентов направления "Прикладная математика и информатика" основам интеллектуальной обработки больших данных // Педагогическое образование в России. - 2016. - № 7. - С. 145-152. DOI: https://doi.org/10.26170/po16-07-21; EDN: https://elibrary.ru/WKYFFD

2. Бровка Н. В. Интеграция теории и практики обучения математике как средство повышения качества подготовки студентов - Минск: БГУ, 2009. - 243 с. EDN: https://elibrary.ru/VMAKVY

3. Бровка Н. В. Об информатизации математической подготовки студентов на основе интеграции теории и практики // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2017. - Т. 11. - С. 64-70. EDN: https://elibrary.ru/YMYNYB

4. Брызгалов А. А., Ярошенко Е. В. Применение методов Data Mining при проектировании и создании новой продукции и услуг // Открытое образование. - 2020. Т. 24. № 6. - С. 14-21. DOI: https://doi.org/10.21686/1818-4243-2020-6-14-21; EDN: https://elibrary.ru/QMUFXM

5. Власов Д. А. Особенности целеполагания при проектировании системы обучения прикладной математике // Философия образования. - 2008. - № 4 (25). - С. 278-283. EDN: https://elibrary.ru/KTXGOR

6. Власов Д. А., Синчуков А. В. Новое содержание прикладной математической подготовки бакалавра // Преподаватель XXI век. - 2013. № 1-1. - С. 71-79. EDN: https://elibrary.ru/QALUOD

7. Главацкий С. Т., Бурыкин И. Г. О цикле курсов «Аналитика больших данных для математиков» // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2016. - Т. 12. № 3-2. - С. 17-22. EDN: https://elibrary.ru/XIHNIP

8. Денежкина И. Е., Зададаев С. А. Проверка статистических гипотез с использованием средств визуализации в среде Rstudio / В сборнике: Системный анализ в экономике - 2018. Сборник трудов V Международной научно-практической конференции-биеннале. Под общей редакцией Г. Б. Клейнера, С. Е. Щепетовой. - 2018. - С. 181-184. DOI: https://doi.org/10.33278/SAE-2018.rus.181-184; EDN: https://elibrary.ru/YTDIDR

9. Зададаев С. А. Цифровое расширение преподавания базовой математики // Современная математика и концепции инновационного математического образования - 2018. - Т. 5. - № 1. - С. 308-314. EDN: https://elibrary.ru/XTXVVB

10. Карасев П. А., Чайковская Л. А. Совершенствование программ высшего образования в контексте современных требований рынков образовательных услуг и профессионального сообщества // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2017. - Т. 3. - № 2. - С. 3-9. EDN: https://elibrary.ru/YKTVYB

11. Королев О. Л., Апатова Н. В., Круликовский А. П. «Большие данные» как фактор изменения процессов принятия решений в экономике // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2017. - Т. 10. № 4. - С. 31-38. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.10403; EDN: https://elibrary.ru/ZGIWRB

12. Корытникова Н. В. Online Big Data как источник аналитической информации в online-исследованиях // Социологические исследования. - 2015. - № 8 (376). - С. 14-24. EDN: https://elibrary.ru/UFZIPB

13. Мелехина Т. Л., Поздеева С. Н. Приемы вовлеченности в обучение студентов различных уровней подготовки при изучении математических дисциплин / В сборнике: Новые технологии высшей школы. Наука, техника, педагогика. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. - 2020. - С. 333-336. EDN: https://elibrary.ru/MESUJH

14. Мельникова В. А., Медведев Д. А Анализ больших данных с использованием Python / Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. - 2019. - Т. 1. - С. 46-49.

15. Монахов В. М. Введение в теорию педагогических технологий / В. М. Монахов. - Волгоград, Перемена, 2006. - 365 с. EDN: https://elibrary.ru/QVDHOD

16. Монахов В. М. Педагогическое проектирование - современный инструментарий дидактических исследований // Школьные технологии. - 2001. - № 5. - С. 75.

17. Напеденина Е. Ю., Никитина Н. И. Некоторые аспекты формирования профессионально-прикладной математической подготовленности будущих экономистов в вузе // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2008. - № 1 (57). - С. 261-265. EDN: https://elibrary.ru/IIVZEN

18. Осмоловская И. М. И. Я. Лернер о процессе обучения: современное прочтение // Отечественная и зарубежная педагогика. - 2017. - Т. 1. - № 3 (39). - С. 31-41. EDN: https://elibrary.ru/YTFCEP

19. Полковникова Н. А. Особенности подготовки специалистов по анализу больших данных / В сборнике: Преподавание информационных технологий в Российской Федерации. Материалы Пятнадцатой открытой всероссийской конференции. - 2017. - С. 73-76. EDN: https://elibrary.ru/PUYGHC

20. Смирнов Е. И. Технология наглядно-модельного обучения математике - Ярославль, Ярославский государственный педагогический университет им. К. Д. Ушинского, 1998. - 335 с EDN: https://elibrary.ru/SJOOPT

21. Смирнов Е. И. Фундирование опыта в профессиональной подготовке и инновационной деятельности педагога. - Ярославль, Издательство «Канцлер», 2012. - 655 c. EDN: https://elibrary.ru/SGDQBZ

22. Смирнов Е. И., Трофимец Е. Н. Проектирование информационно-аналитических технологий обучения студентов-экономистов // Ярославский педагогический вестник. - 2010. - Т. 2. - № 2. - С. 137. EDN: https://elibrary.ru/OFVDSX

23. Сорокин Л. В. Преодоление психолого-познавательных барьеров, связанных с анализом и визуализацией больших данных / Международный научно-исследовательский журнал. - 2017. - № 1-3 (55). - С. 59-62. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.55.026; EDN: https://elibrary.ru/XRHGBF

24. Тестов В. А. Основные задачи развития математического образования // Образование и наука. - 2014. - № 4 (113). - С. 3-17. EDN: https://elibrary.ru/SDUVJN

25. Феклин В. Г. Использование LMS Moodle для создания электронного математического курса // Современная математика и концепции инновационного математического образования. - 2014. - Т. 1. - № 1. - С. 233-240. EDN: https://elibrary.ru/TWKWQZ

26. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Теория риска: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2020. - 308 с.

27. Sukhorukova I. V., Fomin G. P. Hybrid Method for Multi-Criteria Risk Minimization. // Espacios. - 2019. - Vol. 40. - pp. 14 -22 EDN: https://elibrary.ru/VINJGI

28. Sukhorukova I. V., Maksimov D. A., Fomin G. P. Methods of risk minimization in investment and construction projects В сборнике: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Buldintech bit. 2020. Innovations and technologies in construction. - 2020. - С. 012013. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/945/1/012013; EDN: https://elibrary.ru/WVUUKZ

29. Baig, M. I., Shuib, L. & Yadegaridehkordi, E. Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions. Int J Educ Technol High Educ 17, 44 (2020). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0

30. Camargo Fiorini, P., Seles, B. M. R. P., Jabbour, C. J. C., Mariano, E. B., & Sousa Jabbour, A. B. L. (2018). Management theory and big data literature: From a review to a research agenda. International Journal of Information Management, 43, 112 -129. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.07.005.

31. Coccoli, M., Maresca, P., & Stanganelli, L. (2017). The role of big data and cognitive computing in the learning process. Journal of Visual Languages & Computing, 38, 97-103. https://doi.org/10.1016/j.jvlc.2016.03.002.

32. Gupta, D., & Rani, R. (2018). A study of big data evolution and research challenges. Journal of Information Science., 45(3), 322-340. https://doi.org/10.1177/0165551518789880.

33. Logica, B., & Magdalena, R. (2015). Using big data in the academic environment. Procedia Economics and Finance, 33(2), 277-286. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)01712-8.

JATS XML

Ответственный секретарь

Артемьева Светлана Ивановна

vet-7@mail.ru

Выпускающий редактор

Склянкина Дарья Сергеевна

501@infra-m.ru

ГОСТ

Власов Д. А. Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста // Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии. 2021. № 3. С. 85-92. DOI: https://doi.org/10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92. (дата обращения: 18.10.2026).

MLA

Власов Дмитрий Анатольевич. "Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста." Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии 10.3 (2021): 85-92. DOI: https://doi.org/10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92.

APA

Власов Д. А. (2021). Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста. Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии, 10(3), 85-92. https://doi.org/10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92

Chicago

Власов Дмитрий Анатольевич. "Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста." Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии 10, no. 3 (2021): 85-92. https://doi.org/10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92.

WIKI

{{cite journal | author = Власов Д. А. | title = Технологическое целеполагание в рамках новой образовательной области: «Большие данные» для системы профессиональной подготовки будущего экономиста | journal = Научные исследования и разработки. Социально-гуманитарные исследования и технологии | year = 2021 | volume = 10 | issue = 3 | pages = 85-92 | doi = 10.12737/2306-1731-2021-10-3-85-92 }}

Скопировать

Экспорт: BibTeX EndNote RefMan RusMARC

Подтверждение