lev0678@rambler.ru
Переход к рыночным отношениям на Орловщине поставил перед органами местного самоуправления ряд проблем, обусловленных социально-экономическими особенностями региона. Процесс стратегического планирования развития Орловской области требует объективной оценки его существующего положения, поскольку от наличия адекватной оценки настоящей ситуации в экономике зависят результаты, которые могут быть получены в будущем. Успешное решение этой задачи могут обеспечить только высококвалифицированные кадры, обладающие умениями планировать и прогнозировать экономические процессы.
Качество профессиональной подготовки специалистов экономического профиля в большой степени связано с овладением обучаемыми вероятностно-статистическими методами, так как любая предпринимательская деятельность связана с неопределенностью достижения конечного результата из-за влияния большого числа случайных и неконтролируемых факторов. Однако в преподавании теории вероятностей будущим специалистам в области экономики сложилось много трудностей.
Современные учебные пособия не содержат задач с профессионально ориентированным содержанием, с помощью которых студенты могли бы утвердиться в мысли, что теория вероятностей действительно важна в их будущей профессиональной деятельности. Они не осознают тех возможностей, которые даёт изучение теории вероятностей, для предвидения кризисных явлений, для построения прогнозов о перспективах развития экономических объектов и процессов в будущем.
В специфике профессиональной деятельности будущих экономистов особое место занимает прогнозирование. Поэтому мы предположили, что внедрение прогнозирования в методическую систему обучения теории вероятностей будущих экономистов, как способа реализации его прикладной направленности, позволит существенно повысить качество усвоения базовых вероятностных понятий, одновременно способствуя формированию и актуализации определенных профессионально значимых умений выявления экономических тенденций.
Наша логика здесь такова. Постановка любой прикладной задачи начинается с нематематической ситуации. Эти ситуации могут быть самого различного характера. Естественно, что студента интересуют ситуации, связанные с его будущей профессиональной деятельностью. В частности, студента-экономиста будут интересовать практические задачи, требующие экономических решений, среди которых много таких, где прогнозирование играет большую роль.
«Процесс прогнозирования предполагает использование статистических данных, выражающих свойства объектов в количественной форме. Статистические данные берутся из нематематической ситуации. Исходные статистические данные об исследуемом процессе и явлении представляют собой совокупность чисел, которую необходимо обработать средствами математики, чтобы выделить свойства изучаемого объекта, например, его среднее характеристики, степень изменчивости, характер влияния некоторого фактора на этот объект» [1, с.307].
Следовательно, при построении элементарных прогнозов требуются навыки решения прикладных задач математической статистики, состоящих в группировке и удобном представлении исходных экономико-статистических данных. Для этого необходимо определить некоторую статистическую совокупность, соответствующий ей вариационный ряд и характеризующие его статистические показатели, т.е. провести этап формализации, заключающийся в переводе задачи о прогнозе на математический язык.
«Решив задачу в рамках математической модели, нельзя получить прогностический вывод, если не перейти к истолкованию полученного математического результата на язык исходной ситуации» [2, c.29]. А «это означает, непременный переход к этапу интерпретации» [там же]. При этом происходит принятие решения по проблемам рассматриваемой задачи.
«Таким образом, прогнозирование позволяет соблюсти три этапа прикладной направленности обучения математике (формализация, внутримодельное решение, интерпретация), которые лежат в ее основе»[2, c.29].
Руководствуясь принципом прикладной направленности, заключаем о возможности использования прогнозирования как способа его реализации при обучении будущих экономистов теории вероятностей.
Предложенный нами способ соответствует требованиям к подготовке студентов экономического направления по теории вероятностей. Однако традиционно сложившееся содержание и последовательность изучения теории вероятностей становится в некоторой степени помехой его осуществления. Возникла необходимость в разработке содержания, методов и средств изучения теории вероятностей на основе прогнозирования. Теоретические изыскания привели к результатам, которые были использованы нами в процессе разработки методики обучения студентов-экономистов теории вероятностей на основе прогнозирования.
Поэтому изучение теории вероятностей должно базироваться на статистических представлениях, которые составляют ее эмпирическую основу. Необходимо начинать с темы «Первичная обработка результатов опытов», которая будет способствовать формированию у студентов первичных статистических представлений и позволит развить умения и навыки, необходимые для осуществления начальных этапов прогнозирования.
Кроме того, взаимодействие с накопленным в целях прогнозирования эмпирическим материалом, знакомство с конкретными экспериментальными проявлениями закона больших чисел способствует развитию представлений о статистической устойчивости в мире случайностей, упорядоченности случайных факторов. В результате складываются благоприятные возможности для естественного перехода к некоторым вероятностным понятиям непосредственно от своих статистических предшественников в терминологии прогнозирования.
Отличие предлагаемого курса теории вероятностей от традиционного состоит в следующем:
1. «Изучение основных вероятностных понятий и теорем базируется на статистических представлениях, которые составляют их эмпирическую основу» [3, c.2]. Изложение теоретического материала строится на основании реальных статистических данных, сопровождается построением и анализом таблиц и диаграмм, полученных в результате их группировки, с целью осознания студентами вероятностного характера экономических явлений и основных отличий статистических подходов исследования от детерминированных. Сведенные в таблицу или представленные графически статистические данные наталкиваются на попытки экстраполировать подмеченные свойства объектов выборки на всю генеральную совокупность, спрогнозировать динамику экономических показателей.
2. Базовые вероятностные понятия (вероятность, математическое ожидание, график функции распределения, график плотности распределения и др.) мы вводим на основе «теоретически ожидаемых» математических абстракций в ходе мысленного прогнозирования при неограниченном увеличении числа опытов [3, c.2].
Мысленная экстраполяция хода реального эксперимента в условиях проведения сколь угодно большого числа наблюдений наталкивают студента на попытку «предсказать» результаты. В результате этого происходит переход к вероятностному понятию от его статистического предшественника. Анализ соотношений между вероятностной моделью и ее эмпирическим прообразом после того, как вероятностному понятию дано определение, дает возможность «предвидения» результатов будущих экспериментов.
При данном подходе к введению базовых вероятностных понятий предлагается рассматривать мотивирующие примеры, обеспечивающие через их анализ переход от конкретного к абстрактному и только затем к формальным построениям.
3. «Закрепление изученных вероятностных понятий и методов мы предлагаем проводить путем математического моделирования экономических ситуаций прогностического характера» [3, c.2]. При этом осуществляются все этапы решения прикладных задач: от постановки цели на языке прогнозирования, через выбор вероятностно-статистических средств ее достижения и получения математического результата, к истолкованию его в терминах построения прогноза.
Таким образом, предложенный способ обучения студентов поможет придать курсу теории вероятностей профессионально - экономическую направленность. А это в свою очередь будет способствовать в перспективе улучшению общей ситуации на экономическом поле орловского бизнеса, развитию местной рыночной инфраструктуры, формированию более комфортных условий жизни на территории региона.
1. Лебедева Е.В. Прогнозирование как способ осуществления прикладной направленности курса теории вероятностей для профессионального развития будущего специалиста // Личностное и профессиональное развитие будущего специалиста [отв. ред. И.А. Шаршов, Л.Н. Макарова]. Тамбов 2015. С.306-308.
2. Лебедева Е.В. Селютин В.Д. Обучение студентов экономического профиля теории вероятностей на основе прогнозирования. Орел, 2011.
3. Лебедева Е.В. Методика обучения студентов экономического профиля теории вероятностей на основе прогнозирования: автореф. дис. … канд. пед. наук. Орел, 2009.
