Совершенствование формирования эконометрических знаний при обучении бакалавров - педагогов экономического профиля

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Концепция модернизации российского образования ставит вопрос о необходимости введения профильного обучения для совершенствования и развития школьной системы образования. Актуально то, что для реализации идей усовершенствования образования первоочередной задачей является наличие высококвалифированных учителей для работы в профильных классах. Одним из самых сложных является обучение студентов для работы в классах социально-экономического профиля. Будущие учителя, обучающиеся по профилю «Экономика», должны использовать экономико-математические и эконометрические методы при решении социально-экономических вопросов, знать достижения мировой экономической мысли, обладать общей экономико-математической культурой. Для достижения этих целей в вузах преподаётся эконометрика. Являясь междисциплинарной наукой, она базируется на математических и экономических знаниях. За последние 40 лет произошло стремительное развитие эконометрики как научной дисциплины. Как свидетельство международного признания и значимости выступило награждение нобелевскими премиями в области экономики за выдающиеся исследования в области эконометрики таким учёным, как Рагнар Фриш и Ян Тинберген, Джеймс Хекман и Дэниел Макфадден. Стоит отметить, что всё больше эконометрические методы применяются в различных публикациях и исследованиях. В эконометрику глубоко проникают новейшие информационные технологии и математические методы. Изучение эконометрики студентами-педагогами экономического профиля положительно влияет на познание мира и усвоение различных знаний, так как математический язык считается универсальным и тот, кто умеет им пользоваться, успешно сможет применить свои знания в различных областях науки и производства. Статья посвящена вопросам совершенствования формирования эконометрических знаний при обучении бакалавров-педагогов экономического профиля.

Об авторах

Юрий Валентинович Зелепухин

Самарский государственный социально-педагогический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: zelepukhin.yv@yandex.ru

кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой экономического образования

Россия, Самара

Ольга Юрьевна Цыбина

Самарский государственный социально-педагогический университет

Email: zamdekanaef@yandex.ru

старший преподаватель кафедры экономического образования

Россия, Самара

Список литературы

  1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для вузов: в 2 т.: Т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.
  2. Гладилин А.В. Герасимов А.Н., Громов Е.И. Эконометрика: учебник. Ростов н/Д: Феникс, 2011. 297 с.
  3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: учебник. М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
  4. Орлов А.И. Эконометрика: учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство «Экзамен», 2004. 576 с.
  5. Хаустова О.И. Эконометрика: учебно-методический комплекс. Новосибирск: Изд. НГПУ, 2006. 221 с.
  6. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2003. 512 с.
  7. Практикум по эконометрике: учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005. 192 с.
  8. Медведев С.Н. Болонский процесс, Россия и глобализация // Высшее образование в России: Научно-педагогический журнал министерства образования и науки РФ. 2006. № 3. С. 7-11.
  9. Зимняя И.А. Компетентность и проблемы ее формирования в системе непрерывного образования (школа - вуз - послевузовское образование) // Актуальные проблемы качества образования и пути их решения: матер. XVI науч.-методич. конф. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2006. 1З0 с.
  10. Дробышева И.В. О содержательном компоненте компетентностно-ориентированного обучения математике студентов вузов // Современное образование: научные подходы, опыт, проблемы, перспективы: материалы VIII Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием «Артемовские чтения». Пенза, 2012. Т. 1. С. 31-35.
  11. Якиманская И.С. Технология личностно-ориентированного образования / отв. ред. А. Ушакова. М.: Сентябрь, 2000. 176 с.
  12. Ливандовская А.Д. Экономика и математика: их взаимодействие // Вестник Тихоокеанского государственного экономического университета. 2008. №4. С. 90-98.
  13. Хабибуллина Г.З. Совершенствование процесса математической подготовки профессионально компетентных учителей // Электронное образование в России: опыт, проблемы, перспективы: Материалы 1-й Всероссийской научно-практической Интернет-конференции. Казань: ТГГПУ, 2011. С. 52-57.
  14. Галимянов А.Ф., Исмагилова К.К. Развитие математической культуры студентов, обучающихся на гуманитарных факультетах в вузе // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society): Международный электронный журнал. 2011. № 1. C. 380-390.
  15. Анисова Т.Л. Адаптивная система обучения математике как средство формирования математических компетенций учащихся вузов и оценки степени их достижения // Фундаментальные исследования. 2012. № 3 (ч. 2). С. 265-268.
  16. Анисова Т.Л. Организация практических занятий по математике с использованием адаптивной системы обучения // Перспективы науки. 2011. № 7(21). С. 19-22.
  17. Мединцева И.П. Использование MS EXCEL при обучении студентов эконометрике // Научный вестник Волгоградской академии государственной службы. Серия: Экономика. 2011. Т. 2. № 6. С. 93-96.
  18. Селевко Г.К. Проблемное обучение // Школьные технологии. 2006. №2. С. 61-65.
  19. Хуторской А.В. Практикум по дидактике и современным методикам обучения. СПб.: Питер, 2004. 541 с.
  20. Плотникова О., Суханова В. Самостоятельная работа студентов: деятельный аспект // Высшее образование в России. 2005. № 1.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1 – Количество часов, выделяемых на аудиторную работу по дисциплине «Эконометрика»

Скачать (9KB)
Метаданные
3. Рисунок 2 – Трудоёмкость дисциплины «Эконометрика»

Скачать (7KB)
Метаданные
4. Рисунок 3 – Соотношение экономических и математических дисциплин в учебном плане бакалавров-педагогов экономического профиля в СГСПУ

Скачать (8KB)
Метаданные
5. Рисунок 4 – Динамика уровня знаний по математике и уровня значимости математических дисциплин для бакалавров-педагогов экономического профиля

Скачать (17KB)
Метаданные
6. Рисунок 5 – Использование студентами математических знаний при изучении профильных дисциплин

Скачать (11KB)
Метаданные

© Зелепухин Ю.В., Цыбина О.Ю., 2016

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».