Методика преподавания дисциплины «Имитационное моделирование» у бакалавров прикладной информатики

УДК 378.14 Гусева Е.Н.

МЕТОДИКА ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ «ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ» У БАКАЛАВРОВ ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКИ

Применение технологии имитационного моделирования в образовательном процессе вуза позволяет выпускать специалистов, обладающих необходимыми профессиональными компетенциями в области разработки, внедрения, автоматизации информационных систем. Студенты осваивают методы системного анализа, математического моделирования, разрабатывая имитационные модели в программе Arena компании Rockwell Software. Программа позволяет использовать технологии имитационного моделирования для исследования и оптимизации экономических систем.

Ключевые слова: профессиональные компетенции, контекстный подход к обучению, активные и интерактивные методы обучения, имитационная модель, математические методы, моделирование, оптимизация.

Введение

Подготовка специалистов, востребованных на рынке труда, умеющих эффективно применять информационные технологии в профессиональной деятельности, способных к самообразованию, является задачей государственной важности для России. Конкурентоспособность современных предприятий, эффективная организация производства во многом зависят от уровня подготовки кадров в области информационных технологий. Экономические кризисы, появление новых технологий производства, сокращение циклов производства, модернизация оборудования приводят к появлению принципиально новых задач. Следствием является рост и без того высоких требований, которые предъявляют работодатели к молодым специалистам.

Современное высшее образование существует в условиях постоянных изменений, которые касаются предметного содержания дисциплин, объема знаний, педагогических технологий и, конечно, средств обучения. Эти изменения диктует сама жизнь, экономическое и политическое положение страны. Меняются и государственные образовательные стандарты. Основная тенденция стандартов третьего поколения - перемещение акцента на компетентностный подход к обучению, формирование у студентов набора необходимых профессиональных компетенций. В соответствии с Болонским процессом были выделены три типа компетенций: инструментальные, межличностные, системные. Так, например, к инструментальным компетенциям относятся: когнитивные, методологические, технологические. К системным (общенаучным) компетенциям ученые относят способности: применять знания на практике; адаптации к новым ситуациям; генерации новых идей; исследовательские способности; ответственность за качество и др. [2]. Современный выпускник вуза должен хорошо разбираться не только в предметной области своей профессии, но и владеть современными методами исследования, анализа и оптимизации экономических систем. Навыки решения практических задач, знания современных программных средств, которые позволяют анализировать и совершенствовать существующие сложные системы, являются для выпускников вузов не только желаемыми, но и необходимыми для успешного трудоустройства.

Таким образом, сложившееся противоречие между высокими требованиями к уровню подготовки выпускников со стороны работодателей, их желание получить готовых специалистов, умеющих решать прак-

тические задачи и системой высшего образования, не успевающей привлечь новые методики обучения, программные средства и технологии, которые могли бы обеспечить высокий уровень квалификации молодых специалистов, требует разрешения.

Область профессиональной деятельности бакалавров по направлению 230700.62 «Прикладная информатика» и профилю подготовки «Прикладная информатика в экономике»:

- системный анализ прикладной области, формализация решения прикладных задач и процессов экономических информационных систем (ЭИС);

- разработка требований к созданию и развитию ЭИС и ее компонентов;

- технико-экономическое обоснование проектных решений;

- разработка проектов автоматизации и информатизации прикладных процессов и создание ЭИС;

- реализация проектных решений с использованием современных информационно-коммуникационных технологий и технологий программирования;

- внедрение проектов автоматизации решения прикладных задач и создания ЭИС;

- управление проектами информатизации предприятий и организаций;

- обучение и консалтинг по автоматизации решения прикладных задач;

- сопровождение и эксплуатация ЭИС;

- обеспечение качества автоматизации и информатизации решения прикладных задач и создания ЭИС.

Профессиональная деятельность выпускника возможна в организациях и на предприятиях любой формы собственности, органах государственного и муниципального управления, в силовых структурах и в выс-ших учебных заведениях.

Целью изучения дисциплины «Имитационное моделирование» бакалаврами прикладной информатики является формирование навыков создания имитационных моделей в различных областях экономики. Будущие специалисты осваивают методы анализа и оптимизации экономических процессов, учатся моделировать материальные, информационные и финансовые потоки предприятий.

«Имитационное моделирование» является обязательной дисциплиной математического и естественнонаучного цикла. Межпредметные связи в преподавании дисциплины довольно обширны. Учебный материал, который усваивают студенты в рамках курса, явля-

ется базовым для многих дисциплин специальной подготовки, таких как: «Информационные системы и технологии», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Исследование операций», «Анализ данных», «Моделирование бизнес-процессов». Курс является базовым для подготовки студентов к изучению дисциплин «Эконометрика», «Системы управления контентом предприятия», «Логистика».

В государственном образовательном стандарте академического бакалавриата 230700 «Прикладная информатика» описаны следующие группы компетенций: общекультурные, общепрофессиональные, профессиональные и профессионально-прикладные. Подробнее остановимся на тех компетенциях студентов, которые можно успешно формировать в рамках курса «Имитационное моделирование». Общепрофессиональные компетенции:

- способность анализировать социально-экономические задачи и процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования;

- способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин и современные информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности.

Научно-исследовательские компетенции:

- способностью применять системный подход для решения практических задач;

- способность использовать математические методы в процессе решения прикладных задач.

Имитационное моделирование - перспективное научное направление, которое занимается исследованием сложных систем и построением их моделей с помощью компьютерных программ-имитаторов и технологий программирования. Методология имитационного моделирования используется в тех случаях, когда область исследования трудно формализуется, на объект изучения влияют случайные факторы, функциональные зависимости невозможно описать на языке математики, то есть аналитические методы решения проблемы либо не существуют, либо трудно разрешимы. Множество экономических задач являются примерами именно таких ситуаций.

Теоретический материал дисциплины «Имитационное моделирование» включает такие понятия: модель; формализация; имитационная модель; математическая модель; имитационный эксперимент; бизнес-процесс, экономическая система; направления моделирования: дискретное, агентное, динамическое; методы моделирования бизнес-процессов; система массового обслуживания; оптимизация; критерий оптимизации и др. Практическая составляющая курса представляет собой комплекс лабораторных работ, направленных на формирование у студентов навыков проектирования и разработки математических и имитационных моделей для исследования экономических процессов и систем. В качестве платформы для создания учебных моделей применяется система имитационного моделирования Arena компании Rockwell Automation.

Сложность изучения дисциплины заключается в том, что ее содержание находится на стыке таких научных направлений, как компьютерное моделирование, имитационный эксперимент, математические ме-

тоды исследования операций, теория вероятностей и математическая статистика.

В связи с этим курс делится на соответствующие разделы:

1) моделирование и компьютерный эксперимент;

2) методы моделирования и имитации экономических процессов;

3) модели систем массового обслуживания;

4) статистические методы анализа экспериментальных данных;

5) моделирование случайных процессов, цепи Маркова;

6) математические методы моделирования и исследования систем;

7) динамическое моделирование.

Особенно много проблем возникает в ситуациях, когда студенты сталкиваются с задачами, сочетающими в себе данные из нескольких точных областей знаний (математики, теории вероятностей, статистики), поскольку приходится повторять со студентами учебный материал из других курсов, актуализировать понятия, которые уже должны были быть освоены ими ранее. Для таких разделов, как моделирование случайных процессов, математические методы моделирования большинство алгоритмов решения имеют сложные зависимости и формулы, которые нужно знать и уметь применять в различных ситуациях.

Перспективным направлением решения этих проблем может стать применение в образовательном процессе активных и интерактивных методов обучения. Методы активного обучения — совокупность педагогических действий и приёмов, направленных на организацию учебного процесса, и создающего специальными средствами условия, мотивирующие обучающихся к самостоятельному, инициативному и творческому освоению учебного материала в процессе познавательной деятельности [6].

Интерактивное обучение основано на собственном опыте участников занятий, их прямом взаимодействии с областью осваиваемого профессионального опыта [7]. На занятиях готовые знания не даются, студенты должны самостоятельного найти пути решения проблемы, используя творческий поход и собственные идеи.

Метод проблемного обучения стал известен благодаря работе американского психолога, философа и педагога Дж. Дьюи. В основе его подхода - обучение в трудовой деятельности и игре [9]. Проблемное обучение также является важной составляющей учебного процесса. Изучая дисциплину «Имитационное моделирование», студенты осваивают новую методологию решения экономических задач, поэтому создание проблемной ситуации, исследование и разрешение возникшей проблемы, постоянная актуализация знаний помогают формировать познавательный интерес к учебному материалу.

Контекстное обучение было разработано А.А. Вербицким. В основе контекстного обучения лежит теория деятельности, в соответствии с которой усвоение социального опыта осуществляется в результате активной, пристрастной деятельности субъекта. Ученый считал, что прочное формирование навыков возможно при реализации таких принципов: проблем-

ности учебного материала; активности личности; последовательного изучения содержания и условий профессиональной деятельности будущих специалистов в рамках различных учебных задач [1].

В процессе преподавания дисциплины «Имитационное моделирование» нами используются такие формы обучения: лекция, семинар, контрольная работа, тест, лабораторная работа. Теоретический учебный материал преподается слушателям в форме компьютерных презентаций. Презентации позволяют визуализировать учебный материал, что способствует качественному усвоению знаний и повышению интереса студентов к содержанию дисциплины. В каждой лекции применяется контекстный и проблемный подход при изучении учебного материала.

Для закрепления пройденного материала после каждого раздела проводится тестирование или контрольная работа. Контрольные обычно содержат практическую задачу на изученную тему, для которой нужно разработать имитационную модель и провести компьютерный эксперимент на ней. Регулярная проверка знаний студентов позволяет наладить обратную связь в обучении, вовремя выявлять пробелы в знаниях, устранять их, а также корректировать формы и содержание учебного процесса. В рамках дисциплины проводится лабораторный практикум. Студенты выполняют задания по разработке и тестированию имитационных моделей. Важную часть каждого задания составляют элементы анализа результатов моделирования и статистическая оценка этих данных. Содержание лабораторных работ обычно включает учебный материал из нескольких разделов курса.

Тематика лабораторных заданий:

1) Генерация непрерывных и дискретных случайных величин.

2) Использование метода Монте-Карло для решения экономических задач.

3) Линейное программирование. Определение оптимального плана производства.

4) Моделирование и анализ инвестиционных проектов.

5) Транспортная задача, моделирование перевозок.

6) Моделирование процесса обработки документов.

7) Модель одноканальной системы массового обслуживания.

8) Модель многоканальной системы массового обслуживания.

9) Методы статистического анализа данных. Критерий Стъюдента.

10) Методы статистического анализа данных. Критерий Пирсона.

11) Моделирование транспортеров в Арене.

12) Моделирование динамических процессов. Производство и отгрузка сока.

13) Моделирование численности популяции.

14) Линейное программирование. Использование симплекс-метода.

15) Нелинейное программирование. Метод Лагранжа.

16) Моделирование поточного производства в Арене.

17) Модели транспортировки товаров.

18) Моделирование процессов мировой экономики.

Часть лабораторных работ студенты выполняют в табличном процессоре Microsoft Excel. Среди таких работ задания, связанные с генерацией случайных ве-

личин, созданием математических табличных моделей для простых экономических задач, применением математических методов, например линейного программирования или симплекс-метода. Более сложные задачи студенты реализуют в программе Arena - дискретно-событийной среде для разработки имитационных моделей. Выбор программы обоснован ее широкими функциональными возможностями для анализа сложных систем, подробной детализацией логики процессов, эффективной визуальной средой Cinema Animation для отображения динамики системы, формированием статистических отчетов по результатам моделирования, а также наличием академической версии программы Training/Evaluation mode, которая является бесплатной для образовательных учреждений и позволяет некоммерческое применение программы. К достоинствам данной платформы можно отнести ее полную функциональность в плане разработки и отладки моделей, а ограничением является максимальное количество сущностей в системе, которых не должно быть более 150. Для учебных моделей это значение является допустимым и не вызывает особенных проблем.

В процессе исследования логики работы имитационной модели студенты учатся анализировать экономические процессы и принимать управленческие решения по их улучшению. Итогом выполнения каждой лабораторной, по сути, являются модель-имитатор, числовые характеристики ее работы, представленные в электронной таблице, а также рекомендации студента по оптимизации деятельности экономической системы.

Заключение и обсуждение

Дисциплина «Имитационное моделирование» имеет свое логическое продолжение в научно-исследовательской работе студентов. Часть выпускников выбирают в качестве направления исследований для выпускных квалификационных работ именно эту область.

Лучшие исследования студентов участвуют в конкурсах научных работ: например, в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики ежегодно проводится конкурс «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями». Некоторые из них были отмечены (работа Прокопьевой М. С. на тему «Имитационное моделирование бизнес-процессов планово-экономического отдела ОАО МРСК Урала» заняла II место в 2009 г., работа Лаборешникова А.О. «Исследование и оптимизация процесса трудоустройства граждан в центре занятости населения г. Верхнеуральска с помощью имитационной модели» заняла 1 место в 2010 г.), другие стали лауреатами конкурса.

Системы имитационного моделирования сегодня успешно применяются в бизнесе, экономике, образовании, социальной сфере. Решение многих производственных задач может быть найдено в результате интеграции информационных систем предприятий с инструментальными средствами имитационного моделирования. Имитационное моделирование является эффективной инструментальной средой для научно-исследовательской деятельности, для формирования профессиональной компетентности, средой для разви-

тия творческих способностей бакалавров прикладной информатики. Применяя в методике обучения имитационного моделирования проблемный, контекстный подходы, методы активного обучения, можно добиться повышения качества знаний студентов, прочного усвоения методов математического моделирования, формирования профессиональных компетенций в области исследования и сопровождения информационных систем. Опыт разработки и использования имитационных моделей нужно внедрять в систему подготовки выпускников вузов.

Список литературы

1. Быстрова И.Н. Имитационное моделирование как технология подготовки специалистов технического профиля в вузе: дисс. ... канд. пед. наук. Шахты, 2008. 200 с.

2. Вербицкий А.А., Калашников В.Г. Категория «контекст» в психологии и педагогике. М.: Логос, 2010. 304 с.

3. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход: метод. пособие. М.: Высш. шк., 1991. 207 с.

Information in English

4. Ларионова М.В. Настройка образовательных структур в Европе. URL: http://www.hse.ru/data/2010/12/16/ 1208288912/presentation5 .pdf

5. Макарова Н.С. Отражение изменений образовательного процесса вуза в деятельности преподавателя. URL: http://teoria-practica.ru/rus/files/arhiv_zhurnala/2014/2/ pedagogika/ makarova.pdf.

6. Методы активного обучения. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%CC%E5%F2%EE%E4%FB_%E0 %EA%F2%E8%E2%ED%EE%E3%EE_%EE%E1%F3%F7%E5 %ED%E8%FF

7. Панфилова А.П. Инновационные педагогические технологии: Активное обучение : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр «Академия», 2009. 192 с.

8. Ханова А.А., Семейкина А.А. Имитационное моделирование предметной области студентами экономических специальностей // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2008. № 1. С. 97-102.

9. Dewey J. The Essential Dewey: Pragmatism, Education, Democracy. USA, Bloomington: Indiana University Press, 1998. 448 p.

Technique of Teaching the Discipline «Simulation modeling» on Bachelors of Applied

INFORMATICS

Guseva E.N.

Application of simulation modeling technologies in the university education process allows to prepare specialists, who has all necessary competences in development, implementation, automation of information systems areas.

Students learn the methods of system analysis, mathematical simulation and create the simulation models using Arena Rockwell Software. Software allows to use the simulation modeling technologies for research and optimization in economical systems.

Keywords: professional competences, context way to education, active and interactive education methods, optimization.

References

1. Bystrova I.N. Imitacionnoe modelirovanie kak tehnologija podgotovki specialistov tehnicheskogo profilja v vuze [Simulation modeling as a technology for preparing the technical profile specialists]. Shahty, 2008, 200 p.

2. Verbickij A.A., Kalashnikov V.G. Kategorija «kontekst» v psihologii i pedagogike [The "context" category in psychology and pedagogic]. M.: Logos, 2010, 304 p.

3. Verbickij A.A. Aktivnoe obuchenie v vysshej shkole: kontekstnyj podhod [Active education in a higher school: context approach]. Moscow: A higher school, 1991, 207 p.

4. Larionova M.V. Nastrojka obrazovatel'nyh struktur v

Evrope [Settings of educational structures in Europe]. URL: http://www.hse.ru/data/2010/12/16/1208288912/presentation5.pd f

5. Makarova N.S. Otrazhenie izmenenij obrazovatel'nogo processa vuza v dejatel'nosti prepodavatelja [Reflection of changes in the educational process of the university of the teacher] URL: http://teoria-practica.ru/rus/files/arhivzhurnala/2014/2/ pedagogika/makarova.pdf.

6. Methods of active education. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%CC%E5%F2%EE%E4%FB_%E0 %EA%F2%E8%E2%ED%EE%E3%EE_%EE%E1%F3%F7%E5 %ED%E8%FF.

7. Panfilova A.P. Innovacionnye pedagogicheskie tehnologii: Aktivnoe obuchenie [Innovative educational technologies. Active education]. Moscow:Publishing center "Academy", 2009, 192 p.

8. Hanova A.A., Semejkina A.A. Imitacionnoe modelirovanie predmetnoj oblasti studentami jekonomicheskih special'nostej [Imitating modelling of a data domain by the students of economic specialities]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta [Vestnik of astrakhan state technical university], 2008, no.1, p. 97-102.

9. Dewey J. The Essential Dewey: Pragmatism, Education, Democracy. USA, Bloomington: Indiana University Press, 1998. 448 p.