Методические аспекты обеспечения дисциплины «Информационно-аналитические технологии в бизнесе» для магистрантов по направлению «Экономика»

Актуальность. В наши дни большинство компаний для решения задач корпоративного управ­ления использует данные, накопленные в информационной системе предприятия. Самым современным средством для оперативной обработки данных являются информационно-ана­литические системы, поэтому изучение особенностей обучения магистрантов по применению технологий информационно-аналитических систем актуально.

Цель работы заключается в выявлении особенностей изучения технологий информационно-­аналитических систем магистрантами направления «Экономика» в условиях использования современными компаниями Data-driven подхода и разработке на этой основе методических аспектов обеспечения дисциплины «Информационно-аналитические технологии в бизнесе» для магистрантов по направлению «Экономика».

Методы исследования. При проведении исследования применены методы анализа профес­сиональных и образовательных стандартов, учебных программ дисциплин высших учебных заведений, содержания курсов повышения квалификации по вопросам разработки и приме­нения информационно-аналитических систем, научной, учебно-методической и учебной лите­ратуры для вузов.¹

Научная новизна / теоретическая и/или практическая значимость. Результаты исследования вносят вклад в методику подготовки магистрантов по направлению «Экономика» к примене­нию информационно-аналитических систем в научно-исследовательской, проектно-экспер­тной и организационно-управленческой деятельности. Практическая значимость заключается в разработке методических рекомендаций для проведения аудиторных лабораторных занятий с использованием программных средств для реализации информационно-аналитических си­стем, оценочных средств для текущего контроля обучающихся, которые могут применяться для подготовки будущих магистров по направлению «Экономика».

Результаты исследования. На основе анализа опыта преподавания дисциплины «Информаци­онно-аналитические технологии в бизнесе» для магистрантов по направлению «Экономика» разработаны методические рекомендации к проведению аудиторных лабораторных занятий с использованием программных средств для реализации информационно-аналитических си­стем. Указаны цели и задачи курса в рамках экономического образования, обоснована важ­ность получения навыков по работе с информационно-аналитическими системами магистран­тами по направлению «Экономика». Обозначены особенности организации процесса изучения дисциплины.

Выводы. В статье на основе обобщения практического опыта обучения магистрантов примене­нию технологий информационно-аналитических систем представлены методические аспекты обеспечения дисциплины «Информационно-аналитические технологии в бизнесе» для маги­странтов по направлению «Экономика», включающие следующие разработки: кейсы, практические задания, лабораторные работы, комплект домашних контрольных работ и оценочные средства для изучения дисциплины «Информационно-аналитические технологии в бизнесе».

1. Акимкин Э. Э., Аббасов Э. М., Нгуен К. Т. Обучение основам оперативного анализа данных // Инновационные технологии в современном образовании: сборник материалов VI Международной научно-практической интернет-конференции / Москва, 12 декабря 2018 г. Москва: Научный консультант, 2019. С. 19-27.

2. Баюмова М. В., Карташева О. В. Аналитические возможности современных информационных систем как инструмент цифровизации корпоративного управления // Цифровые технологии в социально-экономическом развитии России: взгляд молодых: сборник статей и тезисов докладов XVI национальной научно-практической конференции студентов, магистрантов и аспирантов с международным участием / Москва, 18 февраля 2020 г. Москва: Перо, 2020. С. 493-496.

3. Бережная О. В., Бережная Е. В. Методические вопросы применения информационно-аналитических и статистических систем в обучении // Современное среднее профессиональное образование. 2020. № 2. С. 21-23.

4. Богомолова Е. В. Система обучения магистров истории дисциплине «Информационные технологии в прогнозно-аналитической деятельности» // Вестник Рязанского государственного университета имени С. А. Есенина. 2014. № 3 (44). С. 7-14.

5. Боков И. С. Data-driven подход к управлению: дело не только в данных // Реформы в России и проблемы управления - 2020: материалы 35 Всероссийской научной конференции молодых учёных / Москва, 22 мая 2020 г. Москва: Государственный университет управления, 2020. С. 129-132.

6. Григорьева Ю. О., Кузьмина М. Д., Тарасова А. Ю. Особенности формирования цифровой среды в российском банковском секторе // Молодая наука - 2021: сборник материалов XII Национальной научно-практической конференции молодых учёных, аспирантов и студентов / Ярославль, 13-14 апреля 2021 г. Ярославль: Международная академия бизнеса и новых технологий, 2021. С. 35-39.

7. Звягин К. А., Юздова Л. П., Ермакова Е. Н. Информационные технологии в подготовке бакалавра, магистра и специалиста заочной формы обучения // Вестник Южно-Уральского государственного гуманитарно-педагогического университета. 2021. № 1 (161). С. 111-128.

8. Карташева О. В. Применение витрин статистических данных Федеральной службы государственной статистики при изучении операций с OLAP-кубом // Интеллектуальный потенциал образовательной организации и социально-экономическое развитие региона: сборник материалов международной научно-практической конференции Академии МУБиНТ / Ярославль, 6 апреля 2020 г. Ярославль: Международная академия бизнеса и новых технологий, 2020. С. 167-170.

9. Карташева О. В. Умение работать с информационно-аналитическими системами как одна из профессиональных компетенций студента по направлению подготовки «Экономика» (уровень магистратуры) // Интеллектуальный потенциал образовательной организации и социально-экономическое развитие региона: сборник материалов международной научно-практической конференции Академии МУБиНТ / Ярославль, 6 апреля 2020 г. Ярославль: Международная академия бизнеса и новых технологий, 2020. С. 218-221.

10. Корнеева О. Д. Цифровые навыки как важная компонента управленческой компетентности будущего менеджера // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Педагогика. 2021. № 3. С. 117-124. DOI: 10.18384/2310-7219-2021-3-117-124

11. Кравченко Т. К. Подготовка специалистов в области бизнес-аналитики: опыт факультета бизнес-информатики ГУ-ВШЭ // Бизнес-информатика. 2010. № 4 (14). С. 54-59.

12. Митяева А. М., Ибрахим А. А. Формы контроля знаний студентов вузов в условиях дистанционного обучения // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Педагогика. 2021. № 4. С. 161-172. DOI: 10.18384/2310-7219-2021-4-161-172

13. Санникова Н. И., Кутышкин А. В., Савина Т. В. Об использовании информационных технологий при формировании бизнес-аналитических компетенций бакалавров экономики // Инновации в образовании. 2018. № 9. С. 116-130.

14. Солодченко Е. Е., Еделькина А. А. Принятие решений на основе data-driven подхода // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 37. C. 1038-1043.

15. Тарасова А. Ю. Информационное обеспечение финансового менеджмента транснациональных корпораций и банков на основе технологии Big Data // Сборник научных статей научно-педагогических и практических работников. Ярославль: Канцлер, 2016. С. 253-255.

16. A data-driven approach to assess computational thinking concepts based on learners' artifacts [Электронный ресурс] / E. Adelmo, F. A. Camila, F. Cassia, Roseli de D. // Informatics in Education. 2021. № 21 (1). URL: https://infedu.vu.lt/journal/INFEDU/article/690/info (дата обращения: 10.10.2022).

17. Belcastro L., Cantini R., Marozzo F. Programming big data analysis: principles and solutions [Электронный ресурс] // Journal of Big Data. 2022. № 9 (4). URL: https://journalofbigdata.springeropen.com (дата обращения: 10.10.2022).

18. Boutkhoum O., Hanine M. An integrated decision-making prototype based on OLAP systems and multicriteria analysis for complex decision-making problems [Электронный ресурс] // Applied Clinical Informatics Journal. 2017. № 4 (11). URL: https://amia.org/news-publications/journals/aci-applied-clinical-informatics-journal (дата обращения: 10.10.2022).

19. Ilko K., Christoph G. S., Bernd N. OLAP Patterns: A pattern-based approach to multidimensional data analysis [Электронный ресурс] // Data & Knowledge Engineering. 2022. № 138. URL: https://www.sciencedirect.com (дата обращения: 10.10.2022).

20. Teaching Software Engineering using Abstraction through Modeling / D. Mohsen, D. Nasrin, F. Mohammadali, P. Seyedamin // Informatics in Education. 2021. № 4. Vol. 20. P. 515-532.