Improvements in the formation of econometric knowledge at training of bachelors - teachers of economic profile

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The concept of modernization of Russian education raises the question about necessity of introduction of profile training to improve and develop the school system of education. It is important that the implementation of ideas to improve education a priority is the presence of expert teachers to work in specialized classes. One of the most difficult is to educate students to work in classrooms socio-economic profile. Future teachers enrolled in the profile "Economics", must use economic, mathematical and econometric methods in solving socio-economic issues, to know the achievements of world economic thought, have a General mathematical culture. To achieve these goals in higher education is taught econometrics. It is an interdisciplinary science, it is based on mathematical and economic knowledge. Over the past 40 years there has been a rapid development of econometrics as a scientific discipline. As evidence of international recognition and importance was the awarding of the Nobel prize in Economics for outstanding research in the field of econometrics scholars such as Ragnar Frisch and Jan Tinbergen, James Heckman and Daniel McFadden. It should be noted that all econometric methods are used more in different publications and studies. To econometrics deeply penetrate the latest information technologies and mathematical methods. Econometrics students, teachers of economic profile has a positive effect on the cognition of the world and the absorption of various knowledge, since the mathematical language is universal and the one who knows how to use it successfully will be able to apply their knowledge in various fields of science and industry. The article is devoted to the improvement of the formation of econometric knowledge at training of bachelors-teachers of economic profile.

About the authors

Yuri Valentinovich Zelepukhin

Samara State University of Social Sciences and Education

Author for correspondence.
Email: zelepukhin.yv@yandex.ru

candidate of technical sciences, head of the Chair of Economical Education

Russian Federation, Samara

Olga Yurievna Tsybina

Samara State University of Social Sciences and Education

Email: zamdekanaef@yandex.ru

senior lecturer of the Chair of Economical Education

Russian Federation, Samara

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 - The number of hours allocated for classroom work in the discipline "Econometrics"

Download (9KB)
3. Figure 2 - Labor intensity of the discipline "Econometrics"

Download (7KB)
4. Figure 3 - The ratio of economic and mathematical disciplines in the curriculum of bachelors-educators of economic profile in SGSPU

Download (8KB)
5. Figure 4 - Dynamics of the level of knowledge in mathematics and the level of significance of mathematical disciplines for bachelor-teachers of economic profile

Download (17KB)
6. Figure 5 - Students' use of mathematical knowledge in the study of specialized disciplines

Download (11KB)

Copyright (c) 2016 Zelepukhin Y.V., Tsybina O.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».