Я рад, что на факультете начали вести семинары (отдельное фе отсутствию рассылок и сайта поддержки, но будем рады и объявлению на стене).
Опечалило, две вещи: 1) что на семинаре рассказывали про метод по состоянию на начало 1970-х годов; 2) в качестве инструмента рекомендовали ручками заполнить матрицу смежности в Excel и вести расчеты в нем
Резюме: студентам экономистам нужно рассказывать про базовые методы и инструменты которые преподают в топовых вузах по экономике, иначе уровень выдаваемого выпускниками и учеными анализа будет ровно тем какой он есть :)
Не притязая на системность и не обосновывая необходимость, считаю, что минимум нужно формировать навыки работы:
1. с данными, минимум в объеме http://libraries.mit.edu/
Правда к этому курсу нужны библиотеки данных типа такойhttp://libraries.mit.edu/
А учитывая, что лаборатория баз данных на инжеке есть, а библиотеки данных нет можем активно инсинуировать :)
2. с солверами, например с солверами линейного программирования и аналогами. Важно уметь ставить вычислительные эксперименты. Времена когда все выводы можно было сделать по формуле из пяти элементов кончились :)
Кстати солверы без п 1 бесполезны.
По работе с с пакетами статистики надеюсь, что студентов учат в них работать. Интересно в каких пакетах учат работать, надеюсь не только в Excel?
3. с геоинформационными системами (ГИС). Думаю пояснять зачем ГИС нужны не нужно :) Правда где у нас банк картографических подложек унифицированный с п 1 :)
4. с ментальными моделями. Минимум с mindmap, желательно с concept map, идеально с диаграммами системной динамики.
Умение выражать гипотезу это базовый навык аналитика, лучше если выражение будет не в форме лингвистической модели.
5. с информацией. Курс базовый, как искать и спрятать информацию поближе, чтобы найти когда надо :) Минимум работа с источниками, сбор библиографии и тд. Дополнительно хорошо проводить семинары где студенты докладывают, что они прочли из списка выданного руководителем семинара. Важно это не один список который выдан всем, каждый получает по своей статье и статья должна быть из последнего выпуска топового журнала и не нужно перед выдачей студентам читать текст статьи
1 комментарий:
Есть ьесплатные данные потренировать студетнов: https://www.opensciencedatacloud.org/publicdata/
А из статистики я пробовала им дать легенькую R статистику. В биоинформатике ее удобно использовать. Она для экономистов и гео пипл тоже подойдет.
А вообще блог с анализом интекса цитирования классный - пишите больше!
Юля
Отправить комментарий