XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

В последние годы аппарат математического моделирования является одним из самых важных, востребованных, перспективных и наиболее часто используемых методов научного исследования. Большинство задач в современных естественных, технических и экономических науках решается при помощи построения и дальнейшего исследования математических моделей разнообразных процессов, явлений и объектов [1]. Математическое моделирование применяется в физике, механике, биологии, химии, экологии, экономике, социологии, медицине и промышленности [2]. Столь сильное развитие данной области связано, в первую очередь, с развитием вычислительной техники.

Главным преимуществом данного аппарата является возможность описания свойств различных объектов при помощи их математических моделей, т.е. без проведения натурных экспериментов, которые, в свою очередь, могут быть крайне трудозатратными, трудновоспроизводимыми, дорогостоящими и опасными. Математическое моделирование содержит в себе достоинства как теоретического, так и экспериментального подхода. С точки зрения теории, работа с моделями объектов позволяет исследовать их свойства и поведение в различных вообразимых ситуациях (посредством изменения параметров модели). С экспериментальной точки зрения, результаты вычислительных экспериментов позволяют в достаточной полноте описывать поведение достаточно сложных для чисто теоретического описания объектов и систем. Все вышеперечисленное обуславливает чрезвычайную важность и актуальность качественного преподавания дисциплины «Математическое моделирования» в высшей школе современного естествознания.

Как и множество других разделов современной науки, математическое моделирования представляет собой междисциплинарные исследования. Специалист в данной области (прикладной математик) должен обладать компетенциями в целом ряде научных дисциплин. Безусловно, этими же компетенциями должен обладать и преподаватель данной дисциплины.

Математическое моделирование условно можно разделить на такие этапы, как «создание качественной модели объекта», «создание математической модели», «исследование математической модели» и «интерпретация результатов исследования» [1]. Для полного и качественного описания объекта с помощью математической модели необходим достаточный уровень знаний в той предметной области, которой данный объект принадлежит. Создание математических моделей и дальнейшее исследование их качественных и количественных свойств зачастую невозможно без глубокого знания многих отраслей современной математики, таких как, например, линейная алгебра, дифференциальные уравнения, уравнения математической физики и теория вероятности. Подавляющее большинство методов исследования моделей реальных процессов невозможно без их численного моделирования, что, в свою очередь, предъявляет к специалистам в данной области ряд требований, связанных с глубоким знанием и пониманием вычислительных методов и алгоритмов, современных языков программирования, а также умением свободно пользоваться вычислительным оборудованием и программным обеспечением. Интерпретация результатов моделирования невозможна без знаний предметной области объекта исследования, статистических методов, а также основ теории измерений и обработки экспериментальных данных [3].

Таким образом, для обучения студентов по дисциплине «математическое моделирование», в высших учебных заведениях необходимы преподаватели, обладающие компетенциями и являющиеся специалистами не только в области своей дисциплины, но и во всех вышеперечисленных. Подготовка таких специалистов представляет собой чрезвычайно важную задачу для развития подавляющего большинства современных научных направлений, а также для выполнения множества реальных производственных задач [4, 5].

Список литературы:

Самарский А.А, Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. 319 с.

Рейзлин В.И. Математическое моделирование. М.: Издательство Юрайт, 2018. 126 с

Третьяк Л. Н., Воробьев А. Л. Основы теории измерений и обработки экспериментальных данных (учебное пособие) //Международный журнал экспериментального образования. – 2015. №. 5-2. С. 229-231.

Blum W., Ferri R. B. Mathematical modelling: Can it be taught and learnt? Journal of mathematical modelling and application. 2009. Т. 1. №. 1. С. 45-58.

Кузьмин О. В., Палеева М. Л. Обучение математическому моделированию бакалавров технических направлений: из опыта работы //Вестник Томского государственного педагогического университета. 2013. №. 1 (129).