Читайте продолжение книги "События в мире деловых игр: Обзор за последние сорок лет" ниже... |
Список участников и номера сертификатов:
№ |
Фамилия Имя |
Номера сертификатов |
1 | Александр Шоруков | 17565 |
2 | Константин Лебедев | 17566 |
3 | Артем Невдаха | 17567 |
4 | Екатерина Городова | 17568 |
5 | Шамиль Файзрахманов | 17569 |
6 | Дмитрий Остапенко | 17570 |
7 | Виталий Сердюцкий | 17571 |
8 | Алексей Камаев | 17572 |
9 | Михаил Киселев | 17573 |
10 |
Илья Калабин, | 17574 |
11 | Константин Пальшин | 17575 |
12 | Елена Бойко | 17576 |
ПРОГРАММЫ ТРЕНИНГОВ LiCO |
С середины 1960-х годов и все 1970-е система поддержки принятия решений приводилась в виде не-компьютерных дополнительных материалов к имитационной игре. Нульсен и Фариа (1977) изучили некоторые широко применяемые усовершенствования инструментов поддержки бизнес-игр, такие как видеозаписи рекламных роликов, отчеты менеджеров по продукту и бренд-менеджеров, маркетинг-планы, пресс-релизы, на которые участники игры должны были реагировать, и тому подобные виды деятельности без использования компьютера. Нульсен и Фариа также отметили, что использование таких вспомогательных материалов приводит к более благоприятной реакции игроков на удовольствие (пользование) и обучение от конкуренции в ходе имитационной бизнес игры для тренингов.
Появление электронного калькулятора в 1975 году является важной вехой для дальнейшего повышения качества обучения с использованием деловых игр. Как отмечает Эллингтон (1994),
«Я не думаю, что кто-то проводил оценку того, как повлияло на улучшение качества обучающих симуляций/ имитационных игр появление электронного калькулятора. Благодаря калькулятору гейм-дизайнеры теперь могут вводить в свои упражнения длительные и сложные расчеты, не беспокоясь о том, смогут ли участники игры с ними справиться (стр. 203).
Сагджесс (Suggess) (1980) сообщил об использовании пакета компьютеризированного модуля «учащийся и инструктор» в Университете Темпл. Этот модуль призван помочь как игрокам, так и инструкторам расширить возможности применения деловых игр. Модуль учащегося позволяет участникам вводить предложенные ими решения в программу, чтобы определить ожидаемые результаты, при условии, что их прогнозы были верны с точки зрения экономики, рынка и конкуренции. В модуле учащегося даны прогнозы прибыли, денежного потока, товарно-материальные запасы, дебиторская задолженность, пени, кредиторская задолженность и активы за вычетом задолженности. Модуль администратора содержит компактный список решений команды учащихся, результаты игры и соответствующие справки статистического анализа для простоты интерпретации и оценки деятельности игрока.
Разработка и использование персонального компьютера были следующей вехой в использовании материалов по поддержке решений в деловой игре (Фриче и Бернс, 2001). В начале 1980-х гг. был разработан очень мощный микрокомпьютер. Благодаря ему появились недорогие и мощные программы анализа данных, которые идеально подходят для применения в имитационных деловых играх. Большинство программ поддержки принятия решений были ориентированы на программу табличных расчетов, в которой дан ряд шаблонов в помощь участникам, чтобы они могли оценить финансовые и операционные последствия своих решений путем предоставления анализа методом «что - если» (анализ возможных вариантов). Эти типы программ поддержки принятия решений были быстро интегрированы многими авторами игр непосредственно в программное обеспечение имитационной игры.
К началу 1990-х годов были разработаны более сложные программы поддержки принятия решений, работающие на базе Интернете и сетевых технологий. Как отличный ранний пример можно привести пакет «Бостон Консалтинг Груп» (Boston Consulting Group (BCG)), доступный через сеть и разработанный Палия, Де-Риком и Маком (Palia, DeRyck, and Mak) (2002). Пакет БКГ (BCG) позволял участникам игры выполнять статический анализ, сравнительный статический и динамический анализ портфолио своих продуктов и портфолио продуктов своих конкурентов. Веб-версия пакета БКГ позволила участникам игры проверять внутренний баланс в их портфелях продуктов, выявлять тенденции, оценивать рыночные позиции конкурентов, учитывать факторы, не приведенные в анализе портфолио, а также разрабатывать целевые портфели.
Искусственный интеллект представляет собой последнее достижение в сфере программ поддержки принятия решений. Урецки (Uretsky) (1995) объясняет, что экспертные системы и искусственный интеллект стали обычным явлением. Эти методы часто интегрированы в компьютерные программы, так что пользователи даже не знают, что они ими пользуются. Экспертные системы позволяют ввести несколько важных функций симуляций / игр. Они помогают участникам анализировать данные и учиться на смоделированных ситуациях. Они сильно меняют процесс моделирования с учетом изменяющейся ситуации или потребностей. Это помогает администратору узнать о проходящих мероприятиях, тем самым улучшая качество и разбор полетов (подведение итогов) и помогая лучше понять его/ ее собственные управленческие навыки.
Технологии искусственного интеллекта позволили разработать для деловых игр сложную систему обратной связи и коучинга на базе компьютера, включая дополнительные учебные материалы, основанные на получении знаний, такие как учебники, справочные материалы, сборники упражнений и мультимедийные инструменты (Саммерс, 2004).