Математичне моделювання як інструмент оптимізації наукових експериментів у фаховій підготовці здобувачів спеціальностей «Агрономія» та «Харчові технології»

Abstract

UA: У статті обґрунтовано трансформацію курсу «Основи наукових досліджень» у прикладну методологічну базу для фахівців аграрного та технологічного профілів. Вивчення математичного моделювання дозволяє студентам спеціальностей «Агрономія» та «Харчові технології» перейти від пасивного спостереження до активного конструювання експериментів. Метою роботи є впровадження інноваційних методів моделювання у структуру підготовки для оптимізації реальних наукових досліджень. Опрацьований матеріал формує у здобувачів цілісне уявлення про роль математичних алгоритмів у керуванні якістю рослинної сировини. Використання методів подібності та моделі «плоского факторного поля» забезпечує перехід дослідження на якісний аналітичний рівень. Такий інструментарій дозволяє об’єктивно прогнозувати споживчу придатність продукції та вдосконалювати технології її зберігання й переробки. Запропонована методика допомагає ефективно розв’язувати задачі багатокритеріального вибору, мінімізуючи технологічні ризики та гарантуючи високу якість кінцевого продукту. /// EN: The article substantiates the transformation of the «Fundamentals of Scientific Research» course into an applied methodological framework for agricultural and technological specialists. Studying mathematical modeling allows students majoring in «Agronomy» and «Food Technologies» to transition from passive observation to active experiment design. The work aims to implement innovative modeling methods into the training structure to optimize real-world scientific research. The analyzed material provides students with a comprehensive understanding of the role of mathematical algorithms in plant raw material quality management. Using similarity methods and the "flat factor field" model ensures the transition of research to a qualitative analytical level. Such tools enable objective forecasting of product consumer suitability and the improvement of storage and processing technologies. The proposed methodology helps to effectively solve multi-criteria choice problems, minimizing technological risks and guaranteeing high quality of the final product.