Игры

Зачем нужны модели и моделирование. Что такое бизнес-модель и зачем она нужна вашему бизнесу. Разумеется, одна и та же модель может входить в разные классы в зависимости от признака, по которому ведется класс и фикация

Является весьма распространенным способом анализа и прогнозирования экономической ситуации. Причем применять экономические модели может как на уровне обычного предпринимателя, либо инвестора, так и на уровне крупных компаний, государств и при изучении процессов, происходящих в мировой экономике.

Суть экономического моделирования заключается в построении упрощенной схемы процессов, протекающих в определенной области экономики и выделение наиболее важных факторов в компактной и сжатой форме.

Построение экономической модели требует соблюдения ряда факторов, к ним относятся:

— реалистичность принимаемых допущений

— возможность прогнозирования

— достаточное информационное обеспечение

— возможность практической проверки.

В различных случая, разные комплексы этих требований являются приоритетными, построить модель, полностью соответствующую всем им достаточно сложно и потребность в этом возникает достаточно редко. Это связано с тем, что главной целью экономического моделирования является практическое применение моделей и в зависимости от требований, меняться и приоритетные требования к свойствам модели.

Процесс построения экономической модели проходит ряд этапов. Основных этапов три:

Отбор используемых переменных
Принятие необходимых допущений
Выделение главных гипотез, которые объясняют связь параметров модели.

Переменные – конкретные данные, которые и составляют основу модели, их разделяют на экзогенные и эндогенные. То есть внутренние и внешние. Допущения позволяют упростить ряд процессов, протекающих в модели и таким образом упростить саму модель, ускорить процесс ее создания.

В наше время наиболее распространены два вида экономических моделей – равновесные и оптимизированные. Оптимизированные применяются в основном при маркетинговых исследованиях, исследованиях рынка. В таких моделях чаще всего фигурируют различные предельные показатели, такие как предельный доход, предельная полезность. Часто такой метод моделирования называют маржанализом.

Равновесные модели применяются для изучения взаимоотношений между различными объектами экономики. Основным допущением в таких моделях является то, что любая моделируемая система находится в равновесии и не учитываются факторы, которые могут ее из равновесия вывести. Обычно построение экономических моделей такого типа применяется для изучения различных рынков сбыта и взаимодействия компаний, работающих на одном рынке.

Именно равновесные модели наиболее применимы для частных предпринимателей и инвесторов, так как с их помощью они могут получить ценную информацию о рынке, на котором они работают и перспективах его развития.

Кроме этих разновидностей моделей их еще разделяют на позитивные и нормативные. В позитивных моделях основной целью построения является нахождение причин и следствий какого-либо события либо экономического явления. При этом оценки этим явлениям не даются.

Нормативные модели наоборот, позволяют дать оценку явлению либо событию, но не позволяют установить причины и следствия этого явления. Обе разновидности построения моделей взаимосвязаны и используются одновременно, для максимально точного моделирования экономических процессов.

А вы используете экономические модели в своей деятельности?

Андрей Малахов, профессиональный инвестор, финансовый консультант

Как указывалось выше, существует множество причин, в силу которых политологи прибегают к использованию математических моделей. Однако у данного метода есть и недостатки и преимущества. Моделирование – это процесс упрощения и дедуктивного вывода. Упрощение влечет за собой потерю информации о событии. Дедуктивный вывод зачастую включает в себя сложную математическую обработку, которая, по крайней мере на первых порах, затрудняет работу с моделью. Поэтому в отношении моделирования возникает резонный вопрос: а для чего нужны все эти сложности?

Первая причина, побуждающая нас к моделированию политического поведения, состоит в том, что модель помогает формализовать происходящие в обществе события. Дело в том, что политическая жизнь достаточно регулярна, для того чтобы упрощенная неформальная модель ее могла принести определенную пользу. Большая часть того, что случается в области политики, как правило, не является совсем уж неожиданным – на самом деле наличие элемента неожиданности указывает на то, что у нас имеются априорные представления о том, как могут развиваться события, и мы в состоянии осознать факт неожиданного поворота дел. Значит, у нас в мозгу имеются своего рода ментальные модели функционирования политических систем, даже если мы ни разу не пытались выразитьих эксплицитно. Математические модели как раз и помогают эксплицировать подобные неформальные модели.

В качестве примера ментальной модели можно привести следующий. Предположим, что на предстоящих президентских выборах один из кандидатов набирает 95% всех голосов. Очевидно, что это никак не противоречит ни конституции, ни устоявшимся избирательным процедурам. Однако мы будем склонны рассматривать такой факт как крайне маловероятный в силу целого ряда причин. Во-первых, мы допускаем, что со стороны каждой партии наберется достаточное число избирателей, чтобы свести к минимуму возможность чисто случайного результата голосования. Во-вторых, мы исходим из того, что ни одна партия не станет выставлять столь непопулярного кандидата, чтобы он мог собрать лишь 5% голосов. В-третьих, мы полагаем, что подсчет голосов производится без подтасовок. Можно было бы перечислять и далее, но суть в том, что относительно политической системы США у нас имеется целый ряд исходных допущений, в свете которых разбиение голосов на 5 и 95% представляется нам малоправдоподобным.

Все подобные допущения упрощают действительность. Мы не знаем, каково точное число избирателей, да нам это и не надо – мы просто знаем, что оно очень велико. Мы не знаем, какие конкретно особенности кандидата делают его приемлемым для одних избирателей и неприемлемым для других, но мы исходим из того, что совсем уж непопулярные кандидаты не будут выдвинуты на голосование. Мало у кого есть личный опыт в деле подсчета голосов, достаточный для того, чтобы знать, честно ли проводятся выборы, но весь опыт прошлого дает основания считать, что фальсификации на выборах места не имеют 2 . Поскольку эти допущения не столь уж часто приводят нас к неверным выводам, мы можем использовать эту модель политической системы для неформального прогнозирования будущего. В действительности те случаи, когда какой-либо кандидат получает 95% голосов, вызывают у населения сильное недоверие, иногда вплоть до требований о расследовании, так что наша модель отчасти определяет также поступки и отношения людей.

Другой причиной применения математического моделирования является необходимость эксплицитно описать механизмы, объясняющие наши неформальные прогнозы. Несмотря на то, что все индивиды знают, чего можно, а чего нельзя ожидать от данной политической системы, они зачастую не в состоянии определить точно, почему и что конкретно они от нее ожидают. Формальная модель как раз и помогает преодолеть чересчур свободные формулировки допущений неформальной модели и дать точный, а подчас и поддающийся проверке прогноз.

Вышеприведенный пример выводится из модели Даунса, которую мы будем рассматривать ниже в данной главе. Формальная модель Даунса предсказывает, что любая политическая партия в условиях альтернативных выборов будет выбирать своих кандидатов и платформу так, чтобы привлечь с их помощью как можно большее число избирателей. Это и некоторые дополнительные соображения приводят нас к заключению, что существует тенденция, в соответствии с которой политические партии должны получить на выборах примерно равное число голосов; именно такой исход обыкновенно и наблюдается на выборах в США. Таким образом, данная формальная модель предсказала не только то, что исход с распределением голосов в соотношении 95:5 является маловероятным, но и то, что ожидаемым будет распределение в соотношении 50:50, в пользу чего было приведено определенное обоснование.

Порой, кажется, что математические модели всего лишь подтверждают и так очевидные вещи. На самом деле это неотъемлемая особенность любых моделей постольку, поскольку от них ожидается, что они в той или иной степени должны воспроизводить все происходящее в каждодневной политической реальности. Однако люди, как правило, очень смутно представляют себе, что такое “очевидное”. Рассмотрение ряда противоречащих друг другу афоризмов (“волк волка чует издалека” и “крайности сходятся”, “с глаз долой – из сердца вон” и “чем дальше с глаз, тем ближе к сердцу” и т.п.) убеждает нас в том, что здравый смысл часто оказывается правильным именно потому, что он настолько расплывчат, что попросту не может быть неверным.

Строгость формальных моделей, напротив, означает как раз то, что они могут быть неверными, и в результате у модели “спортивные показатели” могут быть подчас хуже, чем у более неоднозначного здравого смысла. Однако это вовсе не слабость, а, наоборот, достоинство моделирования, ибо допущения и прогнозы модели оказываются достаточно точными, чтобы их можно было проверить, а также указать, в каком месте и как произошла возможная ошибка. Та модель, которая устояла против целого ряда попыток ее искажения, вполне вероятно, и в будущем будет давать правильные прогнозы. Модель же, которая раз за разом дает неверные предсказания, видимо, должна быть устранена из рассмотрения.

Короче говоря, модель бывает полезной только в том случае, если в принципе, возможно, продемонстрировать ее ошибочность. Если невозможно показать, что модель неверна, то невозможно также доказать, что она верна, а отсюда следует вывод о бесполезности такой модели. Неформальная интуитивная модель, позволяющая уходить от всевозможных ошибок, может быть большим тактическим подспорьем на переговорах, но она бессильна помочь нам яснее понять механизм политического поведения.

Третьим преимуществом формальных моделей, но сравнению с голой интуицией или даже с тщательно обоснованной аргументацией на естественном языке является их способность систематически оперировать с сущностями более высокого уровня сложности. Естественные языки (подобно английскому) возникли как средства общения, а не как средства логического вывода. Математика, напротив, изначально была задумана как средство логического вывода и систематического оперирования понятиями. И опыт показал, что математика в этом отношении – очень полезное орудие. Политологи со своей стороны только сейчас начинают осознавать, что может дать моделирование для более углубленного понимания политического поведения, а в ряде случаев должны были развиться целые отрасли математики (самый заметный пример – теория игр), прежде чем обществоведы смогли увидеть нечто общее в разрозненных типах социального поведения. Математическое моделирование социального поведения насчитывает не более 20 лет от роду, и пока нет оснований считать, что оно уже достигло пределов своего развития.

И наконец, преимуществом математического моделирования является также то, что оно позволяет различным научным дисциплинам обмениваться своими исследовательскими средствами и приемами. Тому можно привести много примеров: в моделях, используемых в политологии, задействованы не только основные математические средства, но и масса методик, заимствованных из эконометрики, социологии и биологии. Опросное исследование – представляющее собой, по сути дела, сложную математическую модель распределения общественного мнения между различными группами населения – является широко распространенным методом, используемым в большинстве социальных наук. Заимствование происходит и в обратном направлении: специалисты по системотехнике, разрабатывая крупные компьютерные модели глобальных социально-демографических процессов, для уточнения политических аспектов были вынуждены обратиться к политологическим моделям, а совсем недавно математики, работающие над новой теорией хаотического поведения, обнаружили, что модель Ричардсона гонки вооружений (см. пример 1) поддается весьма продуктивному анализу с применением методов вышеупомянутой теории. Подобным же образом и теория игр была изначально разработана экономистами и политологами для анализа явления конкуренции и лишь впоследствии превратилась в раздел чистой математики.

Помимо стимулирования междисциплинарного обмена методами и идеями, математические модели полезны также тем, что позволяют увидеть глубинную однородность явлений, которые на первый взгляд не имеют между собой ничего общего. Следующий пример, сам по себе довольно тривиальный, наглядно демонстрирует такой тип обобщения.

Представим себе нехитрую игру, в которой два игрока по очереди берут со стола фишки, пронумерованные от 1 до 9:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Выигрывает тот, кто первым наберет фишек на сумму, равную 15. Играя в эту игру, вы, несомненно, обнаружите, что в ней есть свои приемы – в частности, в порядке защитного приема вы можете забирать со стола именно те фишки, которые нужны второму игроку для получения окончательной суммы, – однако общая стратегия игры, по-видимому, не совсем очевидна. Чтобы обобщить игру, перепишем номера фишек следующим образом:

4 3 8

9 5 1

2 7 6

Заметим, что в такой записи каждая строка, столбец и диагональ в сумме дает желаемый исход – 15. Таким образом, для успешной игры нужно выбрать какой-то один из этих рядов чисел. В такой форме игра выглядит уже очень знакомо: это “крестики-нолики”, в которые умеет играть любой пятилетний ребенок. После того как мы представили игру в упорядоченном виде, то, что сначала нам казалось незнакомым, теперь стало выглядеть вполне узнаваемо, так что мы получили возможность использовать в новом контексте издавна известное нам решение.

Это упражнение – конечно, в более сложных формах и применительно к более значимым задачам – весьма характерно для процесса нахождения общих черт с использованием математических моделей. Известно множество случаев, когда математическая модель, разработанная изначально в расчете на одну какую-то проблему, оказывалась равным образом применимой и к другим проблемам. К примеру, модель Ричардсона гонки вооружений может быть использована для изучения не только международной гонки вооружений, но и динамики роста предвыборных расходов соперничающих политических партий или процесса взвинчивания участниками аукциона цены на “лакомый” товар. Игра “дилемма заключенного” применима не только к примеру позиционной войны (см. ниже), но и к случаю “войны цен” между двумя бензозаправочными станциями, а также к случаю принятия государством решения о необходимости разработки нового вида оружия. Разновидность игры “дилемма заключенного” под названием “цыпленок” берет свое начало от игр юных головорезов, носившихся в разбитых колымагах по заброшенным дорогам Калифорнийской пустыни; она теперь применяется к изучению политики ядерного сдерживания в условиях угрозы термоядерной войны. Перечислять примеры можно было бы до бесконечности; для нас, однако, существенно, что большинство хороших математических моделей находят применения, далеко выходящие за рамки тех проблем, ради которых они первоначально разрабатывались.

Итак, математические модели имеют четыре потенциальных преимущества по сравнению с естественно-языковыми моделями. Во-первых, они упорядочивают те ментальные модели, которыми мы обычно пользуемся. Во-вторых, они лишены неточности и неоднозначности. В-третьих, математическая запись в отличие от естественно-языковых выражений позволяет оперировать на очень высоком уровне дедуктивной сложности. И, наконец, математические модели способствуют нахождению общих решений для проблем, кажущихся на первый взгляд разнородными.

Классическая ситуация: Заказчик дает вводные данные и ждет от нас оценку проекта. Часто присылает документ, гордо именуемый «Техническое задание» . Иногда, впрочем, это действительно Техническое задание. Только в большинстве случаев даже адекватный входной документ никоим образом не гарантирует адекватную оценку от потенциального подрядчика.

Почему подрядчик не может дать точную оценку проекта, если есть полноценное Техническое задание?

Если бы каждая конкретная фирма с конкретным финансовым директором или ИТ-директором не были уникальны вне зависимости от сферы деятельности, а любые, кроме совсем уже общепринятых, операции не делались как удобно начальству\как сложилось исторически – то да, ТЗ было бы достаточно . Но каждый раз, когда после ознакомления с документацией наши спецы начинают задавать вопросы, выясняется море нюансов, которых за день не зафиксируешь . И это если у нас намечается проект по какому-то одному контуру. А если их несколько?

Могут возразить – дайте оценку сразу, вы же опытные, вы всякое видели . Все верно. Только если специалист будет оценивать сразу, он заложит все мыслимые риски, вспомнит всех самых проблемных своих клиентов и проекты, и накинет еще процентов 20 сверху, чтобы гарантированно не работать бесплатно, и не воевать под конец с Заказчиком, выбивая у него доп. финансирование.

Отсюда и рождается необходимость проведения обследования, которое редко проводится бесплатно, а порой стоит 10-15% бюджета будущего проекта.

Но жадным 1С-никам и этого мало! После обследования они в лучшем случае дают оценку будущему проекту с дельтой в 30-50%. Почему? Вы же все же выяснили, изучили, что еще нужно?

Действительно, на этапе обследования специалисты в режиме интервьюирования выясняют, что происходит у Заказчика, как ведется работа сейчас, какие есть пожелания к будущей системе, что нравится, что нет.

Но итог обследования – это собранная в отчет информация. Нет никаких гарантий, что руководству нужно именно то, что хотят ключевые пользователи, и даже то, что само руководство на словах поведало специалисту. Очень часто бизнес-заказчики хотят видеть, как будет выглядеть работа их подразделений в новой системе. Как будут отражены текущие операции, часть из которых, возможно, еще делается вручную. И нередко видение бизнес-заказчиков сильно отличается от реализации подобных функций в типовом варианте системы. И никакое обследование не сможет дать однозначный ответ – совпадают ли видения у будущего Заказчика и Исполнителя, или после первого показа доработанной системы ее придется на 50% переделывать, т.к. «Тут у вас не так, и вообще я не это хотел». И этот риск обязательно будет включен в оценку проекта, опять же сильно ее увеличивая. Однако верхнюю планку после обследования обычно удается определить, хотя цифры очень часто пугают Заказчиков, вплоть до отказа от продолжения работы, несмотря на то, что это теоретический максимум – его часто воспринимают как итоговую оценку.

Как быть? Необходимо сделать так, чтобы видение будущей системы Заказчиком и Исполнителем совпали до старта основных работ по проекту. Заказчик должен увидеть будущую систему, понять, как в ней будут отражаться его процессы, а проектная команда должна заранее выяснить, какие процессы «лягут» на типовой функционал, а под какие систему надо дорабатывать (или наоборот – какие процессы Заказчик готов адаптировать под типовой функционал).

Одним из вариантов достижения данных целей является этап моделирования – попроцессного сопоставления всех бизнес-процессов Заказчика с их отражением в предполагаемой к внедрению системе и демонстрацией сквозных примеров. На выходе обычно формируется документ под названием «Карта функционального покрытия» , содержащий в табличном виде реестр процессов и все выявленные несоответствия действительности и реализации в системе, а также краткое описание будущих доработок, подробное описание которых будет представлять из себя, по сути, Техническое задание.

Я всегда настаиваю на проведении моделирования, т.к. за адекватные деньги обе стороны получат в итоге одинаковое видение будущего проекта.

В целом, этот этап в первую очередь нужен для:

Минимизации рисков сторон

Получения максимально адекватной оценки и формирования единого видения результата будущего проекта у всех его участников.

По итогам проведения моделирования Подрядчик и Заказчик:

Окончательно понимают, какие будут сложности в работе с данными конкретными людьми с другой стороны

Получают финальную оценку, которая с очень большой долей вероятности будет меньше чем та, которую дали по результатам обследования.

И хотя стоимость данного этапа порой может доходить до 30% бюджета всего проекта, выгода от его проведения в первую очередь для Заказчика, как показала практика, весьма существенна и в финансовом, и в функциональном плане.

В последнее время при прочих равных я не продаю этап обследования как отдельный – сразу предлагаю моделирование с включенным в него обследованием. Выходные формы такого этапа (карта функционального покрытия) намного информативнее как для Заказчика, так и для любого подрядчика.

Настало время немножко вернуться к циклу материалов, которые обсуждались прошлым летом. Это нужно для того, чтобы сегодняшним материалом поставить точку в том цикле (и со спокойной душой начать новый).

Итак, что было летом?

Мы начали цикл с
Затем посмотрели работу этого интеллектуального инструмента на контекстную рекламу
После частного случая с контекстной рекламой посмотрели, как можно применить
Это позволило нам начать (есть же границы применимости интеллектуальных инструментов?)
После перешли к (сложной становится любая система, где есть более одной обратной связи — то есть везде, где появляется человек, тут же возникает сложная система)
Чтобы воздействовать на хаос, (они позволят , чтобы можно было половчее на это происходящее воздействовать)
И сделав такой большой круг, мы вернулись вновь к применению интеллектуальных инструментов для решения частных прикладных задач (уже с точки зрения )
Это позволило нам уверенно рассматривать тему (с целью предсказывать будущее этих систем)

При этом, по удивительному стечению обстоятельств, мы обошли стороной вопрос: «А что же такое модель?».

В общем смысле модель — это некое описание процесса или события. В бизнесе наиболее известны бизнес-модели (описание того, как именно собственник заработает деньги своим бизнесом) и модели бизнес-процессов (например, описание как именно, когда, кому и почему Фатима на кассе Макдональдса должна предложить пирожок).

Моделей может быть большое количество. Но для решения прикладных задач в начале будет достаточно простых моделей.

Чтобы не усложнять себе жизнь при работе с моделями, полезно придерживаться следующих критериев:

Модели должны быть упрощены — они должны охватывать не все аспекты действительности, а лишь самое значимое
Модели должны быть прагматичны — то есть сфокусированы на том, что полезно в данный момент
Модели должны обобщать — то есть представлять собой краткий обзор сложных взаимосвязей
Модели должны быть наглядны — то есть они должны визуально объяснять то, что с трудом поддается объяснению на словах (это же увеличивает их полезность при общении с коллегами, руководителями и подчиненными)
Модели должны упорядочивать — то есть структурировать информацию и раскладывать ее по полочкам
Модели должны являться рабочим инструментом — они не должны давать готовых ответов. Нет. Их первостепенная и основная задача — ставить вопросы. И только когда ты начинаешь работать с той или иной моделью, будут появляться ответы.

Для чего нужны модели?

Когда наш мозг сталкивается с хаосом, то автоматически (!) начинает создавать системы, чтобы этот хаос распознать, структурировать или хотя бы получить по возможности полную картину происходящего. Именно поэтому люди всегда находят объяснения случившемуся (что заводит в дебри мифов вроде молний с неба, как знака гнева богов). То есть это происходит независимо от нас. Люди просто не могут не реагировать. Неокортекс работает постоянно, достраивая картину будущего и постоянно стараясь предсказать будущее. Это элемент эволюции, который постоянно заводит нас в тупики инерции мышления и инструментальной слепоты.

Модели же помогают нам облегчить эту задачу. Потому что построение моделей — сознательный процесс. Он заставляет отбросить второстепенное и сконцентрироваться на самом главном.

Критики любят подчеркивать, что модели не отражают реальной действительности. Это верно. Но неправильно утверждать, что модели способствуют стандартизации мышления. Наоборот, модель — это результат логического мышления, которое требует сознательных активных усилий. И именно поэтому построение новой или применение уже существующей модели часто помогает выйти за рамки инерции мышления. В этом важность модели.

Два подхода в использовании моделей

Существует два подхода использовать модели. Так называемые «американский метод» и «европейский метод».

Американцы обожают совершать пробы и делать ошибки. Идеал такого подхода — Эдисон. Эталон такого подхода — совершить как можно большее количество ошибок в единицу времени. Это обучение полностью на практике. Попытка, неудача, выводы, новая попытка. Это далеко не всегда продуктивно (а в ).

Европейцы же склонны сначала ознакомиться с теорией, а потом уже что-то сделать и потерпеть неудачу. После чего они анализируют сделанное, исправляют ошибки и повторяют попытку. Тут процесс несколько другой. Сначала читаем инструкцию, затем применяем на практике, если терпим неудачу — делаем выводы, внимательнее изучаем теорию и снова применяем на практике. Применение такого подхода в решении простых задач избыточно по ресурсам. Но зато позволяет изящнее решать сложные задачи.

Подходы не хороши и не плохи. Они просто есть. И важно помнить главное правило:
Каждая модель хороша лишь настолько, насколько хорош ее исполнитель.

Понравилось? Поделись!

Творческое начало есть в каждом ребёнке, главное уметь его разглядеть, помочь его развитию. У современных детей есть множество возможностей проявить свою фантазию: кто-то любит рисовать, кто-то делать поделки, кто-то сочиняет истории. И, конечно же, многие интересуются всевозможной техникой: военной, автомобильной, строительной, авиационной. Существует ли на свете такое увлечение, которое объединяет в себе все эти виды творчества? Существует! Именно таким универсальным хобби является моделизм — сборка моделей различных видов техники. Если вы пока не определились с хобби для своего ребёнка, вполне возможно, что вам следует побольше узнать об этом интересном занятии.

Сборка моделей, или моделизм, — что это такое?

Не путайте это понятие с «моделингом»(конструирование одежды, или создание компьютерных образов с помощью 3D-графики), или с «моделированием»(построение и изучение моделей реально существующих явлений и процессов — физических, химических, и т.д.).

Моделизм — хобби, которым охотно занимаются не толькодети, но и взрослые, поскольку это занятие бывает разных видов сложности и в целом довольно разнообразно. Например, существует стендовый моделизм. Проще говоря, это сборка моделей самой разнообразной техники из разных материалов(бумаги, дерева, пластмассы, металла) для того, чтобы можно было с ними играть, коллекционировать, или просто любоваться, поставив на полочку. Сюда же относится, например, изготовление оловянных солдатиков.

Еще один вид моделизма — это сборка моделей машин, самолётов, вертолетов, судов, которые умеют двигаться и являются точными уменьшенными копиями реально существующей техники. Этот более сложный вид сборки моделей относятся к спортивно-техническому моделизму, потому что во многих странах, а с недавних пор и в России, это хобби превратилось, фактически, в новый вид спорта, по которому устраиваются международные соревнования.

Сборка моделей техники с детьми. Когда начинать? С чего начинать?

С какого же возраста лучше всего начинать заминаться сборкой моделей? Как это ни странно, с самого-самого юного. Первые навыки конструирования малыш получает, играя в обычные кубики, складывая пазлы, собирая детские конструкторы. Непосредственно занятия моделизмом лучше всего начинать, покупая малышам бумажные сборные модели домов, замков, самолётов и машин, а потом уже переходить на более «серьёзные» материалы.

Какую пользу принесёт детям увлечение моделизмом?

Перво-наперво, это, конечно, навыки точного ручного труда, аккуратности, внимательности, усидчивости. Кроме того, сборка моделей может приносить истинное удовольствие, как от самого процесса создания интересных поделок, так и от результата — собственной галереи разнообразных моделей, начиная от самых простых зверюшек, геометрических фигур, домиков, машинок(с которыми можно придумать интересную игру), заканчивая сложными моделями радиоуправляемых или аккумуляторных машин. Собирая модели, дети развивают моторику рук. Это особенно полезно малышам от 3 до 7 лет, поэтому иногда доктора даже рекомендуют моделизм как лечебное средство.

В заключении, можно сказать, что занятие моделизмом невероятно увлекательно и даже слишком. Приверженцы этого хобби говорят, ничего не может сравниться с удовольствием творить новый мир своими руками. А уж участие в соревнованиях, с самостоятельно сделанной ездящей, плавающей и летающей техникой — приведёт в восторг любого ребенка. Моделизм — увлечение, помогающее в познании окружающего мира!

А чтобы лучше разобраться, интересно ли данное направление Вам и Вашему ребенку, лучше своими глазами увидеть труды детей, увлекающихся моделизмом. Приходите на Сибирский Слёт Моделистов, который пройдет уже в эти выходные 22−23 сентября, на втором этаже торгово-развлекательного центра Пионер . Здесь Вас ждет много впечатляющих и запоминающихся экспонатов, а также мастер-классы, где можно попробовать себя в этом увлекательном процессе творения.