Введение

Актуальность. Преподавание в вузе экономических дисциплин для студентов технических направлений, где речь идет о высокотехнологичных отраслях экономики, может столкнуться с определенными сложностями. Лекции и теоретические занятия позволяют студентам познакомиться с основными понятиями, историей экономических учений, экономическими системами и парадоксами. Но практическая работа в виде решения задач и разбора кейсов на семинарах не дает полного понимания того, как устроены реальные отраслевые рынки с их неопределенностью, конкуренцией и изменениями (Мандель, 2015). Для студентов рыночные институты остаются абстрактными понятиями, которые не влияют на принятие ими профессиональных решений, на их будущую работу и бытовую жизнь. «У студентов инженерных направлений сохраняется устойчивое отсутствие интереса и понимания экономики» — вывод, который сделали специалисты, приглашенные на семинар МГУ «Экономическое мышление инженера» с участием Росатома и РАН (МГУ, 9 октября 2025 г.)[1].

Обзор литературы. Одним из методов, предлагаемых для преодоления этого разрыва, служат деловые игры. Описанию их ценности для обучения посвящены труды российских педагогов (Трайнев, 2002; Пидкасистый, Хайдаров, 1996; Чичко, 2010). Исследователь А. А. Вербицкий дает этому понятию такое определение: «Деловая игра (ДИ) — это форма воссоздания в образовательном процессе предметного и социального содержания профессиональной деятельности, моделирования систем отношений, характерных для данного вида труда» (Вербицкий, 2013: 140). А исследовательница М. В. Напалкова в работах отмечает, что в ходе обучающей деловой игры реализуются важные для освоения информации психолого-педагогические принципы (Напалкова, 2012: 19).

Из приведенных исследований можно сделать вывод: игровые форматы деятельности в образовании повышают у обучающихся вовлеченность в учебный процесс и понимание материала. Степень эффективности зависит от нескольких факторов, среди которых: механика игрового процесса, логика построения игры, мастерство ведущего и состав участников.

Исследователь В. В. Плотников и соавторы в работе обосновывают эффективность деловых игр для закрепления практических навыков: « В исследовании участвовали 300 студентов, прошедших обучение с применением деловых игр, и 300 студентов, изучавших экономику традиционными методами. Результаты показали, что 85,5 % студентов, прошедших обучение с применением деловых игр, оценили свои практические навыки как “выше среднего” или “отличные”. Тогда как в контрольной группе такой ответ дали лишь 45,3 %» (Плотников, Кубякин, Плотников,   2023: 91).   Исследователи В. В. Кольга и Е. О. Кипель утверждают: «В процессе игры наибольший рост демонстрирует показатель мотивационной составляющей за счет активизации системного мышления, навыков групповой коммуникации и взаимодействия в команде, повышения ответственности за принятие решений, нестандартного подхода к выработке способов выхода из критических ситуаций, роста потребности к самообразованию» (Кольга, Кипель, 2020: 62). Исследователи рассматривают обучение студентов бакалавриата технических направлений. Благодаря такому формату занятия преподаватель, по их мнению, может погрузить студентов в условия, где они самостоятельно оценивают обстановку, принимают решения и несут ответственность за последствия этих решений.

Также авторы Н. М. Сажина и И. С. Лебедева на примере студентов медицинского вуза в рамках своих исследований доказывают, что настольные игры с экономическими механиками вызывают интерес у обучающихся. Они делают вывод: обучающиеся, которые не знакомы с основами экономической теории, после участия в игровом процессе хорошо понимают практическое значение полученных знаний (Сажина, Лебедева, 2024).

Другие исследователи доказывают: при подготовке финансистов, т. е. уже профильных специалистов, бизнес-симуляторы, которые включают элементы неопределенности, позволяют формировать профессиональные навыки на 30 % эффективнее в сравнении с традиционными средствами обучения (Зембатова, Зембатова, 2025).

Также авторы данной статьи рассматривают методические разработки игр, применяемых в экономическом образовании. Например, в сборнике Б. В. Корнейчука (Корнейчук, 2003) представлено несколько игр, из которых часть («Поставщики и покупатели», «Аукцион облигаций», «Позиционирование товара») включают элементы переговоров, конкурентной среды и риска, но в них отсутствуют механизмы, позволяющие производителю инвестировать в повышение уровня производства, не рассматриваются операционные риски. В некоторых играх используется несколько потребительских сегментов, но они различаются по одному параметру, а следовательно, в них нет гетерогенного спроса.

При последующем анализе авторы статьи выявили, что во многих аналогичных деловых играх, описанных в других источниках (Кавтарадзе, 2009; Чеглакова, 2012), ограничивается понятие рыночной среды и игнорируются ключевые экономические процессы.

В работах О. В. Щегулиной (Щегулина, 2021) и И. М. Седельниковой (Седельникова, 2008), в последней статье — на примере имитационной игры «Производство тракторов», дается представление о логистике и оценке кадров, но не предусматриваются свободные торги, инвестиционные барьеры и дифференциация потребителей по чувствительности к качеству.

В играх, предложенных Л. Л. Рыскиной и Ю. О. Шавенковой (Рыскина, Шавенкова, 2019), задача ограничена обработкой данных и не затрагивает рыночную конкуренцию. Таким образом, в представленных источниках отсутствует модель игры, включающая в себя разные технологические уровни, риск брака, платные переходы на разные уровни продукции и в разные сегменты спроса.

В данной статье предлагается адаптивная модель игры, которая поможет преподавателям представить для студентов экономические процессы, явления и феномены, доступные участникам для изучения. То есть отрасль, рассматриваемая в рамках игры (микроэлектроника, радиотехника или иная сфера), может меняться, а базовые элементы игры и ее механика останутся неизменными. Предполагается, что преподаватели будут использовать данную модель деловой игры для знакомства студентов с основными принципами микроэкономики, управления инновациями, экономики отраслевых рынков и менеджмента.

Цель исследования: разработка и теоретико-методическое обоснование адаптивной имитационной игры, направленной на формирование у студентов вузов компетенций анализа и понимания механизмов отраслевых рынков в условиях конкуренции.

Задачи:

• выявить ограничения в существующих игровых моделях, применяемых в вузах при преподавании экономических дисциплин на разных направлениях;
• определить набор базовых экономических процессов и понятий, которые планируется смоделировать в игре;
• спроектировать игровые механики, обеспечивающие проявление ранее определенных экономических процессов и понятий;
• апробировать разработанную игру в учебных группах различного профиля и численности, зафиксировать проявление каждого из ранее определенных экономических процессов и собрать у участников обратную связь.

Гипотеза исследования: разработанная игровая модель позволит студентам непосредственно наблюдать и интерпретировать широкий спектр экономических феноменов (не менее пяти из десяти заложенных) уже в течение первых трех раундов — без дополнительных подсказок ведущего.

Методология и этапы исследования. Исследование включало в себя три этапа.

На первом этапе был проведен анализ источников, существующих популярных педагогических практик, а также основных механик, применяемых в досуговых экономических настольных играх. Были выявлены ключевые экономические процессы, проявление которых планировалось смоделировать в игре, а также отобраны игровые механики, наиболее релевантные для создания требуемой игровой имитационной модели.

Второй этап представлял собой апробацию разработанной модели. Ее проводили в трех студенческих группах с разной численностью; авторы фиксировали проявление заложенных для моделирования экономических процессов.

На заключительном этапе авторы проанализировали результаты наблюдений, а также провели анкетирование участников. Опросный лист включал в себя восемь вопросов об уровне вовлеченности, удовлетворенности и понимании проявленных в игре рыночных процессов. Полученные данные были соотнесены с теоретической базой, заложенной в модель.

Опорой при проектировании игровой модели стали работы В. А. Трайнева и П. И. Пидкасистого. Кроме того, авторы изучили настольные экономические симуляторы, популярные в образовательной среде («Монополия», «Цитадели», «Колонизаторы», «Индустрия», «Эверделл»), а также компьютерные игры жанра «Менеджмент производства». Из них были заимствованы механики, которые позволили бы студентам ознакомиться с предложенными понятиями.

Функционирование игровой модели, необходимые расчеты

Игровая модель строится как пошаговый симулятор конкурентного рынка с тремя технологическими уровнями качества продукции. Участники делятся на две ролевые группы — «производители» и «потребители». «Производители» принимают решения об объеме выпуска и технологическом уровне продукции, несут издержки, сталкиваются со случайным браком и конкурируют за ограниченный бюджет «потребителей». «Потребители» различаются по чувствительности к цене и требованиям к качеству продукции. Игра включает в себя фиксированное число раундов, каждый из которых имитирует полный цикл «планирование — выпуск — рыночные торги — инвестиции».

Описание модели

1. Комплектация по ролям.

При распределении ролей для игры в учебной группе необходимо учитывать пропорции, иначе нарушится динамика процесса. Если участников-«производителей» слишком много относительно участников-«потребителей», ценовая власть падает и технологическая гонка теряет смысл.

Эмпирически и аналитически был выработан принцип, рекомендуемый для игр с числом участников более десяти:

• «потребителей» из сегмента S₁ (чувствительных к цене) должно быть по крайней мере на одного человека больше, чем «потребителей» из сегмента S₂ ( ориентированных на качество);
• «потребителей» из сегмента S₂, в свою очередь, должно быть по крайней мере на одного человека больше, чем «производителей».

Другими словами, если обозначить численность участников с разными ролями как N_prod, N_S₂ и N_S₁, то предлагается распределять людей так, чтобы обеспечить выполнение неравенства:

N_S₁ > N_S₂ > N_prod.

Данное распределение создает дефицит продукции, так как премиальных «потребителей» будет больше, чем «производителей», способных ее выпустить. При этом образуется избыток массовых «потребителей», готовых приобретать продукцию низкого уровня качества. По итогу «производителям» необходимо будет конкурировать за доступ к премиальному сегменту «потребителей». При меньшем числе участников пропорции могут быть менее строгими.

2. Технологические уровни и их параметры.

Зададим три уровня технологии: Т₁ (базовый), Т₂ (средний), Т₃ (передовой). Для каждого уровня определим три величины:

• C₁, C₂, C₃ — себестоимость производства одной единицы продукции;
• Q₁, Q₂, Q₃ — максимальное количество единиц, которое «производитель» может запустить в производство за один раунд;
• p₁, p₂, p₃ — вероятность выпуска бракованной единицы (брак определяется броском шестигранного кубика D6). 

Соотношения между уровнями.

Себестоимость:

C₁ < C₂ < C₃.

Переход к каждой следующей технологии треб ует применения более дорогих материалов, более сложного оборудования и более квалифицированного труда. Поэтому предполагаемые в модели удельные издержки будут расти. В конкретных примерах апробации использовалось кратное соотношение (например, C₂ ≈ 2·C₁, C₃ ≈ 2·C₂), но значения можно настраивать под нужды учебного курса.

Количество:

Q₁ = Q₂ > Q₃.

Когда базовый и средний технологические уровни уже освоены, ог раничения по объему выпуска начинают зависеть от производственных мощностей. Изменение допустимого объема выпуска продукции связано с тем, что передовой уровень (Т₃) оказывается новым и более сложным. Поэтому потолок объема выпуска для продукции уровня Т₃ приходится устанавливать ниже, чем для продукции уровня Т₂ и Т₁.

Авторы предлагают придерживаться соотношения: 

Q₁ = Q₂ = 2·Q₃.

То есть добиваться того, чтобы передовой процесс позволял выпустить за один и тот же период вдвое меньше единиц, чем процессы, задействованные на уровнях производства продукции Т₁ и Т₂.

Брак:

p₁ > p₂ > p₃.

Вероятность брака служит отражением того, в какой степени отлажена технология. Здесь допустима и обратная логика пропорции, но для мотивации игроков к инновационному переходу лучше брать данную пропорцию. На базовом уровне (Т₁) «производители» используют старое оборудование, в котором уже накопился износ, и применяют упрощенные процедуры контроля, поэтому брак наиболее вероятен. На среднем уровне (Т₂) производство   лучше контролируется и дает меньше сбоев. Передовой уровень   (Т₃) предполагает самые строгие стандарты качества и наименьший процент брака. Таким образом, риск брака уменьшается с ростом технологичности, что соответствует кривой выхода годных изделий в наукоемких производствах при высоком уровне контроля качества.

В игре вероятности задаются с помощью бросков шестигранного кубика. Брак наступает, если при броске выпадает значение от 1 до некоторого порога kᵢ:

pᵢ = kᵢ / 6, где k₁ > k₂ > k₃.

Например, возможны такие пороги:

k₁ = 3 (брак при значениях 1—3),

k₂ = 2 (брак при значениях 1—2),

k₃ = 1 (брак при значении 1).

Тогда вероятности составят p₁ = 0,5, p₂ ≈ 0,33, p₃ ≈ 0,17.

3. Производственные издержки.

Если «производитель» решает произвести q единиц продукции уровня i (1 ≤ q ≤ Qᵢ), он обязан оплатить издержки в размере

TCᵢ(q) = q ∙ Cᵢ.

Оплата издержек производится до выяснения результатов тестирования на брак. Понесенные затраты не возвращаются, даже если часть продукции окажется бракованной.

4. Переходы между уровнями производства.

В начале игры все «производители» находятся только на уровне качества Т₁. Перейти на более высокий уровень можно платно, сам переход необратим.

Обозначим:

I₁→₂ — стоимость апгрейда с Т₁ н а Т₂,

I₂→₃ — стоимость апгрейда с Т₂ н  а Т₃.

Соотношение: I₁→₂ < I₂→₃.

Каждый переход на следующий технологический уровень требует всё больших вложений: возрастает сложность разработки новых версий продукции и переоснащения производства. В рамках модели величина апгрейда коррелирует с себестоимостью продукции на том или ином уровне: чем выше себестоимость продукции следующего уровня, тем дороже обходится и сам переход. Он подразумевает внедрение более дорогостоящих процессов: ведь чем сильнее рост удельных издержек при переходе на новый уровень, тем дороже обходится и сам переход. Другими словами, стоимость апгрейда зависит от технологического отрыва нового уровня от предыдущего:

I₁→₂ = e₁·(C₂ − C₁), I₂→₃ = e₂·(C₃ − C₂),

где e₁ и e₂ — коэффициенты, отражающие условную значимость инвестиций относительно разрыва в себестоимости. Конкретные значения коэффициентов необходимо подобрать исходя из желаемой длительности игры и стартового капитала.

I₁→₂ = e₁·(C₂ − C₁), I₂→₃ = e₂·(C₃ − C₂),

где e₁ и e₂ — коэффициенты, отражающие условную значимость инвестиций относительно разрыва в себестоимости. Конкретные значения коэффициентов необходимо подобрать исходя из желаемой длительности игры и стартового капитала: увеличение значений коэффициентов замедляет технологическую гонку, уменьшение — ускоряет, поэтому ориентиром для ведущих должны служить служат желаемое число раундов и стартовый капитал.

5. Потребительские сегменты.

«Потребители» делятся на  два сегмента, различающиеся бюджетом и требованиями к уровню продукции.

5-1. Сегмент S₁ — высокая ценовая эластичность спроса.

Бюджет на раунд: B₁.

Требования к уровню качества: отсутствуют (допускается приобретение продукции уровней Т₁, Т₂, Т₃).

Цель: максимизировать количество приобретенных единиц при заданном бюджете.

5-2. Сегмент S₂ — низкая ценовая эластичность спроса, ориентация на качество.

Бюджет на раунд: B₂.

Требования к уровню качества: продукция Т₁ н е считается в итоговом зачете (допускаются Т₂ и Т₃).

Бонус: если «потребитель» из сегмента S₂ в текущем раунде приобрел хотя бы одну единицу продукции уровня Т₃, то в следующем раунде его бюджет увеличивается на фиксированную сумму D. То есть:

B₂′ = B₂ + D,

где D обозначает субсидию за поддержку передовых разработок.

Соотношение бюджетов: B₂ > B₁, что отражает более высокую платежеспособность премиального сегмента.

6. Структура раунда.

Каждый раунд состоит из четырех фаз.

Фаза 1. Планирование производства.

Производители одновременно и независимо определяют технологический уровень i и количество запускаемых единиц q (q ≤ Qᵢ). Рассчитывают издержки q · Cᵢ и уплачивают их ведущему. Получают право на броски кубика.

Фаза 2. Тестирование (контроль качества).

Чтобы проверить каждую запущенную единицу продукции, «производитель» бросает шестигранный кубик (D6). Если выпавшее значение попадает в интервал брака, заданный для выбранного уровня, единица считается бракованной и выбывает из игры. Годные единицы передаются «производителю» в виде карточек.

Фаза 3. Торги и ценообразование.

«Производители» предлагают годную продукцию «потребителям». Цену каждой единицы P устанавливают в ходе свободных двусторонних переговоров.

Теоретически допустимый диапазон цены:

Cᵢ ≤ P ≤ B_расп,

где Cᵢ — себестоимость (устанавливая цену ниже ее, «производитель» несет убыток); B_расп — располагаемый бюджет конкретного «потребителя» на момент сделки. Выход за эти границы невозможен либо ведет к нулевой выгоде для одной из сторон.

Фаза 4. Подведение итогов и переходы на новый технологический уровень (апгрейд).

Ведущий проверяет выполнение условий, при соблюдении которых «потребителям» из сегмента S₂ полагается бонус. «Производители» подсчитывают выручку. Желающие могут совершить апгрейд до следующего раунда, оплатив его из накопленных средств.

7. Институциональные ограничения.

Правила запрещают «производителям» дог о вариваться о ценах. При обнаружении сговора ведущий вправе применить штраф. Этот элемент игры моделирует антимонопольное регулирование.

8. Оценка результатов и определение победителей.

Итоги следует подводить отдельно для каждой ролевой группы.

8-1. Итоги для «производителей».

Итоговый показатель R_prod складывается из остатка денежных средств M и капитализированной стоимости выполненных апгрейдов. Каждый совершённый переход умножается на коэффициент α > 1, чтобы поощрить технологическое развитие, а не наказать за траты:

R_prod = M + α·(I₁→₂·x + I₂→₃·y),

где x, y ∈ {0, 1} — индикаторы того, были ли сделаны соответствующие апгрейды.

8-2а. Итоги для «потребителей» из сегмента S₁.

«Потребители» из этого сегмента стремятся извлечь максимальную полезность из ограниченного бюджета. Полезность единицы зависит от ее уровня: чем выше уровень, тем больше вклад в итоговый результат. Введем весовые коэффициенты w₁, w₂, w₃ для продукции Т₁, Т₂ и Т₃ соответственно. Базовый вес w₁ примем равным 1.

Чтобы покупка более дорогой продукции имела смысл, вес должен перевешивать относительный рост себестоимости. Для среднего уровня достаточно соблюсти условие:

w₂ > C₂ / C₁.

Оно гарантирует, что переход от Т₁ к Т₂ при расчете итогового показателя не накажет потребителя, а поощрит.

Для последнего уровня помимо более высокой себестоимости продукции действует еще и фактор редкости: объем выпуска Т₃   получится как минимум вдвое ниже, чем у   Т₁ и Т₂ (Q₃ = Q₁ / 2). Поэтому вес w₃ должен компенсировать и рост издержек, и меньшую доступность. Для последнего уровня условие выглядит так:

w₃ > (C₃ / C₁) × (Q₁ / Q₃).

При заданном соотношении Q₁ = Q₂ = 2·Q₃ это превращается в:

w₃ > 2·C₃ / C₁.

Таким образом, относительная ценность передового продукта в формуле для «потребителей» из сегмента S₁ оказывается выше, чем простое отношение себестоимостей, что побуждает такого «потребителя» искать продукцию Т₃ даже при ограниченном бюджете и готовности платить.

Итоговый показатель для «потребителей» из сегмента S₁:

R_S₁ = (w₁·N₁ + w₂·N₂ + w₃·N₃) / S_total,

г д е N₁, N₂, N₃ — количество купленных за все раунды единиц соответствующего уровня, S_total — общая потраченная сумма. Побеждает участник, набравший наибольшее значение R_S₁.

8-2b.  Итоги для «потребителей» из сегмента  S₂.

Здесь учитываются и количество приобретенных единиц продукции среднего и передового уровня, и сэкономленные средства. Показатель рассчитывается по формуле

R_S₂ = β₂·N₂ + β₃·N₃ + E,

гд е N₂ и N₃ — количество купленных единиц Т₂ и Т₃ соответственно; E — сэкономленные средства.

Коэффициенты β₂ и β₃ подбираются так, чтобы выполнялось неравенство β₃ > β₂, т. е. чтобы достигнутый передовой уровень потребления вносил бы больший вклад, но и средний уровень давал бы заметный прирост, позволяя «потребителю» зарабатывать очки, даже если уровень Т₃ окажется труднодоступен. При желании можно выдержать добавочное условие β₃ / β₂ > C₃ / C₂, чтобы относительная ценность продукции Т₃ перевешивала относительный рост ее себестоимости.

Мотивация «производителей».

«Потребители» из сегмента S₂ имеют значительно более высокий бюджет (B₂ > B₁) и по правилам игры лишены возможности покупать продукцию уровня Т₁, а бонус D стимулирует «потребителей» из сегмента S₂ приобретать продукцию Т₃. Цена на продукцию уровня Т₃ может многократно превышать себестоимость: P₃ способна приближаться к B₂, тогда как себестоимость C₃ составляет лишь долю этого бюджета. Маржа на единицу (P₃ − C₃) становится кратно выше, чем на Т₂ или Т₁.

Поскольку Q₃ мало, а спрос со стороны «потребителей» из сегмента S₂ превышает предложение, возникает устойчивый дефицит. «Производитель» получает возможность диктовать цену, близкую к верхней границе бюджета «потребителя». Даже продав небольшое количество единиц, он получает выручку, сопоставимую с выручкой от массовой продажи продукции Т₁, но с гораздо меньшими издержками.

Кроме того, в итоговом зачете R_prod стоимость апгрейдов умножается на коэффициент α > 1, т. е. инвестиции не теряются, а капитализируются и приносят очки. Таким образом, даже если текущая прибыль от продажи Т₃ кажется умеренной, сам факт обладания передовой технологией увеличивает итоговый счет.

Мотивация «потребителей» из сегмента S₂.

Покупка хотя бы одной единицы продукции уровня Т₃ увеличивает для такого «потребителя» бюджет следующего раунда на D. В долгосрочной перспективе «потребитель», регулярно приобретающий продукцию уровня Т₃, расширяет свои возможности и обходит конкурентов по показателю R_S₂. Итоговый счет для «потребителя» из сегмента S₂ напрямую связан с количеством купленных единиц Т₃, причем вес β₃ по условиям специально задается таким, что одна единица Т₃ может перевесить все единицы Т₁ и Т₂, купленные за ту же цену. Обучающиеся быстро понимают это и действуют соответственно.

Внешнее отсутствие выгоды от выпуска продукции Т₃ (обусловленное ее высокой себестоимостью и малым объемом выпуска) превращается для «производителя» в высокую маржу и обеспечивает ему устойчивую позицию в премиальном сегменте. «Потребителю» же его интерес подогревают бонус D и вес показателя Т₃ в финальной формуле, используемой для подведения итогов в его сегменте. Вместе оба эти показателя запускают движение производства вверх по технологической цепочке, т. е. оно активно переходит на следующий технологический уровень. Рост издержек вместе с урезанным объемом выпуска в данном случае становятся весовыми, но не определяющими факторами.

Апробация игровой модели

Методику авторы апробировали в три этапа. Первая игра была организована вне учебного расписания в смешанной группе из восьми студентов разных направлений и курсов. Дальнейшую апробацию авторы проводили на дополнительных занятиях в рамках дисциплины «Основы рыночной экономики» у студентов двух групп направления «Электроника и наноэлектроника». Во второй игре участвовали 15 человек, а в третьей 17. Параметры проведенных апробаций представлены в таблице. Все игры продолжались три раунда и проходили в разных предметных оболочках: на примерах заводов, IT-компаний и консалтинговых агентств. Это позволило авторам оценить универсальность игровых механик.

Параметры игровой модели при апробации

Game parameters during the pilot testing

Источник: составлено авторами на основе данных апробации.

Параметры апгрейдов и стартового капитала авторы кор ректиров али после первой игры, чтобы замедлить технологическую гонку и увеличить число раундов, а уровень конкуренции оставить средним.

Расчет результатов апробаций. 

Игрок П₁ («производитель») — первым освоил уровень качества продукции Т₃ через форвардные контракты. Деньги на конец игры = 186. Инвестиции в апгрейды: Т₁→Т₂ = 25, Т₂→Т₃ = 50, сумма = 75. Коэффициент капитализации α = 1,5.

R_prod = 186 + 1,5 ∙ 75 = 186 + 112,5 = 298,5.

Победитель среди «потребителей» сегмента S₂ (ориентация на качество) — игрок С₂ (купил 3 шт. продукции уровня качества Т₃ и 2 шт. продукции уровня качества Т₂). Остаток бюджета = 18. Вес Т₃ (β₃) = 3, вес Т₂ (β₂) = 1.

R_S2 = 18 + 3 ∙ 3 + 1 ∙ 2 = 18 + 9 + 2 = 29.

Победитель среди потребителей сегмента S₁ (ориентация на цену) — игрок С₁ (купил 4 шт. продукции уровня качества Т₂ и 5 шт. продукции уровня качества Т₁, не покупал продукцию уровня качества Т₃). Потрачено:

S_total =5 ∙ 4 + 4 ∙ 9 = 20 + 36 = 56.

w₁N₁ + w₂N₂ + w₃N₃ = 1 ∙ 5 + 3 ∙ 4 + 15 ∙ 0 = 5 + 12 = 17.

R_S1=17 / 56 ≈ 0,304.

Моделируемые экономические процессы, выявленные при апробации, можно разделить по статистическим группам.

Базовые процессы.

Конкуренция (F1). В описываемой модели «производители» существуют в условиях ограниченного платежеспособного спроса, так как по условиям игры количество «потребителей» и бюджет всех игроков имеют пределы. Каждый участник-«производитель» сталкивается с необходимостью привлечь к себе часть «потребителей». Разумеется, «производителям» нельзя допустить, чтобы продукция осталась нереализованной. Конкуренция обостряется по мере того, как участники-«производители» переходят на более высокие уровни качества. Тот, кто первым достигнет следующего уровня, временно займет монопольное положение и добьется повышенного интереса от «потребителей». При этом остальные участники могут и дальше наращивать капитал, поскольку продукция предыдущего уровня обладает определенной ценовой привлекательностью.

Торг и ценообразование (F2). Цена на продукцию формируется в ходе переговоров между конкретными «производителем» и «потребителем». Оба участника переговоров вынуждены озвучивать свои ожидания, торговаться, находить компромиссы, идти на уступки или занимать жесткую позицию. «Потребителям» приходится сравнивать предлагаемую цену с остатком своего бюджета и, при необходимости, искать альтернативное предложение.

Вертикальная дифференциация продукта (F3). Продукция, произведенная с использованием разных уровней развития технического процесса, различается по воспринимаемому качеству. Большинство участников рынка сходятся во мнении: продукт более высокого уровня — лучше. Однако механика игры подразумевает, что готовность платить за это качество у разных групп потребителей не одинакова.

Технологическая гонка и инвестиционные барьеры (F4). Переход на следующий технологический уровень требует от «производителя» значительных единовременных затрат, которые окупаются лишь при условии, что он получит доступ к более платежеспособному сегменту «потребителей». Поскольку решение о повышении уровня в рамках игры необратимо, участники-«производители» сталкиваются с классическим конфликтом: идти в инновационную гонку и на риск — или производить продукцию для освоенных сегментов «потребителей». Тем не менее ранние инвестиции способны обеспечить временную монопольную власть.

Производственный риск (F5). Вероятность получить бракованную единицу продукции тем выше, чем ниже технологический уровень, что противоречит интуитивному ожиданию «надежной простоты». Такая инверсия (когда доля брака снижается при использовании передовых техпроцессов) вынуждает участников сопоставлять ожидаемый выход продукции с издержками.

Продвинутые процессы.

Ценовая дискриминация (F6). «Производитель», владеющий несколькими уровнями производства, получает возможность предлагать рынку более широкий ассортиментный ряд. Чувствительные к цене «потребители» выбирают стандартный продукт, тогда как ориентированные на качество приобретают передовой. В деловой игре это проявляется, когда один и тот же участник-«производитель» одновременно реализует продукцию разного уровня, варьируя наценку.

Картельные соглашения и их неустойчивость (F7). В игре подразумевается, что согласование цен между производителями запрещено. Если появляется мотивация скооперироваться, создается среда, в которой участники могут попытаться договориться, например, о минимальной цене. Наблюдение за поведением игроков в таких условиях дает соигрокам и преподавателям богатый материал для обсуждения проблем, возникающих в антимонопольной политике.

Оппортунистическое поведение (F8). Поскольку торги проходят в формате личных переговоров, а «потребитель» не всегда может мгновенно проверить качество продукции, у некоторых «производителей» возникает желание выдать бракованную единицу продукции за годную. Правила не предусматривают обязательной сертификации перед продажей, и в условиях живого общения отдельные участники-«производители» пробуют реализовать изделие, не прошедшее контроль, полагаясь на доверие или невнимательность контрагента. Для «потребительских» сегментов это оборачивается необходимостью оценивать репутацию «производителей» и учитывать риск их недобросовестности.

Спонтанные процессы.

Маркетинговые коммуникации и переговорные стратегии (F9). Студенты интуитивно начинают применять самые разные приемы убеждения: простое снижение цены, как выясняется, не гарантирует лояльности клиента. Это дает участникам ощутить классическое представление о роли личных продаж, репутации и маркетинга взаимоотношений.

Форвардные соглашения и предварительное финансирование (F10). Стремление заполучить продукцию высшего уровня толкает «потребителей» на шаги, которые не прописаны в правилах, но совершенно естественны для реальной экономики. На стадии планирования, когда «производители» еще только прикидывают, сколько и какого товара запускать в производство, к ним подходят будущие клиенты и предлагают аванс в обмен на твердое обещание продать товар именно им и по оговоренной цене. Одна из самых ярких сделок такого рода случилась во второй игре, где «производитель» собрал деньги сразу с нескольких «потребителей» и тут же вложил их в переход на уровень качества Т₃.

Все перечисленные процессы не привязаны к отрасли экономики. Это обеспечивает возможность применения методики для подготовки бакалавров по другим техническим направлениям.

Результаты апробации игры и их обсуждение

Из десяти перечисленных процессов семь наблюдались во всех трех играх, ценовая дискриминация (F6) и форвардные соглашения (F10) только в двух, а картельный сговор (F7) — в одной. Наиболее ярко во всех трех играх участники воспроизводили оппортунистические стратегии: «производители» неоднократно пытались продать бракованную продукцию под видом годной, причем в ряде случаев это удавалось — и «потребители», получившие брак, оказывались в проигрыше. Картельные сговоры были зафиксированы один раз и пресечены штрафом; в остальных случаях сам запрет и риск санкций удерживали «производителей» от явных соглашений. Форвардные сделки были заключены только во второй игре: один из «производителей» собрал авансы от нескольких «потребителей» уже на стадии планирования производства и немедленно инвестировал в передовой уровень качества продукции Т₃.

Игроки осознавали ценность технологических апгрейдов с разной скоростью: в первой, менее подготовленной, аудитории участники-«производители» вплоть до третьего раунда стремились к массовому выпуску продукции Т₁ и лишь затем начали переходить на уровень Т₂; во второй игре стратегия обновления просматривалась с самого начала; в третьей игре переходы на более высокие уровни активизировались после первого раунда. На торгах предлагали скидки, высказывали подозрения в адрес конкурентов, а когда игроками были студенты технических направлений, к этому добавлялись обещания быстрее освоить следующий технологический уровень.

Короткие анкеты, заполненные игроками сразу после игры, а также устные отзывы показали: почти все участники отнеслись к игре с интересом и сочли ее полезной для освоения рыночных механизмов. Анкетирование (n = 40) продемонстрировало: 33 участника (83 %) ответили, что после игры стали увереннее понимать экономические понятия, которые раньше казались им отвлеченными. Некоторые в свободной форме дописывали: информация запоминается совсем иначе, когда самостоятельно принимаешь решения и видишь последствия. Особенно часто игроки выделяли ощущение риска при покупке, когда не знаешь, попадется брак или нет, и надо торговаться без полной уверенности в продавце.

На зачете у студентов, которые участвовали в игре, не возникло сложностей с приведением примеров и формулированием понятий, рассмотренных в рамках игры.

Все описанные процессы наблюдались хотя бы в одной из игр, причем часть из них возникала спонтанно, без подсказок ведущего. Это говорит о том, что правила игры внутренне непротиворечивы и направляют поведение участников в русло, адекватное теоретическим моделям.

Ограничениями исследования можно считать небольшую выборку игр и игроков на апробации и отсутствие статистического сравнения тех и других с контрольными группами. На данном этапе исследования авторам требовалось продемонстрировать работоспособность модели, представить логику реализации игры и ее педагогический потенциал. Дальнейшие шаги могут включать более масштабное тестирование и введение дополнительных ролей и механик.

Заключение

Игровая модель, спроектированная в работе, способна удовлетворить конкретную педагогическую потребность. Модель дает студентам возможность в полной мере познакомиться в безопасной игровой обстановке с разными гранями рыночной среды. Анализ распространенных учебных игр показал: неоднородность качества продукции, инвестиционные барьеры, вероятность брака и разнотипный потребительский спрос редко совмещаются в рамках одной модели.

В результате работы было выявлено: с помощью пошаговой симуляции можно моделировать экономические понятия для демонстрации их студентам различных профилей обучения. Все процессы, заложенные в игровые механики на этапе проектирования, проявились в ходе очных апробаций. Примечательно, что значительная их часть возникала спонтанно, без подсказок ведущего. Апробация среди игроков разного профиля и уровня подготовки подтвердила адаптивный потенциал методики.

В числе дальнейших шагов, которые можно предпринять для развития исследования и усовершенствования самой игровой модели, авторы называют расширение выборки, проведение сравнительных экспериментов с контрольными группами, а также балансирование корреляции игровых элементов. Перспективным направлением развития игровой модели авторам видится введение роли координатора и усложнение механик сговора. Результаты апробации доказывают, что игра уже способствует трансформации абстрактных экономических понятий в опыт, который позволяет студентам лучше понять основы рыночной экономики.

1. Verbickij A. A. “Business Game as a Means of Forming Competences”. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of Voronezh State Technical University 9.3-2 (2013): 140—144. (In Russian).

2. Zembatova M. A., Zembatova L. T. “Gamification in Education: The Role of Economic Simulators in Development of Professional Competencies of Financiers”. Mir nauki, kultury, obrazovaniya = The World of Science, Culture and Education 1 (110) (2025): 280—281. (In Russian). https://doi.org/10.24412/1991-5497-2025-1110-280-282

3. Kavtaradze D. N. Learning and Play: Introduction to Interactive Teaching Methods. 2nd ed. M.: Prosveshcheniye, 2009. 173, [3] p. (In Russian).

4. Kolga V. V., Kipel E. A. “Development of Economic Competence among Bachelors of Technical Specializations Using Game Teaching Methods”. Vestnik Krasnoyarskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. V. P. Astaf'yeva = Bulletin of Krasnoyarsk State Pedagogical University Named After V. P. Astafyev 2 (52) 2020: 58—66. (In Russian). https://doi.org/10.25146/1995-0861-2020-52-2-200

5. Korneichuk B. V. Microeconomics. Business Games: Fundamentals of Microeconomics. Private Sector. Labor Market. St. Petersburg: Piter print, 2003. 157 p. (In Russian). Uchebnoye posobiye.

6. Mandel’ B. R. “Modern Innovative Technologies in Education and Their Application”. Obrazovatel'nyye tekhnologii 2 (2015): 27—48. (In Russian).

7. Napalkova M. V. “Business Simulation Game as an Active Teaching Method”. Integratsiya obrazovaniya = Integration of Education 2 (67) (2012): 17—20. (In Russian).

8. Pidkasistyy P. I., Khaydarov Zh. S. Game Technology in Training and Development: study guide. Moscow: Rossiyskoye pedagogicheskoye agentstvo, 1996. 269 p. (In Russian).

9. Plotnikov V. V., Kubyakin E. O., Plotnikov V. V. “Business Game as a Method of Developing the Competitive Potential of Innovation Economy in Economic Students”. Gumanitarnyye, sotsial'no-ekonomicheskiye i obshchestvennyye nauki = Humanities, Social-Economic and Social Sciences 11 (2023): 90—95. (In Russian). https://doi.org/10.23672/SAE.2023.11.11.042

10. Ryskina L. L., Shavenkova Yu. O. “The Use of Business Games in the University Educational Environment for the Professional Competencies Formation”. Nauchno-pedagogicheskoye obozreniye = Pedagogical Review 2 (24) (2019): 107—116. (In Russian). https://doi.org/10.23951/2307-6127-2019-2-107-116

11. Sazhina N. M., Lebedeva I. S. “Possibilities of Using Gamification in Teaching Economics to Medical University Students”. Russian Journal of Education and Psychology 15.4 (2024): 168—195. (In Russian). https://doi.org/10.12731/2658-4034-2024-15-4-594

12. Sedel’nikova I. M. “Development of an Imitation Business Game for the Organization of Production”. Aktual'nyye voprosy sovremennoy nauki 4-1 (2008): 212—218. (In Russian).

13. Traynev V. A. Business Games in the Educational Process: Development Methodology and Implementation Practice. Moscow: Dashkov i Ko, 2002. 358, [1] p. (In Russian).

14. Cheglakova L. “Application of Business Games in Preparation of Economic Profiles Experts”. Nauchno-metodicheskiy elektronnyy zhurnal “Kontsept” = Scientific-Methodological Electronic Journal “Koncept” 4 (2012): 2—7. (In Russian).

15. Chichko U. V. “The Business Play, as Efficient Method of the Education Economic Discipline”. Istoricheskaya i sotsial’no-obrazovatel’naya mysl’ = Historical and Social Educational Idea 2 (2010): 112—115. (In Russian).

16. Shchegulina O. “Design and Implementation of Game Technologies in the Bachelor Program ‘Personnel Management’ Using the ADDIE Model”. Upravleniye personalom i intellektual'nymi resursami v Rossii = Management of the Personnel and Intellectual Resources in Russia 10.3 (2021): 43—48. (In Russian). https://doi.org/10.12737/2305-7807-2021-10-3-43-48