Одна из проблем мат.образования, да и вообще естественно-научного -- студенты очень часто не понимают того, насколько их знания применимы в жизни. Отсюда и всё это: "мне высшая математика в жизни пригодилась только чтобы согнуть проволоку в виде интеграла".

Вот например в начале пандемии один знакомый с хорошим техническим образованием начал активно "не понимать" откуда в пандемии волны. Задумались, начали моделировать. Ага, скорость распространения пропорциональна количеству контактов. Ага, на среднем сроке можно считать число контактов константой. Ага, на длинном сроке скорее всего меняется ступеньками (введение ограничительных мер). Ой, это же дифур с постоянными коэффициентами..

Или вот с коллегами обсуждали вопрос. Как бы понять, насколько атомизировано общество. Ну быстро стало понятно, что по сути эти задача о выявлении компонент в очень большом графе, которые сильно связаны внутри, но слабо связаны с окружающим. Я даже вспомнил, как мне рассказывали про скорости распространения в губках и пористых средах, там прям очень похоже было. А ещё поняли, что соответствующих социологических данных нет и взять их (в РФ) неоткуда. Ну, экскьюз-муа, хули.

Или вот выборы. Ну тут понятно: без центральной предельной теоремы, формулы Байеса и прочих там вероятностных штук не разобраться. Как иначе понять, почему результаты голосования зависят от наличия наблюдателей и КОИБов? То-то!

На самом деле, применение своих теоретических и фундаментальных знаний к окружающему миру и повседневности -- сложная задача, требующая усилий и привычки. И кажется правильной идеей запилить практикум на кейсах для студентов.

Вот вам ситуация (с неполными данными, разумеется) и житейский запрос. Вперёд: постройте модель, определите недостающие данные, оцените возможность их найти. Попробуйте просчитать ответ. Может ли, например, такое быть, что число проголосовавших за кандидата П. растёт вместе с явкой или образует дивные пики на "круглых" значениях?