Основными проблемы преподавания и изучения математики и информатики в образовательных программах биофизиков являются, как правило, такие как: отсутствие мотивации и непонимание студентами в необходимости знаний и навыков в области математических наук в будущей профессиональной деятельности, стандартизованная «упрощенная» обработка экспериментальных результатов с помощью прикладных программных пакетов, возможность использовать открытые on-line-ресурсы для расчетов часто приводит к отрицанию необходимости математических навыков, преподавание «чистой» математики без специфики биологических наук, слабая школьная подготовка и др.

Кроме того, цифровая трансформация экономики и всех сфер жизни, включая преподавание, обучение и научно-исследовательскую деятельностью, переход на гибридную (смешанную) модель обучения и академических коммуникаций в научной и инновационной деятельности, необходимость обучения на протяжении всей жизни - Life Long Learning (LLL), междисциплинарные компетенции для новых профессий: hard-skills + IT-skills + soft-skills, требования ФГОС ВО и др. современные вызовы определяют развитие новых подходов к преподаванию и обучению математических наук для биофизиков. В частности, междисциплинарные компетенции для новых профессий, например, в области боинформатики, геномики, протеомики и других омиксных наук закреплены в различных документах Минобрнауки, в частноти в «Перечене основных знаний и навыков в области разработки и применения генетических технологий, в том числе технологий геномного редактирования, в целях актуализации на их основе образовательных программ высшего образования и дополнительного профессионального образования». В связи с этим для привлечение талантов и наращивание конкурентоспособного на мировом уровне кадрового потенциала для сектора исследований и разработок через обеспечение формирования набора ключевых междисциплинарных компетенций для научно-исследовательской, информационной и образовательной деятельности в области биоинженерии и биотехнологии, биофизики, биоинформатики, биохимии и медицинской биологии, биоэкологии, генетики, геномики и протеомики и др. в Сибирском федеральном университете (СФУ) разработана и реализуется целевая модель выпускника по профилю Биофизика включающая профессиональные междисциплинарные компетенции (биотехнология, биофизика, биоинформатика, биохимия и медицинская биология, биоэкологии, генетики, геномики и протеомики), «цифровые» навыки (аналитика данных, машинное обучение, искусственный интеллект, программирование и др.) и «мягкие» навыки (проектная деятельность, работа в команде и др.). Для общепрофессиональных компетенций, направленных на применение выпускниками «методов математического анализа и моделирования, теоретических и экспериментальных исследований, приобретение новых математических и естественнонаучных знаний, используя современные образовательные и информационные технологии и понимать принципы работы современных информационных технологий и использование их для решения задач профессиональной деятельности» (ОПК-6), а также «понимание принципы работы современных информационных технологий и использование их для решения задач профессиональной деятельности» (ОПК-7) разработаны индикаторы достижения этих компетенцией. Разработана профессиональная компетенция, направленная на развитие способности выпускников-биофизиков осуществлять сбор, обработку и анализ научно-технической информации для решения задач профессиональной деятельности в области биологических наук с использованием современных информационных технологий, с индикаторами, например, такими как «использует базовые знания фундаментальных разделов математики и биоинформатики в объеме, необходимом для обработки информации и анализа биологических данных, в том числе в соответствии с задачами генетики, геномики и генетических технологий», «применяет современные языки программирования для адаптации алгоритмов машинного обучения к задачам, сформированным тематикой научного исследования» и др.

Для формирования компетенций в этих межпредметных областях разработан модуль «Математические методы и компьютерные технологии в биологии» трудоёмкостью 23 з.е., содержание которого включает, в том числе следующие разделы: Математика и основы статистики для биологов, Прикладная биологическая статистика и элементы программирования, Элементы теории классификации, Биометрика, Математическое моделирование биологических процессов, Data science в биологии, Биоинформатика, Анализ омиксных данных.

Новые программы магистратуры в области применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта для решения задач биологии, экологии и медицины: «Геномика и биоинформатика» и«Biomedical Data Science» (на английском языке, полностью онлайн) открыты и реализуются в университете для развития новых профессиональных междисциплинарных компетенций выпускников – биофизиков.

The main problems of teaching and learning mathematics and computer science in the educational programs of biophysicists are such as: lack of motivation and misunderstanding by students of the need for knowledge and skills in the field of mathematical sciences in their future professional activities, standardized "simplified" processing of experimental results using applied software packages, the ability to use open on-line resources for calculations, it often leads to the denial of the need for mathematical skills, teaching "pure" mathematics without the specifics of biological sciences, poor school preparation, etc. In addition, the digital transformation of the economy and all spheres of life, including teaching, learning and research activities, the transition to a hybrid (mixed) model of learning and academic communications in scientific and innovative activities, the need for Life Long Learning (LLL), interdisciplinary competencies for new professions: hard-skills + IT-skills + soft-skills, requirements of the Federal State Educational Standard, etc. modern challenges determine the development of new approaches to teaching and learning mathematical sciences for biophysicists. In particular, interdisciplinary competencies for new professions, for example, in the field of bioinformatics, genomics, proteomics and other omics sciences are mentioned in various documents of the Ministry of Education and Science, in particular as an list of basic knowledge and skills in the development and application of genetic technologies, including genomic editing technologies, in order to update educational programs based on them higher education and additional professional education. In this regard, to attract talents and build a globally competitive human resource potential for the research and development sector by ensuring the formation of a set of key interdisciplinary competencies for research, information and educational activities in the field of bioengineering and biotechnology, biophysics, bioinformatics, biochemistry and medical biology, bioecology, genetics, genomics and proteomics, etc. the Siberian Federal University (SibFU) has developed and is implementing a target graduate model in the Biophysics profile, which includes professional interdisciplinary competencies (biotechnology, biophysics, bioinformatics, biochemistry and medical biology, bioecology, genetics, genomics and proteomics), "digital" skills (data analytics, machine learning, artificial intelligence, programming, etc.) and "soft" skills (project activities, teamwork, etc.). For general professional competencies aimed at the application by graduates of methods of mathematical analysis and modeling, theoretical and experimental research, the acquisition of new mathematical and natural science knowledge using modern educational and information technologies and to understand the principles of modern information technologies and their use to solve problems of professional activity, as well as understanding the principles of modern information technologies and using them to solve the tasks of professional activity, indicators for achieving these competencies have been developed. A professional competence has been developed aimed at developing the ability of biophysics graduates to collect, process and analyze scientific and technical information to solve the tasks of professional activity in the field of biological sciences using modern information technologies, with indicators, for example, such as "uses basic knowledge of fundamental sections of mathematics and bioinformatics to the extent necessary for information processing and analysis of biological data, including in accordance with the tasks of genetics, genomics and genetic technologies", "applies modern programming languages to adapt machine learning algorithms to tasks formed by the subject of scientific research", etc.

For the formation of competencies in these interdisciplinary areas, the module "Mathematical methods and computer technologies in biology" has been developed, the content of which includes, among other topics, the following sections: Mathematics and Fundamentals of Statistics for Biologists, Applied biological statistics and programming Elements, Elements of classification theory, Biometrics, Mathematical modeling of biological processes, Data Science in Biology, Bioinformatics, Omix data analysis.

New Master's degree programs in the field of applying machine learning and artificial intelligence methods to solve problems in biology, ecology and medicine: "Genomics and Bioinformatics" and "Biomedical Data Science" (in English, completely online) are open and implemented at the university for the development of new professional interdisciplinary competencies of biophysics graduates.