Ицыксон Владимир Михайлович — к.т.н, профессор института прикладных компьютерных наук в ИТМО.
Расшифровка видео
0:00
Владимир, день добрый. Спасибо вам большое, что вы к нам пришли в наше интервью. У нас много программистов на канале и студентов.
0:07
И поэтому первое, что я хотел у вас спросить, такое вы имеете отношение к науке, кто вы в науке и как вы туда попали?
0:14
Могли бы вы так кратко рассказать? Егор, добрый день. Все, кто нас будет смотреть, всех тоже приветствую.
0:24
Вот я на настоящий момент работаю в Университете НИТМО профессором и учу студентов программирования не только.
0:37
И параллельно уже не один десяток лет занимаюсь исследованиями в области верификации и статического анализа программ.
0:48
Поэтому какое отношение к науке и к образованию я имею. А скажите, почему вы в российской науке, а не в какой-то иностранной?
0:55
Хотя многие говорят о том, что у нас есть слабости в российской науке и многие профессора туда уехали.
1:02
Ваше какое к этому отношение? Ну, это довольно-таки сложный вопрос в наше непростое время.
1:10
Ну, почему в российской науке? Ну, потому что я сам родился в России, соответственно.
1:16
И я верю в то, что наука сама по себе, в идеальной картине мира, она стоит над государствами.
1:30
И, наверное, в каком-то хорошем и идеальном будущем границы не буду сильно мешать ученым
1:39
для проведения исследований, для контактов со своими коллегами, для того, чтобы можно было поделиться научными открытиями.
1:53
Хотя в нашей области не так много научных открытий. Своими результатами, с теми коллегами, которые работают в других городах России, в Европе, за океаном, в Китае и так далее.
2:07
Хочется думать, что те возможности, которые дал нам где-то примерно в конце 90-х годов,
2:14
она доложила сеть интернет, она немножечко размоет границы между учеными.
2:23
И понятие отдельно российская наука, американская наука, китайская наука.
2:28
Мне кажется, не должно быть такого понятия. Есть наука вообще. Поэтому хотелось бы думать, что наукой можно заниматься в любом университете мира,
2:39
независимо от того, где мы находимся в России, в США, в Китае, в Индии, во Франции и так далее.
2:44
Не все сейчас ровно так, как хотелось бы, но шаги в эту сторону определённо сделаны.
2:51
И я думаю, что можно развивать науку в любой стране, работая в любом учебном и научном заведении.
3:00
Мне кажется, так. Но всё равно многие считают, что наша наука слабее, чем даже американская.
3:06
Вам как кажется? Так это? И даже вопрос наверняка вы скажете, да, но в чём именно мы слабее? Как вам кажется?
3:13
Сейчас в последнее время, если посмотреть на научные конференции, то большинство выступающих на конференции – это представители Китая, иногда Индии, а вообще не Америки и Россия.
3:27
Очень сложно определить термин “российская” или “американская” наука, но, наверное, концентрация учёных в большинстве областей в Америке выше.
3:38
Это связано в том числе с экономическими вопросами, с принципами финансирования университетов и научных заведений в разных странах.
3:49
Но ситуация из года в год меняется. Кто знал ещё, не знаю, 25 лет назад, если бы мы рассуждали о китайских работах в области программной инженерии,
4:09
мы бы с вами, наверное, вместе похихикали, посмеялись и сказали бы, что существует известная американская и европейская школа, а китайцы – так не бывает.
4:20
Ну вот прошло сколько лет? Ну да, меньше трёх десятков лет. И большинство выступающих на большинстве айтишных и математических конференциях – это представители Азии, а не Америки или Европы.
4:36
Ситуацию можно поменять. Ну вот, Китай показал, что это можно сделать, хотя, наверное, это не самый лучший пример, потому что Китай просто очень большой.
4:46
И они это смогли сделать достаточно быстро. Но ситуация меняется и в других областях, и в других странах.
4:54
Опять же, в тех же 90-х годах представить, что российские студенты-асперанты исследуются,
5:01
появляются в таких топовых айтишных конференциях – это были единичные случаи, если вообще не нулевые.
5:07
Были конференции, на которых никогда не появлялись статьи из России или из пост-соревденского пространства.
5:15
Сейчас ситуация меняется. И на конференциях А*, конференциях уровня А, появляются статьи наших ученых.
5:27
В журналах тоже они появляются, но журналы в области программного инженерия, как ни странно, не так важны, как конференции.
5:36
Это, кстати, вот наше направление. Айти и программный инженерия в частности здорово отличаются от других областей науки, где принято в первую очередь валигуаться в журналах.
5:47
А у нас в первую очередь авторитетными являются именно научные конференции, только во вторую очередь журналы.
5:55
Этим мы несколько отличаемся от других областей наук. Но ситуация немножечко меняется, немножечко подпочеркиваю, постепенно.
6:03
И так хотелось бы, и с той скоростью. Почему вы сказали, что у нас не так много научных открытий? Меня эта фраза заинтересовала.
6:14
У нас это я имею в виду айти. Да, видите в чем дело.
6:20
Ну, это мое субъективное мнение. Но, а много ли вы, Мураши, вспомнить за последние, не знаю, несколько десятков лет, какие-нибудь открытия в области, не знаю,
6:35
программной инженерии или вообще инфраструктурной технологии, о которых знает весь мир и которые что-то изменили.
6:44
Мне кажется, что можно пальцем одной руки пересчитать. Это в том числе, я думаю, связано с спецификой нашей науки, потому как она очень сильно прикладная.
6:55
И она имеет очень много фундаментальных ограничений, которые сводятся к тому, что существенно часть задач в компьютерсайне и софт-ринженере либо неразрешимые, либо НП полные.
7:12
То есть имеют специальную сложность решения.
7:17
И по сути то, что мы называем открытиями, чаще всего это небольшое продвижение в том, чтобы какую-то задачу решать чуть-чуть более эффективно, чем решали раньше.
7:31
Ну, мне кажется, что мы с вами даже вдвоем сейчас, если будем сидеть, не так много вот таких прямо открытий в нашей области вспомним.
7:39
Ну, вот, наверное, то, что в 21 веке изменило IT вообще, это, наверное, то, что связано с открытиями в области искусственного интеллекта.
7:51
Это, наверное, в середине 2010-х годов прорыв технологий Deep Learning, когда игрушки в виде нейронных сетей внезапно перестали быть игрушками.
8:02
И это, наверное, то, что произошло в 2022 году, в ноябре, когда публично стали доступны большие языковые модели, то, что мы знаем под названиями Charge и PTR, похожими названиями,
8:17
которые существенно изменили те инструменты, которые можно пользоваться для решения разных задач, не только программистских.
8:26
Наверное, в 21 веке сложно еще что-то вспомнить, но хотя я не настолько широкий специалист, возможно, кто со мной поспорит.
8:33
А может быть, открывать нечего? Вот вы можете для себя представить список задач, которые нам нужно решить, но мы их пока решить не можем?
8:42
К сожалению, как-то не звучит печально, но мы большинство задач решить хорошо не можем. Это, кстати, проблема, которая очень демотивирует студентов, которые впервые решили прийти в заняться наукой в области разработки программного обеспечения, в области компьютерсайенс.
9:02
Демотивирует то, что в соседних каких-то областях, в математике, физике, ты сделал деказр какую-то теорему, сделал какое-то открытие, провел какой-то эксперимент, и ты явно очевидно что-то продвинул.
9:16
А у нас, куда ни сунься, везде либо по полнота, либо неразрешимость. То есть кто-то до тебя деказрал, что эту задачу решить невозможно.
9:27
И это на самом деле сильно демотивирует, потому что по-другому совершенно выглядит результат успешного научного исследования.
9:35
Ну, в большинстве случаев этого придумываем эффективные способы решения, решения экрополонных задач. Они от этого не становятся экрополонными, они все равно становятся экспедиенциальными, но, однако, в добавляющем частности случаев подойдет решение эффективно.
9:49
Ну, например, как это делается в области SMT-солверов, когда разработали довольно-таки эффективные инструменты, которые решают известную экрополонную задачу.
10:01
Это задача SAT-разрешимости или ее более общий случай задачи SMT-разрешимости, которая по-прежнему экспедициональна, ничего не случается.
10:09
Однако, появились программные средства, инструменты, их там около десятка, которые позволяют это делать в большинстве случаев довольно-таки эффективно, и только в небольшом количестве случаев она все равно по-прежнему сводится к неполенемиальным решениям.
10:26
Для студентов это сложно воспринять, когда он понимает, что его ограничивает математика, и только в некоторых случаях ты можешь, ну, математику не обманешь, но немножечко подвинуть, можешь ее и представить что-то, что люди начинают использовать. Наверное, так.
10:46
Вот вы говорите о студентах, вы же преподаете, правильно я понимаю? А можете сказать, что вас держит в этой роли преподавателя? Почему вы не перейдете на работу просто в индустрию, какую-нибудь корпорацию, компанию и бросите преподавание? Что для вас там ценного?
11:06
Вы задаете один из самых актуальных вопросов именно для российского образования. Специально сказал не на российской науке, а российское образование. Российское образование, у нас его можно разделить на две части.
11:23
Есть образование вообще, когда мы говорим про любые разные области. И совершенно соприком стоит IT образование. Почему я так именно разделяю образование? Это собственно следует из вашего вопроса, что меня держит в университете, почему я не ухожу в индустрию.
11:43
Этот вопрос разделяет все образование две части. Например, если бы я был бы, слово в этом, физиком, математиком, химиком, и вы бы мне такой вопрос не задали.
11:55
Потому что нет знаменитых физических, химических, математических корпораций, где есть очень хорошие конкуренторные зарплаты, в которые ученый или преподаватель может легко уйти.
12:09
Потому что фундаментальная наука, и другие науки, они конкурируют с другой наукой.
12:17
МГУ конкурирует с МФТИ, и ТМО конкурирует с Ущей школы экономики и так далее. А в области IT совершенно все не так.
12:27
Мы действительно, мы должны конкурировать вовсе не с другими университетами, хотя конкуренция, конечно, такая есть. А мы конкурируем с предложениями индустриальных гигантов IT, которые обычно, или почти всегда предлагают более взаменчивые условия.
12:43
Но уже не в роли преподавателя работать, а в роли разработчика, архитектора, инженера по верификации, инженера по качеству. Не важно, в какой области идет речь, о какой конкретной профессии.
12:59
Но это очень серьезная проблема для IT, для IT образования, что мы конкурируем с индустрией, с которой конкурировать у университетов нет ресурсов.
13:13
И именно поэтому развитие образования вообще в стране и развитие IT образований происходит по разным путям.
13:22
Это не касается, в вашем случае, всех зарубежных университетов, того, как образование обычно финансируется в топовых странах в этой области, в университетах лучше.
13:34
Там не стоит вопрос, например, что работая в Истерчером университете или преподавателем, профессором, ты автоматически, например, себе выбираешь неконкурентный уровень зарплаты.
13:50
В некоторых странах такого нет. В России пока это так, пока то, что финансирует образование государства, пока оно не конкурентно способно с зарплатами IT в области.
14:02
Но с IT вообще практически сейчас ничего не конкурентно способно. Поэтому вопрос очень серьезный. Почему люди не уходят в промышленность? Ответ такой. Очень многие уходят.
14:15
И это проблема. Как ее решать? Есть разные подходы.
14:21
И многие серьезные корпорации, которые думают не только про сегодняшнее и про будущее, они обратно вкладываются в университеты в виде поддержки образовательных программ,
14:35
в виде поддержки стипендиальной поддержки студентов, аспирантов, в виде финансовой поддержки преподавателей, финансовой поддержки отдельных образовательных программ,
14:45
например, отдельных бакалаврских и магистских программ в виде создания совместных центров, которые дают возможность не уходить из университетов топовым специалистам и, соответственно, оставаться там.
15:01
Это не стало еще повсеместно, но это в России появляется. Это очень важно. Если бы этого не было, то было бы все печально.
15:10
Но началось это не сейчас, а началось это несколько лет назад, наверное, где-то в 2004-х годов, когда пионерами такого сотрудничества были компании JetBrains и Яндекс,
15:21
которые очень много вкладывали в образовательные проекты, в образовательные программы, IT шли не только компании JetBrains. Вообще умудрялось поддерживать множество университетов.
15:35
Сейчас по этому пути идут и другие компании, и это радует, что компании начинают думать не только о том, что прямо сейчас нужны какие-то хорошие специалисты,
15:45
но и думают немножечко о будущем, потому что выложение в образование и в науку – это выложение не в сегодняшний и не в завтрашний день. Это выложение – это 3, 5, 10, 20 лет вперед.
15:57
Берез этого сейчас мы им просто не выезжаем. Вот, как я понимаю, компаниям при осуществлении таких инвестиций или вложений больше всего важно получить в свою сторону профессиональных программистов,
16:11
которые могли бы выполнять конкретные инженерные задачи. Нет ли риска при такой активной интеграции компании вузов превратить вузы в профессионально-технические училища,
16:21
в которых будут готовить исключительно инженеров, а о науке будет так или иначе забыто?
16:29
Ну, наверное, риск такой тоже существует, тем более что разработка программного обеспечения – это очень прикладное направление, и оно меняется со скоростью, превышает скорость любого другого направления.
16:51
Знания устаревают очень быстро, специалисты становятся невостребованными, значит, не специалисты, знания становятся невостребованными, и умение становится невостребованными буквально через несколько лет.
17:02
И действительно можно попытаться в какой-то момент скатиться из того, что вы понимали, именно образование, скатиться к…
17:13
А давайте-ка мы будем очень быстро учить на курсах повышения квалификации тому, что компании прямо сейчас надо, и сдавать им туда таких специалистов.
17:23
Это, наверное, неправильный путь для университетов. Есть, в принципе, сейчас во всех крупных городах такие конторы, которые именно быстро учат к какому-то программному продукту, к какому-то языку программирования, к какому-то навыку,
17:39
именно для того, чтобы быстро подготовить или переподготовить человека, который, например, решил уйти в IT или решил связать свою карьеру с IT.
17:52
С университетами так не пройдет, ну потому что, ну по крайней мере, с хорошими университетами, потому что мы пытаемся так или иначе все-таки не продавать на набор курсов повышения квалификации.
18:06
Это просто набор конкретных каких-то навыков. Вот он знает язык Python, он владеет базы данных Postgres, берите его, соответственно, он готовый junior.
18:17
Наверное, все-таки мы пытаемся готовить людей, которые, да, конечно, обладают определенными навыками, но важнее то, что они владеют и фундаментальными знаниями,
18:33
которые позволят им в будущем по мере изменения технологии, по мере появления новых языков, стандартов, протоколов и так далее, соответственно, в это вливаться, это осваивать.
18:46
То есть, наверное, хорошее вышлообразование – это разумная комбинация фундаментальных знаний, которые стремляются довольно-таки медленно,
18:55
и коротких оперативных знаний-навыков, которые нужны прямо сегодня и прямо сейчас, но спектр которых меняется со страшной скоростью.
19:08
Университеты пытаются заниматься опережающей подготовкой, то есть опрогнозировать, что будет актуально через несколько лет и заранее учить студентов этим технологиям.
19:24
Но вот если интересно, могу в качестве примера рассказать историю, как мы по этому пути ходили.
19:32
Ну, сейчас никого не удивишь языком программирования Kotlin, правда ведь? Это основной язык для разработки для Android, это язык, который входит в претингах в топ-20 самых популярных языков программирования.
19:45
А что мы знали о языке Kotlin 10 лет назад? Ничего, хотя он уже начался разрабатываться. И мог кто-то прогнозировать, что из-за питерской разработки группы энтузиастов из Питера,
20:03
и с инициативой, которая была поддержана компанией JetBrains, вырастет язык программирования, о котором знают любые проблемы из-за мира.
20:11
Наверное, большинство не могли прогнозировать, но, однако, кто-то об этом думал. И, например, мы как только язык Kotlin перестал быть в тени, как только объявили о его разработке, мы уже с 2016 года стали использовать язык Kotlin как язык обучения,
20:32
на котором мы обучаем студентов первого курса бакалавриат. Был первый язык для них. Когда это все начиналось, многие студенты были удивлены, что что-то у нас учат. Однако, когда они закончили бакалавр эту логистературу,
20:46
выяснилось, что это очень полезное знание, потому как в Android, если ты будешь мобильным разработчиком, у тебя, по сути, вариантов нет.
20:56
Java все меньше и меньше используется в Android разработке, но и в Backend разработке язык Kotlin очень широко используется, и эти знания очень полезны.
21:07
Кроме того, если возвращаться к студенту первого курса бакалавриата, язык Kotlin еще очень удобен для обучения программирования.
21:14
Как когда-то все использовали Pascal, как очень простой язык для того, чтобы, не погружаясь в дебри, например, представление данных, например, требуются языки C,
21:25
а для изучения простой алгоритмизации и простых структур данных можно было использовать очень хороший разработник с вертом язык программиру, который реально используется мало.
21:34
Но он очень хороший для обучения. На самом деле, у Kotlin оказалась такая же приятная черта. Он мультипарадигменный.
21:43
В отличие от Java, он и процедурный, и объектно ориентированный, и функциональный.
21:49
И то, что, например, можно использовать процедурную парадигму, очень легко показывать студентам простейшие, как решаются простейшие задачи по созданию структур данных и созданию алгоритмов.
22:04
Это оказалось, конечно, очень хорошо. Он не такой сложный и большой, как Java. И мы тут как бы одни высови, убили двух зайцев.
22:14
С одной стороны, мы студентам показываем и учим их на том, что им потребуется в будущем, и наш прогноз оправдался.
22:22
А с другой стороны, мы использовали удобный компактный язык для того, чтобы не загружать студентов первого курсуса,
22:30
бокалов и релятов, которые еще не очень большой опыт имеют в языках программирования, не загружались в ничего лишнего.
22:37
Но вот, наверное, один из примеров, как могла бы работать академия, как могли бы работать университеты, чтобы не скадываться курсов в повышении аэропортификации. Думать о будущем.
22:50
А вам Министерство образования не мешает, в кавычках, “думать о будущем”? Не навязывает вам некую программу, с которой вы должны согласовывать все свои взгляды в будущее,
23:00
тем самым не тормозит ли ваш механизм прогнозирования? Ну, Министерство образования нам предлагают стандарты, федеральные и государственные образовательные стандарты.
23:11
И еще, наверное, в начале XXI века они, конечно, были очень неповоротливые.
23:18
И, например, в стандарте довольно-таки много говорилось о том, чему и как мы должны учить.
23:25
И это было немножко странно, потому что, например, в стандарте начала 2000-х годов указывались такие, например, технологии, как, не знаю, операционность Эрмомездос.
23:36
Мы, наверное, с вами помним, что система Эммездос перестала использоваться еще в 90-е годы. Однако в стандартах 2000-х годов она была.
23:44
Ситуация изменилась. Сейчас стандарты не содержат вот таких узких упоминаний технологий,
23:51
конкретных языков программирования и прочих вещей. Стандарт назовет некую рамку, в которую нужно вписаться.
23:59
И это не всегда бывает просто, но самые лучшие российские университеты, они получили разрешение
24:07
делать свои образовательные программы не по вгоссам, федеральным и государственным стандартам, а по так называемым соосам.
24:14
Называется собственные в стандарте университетные образовательные стандарты, которые, по идее, более современные, чем государственные стандарты,
24:22
и которые, конечно, позволяют сделать уже гораздо более интересные программы для студентов.
24:28
Сейчас, наверное, важно что сказать – это насколько гибкая программа может обеспечить ВУЗ.
24:37
Старые программы и старое образование, оно было очень четкое. Да, никакого выбора. Тебе сказали, вот у тебя там пять курсов, для того, как ты станешь инженером, вот ты учишь вот такие предметы, и все примерно одинаково.
24:49
Выборность была либо отсутствовала, либо очень символически. Сейчас, в том числе наше министерство, оно продвигает систему гибких образовательных траекторий.
25:00
И эта гибкость, она позволяет участь по одной образовательной программе, подстраивать конкретную, персональную образовательную программу для каждого студента, подстраивать от него конкретно.
25:15
В чем эта подстройка? Она может идти либо исходя из выбора студента, ну где-то он осознанно делает выбор, выбирая какие-то альтернативные курсы, альтернативные треки между, скажем, один из нескольких или два из нескольких, с одной стороны, а с другой стороны эти образовательные треки, они могут быть очень заточены под какого-то индустриального партнера.
25:42
В этом случае это так называемая компетенцией модель, когда компания говорит, какими компетенциями должен обладать специалист, который хочет в нее трудоустроиться.
25:59
Некий набор компетенций, который будет в конце, например, в конце по калавиатору, в конце магистратуры, зависит от того, как уровень специалиста хочет принять проектории, которые приводят к тому, чтобы студент эти компетенции, эти компетенции, владел.
26:13
Они выстраиваются университетом, в том числе исходя из огромного набора возможностей, которые есть, подстраивая компетенции под конкретные те, под учебные курсы, под те компетенции, которые требуются на выходе.
26:31
То есть получается как бы два элемента управления. С одной стороны, чем это управляет студент, а с другой стороны, мы управляем по результату, чтобы должно было получиться на выходе, чтобы это было востребовано в какой-то области или в какой-то конкретной компании.
26:45
Например, если ты хочешь быть специалистом по хайлоуду, что сейчас довольно-таки популярно, то у тебя должны быть какие-то специалисты в релиционных и нерелиционных базах данных, у тебя должны быть соответственно навыки в умении программировать параллельно распределенные системы,
27:01
ты должен понимать, как строятся горизонтально масштабированные и вертикально масштабированные системы, как обеспечивается безопасность всего этого. Это определенный набор компетенций, которые вполне можно набрать из того большого перечня курсов, которые предлагают современную университету.
27:25
Поэтому вот такие разные варианты есть, и в принципе, если университет хочет, он даже в рамках существующих стандартов может предлагать конкретно способный продукт на рынке, и определенное количество университетов российских сейчас это делает.
27:41
Но если говорить про область IT, конечно, я шире уходить не хочу, я специалист только в этой области.
27:48
Как у вас внутри устроен механизм выбора этого направления? Это же не один человек решает, какая-то есть группа, какой-то совет, как влияют студенты на это, как это происходит? Мы видим только результат.
28:00
Вот если студенты, которые нас слушают, они скажут, что они видят только результат, они видят некую программу, которая кем-то написана, пожалуйста, на эти курсы записывайтесь и хотите слушать. А кто их составил, кто решил, что так будет?
28:12
Правильно. Я бы пришел конкретно, если вы не заезжаете, я бы от абстракта на университет и пришел к той модели, которая реализуется у меня в университете.
28:22
Смотрите, значит, речь идет про университет ЭТМО и я даже немножечко сузил бы, я работаю в институте прикладных компьютерноук университета ЭТМО. Это на текущий момент магистрский институт, то есть он обеспечивает только программ по обновке магистратуры.
28:43
Ну, собственно, и весь университет ЭТМО это магистрско-ориентированный университет в большей степени, хотя и Бакаловая тоже огромный, но в первую очередь магистрский. А вот наш институт мы готовим только магистров.
28:56
И у нас есть два интересных use-carrers, про которые я хотел рассказать. Один use-carrers – это подготовка специалистов в области разработки программного обеспечения.
29:14
Это давняя программа, она была еще подготовлена при участии компании JetBrains. А сейчас это очень интересная программа, интересна она тем, что, с одной стороны, она очень насыщенная по нагрузке студентов.
29:32
Студенты действительно серьезно заняты этой программой, и они за эти всего лишь два года магистратуры умудряются изучить огромное количество предметов. Но главное не это, а главное то, что студентам предлагается тотальная выборность.
29:49
В каждом семестре есть существенный набор курсов, которых студент выбирает себе из огромного пулла. Но я, наверное, не совру, если скажу, что речь идет о более чем 60 различных предметах, из которых в каждом семестре студентов,
30:14
в зависимости от счетного плана, должны выбрать, например, 4-5 для включения в свою образовательную программу. В итоге, той самой узкой специализации, которую обычно рекламируют университеты, когда набирают студентов, на этой программе нет.
30:32
Например, как мы говорим, специалист по защите информации, специалист по искусственному интеллекту или еще как. И здесь получается так, что то, в какой узкой области тестания специалистом, выяснится в процессе.
30:46
Например, если студент в течение всех семестров выбирал курсы, связанные в той или иной степени с национальной безопасностью, например, большинство были или половина была связана, то очевидно, что он получил эту относительно узкую специализацию специалист по защите информации.
31:02
Например, набирал курсы связанные с искусственным интеллектом или пошел в область, связанную с компиляторами, анализом программ. То есть получается, что изначально это называется разработкой программного обеспечения, а в конце студенты, которые сидели в соседние парты, становятся специалистами, но разными.
31:25
Это один из очень интересных примеров. И эта программа, которая так называется software engineering, она развивается в университете давно, и я считаю, что это одна из самых интересных магистратур.
31:39
Причем в нее в том числе поступают люди без профильного IT-шного образования узкого, в том числе те, кто, например, проработав, не знаю, получив образование, например, в области математики, прикладной математики или даже физики, решил после бокового ряда изменить или сменить или чуть-чуть поднастроить свою карьеру и уйти в область IT.
32:03
Система уже много лет работает. А вот сначала было Каневическое университете, теперь это университет ЕТМО, и эта программа показала свою эффективность. Это первый интересный use case.
32:15
А второй интересный use case, который также развивается в нашем институте, это так называемая корпоративная магистратура. И остальные, ну или почти все остальные магистрические программы связаны с тем, что программа имеет мощного индустриального партнера, который активно участвует в образовательной программе.
32:43
Участие может быть разное, это может быть методическое участие в формировании самой программы, это может быть финансовое участие, в стипендиальной поддержке студентов, в материальной поддержке преподавателей, это могут быть гранты, стажировки, совместные проекты, написание пустых коллекционных работ совместно с представителями компании или в этой компании.
33:10
И в итоге мы получаем интересный формат, который называется либо индустриальная магистратура, либо корпоративная магистрическая программа, которая позволяет тем студентам, которые уже после бакаллуриата четко определились, что им нужно в жизни, специализироваться в этой конкретной области.
33:29
И таких программ довольно-таки много. В университете открылись такие программы с такими партнерами, как Яндекс, это как раз открылось вот в этом году. Открылась программа с компанией ВК, и открылась очень интересная программа с компанией Ядро в области разработки инструментов проектирования, анализа программ.
33:56
И таких программ есть еще несколько. И университет исчет мощных партнеров, которые влияют на рынок IT в России и организуют разные формы партнерства с этими компаниями.
34:15
И мне кажется, что это второй очень важный формат взаимодействия, где очевиден профит и для компании, и для студентов.
34:27
Ну, если интересно, я могу какие-то аспекты подробнее описать. Ну, вот такой формат работает и, наверное, без партнерства сейчас очень сложно.
34:39
И, наверное, пока глобально ситуация в российском образовании не изменится, то работа с индустриальными партнерами – это тот путь, по которому должны идти университеты, которые хотят, чтобы их программы были востребованы, были калкогентоспособны, и чтобы выпускники были топовыми выпускниками.
35:03
Знаете, наверное, ни для кого не секрет, что многие студенты идут в высшее образование ради, так сказать, корочки, ради получения этого сертификатора, для того, чтобы затем получить работу с большей зарплатой.
35:14
Нет ли риска при такой, как вы сказали, тотальной лективности или селективности, в которой студент выбирает совершенно всю свою программу, у него нет никакой обязательной части,
35:25
нет ли риска того, что студенты будут выбирать самые простые предметы из самых простых преподавателей, преподавателей, которые не ставят двойки, которые обеспечат этому студенту получение той самой корочки?
35:37
Ну, вы затронули очень важный вопрос студентам, которые пришли за корочками.
35:46
У меня был такой в свое время термин, он назывался научный туризм. Заключалось в том, что ученые выбирали конференцию не та, которая хорошая, та, которая проходит в хорошем месте, например.
35:58
Проходит какая-то конференция, например, в Ницце. Почему бы не съездить на эту конференцию в Ницце? Да, она не топовая, но Ницца же красивый город, можно бы заодно погулять и посмотреть.
36:07
И иногда именно выбор конференции проходил не ее профильностью, а именно из-за ее хорошего места проведения. К сожалению, в последние лет десять в России появился так называемый магистрский туризм.
36:23
Он немножечко другой, заключается в следующем. Поступить в магистратуру относительно несложно, потому что магистрских мест довольно-таки много, уровень бакалавриата достаточно хороший во многих вузах, чтобы поступить практически в любую магистратуру.
36:43
Дальше, что мы за счет этого имеем? Почему туризм? Мы имеем общежитие, по крайней мере на первый семестр, мы имеем строчку от армии, мы имеем льготную карточку для проезда,
36:59
и мы имеем некоторое время, ну, по крайней мере, семестр, который можно посвятить, например, походами на собеседования и прочими не особо связанными с учебой вопросами.
37:14
Действительно появился набор какой-то количества студентов, которые поступают в магистратуру только ради этих каких-то физичек, а дальше как карта ляжет.
37:23
Удастся в первый семестр получить хорошую работу, пройти собеседование, получить хорошую работу, на этом обучение в магистратуре заканчивать.
37:30
А если нет, ну ладно, доучусь. С этим магистратуризмом он существует в разных вузах, в разной степени.
37:38
Я думаю, что просто так от него избавиться довольно-таки сложно, хотя, конечно, для вузов это большая проблема, ну, потому что приходят студенты, которые не собирались учиться изначально.
37:49
А немотивированный студент – это самое худшее, что может быть для преподавателя. Да, такой процент определенно будет оставаться студентов, которые считают, что им это не нужно.
38:00
Почему они так считают? Тоже еще одна проблема есть. Собственно, нужно ли вообще магистратура в области IT?
38:09
Такой вопрос, который не такой простой, как кажется. Например, вы умный студент, вы закончили быколов ряд какого-нибудь хорошего в УСИТа. В ИТМО, в ВЫЖКе, в МФИВТИ.
38:21
В принципе, вашей знания достаточно для того, чтобы прямо сегодня идти работать. Более того, много что бакалавры уже работают.
38:27
И по-хорошему, бакалаврские знания, ученых в университете, достаточно для того, чтобы пройти собеседование практически любого компания.
38:37
И студенты стоят перед выбором. Я могу начать свою карьеру будучи бакалавром, или я могу подобрать еще два года в жизни,
38:45
соответственно, закончив магистратуру, и потом тоже пойти в промышленность. Вопрос о купе среди двух годов.
38:53
И если в других областях я бы сказал наверняка, что о купе, то в области IT это вопрос дискуссионный.
39:02
Все очень зависит от того продукта, который представляет студентам ВУЗ. И те ВУЗы, которые просто предлагают продолжение бакалаврята, если мы по-прежнему будем вас тоже какими-то такими же курсами учить,
39:17
мы чуть-чуть вас побольше научим программированию, чуть-чуть побольше научим математику, чуть-чуть побольше научим еще чему-то,
39:23
то по сути магистратура это такой бакалаврят плюс-плюс. Я думаю, такой вариант магистратуры скорее всего не выживет,
39:35
не будет востребован и скорее всего за незнакомым будущим. То есть магистратура это не должно быть просто усиленный бакалаврят.
39:46
А раньше многие ВУЗы это воспринималось именно так, потому что магистратура, ну двухуровая система образования баллонсов,
39:53
когда она нас введена, очень давно. И по сути многие ВУЗы, которые делали магистратуру, они брали специалистет, который был за 5,5 лет,
40:01
делили его на две части, в 4 года, еще год или полтора, которые были раньше, последний курс специалистета, а давайте-ка назовем это магистратурой.
40:09
И получалось, что по сути, ну это просто было как бы обучение разделено на две части. Я думаю сейчас такая система не работоспособна,
40:18
по крайней мере войти, скорее всего она не выживет. Мне нужны совершенно другие формы. И вот то, о чем я рассказывал, какие формы предлагаем мы,
40:28
как предлагает, например, в том же институте прикладных к компьютерознавуку ЭТМО, это принципиально другой подход к обучению магистратуре.
40:38
И должен быть такой продукт предлагаться студенту, который он не может нагуглить. Большинство студентов, как получается образование.
40:49
Так, мне нужно узнать, как работает билетека. Сейчас нагуглю. Мне нужно узнать какие-то, не знаю, получить какие-то отдельные знания.
41:00
Что я сделал? Сяду за компьютер, в Бравозере все, что нужно, через несколько веки найду. Если ВУЗ предлагает продукт, который просто так можно нагуглить,
41:12
то наверно слышал в такой продукте нет. А продукция, который обеспечивается набором специалистов, который, ну, наверное, такие слова нагуглить можно,
41:23
в нём такие знания нагуглить. И это должно быть чаще всего, должен быть довольно-таки узкий набор знаний и умений, достаточно глубокий,
41:34
который просто так, через кушу оповышения, через какие-нибудь формы в интернете этим не владеешь.
41:45
Ну, пример какого-нибудь узкого, ну, пример может быть, область типа GameDev, разработка компьютерных игр. Все этого хотят заниматься, многим очень интересно.
41:56
Просто так, почитывая форумы и изучая какие-то технологии, ты не станешь хорошим специалистом в области разработки компьютерных игр.
42:05
Потому что есть много знаний, много технологий. Однако магистратура в области GameDev очень популярна у студентов. Да, это прикладная магистратура,
42:16
там может быть поменьше значительно исследований и научных каких-то дисциплин, однако это продукт, который интересен студентам.
42:27
Они знают, что они после этого найдут работу, и они знают, что за эти же два года, которые они проводят на магистратуре, они не смогут собственными силами достичь такого же уровня.
42:36
Вот в этом случае вторая ступенная образование, которая сейчас называется магистратура, она востребована.
42:43
Вот именно по этому же пути мы сейчас вот пошли в петьмо, открывая новые программы. Вот я уже упомянул, что у нас есть программы с нашими партнерами.
42:53
Например, с компанией VK мы открыли магистскую программу, которая называется распределённые общерервыцы.
43:02
Эта программа связана с разработкой высоконагруженной систем, с хайлоудом.
43:11
И нам удалось привлечь довольно-таки много преподавателей, которые являются сотрудниками компании VK.
43:20
Причём это совершенно топовые специалисты, таких в России единицы, в мире таких специалистов десятки.
43:28
Это люди, которые действительно знают, как строить высоконагруженную систему.
43:35
И один из способов партнерства в ВУЗа с компанией, это не только просто дружба, там какие-то финансовые взаимоотношения, это в том числе участие компетентствиями компании.
43:48
Мы можем сколько угодно на лекциях студентам умные бородатые профессора могут рассказывать кучу умных вещей,
43:58
но ни один умный бородатый профессор не обладает технологией построения хайлоуд-системы.
44:04
В ВУЗе такой компетентности нет, её не может быть. Это сложнейшая практическая область знаний, которые там накапливались годами.
44:13
Однако у наших партнеров такие специалисты есть, и у нас есть набор курсов, которые приходят инженеры, программисты, инженеры из промышленности, ведут эти курсы со студентами.
44:25
И я считаю, что этот комплект образовательных дисциплин, который мы обеспечиваем, он уникален.
44:34
Это тот самый случай, когда это не нагуглишь, и когда время, которое студенты приведут в магистратуре и получают эти знания, они совершенно точно купятся у них в будущем, и повлияют на их карьеру, на их зарплату и так далее.
44:52
Второй пример похожий – это магистратура по направлению инструментов разработки и анализа программного обеспечения.
45:01
Многие разрабатывают системное ПО, многие разрабатывают прикладное ПО, наверное, большинство продают прикладное ПО, но все забывают, что есть еще инструментальное ПО.
45:11
Есть средоразработки, компиляторы, верификаторы, анализаторы кода, атладчики, интерпретаторы, куча всякого интересного программного обеспечения, которые все программисты пользуются, кто-то должен это и разрабатывать.
45:27
И вторая программа, которую мы открыли, программа инструмента разработки и анализа программ, я думаю, что это тоже некоторый уникальный продукт, на российской рынке точно уникальный,
45:40
когда мы изготовим не теоретиков в области верификации программного обеспечения, например, такие программы, в принципе, было, а мы разработаем практиков, которые могут разрабатывать компиляторы, могут разрабатывать средоразработки и плагины к ним.
45:56
Понимают, что такой статический анализ, не падают в обморок от задачи разработать фазер и прочее. То есть люди, которые разрабатывают инструментарий для других программистов, которые требуются для разработки высококачественного кода.
46:13
А высококачественный код в настоящий момент это огромнейшая проблема для, это не даже для индустрии, это для всего мира проблема.
46:23
Софта сейчас в мире столько, обогованного софта примерно столько же. Много проблем, много ошибок допускаемых программистами, много ошибок архитектурных, много программных продуктов используется в управлении критической инфраструктурой.
46:43
Это авиация, военная сфера, финансы, медицина, где ошибка недопустима. И инструментарий для создания высококачественного ПО, в котором совсем без ошибок, к сожалению, не может быть, в котором ошибок мало.
46:59
Инструменты для поиска этих ошибок, инструменты для улучшения качества программного обеспечения, инструменты для синтеза программного обеспечения – это то, что очень важно.
47:09
И вот такую программу мы в этом году открыли с группой компании “Ядро”. И я думаю, это очень интересная инициатива.
47:19
И первый год показал, что блин, совсем никого. У нас есть очень мотивированные, заинтересованные студенты, у нас есть очень интересные курсы.
47:28
И мне кажется, это как раз еще один пример продукта, магистрского продукта, который нужен на рынке. Вот, наверное, так. Слишком развернутый, наверное, ваш вопрос отвечает, да?
47:38
Мне это очень интересно, у меня два вопроса возникло. Первый задам. Вот вы говорите, компании “Ядро” спонсируют эту программу и подготавливают студентов.
47:46
Но студенты, будучи подготовлены к компании “Ядро” или за деньги компании “Ядро” или специалистами, тем и самыми, которые эксперты из индустрии приходят из этой компании, к вам и читают лекции, потом эти студенты могут пойти, например, работать в Яндекс.
47:59
То есть получается, что компании “Ядро” за свои деньги подготовят специалиста, ну, в какой-то степени для конкурента, для конфликта. Да, я понимаю этот вопрос.
48:08
Это вопрос, который ставят перед собой каждый раз разные небольшие компании, которые приходят в университет.
48:14
Так как крепостного права у нас нет, то, естественно, никто не может гарантировать, что компания, которая вкладывается деньги в образовательную программу, что все выпускники этой программы пойдут работать в эту компанию.
48:26
Такая задача не ставится. И когда вообще вся история с взаимодействием университетов и непровольственной компании начиналась, и с самого начала такая задача не ставилась.
48:37
Когда JetBrains и Яндекс начали активно поддерживать российское образование, нигде не было сказано, что мы приходим в российское образование, чтобы готовить специалистов под себя.
48:52
Такой задачи не было. И, наверное, поэтому система влетела.
48:58
Более того, например, того же JetBrains, у них даже особенных преференций не было, чем выпускникам программы, например, при приходении собеседований.
49:08
Просто получалось так, что те знания, которые давались, они позволяли эти собеседования пройти легче.
49:15
Но вообще такой незадачи, такой кипя нет, чтобы мы, какая-то компания, например, компания Яндекс, вкладывать деньги в образовательную программу, и чтобы все выпускники пошли работать в Яндекс. Нет такого, конечно.
49:27
Это на самом деле задача по массовой поддержке экосистемы.
49:33
Словно говоря, там правовищная компания вкладывает деньги в образование, она только кусочек, соответственно, из этого, из студентов-опусников, получает обратно, только часть получает обратно в виде сотрудников, в виде прочего.
49:50
Но идея основная такая, если мы повысим общий уровень специалистов в стране, то автоматически мы повысим и уровень тех людей, которые идут к нам.
49:57
А если вкладываться будет Яндекс в одни программы, ВК в другие программы, то, блин, на Газпром нефть в третьи программы, Тинькофф в четвертые и так далее, если, соответственно, все программы будут развиваться, то мы автоматически поднимем уровень всех усканников и автоматически всем поможем.
50:13
И это действительно работа. Это, наверное, идея не очевидная, особенно для бизнеса, что мы хотим вложиться деньги и получить конкретный продукт себе.
50:20
Но мне кажется, что сейчас бизнес стал более дальновидный и вкладывается вообще в развитие университетов.
50:30
И мне кажется, это правильная попытка готовить только специалистов с кипяями, что мы вложили столько-то рублей сюда, и мы хотим получить ровно столько специалистов и не меньше, и мы не хотим ходовать конкурента.
50:43
Я думаю, это провальный. И мне кажется, что компании понимают это и в большей степени они вкладываются в развитие вот этой самой экосистемы.
50:52
И постепенно развивая экосистему, мы развиваем тот пласт IT-специалистов, которые нам нужны.
50:59
Ведь, по-моему, мевестерство цифровизации, цифрового развития, по-моему, сказали, что у нас на лето 23 года, по-моему, 800 тысяч программистов не хватает.
51:09
У нас на самом деле реальная нехватка IT-шников есть. Связана это не только с политическими событиями, а это связана в том числе и с тем, что тотальная цифровизация происходит.
51:21
У нас сейчас все переводится в цифру, и у нас просто банально не хватает специалистов. И сейчас важно выставить всю эту пирамиду образовательную, начиная школы, колледжи, университеты и заканчивая аспирантурой наук, без которой все это не может существовать.
51:38
Но сейчас в основном выстраивается, конечно, нижняя часть пирамиды, и я думаю, что в IT, наверное, путь правильный.
51:45
Я, окажется, про такое взаимодействие. А так, ну, вопрос, конечно, такой, что если мы вкладываться только в развитие своих специалистов, то компании проще внутри своей компании сделать какие-то курсы по вшенней квалификации,
52:02
доучивать только под себя, если они думают только о себе, но не думают о экосистеме вообще.
52:08
Вот второй вопрос мой. Вы сказали, что самая большая боль для преподавателей – это не мотивированный студент.
52:14
У вас есть такие студенты? Это первый мой вопрос. И второй, что вы с ними делаете? Выгоняете ли вы из магистратуры? Ставите ли вы двойки? Вы лично, и магистратура вообще в целом?
52:24
Да, проблема такая есть. Да, мы выгоняем. Да, мы ставим двойки. Мы, собственно, нет никакой цели просто так тянуть студента, просто так, чтобы он был.
52:36
Ну, во-первых, не мотивированный студент – это студент, с которым не хочет работать преподаватель.
52:43
Когда преподаватель приходит в ВУЗ, особенно если это преподаватель связан с промышленностью, то есть он, например, работает в промышленности,
52:49
и пришел потратить свое драгоценное время для того, чтобы поделиться студентами. Но это довольно-таки странно, если у него, например, будет множество не мотивированных студентов, и он будет тратить свое время на них.
53:02
Поэтому для образовательной программы современной не мотивируя студенты – это, к сожалению, балласт, от которого постепенно избавляются.
53:10
Ну, например, тем, что они там не зовут сессию, соответственно, получают двойки и отчисляются.
53:17
Хорошее образование требует усилий. И не мотивированные студенты, я думаю, что им не нужно просто идти в магистратуру.
53:26
Ну, или идти в какую-то другую магистратуру, но не к нам, где мы все-таки пытаемся построить топовые программы.
53:33
И хотелось бы, чтобы на топовых программах как раз таких студентов не было. Тут вторая проблема есть не столько с не мотивированными студентами, а с занятыми студентами.
53:44
Ведь мы же все понимаем, что студенты либо там 100% либо там 90% студентов, они работают.
53:52
И как совместить работу с магистратурой – вот эта проблема. Вот в наших индустриальных магистратурах, про которые я рассказывал,
54:01
мы изначально построили магистрскую программу, которая рассчитывает на половину времени студентов.
54:08
То есть нагрузка такая, что мы из его жизненного времени занимаем только половину времени.
54:15
Подразумеваю, что оставшимся половиной времени он работает. И это сильно облегчает нам и нам, и студентам жизнь.
54:24
Но, однако, этот изучающий студент работает на полсташки. То есть 20 часов, ну максимум 30 часов, если у него гибкий график работы,
54:34
это хорошо совмещается с нашими новыми магистратурами. Мы изначально понимаем, что студенты уже взрослые люди, и они где-то работают.
54:44
Если в профильных компаниях, то идеально. Если в компании-партнеры, то это вообще супер. Но вполне может быть, что и нет. И мы к этому относимся вполне нормально.
54:54
С фулл-тайм-работой, конечно, магистратура не совместима. И это нужно понимать. И мы, студентов, предупреждаем, что это будет очень тяжело.
55:04
40 часов работать программистом в какой-нибудь компании, и еще 20 часов заниматься образовательными дисциплинами – это сложно.
55:16
Поэтому мы все-таки студентам рекомендуем работать в это время на полставке. Ну, в крайнем случае на 30 часов, если гибкий график работает.
55:25
И это работает. Действительно, нам удается совмещать. Более того, мы еще и расписание делаем студентам такие, что у них есть возможность
55:34
примерно полдня обработать, а полдня поучиться. Или, например, какой-нибудь день есть выделенный, когда учебных занятий нет.
55:40
Или, наоборот, день, когда весь посещен учебе, зато за счет этого другие не освобождены.
55:46
Мы живем в реальном мире, мы понимаем, что студенты работают, и что они делают карьеру, и это нормально.
55:57
Ну, это ответ на более широкий вопрос, чем вы задали. Мы стараемся, чтобы во востребованных программах случайных студентов не было.
56:08
У вас довольно-таки большой конкурс. Мы пособеседовали при поступлении огромное количество студентов.
56:17
У нас магистратура действительно конкурс. И у нас не просто поступить в магистратуру, по крайней мере,
56:24
списать экзамены не удастся. Вот у нас разные интересные задачи, которые нужно не только решить,
56:30
например, если это программические задачи, но и еще объяснить комиссия интерактивно.
56:36
Как ты это сделал? Почему ты сделал так? Почему не сделал более эффективно? Обосновать свое решение. В результате мы отбираем только самых лучших, самых сильных студентов.
56:47
Ну и то, что был конкурс, и на большинство таких программ есть конкурс,
56:54
это показывает, что, наверное, этот путь правильный. Рытья, а у вас процесс исследования научного включен в программу магистратуры?
57:04
То есть пишут ли научные статьи, студенты занимаются ли исследованием? Да, это тоже очень важный вопрос.
57:10
Это когда я говорил про ту самую пирамиду, над пирамида и бакалавриата и магистратура еще должна быть, конечно,
57:16
аспирантура, докторантура, научная карьера и прочее-прочее. И это очень важная часть построения хорошей образовательной программы.
57:26
И у нас определенно есть у магистратур исследовательская часть.
57:32
Она может не такая большая, как бы хотелось в идеальном мире, но она есть.
57:38
Студенты многие участвуют в научных конференциях, они пишут по результатам своих практик
57:46
или выполненных проектов, они пишут статьи либо в журнал, либо в научные конференции.
57:53
Это не является, что называется, замаст, то есть вполне можно, не имея статей закончить магистратуру, но это очень желательно.
58:01
И в данном случае даже не для научной карьеры, я бы сказал бы, потому что не очень много студентов выбирают научную карьеру, хотя и такие тоже есть,
58:07
которые работают, например, либо в научно-сельских центрах, либо просто работают в области R&D, в каких-то российских компаниях.
58:17
Но вот это умение, что такое выступление на конференции? Это подготовка хорошей научной статьи с хорошими результатами.
58:28
Что такое хорошая статья? Это очень серьезный обзор текущего состояния. Обзор конкурентов, обзор существующих методов, обзор существующих подходов.
58:38
Это умение оформлировать твой результат, твой контрибьюшн в области науки.
58:46
Так как я говорил, что наука наша довольно-таки специфичная, этот самый результат обычно очень небольшой. Мы, например, применили какой-то известный метод к какому-то новому объекту.
58:55
Мы немножечко модифицировали существующий метод, и он стал выдавать чуть-чуть лучше результатов и так далее.
59:02
И вот это умение сформулировать твой результат, умение его описать научно,
59:11
и главное, доказать всем читателям, что ты действительно отрицатель получил, то есть привести хорошую эволюциону этого всего.
59:18
Это на самом деле очень полезный не только для исследователей, а это полезный для инженера.
59:25
То есть объяснять, обосновывать свои принятые технические или научно-технические решения, и не только обосновывать, но и рассказывать о них научно-техническим языком,
59:34
это очень важно, в том числе языкарьер. И выясняется, что таким навыкам не очень-то много, где в Барковиатах учат,
59:42
как провести научные исследования, как провести научный обзор. А обзор в области IT проводится очень сложно, потому что все, что ты придумал, она уже где-то есть.
59:56
Обязательно найдется какой-нибудь китаец, который уже опликовал статью в этой или похожей областях.
1:00:03
И, собственно, отделить зерна от плевел, понять, а что же ты предлагаешь, и почему это не то же самое, что уже есть.
1:00:10
Это не так просто, и это на самом деле научный поиск, это почтение научной литературы,
1:00:17
что довольно-таки непросто, потому что она вся на английском языке. Но это не то чтобы слишком большая проблема, но, так или иначе, большая часть на общих статьях, на англоязычные,
1:00:28
это выделение существенного, это понимание или умение описать, чем то, что предложил ты,
1:00:34
отличается от того, что сделали тебя десятки других исследователей. И проведение эксперимента. Мало того, что сказать, какой я молодец, смотрите, какую штуку я придумал.
1:00:44
А еще нужно тварьно доказать это. Эт эксперимент обычно в нашей области – это написание тестов программной обеспечения,
1:00:51
сбор датасета, проверка и доказательство того, что датасет вообще релевантен.
1:00:57
Что это не ты специально подогнал результаты, чтобы просто опубликоваться, а что действительно интересный результат, он вообще значимый,
1:01:03
и он воспроизводим в общем-то сообществе, собственно, наука, и то, что воспроизводим.
1:01:09
И я думаю, что эти навыки очень полезные. Они полезны программисту, они полезны прожитому менеджеру для отбора каких-то решений, они полезны тестировщику.
1:01:19
Если ты работаешь в QA, то ты должен уметь копаться в чем-то чужом и находить слабые места.
1:01:27
И я думаю, что вот это вот не то, чтобы научный исследовательский трек, а вот это вот та научная исследовательская часть, которая есть в Магистратуре в виде ниров,
1:01:36
в виде практик, в виде проектов, в виде написания профессиональных работ – это очень важная часть. Даже если ты не пойдешь работать в науку. Но если пойдешь, это замечательно.
1:01:46
Но надо понимать, и мы прекрасно понимаем, что в лучшем случае это будет R&D в составе научно-соединительского центра какой-то компании.
1:01:54
Надеется, что очень многие пойдут работать в университеты. Пока такой надежды нет, хотя, конечно, единицы идут,
1:02:00
и это те, кто строит будущее, соответственно, будущего университета. Но многие это делают в научно-соединительских центрах, и многие компании такие центры имеют.
1:02:10
Яндекс, JetBrains, ВК, Huawei, Yidro – у всех компаний есть существенная научно-составляющая составляющая,
1:02:20
и многие идут работать туда. Но там скорее это не чистое наука, а именно R&D. Это привлекает студентов, что ты делаешь что-то, что может быть внедрено.
1:02:29
Вот таких R&D центров тоже университетов стоит довольно-таки много, и это тоже одна из форм взаимодействия университетов с компанией.
1:02:37
Мой последний вопрос. Как вам кажется, преподаватель в музе, он должен что в первую очередь делать?
1:02:43
Мотивировать, объяснять, дисциплинировать? Какая его главная миссия по отношению к студентам и к своей профессии?
1:02:53
Это сложный вопрос. Что такое идеальный преподаватель? Наверное, слишком много есть качеств в преподавателе, которые не могут совместиться в одном человеке.
1:03:06
Преподаватель в области IT должен быть очень хорошим программистом. Так практически никогда не бывает.
1:03:13
Тех, кто остается работать в УЗе, они часто начинают отдаляться от реального промышленного программирования,
1:03:21
и их знания могут устаревать. Это проблема.
1:03:27
Преподаватель должен быть исследователем. Он должен быть ученым и он должен быть на переднем краю науки.
1:03:36
То же всегда так получается, потому что если он слишком много времени тратит на преподавание, у него может не оказаться времени на чтение научных статей, на публикацию своих результатов, на проведение исследований.
1:03:48
Преподаватель должен быть очень хорошим педагогом. Но это тоже не всегда получается, потому что, во-первых, не у всех есть профессия для педагогического образования.
1:03:57
Многие на самом деле пришли из промышленности или вообще совмещают работы в промышленности и в УЗе.
1:04:04
Им точно не до педагогических хитростей. Им скорее задача поделиться своими знаниями, которые есть, и времени на воспитание, на психологическую работу и прочее тоже нет.
1:04:18
Получается, что довольно сложно представить такого идеального преподавателя, который в одном совмещает все.
1:04:24
Я думаю, таких не бывает. И, наверное, важно, чтобы в одном коллективе были все виды преподавательских,
1:04:34
чтобы были педагоги, которые могут помочь с выбором, помочь найти студента, что же его интересует.
1:04:43
Например, сейчас есть огромный хайп на все, что связано с искусственным интеллектом. Все бросаются, давайте, будем заниматься искусственным интеллектом только им.
1:04:51
Никто не понимает, что такое искусственный интеллект, но все бегают туда. По телевизору новости смотришь, система искусственного интеллекта, это какой-то компании выбрала, не знаю, лучших сотрудников.
1:05:03
На самом деле, какого отношения к искусственному интеллекту чаще всего это нет. Это просто разные слова, которые раньше мы называли – автоматизация, информатизация и прочее.
1:05:11
Для того, чтобы это красиво звучало, мы называем это искусственным интеллектом, хотя это на самом деле не искусственный интеллект. Многие студенты, которые, например, пришли в Университет ради искусственного интеллекта, не понимают, что это такое.
1:05:21
Возможно, здесь роль преподавателя, педагога – это, собственно, провести, объяснить, что это за профессия, что это за работа, с чем она связана, и помочь с выбором.
1:05:32
Это может быть такое кураторство, ютерство, не знаю, как-то так. Такие преподаватели должны быть.
1:05:38
Обязательно должны быть преподаватели из промышленности. Те, кто прямо сейчас, прямо сегодня пишет код.
1:05:45
В общем, пишет код сложный, который используется в реальных систем.
1:05:54
Такие просто обязательно должны быть, потому что если тебя учат программируя человека, который не программирует, это плохо.
1:06:03
Я в свое время встречал много преподавателей, которые, например, читали курсы по языкам программирования, по методичкам, не написав ни единую программу.
1:06:15
Это неправильно. Поэтому должны быть преподаватели из промышленности, которые знают, как это делается, знают, как разрываться современной системой, знают, какие сейчас есть библиотеки, какие есть технологии, какие есть фреймворки.
1:06:28
Без этого никак. И должны быть преподаватели-исследователи, которые двигают науку, которые понимают, куда идет развитие области, которые понимают, куда идет софт-инжиниринг, куда идет верификация, куда идет компьютер-сайенс, куда идет искусственный интеллект.
1:06:45
Работают в этой области и тянут туда за собой студентов и аспирант. Я думаю, что это не может быть один человек, это разные люди.
1:06:52
Поэтому правильно, если мы можем совместить в рамках университета, в рамках факультета, в рамках одной образовательной программы разных типов, разных типов преподавателей.
1:07:06
Я думаю, что, наверное, будущее должно быть таким. Поэтому разные преподаватели должны обрадовать разными навыками. Ну и должен быть хороший менеджмент, который все это между собой объединит.
1:07:19
То есть люди, которые объединяют, строят эти образовательные программы, которые чувствуют, как это нужно сделать, которые приглашают лучших людей с промышленности, лучших людей из других университетов.
1:07:33
Это, кстати, еще одна проблема. Если у нас еще время осталось, может быть, я бы пару слов об этом сказал бы.
1:07:43
У нас сейчас катастрофически не хватает преподавателей в области IT. Это связано со многими темами проблемами, которые, в том числе, я говорил.
1:07:57
И получается так, что часто преподатель на расхват. Его хотят все вузы. Его хотят прилететь сюда, он преподает здесь, его пытаются переманить в другое место.
1:08:08
Топовых преподавателей не хватает. И в том числе одна из сверхзадач взаимодействия промышленности и университетов – это как раз поддерживать эти топовые преподаватели и придумывать схемы, как этих преподавателей можно использовать в разных образовательных программах и разных вузах.
1:08:28
В том числе я организую разные сетевые образовательные программы, организую какие-то центры образовательной и научно-образовательной, в которых, например, студенты разных вузов могут одновременно слушать какой-нибудь курс от какого-то интересного профессора, интересного децента, именно потому что их мало.
1:08:49
Вот это проблема, которая пока непонятно как разрешать. В принципе, у Министерства образования сейчас есть такая форма, как сетевые образовательные программы, когда можно либо с другим университетом, либо с компанией образуют разные формы сотрудничества, но их, конечно, нужно развивать. В области IT у нас огромная нехватка преподавателей. И в таких городах, как Петербург и Москва, это ощущается.
1:09:18
И с этим надо что-то делать, потому что проблема у нас стоит уже, наверное, не один десяток лет. Таких специалистов мало. И новые вырастают не так быстро, как нам хотелось.
1:09:30
Хотя мы, конечно, тоже задача вуза не выращивать преподавателей. Многие сначала преподаватели-ассистенты, а потом электры. Это те, кого мы пять-семь лет назад учили, и те, кто сейчас доросли такой уровень, что уже готовы делиться своими знаниями. Это тоже важная такая часть мегазадач, которая стоит перед вузами.
1:09:52
А если нас сейчас слушают специалисты, которые достаточно квалифицированы и готовы бы поделиться своими знаниями, они могут к вам на магистрскую программу как-то прийти, попасть, написать вам email, предложить себя в качестве преподавателя?
1:10:06
Хочется сказать, что они могут, но должны. Мы открыты для сотрудничества. И если есть люди, которые готовы потратить свое время на это, готовы поделиться своими компетенциями и, наверное, готовы понимать, что, наверное, все-таки работа вуза это, наверное, не способ заработать деньги в первую очередь.
1:10:31
А это немного другие сверхзадачи стоят. Если такие люди есть, мы очень рады будем, и не только на моих программах. Я думаю, все коллеги из других программ, которые развиваются в нашем институте, будут очень рады такому сотрудничеству.
1:10:48
Я регулярно привлекаю новых людей. И я думаю, что если есть люди, которые готовы потратить свое время для того, чтобы строиться в вузовские программы, это было бы очень здорово.
1:11:04
Конечно, я был бы рад не только людям, которые готовы. Я бы был бы рад и целым компаниям, которые готовы пойти по тому пути, по которому я рассказал, по созданию индустриального корпоративного партнерства, возможно, в новых областях, которые еще не покрыты другими программами.
1:11:26
Я думаю, это было бы очень здорово, если бы у нас все больше и больше больших компаний приходило в область построения этой научно-образовательной экосистемы. Сейчас в России нам это очень нужно.
1:11:40
А что ждет этих людей? Какая нагрузка? Если, допустим, человек захотел, он вам напишет е-мейл, мы оставим е-мейл внизу под видео. Сколько ему нужно будет тратить времени, усилий? В течение какого времени?
1:11:51
Это еще один очень положительный пример. Тут мы максимально гибко. То есть минимальное участие – это один курс. Даже бывает и более маленькое участие.
1:12:09
Но, по сути, если человек готов всего лишь один предмет – причитать лекции, или два человека, один читает лекции, другой ведет практические занятия, и это годится не только в очном режиме. Это можно делать и удаленно.
1:12:24
Технологии сейчас позволяют. Если человек готов тратить, например, два часа в неделю на чтение лекций, и сколько ему придется тратить это дело офлайне для подготовки к этому – это будет здорово.
1:12:39
Если человек готов тратить больше времени, то это супер. Например, несколько курсов читать в нескольких семестрах – это будет хорошо. Но мы прекрасно понимаем, что если человек приходит из компании от востребованных, то просто так компания не отдаст ему возможности много времени быть вузен, но мы это не требуем.
1:12:57
Мы очень гибкие. Если курс интересный, то мы, я думаю, что подберем и расписание удобное, и время удобное, и семестр удобный, и договоримся как-то формат, в котором удобно работать. Это очный формат, это онлайн-формат, смешанный формат. И такие варианты тоже бывают.
1:13:15
Я думаю, что всегда можно договориться. Если есть что-то, что человек может предложить, я думаю, что всегда придумаем, как это встроить в образовательную программу. Потому что специалисты все уникальные, и мы готовы работать гибко. В этом, собственно, и смысл всех современных подходов – это гибкий программ.
1:13:36
Я думаю, что вам напишут. У меня такое ощущение, что… А скажите, семестр – это как долго для тех, кто не студент, не в курсе?
1:13:44
В случае, когда программа происходит на обучение семестров, и сейчас не в всех университетах обучение семестров, то осенний семестр – это с сентября по декабрь, с экзамена в январе, а весенний семестр – это с февраля по май, с экзаменциальной сессией в июне.
1:14:05
Но в некоторых университетах поддерживается модульное обучение. Модуль – это обучение вот такими небольшими интервалами по несколько недель. Там бывают, например, трехнедельные модули, четырехнедельные модули.
1:14:19
В этом случае образование сильно сжато, и студенты в каждом модуле очень так интенсивно работают по нескольким предметам.
1:14:28
Мне кажется, эта история не совсем для IT, потому что когда ты учишься какому-нибудь новой технологии в разработке ПО, и с ней нужно переспать и пережить, и лучше бы, чтобы это было растянуто на несколько месяцев на семестровую подготовку.
1:14:47
В этом случае есть образование программы и в семестровую, и в модульную. Но мне кажется, что если мы говорим именно о разработке программного обеспечения, то слишком плотное обучение в течение недель с каждодневного погружения в одну и ту же тему не позволяет студенту переспать.
1:15:07
Нужно пропустить через себя, понять. Не всегда интенсивность очень хорошая, поэтому мы часто предлагаем именно те старые форматы семестровые, которые, наверное, в IT все-таки правильные.
1:15:24
Получается, если человек готов поделиться своими знаниями, у него есть своя такая тема, он должен быть готов примерно к 4 месяца на один семестр, вы сказали, одна лекция в неделю. То есть примерно 15-16 лекций он должен будет прочитать и в конце принять экзамен у группы студентов.
1:15:40
Да, есть эта лекция. Тут обычно, ну, чаще всего, это лекция в неделю, семестр – это около 16 недель, плюс экзамен или это форма отчетности, которая будет. Ну, а практика, она бывает разная. Это могут быть лабораторные работы, это могут курсовые проекты, это могут практически занятия.
1:15:55
В зависимости от предметов, которые есть, мы в последнее время очень активно используем так называемые групповые работы, когда, например, студенты делятся в небольшие группы, обычно это около 5 человек, и в течение семестра они выполняют групповой проект, причем они выполняют его автономно.
1:16:18
И мы пытаемся имитировать, как реальный мир, как работает небольшая компания по разработке программного обеспечения. Они сами выбирают, кто у них менеджер, кто у них разработчик, кто у них тестировщик, кто у них технический писатель.
1:16:36
Они сами обеспечивают менеджмент, они выбирают методологию разработки программного обеспечения, а мы только по окончании спринта, если эта методология что-то типа скрама используется, мы соответственно с ними общаемся, а проекты, которые они выполняют, они вполне могут быть проектами, которые предоставляют повышенный партнер.
1:16:58
В результате это максимально глубокое погружение студентов в профессию. Это не просто он сделал какую-то лабораторную дому, не просто курсовой проект, а он поработал в команде.
1:17:07
И выясняется, что работа в команде – это совсем навык, который очень сложно просто так передать, на лекции про это не расскажешь.
1:17:16
Я, конечно, читаю лекции студентам, я рассказываю про те методологии, как нужно им одеться, какие есть инструменты, ребята, пока сам не попробуешь вообще ничего, бесполезно.
1:17:24
Они могут слышать про систему бактрейкинга, про систему контроля версий, про систему автозастестирования, про CICD и кучу других технологий, но пока ты сам все это не потрогал, это не работает.
1:17:34
И самое главное, что пока ты не поработал с людьми. Когда ты сам делаешь лабораторную, ну ты либо сделал ее, либо не сделал, ты либо молодец, либо получаешь двойку.
1:17:43
А когда ты работаешь в группе, ты можешь быть очень большим молодцом, и при этом проект проваливается. Просто потому что сидящий с тобой рядом твой товарищ не молодец, и те задачи, которые менеджер повесил на него, он не смог выполнить.
1:17:56
И вот это вот не совсем техническая, а это комендарфская составляющая, как организовать работу, в данном случае студентов, в данном случае студентов-программистов,
1:18:05
а как потребовать, чтобы лентясь что-то делал, как избежать ситуацию, которая бывает очень часто, что в группе есть 5 человек, есть один гений,
1:18:13
который говорит, ребят, вы все идите, я все сам сделаю, только не мешайте мне работать. Вот мы с этим боремся. Программирование так не работает, что какой-то одиночек все сделает.
1:18:23
Программирование, проведение разработки, это работы команды. И нам очень важно, чтобы они работали равномерно, чтобы они работали равномерно не только между собой, чтобы они распределяли задачи в течение спринта равномерно.
1:18:39
Потому что, как в самой частной технологии разработки, знаете, как называется, DDD, Dead Light, Dream Development, или еще есть Alarm, Dream Development,
1:18:52
ага, завтра у нас демонстрация, поэтому сегодняшнюю ночь мы сделаем 90% всех коммитов.
1:18:58
Интеграцию мы будем делать завтра в 5 утра, потому что в 9 утра нам нужно показывать эти комиссии.
1:19:04
Вот мы боремся с таким подходом, а инструменты типа GitHub позволяют нам увидеть, когда реально были коммиты, а действительно они работали равномерно.
1:19:13
И кураторы, которые у нас работают с такими командами, они позволяют помогать студентам все-таки работать с командой.
1:19:19
Ну и последнее, как мы над ними издеваемся, мы требуем, чтобы менеджер, тот студент, который менеджер в команде, чтобы он оценил конец каждого спринта публично,
1:19:30
оценил и поставил оценку каждому своему члену команды и себе в том числе. Это повесил это самая сложная вызов для студентов, потому что он должен поставить пристебальные оценки, пристебальные системы оценку себе и своим коллегам.
1:19:45
Обычно после первого спринта всем 9. А почему он поставил всем 9? Ну все же вроде работали, все молодцы, ну и вообще неудобно, но почему им должен поставить?
1:19:55
Ну хорошо, почему он поставил вообще 9? Ну он хороший парень, а что Вася сделал? Вроде как ничего. Он читал документацию.
1:20:04
Что ты поставил 9, а не 0 или не 1? Он же ничего не сделал. Ну вроде мы вместе работали, он мой друг, ну как я могу поставить ему не 9 или не 10?
1:20:14
И мы ломаем эти стереотипы и к концу семестра они начинают ставить адекватные оценки. Это очень тяжело, это очень важно.
1:20:24
Мало того, что нужно оценку оставить, даже оценка ставится публично, ее нужно обосновать, потому что преподаватели, которые присутствуют на вот этих вот спринтах, они же вопросы задают.
1:20:33
А почему вы поставили такую оценку? А адекватна ли она? А правильная ли это так? И в конце концов выясняется, что есть люди, которые там работают на 7, 8, 9, 10 баллов, а есть студенты, которые весь семестр работают на 0, 1, 2, 3 балла.
1:20:49
И скорее всего это те же самые немотивированные студенты, которые в конце концов получают двойки и очищаются.
1:20:55
И вот работа в команде – это очень важно. Это к чему я стал рассказывать? Я стал рассказывать, какие формы могут быть, если мы приглашаем преподавателя.
1:21:05
То есть не обязательно лаборатор. Мы вот такие проекты, формы работы используем. Это могут быть обычные лабораторные, это могут быть индивидуальные курсовые проекты.
1:21:11
Это могут быть даже хакатоны. Такую форму работы мы тоже в нашем институте развиваем.
1:21:21
Вот в этом году у нас был хакатон, в котором участвовало 26 команд.
1:21:27
На тематике в том числе, предоставленные разными индустриальными партнерами. И были очень интересные результаты. И врата совершенно была в стях.
1:21:37
И это очень полезно, когда в течение 3-4 дней студенты все время тратят на создание программного обеспечения, на тестирование, на упаковывание этого в какие-то продукты и на публикующую демонстрацию.
1:21:55
Это комиссия. Поэтому очень много раз их форм. И мы их, эти формы расширяем.
1:22:01
И спасибо руководству института, что всячески поощряет, используя таких новых интересных форм. И их студентам это очень интересно. Надеюсь, преподавателям тоже.
1:22:17
Звучит здорово. А давайте на этой ноте завершим. Очень интересно было все это выслушать. Я надеюсь, что вам напишут.
1:22:23
Мне кажется, это случится. Я практически уверен, что многие из таких senior-developers, которые нас, возможно, слушают, их этим будет интересовать. Спасибо вам большое.
1:22:33
Да, Егор тоже спасибо. Мне кажется, что было бы, наверное, интересно, если вдруг внезапно заинтересуешь не только какие-то промышленные компании или специалисты из компании,
1:22:45
а вдруг мы затронули какую-нибудь струну в душе какого-нибудь студента, который думает, как мне дальше развиваться, а какую мне, например, магистратуру выбрать.
1:22:57
Я очень надеюсь, что, послушав наш с вами разговор или выдержки нашего разговора, кто-то не поленится заглянет на, например, сайт нашего университета и, возможно, подберет себе что-то интересное для продолжения обучения.
1:23:13
Мы заинтересованы в мотивированных, умных студентах. Я думаю, что такое взаимное сотрудничество будет интересно и студентов, и преподавателям, и специалистов в промышленности.
1:23:27
Поэтому здорово, если наш с вами разговор приведет к каким-то событиям, к новым партнерствам, к новым хорошим студентам, к новым проектам и так далее. Это было бы очень здорово.
1:23:40
Пожалуйста, все, кто будет писать Владимиру на email или на тот email, который мы оставим, упоминайте, чтобы узнали об этом из нашего интервью. Это поможет. В общем, это поможет. Надеюсь.
1:23:54
Да, было бы здорово. Егор, спасибо, что пригласили меня. Это, мне кажется, полезная инициатива. И то, что вы находите время и можете убедить разных интересных людей, соответственно, потратить свое время на разговор с вами, это очень здорово.
1:24:16
Нам сейчас разных таких форм очень не хватает. Ну и еще раз спасибо, что пригласили меня. Благодарю вас. Спасибо. До свидания.
1:24:26
Всего доброго. До свидания.