К сожалению мой опыт говорит о том, что качество образования можно обеспечить только тогда, когда ты непосредственно осуществляешь процесс отбора на входе.
Понятие "таланта" для меня - это не про олимпиады (хотя мы и в ИТМО ;), "звездность" и вундеркиндов со сломанными судьбами.
Талант - это потенциал человека раскрыться в той области, куда он идет, и добавим к этому - желание этот потенциал самому человеку раскрыть в себе. У всех есть талант, но не у всех он про ИТ и Data Science. И далеко не все (как это не странно) хотят свой талант раскрыть и готовы вкладывать время и силы.
Мы на вступительных экзаменах внимательно смотрим далеко не только на хардскиллы, а в первую очередь на мотивацию (у нас есть своя метода её оценки), на софт скиллы (это гораздо сложнее развить и изменить в человеке), на опыт. Основная часть ребят поступает через конкурсы ML проектов и соревнований, которые мы проводим в ODS - ищите Junior ML Contest.
Супер, что отрицая поднятую проблематику в статье, вы пришли к тому же выводу, что и я ;)
Мне очень понравились выводы в комментарии - я прямо поставлю акценты, если позволите ;)
"Если прямо на студенческой скамье они столкнутся с реальными практическими задачами, то им будет понятно - что им в первую очередь нужно учить (как прикладное, так и фундаментальное, хотя со вторым конечно не так очевидно). " - именно к этому я и пришел за эти годы.
"Поэтому нужно "рубить окно" в практическую плоскость прямо в стенах ВУЗа: самим ВУЗам развивать компетенции "базовых кафедр" и выпускать студентов на рынок (под присмотром, страховкой). " - и это по сути и раскрывает ключевую формулу магистратуры AI Talent Hub!
"github / sourceforge проекты студенческих групп из РФ с хорошей (для начала хоть какой-нибудь) статистикой (stars, forks и т.п.) " - а опенсорсные проекты отличное мерило успеха выпускников, я тут вообще всеми руками за и сам в 2008-2010-х годах участвовал в анализе опенсорсных репозиториев и разработке опенсорсных инструментов анализа кода. А сегодня спустя 15 лет мы сделали в магистратуре формат опенсорсного проекта как один из вариантов защиты диплома.
Если есть желание поддержать и вместе развить и реализовать эту идею - вэлком. Мой ник в ТГ: @dmbotov
Единственный момент, с чем не соглашусь - про высокую стоимость образования в России. К сожалению мой опыт и статистика приемных кампаний как в региональных вузах, так и в столичных показывает, что число бюджетных мест на ИТ-направлениях, а также на математике, физике и других естественно-научных, превышает число талантливых ребят, кто действительно хорошо раскрывается в этой истории.
И поступить сдав ЕГЭ на 60 баллов (что по сути тройка) можно на бюджет на прикладную математику без проблем. Поверьте. Если есть иная статистика у вас - очень интересно обсудить.
К сожалению мой опыт говорит о том, что качество образования можно обеспечить только тогда, когда ты непосредственно осуществляешь процесс отбора на входе.
Понятие "таланта" для меня - это не про олимпиады (хотя мы и в ИТМО ;), "звездность" и вундеркиндов со сломанными судьбами.
Талант - это потенциал человека раскрыться в той области, куда он идет, и добавим к этому - желание этот потенциал самому человеку раскрыть в себе. У всех есть талант, но не у всех он про ИТ и Data Science. И далеко не все (как это не странно) хотят свой талант раскрыть и готовы вкладывать время и силы.
Мы на вступительных экзаменах внимательно смотрим далеко не только на хардскиллы, а в первую очередь на мотивацию (у нас есть своя метода её оценки), на софт скиллы (это гораздо сложнее развить и изменить в человеке), на опыт. Основная часть ребят поступает через конкурсы ML проектов и соревнований, которые мы проводим в ODS - ищите Junior ML Contest.
Очень приятно увидеть твой комменатарий, спасибо за поддержку! Приходи к нам ментором в ИТМО покачать ребят, все онлайн на удаленке!
Супер, что отрицая поднятую проблематику в статье, вы пришли к тому же выводу, что и я ;)
Мне очень понравились выводы в комментарии - я прямо поставлю акценты, если позволите ;)
"Если прямо на студенческой скамье они столкнутся с реальными практическими задачами, то им будет понятно - что им в первую очередь нужно учить (как прикладное, так и фундаментальное, хотя со вторым конечно не так очевидно). " - именно к этому я и пришел за эти годы.
"Поэтому нужно "рубить окно" в практическую плоскость прямо в стенах ВУЗа: самим ВУЗам развивать компетенции "базовых кафедр" и выпускать студентов на рынок (под присмотром, страховкой). " - и это по сути и раскрывает ключевую формулу магистратуры AI Talent Hub!
"github / sourceforge проекты студенческих групп из РФ с хорошей (для начала хоть какой-нибудь) статистикой (stars, forks и т.п.) " - а опенсорсные проекты отличное мерило успеха выпускников, я тут вообще всеми руками за и сам в 2008-2010-х годах участвовал в анализе опенсорсных репозиториев и разработке опенсорсных инструментов анализа кода. А сегодня спустя 15 лет мы сделали в магистратуре формат опенсорсного проекта как один из вариантов защиты диплома.
Если есть желание поддержать и вместе развить и реализовать эту идею - вэлком. Мой ник в ТГ: @dmbotov
Единственный момент, с чем не соглашусь - про высокую стоимость образования в России. К сожалению мой опыт и статистика приемных кампаний как в региональных вузах, так и в столичных показывает, что число бюджетных мест на ИТ-направлениях, а также на математике, физике и других естественно-научных, превышает число талантливых ребят, кто действительно хорошо раскрывается в этой истории.
И поступить сдав ЕГЭ на 60 баллов (что по сути тройка) можно на бюджет на прикладную математику без проблем. Поверьте. Если есть иная статистика у вас - очень интересно обсудить.