CC BY
2
Трофимов В.В., Трофимова Л.А.
ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ИТ-ЗНАНИЙ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ ЭКОНОМИКИ ДАННЫХ
Аннотация. В статье показано, что потребности рынка в ИТ-специалистах превышают в 1,5-2 раза имеющиеся ресурсы. Правительство РФ и Минобрнауки России постоянно увеличивают контрольные цифры приема для направлений ИТ и реализуют проект «Цифровые кафедры». Предлагается для обучения студентов непрофильных специальностей применять интегрированный подход, который обеспечивает овладение инструментальными навыками в области ИТ наряду с глубоким изучением ими своей предметной области. Показано, что одним из эффективных инструментов модернизации образовательных программ подготовки ИТ-специалистов выступает датацентричный педагогический дизайн.
Ключевые слова. Цифровая трансформация, цифровая информационно-образовательная среда, конвергенция педагогической науки, искусственного интеллекта и цифровых технологий, датацен-тричный педагогический дизайн.
Trofimov V.V., Trofimova L.A.
FEATURES OF IT KNOWLEDGE DURING TRAINING SPECIALISTS
FOR THE DATA ECONOMY
Abstract. It is shown that the market needs for IT specialists exceed the available resources by 1.5-2 times. The Government of the Russian Federation and the Ministry of Education are constantly increasing the target figures for the admission for IT and are implementing the project "Digital Departments". It is proposed to use an integrated approach for educating students of non-IT specialties. An integrated approach ensures mastery of IT instrumental skills with a profound study of student's subject area. It is shown that one of the effective tools for modernizing educational programs for training IT specialists is data-centric pedagogical design.
Keywords. Digital transformation, digital information-educational environment, convergence of pedagogical science, artificial intelligence and digital technologies, data-centric pedagogical design.
Введение
Суверенитет страны в большей степени обеспечивают сквозные (междисциплинарные) и критические (те, которые осуществляют жизнедеятельность РФ) технологии. Развивать их возможно только при наличии у сотрудников и граждан определенного перечня компетенций и знаний. Для достижения национальных целей, сформулированных в Указе Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474, Правительством РФ разработаны 12 национальных проектов и 42 стратегических инициативы. В рамках национального
ГРНТИ 06.52.17 EDN SAFJKA
© Трофимов В.В., Трофимова Л.А. 2024
Валерий Владимирович Трофимов - доктор технических наук, профессор, научный руководитель кафедры информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0000-0002-3518-8192 Людмила Афанасьевна Трофимова - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0000-0003-2154-114
Контактные данные для связи с авторами (Трофимов В.В.) : 191023, Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, 30-32 (Russia, St. Petersburg, Griboedov canal emb., 30-32). E-mail: tww@mail.ru. Статья поступила в редакцию 08.01.2024.
проекта «Цифровая экономика» (федеральный проект «Кадры для цифровой экономике») и направления IV «Цифровая трансформация» (стратегическая инициатива 26. «Подготовка кадров для ИТ») особое внимание уделяется вопросам подготовки инженерных кадров и ИТ-специалистов.
В.В. Путин на заседании Совета по стратегическому развитию и национальным проектам 18.07.2022 отметил: «Задачи, которым надо уделять сейчас приоритетное внимание: ... Повышение качества подготовки инженерных и ИТ-специалистов. Выход на новое качество подготовки кадров - это первоочередная задача, так как без ее решения у нас не будет технологического будущего». Заместитель Председателя Правительства РФ по вопросам цифровой экономики и инновациям, связи, СМИ, культуры, туризма и спорта Д.Н. Чернышенко на брифинге по основным результатам достижения показателей национальной цели «Цифровая трансформация» 19.01.2023 отметил: «Беспрецедентная поддержка ИТ-отрасли также помогла решать поставленные в цифровой сфере задачи. Благодаря принятым мерам количество аккредитованных ИТ-компаний увеличилось почти в 5 раз. Мы также поддерживаем и ИТ-специалистов. Но пока потребность в новых кадрах растет быстрее чем мы успеваем их готовить».
Вызовы
Для достижения национальных целей и технологического развития необходимо увеличивать численность специалистов с цифровыми компетенциями и знаниями ИТ, но существующий демографический кризис в нашей стране определяется тем, что избыток кадров отсутствует. На протяжении 2018-2024 гг. идет постоянное сокращение доли молодежи в общей численности населения. Численность молодежи по сравнению с предыдущим периодом сократится примерно на 25%. Поэтому и число выпускников организаций высшего образования тоже будет неуклонно сокращаться. Методы реагирования
Для удовлетворения всевозрастающей потребности в ИТ-специалистах Минобрнауки России принимает ряд шагов:
• во-первых неуклонно увеличивает контрольные цифры приема (КЦП) на ИТ-специальности: 2021 г. -80,0 тыс. чел. (факт - 114,0 тыс. чел.); 2022 г. - 90,0 тыс. чел. (факт - 115,0 тыс. чел.); 2023 г. -100,0 тыс. чел.; 2024 г. - 120,0 тыс. чел. Общий объем КЦП по ИТ-специальностям формируется с учетом предложений Минцифры России; потребности регионов; потребностей отраслей экономики и крупнейших работодателей. Всего за период 2019-2024 гг. предусмотрено планом 500,0 тыс. чел. При том, что по оценке премьер-министра страны, «сегодня в экономике трудятся 740,0 тыс. ИТ-специалистов». Сейчас уже каждый 7-й выпускник - это специалист в области ИТ. В 2023 г. Мино-брнауки России включило в список ИТ еще 6 специальностей, в итоге их стало 69. При этом, количество студентов, принятых на целевое обучение в рамках квот приема, постоянно увеличивается и в настоящее время составляет более 6%. Меры поддержки в рамках договора о целевом обучении (студент - вуз - работодатель) включают: материальное стимулирование; оплату дополнительных платных образовательных услуг; предоставление в пользование и (или) оплату жилого помещения в период обучения; гарантированное трудоустройство и т.д. В настоящее время потребность в квалифицированной рабочей силе превышает имеющейся ресурс примерно в 1,5-2 раза. Дефицит квалифицированных кадров будет неуклонно нарастать, а складывающая в связи с этим ситуация на рынке труда неуклонно приведет к гонке заработных плат. Поэтому очень важно правильно использовать имеющейся кадровый ресурс;
• во-вторых, сложившаяся до настоящего времени практика подготовки высококвалифицированных кадров, основанная на узкой специализации (дифференцированный подход), когда разработкой и развитием программного обеспечения (ПО) занимается один специалист, поддержанием в рабочем состоянии - другой, а пользователем выступает третий, которому все предыдущие помогают, уже не может быть применена в силу вышеназванных причин. Цифровая трансформация сопровождается дальнейшим развитием искусственного интеллекта, который уже научился разговаривать не только на иностранных языках, но и на языках программирования (например, ChatGPT 4.0), т.е. выполнять работы по написанию отдельных программ и простых программных приложений, заменяя собой труд программиста (кодировщика) начального и среднего уровней. Для написания программ и приложений стали активно использоваться платформы Low-Code и No-Code, которые не требуют от пользователя навыков программирования.
В связи с этим на первый план выходит потребность в специалистах из прикладных областей, которые в состоянии правильно описать проблему и сформулировать задачу. Поэтому на рынке формируется спрос не только и не столько на ИТ-кадры, а на те кадры, которые обладают цифровыми компетенциями в сочетании с предметными, т.е. инструментальными, навыками и глубоким предметным пониманием (интегрированный подход). Например, для правильного формулирования задачи из предметной области необходимо обрабатывать огромное количество данных, а это выдвигает необходимость доработки образовательных программ различных направлений для формирования у студентов компетенций в области Data Engineering, используемых для развития и сопровождения ИС и построения архитектур данных в предметных областях, необходимо осуществить так называемый «датацентричный педагогический дизайн» [1]. Реагирование на этот вызов осуществляется путем реализации проекта «Цифровые кафедры».
В стране реализуется проект «Цифровые кафедры». Цель проекта: обеспечение приоритетных отраслей экономики высококвалифицированными кадрами, обладающими цифровыми компетенциями в сочетании с предметными. В 2022 году на цифровых кафедрах достигнуты следующие результаты: принято более 112,0 тыс. студентов (планируется в 2023 - 130,0; 2024 - 174,0); имеется более 2000 партнеров вузов (из них 690 - ИТ-компании); реализуется более 496 образовательных программ; 114 вузов принимают участие в программе «Приоритет-2030». Таким образом, к 2024 г. с учетом двух подходов (увеличение КЦП и формирование цифровых кафедр) планируется увеличить количество мест для подготовки ИТ-специалистов до 300,0 тыс. Качество образовательных услуг
Уже сейчас видно, что все увеличивающийся спрос на ИТ-специалистов все больше и больше удовлетворяется за счет выпускников (как правило, ведущих вузов) из других смежных областей (сферы инженерных наук, управления и экономики), обладающих цифровыми компетенциями и сочетающих предметные компетенции с цифровыми инструментальными навыками [2]. Тогда правомерен вопрос: «Каков опыт использования прикладных программ студентами различных специальностей?» На рис. 1 приведены результаты, полученные НИУ ВШЭ, проводившего опрос студентов очной формы обучения (2019/2020 уч. г.). На гистограмме отображен опыт использования прикладных программ студентами непрофильных, инженерных и математических специальностей. Список ПО формировался с привлечением отраслевых специалистов из среды работодателей.
ПО для 3-D печати Статистические Пакеты ПО для бизнеса и СЭД
Программы для 3-D моделирования Работа с СУБД Пакеты для мат.программирования Языки программирования ПО для проектирования Электронные таблицы Создание презентаций Текстовый редактор
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 ■ нет опыта ■ начальный ■ средний ■ продвинутый
Рис. 1. Опыт использования ПО студентами непрофильных специальностей (по данным НИУ ВШЭ)
Из графиков видно, что вузы не в полной мере формируют у студентов необходимые для работодателей навыки владения ПО, используемого на предприятии. Требуется существенная перестройка образовательных программ, и датацентричный педагогический дизайн может помочь в этом.
Предлагаемое решение
Почему старые методы работают все хуже и хуже? Во-первых, большой объем информации в голове преподавателя («человек-флешка») - это еще не обучение! Поэтому хорошими педагогами являются не те люди, которые много знают, а те, которые могут эту информацию эффективно (с меньшими затратами и большим результатом для студента) донести. Во-вторых, у каждого поколения присутствуют свои тонкости восприятия. На смену традиционной информационной среде (учебники, задачники, методички и т.д.) пришли современные интерактивные методы предоставления материала, главным из которых стал дистанционный формат. Эти методы тоже обладают своими особенностями и правилами разработки и предоставления учебного материала. Одним из таких методов стал датацентричный педагогический дизайн (data-centric instructional design - DID), создающий процесс обучения и обучающую среду с открытой архитектурой, с помощью которых осуществляется формирование у студентов компетенций в области Data Engineering и их применение как для развития и сопровождения ИС, так и для построения архитектур данных в предметных областях.
Технология DID позволяет выявлять потребности студента; формировать цели обучения; максимально быстро и эффективно передавать соответствующие знания и умения. Принципы педагогического дизайна были определены одним из основателей этого направления педагогики и автора книг по теории обучения Робертом Ганье [3]. Принципами педагогического дизайна, согласно Ганье, являются: «Привлечение внимания; Объяснение задач и целей обучения; Обращение к имеющимся знаниям ученика; Представление материала; Руководство обучением, позволяющее студентам удерживать в памяти изученный материал; Закрепление знаний на практике; Обратная связь, позволяющая оценить уровень эффективности обучения; Оценка успеваемости слушателей; Перевод в практическую плоскость, то есть применение полученных знаний в новых ситуациях, не предусмотренных программой курса обучения» [там же].
DID может использовать стандартные модели педагогического дизайна. Последовательная модель приближения - SAM (Successive Approximation Model) применяет метод последовательного приближения (замена сложных понятий на более простые) для более эффективного усвоения знаний студентами, она используется тогда, когда необходима оперативная доставка материала и удержание активного интереса студентов (см.: https://etutorium.ru/blog/pedagogicheskij-dizajn-proektirovanie). Модель ALD (Agile Learning Design) использует 8 принципов, которые позволяют конкретизировать материал и отсеять ненужный. Особенностью модели является то, что построение курса начинается не с начала, а с конца [там же]. Сущность этой модели приведена на рисунке 2.
Рис. 2. Модель ALD (см.: https://etutorium.ru/blog/pedagogicheskij-dizajn-proektirovanie)
Модель Backward Design (см.: https://yandex.ru/q/learning/11188692225) начинает процесс построения обучающих программ с определения конечной цели, а затем движется обратно, разрабатывая
оценки, обучающие активности, стратегии и результаты. Модель включает 3 этапа и помогает фокусироваться на результате, т.е. конкретизировать приобретаемые компетенции (знать, уметь, владеть). Модель Dick and Carey (см.: https://educationaltechnology.net/dick-and-carey-instructional-model) или модель системного подхода учитывает множество факторов, требует детального планирования действий и состоит из 5 этапов. Ее отличительной особенностью являет то, что она учитывает не только цели студентов, контекст обучения, но и оценку его эффективности.
Использование модели ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation), предполагает разбиение всего процесса разработки учебных материалов на следующие 5 этапов (см.: https://skillbox.ru/media/education/5-modeley-proektirovaniya-kursov-kak-vybrat-podkhodyashchuyu):
1) анализ (формулируются потребности студента, цели преподавателя и обучения, задачи и список ожидаемых результатов;
2) проектирование (наиболее сложная стадия, т.к. формируется весь сценарий проекта и проводится его разбиение на этапы и виды работ);
3) разработка (формируется окончательный список элементов материала, формы их подачи, подбираются инструменты для проведения контроля полученных знаний);
4) реализация (происходит загрузка разработанного материала в соответствующую систему управления обучением и проверка правильности ее реализации, определение эффективности, налаживание связи с обучающимися);
5) оценка (сопоставление сформулированных на этапе 1 целей и задач с полученными результатами, формирование плана развития).
Опыт использования DID при разработке образовательной программы магистратуры в Санкт-Петербургском государственном экономическом университете направления «Прикладная информатика», профиль «Цифровые технологии в экономике и управлении»
На первом этапе разработки образовательной программы была использована Dick and Carey Model, которая позволила с системных позиций сформировать 4 блока дисциплин; теоретических, методологических, инструментальных и практических. На втором этапе была использована модель ADDIE, которая позволила наполнить эти блоки конкретными дисциплинами. Дисциплины специальности по блокам:
1. Блок дисциплин по теории: «Цифровая экономика и задачи прикладной информатики»; «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений»; «Организация разработки и внедрения ИТ-инноваций»; «Системы искусственного интеллекта».
2. Блок дисциплин по методологии: «Архитектура корпораций и ИС»; «Методологии и технологии проектирования ИС»; «Методологии управления ИТ-проектом»; «Разработка и реализация ИТ-стратегии».
3. Блок дисциплин по методике (инструменты): «Интеллектуальные BI-решения сквозной аналитики больших данных»; «Интеллектуальные информационные системы управления цифровым предприятием»; «Методы и средства совершенствования бизнес-процессов»; «Технологии аналитики больших данных»; «Технологии виртуализации информационной инфраструктуры предприятия»; «Цифровые платформы работы с большими данными».
4. Блок дисциплин по практике: «Управление информационной средой»; «Управление рисками ИТ-проектов»; «Управление сервисами ИТ»; «Формирование ИТ-инфраструктуры современного предприятия».
Так как все студенты, обучающиеся по этой программе, уже работают, то темы выпускных квалификационных работ имеют вполне конкретную практическую направленность, а их защита, как правило, проводится в виде Start Up. Отметим, что перестройка образовательных программ с применением методов датацентричного педагогического дизайна в первую очередь потребует развития информационной инфраструктуры вуза, организационного обеспечения и - самое главное - переобучения профессорско-преподавательского состава. Как вариант, возможно привлечение к осуществлению учебного процесса специалистов отрасли, но тогда потребуется пересмотр требований, предъявляемых к ним, при включении их в штатное расписание вуза. Это обусловлено тем, что специалисты-практики, как правило, не пишут статьи и учебники, не защищают диссертации, а это существенно влияет на их статус и размер заработной платы в вузе.
Заключение
Потребности рынка в ИТ-специалистах превышают в 1,5-2 раза имеющиеся ресурсы, а продолжающийся демографический спад затрудняет увеличение приема в вузы на ИТ-специальности. В этой связи органы управления образованием прилагают усилия для увеличения количества бюджетных мест в университетах для подготовки ИТ-специалистов. Так, контрольные цифры приема на программы по ИТ-специальностям увеличиваются ежегодно, а в 2024 г. (с учетом обучения на «Цифровых кафедрах») это количество составит уже более 300,0 тыс. чел.
Качество подготовки в вузах специалистов предметных областей по овладению навыками работы с пакетами прикладных программ отстает от требований работодателей. Для удовлетворения все растущих потребностей рынка в ИТ-специалистах необходимо совершенствовать традиционную подготовку и дополнить ее подготовкой сотрудников, обладающих цифровыми компетенциями в сочетании с предметными, т.е. инструментальными навыками и глубоким предметным пониманием. Одним из эффективных инструментов, помогающих модернизации образовательных программ подготовки ИТ-специалистов для экономики знаний, выступает датацентричный педагогический дизайн. Его использование в СПбГЭУ для формирования магистерской программы «Прикладная информатика» показало хорошие результаты.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Кораблева О.Н., Трофимов В.В., Барабанова М.И. и др. Технологические тренды и наукоемкая экономика: бизнес, отрасли, регионы. СПб.: Астерион, 2021. С. 148-159.
2. Трофимов В.В., Трофимова Л.А. О концепции управления на основе данных в условиях цифровой трансформации // Петербургский экономический журнал. 2021. № 4. С. 149-155.
3. Encyclopedia of the Sciences of Learning. Springer, 2012. 1335 р.
