ФКН про ИТ и образование на конференции Яндекса YaC/e 2024
В ноябре в Вышке состоялась онлайн-конференция Яндекса о людях и технологиях в образовании Yet another Conference on Education, в дискуссиях которой факультет компьютерных наук принимал активное участие. В 2024 году главной темой мероприятия стало будущее образования.
На пятой онлайн-конференции YaC/e Евгений Соколов принял участие в двух дискуссиях: «Чему нас научил ИИ за последний год», в которой спикеры обсуждали роль искусственного интеллекта в образовании, и «Почему преподавать — классно».
Евгений Соколов
руководитель департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» ФКН
Когда я учился в университете, меня очень воодушевляли харизматичные преподаватели, которые и рассказывают интересно, и сами по себе личности яркие. Глядя на них, хотелось тоже преподавать, и я начал преподавать сразу после выпуска, но параллельно и работал. В какой-то момент стало понятно, что надо выбирать: не получается и туда, и туда вкладывать достаточно времени, что-то начинает проседать. Пора было решить: продолжать карьеру в индустрии или уходить в академическую среду. Я решил, что полностью посвящу себя академической работе.
Для меня главный аргумент был такой: путь в индустрию очень понятный, есть должности и грейды, по которым ты движешься, а в академической сфере он совершенно не понятный — куда ты зайдешь, за что возьмешься; много возможностей и свободы. Наверное, это круче, когда ты идешь в ту среду, где ты можешь больше разного сделать. И это оказалось правдой.
Минусы в работе преподавателем, конечно, есть, однако они ни в коем случае не перекрывают плюсы. Во-первых, работа в университете — это, так или иначе, работа со студентами, даже если ты исследователь. И тогда у тебя появляются обязанности работы психолога: ты решаешь какие-то проблемы, коммуникация может быть сложной, это может фрустрировать тебя, эмоционально выжимать; даже если ты экстраверт, все равно общения в какие-то моменты может быть очень много, и это требует определенной стойкости.
Во-вторых, академическая среда не всегда может стимулировать тебя оставаться в курсе трендов. То есть когда ты работаешь в компании и немножко преподаешь, ты знаешь, что используется, что нет. В университете оно само к тебе не придет — нужно прикладывать усилия, чтобы оставаться в курсе всего.
И в-третьих, конечно, может надоесть читать по сути одни и те же курсы каждый год, и нужно искать для себя какие-то стимулы, чтобы тебе самому было интересно повторять свой предмет каждый раз. И одни из таких стимулов — это новые студенты и вопросы, рефлексия, чтобы улучшать материалы, подбирать примеры для следующих лекций. И когда ты много раз рассказываешь одно и то же, ты уже фокусируешься не на том, что произносить, а на том, как преподносить информацию, больше смотришь на реакцию аудитории.
Наверное, один из главных мотиваторов для студентов становиться преподавателем — личный пример. Когда у тебя перед глазами преподаватель, который увлечен своим делом, который может зажечь искру интереса в своих учениках, тебе хочется стать таким же. Второй — что всегда было и есть сейчас — это то, что преподавание может быть некой отдушиной: ты ходишь к студентам, общаешься с ними, сохраняешь связь с молодым поколением — такое правда может мотивировать.
Мария Попцова приняла участие в дискуссии «ИИ вокруг нас: технологии в естественных науках и в жизни», модератором которой был Дмитрий Сошников. Спикеры обсудили использование искусственного интеллекта в разработке новых лекарств, исследовании небесных тел и решении практических задач в культуре и искусстве.
Мария Попцова
заведующая международной лабораторией биоинформатики, академический руководитель образовательной программы «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН
Биоинформатика по определению уже междисциплинарная наука, потому что когда это слово появилось, оно означало, что информатика или методы компьютерных наук будут применяться к задачам биологии. Сейчас это как нельзя актуально. Наша лаборатория биоинформатики занимается задачами молекулярной биологии именно с таким уклоном.
Сейчас есть такая парадигма, что геном — это генетический компьютер, то есть клетка работает как такой компьютер: там закодированы алгоритмы, и их надо расшифровать. Нам надо разгадать, как это работает, и чтобы это сделать, надо проанализировать эксперименты с геномными картами. Это большие объемы информации, и, конечно, эту задачу решает искусственный интеллект. Мы применяем самые современные методы машинного обучения, в том числе языковые, диффузионные, генеративные модели — те, которые хорошо работают для распознавания картинок или текста.
Откуда берутся такие специалисты на стыке наук? Мы на ФКН, например, набираем на магистратуру «Анализ данных в биологии и медицине» и компьютерщиков, и математиков, и биологов, и медиков, то есть разнородную команду. И наша задача — за два года сделать из них специалистов по биоинформатике: компьютерщиков, которые будут понимать суть анализируемых данных, и биологов, которые будут уметь применять модели ИИ.
И мы наблюдаем, как это получается. Во-первых, мы скомпоновали программу так, чтобы были и биологические курсы для специалистов технических направлений, и технические курсы для биологов; ребята могут формировать план под себя, выбирая те элективы, которые им больше нужны, чтобы стать специалистами в биоинформатике. Во-вторых, мы заметили очень сильный эффект горизонтального обучения в смешанных группах: ребята учат друг друга и подтягивают в тех областях, в которых сами хорошо разбираются.
Стоит отметить, что биоинформатик — это не 50 процентов информатики и 50 биологии: доля участия дисциплин для решения разных задач может различаться. Иногда человеку нужно 80 процентов компьютерных навыков и достаточно подкрутить 20 процентов биологии, чтобы задача выполнялась на отлично, и наоборот, в зависимости от конкретной профессии.
В дискуссии об образовании для создателей будущего выступал Антон Конушин, а в обсуждении на тему «Цифровые навыки для студентов непрофильных направлений» приняла участие Валерия Боженова.
Валерия Боженова
старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН, менеджер проекта Data Culture ВШЭ
Проект Data Culture существует в ВШЭ с 2017 года. За это время он сильно изменился — сейчас он охватывает все программы бакалавриата университета и мы читаем более 150 курсов каждый учебный год. У нас есть несколько ступеней курсов, которые мы читаем студентам образовательных программ. Первая, с которой начинают первокурсники, — цифровая грамотность. После этого студенты изучают программирование на Python, затем — анализ данных. Есть и другие курсы, посвященные в том числе искусственному интеллекту.
Безусловно, проект очень насыщенный. В нем довольно много всего: это как образовательное направление, так и проектное, поскольку мы очень заинтересованы в том, чтобы студенты не только учились цифровым компетенциям, но и применяли их на практике.
Чтобы замотивировать ребят обучаться техническим компетенциям, мы работаем с негативными установками, которые у студентов могут быть на старте, например, четкое распределение всех по группам «гуманитарии» и «технари». На самом деле все эти границы уже давно размыты, и не нужно думать, что если до этого человек уже много лет не работал с математикой, то ему будет невозможно погрузиться в программирование.
Мы ломаем эти установки. Рассказываем про различные языки программирования, специализации, про искусственный интеллект и промт-инжиниринг, в котором не нужно учиться кодить и можно сразу работать с промтами. И мы видим позитивные сдвиги — студенты перестают бояться. Конечно, сначала есть страх, что тема слишком сложная, будет тяжело погрузиться, но со временем им становится интересно — тема начинает их увлекать, а сомнения уходят.
Когда мы обучаем таким цифровым компетенциям, безусловно, мы не выпускаем ИТ-специалистов. У студентов просто появляются возможности использовать ИТ-компетенции в своих специальностях, также потом легче будет переучиться, если их это настолько затянет. Появляется больше опций, и мне кажется, что чем больше опций у человека, тем лучше.
В конференции также приняли участие студенты ФКН:
— Владимир Бабушкин, студент второго курса бакалавриата «Программная инженерия», в дискуссии «Работа VS учеба: когда и как их совмещать»;
— Екатерина Волкова, студентка четвертого курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика», в дискуссии «Поддержка на максимум: как успевать многое бережно к себе»;
— Анастасия Щедрина, студентка четвертого курса ПМИ, в дискуссии «Девушки в IT: что влияет на успех».
Записи выступлений спикеров можно посмотреть на сайте конференции.