Опыт аспиранта: Мария Горденко
Вспоминая далекую молодость: первый год был очень сложный. Когда я только пришла в Вышку, было очень много незнакомых предметов. Одним из самых сложных курсов на нашей образовательной программе были программирование и дискретная математика, и они давались мне достаточно нелегко. До университета программирование я знала не очень хорошо: я училась в лицее и у меня был физико-математический профиль. Но я стала усиленно готовиться, и в какой-то момент мне понравилось, и сейчас я преподаю программирование и некоторые главы дискретной математики.
В бакалавриате было сложно, но интересно, особенно первый год. Второй курс — это год дедлайнов, они были практически каждую неделю. На третьем и четвертом курсах было уже проще, так как прошел процесс адаптации — все друг друга уже знали, понимали, как надо учиться, и предметы были более специализированные.
В бакалавриате у меня появились первые статьи и свидетельства об интеллектуальной собственности, и я поступила в магистратуру по конкурсу портфолио. Однако для меня он был несколько условен — я получила 100 баллов из 100, потому что сдала сертификационный экзамен от IEEE, и по факту проходила вне конкурса. Этот экзамен показывает, насколько человек владеет и понимает знаниями из области программной инженерии. Он включал в себя все те темы, которые мы учили четыре года — можно сказать, что нас к нему подготовили. Магистратуру «Системная и программная инженерия» я выбрала в том числе и потому, что обучение на ней шло полностью на английском — хотелось развить себя с этой точки зрения.
Всего у меня было два научных руководителя: Сергей Михайлович Авдошин в бакалавриате и магистратуре, и Алексей Андреевич Незнанов в аспирантуре. В аспирантуре у меня немного изменилась сфера научных интересов.
Изначально я занималась дискретной математикой и транспортной задачей — так называемой задачей китайского почтальона. В этой задаче есть «почтальон», которому нужно обойти все дороги на определенном маршруте один раз (а может и больше). Применением этой задачи может быть, например, построение маршрута снегоуборочной машины: ей нужно проехать по каждой дороге, затратив при этом минимальное количество ресурсов.
Моя задача заключалась в оптимизации — нужно было минимизировать затраты, время, расход топлива и найти определенный алгоритм. В этой области существует немалое количество публикаций, и мы с Сергеем Михайловичем зарегистрировали несколько программ в качестве интеллектуальной собственности, всего их получилось восемь за время бакалавриата и магистратуры.
Задача китайского почтальона — это задача на графы, и графы же я сейчас преподаю — читаю курсы в Вышке, в рамках проекта КоДиМ и в МИСИС. Эта тема осталась в моей области интересов, но сейчас я занимаюсь образованием и педагогикой с инженерной точки зрения. В аспирантуре моя тема звучит достаточно сложно: «Методы и программные средства онтологически-контролируемой автоматической генерации заданий в программных комплексах персонализированного обучения», но понять, чем я занимаюсь, наоборот, просто. Почему эта проблема актуальна и из чего она состоит?
Ни для кого не секрет, что рынок Edtech постоянно растет, причем значительный рост был в прошлом году, когда все вынужденно перешли на удаленку и дистанционное образование. Также в этой области за последние лет пять активно внедряются разные подходы, такие как геймификация или персонализированное обучение.
И в нашей стране, и в мире существуют программы по переводу образования в цифровую образовательную среду, по созданию новых программ. Последние несколько лет особой популярностью пользуется так называемое гибридное обучение, когда ученик получает доступ к материалам, интерактивным симуляциям и тренажерам, и решает задачи, а учитель выступает в роли не столько учителя, который преподносит знания, сколько в роли тьютора, который помогает. Моя задача состоит в том, чтобы для таких систем персонализированного обучения придумывать алгоритмы и показать, что они могут эффективно работать и в автоматическом режиме создавать и проверять задачи для студентов.
Зачем это нужно? Когда у учителя 150 учеников в онлайн-режиме, под каждого нельзя составить свой собственный вариант — это слишком трудоемкая задача. Подобные системы генерации заданий помогают снизить нагрузку на учителя и позволяет студентам не списывать, потому что люди списывают, когда вариантов мало или когда их можно легко найти в интернете. Если их нельзя найти и их много, то списать шансов меньше. Это позволяет снизить как процент списывания, так и количество ошибок — когда люди создают задания, то в любом случае там появятся ошибки. Здесь же все будет генерироваться в автоматическом режиме, поэтому никаких опечаток быть не должно.
Кроме того, мы занимаемся и смежной темой — получением обратной связи по успеваемости обучающегося в автоматическом режиме. Когда ученики проходят тесты и решают задачи, смотрят видеолекции, то формируется их персональный портрет: какую тему конкретный человек знает лучше или хуже, где есть пробелы. Например, если ученик изучает теорию графов, и система видит, что у него проблемы с тем, как представлять графы в памяти компьютера, то он не сможет изучить другие алгоритмы. Система может в автоматическом режиме отслеживать прогресс обучающегося, и если она видит пробелы в конкретных темах, то автоматически предоставляет теоретический материал и дополнительные вопросы. Мы можем настраивать сложность задач, вопросы с одним ответом или множественным выбором, кейсовые ситуации.
Еще, например, этот подход активно применяется для генерации кейсовых ситуаций для обучения студентов-медиков. У их задач простая структура: есть человек и есть его симптомы: болит голова, горло, высокая температура, и нужно выбрать из списка, какие у него могут быть заболевания.
Мы же занимаемся физикой школьного уровня — у нас совместный проект с Институтом образования.
Описанные выше задачи мы решаем с помощью онтологического подхода. Онтология — это попытка формализовать область знаний с помощью схемы. Онтология — не база данных, но у нее есть структура данных: в ней есть сущности, некоторые экземпляры. Например, есть животное: собака, у нее есть имя, вес — она конкретный экземпляр. Существуют возможные отношения между объектами: если у нас есть объект земля и объект животное, они связаны, а отношение между ними — живет, животное живет на земле. Это модель, где есть разные сущности, есть конкретные экземпляры этих сущностей, которые связаны разными отношениями. Можно сказать, что это граф, который представляет какие-то знания.
Онтология вместе с данными — это граф знаний. Если мы возьмем все наши сущности, которые у нас есть, например, землю, и создадим конкретный экземпляр земли, то есть наполним ее данными: у земли будет вес, количество животных, какая-то конкретная площадь, то это будет граф знаний. Получается модель мира в компьютерном формате.
В таком формате представляется модель нашей предметной области, физические элементы — в частности, мы достаточно активно используем готовую онтологию, которая создана другими людьми — там есть метрические элементы из физики — это нормальный процесс. Так связаны физические знания, законы, единицы измерения — ученики должны понимать, что вот метры, вот сантиметры, они связаны определенными отношениями, их можно переводить и так далее.
За время обучения и работы в Вышке у меня накопилось достаточно много наград: я становилась лауреатом премии «Золотая Вышка» в номинации «Серебряный птенец», была в кадровом резерве, прошла огромное множество курсов повышения квалификации, написала несколько статей и стала обладателем ряда свидетельств об интеллектуальной собственности. В 2019 году я стала лучшим молодым преподавателем, победив во Всероссийском конкурсе молодых преподавателей ВУЗов, а в 2021 — лауреатом конкурса лучших молодых преподавателей России, награждение было в Госдуме. Три раза подряд (в 2019 и в 2020 годах) выигрывала конкурс фонда образовательных инноваций Вышки. Приятно, что сейчас я стала частым гостем различных конкурсов в качестве члена жюри и эксперта, также нередко приглашают для проведения мастер-классов.
Помимо обучения в аспирантуре, преподавания в двух университетах и получения второго высшего (юридического), мое основное место работы — банк, я инженер-программист. В свободное время (которого почти нет) я люблю что-то делать руками — вышивать, мастерить из лент, печь торты (это, кстати, крайне инженерная задача).
Преподавание для меня — это очень большое и важное хобби. Мне нравится, что я могу что-то дать студентам, услышать интересные вопросы, над которыми нужно подумать, поговорить с умными людьми на умные темы. Их вопросы постоянно держат меня в тонусе.