«Выявление талантливых студентов поставлено на поток»

— В каком возрасте вы начали преподавать? Сложно ли было выстроить отношения со студентами?

— Это сложный вопрос, потому что я начал в каком-то смысле преподавать в 17 лет в школьном математическом кружке, в который до этого ходил. А студентов стал учить в 22, как только окончил математико-механический факультет СПбГУ в 2010 году. Я работал в лаборатории своего научного руководителя Александра Тулупьева. У него я учился дисциплинам, которые потом стал преподавать. Во время аспирантуры вел занятия в СПбГУ, а затем перешел в Университет ИТМО.

Выстроить отношения со студентами было и легко, и сложно. Легко, потому что с теми, кто учится на математике и программировании, в принципе не возникает больших проблем. Сложно, потому что иногда попадаешь в неловкие ситуации, если сам выглядишь как студент. Например, тебе могут не дать ключ от аудитории.

— К какому подходу вы пришли за время работы в вузе?

— Я не могу сказать, что за время работы в вузе выработал универсальный подход к обучению и на этом остановился. На самом деле, все время приходится создавать новые схемы и методы для разных групп. Студенты могут сильно различаться между собой. Например, факультет, где я работаю, один из самых сильных в России по программированию. Туда в основном набираются олимпиадники. Поступить очень сложно, и те, кто проходят, отлично разбираются в искусстве программирования. А еще у меня есть своя магистерская программа, куда мы набираем студентов не с такими продвинутыми навыками программирования, потому что готовим аналитиков данных. В таких группах преподавать нужно по-другому.

Если говорить о моем личном подходе к работе со студентами, я не считаю, что посещаемость и успеваемость во время семестра — важнее всего. Если есть видеозапись лекции, многим проще послушать ее дома на двойной скорости. Чтобы у студентов была такая возможность, мы даже сделали свой канал на YouTube с записями занятий, правда, пока еще не научились достаточно хорошо записывать видео. В конце концов, экзамен всех рассудит. Конечно, еще есть практики, которые обязательно сдавать. У них свои дедлайны, не очень строгие, но чем позже ты сдашь, тем меньше очков получишь.

В преподавании очень распространен подход, который я бы назвал доктринерским. Его суть в том, что студенты должны заучивать весь материал, который дает им лектор, и именно с той точки зрения, которой придерживается лектор. Такой подход многое упрощает, но мне гораздо ближе другой. Главное, чтобы студент в целом понимал, что к чему. А совпадение методов и формулировок с преподавательскими уже не так важно.

— Как в студенческой группе разглядеть настоящий талант — будущего ученого или гениального разработчика? Есть ли какие-то универсальные признаки, может быть, победы на школьных олимпиадах, портфолио собственных проектов к поступлению?

— На нашем факультете выявление талантливых студентов поставлено на поток. Уже в школе мы находим олимпиадников и постепенно пытаемся их вовлечь — сначала даже не в университет, а в школу программирования. Все ориентируются именно на олимпиады, поскольку победы в них говорят о том, что человек умеет решать нестандартные задачи. А отличник, который показывает выдающиеся результаты только в рамках школьной программы, не всегда может себя проявить в том, что выходит за ее пределы.

Если ты преподаватель, хороший способ найти молодые таланты — оценивать активность на парах. Самых перспективных студентов часто отличает высокая мотивация, внутренний мотор, который заставляет их больше интересоваться материалом и делать что-то самостоятельно. Однако это не слишком точный критерий.

В целом довольно сложно выявить талантливых студентов на ранних этапах. Бывает так, что у человека есть потенциал, но он его не реализует, потому что ничем в достаточной мере не интересуется. А потом выбирает направление, развивается на нем, и все начинает отлично получаться.

Бывают и обратные ситуации. По всем признакам видно, что студент далеко пойдет, но почему-то ничего у него не выходит. Или тема неинтересна, или он слишком много на себя взял, или переосмыслил свои ценности и начал увлекаться другими вещами.

— Что сейчас мотивирует выпускников направлений, связанных с компьютерными науками, выбирать научную карьеру? Какие меры, на ваш взгляд, необходимы, чтобы больше талантливых студентов делали именно такой выбор, и насколько велико может быть тут влияние преподавателя, научного руководителя?

— Мне кажется, что влияние преподавателя и научного руководителя является одним из основных факторов. Довольно часто люди принимают решение пойти в науку, потому что у них перед глазами пример успеха в этой области. Или потому, что они видят в научном руководителе классную ролевую модель человека, на которого хочется быть похожим.

Конечно, это не единственный фактор. Довольно сильно влияет внутренняя заинтересованность студента. Среди коллег, работающих со мной в лаборатории, есть немало людей, которые пришли в науку из коммерческой сферы. Во время учебы или уже после выпуска они устраивались в компании, но потом понимали, что задачи там чаще всего однотипные и руководство не спешит внедрять те классные штуки, которые ты придумал, потому что высоки риски для бизнеса. И если человек начинает понимать, что ему все же интереснее нагружать свой мозг нестандартными сложными задачами, он возвращается в науку. Но разница в зарплате, конечно, колоссальная. Особенно в IT. Компании всегда платят гораздо больше, чем университеты, и эту проблему пока не решили даже в богатых странах.

Отток талантливых выпускников из науки помогают предотвратить только настойчивые уговоры. Чем большим потенциалом обладает человек как будущий ученый, тем сильнее ты стараешься его убедить остаться на несколько лет в аспирантуре. А потом на несколько лет в лаборатории. Это не очень стабильный метод, потому что тут все зависит от тебя как от переговорщика. Если человеку действительно интересна наука, я стараюсь создать для него приемлемые условия с точки зрения финансов. А если важнее много зарабатывать, что я могу сделать? В аспирантуре должны оставаться увлеченные люди, а не те, кто принял это решение под давлением.

Что действительно могло бы помочь, так это значительное повышение аспирантских стипендий. Пока они не станут реальным источником доходов, многие люди будут уходить из науки просто потому, что не хватает денег, даже с президентскими надбавками. Конечно, существуют гранты, но они обычно выдаются не студентам и аспирантам, а лабораториям или научным руководителям.

Поэтому премия имени Ильи Сегаловича, которую в этом году учредил «Яндекс», и другие подобные проекты IT-компаний — очень хорошее подспорье. Во-первых, победителям достаются серьезные суммы. Во-вторых, все понимают, что, если ты стал призером в таком конкурсе, значит, действительно способен на многое.

Еще один эффективный подход — поднимать российскую науку до мирового уровня. Это помогло бы удержать немало амбициозных исследователей. К сожалению, в нашей стране пока мало крутых научных центров в области компьютерных технологий. Как следствие, на международных конференциях по машинному обучению и другим модным направлениям наших соотечественников гораздо меньше, чем американцев, китайцев и европейцев.

— Насколько быстро обновляются знания в вашей области? Какие навыки нужны студентам, чтобы успевать осваивать новое?

— В компьютерных науках знания и технологии обновляются очень быстро. Настолько, что статьи в журналах о машинном обучении часто устаревают уже к моменту выхода тиража. Поэтому коллеги чаще стараются публиковаться на конференциях и в общедоступном онлайн-архиве. И даже тут есть риск опоздать. Например, я был на одной конференции, где выступали с двумя докладами об одном и том же алгоритме. Причем сначала представили статью о его улучшении и только потом — о самом алгоритме.

Угнаться за всем невозможно. Однако важно не теряться в этом потоке, а уметь активно искать информацию и ежедневно следить за новостями. Обычно самых громких успехов добиваются люди, которые всегда в курсе последних открытий и разработок. Для этого мало подписаться на длинный список пабликов и инфлюенсеров — надо в первую очередь интересоваться своей темой. А чем выше интерес и мотивация, тем проще адаптироваться к переменам.

— Готов ли средний российский выпускник IT-специальности к работе в IT-компании? А очень хороший выпускник очень хорошей программы?

— Я работаю со студентами, у которых один из сильнейших уровней подготовки в России, поэтому у них обычно нет проблем с трудоустройством. Уже со старших курсов за ними начинают охотиться компании. Однако бизнес не всегда понимает свои потребности и иногда обращается не по адресу.

Например, один банк приходил к нам в университет, чтобы набрать специалистов для решения объемной и не слишком интеллектуальной задачи. С этим могли бы отлично справиться обычные программисты, а победителям конкурсов и другим продвинутым ребятам скучно выполнять простую работу — им нужны неординарные задачи. Найти такие бывает нелегко, и это, наверное, единственный фактор, который мешает сильным выпускникам устроиться в интересное место. С этой точки зрения наука — отличная альтернатива коммерческим компаниям, потому что сложных задач здесь всегда хватает.

— Как вузы, отдельные программы и преподаватели могут выстроить сотрудничество с бизнесом, чтобы преодолеть разрыв между образованием и практикой?

— Это очень сложный и болезненный вопрос, который стал решаться совсем недавно. Обычно вузы интересны для компаний в первую очередь как источник кадров, поэтому чаще всего сотрудничество бизнеса и образования проходит в этой плоскости. Однако существуют и другие форматы взаимодействия.

Например, есть государственные программы поддержки, в рамках которых малые инновационные предприятия на базе вузов могут платить меньше налогов. Создаются центры компетенций и реализуются другие инициативы, которые должны способствовать взаимодействию между образованием и бизнесом. Но в большинстве случаев это заканчивается тем, что сотрудники вузов решают задачи компании, которые не связаны с наукой.

Одна из главных проблем заключается в том, что в России не так много компаний, которым действительно нужна экспертиза ученых. Чаще всего требуется просто взять методы и применить их. Или собрать данные и наладить технологические процессы. Конечно, это не всегда так: например, у «Яндекса» бизнес завязан на наукоемких задачах. Но, к сожалению, таких компаний немного.

Если говорить о примерах успешного сотрудничества бизнеса и образования, можно упомянуть компанию JetBrains, которая вкладывает в науку значительные ресурсы. Также наши коллеги реализовывают совместные проекты с «Одноклассниками». А у «Газпром нефть» есть целое подразделение, направленное на взаимодействие с вузами. Эта компания активно сотрудничает с ИТМО и множеством других питерских университетов.

— Поменялась ли как-то со времен вашего студенчества и обучения в аспирантуре роль научного руководителя в вашей области?

— Роль научного руководителя изменилась, и, к сожалению, не в лучшую сторону. Во-первых, в наши дни в аспирантуре представлены далеко не все компетенции, и ты не можешь заняться любой интересующей тебя темой. Во-вторых, образовался огромный возрастной разрыв, потому что в 90-е годы многие уходили из науки в коммерцию или переезжали за рубеж. В результате сейчас сложно найти профессора, которому 45–50 лет: большинство или старше 60, или моложе 35.

Мой научный руководитель был одним из тех немногих, кто заполняет этот возрастной разрыв. Когда я учился, ему было 40, так что разница между профессором и аспирантом была достаточно ощутима. Это важно, потому что научный руководитель должен быть ролевой моделью и отчасти воспитывать студента. А когда ты почти одного возраста со студентом, не так просто его воспитывать.

Еще одно отличие: сейчас вовсе не факт, что у твоего научного руководителя будет достаточная компетенция по теме твоей диссертации. Поэтому сейчас он чаще всего не ставит перед аспирантом конкретные цели и задачи, как было раньше. Сейчас научный руководитель, скорее, направляет и поддерживает канву исследований, публикационную активность и общую мотивацию. А компетенции аспирант развивает у себя сам. Это нормальный подход, но он, насколько я могу судить, отличается от того, как было в прошлые годы.

— Есть ли какие-то обязательные личные качества научного руководителя, которые были важны 30, 20, 10 лет назад и важны до сих пор?

— Конечно, чем умнее научный руководитель, тем лучше. Чем ближе он к тематике, в которой работает аспирант, тем лучше. И все же сложно одинаково хорошо разбираться во всех сферах машинного обучения. Ты либо смотришь глубоко, либо широко. Хорошо, когда твой научный руководитель смотрит и широко, и глубоко в твоей области, но так бывает нечасто.

Что же касается личных качеств, вряд ли можно выбрать их идеальный набор. Все зависит от конкретного аспиранта и конкретной ситуации. Например, научный руководитель может быть строгим, но иногда это только вредит. Поэтому я стараюсь сохранить гибкость и найти к каждому студенту оптимальный подход. Многие другие научные руководители поступают так же. Но, конечно, бывают и те, кто руководят всеми примерно одинаково и подбирают себе аспирантов, с которыми им будет удобно. Сложно сказать, какой из этих сценариев лучше. Оба они эффективны — вопрос, скорее, в том, к чему ты больше расположен.

— Насколько сейчас популярно и перспективно ваше научное направление?

— Computer Science — одна из самых привлекательных сфер для абитуриентов, школьников и студентов. В нее все время приходят новые люди, и это, конечно, не может не радовать. Ведь от популярности дисциплины зависит качество исследований и количество специалистов, которые останутся в науке, даже если большинство уйдет в коммерческие компании. Есть и люди, которые интересуются компьютерными науками, но боятся, что это для них слишком сложно. Конечно, мы решаем непростые задачи, но ничего невозможного в этом нет. Поэтому бояться на самом деле нечего — занимайтесь тем, что нравится, и вы обязательно добьетесь успеха.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Подписывайтесь на Indicator.Ru в соцсетях: Facebook, ВКонтакте, Twitter, Telegram, Одноклассники.