Дарья Козлова: «Главный дефицит высшего образования – это преподаватели»

Искусственный интеллект (ИИ), большие языковые модели, робототехника и автономный транспорт – новые решения приходят на рынок так быстро, что многие отрасли экономики, в том числе образование, попросту не успевают за изменениями. Чтобы эффективно готовить IТ-специалистов для рынка, необходимо объединить усилия всех игроков: бизнеса, государства и университетов. Директор «Яндекса» по образованию Дарья Козлова в интервью «Ведомости&» размышляет о том, как достичь партнерства вузов и IТ-компаний и создать культуру возврата знаний среди выпускников.

Параллельные вселенные

– Главное отличие – невероятная скорость возникновения новых технологий, а вслед за ними знаний и навыков, которыми должны обладать специалисты. Контраст особенно заметен в сравнении с традиционными отраслями, где технологические изменения могут происходить медленнее.

Еще недавно не было ни ML-исследователей, ни ML-инженеров (ML – machine learning, машинное обучение. – «Ведомости&»). Промпт-инженеры (специалисты, которые занимаются составлением правильных запросов для нейросетей. – «Ведомости&») появились буквально вчера, и потребность в них может так же быстро исчезнуть с развитием языковых моделей.

Мы в «Яндексе» верим, что образование нужно строить на диалоге вузов и IТ-отрасли. Идеальная модель – университетская база в сочетании с актуальными практическими знаниями из индустрии. Задача бизнеса в этом случае – выявлять необходимые рынку компетенции и формулировать запрос на образовательные программы.

– Если честно, сейчас этот процесс идет непросто. Бизнес критикует вузы за чрезмерно академический подход, но не всегда понимает, как устроена жизнь университетов. Это как две параллельные вселенные, которые пересекаются лишь в отдельных точках.

Сложность в том, что мы говорим на разных языках. Индустрия мыслит грейдами, ролями и прикладными задачами, а вузы – зачетными единицами, учебными дисциплинами и образовательными программами. Календари не совпадают, циклы планирования разные. В России более 500 вузов, а с филиалами и вовсе 1000. Среди них есть первопроходцы вроде НИУ ВШЭ, Физтеха или ИТМО, которые уже научились выстраивать диалог с бизнесом.

Компании чаще всего совершают одну и ту же ошибку – приходят в университет только к защите дипломов. Это как приехать на вокзал, когда поезд уже ушел. Нужно включаться гораздо раньше: проектировать программы, вести курсы, переводить практический опыт бизнеса в учебные дисциплины. Бигтехи это уже поняли и работают со студентами с 1-х курсов. Это и совместные образовательные программы, и участие экспертов в преподавании, и стажировки. Также важно, чтобы компании, заинтересованные в подготовке узких отраслевых IТ- и ИИ-специалистов, будь то медицина, металлургия или сельское хозяйство, подключались к работе с вузами на ранних этапах.

Потребность в партнерстве взаимная: бизнесу не хватает сотрудников, а вузам – ресурсов, в том числе преподавательских, чтобы готовить специалистов нужного уровня. Чтобы давать молодежи образование, максимально приближенное к запросам рынка, необходимы плотное взаимодействие индустрии и университетов и поддержка государства.

Айтишников ждут на кафедрах

– Настолько, что образовательные программы в сфере ИИ нужно обновлять каждые полгода. Раньше образовательной программы хватало в среднем на четыре года. Сейчас в IТ и ИИ такой подход не работает. Полгода – и пора менять.

Свежий пример того, как быстро меняются технологии, – поисковики с нейросетевыми ответами. Еще год назад они были редкостью, а сегодня поиском с Алисой пользуются десятки миллионов людей. В июне аудитория нейросети Алисы превысила 43 млн человек. Такие технологии меняют привычки людей: теперь пользователи могут получать ответы в удобной именно для них форме.

Конечно, такая скорость изменений идет вразрез с университетской традицией фундаментальных, годами отполированных программ. И здесь как раз должны подключаться бигтехи, у которых, с одной стороны, есть технологии и инфраструктура, недоступные университетам, а с другой – эксперты, которые создают эти технологии, а затем и продукты на их основе.

– Важно привлекать больше практиков из IТ-отрасли – причем не для чтения 1–2 лекций, а полноценно.

Если эксперты от бигтехов будут содержательно участвовать в разработке образовательных программ, студенты смогут получить актуальные компетенции, востребованные работодателями. Но и преподавать на таких программах должны в том числе специалисты из индустрии. Главный дефицит высшего образования – это преподаватели. Почему вузы не могут резко увеличить набор? Да потому что некому учить!

Нужна система полного цикла. Представьте: талантливый абитуриент с 300 баллами поступает на факультет компьютерных наук. Его учат преподаватели-практики, которые приносят реальные дата-сеты и задачи, например, по оптимизации маршрутов такси. Окончив вуз, этот специалист идет, допустим, в «Яндекс», но раз в неделю возвращается в университет преподавать, потому что понимает ценность такого подхода.

Это мы называем культурой возврата знаний. Нам нужно воспитывать эту традицию, чтобы успешные выпускники чувствовали ответственность и делились опытом с новыми поколениями. Над этим мы и работаем. За последние три года число сотрудников «Яндекса», которые преподают в том числе в вузах, выросло более чем в 3 раза. Они задействованы как в столичных университетах, например в НИУ ВШЭ, ИТМО, МФТИ, СПбГУ, так и в региональных – УрФУ, ННГУ, Университете «Иннополис» и пр.

– Индустрии важно поддерживать преподавание. В «Яндексе», например, это часть корпоративной культуры. Мы поощряем сотрудников, которые задействованы в образовательной деятельности. У нас уже более 1200 сотрудников преподают в вузах, школах, Школе анализа данных и «Практикуме». Они читают лекции, ведут занятия, мастер-классы, работают со студентами и школьниками. Мы ценим их вклад и говорим об этом открыто: это важная часть работы, которую мы поддерживаем и уважаем.

Но решать проблему нужно комплексно, в том числе стимулировать выпускников и действующих преподавателей оставаться в университетах, заниматься исследовательской деятельностью и работать со студентами. Например, у нас есть премия Yandex ML Prize для преподавателей и руководителей образовательных программ за вклад в подготовку высококвалифицированных ML-специалистов и развитие технологий в России.

Для изменений нужен импульс

– Суть в том, что никто в одиночку не справится. Компании не заменят фундаментальное образование. Поэтому университеты дают основу и формируют среду для развития, бизнес обучает актуальным практическим навыкам, а государство создает инфраструктуру для сотрудничества.

Без государственной поддержки такая коллаборация не будет системной. Нужны условия для привлечения экспертов из индустрии в образование – правовые, организационные и финансовые. Только так можно масштабировать успешный опыт отдельных вузов на все высшее образование.

За последнее время появилось много государственных инициатив, которые стимулируют развитие IТ-образования и поддерживают совместные программы бизнеса и вузов. Например, в этом году в рамках федерального проекта «Кадры для цифровой трансформации» стартуют проекты Минцифры «Топ-ИТ» и «Топ-ДС». Вузы получают гранты на подготовку специалистов в разработке и ИИ, а крупные IТ-компании выступают индустриальными партнерами.

– Прежде всего важно создать комфортные условия, которые бы мотивировали практиков идти в вузы и снижали барьеры для входа бизнеса в образование. Это потребует разработки специальных трудовых договоров, пересмотра квалификационных требований и системы финансирования, в том числе участия государства. Но одних кадров из индустрии недостаточно. Качественное образование в IТ, особенно в области ИИ, невозможно без доступа к технологиям и инструментам: актуальным дата-сетам, вычислительным мощностям и практическим кейсам. Большинство вузов не обладают такими ресурсами. Здесь нужны системные решения: федеральные программы обмена, стимулирование бизнеса к сотрудничеству через налоговые льготы или репутационные преимущества, создание совместных исследовательских площадок.

По сути, речь идет о выстраивании экосистемы, где государство выступает не наблюдателем, а активным участником, создающим правовые и инфраструктурные условия для партнерства.

– Сейчас взаимодействие ограничивается несколькими проектами между отдельными вузами и компаниями. Например, «Яндекс» наиболее плотно сотрудничает с Физтехом, НИУ ВШЭ, ИТМО и СПбГУ. При этом суммарно в новом учебном году у нас будет 100 образовательных программ с 41 вузом. Нужна системная государственная поддержка и институциональные решения, которые сделают такое партнерство нормой для всей системы образования.

Как готовить специалистов будущего

– Направлений много – от классического IТ до ИИ. Мы работаем и с ведущими вузами (которые уже упоминались), и с региональными университетами – на Урале, юге России и Дальнем Востоке. Сегодня на наших программах обучается около 10 000 студентов, а в следующем году планируем выйти на 15 000.

Но важно не количество вузов и число студентов, а глубина взаимодействия: сколько зачетных единиц ведем, как интегрированы наши специалисты в учебный процесс. Как я уже говорила, у нас 100 программ с 41 университетом – это бакалаврские и магистерские программы, аспирантуры. Мы готовим высококлассных ИИ-специалистов на флагманской программе AI360 совместно со «Сбером» и пятью вузами-партнерами, запустили прикладные магистратуры по ИИ в робототехнике и умных устройствах, образовательные модули по разработке, которые университеты могут интегрировать в свои программы. Кроме того, вместе с вузами-партнерами мы внедряем новые форматы, например студкемпы – бесплатные интенсивы по компьютерным наукам. Это лишь несколько примеров того, что мы делаем совместно с университетами.

– Задача сложная: как обучать людей создавать то, чего пока не существует? Над этим мы действительно долго думали и вместе с ведущими вузами и нашими коллегами из «Сбера» выработали три ключевых принципа.

Во-первых, математический фундамент. Мы делаем упор не на классическую информатику, а на глубокое понимание моделей и алгоритмов. Во-вторых, ранняя практика. Со 2-го курса студенты работают с реальными ML-проектами в инфраструктуре компаний.

В-третьих, академическая мобильность и погружение в глобальный контекст. В программе есть межвузовские модули, которые проводят вузы-участники, и проектные школы от партнеров-бигтехов. Кроме того, обязательное участие студентов в топовых международных конференциях A и А*. Сначала – в качестве слушателей, а потом – с собственными исследованиями.

Конечно, есть и другие важные дисциплины: анализ данных, статистика и пр. Но именно это сочетание математического фундамента, практики и глобальной перспективы позволяет готовить специалистов, способных создавать прорывные технологии уровня больших языковых моделей.

– Студенты рассматривают наши программы как прямой путь в профессию. Шансы попасть в «Яндекс» у выпускников выше, хотя они проходят такой же отбор, как и все остальные. Многие приходят к нам на стажировку еще на 3–4-м курсе. Это правильный подход: попробовать силы на реальных проектах, набить шишек, узнать свои слабые места, вернуться в университет и только потом сделать осознанный карьерный выбор. Такой ранний старт позволяет к моменту выпуска иметь не просто диплом, а полноценный профессиональный опыт.

– Чрезвычайно. Но важно понимать, что к нам приходят победители олимпиад и очень мотивированные ребята. Они получают фундаментальные знания от университета и практические навыки от бизнеса. В итоге они не просто конкурентоспособны, а зачастую опережают ожидания и требования рынка. Например, выпускники нашей Школы анализа данных участвовали в создании всех ключевых сервисов и технологий «Яндекса» – от YandexGPT и Алисы до автономного транспорта.

– Школьное образование должен получить каждый, но что до университетского образования – оно точно не каждому выпускнику школы нужно. И задача, которую мы решаем в школе, – показать, что математика и информатика открывают двери в удивительный мир технологий.

У нас есть несколько проектов. Например, «Яндекс Учебник» – с бесплатными уроками по информатике для учащихся 5–11-х классов и студентов колледжей и платформой по подготовке к ЕГЭ по информатике со встроенным ИИ-помощником. Только в этом году им воспользовалось 85% школьников, сдававших экзамен. Помимо этого у нас есть ИИ-ассистент по математике для учащихся 2–11-х классов, который помогает осваивать школьную программу. С его помощью в этом году училось более 120 000 ребят. С 2016 г. работает «Яндекс Лицей», который прокладывает мостик от простой информатики к углубленному программированию. В этом году на программах «Лицея» более 45 000 школьников и студентов колледжей по всей стране изучали современные языки программирования и промышленную разработку, осваивали новые технологии.

– Мы рады, когда выпускники приходят к нам, но наша цель шире – создать в стране пул сильных специалистов, которые будут двигать всю отрасль вперед. Эти люди вносят вклад в мировую науку и создают технологии и продукты, которые уже успешно конкурируют на глобальном рынке. Мы не просто увеличиваем количество студентов, а стараемся менять сам подход к IТ- и ИИ-образованию, делая его современным, практикоориентированным и доступным для всех, кто хочет развиваться в сфере IТ и ИИ. &