НАДО ХОРОШО УЧИТЬ ВСЕХ, ЧТОБЫ ВЗЯТЬ ОДНОГО
В крупнейших софтверных компаниях, работающих в России — Mail.ru, «Яндексе», JetBrains — есть отдельные топ-менеджеры, руководящие образовательными программами. Вы, например. Неужели стало так трудно рекрутировать программистов, что надо бросать в сферу их подготовки «тяжелую артиллерию» специалистов и большие деньги?
Во-первых, найти квалифицированного взрослого человека на нашем рынке — редкая удача. Если вы хороший специалист, и если вы нашли хорошее место, то вы там остаетесь на долгие годы. Особенно это верно в отношении России — в США, например, люди чаще меняют работу, это позволяет им повышать свой уровень дохода. У нас же в среде программистов долго бытовала поговорка, что «нет жизни после «Яндекса» — хороших компаний мало, и их работники на рынок труда обычно не попадают.
Во-вторых, совершенствуя систему образования, вы влияете не на количество программистов на рынке, а на их качество. Нам из этой системы нужно получить совсем немного людей, но очень хороших. И чтобы к нам из университета пришел один качественный выпускник, должны хорошо учить всех. На первый взгляд, получаются несоразмерные затраты: приходится вкладываться, чтобы весь выпуск хорошо обучили, ради нескольких студентов. Я встречал расчеты, показывающие, что компаниям выгодно тратить деньги в вузах. Мне кажется, что эти презентации призваны убеждать, главным образом, акционеров, чтобы они меньше переживали, а на деле в коротком периоде никакой выгоды нет. Но она есть, если думать о будущем. Об этом говорит опыт JetBrains: все, что у нас в компании происходило хорошего, было связано с конкретными людьми, с инженерами, у которых была идея. Поэтому мы осознаем, что получить правильного человека означает в перспективе миллионы долларов прибыли. И имеет смысл вкладываться в систему, чтобы она с большей вероятностью таких людей выпускала.
НАША ЗАДАЧА В ТОМ, ЧТОБЫ СТУДЕНТ ДОУЧИЛСЯ ДО КОНЦА
Речь идет о вложениях в государственные вузы, не так ли? Но на те деньги, которые вы и ваши коллеги вложили за последние годы, можно основать собственный университет.
Ведущие технологические компании идут почти что этим путем. Наши проекты незначительно отличаются от своего университета. ФКН в Вышке (НИУ ВШЭ в Москве) — это, по сути, факультет «Яндекса». Факультет ФИВТ в МФТИ был изначально построен как конгломерат базовых кафедр различных компаний. Совсем недавно в МФТИ пришли и мы, открыв совместную с Acronis магистратуру. Наша кафедра программирования в Санкт-Петербургском Академическом университете — это кафедра, работающая по программе JetBrains, но в рамках госуниверситета. Есть специфика функционирования учебного заведения, которой мы не владеем — организация учебного процесса, лицензия, аккредитации и прочее. Успешная работа вуза требует не только знаний и умений, но еще и авторитета его руководства. Иметь проект внутри проекта Жореса Алферова, каким является Академический университет — это выгодно с точки зрения получения результатов. В Америке много сильных частных университетов, но в России вузу лучше быть государственным.
Почему каждая компания создает по своей базовой кафедре — вместо того, чтобы сделать общий отраслевой образовательный проект? Вскладчину?
Есть прецедент такого проекта. В 2004 году я пришел в ИТМО и сказал, что у нас есть деньги, и мы хотим повысить уровень образования в России. Давайте сделаем базовую кафедру. А в ИТМО сказали: кафедру не надо, лучше сделайте вечерние курсы. И мы сделали Академию современного программирования — читали по вечерам студентам базовые вещи, которым их в то время не учили. Другие компании присоединялись к этой истории, а в 2010 году она получила новый импульс: «Яндекс» решил создать в Петербурге аналог московской Школы анализа данных. Тогда мы с коллегами из «Яндекса» решили, что не надо плодить проекты, и сделали совместный Computer Science Center. Он и сейчас вполне успешно действует. Более того, в этом году мы открыли его филиал в Новосибирске — в сотрудничестве с новосибирским «Яндексом» и Факультетом Информационных Технологий НГУ.
В Петербурге он действует при ИТМО?
Это вечерние курсы, которые ежедневно читаются на трех площадках. Мы делаем набор студентов из разных вузов и читаем для них программу, отражающую передовой край компьютерных наук. Многие лекции и курсы, апробированные там, потом «перекочевывают» в Академический университет, в ИТМО и другие вузы. На входе в Computer Science Center мы получаем крутых студентов. Там жесточайший набор — 10 человек на место. Есть еще Computer Science Club — это открытая часть Центра, наподобие лектория. Приходить в Клуб может любой желающий.
К организации работы этого Центра присоединяются другие IT-компании?
Пока мы развиваем проект вдвоем с «Яндексом». Мы пробовали привлечь еще интересантов, дружили с HP Lab, но они съехали из Петербурга. Желающих всерьез погружаться в образовательные проекты не так много, потому что в этой деятельности нужен высокий уровень альтруизма. Когда с нами хотели сотрудничать, мы выработали для Computer Science Center набор правил, по которому можно войти в проект. Если компания не готова следовать им, то мы не готовы к сотрудничеству. Мы все-таки ставим во главу угла обучение. Наша задача не в том, чтобы лучший студент ушел работать в компанию, а в том, чтобы он доучился до конца. И это не всем близко.
КОГДА ЗНАНИЙ СЛИШКОМ МНОГО, А ЧЕЛОВЕКА — СЛИШКОМ МАЛО
Есть ли у российского образования ответы на вызовы технологической революции?
Нет, конечно. Но и у мирового образования этих ответов пока нет. Они в поиске. Главный вызов ведь в чем заключается? Не в том, что знания стали какими-то слишком сложными, а в том, что их стало слишком много. Накопленные человечеством знания, которые сегодня в принципе пригодились бы передовому инженеру, невозможно преподать за всю его жизнь. Надо жестко выбирать, но студент, приходящий на первый курс, не может выбрать, потому что он еще ничего не знает.
Мы недавно были в MIT (Массачусетском технологическом институте) — слушали мастер-классы на тему перенастройки инженерного образования. Они пытаются выстраивать индивидуальные образовательные траектории студентов, составляя их из наборов специализированных курсов. Грубо говоря, уже не существует программы по компьютерным наукам в целом — есть программа по machine learning, по data mining, по биоинформатике и так далее. Каждый студент собирает свой образовательный паззл из широкого спектра предлагаемых элементов. Но как ему сделать осознанный выбор? Сейчас MIT пытается решить эту проблему так: на первом курсе можно взять предмет — проектную работу — который содержит в себе понемногу из самых разных областей, от математики до работы с паяльником. И в процессе работы над этим проектом понять, что нравится.
Российские инженерные вузы могут идти тем же путем?
Они пытаются, но у нас львиную долю современных дисциплин просто некому читать. Дефицит сильных преподавателей — наверное, главная проблема сегодняшней российской высшей школы. Ее можно решать экс