Молодой ученый из Пермского Политеха создал ПО для оптимизации обучения IT-специалистов
30.12.2022
В XXI веке миром правят цифровые технологии. Промышленные роботы, система «умный дом», онлайн-банкинг, электронный дневник – все это основано на постоянно развивающихся IT-технологиях. Студенты профильных направлений тратят на получение высшего образования от четырех до шести лет, и за это время цифровые технологии успевают измениться до неузнаваемости. В итоге выпускник не обладает необходимыми компетенциями для будущей работы. Чтобы помочь вузам, студентам и работодателям, ученый Пермского Политеха разработал программу, позволяющую выстраивать учебный план в соответствии с актуальными потребностями рынка. На созданное ПО уже получено свидетельство государственной регистрации. Исследование выполнено в рамках реализации программы академического стратегического лидерства «Приоритет 2030».
Развитие цифровой экономики является одним из приоритетов государственной политики Российской Федерации. Помимо автоматизации производств и инвестиций в новые технологии, оно включает в себя подготовку высококвалифицированных IT-специалистов. Обучать айтишников, отвечающих реальным запросам рынка труда, поможет разработанная в Пермском Политехе компьютерная программа «Денограф. Интеллектуальная система денотативной аналитики для управления подготовкой ИТ-кадров».
Эта программа собирает данные о требованиях работодателей к соискателю с сайтов-агрегаторов, анализирует их и, используя математическую модель-описание специалиста, формирует рекомендации к учебным курсам. Они включают в себя востребованные компетенции и количество часов, необходимое для их получения. Система позволяет улучшать не только вузовские дисциплины, но и программы дополнительного профессионального образования.
При этом новые понятия не вырываются из контекста, напротив, программа указывает тематические связи в рамках предметной области. Такая возможность открывается благодаря использованию денотативного подхода к анализу текста.
— Денотат – это слово или словосочетание в тексте на естественном языке, которое соотносится с объектом или явлением предметной области и выражает этот смысл в указанном тексте. В текстах вакансий для поиска ИТ-специалистов это ключевые понятия, используемые для описания компетенций в области информационных технологий. К таким денотатам относятся, например, обозначения языков программирования, технологий, инструментов, концепций и т.д. Затем строится «смысловая карта», позволяющая проследить связь между понятиями, — поясняет разработчик программы, старший преподаватель кафедры информационных технологий и автоматизированных систем Денис Яруллин.
Чтобы оценить эффективность разработанной программы, был проведен небольшой эксперимент с участием студентов, окончивших 3 курс направлений «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника» ПНИПУ и нескольких потенциальных работодателей. Представители компаний провели стандартизированные собеседования с каждым из студентов и заполнили анкету, оценив их компетенции и перспективу трудоустройства. Результаты первичных собеседований показали, что, хотя студенты обладают достаточными компетенциями в области алгоритмизации и программирования, отсутствие компетенций, связанных с требуемыми технологиями, и понимания их взаимосвязи сильно снижают вероятность рекомендации к трудоустройству.
Тогда студенты прошли краткосрочную подготовку по программе интенсива, составленной с учетом рекомендаций информационной системы, и вновь встретились с работодателями. Результаты повторных собеседований показали улучшение показателей по всем критериям: средний общий уровень подготовки вырос на 9%; владение необходимым работодателям стеком технологий – на 60%; технический кругозор – на 46%. В итоге вероятность дальнейшего трудоустройства выросла на 40%.
Развитие цифровой экономики является одним из приоритетов государственной политики Российской Федерации. Помимо автоматизации производств и инвестиций в новые технологии, оно включает в себя подготовку высококвалифицированных IT-специалистов. Обучать айтишников, отвечающих реальным запросам рынка труда, поможет разработанная в Пермском Политехе компьютерная программа «Денограф. Интеллектуальная система денотативной аналитики для управления подготовкой ИТ-кадров».
Эта программа собирает данные о требованиях работодателей к соискателю с сайтов-агрегаторов, анализирует их и, используя математическую модель-описание специалиста, формирует рекомендации к учебным курсам. Они включают в себя востребованные компетенции и количество часов, необходимое для их получения. Система позволяет улучшать не только вузовские дисциплины, но и программы дополнительного профессионального образования.
При этом новые понятия не вырываются из контекста, напротив, программа указывает тематические связи в рамках предметной области. Такая возможность открывается благодаря использованию денотативного подхода к анализу текста.
— Денотат – это слово или словосочетание в тексте на естественном языке, которое соотносится с объектом или явлением предметной области и выражает этот смысл в указанном тексте. В текстах вакансий для поиска ИТ-специалистов это ключевые понятия, используемые для описания компетенций в области информационных технологий. К таким денотатам относятся, например, обозначения языков программирования, технологий, инструментов, концепций и т.д. Затем строится «смысловая карта», позволяющая проследить связь между понятиями, — поясняет разработчик программы, старший преподаватель кафедры информационных технологий и автоматизированных систем Денис Яруллин.
Чтобы оценить эффективность разработанной программы, был проведен небольшой эксперимент с участием студентов, окончивших 3 курс направлений «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника» ПНИПУ и нескольких потенциальных работодателей. Представители компаний провели стандартизированные собеседования с каждым из студентов и заполнили анкету, оценив их компетенции и перспективу трудоустройства. Результаты первичных собеседований показали, что, хотя студенты обладают достаточными компетенциями в области алгоритмизации и программирования, отсутствие компетенций, связанных с требуемыми технологиями, и понимания их взаимосвязи сильно снижают вероятность рекомендации к трудоустройству.
Тогда студенты прошли краткосрочную подготовку по программе интенсива, составленной с учетом рекомендаций информационной системы, и вновь встретились с работодателями. Результаты повторных собеседований показали улучшение показателей по всем критериям: средний общий уровень подготовки вырос на 9%; владение необходимым работодателям стеком технологий – на 60%; технический кругозор – на 46%. В итоге вероятность дальнейшего трудоустройства выросла на 40%.
Марина Осипова © Вечерние ведомости
Читать этот материал в источнике
Читать этот материал в источнике
В Первоуральске молодёжь учит старшее поколение искусству кружевоплетения
Воскресенье, 22 декабря, 16.24
СМИ сообщают о поджоге полицейской машины в Екатеринбурге
Воскресенье, 22 декабря, 16.04
В Екатеринбурге автобус врезался в дерево: пострадали водитель и пассажиры
Воскресенье, 22 декабря, 12.32