TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
MEPhI CTF

12 Jul, 13:15

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

По мотивам вчерашнего обсуждения в Кипящем подумал, что нужно структурировать мою собственную позицию по одному вопросу, дистанцируясь от объекта обсуждения, он тут не так важен.

Значит, вопрос: нужно ли студентов IT специальностей в ВУЗах обучать максимально фундаментальному знанию (общая физика, вышмат...) или больше внимания нужно обращать на технические предметы (основы устройства компьютера, программирование, сети and so on). Для меня лично ответ очевиден, но давайте разберемся.

Самый частый тип аргументов, который я слышу в защиту фундаментального образования: "ИИ и нейроморфные системы без энергетического переноса, протонных помп, электронного газа, туннелирования, зонирования, жидких и органических полупроводников, и тд. - невозможны". То есть человек говорит, что нужно фундаментальное физическое и даже химическое образование, чтобы действительно понимать как работает ИИ.

Ещё один аргумент: "айтишные предметы — это для кодеров, а фундаментальные предметы для действительно думающих и квалифицированных специалистов". Слово "кодеры" конечно же используется в негативной коннотации.

Господа, которые отстаивают такие аргументы, я понимаю ваше стремление к настоящим серьезным знаниям, но давайте посмотрим на предмет более реалистично. Наша жизнь не бесконечна. Более того, специалист не может до 40 лет изучать полный стек технологий от высокоуровневых языков программирования до химического состава полупроводников, чтобы когда-нибудь (а может и никогда) начать зарабатывать деньги.

Компьютер — это уже сама по себе очень сложная штука. Внутри него каждую микросекунду происходит огромное количество процессов от работы планировщика в ядре OS до speculative execution в самом CPU. Чтобы полностью изучить сам компьютер на софтварном уровне и немножко заглянуть в хардварный понадобится уже сильно больше 10 лет. Причем эти знания можно расширять бесконечно, потому что даже целой жизни не хватит на изучение всех тонкостей протоколов от USB до QUIC, особенностей работы Intel ME и гипервизоров. А список этот можно расширять бесконечно.

Так не лучше ли сконцентрироваться на изучении главной области знаний специалистов, которой они будут заниматься долгое время после выпуска (если не всю жизнь) и которая будет приносить им хлеб? Да, наверное прекрасно знать принципы устройства протонных помп и электронного газа (я, если честно, не знаю что это такое), но на мой взгляд для всех IT-специалистов куда важнее понимать что происходит с устройством, с которым они связали свою деятельность.

Что касается аргумента про тупых формошлепов, которым лишь бы научиться программировать на Python и начать зарабывать 300к/нс, а не изучать фундаментальные знания: мне этот аргумент кажется ложной дихотомией, когда нам дают выбор между изучением фундаментальных предметов (очень повезет, если хотя бы 1 преподаватель из 10 расскажет как этот предмет соотносится с чем-то в реальной жизни) и тупым кодерством без понимания предмета, хотя очевидно, что это не все опции развития специалиста.

Как раз поэтому, при выборе между этими двумя путями я думаю, что нужно выбрать третий, когда мы обучаем студента технологиям, а не академическим предметам, при том, что в технологиях предметов для изучения и упражнений для ума, поверьте, ничуть не меньше чем в общей физике.

1.6k 0 15 16 70
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot