Усилия образовательных учреждений в подготовке квалифицированных специалистов для современной экономики данных должны обеспечить России кадровый суверенитет в ИТ-сфере. Область данных становится все более значимой для различных отраслей бизнеса, поэтому важно гарантировать наличие высококвалифицированных кадров.

Активно обсуждаются требования к персоналу в области данных, актуальные навыки и знания, необходимые для успешной карьеры в новой экономике данных. Разрабатываются стратегии сотрудничества между образовательными учреждениями и IT-компаниями, в том числе создание специализированных программ обучения, практических занятий, стажировок и других форм сотрудничества.

Очень важно отработать возможности сотрудничества между образовательными организациями и бизнесом для обеспечения подготовки соответствующих высококвалифицированных специалистов, способных эффективно работать в области анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и других смежных областях.

Какие компетенции и навыки необходимы для специалистов в области данных в контексте новой экономики данных?

Подготовка специалистов по искусственному интеллекту должна включать междисциплинарные знания и навыки. Важно включать элементы математики, статистики, компьютерных наук, когнитивных наук и других связанных областей, а также отраслевых особенностей внедрения ИИ. Такой подход позволяет ученым лучше понимать фундаментальные принципы искусственного интеллекта и применять их в различных сферах. Очень важно проводить оценку качества и экспертизу образовательных программ на предмет соответствия модели компетенций специалиста в области ИИ и на предмет востребованности образовательных программ среди ведущих работодателей в разрезе отраслей, не реже, чем 2 раза в год.

Какие методы и практики обучения специалистов в области данных являются наиболее эффективными?

Условиями эффективной реализации образовательных программ в сфере ИИ можно обозначить:

• формирование фундаментального понимания основных методов и алгоритмов в области ИИ;
• привлечение к образовательному процессу в качестве экспертов и преподавателей специалистов крупнейших компаний, создающих и внедряющих технологии генеративного ИИ ‒ представителей Альянса в сфере искусственного интеллекта и других высокотехнологичных компаний
• наполнение процесса обучения практическими задачами в интересах, в том числе индустриальных партнеров.

Как можно сотрудничать между образовательными учреждениями и IT-компаниями для обеспечения высокого уровня подготовки специалистов?

Каким образом образовательные учреждения могут помочь студентам и выпускникам развиваться в профессиональном плане и успешно войти на рынок труда в области новой экономики данных?

Подготовка ученых мирового уровня по искусственному интеллекту требует системного подхода и усиленной поддержки на различных уровнях. Это позволит обеспечить высокий уровень знаний, технологические инновации и дальнейшее развитие данной области. Примеры методов, которые вуз может внедрять уже сейчас, без особенных затрат, на административном ресурсе во взаимодействии
с бизнес-партнерами:

• развивать программы целевой аспирантуры и запускать системы стажировок молодых ученых в компаниях-лидерах и технологических компаниях во время или после обучения в вузе для проведения исследований по тематикам сквозных технологий по заказу компаний;
• применять гибкие организационно ‒ кадровые механизмы, позволяющие проводить ежегодную корректировку штатного расписания в целях обеспечения квалифицированными преподавателями-практиками, исходя из приоритетов и актуализации образовательных программ;
• проводить акселерацию объединенных технологических команд из числа сотрудников компаний, студентов и аспирантов образовательных организаций высшего образования и научных организаций;
• проводить подготовку ассистентов преподавателей IT-дисциплин для студентов старших курсов, магистрантов и аспирантов для развития навыков преподавания, снятия с педагогов части нагрузки, что помогает распространить лучшие практики индустрии, разнообразить образовательный опыт и подготовить студентов к решению прикладных задач;
• привлекать сотрудников-практиков в качестве менторов на проекты студентов.

Какие вызовы и препятствия могут возникнуть при обучении специалистов для новой экономики данных?

Для масштабного запуска программ подготовки высокоуровневых специалистов и ученых по ИИ, необходимо:

• повысить уровень подготовки абитуриентов с глубокими математическими знаниями в масштабах страны;
• преодолеть дефицит высококвалифицированных преподавателей-разработчиков образовательных программ и курсов;
• выполнить требования по наличию соответствующих вычислительных мощностей;
• внедрить механизм финансирования создания указанных программ, учитывая их высокую стоимость и сложность в реализации.

Как обеспечить актуальность образовательных программ в условиях быстрого развития технологий в области данных?

Модульные принципы. Очень важно проводить оценку качества и экспертизу образовательных программ.  Программы исследуются на предмет соответствия модели компетенций специалиста в области ИИ и на предмет востребованности образовательных программ среди ведущих работодателей в разрезе отраслей.  Такие мероприятия проводятся не реже, чем 2 раза в год.

Какие механизмы мониторинга и метрики оценки эффективности образовательных программ для подготовки специалистов в области данных можно предложить?

Имеются в виду метрики эффективности результата, указывающие на взаимодействие с отраслевыми партнерами (например, РИДы, патенты,  внебюджетные доходы, акты о внедрении технологий и т.д.)

Какая система высшего образования нам нужна?

Основные задачи, которые сегодня стоят перед системой высшего образования:

• обеспечение кадровых потребностей национальной экономики;
• обеспечение научно-технологического суверенитета: для вузов важно коммерциализировать результаты исследований, которые ведут ученые, развивать взаимодействие с бизнесом;
• формирование патриотического мировоззрения молодежи.

Образ будущего системы высшего образования:

• Целостность и достаточность программ, что позволит выпускнику получить полноценное высшее образование без необходимости продолжения учебы в магистратуре.
• Фундаментальность, которая была характерна для советской системы.
• Практикоориентированность, подразумевающую тесную связь вуза с рынком труда.
• Гибкость образовательных программ в зависимости от выбранной профессии и отрасли.

Новые программы и проекты для развития системы высшего образования:

• Программа «Приоритет-2030» направлена на поддержку программ развития университетов. Сегодня в ней участвуют 118 вузов из 50 регионов России. Благодаря ей уже разработано более 1 тыс. новых образовательных программ, создано более 500 научно-исследовательских лабораторий, свыше 14 тыс. преподавателей стали участниками программ академической мобильности. По поручению Президента программа будет продлена до 2030 года с финансированием 190 млрд рублей.
• Передовые инженерные школы. Их цель —подготовка инженеров для высокотехнологичных компаний. Уже создано 30 таких школ. Среди партнеров передовых инженерных школ — более 160 высокотехнологичных компаний-партнеров, в них обучается более 6 тыс. студентов, а более 20 тыс. школьников приняли участие в мероприятиях ПИШ. Еще 20 школ будет создано до конца 2024 года. По поручению Президента их количество будет увеличено до 100.
• Платформа университетского технологического предпринимательства. Федеральный проект направлен на раскрытие предпринимательского потенциала молодежи. В нем задействовано более 350 университетов из 78 регионов России.
• Современные университетские кампусы. Уже сегодня реализуются 17 проектов кампусов. В результате их создания вузы, на территории которых создаются кампусы, получат более 62,1 тыс. мест для проживания студентов, аспирантов и молодых ученых.