Для профессионалов в тестировании! >>>TestingStage2018>>> Продажа билетов на конференцию открыта. Успей купить!
×Закрыть

Рейтинг вузов DOU-2016: на первом месте Могилянка, КПИ в середине списка

В мае 2016 года на DOU был проведен опрос о вузах, в которых учатся или учились ИТ-специалисты. Такие опросы проводились и раньше, но в этом году мы решили сделать оценку более полной и всесторонней.

Нашей основной целью было создать рейтинг вузов для получения высшего образования и работы в ИТ. Условно говоря, рейтинг для абитуриента, который хочет работать в ИТ и выбирает вуз для обучения.

Как мы считали

В итоговый рейтинг были включены факультеты и вузы, по которым было собрано 40 и более анкет. Учитывались только ответы респондентов с опытом работы в ИТ.

Детальнее о методологии проведения опроса.

Для построения рейтинга была выбрана оценка готовности рекомендовать свой факультет или кафедру как место обучения. Мы использовали именно этот показатель, потому что он меньше зависит от субъективных жизненных обстоятельств респондента (например, ностальгии по юности или неудовольствия недостаточными усилиями, приложенными во время обучения). Кроме того, поскольку рекомендация делается «на будущее», то респондент может учитывать не только свой личный опыт обучения, но и любую информацию о вузе, полученную после выпуска — таким образом мы получаем более объективную оценку.

Результаты

Киево-Могилянская Академия, в основном представленная факультетом информатики, заняла первое место с оценкой 8,3 из 10.

На втором месте (оценки 7,2-7,3 из 10) находятся сразу несколько вузов: КНУ им. Шевченко, ХНУРЭ и ЧГУ им. Петра Могилы.

Самые низкие оценки получили ВНТУ (5,7) и НАУ (4,7).

Остальные вузы получили средние оценки — не выше и не ниже среднего по выборке уровня.

Интересно, что в рейтинге лидируют вузы общего профиля (за исключением ХНУРЭ). В то время как специализированные технические вузы, такие как КПИ, Львовская политехника, ОНПУ, ХАИ, ХПИ, ДонНТУ получили средние оценки, а ВНТУ и НАУ даже ниже среднего.

Кроме вузов с высокими оценками есть несколько отдельных высоко оцененных факультетов в средних вузах.

Это Факультет прикладной математики в ДНУ им. Гончара (оценка 7,3), а также несколько факультетов НТУУ «КПИ»: Физико-технический институт (ФТИ) — 7,4 балла, Факультет прикладной математики (ФПМ) — 7,3 балла, Институт прикладного системного анализа (ИПСА) — 7,0 баллов.

КПИ, будучи самым крупным вузом для получения ИТ-образования (четверть опрошенных учатся или учились в этом вузе), получил средние оценки. Основная причина — разброс в оценках разных факультетов. В противовес вышеупомянутым более сильным факультетам (ФТИ, ФПМ, ИПСА) в исследовании также проанализированы ФИВТ, ТЭФ и ФЭЛ, получившие средние оценки (детальнее о результатах КПИ и его факультетов).


Для просмотра данных по всем вузам воспользуйтесь виджетом ниже или таблицей со всеми данными. Полный массив данных можно скачать на GitHub.

Зеленым цветом выделены значения выше среднего по всей выборке, оранжевым — ниже среднего по всей выборке. Значения в ячейках без заливки не отличается от среднего по выборке (уровень значимости 90%).

Ячейки с числами показывают среднюю оценку по шкале от 1 до 10, с % — долю от всех респондентов конкретного вуза/ факультета.

Вуз Кол-во анкет Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Оценка Доля Оценка Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля Доля
1. НаУКМА 63 анкеты 63 8,3 8,1 8,0 8,6 6,1 7,4 7,4 6,9 97% 95% 83% 90% 32% 41% 41% 25% 8% 10% 17% 7,5 7,0 7,0 7,3 7,9 8,0 7,3 7,6 7,5 25% 6,6 63% 0% 73% 63% 52% 30% 14% 76% 60% 46% 57%
Факультет информатики 60 анкет 60 8,4 8,2 8,0 8,6 6,1 7,4 7,5 6,9 100% 97% 85% 93% 33% 43% 43% 27% 7% 10% 17% 7,5 7,0 6,9 7,4 8,0 8,1 7,3 7,6 7,6 27% 6,7 63% 0% 75% 65% 53% 32% 15% 78% 62% 47% 58%
2. КНУ им. Шевченко 182 анкеты 182 7,3 7,6 6,7 6,4 6,0 6,3 6,1 4,8 70% 75% 57% 33% 40% 23% 8% 9% 13% 3% 4% 6,9 5,8 5,6 5,6 5,6 6,5 7,0 4,8 6,2 28% 4,3 48% 5% 44% 30% 21% 25% 22% 36% 37% 31% 43%
Факультет кибернетики 88 анкет 88 7,7 8,4 6,3 6,1 5,6 6,0 6,2 5,0 95% 92% 66% 59% 40% 28% 8% 15% 18% 2% 9% 6,9 5,7 4,9 5,3 5,5 6,1 7,2 4,9 6,7 15% 4,5 44% 8% 52% 40% 18% 38% 27% 47% 42% 26% 53%
Факультет радиофизики, электроники и компьютерных систем 44 анкеты 44 7,0 6,5 7,0 7,1 6,6 6,4 6,0 4,6 55% 66% 57% 2% 64% 27% 9% 7% 2% 2% 0% 6,7 6,2 5,8 5,8 6,2 6,8 6,9 4,5 6,0 43% 4,1 50% 0% 39% 41% 32% 18% 27% 34% 45% 36% 39%
3. ХНУРЭ 218 анкет 218 7,3 7,2 6,1 6,4 5,1 6,5 6,5 5,3 87% 77% 53% 58% 48% 44% 36% 28% 11% 3% 0% 6,5 6,0 5,2 6,5 6,7 7,0 6,2 3,8 5,5 17% 4,9 55% 50% 47% 44% 41% 39% 25% 53% 59% 50% 51%
Факультет компьютерных наук 110 анкет 110 8,0 8,1 6,2 6,6 5,3 6,5 6,8 6,0 95% 76% 49% 84% 63% 62% 41% 41% 16% 3% 0% 6,6 6,2 5,2 6,7 6,9 7,0 6,9 4,2 6,1 15% 5,2 58% 41% 60% 60% 55% 51% 35% 60% 74% 59% 61%
Факультет компьютерной инженерии и управления 59 анкет 59 6,8 6,7 5,9 6,1 4,8 6,5 6,4 4,8 85% 86% 59% 32% 37% 25% 31% 10% 10% 5% 2% 6,3 5,7 5,2 6,5 6,7 7,2 5,3 3,6 5,0 24% 4,8 54% 66% 41% 31% 25% 29% 8% 47% 49% 42% 46%
4. ЧГУ им. Петра Могилы 43 анкеты 43 7,2 7,3 6,9 6,7 5,5 6,3 5,5 5,1 95% 91% 56% 67% 40% 81% 67% 49% 40% 16% 2% 6,8 5,9 4,9 7,0 7,6 7,5 6,3 4,7 7,3 19% 5,8 70% 7% 70% 49% 42% 23% 12% 79% 44% 42% 47%
Факультет компьютерных наук 40 анкет 40 7,3 7,6 7,0 6,8 5,7 6,5 5,6 5,1 95% 93% 60% 73% 38% 83% 70% 53% 43% 18% 3% 6,7 6,0 4,8 7,1 7,8 7,6 6,4 4,9 7,5 18% 6,0 73% 5% 73% 53% 45% 25% 13% 83% 48% 43% 50%
5. СумГУ 73 анкеты 73 6,6 6,8 7,0 7,4 4,6 5,9 5,3 4,5 82% 77% 68% 42% 36% 36% 62% 25% 3% 3% 0% 6,5 5,6 5,5 7,1 7,0 7,5 6,3 4,2 6,1 33% 6,2 36% 19% 40% 41% 67% 33% 16% 64% 56% 52% 44%
Факультет электроники и информационных технологий 63 анкеты 63 6,6 6,8 7,0 7,6 4,7 6,0 5,4 4,7 87% 84% 75% 49% 40% 38% 68% 27% 3% 3% 0% 6,5 5,6 5,5 7,1 7,0 7,6 6,2 4,3 6,4 32% 6,1 33% 19% 43% 46% 73% 37% 14% 70% 63% 51% 46%
6. ЛНУ им. Франко 73 анкеты 73 6,5 6,9 5,7 5,5 5,6 5,7 5,4 3,8 75% 71% 22% 40% 58% 25% 12% 5% 3% 0% 1% 5,9 5,1 5,6 5,4 5,6 6,0 6,8 4,2 5,4 11% 3,8 66% 29% 37% 26% 12% 30% 30% 41% 29% 30% 33%
Факультет прикладной математики и информатики 52 анкеты 52 6,8 7,6 5,7 5,6 5,8 5,7 5,7 4,1 90% 92% 21% 54% 77% 31% 8% 8% 4% 0% 0% 5,7 4,9 5,3 5,7 6,1 5,9 6,8 4,3 6,0 10% 3,9 65% 23% 44% 35% 17% 37% 35% 52% 37% 25% 38%
7. ДНУ им. Гончара 100 анкет 100 6,5 6,5 5,3 5,7 5,3 5,8 5,3 3,7 72% 75% 52% 35% 32% 35% 22% 5% 4% 2% 1% 6,4 5,2 5,1 3,8 4,0 5,3 5,9 3,6 4,4 5% 3,3 40% 41% 34% 17% 14% 16% 19% 32% 22% 34% 27%
Факультет прикладной математики 53 анкеты 53 7,3 7,3 5,6 6,0 5,8 6,2 5,8 4,2 87% 87% 62% 43% 36% 43% 26% 8% 8% 4% 2% 6,3 5,0 5,4 4,2 4,2 5,3 6,5 4,1 5,3 8% 3,5 42% 40% 51% 30% 23% 26% 32% 43% 36% 34% 34%
8. Львовская Политехника 171 анкета 171 6,4 6,8 5,5 5,5 5,3 5,6 5,6 4,1 85% 77% 82% 30% 35% 27% 19% 13% 6% 6% 1% 5,9 5,3 4,8 6,3 6,0 6,0 5,8 3,8 5,2 13% 4,8 52% 57% 48% 46% 28% 31% 22% 42% 47% 41% 36%
Институт компьютерных наук и информационных технологий 105 анкет 105 6,6 7,1 5,3 5,5 5,0 5,6 5,5 4,0 88% 82% 82% 39% 37% 32% 23% 16% 8% 6% 1% 5,8 5,3 4,8 6,5 6,4 6,2 6,1 4,0 5,6 17% 4,8 50% 51% 48% 58% 33% 38% 25% 47% 56% 48% 40%
Институт компьютерных технологий, автоматики и метрологии 44 анкеты 44 6,0 6,1 5,5 4,8 5,6 5,8 5,8 4,5 84% 70% 84% 14% 34% 14% 14% 11% 2% 5% 0% 6,0 5,2 4,9 5,7 5,0 5,5 5,3 3,2 4,5 7% недостаточно данных 50% 80% 43% 32% 16% 16% 20% 36% 23% 27% 36%
9. ОНПУ 63 анкеты 63 6,3 6,1 5,6 6,3 4,7 5,4 5,4 3,8 75% 78% 68% 54% 10% 21% 21% 16% 2% 3% 0% 6,1 5,5 4,7 4,9 5,1 5,5 5,5 3,5 4,6 13% 3,5 32% 54% 38% 22% 21% 35% 10% 33% 43% 38% 32%
Институт компьютерных систем 50 анкет 50 6,3 6,2 5,6 6,4 4,8 5,1 5,3 3,7 80% 88% 74% 64% 10% 26% 26% 16% 0% 4% 0% 5,8 5,0 4,5 4,9 5,1 5,2 5,5 3,4 4,6 12% 3,6 32% 56% 44% 24% 20% 42% 8% 40% 40% 40% 32%
10. НТУУ «КПИ» 784 анкеты 784 6,2 6,8 5,1 5,4 6,0 5,6 5,4 4,0 80% 77% 67% 49% 44% 27% 21% 15% 15% 4% 1% 5,8 5,0 5,0 4,8 5,4 5,9 6,3 4,3 5,6 13% 4,0 37% 27% 35% 36% 24% 22% 13% 37% 33% 42% 39%
ФТИ 54 анкеты 54 7,4 7,6 6,1 6,5 7,1 6,8 6,1 5,6 80% 96% 46% 65% 28% 50% 63% 44% 26% 4% 2% 6,4 5,8 5,9 5,6 6,1 6,9 6,8 5,0 6,3 30% 4,7 44% 11% 65% 69% 37% 30% 17% 63% 39% 48% 46%
ФПМ 96 анкет 96 7,3 7,7 5,8 5,9 6,1 6,0 6,3 5,0 93% 85% 84% 68% 41% 33% 9% 20% 29% 4% 0% 6,1 5,5 5,3 5,3 5,5 5,9 6,3 4,0 5,8 9% 4,6 47% 13% 45% 40% 27% 17% 7% 41% 31% 41% 50%
ИПСА 90 анкет 90 7,0 8,4 5,8 6,3 7,2 6,1 6,1 4,7 96% 93% 90% 36% 50% 16% 12% 22% 9% 8% 2% 6,6 5,2 5,7 5,6 6,5 6,7 7,3 4,7 5,9 18% 4,7 56% 10% 32% 36% 27% 30% 9% 59% 32% 44% 44%
ФИВТ 268 анкет 268 6,0 7,2 4,4 4,8 5,8 5,2 5,2 3,6 90% 75% 62% 59% 59% 25% 22% 13% 20% 4% 1% 5,2 4,5 4,3 4,3 5,2 5,6 6,3 4,2 5,8 7% 3,5 31% 27% 38% 38% 27% 32% 18% 36% 46% 38% 43%
ТЭФ 85 анкет 85 5,9 5,6 4,8 5,1 5,5 5,3 5,0 3,8 92% 88% 79% 65% 71% 53% 39% 14% 2% 4% 0% 5,5 4,5 4,6 4,6 5,3 5,1 6,4 4,0 5,1 6% 4,0 27% 48% 28% 53% 29% 12% 4% 35% 25% 32% 36%
ФЭЛ 47 анкет 47 5,8 5,7 4,6 5,4 5,6 5,4 4,7 3,2 28% 57% 74% 6% 9% 4% 11% 0% 2% 2% 0% 6,0 4,8 5,2 3,6 4,5 5,2 5,6 3,5 5,0 17% 3,3 36% 47% 13% 19% 9% 11% 9% 23% 19% 53% 30%
11. ХНУ им. Каразина 48 анкет 48 6,1 6,0 6,0 6,0 5,7 6,2 5,6 3,8 69% 81% 65% 60% 29% 33% 23% 17% 8% 8% 0% 6,5 5,7 5,9 4,9 5,6 6,0 6,7 4,9 5,1 33% 4,5 35% 31% 33% 27% 27% 27% 13% 35% 23% 42% 31%
12. НТУ «ХПИ» 107 анкет 107 6,1 6,2 6,0 6,7 4,4 5,6 5,4 4,1 88% 79% 60% 47% 37% 30% 32% 18% 10% 1% 0% 6,2 5,2 4,9 5,1 5,9 5,7 5,5 3,3 4,6 9% 4,6 45% 45% 34% 29% 20% 16% 12% 36% 48% 36% 36%
Компьютерные и информационные технологии (КИТ) 44 анкеты 44 6,0 5,9 6,1 7,5 4,3 5,3 5,2 4,0 91% 91% 80% 45% 30% 39% 32% 20% 20% 2% 0% 6,3 4,9 4,7 4,6 5,7 5,9 5,4 3,7 5,2 11% недостаточно данных 55% 41% 34% 39% 34% 25% 11% 43% 55% 36% 48%
13. ХАИ им. Жуковского 77 анкет 77 6,1 6,2 5,9 6,4 5,0 6,5 5,7 4,2 71% 64% 56% 42% 35% 35% 32% 21% 5% 4% 1% 6,7 5,9 5,5 7,0 6,7 7,0 5,7 4,9 4,4 19% 5,3 55% 55% 29% 42% 23% 19% 12% 31% 38% 57% 31%
14. ДонНТУ 69 анкет 69 6,0 6,5 5,9 5,8 5,8 6,3 6,0 4,0 90% 90% 83% 43% 38% 42% 38% 17% 1% 7% 0% 6,4 5,4 5,3 5,0 5,5 6,2 6,3 3,6 4,4 7% 3,8 41% 54% 32% 25% 9% 14% 17% 36% 20% 49% 41%
Факультет компьютерных наук и технологий 52 анкеты 52 6,4 6,7 5,9 5,7 6,0 6,2 6,0 4,1 92% 90% 88% 56% 46% 50% 42% 21% 2% 8% 0% 6,5 5,3 5,2 4,9 5,4 6,1 6,5 3,6 4,5 8% 3,9 44% 54% 38% 27% 10% 19% 17% 38% 21% 46% 48%
15. ВНТУ 77 анкет 77 5,7 5,9 4,7 5,8 4,2 4,8 4,6 3,4 75% 74% 65% 42% 29% 13% 18% 10% 0% 3% 0% 5,6 4,1 4,2 4,7 5,0 5,8 5,3 3,8 5,5 23% 3,6 38% 75% 34% 26% 21% 39% 23% 34% 34% 42% 30%
Факультет информационных технологий и компьютерной инженерии 50 анкет 50 5,3 5,9 4,2 5,4 4,0 4,0 4,1 2,9 86% 80% 60% 54% 36% 16% 16% 10% 0% 4% 0% 5,1 3,5 3,9 4,6 4,7 5,6 5,1 3,6 4,7 14% 3,1 30% 80% 28% 34% 16% 40% 24% 34% 30% 32% 30%
16. НАУ 146 анкет 146 4,7 5,2 4,2 4,6 4,5 4,6 4,1 2,8 77% 65% 49% 28% 30% 35% 18% 12% 1% 3% 1% 4,8 3,8 3,9 4,7 4,4 4,8 4,8 3,1 3,7 7% 3,0 21% 58% 32% 3% 16% 9% 5% 21% 8% 22% 18%
Институт компьютерных информационных технологий 110 анкет 110 4,7 5,4 4,1 4,6 4,3 4,4 4,1 2,8 85% 69% 53% 33% 37% 40% 21% 15% 1% 3% 1% 4,7 3,7 3,7 4,5 4,3 4,6 4,8 2,9 3,6 3% 2,9 18% 54% 38% 3% 17% 12% 5% 23% 6% 15% 20%
Другой вуз 787 анкет 787 5,6 5,8 5,6 6,0 4,7 5,6 5,0 3,7 82% 67% 52% 37% 32% 29% 30% 9% 6% 2% 2% 5,9 5,0 4,8 5,8 5,9 5,9 5,2 3,4 4,8 12% 4,1 41% 47% 35% 15% 12% 14% 11% 27% 19% 47% 28%
ВСЕ РЕСПОНДЕНТЫ 3081 анкета 3081 6,2 6,5 5,6 5,9 5,3 5,7 5,4 4,1 81% 74% 60% 44% 37% 30% 26% 15% 9% 4% 2% 6,1 5,2 5,0 5,5 5,7 6,1 5,9 4,0 5,2 15% 4,2 43% 39% 38% 29% 22% 22% 15% 37% 32% 42% 36%

Украинское ИТ-образование: можно списывать и давать взятки, зато престижно

Хотя у рейтинга есть явные лидеры с высокими оценками, в целом ИТ-специалисты оценивают свои «альма матер» невысоко.

Средняя оценка готовности рекомендовать свой факультет/кафедру как место обучения составляет 6,2 из 10. Только 36% опрошенных выбрали бы для обучения тот же факультет/кафедру, если бы могли выбирать снова.

Оценки разных параметров обучения колеблются от 5 до 6 по 10-бальной шкале, редко превышая 6 баллов. Максимально высоко оценена престижность факультета — 6,5 в среднем по всем вузам.

Респонденты говорят о довольно лояльном отношении к списыванию и плагиату — этот пункт получил оценку 5,0 из 10 (где 10 означает «очень сложно списать или сдать чужую работу»).

Довольно высок и уровень коррупции: как мы уже писали раньше, 39% опрошенных лично сталкивались со случаями взяточничества.

Основные проблемы в/о для ИТ: слабое сообщество alumni, устаревшие знания и финансовая неэффективность

Именно эти параметры работы вузов были оценены ниже всего.

  • сообщество выпускников (помощь вузу, наличие «общих ценностей») — 4,0;
  • актуальность предоставляемых знаний для работы в ИТ — 4,1;
  • финансовая эффективность вуза (оптимальность привлечения и распределения ресурсов) — 4,2.

Неактуальность знаний отображается и в оценках работы преподавателей. Если понятность объяснений и подачи материала оценены в среднем на 6,1, то практический опыт применения и умение объяснить, как применить знания на практике оценивают хуже — на 5,2.

Из перечисленных в анкете технологий чаще всего в вузах преподают базы данных (изучали 81% опрошенных), С++ (74%) и С (60%). Java в вузе изучали 44% опрошенных, JavaScript — 30%, QA — 15%.

Проблеск надежды: сотрудничество вузов и ИТ-компаний

Несмотря на низкие оценки актуальности и полезности знаний, надежду на лучшее дает сотрудничество вузов с ИТ-компаниями, в частности, привлечение ИТ-специалистов к преподаванию и совместные мероприятия с целью трудоустройства студентов.

37% респондентов отметили, что их факультет привлекал к преподаванию специалистов-практиков из ИТ-сферы — правда, 30% считают, что это стоило делать чаще.

Кроме привлечения ИТ-специалистов к преподаванию, факультеты сотрудничают с ИТ-компаниями и другими способами: 38% опрошенных отметили, что ИТ-специалисты выступали на их факультетах в качестве приглашенных лекторов, 29% — что ИТ-компании помогали факультетам с техническим обеспечением.

32% опрошенных считают, что их вуз довольно активно сотрудничает с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства.

Детализацию этих данных о сотрудничестве с ИТ-компаниями по вузам можно посмотреть в виджете выше.

Детальный анализ отдельных вузов

НаУКМА

НаУКМА заняла первое место в рейтинге вузов с оценкой готовности рекомендовать 8,3 из 10.

В опросе вуз в основном представлен Факультетом информатики.

Практически все оценки НаУКМА оказались выше средних по выборке: имидж, работа администрации и преподавателей, полезность и актуальность знаний (в том числе список изучаемых технологий), техническое обеспечение, сообщество студентов и выпускников, возможность заниматься научной деятельностью, финансовая эффективность, сотрудничество с ИТ-компаниями и помощь в трудоустройстве.

Для НаУКМА зафиксирован самый низкий уровень коррупции — никто из респондентов не сталкивался со взятками лично.

57% опрошенных выпускников и студентов НаУКМА сказали, что не стали бы менять место обучения, если бы могли снова выбирать (vs 36% в общей выборке).

КНУ им. Шевченко

КНУ находится на втором месте рейтинга (вместе с ХНУРЭ и ЧГУ) с оценкой готовности рекомендовать вуз как место обучения 7,3 из 10.

В опросе КНУ представлен в основном двумя факультетами: Факультетом кибернетики и Факультетом радиофизики, электроники и компьютерных систем (бывший радиофизический).

Факультет кибернетики оценен как более престижный, дающий более актуальные и полезные для работы в ИТ знания (в том числе более широкий список изучаемых технологий), чаще привлекающий ИТ-специалистов к преподаванию.

С другой стороны, студенты и выпускники Факультета радиофизики, электроники и компьютерных систем выше оценивают работу администрации (ориентацию на интересы студентов), считают программу обучения более сложной и интересной, выше оценивают вовлечение студентов в научно-исследовательскую деятельность, а также говорят о более строгом отношении к списыванию и плагиату. На Факультете радиофизики, электроники и компьютерных систем также отмечают довольно низкий уровень коррупции — никто из опрошенных не сталкивался со взятками на факультете лично, по сравнению с 8% на факультете кибернетики и 39% в целом по выборке.

ХНУРЭ

ХНУРЭ, вместе с КНУ и ЧГУ, занимает второе место в рейтинге вузов с оценкой готовности рекомендовать вуз как место обучения 7,3 из 10.

В рейтинге ХНУРЭ представлен в основном двумя факультетами: Факультетом компьютерных наук и Факультетом компьютерной инженерии и управления.

Для обоих факультетов уровень рекомендации выше среднего по выборке, но Факультет компьютерных наук также лучше оценен по таким показателям как имидж, понятность объяснений и подачи материала, сотрудничество с ИТ-компаниями.

В то же время, на Факультете компьютерной инженерии и управления более высокий уровень вовлечения студентов в научно-исследовательскую работу — однако и более высокий уровень коррупции, 66% опрошенных сталкивались со взятками лично (по сравнению с 41% на Факультете компьютерных наук и 39% в целом по выборке).

ЧГУ им. Петра Могилы

ЧГУ, вместе с КНУ и ХНУРЭ, занимает второе место в рейтинге вузов с оценкой готовности рекомендовать вуз как место обучения 7,2 из 10.

В опросе ЧГУ практически полностью представлен Факультетом компьютерных наук.

Оценки этого факультета выше среднего по большинству показателей, включая сотрудничество с ИТ-компаниями, помощь в трудоустройстве и актуальность знаний.

В частности, уровень изучения различных технологий на Факультете компьютерных наук ЧГУ один из самых высоких среди всех вузов и факультетов, а уровень коррупции на факультете (5%) один из самых низких и уступает только НаУКМА.

СумГУ

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,6 из 10 (на среднем уровне).

В опросе СумГУ практически полностью представлен Факультетом электроники и информационных технологий.

По многим параметрам вуз получил оценки выше среднего, но имидж вуза оценен средне, а сложность обучения — ниже среднего. В то же время, актуальность знаний оценена выше среднего, возможно из-за привлечения к преподаванию ИТ-специалистов и сотрудничества с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства.

Хорошо оценены работа администрации, понятность изложения материала преподавателями, техническое обеспечение. Довольно высокий уровень вовлечения студентов в научную деятельность. Также вуз получил высокие оценки финансовой эффективности — при относительно низком уровне коррупции (19% сталкивались со взятками лично по сравнению с 39% по выборке в целом).

ЛНУ им. Франко

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,5 из 10 (на среднем уровне).

В опросе ЛНУ представлен в основном Факультетом прикладной математики и информатики.

У Факультета прикладной математики и информатики высокий уровень престижности и сложности обучения, факультет чаще привлекает к преподаванию ИТ-специалистов (для вуза в целом эти оценки средние). В остальном оценки и вуза, и факультета мало отличаются от средних по выборке

Уровень коррупции в вузе ниже среднего: 29% сталкивались со взятками лично (vs 39% по выборке с целом).

ДНУ им. Гончара

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,5 из 10 (на среднем уровне).

Вуз в целом получил средние оценки, однако Факультет прикладной математики (примерно половина опрошенных из ДНУ) получил высокие оценки готовности рекомендовать его как место обучения (7,3 из 10).

По большинству показателей факультет оценен средне, поэтому высокий уровень готовности рекомендовать вызван, видимо, престижностью факультета и сложностью обучения.

В то же время, техническое обеспечение и финансовая эффективность как факультета, так и вуза в целом оценены ниже среднего.

Львовская Политехника

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,4 из 10 (на среднем уровне).

Оценки вуза средние. Работа администрации, а именно ориентация на интересы студентов, оценена ниже — в основном это «вина» Института компьютерных технологий, автоматики и метрологии.

Более высокие оценки получил Институт компьютерных наук и информационных технологий — его считают более престижным, выше оценивают технологические возможности для обучения, привлечение ИТ-специалистов к преподаванию и сотрудничество с ИТ-компаниями, в том числе помощь в трудоустройстве. В Институте компьютерных технологий, автоматики и метрологии все эти пункты оценены на среднем или ниже среднего уровне.

Уровень коррупции на этих двух факультетах и в целом во Львовской Политехнике выше среднего (57% опрошенных сталкивались со взятками лично vs 39% из общей выборки).

ОНПУ

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,3 из 10 (на среднем уровне).

В исследовании ОНПУ представлен в основном Институтом компьютерных систем.

Оценки и факультета, и вуза в основном средние. Ниже оценено всё связанное с техническим обеспечением: состояние помещений, технологические возможности для обучения, доступ к учебным материалам.

Кроме того, ниже среднего оценена финансовая эффективность вуза — а вот уровень коррупции выше (54% респондентов из этого вуза сталкивались со взятками лично vs 39% в среднем по выборке).

В то же время, респонденты из ОНПУ говорят о довольно активном сотрудничестве с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства.

НТУУ «КПИ»

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,2 из 10 (на среднем уровне).

Оценки КПИ как вуза в целом средние, но на разных факультетах ситуация может отличаться. Сильными сторонами КПИ как вуза в целом являются престиж, сложность обучения и сильное сообщество студентов и выпускников. Среди минусов — работа администрации и преподавателей, техническое обеспечение и финансовая эффективность. Уровень коррупции в вузе ниже среднего.

Есть три факультета КПИ, которые оценены достаточно высоко: это Физико-технический институт (ФТИ), Факультет прикладной математики (ФПМ) и Институт прикладного системного анализа (ИПСА).

Их оценили выше среднего по готовности рекомендовать, и во многом эти факультеты похожи между собой: например, оценены как престижные, сложные для обучения и дающие актуальные и полезные для работы в ИТ знания и профессиональные связи. Уровень коррупции на этих факультетах ниже среднего.

При этом респонденты с ФТИ чаще считают учебу интересной и выше оценивают работу администрации, а именно ориентацию на интересы студентов.

Если говорить о преподавателях, то респонденты с ИПСА выше оценивают качество объяснений и подачи материала, а респонденты с ФТИ — практический опыт и умение объяснить применение знаний на практике. Кроме того, на ФТИ выше уровень вовлечения студентов в научно-исследовательскую деятельность.

На ФТИ и ИПСА также более строгое отношение к списыванию и плагиату, лучший доступ к учебным материалам, выше оценки сообщества выпускников, эти факультеты чаще привлекают к преподаванию ИТ-специалистов (для ФПМ оценки всех этих пунктов не отличаются от среднего).

В то же время, оценки помощи в трудоустройстве для всех трех факультетов практически одинаковы и не отличаются от средних по выборке.

Кроме этих трех факультетов в исследовании также были выделены Факультет информатики и вычислительной техники (ФИВТ), Теплоэнергетический факультет (ТЭФ) и Факультет электроники (ФЭЛ).

У ФИВТ хорошие оценки имиджа и сложности обучения. Уровень коррупции на ФИВТ ниже среднего (27% vs 39% в среднем по выборке), факультет достаточно активно сотрудничает с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства. Однако актуальность знаний оценена ниже среднего, также как и работа администрации, работа преподавателей, отношение к списыванию и плагиату, техническое обеспечение и финансовая эффективность.

У ТЭФ и ФЭЛ низкие оценки имиджа и организации учебного процесса (в т.ч. бюрократии), а также технического обеспечения. Студенты ФЭЛ также ниже среднего оценивают актуальность и полезность полученных знаний для работы в ИТ, здесь реже привлекают ИТ-специалистов к преподаванию и меньше сотрудничают с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства. На ТЭФ с этим чуть лучше: оценки средние, а список изучаемых технологий шире — но зато ниже уровень вовлечения студентов в научно-техническую деятельность и выше уровень коррупции.

ХНУ им. Каразина

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,1 из 10 (на среднем уровне).

Большинство оценок вуза не отличаются от средних по выборке. Выше среднего оценены сообщество выпускников и уровень вовлечения в научно-исследовательскую деятельность. Также в вузе более строгое отношение к списыванию и плагиату.

НТУ «ХПИ»

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,1 из 10 (на среднем уровне).

Большинство оценок вуза не отличаются от средних по выборке. Выше среднего оценена работа администрации, а именно ориентация на интересы студентов. Также, по мнению респондентов, и вуз, и один из его наиболее популярных ИТ-факультетов — КИТ (Компьютерные и информационные технологии) — достаточно активно сотрудничают с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства.

Однако респонденты низко оценивают сложность обучения в вузе и техническое состояние его помещений.

ХАИ им. Жуковского

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,1 из 10 (на среднем уровне).

По многим параметрам вуз оценен средне. В то же время, респонденты из ХАИ чаще отвечают, что учиться здесь интересно — возможно это связано с высокими оценками работы преподавателей, технического обеспечения (в т.ч. доступа к учебным материалам) и сообщества выпускников.

Финансовая эффективность вуза оценена выше среднего — но и уровень коррупции в вузе выше (55% лично сталкивались со взятками vs 39% в целом по выборке).

ДонНТУ

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 6,0 из 10 (на среднем уровне).

В опросе вуз в основном представлен Факультетом компьютерных наук и технологий.

Респонденты из ДонНТУ оценивают программу обучения как сложную, а полученные знания считают полезными для работы в ИТ. Также выше среднего оценена понятность объяснений и подачи материала преподавателями.

В то же время, по мнению респондентов вуз мало сотрудничает с ИТ-компаниями в сфере трудоустройства. Ниже среднего оценено техническое состояние помещений вуза, вовлечение студентов в научно-исследовательскую деятельность, а также финансовая эффективность вуза — наряду с этим, уровень коррупции в ДонНТУ выше среднего (54% лично сталкивались со взятками vs 39% в целом по выборке).

ВНТУ

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 5,7 из 10 (ниже среднего).

В опросе ВНТУ представлен в основном Факультетом информационных технологий и компьютерной инженерии.

Вуз и факультет являются одними из аутсайдеров рейтинга: готовность рекомендовать их как место обучения ниже среднего. Ниже среднего оценены практически все параметры оценки: имидж вуза, организация учебного процесса, полезность и актуальность знаний, сложность и интересность обучения, работа преподавателей, техническое состояние и финансовая эффективность.

Уровень коррупции в ВНТУ выше среднего: 75% респондентов из этого вуза лично сталкивались со взятками при поступлении или во время обучения (vs 39% в целом по выборке).

НАУ

Оценка готовности рекомендовать вуз как место обучения: 4,7 из 10 (ниже среднего).

В опросе НАУ представлен в основном Институтом компьютерных информационных технологий. Вуз занимает последнее место по уровню готовности рекомендовать.

Как и в случае с ВНТУ, большинство параметров оценки оценены ниже среднего: имидж вуза, работа администрации, сложность и интересность обучения, актуальность и полезность знаний, работа преподавателей, техническое обеспечение, сообщество студентов и выпускников, финансовая эффективность. Уровень коррупции в НАУ выше среднего: 58% опрошенных лично сталкивались со взятками (vs 39% в целом по выборке).

Кроме того, по мнению респондентов, НАУ недостаточно активно сотрудничает с ИТ-компаниями, в том числе в сфере трудоустройства, редко привлекает к преподаванию практиков из ИТ-отрасли.

Только 18% опрошенных из НАУ не стали бы менять место обучения, будь у них такая возможность — это самое низкое значение среди всех вузов, и в два раза ниже среднего по выборке значения (36%).

Методология проведения опроса

Опрос был проведен на сайте dou.ua в период с 19 по 30 мая 2016 года.

Для анализа были отобраны анкеты респондентов с опытом работы в ИТ и опытом обучения в украинских вузах (наличие диплома необязательно).

Всего была собрана 3081 анкета. Для анализа мы отобрали вузы и отдельные факультеты, по которым было собрано 40 и более анкет.

Описание выборки

38% респондентов — выпускники 2011-2015 годов, а 29% еще учатся:
Год выпуска

Более половины опрошенных имеют степень магистра или специалиста:
Уровень образования

67% респондентов работают разработчиками, еще 11% заняты в QA:
Кем работают

Большинство ИТ-специалистов начали работать в ИТ еще во время обучения в вузе, в основном на 3-4 курсе:
Когда начали работать в ИТ

LinkedIn

Лучшие комментарии пропустить

Закон Ома, законы Масвелла?...

Китайцы вот айфоны взламывают, память апгрейдят, паяльник в руках держат увереннее, чем большинство вилку, и при этом не факт что знают закон Ома, Максвела так точно. Пока народ как конструктор собирают и программируют устройства из 5-долларовых китайских микросхем, чипов, процессоров и датчиков, нас полируют теорией о том, как работают диоды, транзисторы, и конденсаторы, прикрываясь тем, что это основы. Ну а че, полезно, советский телевизор можно будет чуть что отремонтировать.

Теория множеств или алгоритм Дейкстры, топологическая сортировка?

Большинство синьоров-сыроедов, и не только в Украине, которые являются крутыми специалистами в своей области, в лучшем случае сортировку пузырьком напишут, и то не факт.

Илои устарели нейронные сети?

У нас тоже преподавали нейронные сети, ну как преподавали, пару лекций, в остальном какая-то устаревшая фигня. Потом прошел курс на курсере Стенфордского Университета по машинному обучению и понял, что нам, мягко говоря, преподавали что-то не то.

Теория это хорошо, основы тоже, но блин, когда подобная теория составляет 80% всего учебного материала университета без какой-либо привязке к практике и требованиям современного мира — это слишком. Только не надо рассказывать что задача университета это «дать основы» и «научить работать с материалами» чтобы потом ты сам мог «изучить что реально тебе нужно». Это совковый подход.

Может тогда и ВУЗ не нужен, раз студент может сам всему обучаться?

Устарел Паскаль как язык для обучения программированию (много где спокойно начинают с C/C++/Python). Устарело обучение разработке Java-апплетов. Устарело отсутствие обучения хоть каким-то фреймворкам, нереляционным бд и многому-многому другому.

Простите, но аутсорс у нас развился из-за низких зарплат и высокого покрытия интернетом.

Вы несете чепуху. Языку должен учить не вуз, а студент сам. Вуз это не ПТУ, ВУЗ учит решать проблемы и инженерные задачи с помощью научных знаний.

156 комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Неожиданно, однако.

Как раз пару недель назад разговаривал со своей тетей, которая заместитель заведующего кафедрой одного гос.вуза (кафедра компьютерной направленности), как раз на тему того «когда наконец вузы начнут готовить программистов?».

Ее ответ вкратце: никогда, потому что вузы мол дают базовую информацию, учат людей «учиться», добывать информацию и развиваться. А конечные языки программирования, фреймворки, наборы тулзов которые будут использоваться в работе в институтах не будет — мол учиться нужно самим.

языки программирования, фреймворки, наборы тулзов которые будут использоваться в работе в институтах не будет
/_-

Эдуард, спасибо что читаете и предпринимаете меры. Для исследования это большая награда — знать что его работа порождает не только дискуссии в комментариях, но и реальные действия )
В то же время, хочу обратить ваше внимание, что в большинстве случаев взятку инициирует сам студент, и также в большинстве случаев студенты говорят, что могли обойтись и без взятки. Мы детальнее писали об этом в отдельном материале: dou.ua/...rruption-in-universities
Такие студенты вряд ли будут жаловаться вам на коррупцию — хотя безусловно иметь канал, по которому можно сообщить о вымогательстве очень важно. Думаю, есть смысл рассмотреть и дополнительные меры, направленные на эту ситуацию, когда взятку предлагает студент. Может быть, что-то типа "секретных закупок"/ мистери шопинга.
В любом случае, искренне желаю вам удачи в вашей работе!

Конечно я знаю эту проблему. Моя цель не наказать, а создать условия при которых не будет выгодно прогуливать и платить за это деньги. Дуальная форма обучения предполагает, что студенты старших курсов будут учиться первые 1-2 пары, а потом идти на работу. При этом фирмы должны следить за тем, что бы их студенты-сотрудники посещали занятия. Должна быть заинтересованность всех сторон в образовании.

а какое количество выпускников по IT специальностям ежегодно выходит из госуниверов?

Мне кажется, что ваша методология необъективна и скорее отражает личные предпочтения, чем реальное состояние дел.

Более приближенной к реальности выглядит оценка среднего заработка выпускников через 5-10 лет после выпуска.

Удивлен, что в ХПИ выделили КИТ, а не ИФ.

Это на основании количества анкет. Хватило только на КИТ

Его не было в списке вариантов опроса вроде

Да, я перепутала с КН. В анкете можно было вписать другой факультет, и респонденты писали ИФ, но интервью тоже недостаточно.

Я знаю, что можно было вписать. Но тут психологический момент, очень мало людей это делают. Кроме того интересно как отбирались факультеты на чекбоксы.

Искали вручную факультеты, связанные с ИТ, на сайтах вузов.

Вот тут конечно бы нужна была консультация с кем-то кто ориентируется — переименования, разделения и т.д. приводят к таким проблемам. Ну или очень внимательно вычитывать историю :) Могли бы написать КН (до 2016го года ИФ). Тут конечно сам политех виноват тоже — если бы вы смотрели на перечень специальностей ИФ 2004го года например, вы бы не были уверены что это ИТ факультет — физвоспитание, прикладная лингвистика, перевод + экономические специальности были перемешаны с компьютерными. С кафедрами было бы надежнее, но гораздо больше работы и очень мало анкет по конкретным кафедрам.

Могли бы написать КН (до 2016го года ИФ)

Не очень поняла, что вы имеете ввиду, в ХПИ есть КН и ИФ, а из ваших слов я понимаю, что они объединены? www.kpi.kharkov.ua/ua/home/facultets

если бы вы смотрели на перечень специальностей ИФ 2004го года например, вы бы не были уверены что это ИТ факультет

Я и сейчас когда смотрю на его кафедры, то не уверена в этом ) Газогидродинамика, сопромат — это конечно не физвоспитание, но все же тоже не ИТ.

Действительно, переименования, слияния и поглощения факультетов это проблема. На сайтах вузов мало информации на этот счет. Но с кафедрами было бы не проще. Кафедры выделяются в отдельные факультеты, переходят из одного факультета в другой при слиянии и поглощении.
Кроме того, свой факультет студент точно знает, а вот кафедру не факт.
Конечно, было бы хорошо получить результаты в разрезе кафедр, они были бы более точными, но на данном этапе это возможно только для самых крупных вузов типа КПИ.

Не очень поняла, что вы имеете ввиду, в ХПИ есть КН и ИФ, а из ваших слов я понимаю, что они объединены? www.kpi.kharkov.ua/ua/home/facultets
Изначально был Інженерно-фізичний (І), из него выделили інформатики і управління (ІФ), а его уже как видно на сайте раздробили на несколько новых факультетов и его больше нет.
Кафедры выделяются в отдельные факультеты, переходят из одного факультета в другой при слиянии и поглощении.
Вот об этом и речь — что люди закончившие одну кафедру в разные годы учились на разных факультетах. При голосовании по кафедрам уходит ошибка, когда человек голосует за свой “старый” факультет, а это важно, если цель — помочь абитуриенту в выборе. Более того на примере ХНУРЭ, возьмем ту же кафедру ПИ (ПО ЭВМ) — диплом можно получить не только учась на дневной форме на факультете КН, но и на заочной — в центре (раньше факультете) заочного образования, и в центре (тоже раньше факультете) последипломного образования.
Кроме того, свой факультет студент точно знает, а вот кафедру не факт.
Да не факт, многие из ИТшников толком не знают где они учились — путают кафедры, факультеты, отрасли знаний, направления обучения и специальности.
Конечно, было бы хорошо получить результаты в разрезе кафедр, они были бы более точными, но на данном этапе это возможно только для самых крупных вузов типа КПИ.
Это да, было бы в анкете меньше вопросов может и данных было бы больше.

Ага, я видимо неправильно поняла вашу идею изначально. Я думала, вы предлагаете спрашивать вуз — факультет — кафедру. А вы, видимо, предлагаете вуз — кафедру. Действительно, это поможет с проблемой реорганизации факультетов, но есть угроза, что респондент неправильно отметит свою кафедру — как мне кажется, факультет знают лучше, чем кафедру.
Что касается кол-ва интервью и длины анкеты — не соглашусь с вами, в прошлом году анкета была меньше, а количество интервью не намного выше.

Могилянка? Чем дольше на DOU, тем больше узнаю нового:)

А кто, из прочитавших, закончил Могилянку расскажите про специализацию и что вам рассказывал при учебе. Ни разу не видел и не слышал о программистах закончивших данный вуз, хочу понять насколько сильные выпускники у вуза.

Ни разу не видел и не слышал о программистах закончивших данный вуз

Вот так еще можно попробовать их поискать:
i.imgur.com/O3C89ii.png

Я закінчив бакалаврат зі спеціальністю «Програмна Інженерія», на спеціальності «Прикладна Математика» дещо інша програма.

Загалом, перший курс — в основному математика, з другого починається найцікавіше. Є сильний набір курсів С/С++, курси з алгоритмів, мереж, баз даних. Велика кількість курсів на вибір, де ти можеш вивчити основи PHP, Java, C#. Пам’ятаю гарні курси з Artificial Intelligence, Parallel Computations, Operating Systems. Було багато вибіркових предметів на будь-який смак: наприклад розробка додатків для мобільних пристроїв.

Кожен рік в третьому семестрі були групові роботи з розробки цікавих проектів, де можна було застосовувати будь-які цікаві тобі технології. В останній рік бакалаврату було багато групових робіт, приходили представники EPAM, GlobalLogic, NetCracker та замовляли проекти студентам.

А як там на компʼютерних науках? Чи затребувані знання, що там отримують? Справа в тому, що я сам абітурієнт, але на ПІ зараз туди складно потрапити.

На момент мого навчання на Факультеті Інформатики там було всього дві кафедри — Програмна Інженерія та Прикладна Математика. Наскільки я знаю від розмов з деканом факультету, Комп’ютерні Науки будуть більш схожі на Програмну Інженерію.

Цікаво, що в США в основному є дві спеціальності — Computer Science & Software Engineering. Перша спеціальність вчить програмувати, друга — дизайнити, створювати системи, керувати розробкою систем. В Могилянці Програмна інженерія до 4-го курсу більше нагадувала Computer Science, ніж Software Engineering. Тому, на мою думку, Комп’ютерні науки стануть майже тим самим що і Програмна Інженерія на момент мого навчання, а ПІ піде шляхом Software Engineering в США.

Тобто загалом можливо стати гарним програмістом, вивчишись на КН у Могилянці?

Загалом, жодна програма не може гарантувати того, що студент стане гарним програмістом. Тут все залежить від людини, її здібностей, схильностей та не в останню чергу бажання. Я знаю і тих людей, які крізь 4 роки ледве-ледве пройшли, закінчили, але ставати програмістами в них бажання не було.

Але якщо питання про те, чи буде програма КН відповідати необхідним критеріям підготовки програмістів — я відповім: Так, і можливо навіть більше ніж напрям Програмна Інженерія.

Я про те, що спеціальність трохи не на те спрямована, але все-ж таки хочеться саме цей ВНЗ. Інакше кажучи, чи варто ризикувати, ідучи на трохи відмінну від бажаного напряму спеціальність заради гарного ВНЗ?

Заканчивал в ’08, на тот момент были программы сотрудничества с MS, Sun, Cisco, программы обмена с немецкими вузами, навскидку вспоминается Hasso-Plattner-Institut.

Программа более high-level, минимум железа. В рамках сишного курса показывали, как делать ассемблерные вставки, но не более. Из обязательного — C/C++/LISP/Prolog, на выбор — C#, Java, PHP. Теорию алгоритмов читали сам декан и его любимый выпускник, большую часть второго курса. Не помню, что там было с ACM ICPC, но некоторые неплохо зарабатывали с топкодера в итоге. На 3-ем AI, Distributed Computing (OpenMP), передача данных, теория RDBMS, на 4-ом криптография, формальные грамматики/компиляторы, теория управления, ну а в магистры я уже не пошел :) С тех пор все могло 10 раз поменяться, я давно в гости не заглядывал.

С моего потока многие уехали доучиваться в Европы.
Из +/- известных граждан, навскидку co-founder Uklon.com.ua.

А не встречали потому что нас и правда мало, у нас на потоке было ~50 чел.

Все, что читали на магистерке, пригодилось в работе так или иначе. Ни разу не видела и не слышала о выпускниках других вузов, которые могли бы такое сказать о своем образовании.
Но да, нас мало, на моем потоке было меньше 30 человек.

Хорошее исследование. Наметившийся кризис в «топовых» ВУЗах дал о себе знать. Осталось выяснить тайну 10-го стула, исчезнувшего за воротами вокзала: «Другой ВУЗ», где судя по разбросу в КПИ, могут крыться и новые звезды, и явные аутсайдеры.

ХНУРЕ і Каразіна все одно кращі

Рейтинг, как минимум должен быть привязан к какому-то периоду. Опрашивать тех, кто закончил год назад и двадцать лет назад и не делать среза по этому признаку — странно.
Ну и сравнивать КПИ в котором 10 факультетов (по 3-4 потока) на которых преподают «computer science» с Могилянкой, где всего 1 поток — тоже неправильно.
Взять тот-же ФИВТ. В нем 4 кафедры (потока). 2 сильных (АСОИУ и ВТ), два слабых (АУТС и ТК). И, поверьте, разница между ними огромна.

Вот пример, как можно качественно посчитать рейтинг ВУЗов: www.timeshighereducation.com/.../ranking-methodology-2016

Я тоже считаю, что кафедра максимальная единица для такого рода сравнений, но боюсь тогда не было бы данных просто — вон для ХИРЭ не хватило анкет для факультета ПММ, а многим абитуриентам было бы интересно сравнить его с КН и КИУ (не говоря уже про конкретные кафедры). Для динамики по годам с количеством анкет наверное еще хуже ситуация.

www.timeshighereducation.com/.../ranking-methodology-2016
И? Сколько критериев можно применить к украинским вузам, и главное как получить из этих показателей рейтинг именно по ИТ специальностям?
Взять тот-же ФИВТ. В нем 4 кафедры (потока). 2 сильных (АСОИУ и ВТ), два слабых (АУТС и ТК). И, поверьте, разница между ними огромна.
Не поверю. «Огромной» разницы между ними нет. Все 4 потока слабы.

А кто не слаб? И критерий сравнения какой? В сетях Петри, в разработке систем с ИИ?

Не слаб тот, кто силён.
Критерий сравнения — сила. ;)

естественно, я говорю про тот период, который видел. И судя по тому кто приходит на интервью сейчас, все стало хуже и вы правы )

Молодой человек не пишите фигню насчет слабости кафедр АУТС и ТК. Писать надо правду и только правду. У этих кафедр другое направление. С каких пор РТС и софт для ГПС, которые есть специфичными как по алгоритмам и по средствам программирования можно сравнивать с чисто железячной с давних пор кафедрой ВТ и чисто софтверной АСОИУ? По уровню и заслугам как раз наоборот и кафедра автоматики и техкибернетики намного лучше. Причина — просто некуда в Украине ставить автоматические системы и роботы. Аутсорс и аутстаф не есть технический прогресс. А ВТ и каф. Павлова как раз подпитывают своими выпускниками это направление.

Саме це опитування все-таки дає суб’єктивний рівень задоволення вузом. Так Могилянка чудовий вуз, але все таки більш гуманітарний. Колеги що вчились там на прикладній математиці мали багато зауважень саме до якості технічних дисциплін.
Навіщо вигадувати велосипед? Вже є визнанні світові рейтинги які базуються на якісно-кількісних показниках. Українські вузи теж є у тих рейтингах. Опитування з цієї статті як рівень задоволення — незадоволення має сенс. Але не як рейтинг якості освіти у цих вузах. Банально теж КПІ може мати студентів з більшими очікуваннями та з більшими вимогами ніж Могилянці. Вони ж розуміли та обирали саме технічно-спрямований вуз. Але це нічого ще не говорить про рівень знать випускників

Я вже не перший раз чую від багатьох, що Могилянка — гуманітарний ВНЗ.
Може лише прокоментувати це як випускник Факультету Інформатики в КМА.
Я свідомо зробив вибір, і пішов не в КНУ на кібернетику, і не на КПІ на ФІВТ чи ІПСА, а саме в могилянку. Є для цього декілька основних причин: відсутність корупції та справжня Болонська система.

Я маю змогу поспілкуватися з багатьма випускниками в Sillicon Valley і в основному всі хто закінчив КНУ чи КПІ не дуже хвалять свій ВНЗ, бо знання які вони здобули — або математика, або застарілі :) В КМА ж — ти сам міг обирати багато предметів, обираючи те, що тобі цікаво, або щось сучасне, а також уникаючи тих викладачів, стиль викладання яких тобі не подобається.

Після навчання в КМА, я поїхав на навчання в США в Carnegie Mellon University (top-2 University in Software Engineering). Найцікавіше з того, що я помітив, це те, що Магістерська програма Могилянки, де вчилися мої однокурсники давала багато курсів подібних на курси Carnegie Mellon. За всю мою магістратуру в США, я не відчував жодної нестачі знань з бакалаврату.

З точки зору працевлаштування — усі «середняки» з Могилянки вже на 4-му курсі були з нормальною роботою, і рівень їх знань був достатній для початку кар’єри.

Так от, припиніть будь-ласка називати Могилянку гуманітарним вузом, бо це дуже застаріла інформація. Світ змінюється.

Поехать по учебе вы также могли б и после КПИ и Кибернетики. Вот вопрос в качестве преподавания, кто преподает, что и на каком уровне. А вот призеры городских/республиканских/международных олимпиад по математике, информатике идут на Кибернетики и в КПИ. Насколько сильны студенты в Могилянку. Просто интересно.

Цікаво, що ви згадали олімпіади. Я брав участь в олімпіадах міського/республіканського рівня з математики/інформатики, в школі та в університеті. Так, більшість студентів-олімпіадників йдуть в КНУ, менше — в КПІ, але є й ті, що йдуть в Могилянку.

Ще через років 5 я їх зустрічаю олімпіадників в Silicon Valley в таких компаніях як Facebook, Google, AirBnb, Uber. Ті, хто проходять олімпіади в школі зазвичай досягають цього кропіткою працею, а не за рахунок викладачів в універі.

Але я дивлюся на освіту саме з точки зору «середняків» — людей, які хочуть вчитися і які вивчають програмування та опановують професію завдяки університету. З мого досвіду в Могилянку йдуть мотивовані люди, вивчають більш сучасні технології ніж в КНУ, виходять з університету підготовленими для свого першого інтерв’ю та легко влаштовуються на роботу.

Що я мав на увазі під

але все таки більш гуманітарний.
Це більше гуманітарних напрямків, невелика кількість набору на не гуманітарні напрямки.
Проблеми оцінки тестування цієї статті були озвученні нижче:
1. Що робити з тим якщо вузи мають кілька катедр, одні з яких жахливі, інші хороші?
2. Нерепрезентативні статистичні вибірки. Наука статистика говорить що вибірки мають бути репрезентативні, щоб можна було робити певні припущення
3. Як порівнювати вузи з різною кількістю студентів. ЩО краще велика кількість середнячків чи 1-2 сильних випускників й решта слабких?
4. З часом справ став міг помінятись. Не можна ліпити до купи всі роки в одне порівняння.

Й про Людську природу:
Більша Кількість випускників означає більшу кількість незадоволених, а вони як правило більш активні, така людська природа.

Основою порівняння мають бути якісно-якісні показники, як це роблять міжнародні рейтинги.
Чому би не взяти їх до основи?
А цю статтю треба назвати рейтинг задоволення вузом

Це більше гуманітарних напрямків, невелика кількість набору на не гуманітарні напрямки.
Так, Могилянка має більше гуманітарних напрямків.

Єдине, що я намагаюся донести — що Могилянка — не тільки гуманітарний ВНЗ.
Я дуже часто в медіа та від знайомих чую: «Я ж не знав що у вас є сучасна програма підготовки ІТ спеціалістів, я думав, що Могилянка — гуманітарний вуз».

На фоне ВУЗов США это все не ВУЗы вообще.

Не скажіть. Я навчався в США і можу сказати, що в нас є багато викладачів, які дають не гірший рівень викладання IT дисциплін. Звичайно, в середньому якість нижча. Але не треба розвивати в собі комплекс меншовартості, а треба навпаки — працювати над собою.

як можна порівнювати Каразіна(48 анкет) чи Могилянку(63) з КПІ(784)? :) це як порівнювати компанії з списку 21...80 спеціалістів з рейтингом 100 балів і якісь там епами. сіклуми, в яких понад 800 спеціалістів , а рейтинг в районі 90 :)

То есть вы считаете, что больше это всегда лучше? )

ні, я лиш сказав, що некоректно порівнювати вибріки, що на порядок відрізняються, все інше — то вже ваша фантазія ;)

Очень интересно. Вы могли бы как-то аргументировать свое мнение? Любопытно узнать, какие выборки можно сравнивать, насколько они должны отличаться?

Ну хоча б тому, що об’єм вибірки впливає на значимість залежності. Безумовно, там є ще купа факторів і нюансів, що визначають ймовірність істинного порівняння вибірок, але я вам це пояснювати не буду, хоча б тому, що не володію матеріалом на рівні викладання лекції, а отже кожен мій неточний крок буде, скоріш за все, використаний, щоб виграти дуель в дискусії, а не докопатися до істини. Ви звичайно можете заперечити, що це ваша основна мета, і є не нульва ймовірність, що це й справді так, але чому ви тоді почали не з аргументованого пояснення чому ваше порівняння коректне, адже ви його робили і є експертом в цій області і вам має бути не складно це продемонструвати, а почали з відомого прийому Сократа у веденні дискусії?

Ну как же, хотела чтобы вы признались, что не являетесь экспертом )
То что объем выборки влияет на значимость — абсолютно верно, а то что нельзя сравнивать выборки разных размеров — нет.
Все различия, отмеченные в таблице и описанные в тексте, являются статистически значимыми на уровне 90%.

хотела чтобы вы признались, что не являетесь экспертом
дивні ваші цілі, адже я ж і не стверджував, що я — експерт:)
як можна порівнювати Каразіна(48 анкет) чи Могилянку(63) з КПІ(784)? :)
дивні ваші цілі, адже я ж і не стверджував, що я — експерт:)

Думаю, ідея була в тому, щоб донести, що відповідь на запитання «як можна порівнювати» буде «ось так, можна» :-)

Идея была такая.
Во-первых, письменную речь не всегда можно правильно понять, поэтому полезно уточнить, что собеседник имел ввиду. Может действительно есть какие-то правила сравнения выборок, о которых я не знала.
Во-вторых, когда комментатор начинает с претензии «у вас тут неправильно», а потом сам признается, что не разбирается в вопросе, то дискуссия заканчивается гораздо быстрее. Мне несложно ответить на вопрос подробно (см.комментарии ниже), но не хочется тратить время на людей, которые «не читал, но осуждаю».

Ольга, а про сравнение выборок: можна сравнивать выборки не в колличественном соотношении, а в процентном от исследуемой аудитории. + малые выборки всегда дают большую неточность (именно малые, выборка до 100 человек зачастую ничего вам сказать не может)

Не имеет значения, какой процент исследуемой аудитории участвует в опросе. Например, вы хотите сравнить студентов КПИ и студентов какого-то маленького вуза, и опросили по 100 человек в каждой группе. Для КПИ это 0,1% студентов, а для маленького вуза это 10%. Но их все равно можно сравнивать, если вы набирали респондентов случайным образом. Более того, иногда на практике делают «бусты», когда нужно набрать какую-то малую группу, то есть заведомо набирают больший % от аудитории.
Нет универсального ответа, сколько интервью «достаточно». Есть rule of thumb — 30 интервью, на практике часто его и используют, если есть возможность, то берут 50 интервью (т.к. конечно чем больше, тем лучше). Мы взяли 40, потому что не хотели терять из анализа некоторые вузы, по которым было от 40 до 50 интервью.
При анализе данных используют понятие статистически значимых отличий — то есть мы можем быть уверены, что между двумя показателями есть разница. Например, у нас в таблице такие разницы показаны цветом (это сравнение конкретного вуза со средним значением по всей выборке).
Критерии проверки таких значимых различий учитывают и размер выборки тоже: чем меньше выборка, тем больше должна быть разница, чтобы считаться значимой.
Основное условие здесь — это случайность выборки, то есть у всех представителей ЦА должны быть равные шансы пройти интервью.

Основное условие здесь — это случайность выборки, то есть у всех представителей ЦА должны быть равные шансы пройти интервью.
Нашей основной целью было создать рейтинг вузов для получения высшего образования и работы в ИТ. Условно говоря, рейтинг для абитуриента, который хочет работать в ИТ и выбирает вуз для обучения.

В итоговый рейтинг были включены факультеты и вузы, по которым было собрано 40 и более анкет. Учитывались только ответы респондентов с опытом работы в ИТ.
Так вот для честного рейтинга, надо так же провести опрос среди тех, кто из этих факультетов не попал в IT сектор и тогда действительно выборка будет случайной. Пока это больше напоминает опрос одной газеты в США на выборах (помню случай не помню фамилии президента и кандидата, надеюсь вы подскажете), когда при просе «потеряли» рабочий клас.
Если хотите получить статистику которая поможет выбрать Университет для обучения IT, то неплохо было бы собрать еще:
% поступивших в институт
% закончивших
% устроившихся на работу QA/Dev/Pm/...
% статистика по ЗП
и собственно, собранные Вами данные
Ольга, поймите меня правильно, я не говорю что статья некорректная, наоборот мне даже интересно посмотреть на эту статистику, но как по мне она не раскрывает полную картину. А по опыту собеседований которые проводил: Все таки при прочих равных студенты Шевы и КПИ посильнее будут, хотя может мне такие поадались, хз.

Конечно, это исследование только часть данных, которые можно использовать для выбора университета для обучения ИТ, и оно не дает полной картины, но у него свои преимущества — это ответы реальных специалистов.

А где я могу посмотреть насколько это качественные специалисты? У меня есть масса примеров людей которые застряли на позиции мидла лет на 5 и вперед никаких продвижений, так как это их потолок. Мы их в опрос включаем?
А людей которые за 3-4 года активного впахивания подкрутили свои скилы настолько, что благополучно могут выходить на комиттет и получать своего синьйора?
Ольга лично мне, то что человек работает в IT ничего не говорит про то, способен ли он адекватно оценить качество своих знаний и умений и тем более способен ли он дать правдивую оценку Вузу в котором учился. Вы внизу статьи указали характеристику выборки, эти проценты соблюдены для всех Вузов или это только общая картина выборки?
Могу я рассчитывать что из 63 выпускников НАуКМА карьеру в IT начали:
2,53 человека до поступления в ВУЗ
7,04 человека на 1-2 курсе
23,04 человека на 3-4 курсе
13,44 человека в магистратуре
17,28 человека после окончания
И тоже самое по всем остальным характеристикам.
Если нет, то:

Не имеет значения, какой процент исследуемой аудитории участвует в опросе. Например, вы хотите сравнить студентов КПИ и студентов какого-то маленького вуза, и опросили по 100 человек в каждой группе. Для КПИ это 0,1% студентов, а для маленького вуза это 10%. Но их все равно можно сравнивать, если вы набирали респондентов случайным образом.
можно только в том случае, если выборки идентичны.
Давайте проведем опрос по удовлетворенности жизнью в монастырях мужчин в возрасте 20-30 лет и попробуем сравнить данные по мужским и женским монастырям

Ольга, в выборке учавствовали только те, кто закончил университет/Институт и проработал некоторое время в IT секторе. Закончив КПИ попасть в сектор намного проще чем закончив Могилянку (если захотите и это можно будет обсудить). Соотвественно из КПИ в выборку поадают не только головастые и старательные ребята, но и раздолбаи которые свой универ на дух не переносят и учились, абы закончить. Сомневаюсь что худшие из НаУКМА так же учавствовали в опросе иначе не было 63 анкет.

Закончив КПИ попасть в сектор намного проще чем закончив Могилянку (если захотите и это можно будет обсудить).

Да, хотелось бы какого-то обоснования, учитывая то что респонденты из Могилянки — это выпускники факультета информатики — то есть неясно, почему им должно быть сложнее попасть в ИТ, чем выпускникам КПИ.

Репутация вуза как гуманитарного? (Это навскидку, мне как-то до сих пор ни одного могилянщика не попадалось, или я не в курсе)

Ну у меня на интервью один был когда QA искали, ни рыба ни мясо.

так в том то и дело. что у могилянки это только информатика, а у КПИ это целый букет факультетов. Я бы и ФИВТ на самом деле раздробил бы, так как там несколько кафедр и различия на них не маленькие.

Закончив КПИ попасть в сектор намного проще чем закончив Могилянку
Откуда данные?

У вас — один человек, чего достаточно мало для оценки

А мимо вас сколько прошло выпускников могилянки? Сколько из них получили оффер? Можно ту же статистику по другим институтам? Инна, у меня нет предвзятого отношения к тому или иному спецу, тем более по причине выбора института в котором учится. Я просто не сталкивался с выпускниками могилянки, а 85% моих знакомых на позициях син и выше — выпускники технических специальностей в технических вузах.

Мимо меня тоже пара максимум, поэтому я и не рискую делать выводы о сложности входа в IT-сектор выпускников Могилянки.

А не значит ли это что их в IT очень мало при том, что вуз набирает по 150 человек на информатику ежегодно?

Не значит. Я заметила пару человек, вы — одного и этого достаточно для репрезентативной выборки?
Мы, например, не отбираем кандидатов, основываясь на названии ВУЗа — профильного образования вполне достаточно. Поэтому и число работающих выпускников Могилянки в моей компании я назвать не могу.

А специально грепнуть по базе? Должна же быть база? :)

а зачем?) не я утверждаю, что

Закончив КПИ попасть в сектор намного проще чем закончив Могилянку

Это я видел. На 3-м уровне знакомства просто дохрена, но из лично знакомых один с полным обучением, но такой, что лень раньше него родилась, и один толковый, но всего с 2 годами, то есть его нельзя считать в получшивших там образование.
Видимо, не там вращаюсь... или банально другое поколение.

Выборку можно делать из тех кто писутствует на рынке. КПИшников тьма, по ним выборку берем. по НаУКМА я с увереностью сказать, что теоретически их 63 человека есть и при чем трое не с информатики.

Я в соседней комнате сижу :)

Супер, как раз будет повод порасспрашивать про качество обучения у вас )))

З власного досвіду знаю, що оцінка власного ВНЗ студентом, який навчається але вже працює, і тим, хто закінчив 3-5 років тому, кардинально відрізняються. Той, хто вже працює, майже кожен курс вважає непотрібним або занадто теоретичним. Цікаво, чи Ви пробували аналізувати відповіді за цим критерієм? Є кілька випускників 10-15 річних на серйозних посадах в ІТ, які жаліють, що не довчились в аспірантурі чи не дійшли до захисту дисертації. Хоча свого часу переконували, що це просто трата часу-грошей.

Оценка готовности рекомендовать тем выше, чем «давнее» выпустился респондент. То есть данные подтверждают вашу гипотезу. Аналогичная ситуация была и в прошлогоднем исследовании (там был немного другой показатель).
Сложно сказать, чем это аргументировано: тем что понимание ценности образования приходит с опытом или, например, ностальгией по юности и склонностью забывать неприятные моменты спустя время.

Тож, думаю, у таких опитуваннях потрібно подавати результати за такими категоріями окремо. Їх змішування спотворює вибірки, якщо ці категорії не пропорційні за навчальними закладами.

Это невозможно разделить, сам человек с трудом это разделит, если вообще сумеет объективно оценить, а в контексте анонимного опроса тем более.

У чому тут проблема? В анкеті має бути питання з варіантами відповіді 1-навчаюсь у ВНЗ, 2-закінчив ВНЗ 1-5 років тому, 3-закінчив ВНЗ більше 5 років тому. І аналізуйте за ВНЗ + за часом закінчення робіть розкладку. Але, щоб не було таких бурних дискусій, слід користуватись наукою соціологією, або запрошувати для проведення такого аналізу кваліфікованого спеціаліста, який правильно складе опитувальник та проаналізує відповідні вибірки для порівняльного аналізу. А у такому вигляді дослідження нічого не варте. Особливо при спробі побудови рейтингів з невідомо яким чином зваженими критеріями оцінки.

У меня 5 лет опыта в проведении социологических исследований.
По вашей логике, никакие статистические показатели, полученные, например, по выборке населения, нельзя анализировать в целом, т.к. в подгруппах показатели будут отличаться. Например, рейтинги политиков в целом нельзя показывать — ведь разные демографические группы имеют разные политические симпатии. Нельзя показывать, например, уровень трудоустройства по населению в целом — ведь в разных возрастных группах разный уровень трудоустройства. И так далее.
В опросе есть вопрос о годе окончания вуза. Но выборкой исследования являются нынешние сотрудники ИТ-отрасли, а среди них есть люди разного возраста и срока окончания вуза. Поэтому мы и анализируем их в целом. То что в разных группах показатели отличаются, не означает, что нельзя анализировать агрегированный показатель.

як можна порівнювати Каразіна(48 анкет) чи Могилянку(63) з КПІ(784)? :)

Якщо воно відповідає хоч приблизно відношенню кількості студентів в них взагалі, то що дивує?

Интересно, что ответ на этот вопрос должен быть известен выпускнику профильного факультета, из курса статистики.

А вот и объективная оценка НАУ)

Навчання в Львівській політехніці свого часу гарно виховувало Халтуру і Халяву. Було кілька хороших викладачів в яких було чого повчитись, а решта... Сам розібрався в предметі, застосував свої практичні навики розботи з базамиданих — отримай трояк за курсак — «воно так не буде працювати». Скачав компонент з красивим UI — та ти просто молодець...
Один великий плюс із політеха — можливість паралельно з навчанням на старших курсах пробувати працювати неповний день. А також хороша компанія — в стінах гуртожитку можна було часто навчитись більше, ніж у самому ВУЗі.

Цікаво, ті хто пішов працювати після універу — яких успіхів досягли.

у нас есть вопрос про доход: те кто пошел работать после окончания, считают, что получают меньше среднего, но разница не слишком драматична:
s32.postimg.org/v45kjrbpx/income.jpg

И кроме того это люди, которые раньше закончили универ (возможно, свитчеры в ИТ).
Ну и конечно такая «самооценка дохода» не вполне точна ))

То чувство, когда учился на двух лучших факультетах информатики страны imgflip.com/readImage?iid=19750160

Устаревшие знания? А что устарело? Закон Ома, законы Масвелла? Может теорема Шеннона- Хартли? Теория множеств или алгоритм Дейкстры, топологическая сортировка? Илои устарели нейронные сети?
Нельзя ли уточнить?

Устарел Паскаль как язык для обучения программированию (много где спокойно начинают с C/C++/Python). Устарело обучение разработке Java-апплетов. Устарело отсутствие обучения хоть каким-то фреймворкам, нереляционным бд и многому-многому другому.

Фреймворки вообще не дложны преподаваться в вузах, разве что в качестве самостоятельной работы студента. Паскаль ничем не хуже С/С++ для преподавания, тем более никто не запрещает использовать тот язык который вам нравится.
Что касается NoSQL, то большой вопрос, что именно вы под етим понимаете? Иерархические базы и сетевые вполне преподавались в мое время в курсе БД. Может единственное, что стоило бы добавить — MapReduce, подход,вот пожалуй и все.

тем более никто не запрещает использовать тот язык который вам нравится.
Хе-хе, вам видимо повезло :)
Иерархические базы и сетевые вполне преподавались в мое время в курсе БД
Рассказать и показать как работает хотя бы одна из популярных БД (Cassandra/Mongo/...)
Фреймворки вообще не дложны преподаваться в вузах, разве что в качестве самостоятельной работы студента.
Давайте тогда и синтаксис вынесем в самостоятельную работу? Он же не сложнее того же Spring/Hibernate? :) И вообще давайте учить абстрактному программированию в вакууме. Зачем завязываться на конкретных технологиях? Студент сам всё выучит!

Вообще-то хороший вуз так и делает. Испокон века почти лубой курс так построен: показывает базовые конструкции через блок-схемы, их описание в языке обучения и литературу где почитать больше.
Программирование как таковое дается абстрактно. Если вы читали The Art of Programming, то там используется абстрактный макро ассемблер для алгоритмов.

Испокон века почти лубой курс так построен: показывает базовые конструкции через блок-схемы, их описание в языке обучения и литературу где почитать больше.
Вы пропустили слово «совковый», а также говорите так, как будто это что-то хорошее.

Любой. К тому же в совке было очень хорошее техническое образование, благодаря которомы оутсоурсинг у нас и развился.

Вы учились при совке и знаете о чем говорите? Или ретранслируете нытье стариков о том, что раньше было лучше?

Простите, но аутсорс у нас развился из-за низких зарплат и высокого покрытия интернетом.

А ну-ка ну-ка покажите, где в несовковом Стенфорде, например, учат хибернейту и АПИ социалочек? Вот например требования и список курсов для получения CS Degree — csmajor.stanford.edu/Requirements.shtml

Вопрос в инструментах. Например, по вашей ссылке, курсы Programming Abstractions (CS106B or CS106X) используют С++, а ведь могли бы и Паскаль.
И у меня есть ощущение, что они выбрали язык, актуальный для трудоустройства не просто так.
Можно учить «Programming Abstractions» по программам, написанным мелом на доске на языке, которым никто в реальности не пользуется — и да, это все еще будут «Programming Abstractions». Но как-то гораздо полезнее будет эту же информацию дать в более современном обрамлении, скажем так.
Кстати, респонденты, которые чаще проходят МООС-и, меньше довольны своими вузами: думаю, потому что им есть с чем сравнить.

Не надо выдергивать из контекста один курс, у нас тоже С++, и что? где там фреймворки?

Та ні, не буде корисніше. Якби без абстракцій, то можна просто сказати — візьміть таку-то лібу / функцію stl / ..., вона вам все зробить. Тут головне якраз розуміння основ, і бажано без прив’язок до мови, тому Паскаль для вивчення нічуть не гірший C++.

нащо використовувати те, що потім не пригодиться?

от ви наймаєте бригаду ремонт робити вдома. А вони кажуть — ми оті сучасні розчини не юзаємо, будемо вапном білити. Нас так навчили. головне ж основи?

Це ваші додумування про «не пригодиться» :) Синтаксис / API це найменш важлива і найлегша частина програмування, популярні бібліотеки і мови приходять і йдуть просто на очах.

Давайте тогда и синтаксис вынесем в самостоятельную работу? Он же не сложнее того же Spring/Hibernate? :) И вообще давайте учить абстрактному программированию в вакууме. Зачем завязываться на конкретных технологиях? Студент сам всё выучит!
Я бы только приветствовал такой подход.

Паскаль хуже С++ в том, что вакансий разработчиков на Паскаль нет, а на С++ есть (ну во всяком случае по данным ДОУ).
Но это все упирается в мировоззренческий вопрос, чему должен учить вуз: практическим навыкам или вообще «умению учиться».
Из наших опрошенных 69% считают, что главная цель обучения в вузе — научиться учиться, работать с информацией. 54% — получить знания по специальности для дальнейшего трудоустройства.
Что касается вашего списка из первоначального комментария, он довольно необычен. Законы Ома и Максвелла имеют к ИТ опосредованное отношение. Нейронные сети — завидую тем, кому их преподавали в вузе.

Вы несете чепуху. Языку должен учить не вуз, а студент сам. Вуз это не ПТУ, ВУЗ учит решать проблемы и инженерные задачи с помощью научных знаний.

Может тогда и ВУЗ не нужен, раз студент может сам всему обучаться?

Не всьому, а синтаксису має сам. Переключатись між мовами взагалі не проблема, коли є розуміння основ, а якщо хоче просто навчився фігачити на конкретній мові і зразу з фреймворками аби «попрактичніше» (аби пошвидше бігти в аутсорс і гребти гроші лопатою), тоді толку через пару років з такого програміста ніякого не буде.

Переключатись між мовами взагалі не проблема
Нічого подібного, я вчив в унівєрі С/С++, зараз самостійно вчу Python, так от, синтаксис дуже схожий, але через деякі особливості, наприклад «;» в С++ після кожного рядка коду не присутня Python. Знаєте скільки часу мені знадобилось від цього відвикнути? Так що з однієї мови перебігати на іншу, то хіба що за принципом «спалювати за собою мости». Вчиш нову мову для себе, бажано забути стару, бо потім будуть помилки на «пустому» місці

Це поки дві мови. Як їх буде хоча б 4, такі проблеми минуть :)
Вивчіть LISP, він відрізняється в цьому од обох C++ і Python :)

Вивчіть LISP
«Тіпа» вчили і пояснювали його нам в унівєрі, коли були лаби то дивилися на екран «як баран на нові ворота», найцікавіше те, що походу його і сам викладач не знав
походу його і сам викладач не знав

Вигнати з роботи. Вивчити LISP для професіонала — справа двох вечорів з перекурами.

професіонала
От кого насправді так не вистачає в університетах

А ще потім вивчите якусь функціональну мову, взагалі мозок доведеться ламати а не «ставити ; чи не ставити». А потім для різноманіття доведеться пописати, скажімо, на Rust, і з його концепціями запозичень знову доведеться себе ламати. І так до безкінечності, мова з якої почали, абсолютно неважлива, треба вміти адаптуватись а не сподіватись вивчити одну технологію і з нею клєпати до кінця життя. Так не буває.

взагалі мозок доведеться ламати
знову доведеться себе ламати
І так до безкінечності
і з нею клєпати до кінця життя.
Вам би ментором чи викладачом робити, щоб ті хто хоче «вайті в айті» знали як воно «легко» бути програмістом, але насправді
Так не буває.

Дякую, уже викладав :) І так, мене справді турбує кількість людей, які йдуть чисто тому що «дуже легко» і «великі зарплати», а не тому що їм цікава професія і відповідно готові постійно розвиватись і лишатись актуальним на ринку праці.

Дякую, уже викладав :)
І які враження? Особисто був вчителем, але враження далеко не найкращі...

Не так вже й просто навчитись якісно писати певною мовою. Шось «фігачити» то звісно можна. Але після Pascal щоб почати писати на сучасному C++ треба займатись самонавчанням не один місяць. А якщо зовсім інша парадигма? Захотів Haskell вивчити чи на Scala асинхронні сервери писати.
Ну звісно, у кожного життя нескінченна і після завершення ВУЗу колишній студент для працевлаштування має ще пів року чи рік займатись самонавчанням за рахунок батьків.

Без знания синтаксиса не будет практики. Без практики получится человек-википедия типа вассермана, который только и может, что участвовать в разных фрик-шоу.

Синтаксис можна вивчити чи самому чи на спеціалізованих курсах. Будь ласка, не плутайте вищу освіту з якимись «Java-курсами за N днів і гарантованим працевлаштуванням», вона якраз про основи і глибше розуміння того, чим займаєшся, а не про «як фігачити бізнес-логіку використовуючи готовий фреймворк і ні про що не шкодувати».

У мене з потоку не менше ніж третина пішли працювати далеко не за фахом. Багатьом довелось йти на java-курси, щоб працевлаштуватись.
Чому основи і глибоке розуміння не можна отримати, використовуючи для реалізації сучасні технології? Чому не вивчити C, щоб вивчити основні конструкції мов програмування? Чому не вивчити Python та не використовувати його для вивчення алгоритмів, теорії ігр і т.д.? Чому не вивчити якусь мову з сімейства Lisp чи Haskell, щоб зазирнути у світ функціонального програмування в межах якось курсу? Чому й Java оминати під час вивчення якоїсь прикладної дисципліни?
З таким бекграундом стане дійсно легко вивчити нову технологію. А якщо 5 років писати на Pascal, використовуючи мертві середовища програмування, відставання яких від сучасності складає десятки років (що для світу ІТ сторічча) то як потім заповнити та прірву?

Но учить им можно только на конкретном языке, даже если это «Ершол».

мова — це інструмент вирішення задач. Шаблони проектування і їх застосування — інженерна задача, чи студент сам має вчити?

Паскаль хуже С++ в том, что вакансий разработчиков на Паскаль нет, а на С++ есть (ну во всяком случае по данным ДОУ).

По данным ДОУ сейчас есть 4 вакансии на Delphi. Конечно, это не сравнить с 57 вакансиями на С++, но и говорить, что вакансий разработчиков на Паскаль нет, тоже неправильно.

Согласна, спасибо за комментарий.

Наверное не малую роль в том, что на паскале мало вакансий — сыграла фирма Embarcadero. Из-за того что много лет подрят выпускает глючные версии делфи, с не работающей базовой (заявленной) функциональностью. А исправления багов выходят только в следующих версиях, обновление на которые платное.

У C++ есть еще много преимуществ перед морально устаревшим Паскалем. Но одно из главных является схожесть синтаксиса с Java и C#, которые сейчас еще в большем тренде. И после обучения С++ можно сравнительно легко на них перелезть. Что до нейронных сетей. То, как мне преподавали данный предмет, то это скорее для галочки. Хотя это можно сказать почти о всех дисциплинах.

Тогда за Паскаль должны быть фанаты Go :)

Устарело:

  • x86 assembler
  • win32 api
  • php
  • голый ajax без библиотек
  • Си с классами (т.е. без RAII, exception guarantees)
  • джава без андроида
  • fork-based сервера
  • теория рекурсивно-вычислимых функций мелом на доске (без лиспа, хаскелля и т.д.)

Джава без Андроида? Смешно.

Обучать джаве и при этом игнорировать одно из популярных направлений — признак закостенелости обучения.

x86 assembler
Если не имеется в виду x86-32 only, то не устарело. К тому же доступно чуть более чем везде.
win32 api
Ну это ориентация на Windows.
джава без андроида
Ничуть не устарело.
fork-based сервера
Аналогично. Просто надо сказать, что это далеко не единственный и не лучший для продукции вариант.
теория рекурсивно-вычислимых функций мелом на доске (без лиспа, хаскелля и т.д.)
Вот тут да, LISP бы очень был в тему (Хаскель — лучше не надо с ходу, мне кажется).
Если не имеется в виду x86-32 only, то не устарело. К тому же доступно чуть более чем везде.
Устарело. Если учить ассемблер, то либо ARM, либо AVR. У первого значительно выше проникновение, а у второго --- по сути единственное место, где ассемблер имеет смысл использовать (спасибо отвратительнейшему avr-gcc).
джава без андроида
Ничуть не устарело.
Устарело само отсутствие в учебной программе такого компонента. Образование — это же в первую очередь что преподавать, в каком кол-ве и в какой последовательности.
fork-based сервера
Аналогично. Просто надо сказать, что это далеко не единственный и не лучший для продукции вариант.
Аналогично: устарело преподавание fork-based модели как единственной существующей.
LISP бы очень был в тему (Хаскель — лучше не надо с ходу, мне кажется).
Наоборот, нужно ставить высокие планки сразу, только так можно говорить о каком-то качестве и ценности полученного образования и о дипломе, который это образование должен подтверждать.
Устарело. Если учить ассемблер, то либо ARM, либо AVR. У первого значительно выше проникновение,

Что толку с формального «проникновения» ARM, когда все устройства, на которых собственно ведутся учебные работы по ассемблеру — десктопы и лаптопы — x86 чуть менее, чем полностью?
Разве что курс будет полностью переведен на ардуины и малинки, но это уже немного другой курс (ценнее, но другой).

Устарело само отсутствие в учебной программе такого компонента. Образование — это же в первую очередь что преподавать, в каком кол-ве и в какой последовательности.

Я не вижу смысла учить андроидопрограммингу в вузе. Он на порядки больше громоздкий, чем ценный дидактически.

Образование — что преподавать — это напрямую хорошо в ПТУ. Для вуза же нужно думать о закладке основных принципов на будущее развитие.

Аналогично: устарело преподавание fork-based модели как единственной существующей.

Тут нужно смотреть на доступное время. Я бы тоже делал акцент на преподавании многонитевого построения, оно сейчас везде. Но если на раскрытие основ мало времени, пусть хоть на форке обучатся идеям. А курс перерефакторить как только, так сразу.

Наоборот, нужно ставить высокие планки сразу, только так можно говорить о каком-то качестве и ценности полученного образования и о дипломе, который это образование должен подтверждать.

И ещё раз вопрос во времени и в том, сколько из него освоит средний студент (а не лучший). LISP пригоден к освоению всеми программистами, пусть даже они потом и отплюются. Хаскель — нет.

Закон Ома, законы Масвелла?...

Китайцы вот айфоны взламывают, память апгрейдят, паяльник в руках держат увереннее, чем большинство вилку, и при этом не факт что знают закон Ома, Максвела так точно. Пока народ как конструктор собирают и программируют устройства из 5-долларовых китайских микросхем, чипов, процессоров и датчиков, нас полируют теорией о том, как работают диоды, транзисторы, и конденсаторы, прикрываясь тем, что это основы. Ну а че, полезно, советский телевизор можно будет чуть что отремонтировать.

Теория множеств или алгоритм Дейкстры, топологическая сортировка?

Большинство синьоров-сыроедов, и не только в Украине, которые являются крутыми специалистами в своей области, в лучшем случае сортировку пузырьком напишут, и то не факт.

Илои устарели нейронные сети?

У нас тоже преподавали нейронные сети, ну как преподавали, пару лекций, в остальном какая-то устаревшая фигня. Потом прошел курс на курсере Стенфордского Университета по машинному обучению и понял, что нам, мягко говоря, преподавали что-то не то.

Теория это хорошо, основы тоже, но блин, когда подобная теория составляет 80% всего учебного материала университета без какой-либо привязке к практике и требованиям современного мира — это слишком. Только не надо рассказывать что задача университета это «дать основы» и «научить работать с материалами» чтобы потом ты сам мог «изучить что реально тебе нужно». Это совковый подход.

"

Китайцы вот айфоны взламывают,
" Но не проектируют

Да ну, xiaomi, huawei?

Вот где точно не проектируют так это у нас, и знания законов Максвела даже не помогает.

На интуитивном уровне я это чувствовал, но аргументов железных не было. А вот дядька из MIT излагает очень обоснованно: www.youtube.com/watch?v=idu4N3P1wTo Там конечно о россии, но и на наш опыт спокойно ложится.

А вот дядька из MIT излагает очень обоснованно: www.youtube.com/watch?v=idu4N3P1wTo

другими словами, в России, да и у нас, Атлант не расправил плечи...

Китайцы вот айфоны взламывают, память апгрейдят, паяльник в руках держат увереннее, чем большинство вилку, и при этом не факт что знают закон Ома, Максвела так точно. Пока народ как конструктор собирают и программируют устройства из 5-долларовых китайских микросхем, чипов, процессоров и датчиков, нас полируют теорией о том, как работают диоды, транзисторы, и конденсаторы, прикрываясь тем, что это основы. Ну а че, полезно, советский телевизор можно будет чуть что отремонтировать.

Повністю підтримую, подача матеріалу у нас такої тематики скоріше відлякує. Дійсно мабуть варто дать якусь ардуінку, потикать проводками, помігать діодом, і в процесі уже і росказати про закон Ома.

Абсолютно с вами согласен. Учусь в ДНУЖТ на кафедре ЭВМ, совковый подход отсутствует только у нескольких преподавателей, на кафедре КИТ с этим, вроде, попроще. Одну и ту же инфу, про тот же закон Ома, изучали на куче разных предметов.
На БД мы изучаем MS Access 2003, лабораторные от руки с вклейкой скринов с лабы, индивидуальное задание на семест (типа курсовое), тоже от руки и рисованием таблиц из БД вручную. Опросы, которые проводятся выглядят следующим образом:
-составление запросов, нужно нарисовать, как это выглядит в MS Access 2003, какими методами можно перейти в этот режим...
-нарисовать пиктограмму фильтра
-способы сортировки, тут нужно не сказать, по возрастанию и убыванию, а сказать, какими способами можно можно сделать сортировку и нарисовать пиктограмки.
Пошел именно сюда, так как слышал, что очень серьезно дают и требуют. Требуют, конечно, серьезно, но не по делу. Это относится не ко всем преподавателям, но к большинству. Лучше идти туда, где меньше требуют и можно серьезней заняться самообразованием, тут времени маловато остается.
Выглядит скорее как нытье, но как бороться с этим не знаю. Написать про недостаточную квалификацию, но MS Access 2003 она то шарит, да еще и мне влетит, а группе то не нравится, но рыпаться тоже никто не хочет. Если кто знает, куда можно накатать жалобу на подобное преподавание, напишите мне. Подам после окончания, уже пытался обращаться к вышестоящим, но безуспешно.

Если хочешь окончить нормально, лучше не дергайся.

Курс нейронный сетей у нас (КНУ кибернетика) был, по моему мнению, худший за вообще все время и все обучения, что я проходил.

Не просто бесполезный и занудный, а вредный для дальнейшего развития темы. Что смешно и грустно, в качестве лаб по нему были задачи в фотошопе. Просто потому что.

Аналогичные мысли были про курс баз данных. NoSQL, «кишки» бд, та даже простейшие индексы? Нееет, мы будем писать десятиэтажные запросы вида «не-красные не-детали которые делает не-Петров». Причем на чистом sql, потому что.

Устарели не столько знания, сколько люди, что их передают. В лучшем случае, 1/10 имеет актуальный опыт в индустрии.

А, випадково, курси читали не: БД — Івохін, Нейромережі — Грязнов?

Тем не менее, ПИ, имхо, нормальная кафедра.
А те же нейронки можно на курсере посмотреть — никто не запрещает.

Прошу прощения, *нормальная специальность

Десятиповерхові запити — це саме те що треба, щоб відчути всю суть бд. Коли доведеться писати збережені процедури на декільки тисяч рядків, та й банально вигрузки для клієнтів не менше ніж на 1К рядків SQL, зрозумієте, що замало в універі SQL вивчали. Хоча, це вже кому що потрібніше, чистий SQL для роботи з гігантськими базами мало кому потрібен, це точно. Але я знаю людей, яким за знання чистого SQL і вміння оптимізовувати скрипти платять так, що і не тільки на сир вистачить.

Хоча, з базами тут унікальна ситуація. Чи не єдина галузь, де знання теорії нереально сильно допомагють на практиці. З іншими дисциплінами так не прокатить. З тим що в нас погана освіта згоден на всі 100% (і це говорить студент НаУКМА(((((()

P.S. Вибачте, зачепив комент про бази.

Курс нейронный сетей у нас (КНУ кибернетика)

Конкретная кафедра? Этих курсов, кажется, минимум два, и разные. И какой год?

Нееет, мы будем писать десятиэтажные запросы вида «не-красные не-детали которые делает не-Петров».

Так это как раз полезнее ручных запросов. А структура индекса (B-дерево и т.п.) должна была идти в другом курсе.

В лучшем случае, 1/10 имеет актуальный опыт в индустрии.

Вот тут — да. Приглашать работающих специалистов — я думаю, даже при малых деньгах нашлось бы достаточно желающих отработать со студентами — но это ж значит расписываться в том, что свои не справляются...

Конкретная кафедра? Этих курсов, кажется, минимум два, и разные. И какой год?
Программная инженерия, год где-то 2013-2014.
Так это как раз полезнее ручных запросов.
Полезнее, если в меру. Можно показать, как тот же запрос сильно упрощается, используя базоспецифичные финты. Можно показать, как туда (к вот этому конкретному запросу) мапятся индексы. Можно показать, почему, скажем, ООП не идеально работает с реляционной алгеброй, и какие из этого следствия. Таких «можно» несложно придумать десятки, но препод читает только то, что ещё помнит. Должен быть баланс между теорией, практикой и реальностью.


Справедливости для стоит заметить, что позже другой препод, молодой, рассказывал про похожие вещи. Его курс по времени был раз в 10 короче, но пользы дал куда больше. Есть сильное подозрение, что он выбирал темы исключительно по своей инициативе. Бюрократия — немаловажный негативный фактор для молодых специалистов, желающих поделиться знаниями.

Подписаться на комментарии