Статья Евгения Юдина затрагивает крайне актуальную тему, которая находится в центре нашей повседневной работы в инновационном научно-технологическом центре «ЮНИТИ ПАРК». Я полностью разделяю обеспокоенность автора разрывом между скоростью обновления технологий и инерционностью университетских программ. Я вижу эту проблему изнутри, а как руководитель Фонда ИНТЦ — знаю, как она отражается на практической коммерциализации идей.
Соглашусь с ключевыми тезисами:
1️⃣Программирование как база — это уже не тренд, а реальность. В наших проектах мы видим, что инженер, не владеющий Python или не умеющий работать с ИИ-агентами, сегодня теряет в эффективности в разы.
2️⃣Цифровые двойники — это именно то, что мы внедряем как основу для проектного обучения. Это позволяет студентам «трогать» сложные технологии без рисков, что критично для нефтегазового сектора.
3️⃣Роль бизнеса — абсолютно верный акцент. Мы строим экосистему именно как мост между университетской наукой и индустрией, чтобы кейсы компаний становились учебными задачами, а стажировки — полноценной частью образования.
Однако хочу добавить важный нюанс. Говоря о технологиях, мы не должны забывать о региональной специфике и социальной миссии образования. В Югре, где расположен наш центр, подготовка инженеров — это вопрос не только кадрового дефицита, но и устойчивого развития целого макрорегиона. Нельзя готовить «универсального» инженера по федеральным лекалам, игнорируя запросы местных предприятий и климатические особенности.
В Фонде «ЮНИТИ ПАРК» мы реализуем подход, который дополняет идеи автора:
➡️Обучение через реальные R&D-задачи, где студент с первого курса погружен не в абстрактный проект, а в задачу от индустриального партнера, которая требует выхода за рамки стандартной программы.
➡️ Преподаватели-практики — мы целенаправленно привлекаем действующих инженеров с производств, которые не просто читают лекции, а ведут студенческие лаборатории.
Что касается прогнозов автора об ИИ, я бы сказала так: искусственный интеллект не заменит инженера, но инженер, использующий ИИ, заменит того, кто этого не делает.
Наша задача — сделать так, чтобы студенты не просто пользовались новыми инструментами, но и понимали физику процессов, которые они моделируют. Без глубокой фундаментальной подготовки цифровые двойники останутся лишь «игрушкой».
Мы поддерживаем призыв к гибкости программ, но подчеркиваем: эта гибкость должна быть управляемой и связанной с реальной экономикой региона. Нельзя менять программы ради моды, важно менять их ради результата — специалиста, готового завтра прийти на производство в Нефтеюганске или Сургуте и решать не учебные, а настоящие промышленные задачи. Именно такую модель мы и выстраиваем.
Я в 💬МAX | 💙ВК