В процессе обучения студентов у меня все время возникает сомнение, нужно ли им то, о чем я рассказываю. С одной стороны рассказывать можно о том, что максимально приближено к практике будущего инженера, или о теории, о том, как это все устроено изнутри.

Например, я читаю один курс про алгоритмы, которые используются при моделировании задач электродинамики. Там мы целый семестр разбираем математику метода FDTD, какие проблемы возникают, как их обходят при реализации программы, пишем разные скрипты на Python, начиная с одномерного случая. Но при этом с вероятностью 95% после окончания вуза студенты не будут сами программировать эти алгоритмы, а возьмут готовые коммерческие программы.

Другая крайность - учить пользоваться именно этими программами. Такое у нас тоже есть. Но задача ли это вуза? Не скатываемся ли мы при этом на уровень колледжей, где говорят только, какие кнопки нажимать, не задумываясь о том, как оно работает внутри?

Туда же сейчас идет и программирование. Студенты уже сейчас домашние задания по Python делают с помощью нейронок, причем приносят хороший код, иногда они даже могут объяснить, что там происходит. Но написать с нуля даже простой алгоритм - это у многих большая проблема. А может оно уже и не нужно, как сейчас им уже не нужен ассемблер, если только они не занимаются программированием микроконтроллеров?

С другой стороны, кто знает, чем они будут заниматься? Если им что-то расскажут, на первый взгляд не очень полезное прям сейчас, и даже если они это благополучно забудут сразу после сдачи экзамена, то есть вероятность, что при решении какой-то проблемы у них в голове всплывет, что что-то подобное у них было, и они пойдут искать материал уже зная, в какую сторону копать.

Я пока себя успокаиваю тем, что в университетах готовят кадры в том числе и для научной деятельности, а вот там знать, что происходит "под капотом" уже полезно. Тогда получается, что надо определиться, для кого читаем каждый курс - для будущих инженеров или для будущих исследователей.

#преподавание