Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

Глобальный рынок образовательных продуктов в it-сфере: приоритеты для российских университетов

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-1-12-25

Полный текст:

Аннотация

В статье рассмотрены ключевые тренды в образовании для отраслей IT и радиоэлектроники, проведен сравнительный анализ подходов к организации научно-образовательной деятельности в 30 зарубежных и отечественных университетах, лидирующих в предметных рейтингах QS Computer Science & Information Systems и Engineering – Electrical&Electronic. Характеристиками трендов являются:
• тесная и постоянно усиливающаяся интеграция образовательной и научной сфер деятельности, что выражается в появлении междисциплинарных образовательных программ, привязке учебного процесса к исследованиям в прорывных областях знаний и формировании специфических университетских экосистем, нацеленных на лидерство в конкретных технологиях;
• разнообразие форм организации учебного процесса, ориентация на модульность, индивидуальность и непрерывность, которые активно используются в продвижении образовательных услуг;
• общее отставание российских университетов от IT-практики и ожиданий реального сектора.
Методика исследования предусматривала анализ содержания и моделей реализации образовательных продуктов, экспертных мнений в части требований к образованию IT-специалистов. В результате определены разрывы между актуальными отраслевыми трендами, текущей ситуацией в образовании и запросами реального сектора. На примере ряда магистерских программ, разработанных в Институте радиоэлектроники и информационных технологий Уральского федерального университета, продемонстрирован механизм интеграции науки, образования и консалтинга с целью развить востребованные междисциплинарные образовательные продукты. Результаты исследования могут быть использованы отечественными и зарубежными университетами, работающими в IT-сегментах, для повышения конкурентоспособности и реализации стратегических научно-образовательных инициатив.

Для цитирования:


Гительман Л.Д., Шабунин С.Н., Кожевников М.В., Гамбург А.В., Аймашева Я.С., Стариков Е.М. Глобальный рынок образовательных продуктов в it-сфере: приоритеты для российских университетов. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018;(1):12-25. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-1-12-25

For citation:


Gitelman L.D., Shabunin S.N., Kozhevnikov M.V., Gamburg A.V., Aimasheva I.S., Starikov E.M. Global market of educational products in the it sphere: priorities for russian universities. Strategic decisions and risk management. 2018;(1):12-25. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-1-12-25

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы все технологические прорывы так или иначе связаны с информационными технологиями и происходят, как правило, на стыке IT, инженерии, соци­альных и естественных наук. Этот тренд стремительно захватывает все инфраструктурные отрасли: энергетику, медицину, транспорт, машиностроение, аэрокосмическую промышленность и т.д. Всеобщая интеллектуализация, машинное обучение, нейронные сети, дополненная реаль­ность, аддитивные и другие прорывные информационные технологии быстро проникают даже в консервативные от­расли экономики, кардинально меняя производственный ландшафт, бизнес-модели и экономику предприятий [Ага- мирзян И., 2015; Сухов А. В., Стреха А. А., 2012; University of the Future, 2012; International Trends, 2015]. Объем ми­рового рынка собственно информационных технологий (например, программного обеспечения) составлял 2,3 трлн долл. в 2016 году, а в настоящее время рынок оценивает­ся примерно в 4 трлн долл. с учетом конвергентных реше­ний [IT Industry, 2016; Bailer S., Dutta, S., Lanvin В., 2016; Rangarajan Dr. Κ., Tiwari S. Κ., 2014].

Совершенно логично, что масштабу столь глубоких технологических изменений должны соответствовать из­менения в университетах, осуществляющих подготовку высококвалифицированных кадров для новой цифровой индустрии. В данном контексте некоторые эксперты ста­вят на первый план развитие университетских экосистем, построенных вокруг кластеров, использующих прорывные информационные технологии. Именно такие экосистемы выполняют роль рыночных интеграторов, благодаря кото­рым формируется цифровая научно-индустриальная сре­да. Недаром любая инновационная зона в мире ассоции­руется с университетскими центрами: Кремниевая долина вокруг Стэнфорда и Беркли; Новая Англия - MIT и Гар­варда; Университет Падеборна, Университет Билефельда и Высшая школа Хамм-Лимпштадт - в IT-кластере OWL (Германия); Кембридж в Великобритании; Технион и Ин­ститут Вецмана в Израиле; Университет Аальто в Фин­ляндии [Агамирзян И., 2015; Ferguson D., Fernandez R.E., 2015; Graham R., 2014; Гаусмайер Ю., 2012]. В резуль­тате происходят изменения в организационных моде­лях университетов, последние стремятся интегрировать передовые научные достижения в учебную программу (рис. 1).

 

М. В. КОЖЕВНИКОВ

Кандидат экон. наук, доцент кафедры систем управления энергетикой и промышленными предприятиями ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первою Президента России Б.Н. Ельцина». Область научных интересов: наукоемкий сервис, инновационное развитие промышленности, управленческое образование.

E-mail: m.v.kozhevnikov@urfu.ru

С. Н. ШАБУНИН

Доктор техн. наук, профессор, директор Института радиоэлектроники и информационных технологий ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина». Область научных интересов: техническая электродинамика, телекоммуникационные системы, радиолокация.

E-mail: s.n.shabmin@urfu.ru

Я. С. АЙМАШЕВА

Заместитель директора департамента международных образовательных программ ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первою Президента России Б.Н. Ельцина». Область научных интересов: управление международным бизнесом, модели организации образовательного процесса, кросс-культурные коммуникации.

E-mail: yana.aymasheva@gmail.com

Е. М. СТАРИКОВ

Магистрант. ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина». Область научных интересов: технологическое предпринимательство, возоб новляемая энергетика, цифровые технологии.

E-mail: theemailismine@gmail.com

 

Наблюдения авторов за развитием IT-образования в Рос­сии приводят к противоречивым выводам. С одной стороны, в РФ достаточно университетов с мощной исследователь­ской инфраструктурой и опытными коллективами. Однако глобальный рынок IT настолько динамичен и непредска­зуем, что опора на прошлый опыт никак не способствует трансформации научно-образовательных процессов с це­лью быстро адаптировать их к новым запросам рынка (paботодателей, студентов, потенциальных инвесторов). Имен­но поэтому целесообразно проанализировать опыт ведущих в сфере IT университетов в части организации научно-обра­зовательного процесса для определения готовности вузов, прежде всего российских, к новым вызовам.

МЕТОДИКА АНАЛИЗА

Перед отечественными университетами, участвующи­ми в национальной программе повышения конкурентоспо­собности «5-100», поставлена основная цель - попадание в предметные рейтинги QS World University Rankings и THE Times Higher Education. Поэтому при формировании выбор­ки международных университетов для анализа в качестве первого критерия была выбрана позиция в рейтинге QS по предметным областям «Компьютерные науки и инфор­мационные системы» и «Инжиниринг в области электрики и электроники» (Computer Science & Information Systems и Engineering - Electrical&Electronic).

Вторым критерием послужил географический признак. В отдельные группы были выделены лидирующие уни­верситеты Европы, Азии и Америки. Заключительным, но не менее важным критерием стало внедрение инноваци­онных образовательных моделей. Рассмотрение последних позволило авторам определить лучшие практики реализа­ции передовых образовательных продуктов. Итоговая вы­борка зарубежных университетов представлена в табл. 1.

В ходе анализа рассмотрены следующие характеристики:

  • образовательные программы уровня бакалавриата, ма­гистратуры и PhD, соответствующие актуальным на­правлениям в IT-индустрии и радиоэлектронике;
  • модели организации учебного процесса;
  • исследовательская повестка и портфель исследователь­ских проектов, соответствующих направлениям об­разовательной деятельности, наличие и возможности специализированных исследовательских центров (ла­бораторий);
  • общие показатели университета: количество студентов, наличие программ на английском языке, бюджет уни­верситета, стоимость программ.

В выборку для сравнительного анализа российских университетов вошло 11 вузов, представленных в предмет­ных рейтингах QS Computer Science & Information Systems и Engineering - Electrical & Electronic (табл. 2). При отборе учитывались в основном содержательные характеристики магистерских программ.

КЛЮЧЕВЫЕ МИРОВЫЕ ТРЕНДЫ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ ДЛЯ СФЕРЫ IT

Анализ лучших практик зарубежных университетов по­зволяет утверждать, что исследовательская повестка играет определяющую роль в развитии образовательных продук­тов.

Сочетание исследовательского и проектного подходов. Поступая в Оксфорд, будущий студент сначала выбирает об­ласть исследований, а потом конкретную программу. При­ведем пример департамента компьютерных наук Оксфорд­ского университета, исследовательская повестка которого включает 10 широких направлений: алгоритмы и сложные системы, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматическая верификация, вычислительная биология и медицинская информатика, киберфизические системы, структуры и квантовая теория, системы взаимодействия человека и компьютера, информационные системы, языки программирования, безопасность. Дизайн сайта департамента отличается простой навигацией и ориентацией на ко­нечного пользователя (рис. 2).

Для более четкой корреспонденции науки и образования: во многих университетах программы имеют простые и кон­кретные названия, охватывают широкую область знаний. В дальнейшем у студента есть возможность более конкрет­но определить свою специализацию.

 

Рис. 1. Актуальная модель позиционирования ведущих университетов [TechTrends Report, 2017; Dudman Д., Wearne S. H., 2003; UNESCO, 2015; Annetta L. Д., Minogue J., 2016]

Таблица1

Рейтинг ведущих зарубежных университетов (по данным: [QSWorldUniversityRankings [s.a.]])

Университет

Страна

QS Computer Sciences &Information Systems

QS Engineering: Electrical& Electronic

Массачусетский технологический институт

США

I

I

Стэнфорд ский университет

США

2

2

Оксфордский университет

Велико британия

7

11

Гарвардский университет

США

6

8

Кембриджский университет

Be л ико британия

5

5

Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (Федеральный университет)

Швейцария

9

10

Национальный университет Сингапура

Сингапур

10

12

Гонконгский университет науки и технологий

Гонконг

19

29

Наньянский технологический университет

Сингапур

20

6

Университет Цинхуа

Китай

15

7

Токийский университет

Япония

18

13

Пекинский университет

Китай

16

22

Технический университет Мюнхена

Германия

40

41

Шанхайский университет транспорта

Китай

45

37

Технион — Израильский технологический институт

Израиль

51-100

101-150

Рис. 3. Распределение магистерских программ Кембриджского университета по типам

Например, в Техническом университете Мюнхена сту­денты могут получить степень магистра наук в области электротехники и информационных технологий, в области техники связи или энергетики. В Национальном универ­ситете Сингапура студентам предлагается выбрать одно из следующих направлений технических наук (и, соответ­ственно, магистерских программ): информационные техно­логии, информационные системы, наноэлектрони­ка, биоинженерия.

В качестве примера организации учеб­ного процесса приведено построение типо­вой программы уровня бакалавриата в обла­сти компьютерных наук в Оксфорде (табл. 3).

В первый год обучения студент изучает обще­профессиональные дисциплины, на второй год добавлены дисциплины в соответствии с индиви­дуальными интересами; на третий год студент при­ступает к собственному проекту и изучает только дисциплины, которые его интересуют, четвертый шд посвящен работе над проектом и изучению более сложных предметов, которые требуются для работы над финальным проектом, содержащим элементы научного исследования. Университет приветствует, если выбранная тема проекта-исследования получит логичное продолжение во время обучения студента в магистратуре.

Выборка программ Кембриджа показывает, что 86 из 179 программ магистратуры являются полностью исследова­тельскими, 67 программ наполовину исследовательские и лишь 26 прикладные, хотя даже они содержат некоторые элементы научно-исследовательской работы (рис. 3).

Приоритет междисциплинарного подхода. Междис­циплинарный подход является приоритетным при форми­ровании образовательных программ и исследовательской повестки. Особо ярко данная тенденция проявляется в ази­атских университетах, где междисциплинарные программы в области информационных технологий часто переданы отдельным университетским структурам с обособленным управлением (например, Высшая школа междисциплинар­ною информационного обучения в Токийском университе­те, Институт междисциплинарных информационных наук в Университете Цинхуа).

 

Таблица 2

Рейтинг ведущих отечественных университетов (по данным: [QSWorldUniversityRankings [s.а.]])

Университет

Engineering - Electrical & Electronic

Computer Science & Information Systems

Московский государственный университет (МГУ)

 

48

Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

 

151-200

Московский государственный технический университет им. Баумана

201 250

251-300

Московский физико-технический институт (МФТИ)

201-250

251-300

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Петра Великого (Политех)

201-250

401-500

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

251-300

 

Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)

251-300

 

Новосибирский государственный университет (НГУ)

-

251 300

Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО)

-

351-400

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ, Москва)

-

351-400

Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)

351-400

-

Уральский федеральный университет (УрФУ)

351-400

-

 

Рис. 2. Пользовательский интерфейс сайта Оксфорда

Подобные структуры создаются не только в сфере 1Т-об- разования. В Университете Техаса студенты Института междисциплинарных наук должны выбрать одну базовую и две сопутствующие науки. На выбор предлагаются шесть направлений: компьютерные науки, искусство и гумани­тарные науки, бихевиористика, экономика и политология, менеджмент, естественные науки и математика. Внутри каждого направления можно выбрать отдельные модули и творческие проекты.

Программа «Энергетический менеджмент и устойчи­вость» Университета Лозанны создана на стыке энергети­ки, IT, экономики, технологий, менеджмента. Университет позиционирует программу как научно-образовательную платформу для подготовки специалистов для работы в ин­теллектуальных энергетических и промышленных систе­мах. Программу составляют пять модулей: «Инжиниринг биопроцессов», «Инжиниринг экосистем», «Моделирова­ние природоохранной деятельности», «Технологи­ческие особенности новой энергетики», «Менед­жмент технологий», также предлагается широкий спектр (более 20) отдельных курсов, которые сту­дент выбирает в зависимости от своих предпочте­ний в 3-4-м семестрах.

Все более популярными становятся управлен­ческие программы на стыке менеджмента и искус­ства. Например, программа «Стратегическое ли­дерство и дизайн» (Университет Индианаполиса) сочетает в учебном плане модули «Теория лидер­ства и дизайн-мышления», «Когнитивные системы и обучающиеся организации», «Развитие интеллек­туального капитала», «Управление информацией и производственными технологиями», «Управлен­ческая математика». В России подобную модель ре­ализует Университет ИТМО в рамках магистерской программы Art&Science («Искусство и наука»), представляющей собой синтез инженерного, управ­ленческого и художественного образования.

В Эдинбургском университете успешно реали­зуется магистерская программа «Практика меж­дисциплинарного творчества (Interdisciplinary Creative Practices)» на стыке IT3 естественных наук, медиа, социологии и менеджмента. Выпускники работают в ин­новационных малых компаниях сфер IT, программного и компьютерного обеспечения, медиарынка (TB и киноин­дустрия), дизайна, архитектуры, материаловедения, созда­ют собственные стартапы. В программе большое внимание уделяется исследовательскому блоку, особо приветствуются такие темы, как дополненная реальность и визуальная ана­литика.

 

Таблица 3

Структура программы бакалавриата в Оксфорде, %

Год

Общепрофессиональ­ные дисциплины

Дисциплины специализации по выбору

Продвинутая

специализация

Проект

Экзамен

I

100

-

 

5 предметов

2

50

40

10 (командный)

5 предметов

3

-

75

25 (индивидуальный)

10 предметов + отчет по проекту

4

-

-

63

37 (индивидуальный)

Непрерывная оценка прогресса + отчет по проекту

Примеры подобных междисциплинарных структур или образовательных продуктов демонстрируют, что на базе IT имеется возможность развивать интересные междисци­плинарные программы и научные исследования, в которые вовлекаются эксперты из различных областей знаний.

Междисциплинарные исследования нацелены на про­рывные технологии. В Гонконгском университете есть портфель из 12 крупных научных тем: экотроника, ум­ные экологичные здания, формирование цифрового мира, функциональные наноструктуры, фотонные беспроводные приложения, управление свойствами волн и материалов, человеко-машинные интерфейсы для производств будуще­го, биологический анализ данных, наукоемкое предприни­мательство. Все они составляют повестку, определяющую долгосрочное глобальное лидерство и устойчивое развитие университета. Темы перспективных НИР в обязательном порядке интегрируются в образовательный контент.

Ведущие университеты мира хотят лидировать в разви­тии той или иной технологии, создающей новую реальность.

 

Таблица 4

Ведущие университеты мира - лидеры в прорывных исследованиях информационных и смежных технологий

Университетет

Искусственный

интеллект

Нейронные сети

Роботизированные комплексы и системы

Человеко-машинные

интерфейсы

Системы

распознавания

Кибербезопасность и защита данных

Big Data

Самообучающиеся системы и механизмы

Биоэлектроника и биоинтерфейсы

Массачусетский технологический институт 

+

 

+

+

+

+

+

 

 

Университет Торонто

 

+

 

 

 

 

 

 

 

Университет Беркли

 

+

 

 

 

+

 

 

 

Стенфордский университет

 

 

 

+

 

+

+

 

 

Университет Южной Каролины

 

 

 

+

 

 

+

 

+

Университет Карнеги-Меллон

 

 

 

+

 

 

 

 

 

Вустерский политехнический институт

 

 

+

 

 

 

 

 

 

Наньянский технологический университет

 

 

 

 

 

 

 

+

 

Токийский университет

 

 

+

 

 

+

 

+

 

Оксфордский университет 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

Политехнический университет (Китай)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Эдинбургский университет

 

 

 

+

 

 

 

 

 

Австрийский технологический институт

 

 

 

 

+

 

 

 

 

Университет Бирмингема

 

 

 

 

+

 

 

 

 

Мичиганский университет

 

 

 

 

 

 

 

 

+

Г арвардский университет

 

 

 

 

 

 

 

 

+

Примечание: «+» — область, в которой университет стремится к лидерству.

 

Рис. 4. Количество иностранных студентов в ведущих университетах

В табл. 4 показано распределение специализаций различных университетов в рамках научных исследований, благодаря активной работе университеты создают крупные консорци­умы, а в некоторых случаях - глобальные технологические платформы. В этих платформах университеты играют веду­щую роль, вопреки своему классическому статусу постав­щиков инновационных решений [TechTrends Report, 2017; Гительман Л. Д., Сандлер Д. Г., Кожевников М. В.и др., 2015; TechTrends, 2017; Chatavvay J., Parks S., Smith E., 2017].

Также отметим другие, более универсальные тренды, напрямую не связанные с интеграцией образования: и науч­ной деятельности.

Пакетирование образовательных программ разных уровней. Некоторые университеты (в основном европейские) стали объединять программы бакалавриата и магистратуры (либо магистратуры и PhD), ключевым преимуществом яв­ляется экономия времени и стоимости обучения. При этом университеты «отсекают» абитуриентов, желающих ос­воить только одну образовательную ступень: например, в Кембридже абсолютный приоритет отдается соискателям, ранее прошедшим там же подготовку бакалавра. Такая от­носительно агрессивная стратегия дает возможность произ­водить жесткий отсев лиц, не заинтересованных в проведе­нии научных исследований высокого качества. Образование ради образования невыгодно ведущим вузам, поскольку не дает университету никаких выгод, кроме краткосрочных финансовых.

 

Рис. 5. Срез по ведущим российским университетам: охват по направлениям IT-подготовки и магистерским программам

Повышенное внимание иностранным студентам. Ин­тернационализация не является новым трендом, однако за счет привлечения зарубежных студентов (и преподава­телей) университеты получают доступ к новым знаниям, рынкам, компаниям и создают разнообразные центры пре­восходства или платформы, позволяющие устойчиво лиди­ровать в науке и образовании. Например, в Оксфорде доля иностранных студентов - около 30%, в Кембридже и Швей­царской высшей технической школе Цюриха - более 35%, в Пекинском университете - 22% (рис. 4).

СПЕЦИФИКА РОССИЙСКОГО IT-ОБРАЗОВАНИЯ

В отличие от мировых тенденций, анализ рынка обра­зовательных продуктов в РФ показывает, что предлагается мало междисциплинарных программ-аналогов. Увеличи­вается количество магистерских программ, посвященных проблематике интеллектуальных систем управления и си­стемной инженерии программного обеспечения (до 20%). Вместе с этим до половины всех программ имеют тради­ционное содержание. Выборочный анализ учебных планов подобных программ показал, что специализированным во­просам в них уделяется не более 30% учебного времени.

Организация: образовательного процесса для подготовки специалистов IT-отраслей имеет характерные особенности. Ведущие российские университеты отдают предпочтение меньшему количеству направлений IT-подготовки и боль­шему количеству программ в рамках каждого направления:. Достаточно условно этот тренд можно назвать специализа­цией. В среднем на одно направление приходится три про­граммы (рис. 5). Для университетов приоритетными явля­ются пять направлений подготовки, где сконцентрировано наибольшее количество магистерских программ.

Имеет место разрыв между образованием и наукой. Во многих университетах специализированные курсы пре­подаются без привязки к конкретным отраслевым задачам, учебные планы формируются с ориентацией на интересы преподавательских коллективов, студенты слабо вовлечены в научно-исследовательскую деятельность. Для решения этой проблемы в ряде вузов предприняты попытки изме­нить организацию научно-образовательного процесса. Так, с 2017 года в МФТИ и Новосибирском государственном техническом университете открыт прием по направлениям подготовки в магистратуре в конкурсные группы. Куриро­вать группы могут кафедры или отдельные научно-образо­вательные коллективы, у которых должны быть исследова­тельские проекты, научные работы, выпущенные учебники и другие наработки в русле образовательной программы. Данный опыт можно считать попыткой приблизиться к за­падной модели.

 

Таблица 5

Научная инфраструктура Университета Иннополис

 

Исследовательские центры

Киберфизические системы: программные аспекты, связанные с развитием и эксплуатацией КФС

Когнитивные роботехнические системы: вербальные и невербальные взаимодействия между человеком и роботом, символьные обоснования, крупные когнитивные системы «человек — машина»

Облачные системы и визуализация сервисов: разработка нового поколения облачных технологий хранения и управления данными с интегрированной системой безопасности и гарантированным уровнем доступа и отказоустойчивости

Интеллектуальные роботехнические системы: разработки в области применения беспи­лотных наземных роботов и летательных аппаратов. Взаимодействие автономных однород­ных и неоднородных групп роботов

Программная инженерия: разработка среды для создания программ высокой надежности — автоматическая проверка надежности кода и автоматическая замена частей кода на на­дежные аналоги

Интеллектуальные транспортные системы: анализ транспортных данных. Моделирова­ние движения трафика с использованием алгоритмов адаптивного управления. Долгосроч­ное планирование развития транспортной инфраструктуры

Разработка промышленного ПО

Архитектура и модули разработки ПО

Большие данные и информационные системы: методы управления большими массива­ми данных и компьютерно-управляемого анализа данных (datamining, web-mining, машин­ное обучение)

Искусственный интеллект в разработке игр: привлечение пользователей компьютерных игр к взаимодействию с искусственным интеллектом посредством игрового пространства (видео-, настольные, математические и развивающие игры)

Машинное обучение: НИР по направлениям: алгоритмы машинного обучения, глубинное обучение, обработка изображений и компьютерное зрение, контекстно-ориентированный анализ

Компьютерный анализ медицинских изображений: автоматическое распознавание рентгеновских изображений, автоматическая диагностика различных форм и локализации рака и туберкулеза

Электронные образовательные системы

Информационная безопасность.

Наукоемкие проекты и перспек­ тивные поисковые исследования в области практической кибербез­ опасности систем ПОТ/IoT и сетей Internet/Intranet.

Моделирование и анализ боль­ших данных в финансах и эконо­мике.

НИР и бизнес-образование в об­ласти компьютерного анализа и математического моделирования финансовых и экономических процессов.

Автоматизация бизнес-процессов.

Рекомендации (включая консал­тинг) по совершенствованию биз­нес-процессов компаний посред­ством улучшения прикладного ПО

В 2013 году в Республике Татарстан учрежден Универ­ситет Иннополис [Университет Иннополис [б.г]] для подго­товки современных кадров для IT-индустрии. Университет имеет 13 научных лабораторий и 3 исследовательских центра (табл. 5), которые проводят НИР и предоставляют площадку для практики студентов в ходе обучения, реализуют консал­тинговые и образовательные бизнес-проекты для внешних заказчиков. В данном университете используется ориги­нальная образовательная модель. Например, в программах «Управление разработкой ПО» и «Разработка безопасных систем и сетей» год идут теоретико-практические занятия, на второй год учащиеся участвуют в индустриальном про­екте IT-компании. К абитуриентам предъявляются жесткие критерии отбора: опыт работы - не менее 1,5 лет, хорошее знание английского языка, знание основных языков про­граммирования, протоколов и архитектуры компьютерных сетей, опыт написания технической документации.

Стоимость обучения в магистратуре в 5-10 раз выше среднерыночной (1400 тыс. рублей в шд), однако прошед­шим отбор соискателям выдается фант, полностью покры­вающий затраты на обучение. Для сравнения: год обучения в магистратуре МГУ - ЗОО тыс., в МФТИ - 250 тыс., в Томском государственном университете - 170 тыс., в Санкт-Петер­бургском государственном политехническом университете - 150 тыс., в Новосибирском государственном университете - 100 тыс.

Обращает на себя внимание офаниченный набор маги­стерских профамм, выпускники которых получают двой­ной диплом. В представленных университетах наиболее яркими примерами являются профаммы:

  • верификация и тестирование аппаратных и профаммных модулей телекоммуникационных систем (Томский государственный университет + Национальный уни­верситет Тайваня);
  • интеллектуальные системы (Санкт-Петербургский го­сударственный политехнический университет + Город­ской университет Лондона + Университет Ганновера);
  • сети ЭВМ и телекоммуникации (Томский политех­нический университет + Технический университет Мюнхена).

КАКИЕ СПЕЦИАЛИСТЫ ТРЕБУЮТСЯ IT-ИНДУСТРИИ?

По оценке Министерства связи и массовых коммуни­каций РФ, для решения задач в сфере технологических инноваций и импортозамещения уже к 2020 году потребуется не менее 350 тысяч квалифицированных специалистов в сфере информационных технологий. В связи с этим в рам­ках данной работы целесообразно также рассмотреть экс­пертные мнения по смежным вопросам.

  • Каковы основные тренды рынка кадров для IТ-индустрии?
  • Какие современные требования предъявляют к IT-специалистам работодатели? Отвечают ли выпуск­ники отечественных вузов этим требованиям?
  • Происходят ли какие-либо изменения в российских университетах для обеспечения лучшего соответствия запросам IT-компаний в части кадров?

Начнем с трендов рынка IT-специальностей. По оценкам экспертов «Яндекса», в настоящее время:

  • во всех развитых странах непрерывно растет спрос на специалистов в области науки о данных;
  • согласно рейтингу Glassdoor, в 2016 году должность эксперта по аналитическим данным - 1 лучшая работа в Америке. Оценка проводилась по трем ключевым фак­торам: количество вакансий, заработная плата и рей­тинг карьерных возможностей. Также в топ-10лучших вакансий: специалист по разработке программной ар­хитектуры, специалист в области мобильных приложе­ний и инженер-программист;
  • в России одновременно с растущим спросом на пер­спективные профессии сохраняется спрос на тради­ционные IT-специальности: разработчик Java, РНР, С/С++, С#, 1C, Python. Растет популярность Swift и Unity 3D. В то же время требуется все меньше специ­алистов по Objective С.

В целом направления IТ-подготовки остаются одними из самых востребованных среди абитуриентов вузов РФ.

Одной из главных причин является заработная плата вы­пускников, окончивших университет с IТ-специализацией: согласно последнему рейтингу Superjob, выпускники, ра­ботающие в сфере IT, получают самую конкурентоспособ­ную зарплату на рынке труда [Рейтинг, 2017]. Университе­ты - лидеры рейтинга представлены в табл. 6. В сравнении с большинством зарубежных университетов эти цифры вы­глядят весьма скромно (рис. 6), однако для РФ пропорции между стоимостью обучения в вузах и годовой заработной платой выпускников примерно одинаковы.

В отношении данных, представленных в табл. 6 и на рис. 6, следует сделать несколько комментариев. Сравнение уни­верситетов между собой по показателю средней заработной платы выпускников не является в полной мере объективным и корректным: во-первых, из-за ею усредненности и агреги­рованное™, во-вторых, из-за значительной разницы между регионами по социально-экономическим условиям.

Несмотря на действительно высокую востребованность IT-индустрии как среды для построения карьеры, в отдель­ных и смежных отраслях (например, в радиоэлектронике) более половины работающих специалистов являются пред­ставителями старшей возрастной группы (более 45 лет).

Анализ предпочтений выпускников магистратуры IT-специальностей по направлениям профессионального развития приведен на рис. 7. Примерно две трети опрошен­ных предпочли бы инженерное направление IТ-процессов, одна треть - управленческое. Таковы выводы проведенно­го в 2015 году анкетирования почти 2000 студентов и вы­пускников, обучающихся/обучавшихся в университетах РФ по IT-специальностям [Жиляев A. H., Олейник А. И., 2015].

С учетом запросов отечественных работодателей выде­ляются 4 наиболее перспективные профили магистратуры:

  • науки о данных: методы извлечения знаний из данных, математические методы моделирования и прогнозиро­вания, современные программные системы и методы программирования для анализа данных;
  • системная и программная инженерия: промышленное производство, программное обеспечение, создание информационно-коммуникационных технологий и си­стем различного назначения;
  • математические методы оптимизации и стохастики: современная прикладная математика и математическое моделирование, стохастический анализ и дискретная математика, методы оптимизации с упором на методы выпуклой оптимизации в задачах высокой размерности;
  • анализ данных в биологии и медицине: междисципли­нарное образование для анализа специфических меди­ко-биологических данных посредством новейших ин­формационных систем и программных комплексов.

 

Таблица 6

Лучшие вузы РФ по уровню зарплат выпускников 2011-2016 годов

Ранг

Университет

Зарплата,

руб.*

Средний балл ЕГЭ

I

Московский физико-технический институт

136 000

93,5

2

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

110 000

90,0

2

Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана

110 000

88,1

3

Университет ИГМО (Санкт-Петербург)

98 000

88,6

4

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

95 000

86,9

5

Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

90 000

81,1

6

Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт»

87 000

74,9

7

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

85 000

78,0

7

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

85 000

90,4

8

Пермский государственный национальный исследовательский университет

83 000

78,0

8

Национальный исследовательский университет «Московский авиационный институт»

83 000

75,0

8

Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники»

83 000

79,0

8

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

83 000

80,8

9

Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского

82 000

70,8

9

Уральский федеральный университет

 

76,2

10

 

Казанский (Приволжский) федеральный университет

 

81 000

80,0

*Зарплата, на которую может претендовать в Москве специалист, окончивший вуз —участник рейтинга

Как показал наш анализ российских университетов, пер­вые два профиля в той или иной форме находят отражение в программах магистратуры. К сожалению, по другим на­правлениям предлагается очень мало.

Содержание большинства магистерских программ ве­дущих вузов также не в полной мере соответствует новым видам профессиональной деятельности IТ-специалистов, на которых будет спрос в течение следующих 3-5 лет. Эксперты Российской ассоциации электронных коммуни­каций составили перспективный портрет профессий буду­щей IT-индустрии. Так, среди новых профессий в области IT, интернета и цифровых технологий, которые появятся в ближайшие 3-5 лет, HR-директоры чаще всего называют новые специальности, связанные с Big Data: от генерирова­ния и хранения до анализа, построения моделей и визуали­зации; профессии, связанные с системами искусственного интеллекта (в том числе обработку естественных языков). В области мобильных технологий и робототехники ожи­дается появление как «обслуживающих» специальностей (операторы, инженеры), так и «креативных» (непосред­ственная разработка, создание устройств) [Fuchs W., 2012; Flores N.H., Paiva А.С. R., Letra Р., 2016; Mohd-Yusof Kh., Helmi S.A., PhangF. A. Et al., 2015].

В перспективе ближайших 3-5 лет можно выделить сле­дующие ключевые направления, которые будут особо вос­требованы в IТ-индустрии:

  • компьютерная лингвистика и искусственный интел­лект;
  • робототехника и ПО для роботов;
  • ЗО-проектирование и печать;
  • дополненная и виртуальная реальность;
  • облачные технологии;
  • IT в образовании и консалтинге;
  • «умные города»;
  • биоинформатика и IT в медицине;
  • информатика в статистике (data science);
  • интернет вещей.

Сегодня только 13% выпускников могут сказать, что им хватает полученных знаний в своей работе [Жиляев A. H., Олейник А. И., 2015]. Процессом учебы в университете удовлетворена половина всех выпускников, что связано с существенной диспропорцией между теоретическими и грактическими занятиями (не в пользу последних), а так­же дефицитом взаимодействия в процессе учебы с предпри­ятиями 1Т-сферы.

Данный вывод тесно коррелирует с требованиями веду­щих IT-компаний (Google, «Яндекс», Microsoft, «Сбербанк»,

 

Рис. 6. Сравнение университетов по показателям стоимости обучения и средней стартовой зарплате выпускников после окончания вуза [10 Top European Universities (2017); College ROI Report (2017); Compare Salaries by University ([s.a.])]

 

Рис. 7. Наиболее востребованные студентами IT-специальностей виды профессиональной деятельности

«МТС», «Билайн», «Мегафон», «Ростелеком», «Лукойл») к молодым кадрам:

  • высокая мотивация к работе;
  • способность к самообучению, самостоятельность, эн­тузиазм, нацеленность на личностный рост, активная жизненная позиция;
  • обязательное знание английского языка;
  • коммуникабельность, трудолюбие, ответственность при решении задач с высокой неопределенностью.

Среди этих требований принципиально отсутствует спрос на специализированные навыки и умения. Как пра­вило, крупные работодатели воспринимают универси­тет как инструмент передачи знаний, но не как площадку для профессиональною развития и начинают создавать соб­ственные университеты для программистов (такой подход сейчас реализует Mail.Ru Group). Еще один механизм - со­здание базовых кафедр в университетах силами отраслевых лидеров, при этом учебный процесс переориентируется на вовлечение студентов и слушателей в проекты, выполня­емые на примерах реальных компаний.

Результаты опроса руководителей предприятий в сфере информационных технологий, телекоммуникаций и радио­электроники, обобщение экспертных мнений в открытых источниках позволяют говорить, что фундаментальной проблемой разрыва между подготовкой в сфере IT и тре­бованиями работодателей к компетенциям выпускников является абсолютное несовпадение жизненных циклов образовательных продуктов и современных технологий. В среднем проектирование и запуск образовательной про­граммы в российских вузах занимают год, обучение в бака­лавриате - четыре гада, в магистратуре - еще два. За семь лет сектор IT может пережить несколько мини-революций, в ответ на которые университет не реагирует посредством оперативного обновления содержания и методов обучения. К сожалению, заданные с первого года учебные планы фак­тически не имеют операционной гибкости, следовательно, необходимо пересмотреть модели образовательного про­цесса для подготовки как IT-специалистов, так и кадров для других динамичных отраслей экономики.

Возможно, ситуацию могла бы поменять организация непрерывной подготовки специалистов в области IT, начи­ная даже со старших классов школы (рис. 8); повышение количества программ, созданных на основе собственных образовательных стандартов; пилотная реализация адаптив­ных программ, когда в контрольных точках (например, по завершению учебного года) заказчик, преподаватели и студенты совместно определяют результаты и траектории обучения, набор актуальных учебных курсов и практик сле­дующего этапа.

ОПЫТ УРАЛЬСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА

Приведенные выше мировые и отечественные тренды развития IT-образования отражены в нескольких новых образовательных продуктах Института радиоэлектроники и информационных технологий Уральского федерального университета (УрФУ), спроектированных на основе прове­денного авторами анализа. В частности, в рамках настояще­го исследования были разработаны магистерские програм­мы «Лидерство в инженерии, менеджменте, IТ-бизнесе», «Интеллектуальная робототехника», «Интеллектуальные информационные системы и технологии функциональной диагностики и нейрореабилитации», «Адаптивный анализ данных», «Аналитика больших данных и методы видеоана­лиза». Концепция программ предполагает, что они станут точками роста как в научной сфере, так и в образовании, ге­нерируя разнообразные дополнительные продукты для раз­ных групп заказчиков.

Например, программа «Лидерство в инженерии, менед­жменте, IT-бизнесе» подготовлена как совместный проект института и Высшей школы экономики и менеджмента УрФУ. Программа нацелена на подготовку специалистов, востребованных в наиболее перспективных и динамично развивающихся отраслях экономики: искусственный ин­теллект и машинное обучение, биоинженерия, IТ-консалтинг, кибербезопасность, аддитивные технологии. Проект разработан в соответствии с принятым в УрФУ стандартом подготовки для энергетики и высокотехнологичных отрас­лей по направлению «Менеджмент», дающим возможность более гибкой организации учебного процесса по сравнению с федеральным стандартом высшего образования.

Программа реализуется как комплекс модулей, сгруппи­рованных следующим образом:

  • унифицированные модули, обязательные для направле­ния подготовки;
  • специализированные модули, обязательные для профи­ля подготовки;
  • вариативные модули - выбираемые при формировании индивидуальной траектории обучения.

Каждый модуль представляет собой логически завер­шенную по содержанию, методическому обеспечению самостоятельную учебную единицу, ориентированную на формирование группы взаимосвязанных компетенций, определяющих конкретные результаты обучения. В про­грамме органично сочетаются управленческие и инженер­ные дисциплины, освоение которых позволяет специали­стам быстро ориентироваться в IT-инновациях, создавать собственные технологичные стартапы, успешно работать в крупных IT-компаниях (табл. 7).

 

Таблица 7

Модульная структура магистерской программы «Лидерство в инженерии, менеджменте, IT-бизнесе» (фрагмент)

Модуль

Ключевая дисциплина

Менеджмент, действующий на опережение

Стратегии лидерства. Корпоративные системы раннего предупреждения. Инновационное лидерство

Управление информационными активами

Управление IT-ресурсами игу ко емкого бизнеса. Организация информацион­ной системы предприятия

Системная инженерия для технологической модернизации

Основы системной инженерии для инженеров и менеджеров. Инженерное творчество

Информационно-аналитические системы в бизнесе

Интеллектуальные мультиагентные системы. Бизнес-моделирование

Программа «Интеллектуальные информационные системы и технологии функциональной диагностики и нейрореабилитации» разработана на стыке IT, меди­цины и нейронаук и реализуется совместно с Уральской государственной медицинской академией. В развитии ис­следовательской инфраструктуры программы участвуют Межвузовский научный центр биоинженерии, корпорация «Тритон-Электронике», Новый Лиссабонский универси­тет (Португалия) и Университет штата Висконсин (США). В учебном плане предусмотрен стартовый классиче­ский инженерный модуль «Цифровая обработка сигналов и изображений», несколько междисциплинарных моду­лей («Приборы и информационные технологии для меди­цины», «Разделы науки о головном мозге и вегетативной нервной системе», «Математическое моделирование и ана­лиз данных в медицине и биологии») и два проектно-иссле­довательских модуля («Методы моделирования и исследо­ваний в инженерной деятельности», «Профессиональные коммуникации»).

Магистерская программа «Аналитика больших данных и методы видеоанализа» предусматривает изучение совре­менных математических методов и программного обеспече­ния для решения задач, связанных с проблематикой BigData. Она сосредоточена на исследованиях и практической реали­зации концепций DataMining и BigData в таких ключевых индустриальных секторах, как металлургия (оптимизация технологических процессов производства), железнодорож­ный транспорт (инновационные методы моделирования и оптимизации технологических процессов перевозок) и др. При выполнении данных проектов используются математи­ческие методы, которые включают глубинные исследования данных, алгоритмы оптимизации на графах, видеоаналити­ку, включая цифровую обработку изображений, что и по­служило обоснованием выбора одной из новейших плат­форм класса Data Discovery - Teradata Aster.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Обобщив результаты анализа магистерских программ и образовательных моделей ведущих университетов, экс­пертные мнения руководителей IT-компаний, мы составили рекомендации, которые могут представлять практическую ценность для российских университетов при проектирова­нии брендовых образовательных продуктов, обеспечиваю­щих реализацию стратегии лидерства.

Создание и продвижение новых междисциплинарных образовательных программ. Университеты РФ испытывают дефицит программ подготовки специалистов, востребован­ных в наиболее перспективных и динамично развивающихся отраслях экономики: искусственный интеллект и машинное обучение, биоинженерия, IT-консалтинг, кибербезопасность, аддитивные технологии. Мировой тренд - программы ма­гистратуры на стыке биологии, IT и нейронаук. Кроме тою, все больше востребованы программы на стыке инженерии, управленческих дисциплин и искусства. Целесообразно предпочесть краткосрочные программы (пилотные проекты) для подготовки студентов как инженерных, так и гуманитар­ных специальностей.

В нашей стране привычнее сфокусированные програм­мы для подготовки специалистов для конкретных профес­сий и функций. Тем не менее в ближайшие пять лет спрос на междисциплинарных специалистов в IT-сфере должен вырасти. Судя по динамике данной отрасли, этот рост может быть довольно неожиданным и стремительным.

Кроме тою, необходимо усиливать взаимодействие между институтами (факультетами), кафедрами, лаборато­риями, научно-образовательными центрами внутри и вне университета, а также вступать в сетевые партнерства с на­укоемким бизнесом. Это позволит актуализировать исследо­вательскую повестку, создать интересные рынку образова­тельные продукты, прежде всею коммерческие.

Радикальное повышение научной компоненты в маги­стратуре. Для того чтобы войти в ТОП-100 предметных рейтингов QS, нужно активизировать научно-публикаци­онную деятельность. Один из инструментов - вовлечение магистрантов в научные проекты. Предположительно, это увеличит количество публикаций на 20-30%. Кро­ме того, совмещение обучении по моделям Project-based и Research-based будет способствовать формированию уникального бренда программ. He следует превращать в исследовательские все программы магистратуры - не­обходимо определить приоритетные продукты, в первую очередь перспективные для продвижения на глобальном рынке.

Развиваемые программы. Действующие в Институте радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ магистерские программы «Лидерство в инженерии, менед­жменте, IT-бизнесе», «Интеллектуальная робототехника», «Интеллектуальные информационные системы и техноло­гии функциональной диагностики и нейрореабилитации» спроектированы с учетом мировых трендов в IТ-образовании, являются междисциплинарными и имеют потенциал не только стать точками роста университета, но и сформи­ровать научно-образовательную экосистему, интегрирую­щую интересы и ресурсы академических и корпоративных партнеров, поддержать перспективные научные разработки в сфере IT и смежных технологий.

Об авторах

Л. Д. Гительман
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Доктор экон. наук, профессор, заведующий кафедрой систем управления энергетикой и промышленными предприятиями ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина». Область научных интересов: упреждающее управление, организационные преобразования, устойчивая энергетика, управленческое образование.



С. Н. Шабунин
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Доктор техн. наук, профессор, директор Института радиоэлектроники и информационных технологий ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина».Область научных интересов: техническая электродинамика, телекоммуникационные системы, радиолокация.



М. В. Кожевников
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Кандидат экон. наук, доцент кафедры систем управления энергетикой и промышленными предприятиями ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина». Область научных интересов: наукоемкий сервис, инновационное развитие промышленности, управленческое образование.



А. В. Гамбург
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Кандидат экон. наук, доцент кафедры систем управления энергетикой и промышленными предприятиями ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина». Область научных интересов: стратегический менеджмент, управление телекоммуникационным бизнесом, управление интеллектуальным капиталом.



Я. С. Аймашева
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Заместитель директора департамента международных образовательных программ ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина».
Область научных интересов: управление международным бизнесом, модели организации образовательного процесса, кросс-культурные коммуникации.



Е. М. Стариков
ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»
Россия

Магистрант ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина». Область научных интересов: технологическое предпринимательство, возобновляемая энергетика, цифровые технологии.



Список литературы

1. Агамирзян И. (2015) Инновации: три заблуждения // Ведомости. № 3831.

2. Гаусмайер Ю. (2012) It’s OWL – передовой кластер // tec.News. № 4. C. 6–7.

3. Гительман Л. Д., Сандлер Д. Г., Кожевников М. В. и др. (2015) Технологическая платформа как инструмент преобразований научно-образовательной деятельности в университете // Университетское управление: практика и анализ. № 6. С. 31–42.

4. Жиляев А. Н., Олейник А. И. (2015) Актуальные проблемы подготовки и развития кадрового потенциала в ИТ-отрасли // Качество. Инновации. Образование. № 12. С. 9–22.

5. Рейтинг технических вузов России 2017 // Superjob.ru. URL: https://students.superjob.ru / reiting-vuzov / it / , дата обращения 25.12.2017.

6. Сухов А. В., Стреха А. А. (2012) Информационные процессы в экономической деятельности как драйверы развития информационного общества // Транспортное дело России. № 6 (2). С. 172–173.

7. Университет Иннополис. ( [б.г.]) URL:https://university.innopolis.ru.

8. 10 Top European Universities Offering the Best Job Prospects in 2018 (2017) // Mastersportal. URL: https://www.mastersportal.eu / articles / 365 / 10‑top-european-universities-offering-the-best-job-prospects-in-2018.html

9. Annetta L. A., Minogue J. (2016) Connecting Science and Engineering Education Practices in Meaningful Ways. Switzerland: Springer.

10. Baller S., Dutta S., Lanvin B. (2016) The Global Information Technology Report 2016. Geneva: World Economic Forum and INSEAD.

11. Chataway J., Parks S., Smith E. (2017) How Will Open Science Impact on University-Industry Collaboration? // Foresight and STI Governance. Vol. 11. № 2. P. 44–53.

12. College ROI Report: Best Value Colleges (2017) // Pay Scale. URL: https://www.payscale.com / college-roi.

13. Compare Salaries by University ( [s.a.]) // Emolument. URL: https://www.emolument.com / salary-reports / universities.

14. Dudman A., Wearne S. H. (2003) Professional Engineers’ Needs for Managerial Skills and Expertise. URL: https://www.engc.org.uk / Eng CDocuments / Internet / Website / Professional%20Engineers%20need%20Management%20Skills.pdf.

15. Ferguson D., Fernández R. E. (2015) The Role of the University in the Innovation Ecosystem, and Implications for Science Cities and Science Parks: A Human Resource Development Approach // WTR. Vol. 4. P. 132–143.

16. Flores N. H., Paiva A. C. R., Letra P. (2016) Software Engineering Management Education through Game Design Patterns // Procedia – Social and Behavioral Sciences. Vol. 228. P. 436–442.

17. Fuchs W. (2012) The New Global Responsibilities of Engineers Create Challenges for Engineering education // Journal of Education for Sustainable Development. Vol. 6.

18. P. 111–113.

19. Graham R. (2014) Creating university-based entrepreneurial ecosystems evidence from emerging world leaders. MIT Skoltech Initiative, 2014 // R H Graham Consulting. URL: http://www.rhgraham.org / RHG / Recent_publications_files / MIT%3ASkoltech%20entrepreneurial%20ecosystems%20report%202014 %20_1.pdf.

20. International Trends in Higher Education 2015 // University of Oxford. URL: https://www.ox.ac.uk / sites / files / oxford / International%20Trends%20in%20Higher%20Education%202015.pdf.

21. IT Industry Outlook 2016 // CompTIA. URL: https://www.comptia.org / resources / it-industry-outlook-2016‑final.

22. Mohd-Yusof Kh., Helmi S. A., Phang F. A. et al. (2015) Future Directions in Engineering Education: Educating Engineers of the 21st Century // ASEAN Journal of Engineering Education. Vol. 2, N 1. P. 8–13.

23. QS World University Rankings. ( [s.a.]) URL: https://www.topuniversities.com / university-rankings / world-university-rankings / .

24. Rangarajan Dr. K., Tiwari S. K. (2014) Evolution of Global IT Services Industry: Impact of Technological advancements and Business needs // IOSR Journal of Business and Management. Vol. 16, N 5. P. 33–40.

25. Tech Trends 2017. The Kinetic Enterprise. Deloitte University Trends 2017. URL: https://www. deloitte.com / global / en / pages / technology / articles / tech- trends.html.

26. Tech Trends Report 2017 // Future Today Institute. Режим доступа: https://futuretodayinstitute.com / 2017‑tech-trends / .

27. UNESCO Science Report: towards 2030 – Executive Summary. Paris: Publishing of United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2015.

28. University of the Future. A thousand year old industry on the cusp of profound change (2012) // Ernst & Young. URL: http://www.ey.com / Publication / vwLUAssets / University_of_the_future / %24FILE / University_of_the_future_2012.pdf.


Для цитирования:


Гительман Л.Д., Шабунин С.Н., Кожевников М.В., Гамбург А.В., Аймашева Я.С., Стариков Е.М. Глобальный рынок образовательных продуктов в it-сфере: приоритеты для российских университетов. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018;(1):12-25. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-1-12-25

For citation:


Gitelman L.D., Shabunin S.N., Kozhevnikov M.V., Gamburg A.V., Aimasheva I.S., Starikov E.M. Global market of educational products in the it sphere: priorities for russian universities. Strategic decisions and risk management. 2018;(1):12-25. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-1-12-25

Просмотров: 251


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)