उद्योग की आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से पूरा करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान को पढ़ाने में पर्याप्त परिवर्तन आवश्यक हैं।
कंप्यूटर विज्ञान सॉफ्टवेयर सिस्टम के विकास के केंद्र में होना चाहिए। अन्यथा, हमें व्यक्तिगत अनुभव और व्यावहारिक तरीकों पर भरोसा करना चाहिए, जो अंततः कम उत्पादक, कम विश्वसनीय प्रणालियों की ओर जाता है जो अनुचित रूप से उच्च कीमतों पर विकसित और बनाए रखा जाता है। हमें शिक्षा में बदलाव की जरूरत है जिससे उत्पादन प्रथाओं में सुधार होगा।
समस्या
कई स्थानों पर, कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा और उद्योग की जरूरतों के बीच एक अंतर है। निम्नलिखित स्थिति पर एक नज़र डालें:
कंप्यूटर विज्ञान के प्रसिद्ध प्रोफेसर (गर्व के साथ):
“हम प्रोग्रामिंग नहीं सिखाते; हम कंप्यूटर विज्ञान पढ़ाते हैं। ”प्रोडक्शन मैनेजर:
"वे प्रोग्रामिंग में सक्षम नहीं हैं।"कई मायनों में, वे दोनों सही हैं, और न केवल सतही स्तर पर। वैज्ञानिक समुदाय का कार्य औसत दर्जे के प्रोग्रामर को प्रशिक्षित करना नहीं है, और उद्योग को केवल "व्यापक रूप से विकसित, उच्च शिक्षित विचारकों" और "वैज्ञानिकों" की आवश्यकता नहीं है।
कंप्यूटर विज्ञान के एक और प्रोफेसर:
"मैंने कोड की एक भी पंक्ति नहीं लिखी है।" एक अन्य उत्पादन प्रबंधक:
"हम कंप्यूटर विज्ञान विभागों से स्नातक स्वीकार नहीं करते हैं; एक भौतिक विज्ञानी को सिखाना आसान है कि केएन भौतिकी में स्नातक कैसे किया जाए। "देखने के दोनों बिंदु समझ में आते हैं, लेकिन आदर्श रूप से, दोनों ही दृष्टिकोण अनिवार्य रूप से गलत होंगे। प्रोफेसर से गलती होती है कि आपको सिखाया नहीं जा सकता है कि आप क्या अभ्यास नहीं करते हैं (और कई मामलों में, आपने कभी अभ्यास नहीं किया है), और इसलिए आप समझ नहीं पाते हैं, जबकि उत्पादन प्रबंधक केवल उसी में सही है, सॉफ्टवेयर के लिए गुणवत्ता की आवश्यकताएं बहुत ही कम हैं, कि भौतिक विज्ञानी (और कंप्यूटर विज्ञान के अन्य विशेषज्ञ नहीं) संभाल सकते हैं। जाहिर है, मेरा मतलब भौतिक विज्ञानियों से नहीं है जिन्होंने कंप्यूटर विज्ञान के अध्ययन के लिए महत्वपूर्ण प्रयास किए हैं - कौशल के ऐसे संयोजन मेरे आदर्शों में से हैं।
प्रोफेसर केएन (छात्र के बारे में):
"उन्होंने उद्योग में काम करने का निमंत्रण स्वीकार किया।"केएन के एक और प्रोफेसर:
“क्षमा करें; वह बहुत होनहार था। ”यह विसंगति कई समस्याओं को हल करती है और उन्हें हल करने के प्रयासों को जटिल बनाती है।
उद्योग को सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान विभागों से स्नातक की आवश्यकता है (कम से कम अपने करियर की शुरुआत में)। यह सॉफ़्टवेयर अक्सर एक लंबे समय से स्थापित कोड आधार का हिस्सा होता है और उच्च विश्वसनीयता आवश्यकताओं के साथ एम्बेडेड या वितरित सिस्टम के लिए उपयोग किया जाता है। हालांकि, कई स्नातकों को अनिवार्य रूप से अपने शौक से परे सॉफ्टवेयर विकास में कोई शिक्षा या अनुभव नहीं है। विशेष रूप से, अधिकांश प्रोग्रामिंग को होमवर्क करने के लिए एक न्यूनतम प्रयास के रूप में देखते हैं, और शायद ही कभी एक व्यापक अर्थ में, जिसमें व्यवस्थित परीक्षण, तकनीकी सहायता, प्रलेखन और दूसरों द्वारा उनके कोड का उपयोग शामिल है। साथ ही, कई छात्र एक पाठ में जो सीखते हैं, उसकी तुलना दूसरे के साथ सीखने में नहीं करते। इस प्रकार, हम अक्सर एल्गोरिदम, डेटा संरचनाओं और प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकियों में उच्च अंक वाले छात्रों से मिल सकते हैं, जो, फिर भी, जो ऑपरेटिंग सिस्टम पर पाठ की सभी जटिलताओं को समझते हैं, बिल्कुल डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर संरचना को ध्यान में नहीं रखते हैं। परिणाम अवैध गंदगी का एक खराब प्रतिनिधित्व है।
कई लोगों के लिए, "प्रोग्रामिंग" अनैतिक हैकिंग और अन्य लोगों के पुस्तकालयों के उपयोग का एक अजीब संयोजन बन गया है (जो हो रहा है उसके बहुत अस्पष्ट विचार के साथ)। "तकनीकी सहायता" और "कोडिंग गुणवत्ता" की अवधारणाएं आमतौर पर भूल या खराब समझ में आती हैं। उद्योग में, "सिस्टम" और "सॉफ्टवेयर डिज़ाइन कर सकते हैं" समझने वाले स्नातकों को खोजने में कठिनाई के बारे में शिकायतें व्यापक हैं और वास्तविकता को दर्शाती हैं।
लेकिन मेरा कंप्यूटर हाल ही में क्रैश नहीं हुआ है
सॉफ्टवेयर के बारे में शिकायत करना एक लोकप्रिय गतिविधि है, लेकिन पिछले एक दशक में अधिकांश सॉफ्टवेयर में सुधार हुआ है, पिछले दशकों की तुलना में इसमें सुधार हुआ है। दुर्भाग्य से, ये सुधार एक जबरदस्त मूल्य पर आए, मानव प्रयास और कंप्यूटर संसाधनों में व्यक्त किए गए। संक्षेप में, हमने सीखा कि कैसे गतिशील जांच और विशाल परीक्षणों के अंतहीन स्तरों को जोड़कर अविश्वसनीय भागों से काफी विश्वसनीय प्रणालियों का निर्माण किया जाए। कोड की संरचना कभी-कभी ही बदल जाती है, लेकिन हमेशा बेहतर के लिए नहीं। अक्सर, सॉफ्टवेयर के कई स्तर और भ्रमित करने वाले रिश्ते, संरचना में समान, एक व्यक्ति को रोकते हैं - हालांकि, पूरी तरह से सिस्टम को समझने से। यह भविष्य में अच्छा है: हम समझ नहीं पाते हैं और अपने सिस्टम के मुख्य पहलुओं को भी नहीं माप पाते हैं।
बेशक, ऐसे इंजीनियर हैं जिन्होंने खराब कामकाज, कम समझ वाले सिस्टम के निर्माण के दबाव का विरोध किया है। हम उन्हें इस तथ्य के लिए धन्यवाद दे सकते हैं कि हमारे कम्प्यूटरीकृत विमान दुर्घटनाग्रस्त नहीं होते हैं, हमारे फोन काम करते हैं, और हमारा मेल समय पर आता है। वे सॉफ्टवेयर विकास को सिद्धांतों, उपकरणों और तकनीकों के पूर्ण और विश्वसनीय सेट बनाने के अपने प्रयासों के लिए प्रशंसा के पात्र हैं। दुर्भाग्य से, अधिकांश लोगों की कल्पना और सोच में उनका अल्पसंख्यक और कार्यात्मक रूप से निरर्थक और संसाधन-गहन सॉफ़्टवेयर प्रबल होता है।
इसी तरह, सिद्धांत और व्यवहार के पृथक्करण की वकालत करने वाले शिक्षक हैं। वे प्रशंसा और सक्रिय समर्थन के भी हकदार हैं। वास्तव में, मुझे पता है कि प्रत्येक शैक्षणिक संस्थान के पास व्यावहारिक अनुभव के उद्देश्य से कार्यक्रम हैं, और कुछ प्रोफेसरों ने विशिष्ट कार्यक्रमों को विकसित करने के लिए अपना जीवन समर्पित किया है। फिर भी, इस मुद्दे को अधिक व्यापक रूप से देखते हुए, मैं प्रभावित नहीं हूं - कई परियोजनाएं या प्रथाएं एक अच्छी शुरुआत हैं, लेकिन संतुलित पाठ्यक्रम के लिए एकीकृत दृष्टिकोण का विकल्प नहीं हैं। "कंप्यूटर विज्ञान" के बजाय पसंदीदा सॉफ़्टवेयर "सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट" या "आईटी" का मतलब भविष्य में मतभेद हो सकता है, लेकिन समस्याएं खराब गुणवत्ता की हैं जो नए इंस्टॉलेशन के लिए संक्रमण के बाद फिर से थोड़े अलग रूप में उत्पन्न होंगी।
"उद्योग" और "वैज्ञानिक समुदाय" की मेरी विशेषताएं कैरिकेचर की तरह हैं, लेकिन मुझे यकीन है कि थोड़ा अनुभव रखने वाला व्यक्ति उनमें प्रतिबिंबित वास्तविकता के हिस्सों को पहचान लेगा। मेरा दृष्टिकोण एक उत्पादन शोधकर्ता और प्रबंधक (एटी एंड टी बेल लैब्स में 24 वर्ष, जिनमें से 7 विभाग के प्रमुख के रूप में) का दृष्टिकोण है, जिन्होंने वैज्ञानिक समुदाय (इंजीनियरिंग स्कूल के केएन विभाग में) में 6 साल बिताए। मैं बहुत यात्रा करता हूं, हर साल कई दर्जन (ज्यादातर अमेरिकी) कंपनियों के तकनीशियनों और प्रबंधकों के साथ गंभीर चर्चा होती है। मैं उन लोगों के बीच एक विसंगति देखता हूं जो विश्वविद्यालयों को तैयार करते हैं और उद्योग को क्या चाहिए, और यह स्वदेशी लोगों और कंप्यूटर उद्योग की व्यवहार्यता दोनों के लिए खतरा है।
कई संगठनों में जो केवल कंप्यूटिंग प्रक्रिया पर भरोसा करते हैं, तकनीकी कौशल का स्तर खतरनाक रूप से कम हो गया है।
वैज्ञानिक / उद्योग बेमेल
और हम क्या कर सकते हैं? उद्योग "डेवलपर्स" को किराए पर लेना पसंद करेगा जो नवीनतम उपकरणों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने में पूरी तरह से प्रशिक्षित हैं, जबकि अनुसंधान संस्थानों का मुख्य लक्ष्य सर्वश्रेष्ठ प्रोफेसरों को प्रशिक्षित करना है। प्रगति के लिए, इन आदर्शों का बेहतर निर्माण किया जाना चाहिए। उद्योग में जाने वाले स्नातक सॉफ्टवेयर विकास में अच्छी तरह से पारंगत होने चाहिए, और उद्योग को नए विचारों, उपकरणों और प्रौद्योगिकियों को बेहतर तरीके से अवशोषित करने के लिए तंत्र विकसित करना चाहिए। एक अच्छे डेवलपर को एक संस्कृति में पेश करने के लिए यह बेकार है, ताकि अर्ध-कुशल प्रोग्रामर कोई नुकसान न करें, क्योंकि एक नया डेवलपर अनिवार्य रूप से कुछ नया और बेहतर बनाने में सीमित होगा।
स्केलिंग की समस्या की ओर ध्यान दिलाता हूं। कई उत्पादन प्रणालियों में एक कार्यक्रम की लाखों लाइनें शामिल होती हैं, जबकि एक छात्र केएन पाठ्यक्रम में सम्मान के साथ स्नातक हो सकता है, कभी भी 1000 से अधिक लाइनों का कार्यक्रम नहीं लिख सकता है। कई लोग सभी प्रमुख उत्पादन परियोजनाओं में भाग लेते हैं, जबकि कई केएन पाठ्यक्रम व्यक्तिगत काम को प्रोत्साहित करते हैं, टीम के काम को नम मानते हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, कई संगठन डेवलपर कौशल के महत्व को कम करने के लिए उपकरणों, प्रौद्योगिकियों, भाषाओं और संचालन प्रक्रियाओं को सरल बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह मानवीय क्षमताओं और प्रयासों का एक तर्कहीन उपयोग है, क्योंकि यह हर किसी को कम आम भाजक की ओर ले जाता है।
विनिर्माण सिद्ध और विश्वसनीय उपकरणों और प्रौद्योगिकियों पर भरोसा करना चाहता है, लेकिन यह "समस्याओं के सरल समाधान", "परिवर्तनकारी सफलताओं", "हत्यारों की लत" और इतने पर के सपने से भी प्रेरित है। वे न्यूनतम योग्य और विनिमेय डेवलपर्स के साथ काम करने में सक्षम होना चाहते हैं, कई "सपने देखने वालों" के नेतृत्व में कार्यक्रम की गुणवत्ता की बारीकियों के बारे में सोचने के लिए बहुत अधिक है। यह बुनियादी साधनों (जैसे प्रोग्रामिंग भाषा और ऑपरेटिंग सिस्टम) और मोनोकल्चर के सपने (कार्यान्वयन की तैयारी और लागत को कम करने के लिए) की पसंद में महान रूढ़िवाद की ओर जाता है। बदले में, यह विशाल निजी और पारस्परिक रूप से असंगत अवसंरचनाओं के विकास की ओर जाता है: डेवलपर्स को एप्लिकेशन और कंप्यूटर सिस्टम का उत्पादन करने की अनुमति देने के लिए बुनियादी उपकरणों के अलावा कुछ और की आवश्यकता होती है। आपूर्तिकर्ताओं को मूल तरीकों की समानता के अलावा डेवलपर्स में कुछ की आवश्यकता होती है। प्रोत्साहन प्रणाली दोनों भव्य कॉर्पोरेट योजनाओं और अल्पकालिक परिणामों को बढ़ावा देती है। अंतिम लागत में उतार-चढ़ाव होता है, जैसा कि नई परियोजनाओं की विफलता दर है।
ऐसी औद्योगिक वास्तविकता के साथ सामना किया - और अन्य समान बाधाओं - वैज्ञानिक समुदाय स्वतंत्र उपाय करता है, जो यह सबसे अच्छा कर सकता है: सावधानीपूर्वक एक घटना का अध्ययन करता है जिसे समान विचारधारा वाले लोगों के एक छोटे समूह द्वारा माना जा सकता है, मजबूत सैद्धांतिक नींव का निर्माण करना और आदर्श परियोजनाएं बनाना और सैद्धांतिक समस्याओं के लिए प्रौद्योगिकी। पुरानी विधियों में लिखे गए विशाल सॉफ़्टवेयर डेटाबेस के साथ काम करने के लिए निजी तरीके इस मॉडल के लिए उपयुक्त नहीं हैं। उद्योग की तरह, वैज्ञानिक समुदाय भी प्रोत्साहन प्रणाली का विकास कर रहा है। यह सब आदर्श है, स्पष्ट रूप से वितरित विषयों में शैक्षिक पाठ्यक्रमों के निरंतर सुधार को ध्यान में रखते हुए। इस प्रकार, वैज्ञानिक क्षेत्र की सफलताएं गाय की काठी के रूप में उत्पादन की जरूरतों के लिए उपयुक्त हैं, और उद्योग को प्रशिक्षण श्रमिकों पर पैसा खर्च करना पड़ता है, साथ ही साथ विशेष अवसंरचना के विकास पर भी।
कोई हमेशा कहता है, "अगर उद्योग केवल डेवलपर्स को एक अच्छा वेतन देता है, तो कोई समस्या नहीं होगी।" यह मदद कर सकता है, लेकिन एक ही नौकरी के लिए अधिक भुगतान करने से ज्यादा मदद नहीं मिलेगी; एक उचित विकल्प के लिए, उद्योग को सर्वश्रेष्ठ डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। अर्ध-कुशल, विनिमेय श्रमिकों द्वारा नियंत्रित कन्वेयर के रूप में सॉफ्टवेयर विकसित करने का विचार मौलिक रूप से अपूर्ण और तर्कहीन है। यह इस क्षेत्र के अधिकांश सक्षम लोगों को धक्का देता है और छात्रों को इसमें प्रवेश करने से रोकता है। इस दुष्चक्र से बाहर निकलने के लिए, शैक्षिक संस्थानों को संबंधित कौशल के साथ और अधिक विशेषज्ञों को स्नातक करना चाहिए, और इन कौशल का उपयोग करने के लिए उद्योग को विधियों, प्रौद्योगिकियों और प्रक्रियाओं में महारत हासिल करनी चाहिए।
व्यावसायिकता के सपने
"कंप्यूटर विज्ञान" एक भयानक और भ्रामक शब्द है।
केएन मूल रूप से कंप्यूटर के बारे में नहीं था, और मूल रूप से एक विज्ञान नहीं था। बल्कि, यह कंप्यूटर उपयोगकर्ताओं और सोचने के तरीकों के बारे में है, जिसमें कंप्यूटिंग ("एल्गोरिथम और मात्रात्मक सोच") शामिल है। यह अक्सर कंप्यूटर का उपयोग करते हुए विज्ञान, गणित और डिजाइन की सुविधाओं को जोड़ती है। केएन में लगभग सभी लोगों के लिए, यह लागू क्षेत्र है - "शुद्ध केएन", लागू किए गए अनुप्रयोगों से अलग, एक नियम के रूप में अप्रभावी है।
क्या केएन विशेषज्ञ किसी अन्य क्षेत्र (जैसे दवा या भौतिकी) के पेशेवर से एक ही चीज़ को डिजाइन करने वाले अनुप्रयोगों को अलग करता है? उत्तर "पूर्णता में स्वदेशी लोगों के सार का ज्ञान" होना चाहिए। यह "सार" क्या होना चाहिए? इसमें अधिकांश स्थापित केएन पाठ्यक्रम - एल्गोरिदम, डेटा संरचनाएं, कंप्यूटर वास्तुकला, प्रोग्रामिंग (मूल), कुछ गणित (प्रमाण और मात्रात्मक तर्क के आधार पर प्रारंभिक तर्क प्रशिक्षण के लिए), और सिस्टम (जैसे ऑपरेटिंग सिस्टम और डेटाबेस) शामिल होने चाहिए। )। इस ज्ञान को संयोजित करने और बड़ी समस्याओं का सामना करने का एक सामान्य विचार प्राप्त करने के लिए, प्रत्येक छात्र को कई समूह परियोजनाओं को पूरा करना होगा (आप इसे सॉफ्टवेयर विकास की मूल बातें कह सकते हैं)। सिद्धांत और व्यवहार के बीच संतुलन मौलिक है - केएन केवल सिद्धांत और सिद्धांत नहीं है, और यह केवल हैकिंग कार्यक्रम नहीं है।
जाहिर है, यह सार एक पूरे के रूप में कंप्यूटर उद्योग की तुलना में बहुत अधिक "कंप्यूटर-उन्मुख" है। इसलिए, सीएन के भीतर अतिरिक्त विशेषज्ञता के बिना कंप्यूटर और सिस्टम के सिद्धांत के क्षेत्र में किसी को विशेषज्ञ नहीं कहा जा सकता है (उदाहरण के लिए, ग्राफिक्स, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर सिस्टम वास्तुकला, मानव-मशीन इंटरैक्शन, सुरक्षा)। हालांकि, यह अभी भी पर्याप्त नहीं है। कंप्यूटर विज्ञान के अभ्यास को स्वाभाविक रूप से लागू किया जाता है और अंतःविषय होता है, अर्थात, कंप्यूटर और सिस्टम के सिद्धांत के प्रत्येक विशेषज्ञ को किसी अन्य क्षेत्र (उदाहरण के लिए, भौतिकी, चिकित्सा डिजाइन, इतिहास, लेखा, फ्रांसीसी साहित्य) में न्यूनतम न्यूनतम ज्ञान होना चाहिए।
अनुभवी शिक्षक ध्यान देंगे:
“लेकिन यह असंभव है! यह संभावना नहीं है कि कोई भी छात्र चार साल में यह सब करने में सक्षम हो जाएगा ।
” ये शिक्षक सही हैं: कुछ को बदलना होगा। मेरा प्रस्ताव है कि कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में विशेषज्ञों की पहली डिग्री एक मास्टर डिग्री होनी चाहिए - एक पूर्ण वैज्ञानिक डिग्री के रूप में मास्टर डिग्री - एक अतिरिक्त एक या दो साल के अध्ययन के साथ स्नातक की डिग्री के रूप में नहीं। जो लोग हमेशा की तरह अनुसंधान करने की योजना बनाते हैं, वे डॉक्टर ऑफ फिलॉसफी की डिग्री चाहते हैं।
कई प्रोफेसरों को आपत्ति होगी:
"मेरे पास प्रोग्रामिंग के लिए समय नहीं है!" फिर भी, मुझे लगता है कि जो छात्र सॉफ्टवेयर पेशेवर बनना चाहते हैं, उन्हें प्रशिक्षित करने वाले प्रोफेसरों को समय मिलना चाहिए, और उनके शैक्षणिक संस्थानों को उन्हें प्रोग्राम करने के लिए प्रोत्साहित करने के तरीके खोजने चाहिए। । केएन का अंतिम लक्ष्य बेहतर सिस्टम बनाने में मदद करना है। क्या आप किसी ऐसे व्यक्ति पर भरोसा करते हैं जिसने सर्जरी सिखाने के लिए लंबे समय तक मरीजों को नहीं देखा है? आप एक पियानो शिक्षक के बारे में क्या सोचेंगे जिन्होंने कभी चाबियों को नहीं छुआ? पुस्तकों से आवश्यक ज्ञान के अलावा, केएन को पढ़ाने से छात्र को इस ज्ञान को पूर्ण प्रणालियों में लागू करने की क्षमता मिलनी चाहिए और प्रोग्रामिंग में सौंदर्यशास्त्र की सराहना करनी चाहिए।
मैं पेशेवर शब्द का उपयोग करता हूं। यह कई अर्थों और छिपे अर्थों के साथ एक शब्द है। चिकित्सा और प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में, यह लाइसेंसिंग का अर्थ है। लाइसेंसिंग एक बहुत ही कपटी और रोमांचक विषय है। हालाँकि, हमारी सभ्यता सॉफ्टवेयर पर निर्भर है। क्या यह महत्वपूर्ण है कि वास्तव में, हर कोई कार्यक्रम के मुख्य भाग को अपने विवेक से और कॉर्पोरेट नीति के आधार पर बदल सकता है? यदि ऐसा है, तो क्या यह 50 साल बाद भी महत्वपूर्ण होगा? क्या यह महत्वपूर्ण है कि कुछ सॉफ्टवेयर जो लाखों लोगों पर निर्भर हैं, उनकी गारंटी नहीं होगी? वास्तव में, समस्या यह है कि लाइसेंसिंग पर आधारित व्यावसायिकता ज्ञान, विधियों और तकनीकों के एक बड़े सामान्य हिस्से पर निर्भर करती है। एक लाइसेंस प्राप्त इंजीनियर गारंटी दे सकता है कि भवन का निर्माण स्वीकृत प्रौद्योगिकियों और सामग्रियों का उपयोग करके किया गया था। सीएनएस की क्षमता की आम तौर पर स्वीकार की गई अवधारणा की कमी को देखते हुए (जैसा कि मैंने पहले माना), मुझे नहीं पता कि इसे कंप्यूटर कार्यक्रमों में कैसे लागू किया जाए। आज, मुझे यह भी पता नहीं है कि लाइसेंसिंग टेस्ट (या, अधिक वास्तविक रूप से, विभिन्न संकीर्ण विशेषज्ञता के लिए परीक्षण का एक सेट, जैसे चिकित्सा आयोग) डिजाइन करने के लिए लोगों के एक समूह को कैसे चुनना है।
गैर-अनुपालन को खत्म करने के लिए उद्योग क्या कर सकता है? शैक्षिक संस्थानों के बारे में बात करने की तुलना में "उद्योग" और "उद्योग की जरूरतों" को चिह्नित करना बहुत अधिक कठिन है। अंत में, शैक्षिक संस्थानों में लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए एक अपेक्षाकृत मानकीकृत संरचना और अपेक्षाकृत मानकीकृत दृष्टिकोण हैं। उद्योग बहुत अधिक विविध है: निर्माण प्रणाली के दृष्टिकोण में बड़े या छोटे, वाणिज्यिक या गैर-लाभकारी, जटिल या साधारण और इतने पर। इसलिए, मैं दवाओं को निर्धारित करना भी शुरू नहीं कर सकता। फिर भी, मेरे पास एक अवलोकन है जो सीधे शैक्षिक संस्थानों / उद्योग के बीच विसंगति से संबंधित है: कई संगठन जो केवल गणना पर भरोसा करते हैं, ने तकनीकी कौशल के स्तर को काफी कम कर दिया है:
उत्पादन प्रबंधक:
"तकनीकी ज्ञान की खोज जीवित रहने के लिए महत्वपूर्ण है।"कोई भी संगठन निरंतरता और नई प्रतिभाओं को काम पर रखने और विकसित करने के लिए बुनियादी ढांचे के बिना सफल नहीं रह सकता है। सॉफ्टवेयर विकास में रुचि रखने वाले शिक्षकों के साथ बढ़ती बातचीत दोनों पक्षों के लिए उत्पादक हो सकती है। सहयोगात्मक शोध और निरंतर शिक्षा पर जोर जो कि सरल प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों से परे है, इसमें प्रमुख भूमिका निभा सकते हैं।
निष्कर्ष
हमें कोशिश करनी चाहिए। जब तक हम शुरू नहीं करेंगे, तब तक हमारा बुनियादी ढांचा क्रैक, प्रफुल्लित और संसाधनों को अवशोषित करना जारी रखेगा। धीरे-धीरे, कुछ हिस्सा कुछ अप्रत्याशित और विनाशकारी तरीके से टूट जाएगा (इंटरनेट रूटिंग, ऑनलाइन बैंकिंग प्रणाली, इलेक्ट्रॉनिक वोटिंग और पावर ग्रिड प्रबंधन के बारे में सोचें)। विशेष रूप से, हमें शैक्षिक संस्थानों और उद्योग के बीच अंतर को दोनों पक्षों में बदलाव के माध्यम से कम करना चाहिए। मैं मूल और विशेषज्ञता और लागू क्षेत्रों के आधार पर स्वदेशी लोगों के प्रशिक्षण की संरचना को परिभाषित करने का प्रस्ताव करता हूं, धीरे-धीरे कुछ सॉफ्टवेयर को लाइसेंस देने पर ध्यान केंद्रित करता हूं, कम से कम स्वदेशी लोगों के कुछ पेशेवर जो इसका उत्पादन करते हैं। यह तकनीकी विशेषज्ञों के लिए उत्पादन / शैक्षिक योग्यता बढ़ाने की दिशा में एक पूर्वाग्रह के साथ हाथ से जा सकता है।