अपने विश्वविद्यालय की सीमाओं या शैक्षिक प्रक्रिया पर एक और प्रतिबिंब से परे देखने के प्रयास में

यह पोस्ट मेरे अल्मा मेटर की दीवारों के बाहर के जीवन को समझने का एक प्रयास है। भाग्य की इच्छा और मेरे अपने द्वारा, मैं लागू सूचना विज्ञान के संकाय के पास गया, जो कि सीआईएस में कई हैं। ओपन डोर्स डे पर सभी संकाय और विभाग अच्छे और प्रगति पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और उनका वास्तविक जीवन अभी भी ओपन डोर्स की तस्वीर से कुछ अलग है। मेरे मामले में ठीक ऐसा ही हुआ। यह नहीं कहा जा सकता है कि मेरा संकाय पूरी तरह से एक छेद है और बुराई की एकाग्रता है: वहां दिलचस्प वस्तुएं हैं, दिलचस्प सम्मेलन हैं, आदि। मैंने अपने संकाय के काम में कुछ समस्याओं पर ध्यान दिया, लेकिन किस संगठन को अपने काम में कोई समस्या नहीं है? मैं इस बात में दिलचस्पी रखता हूं कि नीचे वर्णित समस्याएं अन्य विश्वविद्यालयों में कैसे प्रस्तुत की जाती हैं:

• लागू कंप्यूटर विज्ञान के बाद से, हम लागू लोगों की तुलना में मूलभूत चीजों पर बहुत कम ध्यान देंगे। इसमें क्या व्यक्त किया गया है? उदाहरण के लिए, निम्नलिखित सिद्धांत में: हमें कंसोल एप्लिकेशन के साथ इस सभी उपद्रव की आवश्यकता क्यों है?
  
  हमारे पास प्रोग्रामिंग भाषा के साथ छेड़छाड़ करने का समय नहीं है, और इसलिए हम तुरंत डेल्फी में ग्राफिकल एप्लिकेशन बनाएंगे और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि अधिकांश छात्रों के लिए / निर्माण के दौरान क्या कठिनाई होती है। मैंने समूह में दूसरे वर्ष में परिणाम को स्पष्ट रूप से देखा: पहले से ही सूचना विज्ञान के अनुभाग हैं जिन्हें विभाग द्वारा चुनी गई प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने के लिए बुनियादी एल्गोरिथम निर्माण और बुनियादी तरीकों के ज्ञान की आवश्यकता होती है, और उनमें से ज्यादातर सामान्य रूप से कंपाइलर त्रुटि संदेश नहीं पढ़ सकते थे।
  
  
• छात्रों के त्वरित ज्ञान की आवश्यकता के संबंध में और छात्रों के बुनियादी ज्ञान के विस्मयकारी स्तर के संबंध में, हमारे सेमिनार और अभ्यास अक्सर निम्नलिखित का प्रतिनिधित्व करते हैं:
  प्रशिक्षण मैनुअल में, चरण-दर-चरण निर्देशों का वर्णन किया जाता है जिन्हें आत्म-नियंत्रण के लिए + स्क्रीनशॉट बनाने की आवश्यकता होती है। लेखन कार्यक्रमों की इस तकनीक के साथ, हम तैयार स्रोत में ड्राइविंग के लिए उबले और पूरी तरह से अल्प संशोधन, यदि कोई हो।
  
  
• पाठ्यक्रमों के ढांचे में दिए गए गणित और लागू विषयों के ढांचे में उपयोग किए गए दो बड़े अंतर हैं। मटैलिसिस के कुछ खंड जो "लागू" विषयों का उपयोग करते हैं, वे पूरी तरह से मटैलिसिस के पाठ्यक्रम में शामिल नहीं थे। और हम बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, रैंकों के बारे में, ऑपरेशनल रेकनिंग के तत्व, आदि, जो सामान्य तौर पर, मेटानालिसिस के नियमित विषयों के बारे में है, न कि इसकी सबसे हालिया उपलब्धियों के बारे में।
  
  
• वस्तुओं के गणितीय ब्लॉक का बहुत मजबूत अमूर्त। हां, वे हमें एक गणितीय सिद्धांत देते हैं, हमें ऐसे उदाहरणों को हल करने की अनुमति है जो दृढ़ता से इस सिद्धांत से बंधे हैं, लेकिन हम विश्लेषण नहीं करते हैं और सिद्धांत के प्रत्यक्ष आवेदन के लिए लागू और अक्सर "असुविधाजनक" मामलों को नहीं देखते हैं जब तक कि वे एक शब्द कागज या डिप्लोमा में उत्पन्न नहीं होते हैं। यह गणितीय आँकड़ों और डेटा विश्लेषण पर पाठ्यक्रम द्वारा बहुत अच्छी तरह से दिखाया गया था। हां, हम आंकड़ों और डेटा विश्लेषण के कुछ वर्गों को पढ़ते हैं: परिकल्पना का परीक्षण, डेटा की गतिशीलता को कम करना, क्लस्टरिंग, आदि। हालांकि, इन विधियों को अलग से पढ़ा गया था और पाठ्यक्रम ने खुद को कोई भी समझदार तस्वीर प्रदान नहीं की थी, लेकिन हमें उन सभी के साथ क्या करना चाहिए?
  
  यह इस तथ्य के बावजूद है कि हमारे अनुप्रयोगों का क्षेत्र हमें शैक्षिक अनुसंधान के लिए उनके आसपास एक समस्या तैयार करने के लिए कई कार्यों को लेने की अनुमति देता है और धीरे-धीरे इसे विकसित करने के लिए सांख्यिकी के आवश्यक वर्गों को पेश करता है। इसके बजाय, उन्होंने केवल सिद्धांत की एक शक्तिशाली परत को लोड करने की कोशिश की, जो इस तरह से दी गई थी: उदाहरण के लिए, कारक विश्लेषण में, वे अपने स्वयं के मैट्रिक्स मूल्यों का उपयोग करते हैं, और इसलिए हमें एक व्याख्यान में 15 मिनट के लिए इसके बारे में बताया गया था, जिसमें समझने या स्पष्टीकरण के लिए कोई दृश्य चित्र शामिल नहीं था। उंगलियों पर, लेकिन सामान्य तौर पर यह क्या है? उन्होंने औपचारिक परिभाषाएँ दीं और eigenvalues ​​की गणना के लिए 2x2 मैट्रिक्स का एक उदाहरण दिया। सब कुछ "स्पष्ट" हो गया। हाँ, लेकिन यह माना जाता है कि यह विषय हमें ज्ञात है!
  
  हालांकि, किसी कारण के लिए, उच्च बीजगणित की पाठ्यपुस्तक, विशेष रूप से अच्छे लोग, eigenvalues ​​की समस्या पर अधिक ध्यान देते हैं। सामान्य तौर पर, यह एक बहुत ही दिलचस्प तस्वीर थी: मैट्रिक्स-वेक्टर ऑपरेशन सक्रिय रूप से विभिन्न पाठ्यक्रमों में उपयोग किए जाते हैं, लेकिन रैखिक बीजगणित में कोई कोर्स नहीं है जहां यह विस्तार से काम किया गया था, कम से कम यह काम नहीं किया गया था, लेकिन रैखिक बीजगणित की समस्याओं के बारे में एक विचार दिया गया था।
  
  
• क्या कंप्यूटर विज्ञान विषयों का एक संबंधित समूह है? लेकिन आपको ऐसी मूर्खता कहाँ से मिली?! यहां समस्या जटिल है: जैसा कि कंप्यूटर विज्ञान में जाना जाता है, एक मौलिक हिस्सा है: एल्गोरिदम, कम्प्यूटेशनल जटिलता, आदि, और एक लागू एक है: सूचना प्रणाली का डिजाइन, इंटरफ़ेस विकास, प्रोग्रामिंग, परीक्षण, आदि।
  
  आप शायद इस बात से सहमत होंगे कि ये विषय आपस में जुड़े हुए हैं और एक अच्छे विशेषज्ञ को उनसे संबंधित समझ होनी चाहिए। इसके अलावा, एक युवा विशेषज्ञ को इसमें मौजूद विशिष्टताओं का एक विचार होना चाहिए, आदि। बेशक, छात्र को खुद पढ़ना चाहिए, पता लगाना चाहिए, और यदि वह बिल्कुल भी कुछ नहीं चाहता है, तो कम से कम परिणाम फ्लैट केक में 0 होगा। लेकिन दूसरी तरफ ऐसे छात्र हैं जो रुचि रखते हैं, लेकिन उनके सिर में कोई पूरी तस्वीर नहीं है कि कैसे और कहाँ स्थानांतरित करना है, और संक्षिप्त अवलोकन के रूप में कंप्यूटर विज्ञान में व्यवसायों और विषयों के बारे में प्रथम वर्ष की कहानी, संक्षिप्त रूप में कार्य छोटा और उपयोगी है जैसा कि मुझे लगता है। यह भी बुरा है कि विषय स्वयं अपने छात्रों के प्रशिक्षण के वास्तविक स्तर को नहीं जानते हैं और गंभीरता से मानते हैं कि हम कुछ जानते हैं, क्योंकि औपचारिक रूप से पाठ्यक्रम, उदाहरण के लिए, वेब प्रौद्योगिकियों पर था, लेकिन यह उनके लिए दिलचस्पी का नहीं था।
  
  
• तालिकाओं द्वारा वेब पृष्ठों का लेआउट - वेब डिज़ाइन की नवीनतम उपलब्धि! हमारे देश में, वेब प्रौद्योगिकियों के शिक्षण को इस स्तर पर बाधित किया गया था, और इसके अलावा, शिक्षकों (और उनमें से तीन: दो पुरानी पीढ़ी और एक युवा) का मानना ​​है कि सब कुछ ठीक है। सच है, एक निजी बातचीत में यह पता चला कि सभी नहीं, लेकिन छात्र कमजोर हैं, और इसलिए उन्हें कुछ एमवीसी और इतने पर क्यों देना चाहिए। एक समान विशाल चिड़ियाघर को एक तरह से या अन्य विषयों में देखा जा सकता है, हालांकि बहुत आधुनिक चीजें पास में पाई जा सकती हैं।

खत्म करने के लिए, मैं यह धारणा रखना चाहूंगा कि हमारी शैक्षिक प्रक्रिया में संकाय के पास पर्याप्त डिजाइन नहीं है: वास्तविक, जब वे पहली बार विचारों का विकास करते हैं, तो प्रौद्योगिकियों का चयन करें और उन्हें लागू करें। हां, उन्हें बताएं, ये परियोजनाएं छोटी होंगी या एक क्लासिक समस्या को हल करेंगी, लेकिन आपको तकनीकी विनिर्देश के शब्दों से गीथहब पर अपलोड करने के लिए छात्रों के साथ उनके माध्यम से जाने की जरूरत है :) और आपके विश्वविद्यालय में क्या स्थिति है, प्रिय पाठक?

PS ऐसी कोई संभावना है कि मुझे विभाग के दूसरी तरफ खड़े रहना होगा और शैक्षणिक प्रक्रिया में भाग लेना होगा, और इसलिए मैं समझना चाहूंगा: क्या चल रहा है?