Интервью с руководителем проекта: Сергей Сластников
Не успело отшуметь Техношоу-2020, как началась запись студентов в проекты нового учебного цикла 2020/2021. Студентам второго и третьего курсов бакалавриата и всех курсов магистратуры предстоит выбрать тот проект, который будет наиболее соответствовать их личным учебным и профессиональным задачам. Значительная часть новых проектов представляет математическое крыло МИЭМ. Как строится проектная работа у математиков, читайте в интервью с руководителем проектов.
Сергей Александрович Сластников успевает вести активную научную деятельность и руководить магистерской образовательной программой «Системы управления и обработки информации в инженерии» , являясь при этом одним из наиболее активных участников проектной работы.
Вы представляете математическое направление в проектной деятельности. В чем, если говорить об организационной части, принципиальные отличия ваших проектов от инженерных?
Мне кажется, что немного неправильно говорить об отличиях проектов в таком разрезе. Каждый проект по-своему уникален. Можно без труда найти математический и инженерный проекты, схожие по организации работы, как и взять два математических проекта, которые будут абсолютно непохожи друг на друга по структуре решаемых задач, последовательности действий и количеству логических этапов. В "математических" проектах можно обычно выделить две составляющие: научно-исследовательскую и программную (вычислительную). Однако вес этих составляющих по отношению друг к другу может быть очень разный.
Как приходят к вам студенты?
Как мне кажется, абсолютное большинство приходит не ко мне, а из-за интереса к заявленным направлениям работы. И я думаю, что это правильно. Именно желание и заинтересованность - главные составляющие успешного результата.
Расскажите об этих направлениях, пожалуйста.
Задачи, предлагаемые мной в качестве проектных, в большинстве своем связаны с приложением методов машинного обучения, сбора, хранения и обработки данных, в том числе "больших" данных. Я всегда стараюсь, чтобы эти задачи имели понятное студентам практическое приложение. Если конкретизировать, то сейчас это задачи, связанные с анализом социальных сетей, сбором цифровых следов студентов, прогнозированием характеристик работы оборудования.
Как (откуда) у вас появляются темы для проектов?
Темы проектов приходят как из направлений исследований спектра моих интересов, так и от внешних (относительно ВШЭ) компаний. У нас у всех есть некоторый круг общения, профессиональных контактов в ИТ, промышленности и других сферах, откуда приходит много задач. Те из них, которые кажутся мне интересными с прикладной или исследовательской точек зрения и релевантными с точки зрения образовательных программ МИЭМ, иногда становятся проектами.
Можно подробнее о партнерах?
Это не какой-то строго фиксированный пул компаний. Ко мне часто обращаются друзья, знакомые, друзья друзей с прикладными задачами из самых разных отраслей: спорт, медицина, строительство, энергетика. Часто находят коллеги других факультетов ВШЭ. Так и формируется очень много задач. Наверное, звучит очень хаотично, но никакого четкого механизма в данном случае нет.
В инженерных проектах часто бывает много студентов, они нередко представляют одну группу или взаимодействие начинают уже внутри лаборатории. Как формируется команда у вас?
В большинстве случаев ребята подают заявки на участие в анонсированных проектах. При этом я стараюсь ознакомиться с их портфолио в LMS, чтобы иметь представление об их уровне владения тем или иным базовым материалом. После этого мы собираемся группой кандидатов, я описываю суть проекта, задачи, роли. Таким образом, формируются команды, в том числе и смешанные. На мой взгляд, бакалавры и магистры в одном проекте - естественная для проектной команды среда. Старшие могут координировать работу внутри команды, помогая тем самым руководителю.
Вы сказали, что стараетесь определять задачи в проектах с акцентом на практическое применение. Какие проекты сезона 2019/2020 вы бы отметили как наиболее соответствующие такому целеполаганию? И следующий вопрос: насколько в целом результат работы студентов соответствует тем вашим ожиданиям, какие были в начале проектного цикла?
В текущем году можно выделить три ярко выраженных проектных направления: создание и развитие инструментов анализа социальных сетей, проекты в рамках Цифрового МИЭМ (цифровой след, цифровое портфолио) и проекты по анализу и защите метрологических данных систем массового сбора. В рамках каждого из направлений выполнялось по два проекта. В целом можно сказать, что по одному из проектов каждого направления были получены ожидаемые результаты. В этом году приходилось впервые исключать из проектных команд студентов, не проявлявших интереса и усердия в своей работе.
Тогда такой вопрос: как происходит мониторинг степени вовлеченности студента? И насколько нужно не работать, чтобы быть отчисленным из проекта?
Со всеми проектными командами мы проводим регулярные встречи, на которых ребята рассказывают, что было сделано, что не получилось, обсуждаем текущие задачи, пути их решения. Ну и, безусловно, мы активно используем trello доску проекта как инструмент мониторинга. Задачи стараемся дробить по возможности на небольшие - сроком выполнения не более 1-2-х недель. Таким образом по истечении максимум 2-х месяцев складывается вполне объективное представление о желании студента работать в проекте.
Можете подробнее описать удачные работы? О чем? Назвать ребят...
Среди проектов я выделю:
1. Цифровой след и цифровое портфолио
Некоторые из результатов этих проектов уже видны в личном кабинете МИЭМ в части отображаемых активностей студентов в различных сервисах gitlab, trello. Главным же результатом, на мой взгляд, является апробация подхода к массовому сбору цифровых следов студентов из учебных и проектных сервисов. Накопленная за текущий год база позволяет начинать заниматься аналитикой собранных больших данных.
Персонально в этих проектах я выделю Кирьянову Викторию и Михаила Шульгина (оба 3 курс ИВТ).
2. Математический анализ и машинное обучение метрологических данных систем массового сбора.
Этот проект выполняли магистры 1 курса программы "Системы управления и обработки информации в инженерии" в рамках сотрудничества с группой компаний BPS International. Перед ребятами стояла задача создать инструмент для мониторинга и прогнозирования данных, собираемых с различных датчиков на объектах недвижимости. В процессе работы ребята тесно взаимодействовали с сотрудниками компании BPS как в России, так и в Германии. В результате был создан прототип решения, который мы еще будем "доводить до ума". В этом проекте особенно выделю Александра Луканькина (1 курс МСУ191), который помимо выполнения своих профильных задач помогал мне координировать взаимодействие как с проектной командой, так и с компанией.
3. Приложение поиска и анализа данных в социальных сетях
Этот проект является продолжением одноименного проекта прошлого года, причем его продолжают делать те же исполнители в рамках проекта как ВКР. Созданный в прошлом году инструмент был тщательно протестирован, отлажен и дополнен новым функционалом. В частности, был запущен телеграмм-бот для удобного управления поиском без использования классического веб-интерфейса, нейросетевой классификатор текстов по эмоциональному окрасу был расширен классом "Юмор". Здесь я не могу выделить кого-то одного - вся команда в составе Сидорова Никиты, Богатова Антона (4 курс ПМ) и Зиганшина Дмитрия (4 курс ИВТ) отлично выполняет поставленные задачи. Стоит отметить, что опыт проектной работы прошлого года заметен: ребята способны как самостоятельно выполнять свои задачи, так и предлагать собственные пути развития проекта.
Насколько на площадках для широкой аудитории, таких как постерная сессия, техношоу, сложнее представлять ваши проекты, чем программно-аппаратные? Ведь там много "непосвященных" гостей. К примеру, на постерной сессии есть зрительские оценки в виде "лайков", когда гости быстрее дадут голос понятному им проекту, например, какому-то функциональному роботу.
С одной стороны, такая точка зрения понятна, и я ее частично разделяю. И здесь вопрос не только в осязаемости результата, а еще и в непривычности способа его подачи. Лет через 5-10 роботы будут восприниматься так же обыденно, как сейчас воспринимаются веб-сервисы и мобильные приложения. При этом лично я четко понимаю: это лишь "одежка", по которой проекты встречает массовый зритель, в то время как профильному специалисту в первую очередь интересно, что "под капотом".
Сейчас формируется список проектов на следующий год. Какие темы ожидать будущим участникам проектной работы?
Я, безусловно, продолжу развивать направления исследований и разработок текущих проектов. В частности (как было сказано выше), будем проводить аналитику данных цифрового следа. Кроме этого, в рамках развития онлайн сервисов МИЭМ встает острая необходимость интеграции их друг с другом. В рамках этой задачи будем строить интеграционную шину для наших сервисов. Возможно, за лето родятся идеи и новых проектов.
Назовите, пожалуйста, три минуса и три плюса защит онлайн, которые состоялись недавно.
Я могу выделить особенности, которые одновременно являются и плюсами, и минусами – смотря, с какой "колокольни" на это смотреть. С одной стороны (со стороны студентов), ребята выступали "не глядя в глаза" комиссии и аудитории, что проще для них, то есть вроде как плюс. С другой стороны, навык живого выступления - важный элемент в развитии soft skills, который они сейчас недополучили. И это уже минус.
При этом, членам комиссии, на мой взгляд, чуть менее утомительно проводить защиты в таком формате. В целом, меня очень порадовало, что с технической точки зрения все было подготовлено качественно и никто не столкнулся с существенными трудностями при представлении результатов.
Сластников Сергей Александрович
Департамент прикладной математики: Доцент