Американські учені довели: гуманітарії мають більше шансів у програмуванні і кібернетиці, ніж математики

У цій статті буде показано, що випускники 2021 року, які вважають себе «гуманітаріями», здатні суттєво розширити діапазон потенційних витребуваних високооплачуваних професій. Про це свідчать цікаві результати, отримані американськими дослідниками. Почнемо з кафедри, яка відкриває неймовірні можливості.

Замість вступу, або — трохи про унікальну кафедру ХНУ

Кафедра АСМЕ Хмельницького національного університету готує бакалаврів, магістрів і докторів філософії за освітньою програмою (далі — ОП) «Економічна кібернетика». Дана ОП консолідує такі перспективні напрямки, як:

  • економіка;
  • інформатика;
  • математика;
  • аналітика;
  • інформаційні технології і програмування.

Основні дисципліни

Цілком закономірно, що кафедральний колектив складається з викладачів, які мають освіту і визнані здобутки у кожному з перелічених напрямів. Це робить можливим викладання ними таких дисциплін, як:

  • «Економічна інформатика» — для бакалаврів УПЕП (управління персоналом і економіки праці) та УПД (управління підприємницькою діяльністю);
  • «Економіко-математичні методи і моделі» — для студентів ФБС (фінанси, банківська справа і страхування), ЕАБ (економіка і аналітика бізнесу) та ін.;
  • «Методологію і організацію наукових досліджень» — для випускників ЕП (економіка підприємства);
  • «Інфраструктура товарного ринку» — для груп МР (маркетинг) і ПТБт (підприємництво, торгівля та біржова діяльність);
  • «Основи web-дизайну» для студентів, які опановують спеціальністю ТН (трудове навчання);
  • «Інформаційні системи і технології» для майбутніх фахівців ГРС (готельно-ресторанної справи) та інші.

Трошки про фейки стосовно ЕК

Для чого ми це розповідаємо? Тому часто чуємо від студентів інших спеціальностей і інших ЗВО (стара назва — ВУЗів) про те, що під час вступної кампанії не подали документи на економічну кібернетику та шкодують про це. А коли у них запитуєш, чому ж не пішли вчитися на кібернетиків, серед інших причин найчастіше називають сумніви у своїй здатності опанувати ЕК. Виявляється, абітурієнтам не тільки нічого не розповідали про особливості і доступність цього найперспективнішого економічного і айтішного напрямку підготовки по-справжньому елітних фахівців, а й лякали складними математикою і програмуванням.

Те, що економічні кібернетики вивчають навіть менше математики, ніж інші спеціальності факультету економіки і управління, ми вже довели у статті «Куди краще поступати після школи». Сьогодні ж розкажемо про те, що у програмуванні і кодуванні інформації ті, хто вважають себе гуманітаріями, досягають кращих успіхів, ніж старшокласники, схильні до математичних наук. Не вірите? Це доведено результатами досліджень Вашингтонського університету!

Як свідчать результати нового дослідження University of Washington, мовні навички виявляються сильнішим показником здатності програмувати, ніж володіння математичними знаннями.

Американські вчені довели, що гуманітарії дуже добре вивчають програмування
На цій ілюстрації у співавторки дослідження — Малайки Моттарелли (Malayka Mottarella) — за допомогою спеціальної гарнітури вимірюють електричну активність мозку під час кодування на мові Python.

Хочете навчитися кодувати? Замість математики практикуйте комунікативні навички

Команда науковців Вашингтонського університету виявила, що природні здібності до вивчення мов є більш потужним показником здатності людини до навчання програмуванню, ніж базові знання з математики. Це відбувається тому, що для написання коду необхідно:

  • могти вивчити іншу мову;
  • бути здатним опанувати словниковим запасом нової мови;
  • мати здібності до розуміння її синтаксису;
  • володіти когнітивними функціями вирішення проблем;
  • відрізнятися гарною памяттю.

Провідний дослідник Шантель Прат (Chantel Prat) доцент психології Вашингтонського університету і Інституту вивчення мозку (Institute for Learning & Brain Sciences) відзначає, що «головна перепона для вибору навчання програмуванню, починаючи від базових курсів і закінчуючи стереотипами щодо формування образу хорошого програміста, зосереджена навколо ідеї, ніби кодування ґрунтується лише на математичних здібностях».

Дослівно: «Many barriers to programming, from prerequisite courses to stereotypes of what a good programmer looks like, are centered around the idea that programming relies heavily on math abilities, and that idea is not born out in our data».

Ця стовпчикова діаграма американських дослідників ілюструє, як схильність учасників дослідів до обчислень і мови сприяють вивченню «пайтона» (мови програмування Python). Згідно з графіком, успіхи старшокласників у загальних предметах і їхні мовні здібності є кращими провісниками успішності навчання, ніж математика.

Як проходило саме дослідження

Результати експериментів були опубліковані ще навесні цього року — другого березня. Надрукувала їх в Інтернеті видавнича група Nature у журналі з відкритим доступом. З оригінальною статтею можна ознайомитися за адресою: https://scitechdaily.com/you-may-be-better-at-learning-to-code-than-you-think-even-if-youre-not-a-math-person/. Варто зазначити, що ілюстрації нами запозичено саме з цього звіту.

У дослідах вивчалися когнітивні здібності понад трьох десятків «піддослідних» добровольців, які ніколи раніше не вчилися кодувати і виявили бажання вивчити Python. Це — мова програмування, яка сьогодні користується попитом на ринку інформаційних технологій (IT).

У ході дослідів науковці, які спеціалізуються на нейронних та когнітивних предикторах вивчення людських мов, заходилися дослідити індивідуальні відмінності в тому, як люди вивчають Python. Вибір саме цієї мови був зумовлений тим, що вона:

  • нагадує природну (англійську) мову;
  • у структурі використовує характерний відступ абзаців;
  • містить у собі багато справжніх англійських слів, а не символів для позначення функцій.

Спочатку було проведено енцефалографічне сканування та вісім різноманітних тестів:

  • виключно з математики;
  • для вимірювання мовних здібностей;
  • для оцінки уваги;
  • для визначення здатності вирішувати проблемні завдання;
  • на професійну придатність;
  • розвитку пам’яті, ін.

Про математичну і гуманітарну групу

У ході тестування вчені сформували групи «математиків» і «гуманітаріїв».

Після тестів учасники почали навчатися програмуванню. Вони відвідали десять 45-хвилинних онлайн-уроків з написання програм на «пайтон».

Після завершення навчання учасники пройшли тестування з декількома варіантами щодо:

  • призначення функцій (володіння словниковим запасом Python);
  • структури кодування (граматики «пайтон»);
  • здатності писати код, використовуючи інформацію, якою вони опанували.

Дослідники виявили, що результати тесту на мовну здатність були найсильнішими прогнозаторами рівня навчання учасників у Python. Оцінки тестування математичних здібностей і схильності до мов також виявилися пов’язаними зі швидкістю вивчення Python. Але кожний із цих факторів пояснював меншу дисперсію, ніж мовна здатність.

«Це перше дослідження, яке пов’язує як нейронні, так і когнітивні провісники здатності природної мови до індивідуальних відмінностей у вивченні мов програмування. Ми змогли пояснити понад 70% варіативності того, як швидко різні люди вчаться програмувати на Python, і лише незначна частина цієї суми була пов’язана з рахунком», сказав Прат (Chantel S. Prat).

Дослівно: «This is the first study to link both the neural and cognitive predictors of natural language aptitude to individual differences in learning programming languages. We were able to explain over 70% of the variability in how quickly different people learn to program in Python, and only a small fraction of that amount was related to numeracy».

Інакше кажучи, досліди показали, що швидше і з більшою ефективністю вивчали Python ті, хто мали здібності до мови і непогані базові знання загальношкільних предметів!

Ще один результат експериментів, цікавий для дівчат

У сучасному світі, орієнтованому на STEM (так позначається конгломерат науки, інженерії, інформаційних технологій і математики), навчання кодуванню відкриває для випускників шкіл, гімназій і ліцеїв щонайширші можливості для успішного працевлаштування після універу. Але історично склалось так, що коледжі, інститути і університети, які готують фахівців з інформаційних технологій і кібернетики, як правило, вимагали для вступу поглибленого знання математики.

Результати, отримані в межах згадуваного нами дослідження професором психології University of Washington Сапни Черян (Sapna Cheryan), показали, що подібні вимоги лише шкодять! Вони посилюють хибні стереотипи щодо програмування і кібернетики як виключно чоловічої сфери. Через це дівчата і молоді жінки, які є потенційно успішними в ІТ і ЕК, втрачали мотивацію поступати на висококонкурентні спеціальності.

Висновки

Таким чином, з огляду на викладене вище, можна сформулювати три важливі висновки. Вони можуть стати у нагоді для старшокласників, які у 2021 році обиратимуть професію (спеціальність) та заклад для здобуття вищої освіти:

  1. дослідження американських учених вщент розбило старий стереотип щодо проблематичності гуманітаріям і дівчатам (жінкам) здобувати освіту у сфері ай-ті (інформаційних технологій) та програмуванні;
  2. абітурієнти, які схильні до вивчення мов і вважають себе гуманітаріями, сміливо можуть включити до переліку освітніх програм, що дають перспективну освіту, економічну кібернетику, яка готує фахівців цілого пулу перспективних професій;
  3. для опанування програмуванням у межах вивчення економічної кібернетики, абсолютно не важливо, хто ви за статтю — і хлопці, і дівчата мають однакові шанси стати успішними професіоналами на межі злиття інформаційних технологій і економіки;
  4. якщо ви — випускник чи випускниця-2021 11 класу школи чи іншого ЗСО, але ніяк не можете визначитися, чим би по-справжньому хотіли зайнятися у житті, — економічна кібернетика є універсальним рішенням, яке після закінчення ВУЗу дозволить працювати і в IT-сфері, і в економіці, і в аналітиці, і в науці, і в педагогіці. Тобто там, куди ляже душа після 4-х або 5,5 років навчання на ЕК!

 

Ліцензія Creative Commons
Матеріал ліцензовано на умовах Ліцензії Creative Commons. Зазначення Авторства – 4.0 Міжнародна.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *