Давно хотел собрать в одном месте всё, что понял за годы работы со студентами и учебными заведениями. Ко мне в компанию регулярно приходят студенты на практику, плюс я успел побывать экспертом на экзаменах по компетенциям «Тестировщик», «Веб-разработчик» и «Программист». То есть я видел студентов как наставник, как работодатель и как внешний эксперт на оценке работ.

Я Денис — ведущий разработчик Outlines Tech и руководитель регионального 1С-франчайзи. Расскажу, какие проблемы увидел в обучении, что происходит на экзаменах и почему за две недели практики невозможно ничему научить. После прочтения приглашаю подискутировать на эту тему в комментариях.

Проблемы с практикантами

Перечислю те вещи, с которыми сталкиваюсь, когда ко мне приходят практиковаться по 1С. Может у людей с другим софтом таких проблем не возникает, но сомневаюсь.

Нет базовых знаний. Все ребята учились по специальности «Информационные системы и программирование». Я не ждал, что они сразу будут знать платформу 1С. Её до сих пор либо не преподают, либо дают на уровне «потыкать мышкой и создать форму». Поэтому я смотрю на базу программирования и способность разбираться в новых вещах. И тут всё плохо.

Часто студенты путаются в простых вещах: что такое цикл со счётчиком, параметр функции, условный оператор. Или вот мой любимый вопрос: «Объясните своими словами, что такое рекурсия». Если человек плывёт на нём, то для меня это сразу красный флаг: дальше с ним почти всегда будет тяжело.

У наставника нет инструментов управления. Со штатным сотрудником есть задачи, сроки и ответственность. А студент может походить два дня, послушать про регистры накопления и регистры расчёта, а потом просто забить. И часто так и происходит. 

Практика в среднем длится две недели. За это время сложно сделать даже нормальный учебный проект, не говоря уже о коммерческой задаче. Пока студент разбирается с платформой и начинает что-то понимать, практика уже заканчивается.

Иногда попадаются толковые ребята, которым хочется дать что-то большее, чем учебные упражнения. Раньше для таких студентов я придумывал отдельные проекты: например, небольшой сервис, который можно было бы довести до уровня пет-проекта. Предлагал идею — в ответ: «Да, огонь, мы вписываемся». В итоге они неделю корпят над задачей — практика заканчивается, и проект умирает, не дойдя до MVP.

Опасно ставить на реальные задачи. Даже если студент старается и не забивает на учёбу — он всё-равно будет уровнем ниже джуна и за ним нужен глаз да глаз. Иначе будут провалы по срокам, качеству и ущерб репутации, и это не считая потраченного наставником времени.

Финансовой выгоды в обучении нет. Это просто гигантский расход времени. Да, есть надежда на кадровый резерв, но и она сомнительная: сильного выпускника колледжа проще заменить человеком с опытом от двух лет. С учётом времени на объяснения, контроль и исправление ошибок стоимость выйдет примерно одинаковой.

Возникает вопрос: «Если всё плохо, то зачем ты продолжаешь этим заниматься?». Потому что передавать знания — кажется правильным. Внутри срабатывает какое-то невнятное желание нести добро в меру своих возможностей. А если в мире, где ты учился побеждать драконов, внезапно закончились драконы, лучшее, что остаётся, — учить других побеждать драконов.

К чему приводили попытки безопасно использовать студентов

Распишу, как я раньше действовал, к чему это приводило, и что в итоге я для себя решил. 

Раньше я думал так: раз практика всё равно идёт, а отчёты в конце подписывать нужно, пусть ребята помогут хотя бы с простыми делами. Мебель передвинуть, поспамить рекламу по чатам, внести мелкие правки во внутреннюю ИТ-инфраструктуру. Её, в отличие от клиентских проектов, не так жалко.

Получилось наоборот: студенты, как двое из ларца, с энтузиазмом брались за дело, но результат приходилось переделывать. Простая задача превращалась в проект тотального контроля для наставника: объяснить → проверить → остановить → поправить → снова объяснить → подождать, пока уйдут → исправить и сделать самостоятельно.

Со временем от идеи занять студентов хоть каким-то трудом я отказался. Вместо этого решил делать то, что не притворяется работой: просто учить тому, что знаю сам. То есть программированию на платформе 1С и финансовому учёту. Читаю лекции, разбираю примеры, контролирую выполнение и постепенно бросаю в воду. Всё.

Как выглядит выпускной экзамен изнутри

После практики я участвую в демонстрационных экзаменах: ДЭ или демэкзаменах. Это итоговая проверка выпускников колледжа по конкретной компетенции. Студенту нужно за ограниченное время разработать приложение или его часть по описанным требованиям.

Как всё устроено на бумаге. Студент получает текстовое задание: предметную область, разбивку на модули, список функций и роли пользователей. В заданиях для программистов, обычно необходимо разработать три роли пользователей: администратор, клиент и сотрудник. Почти всегда  даются примеры медиафайлов и цветовая гамма, в которой нужно сделать приложение.

Оценивают работу приглашённые эксперты — 2–3 человека на группу из 15 студентов. Они получают подробные критерии: что должно быть сделано, сколько баллов за это можно получить и в какой степени студент выполнил требование. Например, если за критерий можно получить 4 балла, а студент выполнил его наполовину, в ведомость идёт 2 балла.

Перейдём в реальность. Экспертам сложно что-то выдумать, чтобы увеличить результат экзамена: критерии заранее готовы и довольно подробно описаны. Но есть негласная установка — двоек быть не должно. Если студент не дотягивает по критериям, колледжу проще договориться с командой экспертов, чем отправлять выпускника на второй год.

Низкие оценки косвенно показывают, что студентов плохо подготовили. А это создаёт проблемы с финансированием и репутацией учебного заведения. Поэтому слабый студент получает натянутую тройку и выходит с документом, который плохо отражает его реальный уровень. И ладно, такая система существует давно. Но зачем на этот цирк с конями приглашать экспертов со стороны — непонятно.

Мысли вслух, как сделать проверку честнее. Нужна независимая комиссия, которую колледж не знает заранее. В ИТ это технически несложно: студент во время экзамена заливает решение в единый Git-репозиторий, а внешняя комиссия получает доступ к коду и проверяет результат по тем же критериям. Так можно смотреть не только финальную сборку, но и ход работы: когда появились коммиты, что менялось, где студент застрял и насколько решение похоже на самостоятельное.

Часть проверки можно автоматизировать через ИИ как предварительную оценку. Гигачату я бы пока, конечно, это не доверил, но какой-нибудь Grok, уверен, справится не хуже среднестатистического эксперта. Так финальное решение всё равно останется за живым человеком, но сама проверка станет прозрачнее. Поделитесь в комментариях, что думаете.

Немного про ИИ в образовании

Раз уж я предложил проверять демоэкзамены с помощью ИИ, стоит отдельно сказать про нейросети в обучении.

ИИ мешает студентам думать, это очевидно. Бездумные копипасты из DeepSeek и других чатов встречаются постоянно. Пока ещё преподаватели могут отличить работу студента от текста, который собрала нейросеть: у каждого свои признаки. Но это ненадолго. Модели станут лучше, студенты — хитрее.

Запрещать ИИ полностью бессмысленно. В ИТ это уже часть среды, почти новый уровень абстракции. Его можно использовать как справочник или навигатор: найти документацию, подсказать, где читать про тему, помочь обработать большую таблицу или собрать черновую сводку. А вот выводы и решения человек должен делать сам. 

Программирование — это не поиск готового ответа, а умение разложить задачу, понять ограничения и собрать решение. Если отдавать эту часть ИИ, человек учится только перекладывать мышление и развивать навык Ctrl+C и Ctrl+V.

После всего написанного сумбура пора сделать выводы

• Студент на практике — не бесплатная рабочая сила и не джун на минималках. Он может пропасть, не довести задачу до конца и требует постоянного контроля. Иногда он приносит результат, но непонятно, что с этим результатом делать и стоит ли оно того.

• Практикант на реальной задаче — почти венчурная инвестиция для ИТ-бизнеса. Прибыли нет, иногда портит сроки и качество, а времени наставника забирает много. Неизвестно, научится ли человек, а если научится — не факт, что останется после.

• Выпускник — это казино. Если студента подтянуть под свои задачи и не потерять по дороге, первые 1–2 года работы с ним могут быть выгодными для компании. Но это сработает только с теми, кто сам хочет учиться и доводит дело до конца. А это редкость.

• Качественно подготовленные специалисты появляются не благодаря учебному процессу, а вопреки. Из того, что я видел, преподавательский состав был неплохой. Есть отдельные кадры, плохо понимающие предметы, которые сами преподают, но жить можно. По моей оценке порядка 30% групп можно смело отправлять сразу на работу, ибо учеба им не нужна и не поможет. Минобрнауки и Росстат со мной согласны.

• Контроль образовательного процесса нужно менять. В ИТ для этого уже есть инструменты, в том числе ИИ. Если можно точнее проверять код и ход работы, странно продолжать делать вид, что оценка в дипломе покажет реальный уровень выпускника.

Спасибо, что прочитали до конца. Что думаете, смогут ли в будущем перестроить обучение так, чтобы из студентов вырастали нормальные специалисты, или грядёт массовая деградация из-за ИИ и вайбкодинга?