KTU archyvo nuotr.

Mokyklos absolventai, rinkdamiesi studijas, turėtų atkreipti dėmesį į galimybę keisti savo kryptį – lankstus studijų modelis yra pagrindinis modernaus universiteto bruožas, o didžioji dalis studijų universitetuose ateityje bus tarpdisciplininės. Tuo įsitikinusi KTU Ekonomikos ir verslo fakulteto (EVF) dekanė Edita Gimžauskienė.

Kaip pavyzdį E. Gimžauskienė pateikia naują Kauno technologijos universiteto (KTU) EVF studijų programą – didžiųjų verslo duomenų analitiką. Kalbėdama apie šį modulį, ji išskiria susikalbėjimo tarp skirtingų sričių specialistų svarbą ir naudą.

– Kas šiandien slypi už studijų programų pavadinimų, ar jie atitinka tai, kas studijuojama? Ir svarbiausia – kaip pasirinkti absolventui?

– Pasirinkimas labai priklauso nuo mokinių motyvacijos, nes tie, kurie tiksliai ir aiškiai žino ko nori, renkasi studijų programas, kurių pavadinimai paprastai sutampa ir su krypties pavadinimu: ekonomika, matematika, finansai, informatika. Tie, kurie dvejoja, dažniausiai stoja dėl pavadinimo. O kuo patraukliau pavadinimas suformuluotas, tuo didesnė tikimybė, kad jis pritrauks tuos, kurie dar nežino ko nori.

Stodamas moksleivis turėtų atkreipti dėmesį į galimybę lanksčiai keisti savo kryptį. KTU visose studijų programose suteikiama galimybė rinktis ir gretutines studijas. Metus pastudijavęs ekonomiką, antrame kurse studentas gali nuspręsti, kad jam trūksta matematikos žinių ir turi galimybę pasirinkti gretutines matematikos studijas, pastudijavęs rinkodarą jis gali suprasti, kad jam trūksta maketavimo ir dizaino įgūdžių ir t.t.

Lankstus studijų modelis yra esminis modernaus universiteto bruožas. Nesvarbu, kiek turima įmantrių pavadinimų, svarbu, kad studentas galėtų apsispręsti ir lanksčiai pasirinkti tai, ko jam iš tiesų reikia.

Klausiate, ar į ateitį orientuotos studijų programos yra jungiančios skirtingus mokslo ir todėl yra sunku suprasti jas ir jų įmantrius pavadinimus? Iš tiesų tai priklauso nuo to, apie kokį pavadinimą kalbėsime, nes ateities studijos yra susijusios su skirtingų krypčių derinimu, o jas suderinus atsiranda galimybė netradiciniams sprendimams.

Nes tai, ką žino sveikatos mokslų atstovai, nebūtinai žinos informatikai. Arba, kitaip tariant, kaip informatikai kurs instrumentus, programas sveikatos problemoms spręsti, jeigu jie nežinos paties turinio?

– Specialistas, baigęs tarpdisciplinines studijas, turintis ir vienokių ir kitokių žinių, darbo rinkoje bus vertinamas geriau ir bus žymiai konkurencingesnis?

– Nelygu kokią programą jis yra pabaigęs, nes skirtingų dalykų sudėjimas į vieną dar negarantuoja tarpkryptiškumo.

Pavyzdžiui, energetikos inžinerijos kursą ir ekonomikos kursą išklausęs absolventas dar negalės spręsti ekonominės energetikos problemų. Svarbu yra tai, kiek organiškai skirtingi dalykai, skirtingi moduliai yra integruoti, kiek dėstytojai, dėstantys tokioje programoje geba dirbti kartu, formuojant komandas ir

galiausiai, kiek ir kaip pati dėstymo metodika yra orientuota į konkrečių situacijų ir problemų sprendimą.

Realiame gyvenime lokalių problemų nebūna, jos visada kompleksiškos, o tai reiškia, kad tarpkryptiška prieiga rengiamas specialistas privalo būti įsisavinęs tokią specifinę didaktiką ir specifinius studijų metodus, kad galėtų tinkamai dirbti komandoje.

– KTU šiais metais pristato didžiųjų verslo duomenų analitikos programą. Kokia tai programa?

– Ji, kaip ir bet kuris produktas rinkoje, gimė iš poreikio spręsti tam tikrą problemą, o šiuo atveju ji yra susijusi su pastarojo laikmečio realijomis.

Statistika sako, kad kasdien yra sukuriama apie 2,3 trilijono gigabaitų duomenų. Lietuvoje vien mokesčių apskaitos informacinių sistemų duomenys aiškiai iliustruoja galimą potencialą, nes mokesčių inspekcija priima iki 35 tūkst. įplaukų duomenų kas dieną (7 milijonai per metus) ir 400 tūkst. įplaukų sugretinimų kasdien (9 milijonai per metus).

Ir tai kuria masyvius duomenis, iš kurių daryti įžvalgas ir priimti sprendimus be informatikos ir matematikos žinių darosi neįmanoma. Taigi, problema iš esmės yra gimusi iš šiandieninių tendencijų, iš to, ką mes matome pasaulyje ir aplink save.

Dalis programos yra skirta išsiaiškinti, kaip panaudoti matematikos instrumentus verslo problemoms spręsti. Problemos šiuo atveju buvo apibrėžtos 3 lygiais: gamyba ir logistika, vartotojų elgsena ir rinkodara („Facebook“ naudotojai, internetinių parduotuvių pirkėjai – kaip iš jų naršymo duomenų galima prognozuoti vartotojo elgseną) ir makroekonominių duomenų analizė (apskaitos sistemos, mokesčių inspekcija).

Tyrimai rodo, kad vien per praėjusius metus JAV didžiųjų duomenų analitikų poreikis išaugo 3 kartus. Tai tikra ateities profesija.

– Kas slepiasi už termino tarpkryptinės / tarpsritinės / tarpdisciplininės studijos? Kaip jas reikėtų suprasti?

– Pagrindiniai požymiai yra visų pirma mažiausiai 2 studijų krypčių derinimas, tarkime informatika, matematika ir verslas didžiųjų verslo duomenų analitikos programos atveju.

Antra – išskirtinis orientavimasis į didaktikos problematiką, kai dėstoma ne vien matematika, ekonomika, verslas atskirai, bet matematika su verslu kartu. Ir trečiasis tokių studijų požymis –  orientacija į asmenybės, gebančios susikalbėti su skirtingų sričių profesionalais, ugdymą.

Rengdami didžiųjų verslo duomenų analitikos programą mes pradėjome nuo komandos. Į ją įėjo po du matematikos, du informatikus ir du verslo specialybių atstovus.

Pirmieji susitikimai buvo skirti apsibrėžti, kas yra didieji verslo duomenys. Čia nuomonių iš informatikų, matematikų ir mūsų pusės buvo pačių įvairiausių. Bendrą sutarimą rasti buvo lengviau todėl, kad ši problema jau egzistavo versle.

Tiesa, kaip ją spręsti, informatikai ir matematikai suvokė šiek tiek skirtingai. Daug bendravome su verslo atstovais, kurie labai aiškiai apibrėžė, kur yra tos programos ribos ir kokių kompetencijų iš tokios programos verslas tikisi.

Tada reikalai pajudėjo rengiant modulius, formuojant dėstytojų komandas, nes visi moduliai, kurie yra dėstomi toje programoje yra paremti komandomis: juose yra bent po 1 verslo atstovą, kurio funkcija yra pateikti realią problemą. Įsitraukusios verslo įmonės įsipareigojo tuos duomenis teikti. Tik po šio pasiruošimo atėjo metas matematiniam modeliavimui, programavimo sprendimams.

– Kokios studijų programos ar kryptys galėtų būti vadinamos perspektyviomis, orientuotomis į ateities darbo rinką?

– Reikėtų pabrėžti ne perspektyvias kryptis, bet atkreipti dėmesį į tai, kaip jos yra derinamos ir kokiu būdu studentai yra ugdomi.

Turiu omenyje didaktiką, studentų gebėjimų kalbėti su įvairių profesijų žmonėmis, ugdymą. Jeigu mes formuojame komandą, žmonės turi susikalbėti tarpusavyje: arba kalbėti viena kalba arba mokėti suprasti svetimą žargoną.

Tai yra, ko gero, esminis momentas – būtent gebėjimas susikalbėti su kitų sričių specialistais, taip pat lyderystė ir nebijojimas prisiimti atsakomybę ir riziką, o perspektyvios sritys gali būti pačios įvairiausios ir jas diktuoja tai, kas šiuo metu vyksta aplink mus.

Naujienos iš interneto

Sponsored video

Taip pat skaitykite: