Цифровые инструменты в образовании: как сделать тесты умнее?

Фарзон Носири, эксперт в сфере разработки программного обеспечения, победитель Национальной премии "Технологии и инновации — 2023", рассказал, как сделать тесты инструментом развития, повысить объективность оценки знаний и адаптировать обучение под реальные задачи рынка.

Фото: Фото из личного архива Фарзона Носири

Фарзон Носири, эксперт в сфере разработки программного обеспечения

В Москве подвели итоги Национальной премии "Технологии и инновации", которая собрала талантливых специалистов и разработчиков из России и других стран. Это мероприятие стало важной площадкой для обсуждения достижений в области технологий и их влияния на развитие ключевых отраслей. В этом году, объявленном по указу президента Годом педагога и наставника в России, особое внимание уделялось образовательным проектам и техническим решениям, направленным на улучшение качества обучения и оценки знаний.

О том, как технологии могут повысить эффективность образовательных процессов, мы поговорили с Фарзоном Носири, победителем номинации "Инженер-разработчик года", специалистом по разработке программного обеспечения и ведущим инженером компании "Нексус Технолоджи". Фарзон создал уникальную программу для автоматической оценки качества проверочных тестов, которая не только анализирует задания, но и генерирует рекомендации по их улучшению с помощью математического анализа. В интервью эксперт рассказал, как сделать тесты эффективными для обучения, чтобы они выявляли слабые места студентов, как системно учиться и какие подходы использовать при организации курсов, чтобы выпускники были востребованы на рынке труда.

— Фарзон, ваша программа, которая помогает преподавателям анализировать качество тестовых вопросов и улучшить их, получила высокую оценку экспертов и стала победителем престижной Национальной премии "Технологии и Инновации 2023". С этим проектом вы обошли более 1000 конкурентов. Как возникла идея создания такого инструмента?

— До создания этой программы было несколько ключевых проблем с традиционными тестами. Во-первых, они часто не дифференцировали уровень знаний студентов, что означало, что один и тот же вопрос мог быть слишком легким для одного студента и слишком сложным для другого. Это не позволяла точно оценить, какие именно аспекты материала студент усвоил, а где возникают проблемы. Во-вторых, многие тесты фокусировались на поверхностных знаниях и не выявляли глубокое понимание материала, что ограничивало возможности преподавателей для персонализированного подхода. Проблема заключалась также в том, что традиционные тесты не давали преподавателям четкого представления о том, где студент нуждается в дополнительной помощи, и не помогали адаптировать учебный процесс.

— Расскажите, как преподаватели могут применять систему в повседневной работе?

— Она полезна для более точного анализа результатов студентов и улучшения качества тестовых заданий. Если экзамен или тест проводится на бумаге, ответы загружаются в единую университетскую базу, а если на компьютере — система автоматически сохраняет их в базе. Затем преподаватель может зайти в личный кабинет и увидеть анализ по своим предметам: динамику успеваемости студентов, слабые места в тестах и общую картину результатов. Система выделяет проблемные вопросы, которые получили низкие оценки качества или вызвали большие отклонения в ответах, отмечая их красным цветом. Это помогает преподавателям быстро выявлять некорректные или неоднозначные задания, корректировать формулировки и вносить улучшения в тестовые материалы, делая проверку знаний более объективной и эффективной.

— Важной особенностью вашей системы и технологическим достижением эксперты жюри премии назвали ее способность автоматически генерировать рекомендации по улучшению тестов, а не просто анализировать их качество. За счет чего интеллектуальная система способна это делать?

— Во-первых, система использует семантическое сравнение, чтобы обнаружить дублирующиеся или слишком похожие вопросы. Если задание повторяется в разных формулировках, это снижает разнообразие теста и может исказить оценку знаний. В таких случаях система рекомендует удалить или переформулировать вопросы, чтобы сделать тест более точным и информативным. Во-вторых, проводится оценка корреляции между вопросами и итоговыми результатами студентов. Система анализирует, какие задания действительно помогают определить уровень знаний, а какие не оказывают значимого влияния на итоговую оценку. Если вопрос не связан с успеваемостью или статистически не влияет на результаты студентов, система предлагает его пересмотреть или заменить более эффективным.

— Фактически ваша система помогает повышать объективность оценки знаний, но ведь важно и то, как студенты применяют их на практике. В рамках работы в Junior Code, известной подготовкой специалистов, востребованных в ведущих IT-компаниях, вы разработали и запустили шестимесячный курс "Инженерное мышление", выпускники которого получили приглашения на стажировки и работу в такие крупные компании, как AttoLabs и Мегафон. Какие методы и подходы вы использовали, чтобы подготовить студентов к реальным требованиям рынка?

— Программа курса была построена так, чтобы не просто обучать технологиям, а развивать у студентов стратегический подход к программированию, необходимый для работы в ведущих IT-компаниях. Мы сфокусировались на трех ключевых аспектах: алгоритмическом мышлении, шаблонах проектирования и системном дизайне. В начале студенты изучали структуры данных и алгоритмы, что помогало им понимать, как оптимизировать код и решать задачи эффективнее. Затем мы разбирали шаблоны проектирования — ключевые принципы, которые используются при разработке сложных программных систем. Это позволяло студентам не просто писать код, а понимать, как устроены современные IT-продукты. Третьим важным направлением был системный дизайн — основы построения масштабируемых и надежных систем, которые критически важны для крупных компаний. Курс был ориентирован на развитие навыков решения сложных инженерных задач, а не на изучение конкретных технологий. Мы разбирали реальные кейсы, анализировали, как построены современные сервисы, и учились применять лучшие инженерные практики.

— Вы прошли путь от рядового разработчика до руководителя команды из 10 специалистов и сегодня работаете над сложными проектами по масштабированию IT-систем для бизнеса заказчиков в Nexus Technologies — крупной технологической компании. В рамках вашей работы вы занимаетесь оптимизацией инфраструктуры и повышением отказоустойчивости платформ, что критически важно для стабильности цифровых сервисов клиентов. Какие навыки, помимо технических, стоит развивать тем, кто хочет не только хорошо учиться, но и быстро расти в карьере?

— Очень важный аспект — навыки коммуникации. Даже самый сильный разработчик не сможет эффективно работать без умения обсуждать задачи, объяснять свои решения и взаимодействовать с коллегами. Это особенно важно для роста в сторону тимлида или архитектора. Кроме того, стоит развивать системное мышление — умение видеть не только код, но и общую картину проекта, понимать, как устроены процессы и как их можно улучшить. Это помогает быстрее находить решения, видеть узкие места в системе и предлагать оптимальные подходы. И, конечно, инициативность и ответственность. Важно не просто выполнять задачи, а предлагать улучшения, брать на себя больше ответственности и мыслить на шаг вперед. Такие специалисты быстрее получают возможность руководить командами и влиять на ключевые решения в компании.

— Вас часто приглашают на профессиональные конференции, чтобы поделиться опытом удаленной работы. Какие навыки помогают специалистам эффективно работать и учиться в онлайн-формате?

— Удаленная работа — это не просто смена формата, а совершенно другой подход к обучению и развитию. Когда ты работаешь в офисе, знания передаются естественно: от коллег, в кулуарах, на совместных обсуждениях. В онлайне этого нет, поэтому умение самостоятельно находить и структурировать информацию становится ключевым навыком. Но просто читать статьи или проходить курсы недостаточно. Важно научиться извлекать пользу из каждого нового знания, сразу пробовать его на практике и интегрировать в свою работу. Эффективные специалисты не просто потребляют информацию — они умеют превращать ее в инструмент. Еще один важный аспект — умение учиться через общение. В онлайне сложно "подсмотреть" решения у коллег, но можно перенимать опыт через профессиональные сообщества, участие в обсуждениях, менторство. Те, кто активно делятся знаниями, сами растут быстрее, потому что обучение — это всегда диалог. И, конечно, умение работать с неопределенностью. В офисе всегда можно подойти к старшему коллеге и уточнить детали, а в удаленной работе часто приходится разбираться самому. Те, кто умеют находить нестандартные решения, задавать правильные вопросы и не бояться пробовать, всегда растут быстрее.[1] [2]

— Фарзон, с учетом вашего 15-летнего опыта в сфере разработки программного обеспечения, как вы видите эволюцию технологических подходов в образовании и какую роль они будут играть в подготовке специалистов в будущем?

— Один из явных трендов — адаптивное обучение, когда системы анализируют уровень подготовки студента и подстраивают материал под его индивидуальные потребности. Вместо одинаковых курсов для всех, технологии позволят строить гибкие образовательные траектории, которые адаптируются в реальном времени. Это уже реализуется через умные тесты, автоматизированные тренажеры и алгоритмы, которые могут предлагать студенту дополнительные задачи или объяснения, если система фиксирует пробелы в знаниях. Еще одно направление — интерактивные симуляции и проектное обучение. В IT, инженерии и других прикладных областях важны не просто знания, а умение применять их на практике. Уже сейчас VR и симуляционные платформы позволяют студентам работать с реальными кейсами, моделировать сложные процессы и разрабатывать проекты в условиях, приближенных к реальным. Возможностей много, остается только иметь мотивацию учиться.