«Что нас не убивает, делает нас инвалидами сильнее»: как я преподавал на IT-курсах и почему никому не советую

Привет! Меня зовут Роман Кириченко и я Data Scientist в SoftTeco. В карьере любого специалиста рано или поздно наступает момент, когда вы можете осознать, что хватит учиться самому — пора попробовать обучать и других. Четыре года назад такой момент наступил и у меня в жизни. Но не то чтобы я уже знал все в области Data Science, но получить дополнительный опыт и заработок тогда хотелось.

Преподавание не было для меня чем-то незнакомым — я вырос в семье учителей. И я любил общаться.

Вообще вам нужно любить общение, если хотите преподавать. Контакт со студентами очень важен.

Стать преподавателем вечерних курсов не сложно, если есть желание и способность что-то объяснять. Очереди из желающих нет (это не странно: ІТ-специалистам платят много и так, дополнительная и не так хорошо оплачиваемая работа интересует не многих). Делаешь тестовое занятие, пишешь программу курса — вуаля — и ты уже ведешь свой первый поток.

Первые шаги

Тут начинается самый бесценный опыт и преподавании — первый. Самое ключевое тут — выход из зоны комфорта. Как выглядит обычная работа программиста: пишешь код с перерывами на кофе и общение с коллегами (ну или своим котом, если на удаленке), часто обращаешься за помощью к Google, иногда светишь лицом на митингах и нервничаешь из-за грядущего релиза. С преподаванием курсов все куда сложнее.

В моем случае это три дополнительных часа после основной работы под надзором +- 10 человек. И не станешь же ты постоянно в таких условиях обращаться к Google 🙂 Поэтому материалы нужно еще и предварительно готовить. Но от фейлов это не убережет! Особенно когда это первый раз. И тем более, если ты любишь импровизировать на занятиях.

Важно было научиться выкручиваться из ситуаций, когда тупишь. О комфорте и кофе тут можно забыть.

Если коротко характеризировать первые запуски курсов, то они проходили для меня по принципу «что нас не убивает, делает нас инвалидами сильнее». И тут время поговорить о том, зачем все это.

Зачем мне все это?

Сначала мне казалось, что это нормальный вариант дополнительного заработка. Вроде неплохо — два раза в неделю по три часа после работы. По факту времени идет куда больше, потому что тебе нужно подготовить как можно больше материалов, чтобы не облажаться. И чем больше ты времени на это потратишь, тем меньше раз облажаешься перед студентами.

Существует легенда, что готовить материалы нужно только когда читаешь курс первый раз. Но по факту ІТ, особенно Data Science, и еще особеннее — Deep Learning — развиваются слишком быстро. И да, код, который ты писал полгода назад, может уже не работать в Google Colab, так как библиотека, которую ты там используешь, уже пять раз обновилась (на своем последнем курсе я так облажался).

Проблема в том, что есть много более легких способов дополнительного заработка для программистов, более гибких и приятных (взять халтурку какую-то для старых знакомых, например). Но осознание этого не заставило меня перестать преподавать.

Ирония судьбы в том, что преподавание как ничто другое способствует обучению. То есть если ваши студенты еще не факт, что получают какие-то знания (это от их мотивации зависит больше всего), то вы их получаете с очень большой вероятностью. Работая над проектами у вас очень большие шансы стать «специалистом по левой ноздре»: сначала вы делаете проект по определенному домену, а потом вам опять дают проекты с этого же домена, так как у вас там уже есть опыт и его можно хорошо продать заказчику.

С преподаванием так не получится и вам придется стать экспертом даже в том, что вы не любите. Не буду ж я не рассказывать студентам, ведя курс по Machine Learning, про алгоритмы регрессии только потому, что тимлид, гад, мне не дает проекты, где ее нужно делать. А облажаться не хочется, поэтому приходится прямо хорошо разбираться. Вообще преподавание заставляет разобраться со всем, о чем вспоминаешь, прямо очень хорошо.

Не секрет, что можно без проблем обучать многие алгоритмы машинного обучения, просто зная методы fit/predict в scikit-learn.

Но студенты будут интересоваться нюансами и тем, как это реально работает, а ты снова не захочешь сесть в лужу. 

Если резюмировать, то преподавание заставляет тебя стать специалистом более широкого профиля. В будущем мне это действительно помогло удачно пройти собеседование (когда я захотел сменить свой профиль в Data Science с работы с табличками на NLP), так как я специально для обучения студентов разбирался с самыми современными моделями NLP, хотя на текущем рабочем месте на тот момент таких стимулов не было вообще. Конечно, есть и другие способы этого добиться, но преподавание, на мой взгляд, очень эффективно — страх показаться плохим преподавателем заставляет тебя делать сверхусилия.

Кризис преподавания

Как вы уже поняли, психология в преподавании очень важна. Общение — это сложно. Успех курса очень сильно зависит от того, насколько хорошо налажен контакт со студентами.

У меня было по-разному: где-то я и после окончания курса делал pet-проекты со студентами, а где-то студенты даже не всегда здоровались в начале занятий. Понятно, что там, где было виден интерес, там и я был более мотивирован — с большим энтузиазмом читал курс, старался. Но когда настала пандемия и курсы стали проводиться онлайн, налаживать контакт со студентами стало значительно сложнее. И так мотивации прилагать сверхусилия в преподавании стало меньше.

Да, ты уже во всем разобрался, но из-за этого уже не получаешь обучающего эффекта.

Готовиться к курсам легче не стало, так как фреймворки обновляются, алгоритмы появляются/сменяются (а код потом не работает). И сам ты не очень хочешь постоянно читать то же самое — хочешь добавить что-то новое просто потому что так тебе интереснее.

Но и эмоционального запала ты тоже уже не чувствуешь. Весь мир тебе абсолютно понятен, и ты ищешь только гармонии и слияния с вечным и бесконечным…

И вот на пятый год я понял, что пора остановиться — уже и я не так хорошо веду курсы, и курсы не дают пользы мне. Стало не хватать энтузиазма в работе преподавателем — очень важный момент, когда ведешь определенную группу студентов. У меня никогда не было похожих групп: все всегда с разными запросами, разным пониманием. В таких условиях успешно провести курс возможно, только если ты готов адаптировать его под конкретных студентов. Но адаптировать ты можешь, если имеешь достаточно много внутренней мотивации. Последнюю мне стало сложно удерживать, так как в этой деятельности исчез элемент новизны, челленджа.

Да, я обрел суперспособность рассказывать все на автомате, в состоянии даже самой большей усталости, но так может делать и робот-учебник.

Вместо вывода

Преподавание — это хорошо, когда в меру. Это стимул к развитию, это может быть действительно выгодный союз по прокачке знаний между студентами и преподавателем. Но еще это и очень выжигающий способ прокачать себя, где нужно вовремя остановиться.

Вечерние ІТ-курсы часто используют в своей рекламе, что у них преподаватели-практики. Это правда, но еще правда то, что часто это люди, которые до этого уже отработали восемь часов на своей основной работе, что тоже может сказываться.

Очень круто, если преподавание — это твое основное занятие. Я сейчас понимаю, что если заниматься все время только подготовкой курсов, то можно делать очень крутые вещи. Но в тоже время, если бы не работа, то было сложно создать суперактуальный и практический курс.

Начинающим преподавателям я бы посоветовал сначала понять, насколько вы морально готовы к такой деятельности, есть ли действительно у вас на это время. Я смог совмещать основную работу и преподавание только из-за своей молодости, но эта сила не бесконечна. Помните, что вам нужно еще и отдыхать, если хотите потом нормально работать. Более адекватный вариант — это если вы работаете не фултайм или на фрилансе. Это иллюзия, что занятие только три часа — не меньше времени идет на подготовку и восстановление, в том числе ментальное.

Читайте также: Как я решился создать свой IT-курс: вы должны пройти эти 6 этапов, если хотите преподавать