RTU top jauns studiju kurss, kas satiksmes inženieriem piedāvās nākotnes darba tirgū nepieciešamas prasmes

Projektā «Augsta līmeņa digitālo prasmju apguve Latvijā augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģiju jomā» (projekta Nr. 2.3.1.1.i.0/1/22/I/CFLA/003), ko īsteno RTU sadarbībā ar Latvijas Universitāti un Rīgas Stradiņa universitāti, šobrīd aktīvi top jauni studiju moduļi un tos veidojošie kursi, kurus no nākamā gada sāks integrēt studiju procesā un izmantos arī mācībās industrijā nodarbinātajiem.

RTU Mašīnzinību, transporta un aeronautikas fakultātes (MTAF) asociētais profesors Māris Gailis izstrādā studiju kursu «Paralēlā skaitļošana transporta sistēmās», kurā sauszemes transporta bakalaura studenti apgūs programmēšanas prasmes, programmēšanas valodas «Phyton» un «Julia». «Redzot inženieru reālo darbu, bez programmēšanas mūsdienās vairs nav iespējams iztikt. Bez šīm prasmēm viņi nebūs vērtīgi nākotnes darbinieki,» pauž M. Gailis.

No satiksmes uzlabošanas līdz raķešu degvielai
«Izstrādājot kursu, ņemu vērā studentu spējas, intereses, to, ka viņi izvēlējušies studēt mehāniku, ar transportu saistītus jautājumus, nevis datorzinātni vai programmēšanu. Tādēļ viņi apgūs programmēšanu nevis kā zinātni, bet tās praktisko lietojumu transporta nozarē,» skaidro asociētais profesors. 
Veidojot jauno studiju saturu, viņš izmanto ārvalstu pieredzi, kā arī zināšanas un kontaktus, ko ieguva iesaistoties Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta (MIT) programmā izglītības līderiem, ko ar ERAF atbalstu īsteno RTU Rīgas Biznesa skola. 

Visā pasaulē zinātnieku uzmanības lokā šobrīd ir dažādas raķešu degvielas un bezoglekļa degvielas, piemēram, ūdeņradis. Prinstonas universitātē ASV pētnieki, izmantojot superskaitlošanas resursus, modelē dažādus scenārijus ūdeņraža lietošanai. Savukārt MIT, vienā no līdz šim slavenākajām motoru laboratorijām pasaulē, kuras zinātnieki ir autori atzītām grāmatas par iekšdedzes motoriem, tagad pirolīzes ceļā tiek iegūtas komponentes bateriju prototipiem. Laboratorijā tos arī testē. Paralēli, izmantojot superskaitļošanu un programmēšanas valodu «Julia», tiek arī modelēti dažādi procesi. Cita pētnieku grupa MIT īsteno mobilitātes iniciatīvas, piemēram, analizējot Kalifornijas satiksmes datus, tiek noteiktas tipiskās distances starp satiksmes plūsmā esošiem transportlīdzekļiem dažādos diennakts laikos, un modelēti nākotnes scenāriji. «Kas notiktu, ja satiksmē piedalītos vairāk automobiļu ar autonomo vadību, – vai būs nepieciešams palielināt vai samazināt distanci starp transporta līdzekļiem, kā tas ietekmēs kopējo plūsmu un drošību. Ik dienu tiek iegūts ļoti liels daudzums satiksmes datu, tāpēc bez augstas veiktspējas skaitļošanas to analīze būtu apgrūtināta,» viņš dalās ar piemēriem. 

Satiksmes datu analīze ir viena no idejām, ko RTU asociētais profesors iecerējis pārņemt no ārvalstu kolēģiem un iekļaut jaunajā kursā. Projekta mērķis ir palielināt speciālistu skaistu Latvijā ar augsta līmeņa digitālām prasmēm (DigiComp 7.–8. līmenis). Starp šīm prasmēm ir arī spēja analizēt datus no iepriekš nezināmām datu bāzēm, turpina asociētais profesors, norādot, ka arī Latvijā tiek iegūts liels daudzums datu, no kuriem varētu iegūt vērtīgu informāciju satiksmes organizēšanas vai drošības uzlabošanai, piemēram, sasaistē ar vērienīgo Rail Baltica projektu. «Tas ir uzskatāms piemērs, kāpēc transportu inženierim ir nepieciešamas augstas digitālās prasmes,» uzsver M. Gailis. 

Uzlabot studējošo pieredzi
RTU asociētais profesors ir pārliecināts – mūsdienīgs studiju saturs un process nav statisks. Mācībspēkam ir jāspēj reaģēt uz studentu vajadzībām, interesi, spējām, arī mācīšanās ātrumu, viņam ir jāpārliecinās, ka katrs uzdevums tiek saprasts un studenti gūst jaunas zināšanas un prasmes. Tas prasa no mācībspēka aktīvu klātbūtni, vienlaikus dodot studentiem pietiekami lielu brīvību pašiem mēģināt, kļūdīties un apgūt. Lielākais izaicinājums – atrast veidu, kā nenobiedēt studentus, kuri nav izvēlējušies savu profesionālo dzīvi saistīt ar IKT tehnoloģijām, lai viņi noticētu, ka var programmēt, ka tās nav nevajadzīgas grūtības.

«Uzdodu veidot vienkāršus algoritmus un rakstīt koda fragmentus, pēc tam – vienam otru novērtēt. Ja kaut kas kolēģa darbā šķietami nestrādā vai ir nepareizi, tad jāatrod risinājums viņa vietā. Šī metode ir efektīva – studenti, kuriem neizdodas atrisināt problēmas savā darbā, spēj uzlabot kolēģu veikumu. Grupa sadarbojas, sastrādājas un visi tādējādi pilnveido zināšanas,» stāsta M. Gailis. Viņam ir liela interese par mācīšanās metodēm, lai uzlabotu studentu pieredzi. Papildinot zināšanas arī pats, viņš aizgūst elementus no sociālajām zinātnēm, medicīnas, ko ieviest arī topošo inženieru sagatavošanā. Iesaistoties projektā «Augsta līmeņa digitālo prasmju apguve Latvijā augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģiju jomā», viņam ir lielākas iespējas tikties un tīkloties ar speciālistiem arī no citām jomām, tā bagātinot gan sevi, gan piedāvājot studentiem jaunas metodes un tehnikas. 

Uzskatāms piemērs, kas apliecina nepieciešamību arvien pilnveidot studiju saturu, sekojot līdzi novitātēm, ir mākslīgā intelekta straujā attīstība. Asociētais profesors saka – to nevajag noliegt vai ignorēt, bet gan iemācīties jēgpilni izmantot. Turklāt, lai studenti varētu definēt, kādus rīkus vai brīvpieejas bibliotēkas mākslīgajam intelektam uzdot izmantot, lai tas uzrakstītu lietojamu kodu, viņiem ir jābūt priekšzināšanām. «Rodas arvien jauni rīki, idejas, studiju pilnveides process ir nebeidzams,» viņš piebilst. 

Projekta «Augsta līmeņa digitālo prasmju apguve Latvijā augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģiju jomā» mērķis ir vairot tādu speciālistu skaitu Latvijā, kuri spēj lietot augstās tehnoloģijas, lai attīstītu zināšanu un tehnoloģiju ietilpīgus jaunus produktus un pakalpojumus dažādās nozarēs, kā arī radīt augstākās izglītības, zinātnes un industrijas sinerģiju, kas veicina inovācijas ar maksimālu komercializācijas un eksporta potenciālu. Projektu finansē Eiropas Savienības Atveseļošanas un noturības mehānisma investīcija.