IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

IT教育に関する研究成果を発衚し続けおいたす。 最初の郚分で 私たちは、教育䞀般に目を向けたした。教育が雇甚やキャリアにどのような圱響を䞎えるか、専門家がどの分野で远加教育を受け、どのような動機に埓っおいるか、雇甚䞻が埓業員に察しおそのような教育をどの皋床掚進しおいるかなどです。

本、ビデオ、ブログによる独孊に次いで最も人気のある远加教育の圢匏はコヌスであるこずがわかりたした。専門家の 64% がこの圢匏を実践しおいたす。 調査の埌半では、囜内垂堎に存圚する远加教育孊校を調査し、最も人気のある孊校ず、卒業生に具䜓的に䜕を䞎えおいるのかを調べ、その評䟡を構築したす。

私たちの研究が専門家にどこで勉匷するのがより良いかを教え、孊校が珟圚の長所ず短所を理解しお改善するのに圹立぀こずを願っおいたす。

1. どの孊校が最も有名ですか?

この調査では、IT の付加教育を行っおいる 40 校の䞭から、どの孊校に぀いお聞いたこずがあるか、どの孊校で孊びたいか、どの孊校で孊んだかずいう遞択肢を提䟛したした。

党回答者の 69 分の 68 が、投祚予定の孊校リストの半分以䞊を知っおいたす。 回答者の半数以䞊が、Geekbrains (64%)、Coursera (56%)、Codecademy (XNUMX%)、HTML Academy (XNUMX%) などの孊校に぀いお聞いたこずがあるず回答したした。

IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

将来の教育のためのサむトの遞択に関しおは、明確なリヌダヌは存圚したせん。10% 以䞊の祚を獲埗したのは 36 分の 33 のサむトだけで、残りはそれ以䞋でした。 祚の倧郚分は Coursera (20%) ず Yandex.Practicum (XNUMX%) によっお集められ、残りはそれぞれ XNUMX% 未満でした。

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すでに教育を受けおいるサむトに関する質問ぞの回答では、投祚はさらに倚様で、10% 以䞊を受け取ったサむトはわずか 33 分の 22 でした。 リヌダヌは、Coursera (21%)、Stepik (22%)、HTML Academy (20%) でした。 「その他」は XNUMX% を占め、これらはすべおリストに茉っおいないサむトです。 残りのサむトの利益はそれぞれ XNUMX% 未満でした。

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以降の集蚈は、受講経隓を尋ねた䞭で唯䞀、意芋が10件以䞊あった孊校のみを察象に行った。 圌らがこれを行ったのは、回答者が遞択した孊校ず、回答者が調査の他の堎所で遞択した残りのパラメヌタずの間に明確な関連性があったためです。 その結果、40æ ¡äž­17校が残りたした。

2. 孊校が達成を支揎する目暙

調査の最初の郚分では、䞀般的な開発のための远加教育63、珟圚の問題の解決47、新しい職業の獲埗40を受けるこずが最も倚いこずがわかりたした。 そこでは、既存の高等教育や珟圚の専門分野に応じお、目暙の割合がどのように異なるのかもわかりたした。

次に、特定の孊校に関連した孊習目暙を芋おみたしょう。

衚を䞀行ず぀芋おみるず、各孊校の生埒の目暙の構造がわかりたす。 たずえば、人々は䞻に新しい職業に就くため (71%)、䞀般的な開発 (42%)、掻動分野を倉えるため (38%) のために Hexlet に行きたす。 圌らは同様の目暙を持っお、HTML Academy、JavaRush、Loftschool、OTUS にも参加しおいたす。

衚を列ごずに芋るず、孊生がその孊校で達成できるず信じおいる目暙に基づいお孊校を比范できたす。 たずえば、圌らは職堎で昇進のために働いおいるこずが最も倚く、MSDN、Stepik、Coursera (35  38%) で働いおいたす。 掻動分野を Hexlet、JavaRush、Skillbox に倉えおいたす (32-38%)。

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3. 孊校が習埗を支揎する専門分野

次に、回答者の珟圚の専門分野ず出身校を比范しおみたす。

衚を䞀行ず぀芋おみるず、さたざたな掻動分野における専門家に察する孊校の需芁の構造がわかりたす。 最も倚くの専門職の専門家から需芁がある孊校は、Coursera、Stepik、Udemy です。これらはむしろ著者自身がコヌスを投皿できるプラットフォヌムであるため、これは圓然のこずです。 しかし、それらの近くには、Netology with Geekbrains のような孊校があり、そこでは䞻催者自身によっおコヌスが远加されたす。 そしお、最も少ない職業の専門家に需芁がある孊校は、Loftschool、OTUS、JavaScript.ru です。

衚を瞊方向に芋るず、特定の専門分野に察する需芁の深さに応じお孊校を比范できたす。 したがっお、Loftschool (73%) ず HTML Academy (55%) はフロント゚ンド開発者の間で最も需芁があり、Stratoplan はマネヌゞャヌ (54%)、Skillbox はデザむナヌ (42%)、そしお Specialist ず MSDN は管理者 (31) の間で求められおいたす。 -33%)、テスタヌ甚 - JavaRush および Stepik (20-21%)

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4. 孊校が取埗をサポヌトしおくれる資栌

研究の最初の郚分では、䞀般に、教育コヌスの 60% では新たな資栌が䞎えられず、そのほずんどがゞュニア (18%)、研修生 (10%)、ミドル (7%) ずしお珟れるこずが分かりたした。 %)。 たた、専門家の掻動分野によっお資栌取埗率が異なるこずもわかりたした。

次に、私たちが研究しおいる特定の孊校に照らしお同じ質問を芋おみたしょう。

行ごずに芋おみるず、高床なトレヌニングを提䟛する可胜性が最も䜎い孊校は次のずおりです。Coursera、Udemy、Stepik (卒業生の 69  79% が資栌を取埗しおいないず回答) - これらは、独自のコヌスを远加するためのプラットフォヌムです。最も広い範囲。 スペシャリスト (74%) が圌らに近いです。 そしお、ほずんどの堎合、Hexlet、OTUS、Loftschool、JavaRush などの孊校が新しい資栌を提䟛しおいたす (卒業生の 25  39% は資栌を取埗しおいないず回答したした)。

コラムを芋るず、Skillbox、Hexlet、JavaRush、Loftschool、HTML Academy は若手の育成 (27  32%)、OTUS は䞭間管理職の育成 (40%)、Stratoplan はシニアの育成に重点を眮いおいるこずが印象的です。マネヌゞャヌ郚門 (15%)。

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5. 孊校の遞定基準

調査の最初の郚分から、コヌスを遞択する最も重芁な基準はカリキュラム (74% がこの基準に蚀及) ずトレヌニングの圢匏 (54%) であるこずがわかりたした。

では、特定の孊校を遞択する際に、これらの基準がどのように異なるかを芋おみたしょう。

テヌブルの最も明るい点だけをメモしたしょう。残りは誰もが自分で芋るこずができたす。 したがっお、スペシャリストず MSDN を遞択する際には、蚌明曞の取埗が非垞に重芁です (卒業生の 50% がこの基準を挙げおいたす)。 OTUS では教職員が倧きな圹割を果たしおいたす (67%) - この孊校にずっおこの基準が䞀般的に最も重芁であるこずが刀明しおいたす。 むンタヌネット䞊のレビュヌによるず、Hexlet や Loftschool などの孊校が遞ばれおいたす (それぞれ 62% ず 70%)。 Loftschool の堎合、授業料の基準 (70%) も非垞に重芁です。

IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

ご芧のずおり、付加教育孊校は、専門分野、提䟛される資栌、達成される目暙、遞択基準などにおいお、それぞれ倧きく異なりたす。 その結果、珟時点では远加教育垂堎で明確なリヌダヌずなる孊校は存圚したせん。

それにも関わらず、私たちは調査で受け取った間接的なデヌタに基づいお孊校のランキングを構築するようさらに努めおいきたす。

6. 远加教育孊校の評䟡

私たちは、教育コヌスは卒業生の玔粋に実践的な問題を解決する必芁があるずいう事実から話を進めたす。

  1. 孊校は必芁な経隓これを「本圓の知識」ず呌び、この基準に重み付け 4 を䞎えたすを提䟛し、盎接雇甚を支揎する必芁がありたすこれを「本圓の支揎」ず呌び、重み付け 3 を䞎えたす。
  2. さらに、孊校が雇甚䞻に認められた蚌明曞を発行したり、ポヌトフォリオで仕事を提䟛したりできるずよいでしょうこれらすべおをたずめお「間接的な支揎」ず呌び、重み付けを 3 にしたしょう。

その結果、すべおの卒業生が、孊校が圌に必芁な経隓を䞎え (4)、就職を支揎し (+3)、さらにポヌトフォリオに仕事を䞎え、雇甚ずキャリアに圹立぀優れた蚌明曞も䞎えたず答えた堎合 (+) 3) の堎合、孊校は最倧スコア 10 を受け取りたす。

たず、孊校が蚌明曞を発行し、卒業生のポヌトフォリオに取り組む間接的な支揎を蚈算しおみたしょう。 赀い列は調査デヌタを匷調衚瀺しおおり、卒業生の䜕パヌセントが孊校の質に泚目したかを瀺し、玫色の列は私たちの蚈算を瀺しおいたす。

IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

たず、蚌明曞の平均的な支揎を、雇甚ずキャリアにおける蚌明曞の支揎の算術平均ずしお考えたす。 たずえば、Loftschool の蚌明曞は卒業生の 27% に圹立っおいるのに察し、Codeacademy の蚌明曞は 5% のみに圹立っおいるこずがわかりたした。

次に、孊校からの間接的な揎助の平均を、蚌明曞からの揎助ずポヌトフォリオ内の䜜品からの揎助の算術平均ずしお蚈算したす。 たずえば、Hexlet は蚌明曞に関しおはあたり埗意ではありたせん (8%) が、ポヌトフォリオ内の䜜品に぀いおは最も優れおいたす (46%)。 その結果、圌らの平均は最高ではないものの、27% ず良奜であるこずがわかりたした。

次に、XNUMX ぀の䞻芁な基準をすべお組み合わせお合蚈スコアを蚈算し、それに基づいお䞊べ替えたす。これが最終的な評䟡です。

IT の远加教育のためのサむトの評䟡: My Circle 調査の結果に基づく

Loftschool の総合スコアの蚈算䟋: 0.73 x 4 + 0.18 x 3 + 0.32 x 3 = 4.41。

このランキングは、調査からの間接的なデヌタに基づいおいたす。 各孊校に぀いお回答者に盎接尋ねたわけではありたせん。 さらに、孊校ごずに考慮される意芋の数は異なりたす。10 件しかない孊校もあれば、100 件以䞊の意芋がある孊校もありたす。したがっお、私たちが䜜成した評䟡はテスト実隓的な性質があり、最も䞀般的なパタヌンのみを反映しおいたす。 時間が経぀に぀れお、私たちはそれを定期的に「マむサヌクル」に構築し始め、孊校のペヌゞにいく぀かの基準に埓っお孊校を評䟡する機胜を远加し、より客芳的な党䜓像を把握できるようになりたす。 どうやっお 雇甚䞻䌁業に察しおはすでにこれを行っおいたす.

そしお今回、さらなる教育コヌスを受講したすべおの人に、「マむ サヌクル」にアクセスしおプロフィヌルに远加しおもらい、卒業生に関する興味深い統蚈を確認できるようにしたす。 「My Circle」のトップ 5 に含たれる孊校のプロフィヌル: ロフトスクヌル, ヘクスレット, オトゥス, HTMLアカデミヌ, スペシャリスト.

PS アンケヌトに参加したのは誰ですか

箄 3700 人が調査に参加したした。

  • 男性 87%、女性 13%、平均幎霢 27 歳、回答者の半数は 23  30 歳です。
  • モスクワから26、サンクトペテルブルクから13、人口20䞇人以䞊の郜垂から29、その他のロシアの郜垂からXNUMX。
  • 67% が開発者、8% がシステム管理者、5% がテスタヌ、4% がマネヌゞャヌ、4% がアナリスト、3% がデザむナヌです。
  • ミドルスペシャリストミドル35、ゞュニアスペシャリストゞュニア17、シニアスペシャリストシニア17、リヌディングスペシャリストリヌド12、孊生7、研修生、ミドルマネヌゞャ、シニアマネヌゞャ各4。
  • 42% が小芏暡民間䌁業に勀務し、34% が倧手民間䌁業に勀務し、6% が囜営䌁業に勀務し、6% がフリヌランサヌ、2% が自営業、10% が䞀時的に倱業しおいたす。

出所 habr.com

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